韓兵兵 王 君

(江蘇大學(xué)科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013)

我國Triz研究論文統(tǒng)計及可視化分析

韓兵兵 王 君

(江蘇大學(xué)科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013)

采用文獻計量學(xué)方法，分析1999至2009年我國Triz研究論文的年代分布、來源期刊及核心作者。并采取共詞分析方法和可視化技術(shù)，對我國Triz研究論文高頻關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計分析，客觀描述了Triz理論的研究現(xiàn)狀與熱點。

Triz 文獻計量法 共詞分析 可視化

Triz(發(fā)明問題解決理論)誕生于1946年，由蘇聯(lián)科學(xué)家根里奇·阿奇舒勒(G.S.Altshuller)通過分析蘇聯(lián)及世界250萬份專利后提出的創(chuàng)新發(fā)明理論，其主要目的是研究人類進行發(fā)明創(chuàng)造、解決技術(shù)難題過程中所遵循的科學(xué)原理和法則。將之歸納總結(jié)，形成能指導(dǎo)實際新產(chǎn)品開發(fā)的理論方法體系，運用這一理論，可大大加快人們創(chuàng)造發(fā)明的進程并且能得到高質(zhì)量的創(chuàng)新產(chǎn)品。隨著蘇聯(lián)解體，一直處于保密狀態(tài)的Triz理論也擴散到全球，并引起西方國家重視，我國這方面的研究論文從1999年開始逐年增多。

1 文獻計量

利用中國知網(wǎng)(CNKI)的中國期刊全文數(shù)據(jù)庫，以“主題”作為檢索途徑，“Triz、發(fā)明問題解決理論、創(chuàng)新問題解決理論、萃思、萃智”分別為檢索詞，采用“精確”檢索方式，去除無關(guān)及重復(fù)論文，檢索得到1999年-2009年間Triz研究相關(guān)論文570篇。

1.1 論文年代分布

對570篇相關(guān)論文進行整理，以時間為橫軸論文數(shù)量為縱軸繪制條形圖，如圖1。由圖1可見，11年間Triz研究論文數(shù)量呈不斷上升趨勢，Triz研究從無到有，研究內(nèi)容從基本的介紹到理論研究、實際應(yīng)用。2008年的絕對增長量更是超過以往，2008年4月科學(xué)技術(shù)部、發(fā)展改革委等印發(fā)的《關(guān)于加強創(chuàng)新方法工作的若干意見》中，提到“推進Triz等國際先進技術(shù)創(chuàng)新方法與中國本土需求融合”、“推動Triz中成熟方法的培訓(xùn)”，政府加大了創(chuàng)新方法推動力度，促進Triz研究發(fā)展。

年增長率也是衡量論文年代分布的一個指標(biāo)，但是由于Triz研究在我國還處于萌芽、發(fā)展階段。處于萌芽階段年增長率起伏很大，從分析研究成果的變化趨勢來看，不宜于做嚴(yán)謹(jǐn)分析，但可作為一種參考。2000年相比1999年增長了200%，2003年比2002年增長了180%，2009年比2008年增長了20%，然而事實上它們的絕對數(shù)量相差不是很大。

圖1 論文年代分布圖

1.2 來源期刊分布

1999年-2009年的570篇Triz相關(guān)文章分布在245種期刊上，平均每種期刊發(fā)文2.33篇。根據(jù)布拉德福定律,核心期刊區(qū)所載論文量占論文總量的1/3。通過觀察可以發(fā)現(xiàn)載文數(shù)量大于6的期刊共有16種，載文189篇，占論文總量的33.15%，可以認(rèn)為這16種期刊是研究Triz的核心來源期刊，如表1。

表1 核心來源刊統(tǒng)計

在這16種期刊中有11種是北大2008版中文核心期刊，可以說Triz研究論文的質(zhì)量比較高。16種期刊中機械工程方向有9種，計算機信息化方向有3種，科技理論方向2種，可以發(fā)現(xiàn)，Triz作為一種系統(tǒng)的創(chuàng)新方法，研究主要集中于機械應(yīng)用領(lǐng)域，Triz與CAI結(jié)合的計算機輔助創(chuàng)新研究，以及作為一種以提煉工程解決方法為基礎(chǔ)的理論。

