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ANALYSIS
研究者の移動分析

1. 「見える化」の目的

学術、研究機関間(以下「機関」とする)の研究者の移動を見える化するシステムを構築した。具体的には、府省共通研究開発システム(以下e-Rad)の研究者情報から研究者の機関所属履歴を抽出し、これを機関間の人材移動情報として集計した結果を可視化した。本システムは、この分析が研究主体たる研究者の動態を明らかにすることで、人的資源配分の効率化を実現する政策立案ならびに機関の経営施策検討に資することを目的として構築された。

2. 「見える化」の方法

2.1 利用したデータベース

本分析に利用したデータは e-Rad の研究者の機関所属情報 2007 年~ 2019 年である。

2.2 研究者の所属機関履歴と機関間移動情報の抽出

図1に示す手順にしたがって e-Rad に収録されている研究者データから、研究機関の間の人材移動実績データを抽出した。

まず研究者番号ごとに研究機関、機関種別、就任日を抽出する。この結果をもとに、個別研究者の機関所属履歴のデータに変換する。これを元に、複数の所属履歴を持つ研究者について履歴から機関間の移動のデータに変換した。たとえば、A、B、Cの順に三つの機関に所属した履歴をもつ個人のデータを機関ペアのリストA から B および B から C の二件の移動データに変換する。機関間移動データ件数は約141,000件であり、これを分析目的に応じて機関種別などにより可視化する。

研究者idの一意性と一貫性は非常によく保たれており、所属機関名についても同様である。就任日についてはこの限りではないが、前後の順序が入れ替わるような誤りはなく、出身機関と新たな所属先の関係は正確である。したがって、訂正や欠損値推定などの措置を講じること無く図1に示す手続きによって直ちに信頼できる集計結果がえられている。

移動情報の抽出手法

以上の手法により抽出した移動情報を基に、各機関種別間の移動情報を可視化した結果を示す。

3. 「見える化」の結果

上記の手法で抽出した機関間移動情報を性別、移動年代、移動前後のポストにおける任期の有無、雇用財源の性質等の条件を変えて「見える化」した例を示す。

図1は流動性の全体像を示しており、図2は男性、図3は女性の移動を見える化している。これらの例から分かるとおりこの「見える化」によって、移動前後(左右)のセグメントを結ぶどのような経路があり、各径路をどの程度の人数(太さ)が移動しているかを直感的・俯瞰的に把握できるようになった。実際のツールでは移動経路上にマウスカーソルを置くことで人数等の数値情報が得られる。

研究者の移動(全体)
図 1 研究者の移動(全体)

研究者の移動(男性)
図 2 研究者の移動(男性)

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研究者の移動(女性)
図 3 研究者の移動(女性)
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