分类:科学技术关联

来自Big Physics


这个页面有英文版Sci-Tech Linkage

本项目主要通过科学论文-专利文本之间的引文网络以及两者内部的引文网络来讨论科学领域和专利部门之间的相互联系。回答以下问题:对于给定的专利部门,其主要受哪些科学领域的支持,其主要促进了哪些科学领域的发展;反过来,对于给定的科学领域,其主要支持了哪些专利部门的发展,以及受到哪些专利部门的推动;对于给定的科学领域,其主要推动了哪些科学领域的发展,以及收到了哪些科学领域的推动;以及相应地,对于给定的专利部门,其主要推动了哪些专利部门的发展以及受到了哪些专利部门的推动。

具体研究方法上,可以把论文-专利整体引用网络当做一个网络,来做这个网络的广义投入产出分析,包含开放系统、封闭系统和目标外界的投入产出分析以及PageRank分析。也可以把其中的某一个部分当做主体网络,剩下的系统当做外界。例如,把论文引用网络当做网络,而把专利论文的引用或者论文对专利的引用当做外界。

在这个研究的基础上,从应用的角度来说,可以做一个科学技术关联信息发布系统,甚至能够准备好工具来完成更加细致的某个领域的专利和科学领域的关系的研究;从理论的角度来说,可以发展和呈现多层网络的广义投入产出分析。


个案层次的研究以及其他相关的研究,主要见Narin等人[1][2][3][4][5]以及Verbeek等人的研究 [6]

整体和系联的层面,记科学领域i的论文被科学领域j引用的数量为[math]\displaystyle{ x^{i}_{j},i,j=1,2,\cdots,N }[/math],每一个科学领域被专利引用的次数为[math]\displaystyle{ x^{i}_{E}=E^{i} }[/math]。定义概率转移矩阵[math]\displaystyle{ M^{i}_{j}=\frac{x^{i}_{j}}{X_{j}} }[/math],其中[math]\displaystyle{ X_{j}=\sum_{i=1}^{N}x^{i}_{j} }[/math],则[math]\displaystyle{ P= \frac{1}{1-\alpha}\left(E+\alpha ME+\alpha^{2} M^{2}E+\cdots\right) }[/math]就可以看做是各个科学领域的影响力。相当于把被专利引用的矢量拿来做反向传播,分配给在中间过程的论文。

还可以直接计算矩阵[math]\displaystyle{ M }[/math]的右本征矢量来得到每一个领域的传统PageRank重要性。

包含专利施引以后,一个领域的总被引次数是[math]\displaystyle{ X^{i}= \sum_{j=1}^{N}x^{i}_{j}+x^{i}_{E}= \sum_{j=1}^{N}x^{i}_{j}+E^{i} }[/math]。定义[math]\displaystyle{ B^{i}_{j}=\frac{x^{i}_{j}}{X^{j}} }[/math],其中[math]\displaystyle{ X^{i}= \sum_{j=1}^{N}B^{i}_{j}X^{j}+E^{i} }[/math],也就是[math]\displaystyle{ X=BX+E, X=(1-B)^{-1}E }[/math]。这样就可以研究如果专利增加了对某个学科领域的引用所带来的各个领域的响应效益,或者研究各个学科领域的重要性。具体参考传统经济学投入产出分析的计算。

研究问题

  1. 专利部门[math]\displaystyle{ \tau }[/math]需要增加一个对学科领域[math]\displaystyle{ j }[/math]的施引([math]\displaystyle{ \delta x^{j}_{\tau}=1 }[/math]),会带来哪些学术领域和专利部门的总产出(按照被引次数衡量)的数量为多少的增加。
    1. 在此基础上,如果我们把某专利部门平均增加一个专利所需要的其他专利部门和学科领域的供给算出来,那么,就可以得到增加一个这个专利部门的专利需要其他学科领域和专利部门多少总供给。得到直接和间接综合的科学-技术关联矩阵
    2. 把直接和间接的科学-技术关联矩阵作比较
  2. 专利部门[math]\displaystyle{ \tau }[/math]需要增加一个对学科领域[math]\displaystyle{ j }[/math]的施引([math]\displaystyle{ \delta x^{j}_{\tau}=1 }[/math]),会带来哪些学术领域和专利部门的总投入(按照施引次数衡量)的数量为多少的增加。
  3. 类似地,我们可以讨论[math]\displaystyle{ \delta x^{j}_{k}=1 }[/math][math]\displaystyle{ \delta x^{\tau}_{j}=1 }[/math][math]\displaystyle{ \delta x^{t}_{\tau}=1 }[/math]

数据

  1. 专利数据:USPTO专利数据
  2. 论文数据:WOS
  3. 匹配:专利引用专利、专利引用论文、论文引用论文、论文引用专利
  4. 子集:可以考虑NIH下载所支持的项目发表的论文和产生的专利[7],以及这些专利和论文的引用。当然,原则上还应该考虑这些引用的引用。实际操作上,可以仅仅保留有限步长的引用。类似的,可以研究NSF子集NSF download,也就是NSF所支持的项目产生的论文和专利,以及它们的有限步长的引文集合。

参考文献

  1. Narin F, Hamilton K S, Olivastro D. Linkage between agency-supported research and patented industrial technology[J]. Research Evaluation, 1995, 5(3):183-187.
  2. Narin F, Hamilton K S, Olivastro D. The increasing linkage between U.S. technology and public science[J]. Research Policy, 1997, 26(3):317-330.
  3. Narin F, Olivastro D. Linkage between patents and papers: An interim EPO/US comparison[J]. Scientometrics, 1998, 41(1):51-59.
  4. Narin F. Patent bibliometrics[J]. Scientometrics, 1994, 30(1):147-155.
  5. Narin F. Tracing the paths from basic research to economic impact[J]. F&M Scientist, 2012.
  6. Verbeek A, Debackere K, Luwel M, et al. Linking science to technology: Using bibliographic references in patents to build linkage schemes[J]. Scientometrics, 2002, 54(3):399-420.
  7. Li D., Azoulay P., Sampat B.N. The applied value of public investments in biomedical research[J]. Science, 2017, 356 78-81.

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