下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
在上一章节我们主要介绍了专利的研究现状以及专利数据的主要运用，在具体地利用专利数据进行定量分析时，首先要获取到专利数据，在接下来的3.1部分，我们将详细地介绍专利数据的选取。但是由于可能存在的检索偏误、数据源不同、脏数据等问题，需要对初步获取的数据样本进行清洗，其中又涉及一般性内容规范与特殊内容规范，因此，在3.2部分我们对数据清洗的操作方法具体的应用进行介绍。
通常，在数据清洗工作完成之后，还需要根据实际的研究目的进行必要的窗口设计，这是因为专利的公开相对于发明创造的研发有一定的滞后性，例如某专利在2015年公开，那么意味着其研发人员是在2015年之前就已经参与了研发活动；或者是，该研发人员连续五年都未有专利申请，但并不意味着其在这五年内未参与研发活动。采用不同长度的数据窗口来检验分析结果的一致性和时间敏感性，可以使得分析结果更为合理、稳健。
最后，考虑到社会网络的不同层次及不同层次之间的转换，我们在3.4详细介绍了个体与团队层次的转换和同一层次节点压缩，其原理在于整体网中任何一个子网络都可以压缩为一个节点，这是整体法思维与等效替代思维的具体体现，对于我们理解网络、深入探究网络结构大有裨益。同时，也能对研究过程化繁为简，极大方便我们不同目的的研究分析。