宋惠蘭

〔摘 要〕[目的/意義]當前有關(guān)論文合著的研究大多以主題或?qū)W科為研究對象，很少從整個研究機構(gòu)的角度去探討各個機構(gòu)之間的學術(shù)合著情況。[方法/過程]本研究選取2007-2016年在Web of Science發(fā)表的圖書情報學方面的期刊文章，利用書目計量及社會網(wǎng)絡(luò)分析兩種工具，對其論文合著情況進行分析。[結(jié)果/結(jié)論]研究顯示M大學在圖書情報學領(lǐng)域的學術(shù)合著已經(jīng)成為普遍趨勢，同時論文合著活躍度分別與學術(shù)生產(chǎn)力和學術(shù)影響力輕度正相關(guān)。本文的研究結(jié)果為后續(xù)研究機構(gòu)分析學術(shù)研究網(wǎng)絡(luò)提供參考。

〔關(guān)鍵詞〕論文合著；學術(shù)合著；圖書情報；合作活躍度

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.11.026

〔中圖分類號〕G250.252 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2017）11-0163-08

Study on Cooperation Network Index Analysis of High-yield Research Institutes in Library and Information Science

Song Huilan

（Library，Neijiang Normal University，Neijiang 641112，China）

〔Abstract〕[Purpose/Significance]Objective：Most of the studies on co-authored papers took theme or subject as research object，and the academic co-operation between agencies was rarely discussed from the perspective of the whole research institution.[Method/Process]The study selected journal articles published in Web of science from 2007 to 2016，using bibliometrics and social network analysis to analyze the coherence of papers.[Result/Conclusion]The research showed that the academic coherence of M universities in the field of library and information science has become a general trend，and the degree of coherence was positively correlated with academic productivity and academic influence respectively.The results provided an important reference for the research institutions to analyze the academic research network.

〔Key words〕co-author；academic cooperation；library and information；active degree of cooperation

在全球競爭日趨激烈的今天，學術(shù)表現(xiàn)與國際學術(shù)合著是大學發(fā)展的重要方向，學術(shù)表現(xiàn)反映在學術(shù)生產(chǎn)力與學術(shù)影響力上，而學術(shù)合著則反映在研究者合作發(fā)表論文上[1-2]。我國高校學術(shù)生產(chǎn)力與影響力主要通過收錄于國際權(quán)威數(shù)據(jù)庫WoS（Web of Science）中的論文，并分析其被引用情形、期刊的影響因子（Impact Factor）、研究者個人的h-index等指標來衡量[3]。

研究學者表明，高等教育走向國際交流與學術(shù)合著是21世紀教育質(zhì)量與競爭力提升的新趨勢。大科學時代來臨，許多的科學研究需要多人共同合作，且往往需要跨領(lǐng)域的知識，而推動高等教育學術(shù)發(fā)展中，建立良好的學術(shù)生態(tài)環(huán)境是關(guān)鍵所在，需要更多鼓勵學者在競爭環(huán)境中求合作[4-6]。學術(shù)合著的方式有很多，可能是共同實驗、贊助支持研究、參與研討會或共同研究并發(fā)表等。而在眾多合作方式中有些可能只是對研究團隊或個人的資金、設(shè)備贊助，并無實際一起參與研究。在過去學術(shù)合著研究中，聚類及引文分析較適于在文獻上進行跨學科的認知層面分析，而論文合著者的分析則為跨院系、跨機構(gòu)、跨國的具體實踐，并且學術(shù)合著是直接共同研究并具深度的學術(shù)合著表現(xiàn)。

學術(shù)合著的議題可延伸探討學術(shù)影響力與生產(chǎn)力，過去研究紛紛指出合作對學術(shù)影響力與生產(chǎn)力有正面影響。大多數(shù)研究從分析學者合作的文獻篇數(shù)，來定義該學者是否為合作活躍者，很少從研究者曾與多少人合作的角度，來定義其合作活躍度及分析學者所建立的學術(shù)社會網(wǎng)絡(luò)。另外，雖然有關(guān)學術(shù)合著的研究較多，然而過去有關(guān)學術(shù)合著的研究，大多以主題或?qū)W科為研究對象，很少以整個大學為單位，去探討大學之間的學術(shù)合著情況[7-8]。

