Cómo clasificamos las mejores universidades en blockchain

El año pasado, CoinDesk publicó su primer Ranking Universitario Blockchain con el objetivo de reconocer el papel de la investigación académica en el desarrollo de la Tecnología blockchain y cuantificar el impacto de cada institución. Nuestro objetivo era simple: ofrecer la perspectiva más rigurosa y detallada sobre el impacto de las universidades en el campo de la blockchain.

Naturalmente, hubo limitaciones y, a medida que comenzamos a trabajar en nuestras clasificaciones de 2021, mitigar tantas de estas limitaciones como pudiéramos fue un objetivo principal.

Para ello, este año hemos implementado dos cambios importantes en nuestra metodología. En primer lugar, incluimos no solo más universidades, sino una mayor variedad: nuestro campo se ha expandido de 46 universidades estadounidenses a más de 200 universidades (230, para ser exactos) de todo el mundo. En segundo lugar, incorporamos el "costo de asistencia" para reflejar una métrica de creciente preocupación para muchos estudiantes actuales y futuros.

Sigue leyendo: Las mejores universidades para blockchain según CoinDesk 2021

Ante todo, queremos asegurarnos de que estas clasificaciones cumplan su propósito: ofrecer una visión holística de la intersección entre esta Tecnología transformadora y las instituciones de educación superior. Creemos que una clasificación transparente e intelectualmente defendible puede ayudar a condensar en un formato más manejable la enorme cantidad de información difícil de encontrar (con innumerables factores).

En el espíritu del código abierto, también queremos reiterar nuestro compromiso con la integridad y la transparencia de los datos. Estaremos encantados de debatir y/o compartir nuestros datos, métodos o cualquier otra información sobre el proyecto si Request.

Tamaño de la muestra

Nuestra muestra oficial para estas clasificaciones fue de 230 escuelas, una cifra que no se acerca al número total de universidades que existen en el mundo. Para determinar en qué instituciones centrarnos, añadimos escuelas a la lista según su capacidad para cumplir ONE de los tres criterios.

En primer lugar, incluimos todas las universidades incluidas en el top 100 de las ONE Universidades Globales del USNWR (2021), el QS World University Rankings (2022), el ShanghaiRanking's Academic Ranking of World Universities (2021) o el World University Rankings (2022). También incluimos todas las universidades consideradas el año pasado (2020) que se basaron de forma similar en la agregación de clasificaciones externas. Esto nos proporcionó una amplia muestra inicial.

Sin embargo, esta configuración, si se limita a estos dos criterios, podría plantear un problema: ¿Qué sucedería si una institución con una clasificación inferior (según la evaluación de USNWR, QS, ARWU o THE) estuviera realizando un trabajo excepcional, pero no se la considerara simplemente porque algunas fuentes externas la pasaron por alto en sus clasificaciones globales? Este resultado dista mucho de ser deseable.

Por otro lado, simplemente no tenemos los recursos para examinar de cerca cada escuela existente, especialmente cuando relativamente pocas de ellas están involucradas en el tipo de trabajo impactante de blockchain que probablemente conduzca a un lugar en nuestra clasificación.

Gráfico de Shuai Hao / CoinDesk

Para equilibrar estas consideraciones, nuestro tercer criterio fue un compromiso: cuando publicamos nuestra encuesta cualitativa, también incluimos un llamado a cualquier escuela, en cualquier parte del mundo, para Request su inclusión o consideración en nuestras clasificaciones. Al ampliar nuestros criterios, pero dejando la responsabilidad de solicitar su inclusión en las propias escuelas, pudimos eliminar cualquier limitación artificial sobre qué escuelas eran consideradas, manteniendo al mismo tiempo un alto nivel de confianza en que cualquier escuela que diera el paso afirmativo de solicitar su evaluación, en última instancia, merecería nuestro tiempo y recursos para examinarla detenidamente.

Estas 230 instituciones finales representan algunas de las mejores escuelas que existen hoy en día, y nuestra muestra final incluyó una mezcla de instituciones de investigación grandes, tradicionalmente “de élite”, y escuelas más pequeñas, desde públicas a privadas, desde gratuitas a caras, con todos los continentes (con excepción de la Antártida) representados.

