专利权人关联网络的社会网络分析方法研究
社会网络分析方法在链接分析中的应用研究
社会网络分析方法在链接分析中的应用研究互联网的快速发展，使其成为人们发布信息，获取信息的重要来源。
网络链接包含了大量的信息，因此链接分析被图情领域的广大学者关注和研究。
社会网络分析方法是研究链接网络的一种重要方法，在对链接网络的网络结构分析中有着不可替代的作用。
论文从网络整体结构、节点结构以及子网络结构三个方面，归纳总结SNA测度在链接分析领域的应用，从而对社会网络分析在链接网络中的应用有整体的、全面的认识。
【Abstract】The rapid development of internet has made it become an important source for people to release information and obtain information. The web link contains a large amount of information，therefore，the link analysis is focused and studied by the majority of scholars in the field of library and information. The social network analysis method is an important method to study the link network，and it plays an irreplaceable role in the analysis of the network structure of the link network. This paper summarizes the application of SNA measurement in the field of link analysis from three aspects of the overall network structure，node structure and sub-network structure，so as to have an overall and comprehensive understanding of the application of social network analysis in the link network.【關键词】社会网络分析方法；链接分析；SNA测度1 引言互联网发展迅速，互联网上每个页面都包含着各种各样的信息，页面与页面之间的链接关系更是包含了大量的、潜在的信息。
社会网络分析法在社会学研究中的应用与案例分析
社会网络分析法在社会学研究中的应用与案例分析社会网络分析法（Social Network Analysis, SNA）是一种研究社会关系的方法，通过对社会各个组织成员之间的关系进行测量和分析，揭示社会结构和群体互动的规律。
本文将探讨社会网络分析法在社会学研究中的应用，并深入分析两个相关案例。
一、社会网络分析的基本概念与方法社会网络分析法是一种结构化方法，通过构建社会网络图来研究社会关系。
在社会网络中，个体（或组织）被称为“节点”，而节点之间的连接则称为“边”。
通过收集和建模节点之间的关系，我们可以利用图论和统计学方法测量、分析和解释社会网络的结构和性质。
社会网络分析法的应用包括但不限于以下几个方面：1. 关系测量和度量：社会网络分析可以通过不同的指标（如度中心性、接近中心性和中介中心性）来测量节点在网络中的重要性和影响力。
2. 社群检测：社会网络分析可以帮助我们发现网络中的社群结构，即节点集合间紧密相连，而不同社群之间关联较弱。
3. 信息扩散与影响力分析：社会网络分析可以研究信息在网络中的传播路径和速度，帮助我们理解信息扩散和影响力的模式与机制。
4. 权力结构与领导力分析：社会网络分析可揭示组织和社区中的权力结构，以及领导者与成员之间的关系，有助于研究权力分配与影响的机制。
5. 知识流动与创新：社会网络分析可以评估知识在组织内部和跨组织之间的流动路径，发现知识创新与合作的潜在机会。
二、案例分析：社交媒体中的政治宣传与极端主义传播1. 案例一：社交媒体中的政治宣传社会网络分析被广泛应用于研究社交媒体上的政治宣传。
通过构建用户之间的关系网络，我们可以测量政治宣传信息在社交媒体平台上的传播路径和影响力。
例如，一项研究发现，在微博上，政治宣传信息往往通过少数重要节点扩散，这些节点拥有较高的度中心性和中介中心性。
这一发现揭示了社交媒体上政治信息传播的规律，并有助于制定更准确有效的政治宣传策略。
