「データを使ってイノベーション分析をするためにデータベースの使い方をひと通り勉強してみる会(仮)」:...

「『ナショナルイノベーションシステムに係る定量データとその分析手法』WSシリーズ」: 第一回『数字が教えてくれること』

2015/3/8 16:00-18:00

一橋大学イノベーション研究センター政策研究大学院大学科学技術イノベーション政策研究センター

原泰史

3/8/2015 1

勉強会の目的

• 目的• 特許や論文のデータを使うことで解析できる範囲を知るために、まず分析手法を学ぶ

• 手法• パソコンを用いたハンズオンセミナー方式 (手を動かして覚える！)

• 時間:• 土曜日の夕方に90分-120分程度• 一ヶ月に一回程度 (第一期; 5-6回) を予定

• 場所: • 国立 (一橋大学イノベーション研究センター) または• 六本木 (政策研究大学院大学科学技術イノベーション政策研究センター)

• 参加希望の方は, [email protected]または@harayasushi (twitter) までご連絡ください.

3/8/2015 2

mailto:[email protected]

研究会(仮)のスケジュール (案)

• [2015/1月] 第0回: 「数字が教えてくれないこと」

• [2015/3/28] 第1回: 「数字が教えてくれること」• 特許や論文データはなぜイノベーション指標として活用されているのだろう

• [2015/4/18]第2回: 「巨人の上に立つ」• 論文データベース (Web of Knowledge, Scopus, Scival etc…) を用いた分析

• [2015/5/16] 第3回: 「select() すると幸せになれる理由」• IIP データベース/patRデータベースを用いた日本特許分析

• [2015/6/27] 第4回: 「科学とイノベーションの関係」• 組織学会@一橋大学のため第四週におこないます• サイエンスリンケージデータベースを用いた特許/論文の連結分析

• [2015/7/18]第5回: 「行間を読むっていろいろと大切」• 書誌テキスト分析 (KHcoder) を使って分析できること

• [2015/8/22] 第6回 : 「まとめ」• 科学とイノベーションのあれこれは書誌情報からどこまでわかるのだろう

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今日のメニュー

• 1. イノベーションを測るとは

• 2. PATSTAT ONLINE でSQL 構文を使ったデータ取得に慣れてみる

• 3. 計量テキスト分析を小室哲哉さんと華原朋美さんのインタビュー記事をつかってやってみる

• 4. この勉強会の企画会議

3/8/2015 4

1. はじめにイノベーションを測るとは何か？

3/8/2015 5

Framework of Innovation Indicators (Pakes and Griliches 1984)

Other Economic

Factors

Non-Knowledge Factors of Production Output:

ProductivityFirm’s Value

Patent

PatentingPropensity

Inputs to InnovationR&D, designing,

marketing research etc…

Knowhow and First Mover Advantage

3/8/2015 6

Framework of Innovation Indicators [modified.] (Pakes and Griliches 1984)

Other Economic

Factors



Patent

PatentingPropensity




Paper

3/8/2015 7

Framework of Innovation Indicators [modified. 2] (Pakes and Griliches 1984)

Other Economic

Factors



Patent

PatentingPropensity




Paper

In-tangibleknowledge

3/8/2015 8

イノベーションのプロセスを明らかにする方法• 定性的なアプローチ

• なにかしらの理論モデルにもとづき、文献調査や実地調査、インタビューなどを使って証拠を集める。集まった証拠にもとづきロジックを組み立てて、結果を観察する

• データソース• 誰かが書いた文章 (論文や特許や報告書や白書 etc…)

• 誰かの頭のなか (をインタビューを使って収集する)

• 定量的なアプローチ• なにかしらの理論モデルにもとづき、統計データベースを使ってデータを集める。それを回帰分析 etc… などの統計的な処理をして、結果を観察する

• データソース• 統計データベースを使う

• サーベイ調査をする

• 政府統計を使う

結論

インプリケーション(ex. 政策的な含意)

問い(リサーチクエスチョン)

Literature Review(先行研究の調査)

Hypothesis(問いに対する仮説の提示)

3/8/2015 9

イノベーションプロセスを知る方法

1. ひとにきく1. 発明したひと (=発明者) にきく

1. インタビューをする2. サーベイ調査をする (アンケートを

とる)2. 発明に関与したひとにきく

1. インタビューをする2. サーベイ調査をする (アンケートを

とる)

