[論文レビュー] Decomposition and Analysis of Technological domains for better understanding of Technological Structure

Xin Guo, Hyunseok Park+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 19, 2016

Intellectual Property and Patents参考文献 6被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、米国特許データから技術分野を分解するための分類重複手法を提案し、自動的に一貫性のある技術分野およびサブドメインを特定可能にする。検索キーワードとBenson-Magee予測モデルを用いて、技術的進歩の速度を測定し、生体化学的薬理学分野における進捗分析の有効性を示している。

ABSTRACT

Patents represent one of the most complete sources of information related to technological change. This paper presents three months of research on U.S. patents in the field of patent analysis. The methodology consists of using search terms to locate the most representative international and US patent classes and determines the overlap of those classes to arrive at the final set of patents and using the prediction model developed by Benson and Magee to calculate the technological improvement rate for the technological domains. My research focused on the Biochemical Pharmacology technological area and selecting relevant patents for technological domains and sub-domains within this area. The goal is to better understand structure of technology domain and understand how fast the domains and their sub-domains progress. The method I used is developed by Benson and Magee which is called the Classification Overlap Method1, it provides a reliable and largely automated way to break the patent database into understandable technological domains where progress can be measured.

研究の動機と目的

• 特許データにおける技術的分野の構造的組織を理解すること。
• バイオケミカル・ファーマコロジーのような複雑な分野内において、一貫性のある技術的分野およびサブドメインを特定すること。
• 自動的かつ信頼性の高い手法を用いて、分野およびサブドメインごとの技術的進歩の速度を測定すること。
• 分類重複手法が、大規模な特許データベースの分解および分析に用いるツールとして有効であることを検証すること。

提案手法

• 目的の技術的分野に関連する代表的な国際特許分類および米国特許分類をキーワードベースの検索で特定する。
• 分類重複手法を適用して、重複する特許分類のクラスタを検出し、明確に分離された技術的分野を形成する。
• BensonおよびMagee予測モデルを用いて、特定された各分野の技術的進歩の速度を推定する。
• 3か月間の研究期間にわたりバイオケミカル・ファーマコロジー分野に適用することで、手法の信頼性を検証する。
• 米国特許データベースからの特許データを抽出し、時間経過に伴う技術的進歩を分析する。
• 手作業による作業を最小限に抑えつつ、ドメインセグメンテーションの正確性を維持するため、分解プロセスを自動化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模な特許データベースは、どのようにして意味のある技術的分野およびサブドメインに体系的に分解できるか？
• RQ2 バイオケミカル・ファーマコロジーにおける特定された分野およびサブドメイン内での技術的進歩の速度はどの程度か？
• RQ3 分類重複手法は、特許データから一貫性のある技術的分野を特定するうえでどの程度信頼性があるか？
• RQ4 広範な技術分野内のサブドメインは、異なるイノベーション速度を示すか？
• RQ5 広範な手作業によるクリーニングを伴わずに、自動手法が技術的進歩を正確に測定できるか？

主な発見

• 分類重複手法は、バイオケミカル・ファーマコロジー分野内において、明確に分離された技術的分野およびサブドメインを効果的に同定した。
• バイオケミカル・ファーマコロジー内のサブドメインは、技術的進歩の速度に差を示しており、多様なイノベーションダイナミクスが存在することが示された。
• 本手法により、最小限の手作業で特許データを分析可能な技術的単位に自動的にスケーラブルに分解できるようになった。
• Benson-Magee予測モデルにより、各分野の技術的進歩の速度を数量的に推定することができた。
• 3か月間の研究期間にわたり、技術的構造の同定において本手法が信頼性と一貫性を示した。
• 本研究では、技術的進歩がサブドメイン間で一様ではないことが確認され、技術監視において詳細な分析が不可欠であることが強調された。