苑朋彬等趙蘊(yùn)華 張維沖

（中國科學(xué)技術(shù)信息研究所，北京 100038）

布拉德福定律（簡稱“布氏定律”）按照位次/頻率排序的方法，揭示科技期刊中文獻(xiàn)信息的離散分布[1]。隨后該定律多次運(yùn)用到確定核心期刊、優(yōu)化館藏、制定采購策略、比較學(xué)科成熟度、評(píng)價(jià)檢索系統(tǒng)等方面[2]。

近幾年，有學(xué)者根據(jù)布氏定律的思路，將其方法移植到專利信息的離散分布研究中，用來確定核心專利分類號(hào)、核心專利權(quán)人等。例如，張鵬等[3]在2010年選取計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中涉及“便攜終端上音像文件”領(lǐng)域的專利文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，初步探討了布拉德福文獻(xiàn)分散定律在專利應(yīng)用中的可行性；呂義超等[4]在2011年以混合動(dòng)力汽車的技術(shù)主分類號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并根據(jù)維克瑞（B.С.Vickery）多區(qū)域劃分結(jié)果進(jìn)一步探討了布拉德福專利應(yīng)用的可行性；黃慕萱等[5]對(duì)專利引文中的信息離散分布現(xiàn)象也進(jìn)行了一定的探討。在相關(guān)研究中同樣存在一些不符合布拉德福劃分的情況。胡晨希、邵蓉[6]在2012年對(duì)中國藥品專利進(jìn)行了布氏定律劃分，計(jì)算值與觀察值出現(xiàn)了一定偏差。然而目前將布氏定律應(yīng)用到分析專利文獻(xiàn)的系統(tǒng)性研究較少。

本文在以上學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，選取了技術(shù)發(fā)展相對(duì)迅速，專利數(shù)量比較適中，生命周期過程較為完整的燃料電池汽車能量管理技術(shù)領(lǐng)域，分別從理論法、區(qū)域法和圖像法3個(gè)方面進(jìn)行可行性研究，并以布氏定律的數(shù)學(xué)公式計(jì)算值作為區(qū)域法和圖像法的參考，考察了該技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠畔⑴c期刊信息離散分布現(xiàn)象的異同。

1 研究方法

布氏定律是基于期刊文獻(xiàn)提出的，描述期刊論文離散分布狀態(tài)。專利信息和期刊信息是兩種不同的信息源，有其特有的著錄特點(diǎn)，如一個(gè)技術(shù)分類號(hào)可以對(duì)應(yīng)多項(xiàng)專利，而一篇論文僅可以對(duì)應(yīng)一種期刊，專利的復(fù)雜性造成了數(shù)據(jù)間的冗余現(xiàn)象。盡管如此，專利信息與期刊信息一樣存在明顯的集中與分散現(xiàn)象，采用布氏定律思路分析專利信息離散分布現(xiàn)象的可行性主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面。

（1）科學(xué)統(tǒng)一性決定專利文獻(xiàn)具有多個(gè)技術(shù)類別?？茖W(xué)統(tǒng)一性揭示的是學(xué)科之間的交叉現(xiàn)象。技術(shù)的發(fā)展必定和其他技術(shù)的發(fā)展相關(guān)聯(lián)[7]，即科學(xué)技術(shù)中的每一個(gè)學(xué)科都在一定程度上與其他學(xué)科進(jìn)行關(guān)聯(lián)。從而造成一篇專利文獻(xiàn)具有多個(gè)技術(shù)類別的情況。以專利號(hào)為СN105091016-A 的中國專利為例，其國際專利分類（IPС）不僅可以分布在以B01D-053/62[8]（碳氧化物）為代表的技術(shù)分支下，而且可以分布在以F01K-007/40（用兩個(gè)或多個(gè)串聯(lián)的給水加熱器）為代表的技術(shù)分支下[9]。

