突破性创新早期识别与弱信号分析综述
来源：图书情报工作杂志2021年第4期北京时间：
作者：刘亚辉,许海云
单位：1 中国科学院成都文献情报中心, 成都 610041;<br />\r\n2 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系, 北京 100190;<br />\r\n3 山东理工大学管理学院, 淄博 255000;<br />\r\n4 中国科学技术信息研究所, 北京 100038
摘要：[目的/意义] 通过比较分析不同的突破性创新识别方法，总结现有方法存在的问题，将弱信号引入突破性创新研究的识别中，重点关注突破性创新早期的各类弱信号，尤其是弱关联关系分析，以期实现早期预判。[方法/过程] 首先，通过调研现有的识别方法，提炼当前存在的主要问题，指出研究弱信号的必要性。之后，从不同的学科角度介绍弱信号的内涵及表征形式，对其特征进行概括，梳理弱信号的几种识别方法。最后介绍弱关系分析的内涵及应用，提出借鉴多元关系融合算法模型可以实现多种弱关系的有效融合，获取更明确的信息。[结果/结论] 突破性创新的识别研究中受关注最多是文献间的引用关系、主题词之间的语义关系等强关系数据，而弱关系蕴含着更多元化的信息，加强弱关系分析可以实现对突破性创新研究的早期预判。未来研究需要寻求有效捕捉弱关联的方法，注重主题的动态演化规律，如利用高阶网络模型分析有效弱信号，提高突破性创新早期识别的准确性。
关键词：突破性创新,早期识别,弱信号,弱关系,关系融合,
基金资助：本文系国家自然科学基金项目“基于科学-技术主题关联分析的创新演化路径识别方法研究”（项目编号：71704170）、国家重点研发计划项目课题“颠覆性技术地平线扫描系统”（项目编号：2019YFA0707202-01）和国家自然科学基金项目“科技关联视角下新兴技术弱信号扫描预判方法研究”（项目编号：72074014）研究成果之一。
