Перспективы применения патентной аналитики при решении задач по оценке технологий
Аннотация
Статья посвящена проблематике применения патентной аналитики для целей осуществления технологического скаутинга. Современная патентная аналитика представляет собой гибкий инструмент информационной поддержки развития инновационных проектов. В статье приводятся основные сценарии технологического скаутинга, а также определяются подходы к применению результатов патентных исследований для решения задач, связанных с оценкой технологий. Описаны существующие в разных странах и организациях подходы к применению патентной аналитики. Целью исследования являлось выделение новых подходов к расширению возможностей применения патентной аналитики как инструмента сопровождения инновационного проекта в части проведения технологического скаутинга. Материалы статьи подготовлены на основе практического опыта сопровождения инновационных проектов коллективом Центра поддержки технологий и инноваций и Центра трансфера технологий Университета ИТМО. Ход исследования будет освещаться в следующих публикациях авторов, посвященных методам оценки технологий в интересах корпоративного и государственного заказчиков.
Ключевые слова
Об авторах
А. С. Николаев
Университет ИТМО
Россия
Россия
Николаев Андрей Сергеевич - к.э.н., директор Центра развития института интеллектуальной собственности, доцент факультета технологического менеджмента и инноваций
В. В. Иващенко
Университет ИТМО
Россия
Россия
Иващенко Валентина Владиславовна - аналитик Центра развития института интеллектуальной собственности
Список литературы
1. Николаев А.С. Патентный ландшафт полупроводниковой промышленности / А.С. Николаев, Д.Д. Андрианова, В.В. Иващенко // Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность.– 2023.– № 3.– С. 40–57.
2. Using patent analytics in additive manufacturing evaluation for monitoring and forecasting business niches / V.V. Somonov, A.S. Nikolaev, S.V. Murashova & E.Y. Gordeeva // Computer Science On-line Conference. CSOC: Networks and Systems in Cybernetics.– 2023. – P. 108–121.
3. Хилалова Д.В. Мониторинг патентной активности как основа научно-технологического развития региона / Д.В. Хилалова, Р.И. Салимов // Вестник экономики, права и социологии.– 2022.– № 3. – С. 33–37.
4. Кустов Т.В. Практика патентной аналитики при формировании политики устойчивого развития компаний / Т.В. Кустов, Р. Е. Шепелев, Ж.Л. Андреева // Инновации.– 2020.– № 4 (258).– С. 83–88.– DOI: 10.26310/2071–3010.2020.258.4.011.
5. Алабердин Р.Р. Практика применения патентных ландшафтов в ПАО «Газпром» / Р.Р. Алабердин, Р.Е. Шепелев // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом.– 2019. – № 6 (174).– С. 42–45.– DOI: 10.33285/1999–6942–2019–6 (174) –42–45.
6. Шепелев Р.Е. Обеспечение технологической независимости компаний нефтегазовой отрасли с использованием патентной аналитики на примере компаний – производителей сжиженного природного газа / Р.Е. Шепелев, А. Т. Волков // Вестник университета. – 2023. – № 9. – С. 113–122.
7. Богомолова М.Н. Эффективный IP-менеджмент проектов НИОКР / М.Н. Богомолова // Вестник ФИПС.– 2022.– Т. 1, № 1. – С. 36–42.
8. Николаев А. С. Управление инновационной деятельностью предприятия с помощью методов патентной аналитики и патентных ландшафтов / А. С. Николаев // Экономика. Право. Инновации. – 2019. – № 2. – С. 49–54.
9. Exploring the Future of Patent Analytics: A Technology Roadmapping approach / L. Aristodemou, F. Tietze, N. Athanassopoulou, T. Minshall // R&D Management Conference in Leuven, Belgium.– 2017.– № 5. – 10 p.
