直辖市区(县)图书馆网站的社会网络分析——以72个区(县)图书馆网站为例

朱志鹏

(南京市疾病预防控制中心，江苏 南京 210003)

“社会网络是指人与人之间、组织之间或其他实体之间的交往行为形成的关系网。”[1]因为图书馆网站之间存在链接与被链接关系，而这一关系能够反映图书馆网站之间的交流，所以图书馆网站之间也能形成关系网，运用社会网络分析法能够系统地研究该网络。

事实上，已有学者运用该方法分析相关组织的微博网络和网站网络。苏明辉[2]通过对37个东北地区图书馆微博之间的“关注”关系建立社会网络结构，从社群图、网络密度、中心性、凝聚子群等角度剖析东北地区图书馆微博网络。沙勇忠等[3]对27个省级微博进行社会分析，分别考察网络整体属性、子结构属性和个体属性，揭示省级政府微博关系网络。李东泉[4]对287个地方政府门户网站链接进行社会网络分析，总结地方府际关系特征。上述研究表明基于社会网络分析法研究组织的微博和网站能够揭示组织微博或组织网站的关系网络。因此，笔者从直辖市区(县)图书馆网站入手，藉由社会网络分析法建立并分析图书馆网站的网络结构，从而揭示直辖市区(县)图书馆网站网络的特征，提出优化网站网络的相关对策。

1 数据与方法

1.1 数据来源

笔者将研究对象选定为直辖市区(县)图书馆。“中国现有4个中央直辖市，即北京、上海、天津和重庆，它们在政治、经济和文化等各个方面都扮演着举足轻重的角色。”[5]一方面，直辖市的图书馆事业较为发达，图书馆及其网站都较为规范和典型，具备一定的研究价值；另一方面，各直辖市的区(县)图书馆较多，与之对应的图书馆网站也较多，能够形成一定的网络。

通过浏览直辖市的政府官方网站可知，北京、上海与天津目前都下辖16个区，重庆则下辖26个区与12个县。进一步检索并筛选各直辖市的区(县)图书馆网站，截止到2018年11月15日，共得到72个有效的图书馆网站。各直辖市区(县)图书馆网站的数量如图1所示。

图1 各直辖市区(县)图书馆网站数量

1.2 研究方法

运用社会网络分析法研究图书馆网站。“社会网络分析方法将行动者作为矩阵元素建立关系矩阵加以量化处理，分析的对象是社会网络中的关系。”[3]对于本文来说，“行动者”是指直辖市区(县)图书馆网站，“关系”是指各辖市区(县)图书馆网站能否相互链接。

因为“UCINET是一种功能强大的社会网络分析软件”[1]，所以笔者使用UCINET 6.0版本对图书馆网站进行分析。以重庆市为例，以其28个区(县)图书馆网站为节点，根据网站之间的链接情况在UCINET中构建一个28×28矩阵，如表1所示。其中，矩阵的行和列依次对应这28个区(县)图书馆网站。令该矩阵中的元素为Aij，其取值为1或0。若第i个图书馆网站能够链接至第j个图书馆网站，则Aij=1；若不能，则Aij=0。值得注意的是，网站链接是一种双向关系，故所构建的矩阵是一个非对称、有向矩阵，即Aij≠Aji。基于上述模式分别对上海、北京与天津的区图书馆网站构建15×15、15×15以及14×14矩阵。最终这4个直辖市各自区(县)图书馆网站的链接关系在UCINET中被转化为4个有向矩阵。对这4个矩阵进行分析能够阐明直辖市区(县)图书馆网站网络的状况，揭示其特征。

表1 重庆区(县)图书馆网站矩阵表(部分)

2 图书馆网站的社会网络分析

运用UCINET软件进行社群图和网络密度分析，从宏观层面考察各直辖市区(县)图书馆网站的整体网络；进行成分与派系分析，从中观层面揭示凝聚子群的结构特征；进行中心性分析，从微观层面描述网站个体的特征。为了便于阐述，在本节的分析中以直辖市网络代指直辖市区图书馆网站网络；以区(县)代指区(县)图书馆网站节点。

