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[期刊] 图书情报工作
[作者]
黄恒 汪雪锋 朱东华 雷鸣
[目的 /意义]针对论文颠覆性指数受参考文献数量及其重要程度差异的影响问题，改进颠覆性指数算法，以便更有效地区分突破性论文和其他高被引论文，科学合理地反映论文的突破性。[方法 /过程]结合参考文献在焦点论文全文中对应的引文内容的全文本特征——引文目的和引文极性，筛选出在研究内容上与焦点论文相关的重要参考文献，围绕重要参考文献，修改颠覆性指数计算公式分子和分母，进而改进论文颠覆性指数。[结果 /结论 ]研究发现，改进后的颠覆性指数使突破性论文更显著地区分于其他高被引论文；利用改进后的颠覆性指数，可从批量的高被引论文中准确识别更多的突破性论文。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
曹阳春 张光宇 戴海闻 欧春尧
在梳理前人研究成果的基础上,得到颠覆性技术演进的14个特征范畴,从低端颠覆和高端颠覆视角选取电动自行车等4项不同类型颠覆性技术演进特征进行跨案例分析,遵循复制法对特征范畴进行反复修正、补充与融合,分别得到12个低端颠覆性技术演进特征和13个高端颠覆性技术演进特征,并据此构建全过程视角下颠覆性技术特征模型。通过对两种颠覆性技术演进特征进行对比分析,总结出在创造性、异轨性和迭代性上的特征共性,以及在价值主张、价值路线和价值检验上的特征差异。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
姜育彦 刘雪立
[目的 /意义]探索绝对颠覆性指数DZ与Faculty Opinions同行评议指标和引证指标CNCI间的相关性，揭示Faculty Opinions同行评议指标在研究论文颠覆性创新早期识别中的效果。[方法 /过程]通过对选出的140篇研究论文的绝对颠覆性指数DZ、Faculty Opinions同行评议指标[包括同行评分（FScore）、同行评级（FStar）、评价次数（FTime）、加权评级（FStar＿w）、加权评价次数（FTime＿w）]和影响力指标CNCI进行相关性分析，并对高颠覆性文献、Faculty Opinions收录文献、高影响力文献在全部5 566篇焦点文献中的分布和不同评价角度下选出的研究文献重合情况进行研究。[结果 /结论 ]从全部病毒学领域期刊来看，绝对颠覆性指数DZ与Faculty Opinions同行评议指标间存在弱相关性，与影响力指标CNCI间存在中等相关性。FScore与CNCI存在着强相关性，FStar、FStar＿w与CNCI存在着中等相关性，FTime、FTime＿w与CNCI存在着弱相关性。但不同标签的研究论文三类指标间的相关性各不相同。其中，变革性研究论文的同行评议结果与绝对颠覆性指数的一致性与加权评分均高于循证性研究论文。三种评价指标在实际评价过程中应互为补充而非相互替代。在识别早期颠覆性创新的过程中，Faculty Opinions同行评议指标可以发挥一定的作用，其同时也可以辅助研究人员在发表后快速发现有潜在影响力的研究论文。
[期刊] 情报学报
[作者]
杨杰 邓三鸿 王昊
在破“五唯”的背景下，科学研究的创新性测度尤为重要，创新性较高的论文往往会对既有研究领域的学科范式产生颠覆性影响，甚至开创新的范式。颠覆性指数是近几年被提出的可以直接测度论文颠覆性创新程度的计量指标，基于网络中论文节点的深层引用关系，在一定程度上破除了单一维度评价的缺点，引起了文献计量学、信息科学和网络科学等多领域学者的广泛关注。本文对颠覆性指数的最新研究进行了总结和拓展，深入剖析了指标局限性及因素，并提出了新的计量指标——相对颠覆性指数（relative disruptive index,RDI），它在颠覆性指数的基础上，涵盖了引文网络的深层引用比例，在一定程度上解决了颠覆性指数分布不均匀、评价不一致的问题，能够对科学研究的颠覆性创新程度进行更为精确和客观的衡量。实证结果表明，颠覆性指数的参数量级不一致，相对颠覆性指数可以更有效地衡量科学研究的创新性，且相比于原始颠覆性指数以及Bornmann等学者提出的修正颠覆性指数（DI5）具有更佳的评价一致性，巩固性论文的相对颠覆性指数较低，创新性论文的相对颠覆性指数较高。
