袁 潤 王 慧

(江蘇大學圖書館 鎮(zhèn)江 212013)

·情報分析·

基于社會網絡分析的圖書館學論文合著現(xiàn)象研究

袁 潤 王 慧

(江蘇大學圖書館 鎮(zhèn)江 212013)

為研究我國圖情領域作者間合著發(fā)表論文的具體情況，以《中國圖書館學報》(2003年-2008年)收錄的文章為數據源，對其中作者合著的情況進行研究，構建合著網絡圖。然后運用社會網絡分析方法從網絡個體屬性和網絡整體屬性兩個角度對合著網絡進行中心性、網絡密度和小世界特性等相關研究，通過和其他領域的一些對比，揭示出我國圖情領域作者合著的特點、現(xiàn)狀以及存在的問題，并以可視化的方式呈現(xiàn)。

圖書館學 情報學 作者合著網絡 社會網絡分析

1 引言

現(xiàn)代科學正在向一個嶄新的時代發(fā)展，其中的一個標志就是合著現(xiàn)象向多角度、多范圍的延伸。論文合著是一個抽象的概念，很難定量分析，大部分的文獻中對作者合著的考察都是通過簡單的數學統(tǒng)計以及文獻計量的方法，如統(tǒng)計合著率、合著度等等。那就出現(xiàn)了以下兩個問題：如何全面的了解作者合著現(xiàn)象？如何在作者合著現(xiàn)象中挖掘有用的信息？

而社會網絡分析方法的優(yōu)點正是全面透析網絡和關系，是對科學計量方法的重要補充，它能較好地識別出網絡中的關鍵個體和網絡成員中的聯(lián)系。社會網絡指的是社會行動者(Actor) 及其間關系的集合。一個社會網絡是由多個點(社會行動者) 和各點之間的連線(行動者之間的關系) 組成的集合。社會網絡中所說的“點”是各個社會行動者, 而社會網絡中的“邊”指的是行動者之間的各種社會關系[1]。

2 研究步驟和方法

2.1 網絡結點的確定

在進行作者網絡分析時，首先要做的是網絡結點也就是作者的確定。本文是采用CNKI總庫中《中國圖書館學報》的數據，檢索的時間范圍是2003年-2008年，檢索得到919篇文獻，作者總人數是862人，在EXCEL表格中建立論文題名、作者、發(fā)表時間、機構分布等屬性字段，將檢索結果導入EXCEL表格中進行相關分析，在862位作者中有227人未與他人合作，因此，本文主要以剩余的635位作者作為網絡結點，研究他們之間的論文合著關系。

2.2 網絡關系的確定

確定了網絡中的作者之后就要確定網絡中作者合著關系，在這里，我們假定每個作者對論文的貢獻都是相同的，如果一篇文章有3個作者A,B,C,我們就認為A和B之間有合作關系，B和C之間有合作關系，A和C之間也有合作關系，即每個作者對文章的貢獻都是相等的，關系強度相同。

2.3 網絡模型的建立

要研究論文作者合著網絡，首先就需要建立合著矩陣，在矩陣中如果代表兩個元素之間關系的位置上的元素為1，則表明這兩個元素之間存在著關系，反之為0[2]。本文在建立合著矩陣時，采用的是對稱矩陣的方式，一方面如果作者A和作者B有合著關系，則認為作者B和作者A也一定有合著關系，另一方面在賦值時只考慮有沒有發(fā)生合著，有則為1，而沒有考慮發(fā)生合著的次數，即相同的兩個作者之間發(fā)生了多次合著，依舊賦值為1。表1就是635位作者之間的論文合著矩陣(635*635)，由于篇幅的限制，僅列出了部分矩陣。

表1 作者合著關系矩陣

3 研究結果分析

3.1 網絡個體屬性研究

在對網絡中的結點進行個體屬性分析時，筆者根據需要選取了中心性屬性做為論文合著網絡中個體屬性分析的參數。中心性的度量是基于結點接近中心度或中間中心度等指標，從社會網絡的意義上說，中心性被社會網絡分析的研究者們作為衡量網絡中行動者潛在重要性、影響力和表現(xiàn)能力的一種測量方法。Liaquat Hossain曾做過相關研究表明：中心性的高低和協(xié)調合作能力有很強的相互聯(lián)系，兩者之間的斯皮爾曼秩相關數值為0.867，其P值為0.0 012，這也就證實了擁有較高網絡中心度的個體能比其他個體展現(xiàn)出更高的協(xié)調合作能力，出于這樣的思考，我們會發(fā)現(xiàn)，中央結點是具有戰(zhàn)略意義的[3]。

