基于ＳＳＣＩ的中国社会科学研究国际合著分布研究

党亚茹

摘要：以SSCI数据库1998—2007年收录中国社会科学研究论文为样本，建立中国社会科学研究与国外科学家的合著论文数据库，构建中外社会科学研究的合著网络。采用社会科学网络研究方法，从可视化研究角度，对合著的密度、中心性、中介性等合著网络结构进行分析，以此探讨中国社会科学研究的国际合著态势及其发展趋势。

关键词：合著分析；社会网络分析；可视化

中图分类号：C24

文献标志码：A

文章编号：1008-5831(2009)05－0054－05

中国社会科学研究者与其他国家(或地区)进行合作研究是一个深受关注的问题。考察科学研究的合作状况，很好的一个方法是考察论文间的合作——合著。合著研究可以揭示不同地区或国家之间、科学家之间、不同学科之间的合著规律、合著网络图、合著的意义与科学规范等问题，也可以很好地反映学科之间的交叉融合关系。

笔者主要从社会网络分析的角度来研究中国与其他国家/地区间的合作关系。社会网络分析法是在人类学、心理学、社会学、数学以及统计学等领域发展而成的，已经历了70多年的历史。至今，社会网络分析法已经形成了一系列专有术语和概念，被广泛应用于社会学研究中，成为社会科学研究的一种新的范式。作为一种非常有用的方法，社会网络分析法早已突破了社会学领域的范围，为其他领域的学者所采用，用社会网络分析法研究社会科学的合作问题更具有实际意义。笔者将利用几个关键的网络分析指标对合作网络的属性和结构进行量化测度，探讨中国社会科学研究者同国外研究者之间的合作产生的社会关系，绘出相应的图谱，以期揭示社会科学研究合著现象存在的问题或规律。

笔者选择国际著名社会科学引文库SSCI作为来源数据。受国内外评价制度的影响，众多的科研院所和高等院校以SSCI收录论文作为重要的评价指标，因此用其作样本具有一般意义。另外，中国社会科学研究的国际合著在sscI中形成一个完备集，用其进行分析也是可行的。对国际合著论文数据的处理则采用合著者均分的方法。即若3个作者所在国家/地区依次为A、B、C时，合著方向为A→B→C，相当于第1作者所在国家/地区A分别与第2、第3作者所在的国家/地区B和C各合著一次，同时第2作者所在国家/地区B也与第3作者所在国家/地区C合著1次。记为：A与B合著1次、A与C合著1次、B与C合著1次。所有国家/地区间合著次数之和即为该国家/地区的合著强度。也就是说，本研究并不仅仅考虑第一作者所在国家/地区与其他作者所在国家/地区的合著，同时考虑到第2、第3与其他作者所在国家/地区间的合著。

一、国际合著基本状况

(一)数据来源数据取自1998-2007年SSCI收录的中国大陆文献，检索策略为“CU=(Chinese or Peoples R Chi—na)”，经筛选，剔除标注有错的数据，共获得15556篇文献。

(二)合著率和合著强度

合著率(H P，F，Peters)是表示科学合作程度的重要指标，这里用它表示国际合著率，指合著的国际论文数占全部论文数的比率。篇均合著数(K.Subra-manyam)是另一个表征科学合著程度的重要指标，表示每篇合著论文的篇均国家／地区数。通过分析得出中国各年度的国际合著基本情况如表1所示。

1998-2007年SSCIE收录中国大陆文献15556篇，单作者论文3934篇，而2个作者以上的合著论文11622篇，占论文总量的74.71％，最高合著人数达131人。国际合著论文5883篇，其中由中国大陆作者(主动)与其他国家/地区合著产出的论文为2324篇，而由中国大陆作者(被动)参与其他国家/地区合著产出的论文为3 559篇，其中合著国家/地区最多的1篇论文为52个国家/地区；合著机构产出的论文为8609篇，其中合著机构数最多的达到98所。各类合著统计数据如图1所示。从这些数据可以看出，科学合作已经成为社会科学研究的主要方式，成为社会科学发展和解决问题的主要途径。同时也说明科学合作对于凝聚创新思想、获取科技信息、共享研究资源具有重要意义，科学合作促进了科学生产能力的提升。