因此，本文基于Web of Science數(shù)據(jù)庫在圖書情報學領(lǐng)域2007-2016年期間發(fā)表的論文，選取該領(lǐng)域最活躍的M大學為例，采用書目計量及社會網(wǎng)絡(luò)分析兩種工具，分析M大學近十年在圖書情報學領(lǐng)域的期刊文章的合作情況、趨勢，并通過社會網(wǎng)絡(luò)分析工具及統(tǒng)計軟件，分析論文合著活躍度與學術(shù)生產(chǎn)力間的關(guān)系，還有合作活躍度與學術(shù)影響力間的關(guān)系，此分析模式可供分析相關(guān)的學術(shù)網(wǎng)絡(luò)。

1 文獻探討

本研究旨在以M大學在圖書情報學領(lǐng)域的論文合著網(wǎng)絡(luò)為例，以書目計量和社會網(wǎng)絡(luò)分析法來探討大學的學術(shù)生產(chǎn)力與合作社群，分析學術(shù)合著與大學學術(shù)生產(chǎn)力及學術(shù)影響力的關(guān)系。依據(jù)本研究主題，對學術(shù)表現(xiàn)與學術(shù)合著、社會網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用，這兩個部分進行文獻探討[9-12]。endprint

1.1 學術(shù)表現(xiàn)

學術(shù)表現(xiàn)被視為評鑒大學學術(shù)能力中最重要的部分，而研究產(chǎn)出（出版品）乃是學術(shù)表現(xiàn)最主要之體現(xiàn)，透過學者的研究產(chǎn)出可以從量與質(zhì)的觀點，了解并反映學術(shù)生產(chǎn)力與學術(shù)影響力。學術(shù)生產(chǎn)力與影響力相關(guān)研究與引文分析息息相關(guān)，引文分析相關(guān)研究發(fā)展至今，顯示為了提高學術(shù)研究說服力與建立作者的信用，引用文獻為學術(shù)研究不可缺少的部分，同時也促使了文獻計量指標發(fā)展，通過引文概念發(fā)展指標來衡量學者個人或教育組織的學術(shù)表現(xiàn)，如：2005年Hirsch提出h-index，爾后亦有學者針對h-index相繼提出改良計算方式[13]。

1.2 學術(shù)合著

學術(shù)合著是指研究人員一起工作以達成產(chǎn)生新的知識的共同目標，而當研究人員們共同署名，合作出版一篇學術(shù)文獻則為合作關(guān)系。Beaver指出傳統(tǒng)的合作模式是由2個或2個以上的人或?qū)嶒炇液献鳎袝r研究者會輪流掛名第一作者，有的研究團隊是由一個主要研究者或領(lǐng)導(dǎo)人去帶領(lǐng)或指導(dǎo)其他成員。合作不僅可以是導(dǎo)師、學生的師生合作，也可能是同行間的合作，甚至是跨領(lǐng)域、跨國家的合作[14]。Beaver總結(jié)合作的優(yōu)點為：1）更有效率，且有益于合作組織（實驗室）受到更多資金的支持；2）多人任務(wù)分工，速度快；3）提高研究能見度，與專家、高知名度者合作，較易于發(fā)表。4）研究者間意見交流，互相學習，通過彼此討論可能激發(fā)出創(chuàng)新想法。5）增加研究準確度，研究者彼此可以檢驗，從而使錯誤或有問題的部分更容易被發(fā)現(xiàn)改進。缺點主要為：1）相較于單一作者，多人合作的情況可能導(dǎo)致每個研究者的貢獻彼此瓜分或降低每個研究者被注意到的情況。也就是每個研究者被隱沒在其他研究者之中。2）合作研究可以是專家間運用彼此資源共同合作或提攜后輩，但也有可能是形成研究社群封閉或私有化。

