展示現實世界的影響
了解仔細研究數據如何鼓勵改善研究經費與聯合國永續發展目標之間的一致性。
聯合國永續發展目標 （UN SDG） 涵蓋 17 個目標，共同創造一個更健康、更安全和更公平的世界。這些問題類型首先吸引了研究人員進入他們的領域，代表著利用科學改善地球生活的機會。
追求聯合國的可持續發展目標需要多種努力和投入。科學研究可以在識別挑戰或差距以及提出可能通過制定公共政策實施的技術解決方案方面做出重大貢獻。這使得研究資助者必須了解他們支持的項目的結果如何與每個可持續發展目標產生聯繫。
聯合國承認，政府和私營部門研究資助組織 （RFO） 在支持和促進以永續發展目標為重點的研究方面 發揮著自己的作用 。很多時候，研究成果與永續發展目標之間的聯繫是微妙的，經常會發現出版物有助於實現永續發展目標而從未提及永續發展目標的情況。您的活動可能已經在推進永續發展目標，並且在您的組織支持的研究與這些目標之間建立透明的、數據驅動的關聯，有助於您在納稅人中建立更好的知名度和合法性。
在國際科學理事會等組織呼籲提供解決永續發展目標的研究 資金 以及聯合國自己對 加強網絡和合作的希望中，很明顯，在 RFO 和永續發展目標之間的交叉點中有很多值得發現的地方。
了解聯合國可持續發展目標
自 2015 年以來， 聯合國 17 項可持續發展目標 為全球政府和組織提供了一套指導原則，以努力實現諸如提供負擔得起的清潔能源、消除飢餓以及促進陸地和水下可持續環境等目標。
考慮到這些目標的差異，不可能使用一組標準來追蹤它們。實現永續發展目標的進展 可能意味著從降低二氧化碳排放率 到擔任領導職務的女性數量等任何事情。
這些目標的多樣性揭示了 RFO 透過其支持的研究來實現這些目標的機會，巴西聖 保羅研究基金會 （FAPESP） 或 歐洲研究委員會 （ERC） 等組織的變革性影響案例研究進一步證明了這一點。雖然一些可持續發展目標的進展，例如對強有力的民主框架的需求，源於長期確立的規範和實踐，但其他可持續發展目標，例如關注氣候和能源的規範和實踐，可以從 RFO 的努力中獲益匪淺。
正如永續發展目標所編纂的那樣，RFO 贊助的研究及其努力產生的創新可以對世界的永續發展產生顯著成果。英國研究與創新 （UKRI） 國際、 惠康信託基金、 FAESP、 ERC 和 國家科學基金會 （NSF ） 等機構的努力證明了專案資金與永續發展目標進展之間的密切聯繫。RFO 還可以通過合作來推動影響，例如 UKRI 和 FAESP 設計的住房計劃。
通過績效分析獲得更好的研究影響
將組織的工作與永續發展目標成果聯繫起來是展示其影響力和相關性的一種令人信服的方式。這甚至可能並不意味著大幅改變您的重點，而是強調您的資金中已經解決一個或多個可持續發展目標的百分比。
重要的是要記住，可持續發展目標並不是在 2015 年突然出現的。這些目標基於與人類生活和環境的整體質量相關的古老需求和概念。積極從事健康、社會福利或自然世界研究的 RFO 可能正在推進可持續發展目標，無論他們是否積極衡量。
您的 RFO 對實現各種永續發展目標做出了多大的貢獻？當數據與更全面的觀察相結合時，可以對應對這一挑戰有很大幫助。將組織與永續發展目標進展聯繫起來的一種簡單但引人注目的方法是衡量特定 RFO 在針對永續發展目標的研究出版物中的認可。透過使用致謝指標，可以確定在 RFO 的支持下創建的知識有多少有助於理解與每個永續發展目標相關的挑戰，並闡明實現目標的行動路徑。
對數據進行複雜的現代分析可以使分析更加精細，《哈佛數據科學評論》的研究指出需要先進的分析和高質量的數據來更準確地確定 可持續發展目標的進展和績效。
數據分析提供了進展的概述，而引用案例和結果可以幫助您提供實際研究的軼事示例。
