
摘要:技術跟蹤作為一種重要的人力資本挖掘方法,可以相對全面系統地明晰戰略性新興產業相關技術領域的人才結構、現狀及挖掘情況。通過闡述技術跟蹤的內涵及方法,開發基于專利引文的技術跟蹤工具,并以機器人領域為例進行實證分析,以期為戰略性新興產業人才機構遴選和開發做出技術分析性的基礎工作。
關鍵詞:技術跟蹤;專利引文;可視化
中圖分類號:C961 文獻標識碼:A文章編號:2095-3283(2016)06-0070-02
(一)內涵
技術跟蹤是建立在科學技術信息數據挖掘基礎上的,以結構化和非結構化數據分析為手段,連續動態地監測和分析能給組織核心競爭力帶來重大影響的技術領域的結構和運行軌跡。技術跟蹤通常由三個部分組成:一是技術跟蹤的主體,即技術跟蹤行為的發出者和執行者,根據不同組織形態,可以分為各類企業、各級政府部門以及各種形式的行業協會等主體。二是技術跟蹤的客體,即技術跟蹤對象,主要是對科技研發的具體主題,主要的研發機構和研發人員,技術研發軌跡等相關經濟和科技方面的活動進行實時的動態追蹤。三是技術跟蹤的方法,即技術跟蹤具體的工具和手段,是技術跟蹤主體運用一定的技術測量工具對技術跟蹤客體的結構進行全方位剖析和清晰化的過程。當前,數據挖掘、信息可視化、信息萃取等前沿技術正逐漸成為技術跟蹤的主要研究方法。
(二)方法
技術跟蹤的數據分析技術主要有數據關聯分析和數據聚類分析。關聯分析算法又稱關聯挖掘,是在交易數據、關系數據或其他信息載體中抽取技術數據之間的關聯性,也就是在數據庫中查找存在于項目集合或對象集合之間的頻繁模式、關聯、相關性或因果結構,展示出數據之間未知的依賴關系。聚類分析根據所處理數據的一些屬性,將數據庫中的記錄劃分為由類似對象組成的多個類,并從中發現規律和典型模式。
技術跟蹤的可視化表達主要為相關部門的決策支持服務,其具體過程是將整理后的信息數據通過可視化平臺展現給用戶。對于非顯性數據,可以建立數據之間的關聯關系、網絡關系和共現關系,并進一步轉化成可視化的形式。當前,基于多維尺度分析非常適合用來解決數據關聯問題的可視化,廣泛地應用在決策支持、科技分析、知識管理等領域。
二、實證分析
針對戰略性新興產業中的機器人領域人才機構進行技術跟蹤研究,本文選擇USPTO數據庫作為數據源。通過查找和提取“robot”相對應的專利及其引文信息,形成機器人技術跟蹤數據庫,在此基礎上進行數據整理,除去錯誤和冗余的數據,并將數據轉換成可視化技術匹配的形式,如圖1所示。
圖1中結點大小表明機構重要程度,連線的長短表明各節點之間的關聯程度,為了使內容易于理解,將圖中部分結果進行了位移。從各個節點之間的位置可以看出,高等院校、科研院所和政府資助的實驗室是美國機器人領域的主要技術推動主體,如Carnegie-Mellon University,Sandia National Laboratories,California Inst of Technology,The National Institute of Standards and Technology等高校和政府實驗室構成了美國機器人技術領域的技術核心,相比較而言,美國企業的研發力量則相對薄弱,與其它行業企業推動創新型不同。究其原因主要有以下三點:一是機器人屬于新興技術,其研究具有大量的理論和實踐的價值,也更容易出現原始創新的機會,專家們更愿意在此領域進行深度研究和挖掘,從而發現新技術、建立新規律,同時政府的推動政策也使得科學家更愿意投入到研發中;二是機器人領域是多學科多技術互通的領域,由于知識的繁雜性和未知性,科學家可以發現大量的創新機會;三是由于機器人領域投入大、風險高,因此直接投入大量人力物力進行產業化具有巨大的不確定性,因此產業界更依賴于技術購買。其他機構如United Technologies Research Center,Navy Center for Applied Research In Artificial Intelligence and University of Michigan雖然在研發和應用方面取得了一定的進展,形成了一些擁有自主知識產權的技術,但上述機構的基礎性研究工作還游離于主流之外。同時主要的研究機構中尚未出現中國機構的身影,說明我國在該領域發展仍有很大潛力。
三、結論
通過技術跟蹤,可以明確戰略性新興產業具體領域人才機構的結構和位置關系,為人才需求和開發戰略的制定提供決策信息支持。基于此,本研究對技術跟蹤的基本理論進行了初步論述,提出了一種基于專利引文的技術跟蹤框架和方法,并相對系統地分析了技術跟蹤方法的內在結構和實現路徑,提供了一個技術跟蹤的總體思路和基本框架,并且以機器人技術為例,對戰略性新興產業的人才機構進行實證分析。
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(責任編輯:董博雯)