， ， ，

美國科學(xué)社會學(xué)家科爾在《科學(xué)界的社會分層》中提到，科學(xué)是在一個互動的科學(xué)共同體內(nèi)發(fā)展的，科學(xué)進(jìn)步部分取決于科學(xué)思想交流的成效[1]?？茖W(xué)交流作為最普遍和最重要的科學(xué)行為，把科學(xué)家、科學(xué)研究活動和科研成果聯(lián)結(jié)在一起，形成一個龐大而有序的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，在科學(xué)發(fā)展與科技進(jìn)步中發(fā)揮著重要作用。

諾貝爾科學(xué)獎的獲獎?wù)弑环Q為“科學(xué)界的超級精英”，他們的獲獎成果為人們的生產(chǎn)、生活帶來了巨大利益，同時也深刻影響著科技進(jìn)步與社會發(fā)展。本文研究的是諾貝爾獎獲得者傳遞學(xué)術(shù)思想、促進(jìn)科研互動的科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)特征及其對獲獎?wù)呷〉弥卮笸黄频淖饔谩?/p>

1 諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

為使研究結(jié)果更加清晰明確，本文以20世紀(jì)遺傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾獎獲得者為研究對象，利用諾貝爾獎官方網(wǎng)站發(fā)布的生平傳記，構(gòu)建獲獎?wù)呖茖W(xué)交流網(wǎng)絡(luò)并探討其結(jié)構(gòu)特征和重要作用。具體操作步驟如下。

1.1 數(shù)據(jù)采集

根據(jù)《現(xiàn)代遺傳學(xué)原理》[2]附錄二“遺傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾獎名錄”的記載，20世紀(jì)諾貝爾獎的頒獎歷程中有22個年度的科學(xué)獎項授予了遺傳學(xué)領(lǐng)域的重大科技成果，共涉及56位杰出科學(xué)家，其中諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎獲得者45人，諾貝爾化學(xué)獎獲得者11人，如因發(fā)現(xiàn)連鎖定律而獲得1933年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎的摩爾根(T.H. Morgan),因建立PCR技術(shù)而獲得1993年諾貝爾化學(xué)獎的穆利斯(K. Mullis)等。登錄諾貝爾獎官方網(wǎng)站[3]，下載56位獲獎?wù)叩纳絺饔洝?/p>

1.2 關(guān)系抽取

獲獎?wù)叩纳絺饔浭隽怂麄冎饕娜松?jīng)歷和社會關(guān)系，包括對其取得諾貝爾獎成果有重要影響的人物，如老師、同事、合作者或從事相關(guān)研究的科學(xué)家等。在與獲獎?wù)哧P(guān)系密切的人物之中，有一些已經(jīng)獲得了諾貝爾獎，也有一些是后來的獲獎?wù)撸@些社會關(guān)系反映了獲獎?wù)咧g的科學(xué)交流。

筆者對諾貝爾獎得主的生平傳記進(jìn)行一一解讀，從中抽取出對每一位獲獎?wù)吲c其他獲獎?wù)咧g的社會關(guān)系進(jìn)行描述的句子，分析兩者之間的關(guān)系類型。依照科學(xué)社會學(xué)家尼科爾斯·穆林斯(Nicholas Mullins)的分類方法[4]，諾貝爾獎得主的社會關(guān)系可劃分為合作關(guān)系、師生關(guān)系、同事關(guān)系、一般交交流關(guān)系4種類型，其傳記描述和具體說明見表1。

