我国旅游研究领域核心学者群与学术合作*
——基于文献计量与社会网络关系视角

2017-05-09 07:27毕学成
旅游研究与实践 2017年2期
关键词:学者学术群体

毕学成,苏 勤

(安徽师范大学 国土资源与旅游学院,安徽 芜湖 241003)

【旅游理论研究】

我国旅游研究领域核心学者群与学术合作*
——基于文献计量与社会网络关系视角

毕学成,苏 勤

(安徽师范大学 国土资源与旅游学院,安徽 芜湖 241003)

核心学者是推动学术进步的重要力量,学术合作是衡量学科发展成熟的重要指标。选择国内旅游研究领域的12种重点期刊作为数据源,检索了从2006—2015年间发表的有关旅游领域研究的论文5 613篇,利用文献计量方法与社会网络分析方法,分析了我国旅游研究领域的核心学者群与学术合作情况。结果表明:①近十年间我国旅游论文中合作比为63.74%,合作比例呈现逐年增高的趋势;②我国旅游研究领域论文合作网络密度为0.006,整体网络密度处于相对较低水平;③张捷、保继刚、吴必虎、马耀峰、陆林等学者在整个旅游学科论文合作网络中处于中心位置,是旅游研究领域的核心作者;④我国旅游研究领域主要存在5个核心学者群,师生关系和同事关系以及较近的地理位置,是促成学术合作的两个重要原因。

学术合作;社会网络分析;旅游研究

0 引言

学术合作是科研的一种方式,也是科研活动的重要组成部分。随着科学技术的不断发展和普及,学者之间的交流活动日趋便捷畅通,日益频繁的科研合作成为推动科学研究向前发展的巨大动力。研究表明,在过去的20多年里,各个学科中的合作研究的数量都呈显著增长趋势[1]。对于科研工作者来说,合作能够促使研究者产生新的想法、新的研究思路,能够提高双方的生产力和影响力;对于学科发展来说,合作能够促使新的知识体系的形成,包括新的研究问题、新的研究建议、新理论和新出版物[2]。

关于学术合作这一课题,国内外学者已经进行过一定的研究。一些学者对学术合作网络的形成机理与影响因素进行了分析,Li Yongli通过信息计量学的方法构建了网络多参数模型,并且运用该模型划定了相应学科领域中最有影响力的学者[3];Luo Shuanglin以论文作者合作的数据为基础,研究了知识在作者之间扩散和演变的过程[4];Ortega探索了学术合作网络形成的影响因素,分析了不同学科之间网络密度与距离差异[5]。还有一些学者对特定研究领域学术合作现状进行了研究,例如国外便有学者对供应链仿真优化领域作者合作和图书情报领域作者合作情况进行了分析[6-7],国内有学者对国内计量学领域作者的合作和法学领域的作者合作进行了研究[8-9]。

旅游学是社会科学中一门由多学科理论和知识交叉的应用学科,融合了地理学、社会学、经济学、管理学、心理学、文化学与生态学等学科的内容,是以世界范围的旅游活动为背景,将旅游作为总和的社会现象,研究出游期望与旅游产品效用之间矛盾运动规律的一门科学,具有交叉性、综合性、系统性、群体性等特点[10]。随着旅游学科的不断发展,其不仅在研究内容的广度上得到了延展,在研究方法上也呈现出了多样化特征。随着旅游学科的不断发展,该学科研究领域内学术合作现象也更加普遍,国外已经有部分学者关注到了旅游学科领域的论文合作情况,如Hu Clark研究了酒店管理领域的学者合作[11],Racherla等从社会网络分析的角度研究了旅游学领域的学者合作[12],Ye Qiang等根据国际6个顶级旅游及酒店管理期刊上的论文研究了跨机构的学术合作网络状态[13],但国内学者对我国旅游学科领域学术合作这一课题尚未给予太多关注,也缺乏相应的研究成果。