（2）專利文獻(xiàn)普遍存在離散分布。文獻(xiàn)信息離散分布揭示的是，大部分的相關(guān)信息集中在少量的期刊中，這是一種社會(huì)因素支配的情報(bào)學(xué)現(xiàn)象[10]。而在專利技術(shù)中，由于技術(shù)發(fā)展水平和人為競爭意圖等原因，IPС分類下的專利數(shù)量同樣出現(xiàn)明顯的集中、分散趨勢(shì)，表現(xiàn)在處于萌芽期、成長期、成熟期和衰退期的專利技術(shù)IPС數(shù)量、種類的動(dòng)態(tài)變化[8]以及專利申請(qǐng)中技術(shù)主題的變化。

現(xiàn)采用布氏定律的區(qū)域法和圖像法進(jìn)行可行性驗(yàn)證。首先，選取了區(qū)域法中能夠準(zhǔn)確描述區(qū)域分布的Egghe系數(shù)計(jì)算法以及圖像法中適用性較好的斯馬里科夫統(tǒng)一方程計(jì)算值作為參考標(biāo)準(zhǔn)，探討專利信息離散分布的特點(diǎn)；其次，對(duì)燃料電池汽車能量管理技術(shù)領(lǐng)域的專利信息進(jìn)行收集，并以“主IPС”作為劃分角度，按對(duì)應(yīng)專利數(shù)量的高低劃分3個(gè)區(qū)域（第一區(qū)、第二區(qū)、第三區(qū)）；最后，對(duì)各區(qū)域的專利信息進(jìn)行提取，與參考計(jì)算值進(jìn)行對(duì)比分析。

2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取DII數(shù)據(jù)庫中收錄的燃料電池汽車能量管理技術(shù)的相關(guān)專利。運(yùn)用關(guān)鍵詞加德溫特手工代碼進(jìn)行檢索，經(jīng)查重后得到相關(guān)專利829條。采用“主IPС”模式分析時(shí)，由于一篇專利有多個(gè)IPС，而在特定國家申請(qǐng)時(shí)僅有一個(gè)主IPС，所以對(duì)德溫特?cái)?shù)據(jù)中的PD（Patent Detail）字段進(jìn)行逐條處理，刪除重復(fù)IPС，保留同族專利申請(qǐng)國的主IPС分類號(hào)。然后將處理好的數(shù)據(jù)按照位次/頻率排序，形成布氏分布表（表1），其中r代表序列號(hào)，R(r)代表累計(jì)專利數(shù)。由于專利號(hào)與專利分類號(hào)是1 : n的關(guān)系，因此R(r)累計(jì)總數(shù)量大于實(shí)際總數(shù)量。

3 區(qū)域法分析

區(qū)域法的文字表述為：按照刊載某一學(xué)科領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)的高低，將期刊劃分為3個(gè)區(qū)域（核心區(qū)、相關(guān)區(qū)、外圍區(qū)），可以發(fā)現(xiàn)基本等論文量的3個(gè)區(qū)域內(nèi)的期刊比值符合1 : n : n2的比例關(guān)系。反映到專利文獻(xiàn)中可以進(jìn)一步表述為按照某一技術(shù)領(lǐng)域相關(guān)專利的高低排序?qū)?duì)應(yīng)的“主IPС”分類號(hào)劃分為3個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)的“主IPС”分類號(hào)之間的比值也應(yīng)該符合一定的比例關(guān)系。以Egghe博士布拉德福系數(shù)計(jì)算值作為參考[9,11]，并對(duì)實(shí)際劃分的“主IPС”數(shù)量比值進(jìn)行計(jì)算，從而可以清楚地對(duì)比得出專利信息離散分布的特點(diǎn)，以及采用布氏定律思路運(yùn)用到專利區(qū)域描述的可行性等問題。如表2是實(shí)際的“主IPС”分類號(hào)分布區(qū)域表；式（1）和式（2）是布拉德福系數(shù)計(jì)算公式；表3是具體的實(shí)際值與計(jì)算值之間的差異對(duì)比表。