表1 遺傳學(xué)諾貝爾獎獲得者生平傳記描述的社會關(guān)系

一是合作關(guān)系(Co-authorship)，指關(guān)系比較密切的科研合作伙伴，如沃森(J.D. Watson)與克里克(F.H.C. Crick)、比德爾(G.W. Beadle)與塔特姆(E.L. Tatum)等共同完成獲獎成果的發(fā)現(xiàn)工作；二是師生關(guān)系(Apprenticeship)，指在科學(xué)研究中給予指點的導(dǎo)師和研究生，如塔特姆和盧里亞(S.E. Luria)分別是萊德伯格(J. Lderberg)和沃森的博士研究生導(dǎo)師；三是同事關(guān)系(Colleagueship)，指曾在同一機構(gòu)或?qū)嶒炇夜ぷ骰驅(qū)W習(xí)過的科研人員，包括博士后、同學(xué)和進(jìn)修人員，如巴爾的摩(D. Baltimore)曾在杜爾貝科(R.D. Dulbecco)研究所的實驗室工作，科恩伯格(A. Kornberg)曾在奧喬亞(S. Ochoa)的實驗室進(jìn)修酶學(xué)；四是一般交流關(guān)系(Communication)，包括科學(xué)家之間的間接交流，如通過與物理學(xué)家的交往，盧里亞知道了繆勒(H.J. Muller)及其關(guān)于X射線誘導(dǎo)突變的論文，

1.3 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)

合作、師生、同事和一般交流四種關(guān)系相互交織，構(gòu)成了一個基于社會關(guān)系的科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)。其節(jié)點是遺傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾獎獲得者，邊為兩個獲獎?wù)咧g的社會關(guān)系。為了便于在社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖中區(qū)分四種關(guān)系類型，本文按照諾貝爾獎獲得者之間科學(xué)交流對其獲獎成果影響力的大小設(shè)置邊的權(quán)重，假設(shè)合作關(guān)系的影響力最大，為其賦值為4；師生關(guān)系次之，賦值為3；同事關(guān)系再次之，賦值為2；一般交流關(guān)系最低，賦值為1。如果存在多重關(guān)系，取權(quán)重的最大值?；谏鲜鏊姆N關(guān)系的科學(xué)交流大多是雙向的，部分關(guān)系(如師生關(guān)系)雖然是單向的，但所占比例較小，且彼此之間也存在著雙向交流(如塔特姆和萊德伯格既是師生又是合作者)。因此本文在構(gòu)建科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)時忽略了邊的方向性。 最后，按照獲獎?wù)呱絺饔浀拿枋鼋⑦z傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾獎獲得者的社會關(guān)系矩陣(圖1)，用Ucinet讀取矩陣數(shù)據(jù)(行和列的標(biāo)簽保持一致)，“Data-export-pajek-network”命令生成.net文件后導(dǎo)入Pajek軟件，生成基于社會關(guān)系的科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析(圖2)[5]。

圖1 遺傳學(xué)領(lǐng)域部分諾貝爾科學(xué)獎獲得者社會關(guān)系矩陣

圖2 遺傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾科學(xué)獎獲得者的科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)

2 諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征

根據(jù)諾貝爾科學(xué)獎獲得者生平傳記而構(gòu)建的科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)是一個基于人際關(guān)系的社會網(wǎng)絡(luò)，同時也是一個融合各種社會關(guān)系的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)實世界中的許多復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)都表現(xiàn)出一些結(jié)構(gòu)上的相似性，如無標(biāo)度(Scale-free)、小世界(Small-world)等[6]。因此，本文重點考察該網(wǎng)絡(luò)是否也具有這樣的結(jié)構(gòu)特征。

2.1 無標(biāo)度分布

無標(biāo)度分布是描述大量復(fù)雜系統(tǒng)整體上嚴(yán)重不均勻分布的一種內(nèi)在性質(zhì)。在無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中，少數(shù)的節(jié)點擁有大量的連接，而大多數(shù)節(jié)點只有很少量的連接，節(jié)點度值的波動范圍很大，無法確定一個特征度值(或平均度值)，或者說缺乏一個可以代表其他大部分節(jié)點的特征節(jié)點(Character node)[7]。

度(Degree)是描述網(wǎng)絡(luò)特征的一個重要指標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的度是與該節(jié)點直接相連的所有節(jié)點的數(shù)目。如果一個節(jié)點與其他很多節(jié)點存在關(guān)系，該節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中就處于一個比較關(guān)鍵的位置，即一個節(jié)點的度越大就意味著這個節(jié)點越重要。將一個網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點的度進(jìn)行排序，統(tǒng)計其分布情況，就得到了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的度分布。

