針對文獻情報中團體合作現(xiàn)象的可視化分析:文獻可視化分析

　　[摘要]合作是一種普遍現(xiàn)象，這在專利情報和學術文獻中均已有體現(xiàn)。為考察兩者的合作模式與合作關系，構建合作分析模型，分別將兩者的合作模式可視化，并利用Pajek軟件繪制合作關系網(wǎng)絡。通過比較，發(fā)現(xiàn)兩者既存在著共通性，也具有差異性；同時也發(fā)現(xiàn)中國公司與國外公司在研究方面存在著較大差距。最后，對合作分析與共引分析方法進行比較。
　　[關鍵詞]合作　可視化　專利情報　學術文獻
　　(分類號]G353
　　
　　國際間的科學合作一直是科學研究的主要形式之一。目前，這種合作已初步形成了全方位、多層次、廣領域、高水平的良好局面，給許多國家(包括中國)帶來了巨大的科技成果。最近幾年的諾貝爾獲獎者，就有不少是不同國家、不同機構或多個研究人共同合作的成果；而我國在實行國際科技合作計劃后也結出了累累果實。2006-2008年問，該計劃共引進國外關鍵技術945項，發(fā)表論文3 301篇；在國外申請發(fā)明專利89項，獲得授權53項；成果轉讓572項，產值85.9億元…。這一切均表明了科學合作能帶來l加l大于2的顯著效果。
　　
　　1　研究背景
　　
　　科學合作的主要表現(xiàn)形式有合作發(fā)表論文、專著或共同申請專利。之前的研究中，國內外學者針對論文作者的合作關系進行了大量研究。科學計量學家普賴斯、美國社會學家朱克曼從微觀層面對科學合作活動的規(guī)模和范圍進行了研究分析，認為科學合作隨著科學活動的快速發(fā)展而迅猛增長。國內大連理工大學WISE實驗室采用科學知識圖譜建立不同國家、學科間作者合作網(wǎng)絡以及各個大學間的合作關系，此外，魯東大學曾對《情報科學》的作者合作建立了網(wǎng)絡模型。針對專利的合作研究主要是對專利發(fā)明人的統(tǒng)計分析，如大連理工大學人文社科學院等運用專利計量的方法，對國內外5個主要公司專利發(fā)明者的合作進行統(tǒng)計。
　　
　　
　　
　　這些研究從微觀角度或宏觀角度探討了國際問合作的關系以及中外的差距，很少就國際合作的主體――公司或學術機構間的合作關系進行分析，也未就學術文獻與專利情報兩者的團體合作差異進行比較研究。筆者之前曾采用共引分析方法發(fā)現(xiàn)了產業(yè)公司和學術機構間存在著集群差異，基于該結果，筆者認為在合作關系上，兩者也有可能存在著不同。因此，現(xiàn)通過可視化方法對產業(yè)公司和學術機構的國際合作差異進行探討，并將結果與共引分析結果進行比對，以尋求專利情報與學術文獻問最佳的分析方式。
　　
　　2　研究方法
　　
　　由于需要考察專利情報與學術文獻兩者的關系，所以首先要分別制作兩者的合作集群，并利用可視化技術將其展現(xiàn)為合作關系網(wǎng)絡，在此基礎上進行最后的對比分析。
　　2.1　數(shù)據(jù)源
　　為了平等的與之前共引分析結果進行對比，需在數(shù)據(jù)源的選擇上與之前研究保持一致。專利情報數(shù)據(jù)采用2008年6月前，在Derwent數(shù)據(jù)庫中檢索到的7057項SOFC(solid Oxide Fuel Cell，固體氧化物燃料電池)專利族；學術文獻數(shù)據(jù)采用2008年12月前，在Web of Science中檢索到的SOFC文獻5 330篇。
　　2.2　構建合作分析矩陣
