技术寄生

最后，其理论地位尚不明确。RANDState of the art（SOA）surfaces可以揭示技术变革是否“偏向”于提高一个特征或一组特征相对于其他特征的相对可用性（降低相对成本）。首先，估计过程是任意和困难的。其次，它没有考虑到技术特征之间的相关性，因此如果不扭曲技术进步的实际速度和程度，也会严重模糊技术进步的实际速度和程度。功能和结构该方法在大多数产品和生产技术中具有极好的潜在应用。充分利用功能/结构分析来隔离和描述特定的技术进步及其价值，发现其成功使用有限。整体主义和整体主义。该框架为确定技术演变中的关键变量提供了客观依据。结果的再现性非常好。全面的它为选择相关变量、选择函数形式和量化每个变量的权重提供了先验理论基础。可以确定所观察到的技术进步背后的来源。方法学问题（如数据收集等）。Fisher和Pry的模型技术进步表现为新旧产品之间的竞争性替代。技术进步源于技术之间的多模式互动，而不仅仅是竞争。表1综合了一些衡量技术进步的方法及其利弊。

许多技术进步分析技术侧重于技术之间的竞争，如Fisher和Pry（1971）的替代模型和Pistorius和Utterback（1997）的捕食者-猎物相互作用。本研究试图从基于主机主技术与其主要寄生技术子系统之间相互作用的另一个角度来衡量技术的演变，以预测复杂技术系统的长期发展（参见Coccia，2018）。下一节介绍此处建议的技术指标的概念框架。广义达尔文主义中的技术进化生态学此处提出的技术指标的科学偏离是“广义达尔文主义”的原则（Hodgson和Knudsen，2006年，2008年），这些原则为构建技术进化和寄生虫进化生态学之间的广泛类比提供了合适的概念，以测量和解释不同的技术本身的进化路径。在技术变革经济学中，达尔文主义原则的泛化（“广义达尔文主义”）有助于解释许多创新过程的多学科性质（参见Basalla，1988；Farrell，1993；Hodgson和Knudsen，2006；Levit等人，2011；Nelson，2006；Schubert，2014；Wagner和Rosen，2014）。在这种情况下，Arthur（2009）认为社会文化进化与技术进化有关，达尔文主义可以解释技术发展，就像它对物种发展所做的那样（参见Schuster，2016，第7页）。一般来说，技术进化与生物进化一样，表现出辐射、停滞、灭绝和新颖性（Valverde等人，2007年）。考夫曼和麦克雷迪（1995年，p。

26，最初的重点）指出：“技术进化，就像生物进化一样，可以被视为是在复杂、多峰的‘适合度’、‘效率’或‘成本’景观上，对各种可能性的探索。”。Schuster（2016，第8页）认为：“技术形成了相互依赖的复杂网络，就像生态系统食物网中的不同物种一样”。考夫曼和麦克·雷迪（1995，第27页和第42页）也指出：进化，无论是生物还是技术，实际上都是一个共同进化的故事。食肉蝙蝠的适应性改变改变了其青蛙猎物的适应性景观。汽车发动机最大功率的改变改变了最佳轮胎、悬架甚至公路设计。共同进化是一个耦合的、变形的景观过程，其中每个实体的适应性移动改变了生态或技术经济中其邻国的景观（第27页）…。生物和技术进化的特点都是需要解决困难的组合优化问题。因此，许多硬组合优化问题的这些相关特征可能是生物和技术进化特征的基础（第42页）。Nelson（2006，第491页）声称，社会科学中普遍达尔文主义的一个广泛方法是：“一个宽敞的知识帐篷，欢迎研究各种主题的学者”。这项研究的关键是在广义达尔文主义的背景下，通过与寄生虫进化生态学的广泛类比来衡量和评估技术的进化。寄生虫进化生态学的一些简要背景有助于澄清这里提出的技术指标。

