(Created page with "<span style="color:#FFFFFF; background:#ffffcc"><span id="article_es"></span>Pulsa aquí para ver la versión en Español (ES)</span> ==== Abstract ==== Open...") |
|||
(One intermediate revision by the same user not shown) | |||
Line 4: | Line 4: | ||
Open science, as a common good, opens possibilities for the development of nations, through innovations and collaborative constructions, which help to democratize knowledge. Advances in this area are still emerging, and the open science, cocreation of knowledge and open innovation triangle, is presented as an opportunity to generate an original contribution from research to open educational theory and practices. The study analyzed the articles that addressed this triangle, in order to identify the contexts and challenges that arise in open innovation and the cocreation of knowledge to promote open science. The method was a systematic literature review (SLR) of 168 articles published in open access format, from January 2014 to May 2017 in the Web of Science and Scopus databases. In the validation process, the York University criteria were used: inclusion and exclusion, relevance of the pertinent studies, evaluation of the quality / validity of included studies and description of data / basic studies. The findings showed that the mostwidely publicized contexts were in the United States and Brazil, in the business and academic sectors (closely followed by the social sector), and the challenges were open to innovation, opening and research. The research concludes that the context and practices of collaboration are substantial elements for innovation and open science. | Open science, as a common good, opens possibilities for the development of nations, through innovations and collaborative constructions, which help to democratize knowledge. Advances in this area are still emerging, and the open science, cocreation of knowledge and open innovation triangle, is presented as an opportunity to generate an original contribution from research to open educational theory and practices. The study analyzed the articles that addressed this triangle, in order to identify the contexts and challenges that arise in open innovation and the cocreation of knowledge to promote open science. The method was a systematic literature review (SLR) of 168 articles published in open access format, from January 2014 to May 2017 in the Web of Science and Scopus databases. In the validation process, the York University criteria were used: inclusion and exclusion, relevance of the pertinent studies, evaluation of the quality / validity of included studies and description of data / basic studies. The findings showed that the mostwidely publicized contexts were in the United States and Brazil, in the business and academic sectors (closely followed by the social sector), and the challenges were open to innovation, opening and research. The research concludes that the context and practices of collaboration are substantial elements for innovation and open science. | ||
− | [[Media: | + | [[Media:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673.pdf|<span style="color:#0645AD; font-weight: bold">Download the PDF version</span>]] |
==== 1. Introduction and state of the art ==== | ==== 1. Introduction and state of the art ==== | ||
Line 23: | Line 23: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673-en001.jpg|center|px|]] |
====3. Results==== | ====3. Results==== | ||
Line 48: | Line 48: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673-en002.jpg|center|px|]] |
The 168 delimited articles are accessible in the database (https://goo.gl/eS7tH6). | The 168 delimited articles are accessible in the database (https://goo.gl/eS7tH6). | ||
Line 55: | Line 55: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673-en003.jpg|center|px|]] |
From the 168 articles, the countries that had the greatest number of publications were: United States (18), Brazil (15), Germany (13), Spain (13), Finland (11) and the United Kingdom (10). Figure 2 shows the geographical distribution, where the size of the circles graphically indicates the number of publications that each country has generated. | From the 168 articles, the countries that had the greatest number of publications were: United States (18), Brazil (15), Germany (13), Spain (13), Finland (11) and the United Kingdom (10). Figure 2 shows the geographical distribution, where the size of the circles graphically indicates the number of publications that each country has generated. | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673-en004.jpg|center|px|]] |
c) Phase 3: Report of the results. Lastly, to create the report for RQ2: Which contexts (academic, business, social, cultural) have been chosen as the object of study in open science? And RQ3: What are the challenges (difficulties, problems, areas of opportunity) for open innovation and the co-creation of knowledge to drive open science? A validation process was conducted where the criteria by the University of York, Centre for Reviews and Dissemination (2009) were used: Criteria of inclusion and exclusion of the review, coverage of the relevant studies, evaluation of quality/ validity of the studies included and description of data / basic studies. | c) Phase 3: Report of the results. Lastly, to create the report for RQ2: Which contexts (academic, business, social, cultural) have been chosen as the object of study in open science? And RQ3: What are the challenges (difficulties, problems, areas of opportunity) for open innovation and the co-creation of knowledge to drive open science? A validation process was conducted where the criteria by the University of York, Centre for Reviews and Dissemination (2009) were used: Criteria of inclusion and exclusion of the review, coverage of the relevant studies, evaluation of quality/ validity of the studies included and description of data / basic studies. | ||
Line 67: | Line 67: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673-en005.jpg|center|px|]] |
The studies analyzed show that the open science experiments have been most commonly conducted in the business sector (Bauer, Berleant, Cornell, & Belford, 2015; Hackseq Organizing Committee, 2017; Katsikis, Lang, & Debreczeny, 2016; Krause & Schutte, 2016; Oumlil & Juiz, 2016; Arabito & Pitrelli, 2015; Poehlman, Rynge, Branton, Balamurugan, & Feltus, 2016; Pernet & Poline, 2015; Rodríguez-Ferradas & Alfaro-Tanco, 2016; Sarrión-Viñes & Vidal, 2016; Seguí-Mas, Signes-Pérez, Shim, & Park, 2016; Yang & Wang, 2016; Yoon, Shin, & Lee, 2016; Zander & Kralisch, 2016). | The studies analyzed show that the open science experiments have been most commonly conducted in the business sector (Bauer, Berleant, Cornell, & Belford, 2015; Hackseq Organizing Committee, 2017; Katsikis, Lang, & Debreczeny, 2016; Krause & Schutte, 2016; Oumlil & Juiz, 2016; Arabito & Pitrelli, 2015; Poehlman, Rynge, Branton, Balamurugan, & Feltus, 2016; Pernet & Poline, 2015; Rodríguez-Ferradas & Alfaro-Tanco, 2016; Sarrión-Viñes & Vidal, 2016; Seguí-Mas, Signes-Pérez, Shim, & Park, 2016; Yang & Wang, 2016; Yoon, Shin, & Lee, 2016; Zander & Kralisch, 2016). | ||
Line 82: | Line 82: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673-en006.jpg|center|px|]] |
On the area of research, for example, in the social sector, Aleksic and others (2015) mention that it should be fomented in the community that is constantly (and consciously) up to date on the principles of open science, so that the published documents are improved, to increase the confidence in the reproducibility of the work, and in the last case, to provide strategic benefits to the authors and their institutions. Likewise, in the business sector, Mccormick, Liu, Jomier, Marion, and Ibanez (2014) mention the supporting of research communities with the most modern infrastructure of verification of reproducibility, as the challenge. | On the area of research, for example, in the social sector, Aleksic and others (2015) mention that it should be fomented in the community that is constantly (and consciously) up to date on the principles of open science, so that the published documents are improved, to increase the confidence in the reproducibility of the work, and in the last case, to provide strategic benefits to the authors and their institutions. Likewise, in the business sector, Mccormick, Liu, Jomier, Marion, and Ibanez (2014) mention the supporting of research communities with the most modern infrastructure of verification of reproducibility, as the challenge. | ||
Line 250: | Line 250: | ||
La ciencia abierta, como bien común, abre posibilidades para el desarrollo de las naciones a través de innovaciones y construcciones colaborativas que ayudan a democratizar el conocimiento. Los avances en la materia aún son incipientes y el triángulo ciencia abierta, cocreación del conocimiento e innovación abierta se presenta como una oportunidad de generar un aporte original, desde la investigación, para la teoría y las prácticas educativas abiertas. En el estudio se analizaron los artículos que abordan este triángulo, con el fin de identificar los contextos y retos que se presentan en la innovación y en la cocreación de conocimiento para impulsar la ciencia abierta. El método fue una revisión sistemática de literatura (SLR) de 168 artículos publicados en acceso abierto, de enero 2014 a mayo 2017, en las bases de datos Web of Science y Scopus. La validación se dio con los criterios de la Universidad de York: inclusión y exclusión, pertinencia, evaluación de calidad / validez de los estudios y descripción de datos. Los hallazgos reflejan que los contextos de mayor publicación sobre el tema son los de Estados Unidos y Brasil, en los sectores empresariales y académicos (seguido de cerca por el sector social) y los retos se abren en las posibilidades de innovación, apertura e investigación. Se concluye que el contexto y las prácticas de colaboración son elementos sustanciales para la innovación y la ciencia abierta. | La ciencia abierta, como bien común, abre posibilidades para el desarrollo de las naciones a través de innovaciones y construcciones colaborativas que ayudan a democratizar el conocimiento. Los avances en la materia aún son incipientes y el triángulo ciencia abierta, cocreación del conocimiento e innovación abierta se presenta como una oportunidad de generar un aporte original, desde la investigación, para la teoría y las prácticas educativas abiertas. En el estudio se analizaron los artículos que abordan este triángulo, con el fin de identificar los contextos y retos que se presentan en la innovación y en la cocreación de conocimiento para impulsar la ciencia abierta. El método fue una revisión sistemática de literatura (SLR) de 168 artículos publicados en acceso abierto, de enero 2014 a mayo 2017, en las bases de datos Web of Science y Scopus. La validación se dio con los criterios de la Universidad de York: inclusión y exclusión, pertinencia, evaluación de calidad / validez de los estudios y descripción de datos. Los hallazgos reflejan que los contextos de mayor publicación sobre el tema son los de Estados Unidos y Brasil, en los sectores empresariales y académicos (seguido de cerca por el sector social) y los retos se abren en las posibilidades de innovación, apertura e investigación. Se concluye que el contexto y las prácticas de colaboración son elementos sustanciales para la innovación y la ciencia abierta. | ||
− | [[Media: | + | [[Media:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673_ov.pdf|<span style="color:#0645AD; font-weight: bold">Descarga aquí la versión PDF</span>]] |
==== 1. Introducción y estado de la cuestión ==== | ==== 1. Introducción y estado de la cuestión ==== | ||
Line 269: | Line 269: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673_ov-es001.jpg|center|px|]] |
====3. Resultados==== | ====3. Resultados==== | ||
Line 294: | Line 294: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673_ov-es002.jpg|center|px|]] |
Los 168 artículos delimitados se encuentran accesibles en la base de datos (https://goo.gl/eS7tH6). | Los 168 artículos delimitados se encuentran accesibles en la base de datos (https://goo.gl/eS7tH6). | ||
Line 301: | Line 301: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673_ov-es003.jpg|center|px|]] |
De los 168 artículos, los países que cuentan con mayores publicaciones son: Estados Unidos (18), Brasil (15), Alemania (13), España (13), Finlandia (11) y Reino Unido (10). En la Figura 2 se representa la distribución geográfica, donde el tamaño de los círculos expone gráficamente la cantidad de publicaciones que se han generado. | De los 168 artículos, los países que cuentan con mayores publicaciones son: Estados Unidos (18), Brasil (15), Alemania (13), España (13), Finlandia (11) y Reino Unido (10). En la Figura 2 se representa la distribución geográfica, donde el tamaño de los círculos expone gráficamente la cantidad de publicaciones que se han generado. | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673_ov-es004.jpg|center|px|]] |
