嚴玲艷 張 窈

(1. 福建師范大學傳播學院 福州 350000；2.西安交通大學新聞與新媒體學院 西安 710048)

0 引 言

學術社交活動不僅能夠有效推動前沿科學的發(fā)展與全球科技創(chuàng)新，同時有利于科學個體的職業(yè)塑造。學術社交網(wǎng)站、開放存取平臺、機構知識庫等開放科學基礎設施的建立，降低了各學科領域學者及其他公眾參與科學議程的門檻[1]，也成為一種知識擴散與意義生產的新型“公共領域”。

其中，學術社交網(wǎng)站憑借在大量免費學術資源提供上的優(yōu)勢，能夠幫助學者推廣科研成果并積累垂直領域的社交資本，因此獲得全球眾多科研人員的認同與加入。眾所周知，用戶交互關系、信息內容和用戶影響力[2]是新一代互聯(lián)網(wǎng)價值的3個核心來源。大量用戶在學術社交網(wǎng)站中構建的個體關系網(wǎng)絡將在科學交流中發(fā)揮重要的作用。學者們通過抓取學術社交網(wǎng)站的用戶社交數(shù)據(jù)生成相應的社交關系網(wǎng)絡，分析不同用戶的網(wǎng)絡拓撲結構、網(wǎng)絡特征[3-4]，或以此為基礎分析不同成員的社交貢獻或價值、成員間的關系類型[5-6]、交流模式及強度[7]、信息的傳播路徑等[8]。但當前對網(wǎng)絡結構背后成因與作用的解釋性研究不足，因此本文采用混合研究方法，在客觀數(shù)據(jù)分析的基礎之上開展深度訪談，由構建者對其社交關系進行主觀解釋，以期深度理解學者的在線科學交流行為。作為社交網(wǎng)站的三巨頭，ResearchGate、Academia.edu和Mendeley擁有世界絕大部分的科研用戶，尤其是高質量的科研工作者。一方面由于學術話語體系仍然主要掌握在發(fā)達國家手中，以英語交流為主；另一方面，我國專注某一領域的垂直型學術社交市場仍然較為空白，諸如小木蟲、科學網(wǎng)等平臺由于用戶體驗不佳、學術資源缺乏等根本無法聚集優(yōu)質用戶。根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)統(tǒng)計可知，截止到 2022年2月，已有超過2 000萬用戶在ResearchGate上分享、發(fā)現(xiàn)和討論學術研究，中國科研人員的注冊占比僅次于美國，位居第二；Academia.edu上的共享文獻數(shù)量超過2 800萬篇，涵蓋主要的自然學科門類，是前沿科研信息流通的重要陣地；Mendeley擁有上億篇學術成果。綜合考慮平臺的功能、用戶數(shù)量及數(shù)據(jù)的可獲得性和完整性，本文選擇用戶最常用的學術社交網(wǎng)站ResearchGate作為個體網(wǎng)絡數(shù)據(jù)來源。

1 結構洞與中間人角色理論

1992年，Burt在StructuralHoles：TheSocialStructureofCompetition一書[9]中提出了“結構洞”理論(Structural Holes Theory)。此后，該理論在社會科學的各個領域中得到廣泛的應用，社交網(wǎng)絡研究中的應用則主要集中在以下兩個方面: 一是探尋社交網(wǎng)絡中結構洞的嵌入及其效用，二是進行信息傳播關鍵主體(社交網(wǎng)絡信息傳播關鍵主體、學科領域核心作者、高影響力期刊)的識別[10]?？傮w來看，現(xiàn)有研究對學術社交用戶的社會網(wǎng)絡結構的揭示還不夠深入，關于網(wǎng)絡成員的位置對于知識的獲取與傳播產生什么樣的影響？網(wǎng)絡關鍵人物有哪些共同特點？以及其是如何影響社交網(wǎng)絡中的其他成員等問題還需要在實踐中被進一步探討。

基于此，本文借鑒結構洞和中間人角色理論，通過構建測量與分析框架，以三大學術社交網(wǎng)站上的科研人員及相關數(shù)據(jù)為分析樣本，力圖識別出不同人員在學術社交網(wǎng)絡中的位置、角色類型及其能夠發(fā)揮的作用，進而探尋關鍵用戶可以通過何種方式來影響學術信息的流通，以期為相關理論研究和實踐應用提供有益參考。

