劉佳 魏佳奇
1. 媒體融合與傳播國家重點(diǎn)實(shí)驗室(中國傳媒大學(xué)) 北京 100024;2. 燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 秦皇島 066000
專利是先進(jìn)技術(shù)的信息載體,是最新和最可靠的知識來源,它作為科技戰(zhàn)略中的重要組成部分,不僅代表著技術(shù)的發(fā)展方向,還是企業(yè)特有的競爭優(yōu)勢[1-2]。專利分析則通過對專利文獻(xiàn)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、加工、處理后,利用計量學(xué)的方法將其轉(zhuǎn)化為有用的競爭情報,從而為企業(yè)制定技術(shù)決策并確定發(fā)展方向提供參考,因此受到各領(lǐng)域?qū)W者的高度重視[3]。近幾年,專利分析不僅是圖書情報領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容,同時也是管理學(xué)領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容,這使得兩個學(xué)科即緊密聯(lián)系也有所區(qū)別[4]。雖然廣義上的管理學(xué)與圖書情報學(xué)存在一定包含關(guān)系,但當(dāng)具體到專利分析這一研究主題時,本文則是從狹義管理學(xué)的角度探討其與圖書情報學(xué)在該主題下的研究目的、過程、手段等方面的聯(lián)系與差異。而隨著學(xué)科交叉與滲透的作用日益顯著,通過揭示這兩個學(xué)科在專利分析中的研究方向與重點(diǎn),不僅可以發(fā)現(xiàn)學(xué)科間的相互作用與變化特征,為重點(diǎn)學(xué)科領(lǐng)域提供可能的交叉方向,還能準(zhǔn)確追蹤領(lǐng)域內(nèi)的優(yōu)秀人才,促進(jìn)學(xué)科間的聯(lián)系與發(fā)展,從而使我國的專利分析研究更具競爭力,形成新的學(xué)術(shù)高地。
在國外,專利分析的應(yīng)用十分普遍。例如,Jaehyun等[5]利用專利信息分析構(gòu)建了技術(shù)預(yù)測模型,解決了在監(jiān)控新興技術(shù)的新穎性、創(chuàng)造力和工業(yè)實(shí)用性方面存在的困難。Milad和Rosa[6]運(yùn)用專利分析預(yù)測了智能穿戴技術(shù)(SWTs)的總體發(fā)展趨勢,為未來技術(shù)投資和市場決策提供了支持。Fujii和Managi[7]通過技術(shù)類型和不同國家/地區(qū)的比較分析,發(fā)現(xiàn)技術(shù)專利的優(yōu)先級已經(jīng)轉(zhuǎn)向了特定數(shù)學(xué)模型和人工智能技術(shù)。最近,Serhad等[8]又比較分析了多家公司的專利數(shù)據(jù),為了解企業(yè)的技術(shù)地位提供了有關(guān)創(chuàng)新和競爭的戰(zhàn)略見解。
面對激烈的市場競爭,我國的專利工作也取得了巨大進(jìn)展。同被引聚類方法和引用耦合聚類方法的應(yīng)用使專利發(fā)現(xiàn)和技術(shù)演化研究更具可操作性[9]??沙掷m(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施促使更多學(xué)者將專利分析和對比分析應(yīng)用到新能源技術(shù)領(lǐng)域,從而為提高能源技術(shù)競爭水平,縮小與發(fā)達(dá)國家的差距做出貢獻(xiàn)[10-11]。之后,張玲玲等[12]又對比分析了期刊和專利的科學(xué)技術(shù)互關(guān)聯(lián)研究方法,為方法的改進(jìn)和應(yīng)用提供了新的思路。
由以上研究現(xiàn)狀不難發(fā)現(xiàn),目前專利分析的對比研究主要集中在技術(shù)發(fā)現(xiàn)和方法改進(jìn)方面,而關(guān)于兩類或多類相似但又有區(qū)別的學(xué)科在專利分析這一相同主題上的對比研究則相對較少。為此,本文以管理學(xué)和圖書情報學(xué)中與專利分析主題相關(guān)的文獻(xiàn)為研究對象,通過對二者在發(fā)文趨勢、研究熱點(diǎn)以及作者合著三個方面進(jìn)行深入研究,揭示它們在研究方向與研究重點(diǎn)上的差異與關(guān)聯(lián)仍具有重要意義。