本文聚焦旅游学科领域的学术合作,选取学者论文合作数据作为研究样本,运用文献计量学和社会网络分析方法对我国旅游学研究中的作者合作、核心作者群、整体合作网络等进行了系统地分析,同时对学术合作过程中的学缘维系因素进行了梳理与总结,以期进一步推动我国旅游学研究领域学者间的学术合作,提高学科影响力,促进该学科的发展与进步。

1 研究方法与数据收集

本文在分析过程中主要采用共现分析与社会网络分析两种方法。共现分析是基于数学和统计学相关知识定量分析事物之间关系网络的一种文献计量方法,当一篇文献中同时出现某种事物,如参考文献、关键词等,同时出现的事物之间可能会存在着某种关系,如果两者同时出现的频次越高,则它们之间的相关性越强,基于这种关系的强弱可以构建对象分析网络[14]。在论文作者合作分析中,可以通过提取论文署名中的共现信息构建学术合作网络,进而利用社会网络分析方法进行分析和解读。社会网络分析法是通过数学、图论等对事物之间的关系和结构进行分析,能够充分了解到每个行动者(节点)之间的关系,结合密度、距离、中间度等指标来发现重要地位的节点,并以此来划分具体的凝聚子群。

当前我国旅游学科专门性期刊数量相对较少,并且旅游学研究过程中常常会与其他各类学科交叉,所以旅游学科领域研究的发文比较分散[15],这给旅游研究领域文献计量数据收集带来了一定的难度。如果选取所有旅游相关的论文数据,一方面数据量较大难以全面采集,另一方面由于不同期刊刊发文章的质量良莠不齐,可能会对分析结果造成干扰,所以在数据选取过程中需要同时考虑到数量和质量因素。基于此,本文选取近十年来刊载旅游学术论文H指数排名前12的学术期刊作为数据源①[16-17],检索了以上12种期刊自2006—2015十年间发表的旅游学科领域文献,经数据清洗,删除了编者按、书评、公告等非学术论文数据,最终得到5 613篇学术论文。在此数据样本基础上,将分析数据导入到bicomb2软件,通过其数据处理功能进行相关频数统计,提取作者数据并构建作者合作关系的共现矩阵,利用Ucinet6.0和Gephi等社会网络分析及可视化工具进行中心性分析、聚类分析和可视化处理,筛选出旅游学科研究领域的核心作者和合作团体,并且构建核心作者网络关系图。

2 结果与分析

2.1 论文整体合作

利用bicomb2软件对收集数据进行提取与统计后显示(如表1),5 613篇论文中共有11 838(次)位作者,其中共有3 578篇论文是合作完成的,合作比例为63.74%,5人以下的合作占比近62.57%,3人以下的合作比为52.22%。这说明在旅游研究领域学术合作已经成为常态,并且这种合作主要是以小团体的方式为主。

表1 2006-2015年作者合作数量情况

数据来源:作者统计。

通过对比历年数据可以分析旅游研究领域学术合作演化趋势,近十年间我国旅游学科领域学者合作发文的比例整体上呈现出不断上升的趋势(如图1),合作比例最低为2006年的54.56%,最高为2015年的73.32%,这体现了旅游学科领域作者们的合作意识在不断加强。

数据来源:作者统计。图1 作者合作比例趋势图

2.2 核心作者群

核心作者群是指在某研究领域内研究成果数量多、学术影响力较大的群体,该群体是学科研究领域的中坚力量。利用bicomb2提取“作者”关键字字段统计并排序了作者频次,结果显示,马耀峰、陆林和张捷发文量居前三位,分别为125篇、81篇和78篇。虽然发文量排名前50名的作者只占全部作者总数的0.5%,但该作者群体发文量总数接近全部数量的13%,体现了高产作者在旅游学科领域发展中的重要作用。

在判定研究领域核心作者群时,由于不同领域的研究范式有所区别,若是机械地以某条科研成果数量线为划分依据,那么研究结论可能会与现实有所差别,所以要灵活地划定界限。普莱斯定律表明,在同一个主题中高产作者论文发表数量一般会占据该领域论文总数的一半,这一作者集合数量约等于全部作者总数的平方根,以此可以推导出划分核心作者群的论文数量界限m。具体公式为:

