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Data Analysis and Knowledge Discovery  2021, Vol. 5 Issue (1): 112-127    DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2020.0337
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Developments of Tech-Innovation Network for Patent Cooperation: Case Study of Speech Recognition in China
Guan Peng1,2,Wang Yuefen2(),Jin Jialin2,Fu Zhu3
1School of Economics and Law, Chaohu University, Hefei 238000, China
2School of Economics & Management, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094, China;
3School of Economics and Management, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China
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Abstract  

[Objective] This paper examines the evolution of tech-innovation network from the perspective of patent cooperation. [Methods] First, we proposed a dynamic framework to analyze the patent cooperation network. Then, we conducted evolutionary analysis of the network’s topological structure based on network size, clustering, component analysis, degree distribution, and small-world theory. Third, we analyzed the centrality and structure holes of core network members. [Results] We evaluated the performance of our framework with an empirical study on speech recognition, which also investigated the impacts of network evolution on innovations. [Limitations] More research is needed to investigate the proposed model’s performance in other fields, as well as the influence of network structure on individual company’s innovations. [Conclusions] The domestic cooperative network for speech recognition patents, which has evolved from a fragmented network to the multi-center small-world one, plays an important role in innovation. The three core members of this network are companies, universities and research institutes, following the rule of “rich get richer”. This paper also discusses technology innovation management issues from the perspectives of cooperation and regional development.

Key wordsSpeech Recognition      Technical Innovation      Patent Cooperation Network      Evolutionary Analysis     
Received: 19 April 2020      Published: 05 February 2021
ZTFLH:  C931  
Fund:The work is supported by the National Social Science Fund of China Grant No(16DZA224);the National Natural Science Foundation of China Grant No(71904043);the Key Project of Humanities and Social Sciences Research in Colleges and Universities in Anhui Province Grant No(SK2019A0550)
Corresponding Authors: Wang Yuefen     E-mail: yuefen163@163.com

Cite this article:

Guan Peng,Wang Yuefen,Jin Jialin,Fu Zhu. Developments of Tech-Innovation Network for Patent Cooperation: Case Study of Speech Recognition in China. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2021, 5(1): 112-127.

URL:

http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/EN/10.11925/infotech.2096-3467.2020.0337     OR     http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/EN/Y2021/V5/I1/112

