新兴技术的形成与发展可能会导致现有产业技术范式的转变或新兴产业的产生。随着互联网和信息技术发展,新兴技术形成信息以不同形式表征在各种媒介中,形成多源异构数据。如何利用这些多源异构数据探索新兴技术形成过程中技术演化轨迹及发展趋势,尽早捕捉其未来发展契机和可能变化趋势,对企业研发投资决策和政府研发战略决策具有重要参考价值。新兴技术的演化轨迹与发展趋势是其知识基础、技术性能与技术所处环境协调演化的结果。综合考虑新兴技术发展的影响因素有利于全方面刻画新兴技术演化轨迹并对其发展趋势作出预测。科学论文描述了各学科领域的最新科学成果可表征新兴技术的知识基础;专利数据中包含了诸多技术细节可表征新兴技术的性能信息;网络信息数据(例如新闻和推特)中包含了大量的社会公众认识、响应、期望等信息可从社会公众需求的角度表征技术所处环境信息。基于此,本文以新兴技术的科技论文、专利文献、Google新闻、Twitter为数据来源,构建知识-技术-环境三维分析模型,深层次、多维度的分析新兴技术形成过程中的技术演化轨迹和规律性特征,进而预测其未来发展趋势。首先,以论文为数据来源,采用Lingo主题提取算法构建基于论文的新兴技术演化轨迹分析模型,挖掘论文文本中的技术知识信息,从技术的知识层面探索新兴技术演化轨迹所具有的规律性特征;其次以专利为数据来源,采用改进的Subject-Action-Object(SAO)结构语义分析方法提取专利摘要中SAO结构,构建基于SAO结构的“问题与解决方案”模型挖掘新兴技术专利文本中的技术信息,梳理技术性能渐进变化脉络,从技术性能层面探索技术演化轨迹所具有的规律性特征;然后以Google新闻、Twitter为数据来源,提出基于网络信息数据的社会感知分析模型,利用主题模型、情感分析方法挖掘Google新闻和Twitter中信息,通过分析社会公众对新兴技术的认知、响应、期望及用户属性演化的规律性特征来追踪新兴技术发展历程,从技术所处环境角度探索新兴技术演化所具有的规律性特征。最后,综合上述研究,构建基于知识—技术—环境三维分析框架的新兴技术发展趋势预测模型,对新兴技术未来变化趋势进行预测。本文以钙钛矿太阳能电池技术(PSC)为例进行了全面和深入的实证研究,验证了本文所提出的模型的可行性和有效性。研究结果表明,本文综合利用新兴技术的多种数据源,能够充分表征新兴技术演化过程中规律性特征,可更全面地捕捉新兴技术的未来发展趋势,为新兴技术演化、新兴技术发展趋势预测提供了新视角和新的研究方法。