此外，Hart對學術(shù)圖書館學文獻中有與他人合作的作者進行問卷調(diào)查，了解作者對于合作過程的看法。其研究結(jié)果顯示，作者認為合作好處的前三名為：可提升文章質(zhì)量、有效發(fā)揮彼此的專業(yè)、彼此能激發(fā)有價值的想法；另外，在同僚、導(dǎo)師、直接指導(dǎo)三種作者合作的關(guān)系中，大多數(shù)的作者較偏好同僚關(guān)系來與他人維持合作關(guān)系。據(jù)2010年Franceschet & Costantini針對學術(shù)合著與影響力和質(zhì)量關(guān)系的一項研究指出[15]，合作研究的優(yōu)勢在于：任務(wù)分工、能力意見分享。有學者以中國科技統(tǒng)計年鑒（the Statistical Yearbook on Science and Technology in China）和科學引文索引（Science Citation Index Expanded）作為搜集數(shù)據(jù)源分析中國大陸合作發(fā)表學術(shù)文章狀況，其研究顯示學術(shù)合著能使學者交流專業(yè)知識并產(chǎn)生知識外溢效果，以達改進并提升學者的研究技能與知能的益處，且國際間的學術(shù)合著更能產(chǎn)出更高質(zhì)量的文章[16]。綜合上述可知，學術(shù)合著能促使研究者間知識意見交流，并激發(fā)創(chuàng)新有價值的想法，使整個研究流程更有效率更快速，且能夠提升文章質(zhì)量。然而，研究者間也可能對整體研究缺乏全盤了解，而產(chǎn)生融合問題。

綜觀過往文獻，學術(shù)合著的相關(guān)研究多半透過書目計量和社會網(wǎng)絡(luò)分析，主要探討學術(shù)合著的結(jié)構(gòu)模式，包括學科平均合作人數(shù)、不同領(lǐng)域不同文獻類型變化、中心作者或研究團體的角色，及跨國與跨領(lǐng)域合作與質(zhì)量間的關(guān)系、學術(shù)合著對學術(shù)生產(chǎn)量和學術(shù)影響力影響等。此外，學術(shù)合著與合作情形多數(shù)文獻僅針對自然科學領(lǐng)域探討，相較之下社會科學與人文科學領(lǐng)域探討部分偏少。依據(jù)Franceschet & Costantini于2011年綜合自然科學、社會科學和人文藝術(shù)文獻資料的研究[16]，在此推測較少對社會科學與人文學領(lǐng)域探討學術(shù)合著的原因之一可能是社會科學和人文領(lǐng)域的作者傾向單獨完成研究。

2 研究資料

2.1 數(shù)據(jù)資料來源

Web of Science（Web of Knowledge）中科學引文索引（Science Citation Index Expanded，SCIE）、社會科學引文索引（Social Science Citation Index，SSCI）和藝術(shù)人文引文索引（Arts and Humanities Citation Index，A&HCI）近十年內(nèi)（即2007-2016年）圖書情報學領(lǐng)域作者中包含M大學的教師或?qū)W生的文獻，共341篇。

2.2 數(shù)據(jù)資料處理

由于WOS的書目資料并未將作者與所屬機構(gòu)一一對應(yīng)，因此由WOS下載含有M大學名稱的文獻后，須確認每篇文章的作者及相對應(yīng)的機構(gòu)與系所，為求數(shù)據(jù)精確，對每篇文章進行人工檢查，整理步驟如下：

1）依據(jù)Web of Science下載資料的C1、RP等字段進行各作者機構(gòu)、國家的辨識，并作為跨機構(gòu)、跨國合作的分析。

2）取得上述數(shù)據(jù)后，將每一個作者與所屬機構(gòu)進行核對。如果沒有明確指出哪一個作者屬于哪一個機構(gòu)，由人工查找其人。

依據(jù)本研究搜集的資料而言，沒有明確標示作者所屬機構(gòu)的情形包含：

1）該筆文獻資料中，機構(gòu)數(shù)量與作者數(shù)量不同。

2）同作者在不同時期所屬不同機構(gòu)，而本研究僅以機構(gòu)導(dǎo)向方式（即針對作者當時投稿所填的機構(gòu)）作為依據(jù)分開處理。

3）不同作者但同名。

4）作者當時發(fā)表文章時機構(gòu)數(shù)據(jù)填寫不完整，例如：有些作者只有機構(gòu)，沒有填系所。此時需要通過搜索引擎、圖書館數(shù)據(jù)庫或親臨圖書館，找到該篇文獻。若原始文獻有標示機構(gòu)但未明確指出哪一個作者屬于哪一個機構(gòu)時，則將作者名和所顯示機構(gòu)比對檢索。驗證方式包含：取得全文文獻，文獻中標示的作者信息、學者個人網(wǎng)站或系所師資簡介中的學術(shù)著作與發(fā)表清單、該文獻所屬的期刊數(shù)據(jù)庫核對。若作者在文獻中填寫的機構(gòu)不只一項（即：一人多機構(gòu)）時，則記錄該作者當時發(fā)表該文獻所填寫的所有機構(gòu)。endprint

