Análise qualitativa de informações registradas em patentes
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Resumo
Uma patente é uma fonte de informação valiosa para auxiliar a avaliação de tendências na pesquisa, uma vez que revelam as áreas de inovação que os inventores estão focados. Outro ponto relevante é que são informações públicas e confiáveis. Este artigo tem o objetivo de apresentar uma abordagem para gerar subsídios para a interpretação qualitativa de patentes utilizando o apoio da estrutura conceitual do pacote R-Bibliometrix. A metodologia compreendeu a coleta de dados, detalhando como a pesquisa foi realizada na Base Lens, e a análise dos dados, que apresenta uma síntese do pacote R-Bibliometrix e da conversão dos dados para serem importados e analisados. Esta base permite análises preliminares de panoramas tecnológicos com a utilização dos recursos disponíveis para a visualização. Os resultados mostram os 10 digramas extraídos dos resumos das patentes que possuem as maiores frequências; a dinâmica das tecnologias a partir dos códigos IPC, focando na evolução da tecnologia ao longo do tempo e os tópicos de tendências; o mapa temático da evolução dos conceitos que foram extraídos dos resumos das patentes concedidas e submetidas; e a microestrutura das rotas tecnológicas do tema pesquisado. Conclui-se que as patentes oferecem oportunidades de análise de informações com foco em tecnologia e inovação. Apesar de não atender todos os requisitos de uma análise qualitativa, o pacote R-Bibliometrix oferece diversos recursos que apoiam a análise da estrutura conceitual com a visualização de rotas conceituais e tecnológicas, além de permitir outras possibilidades de análises da estrutura intelectual e social.
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Abraham, B. & Morita, S. (2001). Innovation assessment through patent analysis. Technovation, 21(4), 245-252. https://doi.org/10.1016/S0166-4972(00)00040-7
Aria, M. & Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11 (4), 959-975.
Aria, M. & Cuccurullo, C. (2020). A brief introduction to bibliometrix. Disponível em: https://www.bibliometrix.org/vignettes/Introduction_to_bibliometrix.html. Acesso: 10 jul 2020.
Aria, M. & Cuccurullo, C. (2021). Package ‘bibliometrix’. Disponível em: https://cran.r-project.org/web/packages/bibliometrix/bibliometrix.pdf. Acesso: 10 jul 2021.
Almeida, F. L. C., Castro, M. P. J., Travália, B. M. & Forte, M. B. S. (2021). Trends in lipase immobilization: Bibliometric review and patent analysis. Process Biochemistry, 110, 37–51. https://doi.org/10.1016/j.procbio.2021.07.005
Bengisu, M. & Nekhili, R. (2006). Forecasting emerging technologies with the aid of science and technology databases. Technological Forecasting & Social Change, 73, 835-844. http://dx.doi.org/10.1016/j.techfore.2005.09.001
Camargo, B. V. & Justo, A. M. (2018). IRAMUTEQ: Tutorial para uso do software de análise textual IRAMUTEQ. Florianópolis: Laboratório de Psicologia Social da Comunicação e Cognição; LACCOS, Universidade Federal de Santa Catarina.
Chen, Y. H., Chen, C. Y., & Lee, S. C. (2010). Technology forecasting of new clean energy: The example of hydrogen energy and fuel cell. African Journal of Business Management, 4 (7), 1372–1380.
CORE. The world’s largest aggregator of open access research papers. 2022. Disponível em: https://core.ac.uk. Acesso em: 15 mar. 2022.
Daim, T. U., Rueda, G., Martin, H. & Gerdsri, P. (2006). Forecasting emerging technologies: Use of bibliometrics and patent analysis. Technological Forecasting and Social Change, 73(8), 981–1012. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2006.04.004
Daim, T. U., Van Blommestein, K., Islam, N., Ozcan, S., Hillegas, J. & Estep, J. (2014). Integrating data mining into technology roadmapping. In: 2014 Portland International Center for Management of Engineering and Technology, PICMET 2014, 2972–2985.
European Patent Office. Cooperative Patent Classification (CPC), 2022. Disponível em: https://www.cooperativepatentclassification.org/home. Acesso em: 15 mar. 2022.
Lai, K.-K., Lin, M.-L., Chang, S.-B. & Hsu, C.-F. (2007). The study of taxonomy and evolutional trends of relevant literatures on patent analysis. In: PICMET ’07 - Portland International Center for Management of Engineering and Technology - Management of Converging Technologies, 22–30. https://doi.org/10.1109/PICMET.2007.4349314
Lens. Search, Analyze and Manage Patent and Scholarly Data. 2022. Disponível em: https://www.lens.org. Acesso em: 10 jan. 2022.
Liu, X. & Yu, X. (2017). Patent analysis for guiding technology transfer from EU/EEA to China: The case of CO2 compressor in CCUS cooperation. In: 2016 Portland International Conference on Management of Engineering and Technology, PICMET 2016, p. 1659–1671. https://doi.org/10.1109/PICMET.2016.7806765
Morris, S., DeYong, C., Wu, Z., Salman, S., Yemenu, D. (2002). DIVA: a visualization system for exploring document databases for technology forecasting. Computers and Industrial Engineering, v. 43, n. 4, p. 841–862. https://doi.org/10.1016/S0360-8352(02)00143-2
Norton, M. J. (2010). Introductory Concepts in Information Science. 2nd Ed. New Jersey: Information Today Inc.
ORCID. Connecting research and researchers. 2022. Disponível em: https://orcid.org. Acesso em 10jan2022.
Piwowar, H., Priem, J., Larivière, V., Alperin, J. P., Matthias, L., Norlander, B., Farley, A., West, J., Haustein, S. (2018). The state of OA: a large-scale analysis of the prevalence and impact of Open Access articles. PeerJ, 6, e4375. https://doi.org/10.7717/peerj.4375
Sheikh, N. J. & Sheikh, O. (2017). Forecasting of biosensor technologies for emerging point of care and medical IoT applications using bibliometrics and patent analysis. In: 2016 Portland International Conference on Management of Engineering and Technology, PICMET 2016, 3082–3093. https://doi.org/10.1109/PICMET.2016.7806585
Wantanabe, C., Tsuji, Y. & Brown, C. (2001). Patent statistics: deciphering a ‘real’ versus a ‘pseudo’ proxy of innovation. Technovation, 21(12), 783-790. https://doi.org/10.1016/S0166-4972(01)00025-6
World Intellectual Property Organization. IPC Publication. 2022. Disponível em: https://ipcpub.wipo.int/?notion=scheme&version=20220101&symbol=none&menulang=en&lang=en&viewmode=f&fipcpc=no&showdeleted=yes&indexes=no&headings=yes¬es=yes&direction=o2n&initial=A&cwid=none&tree=no&searchmode=smart. Acesso em: 15 mar. 2022.
Wu, F.-S., Hsu, C.-C., Lee, P.-C. & Su, H.-N. (2011). A systematic approach for integrated trend analysis-The case of etching. Technological Forecasting and Social Change, 78(3), 386–407. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2010.08.006
Xi, Y. & Xiang, Y. (2020). Patent analysis for graphene technology in ICT industry. In: 26th International Association for Management of Technology Conference, IAMOT 2017, p. 1125–1141.
https://orcid.org/0000-0001-6058-3883