Metodología

Para determinar las puntuaciones finales, analizamos cinco categorías principales: (1) la fortaleza de una institución en investigación y contribuciones académicas para el avance del campo; (2) las ofertas de blockchain existentes en el campus, ya sea en forma de clases, centros educativos, clubes, ETC.; (3) resultados de empleo e industria; (4) costo de asistencia; y (5) reputación académica general.

Cada categoría comprende múltiples subcategorías, ofreciendo una visión integral de la presencia de una universidad en el ámbito blockchain. Para obtener la puntuación final, asignamos puntos a cada institución proporcionales a su desempeño en cada categoría y normalizamos sus puntajes finales en una escala de 0 a 100.

1) Impacto académico:Para determinar el puntaje de impacto académico de una escuela, nos basamos principalmente enClarivate Web of ScienceBase de datos. Tomamos el número total de publicaciones (todas las materias) de cada facultad y las redujimos para incluir únicamente artículos relacionados con blockchain o criptomonedas publicados entre 2019 y 2021 (incluidos los artículos programados para 2022). A partir de este conjunto, generamos informes de citas y creamos subconjuntos en los que el primer autor de la publicación estaba afiliado a la universidad en cuestión. Los datos resultantes nos proporcionaron las métricas clave de (1) el total de artículos de investigación sobre blockchain publicados por universidades afiliadas, (2) la frecuencia con la que se citaron estos artículos y cifras aproximadas sobre (3) la frecuencia con la que el investigador principal de un artículo proviene de una institución determinada (la convención de "primer autor" depende, por supuesto, de la disciplina).

Sin embargo, las cifras brutas no siempre reflejan la realidad completa. Una universidad más grande, con un profesorado más numeroso y una dotación considerable, podría estar realizando más investigación sobre blockchain en general (aunque aún logrando dedicar un porcentaje relativamente pequeño de sus recursos a este campo), mientras que una universidad pequeña que dedica un porcentaje mucho mayor de sus recursos totales a la investigación sobre blockchain podría terminar con menos artículos simplemente debido a una menor plantilla.

Para tener esto en cuenta, también normalizamos cada punto de datos (cuando corresponda) con respecto a la producción institucional total. Al normalizar de esta manera, una universidad pequeña que dedica una mayor proporción de su investigación a blockchain se verá recompensada en comparación con una universidad más grande que puede generar una mayor cantidad de investigación con menor inversión. Dado que tanto la producción bruta como la producción objetivo son métricas valiosas, ambas se tienen en cuenta en nuestras clasificaciones, junto con el índice H agregado de las publicaciones sobre blockchain de la institución. Si está interesado en reproducir nuestro conjunto de datos, asegúrese de a) tener acceso completo a la Web of Knowledge y a todas las suscripciones de Clarivate; y b) utilizar nuestra consulta para filtrar los resultados: "cryptocurrenc* OR blockchain* OR bitcoi* OR Ethereum OR stablecoi*".

2) Ofertas de blockchain en el campus:Para determinar la puntuación de la oferta de blockchain de una escuela, examinamos múltiples facetas de la infraestructura existente de su campus. La oferta de cursos en el campus es la subcategoría más extensa que analizamos. La cantidad de clases disponibles (especialmente cuando se distribuyen en varios departamentos, lo que brinda la oportunidad de una educación más sólida) muestra una profunda inversión en este sector, tanto en el presente como en el futuro. Es necesario contratar profesorado, desarrollar planes de estudio y lograr la aceptación administrativa. Estas medidas no se toman por capricho y suelen ser bastante permanentes.

El segundo factor más importante en nuestra clasificación es la presencia de un centro de investigación dedicado a blockchain, aunque también consideramos por separado iniciativas más pequeñas y clubes estudiantiles. Los centros e iniciativas de investigación suelen ofrecer oportunidades únicas para que los estudiantes se involucren en el trabajo académico o adquieran experiencia práctica, y pueden servir como un punto de atracción para ideas y pensadores innovadores (especialmente cuando estas entidades se atreven a organizar conferencias, cumbres u otros Eventos educativos). Los centros de investigación, las iniciativas y los clubes permiten a estudiantes, profesorado y la comunidad en general conectar con otros entusiastas, y tienden a proporcionar un Tether crucial entre el mundo académico y la industria.