2.3 數(shù)據(jù)辨識原則

本文根據(jù)之前的名詞解釋已定義本機構(gòu)、跨機構(gòu)、跨國研究合作，主要為將同一研究機構(gòu)視為同一單位，將[跨機構(gòu)]定義為同國家不同機構(gòu)的論文合著；[跨國]定義為文章合作者中包含非本國作者的論文合著。因此，若文章為跨國合作其也是跨機構(gòu)合作，但在跨機構(gòu)論文合著計算中不重復(fù)計算。

辨識文獻與國家、機構(gòu)合作次數(shù)的計算原則以一篇文獻為單位，其所出現(xiàn)的國家、機構(gòu)不重復(fù)計，以免因合作者眾多造成影響。1）跨國：計算一篇文獻中，作者所屬國家，同一篇文獻同一個國家僅計算1次，例如：一篇文章有3個中國和2個美國合作，則計算該文獻中國和美國各1次，表示這篇文獻為中國和美國合作1次；（2）跨機構(gòu)：計算一篇文獻中，作者所屬機構(gòu)，同一篇文獻同一個機構(gòu)僅計算1次，例如：一篇文章有2位清華大學、3位北京大學和2位M大學合作，則計算該文獻清華、北大和M大學各1次，表示M大學分別與和清華和北大各合作1次。

本研究皆以機構(gòu)導(dǎo)向來辨識作者身分，也就是以作者當時發(fā)表文章所填機構(gòu)為主，并非從作者個人畢生的學術(shù)生產(chǎn)與貢獻而論。此外，若同一篇文獻某一作者的機構(gòu)不只一個（即：一人多機構(gòu)）時，紀錄包含[替換機構(gòu)]與[其他機構(gòu)]，一人多機構(gòu)時須擇一作為主要替換機構(gòu)，且分析時主要以替換機構(gòu)代碼為主。

2.4 學術(shù)生產(chǎn)力指標計算

辨識每篇文獻中的M大學作者所屬后，分別從機構(gòu)和個人生產(chǎn)力來計算。機構(gòu)生產(chǎn)力計算的部分為提供研究目的1（了解M大學師生近十年來在圖書情報學領(lǐng)域的學術(shù)生產(chǎn)力及學術(shù)合著發(fā)展現(xiàn)況及趨勢）和研究目的2（分析M大學師生學術(shù)合著的社會網(wǎng)絡(luò)）分析之用，而M大學學者個人生產(chǎn)力計算部分則為研究目的3（探討合作活躍度分別對于學術(shù)生產(chǎn)力和學術(shù)影響力的關(guān)系）分析之用。

3 分析工具及指標

本研究資料取自Web of Science（Web of Knowledge）中SCIE、SSCI和A&HCI近十年作者中有包含M大學的教師或?qū)W生在圖書情報學領(lǐng)域發(fā)表的文獻。此外，計算M大學作者的h-index作為學術(shù)評鑒指標。透過社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET（University of California at Irvine NETwork）進行分析。以下針對研究所選數(shù)據(jù)庫Web of Science、學術(shù)評鑒指標h-index計算、社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET等研究工具，分別詳述介紹：

