新兴技术概念辨析与识别方法研究进展

[目的/意义]新兴技术识别有助于及时跟踪技术发展动态，摸清技术发展脉络，更早地捕捉领域未来的发展契机。但一方面新兴技术尚未形成统一的定义与特征属性；另一方面随着研究的深入与新技术的应用，新兴技术识别方法不断多样化与复杂化，因此，亟待对新兴技术定义属性与识别方法进行梳理与归纳。[方法/过程]通过对国内外相关文献的调研，首先明晰了新兴技术的概念和属性特征，并对相近概念进行辨析。接下来对新兴技术识别方法作系统性梳理，重点介绍定量分析方法，并将其划分为科学计量分析法、文本挖掘分析法、机器学习方法3类，还揭示了新兴技术识别方法的新趋势，以及结果验证的常用方法。[结果/结论]在对各类新兴技术识别方法的优劣势进行揭示的基础上，提出了现有各类方法的共性问题，即概念不明确，标准不统一；数据源类型选择不均衡，偏向性明显；“渐进式”回顾研究成主流，“跃进式”预测研究仍待发展，并针对每种问题提出了相应建议。     

新兴技术识别与演化路径分析方法研究——以集成电路领域为例

【目的/意义】通过综合使用论文和专利数据源，开展新兴技术的识别与演化路径方法研究，期望以此提高学科领域新兴技术探测研究的准确性和科学性。【方法/过程】首先，针对集成电路这一特定领域使用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋，并利用LDA主题模型发现并识别集成电路领域隐含的技术主题，构建新颖度、强度和热度等多维指标对新兴技术进行对比和甄别。其次，划分时间窗，采用余弦相似度算法计算相邻时间窗内主题间的相似性，以可视化路径的形式将筛选结果进行呈现，以此判断主题演化关系类型。【结果/结论】研究发现，集成电路领域呈现学界与业界研究成果相互促进的良好态势，结合论文与专利数据的新兴技术识别方法，可以有效且清晰的发现集成电路研究领域的热点型、增长型、成熟型和潜在型技术主题，并通过新兴技术演化路径的构建，揭示了领域科学与技术间知识的交互与转移。【创新/局限】本研究创新性采用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋，提高了词袋构建质量，为后续基于LDA主题模型识别隐含的技术主题奠定了基础，但在数据源的多样性、时滞性问题，以及模型阈值设置的客观性上还存在局限性，需要...     

新兴技术弱信号扫描预判述评

[研究目的]系统梳理“新兴技术弱信号”主要研究成果,为未来新兴技术弱信号预判研究提供借鉴。[研究方法]通过分析弱信号的内涵与刻画特征,发现弱信号与新兴技术之间具有高度相通性。分别从新兴技术弱信号的内涵、扫描预判数据源和扫描预判方法三个方面对现有文献进行综述,总结了未来研究的重点方向。[研究结论]未来在捕捉新兴技术弱信号时,应该深度整合多源异构信息资源,有机融合新兴技术和弱信号的刻画特征,设计可量化操作的新兴技术弱信号扫描指标体系,识别萌芽阶段的新兴技术,并发挥科技信息资源间互相印证的优势,提升识别方法的有效性和准确性。     

新兴主题识别方法研究综述

[目的/意义]梳理国内外新兴主题识别相关研究，总结不同方法的优缺点，归纳现有研究存在的问题，为新兴主题识别研究提供参考。[方法/过程]首先对新兴主题及其相关概念进行辨析；其次根据新兴主题识别的流程，从数据源及分析对象的选择、识别主题的方法、用于筛选新兴主题的特性与指标3个层面对相关文献集进行梳理与分析；最后，提出现有研究的局限与不足，并对未来发展作出展望。[结果/结论]新兴主题识别研究经过20余年的发展，已经形成了较为规范的研究流程及较为丰富的研究方法，但仍存在一定的不足。在理论层面，新兴主题的定义尚不明确；在数据集构建方面，数据源的选择与融合方式有待完善；在主题识别方面，研究方法时滞性较强，对语义关注和解释不足；在筛选指标方面，缺乏客观完整的评价体系。未来需要针对相关理论和研究方法进行更为深入的研究。     

