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Prospecção tecnológica na área de biotecnologia: uma abordagem baseada em rotas tecnológicas / Technology forecasting in biotechnology: a technological route based approach

A prospecção tecnológica é a disciplina que trata das atividades de busca e predição de tecnologias de interesse, sendo uma importante ferramenta para empresas e governos. Já o campo da biotecnologia consiste de um dos mais férteis quanto à produção acadêmica e industrial, tendo impacto alto na economia mundial. O presente trabalho focou na intersecção destes dois assuntos, utilizando a disciplina de análises de redes sociais como intermediária. Entre os objetivos buscados estavam sugerir modificações no modelo de classificação de patentes biotecnológicas, descrever a distribuição destas patentes quando agrupadas em redes, e desenvolver uma metodologia de prospecção tecnológica com base nas rotas de desenvolvimento tecnológico presentes nas redes de patentes. As sub-áreas escolhidas para o foco do estudo foram as da biotecnologia agrícola (vegetal) e purificação de água, sendo descritas com base em suas características patentárias. Entre os resultados estão uma nova proposta de aperfeiçoamento de classificação de patentes biotecnológicas, uma nova metodologia para representações de redes de patentes com base em algoritmos de modularidade propostos por Blondel et al. (2008), sendo esta demostrada nos temas estudados. Por fim, o algoritmo SPLC proposto por Hummon e Doreian (1989) foi adaptado de ferramenta para identificação de rotas de desenvolvimento de maior relevância para redes tecnológicas, para uma ferramenta prospectiva de uso em redes de patentes de grande porte. Para a aplicação da ferramenta deste tipo de rede, um plug-in para software de análise de redes sociais foi desenvolvido, com funcionalidades adicionais que agregam ao algoritmo original. As rotas de desenvolvimento tecnológico geradas são passíveis de análises prospectivas posteriores. Não foram encontrados registros de estudos semelhantes na literatura. / Technological forecasting is the subject that tackles the activities of search and prediction of technological innovation, and is considered an important tool for both companies and governments. As for the field of biotechnology, it is one of the richest in terms academic and industrial production, and possess a high impact in the world economy. This study focused in the intersection between this two subjects, using social network analysis as the bridge them. Amongst the objectives was the suggestion of changes in in the classification of biotechnological patents, the description of patents when these are grouped in networks, and the development of a new technological forecasting methodology based on the development routes present in the patent networks. The biotechnology subjects this study focused were plant agriculture and water purification, and their description was elaborated based on their patent characteristics. The results range from a new proposition to the enhancement of the current biotechnological patent classification, to a new method for patent network representation based on the modularity algorithm proposed by Blonde et al. (2008), which was demonstrated in the studied subjects. The last result was related to the SPLC algorithm proposed by Hummon and Doreian (1989) which was adapted from a tool of identification of the most relevant technological development routes, to a technological forecasting tool which can be used in large sized patent networks. For the application of this tool in such networks, a plug-in to a social network software was developed, with added functionalities that enhance the original algorithm. The generated technological development routes of the studied subjects can be used for future forecasting analysis. There has not been found any study similar to this in the literature.

Identiferoai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-20032015-143503
Date22 January 2015
CreatorsLinares, Ian Marques Porto
ContributorsPorto, Geciâne Silveira
PublisherBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Source SetsUniversidade de São Paulo
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
TypeDissertação de Mestrado
Formatapplication/pdf
RightsLiberar o conteúdo para acesso público.

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