成果・資料

タイトル	アカデミアにおける将来のスター人材の早期検知システムの試行的開発
英語タイトル	Trial development of a system for early detection of future stars in academia
著者名	池内健太, 佐々木達郎, 隅藏康一, 登坂万結, 野村ともこ, 上島早織
キーワード
発行日	2024年8月
出版者	政策研究大学院大学
シリーズ番号	DP24-7
URL	https://grips.repo.nii.ac.jp/records/2000101
シリーズ名	GRIPS Discussion Paper
概要	本稿では将来のスター研究者を早期検出するシステム（DELPHI-R）の試行的な開発に関する取り組みについて報告する。科研費の研究プロジェクトの情報に特許情報と論文情報を接続し、現在および過去の情報に基づいて将来の研究パフォーマンスを予測するモデルの分析を試みた。2000～2009年度に科研費を獲得した研究者について、機械学習の手法により2009年度までの科研費の獲得状況や共同研究者数、特許・論文情報から2010～2019年度の科研費獲得額トップ10％に入るか否かと高頻度引用論文の有無を予測するモデルを分析したところ、高い予測精度（検証用データのROC-AUCが93％）が得られた。