1.3 核心作者的統(tǒng)計分析

經(jīng)統(tǒng)計，1999年-2009年11年間所發(fā)表的570篇Triz相關(guān)論文作者總數(shù)為377人(第一作者)，發(fā)表1篇論文的作者有289人，占作者總數(shù)的76.66%。根據(jù)普賴斯定律，核心作者的論文下限為：N=0.749(ηmax)1/2，其中ηmax為發(fā)表論文最多的作者所發(fā)表的論文數(shù)，由于發(fā)文最多作者(第一作者)共有14篇，從而得到Triz研究核心作者發(fā)表的論文數(shù)量至少應(yīng)為：N=0.749(14)1/2=2.8≈3，即經(jīng)過統(tǒng)計，發(fā)表3篇及3篇以上的作者有38人，如表1所示，占作者總數(shù)的10%，共發(fā)表了176篇文章，占文章總數(shù)的30.88%。

總體來說核心作者集中于高校，并且集中于機械、工程等工科學(xué)院，文科學(xué)院相對比較少，此外還有部分作者來自地方政府的推廣部門，例如黑龍江科協(xié)。雖然Triz直接應(yīng)用于企業(yè)實際工作，但是這種應(yīng)用很少在期刊文章中體現(xiàn)，從表2的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中也可以發(fā)現(xiàn)這種情況。表中只有兩個咨詢類公司和一個工程機械類公司：億維訊科技有限公司、杭州楓惠科技咨詢有限公司、杭州和達機電工程有限公司，相對來說所占比重較小。

表2 核心作者統(tǒng)計

2 共詞分析

共詞分析法利用文獻集中詞匯對或名詞短語共同出現(xiàn)的情況，來確定該文獻集所代表學(xué)科中各主題之間的關(guān)系。一般認(rèn)為詞匯對在同一篇文獻中出現(xiàn)的次數(shù)越多，則代表這兩個主題的關(guān)系越緊密。由此，統(tǒng)計一組文獻的主題詞兩兩之間在同一篇文獻出現(xiàn)的頻率，便可形成一個由這些詞對關(guān)聯(lián)所組成的共詞網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的遠近可以反映主題內(nèi)容的親疏關(guān)系。共詞分析就是以此為原理，將文獻主題詞作為分析對象，利用包容系數(shù)、聚類分析等多種統(tǒng)計分析方法，把眾多分析對象之間錯綜復(fù)雜的共詞網(wǎng)狀關(guān)系簡化為以數(shù)值、圖形直觀地表示出來的過程。

2.1 高頻關(guān)鍵詞的確定

關(guān)鍵詞是能夠最大程度概括文章所包含主要方向、內(nèi)容信息的字或者詞，因此采用對關(guān)鍵詞統(tǒng)計分析的方式。使用Excel2003對收集的570篇文章的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計，去除對分析主題意義沒有直接關(guān)系的關(guān)鍵詞，例如Triz、發(fā)明問題解決理論、創(chuàng)新問題解決理論，將部分意思相同或者相近的關(guān)鍵詞進行合并，例如：Ariz與發(fā)明問題解決算法，BP網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，得到有效關(guān)鍵詞750個，共出現(xiàn)1 423次。將所得關(guān)鍵詞按出現(xiàn)次數(shù)排列并取其中出現(xiàn)次數(shù)大于5次的關(guān)鍵詞，共有36個，出現(xiàn)411次，占總次數(shù)的28.88%。由于這些關(guān)鍵詞在Triz相關(guān)論文中出現(xiàn)頻次相對較高，在一定程度上可以體現(xiàn)Triz研究現(xiàn)象和規(guī)律。高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計如表3所示。

表3 高頻關(guān)鍵詞表

2.2 構(gòu)造共詞矩陣

對前部分所提取的36個高頻關(guān)鍵詞，兩兩進行檢索，統(tǒng)計其在570篇論文關(guān)鍵詞中同時出現(xiàn)的頻率，從而形成一個36X36的共詞矩陣表(表4)。對角線上的數(shù)據(jù)為該關(guān)鍵詞在所有論文中出現(xiàn)的頻次(例如表4中左上角的67，它對應(yīng)的橫向、縱向均為“創(chuàng)新設(shè)計”，表示關(guān)鍵詞“創(chuàng)新設(shè)計”在論文關(guān)鍵詞中共出現(xiàn)67次)，非對角線上的數(shù)據(jù)為其對應(yīng)的橫向、縱向序號所代表的關(guān)鍵詞同時在一篇論文關(guān)鍵詞中出現(xiàn)的次數(shù)(例如表4中橫向“概念設(shè)計”與縱向“質(zhì)量功能設(shè)計”所交叉位置的數(shù)據(jù)5即體現(xiàn)這兩個關(guān)鍵詞同時在一篇論文關(guān)鍵詞中出現(xiàn)5次)。

