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        基于SNA的生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化特征與路徑研究*

        2021-10-23 03:53:54許佳婷殷進進
        關(guān)鍵詞:生物融合信息技術(shù)

        許佳婷,殷進進

        (江蘇大學,江蘇 鎮(zhèn)江212013)

        Rosenberg N[1]于1963年首次提出技術(shù)融合的概念,他認為技術(shù)融合是指不同產(chǎn)業(yè)依賴同一種技術(shù)進行生產(chǎn)的過程。之后許多學者對技術(shù)融合展開研究,但直到20世紀90年代技術(shù)融合才真正開始發(fā)展。專利共現(xiàn)是指通過考察不同專利的國際專利分類(International Patent Classification,IPC)號來測算技術(shù)之間的融合程度,兩種專利出現(xiàn)相同IPC號越多,代表它們之間的融合程度越高。

        隨著科學技術(shù)水平的不斷提高,生物與信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間的滲透逐步加深,融合形成的生物信息產(chǎn)業(yè)也逐漸成為我國拓展的七大新興產(chǎn)業(yè)之一。生物信息產(chǎn)業(yè)依靠生物芯片技術(shù),主要研究人體的基因序列,用于治療癌癥、肝病、糖尿病等與基因有關(guān)的重大疾病。但由于我國初入生物與信息產(chǎn)業(yè),對產(chǎn)業(yè)內(nèi)技術(shù)的現(xiàn)狀特征與發(fā)展趨勢還未能清晰地認識與預測。因此,考察生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)的融合特征十分必要。

        技術(shù)融合的分析一直是學術(shù)界的難點,現(xiàn)有的研究較少系統(tǒng)性地分析生物與信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)融合特征,因此科學客觀和系統(tǒng)地研究生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合已成為關(guān)注重點。社會網(wǎng)絡分析(Social Network Analysis,SNA)是一種基于“網(wǎng)絡”的社會組織形式,其研究核心在于將社會網(wǎng)絡作為研究對象進行結(jié)構(gòu)分析,用于診斷、顯示和理解相關(guān)因素之間的某種特定關(guān)系,是將所研究的復雜問題量化處理后進行系統(tǒng)性的探索研究,因而能夠有效分析技術(shù)融合演化的動態(tài)特征。

        1 生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合分析的理論基礎(chǔ)

        1.1 社會網(wǎng)絡分析

        社會網(wǎng)絡分析是社會學領(lǐng)域發(fā)展較為成熟的分析方法,是揭示知識網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和演化的強有力工具,可利用圖論、矩陣代數(shù)等多種方法對社會網(wǎng)絡進行量化研究[2]。社會網(wǎng)絡可從多種角度分析網(wǎng)絡中的節(jié)點和邊的數(shù)量,利用網(wǎng)絡規(guī)模、密度和平均度數(shù)衡量網(wǎng)絡凝聚性。中心性是社會網(wǎng)絡分析的重點之一,中心度可用來衡量個體在網(wǎng)絡中處于怎樣的中心地位,用以反映該點在網(wǎng)絡中的重要程度。

        1.2 中心—外圍分析

        中心—外圍理論由經(jīng)濟學家勞爾·普雷維什提出。中心與外圍間的結(jié)構(gòu)性差異并非說明二者之間彼此獨立,相反,它們是以互為條件、相互聯(lián)系的兩者存在,構(gòu)成統(tǒng)一和動態(tài)的經(jīng)濟體系。中心—外圍分析主要應用于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展領(lǐng)域,揭示區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異,如蘭秀娟等[3]基于中心—外圍分析視角,探究經(jīng)濟集聚對中心—外圍區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異的影響。但也不排除一些學者在其他領(lǐng)域的有益探索,如梁濤[4]以國際貨幣變遷視角為基礎(chǔ),探究美元霸權(quán)對中心—外圍博弈及其對中國經(jīng)濟發(fā)展等方面帶來的影響。崔博等[5]應用中心—外圍理論,以民用航空網(wǎng)絡為研究對象,探索中國民用航空網(wǎng)絡的整體性結(jié)構(gòu)。然而中心—外圍理論很少被用來分析技術(shù)融合網(wǎng)絡,這是一條新的思路和探索方向。