不同網(wǎng)絡(luò)的度分布是不同的，隨機網(wǎng)絡(luò)的度分布類似泊松分布(Poisson distribution)，即大部分節(jié)點的度接近平均值，度很高或很低的節(jié)點都極少，并且隨著度值的增大，其概率呈指數(shù)遞減。然而近年的研究結(jié)果表明，現(xiàn)實世界中有很多網(wǎng)絡(luò)的度分布服從冪律分布(Power law distribution)，如Internet、引文網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)等，這樣的網(wǎng)絡(luò)符合無標(biāo)度分布。無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的度分布可以用分布函數(shù)p(k)來表示，其數(shù)據(jù)表達(dá)式為：p(k)-p-r，含義是一個任意選擇的節(jié)點恰好有k條邊的概率，或者等于網(wǎng)絡(luò)中度數(shù)為k的節(jié)點個數(shù)占網(wǎng)絡(luò)節(jié)點總數(shù)的比例。圖3是遺傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾科學(xué)獎獲得者社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的度分布Power 回歸圖。在獲獎?wù)呱鐣P(guān)系網(wǎng)絡(luò)的度分布中，排名前三位的分別是沃森、克里克和杜爾貝科，度數(shù)非常高(>10)的節(jié)點只有沃森一人(占全部節(jié)點的1.79%)，度數(shù)小于2的節(jié)點占全部節(jié)點的57.14%，體現(xiàn)了“少數(shù)的節(jié)點擁有大量的連接，大部分節(jié)點卻連接很少”的網(wǎng)絡(luò)特征。用SPSS對獲獎?wù)叩亩确植歼M(jìn)行Power 曲線擬合，擬合函數(shù)為：ln(y)=ln(0.502)-1.362ln(x) ，(P<0.05)。Power 曲線擬合結(jié)果顯示，遺傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)的度分布符合無標(biāo)度分布。

圖3 遺傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾科學(xué)獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)的度分布

2.2 小世界現(xiàn)象

小世界的概念來源于1967年美國社會心理學(xué)家Stanley Milgram提出的“六度分離”理念[8]，隨后Watts和Strogatz采用網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)一步解釋“六度分離”的小世界效應(yīng)，并提出了WS小世界網(wǎng)絡(luò)(Small World Network，SWN)模型[9]。在這個模型中，“小世界網(wǎng)絡(luò)”是介于聚類系數(shù)較高但平均路徑較長的規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和聚類系數(shù)較低但平均路徑較短的隨機網(wǎng)絡(luò)之間的一種網(wǎng)絡(luò)，聚類系數(shù)(Clustering Coefficients，C)和平均路徑長度(Average Path Length，L)是考察網(wǎng)絡(luò)小世界現(xiàn)象的兩個重要指標(biāo)。

聚類系數(shù)是反映網(wǎng)絡(luò)集團(tuán)化程度的一個指標(biāo)，主要考察一個網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點各自的近鄰之中有多少是共同的近鄰。聚類系數(shù)的計算方法如下[10]：假設(shè)一個無向網(wǎng)絡(luò)共有N個節(jié)點，其中的一個節(jié)點i存在著ki個與之相連的近鄰，那么這ki個近鄰之間可能存在的邊的最大值為ki(ki-1)/2。如果這ki個近鄰之間實際存在的邊數(shù)為ei，則節(jié)點i的聚類系數(shù)ci為：

整個網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)C為所有節(jié)點聚類系數(shù)的平均值：

聚類系數(shù)是一個介于0和1之間的值。以人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)為例，聚類系數(shù)反映了朋友圈的重疊程度，即朋友之間也互相是朋友的概率。聚類系數(shù)為1，意味著人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中每個人的朋友彼此之間也都是朋友；聚類系數(shù)為0，代表每個人的朋友彼此之間素不相識。

平均路徑長度是指網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點之間的平均最短路徑長度，也是度量整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間信息交流有效性的指標(biāo)之一。平均路徑長度的計算方法如下[9]：假設(shè)定義節(jié)點i與節(jié)點j間的最短距離為d(i,j)，則平均路徑長度L為：

