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[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵一鸣 孙运涛 孙晓蕾
[目的/意义]颠覆性技术作为产业革命的核心驱动力，可以迅速颠覆现有技术的发展轨迹，具有强大的破坏力。实现颠覆性技术的早期识别可以帮助企业和国家尽早实施战略布局，促进技术创新与产业升级。[方法/过程]综合多源异构数据，从新颖性、前瞻性、可行性和关注度4个维度，运用熵权TOPSIS法，构建颠覆性技术早期识别模型，并在氢能源领域进行实验验证。[结果/结论 ]研究结果表明，太阳能分解水制氢、物理吸附储氢和质子交换膜燃料电池是最具颠覆性潜力的氢能源领域技术。
关键词：
颠覆性技术 技术识别 计量分析
[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] 情报理论与实践
[作者]
吴可凡 王伟 张世玉 车宏鑫 蔡林 陈祥
[目的/意义]在颠覆性技术识别中引入技术不连续性理论，探索技术不连续性视角下颠覆性技术的客观识别方法，能够丰富和拓展颠覆性技术的识别方法研究，也有助于把握科技创新规律、为科技发展提供参考和指导。[方法/过程]首先，利用专利引文网络和遗传后向-前向路径方法确定主路径对技术演化进行追踪。其次，根据引用结构与路径汇聚情况计算指标，评估技术不连续性，筛选出具有高技术不连续性的专利。最后，结合所得专利的内容信息和技术领域的现状，识别与验证颠覆性技术。[结果/结论]以手术机器人作为实证领域，使用所构建的方法成功识别了领域中已产生颠覆性效应的技术，验证了方法的有效性。
[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]
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] 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] 图书情报工作
[作者]
许佳琪 汪雪锋 陈虹枢 雷鸣
[目的/意义]颠覆性技术是引领当今世界经济发展的关键驱动力，跨领域颠覆性技术往往对技术的发展具有更加深刻的价值和意义，预先科学准确地识别跨领域颠覆性技术，是超前捕获技术发展方向并抢占科技竞争主动权的关键。[方法/过程]基于跨领域融合创新思想，构建跨领域颠覆性技术主题的识别方法和总体框架。具体采用ISI-OST-INPI分类体系与Rao-Stirling多样性指数，综合考虑专利所涉及技术领域的多样性、均匀度和差异性，对跨领域专利进行筛选后，运用文本挖掘和社会网络分析方法，构建跨领域专利关键词时序共现网络并聚类形成技术主题，并从网络内部知识流动的角度，结合跨领域颠覆性技术特征构建多维测度指标与综合得分，识别跨领域颠覆性技术主题。最后选取脑科学专利开展实证研究。[结果/结论 ]结果表明，类脑器官培育和神经干细胞的移植分化、脑机接口技术及应用、神经形态计算3个技术主题具有较强的跨领域颠覆性特征，并通过资料验证法进行结果验证，证明识别方法的可行性和有效性。
[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] 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] 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] 情报理论与实践
[作者]
王秀红 王欣 王少凡 刘浩东 张宗毅
[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势，如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识，首先，构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型，以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题，实现更深层次的显著特征主题识别，并通过聚类效果评价指标检验其识别效果，进一步结合专家知识判定关键技术主题名称，对主题间内在联系判定，最终识别出关键技术。其次，运用突变性表征颠覆性技术内在特质，基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测，将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据，从而识别出颠覆性技术。最后，结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例，以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源，进行实证分析，验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。
[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] 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] 中国科技论坛
[作者]
王海军 于佳文
颠覆性技术被广泛认为是后发企业抢占市场先机的最佳赛道。如何把握颠覆性技术未来发展主题及方向?围绕这一关键问题，本文基于颠覆性技术的创新性、扩散性、转轨性、提升性及替代性等特征，从专利和微博视角切入，构建颠覆性技术主题识别模型，并以人工智能领域为研究对象，验证所提模型的可行性和有效性。进一步地，分析出人工智能领域中的自然语言处理、机器学习、类脑智能、智能机器人与虚拟现实是未来颠覆性技术发展的重要主题。本文研究结论丰富既有颠覆性技术创新理论体系，可为企业制定和调整技术创新战略和方向提供借鉴。
关键词：
颠覆性技术 技术主题 人工智能 技术识别
[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。
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