2.1 网络整体分析

社群图和网络密度能够反映图书馆网站的网络整体，前者是从图像上反映，后者则是在数量上体现。

重庆网站

上海网站

北京网站

天津网站

2.1.1 社群图分析。“社群图可以明确清晰的揭示社会网络中各成员在社会网络中所处的位置，活跃程度和重要程度，成员间联系的紧密程度等。在社群图中，社群成员之间的关系用有向箭头表示。”[2]运用Netdraw对4个有向矩阵进行中心性与可视化分析，节点的中心性越强，在结果图中的面积就越大。

如图2所示，从节点的数量上看，重庆网络的节点最多，而北京网络的节点最少。因为“整体网的规模指的是网络中包含的全部行动者的数目”[1]，节点数量越多，网络规模越大，所以重庆网络的规模最大，北京的规模最小。从节点的分布上看，社群图能够反映网络的中心节点。位于重庆网络中心的节点是江北区和渝中区；位于上海网络中心的节点是徐汇区和虹口区；位于北京网络中心的节点是怀柔区和东城区；位于天津网络中心的节点是滨海新区、静海区和武清区。这些节点在所属网络中的辐射范围广，与大部分节点联系紧密。除了中心节点，社群图还能反映网络中的边缘节点，该点仅与网络中自身以外的一个点单向联系。仅有重庆与北京网络存在边缘节点。处于重庆网络边缘的是忠县、巫山县与石柱县节点；处于北京网络边缘的是房山区和门头沟区节点。

除了节点以外，社群图中还包含网络线，节点之间的关系能够通过这些网络线反映出来。重庆的网络线数量最多，而北京的网络线数量最少。因此，重庆网络的关系最多，北京网络的关系最少。

如表2所示，从节点的实际关系数看，重庆网络节点的实际关系数最多，北京网络节点的实际关系数最少，这能够印证社群图分析中网络线的比较结果。从网络密度看，上海网络的密度最大，为0.314，节点之间的联系最紧密；紧随其后的是天津，网络密度为0.302；反观重庆，尽管其网络规模最大，节点的实际关系数与理论关系数均居于直辖市之首，但网络密度却最小，节点之间的联系不够紧密。

表2 四大直辖市网络的节点数与密度

2.2 凝聚子群分析

一个社会网络中往往会形成凝聚子群。“‘凝聚子群’是满足如下条件的一个行动者子集合，即在此集合中的行动者之间具有相对较强、直接、紧密、经常的或者积极的关系。”[1]通常来说，对凝聚子群进行形式化处理并分析的角度有如下4种：“子群内外关系、关系的互惠性、子群成员间的接近性以及子群成员关系频次”。[1]因为分析的对象是有向网络，故笔者从子群内外关系以及关系的互惠性角度分析这些网络的凝聚子群。

2.2.1 强成分分析。 “成分”是从子群内外关系角度衍生出来的概念之一。“如果一个图可以分为几个部分，每个部分的内部成员之间存在关联，而各个部分之间没有任何关联，在这种情况下，我们把这些部分成为成分。”[1]在一个有向网络的成分中，“如果任何两点之间都存在严格双向的途径，这样的成分就叫作‘强成分’。”[1]故笔者通过UCINET对4个有向网络中的强成分进行分析。

经过分析可知，每一个网络中都只存在一个强成分。尽管各网络强成分的数量相同，但强成分包含的节点数量却各不相同。如图3所示，重庆网络强成分的节点数量最多，达到14个，上海、天津与北京网络强成分的节点数量分别为8个、5个和4个。因为强成分的节点数量受网络规模影响，不同网络中强成分的节点数量不具有可比性，所以本文不对强成分中的节点数量进行深入分析，而是基于网络整体的视角剖析强成分节点在整体网络中的所占比重。因为网络整体由强成分与其他成分这两部分组成，所以强成分与其他成分节点数量的比值能够反映强成分节点在网络中的占比，比值越大，占比越大。粗略的比较后发现，上海与重庆网络中强成分与其他成分节点的比值均≥1，而天津与北京的比值都<1。因此，上海与重庆网络强成分的占比大，天津与北京的占比小。

图3 四大直辖市网络的成分

2.2.2 派系分析。 “派系”是建立在互惠性基础上的凝聚子群。“对于二元有向关系来说，‘派系’常常指这样的一个子群体，即成员之间的关系都是互惠的，并且不能向其中加入任何一个成员。”[1]通过UCINET对4个网络中的派系进行分析。

