Uma visão geral da literatura sobre prospecção de tecnologias futuras: características, desafios e tendências

Autores/as

  • Donizeti Leandro de Souza Universidade Federal de Lavras / Instituto Federal do Sul de Minas - Campus Três Corações.
  • André Luiz Zambalde Universidade Federal de Lavras / Departamento de Administração e Economia e Departamento de Ciências da Computação.

DOI:

https://doi.org/10.20397/2177-6652/2018.v18i3.1264

Palabras clave:

Estudos do futuro, Tecnologias futuras, Revisão da literatura.

Resumen

O objetivo deste artigo é sistematizar os estudos sobre prospecção de tecnologias futuras por meio de análises bibliométricas e semânticas. Foram analisadas as principais características, os desafios e as tendências dos estudos, tendo como referência os artigos indexados na base Web of Science. Os resultados indicam um crescente interesse sobre a temática, sendo emergentes em diversas áreas do conhecimento, o que contribui para novas tendências de estudos. No entanto, as pesquisas se mostram fragmentadas, com predomínio de estudos qualitativos e pequenos grupos de pesquisadores dedicados à temática, o que contribui para o surgimento de novos desafios. Tais compreensões poderão contribuir para o avanço de pesquisas no campo da estratégia e da inovação, seja em perspectivas macro, como: políticas de CT&I, sistemas de inovação e desenvolvimento socioeconômico, ou em perspectivas micro, como nas estratégias para o planejamento de tecnologias e inovações em universidades e empresas.

Biografía del autor/a

Donizeti Leandro de Souza, Universidade Federal de Lavras / Instituto Federal do Sul de Minas - Campus Três Corações.

Mestre e doutorando em Administração pela Universidade Federal de Lavras, departamento de Administração e Economia (DAE) e Professor no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais - Campus Três Corações.

André Luiz Zambalde, Universidade Federal de Lavras / Departamento de Administração e Economia e Departamento de Ciências da Computação.

Professor na Universidade Federal de Lavras, nos Deptos de Computação e Administração. Engenheiro de Telecomunicações, pós-graduado em Administração e Marketing e Vendas; mestre em Eletrônica, doutor em Engenharia de Sistemas e Computação, com Pos-Doutorado em Ciência da Computação e Sistemas e Tecnologias de Informação.

Citas

Amara, R. C., & Salancik, G. R. (1971). Forecasting: From conjectural art toward science. Technological Forecasting and Social Change, 3, 415-426.

Amer, M., & Daim, T. U. (2010). Application of technology roadmaps for renewable energy sector. Technological Forecasting and Social Change, 77(8), 1355-1370.

Amparo, K. K. S., Ribeiro, M. D. C. O., & Guarieiro, L. L. N. (2012). Estudo de caso utilizando mapeamento de prospecção tecnológica como principal ferramenta de busca científica. Perspectivas em Ciência da Informação, 17(4), 195-209.

Borgatti, S. P. (2002). Netdraw Network Visualization. Harvard, MA: Analytic Technologies.

Borgatti, S. P., Everett, M. G. & Freeman, L. C. (2002). Ucinet for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies.

Borgatti, S. P., & Foster, P. C. (2003). The network paradigm in organizational research: A review and typology. Journal of management, 29(6), 991-1013.

Carvalho, M., Fleury, A., & Lopes, A. P. (2013). An overview of the literature on technology roadmapping (TRM): Contributions and trends. Technological Forecasting and Social Change, 80(7), 1418-1437.

Chen, H., Zhang, G., Zhu, D., & Lu, J. (2015). A patent time series processing component for technology intelligence by trend identification functionality. Neural Computing and Applications, 26(2), 345-353.

Coelho, G. M. (2003). Prospecção tecnológica: metodologias e experiências nacionais e internacionais. Rio de Janeiro: Projeto CT-Petro Tendências Tecnológicas.

Etzkowitz, H. (2003). Research groups as ‘quasi-firms’: the invention of the entrepreneurial university. Research policy, 32(1), 109-121.

Etzkowitz, H., & Leydesdorff, L. (2000). The dynamics of innovation: from National Systems and “Mode 2” to a Triple Helix of university–industry–government relations. Research policy, 29(2), 109-123.

Haase, H., Araújo, E. C., & Dias, J. (2009). Inovações Vistas pelas Patentes: exigências frente às novas funções das universidades. Revista Brasileira de Inovação, 4(2), 329-362.

Jun, S., Sung Park, S., & Sik Jang, D. (2012). Technology forecasting using matrix map and patent clustering. Industrial Management & Data Systems, 112(5), 786-807.

Kuosa, T. (2011). Evolution of futures studies. Futures, 43(3), 327-336.

Lee, S., & Park, Y. (2005). Customization of technology roadmaps according to roadmapping purposes: Overall process and detailed modules. Technological Forecasting and Social Change, 72(5), 567-583.

Li, X., Zhou, Y., Xue, L., & Huang, L. (2015). Integrating bibliometrics and roadmapping methods: A case of dye-sensitized solar cell technology-based industry in China. Technological Forecasting and Social Change, 97, 205-222.

