L’Offerta di ricerca ICT in Abruzzo:
una proposta metodologica per sviluppare
innovazione nella domotica
Dott. Ing. Marco Santic, Fondazione MIRROR
Dott. Ric. Ing. Luigi Pomante, Università degli Studi dell’Aquila - DEWS
Dott. Ric. Ing. Claudia Rinaldi, Università degli Studi dell’Aquila - DEWS
1. Introduzione
Questo lavoro, svolto nell’ambito del progetto SMILING (descritto in seguito), presenta l’analisi
dei dati relativi all’offerta di ricerca, limitatamente al settore ICT, della regione Abruzzo. In
particolare, esso descrive le metodologie adottate per la raccolta e l’analisi dei dati, soffermandosi
sugli aspetti automatizzabili e quindi idealmente ripetibili in altre realtà geografiche, al fine di
abilitare la possibilità di confronti significativi, e, a seguire, descrive, come possibile esempio
applicativo, alcuni dei risultati dell’analisi stessa che permettono quindi di tracciare un quadro,
probabilmente non esaustivo, di quella che può essere considerata l’Offerta di Ricerca della
Regione Abruzzo nel Settore ICT. Da sottolineare come la metodologia e gli strumenti presentati
siano di fatto abilitanti per un analisi più approfondita e mirata in funzione del tipo di analisi di
interesse.
Prima, però, è opportuno precisare cosa si intende per “offerta di ricerca” e descrivere il contesto
nel quale tale attività di raccolta e analisi dei dati è stata svolta. Per quanto riguarda quest’ultimo
punto, è sufficiente sottolineare come l’attività in questione sia collocata nell’ambito delle attività
del Polo ICT della regione Abruzzo (www.poloictabruzzo.it) che, di fatto, delinea i contorni di tale
settore nella regione comprendendo la maggior parte dei soggetti (imprese, università, ecc.) che
rappresentano l’ICT abruzzese. In tale dominio, l’analisi qui presentata fa riferimento a quei settori
scientifico-disciplinari delle università abruzzesi (AQ, TE, CH-PE) che siano direttamente o
indirettamente riconducibili alle attività del Polo e quindi all’ICT. Inoltre, e per concludere la
descrizione del contesto, è opportuno sottolineare come l’attività svolta sia anche strettamente
correlata con quelle di due progetti RIDITT (http://www.sviluppoeconomico.gov.it) attualmente in
corso presso l’Università degli Studi dell’Aquila (rispettivamente presso il Centro di Eccellenza
DEWS e il DISIM):
SMILING1,2
Il progetto SMILING (SMart In home LIviNG) si pone come obiettivo quello di valorizzare i
risultati della ricerca pubblica, mirando ad incrementare le sinergie e sviluppare un sistema
collaborativo fra i diversi attori coinvolti (imprese, associazioni, università e centri di
trasferimento tecnologico) tale da poter stimolare la realizzazione di nuovi prodotti nel campo
domotico.
1
http://smiling.univpm.it
2
http://dews.univaq.it/smiling
RICOSTRUIRE3
RICOSTRUIRE è un progetto di trasferimento tecnologico e creazione di nuove imprese
nell’ambito ICT avanzato, applicate allo sviluppo economico post sisma in Abruzzo. Il
progetto intende valorizzare i risultati della ricerca ottenuti nel settore ICT dall’Università
dell’Aquila attraverso la diffusione e il trasferimento di tecnologie al sistema produttivo e la
creazione di nuove imprese ad alta tecnologia.
Delineato adeguatamente il contesto è quindi possibile precisare il significato di “offerta di ricerca”
qui considerato elencando di seguito gli indicatori che, in questa attività, contribuiscono alla
definizione di tale significato:
Settori scientifico-disciplinari
Numero e tipologia di persone che svolge attività di ricerca
Numero di pubblicazioni
Numero di brevetti e azioni di trasferimento tecnologico
Numero di progetti di ricerca
Numero e tipologia di laboratori
Tali indicatori saranno descritti in seguito con maggiore dettaglio, insieme alla descrizione della
metodologia e degli strumenti utilizzati per calcolarli (principalmente legati a elaborazioni banche
dati nazionali o a indagine diretta). La visione d’insieme delle informazioni puntuali elencate in
precedenza, limitate al settore dell’Information and Communication Technology, inteso come sopra,
rappresenta, quindi l’offerta di ricerca che la Regione Abruzzo può esporre, con riferimento al
periodo 01/12/2012-31/03/2014 (nel senso che tutti i dati considerati sono aggiornati ad una data
compresa in tale intervallo), nel settore ICT. Fornire una visione esaustiva e puntuale di tale offerta,
facendo emergere quanto rappresentato da tali informazioni, è l’obiettivo ultimo del lavoro stesso.
Il lavoro è strutturato nel seguente modo: la sezione 2 presenta in modo sintetico la metodologia e
gli indicatori adottati che verranno ripresi e approfonditi nelle sezioni 3 e 4 mentre, la sezione 5,
presenta una valutazione quantitativa degli indicatori stessi ottenuta applicando la metodologia
descritta. La sezione 6 presenta quindi una metodologia avanzata volta a superare le limitazioni
emerse dall’analisi dei dati ricavati dalla precedente. La sezione 7 conclude il lavoro cercando di
riassumere i principali risultati ottenuti.
