Спросить
Войти

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИЗУЧЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ТРЕНДОВ В ЛОГИСТИКЕ: ПАТЕНТНЫЙ АНАЛИЗ

Автор: Чалая Татьяна Георгиевна

удк 330.341.1:311.213:[338.47:656] JEL Classification: O310; С490; R490

СТАТИСТИНИЕ ВИВНЕНИЯ ТЕХНОЛОПЧНИХ ТРЕНД1В У ЛОПСТИЩ:

ПАТЕНТНИЙ АНАЛ13

® 2019 ЧАЛА Т. Г., ГРИНЧАК Н. А.

УДК 330.341.1:311.213:1338.47:656] JEL Classification: 0310; С490; R490

Чала Т. Г., Гринчак Н. А. Статистичне вивчення технолопчних трендiв у логiстицi: патентний аналiз

Метою дотдження ерозроблення методики розбудови ряд&т розподлу патент&т за обранимихарактеристиками, анал&з динамки структури та структурнихзрушеньулогстичнихпроцесахякiнформацiйноiбази статистичного дотдження технолог&тихтренд&т улогктицi. Визначено, що дотдження технолог&тих тренд&ю стае досить актуальним для успiшноi технологiчноi стратеги в логктицi, враховуючи стратегiчне значення виявлення можливостей та загроз технологiчного розвитку для досягнення стiйкоiконкурентоспроможност&> на ринкулогктичних послуг. Враховуючи швидк темпи розвитку технологй, як у сфер&> логстики, так i в сумiжних сферах, оператори логктичних послуг потребують методологiч-но&1 тдтримки та в&дпов&днихпатентнихданих, щобполегшити дотдження технологчнихтренд&в для пiдвищення свое!&конкурентоспроможнос-т&>. Визначено, що технологiя експертних оцнок, квалiфiкацiйний та фiрмовий анал&в при дотджент технолог&тих тренд&т у логктиц в умовах сьогодення е неефективними. Натомкть статистичне вивчення технолог&тих тренд&в, що основан на патентному анал&в1 е недооцненим у логктиц. Обфунтовано необхiднiсть статистичного вивчення технолог&тих тренд&в у логктиц з використанням 4-етапноiметодики проведення патентного анал&зу. Сутшсть запропоновано&1&методики передбачае використання латентного розпод&шу Щр&тле (LDA), що дозволяе визначити пов&язат з логстикою технолог&мт теми, якi стоять за патентами. Кр!м того, iнформацiя про технологiчнi теми та ¡&х тенденци, отримана в ре-зультат&1 запропоновано&1&методики патентного анал&ву, допоможе краще розумти технологiчний ландшафт улогстиц Кпючов&1 слова:латентний розпод&шЩрхле, патент, патентний анал&з, правонаступник патенту, технолог&нт тренди в логктицi, статистич-ний анал&з.

DOI: https://doi.org/10.32983/2222-0712-2019-4-231-238 Рис.: 2. Табл.: 2. Формул: 1. Ббл.: 18.

Чала Тетяна ГеоргП&вна - кандидат економчних наук, доцент, доцент кафедри статистики, облщ та аудиту, Харювський нацональний ушверситет !м. В. Н. Караз&ша (пл. Свободи, 4, Харт, 61022, Украша)

E-mail: t.g.chala@karazin.ua

ORCID: http://orcid.org/0000-0001-7499-0308

Researcher ID: https://www.researchgate.net/profile/Tatyana_Chala

Гринчак Наталiя АнатолИвна - старший викладач, кафедра економки та менеджменту зовнiшньоекономiчноiд&тльност&>, Нацональна академiя

статистики, облщ та аудиту (вул. Пiдгiрна, 1, Кив, 04107, Украша)

E-mail: gnatalia@ukr.net

ORCID: http://orcid.org/0000-0002-2046-6014

УДК 330.341.1:311.213:[338.47:656] JEL Classification: 0310; С490; R490

UDC 330.341.1:311.213:[338.47:656] JEL Classification: 0310; С490; R490

Чалая Т. Г., Гринчак Н. А. Статистическое изучение технологических трендов в логистике: патентный анализ

Chala T. G., Hrynchak N. A. A Statistical Study of Technological Trends in Logistics: Patent Analysis

Целью исследования является разработка методики построения рядов распределения патентов по выбранным характеристикам, анализ динамики структуры и структурных сдвигов в логистических процессах как информационной базы статистического исследования технологических трендов в логистике. Определено, что исследования технологических трендов становятся весьма актуальными для успешной технологической стратегии в логистике, учитывая стратегическое значение выявления возможностей и угроз технологического развития при достижении устойчивой конкурентоспособности на рынке логистических услуг. Учитывая быстрые темпы развития технологий, как в сфере логистики, так и в смежных сферах, операторы логистических услуг нуждаются в методологической поддержке и соответствующих патентных данных, чтобы облегчить исследования технологических трендов для повышения своей конкурентоспособности. Определено, что технология экспертных оценок, квалификационный и фирменный анализ при исследовании

The aim of the study is to develop a methodology for constructing series for distribution of patents based on selected characteristics, to analyze patterns in the structure of logistics processes and structural changes in them as an information base for a statistical study of technological trends in logistics. It is determined that research on technological trends is becoming very relevant for developing a successful technological strategy in logistics, taking into account the strategic importance of identifying opportunities for and threats to technological development while achieving sustainable competitiveness in the logistic market. Given the rapid pace of development of technology, both in logistics and related fields, logistics service providers need methodological support and relevant patent data to facilitate research on technological trends to increase their competitiveness. It is determined that using the method of expert assessments, qualification and company analysis in studying technological trends in logistics under modern conditions is ineffective, while statistical study of technological trends based on patent analysis in logistics is underestimated. The necessity of a statistical study of technological trends in logistics