数据隐私风险的时序主题关联和演化路径研究

【目的/意义】分析数据隐私风险的时序主题关联，理清热点主题的演化路径，探索有温度的数据隐私风险治理。【方法/过程】基于WOS核心合集和Scopus数据库收录的数据隐私风险领域相关文献，通过LDA主题模型将文本按照时间片切分，并识别各时间片的研究主题；再通过余弦相似度计算分析相邻时间片主题的时序关联，梳理主题演化路径并探索研究前沿。【结果/结论】数据隐私风险研究的关注点逐渐从对识别、评估和缓解数据隐私风险技术本身的关注，转向对平台、算法和场景整体性情境的关注，这需要通过数字伦理、法律和社会等方面共同助力形成负责任的技术，以期构建数字信任环境。【创新/局限】本研究对跨学科和跨领域的数据隐私风险研究的演化路径进行梳理，探索数据隐私风险治理的有效路径。未来可进一步细化不同时期的主题，并深入分析不同时间片的新兴技术对数据隐私风险的影响。     

多源信息视角下的多指标新兴技术主题识别研究——以智能网联汽车领域为例

[目的/意义]为提高新兴技术主题识别的全面性、准确性,在专利、论文信息的基础上,融入舆情信息,提出一种复合型的新兴技术主题识别方法,以期能为微观层面新兴技术主题识别方法的研究提供参考。[方法/过程]面向专利、期刊论文、学位论文、会议论文、舆情共5种不同的科技文献类型,运用LDA模型从多源异构文本中获取主题词,并进行融合分析,提取候选新兴技术主题;设计识别指标体系,弥补现有指标体系缺乏未来前景相应指标的不足;运用CRITIC法进行综合评价,确定最终的新兴技术主题。[结果/结论]以智能网联汽车为实验对象,成功识别出多传感器融合信息技术这项新兴技术,实验结果与业界分析保持一致,说明多源信息视角下的多指标新兴技术主题识别方法能有效地对多源异构文本开展新兴技术的主题识别。     

基于专利的两阶段新兴技术识别研究 ——以图像识别技术为例

【目的/意义】基于专利的两阶段新兴技术识别方法能够帮助企业更精准的发现和识别具有变革潜力的新 兴技术,有利于企业洞察研发趋势,在竞争中抢占先机。【方法/过程】以图像识别领域为例,采用两阶段方法识别新 兴技术,第一阶段采用LDA对专利说明书全文构建主题聚类模型,以确定图像识别领域的各项子技术领域;第二阶 段采用新兴技术识别指标体系评判各子技术领域综合表现,最终识别出图像领域的新兴技术。【结果/结论】实验成 功识别出新型光波导纤维材料和计算机存储媒介两项新兴技术,实验结果与业界分析保持一致,说明两阶段新兴 技术识别方法能有效地对专利文献开展新兴技术识别。     

基于专利主题演化的颠覆性技术识别研究——以类脑智能领域为例

【目的/意义】颠覆性技术具有隐蔽性和突变性，而技术主题在演化过程中会释放颠覆性趋势产生的早期信号，本文提出一种基于专利主题演化的颠覆性技术识别方法。【方法/过程】首先，基于S曲线法判断技术生命周期；其次，综合运用文本挖掘和社会网络分析方法识别技术主题的演化事件；最后，定义新主题出现、原主题趋热和多主题融合三类突变情况，用于识别具有颠覆性潜力的技术主题。【结果/结论】通过类脑智能领域专利实证，发现六个新出现主题、四个趋热型主题和六个融合型主题，通过专家判读，证明了所提方法的有效性，同时筛选出五项主题作为最终预测结果。【创新/局限】本文基于动态社区发现算法对技术主题的演化特征进行分析，进而基于主题突变性筛选颠覆性技术，但数据来源较为单一，将在未来研究中加以扩充。     

新兴技术创新模式及技术路径研究*

通过回顾新兴技术的概念界定,梳理新兴技术的主要特征,挖掘创新理论间关联性,对新兴技术的本质及内涵进行阐释。采用创新理论与案例实践相结合的方式,归纳影响新兴技术发展的两类技术创新模式,总结不同创新情境下的四种创新发展路径,并进一步探究突破型路径、适应型路径、开拓型路径、开创型路径下的内部发展动力和外部影响环境。以期为国家创新战略的高效实施提供理论支撑,为企业商业化实践带来启示。     

