「數」里行間 | 2017年上半年我國製造業技術熱度版圖

|編者按

今天，我們已跨入「大數據」時代，數據的價值蘊含在「數」里行間，讓數據說話，將成為人們的「習慣」做法。上海科學院和上海產業技術研究院基於自主開發的「科技發展動態分析平台」，聚焦製造、信息、能源和健康四大領域，應用大數據技術在互聯網上收集相關數據信息，對產業技術發展動態進行跟蹤和分析。本期以2017年上半年相關數據信息的地域屬性為標識，繪製製造業技術熱度版圖（即製造業產業技術熱度榜）。

一、研究工作概述

本篇呈現的2017年上半年製造業技術熱度版圖，是根據上海科學院/上海產業技術研究院「科技發展動態分析平台」採集到互聯網上數據信息，以2017年上半年數據信息的地域屬性為標識、以專業關鍵詞為線索，圍繞相關產業技術領域，用計量方法，匯總統計個人涉及量和機構涉及量，並參考百度搜索指數。以這三組數據信息為基礎，提出產業技術熱度值演算法，根據此演算法得到計算結果，繪製而成的製造業技術熱度版圖（即製造業產業技術熱度榜）。

二、範圍界定與分析計算

1、製造業範圍界定

由五個關鍵詞界定涉及範圍，它們分別是：智能製造、機器人、3D列印、工業4.0和新材料等。

2、計算公式

要綜合考慮事件的主動性和事件的被動性。可從三個觀察點入手，做到既要關注事件發起引領者的因素，用個人和機構的主體行為次數來表示；也要關注事件參與執行者的因素，用社會公眾搜索行為（百度搜索指數）來表示。由於對這三個觀察點深入研究不夠，在此暫取等權重值。

熱度值=100*（個人次數/最大個人次數+機構次數/最大機構次數+百度指數/最大百度指數）/3

三、數據信息匯總

1、個人涉及量

3、百度搜索指數

根據製造業涉及的五個關鍵詞情況匯總整理得到下表結果

四、 研究結果與情況說明

1、製造業產業技術熱度榜

基於上述基礎數據，根據熱度值計算式可得熱度榜（Top20）

由此繪製成製造業技術熱度版圖。

2、情況說明

上面版圖包括港澳台在內的全國34個地域，作為重點在熱度榜只展示前二十位情況。如何看待上述結果，應注意到如下三個方面：

l 參考度。由於數據信息的來源僅局限於互聯網，所包含內容不一定全面、觀察角度不一定精準，因而繪製的熱度版圖可能與實際情況有偏差；但作為分析全局問題的一份基礎資料，還是有相應的參考價值。

l 關聯度。從排序情況看，北京一般總是名列前茅，這是由於其作為的首都，是各類資訊的發源地，體現了全國信息樞紐港作用（信息的集聚和擴散），而不一定是相關產業技術領域狀況的標量。但不可否認：熱度值與相關產業技術水平和產業發展狀況具有正關聯性。

l 認可度。對上述分析計算結果的解讀，需要大量的背景資料支撐，而此熱度值，僅是一種數量的標識。對此，各方專業人士肯定會有不同的理解、不同的認可度，歡迎大家共同討論研究。

沈躍棟，上海科學院研究員、上海產業技術研究院戰略諮詢部主任；

姜凌，上海科學院工程師。

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