Recebido em
15/03/2017. Aprovado em 25/04/2017. Avaliado pelo comitê
científico do VI CONGRESSO INTERNACIONAL DE CONHECIMENTO E
INOVAÇÃO (CIKI).

Publicado
conforme normas da APA.

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2017.v7n3.p95-103.541

Usando dados ligados na representação
de indicadores da inovação regional

Rafael de Moura Speroni

Doutor em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Instituto Federal
Catarinense (IFC), Brasil -
[email-masked]

Evelin Priscila Trindade

Mestre em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Universidade
Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil - [email-masked]

Marcelo Macedo

Doutor em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Universidade
Federal de Santa Catarina (UFSC) – Brasil - [email-masked]

Fernando Alvaro Ostuni Gauthier

Doutor em Engenharia de Produção,
Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC),
[email-masked]

Rogério Cid Bastos

Doutor em Engenharia de Produção,
[email-masked]

Resumo

Quando considerado
sob um contexto regional, o complexo sistema que caracteriza o processo de
inovação recebe o nome de Sistema Regional de
Inovação, representando um ambiente heterogêneo, onde
diferentes tipos de atores interagem e coevoluem. Dada a sua complexidade, diferentes
índices são apresentados na literatura para a
mensuração da inovação ao nível das empresas
ou em nível nacional, mas que são de difícil
aplicação em nível regional, em função da subjetividade
de escolha das variáveis e da falta de disponibilidade de dados. Este
artigo apresenta um modelo de referência concebido a partir da
análise dos modelos de indicadores compostos para
mensuração da inovação regional apresentados na
literatura, propondo uma classificação e representação
da conceituação para os indicadores de inovação
regional. O modelo é suportado por dados ligados, objetivando a
exploração do potencial de dados regionais disponibilizados na Web por iniciativas de dados abertos e
transparência pública na definição de índices
específicos para a inovação regional.

Palavras-chave: inovação; indicadores
de inovação; inovação regional; dados ligados abertos.

Using linked data to represent
regional innovation indicators

Abstract

Innovation is
characterized by a complex system where different kinds of players interact and
coevolve in a heterogeneous environment. When considered in a regional level those
systems are called Regional Innovation Systems. Due to its complexity, many
different kinds of indicators are presented in the literature to measure
innovation at company level or at the national level, but they are difficult to
implement in a regional level, because of the subjectivity of the choice of
variables and the lack of data available. This paper proposes a reference model
designed based on the analysis of indicators of models for measurement of
regional innovation in the literature by proposing a classification and
representation of the regional innovation indicators. The model is supported by
linked data, aiming at exploring the potential regional data available on the
Web for open data initiatives and public transparency in the definition of
specific indexes for regional innovation.

Keywords: innovation; innovation
indicators; regional innovation; open linked data.

1
INTRODUÇÃO

Com base em teorias
econômicas, passou-se a analisar a inovação por seu papel na
economia de regiões como forma de explicar a organização
das atividades econômicas no espaço, bem como o crescimento ou
estagnação destas ao longo do tempo. O argumento é de que
o conjunto de atores da região produz efeitos sistêmicos que
encorajam as empresas a desenvolver formas específicas de capital que
derivam das relações sociais, normas, valores e
interações com a comunidade, reforçando a competitividade
e a capacidade de inovação
regional (Doloreaux & Parto,
2004).

Nos últimos anos, os governos de
vários países, incluindo o Brasil, vêm demonstrando
crescente preocupação com a necessidade de
participação da sociedade no governo. Dentre as iniciativas neste
sentido, salienta-se a publicação de dados abertos por órgãos
governamentais. A motivação pela disponibilização
de dados é justificada pela esperança do aumento do envolvimento
dos cidadãos no governo, do aumento da transparência e da melhoria
na tomada de decisão (Bertot & Choi, 2013; Conradie & Choenni,
2014).

Este artigo apresenta resultados de uma
pesquisa realizada para uma tese de doutorado na área de engenharia do
conhecimento. A abordagem proposta tem por objetivo criar um modelo de
referência para indicadores de inovação regional. Embasado
na literatura sobre inovação, no conceito de sistemas regionais
de inovação e em modelos de índices de
inovação regional coletados na literatura, o modelo de
referência deverá servir de base para a definição de
modelos específicos de índices de inovação regional
suportados por Dados Ligados.

