BMBF-Projekt Dynamische Textdaten-basierte Output-Indikatoren als Basis einer neuen Innovationsmetrik (2021-2024)
Das vom BMBF geförderte DynTOBI-Projekt (Dynamische Textdaten-basierte Output-Indikatoren als Basis einer neuen Innovationsmetrik) ist das Nachfolgeprojekt von TOBI, in dem Innovationsindikatoren durch die automatisierte und regelmäßige Auswertung digitaler Text-Massendaten generiert wurden. Motiviert wurde das TOBI-Projekt durch die mangelnde Aktualität, Granularität und hohe Datenerhebungskosten traditioneller Innovationsindikatoren aus Umfragen. Die Analyse von online verfügbare Texten aus Newstickern ermöglichte es diesen Nachteilen zu begegnen. Unter anderem konnte das Projektteam mithilfe eines eigens entwickelten Themenmodells (PVTM) zeigen, dass validierbare Diffusionsindikatoren automatisiert aus Newstickerdaten generiert werden können, wobei sich teilweise ein Vorlauf gegenüber vergleichbaren Indikatoren feststellen ließ. Das Themenmodell steht als open-source Software zur Verfügung.
Das DynTOBI-Projekt, welches weiterhin in einem Verbundvorhaben mit dem ZEW Mannheim realisiert wird, gliedert sich in zwei Teilprojekte:
Im Teilprojekt der JLU werden einerseits die Ansätze auf Basis von Newstickerdaten aus dem TOBI Projekt mit einem Fokus auf die Abbildung der Dynamik im Innovationsgeschehen weiterentwickelt und andererseits vorbereitende Schritte für einen „Regelbetrieb“ zur kontinuierlichen Erhebung der daraus resultierenden Innovationsindikatoren unternommen.
Als ergänzende methodische Ansätze werden dazu die über Topic Modelling generierten zeitlichen Verläufe der aus Newsartikeln endogen bestimmten Innovationsfelder mittels Functional Data Analysis (FDA) in Cluster zusammengefasst. Aus den Clustern werden Prototypen zur Beschreibung des Diffusionsverlaufs und zur Ableitung von Erfolgsprognosen individueller Innovationen gewonnen. Die Identifikation von Kerncharakteristika für jedes Cluster erfolgt auf Basis der zugrunde liegenden Gewichtungen und mittels Verfahren zur automatisierten Benennung (named entity recognition).
Als weiterer Schritt soll das Newsticker Tool für die Sammlung relevanter Onlinenews in größerer Breite erweitert werden, um Verzerrungen durch die Verwendung von wenigen fest vorgegebenen Quellen zu vermeiden. Dafür sind auch Methoden zur automatisierten Erkennung von Änderungen im Zugang zu Quellen oder deren Formaten erforderlich, um die Tools zeitnah an geänderte Anforderungen anzupassen.
Das zweite Teilprojekt am ZEW umfasst die inhaltliche, auf eine Messung von Innovationsdynamiken ausgerichtete Weiterentwicklung der im Projekt TOBI entwickelten Methoden und die Vorbereitung des „Regelbetriebs“ zur kontinuierlichen Erhebung und Bereitstellung standardisierter, webbasierter Innovationsindikatoren.