технологических трендов в логистике в сегодняшних условиях неэффективны, а статистическое изучение технологических трендов, основанное на патентном анализе в логистике, недооценено. Обоснована необходимость статистического изучения технологических трендов в логистике с использованием 4-этапной методики проведения патентного анализа. Сущность предлагаемой методики предусматривает использование латентного распределения Дирихле (LDA), что позволяет определить связанные с логистикой технологические темы, стоящие за патентами. Кроме того, информация о технологических темах и их тенденциях, полученная в результате предложенной методики патентного анализа, поможет лучше понимать технологический ландшафт в логистике. Ключевые слова: латентное распределение Дирихле, патент, патентный анализ, правопреемник патента, статистический анализ, технологические тренды в логистике. Рис.: 2. Табл.: 2. Формул: 1. Библ.: 18.

Чалая Татьяна Георгиевна - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры статистики, учета и аудита, Харьковский национальный университет им. В. Н. Каразина (пл. Свободы, 4, Харьков, 61022, Украина) E-mail: t.g.chala@karazin.ua ORCID: http://orcid.org/0000-0001-7499-0308 Researcher ID: https://www.researchgate.net/profile/Tatyana_Chala Гринчак Наталья Анатольевна - старший преподаватель, кафедра экономики и менеджмента внешнеэкономической деятельности, Национальная академия статистики, учета и аудита (ул. Подгорная, 1, Киев, 04107, Украина) E-mail: gnatalia@ukr.net ORCID: http://orcid.org/0000-0002-2046-60147

using a 4-stage methodology for conducting patent analysis is substantiated. The proposed methodology involves the use of the Latent Dirichlet Allocation (LDA), which allows determining the logistics related technological topics behind patents. In addition, information on technological topics and their trends, obtained as a result of the proposed methodology for patent analysis, will help to better understand the technological landscape in logistics. Keywords: Latent Dirichlet Allocation (LDA), patent, patent analysis, assignee of a patent, statistical analysis, technological trends in logistics. Fig.: 2. Tabl.: 2. Formulae: 1. Bibl.: 18.

Chala Tеtyana G. - Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Statistics, Accounting and Auditing, V. N. Karazin Kharkiv National University (4 Svobody Square, Kharkiv, 61022, Ukraine)

E-mail: t.g.chala@karazin.ua ORCID: http://orcid.org/0000-0001-7499-0308 Researcher ID: https://www.researchgate.net/profile/Tatyana_Chala Hrynchak Nataliia A. - Senior Lecturer, Department for Economics and Management of Foreign Economic Activities, The National Academy of Statistics, Accounting and Auditing (1 Pidhirna Str., Kyiv, 04107, Ukraine) E-mail: gnatalia@ukr.net ORCID: http://orcid.org/0000-0002-2046-6014

Вступ. Зменшення торговельних бар&ергв i впрова-дження розвинених технологш призвели до того, що клю-човим, стратеично важливим елементом розвитку стшких конкурентних переваг компанш стала лоистика. Одним Í3 найважливших факторгв, що робить лоистику джерелом диференщацп, е технологи. Проте саме впровадження но-вих технологш трансформуе виробничо-збутов1 ланцюги, розширюе та розмивае сферу лопстики, тим самим руйну-ючи традицшш меж1 галуз1, а отже, i традицшне сприйнят-тя лопстики.

Розумшня сучасного стану технолоичного розвитку сьогодт е необидною умовою для реамзацц можливостей та уникнення загроз в1д впровадження нових технологш у сферу лопстичних послуг. В1дпов1дно, ф1рми стають все б1льш за-щкавлеш в досмдженш зовншнк та управлшт внутрштми технолопями. Саме тому необмдним е розроблення бкьш структурованого статистичного мехашзму досл1дження технолопчних трендш та отримання яюсно! шформацп, яка необ-х1дна компашям для п1дтримки свогх шновацш в сфер1 лопстики. Таким мехатзмом нараз1 вважають патентний анамз.

Аналiз останнгх досл^жень i публжацш. Еконо-мшо-статистичними досл1дженнями в сфер1 патентування та шновацш займаються багато украшських вчених i прак-тиив, серед яких: Г. Андрощук [1], С. Грицуленко [2], Л. Петренко [5], Л. Федулова [6] й ш.

Ч. Л1 (Ch. Lee), Й. Парк (Yongtae Park), Х. Парк (Hyojin Park), В. Л1 (Won Sang Lee), С. Сон (So Young Sohn) займались досл^женням використання патентних даних при 36opi статистично! шформацп в рiзних технолопчних сферах, таких як електронна комерщя та фiнансовi послуги [12; 13]. Х. Ной (Heeyong Noh), Я. Сонг (Youngkeun Song), С. Ai (Sungjoo Lee) [14] зазначили, що найчастше, останшм часом, метод визначення технолопчних трендш за допо-могою патентного аналiзу використовувався у сферi теле-комунiкацiй. Р. Сантос (R. Santos) та A. Цшь (L. Qin) [15] на основi патентного аналiзу дослiджували роль венчурного катталу та корпоративних iнвестицiй в появi та розвитку технологiй, пов&язаних зi штучним iнтелектом.

Проте користь патентного аналiзу для досидження технолопчних трендш у лоистищ не знайшла належного вь дображення в науковш лiтературi, i лише Й.-Ч. Дж. Ву (Y.-C.J. Wu) [17] використовував методологiчнi пiдходи до вивчення технолопчних компетенцш логiстичних фiрм iз використан-ням патентних даних.

