凌艳香
【摘 要】发明人是专利价值的核心载体,其影响力的测度与评价是专利分析研究的热点方向,对追踪关键技术发展以及引进核心科研人才具有重要意义.文章提出一种基于专利署名顺序的发明人贡献度计算方法,并结合专利发明人合作网络的拓扑特征分析,从个人创新能力和领域合作能力两个维度对发明人的影响力进行了定性和定量的研究探讨,最后利用推荐系统领域的专利数据进行了实证分析.结果表明:发明人影响力的表现有多个方面,且自身均存在各自的优势和劣势,并从多个角度锁定多种类型的关键发明人,对发明人影响力的客观评价提供了有益的启示. 【期刊名称】《农业图书情报学刊》
【年(卷),期】2018(030)009
【总页数】6页(P27-32)
【关键词】专利;发明人;影响力;贡献度;合作网络;评估
【作 者】凌艳香
【作者单位】国防科技大学信息通信学院综合信息服务系,陕西西安710106
【正文语种】中 文
【中图分类】G353
专利是一项发明创造的首创者所拥有的受保护的独享权益，很大程度上反映了一个国家或组织的创新能力[1]。发明人是对专利的实质性特点作出创造性贡献的人[2]，是专利价值的核心载体，其影响力的测度和评价是专利分析领域的热点研究方向，对追踪技术发展、引进科研人才具有重要意义。
针对专利发明人的研究，李红等人利用社会网络分析法对智能手机专利发明人合作网络进行分析，定位了核心发明人和核心发明团队[3]。刘熙东从宏观和微观两方面对发明人分析方法及其在人才引进工作中的应用进行探讨[4]。栾春娟等人通过对2006年世界数字信息传输技术领域的专利发明人合作状况进行计量分析，绘制了高产发明人的合作网络图谱[5]。Yongping Du等人依托专利数据，构建了包含发明关系和合作关系的异构专利网络，并在此
基础上提出了一种发明人影响力排序算法[6]。
总体而言，目前针对发明人影响力的研究还较少，大多数都是采用专利发明数量以及合作频次作为评估标准，通过计算评价指标的具体数值，按照值大小对领域内全体发明人进行排序，进而锁定关键发明人。这类方法存在的不足是忽略了同一专利的各个发明人对专利的贡献度差异，而单纯从数量角度进行粗粒度统计得出评估结果，缺乏真实性和现实意义。
笔者提出一种基于署名顺序的贡献度计算方法，以此衡量发明人对专利价值的具体贡献程度，并结合发明人合作网络的拓扑特征，从个人创新能力和领域合作能力两个维度对专利发明人在领域内的影响力进行研究探讨。最后以推荐系统领域的专利数据为例，进行了实证分析。
1 基于署名顺序的专利发明人贡献度计算方法
署名权是指作者在作品上署名的权利，署名顺序则体现了对同一作品的不同作者权利大小的不同保护[7]。在实际情况中，从署名顺序来判断各个作者对著作的贡献程度已经成为一
种广泛的共识。在专利领域，虽然专利法对署名顺序不同的发明人所享有的权利没有进行主次区分，但实际中署名顺序越靠前的发明人对专利的贡献往往越高。
因此，在评估发明人影响力时，不能只看其拥有的专利总数量，还应考虑其在专利中的具体贡献。假设一件专利有个发明人，则署名顺序第位的发明人的贡献度为Pi：
其中定义，则署名顺序第i位的发明人的贡献度可写为：
以上计算方法一方面能够满足 “署名越靠前，贡献度越高”的思想；另一方面对每个专利对应的所有发明人贡献度之和进行了归一化处理，使得领域内全体发明人在贡献度上具备可比性。
2 发明人合作网络的拓扑特征分析
随着人类面临问题的日趋复杂，在各个学科领域，尤其是高新技术领域，合作研究已成为科研的主要形式[8-9]，它为高效交流以及智力、能力和资源的共享提供了前提。作为一种重要的科研活动，专利发明同样存在大量的合作行为，由此形成发明人合作网络。
利用社会网络分析和复杂网络分析的方法，能够获知发明人合作网络中哪个发明人最重要，或者某个发明人相对其它发明人的重要程度。而合作网络的拓扑特征是刻画这一重要程度的关键指标，其中以节点度、点权、介数、接近度和特征向量[10]5个特征最为常用，它们能从不同侧面反映出发明人对合作网络不同方面的影响力。
2.1 节点度
节点度是指与该节点相连的节点的数目。它代表了发明人在合作网络中的直接合作伙伴数量，体现了发明人与周围发明人之间建立直接合作的能力。计算公式如下：
