整体网分析法在文献合著关系中的实证研究

(武汉大学经济与管理学院 湖北 武汉 430072)



整体网分析法在文献合著关系中的实证研究

代书静

(武汉大学经济与管理学院湖北武汉430072)

本文以国家发展和改革委员会能源研究所内具有研究员身份的学者为研究对象，构建合著关系网络，运用Ucinet6从中心性、凝聚子群分析以及核心—边缘结构三个角度进行实证研究，并结合Netdraw对整体网进行可视化分析。发现该网络联系比较紧密，有利于能源领域的发展。

整体网分析；合著网络；能源领域

一、引言

随着学术研究的深入，学科逐渐细化，专业化程度提高，学科交叉现象频繁，合作研究逐渐成为研究学科复杂课题的必然选择。合作研究的最直接表现就是多个科研人员合作发表论文，即论文合著。由合著成员所形成的网络则形成了论文合著网络。借助论文合著网络,一方面可以清楚的看到合作研究中不同规模的派系,另一方面可以从学术共同体的交流频率、特点出发,揭示相关学科发展的特点和规律。同时，某领域在一段时间内作者合著论文的数量及合作状况可以反映该领域科研合作与学术交流的发展速度和质量[1]。

在传统合著分析的基础上，社会网络分析法作为一种较新的研究方法被国内外学者用来研究作者、文献之间由于合著和引用关系而形成的网络。社会网络分析是综合运用图论、数学模型来研究行动者与行动者、行动者与其所处社会网络、以及一个社会网络与另一社会网络之间关系的一种结构分析方法[2](孙立新，2012)。目前较多的是运用该方法进行图书情报学领域的研究。李亮等(2008)利用社会网络分析软件Ucinet对国内情报学领域的合著网络进行了实证研究,就作者在网络中的地位、网络团体、核心作者及其来源机构等做了研究介绍[3]；荣先乾等(2010)构建了图情领域核心作者的合著网络和WEB合著网络,并对两个网络进行了简单的比较分析[4]。

在以往研究的启示下，本文运用整体网分析方法研究能源领域的合著关系，并以国家发展和改革委员会能源研究所为研究对象，分析其派系情况和成员间的合作关系。

二、研究方法

(一)研究对象

为考察能源界的合著特点，本文选择国家发展和改革委员会能源研究所为研究对象。国家发改委能源研究所是综合研究中国能源问题的国家级权威研究机构，就中国与国际能源领域的热点与重点问题开展了许多有开创性、有价值的研究工作，为中国和国际社会贡献了一批有影响的研究成果。该研究所是能源界的领头羊和风向标，汇集了能源研究领域的知名专家学者，如周大地、张建中等。因此，选择其作为能源领域整体网分析的对象很具有代表性。鉴于助理研究员和副研究员或进入该机构的时间较短或仍主要是协助研究，暂没有形成个人独立研究能力，为避免冗余，本文仅选择该所具有“研究员”身份的学者。在国家发展和改革委员会能源研究所网站“专家学者”栏目下共找到16位具有研究员身份的学者，见表1。

表1 国家发展和改革委员会能源研究所研究员及对应序号

(二)数据来源及研究工具

本文数据来源于“中国知网CNKI”文献数据库。在高级检索中输入作者姓名，并选择国家发改委能源研究所为作者单位，检索出合著文献，从而获得16位学者间的合著网络矩阵。

本文在构建合著网络矩阵时，不考虑合作关系的方向性，即合著作者在论文中额署名顺序，只要有公开发表共同署名的论文，则认为他们之间具有合作关系。用1表示两位作者之间存在合著关系，用0表示两位作者之间不存在合著关系。将本文所构建的合著矩阵转换成Ucinet格式的结果见图1，序号分别对应表1。

本文研究主要运用Ucinet分析指标以及NetDraw绘图进行整体网分析。

图1 合著网络矩阵

三、研究结论与分析

(一)中心性分析

中心性分析是社会网络分析的重要角度之一。社会网学者从“关系”的角度出发对权利进行定量研究，基于“中心性”给出了多种关于权利的量化指标。

1.点度中心度

点度中心度又包括绝对中心度和相对中心度。不同规模图的绝对中心度不具有可比性，弗里曼提出了相对中心度的概念，相对度数中心度是点的绝对中心度与网络中点的最大可能的度数之比。

在Ucinet中输入以上合著矩阵，沿着Network——Centrality——Degree进行点度中心度的计算。计算结果显示，该整体网中度数中心度最大为6，分别是白泉和周大地，即这两位学者和该机构内其余6名研究员存在合著关系。张建民、戴林、杨玉峰的点度中心度为0，暂时与其余研究员间不存在合著关系。图的度数中心势为0.28，该值较小，说明整体网中各点的度数中心度差异不是很大没有表现出很大程度的中心趋势。

2.中间中心度分析

中间中心度描述了通过该节点的路径数量比例，测量的是行动者对资源控制的程度。接近中心度通过计算节点与其他点的距离测度行动者不受他人控制的程度，距离越短，表明该点越容易到达其他点，因此接近中心性越小的节点在网络中越处于核心地位。只有完备图考察接近中心度才有意义，本文创建的网络并不完全联接，只对中间中心度进行分析。