1.1 結構洞理論與測量

當兩個或多個實體之間缺乏直接聯(lián)系時，社交網(wǎng)絡中就存在結構性漏洞。結構洞理論的出現(xiàn)與發(fā)展是為了解釋實體如何從社會網(wǎng)絡的競爭及其交叉關系中獲益，經常被應用于占據(jù)社會網(wǎng)絡的個人、組織或其他實體之間的關系分析。例如，不同實體之間是如何相互聯(lián)系的？一個人如何才能從這些關系中獲益？Burt的結構洞理論為本研究的個體網(wǎng)絡位置分析提供重要的依據(jù)，有助于識別學術社交個體網(wǎng)絡中潛在的結構洞數(shù)量及中心個體對結構洞的控制能力，了解中心個體在科學交流中的信息優(yōu)勢，從而提高整個網(wǎng)絡的信息交流效果。

結構洞有2種測量體系：一類是Burt的結構洞指數(shù)，適用于測量個體網(wǎng)的結構洞；另一類是Freeman的中間中心度指數(shù)，適用于整體網(wǎng)。由于我們這里主要考察個體在網(wǎng)絡中的位置，所以采用Burt的測量指標。Ucinet 6中的結構洞指標包括有效規(guī)模(Effective Size)、效率(Efficiency)、限制度(Constraints)、等級度(Hierarchy)4個方面[11]，具體含義如表1所示。

在同一網(wǎng)絡中，有效規(guī)模指標可以在一定程度上定量的衡量結構洞節(jié)點的重要性，一般以限制度為依據(jù)并結合有效規(guī)模指標的大小對成員進行結構洞分析。而本研究主要是對不同學者的個體網(wǎng)絡進行分析

表1 結構洞指標類型

和比較，網(wǎng)絡規(guī)模本身存在較大差異，因此選取網(wǎng)絡效率和網(wǎng)絡限制度進行比較。

1.2 中間人角色類型

雖然Burt提出了“中間人”的概念，但是他沒有考慮行動者所在的群體和信息傳播流向的控制能力等情況。如果中間人與其連接者所屬的群體不同，例如來自不同學科群體、不同機構群體、不同學習小組群體抑或是不同合著群體，那么中間人扮演的角色也就不一樣。古爾德和費爾南德茲(Gould & Fernandez)[12]根據(jù)A、B、C所在的群體不同，將中間人分為5種類型：協(xié)調者(Coordinator),守門人(Gate keeper)，代理人(Representation)，顧問(Consultant)，聯(lián)絡人(Liaison)。表2對B的中間人角色及其具體作用進行介紹[13]。

表2 中間人角色類型

2 數(shù)據(jù)來源與處理

由于本研究問題比較復雜，既要考慮學術社交網(wǎng)站用戶個體網(wǎng)絡的客觀呈現(xiàn)，也要兼顧用戶在網(wǎng)絡構建過程中的主觀能動作用。因此，本研究采用問卷調查、社會網(wǎng)絡分析和深度訪談相結合的混合研究方法，結合結構洞理論的主要觀點，對學術社交網(wǎng)絡中間人角色的交流行為和效果展開分析。整個研究設計按先后順序主要分為3個部分，即前期調查問卷，中期數(shù)據(jù)抓取，后期訪談。具體如下：

首先，為了解用戶在學術社交網(wǎng)站中的實際情況，本研究結合前人的研究成果，設計調查問卷，調查內容主要為：用戶對創(chuàng)建個體網(wǎng)絡重要性的認同度；關系建立動機；網(wǎng)絡成員中跨學科學者、合作過學者、意向合作者的情況；個體網(wǎng)絡在信息獲取、學術傳播、科研協(xié)作、項目資助及職業(yè)發(fā)展的效果。問卷于2019年11月15日至2020年1月15日期間發(fā)放，共回收295份有效問卷進行統(tǒng)計分析。在問卷信度與效度檢驗顯示答卷具有較高的信效度，Cronbach'sα系數(shù)為0.893，KMO值為0.882。