Метою дослiдження е розроблення методики розбу-дови рядiв розподiлу патенив за обраними характеристиками (темами), аналiз динамiки структури та структурних зрушень у логiстичних процесах як шформацшно! бази статистичного дослiдження технолопчних трендш у лопс-тицi.

Викладення основного матер1алу. У сучасних умовах цифрово! економки та д;джитамзацц патентш документи -це не едине джерело шформацп, яке необх^но використову-вати при детальному аналiзi технолопчних трендш у лоистищ. Важливими джерелами статистичних даних е також дат про науково-техтчт публiкацiï, данi про результати викона-них НДДКР, у тому числ в межах державних цкьових про-грам, а також кон&юнктурна шформащя.

Перевагами патент як цiнного джерела статистичних даних для вивчення технологш е те, що запатентовав технологи необхiдно дослiджувати, осккьки вони несуть новизну; ймовiрно, мають високе технолопчне та/або еко-номiчне значення, осильки процес патентування потребуе значних коштш та часу; патентнi документи мiстять бiблi-ографiчну iнформацiю, таку як дата подання та реестраци, правонаступники та рiвень технiки, що дозволяе досл^ни-кам аналiзувати характеристики технологш з рiзних точок зору, таких як час, правонаступники та взаемозв&язки мiж технолопями; а головне - патентн документи знаходяться у вкьному доступi.

Патентна iнформацiя може бути проаналiзована ккь-кiсно та яюсно. При цьому iснуе безлiч класифжацш патент-них показникiв. Зокрема, Ф.-М. Ценг (F.-M.Tseng), Чi-Хун Xti (Chih-Hung Hsieh), Я-Hi Пенг (Ya-Ni Peng) та Ii-Вей Чу (Yi-Wei Chu) систематизували !х за програмними цкями компанц, технологiчною стратегiею компанц i за цiннiстю, яку пред-ставляе винах^ [16].

Патентну статистику використовував Y.-C. J. Wu при здшсненш оцiнки ефективностi провайдер1в комплексних лопстичних послуг (third-party logistics - 3PL) щодо техно-логiчних шновацш [17]. Саме вiн звернув увагу на те, що патентна статистика може дати повну картину стану лопстичних шновацш, а постачальники лопстичних послуг мо-жуть впроваджувати шноваци, використовуючи в^пов^ш патенти та розвиваючи сво! технологiчнi потужностi. Про-те з можливо! iнформацiï, яку можна отримати з патенив, Y.-C. J. Wu зосередив свою увагу лише на таких даних, як ильисть патентiв i кiлькiсть цитат в^пов^но до певного року. Вiн намагався визначити та зрозумiти популярнi технологи, як використовуються в лопстищ, спираючись на Мiжнародну патентну класифшащю (International Patent Classification) на р1вш пiдкласу.

Варто зазначити, що Украшським iнститутом науково-технiчноï експертизи та шформаци (Укр1НТЕ1) також був проведений наукометричний та патентний ана-лiз сфери «Транспортна система, ракетно-космiчна галузь, авiа- i суднобудування» для того, щоб визначити основн свiтовi тренди, спiввiдноснiсть з ними украшських шно-вацiйних прiоритетiв та мюце Украши на вiдповiдному свгговому ринку iнтелектуальноï власностi [4]. Украшсьи дослiдники з Укр1НТЕ1 проводили патентний анамз на основi статистично! бази даних Derwent Innovation. Так, як i Y.-C.J. Wu, вiдбiр патенпв до патентно! транспортно! бази здшснювали на основi код1в мiжнародноï патентно! класи-фiкацiï (табл. 1).

Така схема класифшацп патентiв мае обмеження в наданн конкретно! iнформацiï щодо тем запатентованих технологш. Варто зазначити, що текстовi дан в патентних документах можуть надавати бкьше шформаци. ^м того, хоча аналiз патент, який використовують на практицi де-якi постачальники 3PL, може допомогти в ощнщ &¿х техно-лоично! потужностi та ефективностi, проте його недостат-ньо для ретельного досл^ження технологiй, пов&язаних з логiстикою.

Таблиця 1

Коди та назви роздiлiв Мiжнародноï патентно!& класифiкацiï, що в^носяться до сфери транспорту

Код (шдекс рубрики) Назва

B60 TpaHcnopTHi засоби (загальнi питання)

B61 Pейковi транспорты засоби

В62 Безpейкoвi Ha3eMHi TpaHcnopTHi засоби

В63 Судна та ^i плaвучi засоби; обладнання для них

В64 Повпроплавання; aвiaцiя; космонавтика

В65 Транспортування; упаковка; збереження; мантулювання тонким або ниткoпoдiб-ним мaтеpiaлoм

В66 Пiдйoм; перемщення; штовхання або буксирування

Джерело: сформовано автором на основi Мiжнародноï патентно! класифшацп [3]

Звкно, дослiдження, яке було проведено фахтвцями Укр1НТЕ1, не можна залишити поза увагою. Це е комплек-сний аналiз, методолоична основа якого висвiтлена в ба-гатьох мiжнародних наукометричних базах, зокрема Web of Science, а також Frontiers journals, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Transportation Research Procedia, U.S. Department of transportation - Innovation, CityLab на основi видкення ключових смв теми «транспорт» - забезпечення сталого розвитку кра!ни за допомогою транспорту, еколо-ичшсть транспорту, забруднення навколишнього серед-овища транспортними засобами, логiстика, застосування штернет-технолоий для функцiонування транспорту. I, як результат, не були враховаш сутшжш галузi, якi також впливають на розвиток ринку транспортних i лопстичних послуг. Яскравим тдтвердженням цього е те, що в результат патентного аналiзу у сферi транспорту було видкено основнi свiтовi патентовласники, якими е велии транс-нащональш транспортнi компанп - Тойота (12,5 % свгго-вих транспортних патентав), Бош - 11,5 %, Хонда - 11,3 % , Форд - 8,8 % тощо (рис. 1) [4].