c) Fase 3: Informe de los resultados. Finalmente, para generar el reporte de RQ2 ¿Qué contextos (académico, empresarial, social, cultural) han sido objeto de estudio en ciencia abierta? y RQ3 ¿Cuáles son los retos (dificultades, problemas, áreas de oportunidad) para la innovación abierta y la co-creación de conocimiento para impulsar la ciencia abierta?, se realizó un proceso de validación donde se usaron los criterios de la Universidad de York, Centre for Reviews and Dissemination (2009): Criterios de inclusión y exclusión de la revisión, cobertura de los estudios pertinentes, evaluación de la calidad / validez de los estudios incluidos y descripción de los datos / estudios básicos. | c) Fase 3: Informe de los resultados. Finalmente, para generar el reporte de RQ2 ¿Qué contextos (académico, empresarial, social, cultural) han sido objeto de estudio en ciencia abierta? y RQ3 ¿Cuáles son los retos (dificultades, problemas, áreas de oportunidad) para la innovación abierta y la co-creación de conocimiento para impulsar la ciencia abierta?, se realizó un proceso de validación donde se usaron los criterios de la Universidad de York, Centre for Reviews and Dissemination (2009): Criterios de inclusión y exclusión de la revisión, cobertura de los estudios pertinentes, evaluación de la calidad / validez de los estudios incluidos y descripción de los datos / estudios básicos. | ||
Line 313: | Line 313: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673_ov-es005.jpg|center|px|]] |
Los estudios analizados dan cuenta de que las experiencias de ciencia abierta se han dado en mayor medida en el sector empresarial (Bauer, Berleant, Cornell, & Belford, 2015; Hackseq Organizing Committee, 2017; Katsikis, Lang, & Debreczeny, 2016; Krause & Schutte, 2016; Oumlil & Juiz, 2016; Arabito & Pitrelli, 2015; Poehlman, Rynge, Branton, Balamurugan, & Feltus, 2016; Pernet & Poline, 2015; Rodríguez-Ferradas & Alfaro-Tanco, 2016; Sarrión-Viñes & Vidal, 2016; Seguí-Mas, Signes-Pérez, Shim, & Park, 2016; Yang & Wang, 2016; Yoon, Shin & Lee, 2016; Zander & Kralisch, 2016). | Los estudios analizados dan cuenta de que las experiencias de ciencia abierta se han dado en mayor medida en el sector empresarial (Bauer, Berleant, Cornell, & Belford, 2015; Hackseq Organizing Committee, 2017; Katsikis, Lang, & Debreczeny, 2016; Krause & Schutte, 2016; Oumlil & Juiz, 2016; Arabito & Pitrelli, 2015; Poehlman, Rynge, Branton, Balamurugan, & Feltus, 2016; Pernet & Poline, 2015; Rodríguez-Ferradas & Alfaro-Tanco, 2016; Sarrión-Viñes & Vidal, 2016; Seguí-Mas, Signes-Pérez, Shim, & Park, 2016; Yang & Wang, 2016; Yoon, Shin & Lee, 2016; Zander & Kralisch, 2016). | ||
Line 328: | Line 328: | ||
− | [[Image: | + | [[Image:Ramirez-Montoya_Garcia-Penalvo_2018a-62673_ov-es006.jpg|center|px|]] |
En el ámbito de la investigación, por ejemplo, en el sector social, Aleksic y otros (2015) mencionan que debe fomentarse en la comunidad que se mantenga constante (y conscientemente) en los principios de ciencia abierta, para que se ayude a mejorar los documentos publicados, aumentar la confianza en la reproducibilidad de la obra y, en última instancia, proporcionar beneficios estratégicos a los autores y sus instituciones. De igual forma, en el sector empresarial, Mccormick, Liu, Jomier, Marion e Ibanez (2014) enuncian como reto el apoyar a las comunidades de investigación con la infraestructura de verificación de reproducibilidad más moderna. | En el ámbito de la investigación, por ejemplo, en el sector social, Aleksic y otros (2015) mencionan que debe fomentarse en la comunidad que se mantenga constante (y conscientemente) en los principios de ciencia abierta, para que se ayude a mejorar los documentos publicados, aumentar la confianza en la reproducibilidad de la obra y, en última instancia, proporcionar beneficios estratégicos a los autores y sus instituciones. De igual forma, en el sector empresarial, Mccormick, Liu, Jomier, Marion e Ibanez (2014) enuncian como reto el apoyar a las comunidades de investigación con la infraestructura de verificación de reproducibilidad más moderna. |
Pulsa aquí para ver la versión en Español (ES)
Open science, as a common good, opens possibilities for the development of nations, through innovations and collaborative constructions, which help to democratize knowledge. Advances in this area are still emerging, and the open science, cocreation of knowledge and open innovation triangle, is presented as an opportunity to generate an original contribution from research to open educational theory and practices. The study analyzed the articles that addressed this triangle, in order to identify the contexts and challenges that arise in open innovation and the cocreation of knowledge to promote open science. The method was a systematic literature review (SLR) of 168 articles published in open access format, from January 2014 to May 2017 in the Web of Science and Scopus databases. In the validation process, the York University criteria were used: inclusion and exclusion, relevance of the pertinent studies, evaluation of the quality / validity of included studies and description of data / basic studies. The findings showed that the mostwidely publicized contexts were in the United States and Brazil, in the business and academic sectors (closely followed by the social sector), and the challenges were open to innovation, opening and research. The research concludes that the context and practices of collaboration are substantial elements for innovation and open science.
The democratization of knowledge, as a common good, has been driven by open science. Álvarez and Sintas (2012) have posited that the paradigm of open science is re-enforced with the commitment for e-Science that implies the collaborative use of resources that are geographically distributed but interconnected through the Internet. Other areas of open and collaborative science are found in what is named “crowd science”, “citizen science”, or “network-connected science”. Franzoni and Sauermann (2014) have mentioned two important characteristics: participation in a project is open to a wide base of potential contributors, and the intermediate consumables, such as data or problem-solution algorithms, are openly available. An important part of open science is comprised, without a doubt, by ethical processes to maintain high standards of integrity and consciousness, where the sharing and communication of knowledge requires that it be worked upon starting with a training course for scientists that integrates ethics in the sciences, training in history and the philosophy of science and their cultural impact (UNESCO, 2004). In these ethical guidelines, the participation, the collaboration and the public policy are of great help for endorsing this training and the practices needed to make knowledge accessible to everyone.
The support for open science is differentiated according to the contexts and the policies of the research and development councils. García-Aristegui and Rendueles (2014) have mentioned that the criticism of the monopolist power can be explained from at least two very different political perspectives (liberal or institutionalist), with divergent consequences in the conception of the organization, financing and the scientific research programs. Lasthiotakis, Kretz, and Sá (2015) have identified approaches utilized by Canada, the U.S. and the United Kingdom to push forward open science, as a step towards the understanding of how politics and policy in this sphere are evolving. Along the same lines, the drive towards open access has been gradual in India, although it still lacks the support of national bodies that could provide a greater push and sustainability (National Knowledge Commission, 2007). Likewise, Mulder (2013) makes allusions that many other countries (for example, Brazil, China, Indonesia, Japan, Korea, Poland, South Africa, Turkey, United Kingdom, Vietnam) have introduced specific measures or subsidies. This is in contrast with the Latin American sphere, where the policies of support for open science are very recent in some countries (Argentina, Peru, Mexico) and there is still a lack of extension in the countries in the region (Betancourt, Celaya, & Ramírez-Montoya, 2014; Ramírez-Montoya, 2015). The drive for open science brings with it practices of innovation that can greatly affect the development of many countries, especially if the myths that for diverse motives have been associated with the movement of open knowledge are eradicated.
Speaking about open science implies relating it to the capacities of openness and linkage. Dahlander and Gann (2010) systemically worked on the term “open innovation” with the aim of clarifying the definition of “openness”, such as used in “open innovation”, and the research indicated that open innovation in the educational process would imply the visualization of internal factors or openness (institutional processes and strategies) and internal ones as well (link to the exterior). Other authors (García-Peñalvo, García-de-Figuerola, & Merlo-Vega, 2010; Lichtenthaler, 2011; Olalla, Sandulli, Menéndez, & Duarte, 2014; Rodríguez-Ferradas & Alfaro-Tanco, 2016) are in agreement, through their studies, in that the models of open innovation do not only depend on internal factors of the enterprises such as their R&D capacity or their technological stock available, but intrinsic factors of the industry in which the enterprise operates also intervene. From this perspective, once again, the elements of the context (internal or external) are related to the type of knowledge for administering the processes of open construction and innovation in the organizations and in science itself.
The interrelation between open science, innovation and co-creation has important vacuums in research. Randhawa, Wilden, and Hohberger (2016) conducted a systematic revision, and they found absences in knowledge in existing research, among which we find that the researchers do not sufficiently base their work on theoretical perspectives that are external to the field to examine multiple facets of open innovation. Likewise, the studies that are centred in open innovation businesses are focused on role of knowledge, without delving into technology and R&D from the perspective of the innovative company. Another challenge is presented by Huizingh (2011) when the author concludes that the dependence of the context of open innovation is one of the less-understood subjects; more research on the characteristics of the external and internal environments that affect their performance is required. Accordingly, Wallin and Von Krogh (2010) have said that the challenge is to find the place of knowledge, and later try to integrate diverse domains of knowledge in open innovation. Užiene (2015) alerts that the limits become blurred in the co-creation of something new, and in this sense, the intangible resources, such as intellectual capital, become a factor of influence for open innovation. Sloep and Berlanga (2011) state, through a study of formal and informal networks, that co-construction requires bonds of trust, the creation of profiles in the learning networks, and the creation of instances of support among the participants. Along the same lines, and related to informal learning, García-Peñalvo and others (2013) define a methodology for the co-creation of an e-portfolio of informal learning activities that could act as the focal point for decision-making for a person and the company he or she works for.
It is from these absences that this article is presented, which has as the main objective the analysis of recent studies (2014-17) that have been conducted on the structuring of open science, co-creation of knowledge and open innovation, in order to understand what research has been conducted on this triangle, the contexts within which these practices have been developed, and which challenges have been detected to subscribe to open science. The results of this study will contribute knowledge that allows for the construction of theoretical frameworks and the contribution of directions for the practice of open access to knowledge.
To conduct the study, a systematic review of the literature (SRL) was utilized as the strategy for identifying the most relevant studies on the challenges that open innovation and the open co-creation of knowledge have, within the field of open science. The SRL is used to identify, evaluate and interpret the available data within a period from a specific field of research. The process of this revision is based, in general terms, on the guidelines established by Brereton, Kitchenham, Budgen, Turner, and Khalii (2007), focused on the conducting of SRL in software engineering, and in specific terms, on the contributions by Higgins and Green (2006), Kitchenham (2004), Centre for Reviews and Dissemination de York University (2009). The three phases of the review are shown in Figure 1.
