Kommentar von Jan Witt, Anaqua Deutschland Management von geistigem Eigentum mit Big Data

Von Jan Witt |

Anbieter zum Thema

Weder im nationalen noch im internationalen Umfeld ist Geistiges Eigentum (englisch „Intellectual Property“, kurz: IP) wegzudenken. Hierzu gehören Schutzrechtsarten wie Patente, Gebrauchsmuster, Marken, Designs und Domains. Bei allen Schutzrechten entstehen sowohl interne (bei den Unternehmen und Anwälten) als auch viele externe und zum Teil öffentliche Daten (bei den Patent- und Markenämtern) – und das bereits seit vielen Jahrzehnten.

Der Autor: Jan Witt ist Sales Director bei Anaqua Deutschland
Der Autor: Jan Witt ist Sales Director bei Anaqua Deutschland
(Bild: Anaqua Deutschland)

Ein Patent stellt im Grunde ein Tauschgeschäft dar. Das Wissen, das im Patent enthalten ist, wird mit der Welt geteilt und dafür erhält man im Gegenzug das Recht, dieses gegen Gebühren bis zu 20 Jahre lang – manchmal auch etwas länger – exklusiv zu nutzen. 18 Monate nach der Patentantragsstellung wird der Antrag veröffentlicht und jeder, der danach sucht, kann ihn finden und in den nächsten neun Monaten noch dagegen Einspruch erheben. Diese Rechtslage führt in der Praxis dazu, dass Patentschriften meist absichtlich schwer verständlich und verklausuliert geschrieben werden, und dadurch meist schwierig zu lesen, maschinell zu erfassen und zu verstehen sind. Es gilt, die Suche und den Einspruch gegen die Patentanmeldung zu erschweren.

Die Fülle an Daten verstehen

Ein digital erfasstes Patent in der Acclaim IP-Software
Ein digital erfasstes Patent in der Acclaim IP-Software
(Bild: Anaqua Deutschland)

Zu den grundlegenden Patentdaten gehören Informationen über die Erfinder, Zeichnungen, Beschreibungen, Bewertungen des für die Patentschrift nötigen Datums sowie Textfelder und vieles mehr. Diese ungefähr 100 Felder (wobei einige Textfelder bis zu vier Millionen Zeichen speichern) werden meist in SQL-basierten Datenbanken gespeichert. Hinzu kommen interne und verfahrensabhängige Dokumente wie Zeichnungen, die Erfindungsmeldung, Anträge, Widersprüche, Erteilungen und Zahlungen. Zur besseren Durchsuchbarkeit werden diese Dokumente zumeist mittels OCR nachbehandelt und einem Index zugeführt.

Mittelgroße firmeninterne Datenbanken mit ca. 1.000 Einträgen erreichen leicht mehr als vier Gigabyte Größe allein durch diese „Verwaltungsdaten“. Darüber hinaus hat jedes Patentamt viele eigene Verfahrensdaten gesammelt. Jedes Patent- und Markenamt hält diese in einer eigenen Software und verschiedenen Datenbanken zur Suche und Einsichtnahme bereit. Nur einige dieser Felder sind mit denen in der firmeninternen Datenbank identisch, besitzen unter Umständen jedoch andere Bezeichnungen.

Die öffentlichen Datenbanken haben allein im Patentbereich der sogenannten „Big 5“ der Patentanmelder (Kanada, China, Japan, USA, Europa) ca. 80 Millionen, weltweit jedoch über 135 Millionen Einträge. Und jedes Jahr kommen derzeit mehr als drei Millionen Patente (also über 9.000 jeden Tag) neu hinzu. Die Tendenz ist steigend, mit einer Wachstumsrate von zuletzt fünf Prozent pro Jahr.

Um in dieser Datenmenge leichter einen Einblick zu erhalten, wurde schon früh eine vom jeweiligen Patentamt vergebene Klassifizierung eingeführt. 1975 wurde diese mittels der sogenannten „IPC-Klassifizierung“ weltweit einheitlich. Seit 2013 wird zusätzlich eine noch genauere „CPC-Klassifizierung“ vom US-amerikanischen und Europäischen Patentamt genutzt. Nicht jedes andere Patentamt folgt aber diesen Klassifizierungen.