　　針對合作研究，首先篩選出具有一定研究基礎的團體機構。在此采用文獻計量學排列出專利申請量或論文發(fā)表量大于20的團體，去除個人申請后，得到合作分析群，對這個群中的每個成員統(tǒng)計其合作伙伴的數(shù)量和合作率。
　　合作伙伴數(shù)量是指共同申請專利或發(fā)表論文的不同團體機構數(shù)。合作率是常被用來表示科學合作度的一項指標，用DC表示；這里用它表示專利申請人或學術機構的合作率，指合作的文獻數(shù)占全部文獻數(shù)的比率。依據(jù)合作伙伴數(shù)量、合作率和合作專利量(或合作論文量)三要素構建合作分析矩陣。該矩陣以合作率為橫軸，合作伙伴數(shù)量為縱軸，將每個團體定位于圖中，如圖1所示：
　　圖1中將整個區(qū)域劃分為4塊：①右上角的區(qū)域代表了合作率高、合作伙伴多的類群，表明該類團體為典型的合作型團體，其依靠強大的合作關系提升自身實力；②右下角的區(qū)域代表了合作率高但合作伙伴少的類群，表明該區(qū)域團體可能具有較為緊密且專屬的合作對象，屬于集團型團體，依靠幾個團體互惠互利加強自身實力；③左下角的區(qū)域代表了合作率低且合作伙伴少的類群，表明這些團體具有較強的自身研發(fā)能力，屬于自主研發(fā)型團體；④左上角的區(qū)域代表了合作率低，但合作伙伴數(shù)量高的類群，表明這些團體具有一定的自主研發(fā)能力，其與大量伙伴合作只為了少量技術的開發(fā)，說明其開發(fā)的技術屬于新興技術或尖端項目，需要集合多家機構力量共同鉆研一個技術難點，攻克之后就能自主研發(fā)，并帶來一系列成果，因此，屬于創(chuàng)新型團體。
　　2.3　構建合作關系網(wǎng)絡圖
　　合作分析矩陣雖然能根據(jù)合作關系將合作模式相似的產業(yè)公司(或學術機構)聚類，但無法將兩兩之間的密切程度表現(xiàn)出來。因此，采用Pajek軟件將團體機構的合作關系繪制成合作網(wǎng)絡關系圖，并從中得出他們之間的關鍵者以及密切程度。
　　
　　3　結果與分析
　　
　　3.1　產業(yè)公司的合作
　　在7057項專利中篩選出專利量超過20項的專利申請人共81個，去除其中個人申請者，得到團體申請人共65個。
　　3.1.1　專利量與合作率的關系針對65個團體專利申請人，對其在所有7 057項專利的集合內統(tǒng)計合作率，下面分別列出了專利量排名前5的公司合作率以及合作率排名前5的公司，從兩個排名看，僅1家公司(KANT)兩項排名均較為靠前，如表1、表2所示： 眾所周知，專利量大的公司一般為大公司，但從表1和表2中發(fā)現(xiàn)這些大公司的合作率一般都較低，反映了其自主研究實力較強；而合作率高的公司一般為小公司，或在該領域內不是重點公司，為了發(fā)展，其需要尋求良好的合作伙伴，因此合作專利現(xiàn)象較為普遍。
　　3.1.2　專利量與合作伙伴數(shù)量的關系根據(jù)合作率的統(tǒng)計，還可得到合作伙伴數(shù)量的排名，如表3所示：
　　從表3中可以發(fā)現(xiàn)一個特點，雖然日本公司在專利量上占據(jù)了絕對優(yōu)勢，但是在合作伙伴數(shù)量的排名中，歐美公司排在了前列。德爾福技術公司的合作伙伴數(shù)量是日產汽車合作伙伴數(shù)量的一倍，客觀反映出歐美與日本公司在合作戰(zhàn)略上的明顯差異。
　　3.1.3　產業(yè)公司合作分析矩陣產業(yè)公司合作分析矩陣中每個圈代表一個專利申請人，圈的大小反映了其合作專利的數(shù)量，如圖2所示：
