基于社会网络分析的图书馆学论文合著现象研究

袁 润 王 慧

(江苏大学图书馆 镇江 212013)

·情报分析·

基于社会网络分析的图书馆学论文合著现象研究

袁 润 王 慧

(江苏大学图书馆 镇江 212013)

为研究我国图情领域作者间合著发表论文的具体情况，以《中国图书馆学报》(2003年-2008年)收录的文章为数据源，对其中作者合著的情况进行研究，构建合著网络图。然后运用社会网络分析方法从网络个体属性和网络整体属性两个角度对合著网络进行中心性、网络密度和小世界特性等相关研究，通过和其他领域的一些对比，揭示出我国图情领域作者合著的特点、现状以及存在的问题，并以可视化的方式呈现。

图书馆学 情报学 作者合著网络 社会网络分析

1 引言

现代科学正在向一个崭新的时代发展，其中的一个标志就是合著现象向多角度、多范围的延伸。论文合著是一个抽象的概念，很难定量分析，大部分的文献中对作者合著的考察都是通过简单的数学统计以及文献计量的方法，如统计合著率、合著度等等。那就出现了以下两个问题：如何全面的了解作者合著现象？如何在作者合著现象中挖掘有用的信息？

而社会网络分析方法的优点正是全面透析网络和关系，是对科学计量方法的重要补充，它能较好地识别出网络中的关键个体和网络成员中的联系。社会网络指的是社会行动者(Actor) 及其间关系的集合。一个社会网络是由多个点(社会行动者) 和各点之间的连线(行动者之间的关系) 组成的集合。社会网络中所说的“点”是各个社会行动者, 而社会网络中的“边”指的是行动者之间的各种社会关系[1]。

2 研究步骤和方法

2.1 网络结点的确定

在进行作者网络分析时，首先要做的是网络结点也就是作者的确定。本文是采用CNKI总库中《中国图书馆学报》的数据，检索的时间范围是2003年-2008年，检索得到919篇文献，作者总人数是862人，在EXCEL表格中建立论文题名、作者、发表时间、机构分布等属性字段，将检索结果导入EXCEL表格中进行相关分析，在862位作者中有227人未与他人合作，因此，本文主要以剩余的635位作者作为网络结点，研究他们之间的论文合著关系。

2.2 网络关系的确定

确定了网络中的作者之后就要确定网络中作者合著关系，在这里，我们假定每个作者对论文的贡献都是相同的，如果一篇文章有3个作者A,B,C,我们就认为A和B之间有合作关系，B和C之间有合作关系，A和C之间也有合作关系，即每个作者对文章的贡献都是相等的，关系强度相同。

2.3 网络模型的建立

要研究论文作者合著网络，首先就需要建立合著矩阵，在矩阵中如果代表两个元素之间关系的位置上的元素为1，则表明这两个元素之间存在着关系，反之为0[2]。本文在建立合著矩阵时，采用的是对称矩阵的方式，一方面如果作者A和作者B有合著关系，则认为作者B和作者A也一定有合著关系，另一方面在赋值时只考虑有没有发生合著，有则为1，而没有考虑发生合著的次数，即相同的两个作者之间发生了多次合著，依旧赋值为1。表1就是635位作者之间的论文合著矩阵(635*635)，由于篇幅的限制，仅列出了部分矩阵。

表1 作者合著关系矩阵

3 研究结果分析

3.1 网络个体属性研究

在对网络中的结点进行个体属性分析时，笔者根据需要选取了中心性属性做为论文合著网络中个体属性分析的参数。中心性的度量是基于结点接近中心度或中间中心度等指标，从社会网络的意义上说，中心性被社会网络分析的研究者们作为衡量网络中行动者潜在重要性、影响力和表现能力的一种测量方法。Liaquat Hossain曾做过相关研究表明：中心性的高低和协调合作能力有很强的相互联系，两者之间的斯皮尔曼秩相关数值为0.867，其P值为0.0 012，这也就证实了拥有较高网络中心度的个体能比其他个体展现出更高的协调合作能力，出于这样的思考，我们会发现，中央结点是具有战略意义的[3]。

