大數據時代專利統計工作面臨問題及對策

唐超

（大連市知識產權服務中心，遼寧大連 116023）

大數據時代專利統計工作面臨問題及對策

唐超

（大連市知識產權服務中心，遼寧大連 116023）

專利統計是支撐專利事業發展的基礎工作，各項專利統計數據是制定政策的重要依據，也是政策執行情況的直接體現。地方專利管理部門專利統計工作在當前大數據時代迎來了新的挑戰，要求在數據范圍、信息處理自動化和人員專業能力方面有所突破。如何解決工作中面臨的問題，做好專利統計，為決策提供可靠參考，本文從數據共享、信息化建設、人才培育角度提出了對策。

大數據 專利 統計 對策

1 概述

1.1 專利統計及其數據特點

專利統計是指專利管理部門依照統計制度，運用科學統計方法，對各類專利活動情況和資料進行收集、整理、計算、分析，為決策提供依據和建議的過程。

與其他行業統計相比，專利統計數據主要特點表現在：（1）來源于國家知識產權局已有專利文獻，不需要自下而上進行調查收集；（2）數量巨大、內容豐富；（3）集技術、法律、經濟信息于一體；（4）反映最新科技成果；（5）結構嚴謹，分類科學，格式規范標準。

1.2 大數據時代地方專利管理部門專利統計工作

現代信息技術發展迅猛，工作活動中產生龐大的各類信息數據。數據呈現大量化、多樣化、高速化、價值化、真實性、復雜性的特征，也是各個行業和各類業務的重要資源。新興物聯網、云計算的廣泛運用，標志著大數據時代的來臨。

專利管理部門需要科學運用大數據方法提高數據加工能力，使現有數據不斷增值，從海量專利數據中準確提取有效信息，發揮預測技術走向、評判專利質量、提升創新效率的作用。

2 當前專利統計工作面臨的問題

地方專利管理部門統計工作一般是根據國家知識產權局發布的專利月報和本地區專利數據，進行整理標引，定期向社會公布本地區專利數據統計狀況。統計報表通常包含專利數據依不同年度、不同地區，按照專利類型、申請人類別等進行分類和匯總，并與同類地區相比較。專利統計為政府部門科學決策、企業研發布局提供了參考，但統計結果包含內容較少，參考價值還沒充分體現，原因表現在以下幾點。

2.1 掌握數據范圍有限

專利管理部門只掌握專利相關數據，僅僅依靠專利數據已經難以滿足日益高漲的分析需求，無法涵蓋整個領域的創新活動，不能準確及時地評價企業專利活動現狀。目前不同部門間仍然存在著“信息孤島”問題，專利數據未能與其他領域信息進行聯系整合。當前專利管理部門獲得的企業重組改制、主要業務變更，重要技術人員變動等信息更新獲取相對滯后，與專利相關的科技文獻、技術標準、經濟統計、訴訟判決數據尚未整合。這些因素導致不能從全盤角度全面分析專利在地區、行業和企業經營活動中所貢獻的具體價值和效用。

2.2 信息處理自動化程度低

專利數據中大量文字摘要信息需要較多時間精力對其提取利用，常規的人工和計算機簡單的分類匯總工作不能勝任。部分單位軟硬件設施和網絡設備性能不足，難以實現信息自動處理。統計按照月度年度時間段節點進行的非實時性統計不能滿足快速決策需要。結構化的海量數據挖掘已有還有待于更加完善的和挖掘工具及算法，數據采集和深加工的信息化和智能化程度還不高，統計自動化軟硬件建設方面上相對落后。

2.3 統計人員專業能力不強

專利統計一般由人員兼職處理，缺少統計專業背景。工作中根據數據波動變化找尋規律的預見性不夠，根據熱點、難點、風險點提出合理化建議的能力較弱。缺少深入專利分析研究和統計監測預警，未達到促進技術發展和使企業獲取競爭優勢情報的效果［1］。數據發布的針對性還不強，未發揮數據的最大信息價值，統計結果面向所有受眾，沒有體現個性化需求，對政府決策和企業發展的支撐不足。

3 專利統計工作推進對策

專利統計工作應樹立大數據意識，統計更加注重數據的量化深度和定性分析。政府部門在合理共享各種最新數據的基礎上，發揮自身優勢，深度挖掘數據的價值，在提供公共服務的方式、內容和機制上不斷創新，以適應快速變化的社會需求。

3.1 通過共享擴大數據范圍

通過大數據的應用，各政府部門要推進實現部門之間數據系統集中、資料匯總、信息整合，達到系統間的數據查詢互通，消除信息孤島。把孤立的數據關聯成為有機的整體系統，使更有價值的隱性信息顯現出來。在關聯其他領域信息的同時，也為這些領域增進了附帶專利信息的服務功能，使專利數據發揮了超過專利技術本身的信息價值。這些促使專利統計達到涵蓋信息豐富、分析依據準確、結果參考性強的要求。

3.2 加快統計信息化建設進度

重視計算機軟硬件和網絡建設，通過智能化軟件自動識別標引關鍵詞，快速提取有效信息，實現統計結果自助生成。通過服務器集群和云計算方式提高數據分析效率，嘗試建立數據參考模型，提高技術發展預測能力。充足的信息資源、便捷的存儲方式、不斷完善的分析工具為加快統計信息化建設提供了更加便利的條件。通過加強實時分析、可視化分析，提高統計分析的時效性和直觀性，通過信息化建設提升統計工作的自動分析水平和預警預測能力。

3.3 培育復合型統計人才

大數據時代，需要綜合性、跨學科的復合型統計人才，通過加強培訓，擴大跨學科知識面學習，培養既懂專業技術、又擅長統計分析的專利統計人才隊伍。培養數據挖掘能力，進行技術生長率、技術成熟系數、新技術特征指數［2］等較深層次定量分析，創設條件結合本地區主導產業核心專利關鍵技術所需開展定性研究。及時跟蹤預警技術動態變化，做到多元化、全方位的綜合統計。基于大數據的專利統計人才，能夠做到幫助企業推薦適合的技術，預警潛在的商業風險，評估技術的發展路徑；為指導產業和技術升級等政府決策提供參考。專利統計借助大數據實現對專利的精準分析和預測，并可有機融入產業發展運行的全過程。

4 結語

隨著專利統計工作職能進一步完善，專利信息繼續發揮帶領產業和企業發展的導航優勢，大數據時代專利統計工作將更加顯現其在推動創新驅動發展戰略實施中的效用。

［1］陳卓.論專利信息統計分析技術及預測分析方法［J］.中國發明與專利，2015，（10）：91-92.

［2］李俊賢.國內職務與非職務專利對比分析［J］.情報探索，2013，（4）：88-91.