PatVisor

Theorie ist schön, Praxis ist besser? Dann sind Sie hier genau richtig.

Studierende der Universität Bremen haben im Rahmen des Moduls „Technology Intelligence“ kurze Erklär-Videos produziert, die sich den Grundlagen und Methodiken der Technology Intelligence widmen und zeigen, wie diese mit Hilfe des PatVisor® angewandt werden können. Neben verschiedenen Grundlagenthemen finden Sie auch vertiefende Methodiken sowie Anwendungsbeispiele. Zu jedem Thema gibt es zwei Videos: Im Theorie-Video werden zunächst die theoretischen Grundlagen dargelegt, welche im Praxis-Video umgesetzt werden. Darin finden Sie auch viele nützliche Tipps zum Umgang mit dem PatVisor®.

Das PatVisor®-Team wünscht Ihnen viel Freude beim Schauen der Videos und viel Erfolg bei der Umsetzung Ihrer eigenen Projekte.

Die Videos finden Sie im Kasten rechts, hinter dem Link Lehrvideos.

Nils Denter, Lukas Jan Aaldering and Hüseyin Caferoglu published a new paper in the Foresight journal titled “Forecasting future bigrams and promising patents: introducing text-based link prediction”.

Purpose: In recent years patents have become a very popular data source for forecasting technological changes. However, since a vast amount of patents are “worthless” (Moore, 2005), there is a need to identify the promising ones. For this purpose, previous approaches have mainly used bibliographic data, thus neglecting the benefits of textual data, such as instant accessibility at patent disclosure. To leverage these benefits, this study aims to develop an approach that uses textual patent data for predicting promising patents.

Methodology: For the identification of promising patents, the authors propose a novel approach which combines link prediction with textual patent data. Thereby the authors are able to predict the emergence of hitherto unmentioned bigrams. By mapping these future bigrams to recent patents, the authors are able to distinguish between promising and nonpromising patents. To validate this approach, the authors apply the methodology to the case example of camera technology.

Findings: The authors identify stochastic gradient descent as a suitable algorithm with both a receiver operating characteristic area under curve score and a positive predictive value of 78%, which outperforms chance by a factor of two. In addition, the authors present promising camera patents for diverse application fields, such as cameras for surgical systems, cameras for rearview vision systems in vehicles or light amplification by stimulated emission of radiation detection and ranging cameras for three-dimensional imaging.

Research implications: This study contributes in at least three directions to scholarship. First, the authors introduce a novel approach by combining link prediction with textual patent analysis and, in this way, leverage the benefits of both worlds. Second, the authors add to all theories that regard novel technologies as a recombination of existing technologies in presenting word combinations from textual data as a suitable instrument for revealing recombination in patents. And third, the approach can be used by scholars as a complementary or even integrative tool with conventional forecasting methods like the Delphi technique or Scenario planning.

Practical implications: At least three practical implications arise from the study. First, incumbent firms of a technology branch can use this approach as an early-warning system to identify technological change and to identify opportunities related to their company’s technological competence and provide inspiration for new ideas. Second, companies seeking to tap into new markets may also be interested in the approach as managers could anticipate whether their company’s technological competences are in line with upcoming trends. Third, the approach may be used as a supportive tool for various purposes, such as investment decisions or technology life cycle analysis.

Originality: The approach introduces textual patent data as suitable means for forecasting activities. As the statistical validation reveals, the promising patents identified by the approach are cited significantly more often than patents with less promising prospects.

Denter, Nils; Aaldering, Lukas Jan; Caferoglu, Huseyin (2022): Forecasting future bigrams and promising patents: Introducing text-based link prediction. In Foresight ahead-of-print (ahead-of-print).
DOI: 10.1108/FS-03-2021-0078.

Ähnlichkeitsmessung ist auch in Zeiten von Topic Modeling ein wichtiges Thema, bei dem viele Arbeitsgruppen nicht alle Möglichkeiten nutzen, die zur Verfügung stehen. Ein Vergleich zwischen den oft genutzten Cosinus-Koeffizienten und anderen Maßen zeigt die vielfältigen Messmethoden.

