（黑龍江大學(xué)信息管理學(xué)院 黑龍江哈爾濱 150080）

在國際數(shù)據(jù)開放運動愈演愈烈并取得顯著成果的情況下，國內(nèi)相關(guān)的政府?dāng)?shù)據(jù)開放度也有待提升。國外學(xué)者Anneke Zuiderwijk[1]等認(rèn)為在制定開放數(shù)據(jù)政策時，目標(biāo)是刺激和引導(dǎo)政府?dāng)?shù)據(jù)的發(fā)布，并從其使用中獲得優(yōu)勢；高木聡一郎[2]通過分析發(fā)現(xiàn)歐洲開放數(shù)據(jù)使政府機構(gòu)擁有的公共數(shù)據(jù)被私人機構(gòu)重用后，積極推動日本開放數(shù)據(jù)政策發(fā)展。我國學(xué)者通過研究國外的政府開放數(shù)據(jù)進(jìn)程，分析了部分國家該領(lǐng)域現(xiàn)狀，如馬海群[3]等通過比較得出目前國內(nèi)的相關(guān)研究基本處于介紹國外先進(jìn)開放數(shù)據(jù)政策實例的階段；朱貝[4]等通過文獻(xiàn)資料的收集闡述了對英國政府開放數(shù)據(jù)政策研究；陳美[5]闡述了澳大利亞中央政府開放數(shù)據(jù)政策的發(fā)展歷程。通過對已有文獻(xiàn)的分析發(fā)現(xiàn)，有關(guān)作者合作網(wǎng)絡(luò)視角的研究還比較缺乏。文章通過對于政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域作者合著關(guān)系研究，希望能夠為相關(guān)研究提供參考，促進(jìn)國內(nèi)政府開放數(shù)據(jù)的發(fā)展。我國研究政府開放數(shù)據(jù)方面的文章起步較晚，最早的文獻(xiàn)出現(xiàn)于2010年，至今僅僅有8年多的歷程，但是相關(guān)研究的發(fā)展很迅速，通過各項指標(biāo)對比分析發(fā)現(xiàn)，作者合著網(wǎng)絡(luò)連通不緊密，整體中心度較低。文章運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法從作者合著角度分析國內(nèi)政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域，力求展示國內(nèi)政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域作者合著現(xiàn)狀，以促進(jìn)該領(lǐng)域研究的交流度提升。

1 數(shù)據(jù)來源與分析方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

文章選擇CNKI，以“政府開放數(shù)據(jù)or政府?dāng)?shù)據(jù)開放or開放政府?dāng)?shù)據(jù)”作為檢索式進(jìn)行檢索，時間截止到2018年5月31日，期刊來源上選擇核心期刊與CSSCI，選擇學(xué)科領(lǐng)域為全部學(xué)科，檢索得到文獻(xiàn)375篇。除去一些不相關(guān)文獻(xiàn)后得到367篇文獻(xiàn)。

1.2 研究方法

文章用Ucinet分析國內(nèi)政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域作者合著狀況。社會網(wǎng)絡(luò)分析方法分析社會網(wǎng)絡(luò)中各種關(guān)系結(jié)構(gòu)及其屬性具有實踐上的可行性，因此該方法可應(yīng)用于作者合著分析以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)闡釋[6-7]。另外文章輔助使用了Excel軟件與書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)，對在CNKI上檢索到的關(guān)于政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究的發(fā)文進(jìn)行了統(tǒng)計，通過形成的作者合著網(wǎng)絡(luò)圖中作者的合著狀況，對軟件得出的結(jié)果進(jìn)行分析。

2 數(shù)據(jù)處理

2.1 作者總體合作情況分析

文章對367篇文獻(xiàn)的作者合著論文狀況初步分析（見表1）。可知，2015年之前，國內(nèi)政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域作者合作率由于整體論文數(shù)量少，所以起伏較大。2015—2017年，相關(guān)領(lǐng)域的作者合作率呈現(xiàn)穩(wěn)定增長率，最高達(dá)到72%；2018年論文數(shù)量只有36篇，原因是僅僅選取前5個月，但足以說明近些年政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域的學(xué)者進(jìn)行信息交流、知識共享度較高。但由于相關(guān)研究者數(shù)量欠缺，因此近年來我國政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域的整體發(fā)文量呈快速增長的趨勢，而合著量呈相對穩(wěn)定趨勢。

