基于共引的专利情报与学术文献对比分析

减小字体 增大字体 作者:卞志昕  来源:www.zhonghualunwen.com  发布时间:2009-09-25 12:06:02

  在情报研究中,通过分析专利引用或论文引用数据,可以发现相关技术分布,然后,采用统计学的方法对技术进行比较、归纳,可进一步知晓他们之间的相似性或差异性,这种方法已逐渐成为目前常用研究方法之一。在日益受宠的专利地图分析中,包括多个引证指标的引文分析也已成为必不可少的组成部分。而在引文分析中,最具影响力的是共引分析方法。它通过两篇文献同时被后来的一篇或多篇文献所引用的数量情况,利用聚类分析、多维尺度等多元统计分析理论,借助计算机,把众多分析对象之间错综复杂的共引网络关系简化为若干类群之间的关系表示出来,在此基础上分析研究不同学科及文献的结构与特点。因此,其评价更客观、分类更科学、方式更直观。
  
  1 研究背景
  
  共引分析最早出现在学术文献的分析中。1973年,美国情报学家H.G.Small提出共引理论,之后,这方面的研究工作在国外便广泛开展起来,其主要分为两个系列:一是H.G.Small进行的以文章为分析单位所做的共引分析研究;另一是以H.D.White为代表的以作者为分析单位进行的研究。此外,还有部分学者以期刊为分析单位进行研究。国内从上世纪90年代起吸收了国外的共引理论,并对国内文献情况进行了相关分析,如北京大学信息管理系针对中文农业期刊进行共引分析;中国科学院文献情报中心曾对中国科技期刊引文网络的国内外影响力进行分析。
  专利共引研究同样基于H.G.Small的共引理论,国外在20世纪80 90年代就开始呈现出激烈研究态势同,而国内在最近才开始这一热潮。武汉大学于2008年对专利计量的多个指标进行研究,其中采用共引法对有机电激光技术专利进行专利权人的聚类和可视化分析。如今,各种共引分析指标层出不穷,共引分析方法也正不断应用于新的领域中。
  在这些共引分析中,多数只针对于专利情报或学术文献中的一项进行研究,同时涉及两者的研究较少。国外著名引文分析机构CHI研究公司在1998年对美国和欧洲专利中的专利与论文引用关系进行了研究,但其只是讨论了被专利引用的专利与非专利文献,并未涉及公司或研究机构的对比,也未进行共引结果的比较。
  我们针对这一情况,分别对专利情报的专利权人和学术文献的发表研究机构进行共引分析,并以固体氧化物燃料电池(sOFC)为例,对两者结果进行比较,找出产业界公司(专利权人)与学术界研究机构在研究方向上的共通性与差异性。
  
  2 研究方法
  
  由于需要考察专利情报与学术文献两者的关系,所以首先要分别构建两者的共引关系矩阵,并将其可视化,在此基础上进行最后的对比分析。
  
  2.1 专利情报的共引分析
  2.1.1 数据采集数据源是分析的基础,为了全面、严格地进行分析,我们需要选择的是具有世界范围的专利信息,同时需要有较强大引文信息支持的数据库。所以Derwent Innovations Index数据库将是最好的方案。该数据库具有100多个国家的专利信息,并含有10余个国家的专利引文信息,因此最适合进行数据采集。在制订了相应的检索策略后,在此数据库中进行检索,下载数据。
  2.1.2 数据整理在下载的海量数据中,首先要区分每个公司的专利信息,也就是根据专利权人进行统计。现在,不少专利分析软件,如TDA(Thomson Data An山一zer)等已可进行此项工作。根据Derwent公司代码,可统计出每个公司的被引专利量、两个公司的共引专利量,并构建共引矩阵。
  2.1.3 聚类将得到的共引矩阵在统计分析软件SPSS中进行聚类分析(Cluster),并通过多维尺度分析(MDS)将结果可视化。
  
  2.2 学术文献的共引分析
  2.2.1 数据采集众所周知,在学术文献的引文系统中,最权威的就是SCI系统。该系统目前不仅具有期刊类的学术文献,而且集成了会议中的学术文献,其收录范围广、质量高已得到公认。因此,在确定检索策略后,在此数据库中检索,并下载数据。
  2.2.2 数据整理学术文献的引文信息与专利的引文信息不同。学术文献的引文记录中仅有作者信息,不具有研究机构的信息。因此,首先需要将作者与研究机构相关联,即构建作者与研究机构的矩阵,然后,根据此矩阵将被引信息中的作者与研究机构一一对应;最后将每家机构的所有作者被引信息集合、去重,得到最终的研究机构被引情况。之后,构建共引矩阵。

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