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Invitación a las comunicaciones para la sesión especial del GeoInno2020 sobre: “New (Big) data sources and methods to unpack the geography of innovation – Stavanger from 29th to 31st January 2020

Invitación a las comunicaciones para la sesión especial del GeoInno2020 sobre: “New (Big) data sources and methods to unpack the geography of innovation – Stavanger from 29th to 31st January 2020

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Invitación a las comunicaciones para la sesión especial del GeoInno2020 sobre:

 

“New (Big) data sources and methods to unpack the geography of innovation” (http://geoinno2020.com/new-big-data-sources-and-methods-to-unpack-the-geography-of-innovation/ ).

 

Organizadores: Benjamin Klement (Fraunhofer Center for International Management and Knowledge Economy IMW), Yuri Campbell (Fraunhofer Center for International Management and Knowledge Economy IMW), Rafael Boix (University of Valencia), Julio Raffo (WIPO), Luciana Lazzeretti (University of Florence), Deyun Yin (WIPO), Carlo Corradini (University of Birmingham), & Enrico Vanino (London School of Economics).

 

En la última década, la investigación ha comenzado a aprovechar el poder y las oportunidades que ofrece la creciente disponibilidad de big data y las nuevas fuentes de datos para responder preguntas complejas y hacer nuevas. Al mismo tiempo, la cantidad, calidad, cobertura geográfica y temporal de estos datos también plantea desafíos para los métodos tradicionales de análisis y plantea la necesidad de utilizar nuevos enfoques. Esta sesión pretende reunir a académicos de diferentes disciplinas para una conversación sobre nuevas fuentes de (Big) data para el estudio de la geografía de la innovación con especial atención a los datos sociales digitales, datos geo-referenciados novedosos y grandes bases de datos de innovación, y nuevos métodos como el Aprendizaje Automático y la inteligencia artificial. Esta sesión especial se organiza en tres apartados: 1) Digital Social Data and Machine Learning; (2) Big data based on intellectual property rights and Machine Learning analysis; (3) Leveraging the wealth of geo-referenced data.

More info: http://geoinno2020.com/ 

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