曹 霞 崔 雷

(1．中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院圖書(shū)館，遼寧 沈陽(yáng) 110004；

2．中國(guó)醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110013)

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基于SNA的國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域合著網(wǎng)絡(luò)研究

曹 霞1崔 雷2

(1．中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院圖書(shū)館，遼寧 沈陽(yáng) 110004；

2．中國(guó)醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)院，遼寧 沈陽(yáng) 110013)

以JCR2014年收錄的醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的7種核心期刊為數(shù)據(jù)來(lái)源，利用書(shū)目共現(xiàn)分析系統(tǒng)——BICOMB軟件生成作者共現(xiàn)矩陣，運(yùn)用UCINET軟件實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)作者合著網(wǎng)絡(luò)的可視化，分析合著網(wǎng)絡(luò)的密度、平均距離、凝聚子群、核心-邊緣結(jié)構(gòu)以及中心度，揭示國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域合著網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)特性、核心學(xué)術(shù)團(tuán)體和高產(chǎn)作者之間的合作情況。研究結(jié)果表明，國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域高產(chǎn)作者合著網(wǎng)絡(luò)整體信息交流不通暢，作者合作范圍不廣泛，合作模式單一，缺乏能夠連接不同合著群體的橋梁作者。

醫(yī)學(xué)信息學(xué)；合著網(wǎng)絡(luò)；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析；BICOMB；UCINET

隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，學(xué)科之間和學(xué)科內(nèi)部的交流也越來(lái)越廣泛，科學(xué)研究者之間的合作也越來(lái)越頻繁，合著成果成為促進(jìn)科學(xué)發(fā)展的巨大動(dòng)力。合著網(wǎng)絡(luò)的建立是科研團(tuán)隊(duì)形成、穩(wěn)定和發(fā)展的基礎(chǔ)。因此，科研合作網(wǎng)絡(luò)研究，對(duì)于分析科學(xué)領(lǐng)域合著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與特性、發(fā)掘優(yōu)秀科研團(tuán)隊(duì)和發(fā)現(xiàn)核心位置作者有著重要的意義。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法(Social Network Analysis，SNA)主要是對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中行為者之間的關(guān)系進(jìn)行量化研究[1]，也是合著網(wǎng)絡(luò)研究的重要方法。Newman構(gòu)建生物學(xué)家、醫(yī)學(xué)家、物理學(xué)家和計(jì)算機(jī)學(xué)家的合著網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)分析指標(biāo)包括：作者平均發(fā)文量、文獻(xiàn)平均作者數(shù)量、合著者數(shù)量、最大組分大小、平均測(cè)地距離和聚類系數(shù)，發(fā)現(xiàn)四個(gè)研究領(lǐng)域網(wǎng)絡(luò)都具有 “小世界”特性，同時(shí)還表現(xiàn)出高度聚類[2]。Liu XM等人對(duì)ACM和IEEE的數(shù)字圖書(shū)館會(huì)議以及ACM/IEEE聯(lián)合召開(kāi)的數(shù)字圖書(shū)館會(huì)議JCDL(Joint Conference on Digital Library)的文獻(xiàn)進(jìn)行研究[3]，根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論建立著者合著網(wǎng)絡(luò)，利用點(diǎn)度中心度、中間中心度和接近中心度指標(biāo)研究該合著網(wǎng)絡(luò)的屬性，同時(shí)在PageRank方法的基礎(chǔ)上提出了AuthorRank方法，篩選出該領(lǐng)域的重要作者，并對(duì)比分析兩種方法的結(jié)果。Yan等人運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法檢測(cè)中國(guó)圖書(shū)館和信息科學(xué)(LIS)的18種核心期刊網(wǎng)絡(luò)的宏觀和微觀屬性，研究發(fā)現(xiàn)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)擁有小世界和無(wú)標(biāo)度的特性[4]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用SNA來(lái)研究合著網(wǎng)絡(luò)的研究越來(lái)越多，研究領(lǐng)域覆蓋了社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)領(lǐng)域的各個(gè)學(xué)科，研究角度包括國(guó)家合著網(wǎng)絡(luò)分析、機(jī)構(gòu)合著網(wǎng)絡(luò)分析和作者合著網(wǎng)絡(luò)分析等。

