社会网络分析法视角下的我校科研合作实证研究

庄海燕

(铁道警官高等专科学校公安管理系，河南郑州450053)

一、引言

科技发展越来越快，学科专业化程度越来越高，复杂问题的解决往往需要不同学科的研究人员合作，且合作日益频繁，无论是人力合作、经费合作、技术合作还是思路合作，其重要程度已经逐渐被接受，从国家层面到科研人员个人，都特别强调科研合作。因此，本文对我校2010年科研项目的合作进行研究，以期加强人胶对我校的科学研究合作现象的了解。

合著分析是当前学者关注的一个热点，学者采用不同的方法从不同的角度进行合著现象的研究。但这些研究多出于宏观层次，例如学科、机构、地区和国家等，缺少对微观层次“作者”的研究。本文采用社会网络分析方法，通过对我校2010年科研合作者之间关系进行分析，来研究我校的科研合作实际情况。

二、研究方法

(一)社会网络分析法

社会网络分析法是研究社会结构和社会关系的一种方法。它是在社会计量法基础上发展起来的一种分析方法。其直观形式是一组点、点与点之间的连线所构成的图形。其中，点表示社会学分析的单位，如个人、群体或社区等，点的特征是这些单位所具有的特征;点之间的连线，表示点之间实际存在某种关系［1］。

社会网络分析的基本方法有图示法和矩阵法等。图示法是通过网络图形直观地展现社会网络的概貌，并可利用图形进行简单的关系分析。矩阵法首先将社会网络用(0，1)矩阵表示出来。然后利用矩阵解析技术来分析复杂的社会网络中关系的分布与特征，一般采用计算机来处理(见社会计量法)。统计分析中的相关分析和因素分析等，也被引入社会网络的分析。

社会网络分析在早期社会研究中仅限于微观网络研究，即小群体内部结构和人际关系研究，目前已发展成大规模的宏网研究，从而使社会网络分析成为结构性与概念性较强的理论研究的有力工具，并使微观研究与宏观研究有机地结合起来［2］。

(二)研究对象

本文实证分析目的是通过对我校已经结项的项目合作的分析来研究我校科研合作的特点，选取的对象是我校最近一年即2010年的科研项目成果。数据来源是我校科研处2010年科研统计成果，其中主要包括我校教职工在2010年完成的各省、部级项目(包括公安部科技应用创新、公安部软科学、河南省政府决策研究项目等)，各厅级项目(河南省社科联等)以及校级项目。为了达到研究我校科研合作网络的目的，排除干扰数据，本研究中将不包括不通过我校申报的项目，即排除主持人非我校职工的项目。

(三)研究角度

目前，社会网络分析方法已经比较成熟。采用社会网络分析方法，可以从社会团聚度、中心度、等级、位置与角色等多个角度对研究对象(科研合作网)进行分析，本文主要从社会团聚度分析、中心度分析、核心—边缘结构分析几个方面和角度对我校科研合作网络中个体属性和整体属性进行研究。

1.社会团聚度

社会学中有一个假设，即那些社会特征比较相似的人互动会比较频繁，而这种互动会促进共同态度或认同感的产生，这种互动比较频繁并相互具有认同感的小群体在社会网络分析中被称为“团聚子群”或“凝聚子群”。对微观网络进行凝聚子群分析对于了解网络整体的结构具有非常重要的意义，“社会团聚度”分析或者说“凝聚子群分析”是社会网络分析的重要分析方法。

团聚度往往与网络的密度与关系度相关。密度指的是图中实际拥有的连线数目占最多可能拥有线数的百分比。度指每一个节点与其他节点之间有多少条连线。虽然，团聚度受网络规模的影响，但可以在密度和度的基础上，根据不同的理论思想和计算方法，采用不同的技术探查凝聚子群。本文主要采用的是k－核(k－core)。

所谓k－核(k－core)指的是一个子网络，其中的每个点都至少与其他k各点相连，即k－核中每个点的度都至少为k。通过对凝聚子群进行分析，能够了解到行动者之间关系的紧密程度［3］。研究过程中的凝聚子群密度(External－Internal Index)可以量化研究一个大的网络中小团体现象的程度。通过分析科研合作网中的凝聚子群，能够判断科研合作过程中哪些学者关系比较紧密，结合研究者所属的部门，则可揭示科研合作的重要特征，了解信息分享和传递的方向以及科研合作的交往频繁程度。处于子网外部的成员获得的信息相对不够丰富，科研合作的机会也相对较少，此种情况严重，则不利于其学科领域的发展。

2.中心度

在社会网络分析中，中心度指个体点在网络中的位置，中心势表示整个网络的特征。社会关系是传递信息、服务或物品的渠道，通过网络分析可以从社会结构的层面解释信息、服务、物品、态度或行为是如何在社会系统中散播的，显然，在社会网络中处于核心位置的人或组织则对信息的流动或传递起着关键的作用。社会网络分析中中心度的分析研究个人或组织在其社会网络中具有怎样的权利、处于怎样的中心地位。

在中心度的分析过程中通过对点中心度、中间中心度、接近中心度的测量，可以了解个点在网络中的地位;通过对网络中心势的测量，可以了解网络的特征，了解网络的中心与边缘是否有清晰的界限，即是否是高度核心化的;在中心度的分析中，可以发现桥与连接、结构洞等结构特征，可了解科研合作网络中信息、思想交流的关键科研工作者。

3.位置与角色分析

在社会理论中，位置与角色是两个重要的理论概念。一定的社会位置，往往伴随着相关的社会角色。本文通过一定的社会网络分析方法，衡量个体在社会网络中的结构性声望，考察网络中的位置与角色，进行一定的结构性分析。

