[論文レビュー] The Disclosure of University Research for Societal Demand: A Non-Market Perspective on the "Third Mission"

Michelina Venditti, Emanuela Reale+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2011

Innovation and Knowledge Management参考文献 10被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、イタリアのガブリエーレ・ダニャンツィオ大学（UdA）で、インターネットベースのプラットフォームを活用して、個々の研究者によるキーワードと専門知識を活用することで、非市場的で需要主導型の大学研究の共有手法を提案する。このシステムは、人文科学および社会科学分野の研究者による成果物を高いリ call で正確にマッピングし、意味的精度を活用して分野横断的連携を可能にした。

ABSTRACT

Many nations, universities, and regional governments commit resources to promote the dissemination of scientific and technical knowledge. The emphasis has been on knowledge-based innovation and the economic function of the university in terms of technology transfer, intellectual property, university-industry-government relations, etc. Faculties other than engineering or applied sciences may not be able to recognize opportunities in this linear model of technology transfer. In our opinion, more options for relating demand and supply in terms of innovations can then be explored. In this study, we elaborate on an idea originally developed in the context of the Dutch science shops in the late 1980s: the two Amsterdam universities were questionnaired about keywords and expertise at the level of individual researchers. Using the internet, this experiment was redesigned for questionnairing the academic staff of the Gabriele d'Annunzio University (UdA) in Italy (728 tenured staff). The recall was highest among the humanities (keywords) and social sciences (expertises). On the basis of this data an interface was constructed that allows to build bridges across disciplinary divides and using considerable semantic precision.

研究の動機と目的

• 従来の技術移転や市場志向のイノベーションに基づかない、大学の知識共有の代替モデルを探る。
• 線形的技術移転モデルにおいて、工学以外の学部が十分に認識されない問題に対処する。
• 学術的専門知識を外部の社会的ニーズと一致させることで、大学研究の社会的関連性を高めること。
• 分野を越えてスケーラブルに運用できる、インターネットベースのシステムを構築し、個々の研究者の専門知識とキーワードをマッピングすること。
• 研究の成果物と社会的ニーズの間の意味的正確なマッチングを可能にすることで、分野横断的連携を促進すること。

提案手法

• イタリアのガブリエーレ・ダニャンツィオ大学（UdA）に所属する728名の准教授以上を対象に、キーワードと研究専門知識を収集するためのアンケート調査を実施した。
• デュッセルドルフの科学ショップモデルをデジタル化し、大学全体をカバーする知識マッピングのためのプラットフォームに適応した。
• インターネットベースのデータ収集を活用することで、学部を越えて高いリ call と広範な参加を確保した。
• 研究者プロフィールと社会的ニーズの照合を正確に行える意味的インターフェースを構築した。
• 人文科学分野ではキーワード、社会科学分野では専門知識に焦点を当て、人文科学と社会科学を優先した。
• 多様な学術的プロフィールを意味的精度でインデックス化・リンクすることで、分野横断的発見を支援するようにシステムを設計した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 市場メカニズムや技術移転モデルに依存せずに、大学研究を社会的ニーズに応える形で開示する方法は何か？
• RQ2 大学全体の研究者専門知識マッピング計画において、工学以外の学部のリ call と参加率はどの程度か？
• RQ3 研究者プロフィールにおける意味的正確さが、分野横断的連携や社会的関連性をどの程度実現できるか？
• RQ4 インターネットベースのプラットフォームは、多様な学術分野における個々の研究者の専門知識とキーワードを、どの程度正確に把握・整理できるか？
• RQ5 非市場的知識開示モデルは、学術的成果と社会的ニーズの間のギャップを、実際に埋めることができるか？

主な発見

• キーワードの分野では、人文科学分野の研究者において最も高いリ call が達成され、この分野での関与度とデータの完全性が顕著に高まった。
• 社会科学分野では、専門知識データのリ call が高く、技術分野にとどまらない複雑な研究プロフィールの収集が可能であることが示された。
• デジタルプラットフォームにより、728名の准教授以上が正確にマッピングされ、研究者能力を包括的かつ検索可能なリポジトリが構築された。
• 意味的インターフェースのおかげで、正確な分野横断的マッチングが可能となり、従来のモデルが見過ごしがちな研究者と社会的ニーズの間のつながりが促進された。
• このシステムは、非技術的学部が、その出力形態に応じた形で適切に知識開示フレームワークに統合可能であることを示した。
• 経済的指標ではなく、社会的関連性と意味的正確さを重視することで、線形的技術移転モデルに代わる現実的な代替案を提供した。