10. Does Technology Scouting Impact Spin-Out Generation? An Action Research Study in the Context of an Entrepreneurial University / C. Schultz // FGF Studies in Small Business and Entrepreneurship: book.– 2021. – Р. 107–128
11. Investment decisions and passive portfolio construction utilizing patent analytics: a multi-case study on COVID-19 treatment technologies / C.C. Guderian, J. – A. Posth, L. Grob // The quarterly review of economics and finance.– 2023. – Vol. 92.– P. 66–87.
12. Domain-specific patent analytics: Focus on company’s technology priorities / O. Ena // World Patent Information.– 2021. – Vol.65. – URL: https://doi.org/10.1016/j.wpi.2021.102037. (дата обращения: 01.02.2024).
13. Business planning based on technological capabilities: Patent analysis for technology-driven roadmapping / S. Lee, B. Yoon, C. Lee, J. Park // Technological Forecasting and Social Change. – 2009. Vol. 76.– Issue 6. – P. 769–786.
14. Patent Miner: topic-driven patent analysis and mining / J. Tang, B. Wang, Y. Yang, P. Hu, Y. Zhao, X. Yan, B. Gao, M. Huang, P. Xu, W. Li, A.K. Usadi // KDD «12: Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining.– 2012.– P. 1366–1374.
15. Leveraging text analytics in patent analysis to empower business decisions – A competitive differentiation of kinase assay technology platforms by I2E text mining software / Y.Y. Yang, T. Klose, J. Lippy, C.S. Barcelon-Yang, L. Zhang // World Patent Information.– 2014.– vol. 39. – P. 24–34.
16. Leverage Patent Analytics to Achieve Business-Oriented Objectives: A Pragmatic Approach / B. Chevalier // Instrumental method of diagnosis of science and innovation.– 2020.– Vol. 15 (2).– P. 120–135.
17. Patent Knowledge Discovery Using Data Analytics / P. Ampornphan, S. Tongngam // ICIT «17: Proceedings of the 2017 International Conference on Information Technology.– 2017. – P. 42–46.
18. Innovation management in crisis: patent analytics as a response to the COVID-19 pandemic / C.C. Guderian, P.M. Bican, F.J. Riar, S. Chattopadhyay // Providing solutions in emergencies: R&D and innovation management during Covid-19.– 2021. – Vol. 51, Issue 2. – P. 223–239.
19. Forecasting emerging technologies: A supervised learning approach through patent analysis / M.N. Kyebambe, G. Cheng, Y. Huang, C. He, Z. Zhang // Technological Forecasting and Social Change.– 2017.– Vol. 125.– P. 236–244.
20. A workflow-based large-scale patent mining and analytics framework / M. Sofean, H. Aras, A. Alrifai // International Conference on Information and Software Technologies. ICIST 2018: Information and Software Technologies.– 2018.– P. 210–223.
21. Introduction to the Special Section on Patent Analytics / M. Mathew // International Journal of Innovation and Technology Management.– 2015. – Vol. 12.– № 3. – 4 p.
22. Patent data analytics for technology benchmarking: R-based implementation / R. Jain, M. Tripathi, V. Agarwal, J. Murthy // World Patent Information.– 2020.– Vol. 60.– 8 p.
23. Legal Decision Support: Exploring Big Data Analytics Approach to Modeling Pharma Patent Validity Cases / V. Raghupathi, Y. Zhou and W. Raghupathi // IEEE Access.– 2018. – Vol. 6.– P. 41518–41528.
24. Analytics of Patent Case Rulings: Empirical Evaluation of Models for Legal Relevance / K. Rajshekhar, W. Shalaby, W. Zadrozny // Proceedings of the 16th International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL 2017), London, UK.– 2017. – p. 9.
25. Technology Scouting to Accelerate Innovation in Supply Chain / M. Stute, S. Sardesai, M. Parlings, P. P. Senna, R. Fornasiero, S. Balech // Lecture Notes in Management and Industrial Engineering.– 2021. – P. 298.
26. Leveraging patent landscape analysis and IP competitive intelligence for competitive advantage / Y.R. Pargaonkar // World Patent Information.– 2016.– Vol. 45.– P. 10–20.