表1 我國政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域論文合作統(tǒng)計

通過Excel和書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)得出，在367篇論文中共有227篇合著論文，占總數(shù)的62.00%。論文作者數(shù)量463位，其中合著者323位，占論文總作者數(shù)量的69.76%。作者合著分析主要用合作度和合作率：合作度=作者總?cè)舜?論文總數(shù)；合作率=合作論文數(shù)/論文總數(shù)[8]（文獻(xiàn)均為特定時期內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)）?？捎嬎愠鰢鴥?nèi)政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域的作者合作度和合作率分別為1.26和62.00%，總體合著率比較穩(wěn)定。作者合著論文情況見表2。

表2 作者合著論文情況

2.2 核心作者群選取

由于國內(nèi)政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研究起步較晚，研究者略少，多篇作者不多，故將發(fā)文2篇以上的作者作為該研究領(lǐng)域的核心作者，共有95位(獨著者24人）。文章統(tǒng)計了71位有合作關(guān)系的核心作者（見表3）。

表3 有合作關(guān)系的核心作者

3 核心作者合著網(wǎng)絡(luò)分析

文章通過SATI軟件構(gòu)建了表3中71位核心作者71*71的共現(xiàn)矩陣后，導(dǎo)入Ucinet軟件中得出作者合著網(wǎng)絡(luò)圖。分別從子網(wǎng)、密度、中心性、凝聚子群與結(jié)構(gòu)洞5方面進(jìn)行分析[9]。

3.1 子網(wǎng)分析

由圖1可得，圖中共存在4種典型的子網(wǎng)[10]：①單點型：沒有合作關(guān)系的單個節(jié)點，有陳美等24名作者；②雙核型：指兩人合作發(fā)文的子網(wǎng)絡(luò)，有岳麗欣、劉文云等7名作者；③核心型：網(wǎng)絡(luò)中有一個核心節(jié)點與其他節(jié)點有連接關(guān)系，比如以馬海群為中心的7人網(wǎng)絡(luò)；④橋梁型：其中部分節(jié)點對兩個子網(wǎng)具有連接關(guān)系。如在黃如花、王春迎等人的17人子網(wǎng)中，黃如花對兩個子網(wǎng)有連接關(guān)系；在張勇進(jìn)、楊道玲等人的5人子網(wǎng)中，張勇進(jìn)對兩個子網(wǎng)具有連接關(guān)系。由作者合著網(wǎng)絡(luò)圖中合著數(shù)量可知，部分作者之間的合著發(fā)文量較大，如翟軍與林巖兩者數(shù)值高達(dá)7，說明兩者合作發(fā)文量最大；岳麗欣與劉文云、黃如花與劉龍、黃如花與李楠、翟軍與袁長峰的合著數(shù)值都達(dá)到4。

對圖1分析可得：①整個政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域核心作者合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)連通性不足。據(jù)圖1可知，單節(jié)點和雙核心節(jié)點較多，多節(jié)點偏少。各個節(jié)點關(guān)聯(lián)度低、獨立性強，故整體網(wǎng)絡(luò)節(jié)點連通度低。②大規(guī)模的子網(wǎng)偏少，合作機構(gòu)數(shù)量不足。由圖1明顯看出，除規(guī)模最大的子網(wǎng)黃如花的17人團隊，其次是馬海群的7人團隊，其余團隊較小?？芍覈_放數(shù)據(jù)研究方面形成了部分初具規(guī)模和高交互性的合作團隊，但有待提高。③同一機構(gòu)內(nèi)作者合著數(shù)量差異較大，同一團隊內(nèi)作者相互合著率低。例如，在黃如花團隊內(nèi)，除少數(shù)幾位作者相互合著過外，其余作者都未能相互合作過；在馬海群團隊內(nèi)，其余作者除與馬海群合著外，其他成員相互沒有合著。④不僅在我國政府開放數(shù)據(jù)核心作者合著中，而且在同一機構(gòu)的相關(guān)領(lǐng)域信息交流不足，作者合著率低，需進(jìn)一步提升相關(guān)知識的共享度。

3.2 網(wǎng)絡(luò)密度分析

網(wǎng)絡(luò)密度是反映網(wǎng)絡(luò)中各區(qū)域之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的疏密情況的指標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)中關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)量越多，則網(wǎng)絡(luò)密度越大[11]。利用Ucinet軟件得出，在國內(nèi)政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域（截至2018年5月份），所有合作作者網(wǎng)絡(luò)密度為0.0331，71位核心作者網(wǎng)絡(luò)密度為0.2875。該數(shù)值較小，網(wǎng)絡(luò)整體中心度低，即該領(lǐng)域?qū)W者合著率有待提升。