小世界現(xiàn)象在社會網(wǎng)絡(luò)中非常普遍，人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、知識轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)等都是小世界網(wǎng)絡(luò)，更有研究者認(rèn)為無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)也是小世界網(wǎng)絡(luò)的一種。諾貝爾科學(xué)獎獲得者的科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)是基于社會關(guān)系的人際網(wǎng)絡(luò)，無標(biāo)度分布比較明顯，但是該網(wǎng)絡(luò)是否具有小世界現(xiàn)象卻還是個未知之?dāng)?shù)。

為了驗證諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)的小世界現(xiàn)象，本文首先生成了一個與該網(wǎng)絡(luò)相近的隨機網(wǎng)絡(luò)，然后采用對比分析的方法比較兩個網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)和平均路徑長度，具體方法和步驟如下。一是提取特征指標(biāo)。首先計算諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)的基本特征指標(biāo)，主要包括網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和平均度，這兩個指標(biāo)是構(gòu)建隨機網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)尺。二是生成對照網(wǎng)絡(luò)。利用Pajek軟件生成一個與諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)相對應(yīng)的隨機網(wǎng)絡(luò)作為對照，兩個網(wǎng)絡(luò)的基本特征指標(biāo)大致相同，只是節(jié)點間的連接是隨機產(chǎn)生的。三是指標(biāo)對比分析。比較諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)和隨機網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)和平均路徑長度。如果諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度接近相應(yīng)的隨機網(wǎng)絡(luò)，同時聚類系數(shù)遠(yuǎn)大于相應(yīng)的隨機網(wǎng)絡(luò)，即可以證明諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)具有小世界現(xiàn)象。諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)與隨機網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)見表2。

由表2可知，兩個網(wǎng)絡(luò)具有相近的平均路徑長度，其值介于3到4之間，提示56位獲獎?wù)咧械拇蟛糠秩送ㄟ^三四步就可以取得聯(lián)系。但是，諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)明顯大于相應(yīng)的隨機網(wǎng)絡(luò)，表明遺傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)存在小世界現(xiàn)象。

表2 諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)與隨機網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)對比

3 結(jié)語

遺傳學(xué)領(lǐng)域諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)的無標(biāo)度分布表明：在獲獎?wù)呷后w內(nèi)部，存在著少數(shù)擁有大量連接的集散節(jié)點(Hub node)，如沃森和克里克。這些高連通的集散節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)主導(dǎo)地位，基本上控制了整個網(wǎng)絡(luò)的科學(xué)交流，影響著其他獲獎?wù)咧g的信息傳遞。筆者認(rèn)為，集散節(jié)點的特殊地位與其獲獎成果有很大關(guān)系，他們通常做出了其他人需要加倍努力才能做出的重要貢獻(xiàn)。這些科學(xué)成果不僅為獲獎?wù)呲A得了榮譽和聲望，還將其科學(xué)積累與創(chuàng)新納入已有的科學(xué)知識體系，成為科學(xué)發(fā)展的主流和其他科學(xué)家創(chuàng)造性成果的重要基石。

從諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)小世界現(xiàn)象的對比研究可以看出：高聚類系數(shù)顯示了網(wǎng)絡(luò)中各位獲獎?wù)咧g信息交流的密集程度，而平均路徑長度則反映了獲獎?wù)咧g信息交流的效率。具有小世界網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象的諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)加速了獲獎?wù)咧g信息和知識的流動，使科學(xué)精英的突破性成果能夠很快推廣到其他科學(xué)家，從而成為未來獲獎?wù)哌M(jìn)步的階梯。該現(xiàn)象還進(jìn)一步提示，科學(xué)精英之間的強強交流可能是激發(fā)科技創(chuàng)造力、催生更多重大科技成果的助推器。因此，諾貝爾獎獲得者科學(xué)交流網(wǎng)絡(luò)對重大科學(xué)成果的產(chǎn)生具有重要意義，它為獲獎?wù)邆鞒锌茖W(xué)知識，提升創(chuàng)新能力發(fā)揮了獨特的效應(yīng)。