表4 共詞矩陣(部分)

表4所表示的共詞矩陣為共詞統(tǒng)計的絕對次數(shù)，由于在實際的計量化分析中，詞對頻率是絕對值，難以反映詞與詞之間真正的相互依賴程度，包容化處理的結(jié)果能反映出兩詞間的聯(lián)系緊密程度，因此有必要對詞頻率進行包容化處理。本文采用Ochiia系數(shù)法對共詞矩陣進行處理，將共詞矩陣轉(zhuǎn)化為相關(guān)矩陣。將共詞矩陣中的每個數(shù)都除以與之相關(guān)兩個詞的詞頻數(shù)乘積的開方，計算公式為：Ochiia系數(shù)=A詞、B詞兩個詞同時出現(xiàn)的次數(shù)/(A詞出現(xiàn)的總頻次的開方*B詞出現(xiàn)總頻數(shù)的開方)。經(jīng)過計算可將表4轉(zhuǎn)化為表5。

表5 包容化處理后共詞矩陣(部分)

包容化處理之后形成的相關(guān)矩陣表5中的數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)都表示對應(yīng)的兩個關(guān)鍵詞的親疏程度即相關(guān)度，數(shù)值越大則表明關(guān)鍵詞之間的距離越近，相關(guān)度越強；反之，數(shù)值越小則表明關(guān)鍵詞之間的距離越遠，相關(guān)度越差。由于相關(guān)矩陣表5數(shù)據(jù)中的0值較多，不容易說明程度，可以用1分別減去相關(guān)矩陣中所有的數(shù)據(jù)，即可得到表示兩詞之間相異程度的相異矩陣。與相關(guān)矩陣正相反，相異矩陣中的數(shù)據(jù)表示不相關(guān)的程度，即數(shù)值越大表明對應(yīng)兩個關(guān)鍵詞的距離越遠，相關(guān)度越差；而數(shù)據(jù)越小則表示關(guān)鍵詞之間的距離越近，相關(guān)度越高。

2.3 可視化分析

2.3.1 因子分析 因子分析(factor analysis)的目標(biāo)是用盡可能少的因子去描述眾多指標(biāo)間的聯(lián)系，其基本思想是把研究對象的變量分組，使同組內(nèi)的變量相關(guān)性較高，不同組的變量相關(guān)性較低。每組變量稱為一個公共因子，這樣幾個公共因子可以反映原資料大部分信息。將相關(guān)矩陣表5數(shù)據(jù)導(dǎo)入Spss14.0采用主成分法(Principal Component Analysis)進行因子分析，可以得到各個因子的特征根及其方差貢獻率表，結(jié)果表明有15個因子被提取出來，其對應(yīng)的累積方差貢獻率達到了75.84%，可以認(rèn)為這些因子在某種程度上把36個關(guān)鍵詞分為15類，Spss碎石圖如圖2所示。

圖2 因子分析碎石圖

2.3.2 聚類分析 聚類分析(cluster analysis)基本思想是把相似程度較大的變量聚合為一類，把另外一些彼此之間相似程度較大的變量聚合為另一類，關(guān)系密切的聚合到一個小的分類單位，關(guān)系疏遠的聚合到一個大的分類單位，直到把所有的變量都聚合完畢，最后再把整個分類系統(tǒng)畫成一張譜系圖，用它把所有變量間的親疏關(guān)系表示出來。

把表5相關(guān)矩陣導(dǎo)入Spss14.0，采用系統(tǒng)聚類、組間連接法(Between-groups Linkage)并參考因子分析的結(jié)果將聚類類別指定10-15類，通過比較集中分類方法對結(jié)果進行分類，如圖3所示。

圖3 聚類結(jié)果樹狀圖

圖3上端0-25的標(biāo)度代表各類之間的距離，聚類原則是越早被聚為一類的關(guān)鍵詞之間的距離最近、關(guān)聯(lián)越緊密。根據(jù)聚類過程同時參考因子分析結(jié)果，我國Triz研究熱點可分為以下12類：