Lichtenthaler, E. (2003). Third generation management of technology intelligence processes. R&D Management, 33(4), 361-375.

Loyarte, E., Posada, J., Gaines, S., Rajasekharan, S., Olaizola, I. G., Otaegui, O., Linaza, M. T., Oyarzun, D., Del Pozo, A., Marcos, G. & Florez, J. (2015). Technology roadmapping (TRM) and strategic alignment for an applied research centre: a case study with methodological contributions. R&D Management, 45(5), 474-486.

Miles, I.; keenan, M.; kaivo-Oja, J. (2003). Handbook of knowledge society foresight. European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions, Dublin. Recuperado em 21 de Abril, 2017 de https://www.eurofound.europa.eu/publications /2003/handbook-of-knowledge-society-foresight.

Phaal, R., Farrukh, C. J., & Probert, D. R. (2004). Technology roadmapping: a planning framework for evolution and revolution. Technological forecasting and social change, 71(1), 5-26.

Popper, R. (2008). How are foresight methods selected?. foresight, 10(6), 62-89.

PORTER, A. L., Ashton, W. B., Clar, G., Coates, J. F., Cuhls, K., Cunningham, S. W., Ducatel, K., Van der Duin, P., Georgehiou, L., Gordon, T., Linstone, H., Marchau, V., Massari, G., Miles, I., Mogee, M., Salo, A., Scapolo, F., Smits, R., & Thissen, W. (2004). Technology futures analysis: Toward integration of the field and new methods. Technological Forecasting and Social Change, 71(3), 287-303.

Postma, T. J., Alers, J. C., Terpstra, S., & Zuurbier, A. (2007). Medical technology decisions in The Netherlands: How to solve the dilemma of technology foresight versus market research?. Technological Forecasting and Social Change, 74(9), 1823-1833.

Reis, D. R., Vincenzi, T. B. & Pupo, F. P. (2016). Técnicas de Prospecção: Um Estudo Comparativo. Rev. Adm. Contemp. 20(2), 135-153.

Rinne, M. (2004). Technology roadmaps: Infrastructure for innovation. Technological Forecasting and Social Change, 71(1), 67-80.

Sardar, Z. (2010). The Namesake: Futures; futures studies; futurology; futuristic; foresight: What's in a name?. Futures, 42(3), 177-184.

Schildt, H. A. (2002). SITKIS: Software for bibliometric data management and analysis. Institute of Strategy and International Business, Helsinki.

Stelzer, B., Meyer-Brötz, F., Schiebel, E., & Brecht, L. (2015). Combining the scenario technique with bibliometrics for technology foresight: The case of personalized medicine. Technological Forecasting and Social Change, 98, 137-156.

Veugelers, M., Bury, J., & Viaene, S. (2010). Linking technology intelligence to open innovation. Technological Forecasting and Social Change, 77(2), 335-343.

Vishnevskiy, K., Karasev, O., & Meissner, D. (2015). Integrated roadmaps and corporate foresight as tools of innovation management: the case of Russian companies. Technological Forecasting and Social Change, 90, 433-443.

Walsh, S. T. (2004). Roadmapping a disruptive technology: A case study: The emerging microsystems and top-down nanosystems industry. Technological Forecasting and Social Change, 71(1), 161-185.

Yoon, B. (2008). On the development of a technology intelligence tool for identifying technology opportunity. Expert Systems with Applications, 35(1), 124-135.

Yoon, B., & Park, Y. (2007). Development of new technology forecasting algorithm: Hybrid approach for morphology analysis and conjoint analysis of patent information. IEEE Transactions on Engineering Management, 54(3), 588-599.

Yoon, B., Phaal, R., & Probert, D. (2008). Morphology analysis for technology roadmapping: application of text mining. R&D Management, 38(1), 51-68.

Yoon, J., & Kim, K. (2012). TrendPerceptor: A property–function based technology intelligence system for identifying technology trends from patents. Expert Systems with Applications, 39(3), 2927-2938.

Zackiewicz, M., Bonacelli, M. B., & Salles Filho, S. (2005). Estudos prospectivos e a organização de sistemas de inovação no Brasil. São Paulo em perspectiva, 19(1), 115-121.

Zhang, Y., Zhou, X., Porter, A. L., & Gomila, J. M. V. (2014). How to combine term clumping and technology roadmapping for newly emerging science & technology competitive intelligence:“problem & solution” pattern based semantic TRIZ tool and case study. Scientometrics, 101(2), 1375-1389.

Zolfani, S. H., Salimi, J., Maknoon, R., & Kildiene, S. (2015). Technology foresight about R&D projects selection; Application of SWARA method at the policy making level. Engineering Economics, 26(5), 571-580.

Publicado

2018-11-25

Cómo citar

Souza, D. L. de, & Zambalde, A. L. (2018). Uma visão geral da literatura sobre prospecção de tecnologias futuras: características, desafios e tendências. Revista Gestão & Tecnologia, 18(3), 261–281. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2018.v18i3.1264