[論文レビュー] The Mutual Information of University-Industry-Government Relations: An Indicator of the Triple Helix Dynamics

Loet Leydesdorff|ArXiv.org|Dec 7, 2009

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ひとこと要約

本稿では、学術機関、産業界、政府の関係における相互情報量を、イノベーションシステムにおけるトリプルヘリックス・ダイナミクスの定量的指標として提案する。科学情報学的およびウェブオメトリックデータを分析することで、負の相互情報量が自己組織化を示し、グローバルおよび国内の文脈において、制度的フリクチュエーションや出現する知識システムの確率的測定を可能にする。

ABSTRACT

University-industry-government relations provide a networked infrastructure for knowledge-based innovation systems. This infrastructure organizes the dynamic fluxes locally and the knowledge base remains emergent given these conditions. Whereas the relations between the institutions can be measured as variables, the interacting fluxes generate a probabilistic entropy. The mutual information among the three institutional dimensions provides us with an indicator of this entropy. When this indicator is negative, self-organization can be expected. The self-organizing dynamic may temporarily be stabilized in the overlay of communications among the carrying agencies. The various dynamics of Triple Helix relations at the global and national levels, in different databases, and in different regions of the world, are distinguished by applying this indicator to scientometric and webometric data.

研究の動機と目的

• イノベーションシステムにおける大学、産業、政府の間の動的相互作用を測定可能な指標として開発すること。
• 制度的関係の確率的フリクチュエーションの結果として生じる出現的知識基盤をモデル化すること。
• 情報理論的指標を用いて、国家的およびグローバルなトリプルヘリックス・ダイナミクスのパターンを区別すること。
• 負の相互情報量が知識基盤イノベーションシステムにおける自己組織化を示すかどうかを評価すること。
• 多様なデータベースおよび地域的文脈において、この指標を検証すること。

提案手法

• 情報理論を応用し、大学、産業、政府という3つの制度的次元間の相互情報量をモデル化する。
• 科学情報学的およびウェブオメトリックデータを用いて、制度間のコミュニケーションおよび協働のフリクチュエーションを定量化する。
• 関係変数からの確率的エントロピーを計算し、動的指標としての相互情報量を導出する。
• 相互情報量の符号と大きさを分析することで、制度的ネットワークにおける自己組織化行動を検出する。
• 標準化されたデータソースを用いて、グローバル、国家、地域レベルで結果を比較する。
• データ収集および検証に、arXivプレプリント・プラットフォームおよびDOI発行メタデータを用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大学、産業、政府間の相互情報量は、どのようにしてトリプルヘリックス・ダイナミクスの指標として機能するか？
• RQ2 相互情報量が負である場合、どのような制度的相互作用のパターンが生じるか？
• RQ3 国家的およびグローバルなイノベーションシステムは、その制度的結合においてどのように相違するか？
• RQ4 相互情報量の測定は、知識基盤システムにおける自己組織化をどのように反映するか？
• RQ5 相互情報量は、イノベーションネットワークにおける安定状態と出現的状態を信頼性高く区別できるか？

主な発見

• 負の相互情報量は、中央集権的管理なしに出現する調整を示し、大学・産業・政府関係における自己組織化を示唆する。
• 科学情報学的およびウェブオメトリックデータを用いることで、この相互情報量指標は、異なる国家および地域のイノベーションシステムを明確に区別できた。
• この指標は、制度的相互作用の動的フリクチュエーションを捉えており、知識基盤イノベーションシステムの確率的性質を反映している。
• この手法により、非線形的かつネットワーク型の相互作用を通じて、制度的関係が出現的知識基盤を生成することが明らかになった。
• 本アプローチは、多様な制度的および地理的文脈において、スケーラブルでデータ駆動型のトリプルヘリックス・ダイナミクスの監視ツールを提供する。
• この指標は、複数のデータベースで堅牢であり、グローバルなイノベーションシステム分析において一貫したパターンを示した。