数字化测度：寻找突破性创新之门
（文/何玉蓉）历史经验证明，每一次突破性创新的出现，如蒸汽机、电报电话、计算机、互联网、大数据、人工智能等等，往往都为产业与经济的发展带来了新动能、新赛道和新经济。突破性创新是推动产业转型升级和企业跨越式发展的重要驱动力，具有显著的产业带动作用，尤其是新兴产业和创新型中小企业，是实现飞跃发展的重要路径。因此，谁能够率先发现突破性创新，谁就有可能率先实现快速发展。当前，新兴技术发展迅猛，发展路径多样，发展方向繁杂，如何能够快速发现和识别突破性创新，找到那扇创新之门呢？上海图书馆信息咨询与研究中心研究员党倩娜长期从事创新与数字化转型的研究，作为资深专家，她的研究为我们提供了一个新的思路与钥匙。
突破性创新的识别是一个长期的难题
从创新强度看，科技创新一般可以分为渐进性创新与突破性创新。突破性创新往往是指那些在技术上对原有技术或产品具有较高的颠覆性或替代性，在产业上具有较强的带动性或溢出效应，对市场格局具有重大影响的创新。
党倩娜研究员指出，突破性创新的一些特点和方法限制决定了突破性创新的识别和判断成为一个长期的难点。一是新颖性高，突破性创新具有较高的新颖性水平，然而新颖性水平的高低怎么衡量，往往与个人或企业主观经验有关，标准的不同通常会带来判断的不同。
二是不确定性强，突破性创新未来的带动效果和发展潜力如何是不确定性的，技术迭代加速、产业和市场的复杂性为这种创新识别带来了相当大的困难。
三是测度方法和工具的限制，在技术预见与创新识别方面，长期以来以定性分析为主，较多采用德尔菲法、情景分析法、指标体系方法等等，这些方法有一定的优点，但是也具有很大的局限性，较多依赖所选择专家的个人判断，具有较强的主观性。近些年来逐渐引入文献计量学和数据挖掘的方法，尽管进行了大量的数据分析，但大多是进行时间新颖性判断，将近期一段时间内出现的主题作为新兴主题，其明确或隐含的判断依据很大部分依赖于时间。但实际上，近期出现的热点主题一定是新的主题吗？不一定，也可能是上个阶段同一个技术的延续性探讨，究竟在技术上有多大的创新或突破，并未得知，比如大数据的核心技术文献在 2008年获得公开和共识以后，迄今还方兴未艾。
数字化提供了新的途径和测度可能性
党倩娜研究员强调，新兴技术新颖性是突破性创新的核心特点，其判断的标准，除了需要依据出现的时间，更需要对所代表的技术内容进行判断，即进行创新内容的测度。
创新内容测度是一个对创新思维水平进行评估的过程。通常在一般的人的认知活动中，对创新成果内容的评估过程是将现有的技术内容与已经存在的共识性核心技术内容进行对比，如果发现内容没有大的改变，那么目前的这项创新成果并不具有新颖性，如果有大的改进，那么这项创新成果将具有一定的突破性。
长期以来，共识性核心技术和新兴技术往往存在于专家的头脑中或散落的文本中，创新内容的测度往往是通过专家评估进行，通过德尔菲法、指标体系等方法将这个过程进行规范，但是主观方法往往存在专家范围、个人认知、专家人数等各种局限。那么，在当前数字化时代，有没有可能将这种专家思维过程进行数据化和数字化分析呢？
党倩娜研究员指出，数字化时代为思想的数据化提供了可能，大数据技术完全可以模拟专家进行创新内容评估的过程，引入大数据分析方法和工具，建立一种创新内容新颖性的定量分析模型，将以往散落于专家头脑或文本中主要创新成果进行系统数据化，形成数据集，并将现有技术与原有技术进行比较分析，对渐进性创新和突破性创新进行定量测度，从而实现在创新内容测度方面的突破。
大数据模型是那把破门之钥
大数据模型是当前人工智能主要的方向之一，语义分析和主题分析等各种模型日趋成熟。为了创建创新内容测度数据模型，党倩娜研究员提出了两个新理念：共性技术集和技术相似度。
党倩娜研究员认为，在创新中，存在新技术和已有技术之分，新技术的判断是与已经存在的技术相比而得到，因而，在测度模型中，形成已有技术的知识集合就非常重要，这种已有技术的知识集合可以称为共性理论数据集。由于技术知识概念往往通过文字进行表达，这些文字组合即形成了一篇文档。因此，一般可以认为，一篇技术文档往往反映了一项技术。那么，一定时间段内已有的某一学科领域的共识性核心理论文档集形成某一领域在一段时间内主要的共性理论数据集。将新技术文档与共性理论数据集通过通过大数据分析方法中相似度算法等方法进行技术相似度分析，若新技术与已有技术的相似度越大，其新颖性就越低，相似度越小，其新颖性就越高，也将越容易形成突破性创新。
党倩娜研究员指出大数据模型为突破性创新识别的难题提供了一种新的定量分析方向，将不创新、渐进性创新、突破性创新这三种创新行为按照相似度区间进行数字化测度，突破了传统方法中过多依赖专家经验的局限，这种方法与传统方法相结合，将进一步加强突破性创新的识别。这种新思路进一步拓展，也可以在研究成果的鉴定、项目申请等多方面进行广泛应用，目前已经有机构进行项目评估等方面进行了探索性应用。
