【競爭力】從專利領先指數到專利大數據

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作者：耿樹志 天津市企興知識產權管理咨詢有限公司

來源：IPRdaily

隨著科技產業(yè)的發(fā)展逐漸提速與知識產權的倍受重視，專利已被視為產業(yè)或技術的重要參照信息。對權利人而言，專利已不僅僅是用來保護創(chuàng)新與產品的防御工具，更成為與競爭對手在產業(yè)舞臺上競爭的最佳攻擊武器。公司若能擁有越多的專利，在其競爭領域上就越具有代表性與影響性，因此專利便成為一項極為重要的競爭力信息。

一、專利領先指數

專利信息相較于其他市場信息更顯重要也更值得關注，因此以專利信息預測市場信息的方法，便逐漸成為投資與企業(yè)評價里一個重要的研究課題。

而我們現在提到的專利領先指數就是這樣的一種專利指標，該專利領先指數可以用來預測專利實體的財務信息，從而將專利信息與企業(yè)的市場經營建立一個動態(tài)的聯系。專利領先指數現階段面向的是國內的股票市場，通過自回歸條件異方差模型，它是針對國內上交所與深主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板的所有A股，通過專利大數據的指標萃取加工及演算，建構出以專利指標預測股價的股價預測方程式，根據股價預測結果再選出投資潛力最佳的100個樣本股所構成。

至此，我們可以清楚的發(fā)現專利大數據的應用不僅可以分析靜態(tài)的專利信息，也可以針對動態(tài)的企業(yè)發(fā)展情況進行有效的預測，期預測基礎在于科學的模型建立。

二、專利大數據

以上僅僅是一個關于專利大數據的高端應用的舉例，由此我們可以發(fā)現專利信息不僅是獲得企業(yè)技術的重要途徑，也是研究企業(yè)發(fā)展的重要參考。

要進行專利大數據的研究我們首先要解決的就是專利數據質量的問題。

（一）專利數據質量評價

大數據需要的將是所有數據，而不是一個樣本；大數據不必非要知道現象背后的原因，而是要讓數據自己“發(fā)聲”。專利數據作為專利行業(yè)基礎數據、專利文獻的源頭，是指申請人提交的專利申請，經過專利審查部門的受理、信息采集、掃描、代碼化加工、形式審查或實質審查、作出各種審查決定等所產生的數據，其數據量大，業(yè)務含義復雜。

具體到數據分析中就是指對數據的篩選，發(fā)現專利數據中潛藏的數據問題、數據隱患，通過數據定義、數據分析、數據清理、數據控制等手段，修正數據問題，保障專利數據的質量。

（二）專利大數據分析

目前，專利分析主要是建立在專利數據統計基礎上的情報服務。專利數據因其與科技、法律、經濟高度關聯，被人們譽為“技術一體化信息”。但客觀來看，目前專利分析尚存在一些不足：一是，數據量龐大，在專利數據的海洋中尋找真正有價值信息的成本較高；二是，存在一定的時間滯后；三是，無法完全涵蓋整個領域的創(chuàng)新活動；四是，無法完全準確及時地評價企業(yè)現狀及活動。

常規(guī)的針對專利數據的大數據分析我們可以理解為一種預警分析，在全球貿易爭端白熱化的情況下，避開競爭對手，保護自身也是一種極為安全的保護措施，研發(fā)新的專利技術，避開現有的專利技術，這是促進各行業(yè)發(fā)展的最為重要的兩條信息，要想做到上面的兩條，必不可少的要用到大數據。近年來，隨著技術的升級，“大數據”的內涵也發(fā)生了變化，并成為信息技術世界最熱的概念之一，應用圍繞大數據產生的新技術，高速，大規(guī)模的數據交換、互聯現在正在成為可能，專利是制造業(yè)發(fā)展不可缺少的一點，專利文獻以其內容廣博、數量巨大等特點，被人們譽為集科技、法律、經濟信息于一體的科技信息資源，專利信息這一涵蓋各個領域創(chuàng)新的技術寶庫和智慧海洋與大數據緊密的聯系在一起之后，為各行業(yè)研究新的專利技術和避開現有的專利技術提供了非常大的幫助，對于各行業(yè)的發(fā)展有巨大的促進作用，同時，專利對于各行業(yè)的發(fā)展是毋庸置疑的。

一些專利界的大事也許是大家耳熟能詳的，例如，2003年，思科起訴中國華為公司及華為美國分公司，要求停止侵犯思科知識產權。2009年，諾基亞起訴蘋果，指控iphone侵犯諾基亞10項智能手機專利。2010年，索尼向美國地方法院起訴L G電子公司，狀告其手機的個別業(yè)務侵犯了索尼的8項專利權。

2011年，三星在首爾以及德國對蘋果公司提起專利侵權訴訟。由上述例子就可以發(fā)現，大數據環(huán)境下的專利預警成為企業(yè)必不可少的工作，如果不引起重視，會引發(fā)難以估量的損失。由于時代、經濟的發(fā)展，全球專利會越來越多，全球范圍內的專利訴訟案會日趨增多，與專利有關的糾紛也將呈擴大化趨勢，知識產權逐漸成為未來商戰(zhàn)的主題。

（三）專利大數據行為分析

以上是對專利大數據的預警分析進行了簡單的介紹，預警分析可以說是專利大數據分析特有的分析，下面我們簡要說一下與大數據分析息息相關的一種分析形式，即專利大數據行為分析，日常生活中離我們最近的大數據分析就是大數據行為分析，以百度、谷歌為例，每日使用這些檢索平臺的用戶數以億計，而且每個用戶每日的檢索次數也是相當可觀。那么這些不同用戶的檢索行為的記錄和分析結果，將是一個非?？捎^的數量。從這些不同用戶不同檢索行為的每日、每月、每年的分析結果的數量就是不可想象的，這就是“行為大數據”。再說說購物網站亞馬遜、淘寶等，數以億計的用戶的每個周期的檢索和購物行為也是以億計才行，這些行為的分析結果數量也是很大。那么從行為角度去理解，這些檢索的記錄、分析結果的數量真正可謂是大數據，而且分析應用價值極高。其實很多時候，大家認為“大數據”的好，也就是上述原因。

那么我們所說的專利行為大數據又是什么呢？在此，我們假設有一個非常優(yōu)秀的專利數據網站，其訪問數量巨大，每天有很多的用戶做各種各樣的檢索、分析行為。那么通過后臺系統，記錄每個用戶每個周期的檢索分析行為，所有用戶的不同檢索行為和分析的話，這產生的數量也是非?？捎^的。從應用層面來說，這些用戶行為的分析結果可以做很多很多的事情。比如通過一個用戶的檢索行為的分析，可以了解這個用戶一段時間內所關心的技術領域范圍，從而可以判斷這個用戶及所在單位的研發(fā)重點和關注方向。從所有用戶的一個周期的大量檢索行為的分析，我們可以知道這段時間，哪個技術領域是目前最新的研究熱點等等。該方法還可以大大的提高知識產權服務機構對企業(yè)的精準定位，從而更好的為企業(yè)開展針對性定制化服務。

三、總結

上面以專利領先指標為引，為大家簡單介紹了有關專利大數據的一些利用方法，從靜態(tài)的專利大數據預警分析對企業(yè)競爭策略的設計，到動態(tài)專利行為大數據對研究方向與企業(yè)定位的精準把握，都做了簡要的敘述，希望能夠幫助大家對大數據分析有一個簡單的認識與理解。

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作者：耿樹志 天津市企興知識產權管理咨詢有限公司

編輯：IPRdaily王夢婷