The steps taken in each phase and the results that emerged are described below.
a) Phase 1: Planning the review. The planning stage consisted in carrying out a strategy to direct the dataset search, which implied starting with questions that emerged due to the lack of knowledge detected, keywords, the choosing of specialized databases and defined search criteria. In the initial exploration, systematic searches and formal summaries of the literature were conducted to identify and classify the results of the studies on a subject in particular (Kitchenham, 2004). The objective of this study was focused on answering the following Research Questions:
• RQ1 How many studies are there in the Scopus and Web of Science (WoS) databases on open innovation, co-creation of open knowledge and open science, from January 2014 to May 2017, in open access journals?
• RQ2 What contexts (academic, business, social, cultural) have been the object of study in open science?
• RQ3 What are the challenges for open innovation and the co-creation of knowledge to drive open science?
The protocol for the review and the guidelines on how to select and evaluate the relevant studies was developed in the following manner:
• Search resources: Scopus (DB-S) and WoS (DB-W) databases.
• Categories and keywords: Open innovation, co-creation of knowledge and open science.
• Inclusion and exclusion criteria: Period of time: from January 2014 to May 2017; Type of document: articles; Type of Journal: open access; Defined field of study: open science; Language: English.
b) Phase 2: Management. The management phase was conducted to provide answers to RQ1: How many studies are there in the SCOPUS and Web of Science (WoS) databases on open innovation, co-creation of open knowledge and open science, from January 2014 to May 2017, in open access journals? The process, following the recommendations by Higging and Green (2006) was comprised of the evaluation and extraction of the article’s data by two people, independently and following a protocol of objectives of the review and steered for each new review. The first search included the keywords in both databases (DB-S and DB-W); in the second search, only the articles that were found in open access journals, as related to the inclusion and exclusion criteria, were selected, and the duplicates were eliminated. In a third round, health and medicine subjects were eliminated, as they did not have any relation to open science (Table 1).
The 168 delimited articles are accessible in the database (https://goo.gl/eS7tH6).
The extraction of data was conducted on the 168 articles selected that included all the criteria defined. They were classified to answer the research questions and are presented in Tables 1 and 2.
From the 168 articles, the countries that had the greatest number of publications were: United States (18), Brazil (15), Germany (13), Spain (13), Finland (11) and the United Kingdom (10). Figure 2 shows the geographical distribution, where the size of the circles graphically indicates the number of publications that each country has generated.
c) Phase 3: Report of the results. Lastly, to create the report for RQ2: Which contexts (academic, business, social, cultural) have been chosen as the object of study in open science? And RQ3: What are the challenges (difficulties, problems, areas of opportunity) for open innovation and the co-creation of knowledge to drive open science? A validation process was conducted where the criteria by the University of York, Centre for Reviews and Dissemination (2009) were used: Criteria of inclusion and exclusion of the review, coverage of the relevant studies, evaluation of quality/ validity of the studies included and description of data / basic studies.
In RQ2: What contexts (academic, business, social, cultural) have been chosen as the object of study in open science? Content analysis was conducted to identify the publication’s sector. The results were drawn in Tableau, by number of articles, which at the same time, were organized according to the year. Figure 3 uses colour to identify the occurrence of the publications to outline data on the sectors addressed in the articles: academic, business, social and cultural.
The studies analyzed show that the open science experiments have been most commonly conducted in the business sector (Bauer, Berleant, Cornell, & Belford, 2015; Hackseq Organizing Committee, 2017; Katsikis, Lang, & Debreczeny, 2016; Krause & Schutte, 2016; Oumlil & Juiz, 2016; Arabito & Pitrelli, 2015; Poehlman, Rynge, Branton, Balamurugan, & Feltus, 2016; Pernet & Poline, 2015; Rodríguez-Ferradas & Alfaro-Tanco, 2016; Sarrión-Viñes & Vidal, 2016; Seguí-Mas, Signes-Pérez, Shim, & Park, 2016; Yang & Wang, 2016; Yoon, Shin, & Lee, 2016; Zander & Kralisch, 2016).
This was followed by articles related to the academic sector (Bond-Lamberty, Smith & Bailey, 2016; Bubela, Guebert, & Mishra, 2015; Carey, Davis, Ferreras, & Porter, 2015; Lahti, Ilomäki & Tolonen, 2015; Lee, Workman, & Jung, 2016; Lenart-Gansiniec, 2016; Schmidt, Orth, Franck, Kuchma, Knoth, & Carvalho, 2016; Labastida i Juan, 2015; Tandon, Singh, Clover, & Hall, 2017; Yun, Jeong, & Park, 2016).
In third place we find the articles from the social sector (Ayris, 2017; Castillo-Molina, 2016; Chalk, 2016; Das & al., 2016; Schuurman, De-Marez, & Ballon, 2016; Joly, Dalpé, So, & Birko, 2015; Higham, Batty, Bettencourt, Greetham, & Grindrod, 2017; Hormia-Poutanen & Forsström, 2016; Jørgensen.& al., 2015; McCormick, Liu, Ibanez, & Jomier, 2014; Ojasalo & Tähtinen, 2016; Okret-Manville, 2016; Lhoste & Barbier, 2016; Tukiainen, Leminen, & Westerlund, 2015; Naqshbandi, Singh, & Ma, 2016).
In RQ3: What are the challenges (difficulties, problems, areas of opportunity) for open innovation and the co-creation of knowledge to drive open science? A content analysis was conducted, keywords from the challenges described by the authors in their text descriptions were defined, and these data were cross-referenced with the contexts identified, with the results used to create a diagram in Tableau (Figure 4). The findings show that there was a greater incidence in three great areas: innovation, openness and research, in the more-common contexts (business, academic and cultural).
On the challenge of open innovation, for example in the social sector, Hughes (2017) states the need to create new forecasting models that include a combination of analysis of technological sequencing and great data tools within the organizations, the government and industry, at the same time that experts from the entire spectrum of open innovation are profited from. In the business sector, Tripathi (2016) postulates fomenting collaboration to work in open innovation in businesses and to promote the intensity of R&D, the ability and the capacity to take on risks, as well as the nature of the business and industry.
Another major challenge was the “openness”, such as the capacity of the converging of instances of openness that allows for the dissemination into diverse sectors, for example, in the business sector. Buttliere (2014) states that the best way to realign the individual and group motives would probably be the creation of a centralized platform that is easy to use, with a profile, a review of specific scientific stories, based on the previous interaction of the system, a sophisticated section (public) of discussion and the impact of metrics that use the associated data. Also in the academic sector, Carey, Davis, Ferreras, and Porter (2015) bet for pedagogy with support from open education resources, to create a greater teacher commitment in the integration and mobilization of diverse sources of knowledge in teaching.
On the area of research, for example, in the social sector, Aleksic and others (2015) mention that it should be fomented in the community that is constantly (and consciously) up to date on the principles of open science, so that the published documents are improved, to increase the confidence in the reproducibility of the work, and in the last case, to provide strategic benefits to the authors and their institutions. Likewise, in the business sector, Mccormick, Liu, Jomier, Marion, and Ibanez (2014) mention the supporting of research communities with the most modern infrastructure of verification of reproducibility, as the challenge.
Open science opens a wide spectrum of possibilities for production of resources and use in social and cultural areas for collective creation, and with this, to propound shared knowledge. In recent years, technologies and the internet have made open practices possible, and at the same time, the academic community has been contributing evidence on the findings that have emerged. However, the empirical contributions still have areas of opportunities to explore (mainly within social and cultural contexts); from this perspective, this article focused on the treatment, through a review of recent literature (2014-17), of the triangle between shared science, co-construction, and open innovation, as the new meeting point for opportunities to support theoretical frameworks and open practices.
The context (defined as the space where it is constructed) can mark a substantial difference in the possibilities of innovation and open science. The data analyzed allowed for the finding, in the length of time explored in both databases (SCOPUS and WoS), of 168 open access articles. The context data placed most of the publications in the United States, Brazil and Germany (Figure 2). Likewise, the publication contexts (Figure 3) mainly pointed to the business and academic contexts (followed very closely by the social sector). Huizingh (2011), and Wallin and Von-Krogh (2010) are in agreement when pointing to the importance of finding the context to try to integrate the knowledge of how open science and innovation are being shaped. Beginning with these data, different issues for theoretical frameworks can be found that contextualize the open scientific knowledge, from the contextual and disciplinary views where these open practices are being developed, up to the possibilities of joint construction. Aspects such as the objectives, the reasoning and the contributions are comprehensible when they are analyzed in light of the publications that are being contributed. More interestingly, was detecting that the cultural sector represents an area of opportunity for the subject of open science.
Open science brings with it the possibility of shared co-construction and the generation of open innovation, to contribute to the public sphere as well as private contexts. Although the contributions have been provided in the last decades, there is still much to be done in the practices of open access. The authors of the articles analyzed demonstrate the challenges they found in order to keep on expanding the subject of open science. In Figure 4, the areas of opportunity that are still in need of work are highlighted: innovation, openness and research. Sloep and Berlanga (2011), and Užiene (2015) warn on the difficulties of delimiting the co-creation of something new and the collaboration that they contribute to open science. Collaborative construction becomes, in this sense, substantial for the continued contribution in the area of open science.
The intersection of the triangle between shared science, co-construction, and open innovation gives rise to an interesting opportunity of analysis for linking it to ethical considerations. Most notably, the implications to science, more specifically within the contexts of education, humanities, communication, media literacy studies, qualitative data, citizen science, among other subjects that were addressed in this article, requires a special view to nurture scientific research, contribute possibilities for development, and the use of technologies with open access. The UNESCO (2004) subscribes to paying attention to training processes on ethics competencies to work on standards of integrity, agreement and collaboration. Although reality makes us see that the advances in science could play a destructive role, they can also play another role in the assertiveness of tending to needs and problems that could create better conditions of life in a world that requires positive energy from all.
In addition to the ethical implications, the data found in this study link other consequences for science, in the sense that new forms of construction of knowledge, new participating actors, new interrelations of disciplines, new possibilities for opening the knowledge created, and new tools for the transferring of this knowledge became evident. These implications can become engines for innovation, the resolution of problems and the creative planning of possibilities for civil society. However, there is still a long road ahead, from the public policies, the systems of funding, the closed systems linked to business models that are unrelated to the common good, to the promotion of changes that push for a culture of collaboration that promotes open knowledge for society. Open science therefore represents an interesting issue for the learning processes in any area and context.
This article presents original data that can support future studies on open science, co-construction, and educational innovation. The database of the articles can be used as a foundation for studies that analyze other theoretical/ practical elements (types of practices, methodologies, tools, among other aspects). The study of the literature review was delimited to open-access articles, intending to be consistent with the possibilities of openness to knowledge. However, due to this delimitation, a great number of articles were not analyzed (Table 1), and this could be a limiting factor in the generalizing of the data that emerged, and at the same time, it could also be a new possibility for the continuous contribution to the subject of science and shared knowledge. Thereby, the present document is an invitation for the continuous search for shared construction alternatives that support the democratization of knowledge through open practices.
