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[期刊] 情报学报
[作者]
刘志辉 张均胜 林毅 牛贝贝 王莉军
汇聚专家和大众智慧,即隐性知识,进行潜在颠覆性技术评估是颠覆性技术预测的发展趋势。通常行业领域专家预判颠覆性技术的准确率较高,但也存在由于专家认知偏见及思维定势等原因导致颠覆性技术预判不准确或遗漏的风险。大众参与预判有助于增加技术多样性和新颖性,也有助于加强预判结果的全面性。为了汇聚专家与大众智慧预判潜在颠覆性技术,本文对预测市场用于颠覆性技术预测进行方法机制改进研究,提出了汇聚专家和大众智慧的潜在颠覆性技术评估支撑系统功能设计,并对未来工作提出建议。
关键词：
颠覆性技术 专家评估 预测市场 预判系统
[期刊] 情报学报
[作者]
窦永香 开庆 王佳敏
识别潜在颠覆性技术有助于国家和企业加强颠覆性技术供给，使其在国际科技竞争中赢得竞争优势或实现变轨超车。传统基于文献计量的颠覆性技术识别方法通常利用论文和专利数据先构建关键词网络或关键词集，然后人工构造高阶数据特征进行分析。这种人工构造高阶特征的方法容易使关键词网络等的结构信息表达不充分，导致识别的准确性降低。本文提出一种基于图表示学习的半监督潜在颠覆性技术识别方法。首先，基于科技文献数据库数据，利用关键词共现频率和期刊影响力构建技术关键词加权网络；然后，通过反向传播算法基于匿名游走序列学习获得关键词网络的向量表示；接着，通过比较待识别技术关键词网络的向量序列与公认颠覆性技术关键词网络的向量序列之间的相似程度，反映技术演化特征的相似性，从而识别出潜在的颠覆性技术；最后，从近年来国内外与颠覆性技术有关的战略规划、预测报告中选取10项技术作为实验对象，采集WoS (Web of Science)数据对本文提出的方法进行实验验证，发现在预给定5项颠覆性技术的条件下，本文方法能较好地将其中潜在的3项颠覆性技术识别出来，并能够将2项伪颠覆性技术判断为非颠覆性技术。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
马铭 王超 张伟然 许海云 周勇
[目的/意义]将社会网络分析与突变理论相结合，提出识别潜在颠覆性技术的新方法，帮助企业获得市场、经济的先行优势，同时有助于加强政府对重点技术的前期引导作用。[方法/过程]首先，基于文本三元组结构，构建语义信息层面的技术共现网络。其次，基于社区网络结构和颠覆性技术特征，提出社区网络关系强度和对外资源利用力两个指标，利用突变理论模型识别易突变社区。最后，对易突变社区内节点进行主题词突发性监测和词频异常监测确定技术突发可能性，以此识别潜在颠覆性技术。[结果/结论]以造血干细胞领域2001—2018年论文数据作为分析对象，验证了方法的有效性，发现“建立完善的关于免疫缺陷疾病及相关移植治疗手段的临床研究模型”是该领域的潜在颠覆性技术。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吕璐成 赵萍 姜山 王燕鹏 张迪 王学昭 万勇 刘细文
[目的/意义]数据驱动的颠覆性技术识别工作的两个难点问题在于：如何准确地获得领域候选颠覆性技术，如何全面有效地评估候选技术的颠覆性潜力。针对这两个问题，提出一种基于候选技术辅助生成和多源数据评估的颠覆性技术识别方法，为颠覆性技术识别工作的开展提供新思路。[方法/过程]针对候选技术获取问题，提出了一种候选技术辅助生成方法，通过词性标注和Head-matching的方法自动构建领域技术层次结构体系，然后结合专家知识判断确定候选颠覆性技术；针对颠覆性潜力评估问题，基于表征“科学—技术—产业—市场”链条的多源数据，界定了两类颠覆性技术，分别是“研究储备高—技术成果多—产业规模大—公众关注高”的潜力型颠覆性技术和“研究储备高—技术成果少—产业规模小—公众关注低”的潜伏型颠覆性技术，并通过计算颠覆性潜力值（DPV）和颠覆性潜伏度（DLV）指标来评估候选技术的颠覆性潜力。[结果/结论]通过在材料领域应用本方法发现，评估得到的DPV较高的3项潜力型颠覆性技术（以石墨烯为代表的二维材料、先进半导体材料和增材制造材料技术）和DLV较高的3项潜伏型颠覆性技术（材料基因组、智能材料和超材料技术）覆盖了专家咨询确定的验证集中的6项技术，证明了本方法的有效性。[局限]技术层次体系自动构建方法适用于头名词特征比较明显的技术领域，技术颠覆性潜力评估采用的多源数据需要结合颠覆性技术本质特征进一步深化扩展。
[期刊] 情报杂志
[作者]
白光祖 郑玉荣 吴新年 靳军宝 刘秋艳
[目的/意义]提出一套轻量化、细粒度、定量化的颠覆性技术预见方法体系,以期为创新机构发现、部署、推动颠覆性技术发展提供方法论支撑。[方法/过程]在基于领域知识突变识别内部潜在颠覆性技术主题,基于学科知识交叉识别外部潜在颠覆性技术主题的基础上,借助Fisher-Pry改进模型分析了颠覆性技术成熟度并以技术路线图展示了技术预见结果。[结果/结论]通过纤维素生物降解预处理领域实证,证明所提方法是一种行之有效的领域颠覆性技术预见方法。
关键词：
知识关联 颠覆性技术 预见方法
[期刊] 情报学报
[作者]
梁镇涛 毛进 李纲
