Rastelli, Francesco
 
(2023)
I comportamenti degli scienziati nell'Open Innovation in Science: stato dell'arte, definizione dei comportamenti e misurazione tramite KPI.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in 
Ingegneria gestionale [LM-DM270]
   
  
  
        
        
	
  
  
  
  
  
  
  
    
  
    
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      Abstract
      L'Open innovation (OI) rappresenta un concetto complesso, pieno di sfaccettature e dimensioni di analisi. Il seguente elaborato adotta un approccio micro-fondazionale (Abell et al., 2008) al fine di studiare l'Individuo nella sua relazione con questo costrutto. Nello specifico l'obiettivo è quello di studiare comportamenti che l'individuo adotta al fine di perseguire determinati "Social Outcomes"(pratiche di Open innovation implementate a livello di organizzazione). Allo studio dei comportamenti si aggiunge la proposta di un set di KPI, atti a misurarli in modo dinamico. Un driver fondamentale è il focus sul contesto scientifico: nello specifico vengono studiati i comportamenti collaborativi messi in atto da scienziati lungo il processo innovativo (Beck et al., 2022). Lo studio deriva da una meta analisi e interviste etnografiche. L'analisi è stata condotta su Scopus e Scholar dove è stato inserito un ampio set di parole chiave (e.g. ”Open innovation & Measures/scales”, "Open innovation in Science (OIS)", “University-Industry collaboration”, …). Sono stati estratti articoli rilevanti che proponevano scale per misurare diversi costrutti collegati ad OI(Antons et al., 2017) (Boardman and Corley, 2008). Sono stati estratti gli items dalle scale e convertiti in comportamenti relativi alla pratica di OIS, sulla base del framework proposto da Beck et al. (2022). Sono stati ottenuti 48 comportamenti unici da 8 scale diverse: sono stati clusterizzati al fine di ottenere 10 cluster di comportamenti omogenei. La clusterizzazione è stata condotta a partire da una matrice di similarità creata da 5 esperti, sottoposta al Software Ucinet. I cluster così formati sono stati la base per generare un set di 24 kpi, derivanti dai comportamenti, e suddivisi tra i vari cluster. Sono stati definiti 5 ulteriori indicatori a partire da interviste proposte a 13 partecipanti tra ricercatori e professori. Questi ultimi KPI derivano dai valori trainanti per i ricercatori, emersi come insights.
     
    
      Abstract
      L'Open innovation (OI) rappresenta un concetto complesso, pieno di sfaccettature e dimensioni di analisi. Il seguente elaborato adotta un approccio micro-fondazionale (Abell et al., 2008) al fine di studiare l'Individuo nella sua relazione con questo costrutto. Nello specifico l'obiettivo è quello di studiare comportamenti che l'individuo adotta al fine di perseguire determinati "Social Outcomes"(pratiche di Open innovation implementate a livello di organizzazione). Allo studio dei comportamenti si aggiunge la proposta di un set di KPI, atti a misurarli in modo dinamico. Un driver fondamentale è il focus sul contesto scientifico: nello specifico vengono studiati i comportamenti collaborativi messi in atto da scienziati lungo il processo innovativo (Beck et al., 2022). Lo studio deriva da una meta analisi e interviste etnografiche. L'analisi è stata condotta su Scopus e Scholar dove è stato inserito un ampio set di parole chiave (e.g. ”Open innovation & Measures/scales”, "Open innovation in Science (OIS)", “University-Industry collaboration”, …). Sono stati estratti articoli rilevanti che proponevano scale per misurare diversi costrutti collegati ad OI(Antons et al., 2017) (Boardman and Corley, 2008). Sono stati estratti gli items dalle scale e convertiti in comportamenti relativi alla pratica di OIS, sulla base del framework proposto da Beck et al. (2022). Sono stati ottenuti 48 comportamenti unici da 8 scale diverse: sono stati clusterizzati al fine di ottenere 10 cluster di comportamenti omogenei. La clusterizzazione è stata condotta a partire da una matrice di similarità creata da 5 esperti, sottoposta al Software Ucinet. I cluster così formati sono stati la base per generare un set di 24 kpi, derivanti dai comportamenti, e suddivisi tra i vari cluster. Sono stati definiti 5 ulteriori indicatori a partire da interviste proposte a 13 partecipanti tra ricercatori e professori. Questi ultimi KPI derivano dai valori trainanti per i ricercatori, emersi come insights.
     
  
  
    
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Rastelli, Francesco
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Open Innovation,Open Innovation in Science,individual behaviours,KPI,individual motivation,clustering,micro-foundation,collaboration,scales,measure
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          2 Febbraio 2023
          
        
      
      URI
      
      
     
   
  
    Altri metadati
    
      Tipologia del documento
      Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
      
      
      
      
        
      
        
          Autore della tesi
          Rastelli, Francesco
          
        
      
        
          Relatore della tesi
          
          
        
      
        
          Correlatore della tesi
          
          
        
      
        
          Scuola
          
          
        
      
        
          Corso di studio
          
          
        
      
        
      
        
      
        
          Ordinamento Cds
          DM270
          
        
      
        
          Parole chiave
          Open Innovation,Open Innovation in Science,individual behaviours,KPI,individual motivation,clustering,micro-foundation,collaboration,scales,measure
          
        
      
        
          Data di discussione della Tesi
          2 Febbraio 2023
          
        
      
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