基于Citespace的技术机会发现研究

王京+安汤月 王坤

〔摘要〕近几年物联网市场连续保持近30%的高速增长，逐渐渗透到社会经济的各个领域，物联网已经成为全球最大市场。因此，深入研究物联网的技术机会对于提升企业核心竞争力具有重要的现实意义。本文主要借助于Citespace可视化分析软件挖掘科技论文与专利文献中有关物联网技术研究的文献，通过对比分析科技论文和专利文献中关键词聚类、技术研究热点分析发现物联网发展的两大类技术机会分别是在物联网应用层上GIS技术和平台层中多源大数据下融合计算技术，结尾部分总结了物联网行业未来发展的八大趋势。

〔关键词〕物联网；技术机会；热点研究；聚类分析；Citespace

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.02.021

〔中图分类号〕G250252〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2018）02-0130-08

Research on Technology Opportunity Discovery Based on Citespace

——An Case of Internet of Things Technology

Wang JinganTang Yue*Wang Kun

（School of Economics and Management，Nanjing Tech University，Nanjing 211800，China）

〔Abstract〕In recent years，the Internet of things continued to maintain nearly 30% of the rapid growth，and gradually penetrated into all areas of social economy，Internet of things has become the worlds largest market.Therefore，in-depth study of the technical opportunities for Internet of Things to enhance the core competitiveness of enterprises has important practical significance.This paper mainly used the Citespace visualization analysis software to excavate the science and technology papers and the patent literature.Through the comparative analysis of the key words clustering and technical research hotspot in the scientific and technical papers and the patent literature，it was found that the two kinds of technical opportunities for the development of the Internet of things were Network application layer on the GIS technology and platform layer in the multi-source data under the integration of computing technology，the end of the Internet of things summarized the future development of the eight trends.

〔Key words〕Internet of things；technical opportunity；hot research；clustering analysis；Citespace

1研究背景

物联网概念由美国麻省理工学院Auto-ID中心的凯文·艾什顿教授[1]于1999年提出并定义为“将所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，从而实现智能化识别与管理”。2005年国际电信联盟（ITU）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出物联网的概念。简单来说，物联网是物物相连的网络[1]。早期的物联网是指依托射频识别（RFID）技术的传感网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。目前对物联网还没有明确的定义，通常可以将物联网认知为在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。纵观历史发展轨迹，信息技术以计算机出现为标志到现在经历了50多年发展历史，技术演变的过程中，那些被淘汰技术逐渐被新技术所取代，物联网技术是继互联网技术革命后被称为信息技术的第三次浪潮，对世界产生深刻的变革与影响[2]。麦肯锡研究报告中就指出物联网将会是未来颠覆性技术之一，物联网因其应用的广泛性而具有很好的发展前景[3]。

全球首个国际物联网国际会议于2008年3月在苏黎世举行“物联网2008”，探讨了“物联网”的新理念和新技术与如何将“物联网”推进发展的下个阶段[4]。美國自然科学基金委员会制定了传感器网络研究计划，投资3 000万美元用来支持相关基础理论的研究，美国国家情报委员会将物联网列为2025年对美国利益潜在影响的6种关键技术之一[5]。中国相关部门制订和实施10个物联网发展专项行动计划，加强技术研发，加强技术标准研制和运用示范等工作。自2011年中国工信部会同财政部设立“物联网发展专项资金”以来，累计安排物联网专项资金20亿元，支持600多个研发项目。国家发展改革委累计投资超过120亿元，开展“物联网关键技术研发及产业化”、“信息安全”两大专项。2015年，工信部发布“中国制造2025”战略并启动智能制造试点示范专项行动，进一步聚焦智能制造领域的物联网应用[6]。因此，紧跟国内外物联网技术研究和应用前沿，发现潜在技术机会，对于快速提高我国信息技术发展具有举足轻重的意义。