文獻(xiàn)[13]表明某一類學(xué)科期刊中刊登的特定主題論文基本可以滿足研究該學(xué)科發(fā)展?fàn)顩r的需要。因此,本文在中國知網(wǎng)中篩選了12種管理學(xué)期刊和18種圖書情報學(xué)期刊作為數(shù)據(jù)來源,期刊級別為核心及以上,數(shù)據(jù)搜集時間為2020年2月2日,并以主題=“專利分析”或“摘要=專利分析”或“關(guān)鍵詞=專利分析”為檢索條件,檢索在2010-2019年之間發(fā)表的所有相關(guān)論文。經(jīng)手工剔除會議論文等不符合要求的文獻(xiàn)后,最終得到了管理學(xué)期刊中的454篇文獻(xiàn)和圖書情報學(xué)期刊中的708篇文獻(xiàn)。
(1)技術(shù)生命周期圖法。技術(shù)生命周期圖法是進(jìn)行專利技術(shù)分析和文獻(xiàn)計量分析的常用方法,它通過專利申請數(shù)量與申請人數(shù)量隨時間變化的趨勢來分析某一技術(shù)或者研究主題所處的發(fā)展階段,從而為技術(shù)競爭的參與者制定開發(fā)戰(zhàn)略提供指導(dǎo)意見。一般來說,技術(shù)生命周期圖包含五個發(fā)展階段,即萌芽期、成長期、成熟期、淘汰期和復(fù)蘇期,如圖1所示[14]。在萌芽期,專利申請數(shù)量和申請人數(shù)量都很少,實(shí)驗處于開發(fā)階段;到了成長期,研究成果和申請人數(shù)量迅速增加,學(xué)者開始大量開始涌入,引導(dǎo)領(lǐng)域發(fā)展;成熟期時,專利數(shù)量保持穩(wěn)定或繼續(xù)增加,而專利申請人數(shù)量卻呈現(xiàn)出減少的趨勢,核心技術(shù)掌握在少數(shù)人手中;淘汰期的專利申請人數(shù)量下降趨勢減緩,而專利數(shù)量卻迅速下降,創(chuàng)新開始變的比較困難;復(fù)蘇期的出現(xiàn)比較困難,當(dāng)技術(shù)取得了突破性創(chuàng)新時,大量的學(xué)者又重新回到該領(lǐng)域,促使研究成果迅速增加[15]。
圖1 技術(shù)生命周期圖
(2)社會網(wǎng)絡(luò)分析法。社會網(wǎng)絡(luò)是由多個點(diǎn)及點(diǎn)與點(diǎn)之間的連線組成的,它是為探索社會結(jié)構(gòu)而開發(fā)的一種戰(zhàn)略方法,重點(diǎn)調(diào)查參與者之間的關(guān)系信息,從而識別復(fù)雜系統(tǒng)的特征。因此在分析作者合著、機(jī)構(gòu)合著、主題的知識結(jié)構(gòu)和研究規(guī)模等方面社會網(wǎng)絡(luò)都發(fā)揮了重要作用[16]。本文采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對管理領(lǐng)域和圖書情報領(lǐng)域的專利分析文獻(xiàn)從網(wǎng)絡(luò)密度、點(diǎn)度中心度、結(jié)構(gòu)洞角度進(jìn)行對比研究,以期揭示二者在研究主題及作者合作兩方面存在的相互聯(lián)系。
① 網(wǎng)絡(luò)密度是判斷網(wǎng)絡(luò)中點(diǎn)與點(diǎn)之間聯(lián)系緊密程度的指標(biāo),它由網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際節(jié)點(diǎn)連線數(shù)量與可能的最大連線數(shù)量的比值求得,在無向網(wǎng)絡(luò)中,其表達(dá)式為2l/[n(n–1)],式中l(wèi)和n分別代表實(shí)際的連線數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)密度越大時,說明節(jié)點(diǎn)間的聯(lián)系更加緊密[17]。
② 點(diǎn)度中心度是用來度量網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)重要程度的指標(biāo),它反映了一個節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)直接連接的數(shù)量,當(dāng)連接的數(shù)量越多時,說明該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位也就越重要[18-19]。
③ 結(jié)構(gòu)洞表示點(diǎn)與點(diǎn)之間存在的非冗余聯(lián)系,即兩點(diǎn)間不存在直接聯(lián)系,需通過中間點(diǎn)才可以取得聯(lián)系。處于結(jié)構(gòu)洞位置的節(jié)點(diǎn)非常有利于對信息流的控制,因此在競爭上會更具優(yōu)勢[19]。