2. Metodologia e indicatori in breve
Come già brevemente descritto, la metodologia utilizzata per analizzare l’offerta di ricerca ICT
della regione Abruzzo prevede i seguenti passi:
1. Individuazione dei settori scientifico-disciplinari (SSD) delle università abruzzesi (AQ, TE, CHPE) caratterizzati da attività di ricerca riconducibile al settore ICT
2. Individuazione degli strumenti da utilizzare per la raccolta dei dati: banche dati nazionali (ove
disponibili), indagine diretta (ove possibile)
3
http://ricostruire.org
3. Calcolo dei seguenti indicatori:
Insieme dei settori scientifico-disciplinari caratterizzati da attività di ricerca riconducibile al
settore ICT
L’indicatore permette di circoscrivere le successive analisi ai soli elementi di interesse
Numero e tipologia di persone che svolge ufficialmente attività di ricerca riconducibile al settore
ICT
L’indicatore permette di valutare il numero di professori, ricercatori, assegnisti (e, ove
possibile, dottorandi e borsisti) coinvolti e la distribuzione degli stessi nei confronti dei SSD
individuati al punto precedente
Numero di pubblicazioni riconducibili al settore ICT
L’indicatore prende in considerazione il numero di pubblicazioni su libro, su rivista e a
conferenza
Numero di brevetti e azioni di trasferimento tecnologico riconducibili al settore ICT
L’indicatore mette in evidenza la capacità di valorizzazione e finalizzazione della ricerca
scientifica
Numero di progetti di ricerca riconducibili al settore ICT
L’indicatore permette di valutare le partecipazioni a bandi regionali, nazionali ed europei
Numero e tipologia di laboratori riconducibili al settore ICT
L’indicatore permette di valutare la disponibilità di strumentazione scientifica e competenze
tecniche sul territorio
3. Metodologia
Come già detto, la metodologia utilizzata è basata sulla selezione dei settori scientifico-disciplinari
caratterizzati da attività di ricerca riconducibile al settore ICT, al fine di circoscrivere le analisi ai
soli elementi di interesse, e sull’uso di opportuni strumenti per la consultazione di banche dati
nazionali o lo svolgimento di indagini dirette. Questo paragrafo fornisce quindi ulteriori indicazioni
a riguardo. In particolare, vengono elencati I settori scientifico-disciplinari considerati di interesse e
gli strumenti (nel senso di banca dati accessibile tramite un sito web) utilizzati.
3.1. Settori scientifico disciplinari
Sulla base di un’analisi preliminare già svolta nel contesto del progetto SMILING sono stati
individuati i settori scientifico-disciplinari delle università abruzzesi (AQ, TE, CH-PE) caratterizzati
da attività di ricerca riconducibile al settore ICT. Tali settori sono di seguito elencati (in ordine
alfabetico):
CHIM/04 CHIMICA INDUSTRIALE
ING-IND/32 CONVERTITORI, MACCHINE E AZIONAMENTI
ELETTRICI
CHIM/07 FONDAMENTI CHIMICI DELLE TECNOLOGIE
IND/33 SISTEMI ELETTRICI PER L'ENERGIA
FIS/01 FISICA SPERIMENTALE
ING-INF/01 ELETTRONICA
FIS/03 FISICA DELLA MATERIA
ING-INF/02 CAMPI ELETTROMAGNETICI
INF/01 INFORMATICA
ING-INF/03 TELECOMUNICAZIONI
ING-IND/08 MACCHINE A FLUIDO
ING-INF/04 AUTOMATICA
ING-IND/09 SISTEMI PER L'ENERGIA E L'AMBIENTE
ING-INF/05
SISTEMI
INFORMAZIONI
ING-IND/10 FISICA TECNICA INDUSTRIALE
ING-INF/06 BIOINGEGNERIA ELETTRONICA E INFORMATICA
ING-IND/14 PROGETTAZIONE MECCANICA E COSTRUZIONE DI
MACCHINE
MAT/09 RICERCA OPERATIVA
ING-IND/15
DISEGNO
INDUSTRIALE
MED/32 AUDIOLOGIA
E
METODI
DELL'INGEGNERIA
ING-IND/22 SCIENZA E TECNOLOGIA DEI MATERIALI
DI
ELABORAZIONE
DELLE
MED/36 DIAGNOSTICA PER IMMAGINI E RADIOTERAPIA
ING-IND/31 ELETTROTECNICA
3.2. Strumenti
Nel lavoro in questione, oltre all’indagine diretta sono state utilizzate le banche dati nazionali
accessibili tramite i seguenti siti (maggiori dettagli saranno forniti contestualmente alla descrizione
del loro utilizzo):
http://cercauniversita.cineca.it (Figura 1)
Figura 1. Sito CercaUniversità Cineca
4. Indicatori
Questo paragrafo descrive come, applicando la metodologia definita in precedenza e utilizzando gli
strumenti a disposizione, sia possibile raccogliere le informazioni necessarie per calcolare gli
indicatori precedentemente elencati. Tali informazioni sono state raccolte nella base dati
OffertaRicercaICTAbruzzo grazie alla quale, tramite opportune interrogazioni della stessa, sarà
possibile poi associare dei valori quantitativi agli indicatori stessi (cfr. paragrafo 5).
4.1. Numero e tipologia di persone che svolgono ufficialmente
attività di ricerca riconducibile al settore ICT
Tale indicatore permette di valutare il numero di professori, ricercatori, assegnisti (e, ove possibile,
dottorandi e borsisti) coinvolti e la distribuzione degli stessi nei confronti dei SSD di interesse.
4.1.1. Professori e ricercatori
Sorgente dati: http://cercauniversita.cineca.it
Sono stati estrapolati dal sito cercauniversita.cineca.it tutti gli elenchi del personale docente
proveniente dalle province di AQ, TE, PE-CH con i seguenti dati (come da categorizzazione
Cineca):
Fascia (“ordinario”, “associato”, “ricercatore”,...)
Cognome e Nome
Facoltà (anche “nessuna afferenza”)
SSD, settore scientifico-disciplinare (come da classificazione Cineca)
SC, settore concorsuale
Dipartimento
I campi di cui sopra sono ri-tracciabili direttamente dal sito, quindi facilmente allineabili alla banca
dati Cineca anche in periodi successivi a quello considerato. La procedura prevede interrogazioni
separate per le diverse province, che hanno reso possibile la categorizzazione con l'ulteriore campo
(non previsto direttamente da Cineca):
UNI, che assume quindi i valori
AQ
TE
PE/CH (“PC”)
I dati raccolti sono stati quindi utilizzati per popolare opportune tabelle nella base dati
OffertaRicercaICTAbruzzo e tenuti in considerazione per le analisi successive.
