Come abbiamo classificato le migliori università per Blockchain

L'anno scorso, CoinDesk ha pubblicato la sua prima classifica Blockchain University Rankings nel tentativo di riconoscere il ruolo che la ricerca accademica ha svolto nello sviluppo della Tecnologie blockchain, nonché di quantificare l'impatto delle singole scuole. Il nostro obiettivo era semplice: offrire la finestra più rigorosa e sfumata sull'impatto delle università nel campo della blockchain.

Naturalmente c'erano delle limitazioni e, quando abbiamo iniziato a lavorare sulla nostra classifica del 2021, uno degli obiettivi principali era quello di mitigare il più possibile queste limitazioni.

A tal fine, quest'anno abbiamo apportato due importanti modifiche alla nostra metodologia. Innanzitutto, non solo abbiamo incluso più scuole, ma una più ampia varietà di scuole: il nostro campo si è espanso da 46 università con sede negli Stati Uniti a più di 200 scuole (230, per l'esattezza) da tutto il mondo. In secondo luogo, abbiamo preso in considerazione il "costo della partecipazione" per riflettere una metrica di crescente preoccupazione per molti studenti attuali e futuri.

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Soprattutto, vogliamo assicurarci che queste classifiche facciano ciò per cui sono state concepite: offrire un'istantanea olistica dell'intersezione tra questa Tecnologie trasformativa e le istituzioni di istruzione superiore. Crediamo che una classifica trasparente e intellettualmente difendibile possa aiutare a condensare quella che finisce per essere un'incredibile quantità di informazioni difficili da trovare (con innumerevoli fattori) in un formato più gestibile.

Nello spirito open source, vorremmo anche ribadire il nostro impegno per l'integrità e la trasparenza dei dati. Siamo più che felici di discutere e/o condividere i nostri dati, i nostri metodi o qualsiasi altra cosa sul progetto su Request.

Dimensione del campione

Il nostro campione ufficiale per queste classifiche era di 230 scuole singole, che non è quasi il numero totale di università esistenti nel mondo. Per determinare su quali istituzioni concentrarci, abbiamo aggiunto le scuole all'elenco in base alla loro capacità di soddisfare ONE qualsiasi dei tre criteri.

Innanzitutto, abbiamo incluso qualsiasi scuola che fosse elencata tra le prime 100 di ONE qualsiasi delle USNWR Best Global Universities (2021), QS World University Rankings (2022), ShanghaiRanking's Academic Ranking of World Universities (2021) o World University Rankings (2022). Abbiamo anche incluso qualsiasi scuola che fosse stata presa in considerazione l'anno scorso (2020) e che si basasse in modo simile sull'aggregazione di classifiche esterne. Questo ci ha fornito un ampio campione iniziale.

Questa impostazione, tuttavia, se limitata solo a questi due criteri, potrebbe rappresentare un problema: cosa succederebbe se una scuola di livello inferiore (secondo il giudizio di USNWR, QS, ARWU o THE) facesse un lavoro straordinario ma non venisse presa in considerazione semplicemente perché alcune fonti esterne l'hanno trascurata nelle sue classifiche globali? Questo è ben lungi dall'essere un risultato desiderabile.

D'altro canto, semplicemente T abbiamo le risorse per esaminare attentamente ogni scuola esistente, soprattutto quando relativamente poche di esse sono impegnate nel tipo di lavoro di impatto sulla blockchain che probabilmente le porterà a un posto nella nostra classifica.

Grafico di Shuai Hao / CoinDesk

Per bilanciare queste considerazioni, il nostro terzo criterio è stato un compromesso: quando abbiamo pubblicato il nostro sondaggio qualitativo, abbiamo anche incluso un invito a qualsiasi scuola, ovunque nel mondo, a Request l'inclusione/considerazione nelle nostre classifiche. Aprendo i nostri criteri ma ponendo l'onere di richiedere l'inclusione sulle scuole stesse, siamo stati in grado di rimuovere qualsiasi limitazione artificiale sulle scuole prese in considerazione, mantenendo allo stesso tempo un alto livello di fiducia che qualsiasi scuola che avesse fatto il passo affermativo di chiedere di essere valutata avrebbe alla fine meritato il nostro tempo e le nostre risorse per esaminarla attentamente.