3.1.1 作者的度属性研究 “在合作网络中结点的度属性表示的是在合作过程中，这个结点所代表的作者与其他作者的合作频数，这个数值越大说明这个作者与其他作者的合作就越频繁，反之则越少”[2]。在将上述合作矩阵输入Ucinet软件之后，分别点击Network>Centrality>Degree就可以进行点度中心度的分析了，图1显示的是点度中心度位于前20位的作者，不难发现这些作者同时也是图情领域的核心作者，他们对情报学的发展有着举足轻重的作用。在这635位作者中，仅有75位(11.8%)作者的点度中心度值大于等于4，仅有5位(0.8%)作者的点度中心度大于等于10，这从侧面反映出图情领域的作者之间存在着分水岭，具有核心影响力的作者的人数不是特别多。

3.1.2 作者的中介性属性研究 “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的交往的能力”[4]。Ucinet中进行中间中心度(Betweenness)分析的菜单路径为Network>Centrality>Freeman Betweenness>Node Betweenness。图2是利用Ucinet对本文的合著网络进行中间中心性分析的结果,仅列出前20位。从分析结果看，第一位的绝对中间中心度是2 107，第20位的绝对中间中心度只有232，635位作者中有515位他们的绝对中间中心度是0，这也表明只有少数作者具有一定的社会资本来控制资源，绝大多数图情领域作者没有能力控制他人的合作交往。

图1 点度中心度

图2 中间中心度

3.2 网络整体属性研究

仅仅研究网络中作者的属性是明显不足的，我们还需要从整个合著网络出发，研究它的整体属性，为了能够从整体上把握网络的结构特征，需要选取一些合理有效的网络属性参数来进行研究，这里选取了小世界效应、网络聚集度和小团体三个指标进行具体分析。

3.2.1 小世界效应验证 “小世界效应在合作网络中是否存在对科研合作具有很重要的意义，如果合著网络具有小世界效应，那就是一个信息通畅的网络，并且合作人员也能够进行快捷的交流”[2]。Ucinet中进行小世界效应分析的菜单路径为Network>Cohesion>Distance。由分析结果可以看出网络中结点之间的平均距离是3.455，就是说在该合著网络中，每两个作者只要通过3.455个人就可以相互建立联系。“根据小世界效应理论，值一般不超过10的网络就可以说具有小世界效应”[2]，这也就说明了图情领域作者合著网络呈现很强的联系，显示出迅速的反应能力和较高的效率。

3.2.2 网络聚集度分析 作者合著网络集聚度反映了作者之间合作的紧密程度，值位于0和1之间，值越大说明合作团体越紧密，否则越疏松。Ucinet中进行网络聚集度分析的菜单路径为Network>Cohesion>Distance。结果显示整体网络的集聚度为0.007，因此可以看出图情领域作者合著网络的集聚度并不是非常高，这个可能与学科特性有关，曾有研究表明科学学领域的作者合著网络的集聚度为0.001[5]，同时这也源于整个论文合著网络的不连通性。

3.2.3 小团体研究 所谓的小团体就是在一个大的网络中同时又存在的子网络。在科研群体中，由于地理因素、研究领域等原因，会使得一部分的合作非常紧密，这也就形成了小团体。小团体的存在是必要的，它能够加快成员之间的资源的共享和合作层次的提高。小团体的研究方法存在许多类型，如：派系、n-派系、n-宗派、k-丛、k-核等等。本文选用的是k-丛的方法，所谓一个规模为n的k-丛就是指n个结点中，每个结点都至少与该凝聚子群中其他n - k 个点有直接联系。利用Ucinet分析结果显示，规模为4的2丛团体有33个，规模为5的2丛团体只有5个，图3显示的是33个小团体的作者组成人员，不难发现，图情领域作者合著的小团体的数目相对较多，但规模不大。

