科学学领域作者合作网络分析.pdf

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1、第 卷第 期 年 月科研管理 ，收稿日期：；修回日期：作者简介：付允（），男，山东菏泽人，博士研究生，研究方向为社会网络分析、可持续发展等。文章编号：（）科学学领域作者合作网络分析 以 科研管理（）为例付允，牛文元，汪云林，李丁（中国科学院科技政策与管理科学研究所，北京 ；中国科学院研究生院，北京 ）摘要：合作发表论文对于资源共享、思想交流、知识传播、信息获取等方面都具有重要的意义。本文收集并整理了 到 年 科研管理 的作者合作情况，构建了作者合作网络。然后，利用社会网络分析方法（）对整个合作网络进行了小团体分析、集聚程度分析和中心性分析。结果显示，（）整体网络是连通的，（）小合作团体的规模都

2、较小，（）整体网络和小团体网络均具有无标度网络特征。关键词：社会网络分析；作者合作网络；科学学中图分类号：文献标识码：引言随着科学的快速发展，科学研究中的合作关系日益成为提高成果产出能力的重要因素。它不仅为科学家提供了获取专业成就和增长知识的方法，也提供了获取科学资源和建立科学界精英之间学术交流网络的有效途径 。因此，科学合作对于资源共享、思想交流、知识传播、信息获取等方面都具有重要的意义。国内外学者利用科学计量方法、数理统计方法以及组合数学模型等对科学合作进行了深入的研究，取得了丰富的成果，使得科学合作领域研究由定性分析向定量化迈进了一大步。莫顿早在 年撰写博士论文时，曾使用统计分析方法对

3、多篇人物传记和 多篇文章以及数百篇研究报告进行了定量分析 。自普赖斯的科学计量学奠基作 小科学、大科学 发表之后，近 年来科学计量学的发展更为科学社会学的研究提供了有效的模型与方法 。但是，科学计量学对于描述科学合作网络方面显得力不从心，对网络结构和网络特征很难定量化处理，在科学研究领域社会网络分析方法是对科学计量方法的重要补充。该方法出现在 世纪 年代，但由于计算速度和计算机数据处理类型的限制，该方法没能得到广泛应用。直到上世纪 年代后期，随着计算机技术的快速发展，尤其是计算机计算速度的提高和处理文本、空间和社会网络等非传统数据类型功能的出现，科学社会学研究者开始使用计算技术挖掘蕴藏在科学合

4、作网络中的知识和信息，在此背景下社会网络分析方法被广泛地应用到许多研究领域。在科研合作网络方面，张鹏等应用层次聚类法和介数聚类法对自建的经济物理学科学家合作网络进行了聚类分析 ；张秀梅等将万方数据生物医学期刊作者在合作研究中形成的复杂网络可视化，并应用在文献检索的结果展现上 ；王福 科研管理 年生等基于科研论文作者合作方式，建立一个作者科研合作网络模型，并验证网络模型节点的度分布符合幂率分布 ；汪云林等以中国西部环境和生态科学为例运用社会网络分析方法对国家自然科学基金合作网络进行了分析 ；谢彩霞以 数据库收录的国际纳米科技领域论文作为数据来源，借助 技术，对 年 年间世界纳米科技领域科学合作的

5、网络进行分析 。不同于以往研究，本文的研究兴趣在于：在科学学领域，（）存在哪些作者合作团体；）整个作者合作网络的集聚程度如何；（）整个合作网络和每个小团体网络中的核心研究人员是谁；哪些作者在合作研究网络搭建中起到的作用最大。基于此，本文以 年到 年 科研管理 的论文为样本，构建了作者合作网络，并针对上述三个问题利用社会网络分析方法对整个合作网络进行了小团体分析、集聚程度分析和中心性分析。社会网络分析理论与方法社会网络分析方法（，）是 世纪 年代以来社会学大师怀特（）及其后继者伯曼（）、布里格（）和弗里曼（）等人由数学的图形理论推导出来的一套数学分析方法 。社会网络实质上就是为达到特定目的，人与

6、人之间进行信息交流和资源利用的关系网，是一个由某些个体或组织间社会关系构成的动态的系统 。社会网络理论开始于 世纪 年代，主要应用于社会学领域，年代扩展到其他领域，形成大量的理论研究成果。近年来，国内外学者已经将社会网络分析方法应用到作者合作网络以及论文引用网络等情报学的研究中去，如 等构建了许多著名学者的合作网络，基于作者合作网络的集聚特征，划分了作者合作的类型 ；李凯旋等人利用复杂网络理论分析了 情报科学 期刊作者合作网络的无标度网络特征和小世界网络特征 。本文使用集聚程度分析、小团体分析和中心性分析分别测度作者合作网络中的合作紧密程度、网络总体结构和作者在网络中的重要程度。集聚程度分析对