技術(shù)生命周期可以反映管理學(xué)和圖書情報學(xué)在專利分析主題研究中的發(fā)展?fàn)顟B(tài),并能為之后該主題的發(fā)展趨勢提供一定參考依據(jù)。為此,筆者統(tǒng)計了兩個學(xué)科在2010-2019年之間的年度發(fā)文量以及每年對應(yīng)的作者數(shù)量,具體結(jié)果見表1、表2。
表1 管理學(xué)期刊關(guān)于專利分析主題論文年度發(fā)文數(shù)據(jù)
表2 圖書情報學(xué)期刊關(guān)于專利分析主題論文年度發(fā)文數(shù)據(jù)
由以上數(shù)據(jù)可知,每年在管理學(xué)期刊上發(fā)表的與專利分析有關(guān)的文獻(xiàn)數(shù)量和作者數(shù)量都呈現(xiàn)出較大的波動性,除了在2013年文獻(xiàn)數(shù)量和作者數(shù)量達(dá)到峰值后,在2016和2018年又出現(xiàn)了兩個峰值。相比之下,圖書情報學(xué)期刊的相關(guān)數(shù)據(jù)則表現(xiàn)出明顯的先增后降的趨勢,到2014年時,其文獻(xiàn)數(shù)量和作者數(shù)量達(dá)到10年間的最大值,分別為115篇和243位作者。另外,2010-2019年間在圖書情報學(xué)期刊上發(fā)表的關(guān)于專利分析的文獻(xiàn)數(shù)量都多于管理學(xué)期刊。
根據(jù)表中文獻(xiàn)數(shù)量和作者數(shù)量的時間變化趨勢,繪制管理學(xué)期刊和圖書情報學(xué)期刊在專利分析主題研究中的技術(shù)生命周期圖,如圖2和圖3所示,圖中的橫坐標(biāo)均表示作者數(shù)量,縱坐標(biāo)均表示文獻(xiàn)數(shù)量,節(jié)點(diǎn)數(shù)字表示發(fā)表年份。
圖2 管理學(xué)期刊關(guān)于專利分析研究的技術(shù)生命周期圖
圖3 圖書情報學(xué)期刊關(guān)于專利分析研究的技術(shù)生命周期圖
通過觀察上述生命周期圖發(fā)現(xiàn),雖然其與標(biāo)準(zhǔn)的生命周期圖有所不同,但仍可以根據(jù)每年作者數(shù)量和文獻(xiàn)數(shù)量的變化趨勢劃分不同的發(fā)展階段。按照前文所述的劃分標(biāo)準(zhǔn),圖2中管理學(xué)領(lǐng)域?qū)@治鲋黝}的研究在2011-2013年就已經(jīng)處于成長期。在之后的4年內(nèi),該領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量大幅度減少,而作者數(shù)量比較穩(wěn)定,可知管理學(xué)領(lǐng)域?qū)@治鲋黝}的研究可能只經(jīng)歷了短暫的成熟期后就迅速步入淘汰期。而在2018年時,作者數(shù)量和專利數(shù)量又迅速增長,出現(xiàn)了復(fù)蘇期的假象,但是這一趨勢僅僅維持了一年。到2019年時,文獻(xiàn)數(shù)量和作者數(shù)量又回歸到一個極低的水平。因此若不考慮2018年的特殊情況,管理學(xué)領(lǐng)域?qū)@治鲋黝}的研究在2013年之后就進(jìn)入了淘汰期,并且研究熱度沒有出現(xiàn)回暖的跡象。與圖2 相比,圖3表達(dá)的技術(shù)生命周期圖更加清晰,從2010年開始,圖書情報領(lǐng)域?qū)@治龅难芯恳恢碧幱诔砷L階段,在2014年時文獻(xiàn)數(shù)量和作者數(shù)量都達(dá)到了峰值。但圖書情報領(lǐng)域?qū)@治龅难芯克坪跻矝]有出現(xiàn)明顯的成熟期,在2015-2018年間,文獻(xiàn)數(shù)量和作者數(shù)量都呈現(xiàn)出下降的趨勢,此時研究進(jìn)入淘汰期。直到2018年以后,圖書情報學(xué)對專利分析主題的研究開始進(jìn)入復(fù)蘇期,并重新展現(xiàn)出了強(qiáng)勁的上升趨勢。