Weiterlesen können sie in diesem Dokument:

Moehrle, Martin G.: Similarity measurement in times of Topic Modelling. World Patent Information, Volume 59, 2019.

https://doi.org/10.1016/j.wpi.2019.101934

Im Rahmen der Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET) ergab sich im Jahr 2018 die Gelegenheit, die Möglichkeiten des PatVisors® in einem wissenschaftlichen Kontext zu nutzen. Unter dem Titel der Konferenz „Managing Technological Entrepreneurship: The Engine for Economic Growth“ haben sich Teilnehmer sowohl aus der Wissenschaft, als auch aus der Wirtschaft rege über Themen des Technologiemanagements ausgetauscht.

Der Beitrag des Instituts für Projektmanagement und Innovation (IPMI) lautet „Understanding the Diffusion of the Blockchain Technology: A Patent-based Analysis using the tf-lag-idf for Term Novelty Evaluation“. Vorgestellt von Herrn Möhrle und erstellt in Zusammenarbeit mit Herrn Brüns, wird in diesem Forschungsbeitrag der Patvisor® im Kontext der Blockchain Technologie in einem zweistufigen Prozess zur Evaluation von Patenten hinsichtlich der enthaltenen Anwendungsfelder genutzt. Zuerst werden mit Hilfe der semantischen Kategorisierung von Patentansprüchen konkret Geschäftsprozessansprüche identifiziert, um eine textuelle Grundlage für die weitere Analyse zu schaffen. In einem zweiten Schritt werden mit Hilfe der im PatVisor® gegebenen Exportfunktion für Kennzahlen der tf-lag-idf errechnet. Dieser setzt nicht nur die Termfrequenz von Bi-Grammen mit deren Dokumentenfrequenz ins Verhältnis, sondern überprüft darüber hinaus auch basierend auf einem chronologischen Versatz, zu welchen Zeitpunkten bestimmte Terme neu in den untersuchten Patentdokumenten auftauchen. Auf diesem Weg ist eine Beurteilung der Anwendungsfelder der Blockchain Technologie vor dem Hintergrund der zeitlichen Entwicklung möglich.

BRUENS, Bennet; MOEHRLE, Martin G. Understanding the Diffusion of the Blockchain Technology: A Patent-based Analysis using the tf-lag-idf for Term Novelty Evaluation. In: 2018 Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET). IEEE, 2018. S. 1-7.

Die 8. Global TechMining Conference fand am 11. September 2018 in Leiden in den Niederlanden statt und thematisierte den Beitrag des TechMining, einer Disziplin der „Big Data“-Analyse, zum Verständnis von Technologiedynamiken.

Herr Hüseyin Caferoglu und Frau Lena Kronemeyer, beide Mitarbeiter am Institut für Projektmanagement und Innovation (IPMI) der Universität Bremen, stellten jeweils ein Thema ihrer Forschung auf dieser Konferenz vor. Herr Caferoglu präsentierte im Bereich „Using Topics“ den Beitrag „Technological Convergence as Antecedent of Technological Speciation – Applying Dynamic Topic Modeling and Patent-Laning To The Action Camera Technology“, welcher in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Martin G. Möhrle verfasst wurde. In diesem Beitrag werden die beiden Methoden Topic Modeling und Patent Lanes verwendet, um den Wissensfluss in die Action-Kamera Technologie zu messen.

Der Beitrag von Frau Kronemeyer entstand in Zusammenarbeit mit Frau Eilers, Herrn Dr. Wustmans und Prof. Dr. Martin G. Möhrle, und wurde unter dem Titel „A new Method for Monitoring Competitors‘ Innnovation Activities. Creating Competitive Patent Maps Based on Semantic Anchor Points“ in der Rubrik „Methods in Technology Management“ vorgestellt. In diesem Beitrag werden mit Hilfe von semantischen Patentanalysen der Wettbewerb zwischen Unternehmen untersucht und in ankerpunktbasierten Landkarten visualisiert.

Die Analysesoftware PatVisor® wurde in beiden Beiträgen zur Datenanalyse verwendet. Neben der Extraktion von Term-Dokument-Matrizen wurden Ähnlichkeitsanalysen durchgeführt, welche die Grundlage von Patent-Lanes und Landkarten darstellen.

Bei der 26. Auflage der Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET) trafen sich Vertreter aus Wissenschaft und Industrie zu einer facettenreichen Konferenz in Portland. Mit Beiträgen aus den Bereichen Innovations-, Wissens-, und Technologiemanagement sowie Patentanalyse sorgten Keynote-Sprecher, wie James Utterback, Karl Vesper, Alan Porter, Robert A. Brugelman, Scott Roth (Jama Software), Guruduth S. Banavar (Viome) und Diethmar Theis (Siemens) gemeinsam mit den weiteren Autoren in den Sessions für innovative Ideen und Anregungen.