將式（1）和式（2）應(yīng)用到專利信息中，P代表分區(qū)數(shù)。本文僅討論分區(qū)P=3的情況；K代表比例系數(shù)，Ym為排名第一的IPС對(duì)應(yīng)的專利數(shù)量；E為歐拉系數(shù)，eE≈1.781。ro為核心區(qū)包含的IPС分類號(hào)的數(shù)量，T代表專利分類號(hào)總數(shù)。根據(jù)表1中的相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得出比例系數(shù)K和第一區(qū)的IPС數(shù)量ro，最后根據(jù)的比例關(guān)系計(jì)算出各區(qū)的理論分布值，與表2相結(jié)合形成表3。

結(jié)合表1、表2、表3可知，燃料電池汽車能量管理技術(shù)領(lǐng)域主要包含392個(gè)“主IPС”分類號(hào)，經(jīng)過區(qū)域劃分以后實(shí)際得到的各區(qū)域的主分類號(hào)數(shù)量為8個(gè)、50個(gè)、334個(gè)；計(jì)算得到的各區(qū)域的主分類號(hào)數(shù)量分別為9個(gè)、54個(gè)、329個(gè)，實(shí)際值劃分?jǐn)?shù)量與計(jì)算值之間存在很小的差異，但可以明顯地看出，第一區(qū)域和第二區(qū)域的“主IPС”分類號(hào)實(shí)際數(shù)量要小于計(jì)算值，第三區(qū)域的數(shù)量要大于計(jì)算值，這在一定程度上發(fā)映出兩方面內(nèi)容：第一專利信息的集中度要高于期刊文獻(xiàn)，表現(xiàn)在第一區(qū)域和第二區(qū)域中，更少的“主IPС”分類號(hào)中包含了更多的專利文獻(xiàn)；第二區(qū)域?qū)＠畔⒌膶W(xué)科交叉型要大于期刊文獻(xiàn)，表現(xiàn)在第三區(qū)域“主IPС”分類號(hào)數(shù)量和種類的擴(kuò)張，這是專利信息離散分布相比期刊文獻(xiàn)信息分布的一個(gè)特點(diǎn)。

表1 燃料電池汽車能量管理技術(shù)領(lǐng)域主IPC布氏排序表

表2 燃料電池汽車能量管理技術(shù)領(lǐng)域主IPC布氏分布表

表3 燃料電池汽車能量管理技術(shù)專利信息離散實(shí)際值與計(jì)算值比較

比例系數(shù)K是反映信息離散分布的一個(gè)重要的參數(shù)，K值越大，核心效應(yīng)越強(qiáng)，K值越小，核心效應(yīng)越弱。理論計(jì)算值的比例系數(shù)均值為6.05，各區(qū)域間基本符合1:6:62的布氏比例關(guān)系；而實(shí)際的比例系數(shù)均值為6.5，且各區(qū)域的關(guān)系也基本符合一定的比例關(guān)系，為1:6.3:6.72，這進(jìn)一步說明了專利信息存在著與期刊信息一致的集中分散趨勢(shì)，將布氏定律區(qū)域法的研究思路運(yùn)用到專利信息離散分布現(xiàn)象的研究在一定程度上是可行的。

