Forecasting technological positioning through technology knowledge redundancy: Patent citation analysis of IoT, cybersecurity, and Blockchain

块链 计算机科学 冗余(工程) 物联网 数据冗余 引用 可靠性(半导体) 计算机安全 数据科学 万维网 数据库 量子力学 操作系统 物理 功率(物理)
作者
Tuğrul Daim,Kuei‐Kuei Lai,Haydar Yalçın,Fayez Alsoubie,Vimal Kumar
出处
期刊:Technological Forecasting and Social Change [Elsevier]
卷期号:161: 120329-120329 被引量:86
标识
DOI:10.1016/j.techfore.2020.120329
摘要

Researchers and organizations are becoming increasingly interested in Internet of Things (IoT) cybersecurity and blockchain technology due to its ability to provide solutions to problems of classical centralized architecture. This research approaches the relative locations of a company in the technological network based on patent citations of the IoT cybersecurity and blockchain. To understand how the blockchain and IoT can be merged, it is important to have a better understanding of the emerging technologies of IoT, cybersecurity, and blockchain. We used patent analysis, and merged the patent co-citation analysis (PCA) approach with the patent family to obtain a complete data set analysis. After that, we generated the data using multiple software technologies such as CiteSpace, Pajek, and VOSViewer. We applied the Technology Knowledge Redundancy method for the patent citation network, used the main two indicators TKS (Technology Knowledge Status) and TKR (Technology Knowledge Reliability for the analysis, and then used the Derwent Innovations Index patent data.
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