如表3所示，除北京以外，其他直辖市的相应网络中都存在派系。从派系的数量看，上海网络存在3个派系，而重庆与天津则各有2个。派系的规模是指派系中所包含的节点数量。因为“派系至少包含3个节点”[6]，所以派系规模最小为3。除天津市的一个派系规模达到4个外，其余派系的规模均为3个。对同一个网络中的不同派系进行比较可以发现，上海、重庆与天津各自网络的派系间存在交叉节点。上海网络派系间的交叉节点为徐汇区和虹口区；重庆的为渝中区和江北区；天津的为滨海新区和武清区。

表3 四大直辖市网络的派系

2.3 点度中心度分析

有向网络的构成元素是节点，而测量节点的指标是中心度。“中心度是基于中心性的量化指标，能够测量个体在网络中的权力。包括度数中心度、中间中心度和接近中心度等。”[1]因为分析对象为有向网络，所以主要从点度中心度展开分析。“在有向图中，每个点的度数可分为点入度和点出度。一个点的点入度是进入该点的其他点的个数，点出度是该点直接发出的关系数。”[1]运用UCINET软件分别计算网络中各点的入度中心度和出度中心度。值得一提的是，为了比较不同网络中的节点，本文中节点的中心度均为相对中心度——“‘相对中心度’指点的绝对中心度与图中点的最大可能的度数之比，通过它能够比较来自不同图的点的中心度。”[1]

2.3.1 入度中心度分析。 入度中心度体现网站节点被其他节点连接的情况——入度中心度越高，则该节点被连接的数量就越多。本文将一个网络中被连接数量最多的节点定义为该网络中的入度中心点。通过计算一个网络中全部节点的入度中心度能够定位该网络的入度中心点。故通过UCINET计算各个网络中全部节点的入度中心度，经计算发现，除重庆梁平区图书馆网站节点为0外，其他节点的入度中心度都>0，至少被1个节点连接。

在计算与比较节点的入度中心度的基础上，筛选出各个网络中的入度中心点，进一步对这些中心点进行统一比较。如表4所示，天津网络的入度中心点是南开区、河西区、东丽区、河东区节点；北京的入度中心点是西城区和朝阳区节点；上海的入度中心点是宝山区和松江区节点；重庆的入度中心点是渝中区节点。

表4 四大直辖市网络的入度中心点

从入度中心点的数量上看，天津网络包含4个中心点，数量最多；北京与上海均有2个入度中心点；重庆仅有1个中心点，数量最少。从入度中心点的度数上看，上海相应的入度中心点的度数最高，达到50；其次是天津，入度中心度为38.462；重庆排在第3位，入度中心度为33.333；最后是北京，入度中心度只有28.571。

2.3.2 出度中心度分析。 与入度中心度相对，一个节点的出度中心度越高，则该节点被其他节点连接的数量就越多。如果一个节点的出度中心度最高，则称该节点为所属网络的出度中心点。通过计算一个网络中全部节点的出度中心度能够定位该网络的出度中心点。故笔者通过UCINET分别计算4个网络中全部节点的出度中心度。经计算发现4个网络均存在出度中心度为0的节点。如图4所示，重庆网络出度中心度为0的节点最多，上海的最少。

图4 四大直辖市网络中出度中心度为0的节点

在计算出全部节点的出度中心度后，筛选出各个网络中的出度中心点，然后对不同网络的出度中心点进行统一比较。如表5所示，天津网络的出度中心点是滨海新区、静海区、武清区；上海的出度中心点是徐汇区；北京的出度中心点是怀柔区；重庆的出度中心点是江北区节点。同入度中心点进行对照可以发现，出度中心点与入度中心点不一致。

表5 四大直辖市网络的出度中心点

从出度中心点的数量上看，天津网络包含3个中心点，数量最多；而其余三市网络均只有1个中心点。从出度中心点的度数上看，天津、上海与北京相应网络中心点的度数均为100，重庆的最小，为92.593。

