專利信息的復(fù)雜性研究

專利信息的復(fù)雜性研究

0納米技術(shù)專利網(wǎng)絡(luò)的新發(fā)展:基于sna方法的專利合作網(wǎng)絡(luò)研究創(chuàng)新活動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)化和全球化導(dǎo)致了創(chuàng)新活動(dòng)組織形式的變化。越來越多的創(chuàng)新主題開始通過正式或非正式連接形成創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行創(chuàng)新，知識(shí)產(chǎn)權(quán)合作是創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分。依托專利文獻(xiàn)、專利權(quán)人、發(fā)明人等網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),借助合作、引用、共現(xiàn)、主題關(guān)聯(lián)等關(guān)系構(gòu)建專利網(wǎng)絡(luò)分析方法,可以在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和演進(jìn)動(dòng)力學(xué)的層面考察技術(shù)創(chuàng)新與知識(shí)轉(zhuǎn)移。當(dāng)前,越來越多的學(xué)者開始以網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為視角研究其對(duì)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的形成及績效的作用。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法(SocialNetworkAnalysis,SNA)是在創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)研究和專利網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域應(yīng)用的比較普遍的一種方法。利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法可了解各節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián),揭示關(guān)系結(jié)構(gòu),反映節(jié)點(diǎn)之間的量化關(guān)系,其直觀靈活的可視化效果受到眾多學(xué)者的青睞。然而隨著研究的深入,研究者們發(fā)現(xiàn)有兩個(gè)問題亟需解決:一是專利信息的復(fù)雜性決定了研究專利問題需要從多個(gè)關(guān)系層面共同進(jìn)行觀察。專利信息中存在著多重關(guān)系,源于專利數(shù)據(jù)的引用關(guān)系、共現(xiàn)關(guān)系、合作關(guān)系、共詞關(guān)系、相似關(guān)系,但現(xiàn)有指標(biāo)所涉及的視角仍較為單一,指標(biāo)算法還是以單一層面為主,且缺乏結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)度指標(biāo)。二是SNA方法在分析網(wǎng)絡(luò)演變動(dòng)因及趨勢(shì)方面具有局限性,在理解、認(rèn)識(shí)復(fù)雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)時(shí)具有明顯的不足。因此,在今后的研究中需要引入新的理論與方法。本文通過整合的方法將多個(gè)視角、多種關(guān)系集合在一起,構(gòu)造具有多重屬性節(jié)點(diǎn)的專利網(wǎng)絡(luò),利用動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析(Dynamicnetworkanalysis,DNA)方法對(duì)專利合作網(wǎng)絡(luò)的演化與動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行分析。選取納米技術(shù)這一新興科研領(lǐng)域?yàn)榍腥朦c(diǎn),以1991-2013年間的專利合作活動(dòng)為對(duì)象進(jìn)行實(shí)證研究。本文組織如下:首先綜述了在專利合作網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的相關(guān)研究,然后介紹了動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析的基本概念及其與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的聯(lián)系和區(qū)別,以北京地區(qū)納米技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麨榛A(chǔ)構(gòu)建數(shù)據(jù)集進(jìn)行動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析,最后對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行解讀。