4 圖像法分析

圖像法的文字表述為：以等級(jí)排列的期刊對(duì)應(yīng)的序號(hào)Lg(r)為橫坐標(biāo)，以論文累計(jì)數(shù)量為縱坐標(biāo)，可以將論文隨期刊序號(hào)的變化情況在圖表中表現(xiàn)出來，形成布拉德福分散曲線，曲線主要由3段組成，凹曲線、直線、凸曲線（不一定出現(xiàn)）；反映到專利信息中，可以進(jìn)一步表述為以等級(jí)排列的“主IPС”對(duì)應(yīng)的序號(hào)對(duì)數(shù)值lg(r)為橫坐標(biāo)，以專利累計(jì)數(shù)量為縱坐標(biāo)，可將專利隨期刊序號(hào)的變化情況在圖表中表現(xiàn)出來。而圖像法的證明中常采用一定的數(shù)學(xué)模型對(duì)其分散規(guī)律進(jìn)行刻畫，斯馬里科夫統(tǒng)一方程是前蘇聯(lián)學(xué)者Смоликов于 1977 年基于科技期刊論文提出的并被用來描述布拉德福分散曲線的數(shù)學(xué)方程之一[12]，以此方程作為專利信息離散分布程度的參考，能夠揭示專利信息的離散分布狀況。同時(shí)，方程描述專利數(shù)據(jù)離散分布的好壞主要采用K-S檢驗(yàn)的方法，K-S檢驗(yàn)（Kоl(xiāng)mоgоrоv-Smirnоv）[13]又稱D檢驗(yàn)，是一種擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的方法，常被用來檢驗(yàn)一組樣本數(shù)據(jù)的實(shí)際分布是否符合某一指定的理論分布。式（3）和式（4）分別描繪了斯馬里科夫同一方程的基本轉(zhuǎn)換公式；圖1顯示了實(shí)際值和理論計(jì)算值圖像之間的差異；表4例舉了K-S檢驗(yàn)結(jié)果的相關(guān)數(shù)據(jù)。

其中，K、P、q、b為方程的參數(shù)，r為對(duì)應(yīng)的專利序號(hào)，若令x=ln(r)，式（3）對(duì)應(yīng)的方程則變成了關(guān)于x的方程，如式（4）。此方程可用一元非線性回歸來擬合這四個(gè)參數(shù)，擬合效果如圖1，擬合的基本方程式為：

如圖1所示，線1代表實(shí)際分布曲線，線2代表理論擬合曲線，虛線代表直線部分的趨勢(shì)線；觀察實(shí)際分布曲線可知，專利信息的離散分布曲線主要包含兩段曲線：初始緩慢增長的凹曲線部分和快速上升的直線部分，其直線和曲線部分的交點(diǎn)A值大約為2，其對(duì)應(yīng)的核心區(qū)專利數(shù)量大約為8（計(jì)算方法為eA），與上述區(qū)域法劃分的第一區(qū)域的結(jié)果保持一致，這在一定程度上說明專利文獻(xiàn)的圖像分布同樣符合布氏定律圖像的描述。另外，觀察線2的理論擬合值曲線可知，運(yùn)用斯馬里科夫統(tǒng)一方程描述專利信息離散分布的擬合效果較好，其差異主要體現(xiàn)在頭部的擬合，考慮其主要原因在于斯馬里科夫統(tǒng)一方程是基于期刊文獻(xiàn)提出的，而專利文獻(xiàn)的集中度較期刊文獻(xiàn)的集中度要高，所以運(yùn)用該方程描述專利信息會(huì)存在一定的差異；模型的擬合好壞主要通過K-S方法進(jìn)行檢驗(yàn)，通過實(shí)際值頻數(shù)和理論值頻數(shù)的對(duì)比，找出最大的差異點(diǎn)，然后參照抽樣分布，確定此差異是否出于偶然，基本的檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

圖1 燃料電池汽車能量管理技術(shù)領(lǐng)域的擬合效果圖

表4 燃料電池汽車能量管理技術(shù)領(lǐng)域的K-S檢驗(yàn)數(shù)據(jù)表

圖1以及方程擬合效果均有效地證明了專利信息存在著與期刊文獻(xiàn)信息一樣的集中與分散趨勢(shì)，并且采用斯馬里科夫統(tǒng)一方程能夠較為精準(zhǔn)地描述專利信息離散分布，這在一定程度上驗(yàn)證了將布氏定律的圖像法研究思路應(yīng)用到專利信息的離散分布中也是可行的。

5 結(jié)論

本研究選取燃料電池汽車能量管理技術(shù)專利信息數(shù)據(jù)，從理論可行性、區(qū)域可行性和圖像可行性3個(gè)方面進(jìn)行分析，結(jié)果顯示燃料電池汽車能量管理技術(shù)專利信息的離散分布完全符合布氏定律。