本文利用SNA，從整體網(wǎng)絡(luò)和個(gè)體指標(biāo)兩個(gè)方面研究國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域合著網(wǎng)絡(luò)，分析合著網(wǎng)絡(luò)的密度、平均距離、凝聚子群、核心-邊緣結(jié)構(gòu)以及個(gè)體中心度指標(biāo)，揭示國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域高產(chǎn)作者合著網(wǎng)絡(luò)整體網(wǎng)絡(luò)特性、核心學(xué)術(shù)團(tuán)體和核心位置作者，以期更加全面清晰地了解醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域高產(chǎn)作者合著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，作者合著模式以及作者合作交流現(xiàn)狀，為科研人員對(duì)該領(lǐng)域的深入研究提供一定的參考。

1 研究方法

1.1 研究對(duì)象

本文選取2014年JCR(Journal Citation Report)期刊引文報(bào)告收錄的醫(yī)學(xué)信息學(xué)MEDICAL INFORMATICS領(lǐng)域的期刊的文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)來(lái)源，醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域期刊的平均影響因子為1.828，選取影響因子大于或者等于1.828，且剔除期刊類別同時(shí)屬于統(tǒng)計(jì)科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)的多學(xué)科期刊，最終選定7種只屬于MEDICAL INFORMATICS領(lǐng)域的核心期刊[5]，這7種期刊分別是：JOURNAL OF MEDICAL INTERNET RESEARCH(3.428)，MEDICAL DECISION MAKING(3.240)，METHODS OF INFORMATION IN MEDICINE(2.248)，JOURNAL OF MEDICAL SYSTEMS(2.213)，JOURNAL OF BIOMEDICAL INFORMATICS(2.194)，INTERNATIONAL JOURNAL OF MEDICAL INFORMATICS(2.004)，BMC MEDICAL INFORMATICS AND DECISION MAKING(1.830)。具體檢索時(shí)間范圍為2011年1月1日-2015年9月20日，將文獻(xiàn)類型限定為“Article”“Review”“Proceedings Paper”，最終共得到4 256篇科學(xué)論文。

1.2 研究工具

1.2.1 BICOMB

BICOMB(Bibliographic Items Co-Occurrence Matrix Builder)軟件是由中國(guó)醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)院崔雷教授主持開(kāi)發(fā)的一款文本挖掘工具，可對(duì)國(guó)際權(quán)威生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)PubMed、引文數(shù)據(jù)庫(kù)Science Citation Index(SCI)、中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)和萬(wàn)方數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫(kù)的文獻(xiàn)記錄進(jìn)行讀取分析，快速提取關(guān)鍵字段，并生成書(shū)目數(shù)據(jù)的共現(xiàn)矩陣，為進(jìn)一步研究提供準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[6]。

1.2.2 UCINET

UCINET(University of California at Irvine NETwork)軟件是由加州大學(xué)歐文(Irvine)分校的Borgatti、Everett和Freman開(kāi)發(fā)編寫(xiě)的[7]，是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的專用軟件，可進(jìn)行中心性分析、密度分析、凝聚子群分析、核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析和基于置換的統(tǒng)計(jì)分析等，同時(shí)集成了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)繪圖軟件NetDraw，操作簡(jiǎn)單易行[8]。

2 結(jié)果與分析

2.1 整體分析和高產(chǎn)作者群確定

本次研究中共有4 256篇論文，涉及15 857位作者，平均一篇論文有3.7位作者，其中合著論文有4 096篇，占論文總數(shù)的96.24%；參與合著的作者有15 774位，占作者總數(shù)的99.48%。表1列出了國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)論文作者合著情況。