(四)研究工具

大量的计算使得实际应用社会网络分析法在研究社会过程和社会问题时，不可避免地要使用一些相关功能的软件包，如UCINET、NetDraw、NetMiner和Pajek等。本文的实证工作主要采用Pajek软件包。

Pajek为斯洛文尼亚语“蜘蛛”，Pajek软件包支持大型复杂网络分析，可用于带上千乃至数百万个节点大型网络的分析和可视化操作，使得社会网络分析更加便捷、更加直观。利用Pajek可以在科研合作网络中搜索类(组成、重要节点的邻居、核等)、获取属于同一类的节点，并分别显示出来，或者反映出节点的连接关系(更具体的局域视角)、在类内收缩节点，并显示类之间的关系(全局视角)。

三、研究结果分析

本文采用Pajek软件对由我校2010年结项科研项目构成的科研合作网进行社会团聚度、中心度及位置和角色分析。下面简要列出结果并对其进行讨论。

1.科研合作网络的结构图

得到我校2010年科研合作情况的数据后，将数据转化为Pajek支持的数据格式，生成科研合作论文关系矩阵，受篇幅限制，这里不列出关系矩阵。得到关系矩阵后，通过Pajek软件处理，得到论文合作网络结构图和项目合作网络图，分别如图1和图2所示。

图1 2010年我校论文合著网络图

图2 2010年我校项目合作网络图

2.个体属性分析

网络的个体属性分析目的在于，通过网络分析，得到网络中具有重要作用的科研工作者或在网络中处于重要位置的核心元素。确定合作网络中核心元素要基于度和中介性两个网络参数。网络中与其他节点连接数较多的节点，就是科研团队中具有很强科研协作能力的人员。通过对度的分析发现这样的科研人才，从而对其采取一定的鼓励措施。

节点的中介性指其他节点的最短路径通过本节点的频数，反映的是该节点对其他节点的沟通控制能力，也即科研人员在科研网络协作和交流中的信息沟通作用。中介性强的科研人员对科研协作的促进作用较大。

对科研合作网进行分析，分析得到如下结果:

表1 科研合作网络中的桥与连接点

(1)在科研项目合作网络中，度值较大的是3 (陈景峰)、7(薛怀祖)、44(王钢)、60(赵新斌)，说明他们在科研合作网络中与很多科研人员有项目合作关系，是许多项目主持人，在整个网络中出于比较核心的地位。而通过Pajek的Bi－Components发现的桥与连接点如表1中介性较强的是1(张烽)，27 (刘猜)，44(王钢)，这些科研人员的中介值说明他们参与了一些跨方向研究领域的项目，尤其是44元素在许多项目合作中起到连接桥作用，因此，在科研项目合作网络中，这些科研人员是核心。把握其动态，就大致把握了整个网络的科研动态;把握这几位科研人员的科研方向，也就基本上把握了整个科研协作网络的科研方向。

(2)论文合作网和科研合作网络的核心元素不尽相同，说明科研工作中，不同教师的侧重面有所不同，这与其研究领域和研究方向有关。且有的教师擅长理论性质的研究，而有些更多地参与实际项目的开发，从而有的教师发表文章方面突出，而有的教师在科研中贡献较大。

3.科研合作网整体属性分析

为了把握整体网络特性，在分析个体属性后，对网络整体进行团聚性分析。分析过程中，通过对小团体的研究，可以发现出于同一或近似领域的科研方向，采取一定的措施来加强其交流与合作，可以促进整体科研水平的提高和团队科研协作能力的提高。

(1)社会团聚度分析

我校科研合作网络规模为141，2k－核图中元素为132，即在2010年参与科研的141人中，132人或多或少与其他教师有合作，存在9个离散节点。这种情况对于一个组织网络基本是正常的，数量处于基本合理水平。对于离散节点，我们要分析其存在的原因，是因为刚进入科研合作网还是有其他问题，以便采取积极措施，引导离散节点尽快融入到整个科研合作网。

(2)小团体分析

在科研合作网络图中，可以看到存在一些小团体，分析这些小团体的研究方向，加以引导，促进交流，可以形成科研团队，加强学校的科研能力。在图2中，可以看出44的核心地位比较高，44科研人员有可能是某些重大科研项目的主持人，可以说是整个科研项目合作网络中的最核心元素，承担项目较多，也有较多科研人员参与他的科研项目，从而导致他和许多科研人员组成了不同的小团体。

小团体的分析对于加强科研合作网络的建设具有重要的意义。图2表明，存在诸如3、15、60和27、44这样的小团体，可以通过小团体分析掌握科研合作网中科研人员科研方向的相关性，从而有效组织这些科研人员交流合作，提高整个科研团队的科研创新水平。

四、结论

根据我校科研合作网络的特征，要促进我校形成一支高效的科研团队，则需要制定合理政策来引导科研合作网络的发展。从完善科研合作网络结构的角度出发，可以从以下方面着手。首先，了解现状、把握网络特征。可以通过科研合作网络分析的方法分析，然后开始着手建设。其次，在建设过程中，一要建设核心网络，鼓励核心元素。核心元素的研究方向就是整个团队工作的主流方向，其所面临的问题就是整个团队要面临的问题。二要鼓励科研合作，包括科研团体内部，也包括学科之间和各学术带头人之间的交流合作。众所周知，科研中的“单兵作战”时代已过去了，因此定期举办学术会议、科技交流都是不错的选择。三是注重网络的发展，适时引进人才，并将离散节点引导入科研合作网。

［1］刘军.社会网络分析导论［M］.北京:社会科学文献出版社，2004.4.

［2］林聚任，刘玉安，泥安儒.社会科学研究方法［M］.济南:山东人民出版社，2004.283.

［3］刘军.社会网络分析导论［M］.北京:社会科学文献出版社，2004.166.