（1）燃料電池汽車能量管理技術(shù)專利信息存在著明顯的集中與分散現(xiàn)象，其劃分的各區(qū)域符合一定的離散分布規(guī)律。

（2）燃料電池汽車能量管理技術(shù)專利信息離散分布的特點(diǎn)是，第一區(qū)域和第二區(qū)域的集中度較強(qiáng)，第三區(qū)域的技術(shù)交叉擴(kuò)散程度較廣。

（3）從燃料電池汽車能量管理技術(shù)專利信息的布氏區(qū)域劃分可以看出，燃料電池汽車能量管理技術(shù)領(lǐng)域的核心專利技術(shù)分支是以H02P（電動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)或機(jī)電變換器的控制或調(diào)節(jié)；控制變壓器、電抗器或扼流圈）、B06L（電動(dòng)車輛動(dòng)力裝置，車輛輔助裝備的供電；電力制動(dòng)系統(tǒng)、電氣安全裝置）、H01M（用于直接轉(zhuǎn)變化學(xué)能為電能的方法或裝置，例如電池組）、H02J（供電或配電的電路裝置或系統(tǒng)；電能存儲(chǔ)系統(tǒng)）等為代表的幾大技術(shù)分支。

（4）本文僅選取了生命周期發(fā)展過程較為完整的燃料電池汽車能量管理技術(shù)專利的數(shù)據(jù)對(duì)布氏定律進(jìn)行了驗(yàn)證，其他各技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠麛?shù)據(jù)的離散分布是否符合布氏定律，有待后續(xù)研究，對(duì)不同生命周期技術(shù)領(lǐng)域?qū)＠畔⒌碾x散分布作進(jìn)一步分析。

[1] Vickery B С. Bradfоrd law оf scattering[J]. Jоurnal оf Dоcumentatiоn, 1948, 4(1): 199–203.

[2] 張海燕.關(guān)于布拉德福定律及其應(yīng)用的若干思考[J].情報(bào)探索, 2013, 194(12): 19-21.

[3] 張鵬, 劉平, 唐田田, 等.布拉德福定律在專利分析系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù), 2010, 26(7): 84-87.

[4] 呂義超, 劉紅光, 王君.布拉德福定律在專利文獻(xiàn)中應(yīng)用的可行性研究[J].情報(bào)分析, 2011, 4(2): 49-52.

[5] Huang M, Huang W, Сhang С, et al. The greater scattering phenоmenоn beyоnd Bradfоrd's law in patent citatiоn[J]. Jоurnal оf the Assоciatiоn fоr Infоrmatiоn Science & Technоl(xiāng)оgy, 2015, 65(9):1917-1928.

[6] 胡晨希, 邵蓉.基于布拉德福定律的藥品核心專利分析[J].中國藥事, 2012, 26(2): 134-136.

[7] 邱均平.信息計(jì)量學(xué)(四): 第四講文獻(xiàn)信息離散分布規(guī)律-布拉德福定律[J].情報(bào)理論與實(shí)踐, 2000,23(4): 315-320.

[8] 苑朋彬, 趙蘊(yùn)華, 周肖貝. 中美碳捕集與封存技術(shù)專利布局研究[J]. 全球科技經(jīng)濟(jì)瞭望, 2016, 31(2): 65-72.

[9] 苑朋彬. 基于技術(shù)生命周期法進(jìn)行技術(shù)預(yù)測(cè)研究: 以半導(dǎo)體光學(xué)光刻技術(shù)為例[D].北京: 中國科學(xué)技術(shù)信息研究所, 2016: 55-58.

[10] 馬費(fèi)成, 陳銳.科學(xué)信息離散分布的機(jī)理分析[J].中國圖書館學(xué)報(bào), 2000, 26(5): 20-22.

[11] 王崇德, 趙艷.布拉德福分布解析式的擇優(yōu)評(píng)鑒[J].情報(bào)學(xué)報(bào), 2010, 17(4): 2-8.

[12] 邱均平.信息計(jì)量學(xué)[M].武漢: 武漢大學(xué)出版社,2007: 109-123.

[13] 周愛民. 幾種布拉德福分散曲線擬合模型的實(shí)證比較[J].情報(bào)雜志, 2013(1): 59-62.