基于认知视角的技术创新风险识别支持模型与方法研究

Technological innovation is an important driving force for the sustainable development of community economy. In front of the high uncertainty and failure rate of technological innovation, how to identify risks and promote the risk identification ability effectively is a critical issue for the survival and development of technological innovation organizations. In order to remedy the defect of traditional methods for risk identfication based on subjective or objective perspective,in this project we propose hypergraph support models to describe, locate and measure technological innovation risk, and then extend traditional case-based reasoning methods to achieve the knowledge accumulation and reuse from the dynamic risk identification process, using theories and ideologies of cognitive science for reference and taking risk information as main line. The project mainly studies:①formation and cognitive mechanism of technological innovation risk;②hypergraph support models for technological innovation risk identification;③supporting methods for technological innovation risk identification based on case-based reasoning. Theoretically, we expect to propose new models and methods to make some contribution to promoting further research on technological innovation risk identification. While in practice, it is anticipated to satisfy the urgent needs of decision support, information mining and discovery of technology innovation organizations in the deep, and achieve instructive value to help them identify risks efficiently and effectively during technological innovation process.

技术创新是推动社会经济持续发展的重要动力，面对技术创新的高不确定性和高失败率，技术创新组织如何有效识别技术创新风险、提升自身风险识别能力，是关系其生存发展的关键问题。本项目借鉴认知科学理论思想，以风险信息为主线，从认知视角出发，通过建立超图支持模型以解决技术创新风险的要素描述、过程描述及风险定位测度，通过拓展传统事例推理方法以支持技术创新风险识别动态过程的知识积累和重用，弥补已有基于"主观"和"客观"视角的风险识别方法的应用局限性。项目的主要研究内容包括：①技术创新风险的形成和认知机理；②技术创新风险识别的超图支持模型；③基于事例推理的技术创新风险识别支持方法。本项目预期在理论上提出技术创新风险识别的新模型、新方法，对推动技术创新风险识别的深入研究具有一定理论贡献；在实践中，对满足技术创新组织在深层次决策支持、信息挖掘与发现的迫切需求，帮助其在技术创新过程中快速有效识别风险具有指导价值。

技术创新是推动社会经济持续发展的重要动力，而技术创新组织如何有效识别技术创新风险、提升自身风险识别能力是关系其生存发展的关键问题。本项目借鉴认知科学理论思想来研究技术创新风险识别的支持模型与方法，主要研究了三方面内容：第一，在总结技术创新风险、风险识别方法相关研究的基础上，从认知视角对技术创新风险识别的决策支持框架进行了分析和设计；第二，针对技术创新风险识别问题的不精确性和多元结构特性，提出利用超图模型予以解决，并研究了超图模型、影响图模型、基于超图模型的节点重要性度量方法以及基于物元的风险测度和定位方法；第三，针对技术创新风险识别问题的动态过程性，研究了基于序列模式挖掘的技术创新风险识别事例推理方法以及相应的决策支持系统原型设计。项目得到的主要结果包括：提出了基于认知视角的技术创新风险识别决策支持框架；建立了技术创新风险识别的超图模型，并提出了超图中节点重要性度量方法以识别技术创新重要风险节点；利用交互式动态影响图进行决策问题建模，并提出了一种最优K模型的求解技术；建立了技术创新风险指标体系，并提出了一种基于物元模型的技术创新风险识别方法；提出了支持序列数据的技术创新风险识别事例推理方法并设计了决策支持原型系统。本项目研究的理论意义在于，项目研究的认知视角集成了客观风险信息和主观风险认知，有助于揭示主体对技术创新风险的认知机理；引入超图扩大了原有认知图模型的问题求解范围，解决具备模糊、多元、不精确、动态特性的技术创新风险识别中的若干关键问题；基于CBR的技术创新风险识别支持方法能够支持具有小样本性、主观性和不可重复性的技术创新风险识别动态过程中的知识积累和重用，是对CBR和风险识别理论方法的有益补充。在实践意义方面，本项目研究对技术创新组织在技术创新过程中快速有效地识别风险要素、定位和测度风险、完成风险识别知识积累并提升风险识别能力，以及满足其利用信息技术在深层次决策支持、信息挖掘与发现的迫切需求具有指导价值。