        1.3 專利與技術(shù)融合

        在學術(shù)界,常用專利數(shù)據(jù)來衡量技術(shù)創(chuàng)新程度。專利數(shù)據(jù)能夠為技術(shù)融合提供合理和直觀的依據(jù),因此之前的研究大多采用專利來分析技術(shù)融合。如李樹剛基于專利數(shù)據(jù),聚焦感知人工智能融合核心技術(shù)和人工智能技術(shù)融合情況[6]。專利引文和專利共類是兩種主要基于專利對技術(shù)融合的分析方法,通過引文數(shù)據(jù)尋求不同技術(shù)領(lǐng)域間的知識流動,揭示融合機制。例如,Park I和Yoon B[7]以USPTO專利引用為基礎(chǔ),探索生物技術(shù)和信息技術(shù)之間的融合機會。在一定程度上,專利引用關(guān)系能很好地反映某件專利的技術(shù)科學基礎(chǔ),體現(xiàn)技術(shù)間的前后繼承和累積關(guān)系[8]。然而,因新興技術(shù)的后項引用較少,專利引證分析不適用于新興技術(shù)的融合考察[9]。與專利引文法相比,專利共類數(shù)據(jù)的搜集雖較為簡單,但也能反映多種不同技術(shù)間的技術(shù)融合[10]。

        2 研究設計

        2.1 變量設定

        IPC是國際通用的專利引文分類與文獻檢索工具。IPC號結(jié)合了功能與應用的原則,以功能性為主,應用性為輔。每一個IPC號代表一種技術(shù)或技術(shù)領(lǐng)域。依據(jù)經(jīng)濟合作與發(fā)展組織對生物與信息技術(shù)的IPC號進行相關(guān)專利數(shù)據(jù)的搜集。

        2.2 數(shù)據(jù)來源

        IncoPat是我國首個將世界一流的發(fā)明創(chuàng)造深度整合并翻譯成中文的專利平臺。IncoPat收錄了世界上102個國家/組織/地區(qū)1億余件專利信息,數(shù)據(jù)字段相對完善,數(shù)據(jù)質(zhì)量較高。全球?qū)@畔⒚恐芨?次,更新效率較高。因此,全球生物與信息產(chǎn)業(yè)融合的專利數(shù)據(jù)的搜集將基于IncoPat專利數(shù)據(jù)庫。具體的檢索表達式如下:(生物技術(shù)的IPC號)AND(信息技術(shù)的IPC號),時間跨度為1980—2018年。根據(jù)數(shù)據(jù)分布特征,并且考慮到專利數(shù)據(jù)信息公開以及數(shù)據(jù)入庫的時滯性,將時間跨度分為1980—1995年、1996—2005年和2006—2018年3個時間段。

        2.3 研究方法

        社會網(wǎng)絡是社會行動者和他們之間關(guān)系的集合。社會網(wǎng)絡分析是將繁雜的關(guān)系進行量化處理,提供反映行動者關(guān)系的信息,其以生物與信息技術(shù)所涉及的不同技術(shù)領(lǐng)域為節(jié)點,以技術(shù)領(lǐng)域間的共現(xiàn)關(guān)系為邊,構(gòu)建生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)的融合網(wǎng)絡,然后從融合網(wǎng)絡的整體結(jié)構(gòu)特征、個體中心性以及網(wǎng)絡中心—外圍結(jié)構(gòu)3個維度切入分析,探究一定時間內(nèi)生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化情況。

        1)生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡整體結(jié)構(gòu)演化分析。根據(jù)搜索到的數(shù)據(jù)構(gòu)建IPC共現(xiàn)矩陣,即技術(shù)融合矩陣。將構(gòu)建好的矩陣導入Gephi軟件,計算各個時間段的生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡的網(wǎng)絡規(guī)模、網(wǎng)絡邊數(shù)、網(wǎng)絡密度和平均路徑長度。網(wǎng)絡規(guī)模指網(wǎng)絡中涉及的全部行動者數(shù)目,文中指生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡中不同領(lǐng)域技術(shù)融合的節(jié)點數(shù)量。網(wǎng)絡邊數(shù)衡量網(wǎng)絡中行動者之間的連接總數(shù),這里指融合網(wǎng)絡中生物與信息領(lǐng)域技術(shù)的總共出現(xiàn)次數(shù)。網(wǎng)絡密度指測量網(wǎng)絡中節(jié)點聯(lián)系的密切程度,反映該融合網(wǎng)絡中生物與信息技術(shù)融合的密切程度。平均路徑長度是網(wǎng)絡中的重要特征度量,是網(wǎng)絡中所有節(jié)點對之間的平均最短距離,用于衡量網(wǎng)絡的傳輸性能與效率。

