上海财经大学研究生分数线基于全域专利共被引的世界500强企业技术竞争的专利地图分析

基于全域专利共被引的世界

500

强企业技术竞争的专利地图分析

王贤文

1

，

2

丁

堃

1

，

2

张

曦

1

（

1.

大连理工大学人文学院

大连

116085

；

2.

大连理工大学

-

德雷塞尔大学

知识可视化与科学发现联合研究所

大连

/

费城）

1

）

1

摘要

专利文献的引用行为表达的是技术之间的竞争关系，专利计量方法已经成为企业技术竞争情报研究的

Fortune

）

2009

年评选的世界

500

强企业作为研究对象，利用《 德温

特创新索引》数据库中

2000

年至

2009

年的专利数据，基于社会网络分析中全网络方法的思想，从专利的前向

< br>引用分析角度构造企业的全域专利共被引矩阵，然后运用信息可视化技术和社会网络分析方法对世界

500

强企

业进行技术竞争的专利地图分析，包括聚类分布、< /p>

Kernel

插值分布、共被引网络分析，研究

500

强企业的技术

群聚类、技术竞争结构，挖掘技术竞争网络中的关键企业。

关键词

前向引用

专利共被引

技术竞争

专利地图

全域共被引

Patent Mapping of Technology Competition of Fortune 500 Enterprises Based on Global

Patent Co-citation Analysis

Wang Xianwen

1

2

, Ding Kun

1

2

and

Zhang Xi

1

，

，

(1. School of Humanities and Social Sciences, Dalian University of Technology, Dalian 116085

；

2. Joint Institute for the Study of Knowledge Visualization and Scientific Discovery

，

DUT- Drexel

）

Abstract

Patent

citations

are

generally

used

to

provide

support

for

specific

statements

of

technology

competition,

when

patentometrics has become one kind of main method to analyze competitive technical intelligence for companies. In this paper, the

authors

choose

Fortune

500

enterprises,

released

in

2009,

as

research

objects.

Using

patent

data

(2000-2009)

from

Derwent

Innovation

Index,

employing

full

network

methods

in

social

network

analysis,

the

authors

construct

the

global

patent

co- citation

matrix

of

Fortune

500

companies

based

on

the

patent

forward

citation,

and

conduct

patent

mapping

analysis

using

information

visualization

technology

and

social

network

analysis

method,

including

clustering

distribution,

Kernel

density,

and

co-citation

network

analysis,

to

study

the

technology

clusters,

technology

competition

structure

of

Fortune

500,

and

to

find

the

pivotal

enterprises in the technology competition network.

Keywords

forward citation

，

patent co-citation

，

technology competition

，

patent mapping

，

global co- citation

1

引

言

在科学文献的引用行为中，引用动机大多是出于正面 因素，例如向开拓者致敬（

credit to pioneer

）

，对

有关著作给予荣誉（

honor to literature< /p>

）等等，因此科学文献的引用体现出了一种知识的继承关系。与科学

文献的 引用动机不同的是，专利文献的引用动机则大多旨在指出所引用技术的问题、不足或缺陷，表达着

对所引用技术的否定态度

[1]

，所以专利的引用表达 的更多的是技术的竞争关系。

技术竞争情报

(Competitive Technical Int elligence)

是指能给组织的竞争地位带来重大影响的外部科学或

技术的威胁、机会或发展的信息，以及这些信息的获取、监控、分析、前瞻和预警过程

[2]

。专利计量方法

已经成为企业技术竞争情报研究的一种主 要手段

[3, 4]

。

在此前的研究中，作者通过建立大型专利共被引矩阵，对世界

500

强中的工业 企业的专利发表强度、

被引情况、专利共被引网络进行了研究

[ 5]

。本文在以往研究的基础上，基于企业专利前向引用构建企业专

利共被引矩阵，结合科学计量学领域近年来迅猛发展的信息可视化技术，对世界

500

强企业进行技术竞争

地图分析。

2

国内外研究现状

2.1

专利计量方法

作者在

Web

of

Science< /p>

数据库（

SCI

、

SSCI

、

A&HCI

）和中文

CNKI

中检索专利的相关文献，检 索发

现，目前关于专利的研究非常多，但主要是从专利法学角度进行的研究，定量分析的 研究并不多见，尤其

是专利共被引的研究很少，从

Web

of

Science

中仅检索到

3

篇相关论文，

CNKI

中仅

2

篇与专利共被引相

关的论文（检索时间截至到

2010

年

8

月

20

日）

。关于专利的研究主要集中在如下几个 方面：

（

1

）专利统计分析

< br>专利统计分析是最常见的专利研究方法。包括专利的发明人统计、专利权人统计、专利分类号统计、

专利的时序分析等等。

（

2

）专利引用分析

< br>早在

1949

年，

Seildel

就首次系 统地提出专利引用分析的概念

[6]

。到了

19 66

年，

Seidel

的设想被

Garfield

实现。

Garfield

仿照他创立的科学引文索引（即

SCI

数据库）的理念，利用美国专利商标局（

USPTO

）建立

专利引文索引（

patent citation in dexing

）

[7]

。

199 4

年，

Narin

正式提出基于专利引用分析的专利计量学的概< /p>

念

[8]

。近年来，国内关于专利引用分 析的研究也日渐兴盛，例如杨中楷、梁永霞等对专利引用过程中知识

活动的研究