2. 案例二：极端主义传播与社会网络社会网络分析还可以揭示极端主义思想在社会网络中的传播机制。
基于社会网络分析的专利合作模式研究
合作程度偏低 的现状 ， 应该充分利用社会 关 系推 动专利合 作、 拓展合作 网络 、 扩 大知识 交流和 资源共 享的范 围。
关键词 社会 关 系 社 会 网络 分 析 专利权人 专利合作 合 作 模 式
中图分类号
Ｇ ３ ０ ６
文献标 识码
Ａ
文章编 号 １ ０ ０ ２ — １ ９ ６ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ７ — ０ １ ｌ ９ — ０ ５
ｗｅ ｓ ｈ ｏ ｕｌ ｄ ｍａ ｋ ｅ ｆ ｕ ｌ ｌ Ｕ ｅ ｓ ｏ ｆ ｓ ｏ ｃ ｉ ｌ ａ ｅｌ ｒ ａ ｉｏ ｔ ｎｓ Ｏ ｔ ｅ ｎ ｈ ｎｃ ａ ｅ ｃ ｏ ｌ ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｒ ｅ ｌ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ ｅ ｘ ｐ ｎｄ ａ ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｏ ｆ ｋ ｎ ｏ ｗｌ ｅ ｄｇ ｅ ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｎｄ ａ ｅ— ｒ
第３ ２卷
第 ７期
情
报
杂
志
Ｖｏ ｌ ＿ ３ ２ Ｎｏ ． ７
２ ０ １ ３年 ７月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｉ ＮＴＥＬ Ｌ Ｉ ＧＥＮＣＥ
Ｊ ｕ ｌ ｙ ２ ０ １ ３
基于 社 会网 络 分 析的 专利 合 作 模式 研究冰
温 芳 芳 。
（ １ ． 河南科技大学管理 学院 摘 要 洛阳 ４ ７ １ ０ ２ ３ ； ２ ． 河南科技大学高等教 育与区域 经济发展研究中心 洛阳 ４ ７ １ ０ ２ ３ ）
以专利文献为研 究样本 ， 采用社会 网络 分析 方法 ， 对 专利权人 之间的合作关 系进行计量 分析。结果表 明专
利合作 包含着复杂 而深刻 的社会 关 系， 专利合作 网络是一 个典 型的社会 关 系网络。社会 网络视 角下存在 着三 种典
社会网络分析的方法与应用研究
社会网络分析的方法与应用研究社交网络已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，Facebook, WeChat, Instagram, Twitter等社交平台已经成为人们连接、分享和交流的主要渠道。
这些平台和社交网络的爆炸式增长，使得社会网络分析及其应用越来越受到学术和商业界的关注。
社会网络分析，广义定义而言是涉及社会结构、交流和关系的一系列理论和方法，它利用计算机科技分析社会网络中的节点和联系，以此为基础提供一系列的种类协同行为和集体动力学的分析方法，为人们理解社会、了解信息传递与知识发展提供了无限的可能。
1. 网络分析的概念及其方法社会网络分析（SNA）是一种被广泛应用于社会科学领域的方法，其原理是绘制“节点”之间的“连边”，以捕捉人和团体之间的关系及其本质特征，并对其进行统计学和计算机科学的量化和可视化分析。
尽管它被广泛应用于不同领域，从社会学到组织行为学，从政治学到人类经济学，但它在不同研究领域中的应用方法基本相同：建立一个稠密的社会网络模型，分析节点（人或组织）之间的连边关系，确定一些重要节点之间的联系质量和强度水平，最后在这个基础上绘制一个可视化的网络图谱。
2. 社会网络分析的应用2.1 个人代理和组织网络分析在公司和组织中，SNA已经成为管理问题的主要解决方案之一，通过分析关系图谱和强度等关键变量，可以了解客户和员工之间的关系、影响力和信息来源。
此外，它还可以帮助组织建立更健康、更具竞争力的团队，提高员工的满意度和绩效，预测其分离的趋势，做出必要的改变来保持组织的长期成功。
2.2 社会活动网络分析社交网络分析广泛应用于社交媒体和研究领域，以确定社交媒体中的关键杠杆。
例如，社交网络分析可以确定信息的源头和传播路径，以及特定内容与特定人群之间的互动。
此外，它还可以帮助确定不同类型的社交关系，例如朋友、家人、同胞等，从而提高营销有效性、增加粉丝数量、衡量品牌关注度等。
2.3 应用于医疗保健领域社交网络分析已经成为医疗保健领域帮助人们更有效地治疗及预防疾病的强大工具之一。
社会学研究中的网络分析方法
社会学研究中的网络分析方法网络分析是一种社会学研究中常用的方法，它通过分析人与人之间的联系，揭示出社会网络的结构和特征。
