基于大數據視角的知識產權專利分析方法與模式研究

包紅梅 吉日嘎拉

[摘 要]將大數據技術引入到知識產權專利分析工作中，其不僅為相關企業發展提供了一種新的思路，還有利于豐富知識產權專利分析的手段。大數據視角下，如何高效且便捷地將其技術引入到知識產權專利分析工作當中，是當前企業和政府機構必須認真思考的問題。為探究大數據視角的知識產權專利分析方法與模式，需要先從專利分析相關含義入手，在了解其內涵的基礎上，全面而深入探析傳統知識產權專利分析的缺點，最后深層次探究基于大數據視角的知識產權專利分析方法與模式。

[關鍵詞]大數據視角;知識產權;專利分析

[作者簡介]包紅梅（1973—），女（蒙古族），內蒙古通遼人，博士，講師，主要從事專利數據挖掘分析及研究;吉日嘎拉（1982—），男（蒙古族），內蒙古蘇尼特右旗人，博士，講師，主要從事知識產權研究。

[中圖分類號] G354[文獻標識碼] A[文章編號] 1674-9324（2020）47-0-02[收稿日期] 2020-05-07

一、專利分析相關含義

專利作為一個綜合體，其自身具備了法律、技術、商業三大方面的信息，天然的情報屬性可以說是專利具有的一大屬性。專利分析主要指的是為企業在經營運轉過程中所遇到或面臨的各類知識產權在創造、運用、保護和風險防控問題上進行有效解決，創建支撐企業核心業務發展的知識產權戰略性規劃。隨著全球技術之間的競爭日趨激烈，國內各大企業開始重視知識產權專利戰略研究，而專利核心正是其核心基礎，即充分利用統計學的方法與技巧對大量且零碎的專利信息進行分析、加工、組合，從而使得這些信息能夠轉化為具有總攬全局以及預測功能的競爭情報，進而為推動企業的健康可持續發展起到不容忽視的價值作用。

二、傳統知識產權專利分析的缺點

我國正處于文化自信事業建設的關鍵時期，而從科研人員或者知識創作者的角度來講，他們在向別人展示自己聰明才智的同時，也希望別人能夠尊重他們的知識成果，這樣才能使他們更放心地進行創作。當然，正在大刀闊斧進行的創新驅動發展戰略同樣也需要將知識產權制度發展成為激勵公眾創新創造的強有力保證。我國在很早之前就已經制定了有關知識產權專利的各種政策，但是隨著知識產權專利分析工作變得越發復雜、多變，所以使傳統的知識產權專利分析面臨一個又一個新的挑戰。創新是人類發展的基礎，沒有創新元素的體現人們的發展步伐將大大降低。從整體上來講，傳統知識產權專業分析存在的主要問題有：

（一）知識產權專利分析成本過高

在科學技術的帶動下，同行之間的競爭不再單單體現在基礎設施、生產工藝等方面，還體現在知識產權與創新型人才方面。傳統的專家分析方法所涉及的環節非常多，而且隨著知識產權專利分析工作日益復雜化，需要企業、政府機構投入更多的人力才能高效完成相關工作。投入更多的人力資源就意味著企業運營成本的提高，這無疑會大大降低企業的發展競爭力。知識產權專利分析需要完成的工作步驟較多，比如瀏覽數據、標引數據、將數據制成圖表、撰寫報告等。這些不同的工作環節往往需要不同的專業人才提供支撐。根據有關研究結果表明，一個非常普通的行業在知識產權專利分析工作中投入的資金數量有時超過百萬。雖然這筆費用對于大型企業而言是九牛一毛，但是對于那些中小型企業而言會極大增加它們的生產成本。知識產權專利分析成本過高迫使一部分企業將知識產權專利分析工作省略掉，而企業的這種做法毫無疑問會打擊員工知識產權創新的積極性，從長遠的角度來講，這對于企業發展是相當不利的。

（二）知識產權專利分析具有時滯性

我們知道，知識產權專利分析階段需要完成的工作有選擇分析方法和分析工具、形成知識產權專利分析圖表、分析知識產權專利圖表，而當前所采用的知識產權專利分析手段比較落后、單一，所生成的圖表可視化程度并不高，甚至還需要進行二次處理，比如用Excel軟件、Origin軟件、Matlab軟件等等進行圖表優化和完善。不僅如此，從申請專利開始，一直到公開專利、授權專利工作步驟完成還需要經過一定的審查周期。當然，對知識產權專利進行分析時，用于表征那些最新技術發展現狀的知識產權專利往往還沒有被相關部門公開。也就是說，即使是那些正在進行知識產權專利分析的最新技術有時候都是一年甚至是幾年之前的技術，這就導致知識產權專利分析存在一個與生俱來的弊端—時滯性。考慮到時滯性的存在，國內很多企業由于不能對那些前沿技術實時監測，所以它們往往不愿意把時間和精力投入到知識產權專利分析工作中。