3.3 網(wǎng)絡(luò)中心性分析

網(wǎng)絡(luò)中心性是群體集權(quán)的程度，也就是互動集中在少數(shù)人的狀況[12]。其分為點度中心度、中介中心度和接近中心度3種形式。點度中心度是指社會網(wǎng)絡(luò)中一個節(jié)點與多個節(jié)點有直接聯(lián)系，該節(jié)點就處于中心地位從而擁有較大的權(quán)力。中介中心度指如果一個節(jié)點處于許多交往網(wǎng)絡(luò)的路徑上，可認(rèn)為該節(jié)點居于重要的地位。接近中心度指的是當(dāng)節(jié)點越是離其他節(jié)點接近，則越是在信息傳播中處于核心點[13]。文章運用Ucinet軟件得出核心作者網(wǎng)絡(luò)中的點度中心度、中介中心度和接近中心度（見表4）。

圖1 國內(nèi)政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域核心作者合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)

表4 網(wǎng)絡(luò)中心性分析（Top15）

3.3.1 點度中心度分析

點度中心度即行動者的局部中心指數(shù)，與其他點連接較多。從表4可知：黃如花等三位學(xué)者點度中心度指數(shù)明顯較高。黃如花達(dá)到23，翟軍18，林巖17，可知政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域作者合著關(guān)系低，這幾位作者中心指數(shù)較高，其余作者溝通度不足；黃如花的點度中心度高達(dá)23，即她的溝通度較高，其次是翟軍、林巖和馬海群，他們也與較多的作者進(jìn)行合作，從圖1子網(wǎng)圖可看出。利用Ucinet軟件得出網(wǎng)絡(luò)整體點度中心度為3.09%，可知網(wǎng)絡(luò)中大多數(shù)作者合作度不足。

3.3.2 中介中心度分析

中介中心度指處于其他許多節(jié)點的關(guān)鍵節(jié)點上的節(jié)點。中介中心度越大，該點媒介力越強，其控制力也越大。由表4可知：①該領(lǐng)域有15位作者有中介中心度。②黃如花的中介中心度達(dá)到103，說明黃如花的中介能力最強，她控制的資源最豐富。中介中心度大于10的還有王迎春、唐長樂、唐曉娟和馬海群。③利用Ucinet得出網(wǎng)絡(luò)整體中介中心度僅為2.32%，數(shù)值較低，可知合著網(wǎng)絡(luò)中作者存在整體網(wǎng)絡(luò)溝通度不足的狀況，需要不同機構(gòu)作者提升合著率來改善。

3.3.3 接近中心度分析

接近中心度越高，表明一個節(jié)點越處于網(wǎng)絡(luò)的核心[14]。與其他節(jié)點越遠(yuǎn)者中心性越高，與其他節(jié)點越近中心性越低。據(jù)表4可知：第一：黃如花的接近中心度最小，可以看出她處于整個網(wǎng)絡(luò)核心點。第二：合作子網(wǎng)規(guī)模越大，其子網(wǎng)中的作者有越高的接近中心度。即整個政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域作者合著網(wǎng)中，子網(wǎng)的合作規(guī)模與其是否具有核心地位呈正相關(guān)，子網(wǎng)合作規(guī)模越大，其越接近核心地位。第三：只有在完全連接的合作網(wǎng)中才能計算接近中心度，從圖1可以看出網(wǎng)絡(luò)圖分散為規(guī)模不一的大小網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點，故不能計算。

3.4 凝聚子群分析

在某個社會網(wǎng)絡(luò)分析中，社會網(wǎng)絡(luò)群體聚類常利用小團體分析[15]。通過n-clique指數(shù)計算，在Ucinet中，設(shè)定最小的小團體大于2個節(jié)點（不包括2），當(dāng)n的值等于6時，得到10個小團體，與圖1中情況相一致。

團體1：該團隊由黃如花、溫芳芳、賴彤、陳萌、劉龍、苗淼、李楠、周志峰、何乃東、李白楊、林焱、王春迎、唐長樂、王文強、張曉娟、孫成、向錦鵬組成。只有陳鵬來自武漢音樂學(xué)院，其他作者均來自武漢大學(xué)。該團體主要研究點集中在開放政府?dāng)?shù)據(jù)、科學(xué)數(shù)據(jù)、政策研究、數(shù)據(jù)素養(yǎng)、研究數(shù)據(jù)等方面，該團體整體合作程度較強。

團體2：該團隊由馬海群、蒲攀、呂紅、陶易、繆瑞生、王本剛、王今組成。團隊作者都來自黑龍江大學(xué)，主要集中研究數(shù)據(jù)安全、信息政策、政策協(xié)同、政府?dāng)?shù)據(jù)開放、知識產(chǎn)權(quán)、數(shù)字圖書館、檔案管理等。

團體3：團隊由莫荔媛、黃躍萍、趙龍文、陳明艷組成。團隊作者都來自華南理工大學(xué)，主要集中研究政府開放數(shù)據(jù)、電子政務(wù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)檢索、元數(shù)據(jù)、信息生態(tài)等方面。