网络分析可以帮助我们理解个体与集体之间的互动关系，以及社会规模、结构和功能的运作方式。
本文将介绍网络分析方法的基本原理和应用领域，并探讨现代社会中网络分析的挑战和发展趋势。
一、网络分析方法的基本原理网络分析方法的基本原理是以人与人之间的关系为基础，通过对网络拓扑结构的分析，揭示其中蕴含的社会信息和动态。
在网络分析中，一个网络可以由节点和边构成，节点代表个体，边代表个体之间的相互关系。
通过观察和计算节点之间的联系模式和强度，我们可以分析出网络的结构和连接规律。
网络分析方法主要包括两种网络分析方式：全局分析和局部分析。
全局分析侧重于揭示整个网络中的全局特征，包括平均路径长度、聚集系数、节点度中心性等指标。
而局部分析则关注单个节点或节点集合的特征，如度中心性、接近中心性、嵌入度等指标。
通过综合全局分析和局部分析，我们可以全面地了解网络中个体的位置、影响力和互动关系。
二、网络分析方法的应用领域网络分析方法在社会学研究中有广泛的应用领域。
首先，它可以用于研究社会关系网络的形成和演化过程。
通过分析网络结构和连接模式的变化，我们可以了解网络中个体的互动规律和社会群体的发展趋势。
其次，网络分析方法可以用于研究社会网络中的信息传播和影响力传播。
通过分析网络中的关键节点和信息流动路径，我们可以揭示信息在网络中的扩散路径和速度，为社会研究提供理论依据和实证数据。
此外，网络分析方法还可以用于研究社会网络中的权力结构和社会动态。
通过分析网络中个体的影响力和权力地位，我们可以了解社会组织的形成和变革，以及社会中的竞争和合作关系。
三、网络分析方法的挑战和发展趋势随着互联网和社交媒体的兴起，社会网络结构日益复杂化，传统的网络分析方法面临一些挑战。
首先，传统的网络分析方法主要关注有向和无向边的关系，而忽略了在线社交媒体中的多种关系。
社会网络分析方法及其在创新研究中的运用
社会网络分析方法及其在创新研究中的运用一、本文概述本文旨在探讨社会网络分析方法及其在创新研究中的应用。
社会网络分析是一种独特的研究方法，通过分析和可视化社会结构中的节点和连接，揭示了网络成员之间的互动关系以及这些关系对整体结构的影响。
本文将首先介绍社会网络分析的基本理论和方法，然后深入探讨其在创新研究中的应用，包括创新网络的构建、创新扩散的过程、创新合作的影响等方面。
通过这种方法，我们可以更好地理解创新在社会网络中的传播和演化，为政策制定和实践提供有价值的见解。
本文还将讨论社会网络分析方法的优势、局限性以及未来的发展趋势。
尽管这种方法在创新研究中具有广泛的应用前景，但也存在一些挑战，例如数据的获取和整理、分析的复杂性等。
因此，我们将进一步讨论如何改进和优化社会网络分析方法，以更好地适应创新研究的需要。
本文旨在通过社会网络分析方法来深入探究创新研究中的关键问题，以期为提高创新能力和效率提供理论支持和实践指导。
二、社会网络分析的基本理论社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）是一种研究社会结构和社会关系的理论和方法，它通过对网络中节点（个体或群体）和边（关系）的分析，揭示出网络的结构特征和动态演化过程。
社会网络分析的基本理论主要包括网络结构理论、网络演化理论和社会资本理论。
网络结构理论主要关注网络的整体结构和节点的位置关系。
其中，网络的整体结构包括网络的密度、中心性、聚类系数等特征。
节点的位置关系则体现在节点在网络中的地位和角色，例如节点的中心性、可达性、影响力等。
网络结构理论的核心思想是，网络的结构特征会影响网络中信息的传播和资源的分配，进而影响网络中个体的行为和绩效。
网络演化理论则主要关注网络的动态演化过程。
它认为，网络不是一成不变的，而是随着时间的推移和节点间的互动而不断演化。
网络演化理论的研究内容包括网络的生长、演化、消亡等过程，以及这些过程对网络中个体和群体的影响。
社会网络分析在专利知识网络中的应用
０ 引 言
社会 网络 分析 （ Ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ， Ｓ ＮＡ） 产 生于 ２ Ｏ世 纪 ３ Ｏ年 代 ， 成熟 于 ７ Ｏ年 代 。 因其 能 将 网 络
析应用 ， 又 能 拓 展 社 会 网 络 分 析 的 理 论 探 索 。据 此 ， 本
关键词 ： 社会 网络 分析 ； 知识 网络 ； 专利 ； 结构 洞 ； 小世界 现 象
