Does Context redefine the Helix? A Systematic Literature Review of the Quintuple Innovation Helix in Multiple International Contexts
426 प्रकाशनों (2015-2025) की यह व्यवस्थित साहित्य समीक्षा प्रकट करती है कि जहाँ क्विंटuple इनोवेशन हेलिक्स मॉडल नवाचार प्रणालियों में स्थिरता और डिजिटल परिवर्तन को प्रभावी ढंग से एकीकृत करता है, वहीं चीनी विद्वत्ता, जो मात्रात्मक दक्षता और प्रतिभा संवर्धन को प्राथमिकता देती है, और अंतर्राष्ट्रीय अनुसंधान, जो स्थिरता संक्रमण और सैद्धांतिक बहुलवाद पर बल देता है, के बीच महत्वपूर्ण पद्धतिगत और विषयगत भिन्नताएं मौजूद हैं, साथ ही शक्ति गतिशीलता और वैचारिक परिचालन के संबंध में साझा सीमाएं भी विद्यमान हैं।
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आधुनिक दुनिया में, जलवायु परिवर्तन या आर्थिक असमानता जैसी बड़ी समस्याओं को हल करने के लिए केवल प्रयोगशाला में वैज्ञानिकों या कारखानों में इंजीनियरों की ही आवश्यकता नहीं है। इसके लिए समाज के कई विभिन्न हिस्सों के बीच संवाद की आवश्यकता होती है। दशकों से, विशेषज्ञों ने इस बात को समझने की कोशिश की है कि ये समूह आपस में कैसे परस्पर क्रिया करते हैं, जिसे "ट्रिपल हेलिक्स" (Triple Helix) नामक एक मॉडल के रूप में जाना जाता है। यह विचार बताता है कि नवाचार तब होता है जब विश्वविद्यालय, व्यवसाय और सरकारें मिलकर काम करती हैं। बाद में, विचारकों ने इसमें एक चौथा समूह जोड़ा: नागरिक समाज (civil society), जिसमें जनता, मीडिया और सामुदायिक संगठन शामिल हैं। इसने आम लोगों की आवाज़ों को भी शामिल करके इस दृष्टिकोण का विस्तार किया। अब, एक नया मॉडल उभरा है जिसने एक पाँचवाँ, महत्वपूर्ण तत्व जोड़ा है: स्वयं प्राकृतिक पर्यावरण। यह "क्विंटिपल इनोवेशन हेलिक्स" (Quintuple Innovation Helix) प्रस्तावित करता है कि प्रकृति केवल मानवीय गतिविधियों के लिए एक पृष्ठभूमि या उपयोग किए जाने वाले संसाधन के रूप में नहीं है, बल्कि एक सक्रिय भागीदार है जो हमारे विकास को आकार देती है और हमारे द्वारा आकार भी लेती है। आज के शोधकर्ताओं के सामने प्रश्न यह है कि क्या यह पाँच-भाग वाला मॉडल वास्तव में हमें तकनीक का प्रबंधन करने और वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में मदद करता है, या यह केवल पुरानी बातों को कहने का एक जटिल तरीका है।
संयुक्त राज्य अमेरिका, चीन और जर्मनी के विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं की एक टीम ने पिछले दस वर्षों में इस पाँच-भाग वाले मॉडल के बारे में लिखे गए सब कुछ को देखकर इसका उत्तर देने का प्रयास किया। उन्होंने 426 प्रकाशित अध्ययनों को एकत्र किया, जिन्हें दो समूहों में विभाजित किया गया: अंतरराष्ट्रीय पत्रिकाओं से 105 शोध पत्र और चीनी अकादमिक डेटाबेस से 321 शोध पत्र। उनका लक्ष्य यह देखना था कि दुनिया के विभिन्न हिस्से इस विचार का उपयोग नवाचार के प्रबंधन के लिए कैसे कर रहे हैं, विशेष रूप से तब जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और डिजिटल उपकरण हमारे जीवन के केंद्र बन रहे हैं। उन्होंने पाया कि यह एक ऐसी कहानी है जहाँ दो अलग-अलग दुनिया एक ही मानचित्र को देख रही हैं लेकिन अलग-अलग परिदृश्य देख रही हैं।
अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ताओं ने, जो मुख्य रूप से अंग्रेजी में लिख रहे थे, स्थिरता (sustainability) के व्यापक दृष्टिकोण पर भारी ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने इस मॉडल का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया कि समाज हरित अर्थव्यवस्थाओं की ओर कैसे बढ़ सकते हैं, शहरों को रहने योग्य कैसे बनाया जा सकता है, और यह कैसे सुनिश्चित किया जाए कि नई तकनीकें लोकतांत्रिक मूल्यों की सेवा करें। उनके काम में अक्सर लोगों से बात करना, समुदायों का अवलोकन करना और "लिविंग लैब्स" (living labs) जैसे वास्तविक परिवेश में विचारों का परीक्षण करना शामिल था, जहाँ शोधकर्ता और नागरिक स्थानीय समस्याओं को हल करने के लिए मिलकर काम करते हैं। वे विशेष रूप से इस बात में रुचि रखते थे कि प्राकृतिक पर्यावरण एक भागीदार के रूप में कैसे कार्य करता है, न कि केवल औद्योगिक विकास के शिकार के रूप में। उन्होंने इस पर भी बारीकी से नज़र डाली कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इस मिश्रण में कैसे फिट बैठता है, यह सुझाव देते हुए कि स्मार्ट तकनीक को इन पाँच समूहों के बीच बातचीत के ताने-बाने में बुना जाना चाहिए, न कि केवल एक ऐसे उपकरण के रूप में जिसका उपयोग कोई एक समूह करे।