Dynamic Analytical Framework of the Patent Cooperation Network
维度 指标 含义
组元分析 二元组比例 二元组数量在网络中所有组元数量中所占的比例。
最大组元容量 网络最大组元中的节点数量占网络所有节点数量的比例。
节点度分布 幂律分布 网络中节点度值x服从参数为α的幂律分布,其概率密度函数为fx=cx-α-1,α>0,α为无标度指数。在很多社会网络中发现了网络节点度分布服从幂律分布,普遍认为“度优先连接机制”导致了该分布的产生。
小世界现象 小世界指标[22] 计算公式为SW=CaLa?LrCr。其中,Ca为真实网络的平均聚类系数;La为真实网络中平均最短路径长度;Cr为同等规模随机网络的平均聚类系数;Lr为同等规模随机网络中平均最短路径长度。经典的小世界网络往往具有较短的路径长度和较大的聚类系数,因此SW值也较大。
Measures for Topological Structure of the Patent Cooperation Network
维度 指标 含义
网络结构洞 约束系数[23]
(Constraint,CT)
节点的网络约束系数,以该节点对其他节点的依赖程度作为评价标准,数值越大,受约束性越强,依赖性越强,则网络资源控制能力越小,跨越结构洞的可能性就小。计算公式为CTi=iCij,Cij=(Pij+qPiqPqj)2。其中,q为节点i和节点j的共同邻居节点;Pij为在节点i的所有邻居节点中节点j所占的权重比例。
有效规模[24]
(Effective Size,ES)
一个节点的有效规模可以测算节点的整体影响力,这个指标可以在一定程度上定量衡量结构洞节点的重要性。计算节点i的有效规模公式为ESi=j(1-qPiqPjq)。其中,q为节点i和节点j的共同邻居节点;PiqPjq分别表示节点q在节点i和节点j的邻接节点中所占的权重比例。
Measures for Core Nodes of the Patent Cooperation Network
The Number of Patent Applications for Speech Recognition Technology by Year in China
阶段 发明人合作网络 申请人合作网络 地区合作网络
节点数 边数 节点数 边数 节点数 边数
1986-1999 109 195 22 23 0 0
2000-2007 760 1 373 76 57 7 6
2008-2011 936 2 084 116 114 9 11
2012-2015 959 2 321 243 258 15 20
2016-2018 7 420 17 960 299 227 20 33
The Number of Nodes and Edges in Each Phase of the Patent Cooperation Network
Association Map of Co-Inventors
Association Map of Co-Applicants
Evolution of the Network Density
Evolution of the Network Clustering Coefficient
Evolution of the Network Transitivity
Component Analysis Result of the Patent Cooperation Network
发明人合作网络
阶段 Ca Cr Ca/Cr La Lr La/Lr SW 网络规模
1986-1999 0.72 0.032 22.46 1.00 3.74 0.27 83.99 109
2000-2007 0.74 0.004 5 163.40 3.45 5.21 0.66 246.93 760
2008-2011 0.71 0.004 4 161.94 4.86 4.72 1.03 157.43 936
2012-2015 0.70 0.005 1 136.99 6.72 4.5 1.49 91.69 959
2016-2018 0.79 0.000 65 1 209.66 11.78 5.6 2.10 575.16 7 420
申请人合作网络
阶段 Ca Cr Ca/Cr La Lr La/Lr SW 网络规模
1986-1999 0.64 0.05 12.73 1 3.03 0.33 38.56 22
2000-2007 0.29 0.01 28.51 1 5.43 0.18 154.80 76
2008-2011 0.30 0.011 27.04 2.42 5.76 0.42 64.42 116
2012-2015 0.32 0.005 4 59.97 2.70 6.72 0.40 149.07 243
2016-2018 0.23 0.001 1 209.14 3.23 9.63 0.34 623.38 299
地区合作网络
阶段 Ca Cr Ca/Cr La Lr La/Lr SW 网络规模
1986-1999 - - - - - - - -
2000-2007 0.24 0.14 1.70 1.60 1.77 0.90 1.88 7
2008-2011 0.33 0.17 1.95 1.83 2.06 0.89 2.19 9
2012-2015 0.21 0.15 1.43 2.08 2.45 0.85 1.69 15
2016-2018 0.40 0.14 2.89 2.30 2.47 0.93 3.10 20
Measures of SW of the Patent Cooperation Network
小世界网络 Ca/Cr La/Lr SW 网络规模 参考文献
Ythan Estuary Food Web 3.67 1.08 3.4 134 Montoya等[32]
E. Coli Substrate Graph 12.31 0.96 12.83 282 Fell等[33]
E. Coli Reaction Graph 6.55 1.32 4.96 315 Fell等[33]
Power Grid 16 1.51 10.6 4941 Watts等[30]
SPIRES Co-Authorship 242 1.89 128.05 56 627 Newman[34]
Measures of SW of Other Networks Previous Identified as Small-World
发明人合作网络
阶段 平均
点度
最大
点度
无标度
指数
KS检验
统计量
P
1986-1999 3.58 10 3.22 0.150 0
2000-2007 3.61 17 3.17 0.040 0.045
2008-2011 4.45 43 3.46 0.039 0.320
2012-2015 4.84 28 2.22 0.051 0.250
2016-2018 4.84 81 4.72 0.052 0.350
申请人合作网络
阶段 平均
点度
最大
点度
无标度
指数
KS检验
统计量
P
1986-1999 2.09 4 2.79 0.23 0
2000-2007 1.50 4 2.07 0.085 0
2008-2011 1.97 8 3.33 0.051 0.07
2012-2015 2.12 13 4.09 0.043 0.01