При проведет анамзу до уваги не бралися технологи, пов&язаш з лоистикою, як юнуюч^ так i тi, що були ще не запатентованими постачальниками логiстичних послуг. Вiдповiдно, предметом досл^ження технологiчних трендiв у сферi лоистики повинен бути патент, пов&язаний з лоистикою, а не патент постачальни^ лопстичних послуг з акцентом на текстовi дат чи патент у транспортнш сферь

Д. Чой (D. Choi) та Б. Сонг (B. Song) [9] для аналiзу технолоичних трендiв у лопстищ, замють пiдходiв на осно-вi патентно! класифiкацiй та фiрмового тдходу, викорис-тали пiдхiд на основi ключових слiв, таких як «лоистика» та «ланцюжок поставок», для пошуку даних про патенти в iнтернет-базi даних Управлiння патентами та товарними знаками США (USPTO).

Результати аналiзу показали, що правонаступники патенпв, пов&язаних з лопстикою, були з рiзних галузей промисловостi, i домiнуючого класу USPC не було, тим самим тдтверджуючи перевагу цього тдходу для проведенКтьгасть патентов, шт. 25000

20000 15000 10000 5000 0
191S9
17SSG 17734
13S26
1GG9S 94S2

SS22 S346

7371 727S

-Л"

í<>

Патентовласники

Рис. 1. Ochobhí cbítobí патентовласники у транспортнш сфеpi, 2011-2017 pp.

Джерело: побyдовано автором за даними [4]

ня патентного анал1зу технолопчних тенденцш у лопстищ (табл. 2).

Зокрема, в top-20 потрапили IT-компанп, таи як International Business Machines, Microsoft та Google. Також у рейтинг правонаступникш патентш, пов&язаних з лоисти-кою, входять компани з промислового обладнання, таи як Caterpillar. Таи роздрiбнi компани, як Walmart, Alibaba та Amazon, у рейтингу правонаступниив патентiв, пов&язаних з лопстикою, вiдповiдають сучасним тенденцiям роздрiб-но! торгiвлi та логiстики Саме такий результат досл^жен-ня знову ж тдтвердив тезу, що фiрмовий тдид щодо в^-бору та статистичного аналiзу цiльових патентiв не е ефек-тивним.

На основi проведених досл^жень було розроблено методику патентного аналiзу технологiчних трендiв у лопстищ, яка складаеться з чотирьох етапш: збiр даних, по-передня обробка даних, ^ентифжащя теми та вивчення теми (рис. 2). Перший i другий кроки - це збiр патентних докуменив, пов&язаних з лопстикою, поим - тдготовка зь браних докуменив у формi, яка може бути проаналiзована за алгоритмом моделювання теми. Третiй крок - визна-чення основних тем патентiв, пов&язаних з лопстикою. На-рештi, на четвертому крощ визначенi теми додатково ви-вчаються щодо тенденцiй патентно! дiяльностi та основних правонаступникiв у кожнш темi.

На першому етат збору даних вiдбуваеться вiдбiр патентних докуменив, пов&язаних з логiстикою, наприклад, з штернет-бази даних Управлiння патентами та товарними знаками США (USPTO). Джерело даних тдходить для вивчення технолопчних тенденцш лопстики, осккьки це репрезентативна база даних патенпв, що мютить величезну ильисть патентш у всьому свт та охоплюе найсучаснiшi технологй [10].

У досл^женнях патентного аналiзу на ршш галузi часто використовували патентну класифшащю для пошуку вiдповiдних патентiв, проте в^пов1дшсть патентних кла-сифiкацiй галузям промисловостi е не повною. ^м того, зв&язок мiж патентними класифжащями та логiстикою за-лишаеться не виявленим через в^сутшсть попереднiх лопстичних досл^жень з використанням патентних даних.

Таблиця 2

Рейтинг правонаступниюв патентiв, пов&язаних з лoгiстикoю

Рейтинг npaBOHacrynHHK Кшьккть патентних заявок Кумулятивна частка, %

1 INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORP 13G 3,5
2 SAP SE lS 5,5
3 MICROSOFT CORP 6S l,3
4 GOOGLE INC 44 8,5

S UNITED PARCEL SERVICE OF AMERICA INC 41 9,6

б FEDEX CORP SERVICES INC 32 1G,5

l GENERAL ELECTRIC CO 29 11,2

S XEROX CORP 2l 12,G

9 ACCENTURE GLOBAL SERVICES GMBH 25 12,6
1G DEUTSCHE POST A G 24 13,3
11 YAHOO INC 22 13,9
12 BOEING CO 21 14,4
12 SIEMENS AG 21 15,G
14 AJINOMOTO CO INC 1l 15,4
14 LOCKHEED MARTIN CORP 1l 15,9
14 WAL MART STORES INC 1l 16,3
1l ATT INTELLECTUAL PROPERTY I LP 16 16,8
1S UNISYS CORP 15 1l,2
1S WABASH NATIONAL CORP 15 1l,6
2G ALIBABA GROUP HOLDING LTD 14 1S,G
2G INDUSTRIAL TECHNOLOGY RESEARCH INSTITUTE TAIWAN 14 18,3

Джерело: побyдовано автором за даними [9]

Етап 4. Дослщження теми

Додаткове дослiдження в двох аспектах: тенденцп патентно! дiяльностi на протязi певного штервалу часу та

правонаступники в кожнш тем1

Рис. 2. Основы етапи процесу зд1йснення патентного анал1зу технолог1чних тренд1в у лог1стиц1

Отже, nÎAXÎA, орieнтований на класифiкацiï патентш вк-noBÎAHO до пошуку цкьових патенив, може призвести до втрати важливих даних.

