基于社會網(wǎng)絡(luò)分析法的專利著作權(quán)法研究

基于社會網(wǎng)絡(luò)分析法的專利著作權(quán)法研究

0國內(nèi)外學(xué)術(shù)采用的研究方法對于性近年來，在信息計(jì)量和網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域的社會網(wǎng)絡(luò)分析的應(yīng)用日益廣泛和深入。由科研數(shù)據(jù)組成的社會網(wǎng)絡(luò)主要包括引文網(wǎng)絡(luò)、共詞網(wǎng)絡(luò)和合作網(wǎng)絡(luò)等,其中的合作網(wǎng)絡(luò)又包含國家(或地區(qū))合作網(wǎng)絡(luò)、科研機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)和著者合作網(wǎng)絡(luò)(即合著網(wǎng)絡(luò))。科研合作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征研究有助于考察某一領(lǐng)域科研合作發(fā)展?fàn)顩r與趨勢,揭示學(xué)術(shù)信息交流傳播規(guī)律等。文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)家普賴斯自20世紀(jì)60年代起率先開展科研合作領(lǐng)域的研究合著網(wǎng)絡(luò)研究主要涉及三個(gè)方面:(1)某一具體領(lǐng)域合著網(wǎng)絡(luò)關(guān)系或結(jié)構(gòu)特征分析。Newman對天體物理學(xué)、凝聚體研究、高能物理、計(jì)算機(jī)科學(xué)合著網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比分析,發(fā)現(xiàn)它們呈現(xiàn)小世界特征和節(jié)點(diǎn)中心度分布的冪率規(guī)律除了科研論文合著關(guān)系研究以外,國內(nèi)外不少學(xué)者還對專利文獻(xiàn)的合著關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。如Balconi等分析了意大利專利發(fā)明者合著狀況,探討了學(xué)術(shù)性與非學(xué)術(shù)性發(fā)明者在科技合作方面的差異性綜上所述,目前國內(nèi)外關(guān)于學(xué)術(shù)論文合著網(wǎng)絡(luò)研究較多,而對專利合著網(wǎng)絡(luò)研究相對不足;同時(shí)涉及有關(guān)基于學(xué)術(shù)文獻(xiàn)計(jì)量的科研人員評價(jià)體系研究較少,尤其是利用引用與合著同時(shí)構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系的文章更少本文之所以選取維斯塔斯公司作為實(shí)證對象,一是風(fēng)力發(fā)電技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)入成熟期,為了緩解能源危機(jī),各國比較重視風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的發(fā)展。二是維斯塔斯公司不像美國通用電氣、日本松下等公司,它申請的專利集中在風(fēng)力發(fā)電這一特定技術(shù)領(lǐng)域,同一技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的科技人員進(jìn)行科研評價(jià)具有更強(qiáng)的公平性和可行性。1專利文獻(xiàn)數(shù)量本文選擇德溫特專利數(shù)據(jù)庫為研究樣本來源,德溫特專利數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)收錄了1963年至今世界主要國家的專利數(shù)據(jù),具有很好的廣泛性,而且每兩周更新一次,具有較強(qiáng)的新穎性。本文將檢索數(shù)據(jù)回溯與更新時(shí)間默認(rèn)為1963年至今,選取專利權(quán)人即維斯塔斯公司名稱代碼“VSTA-C”進(jìn)行檢索,經(jīng)過人工篩選處理,獲得815條有效專利文獻(xiàn)數(shù)據(jù),所有專利文獻(xiàn)著者累計(jì)511人。數(shù)據(jù)檢索與處理日期為2013年4月23日。專利文獻(xiàn)與著者數(shù)量關(guān)系曲線如圖1所示。從圖1可知,合著規(guī)模越大的專利其數(shù)量越少,其中,獨(dú)著專利文獻(xiàn)384篇,合著專利文獻(xiàn)431篇(占文獻(xiàn)總量的52.9%),合著者最多(9人)的專利文獻(xiàn)僅有3篇。本文主要從社會網(wǎng)絡(luò)分析視角,借助Ucinet軟件對該公司專利合著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與內(nèi)部節(jié)點(diǎn)特性進(jìn)行計(jì)量分析,考察該公司科研合作績效與水平;運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)方法,借助SPSS軟件對相關(guān)計(jì)量指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,利用灰色關(guān)聯(lián)度分析法和熵權(quán)法計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重,進(jìn)而構(gòu)建該公司科研人員評價(jià)指標(biāo)體系,并驗(yàn)證其可行性與效用性。