去年，CoinDesk 發布了其首屆區塊鏈大學排名，旨在認可學術研究在區塊鏈技術發展中所發揮的作用，並量化各個學校的影響。我們的目標很簡單：為大學對區塊鏈領域的影響提供最嚴謹、最細緻的窗口。
當然，存在限制，當我們開始製定2021 年排名時，我們的主要目標是盡可能減少這些限制。
為此，我們今年對我們的方法進行了兩項重大更改。首先，我們不僅包括更多的學校，而且包括更多種類的學校——我們的領域已經從46 所美國大學擴展到來自全球的200 多所學校（準確地說是230 所）。其次，我們將“出勤成本”考慮在內，以反映許多當前和未來學生日益關注的指標。
最重要的是，我們希望確保這些排名能夠發揮預期的作用：提供這種變革性技術與高等教育機構之間交叉點的整體快照。我們相信，一個透明的、在智力上站得住腳的排名可以幫助將大量難以找到的信息（具有無數因素）壓縮成更易於管理的格式。
本著開源精神，我們還想重申我們對完整性和數據透明度的承諾。我們非常樂意根據要求討論和/或共享我們的數據、我們的方法或任何其他有關項目的信息。
樣本量
我們對這些排名的官方樣本量為230 所學校，這幾乎不及世界各地存在的大學總數。為了確定重點關注哪些機構，我們根據學校滿足三個標準之一的能力將其添加到列表中。
首先，我們包括了在USNWR 最佳全球大學（2021 年）、QS 世界大學排名（2022 年）、ShanghaiRanking 的世界大學學術排名（2021 年）或世界大學中排名前100 的任何學校排名（2022）。我們還包括了去年（2020 年）同樣基於匯總外部排名的任何學校。這給了我們一個很大的初始樣本。
然而，這種設置如果僅限於這兩個標準，可能會帶來一個問題：如果排名較低的學校（根據USNWR、QS、ARWU 或THE 判斷）做了出色的工作，但僅僅因為一個很少有外部消息人士在全球排名中忽略了他們？這遠非理想的結果。
另一方面，我們根本沒有資源來仔細檢查現有的每一所學校，尤其是當他們中很少有人從事有影響力的區塊鏈工作，而這種工作可能會在我們的排名中佔據一席之地。
Chart by Shuai Hao / CoinDesk
為了平衡這些考慮，我們的第三個標準是一個折衷方案：當我們發布定性調查時，我們還呼籲世界上任何地方的任何學校要求在我們的排名中納入/考慮。通過開放我們的標準，但將要求納入學校本身的負擔，我們能夠消除考慮學校的任何人為限制，同時保持高度的信心，任何採取肯定步驟要求的學校最終值得我們花時間和資源仔細檢查。
這最後的230 所機構代表了當今存在的一些最好的學校，我們的最終樣本看到了大型傳統“精英”研究機構和小型學校的混合，從公立到私立，從免費到昂貴，每個大陸（與南極洲除外）代表。
方法
為了確定最終分數，我們查看了五個主要類別：(1) 機構在研究和學術貢獻方面的實力，以推動該領域的發展；(2) 校園現有的區塊鏈產品，無論是課堂、教育中心、俱樂部等形式；(3) 就業和行業成果；(4) 出席費用；(5) 整體學術聲譽。
每個類別包含多個子類別，提供大學在區塊鏈空間中的整體情況。對於最終得分，我們根據每個機構在每個類別中的表現按比例為每個機構分配分數，並將他們的最終總分標準化為0-100 的範圍。
1) 學術影響力：為了確定學校的學術影響力分數，我們主要依賴Clarivate Web Of Science 數據庫。我們收集了每所學校的出版物總數（所有學科），並將其縮小到僅包括2019-2021 年間發表的與區塊鍊或加密貨幣相關的論文（包括定於2022 年發表的論文）。從這個集合中，我們生成了引文報告並創建了子集，其中出版物的第一作者隸屬於相關大學。結果數據為我們提供了以下關鍵指標：（1）大學附屬機構發表的區塊鏈研究論文總數，（2）這些論文被引用的頻率，以及（3）論文的主要研究人員來自給定的頻率的粗略數字機構（當然，“第一作者”約定取決於學科）。
然而，原始數字並不總是能說明全部情況。一所擁有更多教師和巨額捐贈基金的更大的學校可能會在整體上投入更多的區塊鏈研究（同時仍然設法將相對較小比例的資源投入該領域），而一所小學校則投入了更多令人印象深刻的百分比其用於區塊鏈研究的總資源可能會因為總人數較少而導致論文數量減少。
