patentics从中科院弃用影响因子看专利评估的指标设立
发布时间：2022.07.20 广东省查看：850 评论：0
中科院近期弃用评价期刊的关键指标之一：影响因子，并全面换新评价体系：
影响因子，名字起的山响，本质上就是引用，我们说引用与被引用，这个从设立的初衷可能没毛病，但是缺点是真的太容易作假了。放在论文领域可能还多少有些收敛，毕竟你引用一些乱七八糟的东西，说白了对自己的学术声誉也不好，脸总是还要的。
但是回到咱们专利领域，引用和被引用可就太随意了！因为专利不是学术，不是搞科研，这里是来声索自己的保护范围的，而“引用/被引用”和保护范围确实没有太多关系。那么冲引用量简直不要太容易，当前篇多引前文，立刻立竿见影。冲被引也不麻烦，自己的后续持续关注自己的前序申请就是一大票被引用走起。
所以，专利领域不是说这两个指标完全没有意义，但是真的把这两个指标捧上天，当回事，可就太糟心，太不科学了！特别是居然有些机构和厂商基于这个原理来评价专利的价值和或价格，这个我们只想说：你开心就好。对于敢用这个评价指标的，我们想说：一个敢整，一个敢用！
那么专利的评价到底应该怎么来呢？我们说：科学得来！！！
专利有很多信息，但是核心信息可以归结为：技术体现与法律体现。
法律体现的信息有很多也非常简单直接，写出来，忠实的记录就好，比如：法律状态，是否是授权，是否授权后维护等等关键信息。权利要求有多少个，其中多少是独立权利要求，方法权利要求又有多少，这些也是应该明明白白的记录下来。
但是我们说数据就这么做也是刚刚起步，科学赋能很重要，比如Patentics的独门指标：特征度，用实体词个数来表现你的权利要求1的撰写好坏，而且，通过大数据纳入宏观比较分析和计算，如下图：
不仅仅是记录一篇专利的特征度，更是可以把整个专利的状态都给出来，好与坏，和谁比，这些都是一目了然，所谓知识产权你如果想造假，想通过专利申请来曲线救国证明自己技术好，能力强，Patentics给你扒层皮！
专利谱图介绍的比较多了，咱们今天看看另一个不常出镜的，新颖度！
新颖度是一个非常干脆的底层指标，和时间没关系，我们考察的是你在当时那个时间点的技术贡献能力，公式也非常纯粹，就是信息熵的表达。那么准不准呢？看上图！
上图是华为公司在中国的授权发明专利，第一列，左侧第一列是特征度，我们说过，权利要求1的实体词的个数，大家想想，写的越少是不是越好，因为这样保护范围越大，没错，但是你可得有这个机会！为什么呢？因为审查员会不同意！审查员会检索，会根据现有技术进行评判，你没有什么本质的技术贡献，凭什么让你写这么大保护范围。好了，明白了这个，咱们再看右侧最后一列：
惊不惊喜，意不意外，新颖度越高，特征度越少，是不是符合真实的客观规律，你的技术越先进，你在发明创造的时候文字保护范围的“议价权”越大！这就是真科学，大数据，硬算法的专利评价！
评价指标不是没有，科学体系不是不存在，关键是各级监管阶层，比如政府用不用，科研机构考虑不考虑，创新主体企业是不是认真对待！
只顾眼前利益必然牺牲长远成长性，我们自己觉得有责任，我们觉得自己有义务，我们会把科学的体系继续做大做优做强，而且把声音传递出去，我们知产人也是义不容辞！
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