Ще одним варiантом визначення цiльових даних е пошук патентiв постачальникш логiстичних послуг. Однак традицшно постачальники логiстичних послуг, як правило, використовують технологй, а не розробляють к. Незважа-ючи на те, що патентна дiяльнiсть постачальниив лоистич-них послуг зросла з 1990-х роив, багато з них все ще мають невеликi патентш портфелi [17]. Натомiсть останнi роки засвкчують, що фiрми в шших сферах, навiть тi, основний напрям дiяльностi яких не пов&язаний з лопстикою, все частiше до^джують i придкяють зусилля для створення технологш, пов&язаних з лопстикою, визнаючи важливкть логiстики як диференцiатора. З огляду на таку ситуащю, пошук по фiрмi, в якiй зiбранi патенти, що отримали постачальники лопстичних послуг, не в змозi вкобразити такi тенденцп технологiчноï та промислово&1 конвергенцп в логiстицi.

Такi обмеження класифшацшного та фiрмового тд-ходу до визначення цкьових патентш можуть перешко-джати комплексному дослкженню актуальних технолоич-них трендш у сферi логiстики на основi патентно&1 шформаци. Таким чином, варто застосовувати тдхк на основi ключових ^в: таких як «логiстика» та «ланцюжок поставок» у назвi патенту чи анотацп. Звiсно, iснуе певна неви-значенiсть та дискусiя щодо визначення та використання понять «лоистика» та «управлшня ланцюгами поставок». Консенсус щодо взаемозв&язку мiж логiстикою та управ-лiнням ланцюгами постачання як в академiчних колах, так i на практищ полягае в тому, що управлшня ланцюгами поставок е бкьш стратеичним i ширшим поняттям, шж логiстика [8]. Однак i управлшня лопстикою, i управлшня ланцюгами поставок стосуеться потоку продукив, послуг та шформаци. ^м того, термши «лоистика» та «ланцюжок поставок» при написанш заявки на патент, швидше за все, не будуть використовуватися в строгому значенш,

осккьки вони не е техшчними термшами. Отже, використання ланцюгiв поставок, а також лопстики як ключових слш пошуку патентш, пов&язаних з лопстикою, допоможе вкобразити розширення та розмиття сфери лопстики.

На етат 2 здшснюеться попередня обробка даних. Осккьки зiбранi патентнi документи мають неструктуро-ваний текстовий формат, к слiд попередньо обробити та перетворити на структурований формат для подальшого аналiзу.

По-перше, використовуючи методи синтаксичного аналiзу, з документов виокремлюються такi вкповкш еле-менти, як назва, анотащя, правоприемники, рiк подання, рiк реестраци, код класифжаци та цитування. Поим еле-менти зберггаються у реляцшному форматi (тобто таблицi статистично&1 бази даних).

Серед цих пункив анотащя використовуеться як вхк до Латентного розподку Дiрiхле (Latent Dirichlet allocation - LDA) для визначення тем, осккьки вона, як правило, включае головну проблему, яку виршуе запатентована технолоия, та ядро технолопчного ршення. З щею метою здшснюеться бкьш детальна попередня обробка анотацп патенту у формат вкьного тексту, включаючи токешзащю, лематизацiю, видалення стоп-^в i представ-лення векторного простору.

По-друге, через процес токешзацп кожне речення анотацп розбиваеться на слова, яи називаються токенами [11]. Отримаш токени проходять процес лематизацп, що зводить варiанти слова до к «леми». Таким чином, сукуп-нiсть складних форм слова може бути розглянута як еди-ний елемент у подальшому анамзь Потiм з лематизованих слш видаляються стоп-слова, якi рiдко сприяють пред-ставленню семантики документiв. Не кнуе единого ушвер-сального списку стоп-слш, але такi функцiональнi слова, як сполучники та прийменники, як правило, розглядаються як стоп-слова. ^м того, загальнi слова мови також включа-ються до списку стоп-^в, оскiльки вони, як правило, не дають значень для розрiзнення документов [7].

Нареши, патентна анотацiя представляеться у вигля-AÏ вектора частоти термша (Term Frequency - TF) - оберне-hoï частоти документа (Inverse Document Frequency - IDF). Схема вимiрювання ваги TF-IDF широко використовуеться для вимiрювання важливост певного термша в документа [18]. Значення TF-IDF, вага важливост термша j в анотацп патенту i, обчислюеться шляхом множення значень TF та IDF за такою формулою:

Wij = tf.. X log^/df)

де tfj - частота зустрiчi термiна j в анотацп патенту i;

N - загальна кiлькiсть патентш;

df - кiлькiсть анотацiй патенту, що мгстять термiн j.

Як випливае з ще&1 формули, TF-IDF передбачае, що якщо в документi часто використовуеться термш i вiн рк-ко з&являеться в iнших документах, то, ймовiрно, саме вiн матиме можлишсть характеризувати документ, а також вiдрiзняти його вiд iнших документов. Включаючи вектор TF-IDF для кожно&1 анотацп патенту, генеруеться матриця TF-IDF, яка е входом LDA на наступному етат.

На етат 3 - 1дентифшащя теми - необхкно визна-чити, якi саме технолоичш сфери були розробленi в лопстищ. З щею метою варто використати метод LDA для вияв-лення k основних тем у патентах, пов&язаних з логiстикою. Зокрема, алгоритм LDA застосовуеться до матриц TF-IDF для патентних анотацш.