Funding agency
This work was partially supported by CONACYT-SENER (Mexico) through the Project “Laboratorio BiNacional para la Gestión Inteligente de la Sustentabilidad Energética y Formación Tecnológica” (Ref. 266632), by the project CONACYT-I0028-2016-04 (Mexico) “Aumento de la visibilidad de RITEC mejorando la experiencia de usuario y su interoperabilidad con el Repositorio Nacional” (Ref. 000000000280318) and by the Ministry of Economy and Competitiveness (Spain) through the project “DEFINES” (Ref. TIN2016-80172-R).
Aleksic, J., Alexa, A., Attwood, T.K., Hong, N.C., Dahlö, M., Davey, R., ... Lahti, L. (2015). An open science peer review oath. F1000Research, 2015, 3, 271. https://doi.org/10.12688/f1000research.5686.2
Álvarez, E.G., & Sintas, J.L. (2012). Ciencia abierta, e-ciencia y nuevas tecnologías: Desafíos y antiguos problemas en la investigación cualitativa en las ciencias sociales. Intangible Capital, 8(3), 497-519. https://doi.org/10.3926/ic.384
Arabito, S., & Pitrelli, N. (2015). Open Science training and education: challenges and difficulties on the researchers’ side and in public engagement. Journal of Science Communication, 14(04), C01_en. (https://goo.gl/MYUB8V).
Ayris, P. (2017). Brexit - and its potential impact for open access in the UK. Insights, 30(1), 4-10. https://doi.org/10.1629/uksg.336
Bauer, M.A., Berleant, D., Cornell, A.P., & Belford, R.E. (2015). WikiHyperGlossary (WHG): An information literacy technology for chemistry documents. Journal of Cheminformatics, 7(1), 22. https://doi.org/10.1186/s13321-015-0073-7
Betancourt, M.C., Celaya, R., & Ramírez-Montoya, M.S. (2014). Open educational practices and technology appropriation: The case of the regional open Latin American community for social and educational research. RUSC, 11(1), 4-17. https://doi.org/10.7238/rusc.v11i1.1794
Bond-Lamberty, B., Smith, A.P., & Bailey, V. (2016). Running an open experiment: Transparency and reproducibility in soil and ecosystem science. Environmental Research Letters, 11(8), 084004. https://doi.org/10.1088/1748-9326/11/8/084004
Brereton, P., Kitchenham, B.A., Budgen, D., Turner, M., & Khalil, M. (2007). Lessons from applying the systematic literature review process within the software engineering domain. Journal of Systems and Software, 80(4), 571-583. https://doi.org/10.1016/j.jss.2006.07.009
Bubela, T., Guebert, J., & Mishra, A. (2015). Use and misuse of material transfer agreements: Lessons in proportionality from research, repositories, and litigation. PLoS Biol, 13(2), e1002060. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002060
Buttliere, B.T. (2014). Using science and psychology to improve the dissemination and evaluation of scientific work. Frontiers in Computational Neuroscience, 8, 82. https://doi.org/10.3389/fncom.2014.00082
Carey, T., Davis, A., Ferreras, S., & Porter, D. (2015). Using open educational practices to support institutional strategic excellence in teaching, learning & scholarship. Open Praxis, 7(2), 161-171. https://doi.org/10.5944/openpraxis.7.2.201
Castillo-Molina, Y.Y. (2016). Propuesta de un modelo para gestionar la innovación abierta en los Núcleos de Innovación del Cauca-Colombia. Revista Gestión de las Personas y Tecnología, 9(25), 72-85. (https://goo.gl/S9WdCL).
Centre for Reviews and Dissemination (Ed.) (2009). Systematic Reviews. CRD’s guidance for undertaking reviews in health care. York, UK: CRD, University of York. (https://goo.gl/731Ehh).
Chalk, S.J. (2016). The open spectral database: An open platform for sharing and searching spectral data. Journal of Cheminformatics, 8(1), 55. https://doi.org/10.1186/s13321-016-0170-2
Dahlander, L., & Gann, D.M. (2010). How open is innovation? Research Policy, 39(6), 699-709. https://doi.org/10.1016/j.respol.2010.01.013
Das, S., Glatard, T., Rogers, C., Saigle, J., Paiva, S., MacIntyre, L., ... MacFarlane, D. (2016). Cyberinfrastructure for open science at the Montreal Neurological Institute. Frontiers in Neuroinformatics, 10, 53. https://doi.org/10.3389/fninf.2016.00053
Franzoni, C., & Sauermann, H. (2014). Crowd science: The organization of scientific research in open collaborative projects. Research Policy, 43(1), 1-20. https://doi.org/10.1016/j.respol.2013.07.005
García-Aristegui, D., & Rendueles, C. (2014). Abierto, libre… y público. Los desafíos políticos de la ciencia abierta. Argumentos de Razón Técnica, 17, 45-64. (https://goo.gl/Xoh3a1).
García-Peñalvo, F.J., Conde, M.A., Johnson, M., & Alier, M. (2013). Knowledge co-creation process based on informal learning competences tagging and recognition. International Journal of Human Capital and Information Technology Professionals, 4(4), 18-30. https://doi.org/10.4018/ijhcitp.2013100102
García-Peñalvo, F.J., García-de-Figuerola, C., & Merlo-Vega, J.A. (2010). Open knowledge: Challenges and facts. Online Information Review, 34(4), 520-539. https://doi.org/10.1108/14684521011072963
Hackseq Organizing Committee (2017). Hackseq: Catalyzing collaboration between biological and computational scientists via hackathon. F1000Research, 6, 10. https://doi.org/12688/f1000research.10964.1
Higgins, J.P., & Green, S. (Eds.) (2006). Cochrane handbook for systematic reviews of interventions 4.2.6. The Cochrane collaboration. (https://goo.gl/6uU6tM).
Higham, D.J., Batty, M., Bettencourt, L.M., Greetham, D.V., & Grindrod, P. (2017). An overview of city analytics. Royal Society Open Science. https://doi.org/10.1098/rsos.161063
Hormia-Poutanen, K., & Forsström, P. (2016). Collaboration at international, national and institutional level – Vital in fostering open science. Liber Quarterly, 26(1), 3-12. https://doi.org/10.18352/lq.10157
Hughes, S.F. (2017). A new model for identifying emerging technologies. Journal of Intelligence Studies in Business, 7(1), 79-86. (https://goo.gl/yKd3fA).
Huizingh, E.K. (2011). Open innovation: State of the art and future perspectives. Technovation, 31(1), 2-9. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2010.10.002
Joly, Y., Dalpé, G., So, D., & Birko, S. (2015). Fair shares and sharing fairly: A survey of public views on open science, informed consent and participatory research in biobanking. PloS One, 10(7), e0129893. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0129893
Jørgensen, P.S., Barraquand, F., Bonhomme, V., Curran, T.J., Cieraad, E., Ezard, T.G., … Zimmerman, N. (2015). Connecting people and ideas from around the world: Global innovation platforms for next-generation ecology and beyond. Ecosphere, 6(4). https://doi.org/10.1890/ES14-00198.1
Katsikis, N., Lang, A., & Debreczeny, C. (2016). Evaluation of open innovation in B2B from a company culture perspective. Journal of Technology Management & Innovation, 11(3), 94-100. https://doi.org/10.4067/S0718-27242016000300011
Kitchenham, B.A. (2004). Procedures for performing systematic reviews. Keele University: Technical Report TR/SE-0401 and NICTA Technical Report 0400011T.1. (https://goo.gl/wQcMaS).
Krause, W., & Schutte, C.S. (2016). Developing design propositions for an open innovation approach for SMEs. South African Journal of Industrial Engineering, 27(3), 37-49. https://doi.org/10.7166/27-3-1625
Labastida-i-Juan, I. (2015). The time has come for managing and sharing research data in universities. Journal of Science Communication, 14(4). (https://goo.gl/y1qndm).
Lahti, L., Ilomäki, N., & Tolonen, M. (2015). A quantitative study of history in the English short-title catalogue (ESTC), 1470-1800. Liber Quarterly, 25(2), 87-116. https://doi.org/10.18352/lq.10112.
Lasthiotakis, H., Kretz, A., & Sá, C. (2015). Open science strategies in research policies: A comparative exploration of Canada, the US and the UK. Policy Futures in Education, 13(8), 968-989. https://doi.org/10.1177/1478210315579983
Lee, S.H., Workman, J., & Jung, K. (2016). Perception of time, creative attitudes, and adoption of Innovations: A cross-cultural study from Chinese and US College Students. Sustainability, 8(11), 1193. https://doi.org/10.3390/su8111193
Lenart-Gansiniec, R. (2016). Relational capital and open innovation - In search of interdepencies. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 64(6), 2007-2013. https://doi.org/10.11118/actaun201664062007
Lhoste, E., & Barbier, M. (2016). FabLabs. L’institutionnalisation de Tiers-Lieux du ‘soft hacking’. Revue d’Anthropologie des Connaissances, 10(1), 43-69. https://doi.org/10.3917/rac.030.0043
Lichtenthaler, U. (2011). Open innovation: Past research, current debates, and future directions. Academy of Management Perspectives, 25(1), 75-93. https://doi.org/10.5465/amp.2011.59198451
McCormick, M.M., Liu, X., Ibanez, L., & Jomier, J. (2014). ITK: Enabling reproducible research and open science. Frontiers in Neuroinformatics, 8, 13. https://doi.org/10.3389/fninf.2014.00013
Mulder, F. (2013). The LOGIC of national policies and strategies for open educational resources. International Review of Research in Open and Distance Learning, 14(2), 96-105. https://doi.org/10.19173/irrodl.v14i2.1536
Naqshbandi, M.M., Singh, S.K., & Ma, P. (2016). The link between organisational citizenship behaviours and open innovation: A case of Malaysian high-tech sector. IIMB Management Review, 28(4), 200-211. https://doi.org/10.1016/j.iimb.2016.08.008
National Knowledge Commission. (2007). Report to the Nation 2007. New Delhi: Government of India. (https://goo.gl/WbkkAE).
OECD (Ed.) (2012). Connected minds: Technology and today’s learners. Paris: OECD. https://doi.org/10.1787/9789264111011-en
Ojasalo, J., & Tähtinen, L. (2016). Integrating open innovation platforms in public sector decision making: Empirical results from smart city research. Technology Innovation Management Review, 6(12). (https://goo.gl/ottFqt).
Okret-Manville, C. (2016). Academic social networks and open access: French researchers at the crossroads. Liber Quarterly, 25(3), 118-135. http://doi.org/10.18352/lq.10131
Olalla, M. F., Sandulli, F.D., Menéndez, J.F., & Duarte, A.R. (2014). ¿Cómo afectan las características de la industria a la relación entre la capacidad de I+D y la adopción de innovación abierta de entrada? Economía Industrial, 391, 23-32. (https://goo.gl/73V968).