2016-2018 1.52 9 4.15 0.039 0.18
地区合作网络
阶段 平均
点度
最大
点度
无标度
指数
KS检验
统计量
P
1986-1999 - - - - -
2000-2007 1.71 3 0.78 - -
2008-2011 2.44 7 3.1 - -
2012-2015 2.67 10 3.38 0.12 0.49
2016-2018 3.30 12 2.93 0.11 0.44
Kolmogorov-Smirnov Test for the Power-Law Degree Distribution
序号 程度中心性 邻近中心性 中介中心性
2000-2007 2008-2011 2012-2015 2016-2018 2000-2007 2008-2011 2012-2015 2016-2018 2000-2007 2008-2011 2012-2015 2016-2018
申请人 DC 申请人 DC 申请人 DC 申请人 DC 申请人 CC 申请人 CC 申请人 CC 申请人 CC 申请人 BC 申请人 BC 申请人 BC 申请人 BC
1 北京
大学
0.040 华为 0.070 国家
电网
0.054 中国
移动
0.030 北京
大学
0.040 华为 0.082 国家
电网
0.054 中国
移动
0.031 北京
大学
0.000 7 华为 0.010 8 国家
电网
0.002 4 科大
讯飞
0.001 2
2 中科院声学研究所 0.027 广东外语外贸大学 0.061 广东外语外贸大学 0.041 国家
电网
0.030 中科院声学研究所 0.027 广东外语外贸大学 0.061 广东外语外贸大学 0.041 国家
电网
0.030 清华
大学
0.000 4 中科院声学研究所 0.003 5 华为 0.001 8 国家网络与信息安全中心 0.001 0
3 中科
信利
0.027 瑞声
科技
0.035 清华
大学
0.025 美的
集团
0.027 中科
信利
0.027 中科院声学研究所 0.057 鲁能
智能
0.030 美的
集团
0.027 鸿海
精密
0.000 4 清华
大学
0.003 5 清华
大学
0.001 7 中国
移动
0.000 9
4 清华
大学
0.027 中科院声学研究所 0.026 电子科技大学 0.021 腾讯 0.017 清华
大学
0.027 清华
大学
0.057 国电通
公司
0.030 咪咕
文化
0.020 华为 0.000 4 上海交通大学 0.001 8 电子科技大学 0.001 4 讯飞
智元
0.000 9
5 鸿海
精密
0.027 清华
大学
0.026 中科院声学研究所 0.017 中科院声学研究所 0.013 鸿海
精密
0.027 上海交通大学 0.052 中电
飞华
0.030 咪咕
音乐
0.020 瑞声
科技
0.000 8 中科院自动化研究所 0.000 4 国家
电网
0.000 8
6 华为 0.027 中山
大学
0.026 中山
大学
0.017 乐视 0.013 华为 0.027 武汉
大学
0.049 国网
信通
0.030 科大
讯飞
0.019 中山
大学
0.000 3 中山
大学
0.000 2 中科院声学研究所 0.000 7
7 宫羽
数字
0.013 上海交通大学 0.017 鸿海
精密
0.012 中山
大学
0.013 中科
信利
0.027 北京工业大学 0.049 华为 0.030 讯飞
智元
0.019 北大
方正
0.000 2 中科院声学研究所 0.000 2 清华
大学
0.000 7
8 阜国
数字
0.013 中星
微电子
0.017 瑞声
科技
0.012 清华
大学
0.013 北大
方正
0.024 西安电子科技大学 0.049 中国电力科学研究院 0.029 国家网络与信息安全中心 0.018 鸿海
精密
0.000 1 美的
集团
0.000 6
9 凌阳
科技
0.013 联芯
科技
0.017 熊猫
电子
0.012 科大
讯飞
0.013 天朗
语音
0.018 北京邮电大学 0.049 融智
通科技
0.029 鲁能
智能
0.017 上海交通大学 0.000 1 腾讯 0.000 2
10 北阳
电子
0.013 大唐
移动
0.017 鲁能
智能
0.012 国网
信通
0.010 鸿富锦精密 0.018 天津
大学
0.049 清华
大学
0.028 国网
电商
0.017 天格
科技
0.000 1 中山
大学
0.000 2
Centrality Index Ranking of Applicant Cooperation Network
序号 约束系数 有效规模
2000-2007 2008-2011 2012-2015 2016-2018 2000-2007 2008-2011 2012-2015 2016-2018
申请人 CT 申请人 CT 申请人 CT 申请人 CT 申请人 ES 申请人 ES 申请人 ES 申请人 ES
1 清华大学 0.50 华为 0.13 国家电网 0.17 中国移动 0.13 北京大学 2.33 华为 8.00 国家电网 11.92 中国移动 8.78
2 鸿海精密 0.50 中科院声学研究所 0.33 清华大学 0.17 美的集团 0.16 清华大学 2.00 瑞声科技 3.50 清华大学 6.00 国家电网 8.56
3 华为 0.50 清华大学 0.33 中山大学 0.25 国家电网 0.17 鸿海精密 2.00 中科院声学研究所 3.00 电子科技大学 4.60 美的集团 7.75
4 北京大学 0.61 瑞声科技 0.41 电子科技大学 0.30 腾讯 0.20 华为 2.00 清华大学 3.00 中山大学 4.00 腾讯 5.00
5 电子科技大学 1.00 广东外语外贸大学 0.49 鸿海精密 0.33 中科院声学研究所 0.25 中科院声学研究所 1.00 中山大学 2.33 中科院声学研究所 3.50 中科院声学研究所 4.00
6 北大方正 1.00 上海交通大学 0.50 华为 0.33 乐视控股 0.25 中科信利 1.00 上海交通大学 2.00 鸿海精密 3.00 乐视 4.00
7 富士康 1.00 北大方正 0.50 广东外语外贸大学 0.36 清华大学 0.25 宫羽数字 1.00 北大方正 2.00 华为 3.00 清华大学 4.00
8 南京大学 1.00 中山大学 0.61 中科院声学研究所 0.41 科大讯飞 0.25 阜国数字 1.00 中科信利 1.00 天格科技 2.33 科大讯飞 4.00
9 中科院自动化研究所 1.00 海尔智能 1.00 京东方 0.50 国家网络与信息安全中心 0.33 凌阳科技 1.00 武汉大学 1.00 美的集团 2.00 中山大学 3.50
10 科龙电器 1.00 天津大学 1.00 中科院
自动化
研究所
0.50 视源电子 0.33 北阳电子 1.00 北京工业大学 1.00 上海交通大学 2.00 吉利控股 3.50
Structural Holes Index Ranking of Applicant Cooperation Network
Association Map of Regional Cooperation
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