3.1 Web of Science數(shù)據(jù)庫

Web of Science數(shù)據(jù)庫收錄全球最具權(quán)威及跨學科領(lǐng)域多達11 000種期刊資源，文獻類型包含研究論文、評論、書評、摘要、年表等。透過Web of Science可以取得科學、社會科學、人文藝術(shù)等256個學科領(lǐng)域最新和回溯文獻（最早可回溯至1900年）。Web of Science主要涵蓋三大數(shù)據(jù)庫，分別為SCIE、SSCI、A&HCI，其中SCIE收錄1990年至今，包含8 300多種期刊，超過150個學科領(lǐng)域文獻資料；SSCI收錄1990年至今，包含2 697多種期刊，超過55個社會學科領(lǐng)域文獻資料；A&HCI收錄1975年至今，超過2 300種藝術(shù)人文領(lǐng)域的期刊。其中SCIE與SSCI收錄歐美英語系重要的期刊且引用文獻豐富，這兩種資料庫對學術(shù)研究產(chǎn)生重要應(yīng)用，包括評估科技和社會科學資源與學術(shù)研究成效的工具、期刊質(zhì)量評鑒、信息檢索功能、研究者與研究機構(gòu)評鑒參考，也可用以探究學科間的知識結(jié)構(gòu)、了解學科的研究前鋒、作為國家或?qū)W科領(lǐng)域的生產(chǎn)力與學術(shù)評鑒工具?；谏鲜銮诣b于數(shù)據(jù)源權(quán)威性與收錄完整的考慮，選擇SCIE、SSCI、A&HCI作為研究工具。

3.2 學術(shù)評鑒文獻計量指標h-index

學術(shù)評鑒進而促使文獻計量指標發(fā)展，一般評鑒學術(shù)影響力的指標包含：h-index、g-index、A-index、R-index、AR-index等，本研究以h-index作為觀察學術(shù)影響力的指標。

由美國加州大學物理系教授HirschJ E于2005年提出，一位作者的h-index計算方式為：該作者至少有h篇文獻被引用至少h次。h值越高，表示作者出版多且多被引用的文獻。例如：若某一作者的h-index為5，代表該作者至少有5篇文獻至少被引用5次，也就是該作者其余文獻被引用數(shù)皆等于和小于5次。

本研究計算h-index依據(jù)字段為：以數(shù)據(jù)提取時間2016年12月31日所得共341篇文獻中，代表每篇文獻被引用次數(shù)的[TC]字段和代表文章出版年的[PY]字段。此外，h-index的計算需依據(jù)文獻被引用次數(shù)，而文獻被引用次數(shù)當中關(guān)于自我引用（self-citation）問題，Thomson Reuters網(wǎng)站中的《Journal self-citation in the Journal Citation Reports》一文中JCR針對收錄期刊自我引用情形進行分析，其結(jié)果顯示自我引用比率低且對于期刊或主題影響力并無顯著影響，故本研究不再另行處理自我引用問題。

3.3 社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET（University of California at Irvine NETwork） UCINET最初由加州大學社會網(wǎng)絡(luò)的研究學者Linton Freeman開發(fā)編寫，UCINET涵蓋了大量的網(wǎng)絡(luò)分析指標，包含：中心度、凝聚力、位置分析、派系分析、多元統(tǒng)計分析工具、多維量表、群聚分析、矩陣數(shù)據(jù)分析等，通過描述、可視化、統(tǒng)計建模了解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。圖1為UCINET第6版使用接口圖。

4 資料數(shù)據(jù)處理

4.1 書目計量統(tǒng)計（圖書情報學領(lǐng)域）

1） M大學文獻篇數(shù)統(tǒng)計；

2） M大學第一作者文獻比率；

3） M大學平均作者數(shù)與作者平均產(chǎn)出文章數(shù)統(tǒng)計；

4） M大學的合作模式（跨國、跨機構(gòu)、本機構(gòu)、單一作者）統(tǒng)計；endprint

5） M大學學者的文獻篇數(shù)；

6） M大學學者的h-index數(shù)值。

4.2 社會網(wǎng)絡(luò)分析

4.2.1 程度中心度（Degree Centrality，簡稱DC）

能夠依單一行動者衡量出行動范圍，計算時需先算出行動者的所有連結(jié)數(shù)，當行動者有很多連結(jié)時，表示該行動者有很多渠道或機會取得社會資源。本研究DC值利用社會網(wǎng)絡(luò)分析工具UCINET依據(jù)[絕對中心度]取直接相連的節(jié)點個數(shù)，分析M大學師生在圖書情報學領(lǐng)域曾與多少人合作過，即計算每個學者的程度中心度（Degree Centrality，DC），并將DC指標定義為本研究的合作活躍度，指標越高者表示合作活躍度越高，學術(shù)活躍度高表示學者與其他研究者合作的次數(shù)越多。