Oumlil, R., & Juiz, C. (2016). An Up-to-date Survey in barriers to open innovation. Journal of Technology Management & Innovation, 11(3), 137-152. https://doi.org/10.4067/S0718-27242016000300016
Pernet, C., & Poline, J.B. (2015). Improving functional magnetic resonance imaging reproducibility. GigaScience, 4(1), 1-8. https://doi.org/10.1186/s13742-015-0055-8
Poehlman, W.L., Rynge, M., Branton, C., Balamurugan, D., & Feltus, F.A. (2016). OSG-GEM: Gene expression matrix construction using the open science Grid. Bioinformatics and Biology Insights, 10, 133-141. https://doi.org/10.4137/BBI.S38193
Ramírez-Montoya, M.S. (2015). Acceso abierto y su repercusión en la sociedad del conocimiento: Reflexiones de casos prácticos en Latinoamérica. Education in the Knowledge Society, 16(1), 103-118. https://doi.org/10.14201/eks2015161103118.
Randhawa, K., Wilden, R., & Hohberger, J. (2016). A bibliometric review of open innovation: Setting a research agenda. Journal of Product Innovation Management, 33(6), 750-772. https://doi.org/10.1111/jpim.12312
Rodríguez-Ferradas, M.I., & Alfaro-Tanco, J.A. (2016). Open innovation in automotive SMEs suppliers: An opportunity for new product development. Universia Business Review, 50, 142. https://doi.org/10.3232/UBR.2016.V13.N2.05
Schmidt, B., Orth, A., Franck, G., Kuchma, I., Knoth, P., & Carvalho, J. (2016). Stepping up open science training for European research. Publications, 4(2), 16. https://doi.org/10.3390/publications4020016
Schuurman, D., & Tõnurist, P. (2017). Innovation in the public sector: Exploring the characteristics and potential of living labs and innovation labs. Technology Innovation Management Review, 7(1), 7-14. (https://goo.gl/pqVcQy).
Schuurman, D., De-Marez, L., & Ballon, P. (2016). The impact of living lab methodology on open innovation contributions and outcomes. Technology Innovation Management Review, 6(1), 7-16. (https://goo.gl/DmwJRP).
Seguí-Mas, E., Signes-Pérez, E., Sarrión-Viñes, F., & Vidal, J.A. (2016). Bibliometric analysis of the international literature on open innovation and absorptive capacity. Intangible Capital, 12(1), 51-72. https://doi.org/10.3926/ic.685
Shim, S.O., & Park, K. (2016). Technology for production scheduling of jobs for open innovation and sustainability with fixed processing property on parallel machines. Sustainability, 8(9), 904. https://doi.org/10.3390/su8090904
Sloep, P., & Berlanga, A. (2011). Learning networks, networked learning. [Redes de aprendizaje, aprendizaje en Red]. Comunicar, 37(19), 55-63. https://doi.org/10.3916/C37-2011-02-05
Tandon, R., Singh, W., Clover, D., & Hall, B. (2017). Knowledge democracy and excellence in engagement. IDS Bulletin, 47(6), 19-35. https://doi.org/10.19088/1968-2016.197
Tripathi, S.S. (2016). Open innovation in Indian organizations: Types of collaboration. Technology Innovation Management Review, 6(5), 15-23. (https://goo.gl/yqXrbb).
Tukiainen, T., Leminen, S., & Westerlund, M. (2015). Cities as collaborative innovation platforms. Technology Innovation Management Review, 5(10), 16-23. (https:// goo.gl/UrrtGB).
UNESCO (Ed.) (2004). Ética de la Ciencia y la Tecnología. Contacto, XXIX(3-4). (https://goo.gl/FGvb8S).
Užiene, L. (2015). Open innovation, knowledge flows and intellectual capital. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 213, 1057-1062. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.11.525
Wallin, M.W., & Von-Krogh, G. (2010). Organizing for open innovation. Organizational Dynamics, 39(2), 145-154. https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2010.01.010
Yang, M., & Wang, J. (2016). Overflow mechanism and demonstration of knowledge flow on enterprise endogenous innovation by the three-dimensional space: Based on the open innovation perspective. International Journal of Security and Its Applications, 10(3), 321-332. https://doi.org/10.14257/ijsia.2016.10.3.28
Yoon, B., Shin, J., & Lee, S. (2016). Open innovation projects in SMEs as an engine for sustainable growth. Sustainability, 8(2), 146. https://doi.org/10.3390/su8020146
Yun, J.J., Jeong, E., & Park, J. (2016). Network analysis of open innovation. Sustainability, 8(8), 729. https://doi.org/10.3390/su8080729
Zander, F., & Kralisch, S. (2016). River basin information system: Open environmental data management for research and decision making. ISPRS International Journal of Geo-Information, 5(7). https://doi.org/10.3390/ijgi5070123
Click to see the English version (EN)
La ciencia abierta, como bien común, abre posibilidades para el desarrollo de las naciones a través de innovaciones y construcciones colaborativas que ayudan a democratizar el conocimiento. Los avances en la materia aún son incipientes y el triángulo ciencia abierta, cocreación del conocimiento e innovación abierta se presenta como una oportunidad de generar un aporte original, desde la investigación, para la teoría y las prácticas educativas abiertas. En el estudio se analizaron los artículos que abordan este triángulo, con el fin de identificar los contextos y retos que se presentan en la innovación y en la cocreación de conocimiento para impulsar la ciencia abierta. El método fue una revisión sistemática de literatura (SLR) de 168 artículos publicados en acceso abierto, de enero 2014 a mayo 2017, en las bases de datos Web of Science y Scopus. La validación se dio con los criterios de la Universidad de York: inclusión y exclusión, pertinencia, evaluación de calidad / validez de los estudios y descripción de datos. Los hallazgos reflejan que los contextos de mayor publicación sobre el tema son los de Estados Unidos y Brasil, en los sectores empresariales y académicos (seguido de cerca por el sector social) y los retos se abren en las posibilidades de innovación, apertura e investigación. Se concluye que el contexto y las prácticas de colaboración son elementos sustanciales para la innovación y la ciencia abierta.
La democratización del conocimiento, como bien común, ha tenido un motor dinamizador a través de la ciencia abierta. Álvarez y Sintas (2012) enuncian que el paradigma de la ciencia abierta se refuerza con la apuesta por la e-Ciencia que supone el uso colaborativo de recursos distribuidos geográficamente interconectados mediante Internet. Otras áreas de la ciencia abierta y colaborativa se encuentran en lo que se ha denominado «la ciencia de las masas» (crowd science), «la ciencia ciudadana», o «la ciencia conectada a una red». Franzoni y Sauermann (2014) mencionan dos características importantes: la participación en un proyecto está abierta a una amplia base de contribuyentes potenciales y los insumos intermedios, tales como datos o algoritmos de resolución de problemas, se hacen abiertamente disponibles. Un punto importante en la ciencia abierta lo constituyen, sin duda, los procesos éticos, para mantener altos estándares de integridad y conciencia, donde el compartir y comunicar el conocimiento, requiere ser trabajado desde el currículo de la formación de científicos que integren ética en las ciencias, formación en la historia y la filosofía de la ciencia y su impacto cultural (Unesco, 2004). En este cuidado ético, la participación y la colaboración, las políticas públicas son de gran ayuda para respaldar esta formación y las prácticas para hacer accesible el conocimiento para todos.
El apoyo a la ciencia abierta es diferenciado según los contextos y las políticas de los consejos de investigación y desarrollo. García-Aristegui y Rendueles (2014) mencionan que la crítica del poder monopolista se puede plantear desde al menos dos perspectivas políticas muy diferentes (liberal o institucionalista), con consecuencias divergentes en la concepción de la organización, la financiación y los programas de investigación científicos. Lasthiotakis, Kretz y Sá (2015) identifican los enfoques utilizados en Canadá, EEUU y Reino Unido para avanzar la ciencia abierta, como un paso hacia la comprensión de cómo la política en este ámbito está evolucionando. En el mismo sentido, la promoción del acceso abierto ha sido paulatino en la India, pero aún se carece de soporte de instancias nacionales para dar un mayor empuje y sostenibilidad (National Knowledge Commission, 2007). De igual forma, Mulder (2013) hace alusión a que en muchos otros países (por ejemplo, Brasil, China, Indonesia, Japón, Corea, Polonia, Sudáfrica, Turquía, Reino Unido, Vietnam) se han introducido medidas específicas o subvenciones. Contrasta el ámbito latinoamericano, donde las políticas de apoyo a la ciencia abierta son muy recientes en algunos países (Argentina, Perú, México) y aún hace falta una extensión en los países de la región (Betancourt, Celaya, & Ramírez-Montoya, 2014; Ramírez-Montoya, 2015). El impulso a la ciencia abierta trae consigo prácticas de innovación que pueden detonar en el desarrollo de los países, especialmente si se destierran los mitos que por diversos motivos se vienen asociando al movimiento del conocimiento en abierto.
Hablar de innovación abierta implica relacionarlo con las capacidades de apertura y vinculación. Dahlander y Gann (2010) trabajaron sistemáticamente el término de «open innovation» con el objetivo de clarificar la definición de «apertura» como se usa en la literatura de «innovación abierta» y la investigación indicó que la innovación abierta en los procesos educativos implicaría visualizar además factores internos de apertura (procesos y estrategias de las instituciones) y externos (vinculación con el exterior). Otros autores (García-Peñalvo, García-de-Figuerola, & Merlo-Vega, 2010; Lichtenthaler, 2011; Olalla, Sandulli, Menéndez, & Duarte, 2014; Rodríguez-Ferradas & Alfaro-Tanco, 2016) coinciden, a través de sus estudios, en que los modelos de innovación abierta no solo dependen de factores internos de la empresa como su capacidad de I+D o el stock tecnológico disponible, sino que también intervienen factores intrínsecos a la industria en la que opera la compañía. Desde esta perspectiva, una vez más, los elementos del contexto (interno o externo) se relacionan con el tipo de conocimiento para administrar los procesos de construcción e innovación abierta en las organizaciones y en la misma ciencia.