1相關(guān)研究1.1復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究合作網(wǎng)絡(luò)是典型的社會(huì)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)也是一類復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),國內(nèi)外學(xué)者在網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦院脱莼Ｐ偷确矫孢M(jìn)行了初步研究,也取得了一些成果。一些文獻(xiàn)基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,研究了創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)于信息、知識(shí)增長及技術(shù)擴(kuò)散的影響,研究了創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)的形成演化機(jī)制。黃瑋強(qiáng)運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究中的率方程法(incrementalequationmethod),推導(dǎo)出了網(wǎng)絡(luò)度分布的演化方程。Ozman運(yùn)用基于智能體的仿真方法研究了創(chuàng)新產(chǎn)品的知識(shí)要素是如何影響集群企業(yè)創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。劉秋皊對(duì)2001~2010年鎂合金領(lǐng)域科研合作網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)特征、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其與科研產(chǎn)出的相關(guān)性進(jìn)行了研究。劉鳳朝運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法,提煉網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演化的模式特征。通過合作“廣度—強(qiáng)度”二維矩陣分析政策主體在網(wǎng)絡(luò)中的角色演變,并識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)。張素娟通過GN算法分析和挖掘了最大連通子網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu),用度值、介數(shù)值和PAGERANK值等指標(biāo)評(píng)價(jià)了網(wǎng)絡(luò)的中心節(jié)點(diǎn),揭示了合作網(wǎng)絡(luò)中合作水平較高的科研團(tuán)隊(duì)和具有影響力的科學(xué)家。上述研究主要是從整體網(wǎng)層面進(jìn)行的“靜態(tài)”研究,雖然可以揭示關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),但在揭示現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的演變動(dòng)因和演變趨勢(shì)方面還有不足之處。1.2定類組合方法在多重?cái)?shù)據(jù)整合方面,已經(jīng)有相關(guān)研究可以借鑒。目前主要的數(shù)據(jù)整合方法可分為三類:a.隨機(jī)模型方法。文獻(xiàn)在隨機(jī)模型的基礎(chǔ)上提出了一種整合統(tǒng)計(jì)模型,用于對(duì)產(chǎn)品開發(fā)網(wǎng)絡(luò)與在線社交網(wǎng)絡(luò)中的多重關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行了整合。該方法的優(yōu)勢(shì)在于能夠較為全面地包容網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性與多重性特征,缺點(diǎn)在于相關(guān)的理論還不完善。b.定量聚類方法。文獻(xiàn)提出一種加權(quán)混合聚類方法,通過整合聚類組合和核融合聚類方法對(duì)無向直接引用網(wǎng)絡(luò)(經(jīng)強(qiáng)制對(duì)稱處理)、二值無向直接引用網(wǎng)絡(luò)、耦合網(wǎng)絡(luò)、共引網(wǎng)絡(luò)、無向直接引用的潛在語義索引網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整合。文獻(xiàn)將節(jié)點(diǎn)間多達(dá)11種的關(guān)系進(jìn)行了分析,他首先分析了每一層關(guān)系,然后通過加權(quán)的方法將各層網(wǎng)絡(luò)組合在一起。定量聚類方法通過對(duì)多重網(wǎng)絡(luò)的定量組合構(gòu)成新的網(wǎng)絡(luò),以取得更加全面的分析效果。然而這種分析方法往往忽略了網(wǎng)絡(luò)類型之間的差異性,限制了進(jìn)一步對(duì)多重網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的觀察。