fbpx

Nr. 01.2.2-LMT-K-718-02-0019

Projektas finansuojamas Europos Regioninės plėtros fondo lėšomis pagal Priemonės Nr. 01.2.2-LMT-K-718 veiklą ,,Mokslininkų iš užsienio pritraukimas vykdyti mokslinius tyrimus“.

Projekto pradžia – 2018 11

Projekto pabaiga – 2021 10

Projekto idėja remiasi didžiųjų duomenų ateities įžvalgas įgalinančiomis platformomis. Vienas pagrindinių technologinių pokyčių aspektų – tai platformos kuriama ekonominė nauda ir našumas. Platformos turi skirtingas skales. Dalis jų veikia nedidele apimtimi, o kitos – didele. Naujos technologijos duoda naujas galimybes išplėsti platformų skalę. Choudary (2015) pristato penkis esminius platformų elementus: (1) duomenys, (2) infrastruktūra (3) bendruomenė (4) rinkos dalyviai ir (5) tinklo rinka. Pasirinkta platformos struktūra, naujos technologijos teikia daug naujų pasirinkimų ir galimybių. Tyrimų idėjos remiasi trimis temomis: (1) Atviros inovacijos ir socialinės elgsenos tyrinėjimas (Crowdsourcing), (2) e-komercija ir (3) Atitikimo (patenkinti paklausą ir pasiūlą) platformos (Matching platforms). Pirmoji tema šiandien yra plačiai taikoma MVĮ ir didelėse korporacijose. Yra poreikis analizuoti šias tematikas ir sujungti jas su skaitmeninėmis platformomis ir didžiųjų duomenų išteklių perdirbimu.

 

Projekto tikslas – sukurti naujo tipo skaitmenines didžiųjų duomenų platformas, kurios leidžia naujais metodais, jungiančiais didžiuosius duomenis ir ateities įžvalgų metodologijas kurti, organizuoti ir panaudoti skaitmeninį turinį visuomenės ekonominei ir socialinei gerovei.

Laukiami rezultatai:

Projekto metu tikimasi sukurti vieną stipriausių ES Pavyzdinį didžiųjų duomenų centrą, kuris padės siekti dar didesnių rezultatų. Projekto rezultatai bus itin daugiapusiai ir vertingi prognozuojant ateities įžvalgas ilgalaikėje perspektyvoje, valdant įvairius socialinius, ekonominius, geopolitinius procesus, pavyzdžiui: vertinant pabėgėlių elgseną ilgalaikėje perspektyvoje ir panašiai. Tyrimo laukiami rezultatai taip pat turės didelį komercializavimo potencialą ir galės būti panaudoti įvairioms mokslinės ir eksperimentinės plėtros iniciatyvoms.

Projekto mokslinio tyrimo vadovas prof. Jari Kaivo-oja.

Pagrindiniai tyrėjai: prof. Arūnas Augustinaitis, prof. Steffen Roth, dr. Theresa Lauraeus, dr. Mathew Ferns Mathew, dr. Austė Kiškienė, Darius Verbyla ir Mikkel Knudsen.

Projekto metu sukurti mokslo rezultatai:

Kaivo-oja, J., & Stein Knudsen, M. (2019). Collaborative Robots Between Industry 4.0 And the Platform Economy: Where Next for Cobots? Proceedings of 10th International Symposium on Intelligent Manufacturing and Service Systems, p. 846-855.

Kaivo-oja, J., Stein Knudsen, M., & Lauraeus, T. (2019). Proliferation of Digital Twins: Towards new horizons of Digital Twin-technology. Proceedings of 10th International Symposium on Intelligent Manufacturing and Service Systems, p. 464-473.

Mawaak, M. (2019). Bubble to panopticon: dark undercurrents of the big data torrent. Kybernetes, 49(3), p. 1046-1060.

Roth, S., Dahms, H., Welz, F., & Cattacin, S. (2019). Print theories of computer societies. Introduction to the digital transformation of social theory. Technological forecasting and social change, 149, p. 1-6.

Roth, S., Kaivo-oja, J., Schwede, P., Valentinov, V., & Žažar, K. (2019). Big data insights into social macro trends (1800–2000): A replication study. Technological forecasting and social change, 149, p. 1-8.

Roth, S., & Kaivo-oja, J. (2019). Harnessing big data for a multifunctional theory of the firm. European Management Journal, 38(1), p. 54-61.

Kaivo-oja, J., Knudsen, M., & Lauraeus, T. (2019). Digital Twins approach and future knowledge management challenges: Where we shall need system integration, synergy analyses and synergy measurements? KMO2019 Conference. July 15-18, 2019 KMO 2019, 14th International Conference on Knowledge Management in Organisations. Theme: The synergistic role of knowledge management in organisations, University of Salamanca, Zamora, Spain., p. 271-281.

Knudsen, M., Kaivo-oja, J., & Lauraeus, T. (2019). Enabling technologies of Industry 4.0 and their global forerunners: An empirical study of the Web of Science database. KMO2019 Conference. July 15-18, 2019 KMO 2019, 14th International Conference on Knowledge Management in Organisations. Theme: The synergistic role of knowledge management in organisations, University of Salamanca, Zamora, Spain., p. 3-13.

Roth, S. (2019). Digital transformation of social theory. A research update. Technological forecasting and social change, 146, p. 88-93.

Roth, S. (2019). The open theory and its enemy: Implicit moralisation as epistemological obstacle for general systems theory. Systems Research and Behavior science, 36(3), p. 281-288.

Kaivo-oja, J., Knudsen, M.S. and Lauraéus, T. (2020) Digital Twin: Current shifts and their future implications in the conditions of technological disruption.

Kaivo-oja, J., Vehmas, J. and Luukkanen, J. (2020) Anticipating future trends of the energy transition. Multi-level dynamics in policy agenda setting. Chapter 10. Aalto, P. (Ed. ) Electrification: Accelerated Transition to Climate Neutrality.

Kaivo-oja, J., Lauraéus, T. and Knudsen, Mikkel Stein (2020) Picking the ICT Technology Winners – Longitudinal Analysis of 21st Century Technologies on The Basis of the Gartner Hype Cycle 2008–2017: Trends, Tendencies and Weak Signals. International Journal of Web Engineering and Technology. Accepted. In press.

Kaivo-oja, J. and Lauréaus, Theresa (2020) Towards Data Driven Smart Specialisation Strategy of the Lithuanian Economy. Large Trend Data Lakes Analytics of the Lithuanian Economy. Strategically Focused Export and Import Perspectives with Lauréaus-Kaivo-oja Market Resilience Index. Manuscript. Unpublished.

Santonen, T. and Kaivo-oja, J. (2020) Crowdsourcing Delphi – Combine the best of both worlds for futures-oriented technology analysis and foresight research. Technology Analysis and Management. In review process.

Maavak, M (2021). Horizon 2020-2030: Will Emerging Risks Unravel our Global Systems? Accepted by Salus Journal for 2021 April issue

Daugiau projekto rezultatų: https://bigdataexcellence.com/