Finalmente, para completar esta categoría, recopilamos datos sobre el conjunto emergente, pero en constante crecimiento, de universidades que ofrecen titulaciones relacionadas con blockchain, ya sea a nivel de posgrado o de grado, y en ocasiones como una concentración dentro de otra titulación. En general, la categoría "Ofertas de Blockchain en Campus" es el componente más relevante de nuestra metodología.

3) Resultados en materia de empleo e industria:La capacidad de una universidad para colocar a los estudiantes en empleos relevantes es una métrica importante por dos razones: ONE, dice algo sobre el prestigio de una institución en la industria, ya sea por reconocimiento de nombre, conexiones personales o canales institucionales; y segundo, esto es de particular importancia para los estudiantes actuales y entrantes.

El objetivo principal de un estudiante al obtener una educación universitaria suele ser, después de todo, conseguir un empleo en la industria. Para descubrir qué universidades están colocando a más graduados en el sector blockchain, analizamos la presencia en LinkedIn de más de 200 de las empresas más grandes e influyentes del sector, así como sus miles de empleados. Para mitigar sesgos, consideramos cifras brutas y normalizadas. Las cifras brutas son útiles para identificar las universidades que están colocando a un gran número de graduados en puestos de trabajo, pero las universidades más grandes en países más grandes suelen tener una ventaja simplemente por su tamaño.

Las cifras normalizadas ofrecen una visión más matizada de las prácticas de contratación. Para aclarar nuestros datos, los ajustamos de dos maneras adicionales. En primer lugar, dado que dependíamos en gran medida de LinkedIn como fuente, consideramos prudente evaluar la precisión de LinkedIn en diferentes países. Para ello, utilizamos el tamaño de cada país, los niveles de educación superior y el uso de LinkedIn para generar un multiplicador para cada universidad, basado en el número esperado de contrataciones que podríamos haber pasado por alto. Los países con niveles proporcionales más bajos de uso de LinkedIn obtuvieron un impulso en términos de cifras brutas.

En segundo lugar, también reconocemos que las cifras brutas pueden inflarse fácilmente simplemente debido al tamaño de la población. La Universidad de Buenos Aires, por ejemplo, con sus aproximadamente 300.000 estudiantes, tiene muchas más probabilidades de colocar a 200 exalumnos en puestos relacionados con la cadena de bloques que una universidad como la Universidad Rockefeller, con sus aproximadamente 213 estudiantes.

Se espera que la Universidad de Buenos Aires incorpore 200 graduados en blockchain incluso sin inversión en este campo, mientras que la inclusión de la misma cifra por parte de Rockefeller indicaría una institución centrada exclusivamente en blockchain (algo muy improbable, ya que Rockefeller es una prestigiosa universidad de ciencias biomédicas). Para tener esto en cuenta, también se normalizó el tamaño de la institución.

Para recopilar datos cualitativos, también encuestamos a actores clave de la industria y a otras personas no estudiantes ni académicas para comprender cómo perciben (subjetivamente) las instituciones quienes se consideran ajenos al mundo académico. Estos datos se cuantificaron numéricamente, al igual que la información sobre el número de colaboraciones activas con la industria (incluida la investigación Patrocinado ) que mantiene cada universidad.

4) Costo de asistencia:Para calcular el puntaje del Costo de Asistencia de una institución educativa, analizamos tanto el costo total como una construcción normalizada del costo total de asistencia. Asumimos que una matrícula más baja era preferible y consideramos que debemos tener en cuenta la importante salvedad de que solo consideramos el precio base de una universidad, mientras que en la práctica, las subvenciones, las becas, los costos de oportunidad e incluso la residencia pueden alterar por completo el cálculo individual. De igual manera, la matrícula es una preocupación exclusiva de los estudiantes, y esperamos que estas clasificaciones sean útiles para quienes no son estudiantes. Debido a estas preocupaciones, nuestra métrica de costo es, en términos de ponderación, el componente menos relevante de nuestra metodología.