        2)生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡個體中心性演化分析。中心度是對網(wǎng)絡中個體權(quán)利的量化分析,用來衡量節(jié)點在網(wǎng)絡中的重要性。中心度指標主要有接近中心度、中介中心度和特征向量中心度,這3個指標分別從距離、位置以及質(zhì)量維度衡量節(jié)點的重要程度。接近中心度衡量一個節(jié)點到其他節(jié)點的平均最短距離,接近中心度值越小,該節(jié)點距離其他節(jié)點距離越近。中介中心度指節(jié)點作為其他兩個節(jié)點之間最短路徑的橋梁次數(shù),次數(shù)越多,該節(jié)點的中介中心度越高,這里指某一生物(信息)技術(shù)領(lǐng)域充當另外兩項不同領(lǐng)域技術(shù)融合的橋梁的次數(shù)。一個節(jié)點的重要性不僅取決于其鄰居節(jié)點的數(shù)量,還取決于其鄰居節(jié)點的重要性,特征向量中心度越高表示生物(信息)某一技術(shù)領(lǐng)域不僅與信息(生物)領(lǐng)域中較多的其他技術(shù)有融合,且與它融合的技術(shù)領(lǐng)域本身也具有較高的中心度。

        3)生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)演化分析。將3個時間段的融合矩陣導入社會網(wǎng)絡分析軟件Ucinet,并借助其中的可視化軟件Netdraw繪制3個時間段的生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡圖。將前面繪制的技術(shù)融合二模網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化為一模網(wǎng)絡,從橫向和縱向?qū)用娣謩e對3個時間段中構(gòu)成該技術(shù)融合網(wǎng)絡的生物與信息技術(shù)領(lǐng)域的結(jié)構(gòu)展開分析,尋找中心—外圍類成員群組。

        2.4 結(jié)果和分析

        1)生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡整體結(jié)構(gòu)演化分析。第28頁表1中,生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合的網(wǎng)絡規(guī)模和網(wǎng)絡邊數(shù)均在第2個時間段達到最高值,且網(wǎng)絡邊數(shù)與其他兩個時間段拉開較大差距??梢?,在第2個時間段,越來越多的生物與信息領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了技術(shù)融合。3個時間段的網(wǎng)絡密度和平均路徑長度相差不大。各個時間段的網(wǎng)絡密度整體都處于較低的水平,在0.161~0.183之間。這表明在這38年中生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合關(guān)系稀疏并且技術(shù)融合網(wǎng)絡的整體凝聚力偏低。3個時間段的平均路徑長度位于1.967 3~2.021 7之間,說明該融合網(wǎng)絡中各技術(shù)領(lǐng)域節(jié)點通過較短的路徑就能夠和另一領(lǐng)域技術(shù)實現(xiàn)融合,可見該融合網(wǎng)絡蘊含著較大的融合潛力,即生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)存在著較大的融合潛力,具有光明的發(fā)展前景。

        表1 3個時間段生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡整體結(jié)構(gòu)指標

        2)生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡個體中心性演化分析。分析主要依據(jù)3種中心度指標具體展開。表2和表3分別顯示了3個時間段融合網(wǎng)絡中生物與信息技術(shù)領(lǐng)域的中介中心度、特征向量中心度以及接近中心度3個指標排名相對靠前的技術(shù)領(lǐng)域。通過比較和總結(jié)發(fā)現(xiàn),無論是信息技術(shù)還是生物技術(shù),3個時間段中3種中心度指標值較高的技術(shù)領(lǐng)域基本一致。

        表2 3個時間段生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡中信息技術(shù)中心度指標排名前四的技術(shù)領(lǐng)域

        表3 3個時間段生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡中生物技術(shù)中心度指標排名前三的技術(shù)領(lǐng)域

        表2 中,IPC號G06在所劃分的3個時間段中中介中心度、特征向量中心度和接近中心度指標均位于第一,表明該信息技術(shù)領(lǐng)域在這3個時間段的技術(shù)融合網(wǎng)絡中占領(lǐng)絕對的核心位置,對于生物與信息技術(shù)融合能夠作出極大貢獻。在第1個時間段,G02B6,G11B以及H01L的中心度指標保持在前四,均處于較為穩(wěn)定的靠前位置。在第2個時間段,IPC號G05B的中介中心度和接近中心度都位于第二。H01J的3種中心度指標均位于前三的位置,處于生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡中較為穩(wěn)定的次核心位置。G01R,H01L和B41J的特征向量中心度和接近中心度位于前四。而G11B,H04N,G02F,G07,G09G以及G11C等在第2個時間段中接近中心度位于第四,這些技術(shù)領(lǐng)域在生物與信息技術(shù)融合中具備一定的融合潛力。在第3個時間段,IPC號H04L的3種中心度指標均位于前三。H04M,G01F,G01R和H01L的特征向量中心度和接近中心度均位于第二。G09B,H01Q,H04Q以及G02F等接近中心度的排名較前的信息技術(shù)領(lǐng)域仍然具有可觀的融合潛力。

