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[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]
王丹 周潇 赵捧未 樊嘉逸
[目的/意义]在新一轮科技革命和产业变革的时代背景下，颠覆性技术是一种另辟蹊径、容易造成技术突袭、颠覆传统游戏规则的技术。积极识别和前瞻布局颠覆性技术对实现国家科技创新跨越式发展具有重要战略意义。[方法/过程]从技术融合视角提出一种颠覆性技术识别方法。首先，基于专利IPC共现关系，并采用时间序列方式动态构建技术领域融合网络，利用结构熵指标识别领域融合网络中具有颠覆性的领域融合对；其次，将颠覆性的领域融合对与专利映射，筛选出候选颠覆性专利；在此基础上，通过深度剖析颠覆性专利的核心特征，筛选有效的测度指标；最后，基于深度学习Tabnet模型构建专利指标与颠覆性专利之间的关联关系，实现从大规模的候选专利中识别颠覆性专利。[结果/结论 ]以人工智能领域为例验证方法的可行性和有效性。研究结果共得到1 025条颠覆性专利。其中，颠覆性融合领域(G06K9,G06N3)包含443条颠覆性专利，这些专利主要涉及4大颠覆性方向：智慧医疗、智慧交通、智慧安防和智能制造。研究结果能够为政府、产业界和企业等利益相关者的科技布局、战略制定提供参考。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
安欣 刘迪航 徐硕
颠覆性技术是促进国民经济发展和提升大国博弈实力的关键因素,培育和发展颠覆性技术意义重大、影响深远。建设美丽中国是时代的责任,实现碳达峰碳中和是大势所趋。从学术论文、专利以及基于Google Trends数据的社会媒体数据出发,构建多源数据融合的颠覆性技术度量方法。以增长率指标、创新性指标和社会影响力指标测度“双碳”领域颠覆性技术,综合考虑技术对科学界、技术界以及社会经济界三方面的影响;在识别过程中,采用改进后的CDTM模型解决多源数据公共主题提取的问题;通过客观赋权计算颠覆性指数得分,度量主题的颠覆性。实证分析识别出4项“双碳”领域的颠覆性技术,分别是生物炭吸附技术、有机生物炭基肥料制备技术、生物质裂解生物炭技术和生物质热解生物炭技术。四项技术均与国际认可的CCUS技术相关,中国和美国在“双碳”领域研究中占据优势地位。
[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] 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]
陈伟 王莉晓
[目的 /意义]依据颠覆性技术发展早期特征建立弱信号识别指标体系，基于不同信号的特征差异和多源数据视角设计多信号过滤器，实现颠覆性技术早期识别。[方法 /过程]构建颠覆性技术弱信号识别漏斗模型，选取新颖性、弱信号潜力性特征指标设计主流技术信号过滤器，选取持续性、高价值性特征指标设计噪声信号过滤器，选取突变性、前瞻性特征指标设计渐进性创新弱信号过滤器，分层过滤掉主流技术信号、噪声信号和渐进性创新弱信号，筛选出颠覆性技术弱信号。[结果 /结论 ]选取储氢领域开展实证分析，通过对储氢领域颠覆性技术弱信号识别结果进行战略规划及权威报告验证，证明了方法的有效性。
[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] 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] 图书情报工作
[作者]
王良 李牧南
[目的/意义]许多现有研究依赖于专利数据来识别颠覆性技术，但这些方法在专利文本的主题聚类分析方面仍有进一步优化的潜力。[方法/过程]通过构建基于新闻影响力增强的图注意力网络，以及自适应分配注意力权重，有效捕捉和充分利用技术主题词共现网络节点关系，在生成有代表性的节点向量后再进行专利文本主题聚类分析，可以进一步辅助识别潜在的颠覆性技术。[结果/结论 ]为进一步验证方法的有效性，选择智慧城市和工业互联网两个新兴技术领域进行实证检验。理论和实证分析显示，这种融合新闻影响力的图注意力网络聚类方法可以进一步丰富当前有关颠覆性技术识别的方法体系。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吕鲲 项旻昊 靖继鹏
[目的/意义]颠覆性技术关乎国家竞争力和国际地位,科学准确地识别出颠覆性技术主题,能够解决技术发展过程中主题不够明确、发展路径不够清晰等问题,以此有效把握技术发展动态,调整国家科技战略布局,更好地抢占国际竞争制高点。[方法/过程]以能源科技领域的专利文本数据为研究客体,构建基于Word2Vec词向量与LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题向量的融合特征向量,并引入K-means算法优化主题聚类效果,最后结合颠覆性技术特征指标,识别颠覆性技术主题,利用DTM(Dynamic Topic Model)模型揭示该领域颠覆性技术主题的发展状况。[结果/结论]通过人工验证和模型结果对比可以发现,实证结果具有合理性,且模型的精准率、召回率、F1值均高于同类型的主题模型,证明该方法对颠覆性技术主题识别具有较好效果。
[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] 情报理论与实践
[作者]
赵玉桐 杨建林
[目的/意义]针对来源于跨领域技术融合或应用的颠覆性技术建立识别框架，结合应用场景识别颠覆性技术，为颠覆性技术的遴选和培育提供参考，助力科技资源优化配置。[方法/过程]首先，基于跨领域专利的德温特手工代码字段进行突变检测；其次，依据突变类型、创新性和影响力筛选重要手工代码；最后，基于重要手工代码对应的标题摘要组合文本，提取专利关键词进行共现分析，根据词频及中介中心性筛选颠覆性技术关键词，并采用社区发现算法进一步识别具体应用场景下的颠覆性技术。[结果/结论]以人工智能领域为实证领域，识别出智能教育、人脸识别、智慧医疗、虚拟现实与增强现实、智能云计算、自然语言理解与生成、自动驾驶、智能机器人、智能家居等技术具有较强颠覆性，验证了方法的有效性。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
施国良 吴静 陈挺 张笑笑
为充分利用专利结构化数据和文本数据，实现准确有效的颠覆性技术识别，以中国专利奖为切入点，提出基于图神经网络的颠覆性技术识别框架。首先以获得中国专利奖的授权发明专利定义颠覆性技术，解决技术定义难的问题；接着使用Neo4j图数据库构建异质有向图，存储专利多重关系数据和方向信息，解决关系数据利用率低的问题；最后使用关系图卷积神经网络（R-GCN）模型进行训练，实现颠覆性技术识别，解决识别效果不佳的问题。研究表明以获得中国专利奖的专利技术直接定义颠覆性技术是合理且可靠的；提出的颠覆性技术识别框架能充分利用专利数据信息和专利异质有向图中空间信息，识别出绝大部分的颠覆性技术，丰富了图神经网络在颠覆性技术识别方面的研究。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
陈之瑶 罗军 莎薇 侯小星
为实现我国颠覆性技术创新项目的精准遴选，促进颠覆性创新产业的培育发展，在分析梳理国内外关于颠覆性技术创新项目遴选、立项决策管理方面研究的基础上，分析对比颠覆性技术创新项目与一般科技计划项目的特征属性差异，借鉴海尔迈耶问题的做法，结合当前政策导向，针对颠覆性技术具有隐蔽性、破坏性、不确定性的特征属性，提出相应的项目遴选角度和评审标准的思路，并利用层次分析法构建颠覆性技术创新项目立项评价的三级指标体系。从项目影响力、项目可能性两方面构建颠覆性技术创新项目的决策矩阵模型，为颠覆性创新项目立项决策提供判断依据。
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