分析對知識和創新的貢獻
當您在重點出版物引用方面繪製 RFO 對永續發展目標的承諾時，它是什麼樣子？
在 2020 年至 2024 年間，在 10,000 份或更多以永續發展目標為重點的研究出版物中認可的 38 個 RFO 中，哪些組織對永續發展目標領域的貢獻最大。結果表明，經過多年的能力建設，低收入和中等收入國家 （LMIC） 的 RFO 在 RFO 進展中發揮著重要作用。
將 RFO 的支出與對永續發展目標進展的貢獻聯繫起來，有助於您展示您的努力的價值。您可以讓政府機構和納稅人看到您資助的研究旨在產生有意義的影響。這是您長期努力的重要考慮因素，因為政策制定者需要清楚地了解研究結果與社會挑戰之間的關係。
Elsevier 的 Scival 使用第三方數據來告知研究結果如何發揮影響力的演示。與學術指標相比，政策制定者通常更關心社群媒體的知名度和其他主流受歡迎的跡象。
高級分析方法是 RFO 在衡量和評估 RFO 的工作如何推進可持續發展目標時可用的有用新工具。例如，文獻計量分析可以深入研究研究文本，以發現 哪些可持續發展目標最受研究人員的關注 ，或者哪些可持續發展目標需要在資助者的戰略中得到重視，以最好地促進公共政策目標和社會利益。
每個可持續發展目標和任何可持續發展目標的相對活動指數，考慮了國家自然科學基金委員會（NSFC，中國）支持的出版物。黑色虛線圓圈顯示了每個可持續發展目標的世界平均出版活動。
例如，上圖顯示，中國國家自然科學基金委員會支持與可持續發展目標 7（清潔和負擔得起的能源）相關的研究，其強度比世界平均水平高出 50%。
每個可持續發展目標和任何可持續發展目標的相對活動指數，考慮承認高等教育人員培訓協調會（CAPES，巴西）支持的出版物。黑色虛線圓圈顯示了每個可持續發展目標的世界平均出版活動。
圖表顯示，巴西的 CAPES 非常關注與 SDG 15（陸地生物）相關的主題，其強度是世界平均水平的三倍多。
每個 SDG 和任何 SDG 的相對活動指數，考慮承認歐盟委員會（EC，歐洲）支持的出版物。黑色虛線圓圈顯示了每個可持續發展目標的世界平均出版活動。
歐盟委員會顯示的相對活動強度曲線是可持續發展目標 15（陸地上生物）世界平均水平的兩倍，可持續發展目標 14（水下生物）世界平均水平的 2.5 倍。
展示以永續發展目標為重點的研究結果可以在將實際觀察與數據分析相結合的混合模型中蓬勃發展。這就是英國文化協會如何 量化其一些早期 可持續發展目標 努力的成果，將成果與具體目標聯繫起來，同時提供更全面的進展報告，以及聯合國十成員國小組如何 跟踪有助於實現可持續發展目標的研究投入。
呈現有影響力的研究數據的策略
在外部（向政府機構或機構）傳達績效需要一種與查找內部使用資訊不同的方法。關鍵在於演示風格。RFO 能夠使其數據在針對目標受眾時的潛在影響易於理解，更有可能贏得政策制定者的興趣和支持。
實際上，這意味著：
製作圖形上引人注目的圖表和視覺化，以政府受眾理解的方式將與當地優先事項相關的研究成果置於政府受眾的範圍內。
概述研究重點是與政府和納稅人優先事項相匹配的領域，無論這意味著為未來發展奠定基礎、提高國家在科學領域的競爭力還是推動立即提高生活品質。
平衡整個計劃的廣義數據與顯示研究轉化為實際成果的實際影響的具體案例。
許多資助者發現，他們所呈現的不是實現特定永續發展目標的進展，而是他們的研究領域與該目標之間的一致性。透過以數據支援並以清晰的視覺化表示的方式表明這種一致性，他們可以展示它們如何影響整體社會優先事項。
以可持續發展目標為重點的資助結果可以證明研究對社會和環境產生具體積極影響的潛力。盡可能展示這些成果是展示您的組織在國家和國際發展目標中的位置的一種方式。
