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公共和私人组织试图预测技术发展的未来，并据此分配资金。根据我们对麻省理工学院创业中心、斯隆管理学院和 IBM 专家的采访以及对文献的回顾，我们发现这一重要的资金分配过程主要依赖专家意见，这在有其优点的同时，也存在重大缺点。在本论文中，我们引入了一种数据驱动的方法，称为早期增长技术分析，用于技术预测，该方法利用多种信息源来分析有前途的新技术的发展。我们的方法基于文献计量分析，包括三个关键步骤：从在线出版物数据库中提取相关关键字、确定这些关键词的出现频率以及识别那些表现出快速增长的关键词。我们的建议超越了理论层面，体现在软件中，该软件通过可视化界面收集用户所需的输入，动态提取网站数据，对收集的数据进行分析，并显示结果。与我们小组以前的软件相比，新界面在执行分析时提供了更好的用户体验。虽然这些方法适用于任何研究领域，但本论文介绍了太阳能和地热能领域的案例研究结果。我们在这些特定领域确定了新兴技术，以测试我们结果的可行性。我们相信，数据驱动的方法（例如本论文中提出的方法）将越来越多地被政策制定者用来补充、验证和确认专家意见，将实际目标映射到基础/应用研究领域并做出技术投资决策。论文指导老师：Stuart Madnick John Norris Maguire 麻省理工学院斯隆管理学院信息技术教授、麻省理工学院工程学院工程系统教授
太阳能和地热能案例研究
主要关键词
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