In diesem Jahr partizipierte das IPMI mit zwei Beiträgen an der international besetzten PICMET. In der Rubrik Collaborations for Technology Management stellte Alexander Kerl ein Framework zur Unterstützung von Kollaborationen in einer Cross-Industry am Fallbeispiel Connected Living vor. Prof. Dr. Martin Möhrle präsentierte in der Intellectual-Property-Session ein gemeinsam mit Sven Wittfoth und Michael Wustmans entwickeltes und vom PatVisor® unterstütztes, semantisches Verfahren zur Erkennung von Produkt- und Prozesspatentansprüchen. Hierbei konnte das Auditorium wohl kaum besser besetzt sein, denn mit James Utterback, war der Initiator der dem vorgestellten Ansatz zu Grunde liegenden Innovationstheorie für Produkt- und Prozessinnovationen persönlich vor Ort.

In den weiteren Intellectual-Property-Sessions wurden unter anderem Themen wie die Analyse des Zusammenhangs zwischen unterschiedlichen Patentklassifizierungen und Vorwärtszitationen, die Bewertung der Erfindungen zu einem frühen Zeitpunkt mit Hilfe von Realoptionen, sowie Fallbeispiele aus den Biowissenschaften zur Bewertung von Venture Capital Aktivitäten platziert.

Unter dem Titel „Managing Technological Entrepreneurship: The Engine for Economic Growth“ findet im kommenden Jahr die 27. Auflage der PICMET vom 19.-23. August auf Hawaii statt, womit neben der inhaltlichen Attraktivität auch ein einmaliges Ambiente auf Teilnehmer und Besucher wartet.

Unter dem Titel “ Composing the Innovation Symphony“ fand vom 18.-21. Juni die ISPIM – Innovation Society for Professional Innovation Management in Wien statt. In diesem Zusammenhang präsentierte Kathi Eilers eine Methode zum Monitoring von direkten Wettbewerbern, um aufkommende Trends frühzeitig zu erkennen. Dazu werden Patentlandkarten erstellt, die semantische Ankerpunkte verwenden, um einen stabilen Bezugsrahmen für das Patentdatenset zu bieten. Basierend auf vom PatVisor® ermittelten, semantischen Ähnlichkeiten werden dann die Patente der einzelnen Wettbewerber in die Patentlandkarte geordnet. Über die Beobachtung der ausgewählten Wettbewerber über verschiedene Zeitscheiben hinweg, lassen sich Aussagen über deren Verhalten treffen. Das angewendete Vorgehen konnte bereits erfolgreich in Bezug auf die Identifikation von Technologiekonvergenz getestet werden, weshalb nun die Übertragung der Methode auf eine Wettbewerbsanalyse im Vordergrund stand.

Vom 31. Mai bis 2. Juni 2017 fand das 39. Kolloquium der TU Ilmenau über Patentinformationen und gewerblichen Rechtsschutz in der Festhalle in Ilmenau statt, an dem Dr. Lothar Walter das 7D Reifegradmodell für ein effektives Patentmanagement vorstellte. Dieses Modell umfasst neben den sieben Dimensionen Portfolio, Generierung, Intelligence, Verwertung, Durchsetzung, Organisation und Kultur diverse Schlüsselprozesse und/oder -fähigkeiten, die anhand von Reifestufen beschrieben werden und eine Evaluation sowie die Identifikation von effektiveren Vorgehensweisen im Patentmanagement ermöglichen. An der Dimension Intelligence, bei der es um die Recherche und Analyse von Patentinformationen geht, zeigte er auf, wie durch eine zentral koordinierte und kontinuierliche Betrachtung quantitativer und qualitativer Patentinformationen sowie durch gezielt ausgewählte Methoden und Hilfsmittel, z.B. mit dem PatVisor®, mehr Informationen über Wettbewerber und Technologien aus Patenten erschlossen werden können und wie damit das Patentmanagement auf eine – sofern gewünscht – hohe Reifestufe geführt werden kann.

Dr. Lothar Walter am 1.6.17 in der Festhalle in Ilmenau (Foto: Jens Dahlems)