关键词：
科学计量 引文网络 创新性 颠覆性指数
[期刊] 图书情报工作
[作者]
马亚雪 王嘉杰 巴志超 孙建军
[目的 /意义]颠覆性技术对国家的政治、经济与社会安全起到重要的支撑作用。准确识别颠覆性技术特征，对于预见技术创新发展方向、优化国家创新战略布局具有重要意义。[方法 /过程]聚焦专利引证科学论文（即后向科学引文）的知识特征对颠覆性技术的预见能力，首先，从被引科学论文的知识内容特征和施被引文献的知识关联特征两个方面，量化专利后向科学引文的知识特征；然后，采用逐步回归法初步识别与专利创新程度具有显著关联的候选特征；最后，引入机器学习算法与SHapley Additive exPlanations (SHAP)模型深度解析后向科学引文知识特征与专利创新程度的关联关系，进而识别具有颠覆性技术预测能力的专利后向科学引文知识特征。[结果 /结论 ]基因工程领域的实证分析结果显示，除被引论文的知识组合新颖性外，其余后向科学引文知识特征均与专利创新程度存在显著的非线性关联关系。在一定阈值范围内，颠覆性技术的后向科学引文可能表现出较低的知识影响力和知识元多样性、较强的知识跨学科性，并且与施引专利之间存在较长的发表时间间隔和较大的知识内容相关性。
[期刊] 情报学报
[作者]
林春培 朱晓艳 余传鹏 廖杨月 李海林
跨界团队在企业等创新主体开展颠覆性创新活动中发挥重要作用，而运用机器学习方法识别其网络特征与颠覆性创新绩效之间殊途同归的组态路径是一个亟待解决的重要问题。本文基于Incopat专利检索平台无人机领域139999条专利数据，采用社区发现算法在专利发明人合作关系数据中识别185个跨界团队，依据社会网络理论遴选跨界团队网络特征变量，利用k-means聚类算法对跨界团队进行类型划分，并运用决策树CART (classification and regression trees)算法挖掘不同类型跨界团队网络特征对其颠覆性创新绩效的影响。研究结果表明，(1)跨界团队共有二元合作、类完全合作和复杂合作3种合作类型，不同跨界团队类型对颠覆性创新绩效影响具有差异性，即类完全合作团队高颠覆性创新绩效占比最高，二元合作团队高颠覆性创新绩效占比最低；(2)合作强度具有普适性，它是影响不同跨界团队形成不同水平颠覆性创新绩效的核心因素；(3)合作强度正向影响二元合作团队颠覆性创新绩效，类完全合作团队的颠覆性创新绩效受聚集系数、合作强度与团队规模的共同影响，而对于合作强度较高的复杂合作团队而言，保持较低的网络密度有利于其提升颠覆性创新绩效。
[期刊] 情报学报
[作者]
王超 马铭 王海燕 夏冬 许海云
颠覆性技术扩散特点的发现对于识别潜在颠覆性技术具有重要意义。本文基于E.M.罗杰斯提出的技术扩散理论，构建生命周期视角下颠覆性技术的扩散研究框架，实现颠覆性技术扩散特点的研究。首先利用大规模调研的方式，获取当前政府、产业界、学术界一致公认的颠覆性技术，利用文献计量和替代计量的分析方法，探究技术生命周期视角下颠覆性技术的扩散特点，最后获得颠覆性技术扩散的周期、速率、滞后性、无序性、主导性5个方面的结论。本研究为探索颠覆性技术的特征和规律以及潜在颠覆性技术的遴选提供了新的思路。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
刘博文 白如江