Очжуеться, що LDA в анотацп патенту дасть два результата: ймовiрнiсть того, що кожен патентний документ пов&язаний з кожною темою, та термш «розподку по кожнш темЬ>. На пiдставi розподку по темах кожен патентний документ присвоюеться однш з k тем, що мають найбкь-шу ймовiрнiсть. О^м групування патентiв iз подiбними розподками ймовiрностей тем, LDA також сприяе покра-щенню розумiння структури прихованих тем шляхом ство-рення розподку термшш по кожнiй темi. Для позначення k визначених тем у патентах, пов&язаних з лопстикою, ви-користовуються основш n слш, яи найбiльш вiрогiднi для кожно&1 теми.

На останньому четвертому етат - Дослдження теми - визначеш теми додатково досмджуються у двох аспектах: тенденци патентно&1 дiяльностi протягом певного штервалу часу та правонаступники в кожнш темь Тобто на даному етат необидно визначити, як змшилися техноло-гiчнi сфери за певний промiжок часу, i хто був технолоич-ним лiдером у лопстищ. Дослдження цих аспектiв може запропонувати технолоичний ландшафт у логiстицi як на рiвнi краши, так i на ршш фiрми.

З щею метою кожна тема аналiзуеться шляхом синтезу статистично&1 iнформацiï, вилучено&1 з патентш, при-своених цш темi. Серед рiзноманiття iнформацiï, яку про-понують патенти, кiлькiсть заявок на патент е базовою ш-формащею для вимiрювання патентно&1 активност фiрми чи технологiчноï галузi. На нш базуються багато iнших патентних шдексш щодо привабливостi технолопчних галузей та технологiчних можливостей фiрм [10]. Кiлькiсть iндексiв на основi патентних заявок використовуеться як для аналiзу на рiвнi теми, так i для фiрми.

З одного боку, для в^ображення тенденцiй патентно! активност на рiвнi теми вивчаеться поточна частка

кожно&1 теми у вах патентах, пов&язаних з лопстикою, та змша патентно&1 частки з часом. Зокрема, поточна патентна частка певно&1 теми вимiрюеться як ккьисть заявок на патент у цш темi, под1лена на загальну кiлькiсть заявок на патент. Тим часом змша частки патенпв по темах ккьис-но визначаеться за допомогою сукупного середньорiчного темпу зростання (Compound annual growth rate - CAGR). Використовуючи щ два шдекси як критерй, пропонуеться система класифжацй визначених тем з точки зору тенденцш патентно&1 д!яльность Ц1 критерй охоплюють два р!зш аспекти тенденцiй патентно&1 д1яльност1, тобто поточний статус i темпи зростання. Таким чином, запропонована структура визначае чотири р!зних типи технолопчних тем. Домшуюча тема з великою часткою патенту та позитивною CAGR частки патентш, новостворена тема з невеликою часткою патенпв та негативною CAGR частки патентш, насичена тема з великою часткою патенпв i негативною CAGR частки патентш, а також спадаюча тема з невеликою часткою патенив i позитивна CAGR частки патентш.

З шшого боку, для визначення технолопчних л^ерш для кожно&1 теми в лопстищ, яи активно запатентували в1д-пов1дш технологй, використовуеться в^носна частка технологш ф!рми. Частка технологи ф!рми у певнш тем! - це ккьисть патенив по тем^ яку фiрма подiлила на загальну ккьисть патенпв по темi [10]. В^носна частка технологiй визначаеться шляхом нормалiзацiï частки технологи до значення м1ж 1 i 0, i це дозволяе нам ощнити конкурентну позищю ф1рми в технологiчнiй темi поршняно з провкни-ми фiрмами [10]. Зокрема, кандидати з вкносною часткою технологiй, що перевищують 0,5, розглядаються як основш правонаступники в кожнш темь

Цкком очевидно, що лкери технологш повинш не ткьки здiйснювати суттеву патентну д1яльн1сть, але й мати високояк1сн1 патенти. В1дпов1дно, щоб зробити результати статистичного аналiзу бкьш значущими, показники якост1 патенту також необхкно дослiджувати на предмет основних правонаступникш у кожнш темь Використовуються чотири шдекси якост патенту: спшвкношення виданих патентш щодо загально&1 ккькосп заявок на патент ф1рми, технологiчний обсяг, який обчислюеться за ккьистю патентних класифжацш, мгжнародний обсяг, визначений як розм1р амейства патентов, та частота прямого цитування. Першi два iндекси вкображають технологiчну як1сть патентних заявок ф1рми, а останнi два шдекси - економiчну як1сть заявок на патент ф1рми.

Висновки. Статистичне вивчення технолопчних трендш у лопстищ на основ1 патентного аналiзу дозволяе практикам i дослкникам вивчати технологiчнi iнновацiï з ви-соким потенщалом для промислового застосування. Кр1м того, наявнiсть патентних даних дае можливють органiзацiï отримати доступ до зовншнк iнновацiй. Завдяки цим осо-бливостям патенти е надiйними джерелом iнформацiï та д1-евим шструментом для п1дтримки статистичного вивчення технолопчних трендш у лоистиць

Багато основних правовласникш патентiв, пов&язаних з лопстикою, були з р1зних галузей. Наприклад, United Parcel Service Inc. (UPS) та Fedex Corp Services Inc (FedEx) е лкерами технолопчних трендш серед лоистичних компа-н1й, але к технологiчна компетенцiя, як правило, обмежуеться традицшними сферами логiстики. Можна припусти-ти, що все бкьша кiлькiсть IТ-компанiй зможе поширити свш вплив у логiстицi. Це вкображае тенденцп розширен-ня та конвергенцп в галузi логiстики та передбачае зрос-таючу можливiсть конкуренцп, а також спшпращ з боку галузей промисловостi та технологiй.