4.2.2 網(wǎng)絡(luò)成分數(shù)（Components）

指網(wǎng)絡(luò)中被分割為不相關(guān)聯(lián)的次群體，孤立的一個點也算是一個成分。成分能夠反映整個網(wǎng)絡(luò)可以被分為多少小群體。利用SNA中的成分分析，探討M大學論文合著網(wǎng)絡(luò)學者間的連通程度。在SNA中，成分數(shù)多表示整體網(wǎng)絡(luò)被分割成較多個不連通的次群體，而成分數(shù)低，表示網(wǎng)絡(luò)間的連通關(guān)系較緊密。

4.2.3 Spearman等級相關(guān)系數(shù)

基本算法與皮爾森相關(guān)系數(shù)（Pearson Correlation Coefficien）相似，不受極端值的影響，屬于無母數(shù)的統(tǒng)計方法，常用于表示非常態(tài)分布之變量相關(guān)。由于本研究中M大學學者的生產(chǎn)力分布、影響力h-index分布、合作活躍度DC值分布皆為非常態(tài)分布，因此檢驗相關(guān)系數(shù)時，使用斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)（Spearman's Rank Correlation Coefficient）。此外，Portney和Watkins將相關(guān)系數(shù)程度分為：0表示沒有相關(guān)、輕微相關(guān)（<0.25）、輕度相關(guān)（0.25～0.5）、中度相關(guān)（0.5～0.75）、高度相關(guān)（>0.75）。本研究依據(jù)Portney和Watkins對相關(guān)系數(shù)解釋研究結(jié)果相關(guān)程度。

5 結(jié)果分析

5.1 M大學圖書情報學領(lǐng)域論文合著趨勢在近二十年的發(fā)展 整理M大學師生2007-2016年期間Web of Science發(fā)表的關(guān)于圖書情報學領(lǐng)域的文章，并依據(jù)本研究目的與問題進行量化分析，探討學者的論文合著活躍度分別與學術(shù)生產(chǎn)力和學術(shù)影響力的相關(guān)性。

圖2為M大學于2007-2016年在Web of Science的文獻數(shù)量（圖書情報學領(lǐng)域），從圖中可以看到，文獻數(shù)量大體呈現(xiàn)逐年成長趨勢，從2011年之后，趨勢更加明顯，超過65%的文獻來自于2011-2016年。圖3為M大學在圖書情報學領(lǐng)域的學術(shù)合著情況，從圖中可以看出，學術(shù)合著已普遍且為趨勢，M大學大多數(shù)WoS期刊文章（圖書情報學領(lǐng)域）為合作文獻，單一作者文獻僅占全部文獻的8%（27篇），而這少量的單一作者文獻中，約74%集中于2007-2010年。

此外，從文章篇數(shù)與作者數(shù)的分布可知文獻作者數(shù)集中于2～4人（如圖4所示）。從圖4可知文章的平均作者數(shù)有些微增長情形，2007-2008年的文章平均作者數(shù)約3.62人，2015-2016年增為4.76人，整體數(shù)據(jù)顯示每篇文章平均作者數(shù)為4.3位。根據(jù)之前的文獻顯示，在社會科學領(lǐng)域文獻中合作人數(shù)以4～5人為居多，本研究中文章作者數(shù)為4～5人的文獻同樣比例最高，占總文章數(shù)量80%以上，此與過去文獻的結(jié)果相呼應(yīng)。

5.2 M大學師生學術(shù)合著的社會網(wǎng)絡(luò)

如前文所述，論文合著模式包含：跨國、跨機構(gòu)、本機構(gòu)。本研究發(fā)現(xiàn)，M大學2007-2016年于Web of Science的文獻，多數(shù)為合作文獻且歷年合作的學校和國家數(shù)量呈現(xiàn)增長情形，如圖5、圖6所示。

在2006-2017年共341篇文獻中，除去無法辨識的文獻外，合著的文獻數(shù)量達到91%，其中跨機構(gòu)合作的文獻最多，共170篇，占全部文獻50%，其次為本機構(gòu)合著，占全部文獻22%，再者為跨國合作文獻，共65篇，占全部文獻19%。從數(shù)據(jù)來看，M大學約有一半左右的學者偏好和國內(nèi)其他機構(gòu)的學者合作發(fā)表文章。而在國際合作交流部分，有超過80%的跨國合作文獻生產(chǎn)于2001-2011年。