首先，生态学研究同一物种或不同物种的生物体与其生存环境之间的关系、功能和相互作用（参见Poulin，2006）。特别是，生态学的范围是解释生物体之间及其环境之间的各种相互作用。其次，寄生虫的进化生态学关注的是寄生虫（来自希腊语para=near；sitos=食物），它们是在另一个生命系统（宿主）中找到生态位的任何生命形式。寄生虫具有一系列特征，这些特征会进化为定位在可用的宿主中，在宿主之间生存和扩散，繁殖和持续（参见Janouskovec和Keeling，2016）。Coccia（2018）认为，技术可能具有类似于寄生虫的行为，因为技术本身无法作为独立系统生存和发展，但如果与其他主机技术（如音频耳机、扬声器、软件应用程序、，等。当且仅当其与主机电子设备（如智能手机、无线电接收器、电视等）关联时，该功能才起作用。本研究旨在衡量一个主机技术对寄生技术增长率的影响，以解释整个复杂技术系统的演化。复杂系统中技术进化的模型进化是一个逐步而全面的发展[它起源于拉丁进化-onis，der.of evolvere=实施行为（纸草）]。总的来说，发展过程产生了自然界和社会中复杂系统的形成（参见Barton，2014）。

“普遍达尔文主义”的理论框架（Dawkins，1983；Nelson，2006）声称：“田里的达尔文主义是所有开放复杂系统的一般理论”（Hodgson 2002，第260页；比照Levit et al.，2011）。Hodgson和Knudsen（2006）提出了达尔文的选择、变异和保留概念的概括，以解释复杂系统是如何进化的（参见Hodgson，2002；Stoe lhorst，2008）。因此，为了显示此处提出的技术演化指标，澄清复杂系统的概念非常重要。西蒙（1962年，第468页）在《复杂性研究》中指出：“一个复杂的系统[是]…一个由大量以非简单方式相互作用的部分组成的…。复杂性通常以层次结构的形式出现，并且…。一个层次系统……由相互关联的子系统组成，每个子系统在结构上都是层次的，直到我们达到基本子系统的最低层次。”在技术领域，McNerney et al.（2011，第9008页）认为：“技术可以分解为n个组件，每个组件都与一组d- 1其他组件”（参见Gherardi和Rotondo，2016年；Oswalt，1976年；Magee，2012年，第16页，材料创新）。Arthur（2009年，第18-19页）声称：“技术必须以某种方式成为现有技术的新组合”。组件和组件的这种组合被组织到系统中，以达到某种人类目的，并且具有层次结构和递归结构。特别是，技术的发展得益于在复杂的技术系统中相互作用的重大创新和众多次要创新（参见Coc cia，2018；Sahal，1981，第37页）。萨哈尔（1981）指出：“进化……与物体的结构和功能有关（第64页）…。

包括一个由目标系统内部动力学控制的平衡过程（第69页）”。此外，技术的短期演进是由于系统内的变化，而长期演进则可能通过形成一个完整的系统（Sahal，1981，第73-74页）。本研究试图从上述理论背景出发，测量和评估宿主-寄生虫系统内技术之间的相互作用，以预测随时间的进化路径。以下前提支持此处的技术指标（Coccia，2018）： 技术是一个复杂的系统，由多个实体或子系统以及系统中每个实体和至少一个其他实体之间的关系组成。该技术在环境E中进行了调整，由市场力量进行自然选择和/或由人类进行人工选择（基于效率、技术，Barabási et al.（2001）提出了一种寄生计算机，通过使用物理上位于三个各大洲（美洲、欧洲和亚洲）。环境和经济特征），以满足人类社会的需求、实现目标和/或解决问题。 从长远来看，任何技术的行为和演变都不能独立于其他技术的行为和演变（Coccia，2018）。 技术之间的相互作用是信息/资源/能源和其他物理/化学现象之间的相互关系，以便在相互关联的复杂系统中相互适应。

技术协同进化是指复杂系统中相互适应的进化，支持技术增长率的相互提高，即基于复杂系统和市场中的相互作用和适应，对技术进行修改和/或改进，以满足不断变化的需求并解决社会中的相应问题。 P是H（主机或主技术）中的寄生技术，当且仅当技术P在其生命周期内能够相互作用并适应技术H的复杂系统，产生共同进化过程以满足需求、实现目标和/或解决社会问题。一般来说，技术形成了基于以非简单方式交互的技术子系统的复杂系统（例如，电子设备中的电池和天线；参见Coccia，2018）。总的来说，复杂系统中技术之间的相互作用往往会在“可能的空间”内产生逐步的共同进化过程（Wagner和Rosen，2014，passim）。为了使测量、评估和预测技术演变的方法具有可操作性，本研究提出了一个宿主技术H和相关寄生子系统技术相互作用的简单模型。该模型测量寄生技术子系统中的变化与整个技术宿主系统中的比例变化之间的关系。特别是，该模型测量了一种主机技术对寄生技术增长率的影响。这种方法基于异速生长的生物学原理，最初是为了研究生物体各部分相对于整个身体的不同生长速率（参见里夫和赫胥黎，1945年进化生物学研究；萨哈尔，1981年技术创新模式）。