(1)Triz主要理論內(nèi)容。Triz理論具有三個大的理論體系：39個通用工程參數(shù)和40個發(fā)明原理；物場模型和76個標(biāo)準(zhǔn)解；效應(yīng)原理。Triz雖然已經(jīng)有幾十年的歷史，但是由于一直處于保密狀態(tài)，蘇聯(lián)解體以后才開始在全球擴散，所以當(dāng)前對Triz理論的認(rèn)識和應(yīng)用均不夠深入，此類主要是對Triz理論的介紹，在可預(yù)見的一段時間里，Triz理論的介紹和闡述，仍將是一個熱點。

(2)進化。不同領(lǐng)域中技術(shù)進化過程的規(guī)律相同，都存在產(chǎn)生、成長、成熟、衰老、滅亡的過程[3]。在一個工程領(lǐng)域中總結(jié)出來的進化模式和進化路線可在另一個工程領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)， 即技術(shù)進化模式和進化路線具有傳遞性[4]。所以針對技術(shù)進化路線及路線的通用程度的研究成為一個熱點。

(3)開放應(yīng)用。Triz不是一個封閉的系統(tǒng)，它雖然在發(fā)明創(chuàng)新過程系統(tǒng)全面，但卻短于企業(yè)應(yīng)用中的實際操作。而以質(zhì)量屋為核心的質(zhì)量功能展開與田口方法補充了這一缺陷，使得實際操作形成了體系。

(4)機械產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計。此類直接體現(xiàn)了Triz的主要應(yīng)用范圍和目的，即針對機械工程進行發(fā)明創(chuàng)造。

(5)沖突。G.S.Altshuller 將沖突分為三類：管理沖突、物理沖突、技術(shù)沖突。其中技術(shù)沖突是設(shè)計中經(jīng)常出現(xiàn)的沖突[5]，應(yīng)用沖突矩陣，沖突解決原理，使實際問題分析得到的沖突消融，是Triz理論的一個應(yīng)用方向。

(6)理想解。理想解是采用與技術(shù)及實現(xiàn)無關(guān)的語言對需要創(chuàng)新的原因進行描述，創(chuàng)新的重要進展往往在該階段通過對問題的深入理解所取得。確認(rèn)哪些使系統(tǒng)不能處于理想化的元件是使創(chuàng)新成功的關(guān)鍵[6]。設(shè)計過程中從分析技術(shù)矛盾向理想解過渡的過程稱為理想化過程，也是提出有效解決方式的過程。

(7)物場分析和76個標(biāo)準(zhǔn)解。物場分析是Triz的一項工具，可用來分析并改進技術(shù)系統(tǒng)的功能。技術(shù)系統(tǒng)的目的是執(zhí)行某一“功能”。任一功能都由兩個物質(zhì)(Substance)一個場(Field)組成。76個標(biāo)準(zhǔn)解是通過抽象的技術(shù)系統(tǒng)模型實現(xiàn)的，利用物場分析很容易建立技術(shù)系統(tǒng)模型。

(8)公理設(shè)計與Triz。公理設(shè)計和Triz具有內(nèi)在的聯(lián)系和共同點，二者可以互相補充和借鑒。公理理論為設(shè)計活動構(gòu)造一個完整的實用性框架，獨立性公理和信息公理為設(shè)計的合理性、優(yōu)劣以及方案的選擇提供了有效的判斷標(biāo)準(zhǔn)。而Triz以技術(shù)系統(tǒng)的演化規(guī)律為綱，應(yīng)用具體的工具算法解決設(shè)計中的矛盾，使創(chuàng)新設(shè)計變得有規(guī)律可循，2種理論具有很強的優(yōu)勢互補性。

(9)產(chǎn)品設(shè)計技術(shù)問題。約束理論并不針對技術(shù)創(chuàng)新，不能提供解決問題的方法，而Triz的矛盾分析法能通過創(chuàng)新原理對矛盾進行創(chuàng)造性的解決來實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新。通過約束理論與Triz的集成，能夠有效的解決產(chǎn)品設(shè)計中的技術(shù)問題，實現(xiàn)完整的新產(chǎn)品開發(fā)過程。

(10)矛盾、進化、創(chuàng)新。從Triz理論講，一種新的想法是否有效，就要分析其是不是在它的進化方向上；當(dāng)有問題需要解決的時候，要分析根本矛盾，根據(jù)矛盾矩陣及創(chuàng)新原理分析解決的方法；這兩種研究的結(jié)果就是創(chuàng)新。

(11)計算機輔助創(chuàng)新。不可否認(rèn)Triz理論龐大而復(fù)雜，如果用人工去計算費時費力，現(xiàn)代科技的發(fā)展解決了這個問題，就是計算機輔助創(chuàng)新(CAI)與Triz的有效結(jié)合，促進了Triz理論的發(fā)展的同時也加快了創(chuàng)新的速度。

