图情机构合著网络的可视化研究

张鹤凡+王战林

摘要：本文利用社会网络分析方法我国对图情领域合著现象进行研究，通过Ucinet6社会网络分析软件对图情机构中学者合著网络进行中心性和可视化剖析，选择北京大学信息管理系为研究对象进行讨论。

关键词：社会网络分析法 合著网络 Ucinet6

中图分类号：G250 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2018）02-0251-02

一、引言

（一）合著现象的产生与发展

随着科学技术的发展，合作关系逐步成为影响科学技术的重要元素，对合作现象的研讨逐渐引发各领域专家的普遍关注。科研成果的主要表现是学术文献，经研究发现大部分文章由多名学者合作完成且有不同规模的研究团体，这有助于揭示学术团体的交流与合作特点，从而得出相关领域学科发展的规律。[1]因而对合著现象的探讨已成为学术研究发展的方向。

（二）社会网络分析方法在合著网络中的应用

合著现象的前期发展比较简单且存在不足，主要通过文献计量方法分析学科合著研究的发展态势。但文献计量忽视了作者在合著中的关联，合著作者间存在实际的交互联系以形成关联密切的合著网络，也就是我们引以注意的社会网络关系。[2]

经研究发现，北京理工大学管理与经济学院的衡晓帆[3]运用可视化分析软件引入作者署名顺序对论文来源期刊、高产作者及机构、新增作者及机构进行合著分析。北京理工大学管理与经济学院图书馆的曹洁[4]通过社会网络分析法对合著关系网络密度、中心性及小团体进行分析，以揭示国内社会网络分析领域内作者的合著关系。武汉大学信息管理学院的荣先乾、覃桃[5]构建了图情领域核心作者和web合著网络，并提出解决文献重复消歧和作者重名消歧的方法。中国科学技术信息研究所的孟微、庞景安[6]通过Pajek软件对《情报理论与实践》的合著网络及子网络进行分析，揭示了情报学学科的整体科研情况。上海大学管理学院的陈少龙通过Pajek软件对该学院合著现象进行剖析，得到机构内部作者间的文献合著以及资源合理配置等信息。

二、数据来源与统计分析

（一）数据来源

本文选择中国期刊全文数据库CNKI为数据源，对2007—2016年北京大学信息管理系的文献发表情况进行检索，专家姓名参考北京大学信息管理系官网的师资队伍名单，文献分类目录限定为图书情报与数字图书馆，作者单位为北京大学信息管理系并选择模糊检索以提高查全率和查准率。本文选择EXCEL为主要数据分析软件，通过文献计量分析得到北京大学信息管理系10年间在图情领域的文献发表数据。

（二）合著研究的统计分析

通过检索与统计，共得到949篇文献，去除会议通知、论文索引、独著文献等，共获得495篇合著文献，其中合著文献占总发文量的52.1%。历年文献合著数发展趋势由图1所示。

图1 历年发文量及合著数分布图由图1可见，近十年总发文量和文献合著数发展趋势基本一致，其发展在整体上呈增长趋势，可分为三个阶段进行描述：（1）2007—2010年，合著论文数量整体呈增长趋势，其中2009年达到峰值，为整体上升阶段；（2）2010—2012年，合著论文数量于2012年达到最低点43篇，但数量相差较小，该阶段呈现略回落趋势；（3）2012—2016年，合著论文数量呈明显上升趋势，并在2015年有较大增长达到峰值114篇，该阶段为快速发展阶段。

经分析发现，合著发展虽存在小幅度波动，但整体呈稳定上升趋势，年文献合著数基本维持在45篇以上，并在2009年和2015年出现两个高峰。考虑到这一特殊情况，2009年和2015年在发文量和合著论文数量明显上升且次年明显下降，本文对其文章类型、期刊种类、文章作者进行研究，发现这两年都有学术论坛征文活动。对其他年份文章题录进行检索，发现除2009年、2010年和2015年其他年份皆没有征文通知，且2010年的文献合著数量为第三位。因此推测2009年和2015年合著文献激增的原因和学校举办征文活动有关，该活动引起广泛师生关注，促进师生发表文章，增加文献成果。