4.1.2. Assegnisti di ricerca
Sorgente dati: http://cercauniversita.cineca.it
Sono stati estrapolati dal sito cercauniversita.cineca.it tutti gli elenchi degli assegnisti di ricerca
proveniente dalle province di AQ, TE, PE-CH con i seguenti dati (come da categorizzazione
Cineca):
Qualifica (“assegnista”)
Cognome e Nome
Facoltà (anche “nessuna afferenza”)
Area (come da classificazione Cineca)
SSD, settore scientifico-disciplinare (come da classificazione Cineca)
Dipartimento
Argomento della ricerca
I campi di cui sopra sono ri-tracciabili direttamente dal sito, quindi facilmente allineabili alla banca
dati Cineca anche in periodi successivi a quello considerato. La procedura prevede interrogazioni
separate per le province, che hanno reso possibile la categorizzazione con l'ulteriore campo (non
previsto direttamente da Cineca):
UNI, che assume quindi i valori
AQ
TE
PE/CH (“PC”)
4.1.3. Studenti di dottorato
Sorgente dati: indagine diretta e http://cercauniversita.cineca.it (con necessità di elaborazione
manuale)
Un primo tentativo di raccolta dati per indagine diretta, utilizzando gli appositi uffici dottorati delle
diverse università, ha portato a riscontare un’oggettiva difficoltà nel reperire dati puntuali ed
uniformi. Si è quindi passato ad utilizzare la banca dati di Cineca riguardo i corsi di dottorato attivi.
Per ogni istituto e per gli ultimi tre cicli di dottorato (cioè quelli che sono “in essere”), sono stati
estratti tutti i Corsi di Dottorato che avessero tra i settori (SSD) coinvolti almeno uno tra quelli
individuati come di interesse. In particolare, dal sito Cineca sono stati considerati le seguenti
informazioni:
Ateneo (AQ, TE, PE-CH)
Ciclo (XXVI, XXVII, XXVIII)
Nome corso
Posti potenziali
Posti banditi
SSD
percentuale SSD
Da tali dati si evince che:
ciascun corso ha un numero di posti potenziali e banditi;
ciascun corso ha una percentuale di coinvolgimento per gli SSD trattati.
Si è quindi potuto procedere alla:
suddivisione dei posti su percentuale degli SSD;
riaggregazione per gli SSD di interesse per avere uno numero virtuale di dottorandi per SSD.
I dati sono stati poi elaborati in fogli di calcolo e caricati in opportune tabelle del database
OffertaRicercaICTAbruzzo. Da segnalare che nella fase di elaborazione è necessario identificare e
modificare manualmente diverse disomogeneità nel formato dei dati. Questo rende la procedura
particolarmente onerosa e non immediatamente ripetibile.
4.1.4. Borse di studio per attività di ricerca
Sorgente dati: indagine diretta
Un primo tentativo di raccolta dati per indagine diretta, contattando uffici di diversa natura, ha
portato a riscontare un’oggettiva difficoltà nel reperire dati puntuali ed uniformi. Si è quindi deciso
di non considerare tali figure.
4.1.5. Aggregazione di professori, ricercatori e assegnisti
I dati raccolti, relativamente alle figure di professore, ricercatore e assegnisti sono stati quindi
utilizzati per creare opportune tabelle aggregate nella base dati OffertaRicercaICTAbruzzo al fine di
meglio supportare le analisi successive. Questa operazione ha reso però necessari alcuni
“adattamenti” alle codifiche utilizzate nel sito Cineca per distinguere fasce, qualifiche e ruoli. Per
una semplificazione della nomenclatura sui diversi ruoli, si è quindi definito un unico campo con 3
valori possibili: “DOC”, “RIC” e “ASS”. Tale operazione ha permesso di uniformare i campi
utilizzati nel sito Cineca pur mantenendo concettualmente separate le origini dei dati. Dall’unione di
professori, ricercatori e assegnisti è stata quindi è stata fatta un'associazione con gli identificativi
sopra definiti come riportato in Tabella 1.
DOC
DOC
DOC
DOC
DOC
DOC
RIC
RIC
RIC
ASS
Ordinario
Associato confermato
Associato non confermato
Straordinario
Incaricato
Assistente r.e.
Ricercatore
Ricercatore non confermato
Ricercatore tempo determinato
Assegnista di ricerca
Tabella 1. Identificazione uniforme di fasce, qualifiche e ruoli Cineca
Da sottolineare come nell’unione dei dati non siano stati contemplati quelli relativi ai dottorandi e i
borsisti per un motivo ben preciso: la necessità di operazioni manuali e l’oggettiva difficoltà nel
reperire parte dei dati non renderebbero i risultati, ottenuti da analisi effettuate sull’unione degli
stessi, ripetibili e confrontabili in periodi di tempo o realtà geografiche diverse. Questo non implica
però che non siano possibili analisi limitate ai dottorandi (o ai borsisti, ove I dati fossero
disponibili).
A questo punto, con gli schemi e le tabelle precedentemente elencati, e con le limitazioni
evidenziate, i dati su numero e tipologia di persone che svolgono ufficialmente attività di ricerca
riconducibile al settore ICT nell’ambito accademico abruzzese posso essere aggregati costituendo la
base di una sorta di tabella anagrafica. In particolare, in relazione alla sorgente dati Cineca, valgono
i seguenti importanti punti che caratterizzano la base dati OffertaRicercaICTAbruzzo:
Tracciabilità
I dati si possono facilmente risincronizzare con gli eventuali aggiornamenti che possono
avvenire alla sorgente
Viste di aggregazione
Non ci si è vincolati a strutture tabellari o relazionali rigide prima di aver definito uno schema
globale
4.2. Numero di pubblicazioni riconducibili al settore ICT
Tale indicatore prende in considerazione il numero di pubblicazioni su libro, su rivista e a
conferenza e permette di associarle alle persone che svolgono ufficialmente attività di ricerca
riconducibile al settore ICT nell’ambito accademico abruzzese.
Sorgente dati: indagine diretta
Prendendo come riferimento l’aggregazione dei dati di cui al 4.1.5 è stata eseguita un’indagine
diretta sui curricula scientifici delle persone associate agli SSD di interesse. L'ordine di ricerca,
anche in maniera combinata, è stato: archivi e documenti pubblici dal web, richiesta via e-mail. Le
pubblicazioni sono considerate solo in numero totale in quanto, per le limitazioni dovute
all’indagine diretta e all’analisi manuale dei dati ottenuti, non è stato possibile applicare divisioni
per anno o argomento. I relativi dati sono stati inseriti in un’opportuna tabella della base di dati
OffertaRicercaICTAbruzzo.
4.3. Numero di brevetti e azioni di trasferimento tecnologico
riconducibili al settore ICT
Tale indicatore mette in evidenza la capacità di valorizzazione e finalizzazione della ricerca
scientifica da parte dei soggetti accademici abruzzesi attivi nel settore ICT.