2. 測ってみる1. 特許ではかってみる

1. だれとだれが特許を書いたかではかってみる

2. だれがだれの特許を引用しているかではかってみる

2. 論文ではかってみる1. だれとだれが論文を書いたかでは

かってみる2. だれとだれの論文を引用している

かではかってみる

3. 特許と論文のつながりではかってみる

1. どの特許が、どの論文を引用しているかで測ってみる

2. どの論文が、どの特許を引用しているかで測ってみる

3/8/2015 10

はかってみる=論文や特許のデータベースを使い、論文や特許の数や流れを調べてみる。

3/8/2015 11

データベースを使った分析に必要な知識

• Excel で vlookup くらいを使ったことがある

• (現在の)コンピュータは、「命令をしないと動かない」ことを知っている

• コンピュータに対して命令を書くときは（多くの場合） 2byte 文字ではなくて 1byte 文字で入力する必要があることを知っている• Ｓｅｌｅｃｔではなく, select と打つ必要があることを知っている

• マニュアルの通りコンピュータは動かないことを知っている

• 「コレは簡単ですよー」と, 技術者がいう「簡単」と, 自らが認識するところの「簡単」には相違があることを知っている

• あきらめないこころ

3/8/2015 12

2: PATSTAT オンライン版をつかってみよう

3/8/2015 13

Web インターフェースではなく SQL データベースを使うことのメリット

• Web 版にくらべてレスポンスがはやい• （すべてはやいとはいっていない）

•自分のニーズに則したデータを取得できる

•他のデータベースとの接続が行い易くなる• 特許データベースと論文データベースの接続

• 特許/論文データベースと財務データベースの接続

3/8/2015 14

PATSTAT

• EPO の特許データベース

• Web インターフェースも存在

• Raw Data 版は有償

• Web 版 PATSTAT は2ヶ月間無料

3/8/2015 15

PATSTATのデータ構造

http://documents.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/95da6bccf12e54a1c1257aa1002e2d1d/$FILE/patstat_data%20elements_v1.1.pdf

3/8/2015 16

PATSTAT のデータ構造

3/8/2015 17

PATSTAT のモデル図

3/8/2015 18

0. PATSTAT Online (beta) にアクセスしてみる

• http://www.epo.org/searching/subscription/patstat-online.htmlにアクセスする

3/8/2015 19

http://www.epo.org/searching/subscription/patstat-online.html

0-1. Registration する

• メールアドレスを入力し, Preview を押す

3/8/2015 20

0-2. メールが届く

3/8/2015 21

• “Validation of registration” メールが届くので, “activate your free trial now” をクリックする.

0-2. メールが届く

3/8/2015 22

0-3. ログインする

• https://data.epo.org/expert-services/start.html# にアクセスし, メールで送られたユーザ名とパスワードを入力する.

3/8/2015 23

https://data.epo.org/expert-services/start.html

0-4. ログインする(2)

• Patent Statistics PATSTAT 2014 Autumn を選択する

3/8/2015 24

0-5. ログインする(3)

3/8/2015 25

1. クエリを打ってみる

• クエリを打ってみる• SELECT appln_auth, appln_nr, appln_kind, appln_filing_date

FROM tls201_applnWHERE appln_auth = 'IE‘;

SELECT : どういったデータを取得するのかFROM : どのテーブルを参照するのかWHERE : どういう条件でデータを取得するのか

WHERE : appln_authが IE なものについてFROM: tls201_appln テーブルからSELECT: appln_auth, appln_nr, appln_kind, appln_filing_dateの情報を引っ張りだす

逆向きに読んでみる

3/8/2015 26

2. データが取得される

3/8/2015 27

1-2. 練習問題

•先ほどのクエリを少し改造してみる

•先ほどの条件に加えて, 2000年以降に出願された特許についてデータを収集してみる• 必要な条件 appln_filing_year >= 2000

• 条件を追加する方法• (条件1) AND (条件2) : (条件1) および (条件2) を満たすデータを取得する

• (条件1) OR (条件2) : (条件1) または (条件2) を満たすデータを取得する

3/8/2015 28

1-2. 練習問題 (答え)

• SELECT appln_auth, appln_nr, appln_kind, appln_filing_date

FROM tls201_appln

WHERE appln_auth = 'IE'

AND appln_filing_year >= 2000;