ηmax是所有学者中发文量最大的一位所发表论文的总量,本文数据集中发文量最多的学者为马耀峰,ηmax=125,根据公式计算出m=8.3,以此求出高产作者发表最低论文数量为9篇,达到这个数量的学者共有177位,这177位学者便为旅游学科领域的核心作者。

2.3 整体网络分析

社会关系密度是衡量社会网络疏密程度的重要指标,一般用现有社会关系连线数目除以关系节点自由组合数目来计算。在计算的过程中可以借助Ucinet6.0软件来完成相关运算,结果显示旅游领域学者合作关系密度为0.006,这一数值相对偏低,这表明虽然当前旅游学科领域研究论文合作比例较高,但是作者之间的合作关系比较松散,并没有形成密集的合作网络。同时也体现了高产的核心作者之间合作尚不够广泛,有很大的合作拓展空间。未来可以通过核心作者群学者之间的强强合作提高网络密度,以期产生更好的研究成果,促进旅游学科研究发展。

网络距离是网络中任意两个节点之间最短距离,可以衡量网络信息传播便捷性。网络平均距离是所有节点距离的平均值,网络平均距离越小说明整个网络节点之间的连接越紧密,信息的传播速度便越快。运用Ucinet6.0软件计算,结果显示:旅游领域研究核心作者构成的合作网络平均距离为4.521。这说明这些学者之间平均要通过4~5人次才可能发生合作关系,相对于一般意义上六度空间的人际网络,这一细分研究领域核心作者构成的合作关系网络平均距离较大,整体网络中作者之间彼此产生合作关系的难度也较大,应通过不同渠道、不同形式去促进交流。

2.4 中心性分析

中心性分析是社会网络分析的重点之一,其表示个人或组织在一个社会网络中占据的地位和重要程度,中心性主要有3个度量指标,分别为点度中心度、中间中心度和接近中心度[18]。其中点度中心度体现的是某个行动者跟其他行动者之间联系的密切程度,中间中心度指的是一个行动者与其他行动者之间间隔距离的大小,接近中心度衡量的是一个行动者在网络中不依靠其他行动者的能力。

使用Ucinet6.0软件计算出了网络节点各中心性的数值,并且进行了排名(如表2)。从点度中心度来看,张捷、马耀峰和保继刚的中心度比较高,度数达到17和16,其他作者与他们之间的差距较大,说明这3位学者合作范围比较广泛,而整个网络的点度中心度仅为3.15,说明核心作者之间的合作率不高。从中间中心度来看,吴必虎、保继刚和张捷处于前三位,说明在论文合作网络中的资源控制能力较强;另外,Geoffrey Wall居于第四位,但其点度中心度则比较低,这表明虽然此类学者与其他学者合作关系较少,但是对于整个网络信息流动起着至关重要的作用。从接近中心度来看,最高的三位是吴必虎、张捷和保继刚,三者的接近中心度都是1.907,而且和后面的几位学者之间的差距不大,说明前十位的学者独立性都较强(即不受其他人控制能力比较接近)。另外,整个网络标准化中心势是19.27%,这个值并不是很大,说明整个网络并没有明显向某个学者集中,整个网络资源比较分散。

表2 核心学者中心度(前十)

数据来源:作者计算

表3 学者中心度相关性分析

注:**表示在置信度(双测)为 0.01 时,相关性是显著的

数据来源:作者计算。

为探讨上述点度中心度、中间中心度和接近中心度之间的相关关系,本文使用SPSS21.0计算了三者之间的Spearman相关系数。Spearman系数属于一种非参数估计方法,它对原始变量的分布不做要求,是一个度量两个变量之间关系强弱的系数。结果显示,在置信水平为0.01以下3种中心度两两之间均呈显著性相关(见表3)。具体而言,点度中心度与中间中心度、接近中心度之间的相关系数均大于0.8,说明在旅游科研合作中那些具有较高点度中心度的学者不仅参与论文合作较多,而且其控制资源和不受他人控制的能力也都较强。而中间中心度与接近中心度之间的Spearman系数为0.738,这说明二者之间虽具有较高的相关性,但是两者不如与点度中心度之间相关性明显。对照表2数据,能发现张捷与保继刚两位学者,其在3种中心度中均处于前三位,而吴必虎接近中心度排名第一,点度中心度排名第八,这说明在旅游学科研究合作中,虽然有一部分学者合作过的学者数量不是最多,但却可能是联系不同学术团体之间的关键人物。