4.3.1. Brevetti
Sorgente dati: siti istituzionali delle università (con necessità di elaborazione manuale)
Dai siti istituzionali delle università sono stati identificati i brevetti e vi sono stati associati
manualmente degli identificativi SSD. I dati risultanti, relativi agli SSD di interesse, sono stati
conteggiati e raggruppati in formato tabellare. Infine, i dati sono stati inseriti nella base di dati
OffertaRicercaICTAbruzzo.
4.3.2. Attività di trasferimento tecnologico
Sorgente dati: indagine diretta
Per quanto riguarda le azioni di trasferimento tecnologico, sono stati contattati gli uffici “Settore
trasferimento tecnologico” (o equivalenti) delle università abruzzesi e i dati sono stati estratti
manualmente dalla documentazione disponibile fornita dagli uffici stessi. Si è cercato di uniformare
i formati e di conteggiare le seguenti voci:
Progetti nazionali di trasferimento tecnologico (partecipazione a)
Partecipazione a consorzi
Spin-Off (attività di sostenimento, collaborazioni, progetti)
Contratti di cessione di know-how
Contratti di trasferimento tecnologico con le imprese
I dati risultanti, relativi agli SSD di interesse, sono stati conteggiati e raggruppati in formato
tabellare. Infine, tali dati sono stati inseriti nella base di dati OffertaRicercaICTAbruzzo.
4.4. Numero di progetti di ricerca riconducibili al settore ICT
Tale indicatore permette di valutare le partecipazioni a bandi regionali, nazionali ed europei delle
varie università abruzzesi attive nel settore ICT.
Sorgente dati: indagine diretta
Sono stati contattati gli uffici preposti delle diverse università per ottenere informazioni sui progetti
tramite schede di dettaglio e nominativi dei responsabili. Sono quindi stati riorganizzati i dati che
riguardano i diversi progetti, assegnando ad ogni progetto l’SSD del responsabile (quando
disponibile), e raccolti in formato tabellare suddividendoli in funzione della tipologia di progetto.
Infine, i dati sono stati inseriti nella base di dati OffertaRicercaICTAbruzzo.
4.5. Numero e tipologia di laboratori riconducibili al settore ICT
Tale indicatore permette di valutare la disponibilità di strumentazione scientifica e competenze
tecniche sul territorio.
Sorgente dati: siti istituzionali delle università (con necessità di elaborazione manuale)
Sono stati individuati i laboratori presenti nelle strutture dei diversi atenei e i relative dati sono stati
raccolti in formato tabellare. Successivamente è stato individuato ed assegnato, per ciascun
laboratorio, un SSD in base al nominativo del responsabile, ove questo non fosse già esplicito nella
descrizione. Infine, i dati sono stati inseriti in un’opportuna tabella della base di dati
OffertaRicercaICTAbruzzo.
5. Valutazione quantitativa degli indicatori
Questo paragrafo, per mezzo di opportune interrogazioni della base di dati
OffertaRicercaICTAbruzzo, composta dalle tabelle descritte nel paragrafo 4, permette di valutare in
modo quantitativo gli indicatori precedentemente elencati. È da sottolineare come la possibilità di
interrogare una base di dati permetta di estrapolare dati statistici di varia natura. Il paragrafo riporta
quindi quelli ritenuti più significativi ma che non vogliono assolutamente essere esaustivi delle
analisi che possono essere di interesse. Purtroppo però, va anche evidenziato come, per molti
indicatori (esplicitamente indicati nel seguito), ci sia stata un’oggettiva difficoltà nel reperire
informazioni complete in modo sistematico. La conseguenza è che molte delle valutazioni ottenute
sono necessariamente da considerare parziali e, quindi, da considerare con la dovuta cautela in sede
di un’analisi d’insieme dei risultati e un confronto degli stessi con altre statistiche similari (di altri
periodi o di altre realtà geografiche)
5.1. Numero e tipologia di persone che svolgono ufficialmente
attività di ricerca riconducibile al settore ICT
Tale indicatore permette di valutare il numero di professori, ricercatori, assegnisti (e, ove possibile,
dottorandi e borsisti) coinvolti e la distribuzione degli stessi nei confronti dei SSD di interesse.
5.1.1. Studenti di dottorato
Per quanto riguarda i corsi di dottorato selezionati, comprendenti SSD sia di interesse che non di
interesse, complessivamente sono state caricate 329 tuple.
Esempio di interrogazione statistica: “Corsi di dottorato e SSD di interesse”
L’interrogazione relativa i corsi di dottorato riguardanti i soli SSD di interesse produce come
risultato 102 tuple.
Esempio di interrogazione statistica: “Dottorandi ciclo e ateneo”
Ricordando che ciascun corso ha un numero di posti potenziali e banditi e che ciascun corso ha una
percentuale di coinvolgimento per gli SSD, si è quindi potuto procedere alla suddivisione dei posti
su percentuale degli SSD e successive riaggregazione per gli SSD di interesse per generare un
numero virtuale di dottorandi per SSD (per ciclo e per ateneo). I risultati sono riportati in Tabella 2.
Ateneo Ciclo TotPotenziali TotBanditi
AQ
26
54.05
31.75
AQ
27
52.05
28.61
AQ
28
56.90
25.18
CP
26
1.79
1.79
CP
27
1.89
1.89
CP
28
1.78
1.78
TE
26
0.72
0.72
Tabella 2. Esempio di interrogazione statistica: “Dottorandi ciclo e ateneo”
Esempio di interrogazione statistica: “Dottorandi e SSD”
Esempio di interrogazione aggregativa rispetto agli SSD di interesse che produce il risultato
riportato in Tabella 3.
Ssd
TotPotenziali TotBanditi
CHIM/07
3.66
1.30
FIS/01
12.02
8.15
FIS/03
9.63
7.49
INF/01
28.66
17.62
ING-IND/08
1.80
0.60
ING-IND/09
7.74
2.88
ING-IND/10
5.77
2.24
ING-IND/14
4.32
1.64
ING-IND/15
5.94
2.18
ING-IND/22
9.90
4.10
ING-IND/31
6.81
3.25
ING-IND/32
12.04
5.30
ING-IND/33
5.47
2.35
ING-INF/01
5.46
2.95
ING-INF/02
4.06
2.05
ING-INF/03
6.06
4.01
ING-INF/04
9.35
6.47
ING-INF/05
12.53
7.40
MAT/09
8.00
4.36
MED/36
9.96
5.38
Tabella 3. Esempio di interrogazione statistica: “Dottorandi e SSD”
Da notare come siano presenti dottorandi in 20 dei 23 SSD di interesse.