從二者整體的發(fā)展趨勢來看,它們存在相同的特征,即都沒有出現(xiàn)明顯的或較長時間的成熟期,并且在到達(dá)峰值后,研究成果產(chǎn)出都會大幅度下降。因此研究者應(yīng)對這一現(xiàn)象給予足夠的重視,挖掘?qū)е聝蓚€學(xué)科出現(xiàn)這一共同變化特征的因素,并判斷這些因素對二者研究內(nèi)容的異同產(chǎn)生了何種影響。總體來說,管理學(xué)對專利分析主題的研究相對弱于圖書情報學(xué),而學(xué)科性質(zhì)是最有可能引起二者存在差異的因素。管理學(xué)是面向未來,以實(shí)現(xiàn)價值目標(biāo)為使命的學(xué)科,它幾乎可以被應(yīng)用在一切已經(jīng)發(fā)現(xiàn)或即將被發(fā)現(xiàn)的事物上[20],因此專利分析可能只是其研究范疇中的一小部分。而圖書情報學(xué)更多被應(yīng)用在把握學(xué)科前沿,獲取競爭情報并確定技術(shù)變革方向上[21],因此它需要研究更多的專利信息和數(shù)據(jù),所以專利分析是該學(xué)科必不可少的研究手段。
關(guān)鍵詞能夠在很大程度上概括文獻(xiàn)所研究的內(nèi)容和重點(diǎn),當(dāng)一些關(guān)鍵詞經(jīng)常同時出現(xiàn)在一篇文獻(xiàn)中時,就會形成關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。在這里,本文利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法對關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行研究,不僅可以概述兩個學(xué)科的研究熱點(diǎn),還能為管理學(xué)和圖書情報學(xué)在學(xué)科融合及交叉研究中提供可能的研究方向。
ITGInsight運(yùn) 用Fruchterman-Reingold layout與VosMaping算法對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行布局,可以實(shí)現(xiàn)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、耦合網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等多種網(wǎng)絡(luò)的自動繪制工作[22]。同時,它使用語言學(xué)規(guī)則和改進(jìn)的C-value值對主題詞的術(shù)語度進(jìn)行判斷,可以過濾掉大部分假術(shù)語和介詞、連詞等無用的詞匯,保留所需的技術(shù)主題術(shù)語[23]。因此,本文借助ITGInsight可視化軟件對收集的管理學(xué)期刊和圖書情報學(xué)期刊的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析,并提取出現(xiàn)次數(shù)排名前20 的關(guān)鍵詞繪制共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。得到如下所示的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)示例插圖(圖4和圖5)。圖中節(jié)點(diǎn)之間的連線表示兩個關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)在一篇文章中,括號中的數(shù)字表示出現(xiàn)的次數(shù),節(jié)點(diǎn)大小與出現(xiàn)次數(shù)成正比。
圖4 管理學(xué)期刊關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖
圖5 圖書情報學(xué)期刊關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖
基于前文兩個學(xué)科期刊關(guān)于專利分析文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建共現(xiàn)矩陣,并利用社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet分析網(wǎng)絡(luò)密度和點(diǎn)度中心度,最終分別得到兩個學(xué)科的關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)信息,如表3和表4所示。
表3 管理學(xué)期刊關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)信息
表4 圖書情報學(xué)期刊關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)信息