　　從圖2中可以清晰地發(fā)現(xiàn)，幾乎所有公司都處于自主研發(fā)型和集團型，合作型公司只有美國德爾福一家，而創(chuàng)新型是空白區(qū)�？紤]到商業(yè)秘密和技術競爭，自主研發(fā)和集團開發(fā)合作模式應該是產業(yè)公司最佳的合作方式，也是產業(yè)公司合作的最大特點。
　　3.1.4　產業(yè)公司合作網(wǎng)絡關系圖針對之前得到的65個專利申請人，分別建立兩兩合作對，去除其中無合作的申請人，分析剩下45個專利申請人之間的合作關系(見圖3)。 　　通過圖3可以發(fā)現(xiàn)，這些申請人被劃分成5個合作群，其中最大的一個是以日本公司為核心的合作集群，包括了專利量排在前三的三菱重工(MITO)、日本京瓷(KYOC)和日產汽車(NSMO)，其關系錯綜復雜，其中又以日本關西電力株式會社(KANT)和三菱材料(MITV)兩家公司的合作最為緊密(連線越粗代表合作越多)；第二個集群是以歐美公司為主，包括西屋電器(WESE)和西門子(SIEI)等著名公司，但其關系較松散，數(shù)量也較少；此外，還有3個合作對，其中之～是美國硅谷的離子美洲(IONA)和美國旺盛能源公司(BL00)，這其實是一家公司的前后兩個名稱，從合作關系就可以發(fā)現(xiàn)他們的同脈根源。這些合作群基本是以地區(qū)來劃分，特別是日本公司之間的合作最為顯著。
　　3.2　學術機構的合作
　　借鑒產業(yè)公司的分析方法，篩選出論文量超過20的學術機構共68個，去除其中個人作者，最終得到62個學術機構。
　　3.2.1　論文量與合作率的關系 合作率與論文量排名前5的學術機構，如表4、表5所示：
　　從表4和表5兩個排名看，沒有一家學術機構是論文量高且合作率大的類型，反映出學術機構的合作方式同樣差異較大。
　　3.2.2　論文量與合作伙伴數(shù)量的關系 根據(jù)合作率的統(tǒng)計，還可得到合作伙伴數(shù)量的排名(見表6)。
　　可以發(fā)現(xiàn)，論文發(fā)表較多的機構，一般其合作伙伴也較多，反映了研究既需要自己的實力，也需要多方通力合作才能較好地完成目標。
　　3.2.3 學術機構合作分析矩陣學術機構合作分析矩陣如圖4所示：
　　從圖4可以發(fā)現(xiàn)，學術機構更傾向于集團型模式，這類機構主要為小規(guī)模的團體機構；其次是自主研發(fā)型模式；而一些論文量大的機構更偏向于創(chuàng)新型模式(如中國科技大學等)，自身研發(fā)實力的強大，加上一定的合作力量，將使這些機構的研究實力愈發(fā)強勁。但是，在研究機構中很少有高合作率和多合作伙伴同時出現(xiàn)的現(xiàn)象。
　　3.2.4　學術機構合作關系網(wǎng) 與產業(yè)公司不同，在62家學術機構的合作中，沒有發(fā)現(xiàn)無合作的機構，針對62個研究機構，分別建立兩兩合作對，再使用Pajek分析他們之間的合作關系，得出合作關系網(wǎng)(見圖5)。
　　由于合作密切，所有學術機構形成了一個大網(wǎng)絡，但按照國別仍可將這些學術機構較為清楚地劃分。如中國的一些機構合作較為密切，特別是吉林大學、哈爾濱工業(yè)大學和臺灣“中央”研究院三家機構合作緊密，構成國內的“鐵三角”；此外，中國科學院和中國科技大學分別與日本和歐洲有著較為緊密的合作。美國機構則主要與日本和歐洲合作；日本除了與歐美等國保持密切聯(lián)系外，還與亞洲其他地區(qū)聯(lián)系較為緊密，如與韓國以及泰國的研究機構合作；歐洲則主要是和美國、日本合作，少數(shù)與中國具有合作關系。
　　3.3　產業(yè)公司與學術機構合作關系對比