5.1.2. Aggregazione di professori, ricercatori e assegnisti
La vista aggrega complessivamente 1788 record.
Esempio di interrogazione statistica: “Nominativi di interesse”
Estrazione dell'elenco dei nominativi di tutte le persone coinvolte nella ricerca e produzione
scientifica, per i soli settori (SSD) di interesse per la ricerca. Il conteggio delle tuple risultanti è di
154.
Esempio di interrogazione statistica: “Conteggio aggregativo”
A partire dall'elenco dei nominativi di interesse si può produrre una tabella che evidenzi l'università
di appartenenza, il SSD e il ruolo, ottenendo 54 tuple (Tabella 4).
Uni
Fig
SSD
Uni
Num
Fig
SSD
Num
AQ
ASS
CHIM/07
3
AQ
ASS
CHIM/07
3
AQ
ASS
FIS/03
4
AQ
ASS
FIS/03
4
AQ
ASS
INF/01
6
AQ
ASS
INF/01
6
AQ
ASS
ING-IND/09
2
AQ
ASS
ING-IND/09
2
AQ
ASS
ING-IND/10
1
AQ
ASS
ING-IND/10
1
AQ
ASS
ING-IND/22
2
AQ
ASS
ING-IND/22
2
AQ
ASS
ING-IND/31
3
AQ
ASS
ING-IND/31
3
AQ
ASS
ING-INF/03
1
AQ
ASS
ING-INF/03
1
AQ
ASS
ING-INF/04
3
AQ
ASS
ING-INF/04
3
AQ
ASS
MAT/09
1
AQ
ASS
MAT/09
1
AQ
DOC
CHIM/07
2
AQ
DOC
CHIM/07
2
AQ
DOC
FIS/01
7
AQ
DOC
FIS/01
7
AQ
DOC
FIS/03
5
AQ
DOC
FIS/03
5
AQ
DOC
INF/01
9
AQ
DOC
INF/01
9
DOC
ING-IND/08
1
AQ
DOC
ING-IND/08
1
AQ
AQ
DOC
ING-IND/09
3
AQ
DOC
ING-IND/09
3
AQ
DOC
ING-IND/10
2
AQ
DOC
ING-IND/10
2
AQ
DOC
ING-IND/14
1
AQ
DOC
ING-IND/14
1
AQ
DOC
ING-IND/15
1
AQ
DOC
ING-IND/15
1
AQ
DOC
ING-IND/22
6
AQ
DOC
ING-IND/22
6
AQ
DOC
ING-IND/31
4
AQ
DOC
ING-IND/31
4
AQ
DOC
ING-IND/32
5
AQ
DOC
ING-IND/32
5
AQ
DOC
ING-IND/33
2
AQ
DOC
ING-IND/33
2
AQ
DOC
ING-INF/01
3
AQ
DOC
ING-INF/01
3
DOC
ING-INF/02
2
AQ
DOC
ING-INF/02
2
AQ
AQ
DOC
ING-INF/03
2
AQ
DOC
ING-INF/03
2
AQ
DOC
ING-INF/04
6
AQ
DOC
ING-INF/04
6
AQ
DOC
ING-INF/05
6
AQ
DOC
ING-INF/05
6
AQ
DOC
MAT/09
2
AQ
DOC
MAT/09
2
AQ
DOC
MED/36
2
AQ
DOC
MED/36
2
Tabella 4. Esempio di interrogazione statistica: “Conteggio aggregativo”
Esempio di interrogazione statistica: “Conteggio aggregativo completo”
Al fine di poter creare grafici o diagrammi è possibile considerare l'interrogazione precedente nella
sua completezza, cioè esponendo anche le tuple che contengono uno conteggio nullo per i
nominativi. In tal modo, si ottengono le 207 tuple rappresentate in Figura 2.
Figura 2. Esempio di interrogazione statistica: “Conteggio aggregativo completo”
Opportunamente riorganizzando le tuple con diverse condizioni è possibile creare ulteriori grafici di
esposizione.
5.2. Numero di pubblicazioni riconducibili al settore ICT
Tale indicatore prende in considerazione il numero di pubblicazioni su libro, su rivista e a
conferenza e permette di associarle alle persone che svolgono ufficialmente attività di ricerca
riconducibile al settore ICT nell’ambito accademico abruzzese.
Ricordando che le pubblicazioni sono considerate solo in numero totale in quanto, a causa delle
limitazioni dovute all’indagine diretta e all’analisi manuale dei dati ottenuti, segue un possibile
esempio di interrogazione.
Esempio di interrogazione statistica: “Conteggio aggregativo per SSD”
SSD
tot
CHIM/07
Pubblicazioni Abruzzo per SSD
131
FIS/01
539
FIS/03
1263
INF/01
1857
CHIM/07
FIS/01
FIS/03
ING-IND/08
0
ING-IND/09
77
INF/01
ING-IND/08
ING-IND/10
340
ING-IND/09
ING-IND/14
60
ING-IND/10
ING-IND/14
ING-IND/15
ING-IND/15
60
ING-IND/22
577
ING-IND/22
ING-IND/31
431
ING-IND/32
342
ING-IND/33
120
ING-IND/31
ING-IND/32
ING-IND/33
ING-INF/01
357
ING-INF/02
305
ING-INF/01
ING-INF/02
ING-INF/03
ING-INF/03
55
ING-INF/04
ING-INF/04
929
ING-INF/05
506
MAT/09
144
ING-INF/05
MAT/09
MED/32
MED/32
0
MED/36
1787
MED/36
Figura 3. Esempio di interrogazione statistica: “Conteggio aggregativo per SSD”
5.3. Numero di brevetti e azioni di trasferimento tecnologico
riconducibili al settore ICT
Tale indicatore mette in evidenza la capacità di valorizzazione e finalizzazione della ricerca
scientifica da parte dei soggetti accademici abruzzesi attivi nel settore ICT.
5.3.1. Brevetti
Dal sito dell'Ateneo dell'Aquila sono stati individuati i brevetti e vi sono stati associati
manualmente gli identificativi degli SSD di competenza (in base alla tipologia di brevetto e/o al
SSD “dominante” dei titolari del brevetto stesso). I dati risultanti, relativi ai SSD di interesse, sono
riportati in Tabella 5.