從表3中所得的結(jié)果可知,“技術(shù)創(chuàng)新”是管理學(xué)在專利分析主題研究中出現(xiàn)次數(shù)最多的關(guān)鍵詞,其次是“專利計量”和“專利信息”,而“專利地圖”出現(xiàn)頻次雖然只有12次,但其節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度卻是20個關(guān)鍵詞中最高的,數(shù)值達(dá)到了8,說明它在整個網(wǎng)絡(luò)中對其他關(guān)鍵詞的影響程度較大。反觀出現(xiàn)次數(shù)同為12次的“社會網(wǎng)絡(luò)分析”和“專利申請”,它們的點(diǎn)度中心度排名都相對較低。關(guān)鍵詞“高?!痹诔霈F(xiàn)頻次和點(diǎn)度中心度的排名上都表現(xiàn)出了較大的優(yōu)勢,尤其是點(diǎn)度中心度排名僅次于“專利地圖”,而且比“技術(shù)創(chuàng)新”還要高出一名。以上分析說明技術(shù)創(chuàng)新和高校是管理學(xué)在專利分析研究中最熱門的研究對象,同時專利信息和專利申請也為學(xué)者的研究提供了更多選擇。另外,專利地圖作為一種普適的研究方法,貫穿了該學(xué)科研究的主要過程,因此它在關(guān)鍵詞中也更加重要,而專利計量和社會網(wǎng)絡(luò)分析兩種方法的應(yīng)用也為管理學(xué)在研究中提供了諸多便利。除上述研究方向外,管理學(xué)在專利質(zhì)量、價值、產(chǎn)出、指標(biāo)體系等方面也有少量研究。
觀察表4中的關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),雖然“專利地圖”和“技術(shù)創(chuàng)新”的出現(xiàn)頻次要低于“專利信息”,但它們在整個網(wǎng)絡(luò)中的點(diǎn)度中心度都達(dá)到了13,是所有關(guān)鍵詞中最高的兩個?!皩@閳蟆辈粌H擁有較高的出現(xiàn)頻次,而且它的點(diǎn)度中心度也僅次于“專利地圖”和“技術(shù)創(chuàng)新”排在第3位。關(guān)鍵詞“專利信息”雖然出現(xiàn)頻次最多,但它對其余節(jié)點(diǎn)的影響程度僅排在第4位。另外“可視化”出現(xiàn)的頻次較少,但節(jié)點(diǎn)重要度要高于剩下的所有關(guān)鍵詞。說明在圖書情報領(lǐng)域,對專利分析的研究主要圍繞技術(shù)創(chuàng)新、專利信息和專利情報展開,而專利地圖和可視化則是主要的研究技術(shù)和方法。同時對技術(shù)預(yù)測、知識圖譜和文本挖掘的探索也是該學(xué)科研究范疇中的一部分。
從兩個學(xué)科期刊的關(guān)鍵詞信息中可以看出,管理學(xué)和圖書情報學(xué)都對技術(shù)創(chuàng)新有更高的研究熱情,并且在研究方法的選擇上,專利地圖一直處于較高優(yōu)先級,相同的研究偏好極有可能成為二者開展交叉研究的中心,并不斷融合各自擅長的研究內(nèi)容向外擴(kuò)散。不同的是管理學(xué)更側(cè)重于研究創(chuàng)新、對策、質(zhì)量、價值、產(chǎn)出等具有社會和經(jīng)濟(jì)效益的問題,而圖書情報學(xué)更注重對專利數(shù)據(jù)的深層次挖掘,以期得到更多在競爭上有優(yōu)勢的信息。觀察二者的網(wǎng)絡(luò)密度也不難發(fā)現(xiàn),圖書情報學(xué)的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)密度數(shù)值比管理學(xué)高了將近3倍,說明前者的關(guān)鍵詞聯(lián)系緊密程度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于管理學(xué),并且圖書情報領(lǐng)域更注重對專利的全局性研究。
為探究二者可能存在的交叉研究方向,筆者重新調(diào)整了兩個學(xué)科期刊中關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)的邊閥值,發(fā)現(xiàn)當(dāng)管理學(xué)期刊中關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)的邊閥值調(diào)整到4以上時,節(jié)點(diǎn)之間就不存在連線。因此現(xiàn)在將兩個學(xué)科期刊的關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)邊閥值固定為4,得到新的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖,如圖6、圖7所示。