為說明這一點，我們還針對機構總產出對每個數據點（如適用）進行了標準化。當以這種方式規範化時，將更大比例的研究投入到區塊鏈的規模較小的大學將相對於能夠以較少的投資進行更多研究的規模更大的大學獲得獎勵。認識到原始輸出和目標輸出都是有價值的指標這一事實，兩者都被納入我們的排名，以及學校區塊鏈出版物的匯總H 指數。對於對複制我們的數據集感興趣的任何人，請確保a) 你可以完全訪問Web of Knowledge 和所有Clarivate 訂閱；b) 使用我們的查詢來過濾結果：“cryptocurrenc* OR blockchai* OR bitcoi* OR ethereum OR stablecoi*”
2) 校園區塊鏈產品：為了獲得學校的區塊鏈產品分數，我們檢查了他們現有校園基礎設施的多個方面。校園價格是我們研究過的最大的單一子類別。可用價格的數量（特別是當分佈在多個部門時，為更強大的教育提供了機會）表明了對當前和未來空間的深入投資。必須聘用教員，必須開發價格，並且必須實現行政支持。這些不是一時興起的，而且通常是永久性的。
我們排名中的第二大因素是專門的區塊鏈研究中心的存在，儘管我們也分別考慮了較小的計劃和學生經營的俱樂部。研究中心和倡議通常為學生提供參與學術工作或獲得實踐經驗的獨特機會，並且可以作為新想法和思想家的重力井（尤其是當這些實體採取額外措施組織會議、峰會或其他教育活動）。研究中心、倡議和俱樂部都允許學生、教師和更大的社區與其他愛好者聯繫，並傾向於在學術界和工業界之間提供重要的聯繫。
最後，為了完善這一類別，我們收集了有關提供區塊鏈相關學位的新生但不斷增長的大學的數據，無論是在研究生還是本科階段，有時還中心化在另一個學位中。總的來說，校園區塊鏈產品類別是我們方法論中最重要的組成部分。
3) 就業和行業成果：大學能否將學生安排到相關工作崗位的能力是一個重要指標，原因有二：一，它說明了機構在行業中的地位，要么是由於知名度、人脈關係，要么是機構渠道；第二，這對當前和即將入學的學生尤其重要。
畢竟，學生獲得大學教育的主要目標通常是在工業界找到一份工作。為了發現哪些學校在區塊鏈領域安置了最多的畢業生，我們查看了該領域200 多家最大和最有影響力的公司的LinkedIn 足跡，以及他們成千上萬的員工。為了減輕偏差，我們將原始數字和標準化數字都考慮在內。原始數字有助於突出那些將大量畢業生安置在工作崗位上的學校，但由於規模龐大，較大國家/地區的較大學校往往具有優勢。
標準化數字描繪了一幅更細緻入微的招聘實踐圖景。為了闡明我們的數據，我們以另外兩種方式調整了我們的數據。首先，因為我們嚴重依賴LinkedIn 作為來源，所以我們發現了解LinkedIn 對不同國家/地區的準確度可能是明智的。為此，我們使用每個國家/地區的規模、高等教育水平和LinkedIn 使用，根據我們可能錯過的預期招聘人數為每所大學生成乘數。LinkedIn 使用比例較低的國家在原始數據方面得到了提升。
其次，我們還認識到，原始數字很容易因人口規模而被誇大。例如，擁有約300,000 名學生的布宜諾斯艾利斯大學比擁有約213 名學生的洛克菲勒大學這樣的地方更有可能將200 名校友安置在區塊鏈工作中。
即使對該領域的投資為零，預計布宜諾斯艾利斯大學將200 名畢業生分配到區塊鏈中，而洛克菲勒放置相同的數字將表明更接近於完全專注於區塊鏈的學校（極不可能，因為洛克菲勒非常-受人尊敬的生物/醫學科學大學）。考慮到這一點，我們也針對學校規模進行了標準化。
為了收集定性數據，我們還調查了行業利益相關者和其他非學生、非學者，以了解那些認為自己是學術界之外的人（主觀上）如何看待機構。這些數據以數字方式量化，每所大學維護的活躍行業合作夥伴關係（包括贊助研究）數量的信息也是如此。
4) 出勤成本：為了計算學校的出勤成本分數，我們查看了總體成本和總體出勤成本的標準化結構。我們在這裡假設較低的學費是可取的，並且認為我們應該承認一個重要的警告，即我們只考慮了大學的基本價格，而在實際實踐中，助學金、獎學金、機會成本甚至居住權都可以完全改變個人的計算。同樣，學費是一個純粹面向學生的問題，而我們希望這些排名能被非學生使用。由於這些問題，我們的成本指標按重量計算是我們方法中最不重要的組成部分。