表1 醫(yī)學(xué)信息領(lǐng)域作者論文合著情況

由表1可知，合著論文數(shù)和作者間合作率均在90%以上，2～10人合作最為普遍，也存在更多人合著的情況，一部分文章合作者數(shù)量超過(guò)20人，最高一篇文章作者數(shù)量為24人。

根據(jù)普賴斯定律來(lái)選取醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的高產(chǎn)核心作者，即以本領(lǐng)域最高產(chǎn)作者發(fā)表論文數(shù)的平方根的0.749倍為界，高于此發(fā)文量的作者即為該領(lǐng)域的核心作者，本文中最高產(chǎn)作者發(fā)文20篇，則核心作者中最低產(chǎn)作者論文數(shù)應(yīng)為3.34篇，取最大整數(shù)為4篇。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，發(fā)文4篇及以上的作者共418人，通過(guò)分析這418位醫(yī)學(xué)信息領(lǐng)域核心作者構(gòu)成的合著網(wǎng)絡(luò)，可以有效反映該領(lǐng)域的穩(wěn)定合作團(tuán)體和高產(chǎn)作者間的合作情況[9]。

2.2 合著網(wǎng)絡(luò)整體分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法研究合著網(wǎng)絡(luò)中，為了構(gòu)建醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域合著網(wǎng)絡(luò)，首先需要生成作者共現(xiàn)矩陣。本文使用BICOMB軟件，提取作者字段，生成作者共現(xiàn)矩陣，將矩陣導(dǎo)入U(xiǎn)CINET軟件中，再利用Netdaw功能構(gòu)建合著網(wǎng)絡(luò)。醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域共有15 857位作者，數(shù)量巨大，為更好的反映合著網(wǎng)絡(luò)中作者之間的聯(lián)系，得到更為清晰明確的圖譜，本文只繪制了通過(guò)普賴斯定律確定的418位高產(chǎn)核心作者構(gòu)成的合著網(wǎng)絡(luò)，見(jiàn)圖1。

圖1 國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)合著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

2.2.1 網(wǎng)絡(luò)密度分析

網(wǎng)絡(luò)密度是指網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的連線數(shù)量占網(wǎng)絡(luò)中理論上可能存在的最大連線數(shù)量的比例，用于評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系的緊密程度[10]。合著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)關(guān)系越緊密，信息越流通，內(nèi)部成員合作越頻繁；合著網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)關(guān)系越稀疏，信息流通不暢，成員間的合作越少。利用UCINET軟件，通過(guò)NETWORK—COHEGION—DENSITY路徑，可計(jì)算出整個(gè)合著網(wǎng)絡(luò)的密度。通過(guò)密度分析得出國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域合著網(wǎng)絡(luò)的密度為0.0155，網(wǎng)絡(luò)密度比較低，說(shuō)明該領(lǐng)域作者合作還不夠緊密，互動(dòng)交流比較少，缺乏長(zhǎng)期穩(wěn)定合作的團(tuán)體；同時(shí)也說(shuō)明了醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域還存在一定的發(fā)展空間，仍需加強(qiáng)和擴(kuò)大成員間的交流合作，以促進(jìn)本領(lǐng)域的信息傳播與成果共享。

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)平均距離

網(wǎng)絡(luò)的平均距離是指網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)之間最短路徑的平均長(zhǎng)度。合著網(wǎng)絡(luò)的平均距離是衡量整個(gè)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系緊密程度和信息傳播速度的重要指標(biāo)，平均距離越短，網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系就越緊密，信息傳播的速度也就越快。通過(guò)NETWORK—COHEGION—GEODESIC DISTANCE步驟，可以計(jì)算得出醫(yī)學(xué)信息學(xué)合著網(wǎng)絡(luò)的平均距離是8.927，即任意兩個(gè)作者之間平均只要通過(guò)9個(gè)人就可以互相建立聯(lián)系。一般合著網(wǎng)絡(luò)平均距離不超過(guò)10，即可認(rèn)為該網(wǎng)絡(luò)具有“小世界效應(yīng)”，相對(duì)而言，8.927是一個(gè)相對(duì)較大的網(wǎng)絡(luò)距離，同時(shí)也說(shuō)明醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域合著網(wǎng)絡(luò)的小世界效應(yīng)并不是很顯著，該領(lǐng)域信息暢通性不強(qiáng)、科研人員合作交流渠道不快捷，信息傳播速度不高[11]。