        綜合3個時間段來看,除去G06在3個時間段的中心度指標均穩(wěn)居榜首外,只有G01R的特征向量中心度和接近中心度的排名逐步升高,表明G01R的地位在生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡中穩(wěn)步升高,其成為實現(xiàn)技術(shù)融合的重要節(jié)點。

        表3 中,IPC號G01N33在3個時間段中中介中心度、特征向量中心度和接近中心度指標均居首位,表明G01N33在這3個時間段的技術(shù)融合網(wǎng)絡中占有絕對的核心地位。IPC號C07K在第1個時間段中3種指標均位于第二,但是在后兩個時間段被C12N和C12Q所替代,且退出了前三的重要位置。在1996—2005年和2006—2018這兩個時間段中,C12N和C12Q一直緊隨G01N33之后,處于次核心地位,是較為穩(wěn)定的重要技術(shù)領(lǐng)域??梢?,IPC號G01N33,C12N和C12Q所代表的生物技術(shù)領(lǐng)域在生物與信息技術(shù)融合中發(fā)揮著十分重要的作用,在推進生物與信息技術(shù)融合產(chǎn)業(yè)的前進與發(fā)展中扮演著重要角色。

        3)生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)演化分析。為了更清楚地展現(xiàn)3個時間段的生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡整體結(jié)構(gòu)的變化,將生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合二模網(wǎng)絡進一步轉(zhuǎn)化為一模網(wǎng)絡,進而分析一模網(wǎng)絡中技術(shù)融合的中心—外圍結(jié)構(gòu)。

        在這3個時間段中,C12Q和G01N33所代表的生物技術(shù)領(lǐng)域一直處于核心位置,其他處于邊緣位置。核心組的顯著特征是高密度、高強度和核心組內(nèi)的大量協(xié)作。在信息技術(shù)中,第1個時間段有6個核心領(lǐng)域,分別是G06,G01B,G01F,G01J,G01M和G01R。第2個時間段G01B,G01F,G01J和G01M所代表的信息技術(shù)領(lǐng)域退出了核心地位,此時核心位置并未有新的技術(shù)領(lǐng)域加入。第3個時間段G01R變?yōu)檫吘壩恢?,此時G06仍處于核心位置,并且新增加了G01D。

        3 結(jié)論

        運用社會網(wǎng)絡分析方法,從網(wǎng)絡的整體結(jié)構(gòu)特征、個體中心度和融合網(wǎng)絡的中心—外圍結(jié)構(gòu)3個維度分析探討生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化特征,探究1980—2018年中3個時間段的生物與信息技術(shù)融合網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)、流動性以及促進網(wǎng)絡技術(shù)融合的關(guān)鍵性因素。研究結(jié)果表明:3個時間段中,生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡蘊含著一定的融合潛力,融合網(wǎng)絡中各技術(shù)領(lǐng)域節(jié)點通過較短的路徑便能和另一領(lǐng)域的技術(shù)實現(xiàn)一定程度的融合。從個體而言,通過測算3種中心度指標,不難發(fā)現(xiàn),IPC號G06和H01J所代表的信息技術(shù)領(lǐng)域以及G01N33,C12N和C12Q所代表的生物技術(shù)領(lǐng)域在這一時間段的融合網(wǎng)絡中占據(jù)核心位置,能夠?qū)ι锱c信息技術(shù)融合作出較大貢獻,在推進生物與信息技術(shù)融合產(chǎn)業(yè)的演進與發(fā)展中扮演著重要的角色。另外,仍有相當一部分的技術(shù)領(lǐng)域在生物與信息技術(shù)融合中具備一定的融合潛力,如G11B,H04N,G02F等。最后,通過分析生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可知,在3個時間段中均位于核心位置的是生物技術(shù)領(lǐng)域的G01N33,C12Q以及信息技術(shù)領(lǐng)域的G06。

        由于目前對技術(shù)融合演化的研究較少用社會網(wǎng)絡的特征指標具體分析,相應的產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化發(fā)展路徑還需做出更加科學的選擇。通過分析生物與信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)融合演化特征,識別生物與信息技術(shù)融合產(chǎn)業(yè)未來可能的技術(shù)機會,抓住促進其融合的關(guān)鍵性、核心性技術(shù)領(lǐng)域,幫助相應企業(yè)及時調(diào)整戰(zhàn)略,以更加高效的方式投入產(chǎn)品的研發(fā)。同時,也為政府制定生物與信息技術(shù)融合產(chǎn)業(yè)的發(fā)展政策提供支撐。

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