基于SCI論文和專利數(shù)據(jù)的單項(xiàng)技術(shù)成熟度評估方法

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高德納是世界著名的IT咨詢公司，其基于Hype Cycle的技術(shù)成熟度專題報(bào)告?zhèn)涫軜I(yè)界關(guān)注和推崇。Hype Cycle通過兩種方式展示技術(shù)成熟度，一是通過標(biāo)定某領(lǐng)域多項(xiàng)技術(shù)在Hype Cycle曲線上的相對位置，展示某個時間節(jié)點(diǎn)各項(xiàng)技術(shù)不同的技術(shù)成熟度；二是通過標(biāo)定某單項(xiàng)技術(shù)沿Hype Cycle曲線走向成熟的各個里程碑，展示該項(xiàng)技術(shù)的成熟歷程或?qū)ζ浒l(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測。但截至目前，高德納并未公開其繪制Hype Cycle并生成報(bào)告的細(xì)節(jié)，使得高德納以外的研究人員難以基于Hype Cycle生成針對特定領(lǐng)域的個性化技術(shù)成熟度評估報(bào)告。因此，國內(nèi)外眾多學(xué)者進(jìn)行了一系列嘗試，試圖破解該技術(shù)“黑箱”[1-4]。本文依據(jù)Hype Cycle是由鐘形曲線和S形曲線復(fù)合而成的事實(shí)[5]，基于SCI論文和專利數(shù)據(jù)分別繪制鐘形曲線和S形曲線，對技術(shù)成熟度評估方法進(jìn)行新嘗試。

1 單項(xiàng)技術(shù)成熟度評估方法的框架設(shè)計(jì)

本文采用兩種函數(shù)模型評估單項(xiàng)技術(shù)成熟度。一是鐘形曲線，由單項(xiàng)技術(shù)SCI論文的相關(guān)數(shù)據(jù)擬合而成，以反映人們對該項(xiàng)技術(shù)關(guān)注熱度的類正態(tài)分布；二是S形曲線，由單項(xiàng)技術(shù)相關(guān)專利的數(shù)據(jù)擬合而成，以表征其逐步成熟、固化與累積的客觀歷程。疊置鐘形曲線與S形曲線，獲得兩條曲線的交叉點(diǎn)，即可初步研判該單項(xiàng)技術(shù)的相對成熟度，并為進(jìn)一步將這兩條曲線合成為一條Hype Cycle曲線奠定基礎(chǔ)。單項(xiàng)技術(shù)成熟度評估方法的框架設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)步驟如圖1所示。

圖1 單項(xiàng)技術(shù)成熟度評估方法的框架設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)步驟

第一步，數(shù)據(jù)采集。分別在Web of ScienceTM核心合集數(shù)據(jù)庫(限定文獻(xiàn)類型為Article)和Derwent數(shù)據(jù)庫中檢索相關(guān)技術(shù)的SCI論文和專利數(shù)據(jù)。選擇這兩類數(shù)據(jù)是因?yàn)镾CI論文數(shù)據(jù)在一定程度上能夠表征科技人員對某項(xiàng)新技術(shù)基礎(chǔ)及應(yīng)用基礎(chǔ)研究的關(guān)注熱度，而專利數(shù)據(jù)能夠較好地反映某項(xiàng)新技術(shù)向應(yīng)用轉(zhuǎn)化和成熟的過程[6]。

第二步，數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過人工檢查和清洗檢索結(jié)果，排除噪聲干擾。分別統(tǒng)計(jì)SCI論文數(shù)據(jù)、專利數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布、累積分布，繪制散點(diǎn)圖觀察是否具有對稱性。若具有對稱性，選擇Logistic模型；反之選擇Gompertz模型，詳見表1[4，7]。

表1 鐘形曲線和S形曲線的函數(shù)模型比較

注：函數(shù)表達(dá)式中的x表示時間，a、b、k是方程的參數(shù)；f(x)表示SCI論文、專利的累積量，g(x)表示某一年度SCI論文、專利的數(shù)量

