At ORCID, ci siamo concentrati in gran parte sui ricercatori che svolgono ricerca e utilizzano il Registro per ottenere un iD e link alle loro opere. In effetti, c'è un altro gruppo di ricercatori che ne trarrà beneficio: coloro che sono interessati a estrarre i collegamenti in ORCID dati per derivare e testare modelli di flusso di conoscenza e innovazione.
Un recente workshop sul Fondamenti empirici della scienza e della politica dell'innovazione, organizzato da Giulia Corsia della Istituto americano di ricerca, Jacques Mairesse of ENSEe Paola Stefano of Georgia Tech, ha riunito ricercatori e rappresentanti di agenzie di finanziamento di diversi paesi, il cui lavoro è stato ispirato sia dal Programma US STAR METRICS e la Programma Science of Science and Innovation Policy (SciSIP) della National Science Foundation, per iniziare a costruire una comunità internazionale di pratica per la scienza della politica scientifica. Nel corso dei lavori è emerso chiaramente che gli identificatori persistenti e gli standard per lo scambio di dati sono una risorsa importante per supportare la ricerca in questo campo emergente.
All'incontro erano presenti economisti, amministratori della ricerca e amministratori di programmi di organizzazioni finanziatrici e università e centri di ricerca, tra cui il Consiglio europeo della ricerca, la National Science Foundation, l'Observatoire des Sciences et des Techniques (OST), l'Agence National de Recherche, KAIST , l'Università di Strasburgo, Max Planck, Ministere de Enseignement Superieure et Recherche, Imperial College London, Melbourne University, California Institute of Technology, University Boccini, KU Leuven, Charles University, Institute of the Czech Langauge, Center for Economic Research and Graduate Education (CERGE-EI), École Polytechnique Fédérale de Lausanne, Institut für Samfunnsforskning e Ohio State University.
Le presentazioni si sono concentrate sullo sviluppo di approcci sistematici per misurare i risultati scientifici ed economici della ricerca. I partecipanti hanno discusso studi di fattibilità per raccogliere dati a supporto della loro ricerca e i successivi studi di ricerca. Tra le questioni allo studio ci sono l'efficacia dei programmi "ricercatore stellare", i metodi per collegare i finanziamenti delle sovvenzioni ai risultati della ricerca, l'impatto dei finanziamenti sulla formazione e sulle successive carriere degli studenti laureati, l'impatto della formazione del team scientifico sui risultati della ricerca e il flusso di persone e idee attraverso organizzazioni e imprese. Gli abstract e l'elenco dei partecipanti sono disponibili sul sito web dell'incontro.
Un filo conduttore tra le presentazioni era l'immenso lavoro necessario per ottenere e pulire i dati dell'amministrazione della ricerca: informazioni su finanziamenti, facoltà, tirocinanti, risultati della ricerca e spin-off. La riservatezza è stata una considerazione importante che la comunità deve affrontare. I partecipanti hanno notato che il lavoro precedente era stato essenzialmente studi una tantum: le barriere all'accesso, all'aggiornamento e all'annotazione facevano ogni sforzo sui generis. Non è stato possibile generalizzare i risultati, in particolare quegli studi per i quali i dati su ricercatori, finanziamenti e risultati sono stati derivati da una singola istituzione. Inoltre, il monitoraggio della mobilità degli scienziati tra organizzazioni e discipline richiede l'integrazione di dati provenienti da diversi paesi per poter supportare modelli interistituzionali o internazionali. I programmi STAR METRICS e U METRICS, e le relative attività internazionali, sono stati in gran parte focalizzati sulla costruzione di un'infrastruttura dati che permetta lo sviluppo di tali collegamenti e crei la possibilità di una piattaforma dati comune per promuovere la ricerca generalizzabile e replicabile.
I partecipanti hanno convenuto che le attività sarebbero state notevolmente aiutate da iniziative come CASRAI, le Modello dati EuroCRIS CERIF e ORCID: offrono un notevole potenziale per ridurre le sostanziali sfide di pulizia, collegamento e standardizzazione dei dati se ampiamente adottate. CASRAI fornisce un dizionario comune per i dati di amministrazione della ricerca e gli oggetti commerciali intercambiabili, CERIF un modello comune di metadati di informazioni per l'archiviazione e lo scambio, e ORCID un identificatore persistente del ricercatore. Insieme agli identificatori persistenti per le organizzazioni e i lavori di ricerca, queste organizzazioni senza scopo di lucro guidate dalla comunità possono fornire a infrastruttura a strato sottile collegare i dati tra banche dati attraverso processi standard di scambio di dati, una necessità per lo studio della scienza della politica scientifica. In molti casi, tutto ciò che è necessario per supportare l'interoperabilità è l'aggiunta di campi identificativi ai database esistenti e al lavoro di mappatura API e si può fare molto per affrontare questa disconnessione in modo sostenibile attraverso sforzi cooperativi per legare insieme queste varie parti del problema.
ORCID e simili organizzazioni infrastrutturali guidate dalla comunità possono imparare dalla comunità di Science of Science Policy sui bisogni dei suoi ricercatori per garantire che l'infrastruttura in via di sviluppo sia adeguatamente reattiva. Un esempio è come ORCID sta sfruttando le definizioni CASRAI e i metadati CERIF. Un altro è la nostra collaborazione con DataCite sul Progetto ODIN per supportare la citazione dei dati (vedi il nostro recente blog sugli incontri DataCite e RDA). A loro volta, i ricercatori di Science of Science Policy possono beneficiare di miglioramenti nella qualità a lungo termine dei dati per l'analisi e, più in generale, la comunità di ricerca trarrà vantaggio da una comprensione dell'innovazione basata sull'evidenza.