Queste 230 istituzioni finali rappresentano alcune delle migliori scuole esistenti oggi, e il nostro campione finale ha visto un mix di grandi istituzioni di ricerca tradizionalmente "d'élite" e scuole più piccole, da pubbliche a private, da gratuite a costose, con ogni continente (ad eccezione dell'Antartide) rappresentato.

Metodologia

Per determinare i punteggi finali, abbiamo preso in considerazione cinque categorie principali: (1) la forza di un istituto nella ricerca e nei contributi accademici al progresso del settore; (2) le offerte blockchain esistenti nel campus, sia sotto forma di corsi, centri educativi, club, ETC.; (3) risultati occupazionali e del settore; (4) costi di partecipazione; e (5) reputazione accademica complessiva.

Ogni categoria comprende più sottocategorie, offrendo un quadro olistico della presenza di un'università nello spazio blockchain. Per un punteggio finale, abbiamo assegnato punti a ogni istituto in proporzione alla loro performance in ogni categoria e normalizzato i loro totali di punti finali su una scala da 0 a 100.

1) Impatto accademico:Per determinare il punteggio di impatto accademico di una scuola, ci siamo basati principalmente suChiarire Web della scienzadatabase. Abbiamo preso il numero totale di pubblicazioni (tutte le materie) da ogni scuola e le abbiamo ridotte per includere solo i documenti correlati a blockchain o criptovaluta pubblicati tra il 2019 e il 2021 (inclusi i prossimi documenti programmati per il 2022). Da questo set, abbiamo generato report di citazioni e creato sottoinsiemi in cui il primo autore della pubblicazione era affiliato all'università in questione. I dati risultanti ci hanno fornito le metriche chiave di (1) documenti di ricerca blockchain totali pubblicati da affiliati universitari, (2) la frequenza con cui questi documenti sono stati citati e numeri approssimativi su (3) la frequenza con cui il ricercatore principale di un documento proviene da una determinata istituzione (la convenzione del "primo autore" è, ovviamente, dipendente dalla disciplina).

Tuttavia, i numeri grezzi T sempre raccontano la storia completa. Una scuola più grande, con una facoltà più numerosa e una dotazione consistente, potrebbe dedicare più ricerca sulla blockchain in generale (riuscendo comunque a dedicare una percentuale relativamente piccola delle sue risorse al campo), mentre una piccola scuola che dedica una percentuale molto più impressionante delle sue risorse complessive alla ricerca sulla blockchain potrebbe finire con meno articoli semplicemente a causa di un organico complessivo inferiore.

Per tenerne conto, abbiamo anche normalizzato ogni punto dati (ove applicabile) rispetto all'output istituzionale totale. Quando normalizzato in questo modo, un'università più piccola che dedica una quota maggiore della sua ricerca alla blockchain verrà premiata rispetto a un'università più grande che è in grado di produrre una maggiore quantità di ricerca con meno investimenti. Riconoscendo il fatto che sia l'output grezzo che quello mirato sono metriche preziose, entrambi sono presi in considerazione nelle nostre classifiche, insieme all'indice H aggregato delle pubblicazioni blockchain di una scuola. Per chiunque sia interessato a riprodurre il nostro set di dati, assicurati di a) avere pieno accesso al Web of Knowledge e a tutti gli abbonamenti Clarivate; e b) utilizzare la nostra query per filtrare i risultati: "cryptocurrenc* OR blockchai* OR bitcoi* OR Ethereum OR stablecoi*"

2) Offerte blockchain del campus:Per arrivare al punteggio delle offerte blockchain di una scuola, abbiamo esaminato molteplici aspetti della loro infrastruttura del campus esistente. Le offerte dei corsi del campus sono la sottocategoria singola più grande che abbiamo esaminato. Il numero di classi disponibili (specialmente quando distribuite su più dipartimenti, offrendo un'opportunità per un'istruzione più solida) mostra un profondo investimento nello spazio sia nel presente che per il futuro. I docenti devono essere assunti, i programmi devono essere sviluppati e deve essere ottenuto il consenso amministrativo. Questi non vengono fatti per capriccio e sono solitamente abbastanza permanenti.