As
seções deste estudo serão apresentadas conforme a
sequência: inovação, indicadores de inovação,
dados ligados abertos, metodologia e considerações finais.

1.1
Objetivo geral

Apresentar uma proposta de modelo de
referência para representação de indicadores da
inovação regional suportado por dados ligados.

1.2 Objetivos específicos

- Caracterizar os indicadores da
inovação regional;

- Mostrar uma classificação
para os indicadores da inovação regional;

- Aplicar as tecnologias de dados ligados
para criação de um modelo de referência;

- Apresentar um processo de
publicação de dados ligados referenciando o modelo proposto.

2
INOVAÇÃO

O termo "inovação"
é notoriamente ambíguo e falta uma definição
ou medida única (Adams, Bessant, & Phelps, 2006). Para
Schumpeter (2012), a inovação pode assumir várias
formas, não sendo necessário que se invente algo novo, podendo
mesmo submeter uma ideia já existente a uma nova forma de realizá-la
ou uma nova situação. Mais especificamente, Crossan and Apaydin (2010, p. 02) definem:

“Inovação é:
produção ou adoção, assimilação e
exploração de novidades de valor-agregado em esferas
econômicas e sociais; renovação e ampliação
de produtos, serviços e mercados; desenvolvimento de novos
métodos de produção; e estabelecimento de novos sistemas
de gestão. É tanto o processo quanto o resultado”.

No Manual de Oslo (OECD, 2005),
referência para a padronização de conceitos, metodologias e
construção de estatísticas e indicadores de Pesquisa e
Desenvolvimento (P&D), define-se: "Uma inovação é
a implementação de um novo, ou significativamente melhorado,
produto (bem ou serviço), ou processo, um novo método de
marketing, ou novo método organizacional em práticas de
negócio, organização do ambiente de trabalho, ou
relações externas" (OECD, 2005, p. 46).

Inovação pode significar uma
nova e única aplicação de antigas tecnologias, usando
projetos para o desenvolvimento de novos produtos e serviços, novos
processos e estruturas para melhorar o desempenho em diversas áreas. Em
função deste entendimento, a inovação hoje
está, cada vez mais, indo além dos limites da P&D formal para
redefinir tudo (National Inovation
Council, 2010). Para interpretar e medir os resultados da
inovação, são utilizados os indicadores de
inovação.

2.1 Indicadores de Inovação

Indicadores de inovação
são atividades desenvolvidas por diversas entidades, que coletam e
interpretam dados sobre a inovação e divulgam seus resultados na
forma de publicações com periodicidades diferentes, com o
objetivo de possibilitar a avaliação das atividades de
inovação desenvolvidas em determinados contextos. Comumente,
deseja-se estabelecer comparações entre países, sendo
definidos índices de inovação
que agregam conjuntos de indicadores (Cornell University, INSEAD, & WIPO, 2013;
European Union, 2014).

Em sua concepção, tais
publicações baseiam-se nas teorias de inovação e
desenvolvem modelos de indicadores compostos, cujos dados são
coletados por meio da realização
de surveys específicos
que seguem orientações
de guias de coleta e
interpretação de dados da inovação, como os manuais
de Oslo (OECD, 2005) e Frascati (OECD, 2015). Em
outros casos, como no Global Innovation Index, no European Innovation Scoreboard e Regional Innovation Scoreboard, são desenvolvidos modelos que utilizam como insumos os indicadores produzidos
por publicações de terceiros, como as do Banco Mundial, OECD, FMI
(Cornell University et al., 2013; European Union, 2014).