BREVETTI UNIVAQ
FIS/01
ING-IND/22
3
ING-INF/01
2
ING-INF/02
3
1
Tabella 5. Brevetti dell’Università degli Studi dell’Aquila
Al momento non sono state considerate altre università. Per un’estensione significativa della
valutazione sarebbe prima opportuno raffinare la metodologia definendo un meccanismo preciso
per l’associazione dei brevetti ai SSD.
5.3.2. Attività di trasferimento tecnologico
Per quanto riguarda le attività di trasferimento tecnologico, i dati sono stati estratti manualmente
dalle relazioni annuali di attività fornite dall'omonimo ufficio dell’Università degli Studi
dell’Aquila. I dati sono riportati in forma tabellare per il periodo 2006-2012 (Tabella 6).
AZ IO NI s ettore T ras ferimento T ecnologico
P rogetti Nazionali
P artecipazioni a C onsorzi
S pin O ff
C ontratti di ces s ione di know how
C ontratti con le impres e
2006
5
1
2
2
2
2007
2
n.p.
n.p.
n.p.
n.p.
2008
4
64
11
n.p.
36
2009
4
65
11
n.p.
n.p.
2010
5
51
10
n.p.
n.p.
2011
n.p.
n.p.
n.p.
n.p.
n.p.
2012
3
85
10
n.p.
n.p.
Tabella 6. Attività di trasferimento tecnologico dell’Università degli Studi dell’Aquila
A causa della necessità di indagine diretta e stretti rapporti con gli uffici di competenza, al momento
non sono state considerate altre università. Per un’estensione significativa della valutazione sarebbe
prima opportuno raffinare la metodologia definendo un meccanismo preciso per la gestione di
informazioni potenzialmente eterogenee.
5.4. Numero di progetti di ricerca riconducibili al settore ICT
Tale indicatore permette di valutare le partecipazioni a bandi regionali, nazionali ed europei delle
varie università abruzzesi attive nel settore ICT.
Per raccogliere i dati relativi ai progetti in questione sono stati contattati gli uffici preposti delle
diverse università per ottenere le informazioni rilevanti. Sfortunatamente, dopo diversi tentativi, si
sono avuti degli incontri e informazioni solo dall'ateneo dell'Aquila. Inoltre, solo di alcuni progetti
sono disponibili informazioni approfondite (schede di dettaglio e nominativi dei responsabili)
mentre per altri non è stato possibile risalire a tali informazioni.
Il resto del paragrafo riporta quindi le informazioni, relative alla sola Università degli Studi
dell’Aquila, per le sole tipologie di progetti di cui si sono avute sufficienti informazioni.
Progetti CARISPAQ (regionali)
Caratteristiche dei dati ottenuti e riportati in Tabella 7 (in questo caso i dati riportati sono relativi a
tutti gli SSD):
conteggio dal 2004 al 2012;
suddivisione per area scientifica (come da classificazione Cineca).
AREA
01
02
Sc. Mat. Sc. Fis.
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
1
03
Sc.
Chim.
1
1
11
10
12
Sc.
Sc.
07
08
09
Sc.
Storiche,
05
06
Sc. Agr. Ing. Civ Ing. Ind. Antichità
Filos. Giuridich
Sc. Bio. Sc. Med.
Sc. Vet. Ed Arch. E dell'Inf. Filo-let e
e
Pedag.
sto-art
E Psico.
2
2
1
1
2
1
1
1
1
2
1
3
1
1
1
2
13
Sc.
CETEMP Mecc/En
Econ.
S
erg/Gest
E Stat.
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Tabella 7. Progetti CARISPAQ
Progetti PRIN (nazionali)
Caratteristiche dei dati ottenuti e riportati in Tabella 8 (in questo caso i dati riportati sono relativi a
tutti gli SSD):
conteggio dal 2004 al 2010/11;
suddivisione per area scientifica (come da classificazione Cineca);
suddivisione per tipologie “A” (coordinamento nazionale) e “B” (coordinamento locale).
AREA
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010/11
01
Sc. Mat.
02
Sc. Fis.
A
A
B
03
Sc. Chim.
B
A
05
Sc. Bio.
B
A
B
2
4
1
1
3
7
1
1
2
2
1
1
1
1
2
3
2
2
1
1
6
1
3
1
A
A
B
B
2
08
Ing. Civ
Ed Arch.
09
Ing. Ind.
E dell'Inf.
A
A
2
B
7
B
10
11
12
Sc. Antichità Sc. Storiche,
Sc.
Filo-let e sto- Filos. Pedag.
Giuridiche
art
E Psico.
A
B
A
B
A
B
5
1
9
1
1
9
2
1
5
7
1
3
1
3
1
4
1
5
2
2
1
6
1
2
1
1
2
6
2
1
1
2
4
1
06
Sc. Med.
07
Sc. Agr.
Sc. Vet.
8
3
1
1
4
14
2
1
1
7
3
2
3
3
2
13
Sc. Econ.
E Stat.
A
B
1
2
1
1
1
1
1
1
2
4
1
1
Tabella 8. Progetti PRIN
Progetti FIRB (nazionali)
Caratteristiche dei dati ottenuti e riportati in Tabella 9 (in questo caso i dati riportati sono relativi a
tutti gli SSD):
conteggio dal 2008 al 2012;
suddivisione per area scientifica (come da classificazione Cineca);
suddivisione per tipologie “A” (coordinamento nazionale) e “B” (coordinamento locale).
AREA
2008
2009
2010
2011
2012
01
Sc. Mat.
02
Sc. Fis.
A
A
B
03
Sc. Chim.
B
A
B
05
Sc. Bio.
06
Sc. Med.
07
Sc. Agr.
Sc. Vet.
08
Ing. Civ
Ed Arch.
A
A
A
A
B
B
B
09
Ing. Ind.
E dell'Inf.
B
A
1
1
1
1
B
1
11
Sc.
Storiche,
Filos.
Pedag.
E Psico.
A
B
10
Sc. Antichità
Filo-let e
sto-art
A
B
1
12
Sc.
Giuridiche
A
B
13
Sc. Econ.
E Stat.
A
B
1
1
1
Tabella 9. Progetti FIRB
Progetti CORDIS (internazionali)
I dati ottenuti, per i quali non sono disponibili ulteriori dettagli riguardo periodo di riferimento e
SSD del responsabile, sono riportati in Tabella 10.
