[论文解读] 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 5

一句话总结

本文提出了一种非市场、需求驱动的大学研究传播方法，通过意大利瓜里埃尔·达努齐奥大学（UdA）的互联网平台，利用个体研究人员的关键词和专长。该系统成功实现了人文学科和社会科学研究人员成果的高召回率映射，通过语义精确度促进了跨学科联系。

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.

研究动机与目标

• 探索超越传统技术转让和市场导向创新的大学知识传播替代模式。
• 解决线性技术转让模型中对非工程院系认可度有限的问题。
• 通过将学术专长与外部社会需求对齐，提升大学研究的社会相关性。
• 开发一种可扩展的、基于互联网的系统，用于跨学科映射个体研究人员的专长与关键词。
• 通过实现研究产出与社会需求之间的精确语义匹配，促进跨学科合作。

提出的方法

• 对意大利瓜里埃尔·达努齐奥大学（UdA）的728名终身制学术人员开展问卷调查，收集其关键词与研究专长。
• 将荷兰科学商店模式改编为数字化、全校范围的知识映射平台。
• 采用基于互联网的数据收集方式，确保在各院系中实现高召回率与广泛参与。
• 构建语义接口，实现研究人员档案与社会需求查询之间的精确匹配。
• 通过聚焦关键词（人文学科）和专长（社会科学），优先关注人文学科与社会科学。
• 设计该系统以支持跨学科发现，通过语义精确度对多样化学术档案进行索引与关联。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不依赖市场机制或技术转让模型的前提下，使大学研究传播满足社会需求？
• RQ2 在全校范围的科研人员专长映射计划中，非工程院系的召回率与参与度如何？
• RQ3 研究人员档案中的语义精确度在多大程度上能够促成跨学科联系与社会相关性？
• RQ4 基于互联网的平台在捕捉和组织不同学术领域中个体研究人员的专长与关键词方面有多高效？
• RQ5 非市场知识传播模型能否成功弥合学术产出与社会需求之间的鸿沟？

主要发现

• 人文学科研究人员在关键词方面的召回率最高，表明该领域参与度高且数据完整性好。
• 社会科学在专长数据方面的召回率也较高，证明了在技术领域之外捕捉复杂研究档案的可行性。
• 数字平台成功实现了对728名终身制学术人员的映射，创建了一个全面且可搜索的研究人员能力数据库。
• 语义接口实现了精确的跨学科匹配，促进了研究人员与社会需求之间的连接，而这些连接在传统模型中往往被忽略。
• 该系统表明，当针对其特定产出形式进行定制时，非技术性院系可被有效整合进知识传播框架。
• 该方法提供了一种线性技术转让的可行替代方案，强调社会相关性与语义精确度，而非经济指标。