2文献回顾

物联网是一个不断完善发展的过程，和所有技术发展轨迹一样经历了思想萌芽阶段、技术研发阶段、探索应用阶段到最后的成熟推广阶段。物联网技术包含产品电子代码（EPC，“Electronic Product Code”）、射频识别技术（RFID）、传感器等，研究学者从不同的研究视角出发提出了自己的观点。如孟祥茹等人通过详细论述EPC系统，指出射频识别技术和计算机网络技术的发展是该系统的源泉，并对我国如何推广应用EPC及物联网技术给出了明确具体的意见[7]。王慧强等在全面论述了物联网技术体系及应用领域的前提下，具体研究了纳米技术、RFID编程插入技术、探测传感仪器技术、智能控制技术以及网络融合技术等物联网关键技术[8]。Griffith L等讨论了在智能感知和控制物品、物联网服务应用等方面，运用数据挖掘理论和方法实现潜在应用价值[9]。程维刚等将物联网关键技术归类为感知识别技术和网络通讯技术，指出在基础设施、数据处理、数据挖掘算法、隐私保护等方面，物联网技术存在值得深入研究的应用领域[10]。

同时一些学者基于论文或专利等情报学视角对物联网技术的热点、发展趋势和技术机会进行有益探索。何杨平通过挖掘Web of ScienceTM核心集中2008-2016年物联网中数据为研究对象，利用可视化软件分析物联网的研究领域与研究热点[11]。周新丽等选取以中国知网为数据来源搜集2003-2012年物联网数据为研究對象，同样利用可视化软件统计分析物联网发文量、关键词、共被引等探讨物联网的研究现状[12]。张亚斌等通过专利文献，结合TRIZ理论分析国内物联网关键技术专利的发展现状，整体上处于成长期阶段，而且各层技术发展不均衡[13]。沈振兴等基于专利分析我国物联网发展研究，对我国物联网产业进行详细分析，并给出我国物联网产业的发展建议[14]。薛淑霞从专利信息角度利用专利地图等工具分析我国物联网产业技术发展战略重点和细分技术的发展策略，扶持技术能力发展强，研发能力高的企业[15]。姚玉凤等从专利申请数量的角度逐个分析国内外物联网发展状况，我国专利数量向发达国家靠拢，标志着我国的物联网技术正处于一个快速发展的阶段[16]。周肖云等整合了以图书馆物联网技术为研究对象，通过采集德温特创新索引的专利数据对这一领域的发展态势进行了系统研究[17]。武传坤从专利情报和文献计量两个视角，分析得出物联网关键性技术与物联网安全是国内之后发展研究重点[18]。

可以发现，既往研究从技术性能和专利数据挖掘两个视角对物联网技术的研究热点、发展趋势、技术机会进行了广泛的研究，而对物联网的相关研究主要是从技术性能视角展开，缺乏从情报学视角研究物联网的研究热点和技术机会。与国外物联网技术相比，国内发展较快而且拥有许多领先的技术，但是仍然与发达国家有部分差距，把握当前国际研究热点和潜在的技术机会，对于我国发挥后发优势实现信息技术具有重要意义。本文首先在物联网研究相关专家指导协助下，从关键技术视角系统分析了物联网产业链的相关技术等，为深入准确挖掘物联网的技术机会奠定专业知识基础；然后，基于情报学视角，主要采用科技论文和专利文献发现物联网的研究热点，在该领域专家协助下比较分析，进而发现物联网的潜在技术机会，并最终得出结论。