CORDIS
TOT
FP6
18
FP7
22
Altri
5
Cooperazione Territoriale
5
TEMPUS
8
Tabella 10. Progetti CORDIS
5.5. Numero e tipologia di laboratori riconducibili al settore ICT
Tale indicatore permette di valutare la disponibilità di strumentazione scientifica e competenze
tecniche sul territorio.
Sono stati elencati i laboratori presenti nelle strutture dei diversi atenei, in particolare dell'Aquila. I
dati di circa 300 laboratori sono poi stati caricati nel base di dati OffertaRicercaICTAbruzzo.
Esempio di interrogazione statistica: “Laboratori per SSD”
Un’interrogazione per evidenziare i laboratori dei soli SSD di interesse riporta 43 risultati. Il dato
aggregato sugli SSD è riportato in Tabella 11
CHIM/07
FIS/01
FIS/03
INF/01
ING-IND/10
ING-IND/15
ING-IND/22
ING-IND/31
ING-IND/32
ING-IND/33
ING-INF/01
ING-INF/02
ING-INF/03
ING-INF/04
MAT/09
MED/36
1
7
9
4
2
1
4
2
3
1
1
2
2
2
1
1
Tabella 11. Esempio di interrogazione statistica: “Laboratori per SSD”
6. Metodologia avanzata
Da un’analisi preliminare della qualità dei risultati ottenuti e riportati in precedenza, risulta evidente
come, questi, siano soggetti a limitazioni derivanti dalla frequente necessità di indagini dirette (con
carenze e difformità di contenuti) ed elaborazioni in parte manuali dei dati. Questo, limita
notevolmente la possibilità di estendere rapidamente le analisi svolte a contesti o aree geografiche
diverse e di fare eventuali confronti di diverse realtà.
Per superare queste limitazioni, seppur dovendone accettare altre descritte in seguito, questa sezione
propone un approccio alternativo (chiamato appunto Metodologia avanzata) per la valutazione di
diversi indicatori. Tale approccio, automatizzato e ripetibile al meglio degli strumenti ad oggi
disponibili permetterà inoltre di poter estrapolare indicatori aggiuntivi, descritti di seguito, di
rilevante interesse. Inoltre, il tutto, come detto sopra, sarà facilmente ripetibile in diversi tipologie
di contesti e quindi utile per analisi comparative.
Quanto proposto in seguito è da intendersi quindi come un approccio alternativo a quanto già
esposto in sezione 4.2. Segue quindi la descrizione degli strumenti adottati, degli indicatori
considerati e una descrizione puntuale della metodologia stessa.
6.1. Strumenti
In questo approccio alternativo si vuole, per prima cosa, eliminare la necessità di indagine diretta,
utilizzando quindi esclusivamente le banche dati nazionali accessibili tramite i seguenti siti
(maggiori dettagli saranno forniti contestualmente alla descrizione del loro utilizzo):
http://cercauniversita.cineca.it (Figura 4)
Figura 4. Sito CercaUniversità Cineca
www.scopus.com (Figura 5)
Figura 5. Sito SCOPUS
La scelta di SCOPUS è dovuta ad un compromesso tra “ricchezza” di contenuti del DB e formato di
uscita dei dati. Infatti, la non completezza dei DB, è uno dei limiti principali della procedura
automatica (nel senso che non compaiono tutte le pubblicazioni di una data persona ma solo un
determinato sottoinsieme). Altri DB possono fornire insiemi diversi che, in teoria, potrebbero
permettere di ampliare il sottoinsieme considerato. Tuttavia, questo può portare ad un insieme di
formati di dati difficilmente gestibile in contemporanea e in automatico. Di conseguenza, la scelta
di utilizzare SCOPUS rappresenta secondo un’analisi delle caratteristiche di vari DB la giusta via di
mezzo. Per completezza, riportiamo di seguito i principali DB che possono essere considerati in
sostituzione (o in appoggio) ed eventualmente integrati in futuro:
http://www.dblp.org/
http://academic.research.microsoft.com/
http://scholar.google.it
6.2. Indicatori
Come detto in precedenza, il principale indicatore che si vuole ricavare, stavolta automaticamente
(cioè senza la necessità di indagine diretta e data entry manuale), con la nuova metodologia è il
numero di pubblicazioni del settore ICT riconducibili a persone impegnate nel campo della ricerca
nelle università abruzzesi (in sostanza quanto già riportato in 5.2).
Tuttavia, dato che la nuova metodologia permette anche di creare automaticamente basi di dati in
grado di legare tra loro informazioni rilevanti, sarà possibile anche estrapolare indicatori relativi alle
collaborazioni tra le persone di cui sopra e, elemento ancora più interessante, quelle che possono
essere definite le parole chiave che caratterizzano la ricerca del settore ICT in Abruzzo (si noti che,
essendo basata sugli SSD, l’analisi può essere facilmente scalata a livello nazionale).
Con la disponibilità di parole chiave significative sarà successivamente possibile effettuare ricerche
relative ad esse (incrociandole con altri elementi di interesse) sulle banche dati nazionali (e
internazionali) ottenendo, sempre in modo automatico, la possibilità di valutare indicatori di
svariata natura. Ad esempio sarà possibile evidenziare le migliori parole chiave per pubblicazioni
frutto di collaborazioni tra particolari SSD.
Il tutto, come detto sopra, in modo facilmente ripetibile in diversi tipologie di contesti e utile per
analisi comparative. Riepilogando, gli indicatori considerati per mettere a punto la metodologia
sono i seguenti:
numero di pubblicazioni del settore ICT riconducibili a persone impegnate nel campo della
ricerca nelle università abruzzesi;
numero di pubblicazioni del settore ICT riconducibili a persone impegnate nel campo della
ricerca nelle università abruzzesi raggruppate per SSD;
sopracitate pubblicazioni raggruppabili o numerabili per anno o periodo storico;
numero di articoli scritti in collaborazione tra gli SSD di cui sopra;
parole chiave maggiormente utilizzate nelle pubblicazioni identificate.