第三步，數(shù)據(jù)分析。一是根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果選定函數(shù)模型后，運(yùn)用非線性回歸分析獲取參數(shù)取值，確立用于擬合鐘形曲線和S形曲線的函數(shù)表達(dá)式。其中SCI論文頻數(shù)分布擬合鐘形曲線，通常采用不可線性化的非線性回歸；專利累積分布擬合S形曲線，適合可線性化的非線性回歸[7-8]。二是運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化方法，消除SCI論文和專利數(shù)據(jù)的量綱和數(shù)量級的差異后，分別繪制鐘形曲線和S形曲線。兩條曲線應(yīng)處于同一坐標(biāo)系，并盡可能疊置相交。三是進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，判斷函數(shù)曲線模型的擬合優(yōu)度，以及模型是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

第四步，評估描述。先確定評估的具體時刻或時間段，再通過與兩條曲線交點(diǎn)橫坐標(biāo)的比較，以評估該單項(xiàng)技術(shù)是處于較低成熟度的前期研發(fā)階段，還是處于較高成熟度的后期開發(fā)階段。

2 單項(xiàng)技術(shù)成熟度評估方法的測試

為實(shí)現(xiàn)上述方法的路徑，宜選取成熟度較明確的技術(shù)進(jìn)行測試性評估。因此，本文選取醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域中處于成熟度較高階段的傳統(tǒng)X線攝影技術(shù)與處于成熟度較低階段的光聲層析成像技術(shù)進(jìn)行方法驗(yàn)證。

2.1 數(shù)據(jù)采集

選取Web of ScienceTM核心合集數(shù)據(jù)庫和Derwent數(shù)據(jù)庫，分別檢索兩項(xiàng)技術(shù)的SCI論文和專利數(shù)據(jù)，檢索時間為2015年9月22日。

傳統(tǒng)X線攝影技術(shù)文獻(xiàn)的檢索策略。SCI論文數(shù)據(jù)：限定主題為radiography，排除含有comput*、digital*、tomography的記錄；精煉檢索結(jié)果，限定學(xué)科類別為放射核醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)影像，文獻(xiàn)類型為Article，共獲得4 277篇文獻(xiàn)。專利數(shù)據(jù)：限定主題為(X-ray OR radiography) AND “photographic film”，排除含有 “computed tomography”、comput*、 digit*的記錄，共獲得333項(xiàng)專利數(shù)據(jù)。

光聲層析成像技術(shù)文獻(xiàn)的檢索策略。SCI論文數(shù)據(jù)：限定主題為“photoacoustic tomography”；精煉檢索結(jié)果，限定文獻(xiàn)類型為Article，共獲得500篇文獻(xiàn)。專利數(shù)據(jù)：限定主題為“photoacoustic tomography”，共獲得73項(xiàng)專利數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

人工檢查和清洗兩項(xiàng)技術(shù)的SCI論文和專利數(shù)據(jù)后，繪制散點(diǎn)圖(圖2)。

從圖2可看出，兩項(xiàng)技術(shù)的論文和專利的頻數(shù)分布均不具有對稱性，因而選用Gompertz模型進(jìn)行非線性回歸分析。

圖2 傳統(tǒng)X線攝影技術(shù)和光聲層析成像技術(shù)的頻數(shù)分布散點(diǎn)圖

2.3 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析主要包括三個步驟。

一是確定函數(shù)模型表達(dá)式。使用SAS 9.3軟件進(jìn)行非線性回歸分析，獲取兩項(xiàng)技術(shù)S形曲線、鐘形曲線的參數(shù)取值，最終確定函數(shù)模型表達(dá)式(表2、表3)。

表2 傳統(tǒng)X線攝影技術(shù)函數(shù)模型的參數(shù)取值

注：a、b、k是表1中f(x)和g(x)的函數(shù)參數(shù)

表3 光聲層析成像技術(shù)函數(shù)模型的參數(shù)取值

注：a、b、k是表1中f(x)和g(x)的函數(shù)參數(shù)

二是標(biāo)準(zhǔn)化處理后繪制曲線。為確保從同一時間段觀察兩項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展變化趨勢，采用標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化方法，消除兩項(xiàng)技術(shù)SCI論文和專利數(shù)據(jù)的量綱和數(shù)量級差異，并使用Matlab R2014a軟件繪制1990-2014年的鐘形曲線和S形曲線(圖3和圖4)。

其中縱軸代表SCI論文和專利的相對數(shù)量，橫軸代表技術(shù)發(fā)展的時間。橫軸中2014-2050年的曲線是依據(jù)函數(shù)公式計(jì)算獲得的外推結(jié)果。

