Unstructured data in the form of digitized text is rapidly increasing in volume, accessibility, and relevance for research on innovation and beyond. While traditional attempts to analyze text (i.e., qualitative analysis) are limited in processing large amounts of data, text mining presents a set of approaches that allow researchers to explore large‐scale collections of texts in an efficient manner. Given the potential of text mining as a method of inquiry, the primary purpose of this manuscript is to enable both novice and more experienced innovation researchers to select, specify, document, and interpret text mining techniques in a way that generates valid and reliable knowledge for the innovation management community. This involved taking stock of text mining applications in the field of innovation research to date by means of a systematic review of 124 journal articles employing text mining techniques and are published in a basket of the 10 premier innovation management and 8 top general management journals. The results of the systematic manual and computational analysis of these articles do not only illustrate the state and evolution of text mining applications in our field, but also allow for evidence‐based recommendations regarding their future use. Here, our paper presents methodological, conceptual, and contextual development priorities that will contribute to establishing higher methodological standards in text mining and enhance the methodological richness in our field

中文翻译：

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文本挖掘方法在创新研究中的应用：现状，演变模式和发展重点

数字化文本形式的非结构化数据的数量，可访问性以及与创新研究及其他方面的相关性正在迅速增加。传统的分析文本的尝试（即定性分析）在处理大量数据方面受到限制，而文本挖掘则提供了一套方法，使研究人员可以有效地探索大规模文本集合。考虑到文本挖掘作为一种查询方法的潜力，该手稿的主要目的是使新手和经验丰富的创新研究人员能够选择，指定，记录和解释文本挖掘技术，从而为用户生成有效和可靠的知识。创新管理社区。这涉及通过系统地审查124篇采用文本挖掘技术的期刊文章来总结迄今为止在创新研究领域中的文本挖掘应用，并在10种主要创新管理期刊和8种顶级一般管理期刊中进行了发表。这些文章的系统手册和计算分析的结果不仅说明了我们领域中文本挖掘应用程序的状态和演变，而且还为它们的未来使用提供了基于证据的建议。在这里，我们的论文提出了方法论，概念和情境发展的重点，这将有助于在文本挖掘中建立更高的方法论标准，并增强我们领域的方法论丰富性 这些文章的系统手册和计算分析的结果不仅说明了我们领域中文本挖掘应用程序的状态和演变，而且还为它们的未来使用提供了基于证据的建议。在这里，我们的论文提出了方法论，概念和情境发展的重点，这将有助于在文本挖掘中建立更高的方法论标准，并增强我们领域的方法论丰富性 这些文章的系统手册和计算分析的结果不仅说明了我们领域中文本挖掘应用程序的状态和演变，而且还为它们的未来使用提供了基于证据的建议。在这里，我们的论文提出了方法论，概念和情境发展的重点，这将有助于在文本挖掘中建立更高的方法论标准，并增强我们领域的方法论丰富性