इसके विपरीत, चीनी विद्वानों ने एक अलग रास्ता अपनाया। वहाँ के शोधकर्ताओं ने विभिन्न क्षेत्रों के प्रदर्शन को मापने के लिए बड़े डेटा सेट और गणितीय विधियों का व्यापक रूप से उपयोग किया। उन्होंने इस पाँच-भाग वाले मॉडल को दक्षता (efficiency) की गणना करने के एक तरीके के रूप में देखा, और ऐसे प्रश्न पूछे जैसे: "एक शहर अपने निवेश की तुलना में कितना नवाचार पैदा कर रहा है?" और "विश्वविद्यालय और स्थानीय सरकारें नई प्रतिभाओं को प्रशिक्षित करने के लिए कितनी अच्छी तरह मिलकर काम कर रही हैं?" हालांकि उन्होंने पर्यावरण को भी देखा, लेकिन उनका प्राथमिक ध्यान आर्थिक विकास, क्षेत्रीय विकास और शिक्षा प्रणाली पर था। उन्होंने इस मॉडल का उपयोग सफलता की ओर ले जाने वाले कारकों के सर्वोत्तम संयोजन को खोजने के लिए किया, जिसमें अक्सर प्राकृतिक दुनिया को इष्टतम परिणामों के लिए प्रबंधित किए जाने वाले एक चर (variable) के रूप में माना गया, न कि बातचीत में एक समान भागीदार के रूप में।
इन अंतरों के बावजूद, दोनों समूह एक प्रमुख बिंदु पर सहमत थे: यह मॉडल उपयोगी है क्योंकि यह हमें सभी को शामिल करने के लिए मजबूर करता है। यह सुनिश्चित करता है कि जब एक नई तकनीक विकसित की जाती है, तो हम केवल यह नहीं पूछते कि क्या यह पैसा बनाती है या तकनीकी रूप से काम करती है, बल्कि यह भी पूछते हैं कि क्या यह ग्रह के लिए अच्छी है और क्या जनता इसे स्वीकार करती है। समीक्षा से पता चला कि यह मॉडल नेताओं को पूरी तस्वीर देखने में मदद करता है, जिससे वे स्थानीय समुदायों या पर्यावरण समूहों जैसे महत्वपूर्ण स्वरों को खोने से बच जाते हैं। हालाँकि, लेखकों ने यह भी नोट किया कि इस मॉडल की कुछ कमियाँ (blind spots) भी हैं। यह अक्सर यह मान लेता है कि सभी खुशी-खुशी मिलकर काम करते हैं, जो इस वास्तविकता की अनदेखी करता है कि इन समूहों के बीच कभी-कभी हितों का टकराव होता है या कुछ आवाजें दूसरों की तुलना में अधिक प्रभावशाली होती हैं। शोध पत्रों में शायद ही कभी इस पर चर्चा की गई कि शक्ति किसके पास है या उन स्थितियों को कैसे संभालना है जहाँ एक समूह दूसरे पर हावी होने की कोशिश करता है।
अध्ययन ने "QIH प्लस AI" नामक एक बढ़ते विचार पर भी प्रकाश डाला। यह सोचने का एक नया तरीका है जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस केवल अध्ययन का विषय नहीं है, बल्कि स्वयं सिस्टम का एक हिस्सा है। इस दृष्टिकोण में, AI एक सेतु के रूप में कार्य करता है जो विश्वविद्यालयों, व्यवसानों, सरकारों, लोगों और प्रकृति को बेहतर ढंग से संवाद करने और समन्वय करने में मदद करता है। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि प्रौद्योगिकी प्रबंधकों और नीति निर्माताओं के लिए, इसका अर्थ यह है कि उन्हें AI को विनियमित की जाने वाली एक अलग वस्तु के रूप में सोचना बंद करना होगा और इसे एक केंद्रीय तंत्रिका तंत्र (central nervous system) के रूप में देखना शुरू करना होगा जो समाज के इन पाँचों हिस्सों को जोड़ता है।
अंततः, समीक्षा में पाया गया कि हालांकि पाँच-भाग वाला मॉडल नवाचार के बारे में सोचने का एक शक्तिशाली तरीका है, लेकिन इसे अभी भी परिष्कृत किया जा रहा है। अंतरराष्ट्रीय समुदाय अधिक लोकतांत्रिक और टिकाऊ दृष्टिकोण के लिए जोर दे रहा है, जबकि चीनी समुदाय दक्षता और मापने योग्य विकास पर ध्यान केंद्रित करते हुए आगे बढ़ रहा है। लेखकों का मानना है कि तकनीक के प्रबंधन का भविष्य इन शक्तियों को मिलाने में निहित है: प्रगति को ट्रैक करने के लिए कठोर डेटा विधियों का उपयोग करना और साथ ही निष्पक्षता, स्थिरता और प्राकृतिक दुनिया की सक्रिय भूमिका पर ध्यान केंद्रित करना। वे निष्कर्ष निकालते हैं कि इस मॉडल को वास्तव में सफल होने के लिए, हमें समय के साथ इन पाँच समूहों की परस्पर क्रिया को मापने के बेहतर तरीकों की आवश्यकता है और उनके बीच मौजूद जटिल शक्ति संबंधों को समझने की आवश्यकता है, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आगे का मार्ग न केवल कुशल है, बल्कि सभी के लिए न्यायपूर्ण और टिकाऊ भी है।
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