圖3 標(biāo)準(zhǔn)化處理后傳統(tǒng)X線攝影技術(shù)的鐘形曲線和S形曲線

圖4 標(biāo)準(zhǔn)化處理后光聲層析成像技術(shù)的鐘形曲線和S形曲線

三是統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)。對兩項(xiàng)技術(shù)的鐘形曲線和S形曲線函數(shù)模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。

表4 函數(shù)模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)

其中，P值均小于0.0001，說明所擬合的模型有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；決定系數(shù)R2均大于0.8，說明模型的擬合優(yōu)度較高。

2.4 評估描述

圖3顯示，1990-2014年傳統(tǒng)X線攝影技術(shù)兩曲線交點(diǎn)對應(yīng)的時刻早于2014年，因而可以判斷，傳統(tǒng)X線攝影技術(shù)成熟度較高，已經(jīng)進(jìn)入技術(shù)發(fā)展的后期應(yīng)用推廣階段。圖4顯示，1990-2014年光聲層析成像技術(shù)兩曲線的交叉點(diǎn)在2014年之后，表明光聲層析成像技術(shù)處于技術(shù)發(fā)展的前期研發(fā)階段。用于擬合曲線的數(shù)據(jù)中，該技術(shù)的SCI論文數(shù)據(jù)最早出現(xiàn)于2002年，專利數(shù)據(jù)最早出現(xiàn)于1996年。因此，2002年前的鐘形曲線和1996年前的S形曲線代表回歸擬合的結(jié)果。

為判斷上述結(jié)果的可靠性，從SCI數(shù)據(jù)庫中選擇相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表時間最新和被引頻次較高的20篇綜述文獻(xiàn)[9-17]，獲取技術(shù)發(fā)展的專業(yè)評述。經(jīng)認(rèn)真研讀比較發(fā)現(xiàn)，上述關(guān)于技術(shù)成熟度的判斷與專家文字性評述的意見基本一致。因而認(rèn)為傳統(tǒng)X線攝影技術(shù)已經(jīng)成熟，正處于穩(wěn)定發(fā)展階段；而光聲層析成像技術(shù)尚處于人們期望的高潮期，發(fā)展尚不成熟。

3 討論

本文依據(jù)Hype Cycle曲線本質(zhì)上是由鐘形曲線和S形曲線復(fù)合而成的事實(shí)，基于傳統(tǒng)X線攝影和光聲層析成像技術(shù)的SCI論文和專利數(shù)據(jù)分別繪制這兩條曲線，實(shí)現(xiàn)了對單項(xiàng)技術(shù)成熟度的初步評估，為進(jìn)一步將這兩條曲線合成為一條Hype Cycle曲線打下了基礎(chǔ)，打開了高德納公司技術(shù)成熟度評價(jià)方法“黑箱”的一條縫。

本方法成本較低、評估快速、結(jié)果較直觀，但與Hype Cycle相比尚有3點(diǎn)局限。一是僅適用于單項(xiàng)技術(shù)評估。若逐一評估多項(xiàng)技術(shù)后，則能為多項(xiàng)技術(shù)的綜合評估提供支撐。二是分辨率不夠高，只劃分為兩個成熟程度。若要提高分辨率，則需要引入專家咨詢。三是評估對象的選擇受限。由于單項(xiàng)技術(shù)評估方法只采用了論文和專利兩項(xiàng)指標(biāo)，因而對評估對象的選擇，還要考慮該項(xiàng)技術(shù)是否對這兩項(xiàng)指標(biāo)具有較高靈敏度，是否能獲得足夠的數(shù)據(jù)。

下一步研究的重點(diǎn)，一是針對不同的技術(shù)成熟度評估對象，選取更加靈敏、更加合適的鐘形曲線和S形曲線指標(biāo)，如網(wǎng)絡(luò)計(jì)量數(shù)據(jù)等，而不局限于SCI論文和專利數(shù)據(jù)；二是將鐘形曲線和S形曲線進(jìn)一步合成為一條Hype Cycle曲線，走通整條技術(shù)路徑；三是選擇合適的技術(shù)領(lǐng)域，與高德納基于Hype Cycle技術(shù)成熟度評價(jià)報(bào)告進(jìn)行對比研究，完善我們的技術(shù)成熟度評價(jià)方法。