其次，社會網(wǎng)絡分析部分選取問卷調查的70位志愿者，通過自編爬蟲程序抓取用戶在最常用學術社交網(wǎng)站Researchgate中的社交數(shù)據(jù)，利用社會網(wǎng)絡分析工具Ucinet 6和Gephi 0.9.2構建個體網(wǎng)絡，對結構洞和中間人角色進行運算。其中在對中間人進行分析前，需要對個體網(wǎng)絡進行分區(qū)，才能進一步探析中間人在不同社區(qū)中扮演的角色。本研究首先利用Gephi 0.9.2軟件的隨機社區(qū)探測，確定個體網(wǎng)絡中的社區(qū)數(shù)量，然后利用Ucinet 6構建分區(qū)向量，最后根據(jù)分區(qū)結果執(zhí)行中間人角色運算。針對70個樣本的學術身份、學科領域與個體網(wǎng)絡結構指標的信效度檢驗顯示，信度系數(shù)值為0.821，效度KMO值為0.738，說明研究數(shù)據(jù)信效度質量高，因而可以結合用戶學術身份特征和學科領域對結構洞數(shù)量和中間人角色進行相關性分析。

最后，在70位社會網(wǎng)絡分析樣本中邀請到17位志愿者，其中教授3位、副教授2位、講師1位、博士后4位、博士生7位。由于兩次調查結果都顯示學科領域對用戶行為和網(wǎng)絡結構沒有顯著差異，并且考慮到調研成本與調研能力，因此在選取訪談對象時，無法完全兼顧學科分布。但受訪用戶均具備一定程度的科研能力，在網(wǎng)站上公開的科研成果數(shù)量在3～53份之間，學術社交網(wǎng)站的使用經驗在2～10年內，已經形成不同規(guī)模的個體網(wǎng)絡，并在其中進行過科學交流行為，獲得不同程度的學術社交影響力。表3是受訪者的結構洞與中間人角色情況。訪談中結合個體的結構洞情況與樣本整體均值進行比較，詢問受訪者網(wǎng)絡位置對于用戶在個體網(wǎng)絡中進行科學交流時產生哪些信息優(yōu)勢或障礙。隨后根據(jù)受訪者的中間人角色，探討其在科學交流的過程中的信息來源與分享對象，分析網(wǎng)絡位置對信息傳播的影響。

表3 受訪者結構洞與中間人角色情況

3 在線學術社交用戶中間人角色分析

3.1 結構洞分析

本文選用結構洞分析個體網(wǎng)絡的關鍵位置情況，并通過中間人角色分析中心個體在網(wǎng)絡中的作用。由于樣本的節(jié)點數(shù)與度數(shù)差異，因此有效規(guī)模也存在較大差值。但由于在個體網(wǎng)絡中，中心個體顯然對成員的影響很大，因而呈現(xiàn)出的整體網(wǎng)絡效率很高。至于限制度低，則表示中心個體對結構洞的運用能力強。但是在等級度中存在較多差異，即限制性集中在中心個體的情況不同，這就需要結合具體規(guī)模進一步分析(見表4)。

占據(jù)結構洞位置的個體擁有更多信息利益和控制利益，即掌握更多非冗余信息，并且通過控制信息的傳播方向來滿足自己的需求[9]。本研究使用方差分析顯示：不同學術身份用戶對于有效規(guī)模、效率和限制度均呈現(xiàn)出顯著性差異(p=0.000**；p=0.001**；p=0.000**；0.020*)；學科領域則沒有表現(xiàn)出差異性?？赡芘c學術社交網(wǎng)站沒有推出針對性的學科服務有關，因為用戶在平臺中進行科學交流時，主要以對對方的熟悉程度、研究興趣或平臺提供的用戶影響力計量結果作為重要參考，這種指標存在于每個學科領域當中，導致不同學科用戶在學術社交網(wǎng)站的使用行為和網(wǎng)絡結構存在趨同性。

