Identifying Geographic Clusters: A Network Analytic Approach

In recent years there has been a growing interest in the role of networks and clusters in the global economy. Despite being a popular research topic in economics, sociology and urban studies, geographical clustering of human activity has often studied been by means of predetermined geographical units such as administrative divisions and metropolitan areas. This approach is intrinsically time invariant and it does not allow one to differentiate between different activities. Our goal in this paper is to present a new methodology for identifying clusters, that can be applied to different empirical settings. We use a graph approach based on k-shell decomposition to analyze world biomedical research clusters based on PubMed scientific publications. We identify research institutions and locate their activities in geographical clusters. Leading areas of scientific production and their top performing research institutions are consistently identified at different geographic scales

Semantic Exploration of Text Documents with Multi-Faceted Metadata Employing Word Embeddings: The Patent Landscaping Use Case

Die Menge der Veröentlichungen, die den wissenschaftlichen Fortschritt dokumentieren, wächst kontinuierlich. Dies erfordert die Entwicklung der technologischen Hilfsmittel für eine eziente Analyse dieser Werke. Solche Dokumente kennzeichnen sich nicht nur durch ihren textuellen Inhalt, sondern auch durch eine Menge von Metadaten-Attributen verschiedenster Art, unter anderem Beziehungen zwischen den Dokumenten. Diese Komplexität macht die Entwicklung eines Visualisierungsansatzes, der eine Untersuchung der schriftlichen Werke unterstützt, zu einer notwendigen und anspruchsvollen Aufgabe. Patente sind beispielhaft für das beschriebene Problem, weil sie in großen Mengen von Firmen untersucht werden, die sich Wettbewerbsvorteile verschaffen oder eigene Forschung und Entwicklung steuern wollen. Vorgeschlagen wird ein Ansatz für eine explorative Visualisierung, der auf Metadaten und semantischen Embeddings von Patentinhalten basiert ist. Wortembeddings aus einem vortrainierten Word2vec-Modell werden genutzt, um Ähnlichkeiten zwischen Dokumenten zu bestimmen. Darüber hinaus helfen hierarchische Clusteringmethoden dabei, mehrere semantische Detaillierungsgrade durch extrahierte relevante Stichworte anzubieten. Derzeit dürfte der vorliegende Visualisierungsansatz der erste sein, der semantische Embeddings mit einem hierarchischen Clustering verbindet und dabei diverse Interaktionstypen basierend auf Metadaten-Attributen unterstützt. Der vorgestellte Ansatz nimmt Nutzerinteraktionstechniken wie Brushing and Linking, Focus plus Kontext, Details-on-Demand und Semantic Zoom in Anspruch. Dadurch wird ermöglicht, Zusammenhänge zu entdecken, die aus dem Zusammenspiel von 1) Verteilungen der Metadatenwerten und 2) Positionen im semantischen Raum entstehen. Das Visualisierungskonzept wurde durch Benutzerinterviews geprägt und durch eine Think-Aloud-Studie mit Patentenexperten evaluiert. Während der Evaluation wurde der vorgestellte Ansatz mit einem Baseline-Ansatz verglichen, der auf TF-IDF-Vektoren basiert. Die Benutzbarkeitsstudie ergab, dass die Visualisierungsmetaphern und die Interaktionstechniken angemessen gewählt wurden. Darüber hinaus zeigte sie, dass die Benutzerschnittstelle eine deutlich größere Rolle bei den Eindrücken der Probanden gespielt hat als die Art und Weise, wie die Patente platziert und geclustert waren. Tatsächlich haben beide Ansätze sehr ähnliche extrahierte Clusterstichworte ergeben. Dennoch wurden bei dem semantischen Ansatz die Cluster intuitiver platziert und deutlicher abgetrennt. Das vorgeschlagene Visualisierungslayout sowie die Interaktionstechniken und semantischen Methoden können auch auf andere Arten von schriftlichen Werken erweitert werden, z. B. auf wissenschaftliche Publikationen. Andere Embeddingmethoden wie Paragraph2vec [61] oder BERT [32] können zudem verwendet werden, um kontextuelle Abhängigkeiten im Text über die Wortebene hinaus auszunutzen

Complex networks and public funding: the case of the 2007-2013 Italian program

In this paper we apply techniques of complex network analysis to data sources representing public funding programs and discuss the importance of the considered indicators for program evaluation. Starting from the Open Data repository of the 2007-2013 Italian Program Programma Operativo Nazionale 'Ricerca e Competitivit\`a' (PON R&C), we build a set of data models and perform network analysis over them. We discuss the obtained experimental results outlining interesting new perspectives that emerge from the application of the proposed methods to the socio-economical evaluation of funded programs.Comment: 22 pages, 9 figure

The analysis and presentation of patents to support engineering design

This paper explores the role of patents in engineering design, and how the extraction and presentation of patent data could be improved for designers. We propose the use of crowdsourcing as a means to post tasks online for a crowd of people to participate and complete. The is-sues of assessment, searching, clustering and knowledge transfer are evaluated with respect to the literature. Opportunities for potential crowd intervention are then discussed, before the presentation of two initial studies. These related to the categorization and interpretation of patents respectively using an online platform. The initial results establish basic crowd capabilities in understanding patent text and interpreting patent drawings. This has shown that reasonable results can be achieved if tasks of appropriate duration and complexity are set, and if test questions are incorporated to ensure a basic level of understanding exists in the workers