3数据来源与研究方法

31技术机会的定义

技术机会的概念最早是在1995年由Alan Porter系统阐述并且正式提出来，技术机会发展的历史之中技术机会是与当前存在的技术密切相关并具有复杂的互动机制[19]。对于竞争比较激烈的行业而言，从自身拥有和竞争对手拥有的技术和产品中发掘潜在的技术机会，并最大限度利用企业可控制资源扩展自身的技术的多样化组合，是企业获得竞争优势的关键。整体上分析，全球技术竞争可以抽象为企业识别技术机会并率先利用技术机会的过程。因此，识别技术机会的能力被视为国家和企业的最重要的研发核心竞争力之一[20]。技术机会可以定义为，在系统分析科学和技术之间关系的基础上，通过识别技术与科学之间、科学与科学之间、技术与技术之间互动关系，从而发现潜在的技术可能性[21]。李阳等从具体操作层面提出了基于论文和专利数据识别潜在技术机会的过程[22]。冯灵等基于专利信息，采用Citespace软件，以高铁技术为例实证分析了技术机会[23]。王静静基于科技论文和专利文献创新了识别技术机会的方法。整体上看，国内学者对技术机会的研究多集中在理论研究，在研究内容和研究方法上仍相对滞后，技术机会识别的准确性和及时性有待提高[24]。传统的技术机会识别主要依靠专家知识，在局部范围内的细分技术领域能够保证较高的正确率，但是随着我国积极融入国际竞争，在全球一体化竞争和大数据背景下亟需新的技术识别方法。同时，随着技术创新速度越来越快，技术颠覆和迭代周期越来越短，涌现了海量技术信息数据，较大规模的权威科学技术信息数据库的出现和信息分析技术的成熟，为我们深入挖掘技术机会提供了数据和技术支撑。

32技术机会的发现原理

在技术萌芽期，技术机会更多的表现为科学与技术之间错综复杂的关系及其作用机制。科学与技术既有区别也有联系，是“知”与“行”的关系[25]。从科学技术史来看，科学和技术具有不同的源流，在长期的历史时期几乎没有显著交流。随着机器大工厂时代的到来，科学和技术之间开始建立了显著的联系，彼此互相借鉴和学习[26]。20世纪80年代以来，随着生命科学与技术等高科技的井喷式发展，科学与技术的发展日趋一体化，呈现出科学技术化和技术科学化的态势，科学和技术之间由此进入了全新的互动关系时代。因此，科学不仅是技术重要的起源之一，技术的深入发展已经成为了科学研究的重要源泉，并形成了一个彼此促进的良性互动关系[27]。

基于技术生命周期视角，可以将技术从最初的科学理论到接受市场检验形成产品的整个过程，理解为颠覆性技术形成和主导型技术确立两个前后相继的阶段[28]。本文主要研究的是颠覆性技术发现及初步发展阶段。科技论文和专利文献是技术在不同阶段发展形式呈现，能够清晰反映技术发现及其发展过程。一方面，不仅将论文中存在但专利中不存在的主题看做技术机会，即存在科学研究但没有技术开发，尽管该领域的内容或许比较基础，但在理论支撑下的技术空白很可能代表孕育潜在颠覆性技术的机会，较高的研发风险和诱人的技术前景并存；另一方面，也将专利中存在但论文中不存在的主题作为技术机会，存在技术开发但没有相关的科学研究，说明该技术发展还处于萌芽状态，深入的理论研究是该技术良性发展的重要动力，企业在技术萌芽阶段的大量投入是获得技术优势的重要机遇。

33数据分析工具及其流程

本文采用文献计量方法，科学文献和专利数据均来自于ISI数据平台。其中，科学文献主要来自Web of ScienceTM核心合集，专利本文来自于Derwent Innovation Index（DII）专利数据库。技术线路如图1所示。

运用分析软件Citespace分别对科技论文和专利数据库进行聚类分析。通过绘制科学图谱来展示物联网领域的技术热点与前沿趋势。研究采用信息可视化专家美国Drexel信息科学与技术学院的陈超美博士基于JAVA语言开发的Citespace[29]软件作为知识图谱可视化工具。本文的具体路径是：通过挖掘数据Web of ScienceTM核心合集和Derwent Innovation Index（DII）专利数据库中关于物联网的科技论文和专利文献，利用Citespace软件分析论文和专利的热点分析，热点分析主要包含对物联网关键词共现、物联网的研究机构、研究人员等前沿分析。

