Ziel des Teilprojektes ist die Erforschung und Entwicklung von neuen Methoden der Netzwerkanalyse mittels Deep Learning. Dazu bedarf es zunächst einer systematischen Erhebung des methodischen Entwicklungsbedarfs und einer geeigneten Priorisierung der Anforderungen aus Sicht der Anwender und Projektpartner. Die entwickelten Methoden der Netzwerkanalyse basierend auf Deep Learning werden in entsprechenden Werkzeugen implementiert.  Ergebnis von Q-AKTIV ist ein implementiertes und evaluiertes Instrumentarium zur strategischen Analyse und Prognose der Dynamik des Wissenschafts- und Innovationssystems. Dieses ergänzt die heute primär qualitativen Ansätze der strategischen Frühaufklärung und erhöht die Entscheidungsfähigkeit von Forschungseinrichtungen und -politik sowie von Unternehmen. Neben der Analyse von Dynamiken lassen sich wertvolle Indikatoren für die F&E-Leistungsmessung ableiten, z.B. die Anmeldung von Patenten basierend auf wissenschaftlichen Publikationen, die wirtschaftliche Entwicklung der beteiligten Unternehmen sowie der Outreach von Forschungsaktivitäten. Durch den Praxispartner wird die notwendige Erfahrung im Bereich der Unternehmensbewertung und Strategieentwicklung eingebracht und eine Praxiserprobung des Instrumentarium gewährleistet.

Funding recipient(s)

ZBW – Leibniz Information Centre for Economics; Kiel University; ZB MED – Information Centre for Life Sciences
Management of the research alliance: Prof. Dr. Ansgar Scherp

FKZ: 16PU17013A; 16PU17013B; 16PU17013C
Amount: 182,588.701 EUR
Term: 1 July 2018 - 30 June 2021

CONTACT

Prof. Dr. Carsten Schultz

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel