Big data of innovation literature at the firm level : a review based on social network and text mining techniques

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dc.creator Lerena, Octavio
dc.creator Florentin, Florencia
dc.creator Barletta, Florencia
dc.creator Suárez, Diana
dc.creator Yoguel, Gabriel
dc.date.accessioned 2025-01-21T14:26:00Z
dc.date.available 2025-01-21T14:26:00Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.citation Lerena, O., Barletta, F., Fiorentin, F., Suárez, D. y Yoguel, G. (2019). Big data of innovation literature at the firm level: a review based on social network and text mining techniques. Economics of Innovation and New Technology, 30(2), 134–150.
dc.identifier.issn 1043-8599
dc.identifier.uri http://repositorio.ungs.edu.ar:8080/xmlui/handle/UNGS/1918
dc.description Revista con referato
dc.description Fil: Suarez, Diana Valeria. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina.
dc.description Fil: Barletta, Florencia. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina.
dc.description Fil: Yoguel, Gabriel. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina.
dc.description Fil: Lerena, Octavio. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina.
dc.description Fil: Fiorentin, Florencia. Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Industria; Argentina.
dc.description.abstract Este artículo tiene como objetivo proporcionar una revisión del estado del arte de la literatura sobre el proceso de innovación a nivel de empresa (IFL), basada en técnicas de análisis de redes sociales y minería de textos. A diferencia de la visión de la “caja negra”, concebimos la innovación como un proceso que surge de los esfuerzos formales e informales de I+D. A partir de resultados de búsqueda sobre publicaciones académicas, construimos un corpus de 13.132 contribuciones, publicadas entre 1970 y 2018. Luego se realizó un análisis de acoplamiento bibliográfico que permitió detectar ocho comunidades temáticas: i) Innovación colaborativa, ii) Modelo de negocio, iii) Gestión del conocimiento, iv) Capacidades de innovación, v) Desempeño de las empresas, vi) Redes de innovadores, vii) Estudios de I+D, y viii) Ecoinnovación. Posteriormente, cada uno de ellos se analiza con minería de texto y se prueba mediante agrupación basada en términos. Nuestro análisis revela la existencia de dimensiones múltiples y heterogéneas del PFI que son parcialmente abordadas por la literatura. Los hallazgos abren nuevas preguntas sobre el contenido de las comunidades y la existencia de puentes entre ellas.
dc.description.abstract This paper aims to provide a state-of-the-art-review of the literature on the innovation process at the firm level (IFL), based on Social Network Analysis and Text Mining techniques. As opposed to the ‘black box’ vision, we conceive innovation as a process that emerges from formal and informal R&D efforts. Based on search results on academic publishing, we built a corpus of 13,132 contributions, published between 1970 and 2018. A bibliographic-coupling analysis was then performed, which allowed us to detect eight thematic communities: i) Collaborative innovation, ii) Business model, iii) Knowledge management, iv) Innovation capabilities, v) Firm performance, vi) Networks of innovators, vii) R&D studies, and viii) Eco-innovation. Each of them is subsequently analyzed with text mining and tested using term-based clustering. Our analysis reveals the existence of multiple and heterogeneous dimensions of the IFL that are partially addressed by the literature. Findings open up new questions about the content of the communities and the existence of bridges between them.
dc.description.abstract Este artigo tem como objetivo fornecer uma revisão do estado da arte da literatura sobre o processo de inovação no nível da empresa (IFL), com base em técnicas de Análise de Redes Sociais e Mineração de Textos. Em oposição à visão da “caixa negra”, concebemos a inovação como um processo que emerge de esforços formais e informais de I&D. Com base nos resultados da pesquisa sobre publicações acadêmicas, construímos um corpus de 13.132 contribuições, publicadas entre 1970 e 2018. Foi então realizada uma análise de acoplamento bibliográfico, que nos permitiu detectar oito comunidades temáticas: i) Inovação colaborativa, ii) Modelo de negócios, iii) Gestão do conhecimento, iv) Capacidades de inovação, v) Desempenho das empresas, vi) Redes de inovadores, vii) Estudos de I&D, e viii) Eco-inovação. Cada um deles é posteriormente analisado com mineração de texto e testado usando clustering baseado em termos. Nossa análise revela a existência de dimensões múltiplas e heterogêneas do IFL que são parcialmente abordadas pela literatura. As descobertas abrem novas questões sobre o conteúdo das comunidades e a existência de pontes entre elas.
dc.format application/pdf
dc.language eng
dc.publisher Taylor & Francis
dc.relation https://doi.org/10.1080/10438599.2019.1684646
dc.rights info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source Economics of Innovation and New Technology. 2021; 30(2): 134–150
dc.source.uri https://www.tandfonline.com/toc/gein20/30/2
dc.subject Big data
dc.subject Red social
dc.subject Minería de textos
dc.subject Innovación a nivel de empresa
dc.subject Proceso de innovación
dc.subject Firma
dc.subject Big data
dc.subject Social network
dc.subject Text mining
dc.subject Innovation at the firm level
dc.subject Innovation process
dc.subject Firm
dc.subject Rede social
dc.subject Mineração de texto
dc.subject Inovação no nível da empresa
dc.subject Processo de inovação
dc.subject.classification Economía y Negocios
dc.title Big data of innovation literature at the firm level : a review based on social network and text mining techniques
dc.type info:eu-repo/semantics/article
dc.type info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type info:eu-repo/semantics/publishedVersion


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