进一步检验学者中心度与学者H指数之间的关系。既然3种中心度相关性较高,选择中间中心度进行考察,能发现学者中间中心度与H指数在0.05置信水平上显著相关,说明合作网络中中间中心度水平较高的学者拥有较高的H指数,即相对于其他论文产出一样的学者,高中间中心度的学者的论文影响力更大,学术效率更高。

2.5 核心学者群

Gephi是一个开源的数据可视化软件,其主要用作社会网络分析,可以根据合作网络中学者之间距离的远近将其分成若干个群体。本文将核心作者合作网络数据导入该软件,得出图2所示的177位核心作者可视化网络图,从图中可以看出旅游学科领域学者有5个比较大的群体,这五大群体人数占据了整个网络的一半以上(见图2)。

数据来源:作者计算。图2 核心学者网络关系图

群体1是以张捷、章锦河、陆林等学者为中心而形成的学术群体,该群体成员主要来自华东地区,在山岳旅游、旅游资源开发、黄山旅游和九寨沟旅游、旅游规划研究等领域具有十分重要的地位。该团体主要是由南京大学和安徽师范大学两大研究机构所构成,两者都是当前我国重要的旅游学研究机构,其中的不少学者都是国内知名的旅游研究领域专家,在国内旅游研究领域具有较高的影响力。虽然团队主要成员在空间上分别位于江苏南京和安徽芜湖两地,但成员间的学术交流与合作十分频繁,合作突破了空间约束,形成了一个学术合作共同体。这种学术合作关联主要是源于两个研究机构之间良好的互动关系,主要体现在人才培养与就业合作两个方面。陆林团体中的绝大数学者曾经在南京大学深造过,并且安徽师范大学每年都有不少旅游类的硕士毕业生选择到南京大学攻读博士学位,而南京大学也会有部分旅游研究领域的博士毕业生到安徽师范大学就业,这种关联便对两个机构中的学术合作产生了重要的推动作用。

群体2是以保继刚为绝对中心人物组建的学术团队,该群体的核心成员主要来自中山大学旅游学院,主要研究领域是城市旅游、生态旅游、旅游可持续发展和华南地区旅游。中山大学旅游学院是全国第一批旅游管理博士学位授予权单位,教学和科研力量雄厚,在国内具有深远影响,其领军人物保继刚为我国旅游规划、旅游影响研究等领域的著名专家,以其作为中心人物的中山大学研究团队成员还有张朝枝、孙九霞、左冰等学者。中山大学旅游学院不仅在科学研究方面取得了重要的成就,并且在旅游人才培养方面也做出了重大的贡献,当前国内旅游研究中的许多青年学者都有在中山大学学习的经历,这种关系也维系着这些青年学者与中山大学研究团体之间的学术合作。

群体3组织形式相对松散,虽然没有出现其他群体那样典型的中心人物,但是核心人员数量却相对较多,有成升魁、陈田、钟林生、刘敏等人,成员主要来自北京地区的中国科学院地理科学与资源研究所、中国旅游研究院和北京联合大学等机构。该团体在旅游学理论研究、旅游评价、遗产旅游、旅游空间结构、旅游资源等领域研究方面有重要的地位。上述3个机构在我国的旅游学研究中同样占据着重要的地位,其中地理科学与资源研究所团队成员依托中国科学院的科研资源,长期从事生态与环境旅游领域的研究,团队成员普遍具备国际化的视野,多数成员有着海外的留学或访学经历,并且很多学者曾经在国际旅游学顶尖期刊上发表过学术论文,而北京联合大学旅游管理专业是国家级特色专业,在旅游研究和酒店管理培养方面具有较强的实力。由于以上3个机构在空间上相距较近,学者们之间的交流机会相对较多,为学者们在科学研究过程中进行合作提供了便利。

