2026年5月20日至22日，由武汉大学主办，武汉大学信息管理学院、武汉大学信息资源研究中心和武汉大学科教管理与评价中心承办，数据智能研究院、大数据研究院、文化遗产智能计算实验室联合承办的“第十六届全球技术挖掘会议 (Global TechMining Conference, GTM 2026)”在武汉举行。会议主题为“智能驱动未来洞察：探索技术挖掘变革力量 (Intelligence Drives Future Insights: Exploring the Transformative Power of Tech Mining)”，吸引了来自17个国家和地区的230余位专家学者参会，并收到438位专家学者投稿。本届大会是GTM首次以线下形式在亚洲举办，设置开幕式、主旨报告、特色专题论坛、学术海报展示、平行分论坛和闭幕式等多个环节。我院管理科学与工程专业研究生辛瑶晨受邀参会并做学术论文汇报。
大会围绕人工智能赋能技术挖掘、科学计量、科技创新与科技管理等前沿议题展开深入交流。主旨报告环节中，Alan L. Porter、Wolfgang Glänzel、Mei-Chih Hu、张琳等国内外专家分别围绕生成式人工智能赋能技术挖掘、文本分析与链接分析、东亚绿色转型、高科技摩擦时代创新战略、科研文本深层论证机制和全球基础研究观测体系建设等主题作报告，系统展示了技术挖掘领域在理论方法、数据资源和应用场景方面的最新进展。
大会同期举办多场特色专题论坛，议题涵盖专利数据应用、技术挖掘发展前沿、因果推断、科技评价、技术机会识别、信息抽取与技术图谱构建等方向。其中，“WIPO Special Session: What Tech Miners Don’t Know About Patent Data - But Should”; “20+ Years of TechMining: Bridging Timeless Fundamentals and AI Innovation”; “Meet the Journal Editors”等专题论坛，集中展示了技术挖掘与人工智能、专利分析、科学计量和科技政策研究交叉融合的新趋势。大会还设置20场平行分论坛，包括长文汇报和短文汇报两个类别，围绕人工智能赋能技术挖掘、技术会聚、科学技术与政策互动、新兴技术机会识别和知识演化等方向开展百余项研究分享。
会议期间，辛瑶晨与导师王婉茹老师等合作的论文《Early discovering technology application opportunities in science and technology interactions by integrating SAO semantic bi-layer network with weak signal analysis》在平行分论坛中宣读，并与来自国内外高校、科研机构和产业界的专家学者进行了交流。该研究面向科技交互情境下技术应用机会的早期发现问题，融合SAO语义双层网络与弱信号分析，尝试从技术问题信号出发刻画潜在应用机会的形成过程。
未来，我院将继续深化数据智能驱动的方法探索与实践应用，持续推动知识发现与科技创新研究发展，为科技创新决策贡献学术力量。