3 图书馆网站网络的特征

在上述社会网络分析的基础上，下文将分别从宏观、中观以及微观层面概括直辖市区(县)图书馆网站网络的整体特征、网站群体特征以及网站特征。

3.1 整体特征

基于网络社群图与网络密度的分析，下文将从中心网站的数量、网络密度的影响因素这两个方面概括网站网络的整体特征。

3.1.1 每个网络都包含多个中心网站。 从整个社群图的分析结果来看，4个网络都存在2～3个中心节点，这些节点与周围的节点紧密相连。若无这些中心节点，边缘节点就会因为没有节点连接而在网络中孤立存在。由此可见这些中心节点在网络中的“权力”较大，能够影响其他的节点。事实上，社群图中的节点代表的是网站网络中的中心网站，这些中心网站是整个网络的枢纽，在主动链接其他网站的同时也被其他网站主动链接。因此，直辖市区(县)图书馆网站网络均包含多个中心网站，并且这些网站对其他网站尤其是相对独立的网站而言具有一定的影响力。

3.1.2 网站的链接数量影响网络密度。 4个网络在节点数量、节点实际关系数以及网络密度上均存在差异。根据网络密度的计算公式可知，节点数量、节点实际关系数的不同导致网络密度的不同。因为网络密度是实际关系数与理论关系数之比，而理论关系数由节点数量决定，所以节点数量与节点实际关系数是网络密度的影响因素。

因为在图书馆网站网络中，节点数量对应为网站数量，实际关系数即为网站之间的链接数量。所以从理论上说，图书馆网站数量、网站之间的链接数量都共同影响图书馆网站的网络密度。然而，从现实情况来看，因为图书馆网站数量往往不会新增，所以影响直辖市区(县)图书馆网站网络密度的主要因素是网站之间的链接数量。对于同一个图书馆网站网络来说，网站的链接数越多，网络密度越大。

3.2 群体特征

因为凝聚子群分析主要是从强成分与派系分析方面展开，而强成分与派系分别代表两个不同类型的网站群体。所以下文将分别概括这两个不同类型的网站群体的特征。

3.2.1 整体贯通的网站群体数量唯一。 从强成分的分析结果来看，4个网络中的强成分既存在共性，也具有个性。就共性而言，4个网络中的强成分数量均为1；就个性而言，各个网络中的强成分节点在整体网络的占比各异——上海与重庆网络中强成分的节点在整体网络的占比都达到50%，而天津与北京则不足50%。

因为在有向网络中，强成分的任意两个节点都存在双向途径，所以强成分代表的是整体贯通的网站群体，这也意味着四大直辖市区(县)图书馆网站网络都包含唯一一个整体贯通的网站群体，并且这些网站群体在全部网站中的占比各不相同——上海与重庆区(县)图书馆网站群体中强成分的占比过半；天津与北京区图书馆网站群体中强成分的占比不足半成。

3.2.2 相互链接的网站群体规模小。从派系分析的结果来看，4个网络中只有1个网络不含派系，其余3个网络均含有3～4个派系。因为派系规模最小为3，所以这3个网络的派系规模普遍较小。从这3个网络中派系包含的节点来看，各个网络的派系之间均存在交叉节点，这些交叉节点加强了网络中派系与派系之间的联系。

因为派系中节点之间的关系是互惠的，这种互惠关系在网站之间体现为相互链接的关系，所以派系代表的是相互链接的网站群体。因此，除北京外，其他直辖市都存在相互链接的网站群体，这些网站群体的规模都较小，并且网站群体之间联系紧密。

3.3 网站特征

因为入度中心度与出度中心度反映了节点之间的连接与被连接关系，而这一关系实质上代表网站之间的链接与被链接关系，所以下文将在节点中心度分析的基础上对网站整体以及中心网站的特征进行归纳总结。

3.3.1 网站整体倾向于被动链接。 从中心度的分析结果看，一方面，4个网络均存在出度中心度为0的节点；另一方面4个网络节点的入度中心度普遍>0。出度中心度>0意味着该节点是主动连接的节点；入度中心度>0意味着该节点是被动连接的节点。因为网络中的全部节点基本上都是入度中心度>0的节点，而出度中心度>0的节点只是全部节点的一部分。因此，4个网络中被动连接的节点多于主动连接的节点。

因为节点对应网站，节点的连接关系对应网站的链接关系，所以各个网站网络中被动链接的网站多于主动链接的网站。因此，直辖市区(县)图书馆网站整体倾向于被动链接，更容易吸引而非主动影响市内其他区图书馆网站。