Il secondo fattore più importante nella nostra classifica è la presenza di un centro di ricerca blockchain dedicato, sebbene abbiamo anche preso in considerazione separatamente iniziative più piccole e club gestiti da studenti. I centri di ricerca e le iniziative spesso offrono opportunità uniche agli studenti di essere coinvolti nel lavoro accademico o di ottenere esperienza pratica e possono fungere da pozzo gravitazionale per idee e pensatori innovativi (specialmente quando queste entità compiono il passo aggiuntivo di organizzare conferenze, summit o altri Eventi educativi). I centri di ricerca, le iniziative e i club consentono tutti a studenti, docenti e alla comunità più ampia di entrare in contatto con altri appassionati e tendono a fornire un Tether cruciale tra il mondo accademico e l'industria.

Infine, per completare questa categoria, abbiamo raccolto dati sul nascente ma in continua crescita insieme di università che offrono lauree correlate alla blockchain, sia a livello di laurea specialistica che di laurea triennale e talvolta come specializzazione all'interno di un'altra laurea. Nel complesso, la categoria Campus Blockchain Offerings è la componente più importante della nostra metodologia.

3) Risultati occupazionali e industriali:La capacità di un'università di collocare gli studenti in lavori pertinenti è un parametro importante per due motivi: ONE, dice qualcosa sulla reputazione di un istituto nel settore, sia per la notorietà del nome, sia per le relazioni personali o per i contatti istituzionali; secondo, è di particolare importanza per gli studenti attuali e futuri.

L'obiettivo principale di uno studente nell'ottenere un'istruzione universitaria è, dopotutto, spesso quello di assicurarsi un lavoro nell'industria. Per scoprire quali scuole stanno inserendo più laureati nel campo della blockchain, abbiamo esaminato l'impronta LinkedIn di oltre 200 delle più grandi e influenti aziende del settore, nonché delle loro migliaia e migliaia di dipendenti. Per mitigare i pregiudizi, abbiamo preso in considerazione sia i numeri grezzi che quelli normalizzati. I numeri grezzi sono utili per evidenziare le scuole che stanno inserendo un numero elevato di laureati in posti di lavoro, ma le scuole più grandi nei paesi più grandi tenderanno ad avere un vantaggio semplicemente per via delle loro dimensioni.

I numeri normalizzati dipingono un quadro più sfumato delle pratiche di assunzione. Per fare un po' di luce sui nostri dati, li abbiamo modificati in due modi aggiuntivi. Innanzitutto, poiché ci siamo affidati molto a LinkedIn come fonte, abbiamo ritenuto prudente farci un'idea di quanto LinkedIn potesse essere accurato per diversi Paesi. Per fare ciò, abbiamo utilizzato le dimensioni di ogni Paese, i livelli di istruzione superiore e l'uso di LinkedIn per generare un moltiplicatore per ogni università in base al numero previsto di assunzioni che potremmo aver perso. I Paesi con livelli proporzionali inferiori di utilizzo di LinkedIn hanno ottenuto una spinta in termini di numeri grezzi.

In secondo luogo, riconosciamo anche che i numeri grezzi possono essere facilmente gonfiati semplicemente a causa delle dimensioni di una popolazione. L'Università di Buenos Aires, ad esempio, con i suoi ~300.000 studenti, ha molte più probabilità di collocare 200 ex studenti in lavori blockchain rispetto a un posto come la Rockefeller University con i suoi ~213 studenti.

L'Università di Buenos Aires dovrebbe collocare 200 laureati nella blockchain anche senza alcun investimento nel settore, mentre se la Rockefeller collocasse lo stesso numero, ciò sarebbe indicativo di qualcosa di più vicino a una scuola che si concentra interamente sulla blockchain (altamente improbabile, dato che la Rockefeller è un'università di scienze biomediche molto rispettata). Per tenerne conto, abbiamo normalizzato anche in base alle dimensioni della scuola.

Per raccogliere dati qualitativi, abbiamo anche intervistato gli stakeholder del settore e altri non studenti, non accademici per avere un'idea di come le istituzioni siano (soggettivamente) viste da coloro che si considerano al di fuori del mondo accademico. Questi dati sono stati quantificati numericamente, così come le informazioni sul numero di partnership industriali attive (inclusa la ricerca Sponsorizzato ) mantenute da ciascuna università.