7、于整体图和各个子图，其图形密度是一项重要的群结构形态测度变量，能够衡量出一个团体的紧密关系。本文计算作者合作网络的小团体及整个网络的密度，意义在于紧密团体的合作行为较多，信息交流较易，而疏远的团体不利于知识在同行的传播，也不利于思想的交流，最终将影响团体的成果产出。作者合作网络的聚集程度指的是网络中作者节点的聚集情况，也就是作者合作的紧密程度，通常用图形密度来衡量。一个图形的密度，是在该图形中实际存在的线与可能数量的线的比例，如公式（）所示。（）（）其中，为图中实际存在的边的数量，为图中节点的数目。在全连通的作者合作网络中，全连通合作网络是指网络中的所有作者之间都有合作；在非连通网络中，。越大

8、说明网络的集聚程度越大，作者之间合作的范围越广，反之合作越少。小团体分析小团体（或称为派系等）就是团体中的一小群人关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体，它属于整个网络图的子图。小团体分析通常采用一些方法探讨子图问题，目的在于考察整体图本身的结构特征，以便发现该图可以分成几个自然存在的子图 ，。计算小团体的方法有两类：一类是以节点程度来计算，一群相连的节点视为一个小团体，主要包括 ，以及 等方法；另一类以距离计算，在一定距离内可以达到的点视为一个小团体，主要包括 ，以及 等方法。本文在分析作者合作网络的小团体时，采用的是第一类计算方法中的 方法，因为该方法具有识别准确、操作简便的优点，且能够抓

9、住图结构的许多整体性质。的定义为：如果对每个点 来说，（），则子图形 是 核。其中 是整体图 的子图，（）是点 的度数。也就是，一个 核的最大子图，其中每个点都至少与其他 个点相连：核中每个点的度数至少为 。赛德曼第 期付允，牛文元等：科学学领域作者合作网络分析 以 科研管理（）为例（，）曾论证，对一个图的 核结构分析是对密度测度的一个重要补充，两者都是团体结构分析不可或缺的重要方法。中心性分析中心性是一个衡量节点在网络中重要性的指标，它可以衡量节点在网络中的优越性和特权性 。中心性有三种形式，程度中心性（）、亲近中心性（）和中介中心性（）。程度中心性和中介中心性是衡量一个作者在一个团体网络中

10、影响力的最主要的两个参数。前者常用来衡量谁在合作网络中是核心研究人员，后者常用来衡量谁在合作网络搭建中的作用最大。程度中心性的概念来自于社会计量中的明星概念，一个核心点就是该点与其它点有直接联系 。因此，程度中心性就是衡量某点与其它点连接的个数。它广泛地应用在社会网络中，用来描述节点的度分布。在无方向图形中，点 的程度中心性（）的计算公式如下：（）（）（）代表节点 与节点 的存在连接关系，（）为节点 的度。中介中心性是衡量一个节点作为媒介者的能力，也就是占据其它两个节点最短路径上重要位置的节点。在作者合作网络中，占据媒介作用的作者能将彼此分离的作者组织到一起合作，其作用在科学研究中是非常重要的

11、。如果一个节点位于其他节点的多条最短路上，那么该节点就是两个分离的团体间思想交流、意见沟通和行动协调的桥梁，就具有较大的中介中心性。其计算公式为：（），（，）（，）（）其中，（，）为节点 到节点 最短路径的条数，（，）为节点 到节点 经过节点 的最短路的条数，为节点集。作者合作网络实证分析为了保证所选样本的领域集中性，本文以国内科学学领域顶级期刊 科研管理 为例，收集并整理了该期刊上 年（年到 年）的论文作者和作者单位，由此构建了作者合作关系数据库。本文选取作者单位的目的在于统计跨单位合作情况以及用于区分同名不同人的情况。本文在构建作者合作网络时，（）没有考虑合作关系的方向性，即认为两作者间的

12、合作是相互的、无方向的；（）当一篇论文中出现三个（包括 个）以上作者时，只考虑其他作者与第一作者的合作关系，不考虑非第一作者之间的合作关系；（）合作网络中的节点为每一个作者，边为作者之间的合作关系。由此构建的作者合作网络如图 所示。下面分别从小团体、网络的集聚度和中心性三个方面分析此作者合作网络。图 年 科研管理 作者合作网络 科研管理 年 小团体识别与特征分析本文运用 软件对作者合作网络深度分析后，发现图中的作者合作网络是非连通图，存在一个个相互独立的合作团体。表 给出了作者合作网络中不同规模团体的个数，可以看出：（）整个合作网络共存在 个小团体，位作者，平均每个小团体的作者数为 人；（）小

13、合作团体占据绝大多数，其中团体规模 以下的占 ；（）团体规模在 以上的有 个，其中最大规模的团体由 人组成。总的来说，合作团体的规模都较小，原因在于：（）作者的工作背景不同以及地域的一些限制；（）国家对软科学的资助金额一般较低，研究人员为了节约成本会选择小范围、短距离合作，如单位内的合作等 。表 作者合作网络中不同规模团体的数量 团体规模 团体个数 根据小团体的结构特征，本文运用 方法将小团体分为 类：零核心团体网络、单核心团体网络、双核心团体网络和多核心团体网络。第一类团体只有一个人组成，也就是独立发表论文的情形，在整体网络中只存在一个孤立的点；第二类团体网络核心成员只有一个，呈现星状拓扑结