圖6 調(diào)整后的管理學(xué)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖
圖7 調(diào)整后的圖書情報學(xué)關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖
從圖6中可以發(fā)現(xiàn),調(diào)整后只有“技術(shù)創(chuàng)新”和“專利地圖”兩個關(guān)鍵詞還存在強(qiáng)連接關(guān)系,說明在管理學(xué)期刊中這兩個關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻次是最高的,而在圖7中則有4組關(guān)鍵詞連接比較密切,其中“技術(shù)創(chuàng)新”與“專利信息”存在強(qiáng)連接關(guān)系,“專利地圖”和“競爭情報”存在強(qiáng)連接關(guān)系??紤]到管理學(xué)和圖書情報學(xué)對技術(shù)創(chuàng)新和專利地圖都有較深入的研究,因此今后兩個學(xué)科可考慮以技術(shù)創(chuàng)新和專利地圖為出發(fā)點(diǎn)開展合作交叉研究,并將它們與專利信息和競爭情報有機(jī)結(jié)合,形成更大的子網(wǎng)絡(luò)。管理學(xué)可以在技術(shù)創(chuàng)新的決策制定與管理方面為圖書情報學(xué)提供支持,相對的,圖書情報學(xué)可以與管理學(xué)共享更多的技術(shù)情報信息,從而提高專利分析研究的整體競爭力。二者在以上重點(diǎn)研究領(lǐng)域開展交叉研究還有望為提高企業(yè)的核心競爭力以及創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展提供更大支持。
在分析兩個學(xué)科期刊的作者合著情況時,本文首先剔除了2010–2019年間團(tuán)隊中作者最高發(fā)文量少于5篇的小團(tuán)體。然后在不考慮作者重名的情況下,手動構(gòu)造了管理學(xué)和圖書情報學(xué)在專利分析研究中的作者合著矩陣,矩陣中1表示作者之間存在合作關(guān)系,0表示作者之間不存在合作關(guān)系。最終得到了管理學(xué)期刊中140名作者之間的合著矩陣和圖書情報學(xué)期刊中419名作者之間的合著矩陣,并從點(diǎn)度中心度和結(jié)構(gòu)洞兩個角度對上述合著矩陣進(jìn)行分析。
(1)點(diǎn)度中心度分析。利用社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet對兩個學(xué)科期刊的作者合著矩陣進(jìn)行分析后,我們得到了每個節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度指數(shù)。由于無法對每位作者進(jìn)行分析,因此筆者選取了管理學(xué)和圖書情報學(xué)期刊中點(diǎn)度中心度排名前15的作者,并統(tǒng)計了他們在這10年間發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)量,具體結(jié)果如表5和表6所示。
表5 管理學(xué)期刊作者點(diǎn)度中心度
表6 圖書情報學(xué)期刊作者點(diǎn)度中心度
對比表5和表6的結(jié)果可知,不論在管理學(xué)期刊還是圖書情報學(xué)期刊中,黃魯成都是點(diǎn)度中心度和發(fā)文數(shù)量最高的作者,說明他在兩個網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)了更重要的位置,與他存在直接聯(lián)系的作者數(shù)量最多,也側(cè)面反映出黃魯成對專利分析有更深刻的認(rèn)識,能從不同的角度去解決相關(guān)問題。表5中劉則淵和劉云雖然在發(fā)文數(shù)量上要遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于黃魯成,但他們在作者合著網(wǎng)絡(luò)中的點(diǎn)度中心度排名卻很高,說明他們也很重視多作者合著,并且擁有的團(tuán)隊成員數(shù)較多,可惜的是這二人并沒有出現(xiàn)在表6中,這也反映出他們很擅長從管理學(xué)角度去研究專利分析,而很少從圖書情報角度對其進(jìn)行研究。除了黃魯成外,同時出現(xiàn)在表5和表6中的作者還有趙蘊(yùn)華、張杰、翟東升和吳菲菲,其中張杰、翟東升和吳菲菲在管理學(xué)期刊上的排名較低,但在圖書情報學(xué)期刊上,他們的點(diǎn)度中心度和發(fā)文數(shù)量都穩(wěn)居前列,說明他們在圖書情報領(lǐng)域有著更廣泛的合著對象選擇,團(tuán)隊規(guī)模較大,并且能更靈活的進(jìn)行專利分析主題研究,而趙蘊(yùn)華則正好相反。