基于技术关联关系的企业研发潜在合作伙伴识别方法研究综述

[目的/意义]技术关联与匹配是企业进行研发合作的内在动因，梳理基于技术关联关系的企业研发潜在合作伙伴识别方法，总结研究不足并提出发展建议，完善面向潜在合作伙伴识别的情报方法体系。[方法/过程]基于136篇重点文献，归纳基于技术承继、共现、结构、应用关系以及复合技术关系的企业研发潜在合作伙伴识别方法，对比分析每种方法的优劣，并提出未来研究方向。[结果/结论]现有研究通过挖掘引用关系、共现关系、文本语义、复杂网络中的有用信息，综合统计和语义特征取得了较好的识别效果。不足在于：数据源和数据范围受限，技术文本语义分析方法存在缺陷，技术关联与合作行为的关系未梳理清晰。未来方向：纳入多类型数据并保障识别范围的完整性；完善技术文本语义分析与计算的理论方法体系；系统梳理技术关联与合作行为的关系，完善合作潜力测度指标。     

新兴技术视域下潜在竞争对手识别研究 ——以智能驾驶领域为例

【目的/意义】诸多知名企业由于没有意识到新兴技术的发展趋势,忽略了未来可能对自身造成威胁的潜在 竞争对手,最终陷入破产境地。目前缺乏从新兴技术视角开展的潜在竞争对手识别研究。【方法/过程】在文献调研 的基础上,对潜在竞争对手识别的内涵进行分析,并构建新兴技术视域下潜在竞争对手识别流程。识别流程涵盖 预处理专利数据、新兴技术识别和潜在竞争对手识别三个步骤,涉及LDA主题模型构建、新兴技术指标体系建立和 技术知识存量计算等关键问题。【结果/结论】以智能驾驶领域为例,证明了基于新兴技术开展潜在竞争对手识别具 有一定的可行性,期望本方法能够为领先企业识别潜在竞争对手提供决策支持。【创新/局限】创新性地将新兴技术 识别与潜在竞争对手识别相结合,丰富潜在竞争对手识别理论与方法。     

期刊间知识扩散研究述评：路径、测度指标及其应用

【目的】梳理并分析期刊间知识扩散模式和研究应用,以促进期刊全方位发展,并为期刊定位及规划发展策略制定提供新的角度。【方法】通过文献调研和内容分析,对国内外期刊间知识扩散相关文献进行提炼总结,系统分析期刊间知识扩散路径模式以及相应的测度指标。【结果】在明确知识扩散相关概念的基础上,从扩散路径、测度指标和相关应用等方面对期刊间知识扩散相关研究进行述评,归纳扩散过程中的内在演化路径及规律。【结论】未来可考虑在已有理论基础上借鉴多学科理论方法和构建多层网络的融合分析,进一步考虑多维影响机制来优化知识扩散模型,同时关注引文内容对扩散程度的影响,优化改进现有指标以全面衡量扩散现象。     

基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别研究——以手机芯片领域为例

[研究目的]对新兴技术进行识别,有助于跟踪行业的最新发展动态,为企业提供最新的情报。[研究方法]通过分析以往相关文献,针对目前新兴技术识别研究中存在的不足,构建了基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别模型。首先,将基于语言层级的SAO结构和基于关键词语义的TF-IDF算法相结合,划分出各项子技术领域;其次,根据新兴技术特征建立多指标评价体系,结合专利数量年度变化,判别出新兴技术;最后,根据术语的语法规则,利用语言过滤器抽取出特定专利文献中的技术术语,识别新兴技术主题。[研究结论]将新兴技术识别模型应用于手机芯片行业,成功识别出了5G基带芯片和新型存储芯片两项新兴技术,与业界动态基本一致,从而验证了该模型的可行性。     

时序关联与结构表征视角下的信息隐私研究主题演化研究

【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题,梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱 等问题,提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型识 别多时间窗口下的文献主题,进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上,从时序关联 维度计算相邻窗口下主题间的相似度,梳理演化路径;从结构表征维度,设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指 标,探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁。【结果/结论】实证分析结果表明,本文方法可以深度挖掘信息隐私 领域研究主题,从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径。研究有利于探测信息隐私研究的前沿。【创新/局限】 综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群,从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径。 未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异,有待于引入多元组术语改善主题识别效果。     

生命周期视角下医学信息学科的主题识别与演化研究

【目的/意义】云计算的普及使得MI学科受到学术界的持续关注，对MI主题识别与演化的分析可以揭示历史演化，有助于发现人们关注的问题，预见该领域的未来发展。【方法/过程】本文利用潜狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）主题模型对web of science(WOS)数据库中与MI相关的主题进行识别和挖掘，并利用生命周期理论、变异系数法、Kullback-Leibler divergence(KL)等理论和方法绘制出MI研究主题的演化路径。【结果/结论】研究结果表明，MI的研究主题正逐渐向方法、技术和实践的研究方向发展，医疗数据分析、临床数据挖掘、健康信息技术等新兴技术和应用方向将成为未来MI学科的研究热点。【创新/局限】本文从生命周期视角对全球范围内医学信息学学科的主题演化进行挖掘和分析，为该学科未来的发展提供借鉴，但并没对各地区分别进行分析，因此存在一定的局限性。     