为有效利用现存文献资源，深度剖析和挖掘颠覆性技术的演化脉络与演化特征，为把握科学动向、提升科技竞争力提供支撑，在系统梳理颠覆性技术演化相关研究进展的基础上，融合Web of Science论文、德温特专利索引数据库专利和美国临床试验数据库临床试验等数据源，运用主题识别、深度学习、网络分析、可视化分析等技术，利用专利、论文文献的Word2Vec词向量模型构建结果和LDA主题识别结果，结合临床试验应用范围，研究干细胞治疗技术在“科学发现—技术创新—技术应用”生命周期中的演化脉络与演化特征。实验结果梳理得到干细胞治疗技术发展演化路线图，分为萌芽期、起步期、突变发展期和快速发展期4个阶段，并分别从数据表现、实证技术本身和颠覆性技术3个层面归纳技术发展的滞后性、复合性、突变性、扩张性等4个演化特征，与干细胞治疗技术发展的科学事实以及当前学界对其的基本认识均相符。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
杨文霞 孔嘉 闫晓慧 邓三鸿
[目的/意义]为解决传统颠覆性指数计算过程中不考虑焦点文献的参考文献数量的问题，提出权重颠覆性指数（权重D指数），有助于更加合理有效地评估文献的创新性。[方法/过程]提出一种针对焦点文献的参考文献数量的调整方法——权重颠覆性指数，以1950—2023年获得化学诺奖及其对照组的论文为数据来源，一方面，从合理性与有效性两方面对比颠覆性指数与权重D指数；另一方面，针对一篇焦点文献的参考文献被其引证文献多次引用的情况，具体分析焦点文献的创新性、焦点文献的影响力、焦点文献的参考文献的影响力与焦点文献的参考文献收到引用数量的相关性。[结果/结论 ]权重D指数具有合理性，且比传统颠覆性指数更能有效识别论文的创新性；当焦点文献的创新程度和影响力越高时，引证文献越倾向于引用其参考文献;当焦点文献的参考文献影响力越高时，引证文献也倾向于引用其参考文献。
关键词：
颠覆性指数 D指数 权重D指数 创新性
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王超 许海云 武华维 齐砚翠 陈亮
[目的/意义]利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构变化并识别网络结构变化过程中的突变状态，以此发现颠覆性技术知识网络扩散特征，为颠覆性技术的早期识别提供方法借鉴。[方法/过程]首先，构建颠覆性技术在基础研究、应用研究、产业应用创新过程环节中的3种动态知识子网络；其次，利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散特征；之后，通过突变函数模型分析颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构突变特征；最后，利用动态时间规整法探析颠覆性技术各知识子网络间扩散的相关性及其与渐进性技术扩散特征的差异性。[结果/结论 ]实证研究表明利用提出的动态结构熵开展颠覆性技术知识网络扩散特征识别，能够发现颠覆性技术分别在基础研究、应用研究、产业应用知识子网络的微观结构、介观结构、微观与介观结构关系与网络结构突变等方面知识网络扩散特征，并通过3种网络扩散特征的综合分析，解析出颠覆性技术显著区别于渐进性技术的网络扩散特征。
[期刊] 情报学报
[作者]
苏成 赵志耘 赵筱媛 潘云涛 贾晓莹
目前,学术界对颠覆性技术的概念、内涵及特征的认识仍不够明确,认知的差异较大。基于此,本研究重点着眼于对颠覆性技术的概念、内涵及特征进行了新的阐释。通过对已有概念、内涵和特征发展状态的解读与问题的分析,从手段、方法、结果、效果等方面重新定义了颠覆性技术概念;从技术来源、市场特性、颠覆过程、主要驱动力等方面对颠覆性技术内涵进行了新阐释,从而揭示了不同类型颠覆性技术的差异化特征、颠覆的动态演化特征等;对颠覆性技术特征进行了新的界定,提出"变革性""突破性""前瞻性""替代性"与"高风险性"是其五个本质特征;并从颠覆性创新基金资助体系、优先发展领域、管理新机制等方面提出了建议。本研究进一步明确了颠覆性技术的基本概念、核心内涵与本质特征等一系列基本问题,为更好地开展与颠覆性技术相关的理论和实践工作建立学理基础,为推动我国颠覆性技术创新工作提供了现实启示。
