Technology forecasting: theoretical issues, methods and emerging trends.

The aim of this work is that of providing a literature overview of the main methods used to forecast and detect emerging technological trends, their potential evolution over time and implications. After a theoretical explanation about the development of the discipline and of the different methodologies, a practical application follows, aimed at determining which actors are more efficient at predicting new firms' inventions, by considering the mainstream debate (newspapers, magazines, academic articles) and the so-called "technology influencers". To do that, the Text Mining technique is implemented, and articles and posts on social networks (Facebook) are mined in order to obtain some keywords revealing the main technological trends being discussed, trace their evolution path over time through time series, and compare the information obtained with patent publications trends.

Lo scopo di questa tesi è quello di fornire una rassegna bibliografica dei principali metodi utilizzati per fare previsioni e individuare i trend tecnologici emergenti, le loro possibili evoluzioni e conseguenze. A una presentazione teorica circa lo sviluppo della disciplina e delle differenti metodologie, segue un'applicazione pratica tesa a determinare quali attori siano i più abili nel fare previsioni circa le nuove invenzioni delle imprese, considerando il dibattito istituzionale (giornali, riviste specializzate e accademiche) e i cosidetti "technology inflencers". Per fare ciò, la tecnica del Text Mining viene applicata su articoli e su post pubblicati su social networks (Facebook), in modo da ottenere delle parole chiave indicanti i principali trend tecnologici discussi, tracciarne l'andamento nel tempo tramite serie storiche e fare un confronto con la pubblicazione dei brevetti corrispondenti.