群体4以马耀峰、白凯、李君轶为核心人物,该研究群体成员主要来自陕西师范大学,因地处西北地区,其主要研究领域有西部旅游、民俗旅游、入境旅游、旅游动机等。该群体中的马耀峰从事旅游学研究已有数十年,在旅游学界具有很高声誉,其所在的陕西师范大学是我国旅游学研究的重要机构,是我国为数不多的具备旅游管理博士点的高校之一,主要从事旅游开发与市场领域的研究,尤其是在西部旅游开发研究方面具有很强的实力。除了陕西师范大学的研究人员以外,该群体中还有部分西北大学和西北师范大学的科研人员。西北大学近些年来在旅游学研究方面进步较快,是西北地区两所具有旅游管理博士招生的院校之一,该校主要侧重于从管理学学科视角对旅游进行研究。由于西北大学与陕西师范大学同处于西安,学术交流较为频繁,两校的学者们在旅游研究过程中进行合作的情况时有发生。

群体5是以黄震方、沙润、余凤龙等人为主要成员的学术研究团队,该群体成员主要来自南京师范大学、南通大学等机构,同群体1相类似的是群体5在空间分布上也位于华东地区,但是群体5与其他4个群体在研究对象上表现出了较为明显的差异,该团队在旅游经济、旅游管理等领域取得了较多的成果。这个团体主要是以黄震方为核心,主要源自人才培养方面的联系,南京师范大学具有人文地理学国家重点(培育)学科,培养了众多优秀的博士毕业生,其中有一部分选择进入高校从教,继续从事科研工作,这些都为团体间的联系奠定了基础。

从以上分析来看,我国旅游学科领域学者的论文合作网络中形成的五大群体在空间上分布于华东、华南、西北与华北地区,并且不同区域的学者在研究地域选择上具有本土化倾向。而尤其值得关注的是,作者群中的核心作者多数具有地理学背景,地理学对旅游学科的贡献度高于其他学科,这一结果与张凌云等学者的研究结论相一致[16]。事实上,当前旅游学与人文地理学已经深度融合,众多学者从人地关系视角研究旅游问题取得了众多优秀成果,推动了旅游学科的发展与进步。

2.6 合作网络关系

群体间的网络图也显示了旅游学科领域不同研究群体之间的合作情况,从图2中可以看出,不同群体之间的合作是普遍存在的。五大群体中,绝大多数群体都与另外两个或三个群体有合作。进一步观察也能发现,旅游学者合作网络图中真正孤立的节点是比较少的,绝大多数核心作者都处于网络中,可以和同一群体的学者合作,也可以通过中间节点和不同群体的学者合作,说明旅游学科领域作者之间的潜在合作交流机会很多。

分析核心学者群成员之间的关系,大致可以将核心学者群形成的原因归为两类:一是学者们所处的地理空间位置,较近的地理位置方便了学者之间的学术交流,同时在区域旅游研究方面,地理位置接近为学术合作的主题选择奠定了基础,比如陕西师范大学的西部旅游、南京师范大学的长三角旅游等;二是以师生关系和校友关系等组成的学缘联系,这种关系比较稳定,能够在人员流动和空间割裂时仍能较好地维系着,为学术的长期合作创造了条件,同时由于这种学缘关系使得学者们的关注领域、知识结构、研究范式等都比较相似,从而增加了学术交流与合作的需求和机会。

3 结论与讨论

本文对旅游学科领域学者的论文合作情况进行了分析,结合网络分析中的整体网络、个体网络和局部网络分析,主要得出了以下结论:首先,我国旅游学科领域核心作者形成的论文合作网络总体网络密度不高、网络平均距离较大,亟需进一步加强学术合作;其次,从个体网络来看,大多数高产的作者在网络中有较高的中心性,合作有助于提高科研产出,同时也发现了一些合作论文数不是特别多的学者,其在网络中占据着关键位置,影响着网络形态,是不同研究群体之间交流的中间人;最后,论文基于聚类可视化揭示了我国主要的几个旅游学科领域的学术合作群体,主要分布在华东、华南、华北、西北等区域。通过对群体核心人物和研究主题的调研分析,探讨了其形成原因,发现地理位置和学缘关系(师生关系以及同事关系)是主导旅游学科领域合作的重要因素。