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ６ ０ ４ ９ ／ ｋ ｊ ｊ ｂ ｙ ｄ ｃ ． ２ ０ １ ５ ０ ４ ０ ８ ０ ２ 中 图分 类 号 ： Ｇ３ ０ ６ ． ０ 文献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ： １ ０ ０ １ — ７ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ５ ） １ ８ — ０ １ ３ ８ ～ ０ ７
进 行 的量 化 研 究 。
掘未来理论应用空 间 ， 实现对该 领域研究 趋势 的预测 。 通过挖掘理论 应用 研究 空 白， 深 度 结 合 社 会 网 络 分 析 与专利知识 网络应 用 ， 以 期 对 知 识 创 新 应 用 和 社 会 网 络理论双重发展提供借鉴 。
知 识 网络 作 为 知 识 单 元 的 链 接 网 络 ， 展 示 了 知 识
第３ ２ 卷 第ｔ ８
与
对
策
Ｖ０ｌ － ３ ２Ｎ Ｏ． １ ８
Ｓｅ ｐ． ２ ０１ ５
２ ０ １ ５ 年９ 月
Ｓｃ ｉ ｅ ｎｃ ｅ＆ Ｔｅ ｃ ｈｎ ｏｌ ｏｇ ｙ Ｐｒ ｏｇ ｒ ｅ ｓ ｓ ａ ｎ ｄ Ｐｏｌ ｉ ｃ ｙ
社 会 网 络 分 析 在 专 利 知 识 网络 中 的 应 用
单 元 的独 立 性 、 关 联 性 及 整 个 知 识 结 构 的 完 整 性 。知
学术研究中的社会网络分析方法
学术研究中的社会网络分析方法一、引言社会网络分析是一种广泛应用的定量研究方法，它能够从个体之间的交互中揭示出复杂的网络结构和关系。
在社会科学、人类学、医学等领域，社会网络分析已经成为了理解群体行为、人际关系、组织结构等方面的重要工具。
本文将介绍社会网络分析的基本概念、方法和应用，帮助读者了解这一领域的最新进展和未来趋势。
二、基本概念社会网络是指一组行动者（个体、群体、组织等）以及它们之间的关系所构成的网络。
这个网络可以被看作是一个图结构，其中行动者是节点（nodes），而关系则是边（edges）。
社会网络分析就是对这种网络结构及其内部关系进行量化研究的方法。
行动者可以是任何具有相似特征或共同目标的个体或群体，而关系则可以是任何形式的互动或联系，如合作、竞争、信息传播、权力分配等。
社会网络分析的目标是理解网络的结构和关系如何影响个体的行为、决策、互动模式，以及整个网络系统的动态变化。
三、方法1.构建网络结构：社会网络分析通常需要收集相关的数据，如问卷调查、访谈、观察记录等。
这些数据可以用来构建网络结构，即行动者的关系图。
常用的数据收集方法包括问卷调查、访谈法、观察法、内容分析法等。
2.测量关系强度：社会网络分析需要对行动者之间的关系进行量化测量。
这可以通过计算中心性指标（如度数中心性、接近中心性、中介性等）、凝聚子群指标（如核心-边缘结构、领导者-追随者结构等）以及分类分析（如角色分类、互动分类等）来实现。
3.分析网络动态：社会网络的动态变化是社会网络分析的一个重要方面。
可以通过时间序列分析、马尔可夫链蒙特卡罗模拟等方法来研究网络结构的演变过程和影响因素。
4.模型构建：社会网络分析还可以通过构建理论模型来解释和预测网络结构和关系的形成机制。
常用的模型包括结构方程模型、复杂网络模型等。
四、应用社会网络分析在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于：1.社会学：社会网络分析可以帮助社会学家理解群体行为、人际关系和组织结构。
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专利权人关联网络的社会网络分析方法研究陈云伟/方曙2012-10-26 11:39:22 来源：《图书情报知识》(武汉)2011年3期【英文标题】Method of Social Network Analysis on Patent Assignees' Correlation Networks【作者简介】陈云伟，男，1978年生，助理研究员，博士研究生，中国科学院国家科学图书馆成都分馆，成都610041，中国科学院研究生院，北京100049；方曙，男，1957年生，研究员，博士生导师，馆长，中国科学院国家科学图书馆成都分馆，成都610041【内容提要】在方法体系层面上设计出适用于专利权人关联网络分析的社会网络分析方法体系框架，框架包括基于合作、基于引用和基于技术主题三个方面。
其中，基于合作的专利权人合作网络分析方法包括全球规模、特定学科主题、特定专利权人和自我中心网络(ego网络)四种类型；基于引用的专利权人引用网络包括直接引用、专利共引和专利文献耦合网络三种类型；基于主题的专利权人主题关联网络包括专利分类号共现、分类号相似度计算和主题词共现三种类型。
文章对整个方法体系的分析方法进行了系统的研究，包括基本原理、数据集的构建策略、分析方法的功能、不足、指标选取等方面。