二、合著网络

合著网络可以表示为一个无向的连通图。假设有n个节点(国家或地区)，m条边(国际之间的合作关系连线)。在社会网络分析中，一般用节点(国家/地区)和度来表示合著，某一个节点的度就是与这个节点相关联的边的条数。为了形象展示1998--2007年中国社会科学研究国际合著的变化情况，采用Ucinet，以可视化的图形来表示各年度的合著状况，如图2所示。各图中的节点代表国家/地区。节点的大小与节点的合作度成比例，表示节点所代表的国家/地区合作情况。边的粗度与合作的次数成比例，合作次数越多，边就越粗。可以看出，中国社会科学国际合著态势越来越强，1998年国际合著的网络图形密集程度与2007年的密集程度截然不同，从很稀疏到很紧密，表现出国际合著的变化趋势。特别是2003—2005年，合著国家较多，明显形成密集集团状。

三、合著网络的几个度量指标定义

(一)合著度合著网络中某节点i的合著度就是与i合著的顷点数k;=∑a_ij，其中当i国与j国有合作关系时，a_ij=1，否则a_ij=0；经过计算，得到各国(地区)的合著度。表2给出总合著度在60以上的国际合著分布。

(二)合著强度

合著网络中某节点i的合著强度为i国与其他国家总合著次数s_i=∑ω_ij，其中为i国与j国的合著次数(相当于连接边的权重)。经计算，得到中国社会科学工作者的国际合著总强度≥10者如表3所示。

(三)合著密度

合著密度(density)是网络中实际存在的合作关系数量与可能存在的合作关系数量的比例d，=2k_is_i，(s_i-1)，反映合著网络的疏密程度。密度是测量一个合著网络的结构特质的重要变量。如果一个网络的密度为1，则意味着该网络中的每个点都和其他点相连，反之，若该网络的密度为0，则意味着该网络中任何点都不相连。密度表达的是网络点之间关系的紧密程度。对一个规模确定的网络来说，点之间的连线越多，则该图的密度越大。紧密型合著网络的合作行为比较多，信息交流广泛，研究效率较高。通过计算，得到中国社会科学国际合著的总网络密度为0.8054，说明了该网络紧密程度较高。而且，从计算中可以看到，1998—2007年每年的合著密度波动较大，说明中国社会科学研究的国际合作对象还不稳定。变异是用来测量合作节点程度的概率分

布，其值愈大，表明合作只集中在几个国家间。事实上，各年度变异数也呈现出较大的波动，说明某些年的合作只集中在少数几个国家中。

四、合著网络中心性

“中心性”是社会网络分析的重点之一。个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力，或者说居于怎样的中心地位，这一思想是社会网络分析者最早探讨的内容之一。个体的中心度(centrality)测量个体处于网络中心的程度，反映该点在网络中的重要性程度。因此网络中有多少个行动者/节点，就有多少个个体的中心度。中心性分成三种形式：程度中心性(degeree centrality)、亲近中心性(closeness ceil-trality)、中介性(betweeness centrality)。本研究主要讨论合著网络的程度中心性和中介性。

(一)程度中心性

程度中心性常用来衡量谁是网络的最主要者。在合著网络中，如果某国家与其他国家之间存在直接联系，那么该国就居于中心地位，并在合著网络中拥有较大的合作“权”。因此，网络中一个国家的程度中心度，就是这个国家与其他国家合作的总数。同时用标准化过程消除合作关系数量不一造成的误差。程度中心性愈大，表示此团体权力过分集中，如表4所示。

(二)中介性

在网络中，如果一个行动者处于许多其他两点之间的路径上，可以认为该行动者居于重要地位，因为他具有控制其他两个行动者之间交往的能力。根据这种思想来刻画行动者个体中心度的指标是中间中心度，它测量的是行动者对资源控制的程度。一个行动者在网络中占据这样的位置越多，就越代表它具有很高的中间中心性，就有越多的行动者需要通过它才能发生联系，如表5所示。

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