Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-01-03T03:16:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2016 / A inovação está associada à implementação de um novo, ou significativamente melhorado, produto ou processo, método de marketing, ou método organizacional, e é reconhecida como um fator-chave para o desenvolvimento econômico. Em função de suas características, a inovação passou a ser vista como um processo complexo que acontece em um ambiente onde diferentes tipos de atores interagem em um sistema, que, quando considerado sob o contexto regional, é chamado de Sistema Regional de Inovação, e que demanda de estratégias e políticas que incentivem e potencializem o desenvolvimento das atividades de inovação, e de ferramentas para avaliação das ações. Diferentes índices são propostos para a mensuração da inovação ao nível das empresas ou em nível nacional, mas que são de difícil aplicação em nível regional, em função subjetividade de escolha das variáveis e da falta de disponibilidade de dados. Esta tese propõe 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 hierárquica para os indicadores. Valendo-se de tecnologias semânticas, 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, em uma forma tal que possibilitem o seu processamento automatizado. Uma prova de conceito é apresentada com a finalidade de demonstrar a viabilidade de utilização do modelo em aplicações reais. Dados sobre municípios de duas mesorregiões do estado de Santa Catarina foram coletados e publicados na forma de dados ligados e foi desenvolvido um protótipo de aplicação Web para visualização e análise comparativa entre diferentes níveis regionais e de agregação de indicadores.<br> / Abstract : Innovation is related to the implementation of new, or significantly improved, product or process, marketing method, or organizational method, and is recognized as a key-factor for economic development. Due to its characteristics, innovation is seen as a complex process that occurs in an environment where different actors interact in a system which, when considered in the regional context, is called Regional Innovation System, and demands strategies and policies that encourage and leverage innovation activities and tools for evaluation. There are many different index systems proposed to measure innovation at firm level or at country level, but it is pointed that the choice of variables is subjective, and that is difficult to apply them in the regional level, due to the lack of data availability. This thesis proposes a reference model for classification of innovation indicators. The model is based on the analysis of the literature on composite indicators models for measuring regional innovation. Throung the use of semantic technologies, this model is supported by Linked Data and aims to explore the potential of regional open data, available due to transparency and open data initiatives. A proof of concept is presented for the purpose of demonstrating the feasibility of the model real world applications. Data on municipalities from two regions of the Santa Catarina state were collected, semantically annotated to the model, and published as linked data. A Web application prototype was developed for visualization and comparative analysis of different regional levels and aggregate indicators.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/172186 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Speroni, Rafael de Moura |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Gauthier, Fernando Alvaro Ostuni, Macedo, Marcelo |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 221 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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