3 DADOS LIGADOS
ABERTOS

O termo Dados Ligados (Linked Data),
proposto por Berners-Lee
(2006), refere-se a um estilo de publicar e interligar dados estruturados de
diferentes fontes na Web. O assunto
desperta considerável interesse acadêmico e diversas
ações estão sendo desenvolvidas no sentido da criação de repositórios
de dados ligados (Bizer,
Heath, & Berners-Lee, 2009; Bradley, 2009; Heath, 2011). O objetivo
é a construção de um espaço global de dados baseado
em padrões abertos, a Web de
Dados, cuja proposta é ser uma extensão da Web atual, através de um paradigma de publicação,
não apenas documentos, mas também de dados (Heath, 2011).

Para que seja possível atingir o objetivo da Linked
Data, de forma que os dados passem a fazer parte de um repositório
global, Berners-Lee (2006) apresenta quatro regras, conhecidas como os princípios da Linked Data:

1) Deve-se usar URIs (Uniform
Resource Identifiers) como nomes para as coisas;

2) Utilizar HTTP
URIs (Hyper Text Transfer Protocol)
de modo que as pessoas
possam procurar por esses nomes;

3) Quando alguém procurar um URI, fornecer informações
úteis usando os padrões RDF (Resource Description Framework) e SPARQL
(linguagem de consulta); e

4) Incluir links para outros URIs, a fim de que se possa descobrir mais coisas.

As práticas
de Linked Data oferecem
um mecanismo simples para combinação
de múltiplas fontes na Web (Hyland
& Wood, 2011), fornecendo uma gama de padrões internacionais e
melhores práticas para a publicação,
divulgação e reutilização de dados estruturados.

Caracterizam-se os Dados Abertos
Ligados (Linked
Open Data - LOD) quando os dados ligados são publicados segundo os
critérios que os caracterizam
como dados abertos, definidos pela Open
Definition (2009) como aqueles
que qualquer pessoa pode livremente usar, reutilizar
e redistribuir, estando sujeito, no máximo, à exigência de
creditar a sua autoria e compartilhá-los segundo a mesma licença.

Há muitos usos internos importantes
para dados ligados, e para uso em dados pessoais e de grupos (Berners-Lee,
2006). Assim como muitos dados abertos não são
dados ligados, os dados publicados na forma de Linked Data não
precisam, necessariamente, ser abertos.

Governos, como os do Canadá,
Estados Unidos, Reino Unido, França, Espanha, Suécia,
Itália, Hong Kong, Austrália, Nova Zelândia e Brasil
já possuem sites dedicados a
tornar acessíveis dados públicos, e alguns desses já
estão disponíveis
como Linked Data.
A motivação dos governos pela disponibilização de
dados abertos é justificada pela esperança do aumento do
envolvimento dos cidadãos no governo, do aumento da transparência
e da melhoria na tomada de decisão, alinhadas
com a ambição de governos
mais inteligentes (Bertot & Choi, 2013; Conradie
& Choenni, 2014).

4 METODOLOGIA

Para a concepção do modelo
apresentado nessa pesquisa, foram utilizadas referências coletadas sobre
inovação e, mais especificamente sobre os indicadores de
inovação compostos. Além disso, uma busca
sistemática de literatura foi conduzida com o objetivo de identificar os
modelos de indicadores utilizados para a avaliação da
inovação regional.

Esta busca foi realizada no mês de dezembro de 2014 nas bases científicas Scopus e Web Of Science, utilizando como termos de busca regional
innovation AND (indicator OR index).
Dos 199 artigos resultantes da busca, 96 foram selecionados após a
aplicação dos critérios de exclusão: a)
exclusão de duplicidades; b) exclusão de artigos sem texto
completo disponível para download
gratuito; c) exclusão de artigos que não se encaixavam no
contexto. A busca e seus resultados
são relatados em maiores detalhes em Speroni, Macedo e Gauthier (2016b).

Os 96 artigos selecionados foram
analisados, buscando identificar aqueles que utilizavam, ou propunham, algum
modelo de índice de inovação, pelo agrupamento de
múltiplos indicadores. Destes, 52 artigos foram selecionados, e os tipos
de indicadores por eles utilizados foram catalogados, e suas
características estão sendo levadas em consideração
para a construção do modelo de referência aqui proposto.

