新兴技术弱信号扫描预判述评*
时间：2023-06-20 12:50:05 来源：柠檬阅读网 本文已影响 人 
徐 硕 王聪聪 安 欣
(1.北京工业大学经济与管理学院 北京 100124；
2.北京林业大学经济管理学院 北京 100083)
当今世界，科学技术发展日新月异，科技创新正加速推进，新兴技术(Emerging Technology)[1]不断涌现并深度融合，广泛渗透到人类社会生活的各个方面，成为重塑世界格局、创造人类未来的主导力量。由于新兴技术的前沿性、颠覆性和巨大的发展潜力，世界各国在战略上都高度重视，把发展新兴技术作为抢占未来科技竞争的制高点。“察势者明，趋势者智”。为瞄准世界科技前沿，引领未来科技发展方向，唯有把握大势、抢占先机，方能抓住机遇、顺势而为。
新兴技术作为科技创新的关键，是科学技术发展的力量源泉，也是科技政策研究关注的重点。预先感知刚刚萌芽的新兴技术，掌握其发展态势，可超前部署一批新兴技术领域，在技术竞争过程中占据先导优势地位，必要时可针对潜在对手制造科技突袭。因此，及早准确识别新兴技术，对国家推动创新发展，赢得发展主动权具有重要的战略意义。弱信号是清晰度不高的、不确定的、可能对未来产生一定影响力的早期信号[2]。新兴技术在萌芽之初往往以弱信号的形式存在，“信噪比”较低，有征兆意义的弱信号隐藏在大量噪声信号中，需要运用系统的方法进行扫描、甄别、预判，才能辅以科技决策。
目前，新兴技术弱信号的系统研究较少，但是美国、欧盟、韩国和俄罗斯等发达国家和地区已经出现了较为具体的技术预见实践案例[3]，将弱信号作为其中的一个关注点。如德国联邦教育与研究部高科技战略中的“边缘—种子”预见项目[4]、韩国科学与技术情报研究院的新兴趋势分析项目[5]、欧盟的蓝天预见研究项目[6]和俄罗斯面向2030科技预见项目等。相较而言，新兴技术弱信号的扫描和预判没有引起我国足够的重视，国家层面尚未建立面向新兴技术监测的弱信号扫描系统，这限制了我国新兴技术全面探测的能力。
鉴于此，本研究基于广泛的文献调研，尝试从统摄性的高度深入分析新兴技术弱信号的相关研究，厘清新兴技术弱信号的研究脉络，并在回应前人观点的基础上，致力于发现突出问题。本文首先梳理弱信号的概念，紧接着阐述新兴技术弱信号的内涵、数据源及预判方法，最后有针对性地提出未来的发展趋势，揭示新兴技术弱信号扫描预判方法未来研究重点和关键思路。
1.1 新兴技术弱信号的内涵
自美国战略规划研究先驱Ansoff 教授[7]于1975年首次提出弱信号的概念以来，弱信号扫描和管理受到了广泛的关注。弱信号本质上是一类从大量原始数据中产生的信息，并夹杂着“噪声”，只有通过合理的解释或推断，才能成为预警的“触发器”，用于辅助决策支持。目前，学术界对弱信号概念的内涵与外延尚没有达成共识，表1汇总了比较有影响力的观点，其中Hiltunen[2]三维空间模型最具代表性[8](如图1所示)。Hiltunen[2]认为弱信号可从察觉度(signal)、辨识度(issue)和解释性(interpretation)三个维度进行阐述，其中察觉度和辨识度体现了弱信号的客观性，而解释性则体现了弱信号的主观性。通常，至少两个维度的绝对值都较低时才定义为弱信号[9]。目前，有关弱信号的讨论主要集中在竞争情报、社会和公共政策等领域。
表1 关于弱信号的定义
图1 弱信号三维空间模型[2]
新兴技术与弱信号具有高度的相通性，二者均具有早期性、不确定性和模糊性，同时具有影响未来的潜力，这说明从弱信号的角度研究新兴技术具有一定的合理性[10]。然而，现有研究在探索新兴技术时，学者们往往借助高频术语和高被引文献来检测大量的强信号，这类信号存在发展时滞，不利于新兴技术的早期识别，目前，新兴技术弱信号相关研究较少，对其概念和特征均没有清晰的界定，能够明确提出从弱信号视角开展新兴技术的专门研究更是凤毛麟角。翟东升等[11]认为新兴技术弱信号产生于新兴技术轨道形成的初期，对技术未来发展具有征兆意义，隐藏在大量噪声信号、竞争技术信号和主流信号之中，科学知识基础、技术架构标准和功能收益尚不明朗。党倩娜[10]认为新兴技术弱信号是新兴技术发展中具有低强度、模糊性、新颖性、对新兴技术某一领域的未来发展有一定影响力的早期信号。