2網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與資源分析2.1網(wǎng)絡(luò)連通性筆者將統(tǒng)計(jì)處理得到的511×511專利文獻(xiàn)合著關(guān)系矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)cinet軟件,利用Netdraw繪制合著關(guān)系網(wǎng)絡(luò),如圖2所示。圖2中的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)表示各個(gè)專利文獻(xiàn)著者,節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)表示專利合著關(guān)系。將申請專利數(shù)最多的前20名公司科技人員所代表的節(jié)點(diǎn)標(biāo)出,可以看到其中一些節(jié)點(diǎn)還處于網(wǎng)絡(luò)的中心,與其他節(jié)點(diǎn)有著大量的合著聯(lián)系。這20名科技人員中,GuptaAK、HelleL和TripathiA之間合著關(guān)系比較直接,AndersenJL、BechA、BowyerR、DemtroederJ、HancockM、HedgesA、HibbardP、NarasimaluS、NielsenTB、SpruceC、VronskyT、WestergaardCH之間合著關(guān)系比較直接。網(wǎng)絡(luò)連通性是指社會網(wǎng)絡(luò)中任意兩點(diǎn)至少有一條路徑存在,具有聯(lián)通性的節(jié)點(diǎn)或節(jié)點(diǎn)集合稱為聯(lián)通體,其節(jié)點(diǎn)數(shù)量可以表征某一子網(wǎng)絡(luò)或聚類規(guī)模的大小。通過分析可知,維斯塔斯公司專利合著網(wǎng)絡(luò)中共有70個(gè)聯(lián)通體,其中規(guī)模最大的聯(lián)通體包含397個(gè)節(jié)點(diǎn),占節(jié)點(diǎn)總數(shù)的77.7%;其他聯(lián)通體中,1個(gè)由5個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,3個(gè)由4個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,10個(gè)由3個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,12個(gè)由2個(gè)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,43個(gè)孤立節(jié)點(diǎn)自成聯(lián)通體。節(jié)點(diǎn)度分布函數(shù)P(k)是指網(wǎng)絡(luò)中度數(shù)為k的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)占總節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的比例;現(xiàn)實(shí)世界中大多數(shù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)度分布均滿足冪律分布P(k)=c·k2.2風(fēng)力機(jī)發(fā)電技術(shù)企業(yè)團(tuán)隊(duì)合作能力分析網(wǎng)絡(luò)密度可以反映社會網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間連接(或關(guān)聯(lián))的緊密狀況,具體用實(shí)際存在的兩點(diǎn)間關(guān)聯(lián)數(shù)與可能存在的兩點(diǎn)間關(guān)聯(lián)數(shù)的比值來表示,取值范圍為[0,1]上述分析結(jié)果表明,維斯塔斯公司在風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域具有一定的團(tuán)隊(duì)技術(shù)研發(fā)優(yōu)勢,已經(jīng)形成了比較穩(wěn)定的科研共同體;公司內(nèi)部科技人員具有良好的團(tuán)隊(duì)合作意識,已經(jīng)形成了初具規(guī)模的技術(shù)交流與科研合作模式,但還不夠廣泛和成熟;整體科研力量分布比較分散,技術(shù)攻關(guān)與科研方向日趨多元化,有待于繼續(xù)加強(qiáng)內(nèi)部技術(shù)人員科研合作,充分發(fā)揮整體科研優(yōu)勢以不斷提高專利申請質(zhì)量和科技水平。2.3網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征分析網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心度包括點(diǎn)度中心度、中介中心度和接近中心度三類。點(diǎn)度中心度是指與某一網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)直接相連的所有其他節(jié)點(diǎn)的總個(gè)數(shù)3人才評價(jià)指標(biāo)體系的建立3.1評價(jià)方法和評價(jià)排序科研人員影響力評價(jià)常規(guī)方法是建立客觀有效的評價(jià)指標(biāo)體系。指標(biāo)的選取與分類、權(quán)重的確定、指標(biāo)的加權(quán)方法等均會對指標(biāo)的實(shí)用性產(chǎn)生較大影響。目前的指標(biāo)選取方法主要包括專家咨詢法、綜合評分法等,而指標(biāo)權(quán)重確定通常采用專家打分法,主觀因素比較大。后來又相繼出現(xiàn)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、灰色綜合評價(jià)分析等方法。各種方法都有其優(yōu)缺點(diǎn),現(xiàn)實(shí)中一般會綜合運(yùn)用多種不同方法。