c.定類組合方法。文獻(xiàn)在對(duì)直接引用網(wǎng)絡(luò)和耦合網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整合的過程中,先利用耦合網(wǎng)絡(luò)的共現(xiàn)強(qiáng)度閾值去除由于隨機(jī)關(guān)聯(lián)產(chǎn)生的聯(lián)系,然后將耦合網(wǎng)絡(luò)和直接引用兩類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合并構(gòu)成一個(gè)非對(duì)稱專利綜合引用網(wǎng)絡(luò),用于識(shí)別遺失的專利引用關(guān)系。該方法的特點(diǎn)在于兩類網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系特征被保留,有利于比較各種類型網(wǎng)絡(luò)之間的差異,現(xiàn)有相關(guān)研究尚不多見。學(xué)者們普遍認(rèn)為:由于多重網(wǎng)絡(luò)無處不在,對(duì)多重關(guān)系的分析相關(guān)理論和算法的研究都是十分必要的。雖然大多數(shù)現(xiàn)存的方法能夠很好地分析單層網(wǎng)絡(luò),但對(duì)多重網(wǎng)絡(luò)的分析仍比較少見,相關(guān)的研究都還處在起步階段?？梢?對(duì)各種專利關(guān)系類型進(jìn)行整合既是目前學(xué)術(shù)界的研究重點(diǎn)與難點(diǎn),也是專利計(jì)量領(lǐng)域發(fā)展應(yīng)用的需求所在。1.3動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析傳統(tǒng)SNA關(guān)注小的、有邊界的網(wǎng)絡(luò),通常關(guān)心的節(jié)點(diǎn)是人,連接關(guān)系是親緣關(guān)系、合作關(guān)系等,且在SNA中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是靜態(tài)的,SNA集中于對(duì)某一個(gè)橫截面數(shù)據(jù)的靜態(tài)分析,然而在實(shí)際中,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的某一關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)(主角)被隔離或移除后,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)并非就不穩(wěn)定且不能做出反應(yīng)了,而是馬上又有新的“主角”產(chǎn)生(典型的如恐怖組織網(wǎng)絡(luò)),這正是網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性和演化過程的表現(xiàn)。在網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)性和演化過程的描述方面,SNA具有顯著的局限性,原因有以下三點(diǎn):第一,SNA主要研究關(guān)系的形式而不是關(guān)系的性質(zhì);第二,演變動(dòng)因分析不足,離開行動(dòng)者的動(dòng)因,不僅無法理解網(wǎng)絡(luò)對(duì)行動(dòng)的意義,而且也無法解釋某些網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象;第三,演變趨勢(shì)分析不足。研究者們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到不能把網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)看成是既定的,而必須能夠說明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化的起源和演變的趨勢(shì),需要強(qiáng)調(diào)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)變、動(dòng)態(tài)思想,需要注意網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的易變性和主觀性。另外,SNA在分析指標(biāo)方面也缺少對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)情況的描述。對(duì)于與日俱增的實(shí)證演化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),用經(jīng)典的分析指標(biāo)如Centrality(中心性)、權(quán)威中心性(AuthorityCentrality)、簇?cái)?shù)量(CliqueCount)、匹配模式(assortativecoefficient)等網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)雖然會(huì)宏觀上從海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中梳理出一些有規(guī)律性的信息,但是這些信息對(duì)于理解、認(rèn)識(shí)復(fù)雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu),深入了解網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運(yùn)行規(guī)律都太有限了?？