3/8/2015 29

1-2. 出力結果

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014

appln_kind

3/8/2015 30

2. PATSTAT から”Ohsugi Yoshiyuki” さんのデータを取得する• select tls206_person.person_name, tls206_person.person_id, tls206_person.person_address,

tls206_person.person_ctry_code, tls207_pers_appln.appln_id, tls201_appln.appln_title_lg, tls201_appln.appln_filing_year, tls201_appln.nb_applicants, tls202_appln_title.appln_title, tls208_doc_std_nms.doc_std_name from tls206_person

inner join tls207_pers_appln

on tls206_person.person_id=tls207_pers_appln.person_id

inner join tls201_appln

on tls207_pers_appln.appln_id=tls201_appln.appln_id

inner join tls202_appln_title

on tls201_appln.appln_id=tls202_appln_title.appln_id

inner join tls208_doc_std_nms

on tls206_person.doc_std_name_id=tls208_doc_std_nms.doc_std_name_id

where tls206_person.person_name = "Yoshiyuki Ohsugi";

3/8/2015 31

Row person_name person_id person_city_code appln_id appln_title_lg appln_filing_year nb_applicants title doc_std_name

YOSHIYUKI OHSUGI 13732782 1490962 en 1999 1

Rheumatoid arthritis remedy containing IL-6 antagonist as effective component

OHSUGI YOSHIYUKI

2 YOSHIYUKI OHSUGI 13732782 1490963 en 1999 1

Rheumatoid arthritis remedy containing IL-6 antagonist as effective component

OHSUGI YOSHIYUKI


Rheumatoid arthritis remedy containing Il-6 antagonist as active ingredient

OHSUGI YOSHIYUKI


Rheumatoid arthritis remedy containing il-6 antagonist as active ingredient

OHSUGI YOSHIYUKI


2,6-BIS (N-LOWERALKYLCARBAMOYL) PYRIDINE-4-CARBOXYLIC ACID DERIVATIVES

OHSUGI YOSHIYUKI

6 YOSHIYUKI OHSUGI 13732782 2064926 en 1986 1PYRIDINE 2,6-DIAMIDE-4-CARBOXYLATES

OHSUGI YOSHIYUKI


Novel antisense oligonucleotide derivatives against wilms's tumor gene

OHSUGI YOSHIYUKI


Preventives and/or remedies for systemic lupus erythematosus containing anti-IL-6 receptor antibody as the active ingredient

OHSUGI YOSHIYUKI


Preventives and/or remedies for systemic lupus erythematosus containing anti-il-6 receptor antibody as the active ingredient

OHSUGI YOSHIYUKI

3/8/2015 32


Cancer vaccine containing cancer antigen based on tumor suppessor gene wti product and cationic liposomes

OHSUGI YOSHIYUKI

11 YOSHIYUKI OHSUGI 13732782 24726192 it 1986 1AGENTE PER IL TRATTAMENTO DELLA NEFRITE

OHSUGI YOSHIYUKI

12 YOSHIYUKI OHSUGI 13732782 54823610 en 1986 1PYRADINE DERIVATIVES AND PROCESS FOR PREPARING THE SAME

OHSUGI YOSHIYUKI


RHEUMATOID ARTHRITIS REMEDY CONTAINING IL-6 ANTAGONIST AS ACTIVE INGREDIENT

OHSUGI YOSHIYUKI

14 YOSHIYUKI OHSUGI 17581861 JP 5990714 de 1979 1

TEREPHTHALSAEUREMONOAMID-DERIVATE, VERFAHREN ZU DEREN HERSTELLUNG UND DIESE ENTHALTENDES ANTIALLERGISCHES PHARMAZEUTISCHES PRAEPARAT.

OHSUGI YOSHIYUKI

15 YOSHIYUKI OHSUGI 17581861 JP 6045746 de 1976 1

VERFAHREN ZUR HERSTELLUNG VON NEUEN AMINOBENZOESAEURE-DERIVATEN UND SO HERGESTELLTE AMINOBENZOESAEURE-DERIVATE.

