The paper uses text mining and semantic algorithms to tag innovative firms and offer an alternative perspective to classify industrial activities. Instead of referring to firms’ standard industrial classification codes, we gather information from companies’ websites and corporate purposes, extract keywords and generate tags concerning firms’ activities, specializations, and competences. Evidence is interesting because allows us to understand ‘what firms do’ in a more penetrating and updated way than referring to standard industrial classification codes. Moreover, through matching firms’ keywords, we can explore the degree of closeness between the firms under observation, a measure by which researchers can derive industrial proximity. The analysis can provide policymakers with a detailed and comprehensive picture of the innovative trajectories underlying the industrial structure in a geographic area.
full article: PLOS ONE
Il paper utilizza algoritmi di text mining e semantici per etichettare le imprese innovative e offrire una prospettiva alternativa per classificare le attività industriali. Invece di fare riferimento ai codici di classificazione industriale standard delle imprese, raccogliamo informazioni dai siti web delle aziende e dagli oggetti sociali, estraendo parole chiave e producendo tag relativi alle attività, alle specializzazioni e alle competenze delle imprese. L’evidenze sono interessanti perché ci permettono di capire “cosa fanno le imprese” in modo più penetrante e aggiornato rispetto ai codici di classificazione industriale standard. Inoltre, grazie all’abbinamento delle parole chiave delle imprese, possiamo esplorare il grado di vicinanza tra le imprese sotto osservazione, una misura attraverso la quale i ricercatori possono ricavare la prossimità industriale. L’analisi può fornire ai responsabili politici un quadro dettagliato e completo delle traiettorie innovative alla base della struttura industriale di un’area geografica.
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