24HrKF视角的产学研合作模式与政策建议

随着大数据、互联网+等的发展,产学研合作模式也在变化。首先分析了三种产学研合作模式的选择问题;其次,构建了"政(政府)、产(产业、企业)、学(高校)、研(研究机构)、用(用户)、景(情境)六因素互动模型",该模型从6大关键因素简洁的描述了产学研互动的生态系统,并利用24HrKF思想,在全球化的范围来协同创新;第三,根据模型,为政府、企业和高校提出了政策建议。

基于24HrKF协同组织的知识转移行为研究

随着经济全球化的发展以及互联网技术的广泛运用,越来越多的企业开始进行全球资源配置,并利用时差逐渐形成多个地域多个时区的协同运作。因此探讨在这种背景下知识转移是否发生改变,有哪些影响因素,是值得研究的课题。基于24小时知识工厂(24Hr KF)的全球化运作理论,从知识提供者、知识接收者、知识环境三个方面来对跨地域、跨时区的协同组织知识转移行为进行分析,总结出基于24小时知识工厂(24Hr KF)的全球化运作模式下的协同组织知识转移行为的影响因素,并提出相应的假设模型和测量量表。以260份有效问卷为基础,用spss和Amos对提出的假设模型进行了实证检验。分析结果表明知识接受者的接受意愿和吸收能力,知识环境中的信任和互联网技术对知识转移有效性具有显著作用,这对于协同组织寻求长远而稳定的发展有非常重要的现实意义。

24HrKF视角的大数据情境下知识共享流程改善模型研究

对大数据情境下知识共享的研究进行梳理归纳,以中国知网和web of science为基础对知识共享的高频关键词共现性和高产作者合著情况进行分析。结果表明对知识共享的研究主要聚焦于知识管理、实践、情景视角的探讨,并逐渐跨领域化;知识共享的意愿和协同研究也受到关注,将知识共享与大数据情境相结合研究是不足的。因此基于24HrKF视角,将大数据情境与知识共享相融合提出了知识共享流程改善模型,并举实例进行验证。

全球化与大数据情境的风险识别模型研究

全球化和大数据情景的防范风险问题尤为重要。应对各类风险的关键问题是如何提早识别风险特征,利用已有研究,结合对现象的观察与分析,论文提出了大数据情境下的风险识别模型,该模型结合示例来说明模型的价值。论文首先利用Citespace对已发表的中英文期刊论文进行科学计量分析,并可视化分析趋势;其次,利用可视化分析方法,挖掘重点领域和研究演进、研究趋势;再次,利用设计科学方法,设计并构建了全球化与大数据风险识别的路径、过程、数量度量三维度模型;最后对模型的应用情景与价值进行分析。模型分析表明,在全球协同下从不同文化背景和工作经验上进行知识共享,并利用大数据情景下的风险识别模型,不仅提供了新的研究视角,而且有利于在新产品开发、公共医疗健康、欺诈等风险识别领域的知识共享与风险规避。