OHSUGI YOSHIYUKI

16 YOSHIYUKI OHSUGI 17581861 JP 41232005 es 1979 1

PROCEDIMIENTO PARA PREPARAR DERIVADOS DE MONOAMIDA DEL ACIDO TEREFTALICO

OHSUGI YOSHIYUKI

17 YOSHIYUKI OHSUGI 17581861 JP 41276638 es 1979 1

PROCEDIMIENTO PARA LA PREPARACION DE DERIVADOS AMIDICOS DEL ACIDO TEREFTALICO

OHSUGI YOSHIYUKI

18 YOSHIYUKI OHSUGI 17581861 JP 57101201 en 1998 1

PREVENTIVES AND/OR REMEDIES CONTAINING ANTI-IL-6 RECEPTOR NEUTRALIZING ANTIBODIES FOR REDUCING THE EXCRETION OF URINARY PROTEIN IN SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS

OHSUGI YOSHIYUKI

19 YOSHIYUKI OHSUGI 17581861 JP 364487213 en 1995 2

INHIBITION OF ABNORMAL GROWTH OF SYNOVIAL CELLS USING IL-6 ANTAGONIST AS ACTIVE INGREDIENT

OHSUGI YOSHIYUK

3/8/2015 33

3. PATSTAT に収録された特許から, 溶融還元法がTitle か Abstract に含まれている特許一覧を取得する

•溶融還元法は英語で “Iron Ore Smelting Reduction” らしい

• クエリSELECT nb_citations, a.appln_id, appln_auth, appln_nr,

appln_kind, appln_filing_date

FROM tls201_appln a

LEFT OUTER JOIN tls202_appln_title t ON a.appln_id = t.appln_id

LEFT OUTER JOIN tls203_appln_abstr abstr ON a.appln_id = abstr.appln_id

WHERE (t.appln_title LIKE '%iron smelting%' OR abstr. appln_abstract LIKE '%iron smelting%')

3/8/2015 34

3-1. 出力結果

・このままだとよくわからないので, Download から Excel に出力してみる

3/8/2015 35

年代で並べてみる

0

5

10

15

20

25

30

35

#ofpatents

3/8/2015 36

出願国ごとに並べてみる

26

12

2254

12

911

10211111

3444

101

0 50 100 150 200 250

AT

AU

BE

CA

CN

DE

EA

EP

GB

HU

IN

JP

KR

MX

MY

NL

PL

RO

RU

SU

UA

US

ZA

集計

3/8/2015 37

4. 日本に属する組織または個人が2014年に出願した特許のうち, 他国の組織または企業とどのくらいコラボレーションをしているのか調べてみる

• クエリ• SELECT COUNT(*) AS numberOfCommonApplications,

p1.doc_std_name as name1, p1.person_ctry_code as cc1,p2.doc_std_name as name2, p2.person_ctry_code as cc2FROM tls206_person p1JOIN tls207_pers_appln pa1 ON p1.person_id = pa1.person_idJOIN tls207_pers_appln pa2 ON pa1.appln_id = pa2.appln_idJOIN tls206_person p2 ON pa2.person_id = p2.person_idjoin tls201_appln p3 on pa1.appln_id = p3.appln_idWHERE p1.person_ctry_code = 'JP'AND p3.appln_filing_date >= '2014-01-01'

AND p3.appln_filing_date <= '2014-12-31‘AND pa1.appln_id > 0AND pa2.appln_id > 0AND p1.person_ctry_code <> p2.person_ctry_codeGROUP by p1.doc_std_name, p1.person_ctry_code, p2.doc_std_name, p2.person_ctry_codeORDER BY numberOfCommonApplications DESC, p1.doc_std_name ASC,p2.doc_std_name ASC