考慮到兩個數據來生成這個分數。第一個是學費，有一個注意事項。在可能的情況下，我們假設參加者在計算學費時來自國內但不在州內。當然，有些大學只有一筆固定費用。然而，其他學校對州內（與州外）收取不同的學費，並對國際學生有另一個收費表。為了捕捉最多的可能學生，我們始終在必要時應用“州外但不出國”的學費規則。
第二個數據是標準化的出勤成本。為了確定這一點，我們使用了大學所在國家的工資數據和外部生活成本K線走勢圖作為代理數據，以構建一個綜合的國家特定生活成本指數。然後我們根據這個混合指數運行原始學費數據，為每所大學分配排名分數。
5）學術聲譽：在一個完美的世界中，排名會強調價值，匿名、可量化的數據足以判斷大學在區塊鏈領域的影響。然而，實際上，一所學校的無形資產對從學生的工作前景到他們踏入實習大門的能力，再到將花有限的時間在任何給定的學校。
假裝聲譽無關緊要，歷史無關緊要，這對我們的排名是有害的。然而，一所學校的學術聲譽對我們方法論的影響，除了成本之外，與其他所有類別相比都相形見絀，這反映了最近從證書主義的轉變以及我們分配給更切實、更有成效的指標的更大權重。
為了確定機構的聲譽評分，我們查看了兩個標準：(a) 現有的整體聲譽，由USNWR、THE、ARWU 和QS 計算得出；(b) 由我們自己的定性調查確定的聲譽，該調查要求實踐學者和在校學生對學校進行評估。這些數據根據它是來自學生還是學者進行拆分，並以數字方式量化。
與去年類似，我們的方法論中有兩個共同點。首先，為了與我們的嚴謹性、可辯護性和可重複性的目標保持一致，只要有這些數據，我們就會使用外部驗證的定量數據，並在適當的情況下對這些數據進行標準化，以在我們的排名中添加盡可能多的細微差別。當我們需要定性數據時，我們通過所有可用渠道發送公開、公開、可共享的調查，並儘力不以任何方式限制參與。
其次，我們盡一切努力從盡可能多的角度檢查每個數據點。通常情況下，任何給定的數據點在某些情況下都可以被視為正數，但當通過不同的鏡頭看到時，則是負數。規範化是解決這個問題的一種工具，但常識和對景觀的冷靜分析也是如此。數據講述一個故事，我們的目標是讓我們的數據盡可能完整地講述一個故事。
總體排名
最後，我們想回應去年表達的觀點，並在更一般的意義上解決創建大學排名的項目。在重要的方面，序數排名對於顯示非常具體的數據或將大量信息縮減為易於理解的格式非常有用，但它也既狹窄又具有內在的可塑性。
即使是對方法的微小更改也會對最終結果產生巨大影響，異常數據甚至研究人員引入的錯誤也會如此。聲明排名容易受到主觀性和延展性的批評並不是為了邊緣化我們的數據或手頭的更大項目；相反，我們希望通過強調我們輸出的局限性，這些排名將對更多的人更有用。
我們非常願意討論我們的方法、共享數據、回答問題和解決問題。鼓勵感興趣的讀者聯繫Joe Lautzenhiser (joe.lautzenhiser [at] coindesk.com)。
最後一點，值得注意的是，我們希望這些排名能夠作為一種活生生的、呼吸性資源的基礎，遠遠超出有序的學校列表。我們已經開始並將繼續進行這項研究，但我們還不夠天真地相信我們可以單獨建造這座特殊的紀念碑。
但我們相信，這種照亮區塊鏈世界一個小角落的資源具有巨大的價值——對於尋求更傳統的行業道路的學生，對於希望與志同道合的人合作的學者，對於想知道具體研究在哪裡進行的公司。作為第一步，我們已經開始填寫一些頂尖大學的簡介，但我們最終希望每所學校都有代表。
如果任何信息過時或缺失，或者如果他們的學校還沒有，學生可以通過檢查他們的學校並讓授權的大學代表（例如，媒體/通信/等團隊的成員）與我們聯繫來為此做出貢獻有個人資料。個人可以通過突出重要的研究和項目或區塊鏈教育的新方法來提供幫助。學校可以通過檢查這些排名並將其用作如何改進的信號來提供幫助。最終，答案很簡單：投入資源對學生、教師和社區進行區塊鏈技術教育。
資訊來源：由0x資訊編譯自COINDESK。版權歸作者Reuben Youngblom所有，未經許可，不得轉載