14、构，网络比较紧凑，是一种连通网络，如图（）；第三类团体网络核心成员的度数都大于 ，这类网络的主要特征就是合作比较紧密，核心成员之间是连通的，如图 （）；第四类团体网络核心成员的度数大于 ，其特征是核心成员之间都相互合作过，如图 （）。图 作者合作网络中的小团体类别 作者合作网络集聚度分析作者合作网络集聚度反映了作者之间合作的紧密程度，值越大说明合作团体越紧密，否则越疏松。本文应用 软件计算了整体网络以及各个小团体网络的集聚程度，整体网络的集聚度为 ，不同规模小团体网络的集聚度如图 所示。造成合作网络疏松的原因在于整个合作网络是不连通的，网络中由相互独立的小合作团体组成，小团体之间并没有连接。从

15、图 可以看出：（）小团体的网络密度随着网络规模的增加总体上呈现下降趋势，当然也存在同规模不同密度和同密度不同规模的情况；（）集聚度最大的是二人合作网络，它们的密度达到了 ，集聚度最小的是规模最大的合作团体（人组成），其密度仅为 。本文通过分析小团体网络的结构，认为网络集聚度小的原因在于：尽管这些网络是连通的，但离全连通的距离还较远；作者之间尽管有合作，但团体中所有作者并没有彼此合作。第 期付允，牛文元等：科学学领域作者合作网络分析 以 科研管理（）为例 图 小团体网络密度与团体规模关系 作者的影响力分析一位作者的程度中心性能够反应他在合作网络中的核心性及中心地位，度数越高的作者说明他与较多的其

16、他人合作过，思想交流和传播知识的范围自然就广，这样的人一般是在某学术领域具有较高学术地位和较大影响力的人。本文利用 软件统计了作者合作网络的程度中心性，大部分节点的度数很小，度数小于 的节点占 ，网络中节点的最大度数为 。图 为程度中心性与网络节点数之间的 图，可以看出节点的程度中心性呈现幂率衰减趋势（幂为 ），表现出无尺度网络的特性。作者的中介中心性大小反映了作者在合作网络的搭建中所起到的作用，中介性越大其在网络中的作用就越大，缺少他会导致合作网络连接中断。作者合作网络的节点中介中心性如表 所示，可以看出超过 的作者的中介性为 ，超过 的作者的中介性小于 。中介性最大的作者为陈劲教授，其值为

17、 ，这与他的学术地位和学术活跃程度有关。据统计，中介性大于 的作者均出现在规模较大（节点数大于 ）的小团体网络中，原因在于团体规模越大，经过某节点的最短路径条数越多的概率就越大。表 作者合作网络中介中心性 中介中心性 节点数 中介中心性 节点数 注：区间为前开后闭区间图 程度中心性与网络节点数之间的 图 科研管理 年 小结本文运用社会网络分析方法研究了 到 年 科研管理 的作者合作情况，得出以下几点结论：（）作者合作网络中存在众多的合作团体，但规模都较小，规模超过 人的团体只有 个；（）小团体数量与团体规模之间、团体集聚程度与团体规模之间、程度中心性与节点数之间都具有负幂率关系，表现出一定的无

18、标度网络特征；（）程度中心性和中介中心性较大的作者大多为在科研管理与科技创新领域具有较大知名度的学者。本文对于识别科学学领域的合作团体，加强不同团体之间的交流与合作，实现科学学领域的跨越式发展等方面具有重要意义。参考文献：，（）：梁立明，朱凌，侯长红 我国跨省区科学合作中的马太效应和地域倾向 自然辩证法通讯，（）：宋剑耕等译，普赖斯著 小科学 大科学 世界科学社，张 鹏，李梦辉，吴金闪等 科学家合作网络的聚类分析 复杂系统与复杂性科学，（）：张秀梅，吴巍 科研合作网络的可视化及其在文献检索服务中的应用 情报学报，（）：王福生，杨洪勇 作者科研合作网络模型与实证研究 图书情报工作，（）：汪云林，李丁，付允等 国家自然科学基金合作网络分析 以中国西部环境和生态科学为例 研究与发展管理，（）：谢彩霞网络分析方法用于纳米科技领域科学合作状况的研究 科研管理，（）：罗家德 社会网络分析讲义 北京：社会科学文献出版社，刘军 社会网络分析导论 北京：社会科学文献出版社，?，（）：李凯旋，林娜，杨洪勇 基于 情报科学 期刊作者合作网络模型分析 现代情报，（）：约翰 斯科特著，刘军译 社会网络分析法 重庆：重庆大学出版社，：，：谢彩霞 科学计量学领域科学合作研究综述 科学学与科学技术管理，（）：，（，；，）：，（），（），（），（）：；