(2)結(jié)構(gòu)洞分析。文獻(xiàn)[24]指出,雖然擁有強(qiáng)關(guān)系的兩個行為者更容易交換信息,但弱關(guān)系才是驅(qū)動社交網(wǎng)絡(luò)成員行為的最主要的因素,因此從結(jié)構(gòu)洞角度對作者合著情況進(jìn)行分析是很有必要的。為此,本文運(yùn)用Ucinet軟件對前文篩選的兩個學(xué)科作者的結(jié)構(gòu)洞指標(biāo)進(jìn)行測量,得到如下示例(表7和表8)結(jié)果。表中有效規(guī)模是網(wǎng)絡(luò)中的非冗余因素,一般來說該數(shù)值越大,存在結(jié)構(gòu)洞的可能性也就越大;效率可用于判斷個體在網(wǎng)絡(luò)中的行動是否高效;限制度在這四個指標(biāo)中最重要,它與個體擁有的能夠運(yùn)用結(jié)構(gòu)洞的能力成反比,限制度越小,則運(yùn)用結(jié)構(gòu)洞的能力越大;最后一個指標(biāo)是等級度,當(dāng)?shù)燃壎仍叫r,越居于網(wǎng)絡(luò)中心。
表7 管理學(xué)期刊作者結(jié)構(gòu)洞
觀察表7可知,在有效規(guī)模和限制度的排名上,黃魯成、劉則淵和劉云是排名相對靠前的三位作者,表明他們在管理學(xué)期刊的作者合著網(wǎng)絡(luò)中擁有較高的影響力,并且在結(jié)構(gòu)洞的使用能力及對信息流的控制方面要比其他作者更有優(yōu)勢。從效率來看,黃魯成、劉則淵和張米爾在網(wǎng)絡(luò)中的行動更加高效,劉云則排在第4位。在等級度的排名上,上述作者的排名都相對較低,而姜照華、張雯等人則躋身前列。另外,趙蘊(yùn)華的四個指標(biāo)排名也相對靠前,說明她在網(wǎng)絡(luò)中也處于比較重要的位置。
在表8中,黃魯成依舊是有效規(guī)模和限制度排名最高的作者,占據(jù)著更多的結(jié)構(gòu)洞數(shù)量,并且在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著重要的“橋梁”作用。翟東升雖然擁有較高的有效規(guī)模指數(shù),但在其余三個指標(biāo)的排名上卻相對靠后,說明他在網(wǎng)絡(luò)中存在結(jié)構(gòu)洞的可能性較大,需要進(jìn)一步認(rèn)識并發(fā)揮自己的優(yōu)勢和中介作用。除此之外,方曙、張杰、張靜也是有效規(guī)模排名前5 的作者,其中張靜的限制度排名僅次于黃魯成,在結(jié)構(gòu)洞的運(yùn)用方面要比其余作者更有優(yōu)勢,而方曙則以0.120的網(wǎng)絡(luò)限制度排在第3位。苗紅在圖書情報學(xué)期刊的作者合著網(wǎng)絡(luò)中限制度數(shù)值最高,因此需要重視弱連接在信息流傳遞中發(fā)揮的重要作用。單就效率來說,余翔在這15位作者中的行動最高效,其次是黃魯成。雖然趙蘊(yùn)華的等級度排名最高,而且在網(wǎng)絡(luò)中的行動效率值也穩(wěn)居第3,但與表7中綜合排名相比,她在一些重要指標(biāo)上的排名明顯優(yōu)勢不足。
表8 圖書情報學(xué)期刊作者結(jié)構(gòu)洞
通過以上分析可以發(fā)現(xiàn),對于專利分析這一主題來說,黃魯成在管理學(xué)和圖書情報學(xué)中擁有極高的影響力和對信息流的控制能力,在今后推動作者合著和開展兩學(xué)科交叉研究中將發(fā)揮重要作用。劉則淵、劉云、趙蘊(yùn)華更側(cè)重于通過研究專利分析去解決管理領(lǐng)域存在的問題。而翟東升、張杰等人則對圖書情報領(lǐng)域視角下的專利分析研究有著獨(dú)到的見解。因此,其余從事專利分析研究的學(xué)者可考慮追蹤上述作者的研究成果或者與上述作者開展合作研究,通過作者之間的溝通帶動學(xué)科之間的溝通與聯(lián)系,促進(jìn)管理學(xué)和圖書情報學(xué)在專利分析主題研究中的進(jìn)一步融合,并早日形成新的、更加全面的合作團(tuán)隊和學(xué)術(shù)高地。