Quanto à sua natureza, é de
uma pesquisa aplicada (tecnológica), definida por Gil (2008) como aquela
que, embora dependa das descobertas e se enriqueça com o desenvolvimento
da pesquisa básica, tem como característica fundamental o
interesse na aplicação, utilização e
consequências práticas dos conhecimentos
e no desenvolvimento de artefatos
(Cupani, 2006). Tais características
aplicam-se a este estudo, uma vez que o trabalho nela descrito visa a
proposição de um modelo que aplica de forma prática os
conceitos abordados na literatura, fornecendo um artefato para a representação
de indicadores de inovação regional, suportado pelas tecnologias
semânticas que embasam os dados ligados.

Quanto ao seu objetivo, caracteriza-se
como uma pesquisa exploratória, aquela que tem como principal finalidade
desenvolver, esclarecer e modificar conceitos e ideias, tendo em vista a
formulação de problemas mais precisos ou hipóteses
pesquisáveis para estudos posteriores (Gil, 2008).

Visando ao atendimento do objetivo de que
o modelo seja suportado por dados ligados, fez-se necessária a
representação semântica do modelo. Para tal, uma ontologia
foi construída, cuja primeira versão foi desenvolvida segundo as etapas propostas no ontoKEM (Todesco, Rautenberg, Speroni, Guembarovski, & Gauthier, 2009), que aplica conceitos e
etapas de diferentes metodologias de desenvolvimento de ontologias.

5 MODELO DE
REFERÊNCIA DE INDICADORES DA INOVAÇÃO REGIONAL SUPORTADO
POR DADOS LIGADOS

A figura 1 apresenta uma
representação conceitual da abordagem na qual se insere o modelo
de referência proposto, considerando seu uso como base a
definição de indicadores específicos usando da tecnologia
de dados ligados.

Figura 1 - Modelo de
Referência para Indicadores de Inovação Regional

Fonte: Os
autores (2016).

Além da representação
conceitual do modelo, o mesmo é representado na forma de uma ontologia e
publicado em uma infraestrutura específica, de forma que estejam
acessíveis na Web e aptos para
o processamento automatizado.

O cenário de
utilização previsto para o modelo de referência proposto
prevê que diferentes modelos indicadores compostos para a
inovação regional, a exemplo dos encontrados na literatura,
possam ser nele representados. Ao adotar-se um modelo específico para a
mensuração da inovação regional, é
possível, portanto, instanciá-lo no modelo de referência.

A instanciação de diferentes
modelos específicos, juntamente com seus dados, na forma de dados
ligados permite que um mesmo conjunto de dados possa vir a ser reutilizado por
mais de um modelo. Além disso, no caso da opção pela
definição de um novo modelo específico de indicadores para
a inovação regional, o modelo ora proposto visa servir de ponto
de partida, como uma referência dos constructos a serem abordados.

Uma vez que os conjuntos de dados estejam
associados a um determinado modelo específico, e publicados na forma de
dados ligados, os processamentos necessários para os cálculos de
índices de inovação definidos no modelo podem ser
efetuados.

5.1 Modelo Conceitual de Indicadores de Inovação
Regional

Quanto à forma de
concepção dos indicadores de inovação, sua
estrutura e componentes, a literatura apresenta diferentes abordagens. Conforme observam Zabala Iturriagagoitia,
Jiménez Saez, and Gutiérrez Gracia (2005), a maioria dos indicadores disponíveis
e estatísticas de inovação consideram os sistemas de
inovação como sistemas de entrada-saída (input-output), com ênfase
particular nos recursos empregados.

A definição de um modelo
conceitual para indicadores da inovação regional, concebido pela
identificação e catalogação de indicadores
utilizados em modelos encontrados
na literatura, é descrita por Speroni,
Macedo, and Gauthier (2016a). O modelo propõe quatro níveis de
classificação para os indicadores, que são formalmente
descritos e exemplificados. A Figura 2 apresenta a classificação
dos indicadores.

Figura 2 –
Classificação dos Indicadores de Inovação Regional

Fonte:
Speroni et al. (2016a).

