基于全代引证的专利累积影响力评价 ——一个诺奖得主专利的案例研究

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2021.03.005

情报学报

2021, Vol. 40

Issue (3): 267-277 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.03.005

情报分析方法与技术

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

基于全代引证的专利累积影响力评价 ——一个诺奖得主专利的案例研究

康旭东¹, 邓乐乐², 王宇开², 杨中楷²

1.大连理工大学技术研究开发院，大连 116024
2.大连理工大学科学学与科技管理研究所，大连 116024

Evaluation of Patents' Cumulative Impact Based on all Generations of Citations: A Case Study of a Nobel Prize Winner's Patents

Kang Xudong¹, Deng Lele², Wang Yukai², Yang Zhongkai²

1.R&D Institute of Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116024
2.Institute of Science of Science and S&T Management, Dalian University of Technology, Dalian 116024

摘要
图/表
参考文献
相关文章 (4)

全文: PDF (4349 KB) HTML (1 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要目前，学术界通常采用直接被引频次作为专利影响力的评价指标，然而，事实证明只考虑直接引用而忽略间接引用会降低对专利技术价值的衡量，因此，基于多代引证对专利影响力的评价逐渐兴起。本文以诺贝尔生理学或医学奖获得者悉尼·布伦纳在美国专利商标局申请的专利为例，基于影响力“累积”的思想，构建累积影响力指数，对专利的影响力扩散和引文网络进行深入研究。研究结果表明，累积影响力指数对专利影响力评价效力优于直接被引频次，能够挖掘“隐藏”的高影响力专利；专利的各代被引频次以及施引专利数近似呈“正态分布”，引证路径中的“关键专利”对目标专利影响力贡献较大；直接被引频次越高表示专利被引的潜力越大，短路径高被引型专利是潜在的高影响力专利。

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入我的书架
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章
	康旭东
	邓乐乐
	王宇开
	杨中楷

关键词 ：专利影响力, 专利评价, 间接引用, 引文网络, 全代引证

收稿日期: 2020-04-15

基金资助:国家社会科学基金项目“高校专利技术转移的实现机理及推进策略研究”（18BGL038）。

作者简介: 康旭东，男，1973年生，博士，研究员，主要研究领域为科技政策与科技管理；邓乐乐，男，1995年生，硕士研究生，主要研究领域为专利计量；王宇开，男，1992年生，博士研究生，主要研究领域为专利计量；杨中楷，男，1977年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为专利计量与知识产权政策，E-mail：email@dlut.edu.c；

引用本文:

康旭东, 邓乐乐, 王宇开, 杨中楷. 基于全代引证的专利累积影响力评价 ——一个诺奖得主专利的案例研究[J]. 情报学报, 2021, 40(3): 267-277.
Kang Xudong, Deng Lele, Wang Yukai, Yang Zhongkai. Evaluation of Patents' Cumulative Impact Based on all Generations of Citations: A Case Study of a Nobel Prize Winner's Patents. 情报学报, 2021, 40(3): 267-277.

链接本文:

http://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2021.03.005 或 http://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2021/V40/I3/267

1 朱大明. 参考文献的主要作用与学术论文的创新性评审[J]. 编辑学报, 2004, 16(2): 91-92.
2 郗建红, 彭爱东. 专利被引频次与专利分类跨领域相关性研究——以中国在美国授权专利为例[J]. 情报杂志, 2016, 35(4): 92-97.
3 段异兵, 孔妍. 高影响力中国海外发明专利的引文分析[J]. 科学学研究, 2009, 27(5): 678-681,710.
4 Albert M B, Avery D, Narin F, et al. Direct validation of citation counts as indicators of industrially important patents[J]. Research Policy, 1991, 20(3): 251-259.
5 肖国华, 王春, 姜禾, 等. 专利分析评价指标体系的设计与构建[J]. 图书情报工作, 2008, 52(3): 96-99.
6 della Briotta Parolo P, Kujala R, Kaski K, et al. Going beneath the shoulders of giants: tracking the cumulative knowledge spreading in a comprehensive citation network[OL]. (2019-08-29) [2020-03-20]. https://arxiv.org/abs/1908.11089.
7 高继平, 高翠玲. 技术縻母视角下的技术进化过程研究[J]. 科学学研究, 2015, 33(7): 967-974.
8 杨中楷, 刘佳. 基于专利引文网络的技术轨道识别研究——以太阳能光伏电池板领域为例[J]. 科学学研究, 2011, 29(9): 1311-1317.
9 刘玉仙, 武夷山. 关于引文本质的思考[J]. 科学学研究, 2015, 33(12): 1779-1786,1882.
10 李睿, 周维, 王雪. 引文生态视角下标准必要专利的引文特征研究[J]. 情报学报, 2018, 37(9): 882-889.
11 Trajtenberg M, Henderson R, Jaffe A. University versus corporate patents: a window on the basicness of invention[J]. Economics of Innovation and New Technology, 1997, 5(1): 19-50.
12 von Wartburg I, Teichert T, Rost K. Inventive progress measured by multi-stage patent citation analysis[J]. Research Policy, 2005, 34(10): 1591-1607.
13 Atallah G, Rodríguez G. Indirect patent citations[J]. Scientometrics, 2006, 67(3): 437-465.
14 胡小君. 基于科技引用网络结构算法的科学计量新方法研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2012.
15 冯岭, 彭智勇, 刘斌, 等. 一种基于潜在引用网络的专利价值评估方法[J]. 计算机研究与发展, 2015, 52(3): 649-660.
16 傅强, 孙杨. 基于专利时效性和PageRank算法的企业技术影响力评价[J]. 系统管理学报, 2018, 27(2): 352-358.
17 王舒, 吴江宁. 基于企业引用网络的技术影响力评价研究[J]. 科学学研究, 2011, 29(3): 396-402.
18 杨中楷, 梁永霞, 刘则渊. USPTO中我国专利引用状况的统计分析[J]. 图书情报工作, 2009, 53(2): 42-46.
19 Hall B H, Jaffe A B, Trajtenberg M. The NBER patent citations data file: lessons, insights and methodological tools[R/OL]. CEPR Discussion Paper No. 3094, (2002-01-08) [2020-03-25]. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=296162.
20 覃佳慧, 何耶奇, 叶鹰. 科学论文和技术专利的引用时滞及循环周期研究——以富勒烯为例[J]. 情报理论与实践, 2018, 41(7): 23-25.
21 杨中楷, 梁永霞, 刘倩楠. 专利引用过程中的知识活动探析[J]. 科研管理, 2010, 31(2): 171-177.
22 王亮, 张庆普, 于光, 等. 基于引文网络的知识扩散速度测度研究[J]. 情报学报, 2014, 33(1): 33-44.
23 柴玥, 冷泉, 高慧艳. 科学松鼠会微博科普的可视化分析[J]. 科普研究, 2014, 9(6): 34-42.