En este estudio, proponemos un método basado en big data para caracterizar las distribuciones de características de múltiples tecnologías dentro de un dominio específico. Los enfoques tradicionales, como el modelo, retratan la trayectoria de desarrollo de tecnologías individuales. Sin embargo, estos enfoques son insuficientes para encapsular la distribución de características agregadas de múltiples tecnologías dentro de un dominio específico. Así, este estudio propone un método innovador en términos de cuatro características propuestas, a saber, , , , y , para caracterizar las tecnologías dentro de un dominio dado. La metodología de investigación implica que las características de las tecnologías se representan cuantitativamente utilizando las palabras clave representativas y los volúmenes de resultados de búsqueda devueltos de y en espacios analíticos bidimensionales de y . Demostramos la aplicabilidad de este método utilizando 452 tecnologías en el dominio de la robótica inteligente. Los resultados de nuestra evaluación indican que los valores de versatilidad están distribuidos normalmente, mientras que los valores de significancia, comercialidad y disruptividad siguen distribuciones de ley de potencias, en las que pocas tecnologías poseen valores de características más altos. También mostramos que las tecnologías significativas tienen más probabilidades de ser comercializadas o causar una posible disrupción, ya que tales tecnologías tienen puntuaciones más altas en estas características. Además, probamos de manera válida la robustez de nuestro enfoque comparando tendencias históricas con la literatura y caracterizando tecnologías en espacios analíticos reducidos. Nuestro método puede aplicarse ampliamente en el análisis de distribuciones de características de tecnologías en diferentes dominios, y puede ser explotado potencialmente en decisiones como inversión, comercio y política científica.