总体而言,我国旅游学科领域学者之间的交流与合作还有待加强,现有合作以小团体为主,真正跨区域、多主题的强强联合还很有限。当然,当前旅游研究领域合作论文比逐年增长,这些都说明了旅游学科领域学者对合作交流重视程度的提高,呈现可喜变化。在学术合作交流具体开展方面,未来旅游学科领域学者们应充分发挥合作网络中关键学者的作用,如中间中心度较高的学者,这有利于提高学术合作交流的效率,同时这也有利于提高网络的凝聚力,让合作网络整体分布更加合理。通过建立更多的“桥梁”节点以减小个别点对某些个体和群体的影响,开拓出新的合作途径,创造更多的合作机会。同时,在学科跨界合作方面,要勇于突破地理学研究思维和范式,加大同经济学、管理学、社会学等学科的交流与合作,进一步拓展旅游学科研究领域,以此来推动旅游学科继续向前发展。

注释

①H指数排名前12的刊名分别为《旅游学刊》《人文地理》《经济地理》《旅游科学》《地理与地理信息科学》《地理研究》《地域研究与开发》《商业研究》《干旱区资源与环境》《社会科学家》《地理科学》与《地理学报》。

[2] STOKOLS D, HARVEY R, GRESS J, et al.In vivo studies of transdisciplinary scientific collaboration[J].American journal of preventive medicine,2005,28(2):202-213.

[3] LI Y L, WU C, WANG X Y, et al.A network-based and multi-parameter model for finding influential authors[J].Journal of informetrics,2014,8(3):791-799.

[4] LUO S L, DU Y Y, LIU P, et al.A study on coevolutionary dynamics of knowledge diffusion and social network structure[J].Expert systems with applications,2015,42(7):3619-3633.

[5] ORTEGA J L.Influence of co-authorship networks in the research impact: ego network analyses from Microsoft Academic Search[J].Journal of informetrics,2014,8(3),728-737.

[6] HUERTA-BARRIENTOS A, ELIZONDO-CORTÉS M, DE LA MOTA I F.Analysis of scientific collaboration patterns in the co-authorship network of simulation-optimization of supply chains[J].Simulation modelling practice and theory,2014,46(3):135-148.

[7] YAN E, DING Y.Applying centrality measures to impact analysis: a coauthorship network analysis[J].Journal of the American society for information science and technology,2009,60(10),2107-2118.

[8] QIU J P, CHEN M P. Research on the cooperative relationship of the author in the field of metrology in China [J].Information studies:theory & application, 2012,35(11): 56-60. [邱均平, 陈木佩.我国计量学领域作者合作关系研究[J].情报理论与实践,2012,35(11):56-60.]

[9] QIU J P, JI Y K. Integration of digital collection resources based on author collaboration:the case of the digital literature resources in legal field [J]. Journal of the China society for scientific and technical information, 2014,33(10): 1032-1040. [邱均平, 季元魁.基于作者合作的数字馆藏资源聚合研究:以法学学科数字文献资源为例[J].情报学报,2014,33(10):1032-1040.]

[10] TAO H J. A brief introduction of tourism[M]. Beijing: Tourism Education Press, 2001.[陶汉军. 新编旅游学概论[M]. 北京: 旅游教育出版社, 2001.]

[11] HU C, RACHERLA P.Visual representation of knowledge networks: a social network analysis of hospitality research domain[J].International journal of hospitality management,2008,27(2):302-312.

[12] RACHERLA P, HU C.A social network perspective of tourism research collaborations[J].Annals of tourism research,2010,37(4):1012-1034.

[13] YE Q, SONG H Y, LI T.Cross-institutional collaboration networks in tourism and hospitality research[J].Tourism management perspectives,2012,2-3:55-64.