梢?SNA在應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和動(dòng)態(tài)性的研究上有明顯不足。正是由于以上原因,動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析引起了研究者的關(guān)注。DNA是一個(gè)新興的領(lǐng)域,包含了傳統(tǒng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)聯(lián)分析(linkanalysis,LA)和多智能體系統(tǒng)(multi-agentsystems,MAS)的理論與方法。目前主要集中在兩個(gè)方面的研究:一是DNA數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,二是對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)仿真結(jié)果的利用。也可以認(rèn)為DNA是SNA理論和方法的延伸,是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、認(rèn)知科學(xué)、多智能體系統(tǒng)三者的結(jié)合。動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)在用元矩陣(meta-matrix)進(jìn)行構(gòu)造后,不只是擁有“人”這一種元素,還可包括情景、知識(shí)、位置、組織、專業(yè)、資源、任務(wù)等組織中的任何元素,如表1所示。所有的網(wǎng)絡(luò)定義和測(cè)度指標(biāo)都可以和表中每個(gè)單元的網(wǎng)絡(luò)類型相對(duì)應(yīng),并且在網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化過程中,一個(gè)網(wǎng)絡(luò)變化可能導(dǎo)致其他網(wǎng)絡(luò)的變化,一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系暗示了另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系,這些都符合復(fù)雜系統(tǒng)的自然屬性,其本質(zhì)就是多重關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)的SNA方法可以處理1-模數(shù)據(jù),如人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò),2-模數(shù)據(jù)也比較常見,如人與事件,但對(duì)于3-模及以上數(shù)據(jù)運(yùn)算量呈指數(shù)級(jí)增加、邏輯關(guān)系復(fù)雜的情形,就需要采用一種能夠處理大規(guī)模、動(dòng)態(tài)、異質(zhì)以及多種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)特征的網(wǎng)絡(luò)分析方法。DNA能夠處理具有不確定性的大規(guī)模動(dòng)態(tài)多模、多鏈接網(wǎng)絡(luò),能夠從任意維度上開展靈活的分析。DNA中的一個(gè)研究重點(diǎn)是提出和驗(yàn)證合適的指標(biāo)來描述和對(duì)比動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò),如描述網(wǎng)絡(luò)的大小(節(jié)點(diǎn)數(shù)目)、稠密度、連結(jié)分布性的同質(zhì)性、節(jié)點(diǎn)改變的比率等。傳統(tǒng)的SNA方法沒有把節(jié)點(diǎn)看成一個(gè)能自主行動(dòng)、學(xué)習(xí)和影響網(wǎng)絡(luò)的主體,而在DNA模型中節(jié)點(diǎn)有學(xué)習(xí)的能力,節(jié)點(diǎn)的屬性隨著時(shí)間而改變,且節(jié)點(diǎn)在不斷自適應(yīng)調(diào)整。DNA考慮了網(wǎng)絡(luò)演化的各種要素,以及在哪種環(huán)境中可能發(fā)生哪些變化。DNA中對(duì)節(jié)點(diǎn)的研究是通過其過程而不是其位置來進(jìn)行,這就意味著節(jié)點(diǎn)能通信、能儲(chǔ)存信息、能夠?qū)W習(xí),且網(wǎng)絡(luò)隨節(jié)點(diǎn)的改變而動(dòng)態(tài)地變化。DNA中的關(guān)系是一種概率,各種因素影響著概率的變化,包括觀測(cè)者對(duì)關(guān)系的確定性等,如貝葉斯方法、認(rèn)知推理技術(shù)、社會(huì)和認(rèn)知變化過程模型都能應(yīng)用到概率的評(píng)價(jià)方面,研究者能夠藉此快速探測(cè)變化的發(fā)生并對(duì)實(shí)時(shí)的變化做出一些推理。