关于知识产权信息资源效能最大化的思考.docx
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关于知识产权信息资源效能最大化的思考
关于知识产权信息资源效能最大化的思考
知识产权信息资源是促进产业创新，提高产业核心竞争力的基础性信息资源，不仅可以促进知识产权的保护和运用，而且会提高产业的国际竞争力，终将助力知识产权强国建设。
本文针对知识产权信息资源的横向、纵向联系及其规律，提出整合信息资源需要开展的各项工作，还提出要建立获取和应用知识产权信息资源的机制，加强知识产权信息资源服务体系的建设与人才的培养，以充分发挥知识产权信息资源的效能。
党的十八大报告提出“实施知识产权战略，加强知识产权保护，促进创新资源高效配置和综合集成，把全社会智慧和力量凝聚到创新发展上来”。
2015年3月5日，十二届全国人大三次会议的政府工作报告提出：
推动大众创业、万众创新。
信息资源广泛存在于经济、社会各个领域和部门。
信息资源包括以文字、图形、图像、声音、动画和视像等形式储存在一定的载体上并可供利用的信息。
信息、信息技术和信息生产者是建设信息资源的基本要素，也就是需要信息生产者或开发者通过获取、传递、加工、存储等技术手段，将信息处理成可用的信息资源。
知识产权信息资源不仅可以在大众创业、万众创新中发挥作用，而且会促进“中国制造”迈入“中国创造”的新阶段。
例如：
技术研发者利用专利信息，不仅可以提高研发起点和提升创新能力，而且可以及时了解全球的技术进展和最新技术，把握自身的竞争优势，还可以避免陷入知识产权纠纷。
当前，我国知识产权信息缺乏集成管理，使得公众获取和使用信息的效率低。
主要表现在几个方面：
（1）专利、商标、版权、植物新品种、地理标志等知识产权信息的管理分属不同的部门；
（2）数据库之间关联性不够，不能实现跨库检索，例如：
专利数据库与商标数据库分别发布在不同的网站上；多数的数据库没有经过数据深加工，即没有进行词汇、分类标引等的加工，造成信息的查全率和查准率不高；（3）资源的分类不明确，例如：
知识产权法学的内容散布在民商法、经济法、国际法等法律分支中，还有的散布在“信息技术”、“经济与管理科学”等中。
不利于用户快速、准确地搜集到有效的知识产权信息。
在世界经济发展的格局下，我国在全球产业链还处于中低端，要通过技术创新来促进产业升级。
知识产权信息资源是促进产业技术创新，提高产业核心竞争力的基础性信息资源。
中兴、华为等具有知识产权优势的企业，注重知识产权信息的利用，注重在国外进行知识产权布局，在国际市场上显示出较强的创新能力和竞争能力。
一、知识产权信息资源的内容和特点
1.知识产权信息资源的内容
知识产权信息是指一切与知识产权相关的信息，包括国家的知识产权法律法规，国内外知识产权保护，国际公约，体现知识产权主体、客体、法律状态、经济及技术特征等的动态信息。
例如：
专利相关信息包括专利申请人和权利人信息、技术方案信息、专利的执法维权信息、典型案例分析、中介服务信息，以及产权交易信息等。
知识产权信息可分为结构化数据和非结构化数据。
据报道，非结构化数据量已占到数据总量的75%以上，且非结构化数据的增长速度比结构化数据快10倍到50倍。
将结构化信息和非结构化信息与人们利用信息的规则联系起来，可以促进用好知识产权信息。
（1）知识产权信息的结构化数据
结构化数据以数据间的相关属性和构造表结构来表示数据的属性，数据都以表格的形式保存在数据库中，数据格式统一，以后产生的数据，只需根据其属性，将数据存储在合适的位置，不需要更改数据聚集、处理、查询方法，数据处理能力只受运算速度和存储空间的限制。
例如：
国家知识产权局官网的“专利检索与查询”系统，中国商标网的“商标综合查询”系统。
结构化的知识产权信息的主要类型包括：
?
政策法规类信息：
法律法规、司法解释、政策解读、部门规章、相关国际条约、司法判例等。
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授权登记与管理类信息：
各职能部门发布的有关授权或权利变更等的信息，例如：
“发明专利”单行本。
?