6.3. La metodologia
Definiti gli strumenti e gli indicatori, la metodologia proposta è così riassumibile (Figura 6):
Cineca
SSD
di interesse
1
Estrazione e filtraggio
Scopus
2
Area geografica
di interesse
4
3
Personale
Ricerca
Individuazione ID Scopus
ID Scopus
Personale
Ricerca
Estrazione
Pubblicazioni
5
6
Analisi e costruzione DB
7
Offerta Ricerca
Interrogazione DB
8
Indicatori
Figura 6. Metodologia avanzata
1. Individuazione degli SSD e dell’area geografica di interesse
a. In questo caso quelli relativi alle università dell’Abruzzo riconducibili ad attività più
o meno strettamente legate al settore ICT
2. Estrazione semi-automatica (nel senso che è attualmente necessaria un’interazione esplicita),
tramite sito Cineca, delle persone appartenenti agli SSD di interesse per le università di interesse
a. Da segnalare che i dati disponibili su Cineca sono sempre aggiornati allo stato
attuale. È tuttavia possibile raffinare utilizzando dati storici organizzati in periodi di
un anno
3. Creazione del DB intermedio Personale Ricerca
4. Individuazione manuale (nel senso che è attualmente necessaria un’interazione esplicita per
ogni elemento di Personale Ricerca) degli identificativi del Personale Ricerca su DB Scopus
5. Estrazione semi-automatica (nel senso che è attualmente necessaria un’interazione esplicita)
tramite sito Scopus delle pubblicazioni del Personale Ricerca
a. In questo lavoro è stato utilizzato il formato .ris di Scopus
6. Creazione del DB intermedio Pubblicazioni
7. Analisi automatica, tramite strumento SW sviluppato ad-hoc (Figura 7), dei DB intermedi e
costruzione del DB Offerta di Ricerca
a. Da notare come, essendo Scopus di portata internazionale, lo strumento SW si presta
per analisi di più ampio respiro in funzione dell’insieme Personale Ricerca
considerato
8. Interrogazione semi-automatica (nel senso che le interrogazioni del DB vanno esplicitamente
costruite a seconda degli indicatori di interesse) del DB Offerta di Ricerca per il calcolo degli
indicatori desiderati
Cartella sorgente file: OK
************ IMPORT DATA ****************
sorgenteFilePresenti: 136
sorgenteFileEsaminati: 136
numeroErrori: 0
numeroPubblicazioniDistinte: 5843
numeropubblicazioniDuplicate: 2034
numeroTotaleAutoriNeiFiles: 78885 (C: 136)
Lista autori di interesse: caricati 153/153
************ ASSOCIATE DATA ****************
Autori da file non trovati in lista autori di interesse: 0
Autori di interesse senza corrispondenza in lista autori da files:
[ 1] ******** ********* ING-IND/22 AQ ASS
[ 2] ******* ******* ING-IND/22 AQ ASS
[ 3] ** ******** ******* ING-IND/31 AQ ASS
[ 4] ** *** ****** FIS/01 AQ RIC
[ 5] ********** ****** CHIM/07 AQ RIC
[ 6] ****** ******** ING-IND/09 AQ ASS
[ 7] ************ ***** MAT/09 AQ ASS
[ 8] ******** ****** ING-IND/09 AQ ASS
[ 9] ***** ******** ING-INF/04 AQ ASS
[10] ********* ******** CHIM/07 AQ RIC
[11] ***** ******* CHIM/07 AQ ASS
[12] ****** ********* ING-INF/04 AQ ASS
[13] ******** ****** FIS/03 AQ RIC
[14] ***** ***** FIS/03 AQ ASS
[15] ******* ******* ING-IND/14 PC ASS
[16] ******* ********* INF/01 TE ASS
[17] ********** ********** MED/36 AQ RIC
************ EXPORT DATA ****************
Creato autori.csv
Creato pubblicazioni.csv
Creato relazioniAP.csv
EXECUTION SUCCESSFUL (total time: 3 seconds)
Figura 7. Esempio esecuzione SW ad-hoc
6.4. Esempio di applicazione della metodologia avanzata
Di seguito è riportato un esempio di applicazione della metodologia avanzata relativamente agli
indicatori attinenti le pubblicazioni nel settore ICT della regione Abruzzo.
6.4.1. Pubblicazioni per SSD
Tabella risultante (e confronto con i risultati manuali riportati in Figura 3):
CHIM/07
FIS/01
FIS/03
INF/01
ING-IND/08
ING-IND/09
ING-IND/10
ING-IND/14
ING-IND/15
ING-IND/22
ING-IND/31
ING-IND/32
ING-IND/33
ING-INF/01
ING-INF/02
ING-INF/03
ING-INF/04
ING-INF/05
MAT/09
MED/32
MED/36
Metodologia avanzata
Metodologia manuale
124
1091
1320
1324
7
65
170
9
46
225
599
276
69
326
141
302
601
293
122
48
719
131
539
1263
1857
0
77
340
60
60
577
431
342
120
357
305
55
929
506
144
0
1787
6.4.2. Pubblicazioni per SSD per anno
E' possibile, con interrogazioni mirate, estrapolare il numero di pubblicazioni per ogni anno per
specifici SSD di interesse. A seguire alcuni esempi per i settori “INF/01”, “ING-IND/31”, “INGINF/04” e “ING-INF/05”.
E' anche possibile eseguire interrogazioni su tutti gli SSD per creare tabelle complete al fine di
elaborare grafici di confronto. L’esempio seguente mostra (tabella e relativo grafico) un
sottoinsieme del numero di pubblicazioni per ogni anno dal 1985 al 2014 per tutti gli SSD di
interesse.
7. Conclusioni
Questo lavoro, svolto nell’ambito del progetto SMILING (descritto in seguito), ha presenta l’analisi
dei dati relativi all’offerta di ricerca, limitatamente al settore ICT, della regione Abruzzo. In
particolare, esso ha descritto le metodologie adottate per la raccolta e l’analisi dei dati,
soffermandosi sugli aspetti automatizzabili e quindi idealmente ripetibili in altre realtà geografiche,
al fine di abilitare la possibilità di confronti significativi mostrando, come esempio applicativo,
quella che può essere considerata l’Offerta di Ricerca della Regione Abruzzo nel Settore ICT. Da
sottolineare come la metodologia e gli strumenti presentati siano di fatto abilitanti per un analisi più
approfondita e mirata in funzione del tipo di analisi di interesse. In particolare, è stata presentata
una metodologia avanzata che permette senz'altro una più precisa e scalabile valutazione degli
indicatori di interesse, del loro evolvere temporale e un confronto con diverse realtà geografiche.