4物联网研究热点分析与技术发现

41数据获取

通过对既有文献检索策略和检索结果对比分析，检索结果差异较大，主要有检索数据库和检索词两个主要原因。为了提高数据查全查准率，在数据库选择方面，科技论文数据主要来自Web of ScienceTM核心合集、专利文献来自DII，这两个数据库均为国际上知名的平台且权威的数据库，基本能够涵盖本次研究所需要的数据量。科技论文采用“标题词”检索，DII提供全球范围的专利信息，并引入了德温特手工代码分类体系，利用关键词和手工代码检索，有助于提高检索效率和效果。通过查询与物联网相关的德温特手工代码分类后，结合关键词“Internet of thing”检索式为（TI=（Internet of thing*）or TS=（Internet of thing*））and MC=（T01-N01F or T01-C03C or T01-N01D or T01-N02B2B or T04-K03B or T04-K03B or T06-A04B7 or T06-A11），时间范围为截止2017年7月30日，检索日期为2017年8月10日。得到科技论文3 957篇，专利文献5 134篇，以2007-2016年为例，科技论文和专利文献每年数量分布情况如图2所示，以2007-2016年为例，科技论文和专利文献每年数量分布情况如图2所示，可以发现以“物联网”为主题的科技论文和专利文献发展较快，专利数量远远高于科技论文数量，当前物联网前段开发技术发展较为明显尤其是最近两年。

42技术热点分析

通過分析科技论文和专利数据中物联网研究机构、研究基金资助状况、共被引参考文献、关键词共现分析，关键词频率高低是对当前研究热点最直观的反映，随着科学和技术生命周期的缩短，技术研究热点呈现多元化和动态化趋势，仅凭关键词的线性分析有失客观，将数据深度分析，从研究机构到共被引参考文献的分析。可以利用可视化软件Citespace具体展开分析。

421关键词的提取与整合

关键词提取。通过Citespace软件处理分别得出科技文献和专利的关键词共被引的频次预处理后的每篇科技论文都有作者给定的4～8个关键词，这是文章核心内容的提炼，鉴于本次研究专利量不大，可以在专家的指导下分析提取关键词，从数据库中下载下来的数据直接保存到Citespace软件的文件夹中，下载下来的文件格式为全记录纯文本格式，保存为download_xx，方便Citespace软件对专利关键词的频次统计和共现分析。

关键词整合。分别选择科技论文和专利文献中的关键词进行分析，同一个关键词往往有多种表达方式，也有单复数和词性的差异，同时论文和专利是异构文献，都有自身特定的语言表达范式。鉴于此，对科技论文和专利文献关键词整合遵循以下规则：①大写小写化，即所有的关键词拼写都是小写，包括首字母；②复数单数化，即所有关键词都以单数形式呈现；③简写全拼化，即简写的专业术语用全称形式展开；④近义词统一化，即意思相近的关键词用同一个表达方式等。由于频次差距较大，且存在较多频次较低的关键词，为提高分析效率和结果准确度，由于篇幅所限，仅仅分别列出排名前5的关键词，如表1所示。

图3分别是科技论文和专利文献中关键词共现图，从Citespace软件处理的可视化，其中科技论文中关键词共现Nodes=157，Links=378，相比于专利文献共现Nodes=69，Links=186要多。专利文献中关键词聚类相对集中，连接也更为密集。如图4所示。

422物联网技术研究热点机构分析

分别从物联网研究人员、研究机构分析，具体从科技论文和专利文献两个视角分析物联网。通过Citespace软件可以分析作者的被引频次如表2所示，节点类型（Node Types）选择作者（Author），设置阂值，可由Citespace软件生成物联网研究的作者合作可视化图谱。所得图谱与从事物联网相关研究者如下图5所示，从图中可以看到专利

文献作者密切度明显高于科技论文，可以看出物联网相当一部分专利还是掌握在少数人手中，而且物联网各层次技术相互衔接关系密切。

利用Citespace中研究机构检索数据得出表3，主要是从科技论文和专利文献中数据中分析当前研究物联网的研究机构，科技论文主要是国内的高校，专利文献主要是国际上知名企业。从图6聚类分析图中可以看出，科技论文中各个高校之间的交集密切，而对于企业来说之间的连接较少，所以企业间相关竞争激烈主要是专利技术掌握在少数人手中。

