基于專利耦合和共被引方法的研究前沿識(shí)別——以腦機(jī)接口領(lǐng)域?yàn)槔?pdf

1、研究前沿有顯隱性之分，隱性前沿的識(shí)別能反映領(lǐng)域內(nèi)新興的、最具發(fā)展?jié)摿Φ难芯?顯性前沿的識(shí)別能反映領(lǐng)域內(nèi)的研究焦點(diǎn)及重難點(diǎn)，因而研究前沿的識(shí)別對(duì)于情報(bào)追蹤、優(yōu)化資源配置、規(guī)劃國(guó)家發(fā)展藍(lán)圖、制定科技發(fā)展政策、提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力等都具有重要的意義。
　　但目前文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域?qū)τ谘芯壳把氐亩x繁雜，多集中于對(duì)論文數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析，且結(jié)合兩種引文分析法進(jìn)行前沿識(shí)別的研究鮮見報(bào)道。因此，基于已有的理論基礎(chǔ)和研究進(jìn)展，首先界定了本文對(duì)于“研究前沿”的

2、定義，并詳細(xì)闡述了各種研究前沿的識(shí)別方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，本文研究了采用共被引分析法和耦合分析法對(duì)專利數(shù)據(jù)源進(jìn)行研究前沿識(shí)別;同時(shí)，創(chuàng)新性地利用Zscore法概率融合模型對(duì)共被引相似度矩陣和耦合相似度矩陣進(jìn)行融合，來進(jìn)行研究前沿的識(shí)別。具體而言，先將所研究領(lǐng)域相關(guān)的專利按照技術(shù)生命周期劃分為若干個(gè)連續(xù)的時(shí)間窗，再采用共被引分析、耦合分析以及融合分析三種方法，及基于原始觀測(cè)值和基于余弦距離的兩種相似度算法，建立若干個(gè)引文相似度矩陣，

3、接著對(duì)矩陣進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，得到研究前沿簇，之后根據(jù)聚合簇中專利家族內(nèi)容和共同CPC分類號(hào)，結(jié)合領(lǐng)域背景知識(shí)和專家指導(dǎo)進(jìn)行簇類命名，得到識(shí)別結(jié)果，最后對(duì)三種方法獲得的研究前沿進(jìn)行比較和驗(yàn)證。
　　本研究選擇了腦機(jī)接口領(lǐng)域?qū)ι鲜龇椒ㄟM(jìn)行實(shí)證分析。將Innography數(shù)據(jù)庫中6，243件相關(guān)專利按照技術(shù)生命周期劃分為3個(gè)時(shí)間窗，即1986-1995年、1996-2005年和2006-2014年，最終建立了18個(gè)引文相似度矩陣，然后進(jìn)

4、行了研究前沿的識(shí)別。通過文獻(xiàn)調(diào)研法對(duì)該結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，表明引文分析法和融合分析法均可識(shí)別領(lǐng)域的顯性研究前沿。通過比較發(fā)現(xiàn):在一段時(shí)間窗內(nèi)進(jìn)行研究前沿識(shí)別，耦合分析比共被引分析能找到更多的研究前沿;共被引分析和耦合分析識(shí)別結(jié)果所涵蓋的專利家族號(hào)有30％左右的重合率;基于余弦距離的相似度矩陣比基于原始觀測(cè)值的相似度矩陣所得前沿?cái)?shù)量多;融合分析法比單個(gè)引文分析法所獲研究前沿?cái)?shù)量更多、更全面。融合分析結(jié)果的專利家族號(hào)有50％左右與單個(gè)引文分析的結(jié)