（三）知識產權專利分析工作并不能完全反映出創新活動的所有價值

一般來講，知識產權專利分析工作只能把企業創新活動的某一部分價值體現出來，而不能完完全全地將創新活動所有價值挖掘出來。這種情況的存在必然會影響到我國“大眾創業、萬眾創新”目標的實現。在互聯網時代背景下，知識、技術共享已經成為常態化，雖然從表面上來看似乎有利于帶動社會整體發展，但是在無形之中卻會影響到科研人員的創新積極性。當然，有些企業為了避免自己的創新技術、創新工藝等內容泄露出去，它們在申請知識產權專利時往往會進行刪減，不把那些核心技術、核心工藝內容寫入專利申請書中。所以，有些企業會把知識產權專利申請當成是一個可有可無的環節，很多時候之所以會申請專利只是為了完成一些“硬性”任務，這無疑會使知識產權專利內容的價值大打折扣。

三、基于大數據視角的知識產權專利分析方法與模式

知識產權專利的存在不僅是尊重知識分子勞動成果的重要體現，更是推動我國創新事業健康發展的關鍵選擇[1]。作為現代化企業和個人，創新是其未來發展過程中不可或缺的重要內容。大數據技術的產生和發展使國內外很多領域都發生了翻天覆地的變化，尤其促進了知識產權專利分析領域的發展，不僅豐富了知識產權專利分析的手段，更是為相關工作人員提供了一種新的工作思路，也為提高他們的工作效率和工作質量奠定了堅實的基礎。從當前的情況來看，大數據技術主要涉及結構性數據、半結構性數據、非結構性數據等內容，在當前的社會背景下，非結構性數據占據著更大的比例，也就是說，只有不斷地分析、研究、探索這些無窮無盡的大數據信息，我們才能通過抽絲剝繭，準確找到這些數據信息中最有價值的內容，從而實現大數據信息的價值和作用。在大數據技術的影響和帶動下，很多與之相關的分析工具也應運而生，但是如何才能高效、便捷地將大數據技術引入到知識產權專利分析工作當中，則是企業和政府機構必須認真思考的問題。從整體上來看，知識產權專利分析能夠應用到大數據技術的相關關系分析理論、大容量數據處理技術、大數據挖掘技術以及大數據可視化處理技術等等。

在應用大數據技術的過程中，企業可以將知識產權專利數據控制子系統當成是基于大數據技術的專利分析系統的“大腦”，能夠使知識產權專利分析系統更靈敏、更具有安全性和智能性[2]。應用知識產權專利數據控制子系統，企業或者政府機構能夠更方便、更有效地控制專利分析工作的重心，并做到隨時更新、完善數據挖掘算法并建立各種專利分析模型的任務。評估知識產權專利分析工作不僅有利于提高工作人員的工作效率，而且還能培養他們高尚職業道德素養的形成。當然，通過專利分析工作評估還有利于工作人員及時發現問題、分析問題并解決問題。人才是企業發展的基礎，考慮到大數據技術在知識產權專利分析工作中的應用價值，企業必須要加強對大數據人才的引進，為知識產權專利分析提供更多專業人才支撐。

大數據技術在知識產權專利分析工作中的應用還需要依賴于一些基礎設施，所以企業除了要認識到知識產權專利分析工作在企業未來發展過程中的價值和作用以外，更應該加大在大數據基礎設施建設工作中的投資力度。基于大數據視角的知識產權專利分析必須要體現出時代性，尤其是隨著知識產權專利分析工作越來越復雜，如果不能引入高科技降低人工負擔，那么就會使企業面臨很大的競爭風險，這也不利于我國創新事業的健康發展。因此，無論是政府還是個人，都應該認識到大數據技術的優勢和應用價值。

參考文獻

[1]謝從晉，畢孝儒.基于知識產權大數據的創新成果管理體系設計[J].中國發明與專利，2019，16（08）：25-30.

[2]陳平.福建省知識產權科技創新服務平臺建設研究[J].福建電腦，2013，29（02）：146-147.

Abstract： The introduction of big data technology into the analysis of intellectual property patents not only provides a new idea for the development of related enterprises， but also helps to enrich the means of intellectual property patent analysis. From the perspective of big data， how to efficiently and conveniently introduce its technology into intellectual property patent analysis is a problem that enterprises and government agencies must seriously consider. In order to explore the methods and modes of intellectual property patent analysis from the perspective of big data， we need to start with the meaning of patent analysis and then on the basis of understanding its connotation， we need to comprehensively and in-depth analyze the shortcomings of traditional intellectual property patent analysis， and finally in-depth exploration is based on Intellectual property patent analysis methods and modes from the perspective of big data.

Key words： big data perspective; intellectual property rights; patent analysis