In this article, we examine the current status and problems of research and development of social problem solving in university. Social problem solving R&D is characterized by pursuing social goals and participatory research and development. This paper summarizes the problems faced by the social problem solving R & D in the university and the remedies based on the focus group interview. 1) Establishment of 'the Social problem-solving R&D center' to create a base for embedding social problem-solving R&D within the university; 2) To develop and disseminate social problem solving research and development models suitable for universities; 3) Activation plans for vitalizing the participation of mainstream researchers and civil society in the social problem solving R&D were discussed.
This study deals with the process by which 'Social problem-solving R&D model' is established in Korean society through the evolution of the government's R&D program. We will examine the process by which a 'Social problem-solving R&D model', which was not present in companies, science and technology communities, and civil society, is formed through government R&D programs. To this end, we present a conceptual framework to analyze the process of co-evolution of 'Social problem solving R&D model', the organizational community that supports and implements it, and the institutions that supports the new model. In the synthesis, policy measures to enhance 'Social problem-solving R&D model' are dealt with.
The social problem-solving R&D is different from the goal and process in comparison with research aimed at scientific excellence and industrial innovation. It pursues social values and active participation of the end-user civil society. In this study, we try to derive its characteristics by analyzing the cases that are evaluated as successful social problem solving R&D project. In order to analyse the social problem-solving R & D case, these four variables are selected; 1) social and technological planning for problem solving 2) participatory technological development 3) law, system and delivery system development for innovation deployment 4) scale-up of new R&D process. Those are important issues identified through case studies: 1) the tools and support services needed to carry out social and technical planning effectively, 2) the role of the Living Lab to coordinate opinions with experts and users, 3) the legislative and institutional improvement activities as important as technological development, 4) researcher's change through interaction with end user.
This study examines the social problem-solving R&D policies from the perspective of 'Mission-oriented innovation policy'. To this end, we analyzed the 'second science and technology-based social problem solving plan' in terms of civil society's participation, securing the government's dynamic capabilities, and government's risk investments. The plan introduces an institutional framework for civic participation for social problem-solving innovation, strengthening R&D program coordination and integration, and new innovation ecosystem formation. However, there is a need for a concrete program to overcome a path dependency of existing activities. Otherwise new institutions are likely to be formalized. In addition, in order to derive risk investment, it is necessary to integrate innovation policy with social policy fields such as community care and climate change. It is necessary to establish an policy process that combines the agenda of social policy beyond with R & D policy, and to forms a platform for problem solving, integrates various technologies, industries and resources.
This research examines the characteristics of the newly emerging 'transformative innovation policy' and discusses the current status and issues of the Korean social problem solving R & D policy. Transformative innovation policy is a new paradigm that aims to transform socio-technical systems to address societal challenges. In this study, we analyzed 'the policy plan for solving social problems based on science and technology'. In the "Policy Plan", efforts are being made to establish new direction of science and technological innovation activities such as emphasis on social values, network formation of innovation actors, and spreading of social impact. But in this "Policy Plan", the perspective of transformative innovation policy is weakly reflected. The Policy Plan refers to system improvement that adds new elements to existing system, but it is not discussing system transformation. In order to develop social problem solving R & D policy from the viewpoint of the transformative innovation policy, it is necessary to construct the innovation platform deliberating vision and prospect for the socio-technical transformation.
The supply-driven innovation system is encountering its limitation. At the same time, the needs for solving societal challenges occurring in people's lives are growing. Social problem-solving R&D programs have been attracting attention as a countermeasure to satisfy these needs. It is important to understand the social context of the occurring problems as well as the users facing the social challenges. Therefore, social problem-solving R&D programs have to explore the social challenge and users' needs, with emphasis on the collaboration with researchers and users in the development and implementation process. This study carries out comparative analysis between 'Korean Citizen-driven R&D project' and 'Japanese Research institute of Science and Technology for Society (RISTEX)' concerning goals, construction of program, and promotion processes. The two cases are similar regarding the objectives of social problem-solving and the strategy for user participation. However, there are differences between the characteristics of the projects and promotion processes. The RISTEX is performing social problem-solving R&D with a much wider perspectives than the Korean project. This is because the Korean project maintained the existing R&D system with the lens of the supply-driven system, even when approaching social problem-solving. Therefore, this limitation should be overcome by adopting support systems discarding the supply-driven perspective, through substantiality of user participation, maintenance of legal system, and commercialization of technologies.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.4
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pp.161-175
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2021
This study analyzed the efficiency and influence factors according to the main research institute type of R&D Program for the local community problem-solving. This study applied data envelopment analysis (DEA) method and Tobit regression analysis by using 20 institutions that participated in R&D Program. The results are summarized as follows. First, Analysis results according to the research institute type of R&D project, Efficient DMUs showed more regional innovation institutions than social economy enterprises. But regional innovation institutions were the lowest in the CCR and BCC model. However, efficiency dose not differ between regional innovation institutions and social economy enterprises. Second, as a result of the analysis relation between efficiency and allocation characteristics of R&D input, the participation of regional innovation organizations as participating organizations has a negative effect on efficiency. It was found that the higher the proportion of government subsidies and the higher the employment rate of the vulnerable, which is a social achievement, the positive effect on efficiency. The implication of this study is that the participation of social economy enterprises as the main R&D institution and government R&D support can provide social economy enterprises with opportunities to accumulate R&D capabilities and experience successful commercialization.
