Using linked data to represent regional innovation indicators

Authors

  • Rafael de Moura Speroni Instituto Federal Catarinense - Campus Araquari
  • Evelin Priscila Trindade EGC-Universidade Federal de Santa Catarina
  • Marcelo Macedo Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento Universidade Federal de Santa Catarina
  • Fernando Alvaro Ostuni Gauthier Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento Universidade Federal de Santa Catarina
  • Rogério Cid Bastos Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento Universidade Federal de Santa Catarina

DOI:

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

Keywords:

innovation, innovation indicators, regional innovation, open linked data.

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.

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Author Biographies

Rafael de Moura Speroni, Instituto Federal Catarinense - Campus Araquari

Professor do Instituto Federal Catarinense, Doutor em Engenharia e Gestão do Conhecimento (UFSC), Mestre em Ciência da Computação (UFSC), Baharel em Sistemas de Informação (Unifra).

Evelin Priscila Trindade, EGC-Universidade Federal de Santa Catarina

Mestre em Engenharia e Gestão do Conhecimento - UFSC

Doutoranda em Engenharia e Gestão do Conhecimento - UFSC

Marcelo Macedo, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento Universidade Federal de Santa Catarina

Doutor em Engenharia e Gestão do Conhecimento - UFSC

Fernando Alvaro Ostuni Gauthier, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento Universidade Federal de Santa Catarina

Doutor em Engenharia de Produção - UFSC

Rogério Cid Bastos, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento Universidade Federal de Santa Catarina

Doutor em Engenharia de Produção - UFSC

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2017-07-01

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Vol. 7 No. 3 (2017)

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