圖7為M大學在圖書情報學領(lǐng)域跨國合作的分布情況，從圖中可以看到，合作的國家達到51國，涵蓋了北美、中南美、歐洲、非洲、亞西、亞太地區(qū)國家。合作最多的國家依序為美國（39.78%）、日本（9.72%）、英國（3.54%）、德國（3.18%）、韓國（3.09%）、加拿大（2.82%）、印度（2.09%）、澳大利亞（2%）。

過去有些文獻顯示，合作對象受地理位置影響，認為鄰近國家或同一機構(gòu)的學者較容易一起合作。觀察M大學在圖書情報學領(lǐng)域的具體資料，主要為國內(nèi)合作，其他合作國家則與美國合作（39.78%）最多，合作次數(shù)前10名包含：北美、歐洲、亞洲。同時統(tǒng)計顯示M大學在合作國家與合作學校傾向國內(nèi)跨機構(gòu)合作，除了國內(nèi)合作情形以外，在其他合作國家與機構(gòu)并無明顯與地理位置有關(guān)。

5.3 合作活躍度分別對于學術(shù)生產(chǎn)力和學術(shù)影響力的關(guān)系 以研究者曾跟多少人合作的角度，計算M大學學者的程度中心度（Degree Centrality，以下簡稱DC值）作為該學者的合作活躍度指標，探討合作活躍度與學術(shù)生產(chǎn)力的關(guān)系，以及合作活躍度與學術(shù)影響力的關(guān)系，以下分述研究結(jié)果。

5.3.1 合作活躍度與學術(shù)生產(chǎn)力的關(guān)系

根據(jù)之前的檢索結(jié)果，計算M大學學者合作活躍度指標DC值和學者個人發(fā)表篇數(shù)，從而評估合作活躍度與學術(shù)生產(chǎn)力的關(guān)系，如圖8所示，M大學學者的合作活躍度指標DC值顯示集中于1～8人，最大值為103人，同時以斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)（Spearman's Rank Correlation Coefficient）檢驗M大學學者的合作活躍度與學術(shù)生產(chǎn)力之關(guān)系，依據(jù)Portney和Watkins對相關(guān)系數(shù)的說明而言，研究結(jié)果顯示，合作活躍度與學術(shù)生產(chǎn)力整體呈現(xiàn)輕度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.471（數(shù)值皆介于0.25～0.5），達到了顯著水平（P<0.01），這與過往文獻中提到的以學者的合作篇數(shù)作為合作活躍指標與生產(chǎn)力間的相關(guān)結(jié)果這個結(jié)論相呼應(yīng)。endprint

5.3.2 合作活躍度與學術(shù)影響力的關(guān)系

為了探究合作活躍度高者是否也反映出高學術(shù)影響力，以M大學學者的合作活躍度指標DC值與h-index進行相關(guān)分析，如圖9所示。研究發(fā)現(xiàn)，M大學學者h-index大多數(shù)集中0～3，尤其h-index為1的比例最高，僅少數(shù)的學者為高h-index。以斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)（Spearman's Rank Correlation Coefficient）檢驗M大學學者的合作活躍度與學術(shù)影響力之關(guān)系，依據(jù)Portney和Watkins對相關(guān)系數(shù)的說明而言，研究結(jié)果顯示學者合作活躍度指標DC值和h-index之間相關(guān)系數(shù)，呈現(xiàn)輕度相關(guān)，相關(guān)系數(shù)0.468（數(shù)值皆介于0.25～0.5），達到了顯著水平（P<0.01）。過去文獻以文獻被引用次數(shù)、專家審查、學科領(lǐng)域核心期刊作為文獻影響力或質(zhì)量的指標，其研究結(jié)果顯示學者合著能提升文獻的影響力。而本研究則以學者為核心，以h-index為學術(shù)影響力指標，檢測出學者合作活躍度與學者個人影響力相關(guān)。

