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诺贝尔奖数据几则

今年诺贝尔自然科学奖项又全是男性，《自然》杂志官推发表了一则历年诺奖男女分布可视化图。此前他们发布了一篇很棒的数据分析文章「如何获得诺奖」。恰好另一组研究人员发布了一篇所有诺奖得主家庭背景的数据分析文章，核心结论是，得诺奖的几率不仅和性别有关，还和爹有没有钱相关。结合来看，对于理解白男为何霸榜自然科学诺奖还挺有意思。是天赋重要还是机遇重要？由于滞后性，如今的一些改变也许在几十年后才能看到成果，但这正是不断去质疑和挑战固有偏见的重要意义。 Nature文章几个数据点 - 1960 年之前的获奖者平均等待 14 年，而 2010 年代获奖者平均等待 29 年。 - 女性科学家的机会有所增加，整个二十世纪仅有11个诺贝尔奖授予女性。自2000年以来，有15位女性获奖。 - 54%的诺贝尔奖都颁给了在北美做研究的人。 - 只有十位获奖者来自低收入和中低收入国家，而且这小部分获奖者中的大多数人在获奖时已经移居北美或欧洲。 - 通过在已经或将要获得诺贝尔奖的科学家的实验室工作，或与获奖导师一起工作，可以大大提高获得诺贝尔奖的机会。几乎所有诺贝尔奖获得者都有某种联系。令人难以置信的是，截至 2023 年获得科学和经济学奖的736 名研究人员中，有 702 名属于同一个学术大家庭，他们在历史上有着共同的学术联系。一种可能的解释是，人才产生人才，或者以前的获奖者提名他们的科学后代（研究人员必须获得提名才能获得诺贝尔奖，诺贝尔委员会决定谁可以提名）。无论如何，学术谱系都有很大的影响。 - 当被问及这些数据时，诺贝尔科学奖评委会的代表告诉《自然》杂志，任何趋势都有可能有不同的解释。委员会成员「不断努力改进提名程序，旨在扩大提名范围，包括性别、国籍以及物理学、化学、生理学或医学领域的主题」。 （出处：https://douc.cc/192AqO） 而在另一篇研究诺贝尔奖和机会平等的文章中，研究人员分析了739位科学领域获奖者中、715人的父亲的教育和收入排名预测值。他们发现： 1、大约一半获奖者的父亲来自社会中收入前5%的群体（图4）。当然，并非所有人都来自富裕家庭，崔琦(Daniel Tsui)是河南省文盲农民的孩子，辗转HK来到🇺🇸，最终在贝尔实验室做出了诺贝尔级的量子物理学发现。Har Gobind Khorana来自印度旁遮普省一个小村庄里唯一识字的家庭，最终在威斯康星州研究出DNA如何转化为蛋白质。 2、诺贝尔奖得主的父亲最常见的职业是企业主（图5）。有大企业，也有很多小企业。医生、教授、工程师也很常见，而且相对于同时代的人口比例来说，更是不成比例地高。只有3%的获奖者在农场长大——比如今年的医学奖获得者Victor Ambros. 3、由于有125年的获奖数据，可以从时间维度来看，社会是否为来自非精英背景的优秀人才创造机会方面取得了进步（图6）。的确，1901 年，诺贝尔奖得主父亲的平均教育排名在前5，而今天在前12。对于乐观主义者来说，该数据说明100多年来，社会创造的机会多了一倍；对于悲观主义者来说，如果曲率恒定，还需要 688 年才能达到平等机会的基准（前50）。 4、女性在科学领域面临许多障碍，735 名获奖者中只有 28 名是女性。她们的家庭背景精英程度更高（图7），这表明家庭优势具有一定弥补性。 5、世界上哪个地区最擅长培养【来自普通家庭】的顶尖科学家？研究者原本以为是有着苏联大众教育基础的东欧，但数据证明是🇺🇸（图8）。 6、如果不仅关注父亲的职业，还考虑到出生国的收入差异，使用历史 GDP 数据对获奖者家庭进行全球分布排名，发现诺贝尔奖获得者的平均家庭收入排在前6，而且这一指标在 125 年内几乎没有任何改善（图9）。 （出处：https://douc.cc/2kJ9YV）

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