Wissenschaft und Innovation sind durch lokale Interaktion gekennzeichnet: Akteurinnen und Akteure tendieren dazu, bevorzugt mit Akteurinnen und Akteuren in ihrer „Nähe” zu kooperieren. Ziel des Vorhabens ist, zu einem besseren Verständnis der Rolle von „Nähe” – insbesondere geographischer und thematischer Nähe – für den Erfolg von Interaktion in Wissenschaft und privatwirtschaftlicher Forschung und Entwicklung beizutragen. Die leitende Hypothese ist, dass die Entstehung von wissenschaftlichen Forschungsverbünden und erfolgreichen regionalen Innovationsclustern die Kumulation wissenschaftlicher Expertise in einem wissenschaftlichen Gebiet in einer geographischen Region voraussetzt. Welche Eigenschaften und Konstellationen von Akteurinnen und Akteuren tragen zum Entstehen und Erfolg von Kooperationen bei?

Im Projekt wird erstens eine Familie neuer bibliometrischer Maße entwickelt, mit denen im geographisch und thematisch definierten Raum regional herausragende Akteurinnen und Akteure identifiziert werden können. Zweitens werden Hypothesen zum Zusammenwirken von räumlicher und thematischer Nähe beim Erfolg von Interaktionen zwischen Akteurinnen und Akteuren entwickelt. Diese Hypothesen werden drittens mit Hilfe des Hyptrails-Ansatz aus dem maschinellen Lernen überprüft. Viertens werden neue Methoden zur Extraktion geeigneter Kenngrößen für regionale Kompetenz und Interaktion aus Webseiten und sozialen Medien entwickelt und deren Wert für die Beschreibung und Vorhersage neu entstehender Forschungsgebiete und regionaler Exzellenzcluster erforscht.