本文通過對管理學(xué)和圖書情報學(xué)期刊中關(guān)于專利分析主題論文展開對比分析,從年發(fā)文趨勢、研究熱點(diǎn)、作者合著三個方面深入挖掘了兩類學(xué)科在專利分析研究中的特點(diǎn),得出以下結(jié)論:
(1)從發(fā)文趨勢來看,專利分析這一主題研究在管理學(xué)和圖書情報學(xué)中發(fā)展速度較快,但管理學(xué)對該主題的研究并不穩(wěn)定,近年來研究熱度進(jìn)入衰退階段,而圖書情報學(xué)在這一主題上已經(jīng)開始了新一輪的研究熱潮。另外,由于學(xué)科不同,管理學(xué)和圖書情報學(xué)在專利分析主題研究中擁有不同的發(fā)展周期,但整體發(fā)展都比較曲折,當(dāng)文獻(xiàn)數(shù)量經(jīng)歷了一段時期的增長之后,總會在下一段較長時間內(nèi)處于下降階段。未來研究經(jīng)費(fèi)、國家政策、新的技術(shù)或方法等都可能成為影響這一主題發(fā)文趨勢的因素,因此當(dāng)文獻(xiàn)數(shù)量突增或突降情況出現(xiàn)時,研究人員應(yīng)正確區(qū)分導(dǎo)致轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)的原因,當(dāng)負(fù)面因素出現(xiàn)時,領(lǐng)域?qū)W者要及時采取應(yīng)對措施,減少該因素對專利分析主題研究的消極影響;相對的,若導(dǎo)致文獻(xiàn)數(shù)量增長的因素出現(xiàn)時,學(xué)者們應(yīng)積極利用這一機(jī)會提高專利分析主題的研究價值。
(2)從研究熱點(diǎn)來看,專利分析主題在管理學(xué)的研究范圍更廣,它側(cè)重于將專利分析用于所有能實(shí)現(xiàn)更高價值的事物中。圖書情報學(xué)則注重對專利數(shù)據(jù)和情報的深入挖掘,以獲取更多對技術(shù)競爭、企業(yè)競爭有幫助的信息。在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中,二者的網(wǎng)絡(luò)密度都不高,詞與詞之間的聯(lián)系不足,同現(xiàn)頻次普遍偏低,只有在針對技術(shù)創(chuàng)新和專利地圖的研究中,兩個學(xué)科都表現(xiàn)出了極高的熱情。因此今后可考慮從上述兩個熱點(diǎn)出發(fā)擴(kuò)展研究范圍,除了重視本學(xué)科的核心研究外,也積極融合其他學(xué)科的知識,在保證研究深度的基礎(chǔ)上,不斷提高研究的廣度,從多學(xué)科、多角度促進(jìn)國內(nèi)專利分析的發(fā)展。
(3)從作者合著情況來看,黃魯成在兩類期刊上發(fā)表的關(guān)于專利分析的文獻(xiàn)數(shù)量最多,并且在兩個學(xué)科的作者合著網(wǎng)絡(luò)中都處于非常重要的位置。除黃魯成外,其他作者雖然也從自己熟悉的學(xué)科角度對專利分析主題進(jìn)行了深入研究,并且都取得了不錯的成果,但在跨領(lǐng)域?qū)@治鲋黝}的研究中明顯優(yōu)勢不足,說明國內(nèi)在多學(xué)科作者合著方面仍存在一定的不足。另外,兩學(xué)科在作者合著方面還存在明顯的不均衡性,前兩名作者的點(diǎn)度中心度數(shù)值相差較大,說明團(tuán)隊間的規(guī)模和作者合作程度差距明顯,團(tuán)體間知識交流的有效性不足。因此相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者除在本學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)加強(qiáng)作者間的溝通外,還應(yīng)加強(qiáng)學(xué)科間的溝通,使更多的作者在網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮“橋梁”作用,通過跨機(jī)構(gòu)、跨地域、跨學(xué)科的作者合作來促進(jìn)專利分析主題在不同學(xué)科內(nèi)的發(fā)展。
總體來說,管理領(lǐng)域和圖書情報領(lǐng)域在專利分析研究中仍存在很大的合作空間,而專利分析所固有的多學(xué)科性質(zhì)也為二者的交叉融合提供了巨大便利。所以,順應(yīng)學(xué)科發(fā)展趨勢,構(gòu)建多學(xué)科視角下的專利分析研究體系將成為提升這一領(lǐng)域研究水平的重要舉措。