43技术机会发现分析

将物联网主要的关键技术按照以下表格所示。主要是从物联网的5个层次划分每个层次有对应的关键性技术，每个层次之间环环衔接。如表4所示。

RFID技术，主要是物联网中结合感知层与传输层中协同信息处理技术和射频技术，是物联网技术应用的核心；主题#2——异构网络组技术，在不同通信制下需要这样的共性技术；主题#3——智能化GIS技术，主要是物联网应用层上智能控制技术，在未来非常具有发展前景也需要克服现实中难点；主题#4——安全网络构架技术，对于物联网来说安全是很重要的方面，主要是在传输层中应加强控制好。

图8主要是专利文献关键词聚类时间线谱，共有7个聚类，最大聚类有6个节点和上述科技论文方法一样，选择聚类规模较大的两个，分别是聚类#0和聚类#3，具体分析聚类#0和#3。

聚类#0的内容分析，聚类词Multi Source、Big Data、Fusion Technology、Communication Systems、RFID Technology、Integrated Control。

聚类#3的内容分析，聚类词Security Network、Architecture、Networking Technology、Equipment、Complex Environment。

结合之前关键词共现图谱将专利文献中物联网技术分为4个研究热点：主题#1——多源大数据下融合计算技术，主要是涉及到物联网中的平台层海量数据的存储技术以及数据的管理，物联网中至关重要的就是数据源及将这些数据存储在平台上。主题#2——集成控制高频RFID技术，与上述科技论文中相同。主题#3——网络安全技术，是属于物联网传输层中对数据的安全性管理。主题#4——共性协同感知技术，属于物联网基础层。

从上述对科技论文研究热点和专利文献研究热点主题分析，对比分析两个视角下的主题的不同点发现物联网技术机会。如图9所示，P表示的是科技论文，T表示的是专利文献。P1对应的是一类技术机会（科技论文主题#3），主要是结合上述研究主题，对于专利文献中并没有聚类分析到关于复杂环境下高精度的GIS技术，而在科技论文中展开分析，所以对于后来的研究者和企业可以多关注物联网应用层次上的技术。另一类技术机会专利文献T1对应的（专利文献主题#1），多源大数据下融合计算技术，当前大数据环境下对于数据融合来说既是机会也是挑战，数据来源广泛对企业来说将这些大数据融合在一个相关平台上也是具有挑战性的。P2（科技论文主题#1）对应T2（专利文献主题#2）为物联网中感知层与传输层中集成控制的射频RFID技术。P3（科技论文主题#4）对应T3（专利文献主题#3）为物联网传输层中安全网络构架技术。P4（科技论文主题#2）为异构网络组网技术，T4（专利文献主题#4）为共性协同感知技术，对于P4和T4来说同属于物联网基础层技术。

图9科技论文和专利文献研究热点主题比较

5物联网未来发展趋势

本文主要是结合Citespace可视化软件分析科技论文与专利文献中的数据，发现物联网的技术机会对企业和研究者来说是发展研究的一个方向。物联网（IOT）是一项科技革命，目标在于将短距离移动资料收发器嵌入到日常生活中的小工具或事物中，为信息通讯的技术领域带来新的发展方向。通过上述分析总结预测物联网行业的八大发展趋势：①物联网将演变为知觉工具；②认知技术成为新的智慧；③物联网平台商品化；④无人机运输成真；⑤物联网技术攸关国家网络的安全性；⑥智能汽车和智能家居的融合已经实现；⑦AI个人秘书竞争优势；⑧云端运算普及化。

当前物联网正在进入实质性推广应用阶段。首先，世界各国都将物联网作为国家战略，投入国家资金推进物联网关键技术研发；其次，科技巨头纷纷抢滩物联网，全球互联网产业生态布局全面展开；第三，智能汽车、智能家电、可穿戴设备、智慧城市等技术已开始进入大众生活。

参考文献

[1]丛林.基于技术、应用、市场三个层面的我国物联网产业发展研究[D].沈阳：辽宁大学，2016.

[2]苏美文.物联网发展现状及其中国发展模式的战略选择[J].技术经济与管理研究，2015，（2）：121-124.

