石家庄科研合作网络特性分析研究

马金龙 魏金栋

摘   要：科研合作网络随着科学技术而不断发展，通过这些合作网络中的一些基本数据和参数，来判断和分析网络的一些特性以及网络具有哪些特点。文章以石家庄地区科研合作机构之间的关系为研究对象，通过数据构建科研合作网络进行分析，判断石家庄地区科研机构之间的合作情况，并对不足提出一些改进的意见。

关键词：小世界特性;无标度特性;科研合作;合作网络1    信息共享发展相关介绍

如今，任何一个国度或地区都必须依靠科学技术的迅速发展才能在激烈的竞争中处于优势位置。伴随着互联网的迅速发展以及科学信息技术的飞速传播，人们在信息知识的共享方面开辟了一个全新的道路，这条道路给科研合作的相关方面提供了更多的机会，从而促进了越来越多的研究合作。

2    科研合作网络背景与意义

2.1  研究现状

现在有很多的科研学者们对合著网络的研究，主要以发表学术期刊为主，大多数研究学者们的研究成果都体现在他们的合著论文上。在研究学科方面，涉及自然科学和人文社会科学。从微观的方面来看，现在研究合著网络中节点与节点之间的关系主要是运用社会网络分析方法以及复杂网络分析方法。

2.2  复杂网络分析的基本指标

2.2.1  平均路径长度

平均路径长度指网络中所有连线节点之间的距离除以节点的个数，平均路径长度是合作网络中的重要数据，它对网络密度的度量有着非常重要的作用[1-3]。

2.2.2  聚类系数

聚类系数是体现科研网络中节点疏密程度的数值，它还能够表示网络中节点相互组成的团体数目。如果一个网络中的聚类系数比较大，就说明该网络中节点的疏密程度比较密。

2.2.3  度中心性

度中心性是反映网络中某一个节点对此网络的重要性，度中心性较大，说明此节点在这个网络中占据比较重要的地位。

2.2.4  中介中心性

通常形容的就是在一个网络中，某一个节点的最短路径数目的主要指标。

3    石家庄科研机构期刊论文的合著网络研究

3.1  数据选取及处理

本文選择数据平台—中国知网（China National Knowledge Infrastructure，CNKI）为数据收集源。检索时间段为2018—2019年，共检索到符合本文条件的论文3 173篇。在构建石家庄地区科研合作网络图时，符合以下几个条件：（1）本文所构建的科研合作网络中，每一个节点就代表着一个科研机构，每一个节点的大小就代表着每一个科研机构参与合作总次数的多少。（2）两个节点之间的连线是没有方向性的，代表着两个科研合作机构之间的合作是相互的。（3）合作网络中两个节点之间有连线就代表着两个科研机构之间有合作的关系，连线的粗细就代表着两个科研合作机构之间合作关系的频率。使用Gephi对数据进行可视化处理，通过这些规则构建了石家庄科研机构合作网络。

3.2  科研机构合作网络的基本特性分析

网络密度是表示网络整体特性的重要指标，网络密度数值的大小能够反映出在这个网络中节点之间的紧密程度。通过Gephi计算得到的合作网络密度为0.003。这表示构建的这个合作网络的连通性不够好，说明着网络中节点之间的关系比较稀疏，表示石家庄地区科研机构之间的合作比较少，非常不利于科研合作的发展。

聚类系数就是来形容网络中节点之间关系聚集的情况，这次所构建的石家庄地区科研合作网络中，通过Gephi分析所得到的这个网络的聚类系数为0.281，这表示石家庄地区的科研机构之间的合作的频率不够，科研机构之间的交流合作次数比较少。

3.3  科研机构的影响力

中心性对网络分析研究起着非常重要的作用，中心性是形容网络中某一个节点对此网络重要程度的指标。

在所构建的石家庄科研合作网络中，节点的度就表示在该网络中，这个节点拥有连边数量的多少。在这个网络中，如果某个节点所代表的科研机构的度数很高，就表示和这个科研机构合作的机构很多，表明了这个科研机构合作的范围很大。根据中介中心性的计算结果，最高的科研机构是石家庄铁道大学，其值为120 564，其次是河北师范大学（中介中心性为104 268）等科研机构的中介中心性比较高，这就表明了这些科研机构在石家庄地区的科研合作中起到了很好的中介作用，它们有着比其他节点更多的资源。下面对所收集到的数据进行统计，如表1所示。

表1  中介中心性范围统计

中介中心性范围 0 0～20 20～100

节点数 787 5 23

中介中心性范围 100～500 500～5 000 5 000以上

节点数 35 43 56

亲密中心度表示一个节点能到达其他节点的数量除以可以到达节点的最短路径之和。表2对网络中亲密中心度排名前5的科研机构进行了统计。

由表2可以看出，石家庄心脑血管病医院、石家庄第一中学、石家庄市统计局、石家庄市图书馆有相同的亲密中心度，表明这4个机构在网络中有较高的独立性。

4    结语

以2018—2019年期间在中国知网上发表过论文的石家庄科研机构通过Gephi可视化软件来处理这些数据，构成科研合作网络，并且得到了以下结论。

表2  亲密中心度前5名统计

机构名称 亲密中心度

石家庄心脑血管病医院 1.0

石家庄第一中学 1.0

石家莊市统计局 1.0

石家庄市图书馆 1.0

石家庄赵县统计局 0.92

（1）石家庄内的科研机构合作的网络密度为0.003，这表示了这个网络的连通性不是很好，表明石家庄地区科研机构之间的合作程度很低，有很大的提升空间。网络密度低对石家庄文化知识的交流传播非常不利。

（2）此网络的聚类系数为0.281，平均路径长度为3.958，故可以得出所构建的科研合作网络具有小世界网络的特性。

（3）通过对所构建的网络节点度数分布进行了统计并计算，整个科研合作网络中，大部分节点的度数都很小，只有很少数节点的度数很大，所以，此网络为无标度网络。

（4）通过对科研合作网络中每个节点的中介中心性的统计发现，超过83%的科研机构中介中心性是小于20的，其中不到6%的科研机构中介中心性大于5 000，发现中介中心性大的科研机构很少，这就表明了在科研合作网络中起到中介作用的节点个数非常的少，这也不利于科研合作的发展。

[参考文献]

[1]汪小帆，李翔，CHEN G.网络科学导论[M].南京：高等教育出版社，2012.

[2]李泽荃，杨曌，陈欣.基于复杂网络的机器学习方法[M].北京：机械工业出版社，2018.

[3]陈卫静，郑颖.科学合作网络中作者影响力测度研究[J].情报理论与实践，2013（6）：85-88.

Research on characteristics of scientific collaboration network of Shijiazhuang

Ma Jinlong1， Wei Jindong2

（1.School of Information Science and Engineering， Hebei University of Science and Technology， Shijiazhuang 050018， China;

2.Polytechnic College of Hebei University of Science and Technology， Shijiazhuang 050018， China）

Abstract：Scientific research cooperation network is developing with the science and technology. Through the basic parameter and data of the cooperation network， the cooperation network features can be analyzed and judged. For example， the relationship between research institutions in Shijiazhuang is analyzed by building a research cooperation network to get some data， and judge the cooperation between research institutions in Shijiazhuang， and put forward some suggestions for improvement in this paper.

Key words：small-world characteristics; scale-free property; scientific research cooperation; collaborative network