Se consideraron dos datos para generar esta puntuación. El primero es la matrícula, con una ONE nota. Siempre que fue posible, asumimos que el estudiante sería residente del país, pero de otro estado, al calcular el costo de la matrícula. Claro que algunas universidades solo tienen una tarifa fija. Otras, sin embargo, cobran diferentes montos de matrícula para estudiantes residentes (y no residentes) y tienen una escala de tarifas diferente para estudiantes internacionales. Para captar al mayor número de estudiantes potenciales, aplicamos sistemáticamente la regla de matrícula "de fuera del estado, pero no del país" siempre que fue necesario.

El segundo dato es un costo de estudio normalizado. Para determinarlo, utilizamos datos salariales del país donde se ubica la universidad y un gráfico del costo de vida externo como datos proxy para construir un índice combinado del costo de vida específico del país. Posteriormente, comparamos los datos brutos de matrícula con este índice híbrido para asignar puntuaciones a cada universidad.

5) Reputación académica:En un mundo ideal, las clasificaciones priorizarían el mérito, y los datos anónimos y cuantificables serían suficientes para evaluar el impacto de una universidad en el ámbito de la cadena de bloques. Sin embargo, siendo realistas, los intangibles de una institución tienen un impacto enorme en todo, desde las perspectivas laborales de un estudiante hasta su capacidad para acceder a una pasantía y la calidad del ponente que dedicará su limitado tiempo a impartir una charla en dicha institución.

Pretender que la reputación no importa, que la historia es insignificante, perjudica nuestras clasificaciones. Sin embargo, el efecto de la reputación académica de una institución en nuestra metodología es insignificante comparado con cualquier otra categoría, excepto el costo, lo que refleja tanto el reciente abandono del credencialismo como la mayor importancia que otorgamos a métricas más tangibles y productivas.

Para determinar la puntuación de reputación de una institución, consideramos dos criterios: (a) la reputación general existente, calculada por USNWR, THE, ARWU y QS; y (b) la reputación, determinada mediante nuestras propias encuestas cualitativas, en las que se pidió a académicos en ejercicio y estudiantes actuales que evaluaran las instituciones. Estos datos se dividieron según si provenían de un estudiante o de un académico, y se cuantificaron numéricamente.

Al igual que el año pasado, nuestra metodología tiene dos puntos en común. En primer lugar, para mantener nuestro objetivo de rigor, defendibilidad y reproducibilidad, utilizamos datos cuantitativos verificados externamente siempre que estaban disponibles y los normalizamos cuando fue necesario para matizar al máximo nuestras clasificaciones. Cuando requeríamos datos cualitativos, enviamos encuestas abiertas, públicas y compartibles a través de todos los canales disponibles e hicimos todo lo posible por no limitar la participación.

En segundo lugar, hicimos todo lo posible por examinar cada dato desde todos los ángulos posibles. Como suele ocurrir, cualquier dato puede considerarse positivo en algunas situaciones, pero negativo desde una perspectiva diferente. La normalización es una herramienta para combatir esto, pero también lo son el sentido común y un análisis imparcial del panorama. Los datos cuentan una historia, y nuestro objetivo era que contaran una historia lo más completa posible.

Sobre los rankings en general

Como nota final, nos gustaría hacernos eco de una opinión expresada el año pasado y abordar el proyecto de crear rankings universitarios de forma más general. En aspectos importantes, los rankings ordinales son increíblemente útiles para mostrar datos muy específicos o reducir grandes cantidades de información a un formato digerible, pero también son limitados y, por naturaleza, maleables.

Incluso pequeños cambios en la metodología pueden tener efectos descomunales en el resultado final, al igual que los datos atípicos o incluso los errores introducidos por los investigadores. Afirmar que las clasificaciones son vulnerables a críticas por su subjetividad y maleabilidad no pretende marginar nuestros datos ni el proyecto en cuestión; más bien, esperamos que, al destacar las limitaciones de nuestro trabajo, estas clasificaciones sean más útiles para un mayor número de personas.