O primeiro nível do modelo
classifica os indicadores entre aqueles considerados de entrada e os de
saída. Os indicadores de entrada são aqueles que representam as
condições que levam um sistema de inovação a
desempenhar seu papel. A seguir, as classificações dos indicadores
de entrada são apresentadas no Quadro 1.

Indicadores de
Entrada

Definição

Recursos Humanos

Compreende indicadores relativos à
educação e a disponibilidade de força de trabalho
altamente qualificada e educada.

Instituições

Agrupa indicadores associados às
condições de um sistema de inovação de prover uma
boa governança e níveis de proteção e incentivos essenciais
à inovação.

Ambiente
de Inovação / Infraestrutura

Agrupa
indicadores relativos à infraestrutura que dá suporte à
inovação, tais como a disponibilidade de tecnologias de
informação e comunicação (TICs),
a cobertura de estradas pavimentadas, instituições de ensino e
de institutos de pesquisa.

Financiamento / Apoio à
Inovação

Agrupa
indicadores que dizem respeito à disponibilidade de crédito,
fundos de investimentos e fontes de financiamento para as atividades de
inovação, bem como do apoio governamental.

Investimento
em Inovação

Compreende
os indicadores que tratam da quantidade de recursos investidos nas atividades
de inovação. São exemplos o dispêndio
público ou privado em Pesquisa e Desenvolvimento, o pessoal alocado em
atividades de P&D, a compra de tecnologia.

Economia e Mercado de Trabalho

As
variáveis deste conjunto estão relacionadas às
condições econômicas da região. Dentre elas,
citam-se indicadores como o GDP, ou o PIB, ou o nível de emprego.

Empreendedoris-mo
e Ligações

Esta
categoria engloba indicadores que representam as características da
região em relação ao desenvolvimento do empreendedorismo
e de arranjos e da colaboração entre os diferentes atores do
sistema, tais como treinamentos para o empreendedorismo e as
relações universidade-indústria.

Cultura e Qualidade de vida

Compreende
indicadores que descrevem as características de uma região em
relação ao saneamento ambiental, qualidade de vida dos
residentes, cultura e participação social. Exemplos desse tipo
são o consumo industrial de água, consumo de energia, reservas
de áreas, investimento em cultura, existência de teatros, ou
participação em atividades voluntárias.

Quadro 1: Indicadores de Entrada

Fonte:
Adaptado de Speroni et al. (2016a).

De
forma semelhante, o quadro 2 apresenta os indicadores de saída, que
representam os resultados obtidos pelo sistema de inovação.

Indicadores de Saída

Definição

Medidas de Inovação

Estão incluídos neste grupo os
indicadores que dizem respeito aos resultados de conhecimentos gerados pelas
atividades de inovação, tais como a quantidade de empresas que
inovaram em produtos ou serviços, a quantidade de empresas que
inovaram em marketing ou em processos organizacionais, o número de patentes
solicitadas e concedidas e o número de publicações
científicas.

Efeitos Econômicos

Compreende os indicadores que capturam o sucesso
econômico da inovação, tais como  a porcentagem de vendas relativas a
produtos inovadores ou a exportação de serviços
inovadores.

Efeitos Sociais

Uma vez que os resultados da
inovação trazem benefícios às pessoas e ao
planeta, há um reconhecimento cada vez maior sobre os efeitos sociais
da inovação.

Quadro
2: Indicadores de Saída

Fonte: Adaptado de Speroni et al. (2016a).

A próxima seção
descreve os passos da construção de uma ontologia para
representação do modelo de referência proposto, de forma
que o mesmo possa ser mais facilmente reutilizado para a construção
de modelos específicos suportados por Dados Ligados.

5.2 Modelo de Referência Suportado por Dados Ligados

Além de uma
organização conceitual para a classificação dos
indicadores de inovação regional, pretende-se que o modelo aqui
proposto possibilite a publicação destes indicadores segundo os
preceitos dos dados ligados. Para isto, é necessário que os
conceitos explicitados sejam codificados em linguagem formal de
representação de ontologias.