2基于dns的專利申請(qǐng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析2.1數(shù)據(jù)來源與處理納米技術(shù)是一種跨領(lǐng)域的科學(xué)技術(shù),分布在23個(gè)學(xué)科之中,涉及IT技術(shù)、環(huán)境科學(xué)、生命科學(xué)、材料科學(xué)等,近年來還在不斷涌現(xiàn)出新的領(lǐng)域和分類,納米科技可以集成到現(xiàn)有生產(chǎn)工藝中,提升技術(shù)水平,提高產(chǎn)品的性能和競(jìng)爭力,是目前全球最受關(guān)注的科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域之一,也是我國重點(diǎn)發(fā)展的科技領(lǐng)域之一。正是由于納米技術(shù)跨學(xué)科的特性,在該領(lǐng)域的科研合作非常普遍。本文將專利權(quán)人為兩個(gè)及其以上的條目視為有合作研發(fā)行為(不包括個(gè)人與個(gè)人、個(gè)人與一個(gè)職務(wù)人聯(lián)合申請(qǐng)的情況)。本文關(guān)鍵詞的制定與檢索策略的制定采用AlanL.Porter于2008年報(bào)道的方案,即首先從文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵詞,然后通過向領(lǐng)域內(nèi)的專家征求意見,對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行修正,確定檢索式,并通過檢索結(jié)果對(duì)檢索式不斷優(yōu)化調(diào)整。專利數(shù)據(jù)來源于中科院專利在線分析系統(tǒng),檢索式為:申請(qǐng)日:({1991TO2013})AND摘要:(納米)AND來源省:(北京)。經(jīng)數(shù)據(jù)清洗,共獲得自1991年1月1日到2013年12月31日間授權(quán)的有效專利合作數(shù)據(jù)1046條。按照授權(quán)時(shí)間本文將專利合作數(shù)據(jù)分為3個(gè)時(shí)間段進(jìn)行分析:2006年以前、2006-2009年、2010-2013年。DNA網(wǎng)絡(luò)由不同類型的節(jié)點(diǎn)類(nodeclasses)及節(jié)點(diǎn)間的多種關(guān)系組成,在DNA中,節(jié)點(diǎn)類包括主體(agent)、情景(event)、知識(shí)(knowledge)、位置(location)、組織(organization)、資源(resource)、任務(wù)(task)等。本文以專利權(quán)人作為主體、以IPC分類作為專業(yè)(knowledge),根據(jù)專利人之間的合作關(guān)系和專利人與專業(yè)的對(duì)應(yīng)關(guān)系分別建立有向多值矩陣AgentxA-gent與AgentxKnowledge,繼而構(gòu)建AgentxAgent網(wǎng)絡(luò)(以下簡稱AA網(wǎng)絡(luò))與AgentxKnowledge網(wǎng)絡(luò)(以下簡稱AK網(wǎng)絡(luò))疊加的多重網(wǎng)絡(luò)。本文對(duì)多重網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)分析采用了ORA軟件。ORA是由美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)開發(fā)的一款動(dòng)態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的分析軟件,可用于描述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)、特征、變化、決定因素等。目前已經(jīng)在組織設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)管理等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。ORA可通過多種顏色、多種形狀直觀地表達(dá)節(jié)點(diǎn)的多重屬性,以及節(jié)點(diǎn)之間、節(jié)點(diǎn)各屬性之間的連接,并進(jìn)行2D、3D展示,具有良好的可視化效果。2.2兩個(gè)創(chuàng)新主體合作的穩(wěn)定性圖1所示3個(gè)階段專利合作網(wǎng)絡(luò)的核心網(wǎng)絡(luò)圖(深色圓點(diǎn)表示Agent節(jié)點(diǎn),淺色圓點(diǎn)表示Knowledge節(jié)點(diǎn))。3個(gè)階段專利合作網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比分析如表2所示。通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體演化情況的分析,可以發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域具有如下特點(diǎn):a.網(wǎng)絡(luò)整體松散,局部緊密,以技術(shù)單一性和相近性合作為主。