綜合上述研究結(jié)果，M大學文獻篇數(shù)呈現(xiàn)成長趨勢，且合著情形普遍，2007-2016年平均作者數(shù)為4.3人，大部分文章的作者數(shù)集中于2～4人，超過半數(shù)的文獻以M大學學者為第一作者。從M大學學者生產(chǎn)力分布可知多數(shù)的學者發(fā)表少篇文章，而僅少數(shù)為高生產(chǎn)力的學者；論文合著多以跨機構(gòu)和跨國合作情形較多，M大學曾合作的國家共達51國，合作較密切的國家為美國、日本，整體而言，M大學合作網(wǎng)絡(luò)與世界趨勢團隊導(dǎo)向以及跨機構(gòu)相符，學術(shù)合作較為頻繁。

6 結(jié)論與建議

學術(shù)研究需要合作，才能集眾人之力，有更好的表現(xiàn)，因此在學術(shù)界，合作論文的現(xiàn)象非常普遍。本研究以M大學為例，利用書目計量及社會網(wǎng)絡(luò)分析兩種工具，分析M大學在圖書情報學領(lǐng)域近十年學術(shù)生產(chǎn)力及學術(shù)合著發(fā)展現(xiàn)況及趨勢，了解M大學學術(shù)合著的社會網(wǎng)絡(luò)，并探討合作活躍度分別對于學術(shù)生產(chǎn)力和學術(shù)影響力之關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)學術(shù)合著現(xiàn)象非常普遍，主要以本國機構(gòu)合作為主，合作活躍者分別與生產(chǎn)力和學術(shù)影響力皆為輕度正相關(guān)，達到了的顯著水平（p<0.01）。另外也提出合作的文章有助于該文獻的影響力與質(zhì)量提升。本文的研究可以為研究機構(gòu)分析學術(shù)研究網(wǎng)絡(luò)提供參考，并對研究機構(gòu)制定跨機構(gòu)合作研究相關(guān)策略有借鑒意義，針對后續(xù)研究提出下列建議：

6.1 廣泛搜集數(shù)據(jù)源，完整分析學術(shù)生產(chǎn)力及學術(shù)合著的全貌 在過去相關(guān)文獻中發(fā)現(xiàn)分析資料多取自WoS，然而除了WoS外，未來研究可加入Scopus、TSSCI等數(shù)據(jù)庫收錄的數(shù)據(jù)。此外，也可再深入考慮不同學科領(lǐng)域反映或呈現(xiàn)的學術(shù)生產(chǎn)力與學術(shù)合著數(shù)據(jù)應(yīng)該如何搜集且獲得領(lǐng)域認同。通過擴展數(shù)據(jù)源，以利完整分析學術(shù)生產(chǎn)力及學術(shù)合著的全貌。

6.2 可進行多機構(gòu)分析比較，以了解我國學術(shù)合著、生產(chǎn)力及影響力的整體概況 在本研究中資料范圍僅包含圖書情報學領(lǐng)域方面，累積的文獻篇數(shù)較少，故無法看出合作模式與影響力，而每個學校背景與發(fā)展重點各有不同，因此后續(xù)研究可對其他學校的學術(shù)合著、生產(chǎn)力、影響力加以分析，并進一步進行多校分析比較，以了解我國學術(shù)合著、生產(chǎn)力及影響力的整體概況。

6.3 開發(fā)學術(shù)表現(xiàn)評量指標

學術(shù)表現(xiàn)包含學術(shù)生產(chǎn)力與影響力，目前學術(shù)生產(chǎn)力主要以數(shù)量計算，而學術(shù)影響力指標非常多樣，如h-index、g-index、A-index、R-index、K-index、M-index等，每個指標的優(yōu)缺點不同，目前也仍未發(fā)展出一套獲得全面認同的指標，后續(xù)研究可以針對某一特定的環(huán)境與條件，發(fā)展出合適的學術(shù)表現(xiàn)評量指標，讓具備相同環(huán)境條件的機構(gòu)可以參考。

6.4 深入分析不同學科的合作模式、建立合作團隊及進行研究所需時間 學科屬性會影響學術(shù)合著模式、學術(shù)生產(chǎn)力、學術(shù)影響力，未來可深入分析不同學科的合作模式、建立合作團隊及進行研究所需時間。

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