産業と学術の間における新規性の違いを探る：知識エンティティ中心の視点

要旨: 学術界と産業界は、それぞれ技術的進歩を促進する上で異なる利点を持っている。学術界の中核的な使命は、研究成果のオープンな公開を推進し、学問分野の発展を牽引することである。産業界は知識の独占可能性と中核的競争力を重視する一方で、学術会議やプラットフォーム共有といったオープンな実践にも積極的に関与しており、知識戦略のパラドックスを生み出している。高い独自性を持ち、かつ公にアクセス可能な知識が、技術進歩の原動力となる。しかし、産業界と学術界のいずれが、より独自性の高い研究成果を生み出せるのかは依然として不明である。いくつかの研究では、学術界はより独自性の高いアイデアを生み出す傾向があると論じられている一方で、別の研究では、産業界の研究者の方がブレークスルーをより促しやすいことが示唆されている。従来研究は、データソースや独自性の測定指標が一貫していないことによって制約を受けてきた。これらのギャップに対処するため、本研究では4種類のきめ細かな知識エンティティ（Method, Tool, Dataset, Metric）を用いた分析を行い、統一された意味空間内でエンティティ間の意味距離を計算することで独自性を定量化し、異なる種類の文献間で独自性を比較可能にすることを達成する。さらに、回帰モデルを構築して、産業界と学術界の間における出版物の独自性の差を分析する。結果は、学術界の方が独自性の高いアウトプットを示すことを示しており、特に特許においてその傾向が顕著である。エンティティの水準では、学術界と産業界の双方が論文において方法（method）主導の進歩を重視している一方、産業界はデータセットにおいて固有の優位性を有している。加えて、学術界と産業界の協働は研究論文の独自性を高める効果は限定的だが、特許の独自性を高めるのに役立つ。データおよび関連コードは https://github.com/tinierZhao/entity_novelty で公開する。