最后利用中国科学院2005-2008年的发明专利对基于合作和基于技术主题的专利权人关联网络进行了实证研究。
This article presented a methods frame of Social Network Analysis(SNA)on patent assignees correlation networks, which included the networks based on collaborations, citations and topics. The networks based on collaborations focused on four aspects(global, particular subjects, particular group of assignees and ego network). The networks based on citation included three types: direct citations, co-citations and Bibliographic Coupling. The networks based on topics studied three kind of networks based on co-occurrence of patent classifications, patent classification similarity and co-words. The theories, dataset construction, functions, shortages and indexes of the methods had been analyzed carefully. Empirical researches on the correlation networks based on collaborations and topics had been carried out by analyzing the patents of the Chinese Academy of Sciences from 2005-2008.【关键词】社会网络分析/专利/专利权人/共引/文献耦合/关联网络Social networkanalysis/Patent/Assignee/Co-citation/Bibliographic coupling/Correlation network1 引言社会网络分析(Social Network Analysis，SNA)是对社会关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法，源自社会学和商业领域，它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会)所构成的关系的结构及其属性[1]。
社会网络分析在社会学研究中已经得到广泛的应用，如今，作为一种非常有用的方法，社会网络分析法早已突破了社会学领域的范围，为其他领域的学者所采用，其中在情报学领域主要应用在论文合著网络与引文网络分析领域。
然而，专利网络与论文网络存在不同的特征[2]，将社会网络分析方法引入专利分析，目前此方面的研究国内外均较少。
2008年，德国学者Sternitzke等就指出，社会网络分析方法才刚刚开始进入专利分析领域，应用前景广阔。
社会网络分析在专利分析中的应用是对社会网络分析方法学的有益拓展，首先，可以对技术领域或组织机构内的重要发明人或实体进行鉴别；其次，通过发明人或专利权人之间的联系网络，可以进行竞争分析或为创建联合研发项目寻找合作伙伴提供参考；第三，通过专利的引文网络分析，可以识别核心专利；最后，可以用于对抗竞争对手[3]。
可以预见，将社会网络分析方法应用于专利分析中具有重要意义。
当前有关专利的社会网络分析研究较多的是专利引用网络分析，如多级专利引用分析[4]、文献耦合网络分析[5]、专利引用信息流分析[6]、专利引文网络的小世界现象分析[7]等。
然而，引用网络分析仅仅是社会网络分析在专利分析中应用的一个方向，除了专利引用网络，可以以国家、专利权人、发明人为节点，从专利合作的角度开展社会网络分析，例如，国家和专利权人的竞合网络[8]、IPC之间的关联强度[9]以及基于IPC计算专利之间的相关度并用于技术路线图研究[10]。
目前有关专利社会网络分析的研究具有以下特征：专利引用网络主要以专利文献本身为节点，个别直接引用网络的研究以专利权人为节点；专利权人合作网络则主要讨论专利权人的合作关系的有无及强弱；专利主题关联网络则以IPC等代表技术主题特征的分类号为节点。
