| 研究課題/領域番号 |
21K02668
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09050:高等教育学関連
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| 研究機関 | 日本大学 |
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研究代表者 |
水上 祐治 日本大学, 生産工学部, 教授 (60738649)
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| 研究分担者 |
大畠 昭子 大学共同利用機関法人高エネルギー加速器研究機構, その他部局等, 特任上席URA (00301747)
本多 啓介 統計数理研究所, 運営企画本部, URA (50568425)
濱田 ひろか 統計数理研究所, データ科学研究系, 特任研究員 (80797267)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | イノベーション / 研究IR / 共著分析 / 個人内多様性 / 非負値行列因子分解 |
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| 研究成果の概要 |
高等教育の組織形態とIR活動の現状を把握する手法として、個人内多様性に焦点を当てイノベーション創出の戦略を見える化する手法を導出した。研究成果として、まず、研究者の個人内多様性を見える化する指標としてMM-Indexを用い、人工知能分野、IoT分野、Bigdata分野の研究で国別にその違いを示した。分析の結果、その類似性に地域性があること、地域により研究の方向性が異なっていることを示すことが出来た。さらに、MM-Indexが定性的なものであったのに対して、非負値行列因子分解を用いて、研究者の個人内多様性を定量的に示すことを提案した。そして、人工知能分野において定量的に国別にその違いを示した。
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| 自由記述の分野 |
イノベーション研究
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本稿の研究成果の学術的意義として、イノベーション的視点から、研究群の方向性とそこにかかわる研究者のかかわり方、さらに、それら研究者の個人内多様性の状態が把握できるようになった。今後は、これら指標と手法を用いて、イノベーション的視点から、既存の国、地域、研究施設、大学などの組織単位での研究群の方向性とそこにかかわる研究者の特性を客観的に把握することができる。そして、例えば、これら情報は、新たな研究戦略を立てる際の参考情報として活用することができる。
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