網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模不斷擴(kuò)大,各時(shí)間段的A-gent節(jié)點(diǎn)數(shù)和Knowledge節(jié)點(diǎn)數(shù)都在不斷上升,表示參與專利合作的單位數(shù)在不斷增加,所產(chǎn)出專利涉及的領(lǐng)域也不斷增多。整體來看,納米專利合作網(wǎng)絡(luò)具有較小的平均溝通速度和較低的網(wǎng)絡(luò)密度,且度值高者為清華大學(xué)、鴻富錦、北京化工大學(xué)、中國石油化工集團(tuán)等少數(shù)節(jié)點(diǎn)。無論在哪個(gè)階段,均出現(xiàn)整體松散,局部緊密的現(xiàn)象,網(wǎng)絡(luò)中僅有兩個(gè)創(chuàng)新主體的合作現(xiàn)象頻繁,在一定程度上反映了這兩個(gè)創(chuàng)新主體的技術(shù)單一性和相近性,經(jīng)過后續(xù)的研究本文發(fā)現(xiàn)其主要原因是納米科研的研究領(lǐng)域存在很大差異,從而導(dǎo)致不同的研究領(lǐng)域間合作關(guān)系建立比較困難。AA網(wǎng)絡(luò)密度由2006年以前的0.005變?yōu)?006~2009年期間的0.014,到2010-2013年期間的0.021。網(wǎng)絡(luò)密度的增長顯示了各專利權(quán)人合作關(guān)系的增加。由此可以推測(cè)通過合作研發(fā)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新是很多企業(yè)普遍采取的方法。b.橋接點(diǎn)等重要控制節(jié)點(diǎn)逐漸增多。對(duì)比三個(gè)階段的圖形可以看出,在2006-2009年期間多個(gè)小聚類通過某關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)與大的網(wǎng)絡(luò)聚類相連,到2010-2013年期間這一情況持續(xù)出現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)中分散聚類和孤立結(jié)點(diǎn)繼續(xù)減少,大的網(wǎng)絡(luò)聚類繼續(xù)增大,作為網(wǎng)絡(luò)控制主體的橋接點(diǎn)逐漸增多。例如以北京化工大學(xué)為核心的網(wǎng)絡(luò)聚類,從2006年以前聯(lián)系的3個(gè)專利權(quán)人、4個(gè)領(lǐng)域逐漸發(fā)展為2010~2013年期間的9個(gè)專利權(quán)人、10個(gè)領(lǐng)域,而與其聯(lián)系的其他節(jié)點(diǎn)通過該節(jié)點(diǎn)作為橋節(jié)點(diǎn)與中國石油化工集團(tuán)聯(lián)系。c.研究領(lǐng)域在快速擴(kuò)展。進(jìn)一步對(duì)AK網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析,可以計(jì)算得出AK網(wǎng)絡(luò)的中心勢(shì)(NetworkCentralization)從2006年以前的0.069,到2006~2009年期間下降為0.013,到2010~2013年期間下降到0.003,這說明網(wǎng)絡(luò)的集中程度下降。下降的原因是產(chǎn)出專利領(lǐng)域的快速擴(kuò)展,由最初的38個(gè)領(lǐng)域上升為2013年的77個(gè)領(lǐng)域。通過對(duì)知識(shí)冗余度(redundancy)和知識(shí)負(fù)載(knowledgeload)的分析也證實(shí)了這一點(diǎn)。知識(shí)冗余度是通過連接某一知識(shí)(資源、任務(wù))的節(jié)點(diǎn)數(shù)計(jì)算得到,當(dāng)滿足條件的節(jié)點(diǎn)數(shù)高于1個(gè)時(shí)即產(chǎn)生冗余。知識(shí)負(fù)載則表示每個(gè)知識(shí)對(duì)應(yīng)的專利權(quán)人節(jié)點(diǎn)的平均數(shù)。知識(shí)冗余度從2006年以前的0.202,到2006-2009年期間下降為0.097,到2010-2013年期間下降到0.074,知識(shí)負(fù)載從2006年以前的3.051,到2006-2009年期間下降為1.594,到2010-2013年期間下降到1.16,說明專利權(quán)人對(duì)應(yīng)的研究領(lǐng)域更加分散。2.2.2企業(yè)研發(fā)實(shí)力a.主導(dǎo)性知識(shí)領(lǐng)域(dominantknowledge)。通過在AK網(wǎng)絡(luò)中對(duì)知識(shí)節(jié)點(diǎn)集中各節(jié)點(diǎn)總度數(shù)中心度的計(jì)算,可以得到涉及研究機(jī)構(gòu)最多的主導(dǎo)性領(lǐng)域如表3所示。從各時(shí)間段的排序情況看,涉及研究機(jī)構(gòu)最多(同時(shí)也是合作專利產(chǎn)出最多)的技術(shù)領(lǐng)域變化不大,主要集中在H01L、C01B、H01J、B01J、G06F五類,涉及碳納米管的相關(guān)構(gòu)造研究、碳納米管器件的制備方法、發(fā)射場(chǎng)相關(guān)元件以及復(fù)合材料、與納米技術(shù)相關(guān)的催化作用、膠體化學(xué)等化學(xué)或物理方法及其有關(guān)設(shè)備、與納米技術(shù)相關(guān)的電子元器件、納米壓印等納米加工工藝等。