本文主要利用因子分析法確定一級評價(jià)指標(biāo)構(gòu)成,再基于灰色關(guān)聯(lián)度分析以確定理想的評價(jià)對象,并且計(jì)算各評價(jià)對象的相關(guān)系數(shù),進(jìn)而運(yùn)用熵權(quán)方法確定各級評價(jià)指標(biāo)權(quán)重,最后通過權(quán)重和確定各評價(jià)對象的綜合評價(jià)值總和進(jìn)行評價(jià)排序。上述分析流程能夠有效克服評價(jià)指標(biāo)體系權(quán)值選取的主觀性缺陷,同時(shí)實(shí)現(xiàn)多種分析方法的有機(jī)結(jié)合,所用數(shù)據(jù)樣本均來自該公司專利數(shù)據(jù),這樣的分析思路及指標(biāo)體系能應(yīng)用于不同的公司,對于公司科研人員評價(jià)具有更大適用性。3.2確定一流評估指標(biāo)因子分析法是一種從多個(gè)變量指標(biāo)中選擇出少數(shù)幾個(gè)綜合變量指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)方法3.3確定評價(jià)指標(biāo)值灰色關(guān)聯(lián)度分析首先要設(shè)定一個(gè)理想評價(jià)對象,然后從各項(xiàng)指標(biāo)中選出最優(yōu)項(xiàng),將被評價(jià)對象與理想評價(jià)對象進(jìn)行對比,指標(biāo)對比關(guān)聯(lián)度越大,說明被評價(jià)對象與理想評價(jià)對象越趨于一致,進(jìn)而對關(guān)聯(lián)度值進(jìn)行排序分析以獲得預(yù)期結(jié)果。一般分析步驟如下。(1)確定分析矩陣,選擇參考數(shù)列對于由m個(gè)評價(jià)對象,n個(gè)評價(jià)指標(biāo)構(gòu)成的系統(tǒng),可以由分析數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)m行n列的矩陣,矩陣如下:式中:m為評價(jià)對象,其值為511;n為評價(jià)指標(biāo)數(shù),其值為5,由此構(gòu)建了一個(gè)包含511行和5列的矩陣。選取的參考數(shù)列為V(2)指標(biāo)值標(biāo)準(zhǔn)化處理和確定理想?yún)⒖夹蛄杏捎诓煌笜?biāo)值之間差距很大(如表2中的被引頻次數(shù)與節(jié)點(diǎn)中介中心度的最大值差為非常大),并不處于一個(gè)同等數(shù)量級狀態(tài),因此需要先對各項(xiàng)指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于指標(biāo)理想值應(yīng)為最大值,即指標(biāo)值越大,科研人員表現(xiàn)越優(yōu),因此對各項(xiàng)指標(biāo)采取成本指標(biāo)集的標(biāo)準(zhǔn)化處理方法來進(jìn)行無量綱化處理,其規(guī)范化公式為:由于5類指標(biāo)均為取值越大實(shí)際表征效果越好,因此需要從各項(xiàng)指標(biāo)中選出最大值,構(gòu)建一個(gè)理想?yún)⒖紨?shù)列,即理想的待評價(jià)對象集,具體表示為:X(3)計(jì)算指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)各項(xiàng)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算公式如下:式中:ξ3.4計(jì)算指標(biāo)權(quán)重熵權(quán)法是指根據(jù)熵值原理和特定計(jì)算公式來確定指標(biāo)重要性權(quán)重的客觀性方法。在申農(nóng)的信息論中,熵表示不確定性的量度,熵值用來判斷某個(gè)指標(biāo)的離散程度,指標(biāo)的離散程度越大,表明該指標(biāo)對綜合評價(jià)的影響越大運(yùn)用熵權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重的步驟如下:(1)設(shè)定m行n列的指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為R,其中,第j個(gè)指標(biāo)第i個(gè)項(xiàng)目的指標(biāo)值比重計(jì)算公式為:(2)計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值e(3)計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵權(quán)重w根據(jù)上述熵權(quán)值計(jì)算公式,對基于灰色關(guān)聯(lián)分析得出的關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣R進(jìn)行熵權(quán)計(jì)算,得出各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重,進(jìn)而依據(jù)通過因子分析得出的指標(biāo)歸類,構(gòu)建維斯塔斯公司科研人員評價(jià)指標(biāo)體系,如表5所示。3.5不同原始指標(biāo)間的關(guān)系根據(jù)得出的各個(gè)評價(jià)對象的各項(xiàng)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度值,將各行數(shù)據(jù)進(jìn)行權(quán)值相加,得到維斯塔斯公司各個(gè)科技人員評價(jià)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度總體加權(quán)得分,前20名人員排名結(jié)果如表6所示?？蒲腥藛T評價(jià)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度值反映了被評估對象與最優(yōu)秀科技人員的關(guān)聯(lián)程度,取值越大,說明被評價(jià)對象越接近理想中的最優(yōu)秀科技人員?