通过归一化专利网络映射技术空间

技术是一个复杂系统，技术相互关联在一个可映射为网络的空间中。技术网络的结构可以揭示技术以及人类行为的属性，如果它能准确映射。技术网络已由专利数据使用若干邻近性度量构建。然而，这些度量受专利系统因素中不影响技术或其邻近性的因素影响。我们引入一种方法精确归一化出专利数据中多个影响因素并提取技术邻近性的真实信号，通过比较经验邻近性度量与在消除影响因素的随机情况下它们会有的度量。用此方法，我们使用来自390万专利的数据创建了技术网络。归一化后，不同邻近性度量彼此更相关，接近技术邻近性的单一维度。归一化技术网络是稀疏的，少数技术域对显著相关。归一化网络对应于人类行为：我们分析了280万发明人的专利历史，发现如果一对在技术网络中紧密相关，他们更可能在不同技术域发明。我们也分析了25万公司的专利，发现相反，公司的发明活动仅与技术网络适度关联；公司的组合技术域对约为发明人的两倍频繁。这些结果表明控制影响因素为基于专利的技术空间映射提供了有意义的技术邻近性度量，并且此图可用于辅助技术创新规划与管理。