By examining the experiences of three social economy organizations who participated in the social problem-solving R&D projects, we discuss the conditions which may encourage the participation of civil society in national R&D programs in South Korea. By calling for the inclusion of social economy organizations along with the living-lab, the social problem-solving R&D projects introduced a new type of civic participation in the national R&D programs. It is the requirement in the RFP of the social problem-solving R&D which led PIs to inviting social economy organizations into their projects. But the invites occurred rather abruptly and accidently without adequate mutual understanding between scientific experts and social economy organizations. While helping social economy organizations participate in R&D processes, this form of institutional arrangement also led them into a position in subordination to scientific experts. Social economy organizations were supposed to coordinate the living lab in the social problem-solving R&D projects which they felt familiar as an extension of what they have been doing. In contrast, they felt administrative work such as accounts following complicate administrative rules as the most unfamiliar challenge. The difference in their emphases between scientific experts and social economy organizations was also evident. Social economy organizations viewed that, while they and ordinary people are primarily interested in a practical use of the developed products or services, scientific experts tend to focus on research and development. Not only did such difference produce a friction in the R&D processes but also it had social economy organizations view the R&D projects they participated in as unsuccessful. Nevertheless, all these experiences provided a great opportunity for the social economy organizations for learning and growing as a new actor in the national R&D.
Technology supply has been the main thrust of the Korean government's science & technology policy, focusing on the development and acquisition of new technology in line with the catching-up strategy of economic growth and industrial development. However, new social or societal problems have become major government policy issues, heralding new innovation policy aimed to address them. Such new policy initiatives for social problem-solving present a niche where the existing system of government innovation policy process is challenged, including such processes as goal-setting, planning, implementation, project management, and evaluation. The rigidity of the existing institution of government innovation policy, however, still shapes the content and progression of innovation policy for social problem-solving. This study reviews Korean innovation policy for social problem-solving as a policy niche, and aims to clarify its challenges and opportunities. It uses a system transition framework to explain the emergence and evolution of the innovation policy niche in Korea. The main research question is to what extent and in what aspect the existing innovation policy regime shaped innovation policy for social problem-solving. The study examines the inertia of the current paradigm of innovation policies and R&D programs, and sheds light on the search for a distinctive identity for innovation policies that tackles social problems.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.159-172
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2023
In general, social problem-solving research aims to create important social value by offering meaningful answers to various social pending issues using scientific technologies. Not surprisingly, however, although numerous and extensive research attempts have been made to alleviate the social problems and issues in nation-wide, we still have many important social challenges and works to be done. In order to facilitate the entire process of the social problem-solving research and maximize its efficacy, it is vital to clearly identify and grasp the important and pressing problems to be focused upon. It is understandable for the problem discovery step to be drastically improved if current social issues can be automatically identified from existing R&D resources such as technical reports and articles. This paper introduces a comprehensive dataset which is essential to build a machine learning model for automatically detecting the social problems and solutions in various national research reports. Initially, we collected a total of 700 research reports regarding social problems and issues. Through intensive annotation process, we built totally 24,022 sentences each of which possesses its own category or label closely related to social problem-solving such as problems, purposes, solutions, effects and so on. Furthermore, we implemented four sentence classification models based on various neural language models and conducted a series of performance experiments using our dataset. As a result of the experiment, the model fine-tuned to the KLUE-BERT pre-trained language model showed the best performance with an accuracy of 75.853% and an F1 score of 63.503%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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