研究其他政府和 RFO 在取得成果和向公眾展示其成果方面所取得的成功努力的例子，可以激發您自己的計劃。世界各地的計劃展示了資助者在不同情況下和自己的職權範圍內實現可持續發展目標的方式。
這些範例包括：
加拿大的可持續發展目標資助計劃： 加拿大政府提供了一個 網絡資源 ，允許用戶查看與 17 項可持續發展目標中的任何一項相關的資助研究，並按省、年份等進一步細分。這是一種百科全書式的方式，展示了加拿大聯邦在可持續發展方面的優先事項。
雖然高收入國家和低收入和中等收入國家之間的研究主題平衡可能有所不同，但世界各地有許多公司資助基於可持續發展目標的研究，並在工作與其可持續發展成果之間建立明確聯繫的例子。
在研究經費和永續發展目標之間實現適當的一致性可能充滿挑戰，傳達最終研究的績效及其影響也充滿挑戰。然而，承認並克服這些困難可以讓 RFO、政府機構和個人研究小組取得成功。
Achieving suitable alignment between research funding and SDGs can be fraught with challenges, as can communicating the performance of the resulting studies and their impact. Acknowledging and overcoming these difficulties, however, can set RFOs, government agencies, and individual research groups up for success.
挑戰與障礙： 阻礙永續發展目標進展的問題可能包括高層的普遍不一致。例如，《自然》雜誌指出， 高收入國家相對缺乏基於永續發展目標的研究。雖然低收入和中等收入國家的人均研究支出較少，但它們與聯合國目標的一致性要強得多。
一些研究資助者也可能遇到程序上的困難。其中包括相對較短的融資週期，以及政治變化和政府內部波動可能導致優先事項快速變化的風險。資金可能是有條件的，並且可以迅速重新分配，從而擾亂資助者追求特定永續發展目標或相關目標的努力。
在某些情況下，問題不在於資助研究，而在於找到證明支出與結果之間聯繫的方法。不使用數據驅動分析方法的 RFO 可能無法充分展示它們在永續發展目標生態系統中的位置。
改進機會： 更擅長追蹤其研究成果的組織可以同時克服研究經費調整的多個問題。透過存取文獻計量資料庫和機器學習驅動的資料分析工具，可以在當前研究與永續發展目標之間建立聯繫，闡明努力的社會價值，並安排未來更緊密的協調。
增加分析能力可能代表當今 RFO 的變化，其中許多 RFO 可能難以以數據表達其結果和結果。實施更大的數據分析能力可能意味著與軟件提供商的入職和產品專家合作。
組織沒有建立新的數據資源，而是利用已經存在多年的數據庫。當今的 RFO 和研究團隊利用的關鍵科學出版物資料庫可以追溯到 1788 年，包含超過 1 億篇出版物。搜尋和分析研究並將結果轉化為視覺化可以更輕鬆地探索和視覺化現有研究資料。
RFO 與實現永續發展目標之間的一致性已經很強，但隨著組織量化和衡量其資助活動方式的調整，還有加深聯繫的空間。
探索展示可持續發展目標績效的新方法
透過投資實施基於 ML 的搜尋技術的有效文獻計量資料庫和存取工具，您可以對組織對永續發展目標的貢獻獲得新的洞察。這將使您能夠令人信服地展示組織支持的社會和環境價值，與國內和海外組織建立聯繫，並與納稅人和您自己政府的目標更密切地互動。
利用這些證據是繼續進行塑造社會的研究的一種方式，激勵研究人員從事科學事業。這是一種將世界福祉置於焦點的能力，為政府和個人的最高願望提供數字證明。