[14] CUI L, LIU W, YAN L, et al. The development of the information sharing and data mining system of bibliographic information in the literature database [J]. New technology of library and information service, 2008 (8): 70-75. [崔雷, 刘伟, 闫雷,等.文献数据库中书目信息共现挖掘系统的开发[J].现代图书情报技术,2008(8):70-75.]

[15] LI Y W. Reflections on several basic theoretical issues of tourism science[J]. Tourism science, 2008,22(6): 5-9.[李永文.关于旅游学几个基本理论问题的思考[J].旅游科学,2008,22(6):5-9.]

[16] ZHANG L Y, LAN C Y, QI F,et al. Development pattern,classification and evaluation of the tourism academic community in China in the last ten years: from the perspective of big data of articles of tourism academic journals[J]. Tourism tribune, 2013,28 (10): 114-125. [张凌云, 兰超英, 齐飞, 等.近十年我国旅游学术共同体的发展格局与分类评价:基于旅游学术期刊论文大数据的视角[J].旅游学刊,2013,28 (10):114-125.]

[17] ZHANG L Y, QI F, WU P. Evaluating the research performances of tourism academic communities of China in the past ten years using the h index[J]. Tourism tribune, 2014,29(6): 14-23.[张凌云, 齐飞, 吴平.近十年我国旅游学术共同体成果的h指数测度与评价[J].旅游学刊,2014,29(6):14-23.]

[18] FREEMAN L C.Centrality in social networks conceptual clarification[J].Social networks,1978,1(3):215-239.

[责任编辑: 陆宝福] [责任校对: 潘岳风]

The Core Group of Scholars and Academic Cooperation in Tourism Research:Based on the Perspective of the Literature Metrology and Social Network Relationship

BI Xuecheng,SU Qin

(CollegeofTerritorialResourcesandTourism,AnhuiNormalUniversity,Wuhu241003,China)

The core scholars are an important force to promote academic progress,and the academic cooperation is an important index to measure subject development.This paper takes 12 kinds of key journals in the field of domestic tourism as research data, retrieved 5697 papers on tourism that have been published from 2006 to 2015. Applying social network analysis and bibliometric analysis method, we analyzed the current situation of the core group and cooperation in the field of Chinese tourism science. The results show that: 1)In the past 10 years, the cooperation ratio of our country's tourism science is 62.5%, and the overall proportion of cooperation increased year by year; 2) The paper cooperation density of tourism science in China is 0.006, and there is still much promotion space for cooperation between scholars; 3) Zhang Jie, BaoJigang, Wu Bihu, Ma Yaofeng, Lu Lin are at the center position of paper cooperation network in the tourism science,and they are the core scholars of tourism research; 4)There are five main groups in the paper cooperation of tourism science in our country. Interpersonal relationship (mainly the relationship between teachers and students, colleagues) and the closer geographical position are the two important reasons for academic cooperation.

paper cooperation; social network analysis; tourism research

国家自然科学基金面上项目“旅游发展背景下古镇社会空间变迁的过程与机理”(41371160);安徽高校省级人文社会科学研究项目“徽州文化生态保护实验区旅游开发机制研究”(SK2013B198)

2016-10-09

毕学成(1991- ),男,安徽望江人,安徽师范大学硕士研究生,研究方向为旅游地理学、旅游经济学;苏勤(1964- ),男,安徽安庆人,安徽师范大学教授,博士生导师,研究方向为文化旅游地理学。

BI X C,SU Q. The core group of scholars and academic cooperation in tourism research: based on the perspective of the literature metrology and social network relationship[J].Tourism forum,2017,10(2):27-36.[毕学成,苏勤. 我国旅游研究领域核心学者群与学术合作:基于文献计量与社会网络关系视角[J].旅游论坛,2017,10(2):27-36.]

F590

A

1674-3784(2017)02-0027-10

猜你喜欢
学者学术群体
生态学术名家薛富兴
学者介绍
学者介绍
哪些群体容易“返贫”——受灾户、遇困户、边缘户
Chinese Traditional Medicine
认清亏欠问题——对参与近期香港暴乱的青年群体之我见
“群体失语”需要警惕——“为官不言”也是腐败
中间群体
学者介绍
大学者