10大科学プロジェクトを決定した方法

どの大規模科学プロジェクトが実際に世界最大の科学プロジェクトであるかを解明し始める前に、いくつかの条件を設定する必要がありました。まず、プロジェクトは計画段階や建設段階ではなく、稼働中である必要があります。次に、2011 年 9 月に運用が終了する Tevatron のように、寿命の終わりに近づいているプロジェクトは除外す​​ることにしました。最後に、スヴァールバル シード ボールト (とてもクールですが) のようなプロジェクトは、主に新しいデータを生成することに関係していないため、対象外としました。

候補は約 20 件になりました。20 件のプロジェクトそれぞれについて、年間予算、推定建設費 (2011 年の米ドルに換算)、スタッフ数、物理的規模などの統計情報を収集しました。計算を少し簡単にするために、これらのカテゴリを数値範囲の階層に分けました。

私たちは、例えば 3 つが 10 位で同点になるようなことではなく、1 から 10 までの明確なランキングになるようにしたかったのです。そのような状況を避けるために、範囲によってプロジェクトが比較的少数の層にまとまってしまわないようにする必要がありました。予算を例に挙げましょう。小規模で比較的安価な Neptune (年間 1,200 万ドル) のようなプロジェクトと、大規模で費用のかかる ISS (年間 20 億ドル) のようなプロジェクトとの間には大きな差があるため、データセット全体を調べてどのプロジェクトが外れ値であるかを判断する必要がありました。そうしないと、単に範囲を 10 等分すると、層 1、2、10 に多数のプロジェクトが含まれ、中間の層にはプロジェクトが含まれなくなってしまいます。私たちは、各カテゴリの各データ ポイントの平均、標準偏差、Z スコアを計算しました。 Z スコアは、特定のデータ ポイントが平均からどれだけ離れているかを示し、特定のデータ セット内の他のすべての数値を考慮に入れて、数値が異常に大きいか小さいかを示します。Z スコアが異常に高い (または低い) ものは、階層の広がりの計算から除外しました。

それが完了したら、各プロジェクトとその定量データを階層に分類しました。Z スコアが高いものは自動的に階層 10 に分類され、低いものは階層 1 に分類されました。

各プロジェクトに関連する具体的な数字を扱った後、PopSci のスタッフと研究者のブルック・ボレルは、凍えるほど寒い会議室に集まり、「定性的」（つまり完全に主観的）なカテゴリーについて話し合いました。私たちは、科学的有用性、あなたにとってのメリット、そして驚きの要素の 3 つに決めました。次に、3 つの主観的なカテゴリーで、すべてのプロジェクトを 1 から 10 のスケールでランク付けしました。これにより、科学のバックグラウンドを持つ人とジャーナリズムのバックグラウンドを持つ人の間でかなり明確に分かれた、興味深い議論が生まれました。スタッフの生物学者、化学者、物理学者は、最終的に多くの科学分野に利益をもたらすため、Spallation Neutron Source のような退屈な名前のプロジェクトを非常に気に入っていましたが、残りのスタッフはこれらのプロジェクトの話になるといびきをかき始めました（そのため、「驚きの要素」スコアは低く、「科学的有用性」スコアは高くなっています）。自殺ミッションを遂行する木星探査機は、太陽系最大の惑星に衝突するなんてすごいので、みんな気に入っていたが、WIIFYスコアは低く終わった。なぜなら、正直に言えば、近いうちに木星に着陸する人は誰もいないからだ。

最後に、客観的な 4 つのカテゴリと質的な 3 つのカテゴリのそれぞれについて、重み付け方式に投票しました。平均的な読者にとって最も重要だと考えたため、質的な 3 つのスコアはすべて 1 に重み付けしました。建設コストは 0.75 にしました。これは、大規模なプロジェクトはコストがかさむ傾向があるためです。スタッフ、物理的なサイズ、年間予算はそれぞれ 0.5 にしました。これは、これらの要素はそれほど重要ではないと考えている (または、年間予算の場合は、金銭的な問題に過度の重みを付けたくない) ことを示しています。これが決定された後は、各プロジェクトの全体的なスコアを計算するだけです。

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