网络情报从竞争情报中发现新的商业机会:专利和商标数据库的综合使用Mingook Lee , Sungjoo Lee( 三 )

另一方面，基于市场的竞争情报的最基本方法之一是识别产品和服务的类型，并分析竞争对手的市场份额及其趋势(Hanssens ， 1980年) 。这些信息通常被用来理解市场中的竞争地位和建立资源管理策略，这不仅可以通过定量分析来实现，也可以通过对客户或专家的评估来实现，因此存在主观性的风险。为了减轻这种主观性可能带来的偏差，最近已经做出努力，使用大量在线客户数据进行竞争对手分析。例如，金等人(2016年)在实施新产品设计时，使用产品在线评论来分析客户对竞争产品的需求。同样，何等人(2013年)收集了社交媒体数据，并应用文本挖掘技术进行竞争分析。一些研究人员强调了竞争对手分析动态框架的重要性；彭和梁(2016年)基于他们提出的识别竞争对手的框架描述了企业间竞争的竞争动态。
认识到基于技术和基于市场的情报的价值，我们建议同时使用专利和商标数据，前者用于基于技术的竞争情报，而后者用于基于市场的竞争情报，并通过调查公司的技术特征以及公司提供的产品和服务的市场特征，开发一种识别商业机会的新方法。
2.2 专利和商标信息
随着越来越多的公司重视无形资产，如品牌认知度(Reitzig ， 2004) ，专利和商标数据的潜在价值(包含关于两种有代表性的无形资产的各种信息)在增加，但仍有待充分发掘。
专利是通过阻止他人使用一项发明来获得经济利益的一种手段。因此，它显示了公司的研发投资，从而彰显公司的技术能力和研发战略(Greenhalgh and Rogers, 2010;Jaffe, 1989) 。专利发明根据国际专利分类(IPC)系统进行分类，包括关于专利申请、专利注册、引用、权利要求和家庭专利的数据。根据这些数据，我们进行了各种分析，以调查公司的技术创新模式(Albert et al., 1991;Austin, 1993;Lanjouw et al., 1998;Tong andFrame, 1994) 。此外，专利分析方法的最新进展有助于提高专利分析结果的价值。专利分析方法已经从使用结构化数据的文献计量分析发展到使用非结构化数据的关键词分析(Madani and Weber, 2016) 。可视化方法以及分析方法一直备受关注(e.g. Niemann et al., 2017) 。数据挖掘中开发的各种模式分析方法已应用于专利数据，用于调查主要技术趋势或核心研发课题(e.g. Venugopalan and Rai, 2015) 。
另一方面，商标和作为知识产权的专利被用来保护市场(Doern ， 1999) 。像专利一样，商标也是由国际分类系统分类的，称为尼斯分类(NCL) 。根据尼斯协议，商标被分配给指定的商品和服务类型以及将被使用的详细项目。因此，商标数据值得分析，以评估市场中商品和服务的差异化营销创新(Sandner and Block ， 2011) 。尽管商标文献中有丰富的信息，但现有的商业机会识别研究主要集中在专利文献上。专利和商标除了其授予专有权的最初目的之外，还有助于表明技术和营销创新活动(周等， 2016) 。虽然专利包含关于技术开发活动的时间序列信息，但商标包含关于直接或间接市场进入活动的时间序列信息。这两组数据库可以将技术、市场和公司联系起来，提供有意义的信息，说明企业对技术和市场的兴趣以及相关活动是如何随着时间的推移而演变的。
因此，本研究采用专利和商标两个数据库，针对可能影响市场的技术以及竞争对手的相关策略，探索新的商业机会。与现有方法相比，这两种数据库的综合使用有以下优点。首先，这两个数据库易于访问并提供最新信息，增加了建议方法的可行性和可用性。其次，通过分析与技术相关和与市场相关的信息，可以获得一个平衡的视角来探索商业机会，这提高了建议方法的可靠性。最后，当两个数据库集成时，它们可以提供从市场到技术的各种各样的信息，从而能够获得丰富的分析结果。