團體4：該團隊由羅晉、王慧茹、楊東謀、項靖組成。作者都來自同一地區(qū)不同機構(gòu)，羅晉來自臺灣東華大學(xué)，王慧茹來自臺灣政治大學(xué)，楊東謀來自臺灣大學(xué)，項靖來自臺灣東海大學(xué)。主要研究集中在中國政治與國際政治、行政學(xué)及國家行政管理、新聞與傳媒等方面。

團體5：該團隊由李永先、龔掌立、高國偉組成。作者都來自東北地區(qū)，但不在同一機構(gòu)。李永先來自大連理工大學(xué)，龔掌立和高國偉來自遼寧師范大學(xué)。主要研究集中在政府信息資源、電子政務(wù)、政府大數(shù)據(jù)、知識管理、信息安全等方面。

團體6：該團隊由李曉彤、林巖、翟軍、袁長峰、于夢月、翁丹玉組成。團隊作者都來自大連海事大學(xué)，主要集中研究政府開放數(shù)據(jù)、電子政務(wù)、開放數(shù)據(jù)平臺、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)門戶、供應(yīng)鏈管理等方面。

團體7：該團隊由才世杰、夏義堃、丁念組成。團隊作者都來自武漢大學(xué)，主要集中研究公共信息資源、開放政府?dāng)?shù)據(jù)、信息獲取、信息利用、信息化戰(zhàn)略等方面。

團體8：該團隊由才世杰、夏義堃、丁念組成。團隊作者均來自武漢大學(xué)，主要研究集中于知識交流、大數(shù)據(jù)、科研評價、政府?dāng)?shù)據(jù)、網(wǎng)站建設(shè)等方面。

團體9：該團隊由鄭磊、劉新萍、徐慧娜、陳玉梅、Sharon S.Dawes組成。除Sharon S.Dawes來自美國紐約州立大學(xué)奧本尼分校、陳玉梅來自暨南大學(xué)外，其他作者均來自上海地區(qū)，鄭磊和徐慧娜來自復(fù)旦大學(xué)，劉新萍來自上海理工大學(xué)。該團體主要研究點集中在公共服務(wù)、開放政府、電子政府、信息服務(wù)、知識共享等方面。

團體10：該團隊由鮑靜、張勇進(jìn)、黃瑝、楊道玲、王璟璇組成。該團隊成員組成比較分散，來自不同地區(qū)和不同機構(gòu)。楊道玲和王璟璇來自國家信息中心，張勇進(jìn)來自復(fù)旦大學(xué)，黃瑝來自湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)，鮑靜則來自中國行政管理學(xué)會。該團隊主要研究政府信息資源、信息社會、政府網(wǎng)站、頂層設(shè)計、電子政務(wù)、數(shù)據(jù)開放等方面。

3.5 結(jié)構(gòu)洞分析

結(jié)構(gòu)洞指的是兩個關(guān)系人無直接關(guān)系或者關(guān)系間斷[16]。博特（Burt）認(rèn)為結(jié)構(gòu)洞分析中最重要的四個指標(biāo)是有效規(guī)模、效率、限制度、等級度[17]。其中有效規(guī)模和限制度更能評判學(xué)者是否在相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)享有權(quán)威性。一般而言，有效規(guī)模越大，表明網(wǎng)絡(luò)重復(fù)程度越小，出現(xiàn)結(jié)構(gòu)洞的幾率越大；限制度即網(wǎng)絡(luò)中某個節(jié)點與其他節(jié)點的連接緊密程度[18]。根據(jù)表5（按約束力數(shù)值排名）可以看出，限制度最小的四位學(xué)者是林巖、翟軍、馬海群和黃如花，他們的有效規(guī)模數(shù)值位于前幾位，可知他們在政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域享有較高權(quán)威性。

表5 結(jié)構(gòu)洞四項指標(biāo)排序（Top10）

4 結(jié)語

合著分析是科學(xué)研究領(lǐng)域的一個重要研究方向。文章從合著作者子網(wǎng)、密度、中心性、子群和結(jié)構(gòu)洞5個方面對政府開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域的合著網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了分析，但選取特定時間段數(shù)據(jù)的研究存在一定局限性，只能得到特定時間內(nèi)的研究現(xiàn)狀。從以上分析可以看出，我國開放數(shù)據(jù)領(lǐng)域的合著者人數(shù)和合著數(shù)量逐年增加，合著關(guān)系多以學(xué)校機構(gòu)為主，但合著關(guān)系不夠緊密，仍需加強學(xué)者間的科研合作、提高科研合作率，以促進(jìn)該領(lǐng)域研究的進(jìn)一步提升。