b.主導(dǎo)性研究機(jī)構(gòu)。通過在AK網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的行度中心性并進(jìn)行歸一化處理,可以得到涉及研發(fā)領(lǐng)域最多的研究機(jī)構(gòu)排序。從各時(shí)間段的排序情況看,清華大學(xué)、鴻富錦公司及中國石油化工集團(tuán)及其下屬的科研院涉及的研發(fā)領(lǐng)域最多,這也說明上述單位具有較強(qiáng)的研發(fā)實(shí)力。c.知識(shí)壟斷性。如果某一節(jié)點(diǎn)(如個(gè)人或研究機(jī)構(gòu))具有很高的知識(shí)壟斷性(knowledgeexclusivity),則說明其具有很高的專業(yè)性,或者連接有其他節(jié)點(diǎn)連接不到的知識(shí)領(lǐng)域。通過在AK網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)連接知識(shí)領(lǐng)域的情況,可得到每個(gè)階段知識(shí)壟斷性如表5所示。由表5可知,清華大學(xué)、鴻富錦公司、北京化工大學(xué)、中國石油化工集團(tuán)等具有較高的知識(shí)壟斷性。d.涌現(xiàn)型領(lǐng)導(dǎo)(emergentleader)。涌現(xiàn)型領(lǐng)導(dǎo)實(shí)質(zhì)是得到大多數(shù)成員支持且能夠?qū)φ麄€(gè)團(tuán)隊(duì)施加重要影響的團(tuán)隊(duì)成員。通過在AA網(wǎng)絡(luò)中對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的認(rèn)知需求(cognitivedemand)的計(jì)算可以識(shí)別,認(rèn)知需求高的個(gè)體即為涌現(xiàn)型領(lǐng)導(dǎo),如表6所示。作為涌現(xiàn)型領(lǐng)導(dǎo)的節(jié)點(diǎn)不僅僅是與其他節(jié)點(diǎn)廣泛連接,而且能夠在為完成某種復(fù)雜任務(wù)而又不完全具備相應(yīng)資源的時(shí)候能夠與其他節(jié)點(diǎn)相互合作。從表6可見,清華大學(xué)、鴻富錦、北京化工大學(xué)、中國石油化工集團(tuán)、鋼鐵研究總院等具有較高知識(shí)壟斷性和很高的認(rèn)知需求,是涌現(xiàn)型領(lǐng)導(dǎo)。相應(yīng)地,對(duì)這類節(jié)點(diǎn)的移除會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體有顯著影響。e.潛在的有影響連接(potentiallyinfluentialLinks)。邊介數(shù)中心度(edgebetweennesscentrality)是指網(wǎng)絡(luò)中所有的最短路徑中經(jīng)過某一條邊的數(shù)量比例,比例越高,說明該邊的影響力越大。通過在2010年至2013年間的AA網(wǎng)絡(luò)中計(jì)算每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)的邊介數(shù)中心度,可以得到潛在的有影響連接,如表7所示。該連接實(shí)際上是很多節(jié)點(diǎn)進(jìn)行溝通時(shí)最直接的通路,具有很高的中介性,因此連接兩端的節(jié)點(diǎn)需要更重視和加強(qiáng)彼此之間的聯(lián)系。f.直接影響分析(immediateimpact)。從待測(cè)網(wǎng)絡(luò)中移除1個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)原網(wǎng)絡(luò)所造成的沖擊,可以通過指標(biāo)的對(duì)比反映移除前后的變化。從對(duì)專利數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)情況來看,清華大學(xué)在專利數(shù)量產(chǎn)出上名列前茅,且與多家企業(yè)存在合作關(guān)系,其中與鴻富錦公司的合作占有絕對(duì)性優(yōu)勢(shì)。通過認(rèn)知需求分析、總度數(shù)中心性分析、介度中心性分析,如表8所示,可以對(duì)比假定從2010~2013年的網(wǎng)絡(luò)中移除了清華大學(xué)產(chǎn)生的影響。由表8可知,移除后涌現(xiàn)型領(lǐng)導(dǎo)排序沒有受到太大的影響,依次順位,而總度數(shù)中心性排序變化巨大,如表9所示,受影響最大的是鴻富錦公司,排名由第2位下降到111位。度數(shù)中心性是節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中地位的表現(xiàn),在多模網(wǎng)絡(luò)中是由該節(jié)點(diǎn)所處的位置、所連接的資源等因素共同決定的。這說明維持與清華合作的穩(wěn)定性是保證鴻富錦公司科研合作網(wǎng)絡(luò)正常發(fā)展的關(guān)鍵,同時(shí)該公司也應(yīng)該重點(diǎn)發(fā)展與其他科研機(jī)構(gòu)的合作伙伴關(guān)系。3合作網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題本