27. A quantitative metric for research impact using patent citation analytics / I.A. Maxwell, N. J. L. Maxwell // World Patent Information. – 2022. – Vol. 71. – URL: https://doi.org/10.1016/j.wpi.2022.102126 (дата обращения: 01.02.2024).
28. Text mining techniques for patent analysis / Y.– H. Tseng, C.– J. Lin, Y.– I. Lin // Information processing & management.– 2007. – Vol. 43.– P. 1216–1247.
29. Patent analytics as a tool for mining machines / M. Korolev, S. Nikitenko, B. Neogi // URM 2021 – International Scientific and Research Conference on Knowledge-Based Technologies in Development and Utilization of Mineral Resources. – 2021. – Vol. 330.– 7 p.
30. Patent Analytic Citation-Based VSM: Challenges and Applications / J. Qi, L. Lei, K. Zheng and X. Wang // IEEE Access.– 2020. – Vol. 8.– P. 17464–17476.
31. Blockchain technology forecasting by patent analytics and text mining / S. M.H. Bamakan, A.B. Bondarti, P.B. Bondarti, Q. Qu // Blockchain: Research and Applications.– 2021.– Vol. 2, Issue 2.– URL: https://doi.org/10.1016/j.bcra.2021.100019. (дата обращения: 01.02.2024).
32. Analytics in Post-Grant Patent Review: Possibilities and Challenges (Preliminary Report) / K. Rajshekhar, W. Shalaby, W. Zadrozny // Proceedings of the American Society for Engineering Management 2016 International Annual Conference.– 2017. – p. 7.
33. A novelty detection patent mining approach for analyzing technological opportunities / J. Wang, Y.– J. Chen // Advanced Engineering Informatics.– 2019. – Vol. 42.– 11 p.
34. Towards a predictive patent analytics and evaluation platform / N. Alam, K. – N. Tran, S.A. Chen, J. Wagner, J. Andres, M. Mohania // Joint European conference on machine learning and knowledge discovery in databases: ECML PKDD: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases.– 2020. – P. 773–776.
35. Patent Data Analytics for Technology Forecasting of the Railway Main Transformer / Y.– J. Lee, Y.J. Han, S. – S. Kim, C. Lee // Sustainability.– 2023.– № 15.– Р. 278.
36. Automated patent landscaping / Abood A., Feltenberger D. // Artif Intell Law.– 2018.– № 26.– P. 103–125.– URL: https://doi.org/10.1007/s10506–018–9222–4 (дата обращения: 01.02.2024).
37. IP Analytics and Machine Learning Applied to Create Process Visualization Graphs for Chemical Utility Patents / Processes.– 2021.– № 9 (8).– Р. 1342.
38. Review of technology trends in new space missions using a patent analytics approach / N. Garzaniti, Z. Tekic, D. Kukolj, A. Golkar // Progress in Aerospace Sciences. – 2021. – V. 125. – 17 p.
39. Firms’ knowledge profiles: Mapping patent data with unsupervised learning / A. Suominen, H. Toivanen, M. Seppänen // Technological Forecasting and Social Change.– 2017.– Vol. 115.– P. 131–142.
40. A topic-based patent analytics approach for exploring technological trends in smart manufacturing / J. Wang, C.– C. Hsu // Technological trends in smart manufacturing.– 2020.– 26 p.
41. Artificial Intelligence for Smart System Simulation / M.– H. Chao, A. J.C. Trappey, C.– T. Wu // Complexity.– 2021.– 26 p.
42. Patent Analytics of Robotics Technology for Intelligent Manufacturing in the Semiconductor Industry / P. P.J. Chen, A. I.C. Trappey, B. H.L. Lin and C.V. Trappey // IEEE 22nd International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design ((CSCWD)), Nanjing, China.– 2018.– P. 213–217.
43. Automatic Segmentation of bug data of patent text / M. Sofean // DaWaK: Big Data Analytics and Knowledge Discovery.– 2017. – P. 343–351.