4) Costo della partecipazione:Per calcolare il punteggio del costo di frequenza di una scuola, abbiamo esaminato sia il costo complessivo sia una costruzione normalizzata del costo complessivo di frequenza. Abbiamo ipotizzato qui che una retta inferiore fosse preferibile e riteniamo di dover riconoscere l'importante avvertenza che abbiamo considerato solo il prezzo base di un'università, mentre nella pratica effettiva, sovvenzioni, borse di studio, costi opportunità e persino la residenza possono cambiare completamente il calcolo di un individuo. In modo simile, la retta è una preoccupazione rivolta esclusivamente agli studenti, mentre speriamo che queste classifiche trovino impiego anche da parte di chi non è studente. A causa di queste preoccupazioni, la nostra metrica dei costi è, in termini di peso, la componente meno importante della nostra metodologia.

Per generare questo punteggio sono stati presi in considerazione due dati. Il primo è la retta, con ONE nota. Quando possibile, abbiamo ipotizzato che un partecipante provenisse dal Paese ma da fuori Stato quando abbiamo calcolato i costi della retta. Ovviamente, alcune università hanno ONE sola tariffa fissa. Altre, tuttavia, applicano importi diversi di retta per gli studenti residenti nello Stato (rispetto a quelli fuori Stato) e hanno un altro programma di tariffe per gli studenti internazionali. Per catturare il maggior numero di probabili studenti, abbiamo applicato costantemente la regola della retta "fuori Stato ma non fuori Paese" ogni volta che era necessario.

Il secondo dato è un costo di frequenza normalizzato. Per determinarlo, abbiamo utilizzato sia i dati sugli stipendi per il paese in cui si trova l'università sia un grafico esterno del costo della vita come dati proxy per creare un indice combinato del costo della vita specifico per paese. Abbiamo quindi eseguito dati grezzi sulle tasse universitarie rispetto a questo indice ibrido per assegnare punteggi classificati a ciascuna università.

5) Reputazione accademica:In un mondo perfetto, le classifiche enfatizzerebbero il merito e dati quantificabili e anonimizzati sarebbero sufficienti per giudicare l'impatto di un'università nello spazio blockchain. Realisticamente, tuttavia, gli intangibili di una scuola hanno un impatto sproporzionato su tutto, dalle prospettive di lavoro di uno studente, alla sua capacità di mettere piede nella porta di uno stage, al calibro dell'oratore che trascorrerà il suo tempo limitato a tenere un discorso in una qualsiasi scuola.

Fingere che la reputazione T conti, che la storia sia insignificante, significa fare un torto alle nostre classifiche. L'effetto della reputazione accademica di una scuola sulla nostra metodologia, tuttavia, è sminuito da ogni altra categoria, fatta eccezione per il costo, riflettendo sia il recente allontanamento dal credenzialismo sia il peso maggiore che attribuiamo a parametri più tangibili e produttivi.

Per determinare il punteggio di reputazione di un istituto, abbiamo esaminato due criteri: (a) reputazione complessiva esistente calcolata da USNWR, THE, ARWU e QS; e (b) reputazione determinata dai nostri sondaggi qualitativi, che hanno chiesto sia ad accademici praticanti che a studenti attuali di valutare le scuole. Questi dati sono stati suddivisi a seconda che provenissero da uno studente o da un accademico e quantificati numericamente.

Similmente all'anno scorso, ci sono due filoni comuni nella nostra metodologia. In primo luogo, in linea con il nostro obiettivo di rigore, difendibilità e riproducibilità, abbiamo utilizzato dati quantitativi verificati esternamente ogni volta che tali dati erano disponibili e, ove opportuno, abbiamo normalizzato tali dati per aggiungere più sfumature possibili alle nostre classifiche. Quando abbiamo richiesto dati qualitativi, abbiamo inviato sondaggi aperti, pubblici e condivisibili tramite tutti i canali disponibili e abbiamo fatto del nostro meglio per non limitare in alcun modo la partecipazione.

In secondo luogo, abbiamo fatto ogni tentativo per esaminare ogni punto dati da più angolazioni possibili. Come spesso accade, qualsiasi punto dati può essere visto come positivo in alcune situazioni, ma negativo se visto attraverso una lente diversa. La normalizzazione è ONE strumento per combattere questo, ma lo sono anche cose come il buon senso e un'analisi imparziale del panorama. I dati raccontano una storia e il nostro obiettivo era di lasciare che i nostri dati raccontassero una storia il più completa possibile.