经过各领域专家对新兴技术弱信号的基础内涵进行讨论发现，新兴技术弱信号作为技术监测对象，是基于创新过程，更早体现新兴技术思想的重要研究内容。经过一段时间观察，捕捉清晰有用的新兴技术弱信号，可以促进新兴技术和研究前沿等方面的研究工作。
1.2 新兴技术弱信号扫描预判数据源
新兴技术弱信号的情报搜集要兼顾深度和广度[21]。广度越宽可以捕获的弱信号越多，但盲目追求广度，就无法细致分析内涵，而且增加了搜集成本；
深度越深入越可以理解弱信号的含义，但刻意追求深度，容易错失重要的信号片段。所以，新兴技术弱信号的侦测既不能只考虑单一的数据来源，也要避免来源过多产生与新兴技术无关的信息垃圾。
van Merkerk等[22]认为影响早期新兴技术未来发展的主要因素是企业、政府、大学、研究机构和非政府组织等行动者对新兴技术的“预期”，主张扫描这些行动者所发表的发展趋势报告、商业化前景报告和评论文章等资料以获取新兴技术弱信号。Yoon[18]和Thorleuchter等[23]提出将科技新闻网页作为主要扫描数据源，但以Kim等[24]为代表的韩国学者认为新闻类数据的噪声太多，不利于弱信号的扫描预判，建议采用未来型数据和专利数据作为扫描数据源。董尹等[25]认为公开出版的学术论文和专利文献都不适合作为新兴技术弱信号的首选来源，因为考虑到这些来源的出版周期和审查周期，释放出的信号只能算是次弱信号，相比较而言，那些已被接受但还未被编辑出版的文章显得更有价值。因此，在数据源上除了公开出版的学术论文和授权专利之外，在线优先发表的预印本论文以及处于申请状态的专利也应被纳入扫描范围。
1.3 新兴技术弱信号的扫描预判方法
信号传输理论认为，“噪声”不仅会降低信号的可探测性，还可能淹没信号，使得信号的传输发生错误和扭曲。董尹等[25]认为从噪声中获取弱信号的思路有两种：一是降低噪声密度提升弱信号的完整性；
二是放大弱信号，让其从相对恒定的噪声中突显出来。单斌[14]从情报分析的角度，综合分析了常用弱信号扫描预判方法的特点和适用场景，提出了在弱信号分析过程中扫描预判方法的选择策略。总体来说，新兴技术弱信号扫描预判方法大致可分为定性扫描预判方法、定量扫描预判方法以及混合扫描预判方法。
a.定性扫描预判方法。
定性扫描方法主要借助专家经验甄别新兴技术弱信号。Ilmola等[26]描述了在策略选择过程中弱信号必须通过的滤波器原理，运用定性研究工具来扫描不符合主流认知的弱信号。Tseng等[27]针对新兴技术市场数据缺乏的问题，结合情景规划法与德尔菲法识别OLED电视技术弱信号。Heinonen等[28]提出创新预见空间概念，以可视化的方式帮助领域专家评估弱信号及未来可能的发展趋势。王晓雨等[29]在专家知识库构建的基础上，针对弱信号的零碎性和模糊性等特征，利用专家系统技术设计了专门进行弱信号扫描预判的信息系统，以提高弱信号定性分析的质量，辅助企业决策。
b.定量扫描预判方法。
Alkemade等[30]采用事件历史分析法对预期模式进行分析，以生物燃料、氢燃料和天然气作为研究对象，试图通过交通燃料的预期动态分析来挖掘新兴技术弱信号。Yoon[18]基于Hiltunen[2]的弱信号三维模型，认为弱信号是具有低察觉度和低辨识度的主题。利用关键词的出现频率和文档频率分别测量察觉度和辨识度，然后结合文本挖掘技术监测网络新闻中潜藏的太阳能电池相关弱信号。采用类似方法，Park等[31]从智能电网组件，利益相关者和应用范围三个角度分别探讨了智能电网领域的弱信号，而Yoo等[32]则探索了纳米技术领域中纳米材料技术弱信号。Thorleuchter等[23]提出运用LSI(Latent Semantic Index)模型，结合弱信号最大化方法，将在极少数文档频繁出现而大多数文档中不出现或很少出现的术语定义为弱信号。通过提炼网页文本信息，分析了现场医用氧气生产技术弱信号。随后进一步结合创意挖掘技术提取和分析水力、风能、生物质发电和储能方式等能源供应领域弱信号[33]。李倩[34]等运用机器学习技术对专利文献中的语义信息和非语义信息进行特征抽取和深度挖掘，结合专利特征树构造弱信号感知评估模型，将专利数量作为潜在弱信号的划分依据，实现了对“隐形眼镜消毒”技术领域弱信号的识别和评估。