图3 小团体分布图

4 研究结果可视化

论文作者合著研究所形成的网络具有复杂性网络的特性，这种特性可以通过具有交互性、多维性和可视性的可视化技术生动、形象地呈现出来[6]。UCINET软件集成了NETDRAW,MAGE,PAJEK三种可视化方法，本文采用的是NETDRAW方法，通过该方法把635位作者间的合著情况以网络图的方式呈现出来，图4即为635位作者间的合作网络图，该图是点度中心度作为衡量指标呈现出来的，即点度中心度越大的作者，他的结点就越大。

5 结论

网络结点角度。通过点度中心度和中间中心度的计算，我们确立了图情领域有重要影响的作者，同时还发现：点度中心度位居前20位的作者中，有8个人同时也位居中间中心度的前列，这就间接说明了这两个指标具有高度的相关性，这8个人分别是邱均平、陈能华、侯汉青、陈传夫、夏立新、焦玉英、王子舟、文庭孝。国外有作者证实了拥有较高网络中心度的个体就能比其他个体展现出更高的协调合作能力，因此占据这样位置的人有责任保持联系，并强调其作为团队合作过程中潜在的协调人员，共同促进图情的发展。

整体网络角度。研究发现该合著网络的密度为0.003，整体网络的聚集度为0.007，这些数值都相对较低。在进行小团体分析时，通过对33个小团体各自成员的基本信息进行研究，不难发现：第一，33个团体中有18个团体是同一机构内的合作，这一比例占到了54.5%；33个团体中有22个团体是导师加学生团体，这一比例占到了66.7%。这就间接指出我国图情领域的合作范围不广，大都是同一机构内的合作，而同一机构内也有很多是师生组成的小团体，这样就会导致小团体内的合作比较深入，但小团体与网络中的其他人员合作现象就不明显。第二，33个小团体中文庭孝一人就参与到5个团体中，邱均平参与到4个团体中，这也说明了他们两位作者在图情领域的重要作用，他们对图情领域资源的共享和合作交流都起到了重要作用。第三，33个团体中有16个团体，他们都出自于武汉大学，有4个来自于南京理工大学，有2个来自于南京大学，这也间接说明了武汉大学等机构对图情学科的发展具有很强的推动力，机构内也呈现很强的合作态势，同时也表明了一定的地域差异现象。

图4 作者合著网络图

总之，通过对图情领域作者合著情况的分析，使我们对合著的特点、现状和问题都有一定的了解，运用社会网络方法研究合著关系时不仅可以进行以上的分析，还可运用于其他方面的研究。

[1] 王业军，刘艳艳.基于社会网络分析法的学术创新团队研究[J].技术与创新管理,2009(3)：276-279.

[2] 王志亮.社会网络分析方法在科研协作网中的应用研究[D]. 大连：大连理工大学管理学院，2005.

[3] Liaquat Hossain.Effect of organisational position and network centrality on project coordination[J].Project Management.2009(27):680-689.

[4] 朱庆华,李 亮.社会网络分析法及其在情报学中的应用[J]. 情报理论与实践,2008 (2):179-184.

[5] 付 允,牛文元等. 科学学领域作者合作网络分析[J]. 科研管理,2009(3):42-46.

[6] 张秀梅,吴 魏. 科研合作网络的可视化及其在文献检索中的应用[J]. 情报学报,2006(1)：9-13

SocialNetworkAnalysisoftheCo-authoringintheFieldofLibraryScience

Yuan Run, Wang Hui

Library of Jiangsu University , Zhenjiang 212013, China

In order to study the situation of the co-authoring in the field of library science, this paper, analyses the co-authoring in the Chinese Library Journal between 2003 and 2008 and constructs its co-authoring network. And then through social network analysis, it studies the centrality, the network density and the small-world property of the co-authoring network from its individual and its overall properties. Finally by making comparison with the co-authoring in other fields, it reveals and visualizes the features, the status and the problems of the co-authoring in intelligence.

library science; intelligence; co-authoring network; social network analysis

G353.1

袁 润，男，1965年生，江苏大学图书馆副馆长，江苏大学科技信息研究所所长，副教授，发表论文30余篇，出版教材2部；王 慧，女，1986年生，江苏大学科技信息研究所硕士研究生，发表论文1篇。