Patent Trends Analysis as a Basis for Innovation Strategies

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The analysis of patent trends reveals significant patterns that have the potential to drive technological advancements in specific domains, particularly by identifying emerging areas and research gaps. This study examines how the economic appropriation of research and development outcomes mirrors the dynamics of the innovation process and informs strategic planning, policy formulation, and innovation management. By conducting a detailed analysis of the economic appropriations made by public science and technology institutions within Brazil’s aerospace and defense sectors, we identify how these trends can inform proactive approaches to technological innovation. The institutions studied exhibit research and development and innovation dynamics that are finely tuned to the specific needs and trends of their technological fields, illustrating the increasing diversity of research and development interests and the complexity of the innovation ecosystems in which they operate. Ultimately, the success of innovation policies and strategies hinges on the ability to anticipate technological trends, strategically invest in high-potential areas, and efficiently transfer technologies to the productive sector. This ensures that institutions are well-positioned to respond quickly and effectively to technological changes and market opportunities, fostering sustainable development and technological progress.

Sobre autores

N. Brandão Neto

Aeronautics Institute of Technology - ITA

Autor responsável pela correspondência
Email: nestorbn@gmail.com

L. Faria

Aeronautics Institute of Technology (ITA)

Email: lester@ita.br

F. de Melo

Aeronautics Institute of Technology (ITA)

Email: francisco.frapi@gmail.com

Bibliografia

  1. Becz S., Pinto A., Zeidner L.E., Banaszuk A., Khire R., Reeve H.M. (2010) Design System for Managing Complexity in Aerospace Systems. Paper presented at the 13th AIAA/ISSMO Multidisciplinary Analysis and Optimization Conference, Fort Worth, TX AIAA, AIAA-2010-9223. https://doi.org/10.2514/6.2010-9223
  2. Campbell R.S. (1983) Patent Trends as a Technological Forecasting Tool. World Patent Information, 5(3), 137–143. https://doi.org/10.1016/0172-2190(83)90134-5
  3. Creswell J.W., Creswell J. D. (2009) Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (3rd. ed.), Thousand Oaks, CA: Sage.
  4. Dodgson M., Gann D.M., Phillips N. (eds.) (2014) The Oxford Handbook of Innovation Management, Oxford: Oxford University Press.
  5. Etzkowitz H., Zhou C. (2018) The Triple Helix: University—Industry—Government Innovation and Entrepreneurship (2nd ed.), New York: Routledge.
  6. Fagerberg J., Srholec M., Verspagen B. (2009) Innovation and economic development (UNUMERIT Working Papers No. 032), Maastricht: UNU-MERIT.
  7. Gil A.C. (2010) How to Develop Projects of Research (5th ed.), Sao Paulo: Atlas Press.
  8. Kaminishi K., Muhamad A.K.B., Kyontani T., Miyake K., Kimura T., Haruyama S. (2014) A study of technology trends analysis using patent search systems. Journal of Technology Innovation and Sustainability, 5(2), 18–35.
  9. Kim G., Bae J. (2017) A novel approach to forecast promising technology through patent analysis. Technological Forecasting & Social Change. vol 117, 228–237. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.11.023
  10. Matias-Pereira J. (2019) Manual de metodologia da pesquisa científica (4th ed.), Sao Paulo: Atlas Press.
  11. Mazzucato M. (2013) The Entrepreneurial State: Debunking Public vs. Private Sector Myths, London; New York: Anthem Press.
  12. Niemann H., Moehrle M.G., Frischikorn J. (2017) Use of a new patent text-mining and visualization method for identifying patenting patterns over time: Concept, method and test application. Technological Forecasting & Social Change, 115, 210–220. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.10.004
  13. Prodanov C.C., Freitas E.C. (2013) Methodology of Scientific Work: Methods and Techniques of Research and Academic Work (2nd ed.), Novo Hamburgo, RS: Feevale.
  14. PMI (2021) A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK) (7th ed.), Newtown Square, PA: Project Management Institute.
  15. Rothwell R. (1994) Towards the fifth-generation innovation process. International Marketing Review, 11(1), 7–31. https://doi.org/10.1108/02651339410057491
  16. Tidd J., Bessant J., Pavitt K. (2001) Managing innovation: Integrating technological market and organizational change, Chicester: Wiley.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».