5.2.1
Construção da Ontologia.

Uma das características
dos dados ligados é que os
dados são autodescritivos.
Conforme observam Bizer et al. (2009), se uma aplicação
encontra dados que estão descritos em um vocabulário não
familiar, pode consultar pelas URIs que identificam os termos do vocabulário
para encontrar suas definições. Assim, o modelo conceitual aqui
proposto deve fornecer um vocabulário, representado na forma de uma
ontologia, para descrição e os dados.

A construção de uma
ontologia é um processo de modelagem, e diferentes metodologias podem
ser aplicadas para este fim. Neste trabalho, está sendo
utilizada como apoio para o desenvolvimento a ferramenta ontoKEM  (Todesco et al., 2009). O ontoKEM utiliza conceitos oriundos de diferentes metodologias, proporcionando um
ambiente Web, onde as atividades
são agrupadas em quatro fases: competência, vocabulário,
hierarquia de classes e dicionário de classes.

5.2.2
Publicação e Uso da Ontologia.

A ontologia criada tem por finalidade
explicitar a representação do modelo, tornando-o um
vocabulário aplicável para o mapeamento de indicadores de
diferentes modelos específicos para a inovação regional.
Sua codificação na linguagem RDF a torna apta a ser publicada em
uma infraestrutura de dados ligados.

De forma semelhante ao que acontece com
qualquer conjunto de dados ligados, quando carregada em um servidor de dados
ligados, a ontologia passa a estar disponível para consultas SPARQL.
Dessa forma, a representação dos recursos nela descritos
está acessível também via navegador Web.

5.3 Infraestrutura para a Publicação de Dados
Estatísticos Ligados sobre a Inovação Regional

O Modelo de Referência proposto tem
por característica a exploração do potencial de
utilização de dados disponíveis na Web. Pela aplicação das técnicas de dados
ligados, os dados oriundos de diferentes fontes e publicadores podem ganhar
nova finalidade ao serem vinculados ao modelo ora proposto.

Grande parte dos dados com potencial
utilização para os indicadores de inovação
são disponibilizados por órgãos públicos em
função de iniciativas de transparência e legislações
específicas, tais como a Lei de Acesso à Informação
(Brasil, 2011). Assim, embora haja uma suposta disponibilidade de dados, eles
são, tipicamente, heterogêneos e não têm um tratamento
estatístico integrado, além de não haver uma forma de
expor, compartilhar ou interligar os dados para que possam
ser acrescentadas mais informações (Milošević, Janev, Spasić, Milojković,
& Vranes, 2012; Zancanaro,
Pizzol, Speroni, Todesco, & Gauthier, 2013; Zapilko
& Mathiak, 2011).

Considerando a característica dos
dados comumente disponibilizados por tais iniciativas, predominantemente
estatísticos, são aplicáveis os modelos de cubos de dados multidimensionais,
característicos dos sistemas
OLAP (Online Analytical Proccessing), conforme a abordagem para publicação
de Dados Ligados estatísticos
apresentados por Zancanaro et al. (2013).

A Figura 3 apresenta a abordagem proposta
para a obtenção, transformação e
publicação dos dados ligados sobre a inovação
regional.

Figura 3 –
Publicação de Dados Ligados sobre a Inovação
Regional

Fonte:
Autores (2016).

O primeiro passo consiste da
identificação de fontes de dados, onde devem ser observados
critérios como a precisão, temporalidade, completude e
consistência dos dados. As principais fontes de dados sugeridas
são as páginas de órgãos governamentais, que, por
força de lei, devem publicar seus conjuntos de dados para acesso
público.

Uma vez identificadas as fontes, os dados
obtidos devem ser transformados, de maneira tal que sejam associados aos
indicadores de inovação que representam. Neste
passo, a ontologia que descreve os conceitos
e interrelações propostos
no modelo é utilizada
como referência para o mapeamento
semântico dos dados e transformação automatizada, de acordo com o processo e a ferramenta descritos por Zancanaro et al. (2013).

Os dados resultantes do processo de mapeamento e transformação
são codificados no vocabulário RDF Datacube (Cyganiak, Reynolds, & Tennison,
2010), em uma modelagem lógica de cubos
multidimensionais OLAP, e podem ser carregados em um servidor
de Dados Ligados do tipo Triple Store.