44. Patent Quality: Towards a Systematic Framework for Analysis and Measurement / K. Higham, G. de Rassenfosse, A.B. Jaffe // Research Policy.– 2021. – Vol. 50. – Issue 4. – URL: https://doi.org/10.1016/j.respol.2021.104215 (дата обращения: 01.02.2024).
45. Evaluation of Attributed Network Embedding Algorithms for Patent Analytics / J. Jose, S. M.S. Bhanu // Advances in Computing and Network Communications: Part of the Lecture Notes in Electrical Engineering book series.– 2021.– Vol. 735.– p. 293–303.
46. The state-of-the-art on Intellectual Property Analytics (IPA): A literature review on artificial intelligence, machine learning and deep learning methods for analysing intellectual property (IP) data / L. Aristodemou, F. Tietze // World Patent Information.– 2018. – Vol. 55.– P. 37–51.
47. Patent value analysis using deep learning models – the case of IoT technology mining for the manufacturing industry / A. J.C. Trappey; C.V. Trappey; U.H. Govindarajan; J. J.H. Sun // IEEE Transactions on Engineering Management.– 2021.– Vol. 68.– Issue 5.– P. 1334–1346.
48. Visualization of patent analysis for emerging technology / Y.G. Kim, J. H. Suh, S.C. Park // Expert Systems with Applications. – 2008.– Vol. 34.– Issue 3.– P. 1804–1812.
49. Intellectual Property Analytics Decision Support Tool (IPDST) for Early Stage Technology Decision Making / L. Aristodemou, F. Tietze, A. Brintrup, S. Deeble // R&D Management Conference «R&D Designing Innovation: Transformational Challenges for Organizations and Society», Trach 18: Big Data Analytics for R&D Management.– 2019.– P. 5.
50. Science and technology scouting at ELF Aquitaine / Bodelle J., Jabion C. // Research: technology management.– 1993. – P. 24–28.
51. Technology scouting – a case study on the Deutsche Telekom Laboratories / Rohrbeck R. // ISPIM-Asia.– 2007.– P. 12.
52. The Role of External Technology Scouting in Inbound Open Innovation Generation: Evidence from High-Technology Industries / C. – H. Wang, X.I. Quan // IEEE Transactions on Engineering Management.– 2021.– Vol. 68.– Issue 6. – P. 1558–1569.
53. Technology Scouting / O. L. de Weck // Technology Roadmapping and Development: Chapter.– 2022.– Р. 395–424.
54. National and international R&D support programmes and technology scouting in European small and medium enterprises / D. Radicic // Journal of Science and Technology Policy Management.– 2020.– Vol. 11. – № 4.– P. 455–482.
55. The application of computational thinking and TRIZ methodology in patent innovation analytics / Z.A. Rahim, S. Md Yusof, N.A. Bakar, W. Md S.W. Mohamad // International conference of reliable information and communication technology IRICT 2018: recent trends in data science and soft computing.– 2018.– P. 793–802.
56. В.В. Иващенко ТРИЗ в работе патентного аналитика // Петербургские коллегиальные чтения – 2022: сборник докладов научно-практической конференции (СПб, 29 июня – 1 июля 2022 г.) – 2022.– С. 87–94.
57. Technology scouting in chemistry: roadmap and case studies / O. Abramova, P. Fimina, E. Smirnovaa // TRIZfest.– 2019. – Р. 319–326.
Рецензия
Для цитирования:
Николаев А.С., Иващенко В.В. Перспективы применения патентной аналитики при решении задач по оценке технологий. Вестник ФИПС. 2024;3(1):84-92.
For citation:
Nikolaev A.S., Ivashchenko V.V. Prospects of patent analytics implementation in technology assessment. Bulletin of Federal institute of industrial property. 2024;3(1):84-92. (In Russ.)
Просмотров:
27
JATS XML
Послать статью по эл. почте 