关键词：
颠覆性技术 概念 内涵 特征
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘小慧 沈哲思 廖宇 朱曼曼 杨立英
[目的/意义]探索颠覆性指数的稳定时间窗，分析其学科差异，揭示颠覆性指数稳定度与被引半衰期、被引频次稳定度之间的关系，为各学科合理应用该指数提供时间窗参考。[方法/过程]分别计算22个学科在不同引文时间窗下的颠覆性指数稳定度，得到各学科颠覆性指数达到0.8稳定度所需的时间窗；进而分别分析颠覆性指数与被引半衰期、被引频次稳定时间窗之间的关系。[结果/结论]颠覆性指数达到0.8稳定度所需的时间窗存在较大学科差异；达到被引半衰期时，各学科的颠覆性指数稳定度均达到了0.8，可使用被引半衰期作为颠覆性指数计算的参考时间窗；学科特质和指标算法都是影响颠覆性指数稳定度的重要因素，受算法的影响，颠覆性指数一般会晚于被引频次达到较高稳定度。
[期刊] 情报学报
[作者]
刘俊婉 庞博 徐硕
基于专利的弱信号探测模型与技术颠覆性潜力测度体系相结合的方法，开展颠覆性技术早期识别，为颠覆性技术的早期识别提供一套有效的方法和思路。利用专利信息进行领域弱信号探测，利用LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型从领域专利内容中抽取主题，基于弱函数对主题进行过滤得到包含弱信号的主题集合，进一步通过预兆函数对弱信号主题包含的术语进行过滤，得到该研究领域弱信号术语集合及其对应的专利集合。基于技术颠覆性潜力测度指标体系，对包含弱信号术语的专利进行颠覆性潜力测度，最终得到目标领域具有颠覆性潜力的技术，为该领域颠覆性技术的早期识别提供参考。以incoPat专利数据库中2008—2019年基因编辑领域的专利数据作为研究对象，结合弱信号探测模型与技术颠覆性潜力测度体系，对该领域具有颠覆性潜力的技术进行早期识别，通过与基于关键词识别的弱信号结果对比，并利用CRISPR/Cas9技术对上述颠覆性技术识别结果进行验证，证明了本文方法的可行性和有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
许泽浩 张光宇 亢凯 王星羽
颠覆性创新是后发企业开展竞争的新路径，培育颠覆性创新重点要识别培育环境。本文以新能源汽车为例，通过运用ＴＲＩＺ理论的技术成熟度分析工具，采用时间—专利数、时间—销售量、时间—专利级别、时间—性能曲线确定汽车目前所处的发展阶段，从而判别作为汽车行业颠覆性创新的电动汽车培育的最佳时期。数据表明，汽车产业当前处于成熟期，正是颠覆性创新发展的最佳时期。因此，颠覆性技术选择培育要通过识别相应原技术所处市场阶段，以找到培育的最佳环境。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
徐硕 李静鸿 安欣
[目的 /意义]为识别及预判当前受到高度关注的颠覆性技术，以专利术语为基础构建颠覆性技术识别指标，并对太阳能光伏领域的专利进行实证研究。[方法 /过程]基于全文本内容，兼顾技术创新性和技术影响力两个维度，构建涵盖5个指标的颠覆性技术识别指标体系；并采用自然语言处理技术抽取专利术语，将识别问题转化为经典的二分类问题训练机器学习模型；同时针对训练样本类别分布不平衡的问题，引入决策曲线分析以确定最优的分类阈值。[结果 /结论 ]实证研究在太阳能光伏领域2 196个专利中预判出91个颠覆性专利，取得较好的预测效果，验证本文提出的颠覆性技术识别方法的有效性，为颠覆性技术预判、专利价值衡量等研究提供新的视角。
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