其中ki为与发明人vi直接合作的发明人数，N为合作网络中发明人的总数。
2.2 点权
衡量发明人的合作能力时不能仅考虑合作的广度，还应考虑合作的深度。点权是对节点度的推广，代表了发明人参与合作的总次数，其值为：
其中Ni为发明人vi的合作伙伴集合， 为发明人vi和vj之间的合作次数。
2.3 介数
介数主要体现了节点对网络中信息流动的影响力，发明人的介数越高，说明他对合作网络中承载的知识流动、资源分享以及技术传播等活动的影响力越大。计算公式如下：
其中gst(vi)为发明人vs和vt之间最短路径[10]经过发明人vi的条数，nst为发明人vs和vt间的最短路径数目。
2.4 特征向量
特征向量强调发明人之间的相互影响，计算公式如下：
其中A是合作网络对应的邻接矩阵，λ是A的最大特征值， e=[e1,e2,...en]是λ对应的特征向量。特征向量能够描述发明人在合作网络中的潜在影响力，值越大，说明该发明人和核心发明人越近，越有可能在未来成为关键发明人。
2.5 接近度
接近度能够刻画节点通过网络到达网络中其它节点的难易程度，其值为：
其中N为合作网络中的节点数目，dij是节点vi和vj的距离。接近度反映了发明人未来开展合作的难易程度，同时也刻画了发明人通过合作网络对其它发明人产生影响的能力。
3 专利发明人影响力评估
专利发明人的影响力，不仅体现在生成专利的创新活动中，还通过合作交流的形式进行扩散。因此，可将影响力分为两个维度：一是个人层面的创新能力；二是领域层面的合作能力。
3.1 创新能力
创新能力是发明人的核心影响力，代表着发明人在领域内的技术实力和专业地位。专利则是发明人创新能力的集中体现，因此大多数研究均围绕专利数量来评估创新能力。然而，需要注意的是：同一专利往往具有多个发明人，他们各自为专利付出的劳动以及对专利价值的贡献存在差别。如果仅从专利数量来评价创新能力，极大可能会埋没那些创新能力非常突出，但专利数量却较少的发明人，尤其是技术领域内的潜力股。
为了更加公平客观的进行评价，在此使用专利数量和前文提出的专利贡献度来综合衡量发
明人的创新能力。其中，专利数量一定程度上代表了发明人的工作量，而贡献度则体现了工作量当中的含金量。
借鉴德国学者Holger Ernst提出的基于发明人的专利组合分析模型[11]，依据发明人在专利数量和贡献度两个指标上的表现，可将其评定为4种类型 （图1），即关键发明人、天才发明人、高产发明人以及普通发明人。模型中参考线的确定，一般选择均值或中位数。
图1 创新能力角度的四种类型发明人
在创新能力上，关键发明人和天才发明人较为突出。前者是技术领域内的核心人员，不仅参与发明了大量专利，还对各个专利的生成起到了关键作用；后者是技术领域内的潜力股，虽然目前专利数量较少，但却对已有专利的生成付出了决定性贡献，具备较强的科研潜力。相对而言，高产发明人和普通发明人的创新能力较低。
3.2 合作能力
合作能力是发明人影响力的重要组成部分。合作能力较强的发明人往往拥有更为广泛的知识交流圈和充足的科研互助力，其研究效率和活跃度都较高，能够对技术领域产生广泛影
响。
评价发明人的合作能力可用前文提到的节点度、点权、介数、特征向量以及接近度五个合作网络拓扑特征。根据发明人在这五个拓扑特征上的相对表现，可将其评定为4种类型，即交际型发明人、团体型发明人、信使型发明人以及潜力型发明人，如表1。
表1 4种类型发明人的拓扑特征发明人类型 节点 点权 介数 特征向量 接近度交际型发明人 高团体型发明人 高信使型发明人 高潜力型发明人 高 高
这4种类型代表了合作能力的不同表现。
（1）交际型发明人，节点度较高，合作范围广，合作伙伴多，是常规理解中合作能力较高的人。
（2）团体型发明人，点权较高，合作对象相对固定，但合作频次较高，形成类似团体的组织，合作能力的深入性和稳定性较好。
（3）信使型发明人，介数较高，对技术领域内交流分享等信息流通活动具有较大影响，可为其它发明人牵线搭桥，纽带作用明显，合作能力的中介性较高。
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