Оскiльки до^дження з вивчення логiстичних технологш та отриманих iнновацiй iз використанням патентно: шформаци ще знаходяться на стади зародження, i лоистика розширюе сво&1 функцп, то запропонований тдхк до статистичного забезпечення цкьових патентних даних на основi ключових слш може бути ефективншим, шж фiр-мовий пiдхiд чи класифшацшний.

Проте варто зазначити, що потребуе подальшого вдосконалення та коригування полiтика збору даних щодо патентних докуменпв. Незважаючи на те, що запропонований тдхк на основi ключових ^в для визначення патентов, пов&язаних з логiстикою, можна вважати найбкьш ефективним, проте це насамперед залежать вк самих ключових слш пошуку та пошукових запипв. У зв&язку з тим, що сфера надання лопстичних послуг розмиваеться, набiр ключових слш також повинен переглядатися. Ще одним на-прямом подальшого до^дження е можливкть вдосконалення шляхом розподку визначених тем.

Л1ТЕРАТУРА

1. Андрощук Г. А. Патентний ландшафт — стратегiчний шструмент iнновацiйного розвитку (на прикладi 3D друку). Наука та наукознавство. 2017. № 2. С. 52-68. URL: http://nbuv. gov.ua/UJRN/NNZ_2017_2_5
2. Грицуленко С. И. Патентная статистика как индикатор инновационного развития национальной экономики. Науко-вий всник Ужгородського нацюнального унверситету. Серiя : Miжнароднi економiчнi вщносини та свггове господарство. 2019. Вип. 24 (1). С. 120-130. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ Nvuumevcg_2019_24(1)_25
3. Miжнародна патентна класифта^я (МПК-2020.01). URL: https://base.uipv.org/mpk2009/index.html
4. Наукометричний та патентний аналiз сфери «Тран-спортна система, ракетно-космiчна галузь, авiа- i суднобудуван-ня»: основнi свiтовi тренди, шввщношсть з ними укра&нських iнновацiйних прюрите^в та мiсце Укра&ни на вщповщному свто-вому ринку штелектуально&&& власносп. URL: https://mon.gov.ua/ storage/app/media/innovatsii-transfer-tehnologiy/2018/12/17/1-naukometrichniy-ta-patentniy-analiz-sferitransportna-sistema-raketno-kosmichna-galuz-avia-i-sudnobuduvannya.docx
5. Петренко Л. Аналiз патентних ландшаф^в як основа для визначення прюрите^в галузевоТ шновацшно&&& полпи ки. URL: https://ir.kneu.edu.ua/bitstream/handle/2018/31124/ IP_19_34.pdf?sequence=1isAllowed=y
6. Федулова Л. i. Нацюнальна шновацшна система в умовах цифровiзацi&&&. Економ&ша теор&я та право. 2018. № 4. С. 44-64. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vnyua_etp_2018_4_5
7. Allahyari М. A et al. Brief Survey of Text Mining: Classification, Clustering and Extraction Techniques. 2017. URL: https://www.academia.edu/39194883/A_Brief_Survey_of_Text_ Mining_Classification_Clustering_and_Extraction_Techniques
8. Azmia I., Hamidb N. A., Nasarudin Md., Hussinc Md., Ibtishamiah N. Logistics and supply chain management: The

importance of integration for business processes. Journal of Emerging Economies Islamic Research. 2017. No. 5(4). P. 73-80.

9. Choi D., Song B. Exploring Technological Trends in Logistics: Topic Modeling-Based Patent Analysis. Sustainability.
2018. No. 10 (8). URL: https://doi.org/10.3390/su10082810
10. Kim J., Lee S. Patent databases for innovation studies: A comparative analysis of USPTO, EPO, JPO and KIPO. Technol. Forecast. Soc. 2015. No. 92. P. 332-345.
11. Kim J.-M., Yoon J., Hwang S. Y., Jun, S. Patent Keyword Analysis Using Time Series and Copula Models. Appl. Sci. 2019. No. 9 (19). 4071.
12. Lee C., Park H., Park, Y. Keeping abreast of technology-driven business model evolution: A dynamic patent analysis approach. Technol. Anal. Strateg. 2013. Vol. 25. P. 487-505.
13. Lee W. S., Sohn S. Y. Identifying Emerging Trends of Financial Business Method Patents. Sustainability. 2017. No. 9. P. 16-70.
14. Noh H., Song Y., Lee S. Identifying emerging core technologies for the future: Case study of patents published by leading telecommunication organizations Telecommunications Policy. 2016. Vol. 40. P. 956-970.
15. Santos R. S., Qin L. Risk Capital and Emerging Technologies: Innovation and Investment Patterns Based on Artificial Intelligence Patent Data Analysis. J. Risk Financial Manag.
2019. No. 12. 189.
16. Tseng F.-M., Hsieh Ch.-H., Peng Y.-N., Chu Y.-W. Using patent data to analyze trends and the technological strategies of the amorphous silicon thin-film solar cell industry. Technological Forecasting and Social Change. 2011. Vol. 78. Is. 2. P. 332-345.
17. Wu Y.-C. J. Assessment of technological innovations in patenting for 3rd party logistics providers. J. Enterp. Inf. Manag. 2006. No. 19. P. 504-524.
18. Zhang W., Yoshida T., Tang X. A comparative study of TF* IDF, LSI and multi-words for text classification. Expert. Syst. Appl. 2011. No. 38. P. 2758-2765.

