Detection of emerging lines of research in networks of scientific publications

Orientador: Rosangela BalliniTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de EconomiaResumo: Esta tese busca detectar linhas de pesquisas emergentes utilizando a abordagem computacional baseada em análise de redes sugerida por Shibata et al. (2008). Este método surge como alternativa para uma análise sem a necessidade de intervenção de especialistas do campo estudado. Verificou-se o desempenho do método para uma rede com elevado número de publicações, forte ligação interdisciplinar e conexão com a indústria (bioenergia), e uma rede de publicações do campo das ciências sociais com baixa conexão com o setor produtivo (empreendedorismo). Na análise de publicações científicas em bioenergia foram obtidas 69.004 publicações. Foram detectados 46 sub-grupos emergentes concentrados nas temáticas: análise de custos ambientais e a relação de biocombustíveis com a agricultura, etanol de segunda geração e suas tecnologias, biodiesel, gasogênio, bio-gás, bio-hidrogênio e suas tecnologias, bioferinaria, células de combustíveis, microalgas e tecnologias de terceira geração. Dentre os sub-grupos emergentes em bioenergia os estudos sobre microalgas e tecnologias de terceira geração são os que surgem dentre os emergentes. Os resultados demonstram ainda que estudos sobre bioetanol de segunda geração representam o maior volume de publicação, ganhando a frente a partir do ano 2008. Na análise sobre empreendedorismo verificou-se que este não é um campo de pesquisa emergente, mas sim um campo em crescimento onde os novos estudos são contribuições incrementais baseadas nos trabalhos pioneiros, geralmente publicados nas décadas de 1980 e 1990. Conclui-se que o método utilizado, quando em sua versão original, não foi eficiente para detectar linhas de pesquisas em redes com grande quantidades de vértices, sendo necessário re-aplicar o método para encontrar grupos com menor nível de agregação. Tal intervenção implica que o método passa a necessitar da intervenção de um pesquisador para determinar se o nível de agregação dos grupos é elevado, e quando mais de dois procedimentos de agrupamento sejam aplicados ainda precisa-se definir quais sub-grupos serão re-agrupados. Contudo, o pesquisador não precisa ser especialista no campo de pesquisa estudado, pois a análise é feita a partir da evolução e da homogeneidade dos grupos e sub-grupos encontradosAbstract: This dissertation seeks to identify emerging lines of research by employing the computational approach based on network analysis as proposed by Shibata et al. (2008). The method came out as an alternative to carry out analyses without requiring intervention of experts in the researched area. We assessed the method performance by using it to detect trends in two networks, one with large number of publications, strong multidisciplinary connections and related to bioenergy industry; another in the field of social science and poorly connected with industry (entrepreneurship). The analysis of scientific publications in bioenergy comprised 69.004 publications. We identified 46 emerging sub-groups focused on assessment of environmental costs and the relationship of biofuels and farming, second-generation ethanol and related technologies, biodiesel, syngas, biogas, bio-hydrogen and related technologies, bio-refining, fuel cells, microalgae and third-generation technologies. Microalgae and third-generation technology are the most prominent emerging sub-groups in the bioenergy field. Yet, results show that research on second-generation bioethanol has been accounting for the largest number of publications since 2008. We also found that entrepreneurship is not an emergent research field but an expanding one, with publications broadly based on pioneer studies from 1980s and 1990s without much groundbreaking innovation. We conclude that the original version of the method isn¿t efficient to reveal emerging lines of research from networks with large amounts of vertices. It was necessary to re-run the method to find clusters with lower level of aggregation. This implies that the method requires intervention of a researcher to determine if aggregation level is too high. Besides, even if more than two clustering procedures are employed it is still needed to define which sub-groups will be re-clustered. Therefore, the researcher doesn¿t need to be an expert in the field of study, since the analysis is based on the evolution and homogeneity of the detected clusters and sub-clustersDoutoradoDesenvolvimento Economico, Espaço e Meio AmbienteDoutor em Desenvolvimento Economico006541/2014-03CAPE

Forging Ahead : Technology Development & Emerging Economies

Against the pressing challenge of climate change, solar photovoltaic technology is widely considered as a clean and renewable alternative to fossil fuels. Landscaping the development of solar technology worldwide, the case of China is prominent, as it experienced a successful catching-up and a dramatic growth in production, deployment, and development of solar modules over the past few years. This dissertation takes you on a magic carpet ride through the technological innovation system of photovoltaics in China. Through the pages of this book, you will be introduced to the technical components of the solar technology. You will track the development stages of the innovation system in China, meet the main actors, get to know their capabilities, specialization profiles, and interactions. Additionally, you will see how their knowledge networks evolve over time. The dissertation further tells the story of political economy, solar wars, and the role of governmental policies in shaping the present status of the global system and protecting the environment

Knowledge dynamics and technological change: trajectories, networks and policies

Diese Dissertationsschrift untersucht die Prozesse der Entstehung neuen Wissens und des Wissensaustausches. Neues Wissen und die Übertragung in neue Technologien oder die Verbesserung von bestehenden ist ein wesentlicher Treiber wirtschaftlicher Entwicklung. Das bisherige Verständnis über technologischen Wandel und die Rolle, die Wissensgenerierung und Wissensaustausch in diesem Prozess einnimmt, ist jedoch nicht hinreichend ausgeprägt. Bei technologischem Wandel und der Entstehung neuem Wissens wirken dynamische Prozesse und Mechanismen auf der Mikro-Ebene, die nicht-linear, akkumulativ und unter Unsicherheit ablaufen. Dabei sind heterogene Akteure und ihre Interaktionen im Innovationsprozess von zentraler Bedeutung. Akteure verfügen über unterschiedliches Wissen, welches sie in die Generierung neuen Wissens einbringen und untereinander austauschen. Daraus entstehen neue Erkenntnisse und Lösungsansätze die technologischen Wandel fördern und dadurch zu wirtschaftlichem Wachstum führen können. Am Beispiel zwei erneuerbarer Energietechnologien wird in den fünf Hauptkapiteln der Dissertation mittels Patent- und Publikationsdaten empirisch aufgezeigt, wie sich die Wissensgenerierung innerhalb von Trajektorien über die Zeit verändert, wie Politikmaßnahmen auf Netzwerke des Wissensaustausches wirken und welche Probleme bei der Analyse solcher Zusammenhänge mittels Patentdaten bestehen. Die Ergebnisse tragen maßgeblich zur ökonomischen Theoriebildung bei und lassen sich in konkrete politische Handlungsempfehlungen überführen, insbesondere zur Weiterentwicklung umweltfreundlicher Technologien, zur Vermeidung des Klimawandels und für nachhaltiges Wachstum