(12)技術(shù)預(yù)測。技術(shù)進化理論是Triz理論的一個核心，可以分析技術(shù)及產(chǎn)品的前進方向，對于它的開發(fā)和利用也會是一個熱點。

2.3.3 多維尺度分析 多維尺度分析通過低維空間 (本文是二維空間)展現(xiàn)關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系，并利用平面距離來反映關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)程度及中心詞。把表5相關(guān)矩陣數(shù)據(jù)導(dǎo)入Spss14.0進行多維尺度分析(Multidimensional Scaling)，然后加以整理可以做出多維尺度圖(圖4)，來分析Triz研究發(fā)展趨勢。圖中，有高度相似性的點聚集到一起，形成科學(xué)共同體。

圖4 多維尺度分析圖

如圖4所示，可以發(fā)現(xiàn)點與中心的距離都比較遠，說明Triz研究比較分散并沒有某一特別核心的主題，在每部分的內(nèi)部，點與點之間的距離相對集中形成了大的研究趨勢，將36個高頻關(guān)鍵詞比較清晰的分為三大部分。可以發(fā)現(xiàn)在右上圈部分，應(yīng)用技術(shù)進化及產(chǎn)品技術(shù)成熟度理論，對系統(tǒng)中主要矛盾進行分析，進而進行產(chǎn)品的創(chuàng)新設(shè)計成為了一個研究趨勢；在左方圈內(nèi)，X軸上的5個關(guān)鍵詞形成了這個區(qū)域的核心，這部分主要是計算機輔助創(chuàng)新(CAI)與Triz相結(jié)合，為Triz理論和應(yīng)用研究打開了道路，其中技術(shù)矛盾、工程參數(shù)、物場模型等Triz核心理論都有涉及；在中下方圈內(nèi)，主要是Triz的應(yīng)用，對機械產(chǎn)品的分析(技術(shù)預(yù)測、進化理論、過程模型)和解決(沖突解決原理、方案設(shè)計、理想解等)，另外這個區(qū)域內(nèi)的“質(zhì)量功能展開”與中心相對集中較遠，可以認(rèn)為此類研究比較少，但并不能認(rèn)為它的發(fā)展趨勢，因為它也可能是一個較新的研究主題，需要更多的數(shù)據(jù)進行對比分析才能確切說明問題。

3 結(jié)論與不足

通過對1999年-2009年我國Triz研究論文進行了分析提煉，對論文的年代分布、來源期刊、核心作者三個方面進行了統(tǒng)計分析，并且采用共詞分析的方法進行因子、聚類、多維尺度分析，在分析客觀數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，比較直觀地展示了一段時間內(nèi)Triz研究的結(jié)構(gòu)、熱點和趨勢。

但研究的過程中也存在一些不足：采集數(shù)據(jù)過程中只采用了中國知網(wǎng)(CNKI)的期刊全文數(shù)據(jù)庫，沒有同時檢索其他數(shù)據(jù)庫資源；確定高頻關(guān)鍵詞主要采用的是主觀經(jīng)驗判斷某闕值以上的關(guān)鍵詞為高頻關(guān)鍵詞；對原始矩陣進行包容化處理有多種方法例如spearman法，而采用Ochiia法是多數(shù)中國研究者的做法；聚類分析及多維尺度分析結(jié)果圖是客觀數(shù)據(jù)的一種形象表達，但在對圖的說明解釋上也不可避免的帶有作者對相關(guān)理論主觀理解和認(rèn)識，可能對分析結(jié)果產(chǎn)生部分影響。

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StatisticAnalysisandVisualizationofTrizResearchArticlesinChina

Han Bingbing, Wang Jun

Institute of Science & Technology Information, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China

Using the bibliometric method, this paper analyzes the annual distribution, the source journals, and the core authors of Triz research articles during the 1999-2009 period. And it also makes a statistical analysis of the high-frequency key words of the Triz research articles by means of co-word analysis and visualization and presents an objective picture of the current situation and the hot issues of Triz research.

Triz; bibliometrics; co-word analysis; visualization

G353.1

韓兵兵，男，1981年生，碩士，研究方向為競爭情報、專利情報，發(fā)表論文1篇；王 君，女，1985年生，碩士，研究方向為競爭情報、專利情報，發(fā)表論文3篇。