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
在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09