研究类信息：
图书、期刊论文、学位论文、会议论文、专家评论、课题研究成果等。
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统计与事实类信息：
知识产权相关年鉴、年报、统计数据等。
（2）知识产权信息的非结构化数据
非结构化数据没有统一的结构属性，难以用表结构来表示，只能直接采用带结构的原始数据，不便于数据存储和数据处理。
随着互联网技术的发展，数据的产生、发布越来越容易，新的数据类型不断出现，非结构化数据成为大数据的基础。
知识产权大数据包括在网络上流动着的新闻，文字邮件，上传下载的照片、视频、微博、微信等非结构化数据。
例如：
知识产权舆情。
非结构化的知识产权信息数据的主要类型包括：
?
动态类信息：
知识产权相关新闻、专家博客、用户论坛等。
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机构与人物类信息：
知识产权相关各类机构以及从业人员、研究专家等的信息。
2.知识产权信息资源的特点
知识产权信息具有数据规模大，数据种类多，可重复共享性、动态性、财产性，数据呈爆炸式增长，要求数据处理速度快的特点。
人们对知识产权信息的检索和利用不受时间、空间、语言、地域和行业的限制；信息所有者可以销售和交换信息。
不同的用户通过使用信息获得不同的价值。
相对于特定的应用数据，大数据的价值密度相对较低、有效的信息相对较少。
但是信息的有效与否也是相对的，对于某些应用是无效的信息对于另外一些应用则成为最关键的信息；数据的价值也是相对的，有时一条微不足道的细节数据可能造成巨大的影响。
面对海量数据，大数据要求快速、持续的实时数据处理。
数据的处理速度达到一定程度后，才能及时有效地用好大数据。
很多情况下都必须要在1秒钟或者瞬间处理大数据，形成结果。
虽然可以应用海量数据归类与分析技术来处理大产业的数据，但是汇集的数据量有可能超过系统有效处理的能力。
二、知识产权信息资源的相互联系
1、知识产权信息资源横向联系 信息资源之间存在着丰富的参考链接、逻辑链接和服务链接等不同形式的联系。
按照资源的外在链接形式可以分为：
基于文献之间参考链接的全文关联；基于数据库逻辑链接的检索关联；基于资源之间服务链接的服务关联。
按照资源的内容可以分为：
基于知识元的概念关联；基于元数据的作者关联、主题关联、分类关联和引用关联。
建立文献之间的引用关联，可以帮助用户了解知识之间的渊源脉络，发现潜在相关的知识或信息。
例如：
通过主题关联、类目关联、作者关联等来构建专利文献与非专利文献之间的知识网络，来弥补用关键词检索的不足，让用户更快、更准地找到相关技术信息。
建立信息的横向联系可以实现对多种信息资源的集成。
2、知识产权信息资源纵向联系
纵观知识产权信息资源的发展史，不仅信息的内容不断丰富，而且信息数据的物理载体不断变化，经历了由纸件到光盘、再到网络数据的过程，并且近十几年信息才成为主要的服务性资源。
知识产权信息起源于十四世纪，不但信息类型不断增加，而且信息数量快速增长。
（1）关于专利信息的发展
最早在1331年，英国授予了“缝纫与染织技术”的独专其利。
在1882年，我国光绪皇帝批准了“机器织布”专利。
目前，国际专利分类表已经有接近1万个大组，世界范围的专利技术文献已经超过1亿篇。
专利信息可以展示人类历史上历次工业革命的技术脉络，还可以预测未来的技术发展趋势。
从专利信息可以看出：
18世纪从英国发起的以机器代替手工工具的第一次工业革命，即蒸汽机时代；进入到19世纪最后30年和20世纪初的第二次工业革命，即电气化时代；然后从20世纪四五十年代以来进入到第三次工业革命，即自动化时代；20世纪后期进入到第四次工业革命，即正在进行的智能化时代。
（2）关于商标信息的发展
早在1803年，法国颁布了《备案商标保护法令》。
我国在晚清年代才开始用成文的法律保护商标专用权。
目前，《类似商品和服务区分表》（尼斯分类表第十版，2015文本）共包括45类，其中商品项目34类，服务项目11类，共包含一万多个商品和服务项目。
