京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
解读诺贝尔奖“大”数据:想获奖先搬家
2015年的诺贝尔奖已经公布,咱们中国的女科学家屠呦呦获奖,真是举国振奋的好消息。
众所周知,诺贝尔奖的设立,对物理学、化学、医学的发展起着重要的激励作用。自1901年诺贝尔奖首次颁发到2014年为止,在过去114年中,已经有889位来自物理、化学、生理/医学、经济学、文学等方面的杰出人士获奖。他们的研究成果影响着世人,改变着世界,为当今科学的进步做出了巨大的贡献。
“中奖”虽然绝非易事,但也有规律可循。获奖者都有哪些相似点呢?都来自什么地方?下面我们就通过一张图试着分析下规律。
图片来源于意大利Accurat studio(http://www.accurat.it/)
这是一张记录了在1901年到2012年期间每一位获奖者信息的图片,包括了获奖年份,研究领域、所在机构以及学术方向。
看起来很复杂?且听小编下文分解。
首先总体来看,这张图的X轴代表获奖年份,Y轴代表获奖者的年龄,具体可以看上图的图例。图例上标示了所有获奖者的平均年龄,以及每个奖项获奖者的平均年龄。甚至标注了每一年每一位奖项颁发的人数,学历、性别以及获奖的时候所在大学的具体情况。
在名校工作的获奖者更多
由这张图可以看出,获奖者最多的七所大学分别是哈佛大学、麻省理工学院、斯坦福大学、加州理工学院、剑桥大学以及加州伯克利分院。这些都是世界名校,能进去其中工作的人都是领域内的佼佼者,而且这里不仅有优越的研究条件,还有优秀的合作伙伴,获奖者多也并不意外。
不仅要有成果,还要长寿
再来看获奖者的平均年龄,我们以化学奖来举例,所有获奖者的平均年龄为59岁,但化学奖获得者平均为57岁,不过近年来获奖人士的年纪普遍超过了平均年龄。这一方面是因为科学家们真的是“老骥伏枥,志在千里”,另一方面也是因为诺贝尔奖越来越倾向于“让时间先来检验成果”,这种趋势也带来了一些遗憾,给某个成果颁奖时,这个成果的核心人物已经去世了。
科学与性别无关
获奖者有男性也有女性,在这张图中都有统计数据,但这仅仅是为了统计之用。虽然目前来看,女性获奖者少于男性获奖者,但这背后有着复杂的社会因素,近年女性科学家们越来越杰出的表现已经说明了,其实性别并不重要,科学并没有国家、血统以及性别之分,只要在其领域中做出了卓越贡献就可以获奖。
想获奖?先搬家
你想获奖吗?那先搬家吧。这张图片还统计了获奖者的居住地,看来想获奖还得选地方啊。图中显示住在纽约的获奖者最多,有51人。位居次席的是巴黎,有23人之多,巴黎人不只浪漫,还是盛产诺奖的城市啊。怎么样,心动了吗?走,咱去巴黎吧。
团结就是力量
你知道诺贝尔奖可以几人共同分享吗?其实这种情况挺多的,在图中也有显示,那么究竟有多少呢?诺奖颁发了多少次呢?我们从诺贝尔奖的官方网站找到了相关数据。
获奖者多为博士
最后来看看获奖者的学历。由这图中可以看出,虽然在各个领域里获奖者以博士学历者居多,但也有以硕士、学士学历获奖的,这里边的差异是因为有些学科,硕士学位就可以了,不一定要博士学位才有更好的发展。在诺贝尔文学奖中,这一情况则不同。文学奖是比较特别的奖项,跟获奖人的学术高低无关,只跟你的作品有关,所以很多获奖者根本没有学位,而且没有学位的获奖者甚至占多数。还有一个奖项也是这样的情况,这就是诺贝尔和平奖。
从这张图中看,你会发现有些获奖者甚至很年轻,甚至还是个孩子,自然也没有学位了。例如2014年诺贝尔和平奖的获得者之一巴基斯坦女孩马拉拉当时才17岁,颁奖词称赞其“反抗针对儿童和年轻人的压迫,捍卫了儿童受教育的权利”。
居里夫人
图中还有特殊的注解,例如居里夫人是第一个两次获得诺贝尔奖的获奖者;简?丁伯根和尼可拉斯?丁伯根是唯一两兄弟都获得诺奖的亲兄弟,分别是经济学奖和医学奖。闻名世界的无线电之父马可尼是唯一一个没有学位的物理学获奖者。
简?丁伯根和尼可拉斯?丁伯根兄弟
2015年的诺贝尔奖已于10月5日至9日陆续发布,感兴趣的朋友也可以看看,今年的获奖者们是否吻合这张图中的规律。
最后,感谢科学进步对人类发展的推动,感谢获奖者们为世界做出的贡献。
注:
1、多次获奖的获奖者:居里夫人是第一个获得过两次诺贝尔奖的人(化学和物理)。
2、年纪最长的获奖者:莱昂尼德?赫维奇获奖的时候90岁。
3、最年轻的获奖者:威廉?劳伦斯?布拉格获奖时25岁(这个图表只到2012年,2014年巴基斯坦女孩马拉拉17岁获得和平奖)。
4、兄弟获奖:简?丁伯根和尼可拉斯?丁伯根是唯一两兄弟都获得过诺奖的亲兄弟(分别是经济学奖和医学奖)。
5、没有学位的获奖者:马可尼是唯一一个没有学位的获奖者(特指物理学奖)。
6、去世后获奖者:埃利克?阿克塞尔?卡尔费尔德(瑞典人)是唯一一个去世后获奖的人。
7、第一个女性经济学奖获得者:埃莉诺?奥斯特罗姆,是第一位也是唯一一位获得诺贝尔经济学奖的女性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10