Estamos encantados de hablar sobre nuestra metodología, compartir datos, responder preguntas y resolver inquietudes. Animamos a los lectores interesados ​​a contactar a JOE CoinDesk ( JOE ).

Como nota final, cabe destacar que esperamos que estas clasificaciones sirvan de base para un recurso dinámico y dinámico que vaya mucho más allá de una simple lista ordenada de escuelas. Hemos comenzado y continuaremos con esta investigación, pero no somos tan ingenuos como para creer que podemos construir este monumento en particular solos.

Pero creemos que este recurso, que ilumina un pequeño rincón del universo blockchain, tiene un enorme valor: para estudiantes que buscan una vía más tradicional para entrar en la industria, para académicos que desean colaborar con personas afines, y para empresas que se preguntan dónde se está realizando una investigación específica. Como primer paso, hemos comenzado a completar los perfiles de algunas de las mejores universidades, pero con el tiempo nos gustaría que todas estuvieran representadas.

Los estudiantes pueden contribuir a esto consultando sus escuelas y solicitando a un representante autorizado de la universidad (por ejemplo, un miembro del equipo de medios/comunicaciones, ETC) que Contáctanos si alguna información está desactualizada o falta, o si sus escuelas aún no tienen un perfil. Las personas pueden ayudar destacando investigaciones y proyectos importantes, o enfoques novedosos para la educación en blockchain. Las escuelas pueden ayudar examinando estas clasificaciones y utilizándolas como guía para mejorar. En definitiva, la respuesta es simple: dedicar recursos a educar a estudiantes, profesorado y comunidad sobre la Tecnología blockchain.

Clasificación de Universidades de CoinDesk Puntuación de la Escuela 1 Universidad Nacional de Singapur 100.00 2 Instituto Real de Tecnología de Melbourne 97.65 3 Universidad de California Berkeley 93.26 4 Universidad de Zúrich 91.66 5 Instituto Tecnológico de Massachusetts 91.57 6 Universidad Politécnica de Hong Kong 84.30 7 UCL 81.54 8 Universidad de Tsinghua 79.20 9 Universidad China de Hong Kong 75.30 10 ETH de Zúrich 75.04 11 Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur 74.98 12 Universidad de Stanford 68.41 13 UNSW Sídney 66.29 14 Universidad de la Ciudad de Hong Kong 66.13 15 Universidad de Oxford 65.47 16 Universidad Jiao Tong de Shanghái 65.18 17 Universidad de Cornell 63.98 18 Universidad Tecnológica de Delft 63.85 19 Universidad de Hong Kong 61.97 20 Universidad de Sídney 61.48 21 Escuela Politécnica Federal de Lausana (Suiza) 60.78 22 Universidad de Illinois en Urbana-Champaign 60.10 23 Universidad de Cambridge 58.69 24 Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong 58.51 25 Universidad de California en Los Ángeles 58.40 26 Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea 57.87 27 Universidad Sun Yat-sen 57.18 28 Universidad de Columbia Británica 55.80 29 Universidad de Pekín 54.15 30 Universidad Estatal de Arizona 51.86 31 Universidad Técnica de Múnich 51.78 32 Universidad de Edimburgo 51.77 33 Universidad Carnegie Mellon 51.10 34 Universidad de Melbourne 50.95 35 Politécnico de Worcester Instituto 50.77 36 Universidad de Georgetown 50.40 37 Universidad de Fudan 49.95 38 Universidad del Sur de California 49.57 39 Universidad de Corea 48.85 40 Imperial College London 48.59 41 Universidad de Nueva York 48.55 42 Instituto Tecnológico de Tokio 47.37 43 Universidad de Warwick 47.19 44 Universidad de Fordham 46.89 45 Universidad de Columbia 46.46 46 Universidad Nacional de Seúl 45.72 47 Universidad Rey Abdul Aziz 45.59 48 Universidad de Monash 44.05 49 Universidad de Harvard 43.89 50 Universidad de Zhejiang 43.37