基于期刊学科分类的学科交叉特征识别方法——以生物医学工程领域为例

【目的】 针对当前我国在学科交叉特征研究中的不足,建立一套规则、结构清晰的学科交叉特征识别方法。【方法】 以Web of Science数据库收录的生物医学工程领域论文所属期刊的学科分类为数据基础,通过引入中介中心性、度中心性、信息熵指标,利用学科共现分析方法,结合Bibexcel、Ucinet社会网络分析软件建立学科关联网络图谱,识别生物医学工程领域学科交叉的结构演化特征,验证了其在学科交叉特征识别中的可行性。【结果】 分析生物医学工程领域的学科交叉特征,得出该领域的亲缘学科,结果表明“生物医学工程”研究领域的信息熵随着时间的演进而增大,说明该领域的学科交叉程度愈加深入。【结论】 实验结果与实际情况较为一致,验证了学科交叉特征识别方法的可靠性。     

用户画像研究述评

【目的/意义】梳理当前国内外用户画像的研究现状，旨在对用户画像相关研究提供参考和借鉴。【方法/过 程】通过对国内外相关文献进行分析总结，分别对用户画像的内涵、研究内容与技术方法和应用价值三部分展开述 评。其中基于主体将研究内容分为单个用户画像和群体用户画像研究，其次根据用户画像的构建流程梳理技术方 法，并从微观、中观、宏观三个层面总结研究应用价值。【结果/结论】用户画像研究正处于蓬勃发展阶段，未来研究 应着重突破“用户”束缚，在精准场景方面加以延伸和创新；在强化数据来源和数据质量的基础上对相关数据挖掘 方法加以拓展和改进；更加有效地实现多源数据的融合从而构建更加多元、更加精准的用户画像。     

产业链视角下专利新兴技术主题识别

[研究目的]专利是技术信息的载体,以专利数据为研究对象,在产业链视角下进行技术主题提取及识别,从专利数据中识别新兴技术可以有助于把握新兴技术的发展动态。[研究方法]首先,根据产业链的概念和专利IPC分类号构建出产业链各个层级对应的专利集;然后,结合专利文本的特点提出EW-LDA主题模型,从词汇权重和语境两个角度对LDA主题模型进行改进,使用EW-LDA模型提取出产业链的各个层级中得技术主题;最后,根据专利文本及新兴技术的特点,从新颖度、热点度、关注度和增长率四个方面入手构建新兴技术主题识别指标,将技术主题分为新兴、热点、潜在、衰退和噪音五类。并在人工智能领域的专利数据上进行实验。[研究结论]结果表明,提出的EW-LDA主题模型具有更好的主题建模效果,产业链视角下的新兴技术主题识别方法可以有效的识别出新兴技术。     

融合多策略的短语识别方法

【目的/意义】针对基于统计特征的短语识别方法存在的噪声问题，提出了融合多策略的短语识别方法。【方 法/过程】该方法融合多统计量提取候选短语，并基于停用词表进行初步过滤，利用词向量较强的语义表达能力对 候选短语进行过滤，以提高短语识别的准确率。在环保领域专利语料上进行实验，利用搜狗新闻语料与中文专利 数据训练词向量库进行短语识别优化。【结果/结论】该方法对于语料规模较小以及阈值较低的结果过滤还有待进 一步研究。实验结果表明，融合深度学习的方法提高了短语识别的准确率。     

专利丛林识别方法及测度指标研究

【目的/意义】弥补现有的专利丛林识别方法的不足,使其更加完善。为专利丛林的识别提供可借鉴的研 究范式。【方法/过程】分析专利丛林的含义及表现特征,将核心-边缘结构理论引入专利分析中,提出专利个体技术 基础价值强度和技术关联强度指标,以专利技术生命周期曲线为依据,对专利丛林的形态实现动态监测。【结果/结 论】提出专利丛林识别网络的构建方法,从微观的角度对专利间的关联关系进行动态监测与分析,对已有专利丛林 识别方法进行改进和发展。