Universiteit Leiden Universiteit Leiden

Nederlands English

J.J. Winnink


Naam Drs. J.J. Winnink
Telefoon +31 71 527 6853
E-mail winninkjj@cwts.leidenuniv.nl

Werktitel proefschrift: 'Early prediction of scientific impacts on R&D dynamics: theory, models and examples of now- and forecasting'. Participeert als duale promovendus in het programma van Leiden University Dual PhD Centre The Hague.

Meer informatie J.J. Winnink

Mijn belangstelling gaat uit naar het gedrag van dynamische systemen. Het bepalen van het moment waarop een verandering zich voor het eerst manifesteert en de wijze waarop het systeem vervolgens evolueert hebben mijn interesse. In dit onderzoek richt ik mij op technologische vernieuwingen. Nieuwe ontwikkelingen ontstaan op willekeurige momenten. Pas na verloop van tijd blijkt of een ontwikkeling succesvol is. Er kunnen (tientallen) jaren verlopen tussen het moment van een ontdekking of het ontstaan van een idee en een eventuele succesvolle toepassing ervan. 

Na mijn eindexamen HBS-B ben ik begonnen aan een studie Sterrenkunde in Groningen, die ik niet heb afgerond. Vervolgens ben ik na een opleiding MO-A Natuur- en Scheikunde en een kandidaatsexamen Natuurkunde afgestudeerd in de Analytische Scheikunde (Chemometrie) aan de Universiteit van Amsterdam. Mijn werkzame leven ben ik begonnen als statistisch medewerker bij het Centraal Planbureau. Na enkele jaren werd de roep van de informatica zo sterk dat ik de dataverwerking en –analyse heb verlaten om mij te richten op informatica en automatisering. Sinds 1998 werk ik bij Octrooicentrum Nederland dat een onderdeel is van de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO), op dit moment in de functie van senior beleidsadviseur. Vanaf eind 2003 houd ik mij (samen met enkele collega’s) bezig met het uitvoeren van statistische analyses van gegevens die in octrooidatabanken liggen opgeslagen. Deze analyses leveren informatie op die als onderbouwing voor het (innovatie)beleid in Nederland kan worden gebruikt. Daarmee ben ik weer terug bij mijn “roots”: het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data.

Geen relevante nevenwerkzaamheden