2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[4Xin2] ポスターセッション2

2024年5月31日(金) 12:00 〜 13:40 X会場 (イベントホール1)

[4Xin2-80] Hot-streak modelの連続成功抽出度合いの定量評価

〇友清 雄太1、三浦 崇寛1、東出 紀之1、浅谷 公威1、坂田 一郎1 (1.東京大学)

キーワード:計算社会科学、Science of Science、ホットストリーク

研究者のキャリアの中には、ホットストリークと呼ばれる、通常よりも特別な成果が連続する成功期が存在することが知られている。[Liu 18]らは、連続的な成功を捉えるhot-streak modelを提案しているが、移動平均を用いた成績の時系列データを集約し、最適化手法を用いて区分関数でフィッティングしたモデルであり、必ずしも厳密な連続的成功を捉えている保証はない。ホットストリークは研究者のキャリアにおける創造性と生産性の突出した期間を示す重要な指標になり得る。この期間が起こる背景に踏み込むことは研究コミュニティや科学技術政策などに有効な知見の提供に繋がる。これらの根幹となるhot-streak modelの頑健性を検証することは有意義である。検証の結果、hot-streak modelは移動平均と研究者の潜在能力の上昇を仮定してデータを解釈する2点において、数本の並はずれた単発の成功があってもホットストリークとみなしてしまうことが分かった。ホットストリークの検出には、本研究の検証で使用した論文の被引用数で観測される連続成功に焦点を当てたモデルとの併用などの工夫が必要であることが示唆された。

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