三、研究结果分析

（一）中心性分析

1.点度中心性分析

本文利用Ucinet6软件进行点度中心性分析，先将合著网络二值表导入Ucinet6软件里，使其转化为可识别的形式。通过菜单路径Network

2.中间中心性分析

本文利用Ucinet6进行中间中心性分析，通过菜单路径Network

通过中心性分析可发现一个機构内部的核心学者并了解资源运用于控制的基本状况。此外，值得关注的是中心性两项指标排名均居前的学者，可以认为这类学者如刘兹恒、吴慰慈、王子舟、李广建、张久珍等是学者之间合作交流的重要桥梁，处于合著网络的核心地位。

（二）可视化分析

利用Ucinet软件得到可视化图谱，具体结果见图2。在图中可清晰看出几个中心节点，分别是刘兹恒、王子舟、赖茂生、王余光、吴慰慈、李广建、张久珍、王建冬等。这几位是北京大学信息管理系的核心学者，与其他学者合作情况最为广泛，也说明了他们在机构内部合著网络中处于较为核心的位置。核心学者对于资源的控制能力较强，起到桥梁作用，能够把其他学者合理结合起来，是整个合著网络构建的关键。可视化图谱展现了合著网络的整体结构、核心作者及合著子群。在图中看到部分核心学者之间联系看起来略少，考虑到这是由于学者们研究的领域和专业方向不同。

图2 基于Ucinet的合著网络结构图四、结论

本文通过社会网络分析方法，对近十年北京大学信息管理系图情领域作者合著现象进行分析得到以下结论：

（1）在中心性分析中，刘兹恒在点度中心性和中间中心性的分析数据都居于榜首，可见他与其他学者合作最多，思想交流和传播知识的范围很广，在学科领域具有较高的学术地位和较大影响力。

（2）在可视化图谱分析中，我们得到刘兹恒、赖茂生、吴慰慈、王子舟、张久珍和李广建所构成的核心团队。我们发现团队之间虽呈现合作交流的态势，但合作研究度较低，没有形成复杂网络体系。本文推测其原因是各核心专家的研究方向不同且研究视角具有多样化。

（3）在合著现象分析中发现定向性的小团体现象，主要为师生合作以及同师门内部合作。师生合作在机构内部合著中也占有很大比例。虽然小团体中资源充足交流便利，但也相对闭塞，建议学者们应加强跨领域、跨学科的研究合作，以优化团队结构，提高科研质量。

图情专业具有多学科融合的特点，需要广泛师生共同协作以推动整个图情领域的发展。经研究发现图情机构中学者之间的合作关系相对密切，且研究视角多样化实现多向发展，这也符合了图情领域学科交互融合的特征。在研究工作中，希望学科领域的核心专家能够最大化发挥人际关系的收益和质量，获得并提供更多的信息和资源，增加跨领域跨学科的研究合作，从而推动学科领域知识的交换与传播，实现图情领域学科更好更快地发展。

参考文献：

[1]钱振华.国内科技哲学领域合著者派系分析与可视化研究——基于社会网络分析法[J].北京科技大学学报（社会科学版），2011（4）：78-85.

[2]姚啸华.社会网络分析法在图情机构内部合著网络的实证研究[J].现代情报，2011（7）：51-54.

[3]衡晓帆，邱鹏君，王有国等.基于核心期刊论文的我国情报学合著网络分析[J].情报杂志，2014（3）：72-76.

[4]曹洁.基于作者合作关系的社会网络分析——以国内社会网络分析领域为例[J].物流工程与管理，2015（12）：130-131.

[5]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（1）：1-5.

[6]孟微，龐景安.Pajek在情报学合著网络可视化研究中的应用[J].情报理论与实践，2008，31（4）：573-575.endprint