3/8/2015 38

4-2. コラボレーション国ランキングUS 855(空白) 489

GB 131DE 105KR 101CN 82CA 59SG 57FR 57NL 27SA 20CH 18BE 18IL 15TH 14LU 13IN 11

3/8/2015 39

4-3. 企業ランキングPANASONIC CORP 100

SONY CORP 81

SHARP KK 46

KOBE STEEL LTD 41

FUJITSU LTD 36

TAKEDA PHARMACEUTICAL 28

NISSAN MOTOR 27

OTSUKA PHARMA CO LTD 23

HONDA MOTOR CO LTD 23

NIPPON STEEL & SUMITOMO METAL 20

TEXAS INSTRUMENTS JAPAN 20

TOSHIBA KK 20

CANON KK 20

HADANO HIROYUKI 19

NEC CORP 16

SHIONOGI & CO 14

SAWADA HARUKO 13

TOSHIBA TECHNO CT INC 13

SUGIO TOSHIYASU 13

IBM JAPAN 12

SATO YOSHITAKA 11

KYOCERA CORP 11

UNITIKA LTD 10

TATEISHI TAKAAKI 10

MASAKI TAKAKI 10

FUNAI ELECTRIC CO 103/8/2015 40

4-4. コラボレーション国x企業

国名PANASONICCORP

SONY CORP

SHARP KK

KOBE STEEL LTD

FUJITSU LTD

TAKEDA PHARMACEUTICAL

NISSAN MOTOR

HONDA MOTOR CO LTD

OTSUKA PHARMA CO LTD

TOSHIBA KK

TEXAS INSTRUMENTS JAPAN

NIPPON STEEL & SUMITOMO METAL

CANON KK

総計

（空白） 68 6 40 33 14 27 1 5 3 16 213

US 6 56 3 7 5 21 5 10 12 4 129

GB 9 3 17 8 7 5 1 50

CN 12 1 10 6 1 1 31

FR 1 4 10 15

KR 8 8

DE 3 4 7

SG 6 6

BE 3 1 4

MY 4 4

3/8/2015 41

参考文献

• PATSTAT ONLINE (beta)• http://www.epo.org/searching/subscription/patstat-online.html

• SQL Self-Study Course• http://documents.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/55df36d61f27cdb

2c1257b1600323d91/$FILE/patstat_introduction_sql_en.pdf

• Data Elements of PATSTAT Raw Data• http://documents.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/95da6bccf12e54a

1c1257aa1002e2d1d/$FILE/patstat_data%20elements_v1.1.pdf

3/8/2015 42

http://www.epo.org/searching/subscription/patstat-online.html

http://documents.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/55df36d61f27cdb2c1257b1600323d91/$FILE/patstat_introduction_sql_en.pdf

http://documents.epo.org/projects/babylon/eponet.nsf/0/95da6bccf12e54a1c1257aa1002e2d1d/$FILE/patstat_data elements_v1.1.pdf

3: KHCoderを使い, テキスト分析をしてみる

3/8/2015 43

共起グラフの例

講演「創発的破壊が日本を創る」アンケート調査より（自由回答「勉強になった点」欄から動詞, 名詞, 形容詞を抽出）

講演「創発的破壊が日本を創る」アンケート調査より（自由回答「コメント」欄から動詞, 名詞, 形容詞を抽出）

・言葉と言葉の結びつきをチェックする

3/8/2015 44

ケーススタディ: 小室さんと華原さんのトークを分析してみよう

• TK MUSIC CRAMP• 1995年から1998年まで放送してた音楽番組

• 1995年度は小室さんが

• 1996年度はSMAPの中居くんが

• 1997年度は華原さんが司会を担当

•二人の会話を共起グラフ分析して、二人がどのくらいラブラブだったのか、どのくらい冷めちゃったのか可視化できるかやってみよう• 分析対象

• 1996/3/6 オンエアのトーク

• 1998/3/25 オンエアのトーク

3/8/2015 45

Tomomi Kahala, From 1996 To 1998

• 1996/3 • 1998/3

3/8/2015 46

手順1: ホームページを開く•1996/03/06 OA : 華原朋美

3/8/2015 47

http://www.fujitv.co.jp/TKMC/BACK/TALK/tomomi.html

手順2: ソースコードを開く

3/8/2015 48

手順3: 必要な部分を切り取る

3/8/2015 49

手順4: テキストエディタに貼り付けて, 不要な部分を削除する

3/8/2015 50

手順5: データのクリーニングをする

• I believe が I beleaveになってたので直す

• データ処理に不要な文字を消す

→ テキストファイルとして保存

3/8/2015 51

手順6: KHCoderに読み込む

3/8/2015 52

手順7: 前処理を実行する

•分析に不要な文字列などを削除する

3/8/2015 53

手順8: 分析対象ファイルの修正を行う

分析対象ファイルの自動修正: 実行をクリックする

3/8/2015 54

手順9: [前処理の実行] をクリックする

3/8/2015 55

手順10: 分析の対象とする品詞を選択する

3/8/2015 56

抽出語のチェック (1996年)