[3]崔振輝，李华宇.物联网发展现状研究[J].通信技术，2014，47（8）：841-846.

[4]刘锦，顾加强.我国物联网现状及发展策略[J].企业经济，2013，32（4）：114-117.

[5]邓爱民，毛浪，田丰，等.我国ITS物联网发展策略研究[J].中国工程科学，2012，14（3）：83-91.

[6]朱西方.物联网技术发展及应用研究[J].山东工业技术，2017，（8）：151.

[7]孟祥茹，张金刚.EPC及物联网在我国推广应用的对策分析[J].江苏商论，2009，（1）：41-42.

[8]赖积保，王慧强，刘效武，等.WNN-Based Network Security Situation Quantitative Prediction Method and Its Optimization[J].Journal of Computer Science & Technology，2008，（2）：222-230.

[9]Griffith L，Keicher D，Atwood C，et al.Free form Fabrication of Metallic Components Using Laser Engineered Net Shaping（LENS）[C]//Solid Fabrication Symposium Proceedings.University of Texas at Austin，1996.

[10]程维刚，仝青山.物联网技术及现状思考[J].经营管理者，2015，（6）：299.

[11]何杨平，何晓兵.基于知识图谱的物联网研究可视化分析[J].情报探索，2017，（6）：116-123.

[12]周新丽，邓琳，杨良斌.基于CNKI和可视化方法的我国物联网领域研究现状分析[J].物联网技术，2015，5 （8）：83-87.

[13]张亚斌，王洵迪.基于TRIZ理论的物联网关键技术专利发展态势及预测分析[J].系统工程，2015，33（3）：130-136.

[14]沈振兴，叶茂，钟永恒.基于专利分析的我国物联网发展研究[J].价值工程，2012，31（10）：167-168.

[15]薛淑霞.基于专利信息分析的中国物联网数据融合技术发展战略分析[D].上海：上海社会科学院，2012.

[16]姚玉凤，诸瑾文.从专利分析角度看物联网技术发展[J].电信科学，2013，29（8）：94-100.

[17]周肖云，戴旸，邱春艳.基于专利计量的图书馆物联网技术发展态势研究[J].图书馆杂志，2015，34（2）：79-84.

[18]武传坤.物联网安全架构初探[J].中国科学院院刊，2010，25（4）：411-419.

[19]Porter AL，Detampel M J.Technology Opportunities Analysis[J].Technological Forecasting and Social Change，1995，49（3）：237-255.

[20]Donghua Zhu，Alan L Porter.Automated Extraction and Visualization of Information for Technological Intelligence and Forecasting[J].Technological Forecasting and Social Change，2002，69（5）：495-506.

[21]Olsson O.Technological Opportunity and Growth[J].Journal of Economic Growth，2005，10（1）：31-53.

[22]李陽，许培扬.基于专利分析的技术机会识别流程研究[J].情报理论与实践，2014，37（5）：61-63.

[23]冯灵，余翔，张军荣.基于专利信息的高铁技术机会分析[J].情报杂志，2015，34（12）：95-100.

[24]王静静.基于论文和专利的技术机会分析[D].北京：北京工业大学，2016.

[25]吕一博，康宇航，王淑娟.基于共现分析的技术机会发现与可视化识别[J].科研管理，2012，33（4）：80-85.

[26]巨乃岐，刘冠军.从科学与技术的关系看科学向技术转化的实质与要求[J].河南大学学报：社会科学版，2004，44（1）：24-28.

[27]眭纪刚.科学与技术：关系演进与政策涵义[J].科学学研究，2009，27（6）：801-807.

[28]王坤，王京安.技术生态视角下的技术演化分析框架[J].经营与管理，2017，（5）：100-102.

[29]Chen C.CiteSpace Ⅱ：Detecting and Visualizing Emerging "frends and Transient Patterns in Scientific Literature[J].，Journal of the American Society for lnfomation Science and Fechnology，2006，57 （3）：359-377.

（责任编辑：孙国雷）