；陟貦?quán)和灰色關(guān)聯(lián)分析得出的該公司科技人員評價(jià)指標(biāo)體系綜合反映了被評價(jià)人員的科研產(chǎn)量、被引程度和技術(shù)合作指導(dǎo)關(guān)系,比單項(xiàng)指標(biāo)更能反映某一科研工作者的綜合科研影響力。原中國惠普公司首席執(zhí)行官高建華認(rèn)為,企業(yè)知識管理的三個(gè)目標(biāo)包括提高組織智商、減少重復(fù)勞動和避免組織失憶研究兩個(gè)變量的關(guān)系,最直觀和常見的方法是繪制出它們之間關(guān)系的散點(diǎn)圖,看其中是否存在一些關(guān)系。筆者分別做出加權(quán)關(guān)聯(lián)度指標(biāo)與5種原始指標(biāo)之間的散點(diǎn)圖,如圖4所示。專利申請數(shù)與加權(quán)關(guān)聯(lián)度散點(diǎn)圖相對集中,以專利申請數(shù)15篇以下,加權(quán)關(guān)聯(lián)度0.4以下的科研人員占絕大多數(shù),兩者存在明顯的正相關(guān)關(guān)系;被引次數(shù)與加權(quán)關(guān)聯(lián)度散點(diǎn)圖幅度比較發(fā)散,以被引次數(shù)40次,加權(quán)關(guān)聯(lián)度0.42以下的科研人員為主,兩者也存在正相關(guān)關(guān)系;h指數(shù)與加權(quán)關(guān)聯(lián)度散點(diǎn)圖幅度比較擴(kuò)散,以h指數(shù)在4以下,加權(quán)關(guān)聯(lián)度0.42以下的科研人員為主,它表現(xiàn)出來的正相關(guān)關(guān)系不是太明顯;度數(shù)中心度與加權(quán)關(guān)聯(lián)度散點(diǎn)圖相對集中,且度數(shù)中心度比加權(quán)關(guān)聯(lián)度擴(kuò)散幅度大,以度數(shù)中心度15以下,加權(quán)關(guān)聯(lián)度0.35以下的科研人員為主,兩者存在明顯的正相關(guān)關(guān)系;中介中心度與加權(quán)關(guān)聯(lián)度散點(diǎn)圖相對分散,以中介中心度4以下,加權(quán)關(guān)聯(lián)度0.39以下的科研人員為主,兩者存在一定的正相關(guān)關(guān)系。通過觀察具體節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)很多科研人員綜合排名較高,而某項(xiàng)分指標(biāo)排名則較低,如SiebenthalerE和AndresenB的綜合排名高居第7名和第9名,但其專利申請量僅均為5件,其中介中心度值均為0;WestergaardCH的綜合排名為第8名,其被引量也僅為9次。加權(quán)后的各項(xiàng)指標(biāo)關(guān)聯(lián)系數(shù)更加融合,折中反映出該公司各類技術(shù)人員的科研工作績效情況,表明利用綜合指標(biāo)進(jìn)行科研人員評價(jià)更加科學(xué)合理。同時(shí)對五類評價(jià)指標(biāo)與加權(quán)相關(guān)性指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析,數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為511,其相關(guān)系數(shù)計(jì)算方法為Spearman相關(guān)性系數(shù)計(jì)算方法,結(jié)果如表7所示。由表7可以看出,加權(quán)關(guān)聯(lián)度與原來五類評價(jià)指標(biāo)相關(guān)系數(shù)分別為0.817,0.642,0.788,0.701和0.719,其中最低值為0.642,是其與引用次數(shù)的相關(guān)系數(shù),其加權(quán)相關(guān)性指標(biāo)與五類評價(jià)指標(biāo)具有高相關(guān)性,可以綜合反映科研人員的科研水平。綜合的排名反應(yīng)了科研人員既要重視開發(fā)技術(shù)的數(shù)量,還要重視開發(fā)技術(shù)的質(zhì)量,更要重視對公司科技人才的培養(yǎng)和技術(shù)知識的交流傳播。這樣的指標(biāo)體系彌補(bǔ)了單一指標(biāo)僅僅評價(jià)一個(gè)方面的局限性,是一種比較理想的企業(yè)科研人員評價(jià)指標(biāo)體系。4研究建立與特定領(lǐng)域公司可持續(xù)發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系綜上所述,本文以維斯塔斯公司為例,以德溫特專利數(shù)據(jù)庫收錄的該公司專利數(shù)據(jù)為研究樣本,分別從宏觀與微觀兩個(gè)層面,從社會網(wǎng)絡(luò)分析視角來考察該公司專利合著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)特性,對該公司整體科研合作與技術(shù)交流狀況以及內(nèi)部科技人員科研績效水平與影響力進(jìn)行評價(jià);最后通過因子分析發(fā)現(xiàn)“引用指標(biāo)”與“合著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)指標(biāo)”為不同屬性的指標(biāo),從不同方面反映企業(yè)科研人員的科研水平及對公司的貢獻(xiàn),從而構(gòu)建該公司科研人員的評價(jià)指標(biāo)體系,通過灰色關(guān)聯(lián)分析和熵權(quán)原理獲得各項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)的綜合排名,用以評價(jià)該公司內(nèi)部技術(shù)人員的科研影響力。研究結(jié)果表明,該評價(jià)體系