Nutzung der offenen, externen Daten

Deshalb gibt es externe Suchprovider, die diese Daten aufbereiten, normalisieren, übersetzen und unter Umständen mit eigenen Daten anreichern (zum Beispiel mit einem Patentscore, der das Patent technisch, rechtlich und wissenschaftlich bewertet) sowie ihren Nutzern erlauben, eigene Informationen hinzuzufügen.

Die dabei entstehenden Datenbanken haben einen erheblichen Umfang und können praktisch nur noch mit Big-Data-Ansätzen verarbeitet und per Cloud-Rechenzentrum bereitgestellt werden.

Eine weitere Erschwernis beim „Finden“ von Patenten ist, dass diese immer noch auf einem hohen Maß an manuell eingegebenen Informationen und Beschreibungen beruhen. Die Verlässlichkeit dieser Daten kann ein erhebliches Problem beim Durchsuchen darstellen. Ein Bericht des US-amerikanischen IP-Magazins IAM aus dem Jahr 2016 stellte zum Beispiel fest, dass der Anmelder „International Business Machines Corporation“ (IBM) in den Datensätzen des US-Patent- und Markenamts (USPTO) auf über 1.000 verschiedene Arten falsch geschrieben wurde.

Taxonomie für eine Patent-Recherche
Taxonomie für eine Patent-Recherche
(Bild: Anaqua Deutschland)

Der Nutzer der öffentlichen Daten will und muss zuerst wissen, wie der aktuelle Stand der Technik ist. Gibt es in dem technischen Umfeld, in dem ich arbeiten will, bereits Schutzrechte, gelten diese noch, kann und muss ich diese lizensieren oder aber umgehen? Bei diesen Suchen werden oft Landscaping-Analysen angewendet: Das sind grafische Aufbereitungen der Patentdaten, die Aufschluss darüber geben, wer im welchen Themengebiet wie viele Patente besitzt, um einen Überblick zu erhalten. Die Experten arbeiten dabei auch gerne mit Benachrichtigungsfunktionen, um automatisch über neue und wichtige Patente in ihrem technischen Gebiet informiert zu werden.

Beispielhafte Ergebnisse und Darstellung einer Patentrecherche
Beispielhafte Ergebnisse und Darstellung einer Patentrecherche
(Bild: Anaqua Deutschland)

Auch bei jeder Patentanmeldung muss eine Patentsuche durchgeführt werden, um die wirkliche Neuheit des Patentes zu bestätigen. Hierbei reichen die Patentdatenbanken jedoch nicht aus, es werden zudem Fachjournale und weitere Literatur betrachtet. Dazu bedarf es Plattformen wie Acclaim IP, die Daten verknüpfen können und ausgefeilte Suchstrategien und Tools bieten. Für einzelne Suchen wird eine Kombination von KI, Big-Data-Analysen und Business-Insight-Tools aber auch von semantischen und Bilderkennungsverfahren verwendet, um sämtliche Patentschriften aller Länder und Sprachen zu durchsuchen. Ein ausreichend großes Wissen über die veröffentlichten Fachartikel und Bücher ist hierbei eine Voraussetzung. Hier leisten Literatursuchdienstleister wie Proquest, Elsevier, Springer und andere gute Dienste.

Jetzt Newsletter abonnieren

Täglich die wichtigsten Infos zu Big Data, Analytics & AI

Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details) einverstanden und akzeptiere die Nutzungsbedingungen. Weitere Informationen finde ich in unserer Datenschutzerklärung.

Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung

Moderne IP-Managementtools schützen vor Rechtsverletzungen

Betrachtet man lediglich die firmeninterne Verwaltung von Schutzrechten, geht diese am Anfang vermutlich noch mit einer Excel-Tabelle, intelligenten Mitarbeitern und externer Hilfe durch einen Patentanwalt. Ab 100 zu verwaltenden Schutzrechten wird es langsam unübersichtlich und spätestens bei 500 Schutzrechten überschreitet man die nicht mehr „händisch“ machbare Grenze – es muss ein professionelles Verwaltungstool her. Heute optimieren viele Unternehmen die Verwaltung ihres geistigen Eigentums mithilfe von spezialisierter IP-Asset Management. Diese Softwaregattung hat sich in den letzten 20 Jahren von reinen Verwaltungstools (Erfassen und Pflege der Daten und deren manueller Austausch mit Ämtern und Anwälten) über IP-Asset Management (Verwaltung der Schutzrechte aus IP- und Portfoliosicht, Support für elektronischen Datenaustausch mit den Ämtern) zu Business Management Tools (IP-Bereich unterstützt das operative Geschäft mit Analysen, Beratung und Strategie) weiterentwickelt. Diese neueren Tools ermöglichen durch die gemeinsame Nutzung von internen und externen Daten das frühzeitige Erkennen von Trends und Möglichkeiten für Investitionen in Neuentwicklungen oder Lizenzierungen und schützen von Anfang an vor Rechtsverletzungen.

Dies erfolgt mittels Analyse- und Business-Insight-Tools, die interaktive Auswertungen und Dashboards bereitstellen, um interne Daten (zum Beispiel Umsatzzahlen) mit den öffentlichen Quellen wie Patentdatenbanken abgleichen. Interne und externe Bewertungen, beispielsweise wie oft ein Patent zitiert wird oder ob es sogar eigene Anmeldungen von Wettbewerbern blockiert, werden dabei ebenfalls mit einbezogen: Tools können aus diesen Bewertungen einen Patentscore, der die Stärke des Patents angibt, ermitteln. Die Beobachtung eines oder aller Wettbewerber kann damit anschaulich sichtbar gemacht werden. Anhand ihrer Patentdaten kann zudem auch die komplette Produktstrategie des Wettbewerbs verfolgt werden.

Chancen durch Lizenzierungen nutzen

Beispielhafte Auswertung eines Patent-Portfolios mit der Software Anaqua
Beispielhafte Auswertung eines Patent-Portfolios mit der Software Anaqua
(Bild: Anaqua Deutschland)

Eigene Patente tragen nicht nur zum Schutz einer Erfindung bei, sondern bieten auch Möglichkeiten zur Lizenzierung und damit unter Umständen langfristige Einnahmeströme. Die Rolle von Big Data bei der Monetarisierung von Patenten besteht darin, eigene Patente zu kategorisieren, die Stärke und den Marktwert eines Patents abzuschätzen und IP-Managern dabei zu helfen, nach potenziellen Lizenznehmern zu suchen (zum Beispiel Unternehmen, die im selben Bereich ein Patent anmelden wollen). Big-Data-Analysen unterstützen IP-Teams also dabei, die Technologie mit dem breitesten Anwendungspotenzial zu identifizieren und Lizenzen basierend auf den relevanten Industrie- oder Branchenanforderungen zu vergeben. Big-Data-Tools können zudem komplexe Wettbewerbsanalysen durchführen, um herauszufinden, welcher Preis für eine Lizenz angemessen ist. Dieselben Daten können Unternehmen auch bei Rechtsstreitigkeiten nutzen: Durch die Analyse von abgelehnten Patenten durch die Patentämter kann ein Unternehmen zum Beispiel feststellen, ob seine Konkurrenten versuchen, ein gehaltenes Patent zu unterlaufen.

Zusammenfassend kann man feststellen, dass sich die umfangreichen firmeninternen und öffentlichen Informationen beim Geistigen Eigentum nur noch mittels Big-Data-Ansätzen und den richtigen Fragestellungen analysieren, bewerten und gewinnbringend nutzen lassen. Analysesoftware-Tools sind heute ausgereift genug, um ihren Anwendern eine interaktive Nutzung und Betrachtung von Zusammenhängen zu ermöglichen. Das Ziel aller Maßnahmen ist es, „actionable insights“ zu erhalten. Neben der intelligenten Nutzung von Big Data Tools sind fehlerfreie Daten sowie die Fähigkeit, neue Informationsquellen schnell zu integrieren für eine erfolgreiche Analyse der IP-Strategie des Unternehmens entscheidende Grundlagen. Ziel ist es, die interne Entscheidungsfindung und Prozesse zu so beschleunigen, dass Trends schneller erkannt und Chancen konsequenter ergriffen werden können.

Artikelfiles und Artikellinks

(ID:47159449)