2.2.3 凝聚子群分析

凝聚子群分析中k—叢分析是分析網(wǎng)絡(luò)小群體結(jié)構(gòu)最常用的方法。k—叢是指在子群中，每個(gè)點(diǎn)都至少與除了k個(gè)點(diǎn)之外的其他點(diǎn)直接相連[12]。換而言之，如果一個(gè)凝聚子群的規(guī)模為n，那么只有當(dāng)該子群中的任何點(diǎn)的度數(shù)都不小于(n-k)這個(gè)值的時(shí)候，才稱之為k—叢[13]。本研究中k取值2，子群最小成員數(shù)為3，共找到了852個(gè)2—叢，子群規(guī)模最大為7，表2列舉了規(guī)模大于等于6的群組列表。

表2 規(guī)模為6及以上的2—叢子群列表

通過(guò)分析結(jié)果，大部分2—叢的規(guī)模都為3，即該類子群中的成員至少和其他1位作者有直接聯(lián)系，最小規(guī)模的子群有662個(gè)，占子群總數(shù)的77.7%，說(shuō)明醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域合作網(wǎng)絡(luò)中作者的合作范圍不廣，大部分作者只和少數(shù)作者有合作關(guān)系。也有作者屬于多個(gè)子群，例如Legare，F(xiàn)rance分別隸屬于68個(gè)規(guī)模不同的2—叢，de Vries，Hein、Kelders，Saskia M和Dugas，Martin等作者屬于多個(gè)子群規(guī)模為6的2—叢，說(shuō)明這些作者有多個(gè)“合著群”，通過(guò)這些作者跨子群的合作，使不同的2—叢聯(lián)系在一起，這些作者對(duì)于整個(gè)合著網(wǎng)絡(luò)的溝通聯(lián)系起了極其重要的橋梁作用。

2.2.4 核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析

核心-邊緣結(jié)構(gòu)是一種中間核心區(qū)域節(jié)點(diǎn)連接緊密，外部邊緣區(qū)域節(jié)點(diǎn)連接松散的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析是根據(jù)合著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間連接的緊密程度，找出網(wǎng)絡(luò)中處于核心位置聯(lián)系緊密的成員和處于邊緣地帶緊密程度較低的成員。通過(guò)NETWORK—CORE/PERIPHERY—CATEGORICAL路徑，我們可以知道作者在網(wǎng)絡(luò)中所處的位置，判斷其在網(wǎng)絡(luò)中的作用，越處于核心位置的作者，他所掌握的信息資源也越多，關(guān)系網(wǎng)也越大，在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中也就越有價(jià)值[14]，通過(guò)分析得出，de Vries，Hein、Schulz，Daniela N、Crutzen，Rik等9名作者位于網(wǎng)絡(luò)的核心位置，其他409名作者位于網(wǎng)絡(luò)邊緣位置。核心位置作者中最高發(fā)文20篇，最低發(fā)文4篇，發(fā)文在10篇以上的僅有2位處于核心位置，即有相當(dāng)一部分高產(chǎn)作者未能進(jìn)入合著網(wǎng)絡(luò)的核心位置，這說(shuō)明了醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域高產(chǎn)作者與其他作者合著交流較少，合著伙伴范圍不廣。

2.3 合著網(wǎng)絡(luò)個(gè)體分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的中心性分析是對(duì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)相對(duì)重要性評(píng)價(jià)的主要方法，節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的中心性往往能夠反映與之相應(yīng)的個(gè)體在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的地位。本研究采用點(diǎn)度中心度、中間中心度和接近中心度3種方法，對(duì)醫(yī)學(xué)信息合著網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析。