Sulle classifiche in generale

Come nota finale, vorremmo riecheggiare un sentimento espresso l'anno scorso e affrontare il progetto di creazione di classifiche universitarie in un senso più generale. In modi importanti, le classifiche ordinali sono incredibilmente utili per mostrare dati molto specifici o ridurre grandi quantità di informazioni in un formato digeribile, ma sono anche sia ristrette che intrinsecamente malleabili.

Anche piccole modifiche alla metodologia possono avere effetti sproporzionati sul risultato finale, così come dati anomali o persino errori introdotti dai ricercatori. Affermare che le classifiche sono vulnerabili alle critiche di soggettività e malleabilità non significa marginalizzare i nostri dati o il progetto più ampio in questione; piuttosto, speriamo che evidenziando i limiti del nostro output, queste classifiche saranno più utili a un numero maggiore di individui.

Siamo molto disponibili a discutere la nostra metodologia, condividere dati, rispondere a domande e affrontare preoccupazioni. I lettori interessati sono incoraggiati a contattare JOE Lautzenhiser (JOE.lautzenhiser [at] CoinDesk.com).

Come nota finale, vale la pena sottolineare che speriamo che queste classifiche servano da fondamento per una risorsa viva e pulsante che vada ben oltre un elenco ordinato di scuole. Abbiamo iniziato e continueremo a fare questa ricerca, ma non siamo così ingenui da credere di poter costruire questo particolare monumento da soli.

Ma crediamo che questa risorsa che illumina ONE piccolo angolo dell'universo blockchain abbia un valore enorme: per gli studenti che cercano un percorso più tradizionale nel settore, per gli accademici che sperano di collaborare con individui che la pensano come noi, per le aziende che si chiedono dove si stia svolgendo una ricerca specifica. Come primo passo, abbiamo iniziato a compilare i profili di alcune delle migliori università, ma alla fine vorremmo che ogni scuola fosse rappresentata.

Gli studenti possono contribuire a questo controllando la/le loro scuola/e e chiedendo a un rappresentante autorizzato dell'università (ad esempio, un membro del team media/comunicazioni/ ETC.) Contattaci se qualche informazione è obsoleta o mancante, o se la loro scuola non ha ancora un profilo. I singoli possono aiutare evidenziando importanti ricerche e progetti, o nuovi approcci all'istruzione blockchain. Le scuole possono aiutare esaminando queste classifiche e usandole come segnale su come migliorare. In definitiva, la risposta è semplice: dedicare risorse all'istruzione di studenti, docenti e comunità sulla Tecnologie blockchain.

Classifica universitaria CoinDesk ClassificaScuolaPunteggio1National University of Singapore100.00 2Royal Melbourne Institute of Technology97.65 3University of California Berkeley93.26 4University of Zurich91.66 5Massachusetts Institute of Technology91.57 6Hong Kong Polytechnic University84.30 7UCL81.54 8Tsinghua University79.20 9Chinese University of Hong Kong75.30 10ETH Zurich75.04 11Nanyang Technological University, Singapore74.98 12Stanford University68.41 13UNSW Sydney66.29 14City University of Hong Kong66.13 15University of Oxford65.47 16Shanghai Jiao Tong University65.18 17Cornell University63.98 18Delft University of Technology63.85 19Università di Hong Kong61,97 20Università di Sydney61,48 21École Polytechnique Fédérale de Lausanne (Svizzera)60,78 22Università dell'Illinois Urbana-Champaign60,10 23Università di Cambridge58,69 24Università di scienza e tecnologia di Hong Kong58,51 25Università della California di Los Angeles58,40 26Korea Advanced Institute of Science and Technology57,87 27Università Sun Yat-sen57,18 28Università della British Columbia55,80 29Università di Pechino54,15 30Università statale dell'Arizona51,86 31Università tecnica di Monaco51,78 32Università di Edimburgo51,77 33Università Carnegie Mellon51,10 34Università di Melbourne50,95 35Politecnico di Worcester Istituto50,77 36Georgetown University50,40 37Fudan University49,95 38University of Southern California49,57 39Korea University48,85 40Imperial College London48,59 41New York University48,55 42Tokyo Institute of Technology47,37 43University of Warwick47,19 44Fordham University46,89 45Columbia University46,46 46Seoul National University45,72 47King Abdulaziz University45,59 48Monash University44,05 49Harvard University43,89 50Zhejiang University43,37