Raspagem de Dados no INPI: um recurso para a análise de informações de patentes
DOI:
https://doi.org/10.9771/cp.v19i1.64393Palavras-chave:
Prospecção Tecnológica, Raspagem de Dados, Bibliometria de patentes.Resumo
A recuperação manual de grandes volumes de informações representa desafios consideráveis em termos de tempo e precisão, aumentando o risco de falhas. Nesse contexto, técnicas automatizadas como a raspagem de dados surgem como alternativas eficientes de apoio à prospecção tecnológica, permitindo a extração precisa e rápida de informações em bases de dados on-line de acesso aberto. Este estudo, que é recorte de pesquisa de mestrado profissional, apresenta uma metodologia construída por meio da técnica de raspagem de dados desenvolvida em linguagem de programação Python, aplicada ao portal de busca de patentes do Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) com apoio do Power BI institucional. O método aplicado demonstrou sua eficácia ao organizar e estruturar um grande volume de dados de patentes, proporcionando uma base sólida para futuras pesquisas em prospecção tecnológica. A técnica mostrou-se especialmente relevante para estudos patentométricos, acelerando a recuperação de informações para análises em áreas emergentes e de importância global.
Downloads
Referências
AMPARO, K. K. D. S.; RIBEIRO, M. D. C. O.; GUARIEIRO, L. L. N. Estudo de caso utilizando mapeamento de prospecção tecnológica como principal ferramenta de busca científica. Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 17, n. 4, p. 195-209, out.-dez. 2012.
BALTAZAR, L. F. et al. Patentes como fonte de informação tecnológica para subsídio à pesquisa: uma análise amostral da Universidade Federal do ABC. Cadernos de Prospecção, Salvador, v. 10, n. 4, p. 681-681, 2017.
BRASIL. Lei n. 9.279, de 14 de maio de 1996. Regula direitos e obrigações relativos a propriedade industrial. Diário Oficial da União, Brasília, DF, 15 de maio 1996.
BRASIL. Ministério da Saúde. Conselho Nacional de Saúde. Resolução n. 510, de 7 de abril de 2016. Trata sobre as diretrizes e normas regulamentadoras de pesquisa em ciências humanas e sociais. Diário Oficial da União, Brasília, DF, seção 1, n. 98, p. 44, 24 de maio de 2016.
BROUCKE, S. V.; BAESENS, B. Practical web scraping for data science: best practices and examples with python. Birmingham: Packt Publishing, 2020.
GUZMÁN SÁNCHEZ, M. V. Patentometría: herramienta para el análisis de oportunidades tecnológicas. 1999. 130f. Tese (Doutorado em Gerência de Información Tecnológica) – Facultad de Economia, Universidade de La Habana, Havana, 1999.
HAIR JR., J. F. et al. Multivariate data analysis. 7. ed. London: Pearson, 2010.
INPI – INSTITUTO NACIONAL DA PROPRIEDADE INDUSTRIAL. Resolução n. 175, de 5 de novembro de 2016. Disciplina o exame prioritário de pedidos de “Patente Verde”. Rio de Janeiro: INPI, 2016.
INPI – INSTITUTO NACIONAL DA PROPRIEDADE INDUSTRIAL. Busca de patentes. 2022. Disponível em: https://busca.inpi.gov.br/pePI/. Acesso em: 11 jan. 2025.
INPI – INSTITUTO NACIONAL DA PROPRIEDADE INDUSTRIAL. Portaria INPI n. 247/2020. 2020. Disciplina o trâmite prioritário de processos de patentes no âmbito do INPI.
JUNGMANN, D. M. A caminho da inovação: proteção e negócios com bens de propriedade intelectual: guia para o empresário. Brasília, DF: IEL, 2010.
KLINE, R. B. Principles and practice of structural equation modeling. 4. ed. New York: Guilford Press, 2016.
KUPFER, D.; TIGRE, P. B. Prospecção tecnológica. In: CARUSO, L. A.; TIGRE, P. B. (org.). Modelo SENAI de prospecção: documento metodológico. Montevideo: OIT/Cinterfor, 2004. p. 17-35.
LAWSON, R. Web Scraping with Python: scrape data from any website with the power of Phython. Packt: Birmingham, 2021.
LEÃO, A. P. S. et al. Power BI para tomada de decisões estratégicas: análise de indicadores-chave de desempenho (KPIS). Revista Foco, Curitiba, v. 16, n. 7, e2472, p. 1-28, 2023. Disponível em: https://ojs.focopublicacoes.com.br/foco/article/view/2472. Acesso em: 11 jan. 2025.
MCKINNEY, W. Python for data analysis. O'Reilly Media: Sebastopol, 2018.
MITCHELL, R. Web scraping com Python: coletando mais dados da web moderna. O'Reilly Media: Sebastopol, 2018.
NARIN, F.; BREITZMAN, A.; THOMAS, P. Using patent citation indicators to manage a stock portfolio. In: MOED, H. F. et al. Handbook of Quantitative Science and Technology Research: the use of publication and patent statistics in studies of S&T systems. 2005. p. 553-568.
PARANHOS, R. D. C. S.; RIBEIRO, N. M. Importância da prospecção tecnológica em base em patentes e seus objetivos da busca. Cadernos de Prospecção, Salvador, v. 5, n. 1, p. 1274, 2018.
QUINTELLA, C. M. et al. Prospecção tecnológica como uma ferramenta aplicada em ciência e tecnologia para se chegar à inovação. Revista Virtual de Química, Niterói, v. 3, n. 5, p. 406-415, dez. 2011.
SANTOS, N. J. B.; SANTOS, M. J. C. Mapeamento do desenvolvimento tecnológico de patentes verdes relacionadas ao gerenciamento de resíduos. Cadernos de Prospecção, Salvador, v. 11, n. 1, p. 17-25, jan.-mar. 2018.
TEIXEIRA, R. C.; SOUZA, R. R. O uso das informações contidas em documentos de patentes nas práticas de inteligência competitiva: apresentação de um estudo das patentes da UFMG. Perspectivas em Ciência da Informação, Belo Horizonte, v. 18, n. 1, p. 106-125, jan.-mar. 2013.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2025 Cadernos de Prospecção
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
O autor declara que: - Todos os autores foram nomeados. - Está submetendo o manuscrito com o consentimento dos outros autores. - Caso o trabalho submetido tiver sido contratado por algum empregador, tem o consentimento do referido empregador. - Os autores estão cientes de que é condição de publicação que os manuscritos submetidos a esta revista não tenham sido publicados anteriormente e não sejam submetidos ou publicados simultaneamente em outro periódico sem prévia autorização do Conselho Editorial. - Os autores concordam que o seu artigo ou parte dele possa ser distribuído e/ou reproduzido por qualquer forma, incluindo traduções, desde que sejam citados de modo completo esta revista e os autores do manuscrito. - Revista Cadernos de Prospecção está licenciado com uma Licença Creative Commons Attribution 4.0. Esta licença permite que outros remixem, adaptem e criem a partir do seu trabalho para fins não comerciais, e embora os novos trabalhos tenham de lhe atribuir o devido crédito e não possam ser usados para fins comerciais, os usuários não têm de licenciar esses trabalhos derivados sob os mesmos termos.
Este obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.