2.3.1 點(diǎn)度中心度

點(diǎn)度中心度(Degree Centrality)是指與節(jié)點(diǎn)直接相連的鄰居節(jié)點(diǎn)總數(shù)量，反映的是節(jié)點(diǎn)直接獲取網(wǎng)絡(luò)流動(dòng)內(nèi)容的能力和在網(wǎng)絡(luò)中的地位與影響[15]。作者點(diǎn)度中心度越大，說(shuō)明該作者的合作者越多。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，在醫(yī)學(xué)信息學(xué)合著網(wǎng)絡(luò)的418位高產(chǎn)作者中，點(diǎn)度中心度最高為42，即他與42位作者合著發(fā)表過(guò)文獻(xiàn)；最低為0，在圖譜中表現(xiàn)為孤立節(jié)點(diǎn)。點(diǎn)度中心度為21～42的作者共有15位，占作者總數(shù)的3.59%；點(diǎn)度中心度在11～20的作者有65位，占作者總數(shù)的15.55%；點(diǎn)度中心度為1～10的作者有274位，占作者總數(shù)的65.55%；另外有64位作者的點(diǎn)度中心度為0，占比15.31%。表3列舉了醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域點(diǎn)度中心度值高于20的作者。

表3 點(diǎn)度中心度大于20的作者

2.3.2 中間中心度

中間中心度(Betweenness Centrality)是指網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)對(duì)的最短路徑之中經(jīng)過(guò)該節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。使用中間中心度可以準(zhǔn)確找到網(wǎng)絡(luò)中某些“流量”非常大的重要節(jié)點(diǎn)[16]。Bates，David W的中間中心度值達(dá)到10 000以上，表4列出高中間中心度值的作者，他們對(duì)于醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域作者之間的聯(lián)系起著重要的橋梁作用，對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中信息流動(dòng)和知識(shí)傳播產(chǎn)生的影響也最大，但有251位作者的中間中心度為0，即說(shuō)明超過(guò)半數(shù)的作者沒(méi)有控制其他節(jié)點(diǎn)溝通聯(lián)系的能力，在網(wǎng)絡(luò)中去除這些0值節(jié)點(diǎn)，對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連通性影響不大，出現(xiàn)這一結(jié)果的原因，可能與醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域作者合著交流規(guī)模不廣泛有關(guān)。

表4 中間中心度大于5 000的作者

2.3.3 接近中心度

接近中心度(Closeness Centrality)是指節(jié)點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)中所有其他節(jié)點(diǎn)的最短路徑之和，該指標(biāo)反映了節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中居于中心的程度，作者到達(dá)其他所有作者的距離越短，其接近中心度值越小，接近中心性越高，越處于合著網(wǎng)絡(luò)的中心位置，與其他作者越容易發(fā)生合作[17]。表5列出了接近中心性前10位的核心位置作者。

表5 接近中心性前10位的作者

從結(jié)果中可知Bates，David W的接近中心度值最低，說(shuō)明他能以最短的路徑聯(lián)系上其他作者，以最短的時(shí)間在網(wǎng)絡(luò)中傳遞信息，因此在網(wǎng)絡(luò)中處于核心位置。結(jié)合表4和表5可以發(fā)現(xiàn)，中間中心度高的作者，其接近中心的程度也高，說(shuō)明了Bates，David W、Peters，Ellen和Middleton，Blackford等位于醫(yī)學(xué)信息學(xué)合著網(wǎng)絡(luò)的核心位置，對(duì)于其他作者的聯(lián)系起重要樞紐作用，同時(shí)他們也是醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域傳播信息最快的，最易促進(jìn)信息交流的科研人員。

3 結(jié) 論

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法研究科學(xué)合著網(wǎng)絡(luò)，是合著分析的一種有效工具，也是近年來(lái)情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，本文運(yùn)用SNA網(wǎng)絡(luò)分析工具UCINET將國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域合著情況進(jìn)行可視化，并分析各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，得到以下結(jié)論。