而对专利文献所承载的专利权的所有者——专利权人的分析尚缺乏系统的研究方法体系，通过基于专利权人的社会网络分析，分析专利权人在创新过程中所处的位置以及发挥的价值，将是非常广阔的研究领域。
本文在研究方法上将借鉴近几年来图书情报学领域对社会网络分析方法的应用实践，特别是在基于论文的社会网络分析方法实践经验的基础上，结合现有专利社会网络分析方法，构建一套专利权人社会网络分析方法体系框架，从专利权人合作、专利权人引用和专利权人技术主题关联三个层面上构建专利权人的社会网络分析方法框架，并进行实证分析。
2 基于SNA的专利权人网络分析方法体系网络研究，特别是复杂网络研究正在经历从发现不同网络共性到深入挖掘具有代表性的典型网络的特性这一过程，在开展复杂网络研究的最初几年，推动研究的主要力量是隐藏在各种各样网络中的统计共性，例如小世界现象、无标度效应、社团结构等等；最近三四年，大量的研究开始关注一些有代表性的网络具有的不同于其他网络的独特的性质[11]。
例如公路网的强几何约束条件[12]，计算机互联网独特的外围增长激励机制[13]，科学家合作网的富者俱乐部[14]现象，等等。
正是受这种从一般到特殊，从共性到个性的研究趋势的影响，本文将基于社会网络分析方法现有的理论与方法体系及在社会学领域特别是在论文分析中的应用，结合专利文献的数据结构特征，在方法层面研究适用于专利权人网络分析的方法，构建包括基于合作、基于引用和基于技术主题三个方面的分析体系框架(图1)。
具体分析指标包括：网络分布特征、网络规模(网络密度、直径)、网络动力学、连接分析、中心性(度数中心性、中介中心性)等。
图1 专利权人关联网络分析体系框架图2.1 基于合作的专利权人合作网络分析方法2.1.1 基本原理专利权人合作网络包括研发合作(无向网络)、专利权转移(有向网络)等所产生的关联关系，本文研究忽略无向图和有向图之间专利权人性质的差异，对因专利权转移产生的合作关系和基于研发合作的共同专利权人的合作网络不作区分，均纳入专利权人合作网络，按无向图处理。
2.1.2 分析方法研究与内容本文提出的基于合作的专利权人网络主要从四个主要方面进行分析，包括全球规模的专利权人合作网络、特定学科领域(技术主题)的专利权人合作网络、特定专利权人的合作网络、自我中心的合作网络。
(1)全球规模的专利权人合作网络分析方法。
在图书情报领域，与地球上的大多数其他数据相比，论文和专利数据相对“单一化”，具有数据易获取、易处理的特点。
因此，基于现有数据库，我们可以获取特定时间段内的全球所有(数据库收录范围内)的论文或专利数据，进而对其进行分析。
已有学者在论文分析方面开展类似研究，如Leydesdorff与Rafols基于ISI的学科分类构建了全球科学地图[15]，而在专利分析领域，尚未见相关研究成果。
(2)特定学科领域(技术主题)的专利权人合作网络分析方法。
基于数据库自身的分类体系，分析某特定领域的数据；或以关键词进行检索，如Judit(2008)采用关键词检索的策略对计量情报学在21世纪的发展进行了综述研究[16]；利用国际专利分号或美国专利分类号进行专利检索，用于构建专利数据集。
例如，OECD[17]、英国SPRU[18]和Linton[19]等采用国际专利分类号或美国专利分类号对生物技术、纳米技术、ICT或工业生物技术专利的定义。
(3)特定专利权人的合作网络分析方法。
特定专利权人的合作网络的数据集构建方法主要有两种：①以行政地区为依据，分析全球、洲、国家或省市的专利权人合作网络，可以对特定国家进行比较研究；②以专利权人性质为划分依据，例如，分析高校、科研院所或公司企业的专利合作网络。
(4)自我中心的合作网络分析方法。
近年，有大量的文献已经开始分析关于个人所镶嵌的社会网对个人行为的影响[20]。
目前有一个论点一直未获得普遍的同意，亦即自我中心网络是否只包括那些与自身有直接连接的人即可，或是应该包括与他有连接的人的朋友，或者是其他人。
强调简化个人网络的，倾向于采用前者，而后者则强调网络的实际运作[21]。
鉴于此，本文实证研究中国科学院自我中心的专利权人合作网络分析方法，仅考虑与中科院有直接连接的专利权人与中科院的合作关系，在后续实证研究中，则以中国科学院为中心，研究其专利权人合作网络。
2.2 基于引用的专利权人引用网络分析方法2.2.1 基本原理从引文分析的基本原理角度，可以分为直接引用分析、共引分析和文献耦合分析，目前专利引用分析主要集中在对专利家族之间的引用关系方面，很少涉及基于共引和专利文献耦合的引用网络分析。
基于论文引文分析内容与方法，本文提出基于专利的专利权人直接引用网络、专利权人共引网络以及基于专利文献耦合的专利权人网络三种主要的专利权人引用网络分析方法。