3.1.1 作者的度屬性研究 “在合作網絡中結點的度屬性表示的是在合作過程中，這個結點所代表的作者與其他作者的合作頻數，這個數值越大說明這個作者與其他作者的合作就越頻繁，反之則越少”[2]。在將上述合作矩陣輸入Ucinet軟件之后，分別點擊Network>Centrality>Degree就可以進行點度中心度的分析了，圖1顯示的是點度中心度位于前20位的作者，不難發(fā)現(xiàn)這些作者同時也是圖情領域的核心作者，他們對情報學的發(fā)展有著舉足輕重的作用。在這635位作者中，僅有75位(11.8%)作者的點度中心度值大于等于4，僅有5位(0.8%)作者的點度中心度大于等于10，這從側面反映出圖情領域的作者之間存在著分水嶺，具有核心影響力的作者的人數不是特別多。

3.1.2 作者的中介性屬性研究 “在網絡中, 如果一個行動者處于許多其他兩點之間的路徑上, 可以認為該行動者居于重要地位，因為他具有控制其他兩個行動者之間的交往的能力”[4]。Ucinet中進行中間中心度(Betweenness)分析的菜單路徑為Network>Centrality>Freeman Betweenness>Node Betweenness。圖2是利用Ucinet對本文的合著網絡進行中間中心性分析的結果,僅列出前20位。從分析結果看，第一位的絕對中間中心度是2 107，第20位的絕對中間中心度只有232，635位作者中有515位他們的絕對中間中心度是0，這也表明只有少數作者具有一定的社會資本來控制資源，絕大多數圖情領域作者沒有能力控制他人的合作交往。

圖1 點度中心度

圖2 中間中心度

3.2 網絡整體屬性研究

僅僅研究網絡中作者的屬性是明顯不足的，我們還需要從整個合著網絡出發(fā)，研究它的整體屬性，為了能夠從整體上把握網絡的結構特征，需要選取一些合理有效的網絡屬性參數來進行研究，這里選取了小世界效應、網絡聚集度和小團體三個指標進行具體分析。

3.2.1 小世界效應驗證 “小世界效應在合作網絡中是否存在對科研合作具有很重要的意義，如果合著網絡具有小世界效應，那就是一個信息通暢的網絡，并且合作人員也能夠進行快捷的交流”[2]。Ucinet中進行小世界效應分析的菜單路徑為Network>Cohesion>Distance。由分析結果可以看出網絡中結點之間的平均距離是3.455，就是說在該合著網絡中，每兩個作者只要通過3.455個人就可以相互建立聯(lián)系?！案鶕∈澜缧碚?，值一般不超過10的網絡就可以說具有小世界效應”[2]，這也就說明了圖情領域作者合著網絡呈現(xiàn)很強的聯(lián)系，顯示出迅速的反應能力和較高的效率。

3.2.2 網絡聚集度分析 作者合著網絡集聚度反映了作者之間合作的緊密程度，值位于0和1之間，值越大說明合作團體越緊密，否則越疏松。Ucinet中進行網絡聚集度分析的菜單路徑為Network>Cohesion>Distance。結果顯示整體網絡的集聚度為0.007，因此可以看出圖情領域作者合著網絡的集聚度并不是非常高，這個可能與學科特性有關，曾有研究表明科學學領域的作者合著網絡的集聚度為0.001[5]，同時這也源于整個論文合著網絡的不連通性。

3.2.3 小團體研究 所謂的小團體就是在一個大的網絡中同時又存在的子網絡。在科研群體中，由于地理因素、研究領域等原因，會使得一部分的合作非常緊密，這也就形成了小團體。小團體的存在是必要的，它能夠加快成員之間的資源的共享和合作層次的提高。小團體的研究方法存在許多類型，如：派系、n-派系、n-宗派、k-叢、k-核等等。本文選用的是k-叢的方法，所謂一個規(guī)模為n的k-叢就是指n個結點中，每個結點都至少與該凝聚子群中其他n - k 個點有直接聯(lián)系。利用Ucinet分析結果顯示，規(guī)模為4的2叢團體有33個，規(guī)模為5的2叢團體只有5個，圖3顯示的是33個小團體的作者組成人員，不難發(fā)現(xiàn)，圖情領域作者合著的小團體的數目相對較多，但規(guī)模不大。