值得注意的是，上述研究没有足够重视弱信号的“创新性”。Kim等[24]将具有高度稀缺性和现有范式无关性的信号定义为弱信号，采用局部离群因子算法(Local Outlier Factor，LOF)[35]度量信号的创新性，将创新性纳入新兴技术弱信号扫描过程中，并应用于增强现实(AR)技术领域。Griol-Barres等[36]基于Yoon[18]方法，引入传播度指标，综合利用文本挖掘和自然语言处理技术检测人工智能领域中与大脑、临床和合作相关弱信号。Berg等[37]利用专利轨迹和类别集中度指标评估和表征技术创新的潜在技术类别，以此检测水泥企业技术创新体系中的早期信号。Kölbl等[38]提出一种利用主题模型结合JS散度实现主题自动评价的方法，将主题相关词汇的独特性纳入弱信号早期识别过程中，并在3D打印技术领域得到验证。弱信号探测过程通常涉及大量的专家干预，为此El Akrouchi等[39]提出了一种全自动化识别弱信号的方法。通过接近中心性、主题连贯性和自相关函数表征主题稀缺性，利用潜在预警函数过滤得到弱信号，只有低于某个阈值的主题和术语才被认为是弱信号。该方法应用于提取与COVID-19 相关的网络新闻中的早期预警信号。作为一种特殊形式的弱信号，弱关系指的是网络数据中节点关系强度较低的一类关联关系，许海云等[40]认为借鉴高阶网络模型[41]可以捕获这类弱信号。
c.定性和定量相结合的扫描预判方法。
赵小康[42]认为弱信号具有形式丰富，信息真实性和完整性不高、有效信息量不足、情报价值不大，潜在危害较小等特征，尝试引入模糊集理论，以弱信号内涵的5个方面作为指标，测度弱信号的模糊性，然后依据专家经验，并结合德尔菲法、问卷调查法等予以确定。翟东升等[11]在定量识别方法的基础上，结合TRIZ理论，抽取专利功能、效果及申请机构等特征，将“功能”与“效果”语义组合作为信号，以实现该组合的专利数量作为初步评判强弱信号的标准，结合申请机构、实际功效和申请时间等特征，实现“隐形眼镜消毒”领域的新兴技术弱信号的最终识别。邓胜利[43]等则运用层次分析法确定弱信号特征因素的权重，通过隶属度计算对华为技术有限公司智能手机产业竞争弱信号进行定量识别。Lee 等[44]对Yoon[18]提出的文本挖掘方法加以改进，结合专家经验对提取的主题有效性进行识别，将学术论文作为分析数据源，评估人工智能伦理领域的弱信号。Garcia-Nunes等[45]引入了概念系统，对跨国公司电子电气部门弱信号进行监测与分析，相关弱信号根据信息在企业环境中是否引起特殊反应的主观测试进行评估，然后依据研究人员经验来验证弱信号，以识别商业机会与威胁。
1.4 新兴技术弱信号扫描预判方法对比分析
值得注意的是，由于弱信号的出现频次较低，因此，在测试集中检测到的弱信号很少会出现在验证集中。因此，难以利用监督学习方法实现新兴技术弱信号的识别。此外，基于弱信号，现有研究很大程度上利用多源异构信息资源中的单一数据源来研究弱信号在技术机会发现中的应用，容易导致对弱信号的识别与探测不够全面及时，辅助决策价值不大。
目前，新兴技术弱信号的扫描预判是近年来图书情报领域的研究热点之一，对于科学计量学、科技政策制定以及知识管理等方向均具有至关重要的作用。自开放获取(OA)运动以来，大规模深加工的科技信息资源为新兴技术识别工作提供了数据保障。随着面向大规模数据处理的网络分析、文本挖掘和机器学习等方法逐步趋于成熟，有助于揭示新兴技术涌现的规律[46]，使得开展深层次、大范围的新兴技术弱信号的扫描预判研究成为可能。目前已有的三种扫描预判方法各有优缺点，如表2所示。
