アワードについて

アワードについては、昨今の学会・研究会の状況では、30年の歴史を持つ当シンポジウムでも何らかの形で表彰を設定するのが妥当であろう、という考えです。 具体的には、1件の講演（招待講演を除く）について聴講したコアメンバーの意見をまとめ、最終的にはエディタが決定する形とします。

2025年のアワード

2025年度交通流と自己駆動粒子系のシンポジウムのアワードは、今回の論文集に掲載された7篇の論文の中から、次の論文に決定しました。

対象論文

単一の時系列データにおける渋滞発生の予兆検知について

• 中村佳祐1, 岡本和也2, 林邦好3, 宮路智行4, 友枝明保5
  1. 関西大学総合情報学研究科
  2. 早稲田大学理工学術院総合研究所
  3. 京都女子大学データサイエンス学部
  4. 京都大学大学院理学研究科
  5. 関西大学総合情報学部

講評

この論文は、現実高速道路のデータ及び円周サーキットのデータに基づき、渋滞発生前後に共通する特定の統計量の変化に着目し、渋滞予兆を察知する方法を探る試みについて述べたものである。今後更なる詳細な分析は必要であるが、渋滞予測研究の意欲的な試みであり、評価に値する。

総評

アワードの創設は31回に渡る本シンポジウムで初めての試みであり、MSTFシンポジウムのコアメンバーの皆様に1票ずつ投票していただき、最大得票を得た論文を選びました。コアメンバーの得票数の分布は、４，２，１，１，１です。投票について特に条件・制限を付けておりません。共著者にコアメンバー本人が含まれていても良いとし、利益相反問題は考慮しない運用にしました。票が割れている事からも察せられますが、今回の論文集に掲載された論文はどれも興味ある内容で、レベルは高かったと思います。

今後の課題

今回はコアメンバーによって、純粋に論文のレベルの評価で候補を出してもらい、それに基づいてエディターが最終決定しました。この方法で選んでも、論文の著者に入っている学生・研究者の身分に関わらず、アワードに受賞された論文を介して間接的にでも恩恵が受けられる業績となると考えています。更に良い選択方法についても今後検討する余地があるかと思います。