　　3.3.1 相同點
　　?大公司或機構偏向自主研發(fā)，小公司或機構尋求更多合作。從合作率排名看，無論是產業(yè)公司還是學術機構，規(guī)模大的合作率均不高，其主要是通過自身實力進行研發(fā)，開拓新技術；而規(guī)模小或實力較弱者在合作率上偏高，因為其為了提高自己的研究能力，會借助大公司或有基礎的機構進行合作開發(fā)，造成合作成果居多的現(xiàn)象。
　　?國家集群現(xiàn)象明顯。無論是產業(yè)公司還是學術機構的合作關系網(wǎng)，都或多或少地可以發(fā)現(xiàn)本國的合作最為緊密。產業(yè)公司的合作關系網(wǎng)清楚地將歐美、日本的公司劃分開；在學術機構合作方面，雖然各地區(qū)間都互有交流，但合作最為密切的仍是本國內的交流，如中國(包括臺灣地區(qū))的3家機構的合作。
　　3.3.2　不同點
　　?合作模式差異。產業(yè)公司偏向自主研發(fā)和集團型，學術機構偏向于集團和創(chuàng)新型。對于一項新技術，產業(yè)界已經得到了理論上的支持，因此其會根據(jù)自身實力選擇自己獨立研發(fā)或與相關機構共同開發(fā)；而學術界由于是對新事物的全新探索，因此，其在初期會遇到更多的障礙，會選擇集團聯(lián)合研究或是邊試邊研究的創(chuàng)新型模式。
　　?合作關系網(wǎng)的差異。產業(yè)公司具有較為獨立的合作網(wǎng)，研究機構為一個巨型復雜網(wǎng)絡。產業(yè)界的競爭較強，因此，他們在合作時也組成了各自的專屬團隊，除了多家公司互有合作的局面，也有2―3家公司特有的小團體合作；而學術界的合作則顯得錯綜復雜，幾乎所有研究機構之間都能直接或間接地合作，因此，學術界的合作比產業(yè)界更普遍。
　　3.4　合作與共引集群的對比
　　合作關系是公司或研究機構本身的意愿或行動，而共引是通過第三者的角度來建立兩個公司或機構間的關系，雖然方式不同，但卻能得出相似的結果。
　　?相似的技術集群。通過共引聚類可以發(fā)現(xiàn)專利情報得出的產業(yè)集群少于學術集團，且重要公司的集中程度更為緊密；而合作網(wǎng)絡圖同樣得出了二大三小的產業(yè)集群以及一個大型復雜的學術網(wǎng)絡圖；兩種方法的聚類結果均呈現(xiàn)出產業(yè)集中化、學術復雜分散的特點。
　　?合作群能反映原始的合作模式，共引群反映潛在的競爭模式。合作是各個公司自身的意愿，通過合作聚類能反映出各家公司合作戰(zhàn)略；共引群是第三人通過技術的相似而聯(lián)系起來的聚類，其中的某些公司間可能并不存在合作關系，但由于技術相似性高，因此極可能成為競爭對手。兩者綜合應用，可能會找到這些潛在者。
　　?中國公司的差距。無論是共引方法，還是合作聚類，都反映出中國在產業(yè)集群中排名靠后，表明中國公司在研究力上與國外公司有著較明顯的差距；而在學術集群中則有著較多的中國研究機構，且與國外機構的合作和聯(lián)系也較多，反映了我國在基礎研究能力上逐漸提高的現(xiàn)狀。
　　
　　4　結論
　　
　　通過對專利情報和學術論文的合作關系比較，發(fā)現(xiàn)了兩者在合作模式、合作關系上的相似點與不同點，并發(fā)現(xiàn)中國與國外發(fā)達國家間的差距。在將合作研究與共引方法比較后，也證實了兩種方法具有一致性和互補性，綜合兩種方法可以得到更多的信息，也將使分析更為完善。

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