圖3 小團體分布圖

4 研究結果可視化

論文作者合著研究所形成的網絡具有復雜性網絡的特性，這種特性可以通過具有交互性、多維性和可視性的可視化技術生動、形象地呈現(xiàn)出來[6]。UCINET軟件集成了NETDRAW,MAGE,PAJEK三種可視化方法，本文采用的是NETDRAW方法，通過該方法把635位作者間的合著情況以網絡圖的方式呈現(xiàn)出來，圖4即為635位作者間的合作網絡圖，該圖是點度中心度作為衡量指標呈現(xiàn)出來的，即點度中心度越大的作者，他的結點就越大。

5 結論

網絡結點角度。通過點度中心度和中間中心度的計算，我們確立了圖情領域有重要影響的作者，同時還發(fā)現(xiàn)：點度中心度位居前20位的作者中，有8個人同時也位居中間中心度的前列，這就間接說明了這兩個指標具有高度的相關性，這8個人分別是邱均平、陳能華、侯漢青、陳傳夫、夏立新、焦玉英、王子舟、文庭孝。國外有作者證實了擁有較高網絡中心度的個體就能比其他個體展現(xiàn)出更高的協(xié)調合作能力，因此占據這樣位置的人有責任保持聯(lián)系，并強調其作為團隊合作過程中潛在的協(xié)調人員，共同促進圖情的發(fā)展。

整體網絡角度。研究發(fā)現(xiàn)該合著網絡的密度為0.003，整體網絡的聚集度為0.007，這些數值都相對較低。在進行小團體分析時，通過對33個小團體各自成員的基本信息進行研究，不難發(fā)現(xiàn)：第一，33個團體中有18個團體是同一機構內的合作，這一比例占到了54.5%；33個團體中有22個團體是導師加學生團體，這一比例占到了66.7%。這就間接指出我國圖情領域的合作范圍不廣，大都是同一機構內的合作，而同一機構內也有很多是師生組成的小團體，這樣就會導致小團體內的合作比較深入，但小團體與網絡中的其他人員合作現(xiàn)象就不明顯。第二，33個小團體中文庭孝一人就參與到5個團體中，邱均平參與到4個團體中，這也說明了他們兩位作者在圖情領域的重要作用，他們對圖情領域資源的共享和合作交流都起到了重要作用。第三，33個團體中有16個團體，他們都出自于武漢大學，有4個來自于南京理工大學，有2個來自于南京大學，這也間接說明了武漢大學等機構對圖情學科的發(fā)展具有很強的推動力，機構內也呈現(xiàn)很強的合作態(tài)勢，同時也表明了一定的地域差異現(xiàn)象。

圖4 作者合著網絡圖

總之，通過對圖情領域作者合著情況的分析，使我們對合著的特點、現(xiàn)狀和問題都有一定的了解，運用社會網絡方法研究合著關系時不僅可以進行以上的分析，還可運用于其他方面的研究。

[1] 王業(yè)軍，劉艷艷.基于社會網絡分析法的學術創(chuàng)新團隊研究[J].技術與創(chuàng)新管理,2009(3)：276-279.

[2] 王志亮.社會網絡分析方法在科研協(xié)作網中的應用研究[D]. 大連：大連理工大學管理學院，2005.

[3] Liaquat Hossain.Effect of organisational position and network centrality on project coordination[J].Project Management.2009(27):680-689.

[4] 朱慶華,李 亮.社會網絡分析法及其在情報學中的應用[J]. 情報理論與實踐,2008 (2):179-184.

[5] 付 允,牛文元等. 科學學領域作者合作網絡分析[J]. 科研管理,2009(3):42-46.

[6] 張秀梅,吳 魏. 科研合作網絡的可視化及其在文獻檢索中的應用[J]. 情報學報,2006(1)：9-13

SocialNetworkAnalysisoftheCo-authoringintheFieldofLibraryScience

Yuan Run, Wang Hui

Library of Jiangsu University , Zhenjiang 212013, China

In order to study the situation of the co-authoring in the field of library science, this paper, analyses the co-authoring in the Chinese Library Journal between 2003 and 2008 and constructs its co-authoring network. And then through social network analysis, it studies the centrality, the network density and the small-world property of the co-authoring network from its individual and its overall properties. Finally by making comparison with the co-authoring in other fields, it reveals and visualizes the features, the status and the problems of the co-authoring in intelligence.

library science; intelligence; co-authoring network; social network analysis

G353.1

袁 潤，男，1965年生，江蘇大學圖書館副館長，江蘇大學科技信息研究所所長，副教授，發(fā)表論文30余篇，出版教材2部；王 慧，女，1986年生，江蘇大學科技信息研究所碩士研究生，發(fā)表論文1篇。