随着社会商品和服务不断发展，商标所涉及的范围不断扩大。
从2015版尼斯分类表修改可以看出，所有45个类别中修改了43类。
例如：
近几年随着移动互联网的发展，智能手机快速成为主打产品，在2015版尼斯分类表增加了智能手机（090719）和移动电话（090734）等。
目前世界上已有130多个国家和地区采用尼斯分类表。
我国2015年商标注册申请228.5万件，同比增长21.5%，连续13年位居世界第一。
截至2014年12月底，我国累计商标注册申请量为1552.7万件，累计商标注册量为1002.7万件。
从信息资源的横向联系和纵向联系可以认识到：
各类知识产权信息之间是相互关联和不断发展的。
信息生产者不仅要跟踪不断丰富的信息内容，而且要不断完善信息技术，最大限度地提高信息质量，改进信息的关联度，提高检索效率和促进信息增值。
国家标准可以在跨部门的信息共享和业务协同中发挥重要作用。
在信息系统的技术设计上，要采用开放标准，完善异构系统之间的可互操作标准体系，尊重原有数据标准和信息系统构架。
实现将各个知识产权分支的孤立的、分散的数据处理系统转化为集成化的信息资源管理系统，达到资源共享，适应互联网时代对信息的要求。
三、整合知识产权信息资源
1.把握用户的需求
不同类型的用户对知识产权信息资源需求的内容、层次、方式、方法等都明显不同。
只有充分了解各类型用户需求的特点，才能充分发挥信息资源的效能。
根据信息资源用户的规模大小可分为组织用户和个人用户。
个人用户和组织用户是可以相互转化的，多个个人用户处在一个集体中体现共同的信息需求则成为组织用户。
组织用户包括政府、企业、社会团体，对事务型信息、政策法规和政府组织的综合信息等其他信息资源的需求较大，要求信息准确、多元而精炼。
个人用户为个人的目的产生单独的信息需求。
科研人员对信息的专业化程度要求最高，要求信息专业、精确而新颖。
普通公众主要通过大众传媒这个渠道了解时事与新闻，对信息要求最低，一般对舆情等信息感兴趣，简单的一次信息即可满足需求。
2.构建信息资源内容分类体系
现阶段知识产权信息涉及的出版物、数据库或互联网信息等的分类大多以年代、地区或所涉及的客体进行分类，相对散乱、不易查找，更不便于交流和共享。
例如：
在Google中搜索“知识产权”，2014年的结果是2090万，2013年约为804万，2014年是2013年的2.6倍，信息大量增长是趋势。
可以参照国家标准《知识产权文献与信息分类及代码》（GB/T21373-2008）按照不同数据类型建立知识产权分类表，使得分类规则符合国际领先的发展方向。
依照目前知识产权文献分类实践经验，知识产权分类表的内容采取从总体到部分、从一般到具体的逻辑系统，分为三级类目，完整的分类表结构示例见表1。
分类表包括八个一级类目，一级类及其范围见表2；每个一级类目下分为若干个二级类目；每个二级类目下分为若干个三级类目。
例如：
010101，类名为知识产权历史与发展；010102类名为知识产权战略与管理。
按照知识产权分类体系对信息进行人工或自动分类，形成树状分类信息体系，便于用户按层级浏览，也便于数据平台的资源管理。
3.用好数据处理、数据分析技术
物联网、云计算、移动互联网等新一代信息技术在知识产权服务领域具有广阔的应用前景。
新一代信息技术不仅对政府的信息资源管理、建设模式和公共服务模式产生影响，而且会影响知识产权服务机构的商业模式。
云计算技术可以促进信息系统的集约化建设，如果建设统一的云计算平台，可以实现硬件软件和设备的集中采购、信息系统的统一运行维护。
例如：
建设知识产权云服务平台，知识产权服务机构可以在线提供云服务。
要及时发现不断发展的软件和硬件，跟踪使用收集、分析和处理海量数据的新方法。
社会公众可以用手机等移动终端通过移动互联网技术查询获取知识产权相关信息、办理有关事务。
例如：
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