科技演化模式与市场的距离测度——以我国生物制药领域为例

发布时间：2020-11-08 15:19

　　 [目的/意义]文章提出一种采取多维度数据识别科技演化模式,并对接市场测度不同科技演化模式与市场的距离以预测有潜力进行商业化的科技研究重点主题的方法,为科研人员确定研究课题、企业有侧重地进行技术商业化开发、政府部门政策制定提供借鉴。[方法/过程]利用Python通过LDA主题模型结合专家意见进行文本挖掘,提取精炼科学、技术、市场研究的重点主题,将科学、技术主题映射识别出科技演化模式,并将市场主题对接以测度不同科技演化模式的主题成功演化为市场研究重点主题的比例,从而识别出与市场距离较近的科技演化模式以预测有潜力进行商业化开发的科技研究重点主题。[结果/结论]将该方法应用于当下发展潜力巨大的我国生物制药领域,以2002—2016年为研究区间,结果表明基因测序、脂质体、肺癌等科技研究重点主题具备商业化开发潜力,与我国生物制药产业发展热点与需求点相契合,证明了该方法具备稳健性。
【部分图文】：

本研究从Web of Science、IncoPat专利数据库、Chinese Marketed Drugs Database中获取特定领域一定时间段的科学、技术、市场信息,通过LDA主题模型结合专家意见进行文本挖掘,从代表科学、技术、市场的文献、专利、产品标题、名称中提取精炼一定数量的科学、技术、市场研究重点主题,并通过相同主题间的映射构建科学—技术演化路线图与科学—技术—市场演化路线图,将通过科学—技术演化路线图识别出的不同科技演化模式与科学—技术—市场演化路线图对比,测度不同科技演化模式与市场的距离,识别出与市场距离较近的科技演化模式,最终预测与市场距离较近的科技研究重点主题,整体研究框架如图1所示。2.2 研究方法

科学—技术演化路线图的构建可以分为三个步骤:第一,确定水平轴和垂直轴。水平轴为科学、技术两个维度,垂直轴为研究重点主题出现的平均时间。第二,布局节点。节点为提取的研究重点主题,位置根据抽取主题的文本来源维度(即科学、技术)和同一主题文本公布的平均时间确定。第三,进行连线。对出现在不同维度、时间的同一研究重点主题进行映射连接,橙色(计算机显示颜色,下同)连线代表主题在科学维度先出现,绿色连线代表主题在技术维度先出现,蓝色连线代表主题在科学、技术维度同年出现,至于未映射的主题则没有连线,如图2所示。2.2.3 科技演化模式识别

科学—技术—市场演化路线图的构建可以分为三个步骤:第一,确定水平轴和垂直轴。水平轴为科学、技术、市场三个维度,垂直轴为研究重点主题出现的平均时间。第二,布局节点。节点为提取的研究重点主题,位置根据抽取主题的文本来源维度(即科学、技术、市场)和同一主题文本或产品公布或上市的平均时间确定。第三,进行连线。对出现在不同维度、时间的同一研究重点主题进行映射连接,橙色连线代表主题在科学维度先出现,绿色连线代表主题在技术维度先于科学或市场维度出现,蓝色连线代表主题在科学、技术维度或技术、市场维度或科学、市场维度同年出现,紫色连线代表主题在市场维度先出现,至于未映射的主题则没有连线,如图3所示。2.2.5 科技演化模式与市场距离测度
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本文编号：2874957