Caracterização de um domínio tecnológico pelas análises relacionais de citação: um estudo nas patentes sobre células-tronco - Bochi, Fernanda [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
A análise de citação uni-variada e relacional, bem como a análise de domínio, são técnicas que demonstram relevância para compreensão das frentes tecnológicas de diversos campos. Assim, a fim de caracterizar a proximidade das identidades tecnológicas das patentes e suas imagens diante da comunidade tecnológica em células-tronco, a pesquisa se desenvolveu tendo como problemática: Qual a contribuição da análise conjunta de métodos bibliométricos uni-variados e relacionais de citação para caracterização de um domínio tecnológico formado por patentes envolvendo células-tronco? Assim, conjectura-se que os métodos bibliométricos uni-variados e relacionais de citação são capazes de caracterizar e identificar domínios tecnológicos no âmbito das patentes. A pesquisa objetiva analisar a contribuição dos métodos de análise uni-variadas e relacionais de citação, aplicados às patentes, para a identificação e caracterização de domínios científico-tecnológicos, especificamente: identificar o referencial tecnológico (citações as patentes) presente no universo das patentes envolvendo células-tronco, analisar o referencial científico (citações à literatura não-patente) adotado no conjunto de patentes de células-tronco concedidas, identificar os agrupamentos da produção tecnológica relacionadas a células-tronco, caracterizados pelas proximidades tecnológicas e científicas das patentes indexadas na base DII, evidenciados pelas similaridades nas suas referências e mensuradas pelo acoplamento bibliográfico, descrever os agrupamentos tecnológicos e científicos identificados a partir das imagens (citações simultâneas) das patentes em células-tronco e reconhecer os métodos bibliométricos de acoplamento bibliográfico e cocitação entre patentes para identificação de domínios científicos-tecnológicos. Para atender os objetivos estabelecidos empregou-se a patentometria, que tem como principal atributo a análise do uso e das características dos documentos de patentes, associada aos procedimentos consolidados da bibliometria, mais especialmente estudos de cocitação e acoplamento bibliográfico, tendo como corpus 144 patentes indexadas na base de dado Derwent Innovation Index, entre o período de 2016 a 2020. Em relação à análise do referencial científico, observou-se que há um número significativo de autores pouco citados e poucos autores muito citados. No entanto, a pesquisa mostrou que mesmo o referente mais citado (74 citações) não apresentou uma representatividade quantitativa, correspondendo a apenas 0,51%. O estudo indicou, quanto à análise de acoplamento, que as patentes com maior proximidade de acoplamento, com links de acoplamento entre 39 (GB2531454) e 73 (WO2017023801), apresentam uma similaridade tecnológica e temática na área de Biotecnologia aplicada à Microbiologia e Química, uma vez que todas apresentam no seu rol de classes a classificação internacional de patente C12N, relativa à microrganismos ou enzimas, suas composições, mutação ou engenharia genética e meios de cultura. O acoplamento bibliográfico de inventores utilizou, como unidade de análise, as referências à literatura científica. Na análise, foi possível observar diversos domínios representados por temas e grupos de indivíduos. Entres os resultados, identificou-se um inventor/pesquisador muito presente: Feng Zhang, com patentes relevantes no tema edição genômica e CRISPR e colaboração científica e tecnológica com coautores que indicam relacionamento de genealogia acadêmica. Na análise de cocitação, a partir dos referentes, foi possível identificar 5 cluster bem definidos com domínios temáticos variados que se relacionam com os demais clusters. Neste resultado, mais uma vez foi possível identificar a presença de engenharia genética voltada à edição genômica, mais especificamente a técnica CRISPR. Por sua vez, por meio da análise das redes de cocitação, identificaram-se 23 clusters que caracterizam os domínios epistêmicos que congregam as correntes tecnológicas em que atuam os inventores em células-tronco evidenciados na rede de acoplamento das patentes citantes. Os resultados apresentados na pesquisa validaram a hipótese apresentada, no entanto, considerando algumas limitações identificadas no decorrer do estudo, propõe-se a aplicação desta metodologia aliada a estudos de modelagem de tópicos, bem como organização do conhecimento e recuperação da informação.

Univariate and related citation analyses, as well as domain analysis, are techniques that demonstrate relevance in understanding the technological fronts of different fields. To characterize the proximity of the technological identities of the patents and their images before the technological community in stem cells, the following research has been developed using a certain problematic: What is the contribution of the joint analysis of univariate bibliometric and relational citation methods in the characterization of a technological domain formed by patents involving stem cells? It is conjectured that univariate and relational bibliometric citation methods are capable of both characterizing and identifying technological domains within the scope of patents. This research aims to analyze the contribution of univariate and relational citation analysis methods, applied to patents, for the identification and characterization of scientific-technological domains, in this specific context: to identify the technological reference (citations to patents) present in the field of stem cells, to analyze the scientific framework (citations to non-patent literature) adopted in the set of granted stem cell patents, to identify groups of technological production related to stem cells, characterized by technological and scientific proximity to the patents indexed in the DII database, evidenced by similarities in their references and measured by bibliographic coupling, to describe the technological and scientific groupings identified from the images (simultaneous citations) of patents on stem cells and to recognize the bibliometric methods of bibliographic coupling and co-citation between patents to identify scientific-technological domains. To meet these objectives, patentometrics has been used, whose main attribute is the analysis of the use and characteristics of patent documents associated with consolidated procedures of bibliometrics, more especially studies of co-citation and bibliographic coupling, having as a corpus 144 patents indexed in the Derwent Innovation Index database between 2016 and 2020. Regarding the analysis of the scientific reference, it has been observed that there is a significant number of authors little cited and few authors very much so. However, the research showed that even the most cited referent (74 citations) did not present a quantitative representation, corresponding to only 0.51%. The study indicated, referring to the coupling analysis, that the patents with the greatest proximity of coupling, with coupling links between 39 (GB2531454) and 73 (WO2017023801), present a technological and thematic similarity in the area of Biotechnology applied to Microbiology and Chemistry, since all of them have in their roll of classes the international patent classification C12N, related to microorganisms or enzymes, their compositions, mutation or genetic engineering and culture media. The bibliographic coupling of inventors used references to scientific literature as the unit of analysis. In the analysis, it was possible to observe several domains represented by themes and groups of people. Among the results, an inventor/researcher very present in the results was identified. Feng Zhang has presented relevant patents on the topic of genomic editing and CRISPR and has presented a scientific and technological collaboration with co-authors that indicate an academic genealogy relationship. In the co-citation analysis based on the referents, it was possible to obtain five well-defined clusters that had different thematic domains, but that connected to the other clusters. In this result, it was once again possible to identify the presence of genetic engineering aimed at genomic editing, more specifically the CRISPR technique. In turn, through the analysis of the co-citation networks, it was identified that the twenty-three clusters represent epistemic domains that characterize technological currents in which the inventors of technological domains in stem cells act, evidenced in the coupling network of the citing patents. The results presented in the research validated the presented hypothesis. However, considering some limitations identified during the study, it is proposed that the application of this methodology is allied to topical modeling studies, as well as to knowledge organization and information retrieval.
Characterization of a technological domain by citation relational analysis: a study on stem cell patents
Keywords: Patentes; Patentometria; Análise de citação uni-variada; Análise de citação relacional; Análise de domínio; Análise de acoplamento; Análise de cocitação; Patents; Patentometrics; Univariate citation analysis; Relational citation analysis; Domain analysis; Coupling analysis; Cocitation analysis