感動詞形容詞うん 65難しい 9

あの 21嬉しい 8

なんか 20高い 4

え 19悪い 3

あ 16楽しい 3

うーん 14欲しい 3

まあ 14厳しい 2

ありがとう 13厚い 2

はい 12小さい 2

ああ 6羨ましい 2

ごめんなさい 6太い 2

じゃあ 5大きい 2

そうですね 5優しい 2

ほら 4淋しい 2

名詞自分 38

感じ 28

音楽 19

テレビ 18

本当 10

ビデオ 7

未来 7

カラオケ 6

ウマ 5

チャンネル 5

ドラマ 5

最初 5

エンディング 4

ゲスト 4

テープ 4

ヘリコプター 4

言葉 4

立場 4

コーラス 3

人名小室 52

朋 31

朋美 14

よね 4

哲哉 4

遠藤 2

中山 2

美穂 2

シン 1

森高 1

渡辺 1

美里 1

3/8/2015 57

抽出語のチェック (1998年)感動詞列1 形容詞列2 名詞列3 人名列4

うん 34嬉しい 6感じ 19小室 39

あ 27難しい 6テレビ 12朋 35

なんか 15可愛い 4音楽 12華原 10

まあ 15遠い 3自分 11朋美 9

はい 14多い 3久し振り 9美紀 6

ああ 9大きい 3時代 8大介 4

ありがとう 6面白い 3弟子 8舞 4

あの 5優しい 3ギャグ 7原 3

と 4恐い 2調子 7西川 3

なるほど 4欲しい 2番組 7大輔 3

え 3良い 2コーナー 5哲哉 3

ほら 3眩しい 2マネージャー 5

ううん 2可愛らしい 1外国 5

じゃあ 2懐かしい 1最初 5

そうですね 2楽しい 1武器 5

そうね 2強い 1名前 5

ねぇ 2激しい 1ジュース 4

あら 1若い 1センス 4

あれ 1数少ない 1ピアノ 4

うーん 1短い 1社長 4

こんばんは 1遅い 1本当 4

ごめん 1長い 1アルバム 3

ごめんなさい 1美味しい 1オレンジ 3

さぁ 1眠い 1ゲスト 3

じゃ 1淋しい 1ステップ 3

すいません 1 スプレー 3

ねえ 1 ハプニング 3

何だ 1 フランス語 33/8/2015 58

結果• 1996/3/6 OA 版 • 1998/3/25 OA 版

3/8/2015 59

※. 動詞, 名詞, 形容詞を抽出

結果(2) : 頻出語のみに限定• 1996/3/6 OA版 • 1998/3/25 OA 版

3/8/2015 60※. 動詞, 名詞, 形容詞を抽出

共起グラフからわかること

• どういう用語がどういう文脈で使われているのか

•会話の「温度」の可視化？• 1996年: 難しい→ 嬉しい→ 高い

• 1998年: 嬉しい→ 難しい→ かわいい• 難しいの Centrality (他の用語との結びつき) が高くなっている？

•小室さんと華原さんの会話を別々に解析したらどうなる？

•詳しくは7月の回で

3/8/2015 61

4: 企画会議

3/8/2015 62

今後の予定

•来月からGRIPS (政策研究大学院大学) に移動します• NISTEP やJST/CRDS のお手伝いもする予定

•場所は国立または六本木を予定しています。• Polycom で接続出来る予定 (IMPP と GIST の拠点)

• 「政策のための科学」拠点間連携プログラム企画の一部になるかも

3/8/2015 63

スケジュール

•第三土曜日の午後を予定

•今日と同じく2時間程度を予定

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今後のスケジュール

• [2015/4/18]第2回: 「巨人の上に立つ」• 論文データベース (Web of Knowledge, Scopus, Scival etc…) を用いた分析

• [2015/5/16] 第3回: 「select() すると幸せになれる理由」• IIP データベース/patRデータベースを用いた特許分析

• [2015/6/20] 第4回: 「科学とイノベーションの関係」• サイエンスリンケージデータベースを用いた特許/論文の連結分析

• [2015/7/18]第5回: 「行間を読むっていろいろと大切」• 書誌テキスト分析 (KHcoder) を使って分析できること

• [2015/8/22] 第6回 : 「まとめ」• 科学とイノベーションのあれこれは書誌情報からどこまでわかるのだろう

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やりたいこと、調べたいことを教えて下さい。

• データベースを使って調べたいこと

•定量的な分析から明らかにしたいこと

• データを使って実証したい理論モデル etc…

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「データを使ってイノベーション分析をするためにデータベースの使い方をひと通り勉強してみる会(仮)」:...

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