La interrelación entre ciencia abierta, innovación y co-creación presenta vacíos importantes en la investigación. Randhawa, Wilden y Hohberger (2016) realizaron una revisión sistemática y encontraron ausencias de conocimiento en la investigación existente, entre los que se encuentran que los investigadores no se basan suficientemente en perspectivas teóricas externas al campo para examinar múltiples facetas de la innovación abierta. Asimismo, los estudios centrados en la empresa de innovación abierta se enfocan en el papel del conocimiento, sin profundizar en la tecnología y la I+D, desde la perspectiva de la empresa innovadora. Otro reto lo presenta Huizingh (2011) al concluir que la dependencia del contexto de la innovación abierta es uno de los temas menos comprendidos; se requiere de más investigación sobre las características del entorno externo e interno que afectan su desempeño. En consonancia, Wallin y Von-Krogh (2010) enuncian que el desafío es encontrar el lugar del conocimiento y luego tratar de integrar diversos dominios del conocimiento en la innovación abierta. Užiene (2015) alerta que los límites se vuelven difusos en la co-creación de algo nuevo y, en este sentido, los recursos intangibles, como el capital intelectual, se convierten en un factor de influencia para la innovación abierta. Sloep y Berlanga (2011) mencionan a través de un estudio que las redes formales e informales, que la co-construcción requiere vínculos de confianza, creación de perfiles en las redes de aprendizaje y crear instancias de apoyo entre los participantes. En este mismo sentido y en relación con el aprendizaje informal, García-Peñalvo y otros (2013) definen una metodología para la co-creación de un e-portfolio de actividades de aprendizaje informal que sirva de punto de toma de decisiones para una persona y la empresa para la que trabaja.
Desde estas ausencias de conocimiento se presenta este artículo, que tiene por objetivo analizar los estudios recientes (2014-17) que se han dado en la articulación de ciencia abierta, co-creación del conocimiento e innovación abierta, para conocer qué investigaciones se han realizado en este triángulo, cuáles son los contextos en los que se han estado desarrollando estas prácticas y cuáles son los retos que se han detectado para abonar en ciencia abierta, con el fin de aportar conocimiento que permita seguir construyendo marcos teóricos y aporten orientaciones a las prácticas de acceso abierto al conocimiento.
Para llevar a cabo el estudio se utilizó una revisión sistemática de literatura (SLR) como estrategia para identificar los estudios más relevantes acerca de los retos que tiene la innovación abierta y la co-creación del conocimiento en abierto, dentro del campo la ciencia abierta. Las SLR se emplean para identificar, evaluar e interpretar los datos disponibles dentro de un periodo de tiempo de un determinado campo de investigación. El proceso de esta revisión está sustentado, en términos generales, en las directrices establecidas por Brereton, Kitchenham, Budgen, Turner y Khalii (2007), enfocadas en la realización de SLR en ingeniería de software y, en términos particulares, en los aportes de Higgins y Green (2006), Kitchenham (2004), Centre for Reviews and Dissemination de York University (2009). Las tres fases de la revisión se muestran en la Figura 1.
A continuación, se describen los pasos que se llevaron a cabo para cada fase y los resultados que fueron emanando.
a) Fase 1: Planificación de la revisión. La etapa de la planificación consistió en realizar la estrategia para orientar las búsquedas en bases de datos, lo cual implicó partir de preguntas que emanaron de las ausencias de conocimiento detectadas, palabras clave, elección de bases de datos especializadas y criterios de delimitación de las búsquedas. En la exploración inicial se realizaron búsquedas sistemáticas y resúmenes formales de la literatura para identificar y clasificar los resultados de los estudios sobre un tema en particular (Kitchenham, 2004). El objetivo de este estudio se centró en contestar las preguntas de investigación siguientes:
• RQ1 ¿Cuántos estudios hay en las bases de datos Scopus y Web of Science (WoS) acerca de innovación abierta, co-creación del conocimiento abierto y ciencia abierta, desde enero del 2014 a mayo de 2017, en revistas de acceso abierto?
• RQ2 ¿Qué contextos (académico, empresarial, social, cultural) han sido objeto de estudio en ciencia abierta?
• RQ3 ¿Cuáles son los retos para la innovación abierta y la co-creación de conocimiento para impulsar la ciencia abierta?
El protocolo para la revisión y las pautas de cómo seleccionar y evaluar los estudios pertinentes se desarrolló de la forma siguiente:
• Recursos de búsqueda: Base de datos Scopus (BD-S) y base de datos WoS (BD-W).
• Categorías y palabras clave: Innovación abierta (open innovation), co-creación del conocimiento (co-creation of knowledge) y ciencia abierta (open science).
• Criterios de inclusión y exclusión: período de tiempo: de enero 2014 a mayo 2017; tipo de documento: artículos; tipo de revista: open access; campo delimitado de estudio: ciencia abierta; idioma: inglés.
b) Fase 2: Conducción. La fase de conducción se dio para dar respuesta a la RQ1 ¿Cuántos estudios hay en las bases de datos Scopus y WoS acerca de innovación abierta, co-creación del conocimiento abierto y ciencia abierta, desde enero 2014 a mayo 2017, en revistas de acceso abierto? El proceso se dio a través de la evaluación y extracción de los datos de los artículos, siguiendo las recomendaciones de Higgins y Green (2006) de realizarla por al menos dos personas, de forma independiente, siguiendo un protocolo de objetivos de la revisión y piloteados para cada nueva revisión. La primera búsqueda integró las palabras clave en las dos bases de datos (BD-S y BD-W); en la segunda se seleccionaron únicamente los que estaban en revistas de acceso abierto, en relación con los criterios de inclusión u exclusión y se eliminaron los duplicados y, en la tercera vuelta se eliminaron temas de salud y medicina que no tenían relación con ciencia abierta (Tabla 1).
Los 168 artículos delimitados se encuentran accesibles en la base de datos (https://goo.gl/eS7tH6).
Se realizó una extracción de datos a partir de los 168 estudios que cubrían los criterios delimitados, y se clasificaron para dar respuesta a las preguntas de investigación que se presentan en las Tablas 1 y 2.
De los 168 artículos, los países que cuentan con mayores publicaciones son: Estados Unidos (18), Brasil (15), Alemania (13), España (13), Finlandia (11) y Reino Unido (10). En la Figura 2 se representa la distribución geográfica, donde el tamaño de los círculos expone gráficamente la cantidad de publicaciones que se han generado.
c) Fase 3: Informe de los resultados. Finalmente, para generar el reporte de RQ2 ¿Qué contextos (académico, empresarial, social, cultural) han sido objeto de estudio en ciencia abierta? y RQ3 ¿Cuáles son los retos (dificultades, problemas, áreas de oportunidad) para la innovación abierta y la co-creación de conocimiento para impulsar la ciencia abierta?, se realizó un proceso de validación donde se usaron los criterios de la Universidad de York, Centre for Reviews and Dissemination (2009): Criterios de inclusión y exclusión de la revisión, cobertura de los estudios pertinentes, evaluación de la calidad / validez de los estudios incluidos y descripción de los datos / estudios básicos.
En la pregunta RQ2 ¿Qué contextos (académico, empresarial, social, cultural) han sido objeto de estudio en ciencia abierta? se realizó un análisis de contenido para identificar el sector de la publicación y se diagramó en Tableau, por cantidad el número de artículo, que, a su vez, fueron organizados por año. En la Figura 3 se identifica por color la incidencia de las publicaciones para enunciar datos de los sectores abordados en los artículos: académico, empresarial, social, cultural.
Los estudios analizados dan cuenta de que las experiencias de ciencia abierta se han dado en mayor medida en el sector empresarial (Bauer, Berleant, Cornell, & Belford, 2015; Hackseq Organizing Committee, 2017; Katsikis, Lang, & Debreczeny, 2016; Krause & Schutte, 2016; Oumlil & Juiz, 2016; Arabito & Pitrelli, 2015; Poehlman, Rynge, Branton, Balamurugan, & Feltus, 2016; Pernet & Poline, 2015; Rodríguez-Ferradas & Alfaro-Tanco, 2016; Sarrión-Viñes & Vidal, 2016; Seguí-Mas, Signes-Pérez, Shim, & Park, 2016; Yang & Wang, 2016; Yoon, Shin & Lee, 2016; Zander & Kralisch, 2016).
En segundo lugar, destacan los artículos relacionados con el sector académico (Bond-Lamberty, Smith & Bailey, 2016; Bubela, Guebert, & Mishra, 2015; Carey, Davis, Ferreras, & Porter, 2015; Lahti, Ilomäki, & Tolonen, 2015; Lee, Workman, & Jung, 2016; Lenart-Gansiniec, 2016; Schmidt, Orth, Franck, Kuchma, Knoth & Carvalho, 2016; Labastida-i-Juan, 2015; Tandon, Singh, Clover, & Hall, 2017; Yun, Jeong, & Park, 2016).
En tercer grado de incidencia se encuentran los artículos del sector social (por ejemplo, Ayris, 2017; Castillo-Molina, 2016; Chalk, 2016; Das & al., 2016; Schuurman, De-Marez, & Ballon, 2016; Joly, Dalpé, So, & Birko, 2015; Higham, Batty, Bettencourt, Greetham, & Grindrod, 2017; Hormia-Poutanen & Forsström, 2016; Jørgensen & al., 2015; McCormick, Liu, Ibanez, & Jomier, 2014; Ojasalo, & Tähtinen, 2016; Okret-Manville, 2016; Lhoste, & Barbier, 2016; Tukiainen, Leminen, & Westerlund, 2015; Naqshbandi, Singh, & Ma, 2016).
En la pregunta RQ3 ¿Cuáles son los retos (dificultades, problemas, áreas de oportunidad) para la innovación abierta y la co-creación de conocimiento para impulsar la ciencia abierta?, se realizó un análisis de contenido y se delimitaron palabras clave de los retos enunciados por los autores en sus descripciones textuales. Estos datos fueron cruzados con los contextos identificados y se diagramó en Tableau (Figura 4). Los hallazgos dan cuenta de una mayor incidencia en tres grandes áreas: innovación, apertura e investigación, en los contextos más frecuentes (empresarial, académico y cultural).
Si atendemos al reto de la innovación abierta en el sector social, Hughes (2017) enuncia la necesidad de crear nuevos modelos de pronóstico que incorporen una combinación de análisis de secuenciación tecnológica y grandes herramientas de datos dentro de las organizaciones, el gobierno y la industria, al tiempo que se aproveche a expertos de todo el espectro de la innovación abierta. En el sector empresarial, Tripathi (2016) postula por fomentar la colaboración para trabajar en innovación abierta en las empresas y promover la intensidad de la I+D y la capacidad de asumir riesgos, así como la naturaleza del negocio y la industria.
Otro reto de gran incidencia es lo «abierto», como la capacidad de confluir en instancias de apertura que permita la diseminación en diversos sectores, por ejemplo, en el sector empresarial, Buttliere (2014) enuncia que la mejor manera de realinear los motivos individuales y grupales probablemente sería crear una plataforma centralizada, fácil de usar, con un perfil, una revisión de historias científicas específicas basadas en la interacción previa del sistema, una sofisticada sección (pública) de discusión e impacto de métricas que utilicen los datos asociados. También en el sector académico, Carey, Davis, Ferreras y Porter (2015) postulan por pedagogías con apoyo de recursos educativos abiertos para permitir un mayor compromiso docente en la integración y movilización de diversas fuentes de conocimiento en la enseñanza.