一般模型基于以下假设。（1） 假设只有两种技术（H（主机或主技术）和P（H中技术的寄生子系统）的最简单情况，形成复杂系统S（H，P）；当然，该模型可以推广到包括许多技术子系统在内的复杂系统。（2） 设P（t）为技术P在t时的技术进步程度，H（t）为同时与P相互作用的技术H（主系统或主系统）的技术进步程度（参见Sahal，1981，pp.79-89）。假设P和H都按照某种S型技术增长模式发展，这种模式可以用logistic函数的微分方程来解析表示。对于H，主机技术，启动方程为： HKKBDTDH1111方程式可以改写为： dtbdHHKHK1111该方程的积分为： TBAHKH11LOG日志TBAHHK111日志 tbaKH111exp1tba11t=拐点的横坐标。H（t）的生长可分别描述为：tbaHHK111log[1] 对寄生技术P（t）进行必要的修改后，方程式为：tbaPPK222log[2] 此处的逻辑斯蒂曲线是一条对称的S形曲线，拐点为0.5K，其中2,1aare常数取决于初始条件、2,1Kare均衡增长水平和2,1bare增长率参数（1=宿主技术系统，2=寄生技术子系统）。求解t的方程【1】和【2】，结果为：PPKbbaHHKbbat2222111111Log1Log1生成的表达式为：21211bbPKPCHKH[3] 简化形式的方程式【3】为C1=exp【b1（t2-t1）】，其中a1=b1t1，a2=b2t2（参见等式）。

[1] 和【2】；当P和H与其最终值相比较小时，宿主-寄生虫系统的技术进化模型如下所示：BHAP）([4] 在哪里 11212CKKAbb和12 BBB方程[4]的对数形式是一个简单的线性关系：HBAP loglog[5] Bis增长的进化系数，衡量技术P（寄生虫）相对于H（宿主或主技术）的进化。这种技术发展模型[5]具有线性参数，这些参数是用或二次最小二乘法估计的。的价值在模型[5]中，测量了P相对于H的相对增长，它表明了不同的技术进化模式：B<1（欠发达），B 1（技术的增长或发展P）。特别地，1.B、 技术P（H的子系统）的相对变化率是否低于技术H；随着时间的推移，整个技术系统（H，T）的进化（不发达）缓慢。Bhas a单位值：1B、 然后，两种技术P和H在其进化过程中有成比例的变化：即一个技术系统（H）与其相互作用的子系统P之间的对称协同进化。简而言之，当B=1时，整个技术系统S（H，T）在这里有其子系统的部分进化（增长）。1.B、 P的相对变化率是否大于H；这种模式表明，由于宿主技术系统H整体结构的变化，子系统P结构中的技术进步不均衡。随着时间的推移，整个技术系统S（H，T）有一个加速的进化（发展）。进化增长系数B可以作为分类技术之间相互作用模式的指标。

此外，该系数B按顺序标度进行系统化，表明技术演变的类型以及宿主技术如何提高或抑制寄生技术增长率的等级（表2）。表2：。技术子系统P相对于宿主技术的进化规模H技术系统的进化等级C技术子系统的进化增长效率P技术子系统的进化类型P相对于H（符号）技术之间的技术相互作用模式H和整个复杂技术系统的进化（Symbol）对整个技术系统演化的预测1低b<1减少/寄生欠发展/复杂技术系统随时间缓慢演化2平均b=1比例+互惠增长+复杂技术系统稳定增长3高b>1加速！共生发展！复杂的技术系统可能会迅速发展。注：符号/，+！简要说明技术演变的类型：分别为欠发达、增长和发展。表2还提出了一些符号，以表示复杂技术系统的增长率强度，用模型[5]中的进化增长系数B来衡量：\\=发展不足，+=增长，和！=发展技术进化规模的性质如下（表2）：a）规模上的高阶技术（B＞1）比低阶技术（B＜1）具有更高的技术进步。b） 如果一项技术在规模上排名最高（即b>1），那么它会随着时间的推移快速发展（发展）。反之亦然，如果一项技术在量表上的排名最低（B<1），则其发展缓慢（欠发达）。