多源大数据融合驱动的产权管理模型设计及领域实证研究

Big data has become the basic strategic resources of our country, which is of great importance to promote economic development, improve social governance and enhance government efficiency. The cross-domain integration of big data is an important basis for realizing the economic value and social value of big data. Firstly, the project will design the technical mechanism of big data resource acquisition, metadata extraction, data classification, semantic annotation, cross-domain integration, sharing application and so on, and analyzes the property rights theory involved in the process of big data integration, including ownership, deduction, sharing, transformation, responsibility of property rights theory, and construct the mapping relationship between technical mechanism and property right theory. Then specific property rights risks during technical processes of multi-source big data cross-domain integration practice of cross-media, cross-department, cross-regional, cross-country will be analyzed based on the mapping relationship, including data segmentation, data collection, data interpretation, link interaction, storage distribution, privacy protection, data licensing, contract authorization and other specific risks; after that, the project would design the property management model based on life cycle of big data integration according to the study of technical mechanism, property rights theory and specific risks to achieve collaborative governance of technology, property rights and management. At last, the project would construct patent data platform, not only to test big data integration technology mechanism, but also to test the practical value of property management model, which could be enriched and improved continuously through the platform.

大数据已经成为我国基础性战略资源，对于推动经济发展、完善社会治理、提升政府效率有重要意义。大数据的跨域融合是实现大数据经济价值和社会价值的重要基础。项目首先考察大数据资源采集、元数据抽取、数据分类、语义标注、跨域融合、共享应用等方面技术机理，分析大数据融合技术流程中涉及到的产权理论，包括产权权属理论、演绎理论、分享理论、流转理论等，构建技术机理和产权理论的映射关系；然后根据映射关系分析跨媒介、跨部门、跨地域、跨国家的大数据跨域融合实践中基于技术流程产生的具体产权风险，包括数据分割、数据集合、数据演绎、链接交互、存储分发、隐私保护等风险；在考察技术机理、产权理论和具体风险的基础上，建构基于大数据融合生命周期的产权管理模型，以实现技术、产权和管理的协同治理。项目在最后构造专利大数据平台，既用于检验大数据融合的技术机理，也在于检验产权管理模型的实用价值，通过平台实证不断丰富和完善产权管理模型。

项目背景与内容：大数据的跨域融合是实现大数据经济价值和社会价值的重要基础，推动大数据融合中的技术、产权和管理之间有效关联极具研究价值。本项目致力于研究大数据资源采集、元数据抽取、数据分类、语义标注、跨域融合、共享应用等技术机理、产权理论和具体风险，构建基于大数据融合生命周期的产权管理模型，构造专利大数据平台，通过实证不断丰富和完善产权管理模型。.项目超额完成研究任务，重要结果为：（1）完成2部著作（专著1部，参编1部），5份研究报告（合为总体研究报告1份），21篇期刊论文（其中外文FMS高质量推荐期刊1篇，CSSCI20篇，人大报刊全文复印资料转载1篇，武大认定重要期刊2篇），达100万字，形成了系列创新性理论成果；（2）突破技术难点，开发“知识产权生态港”大数据融合平台，生成代码100余万行，申请专利4项，获批软著8项，形成落地实证成果；（3）新担任高校知识产权信息服务中心联盟专家、湖北省知识产权学会常务理事、科技大数据湖北省重点实验室学术委员会委员等职务，参与国内外顶级会议，并在北京、上海、广州、深圳等地推广项目成果，形成项目社会成果。.项目关键数据包括：（1）著作2部：已出版参编著作1部，已完成专著1部《多源大数据融合驱动的产权管理模型设计及领域实证研究》；（2）论文21篇，外文FMS高质量推荐期刊1篇，CSSCI20篇，人大报刊全文复印资料转载1篇；（3）研究报告5篇；（4）开发平台1项，上线2款专利管理用户端APP系统和四套专利WEB系统，申请专利2项，获批软著8项；（5）培养博士后2名，博士生7名，硕士生15名，开设系列关联新课程，如博士课“专利战略研究”、研究生课“信息政策与数据治理”。.项目科学意义：丰富了大数据融合的理论体系和技术方法，实现了大数据融合中技术、产权和管理之间的有效协同，深化了科学计量、知识产权战略、竞争情报等学科领域理论研究，开发的以专利大数据为驱动、以战略为核心、以应用为目标的运营平台可以产生实际应用价值。