3.3.2 中心网站倾向于主动链接。 由于各个网络中的入度中心点与出度中心点不一致，因而4个网络中均存在两种类型的中心节点——入度中心点与出度中心点。这两类节点能够反映中心节点的主动连接数量与被动连接数量。因为出度中心点的度数整体高于入度中心点的度数，所以各网络中心节点的出度中心数均大于入度中心数。从概念上看，出度中心数高意味着节点主动连接的数量多，入度中心数高意味着节点被连接的数量多。因此，对任意一个网络来说，中心节点主动连接的数量都多于被动连接的数量。

因为中心节点对应为中心网站，所以中心网站主动链接的网站数量多于被动链接的网站数量。因此，直辖市区(县)图书馆网站网络的中心网站倾向于主动链接，依靠主动链接的方式影响本市其他区(县)图书馆网站。

4 图书馆网站网络的优化策略

因为“图书馆网站是实体图书馆在互联网上的表现形式，是实体图书馆服务的拓展和延伸。”[7]所以在一定程度上，图书馆网站间关系能够反映图书馆间的关系，图书馆网站网络能够体现图书馆间的合作网络。因此，图书馆网站网络对于直辖市区(县)图书馆来说具有重要意义，直辖市区(县)图书馆应当重视并加强与其他区(县)图书馆网站的联系，实现优化图书馆网站网络的目标。

4.1 增加图书馆网站的链接数量

增加图书馆网站的链接数量能够从网络密度上优化图书馆网站网络。因为网络密度受网站关系数量影响，而网站关系数量实质上是网站之间的链接数量，所以增加图书馆网站的链接数量能够增强网络密度，进而优化网络。因此，各个直辖市的区(县)图书馆都应当增加自身网站的链接数量，通过主动链接其他区(县)图书馆网站的方式优化图书馆网站网络。 具体说来，直辖市区(县)图书馆应当在各自网站的外部链接区域增加其他区(县)图书馆的网站链接。需要注意的是，“其他区(县)图书馆”并非指本市的全部区(县)图书馆。对于某一个具体的图书馆来说，应当有选择性地增加图书馆网站的链接数量。网站的选择可以基于网站关系与价值这两个维度：从网站关系方面看，这些被选择的图书馆网站能够与该图书馆网站构建群体；从网站价值上看，这些被选择的图书馆网站的影响力较大。

4.2 注重图书馆网站群体的构建

构建图书馆网站群体能够从网络结构上优化图书馆网站网络。这里的图书馆网站群体是指相互链接的网站群体，网络结构是指网络中的群体构成。构建这类群体一方面能够增加图书馆网站的链接数量，进而增强网络密度、优化网络；另一方面能够丰富图书馆网站网络的结构——这类群体将整体网络细化为多个部分，使得网络结构多样。因此，直辖市的区(县)图书馆应当注重图书馆网站群体的构建。既要遵循某种标准进行构建，又要在构建的过程中适当增加群体数量、扩大群体规模。

具体说来，直辖市区(县)图书馆可以按照区(县)的地理位置、发展水平等标准构建图书馆网站群体。地理位置相邻、发展水平相近的区(县)图书馆之间可以考虑通过相互链接的方式加强彼此网站的联系。

4.3 扩大图书馆网站的影响力

扩大图书馆网站的影响力能够从网络质量上优化图书馆网站网络。这里的影响力是指图书馆网站在整体网站网络的影响力，网络质量是指图书馆网站的整体质量。图书馆网站影响力的扩大不仅能够吸引其他区(县)图书馆网站的主动链接，间接增加图书馆网站的链接数量，进而增强网络密度、优化网络，而且有利于优化图书馆网站，全面提升网络质量——扩大网站影响力依赖于网站优化，而“优化图书馆网站能够提升图书馆网站质量”[8]。因此，直辖市的区(县)图书馆应当优化图书馆网站，扩大网站的影响力。

就网站整体优化而言，直辖市区(县)图书馆应重视图书馆网站的作用，“将网站视为服务的另一个窗口，在建设网站时应妥善规划，明确定位网站信息服务。”[8]就网站链接优化而言，直辖市区(县)图书馆应当谨慎处理网站链接的相关细节，“在设置导出链接的时候要注意控制导出链接的数量和质量。”[8]