颠覆性技术的识别与预测研究在服务国家重大科技战略发展需求、保障国家科技产业安全等方面具有重要意义。本文将专利家族视为技术单元，从对技术知识空间的改变视角定义高颠覆性专利，基于世界专利统计数据库（Worldwide Patent Statistical Database,PATSTAT）和微软学术论文（Microsoft Academic Graph,MAG）数据库，对专利的颠覆性、技术特征及“科学-技术”知识关联特征进行测度分析，并在此基础上提出了融合“科学-技术”知识关联的高颠覆性专利预测方法。本文将高颠覆性专利预测问题转化为监督式二分类任务，给定专利在其公开当年的“科学-技术”知识关联和其他技术特征，以其5年后的颠覆性指标值高低作为预测目标，训练机器学习模型。研究结果表明，(1)高颠覆性专利具有前置知识少且非主流、技术团队实力强、商业价值被低估、长期影响力大的特点；(2)专利的“科学-技术”知识关联属性是对其颠覆性进行预测的重要特征；(3)LightGBM (light gradient boosting machine)模型在综合性能与训练效率上取得了最佳表现，在半导体器件与电数字数据处理领域的实证结果验证了模型的有效性。但颠覆性技术的预测仍是一个困难的任务，后续研究可尝试从专利语义特征与结合多源数据等角度进一步提升性能表现。
[期刊] 情报学报
[作者]
冯立杰 秦浩 王金凤 刘鹏 仵轩 张芷芯
作为推动社会进步与经济发展的重要力量，如何快速且精确地识别潜在颠覆性技术对于提升企业竞争力、推动产业变革等具有关键意义。本文提出一种融合专利数据与社交媒体数据的潜在颠覆性技术早期识别方法，是对已有研究理论和方法的重要补充。第一，检索相关领域专利数据，对数据进行划分；第二，基于颠覆性技术的特征，选取与颠覆性技术相关的指标以构建指标体系，并计算其技术影响力；第三，依托Bi-LSTM (bi-directional long shortterm memory)训练专利指标与技术影响力之间的关系，预测出候选颠覆性技术，并结合BERTopic提取技术主题；第四，通过BERTopic主题建模基于社交媒体数据提取出社会主题，并通过关注度和情感倾向对社会主题进行评价；第五，通过语义相似度，将社会主题与技术主题匹配映射，以对技术主题进行分类，进而识别出潜在颠覆性技术；第六，以医疗机器人为例，阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明，Bi-LSTM模型在准确率、精准率、召回率和F1-score上均超过90%，优于其他模型；将医疗机器人领域中的潜在颠覆性技术划分为高关注度-积极态度、低关注度-积极态度与低关注度-消极态度3种类型；识别出的医疗机器人潜在颠覆性技术，能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。
[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] 科技进步与对策
[作者]
王超1,2，许海云1，方曙1
为了把握颠覆性技术识别与预测方法研究进展，首先对颠覆性的内涵、特征和运行机制进行论述；然后，通过对已有文献进行系统梳理，将识别与预测方法分为5类，分别展开详述；最后，对各类方法进行比较分析。研究发现，已有颠覆性技术识别与预测方法仍处于发展的初期阶段，所有识别研究方法均是围绕颠覆性技术的外部影响或内在特征中的某一方面展开，并未将二者有机结合起来。未来，应综合把握颠覆性技术内外部特征，构建全面、系统的识别与预测框架。
关键词：
颠覆性技术；技术创新；技术识别；技术预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
单晓红 韩晟熙 刘晓燕
[目的/意义]颠覆性技术对技术和市场具有双重影响，无论是对科技发展还是市场结构调整都起到十分重要的作用，准确识别颠覆性技术能够解决可能出现的技术壁垒，对国家和企业具有重要意义。[方法/过程]从技术主题的演化趋势和演化形式两个维度提出颠覆性技术识别框架。首先，利用LDA模型和基于全局和局部影响力的社区探测方法识别领域内的技术主题。其次，基于颠覆性技术的“突变性”和“融合性”特征，引入技术主题时序共现网络和主题引用网络对主题间的演化趋势和演化形式进行判别，实现颠覆性技术的识别。最后，以人工智能领域为例验证本文提出的颠覆性技术识别方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法能够准确实现颠覆性技术的识别，研究识别出人工智能领域的七项颠覆性技术，包括“机器人模块化设计方法及应用”“相关领域机器人技术及应用主题”“仿生机器人技术及应用”“自动无人智能系统”“自动驾驶技术”“服务机器人技术及应用”和“机器人部件优化技术”这有利于我国抓住科技创新主动权，加快颠覆性技术布局。
[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。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
徐雯 于娱 施琴芬
将颠覆性技术采纳过程中企业的财富和决策者的风险态度纳入技术采纳的影响因素中,构建基于企业财富和风险态度的企业集群在颠覆性技术采纳问题上的演化博弈模型,研究企业之间采纳颠覆性技术的进化稳定策略,并通过MATLAB仿真分析探索企业财富和风险态度对企业采纳颠覆性技术意愿的影响。研究表明:企业财富一定、企业决策者的风险态度不同时,企业最终都会趋向于采纳颠覆性技术,但是风险偏好的企业显著地比风险规避和风险中立的企业更快地采纳颠覆性技术;企业决策者风险态度相同时,财富多的企业和风险容忍度高的企业采纳颠覆性技术的意愿更为强烈。
[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。
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