整體網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果表明，醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域高產(chǎn)作者合著網(wǎng)絡(luò)密度比較低，網(wǎng)絡(luò)平均距離為8.927，“小世界效應(yīng)”不明顯，說(shuō)明本領(lǐng)域高產(chǎn)作者內(nèi)部聯(lián)系不緊密，信息交流不通暢。凝聚子群分析結(jié)果表明，子群數(shù)量多但很疏松，作者間的合作范圍狹窄，合作模式單一，大部分作者只和少數(shù)其他作者有合作關(guān)系，能夠?qū)⒉煌现尤哼B接起來(lái)的作者還比較少。核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析結(jié)果得出，大部分高產(chǎn)作者未能進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)核心位置，也證明了高產(chǎn)作者與其他作者合作交流較少，合著圈的范圍不廣泛。

網(wǎng)絡(luò)個(gè)體分析結(jié)果表明，點(diǎn)度中心度大于10的作者僅占19.14%，占比較低，中間中心度和接近中心度結(jié)果有很強(qiáng)的相似性，說(shuō)明了位于醫(yī)學(xué)信息學(xué)合著網(wǎng)絡(luò)的核心位置的作者，也具有很強(qiáng)的控制資源的能力，對(duì)于其他作者的聯(lián)系起重要溝通樞紐作用，但超過(guò)半數(shù)的作者其中間中心度值為0，也說(shuō)明了醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域大部分作者對(duì)其他作者沒(méi)有控制溝通聯(lián)系的能力，對(duì)維持整個(gè)領(lǐng)域的連通性作用不大，這與醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域作者合著交流規(guī)模不廣泛有關(guān)。

根據(jù)本研究的階段性結(jié)果，國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域高產(chǎn)作者交流不頻繁，合作范圍不廣，合作模式單一，高產(chǎn)作者應(yīng)有意識(shí)的擴(kuò)大合作交流圈，更多的交流科研成果，以促進(jìn)醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的科研合作，知識(shí)交流與成果共享。本文只提取了作者全名，未進(jìn)行同名同姓處理，使得研究結(jié)果存在一定的偏差，有待對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的精細(xì)處理，得出更加可靠的結(jié)果；同時(shí)為了降低BICOMB數(shù)據(jù)運(yùn)行內(nèi)存，提高UCINET可視化效果，只選擇研究本領(lǐng)域的高產(chǎn)作者的合著網(wǎng)絡(luò)，對(duì)反映整個(gè)國(guó)外醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域的合著現(xiàn)狀存在一定的局限性，因此對(duì)于本研究結(jié)論，還有待進(jìn)一步深入探究驗(yàn)證。

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(本文責(zé)任編輯：孫國(guó)雷

Co-authorship Network Research of Foreign Medical Informatics Based on Social Network Analysis

Cao Xia1Cui Lei2

(1．Library，Shengjing Hospital of China Medical University，Shenyang 110004，China；2．Medical Information Institute，China Medical University，Shenyang 110013，China)

This paper took 7 kinds of medical informatics core journals from 2014 JCR as the data samples,used bibliographic items co-occurrence matrix builder BICOMB generating the author co-occurrence matrix,realized the core author co-authorship networks visualization through UCINET software,analyzed the co-authorship networks density,average path length,cohesive subgroups,core-periphery and centralization,revealed the overall network structure characteristics of foreign medical informatics field,the core academic groups and the cooperation between the prolific authors.The result showed that in the co-authorship network of the foreign medical informatics field,the information communication is not smooth,the cooperation between the prolific authors is not widespread,cooperation pattern is single,and lack of the bridge author who can connect different co-authorship group.

medical informatics;co-authorship networks;social network analysis;BICOMB;UCINET

2016-01-26

曹 霞(1986-)，女，助理館員，研究方向：生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)表論文10篇。

10．3969/j．issn．1008-0821．2016．03．022

G252；R-058

A

1008-0821(2016)03-0129-06