REFERENCES

Allahyari, M. A. et al. "Brief Survey of Text Mining: Classification, Clustering and Extraction Techniques". 2017. https://www. academia.edu/39194883/A_Brief_Survey_of_Text_Mining_Classi-fication_Clustering_and_Extraction_Techniques

Androshchuk, H. A. "Patentnyi landshaft - stratehichnyi instrument innovatsiinoho rozvytku (na prykladi 3D druku)" [The Patent Landscape is a Strategic Tool for Innovative Development (3D Printing, for Example)]. Nauka ta naukoznavstvo. 2017. http:// nbuv.gov.ua/UJRN/NNZ_2017_2_5

Azmia, I. et al. "Logistics and supply chain management: The importance of integration for business processes". Journal of Emerging Economies Islamic Research, no. 5 (4) (2017): 73-80.

Choi, D., and Song, V. "Exploring Technological Trends in Logistics: Topic Modeling-Based Patent Analysis". Sustainability. 2018. https://doi.org/10.3390/su10082810

Fedulova, L. I. "Natsionalna innovatsiina systema v umovakh tsyfrovizatsii" [National Innovation System in the Conditions of Digitalization]. Ekonomichna teoriia ta pravo. 2018. http://nbuv. gov.ua/UJRN/Vnyua_etp_2018_4_5

Gritsulenko, S. I. "Patentnaya statistika kak indikator inno-vatsionnogo razvitiya natsionalnoy ekonomiki" [Patent Statistics as an Indicator of Innovative Development of the National Economy]. Naukovyi visnyk Uzhhorodskoho natsionalnoho universytetu. Seri-ia : Mizhnarodni ekonomichni vidnosyny ta svitove hospodarstvo. 2019. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvuumevcg_2019_240)_25

Kim, J., and Lee, S. "Patent databases for innovation studies: A comparative analysis of USPTO, EPO, JPO and KIPO". Technol. Forecast. Soc, no. 92 (2015): 332-345.

Kim, J.-M. et al. "Patent Keyword Analysis Using Time Series and Copula Models". Appl. Sci., no. 9 (19) (2019): 40-71.

Lee, C., Park, H., and Park, Y. "Keeping abreast of technology-driven business model evolution: A dynamic patent analysis approach". Technol. Anal. Strateg., vol. 25 (2013): 487-505.

Lee, W. S., and Sohn, S. Y. "Identifying Emerging Trends of Financial Business Method Patents". Sustainability, no. 9 (2017): 1670.

"Mizhnarodna patentna klasyfikatsiia (MPK-2020.01)" [International Patent Classification (IPC-2020.01)]. https://base.uipv.org/ mpk2009/index.htm[

"Naukometrychnyi ta patentnyi analiz sfery «Transportna systema, raketno-kosmichna haluz, avia- i sudnobuduvannia»: os-novni svitovi trendy, spivvidnosnist z nymy ukrainskykh innovatsi-inykh priorytetiv ta mistse Ukrainy na vidpovidnomu svitovomu rynku intelektualnoi vlasnosti" [Scientometric and Patent Analysis of the Sphere «Transport System, Rocket and Space Industry, Aviation and Shipbuilding»: Main World Trends, Correlation with Them of Ukrainian Innovation Priorities and Place of Ukraine in the Relevant World Market of Intellectual Property]. https://mon.gov.ua/ storage/app/media/innovatsii-transfer-tehnologiy/2018/12/17/1-naukometrichniy-ta-patentniy-analiz-sferitransportna-sistema-raketno-kosmichna-galuz-avia-i-sudnobuduvannya.docx

Noh, H., Song, Y., and Lee, S. "Identifying emerging core technologies for the future: Case study of patents published by leading telecommunication organizations". Telecommunications Policy, vol. 40 (2016): 956-970.

Petrenko, L. "Analiz patentnykh landshaftiv yak osnova dlia vyznachennia priorytetiv haluzevoi innovatsiinoi polityky" [Analysis of Patent Landscapes as a Basis for Determining the Priorities of Sectoral Innovation Policy]. https://ir.kneu.edu.ua/bitstream/ handle/2018/31124/IP_19_34.pdf?sequence=1isAllowed=y

Santos, R. S., and Qin, L. "Risk Capital and Emerging Technologies: Innovation and Investment Patterns Based on Artificial Intelligence Patent Data Analysis". J. Risk Financial Manag., no. 12 (2019): 189.

Tseng, F.-M. et al. "Using patent data to analyze trends and the technological strategies of the amorphous silicon thin-film solar cell industry". Technological Forecasting and Social Change, vol. 78, no. 2 (2011): 332-345.

Wu, Y.-C. J. "Assessment of technological innovations in patenting for 3rd party logistics providers". J. Enterp. Inf. Manag., no. 19 (2006): 504-524.

Zhang, W., Yoshida, T., and Tang, X. "A comparative study of TF* IDF, LSI and multi-words for text classification". Expert. Syst. Appl., no. 38 (2011): 2758-2765.

Cram Hagrnwna go pega^&i 24.10.2019 p.

ЛАТЕНТНИЙ РОЗПОДіЛ ДіРіХЛЕ ПАТЕНТ ПАТЕНТНИЙ АНАЛіЗ ПРАВОНАСТУПНИК ПАТЕНТУ ТЕХНОЛОГіЧНі ТРЕНДИ В ЛОГіСТИЦі СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛіЗ latent dirichlet allocation (lda) patent patent analysis assignee of a patent
Другие работы в данной теме:
Контакты
Обратная связь
support@uchimsya.com
Учимся
Общая информация
Разделы
Тесты