A publicação dos dados em servidores do tipo Triple Store possibilita
que estejam acessíveis
por meio de consultas SPARQL. Além disso, pelo fato de estarem
disponíveis segundo uma estrutura padronizada de cubos de Dados
Estatísticos Ligados, usando o vocabulário RDF Cube, as
operações de consulta também são padronizadas,
possibilitando seu consumo por diferentes tipos de aplicação, em
especial aquelas de caráter analítico, como as que auxiliam a
tomada de decisão na gestão da inovação.

6 CONSIDERAÇÕES
FINAIS

A inovação regional costuma
ser analisada na literatura como um processo sistêmico, que acontece pela
interação entre diferentes tipos de atores e é diretamente
influenciada pelas pré-condições do ambiente que os cerca.
Dessa forma, a mensuração da inovação regional deve
levar em conta os múltiplos aspectos desse Sistema Regional de
Inovação, e necessita de indicadores que os descrevam.

De forma semelhante ao que acontece com
os Sistemas Nacionais de Inovação, a abordagem comumente adotada
para a mensuração da inovação regional envolve a
adoção de modelos de indicadores compostos, cujas escolhas de variáveis
e formas de organização variam entre os autores. Este estudo
apresentou a concepção de um modelo de referência baseado
em uma busca de literatura, onde foram identificadas 52
publicações, que foram catalogadas.

A partir dos dados levantados, foram identificados
os indicadores mais utilizados pelos autores e, de acordo com suas
características, foram agrupados em classes que representam os
constructos que estão relacionados com a inovação
regional. As classes foram organizadas em um modelo conceitual com estrutura
hierárquica composta por três níveis.

O modelo conceitual foi representado na
forma de uma ontologia, onde os conceitos representados foram descritos e
interligados para que, posteriormente, fosse publicada na forma de uma
infraestrutura específica para dados ligados. A ontologia publicada
neste formato torna-se acessível tanto via navegador Web, quanto via interface de consulta
SPARQL, possibilitando seu consumo por aplicações computacionais.

Por suas características, os dados
ligados da ontologia podem ser facilmente consultados como fonte de
referência para a definição de modelos específicos
de indicadores da inovação regional. Os indicadores catalogados e
ligados ao modelo de referência podem servir como um ponto de partida
para a escolha de indicadores a serem utilizados.

As sugestões de pesquisa
apresentadas possibilitam que, além do desenvolvimento de produtos para
casos específicos, sejam criadas as condições para o
aprendizado e difusão das tecnologias semânticas. Assim, o
envolvimento de acadêmicos e de profissionais de órgãos
públicos ou de empresas privadas, que tenham algum tipo de
participação na produção, publicação
ou consumo de dados, representará um importante passo na
direção de difundir a publicação dos dados ligados.

REFERÊNCIAS

Adams, R., Bessant, J., &
Phelps, R. (2006). Innovation management measurement: A review. International Journal of Management Reviews,
8(1), 27.

Berners-Lee, T. (2006). Linked Data: Design Issues. Recuperado de: http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html

Bertot, J. C., &
Choi, H. (2013). Big Data and e-Government: Issues, Policies, and
Recommendations. Paper presented at the
14th Annual Internatinal Conference on Digital
Government Research, Quebec, Canada.

Bizer, C., Heath,
T., & Berners-Lee, T. (2009). Linked data - The story so far. International Journal on Semantic Web and
Information Systems, 5(3), 22.

Bradley, F.
(2009). Discovering Linked Data. Library
Journal, 134(7), 3.

Brasil. (2011). Lei
Nº 12.527, de 18 de Novembro de 2011. Regula
o acesso a informações previsto no inciso XXXIII do art. 5o, no
inciso II do § 3o do art. 37 e no § 2o do art. 216 da
Constituição Federal; altera a Lei no 8.112, de 11 de dezembro de
1990; revoga a Lei no 11.111, de 5 de maio de 2005, e dispositivos da Lei no
8.159, de 8 de janeiro de 1991; e dá outras providências.