En el ámbito de la investigación, por ejemplo, en el sector social, Aleksic y otros (2015) mencionan que debe fomentarse en la comunidad que se mantenga constante (y conscientemente) en los principios de ciencia abierta, para que se ayude a mejorar los documentos publicados, aumentar la confianza en la reproducibilidad de la obra y, en última instancia, proporcionar beneficios estratégicos a los autores y sus instituciones. De igual forma, en el sector empresarial, Mccormick, Liu, Jomier, Marion e Ibanez (2014) enuncian como reto el apoyar a las comunidades de investigación con la infraestructura de verificación de reproducibilidad más moderna.
La ciencia abierta abre un espectro de posibilidades de producción de recursos y uso en ámbitos sociales y culturales para la creación colectiva y, con ello, la posibilidad de trabajar con saberes compartidos. En los años recientes, las tecnologías e Internet han posibilitado prácticas abiertas y a su vez, la comunidad académica ha venido aportando evidencias sobre los hallazgos que han emanado. Sin embargo, los aportes empíricos aún tienen áreas de oportunidad para explorar (principalmente en los contextos sociales y culturales), desde esa perspectiva, este artículo se enfocó en el tratamiento, a través de la revisión de literatura reciente (2014-17), del triángulo entre ciencia compartida, co-construcción e innovación abierta, como punto original de encuentro de oportunidades para apoyar marcos teóricos y prácticas abiertas.
El contexto (considerado como el espacio donde se construye) puede marcar una diferencia sustancial en las posibilidades de innovación y ciencia abierta. Los datos analizados permitieron encontrar en el lapso de tiempo explorado en las dos bases de datos (Scopus y WoS), 168 artículos en acceso abierto. Los datos contextuales ubican la mayor cantidad de publicaciones en los países de Estados Unidos, Brasil y Alemania (Figura 2). Asimismo, los contextos de publicación (Figura 3) se dan mayormente en los sectores empresariales y académicos (seguidos muy de cerca por el sector social). Huizingh (2011) y Wallin y Von-Krogh (2010) coinciden en señalar la importancia de ubicar el contexto para tratar de integrar el conocimiento de cómo se está configurando la ciencia e innovación abierta. A partir de estos datos, se pueden encontrar puntos para marcos teóricos que contextualicen el saber científico abierto, desde las miradas contextuales y disciplinares donde se están desarrollando estas prácticas abiertas, hasta las posibilidades de construcción conjunta. Aspectos como las finalidades, los sentidos y las aportaciones, cobran sentido al analizarlas a la luz de las publicaciones que se están aportando y, resulta interesante detectar que el sector cultural representa un área de oportunidad para la temática de ciencia abierta.
La ciencia abierta trae consigo la posibilidad de la co-construcción compartida y de generación de innovación abierta, tanto para aportar en ámbitos públicos, como en contextos privados. Si bien los aportes se han venido dando en las últimas décadas, aún hay mucho por hacer en las prácticas de acceso abierto. Los autores de los artículos analizados manifiestan los retos que ubican para seguir creciendo en la temática de ciencia abierta y en la Figura 4 se resaltan las áreas de oportunidad que hace falta seguir trabajando: innovación, apertura e investigación. Sloep y Berlanga (2011), y Užiene (2015) alertan sobre la dificultad de delimitar la co-creación de algo nuevo y enfatizan en el potencial generar vínculos de confianza para llegar a prácticas de innovación abierta y colaboración que aporten a la ciencia abierta. La construcción colaborativa se vuelve, desde este sentido, sustancial para seguir contribuyendo en el ámbito de ciencia abierta.
La intersección del triángulo entre ciencia compartida, co-construcción e innovación abierta abre una interesante oportunidad de análisis para vincularlo con las consideraciones éticas. En especial, las implicaciones para la ciencia, de manera concreta en los contextos de educación, humanidades, comunicación, estudios de alfabetización mediática, datos cualitativos, ciencia ciudadana, entre otros temas que fueron abordados en este artículo. Esta intersección requiere una mirada especial para abonar a la investigación científica, aportar posibilidades para el desarrollo y usar tecnologías con acceso abierto. La Unesco (2004) promueve la tención a procesos de formación en competencias éticas para trabajar con estándares de integridad, conciencia y colaboración. Si bien la realidad nos hace ver que los avances de la ciencia pueden jugar un papel destructivo, también puede tener otra cara hacia la asertividad para atender necesidades y problemáticas que generen mejores condiciones de vida, en un planeta que requiere de la energía positiva de todos.
Adicionalmente a las implicaciones éticas, los datos encontrados en el estudio vinculan otras consecuencias para la ciencia, en el sentido de que se evidencian nuevas formas de construcción del conocimiento, nuevos actores, nuevas interrelaciones de disciplinas, nuevas posibilidades para abrir el conocimiento generado y nuevas herramientas para transferir ese conocimiento. Estas implicaciones se pueden convertir en motores para la innovación, la resolución de problemas y el planteamiento creativo de posibilidades para la sociedad civil. Sin embargo, aún hay mucho camino por recorrer desde las políticas públicas, los sistemas de financiamiento, los sistemas cerrados vinculados a modelos de negocios ajenos al bien común, hasta la promoción de cambios para promover cultura de colaboración que impulse el conocimiento abierto para la sociedad. Ciencia abierta representa así una asignatura interesante para los procesos formativos de cualquier área y contexto.
Este artículo presenta datos originales que pueden apoyar futuros estudios de ciencia abierta, co-construcción e innovación educativa. La base de datos de los artículos puede ser un soporte para estudios que analicen otros elementos teórico/prácticos (tipos de prácticas, metodologías, herramientas, entre otros aspectos). El estudio de la revisión de literatura se limitó a los artículos de acceso abierto, pretendiendo ser congruentes con posibilidades de apertura al conocimiento. Sin embargo, al delimitarlo, se quedó una gran cantidad de artículos sin analizar (Tabla 1), circunstancia que puede ser una limitación en la generalización de los datos que emanaron y, a su vez, una posibilidad para continuar contribuyendo en la temática de ciencia y saberes compartidos. Queda con este escrito una invitación para seguir buscando alternativas de construcción conjunta que apoyen la democratización del conocimiento a través de prácticas abiertas.
Apoyos
Este trabajo está parcialmente financiado por CONACYT-SENER (México) a través del proyecto «Laboratorio BiNacional para la Gestión Inteligente de la Sustentabilidad Energética y Formación Tecnológica» (Ref. 266632), por el proyecto CONACYT-I0028-2016-04 (México) «Aumento de la visibilidad de RITEC mejorando la experiencia de usuario y su interoperabilidad con el Repositorio Nacional» (Ref. 280318) y por el Ministerio de Economía y Competitividad (España), a través del proyecto «DEFINES» (Ref. TIN2016-80172-R).
Aleksic, J., Alexa, A., Attwood, T.K., Hong, N.C., Dahlö, M., Davey, R., ... Lahti, L. (2015). An open science peer review oath. F1000Research, 2015, 3, 271. https://doi.org/10.12688/f1000research.5686.2
Álvarez, E.G., & Sintas, J.L. (2012). Ciencia abierta, e-ciencia y nuevas tecnologías: Desafíos y antiguos problemas en la investigación cualitativa en las ciencias sociales. Intangible Capital, 8(3), 497-519. https://doi.org/10.3926/ic.384
Arabito, S., & Pitrelli, N. (2015). Open Science training and education: challenges and difficulties on the researchers’ side and in public engagement. Journal of Science Communication, 14(04), C01_en. (https://goo.gl/MYUB8V).
Ayris, P. (2017). Brexit - and its potential impact for open access in the UK. Insights, 30(1), 4-10. https://doi.org/10.1629/uksg.336
Bauer, M.A., Berleant, D., Cornell, A.P., & Belford, R.E. (2015). WikiHyperGlossary (WHG): An information literacy technology for chemistry documents. Journal of Cheminformatics, 7(1), 22. https://doi.org/10.1186/s13321-015-0073-7
Betancourt, M.C., Celaya, R., & Ramírez-Montoya, M.S. (2014). Open educational practices and technology appropriation: The case of the regional open Latin American community for social and educational research. RUSC, 11(1), 4-17. https://doi.org/10.7238/rusc.v11i1.1794
Bond-Lamberty, B., Smith, A.P., & Bailey, V. (2016). Running an open experiment: Transparency and reproducibility in soil and ecosystem science. Environmental Research Letters, 11(8), 084004. https://doi.org/10.1088/1748-9326/11/8/084004
Brereton, P., Kitchenham, B.A., Budgen, D., Turner, M., & Khalil, M. (2007). Lessons from applying the systematic literature review process within the software engineering domain. Journal of Systems and Software, 80(4), 571-583. https://doi.org/10.1016/j.jss.2006.07.009
Bubela, T., Guebert, J., & Mishra, A. (2015). Use and misuse of material transfer agreements: Lessons in proportionality from research, repositories, and litigation. PLoS Biol, 13(2), e1002060. https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1002060
Buttliere, B.T. (2014). Using science and psychology to improve the dissemination and evaluation of scientific work. Frontiers in Computational Neuroscience, 8, 82. https://doi.org/10.3389/fncom.2014.00082
Carey, T., Davis, A., Ferreras, S., & Porter, D. (2015). Using open educational practices to support institutional strategic excellence in teaching, learning & scholarship. Open Praxis, 7(2), 161-171. https://doi.org/10.5944/openpraxis.7.2.201
Castillo-Molina, Y.Y. (2016). Propuesta de un modelo para gestionar la innovación abierta en los Núcleos de Innovación del Cauca-Colombia. Revista Gestión de las Personas y Tecnología, 9(25), 72-85. (https://goo.gl/S9WdCL).
Centre for Reviews and Dissemination (Ed.) (2009). Systematic Reviews. CRD’s guidance for undertaking reviews in health care. York, UK: CRD, University of York. (https://goo.gl/731Ehh).
Chalk, S.J. (2016). The open spectral database: An open platform for sharing and searching spectral data. Journal of Cheminformatics, 8(1), 55. https://doi.org/10.1186/s13321-016-0170-2
Dahlander, L., & Gann, D.M. (2010). How open is innovation? Research Policy, 39(6), 699-709. https://doi.org/10.1016/j.respol.2010.01.013
Das, S., Glatard, T., Rogers, C., Saigle, J., Paiva, S., MacIntyre, L., ... MacFarlane, D. (2016). Cyberinfrastructure for open science at the Montreal Neurological Institute. Frontiers in Neuroinformatics, 10, 53. https://doi.org/10.3389/fninf.2016.00053
Franzoni, C., & Sauermann, H. (2014). Crowd science: The organization of scientific research in open collaborative projects. Research Policy, 43(1), 1-20. https://doi.org/10.1016/j.respol.2013.07.005
García-Aristegui, D., & Rendueles, C. (2014). Abierto, libre… y público. Los desafíos políticos de la ciencia abierta. Argumentos de Razón Técnica, 17, 45-64. (https://goo.gl/Xoh3a1).