同样，沿着Network——Centrality——Betweeness(node betweenness)进行中间中心度的计算。结果显示，中间中心度排在前5位的分别是白泉、朱跃中、周大地、张有生、高虎。其中，白泉、周大地、朱跃中的点度中心度和中间中心度都排在前3位，说明这三位研究者在学术交流上比较活跃，且在该机构具有较强的控制资源的能力。郁聪、杨宏伟的中间中心度较低，其余研究员中间中心度为0，从理论上说不具有对学术资源的控制能力。

(二)凝聚子群密度分析

凝聚子群密度是子网络密度和整体网络密度的比值，反映整个网络中的小团体现象是否明显，可用E-I指数来衡量。该指数的取值范围为[-1,+1]。该值越向1靠近，表明关系越趋向于发生在群体之内,意味着派系林立的程度越大；该值越接近-1，表明子群体之间的关系(即外部关系)越多，关系越趋向于发生在群体之外，意味着派系林立的程度越小；该值越接近0，表明关系越趋向于随机分布，看不出派系林立的情形。

运用Ucinet对本文构建的合著网络进行凝聚子群分析，结果得到E-I指数为-0.579，该值为负且绝对值较大，说明子群体之间的关系越多，关系更趋向于发生在群体之外，意味着派系林立的程度越小，这与K—丛分析得出的结论相同，说明在该能源研究所内部学术交流较为广泛，群体关系比较平衡，不同研究方向之间的研究员也存在频繁的学术交流，这种合作关系有利于该研究机构以及能源界的发展。

(三)核心—边缘结构分析

核心—边缘结构是一种理想型的结构模式，根据网络中节点之间联系的紧密程度把网络中的节点划分为两个区域，核心区域和边缘区域。利用该方法可以分析出在合著网络中哪些学者处于核心地位，哪些学者处于边缘地位。

在UCINET中沿着路径Network-Core/Periphery-Categorical进行核心—边缘结构分析。计算结果有14位学者处于核心区域，只有13号和15号处于非核心区域，但数据的拟合值仅0.053，非常不显著。这说明再该整体网中没有明显的核心—边缘分界，这与以上几个角度的分析结果相一致，各研究员间学术合作频繁，且派系林立的可能性很小。

四、结论

本文运用Ucinet6并结合Netdraw可视化功能，从三个角度考察了国家发改委能源研究所内具有研究员职位的学者间的合著关系。该整体网密度为1，网络中心势为0.28，群体成员间合作紧密，分配均衡，不存在明显的核心—边缘界限，派系林立的可能性较小，这种网络关系有利于学术交流以及机构与能源界的发展。

从个体上说，白泉、周大地、朱跃中的点度中心度和中间中心度都排在前3位，说明这三位研究者在学术交流上比较活跃，且在该机构具有较强的控制资源的能力。张建民、戴林、杨玉峰的点度中心度为0，暂时与其余研究员间不存在合著关系。虽然张建中、戴林、杨玉峰与其余研究员的合作相对较少，但其发文量较多，且较多的是与该机构内副研究员以及助理研究员间的合作。另外，在该研究所内还存在六个细化的研究方向，分别是能源与经济、能源与环境、新能源、节能、能源系统和综合研究，各学者均有自己明确的研究方向，相同方向间的合作相对紧密，不同研究方向间的合作相对较少也是容易理解的现象。周大地、朱跃中的合作关系较多也与他们的综合研究方向有关。

由于本文没有将副研究员的数据考虑在内，本研究结果仅在研究员职位的学者间有一定的参考意义，不代表整个研究所的成员关系。

[1]孙立新.社会网络分析法:理论与应用[J].管理学家(学术版),2012,09:66-73.

[2]李亮,朱庆华.社会网络分析方法在合著分析中的实证研究[J].情报科学,2008,04:549-555.

[3]荣先乾,覃桃.社会网络分析方法在图情领域合著关系的实证研究[J].图书馆界,2010,01:1-5.

[4]宋歌.社会网络分析在引文评价中的应用研究[J].图书情报工作,2010,14:16-19+115.

[5]孙宁,朱家明,程昊,吴宇函.基于社会网络分析法的论文合著关系研究[J].宿州学院学报,2014,09:46-49.

[6]殷辉.基于科学知识图谱的我国物流学合作网络分析[J].现代管理科学,2011,06:56-58.

[7]周姗姗,毕强,高俊峰.基于社会网络分析的信息检索结果可视化呈现方法研究[J].现代图书情报技术,2013,11:81-85.

[8]陶乃航.社会网络分析方法在国内学术期刊评价中的应用研究[D].重庆大学,2010.

[9]丁善敏.社会网络分析方法在合著网络中的应用[D].天津师范大学,2012.

[10]刘军.整体网分析[M].上海:上海人民出版社,2014.

代书静(1992-)，女，汉，河南周口人，武汉大学经济与管理学院，研究方向：人口经济与发展。