表2 新兴技术弱信号扫描预判方法对比分析
2.1 扩大信号扫描范畴，提高新兴技术预警能力
新兴技术在发展萌芽之初，往往以弱信号的形式存在，因此弱信号可被视为探索新兴技术初期特征的切入点，是不可忽视的重要分析对象，代表了与强信号不同的数据对象。然而，目前新兴技术探测研究大多着眼于清晰明确的强信号信息，以此把握技术的发展规律，对弱信号信息的重视明显不足，弱信号演化过程的持续监测能力不够，因此可能导致重要科技情报的遗漏，难以真正起到预警的作用。因此，未来研究应该多重视那些清晰度不高的、不确定的、可能对未来产生一定影响力的弱信号，并加强对弱信号演变的渐进式响应，以提高新兴技术监测系统的预警能力。
2.2 借助多源异构信息资源，增强结果验证能力
新兴技术探测研究一直是学者们广泛关注的重点。从最初基于文献引证关系的网络分析，到基于关键词的文本挖掘技术，再到现在广泛应用的机器学习算法，分析技术被大量运用于从论文和专利为主的科技信息资源中识别与预测新兴技术，但较少涉及对产品、社会媒体、咨询报告、科技政策等资源的分析，使得科技信息资源间互相印证、互相增强的优势得不到充分发挥，导致对新兴技术探测结果的验证能力不足，难以掌握探测方法的总体性能。因此，未来可以考虑融合多源异构信息资源，发挥不同信息资源的优势，提升识别结果的有效性和准确性。
2.3 设计并量化指标体系，识别新兴技术弱信号
新兴技术与弱信号在早期性、未来影响潜力、不确定性和模糊性等方面具有高度的相通性，但当前研究却保持着相对独立的范式。研究和探讨两者之间的理论范式，有助于打通新兴技术与弱信号的阻碍，在两者之间建立起桥梁。关于二者的融合研究大多停留在定性层面，基于大数据定量预测新兴技术弱信号的理论基础和分析技术研究尚不成熟，缺乏可量化操作的指标体系，难以对新兴技术弱信号未来发展模式进行定量科学分析。因此，未来研究可以针对促进新兴技术和弱信号的刻画特征深度融合，实现量化指标体系的构建，以识别新兴技术弱信号。
新兴技术弱信号是重大科技创新产生的契机，扫描新兴技术弱信号以捕获新兴技术的蛛丝马迹，预判科技竞争中技术的发展方向，有助于国家在加大科技创新投入的同时实现精准定点突破，以期在国际竞争中占据先导优势地位。因此，开展新兴技术弱信号扫描预判方法研究可提高我国新兴技术战略政策感知预警能力，对于国家制定科技政策和企业创新主体把握技术研发投资方向具有重要的现实指导意义。近年来，国内外学者在新兴技术弱信号扫描预判方面开展了多项研究工作，科技类新闻，学术论文以及专利文献是扫描预判的主要数据源，所采用方法可分为定量、定性或者混合扫描预判方法。然而，现有研究多从单一数据源入手，利用较为零散且缺乏系统性的研究方法，尚未形成新兴技术弱信号扫描预判的研究体系，导致在早期阶段准确探测新兴技术距离实际应用还有较大差距。
鉴于此，本文认为新兴技术弱信号扫描预判研究应深度整合多源异构资源，设计可量化操作的指标体系来刻画新兴技术弱信号，为早期精准探测新兴技术打下坚实的理论方法基础。具体来说，本文认为新兴技术弱信号扫描预判过程主要包括四个环节：a.收集和预处理多源数据(学术论文，预印本论文，公开状态的专利，社交媒体，科技新闻等)；
b.基于弱信号的三维模型(察觉度，辨识度和解释性)来扫描候选弱信号；
c.构建新兴技术识别指标体系，包括创新性、增长性、连贯性和未来影响力等指标，分析技术主题，以此筛选新兴技术弱信号；
d.持续追踪每个弱信号的发展轨迹，预判新兴技术的未来发展模式。
需要说明的是，尽管本文全面综述了新兴技术弱信号扫描预判相关的研究和实践进展，但也存在一定的局限性。首先，新兴技术和弱信号存在多种含义接近但并不完全相同的概念表述，本文并未深入辨析相应概念的异同。其次，由于缺乏科学评估新兴技术早期探测结果的标准数据集，仅极少数研究采用资料佐证法或专家调查法对新兴技术弱信号扫描预判结果进行了验证，因此本文并未综述相应研究进展。
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