Conradie, P., & Choenni, S. (2014). On the barriers for local government
releasing open data. Government
Information Quarterly, 31. doi:
10.1016/j.giq.2014.01.003

Cornell University, INSEAD, &
WIPO. (2013). The Global Innovation Index
2013: The local dynamics of innovation. Geneva, Switzerland: WIPO.

Crossan, M. M., & Apaydin, M. (2010). A multi-dimensional framework of organizational
innovation: A systematic review of the literature. Journal of Management Studies, 47(6), 1154-1191. doi: 10.1111/j.1467-6486.2009.00880.x

Cupani, A. (2006). La
peculiaridad del conocimiento
tecnológico. ScientiaeStudia, 4(3), São Paulo, p. 353-371.

Cyganiak, R., Reynolds,
D., & Tennison, J. (Producer). (2010, Novembro, 2015). The
RDF Data Cube vocabulary. Retrieved from
http://publishing-statistical-data.googlecode.com/svn/trunk/specs/src/main/html/cube.html

Doloreaux, D., & Parto, S. (2004). Regional innovation systems: A critical review.
Paper presented at the XLème Colloque de L'ASRDLF,
Bruxelles.

European Union.
(2014). Innovation Union Scoreboard 2014.
Brussels: European Comission.

Gil, A. C. (2008). Métodos
e técnicas de pesquisa social (6 ed.). Sao Paulo: Editora Atlas.

Heath, T. (2011). Linked Data -
Welcome to the Data Network. IEEE
Internet Computing, 15(6), 4.

Hyland, B., & Wood, D. (2011).
The joy of data - A cookbook for publishing linked government data on the web.
In Wood, D. (Ed.). Linking government data.
Fredericksburg, VA, USA: Springer.

Milošević, U., Janev, V., Spasić, M., Milojković, J., & Vranes,
S. (2012). Publishing statistical data as linked open data. Paper presented at the 2nd International
Conference on Information Society, Serbia.

National Inovation
Council. (2010). Introduction. Recuperado de:
http://www.innovationcouncil.gov.in/index.php?option=com_content&view=article&id=26&Itemid=5

OECD. (2005). Oslo Manual: Guidelines for collecting and interpreting innovation data
(3 ed.). Paris, France: OECD.

OECD. (2015). Frascati Manual: Guidelines for collecting and reporting data on research
and experimental development the measurement of scientific, technological and innovation
activities. Paris, France: OECD.

Open Definition. (2009). Open Definition - version 1.1. Recuperado de: http://opendefinition.org/od/

Schumpeter, J. A. (2012). The theory
of economic development: An inquiry into profits, capital, credit, interest,
and the business cycle (16 ed.). New Jersey, USA: Transaction Publishers.

Speroni, R. D. M., Macedo, M., & Gauthier,
F. A. O. (2016a). Modelo de referência para indicadores de inovação
regional. Espacios, 37(10).

Speroni, R. d. M., Macedo, M., & Gauthier,
F. A. O. (2016b). Revisão sistemática de literatura sobre indicadores
da inovação regional. Espacios, 37(05).

Todesco, J. L., Rautenberg, S., Speroni, R. d. M., Guembarovski,
R. H., & Gauthier, F. Á. O. (2009). ontoKEM: A web tool for ontologies’ construction and documentation. Paper presented at the International Conference on
Information & Knowledge Engineering, 2009; IKE 09, Las Vegas.

Zabala Iturriagagoitia, J. M.,
Jiménez Saez, F., & Gutiérrez Gracia, A. (2005). Analysis and measurement of
interactions in regional innovation systems: Need to define new network
indicators. Paper presented at the 15th
International Conference on Engineering Design, ICED 05, Melbourne, VIC.

Zancanaro, A., Pizzol, L. D., Speroni, R. D. M., Todesco, J.
L., & Gauthier, F. A. O. (2013). Publishing multidimensional
statistical linked data. Paper presented
at the eKNOW 2013, The Fifth International
Conference on Information, Process, and Knowledge Management, Nice, France.

Zapilko, B., & Mathiak, B. (2011). Performing statistical methods on
linked data. Paper presented at the
International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, The
Hague, Netherlands.