García-Peñalvo, F.J., Conde, M.A., Johnson, M., & Alier, M. (2013). Knowledge co-creation process based on informal learning competences tagging and recognition. International Journal of Human Capital and Information Technology Professionals, 4(4), 18-30. https://doi.org/10.4018/ijhcitp.2013100102
García-Peñalvo, F.J., García-de-Figuerola, C., & Merlo-Vega, J.A. (2010). Open knowledge: Challenges and facts. Online Information Review, 34(4), 520-539. https://doi.org/10.1108/14684521011072963
Hackseq Organizing Committee (2017). Hackseq: Catalyzing collaboration between biological and computational scientists via hackathon. F1000Research, 6, 10. https://doi.org/12688/f1000research.10964.1
Higgins, J.P., & Green, S. (Eds.) (2006). Cochrane handbook for systematic reviews of interventions 4.2.6. The Cochrane collaboration. (https://goo.gl/6uU6tM).
Higham, D.J., Batty, M., Bettencourt, L.M., Greetham, D.V., & Grindrod, P. (2017). An overview of city analytics. Royal Society Open Science. https://doi.org/10.1098/rsos.161063
Hormia-Poutanen, K., & Forsström, P. (2016). Collaboration at international, national and institutional level – Vital in fostering open science. Liber Quarterly, 26(1), 3-12. https://doi.org/10.18352/lq.10157
Hughes, S.F. (2017). A new model for identifying emerging technologies. Journal of Intelligence Studies in Business, 7(1), 79-86. (https://goo.gl/yKd3fA).
Huizingh, E.K. (2011). Open innovation: State of the art and future perspectives. Technovation, 31(1), 2-9. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2010.10.002
Joly, Y., Dalpé, G., So, D., & Birko, S. (2015). Fair shares and sharing fairly: A survey of public views on open science, informed consent and participatory research in biobanking. PloS One, 10(7), e0129893. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0129893
Jørgensen, P.S., Barraquand, F., Bonhomme, V., Curran, T.J., Cieraad, E., Ezard, T.G., … Zimmerman, N. (2015). Connecting people and ideas from around the world: Global innovation platforms for next-generation ecology and beyond. Ecosphere, 6(4). https://doi.org/10.1890/ES14-00198.1
Katsikis, N., Lang, A., & Debreczeny, C. (2016). Evaluation of open innovation in B2B from a company culture perspective. Journal of Technology Management & Innovation, 11(3), 94-100. https://doi.org/10.4067/S0718-27242016000300011
Kitchenham, B.A. (2004). Procedures for performing systematic reviews. Keele University: Technical Report TR/SE-0401 and NICTA Technical Report 0400011T.1. (https://goo.gl/wQcMaS).
Krause, W., & Schutte, C.S. (2016). Developing design propositions for an open innovation approach for SMEs. South African Journal of Industrial Engineering, 27(3), 37-49. https://doi.org/10.7166/27-3-1625
Labastida-i-Juan, I. (2015). The time has come for managing and sharing research data in universities. Journal of Science Communication, 14(4). (https://goo.gl/y1qndm).
Lahti, L., Ilomäki, N., & Tolonen, M. (2015). A quantitative study of history in the English short-title catalogue (ESTC), 1470-1800. Liber Quarterly, 25(2), 87-116. https://doi.org/10.18352/lq.10112.
Lasthiotakis, H., Kretz, A., & Sá, C. (2015). Open science strategies in research policies: A comparative exploration of Canada, the US and the UK. Policy Futures in Education, 13(8), 968-989. https://doi.org/10.1177/1478210315579983
Lee, S.H., Workman, J., & Jung, K. (2016). Perception of time, creative attitudes, and adoption of Innovations: A cross-cultural study from Chinese and US College Students. Sustainability, 8(11), 1193. https://doi.org/10.3390/su8111193
Lenart-Gansiniec, R. (2016). Relational capital and open innovation - In search of interdepencies. Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis, 64(6), 2007-2013. https://doi.org/10.11118/actaun201664062007
Lhoste, E., & Barbier, M. (2016). FabLabs. L’institutionnalisation de Tiers-Lieux du ‘soft hacking’. Revue d’Anthropologie des Connaissances, 10(1), 43-69. https://doi.org/10.3917/rac.030.0043
Lichtenthaler, U. (2011). Open innovation: Past research, current debates, and future directions. Academy of Management Perspectives, 25(1), 75-93. https://doi.org/10.5465/amp.2011.59198451
McCormick, M.M., Liu, X., Ibanez, L., & Jomier, J. (2014). ITK: Enabling reproducible research and open science. Frontiers in Neuroinformatics, 8, 13. https://doi.org/10.3389/fninf.2014.00013
Mulder, F. (2013). The LOGIC of national policies and strategies for open educational resources. International Review of Research in Open and Distance Learning, 14(2), 96-105. https://doi.org/10.19173/irrodl.v14i2.1536
Naqshbandi, M.M., Singh, S.K., & Ma, P. (2016). The link between organisational citizenship behaviours and open innovation: A case of Malaysian high-tech sector. IIMB Management Review, 28(4), 200-211. https://doi.org/10.1016/j.iimb.2016.08.008
National Knowledge Commission. (2007). Report to the Nation 2007. New Delhi: Government of India. (https://goo.gl/WbkkAE).
OECD (Ed.) (2012). Connected minds: Technology and today’s learners. Paris: OECD. https://doi.org/10.1787/9789264111011-en
Ojasalo, J., & Tähtinen, L. (2016). Integrating open innovation platforms in public sector decision making: Empirical results from smart city research. Technology Innovation Management Review, 6(12). (https://goo.gl/ottFqt).
Okret-Manville, C. (2016). Academic social networks and open access: French researchers at the crossroads. Liber Quarterly, 25(3), 118-135. http://doi.org/10.18352/lq.10131
Olalla, M. F., Sandulli, F.D., Menéndez, J.F., & Duarte, A.R. (2014). ¿Cómo afectan las características de la industria a la relación entre la capacidad de I+D y la adopción de innovación abierta de entrada? Economía Industrial, 391, 23-32. (https://goo.gl/73V968).
Oumlil, R., & Juiz, C. (2016). An Up-to-date Survey in barriers to open innovation. Journal of Technology Management & Innovation, 11(3), 137-152. https://doi.org/10.4067/S0718-27242016000300016
Pernet, C., & Poline, J.B. (2015). Improving functional magnetic resonance imaging reproducibility. GigaScience, 4(1), 1-8. https://doi.org/10.1186/s13742-015-0055-8
Poehlman, W.L., Rynge, M., Branton, C., Balamurugan, D., & Feltus, F.A. (2016). OSG-GEM: Gene expression matrix construction using the open science Grid. Bioinformatics and Biology Insights, 10, 133-141. https://doi.org/10.4137/BBI.S38193
Ramírez-Montoya, M.S. (2015). Acceso abierto y su repercusión en la sociedad del conocimiento: Reflexiones de casos prácticos en Latinoamérica. Education in the Knowledge Society, 16(1), 103-118. https://doi.org/10.14201/eks2015161103118.
Randhawa, K., Wilden, R., & Hohberger, J. (2016). A bibliometric review of open innovation: Setting a research agenda. Journal of Product Innovation Management, 33(6), 750-772. https://doi.org/10.1111/jpim.12312
Rodríguez-Ferradas, M.I., & Alfaro-Tanco, J.A. (2016). Open innovation in automotive SMEs suppliers: An opportunity for new product development. Universia Business Review, 50, 142. https://doi.org/10.3232/UBR.2016.V13.N2.05
Schmidt, B., Orth, A., Franck, G., Kuchma, I., Knoth, P., & Carvalho, J. (2016). Stepping up open science training for European research. Publications, 4(2), 16. https://doi.org/10.3390/publications4020016
Schuurman, D., & Tõnurist, P. (2017). Innovation in the public sector: Exploring the characteristics and potential of living labs and innovation labs. Technology Innovation Management Review, 7(1), 7-14. (https://goo.gl/pqVcQy).
Schuurman, D., De-Marez, L., & Ballon, P. (2016). The impact of living lab methodology on open innovation contributions and outcomes. Technology Innovation Management Review, 6(1), 7-16. (https://goo.gl/DmwJRP).
Seguí-Mas, E., Signes-Pérez, E., Sarrión-Viñes, F., & Vidal, J.A. (2016). Bibliometric analysis of the international literature on open innovation and absorptive capacity. Intangible Capital, 12(1), 51-72. https://doi.org/10.3926/ic.685
Shim, S.O., & Park, K. (2016). Technology for production scheduling of jobs for open innovation and sustainability with fixed processing property on parallel machines. Sustainability, 8(9), 904. https://doi.org/10.3390/su8090904
Sloep, P., & Berlanga, A. (2011). Learning networks, networked learning. [Redes de aprendizaje, aprendizaje en Red]. Comunicar, 37(19), 55-63. https://doi.org/10.3916/C37-2011-02-05
Tandon, R., Singh, W., Clover, D., & Hall, B. (2017). Knowledge democracy and excellence in engagement. IDS Bulletin, 47(6), 19-35. https://doi.org/10.19088/1968-2016.197
Tripathi, S.S. (2016). Open innovation in Indian organizations: Types of collaboration. Technology Innovation Management Review, 6(5), 15-23. (https://goo.gl/yqXrbb).
Tukiainen, T., Leminen, S., & Westerlund, M. (2015). Cities as collaborative innovation platforms. Technology Innovation Management Review, 5(10), 16-23. (https:// goo.gl/UrrtGB).
UNESCO (Ed.) (2004). Ética de la Ciencia y la Tecnología. Contacto, XXIX(3-4). (https://goo.gl/FGvb8S).
Užiene, L. (2015). Open innovation, knowledge flows and intellectual capital. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 213, 1057-1062. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2015.11.525
Wallin, M.W., & Von-Krogh, G. (2010). Organizing for open innovation. Organizational Dynamics, 39(2), 145-154. https://doi.org/10.1016/j.orgdyn.2010.01.010
Yang, M., & Wang, J. (2016). Overflow mechanism and demonstration of knowledge flow on enterprise endogenous innovation by the three-dimensional space: Based on the open innovation perspective. International Journal of Security and Its Applications, 10(3), 321-332. https://doi.org/10.14257/ijsia.2016.10.3.28
Yoon, B., Shin, J., & Lee, S. (2016). Open innovation projects in SMEs as an engine for sustainable growth. Sustainability, 8(2), 146. https://doi.org/10.3390/su8020146
Yun, J.J., Jeong, E., & Park, J. (2016). Network analysis of open innovation. Sustainability, 8(8), 729. https://doi.org/10.3390/su8080729
Zander, F., & Kralisch, S. (2016). River basin information system: Open environmental data management for research and decision making. ISPRS International Journal of Geo-Information, 5(7). https://doi.org/10.3390/ijgi5070123
Published on 31/12/17
Accepted on 31/12/17
Submitted on 31/12/17
Volume 26, Issue 1, 2018
DOI: 10.3916/C54-2018-01
Licence: CC BY-NC-SA license
Are you one of the authors of this document?