表4 結構洞分析基本情況

學術身份分布中(見表5)，教授的有效規(guī)模最高(298.179)，限制度最低(0.014)，表明其掌握更多結構洞，比其他成員更具有信息優(yōu)勢和控制能力，結構洞為信息源用戶帶來的信息優(yōu)勢主要是能夠及時獲取所需要的信息，且為跨學科信息傳播與交流提供橋梁。有效規(guī)模高于均值但限制度低于均值的1號、2號、3號受訪者(均為教授)表示自己在科學交流中對的信息需求更加明確，認為科研成果越多，導致信息共享的范圍就越廣，從而能夠產生更多的結構洞，帶來的信息優(yōu)勢是在需要的時候能夠及時獲取幫助。1號受訪者認為在需要技術支持和實驗幫助時，能迅速找到學者或團隊。2號、3號受訪者認為跨學科的研究會產生更多的結構洞，結構洞的價值在于為不同學科提供溝通的渠道，信息交流的過程中也會無意間成為跨學科橋梁。

表5 用戶身份與結構洞基礎指標(平均值)

副教授(175.946)與講師(170.426)的有效規(guī)模值居中。有效規(guī)模與限制度都高于均值的4號用戶(副教授)認為“有效規(guī)模高，可能是成員分屬于不同的實驗團隊，但是來自同一個機構，所以聯(lián)系緊密一些，能進行有效的交流。不同成員之間有多種聯(lián)系渠道，也是因為如此，所以成員不見得非得通過我來進行交流，所以限制度低”。

博士生與博士后的有效規(guī)模、效率和等級度均低于平均水平，而限制度高于平均水平，說明這兩類用戶的個體網(wǎng)絡結構洞數(shù)量相對更少。在訪談中，受訪者認為有效規(guī)模低，結構洞少可能導致中心個體很難發(fā)現(xiàn)需要的科研合作者，而且吸引項目資助和工作機會方面的效果不佳。其中，除了6號(博士后)受訪者，其余有效規(guī)模都低于樣本均值(5號、7號、8號、9號、10號)。此外，只有6號與8號受訪者的限制度低于樣本均值。6號受訪者存在較多的結構洞，且對于網(wǎng)絡成員的控制能力較強，是由于其關注的用戶來自不同學科領域，也會在獲取到不同信息時積極分享給所在團隊。10號受訪者(博士生)認為其有效規(guī)模不高與其關注的對象少且都是線下認識的人，并且在信息交流的過程中多局限于本學科領域。部分原因是學生群體對信息傳播和尋求潛在合作在的需求不高，因此網(wǎng)絡本身規(guī)模不大導致有效規(guī)模都低于樣本均值。并且年輕用戶更能夠熟練地使用學術社交網(wǎng)站檢索并獲取所需要的信息，因此結構洞對博士生/博士后用戶獲取信息的效果影響不大。但是對于尋找潛在合作者有一定影響，一方面是由于自身影響力不夠，很少接收到他人的主動邀請參與交流。另一方面多是局限于本學科內甚至同一機構的交流，成員與成員之間有其他的信息傳播路徑，因此搜索型中心個體的網(wǎng)絡控制能力較弱。

在學科分布中(見表6)，醫(yī)藥科學的有效規(guī)模和效率低于平均水平，而限制度與等級度高于平均水平，擁有較少的結構洞和較低的控制能力。自然科學與人文社會科學領域的有效規(guī)模均接近于平均水平，但自然科學的限制度是所有學科中最低(0.019)，人文社會科學高于平均水平(0.028)，相比之下，自然科學用戶對成員的控制能力更高。農業(yè)科學與工程技術科學的有效規(guī)模和限制度都比較接近，兩類學科領域的結構洞情況較為一致。

表6 學科領域與結構洞基礎指標(平均值)

3.2 中間人角色分析

在對中間人進行分析前，需要對個體網(wǎng)絡進行分區(qū)，才能進一步探析中間人在不同社區(qū)中扮演的角色。本研究首先利用Gephi 0.9.2軟件的隨機社區(qū)探測，確定個體網(wǎng)絡中的社區(qū)數(shù)量，然后利用Ucinet 6構建分區(qū)向量，最后根據(jù)分區(qū)結果執(zhí)行中間人角色運算。例如個體A在其個體網(wǎng)絡中同時承擔協(xié)調者、守門人、代理人和顧問4中角色，其中承擔協(xié)調者角色的次數(shù)最多，因此A的主要角色為協(xié)調者。從整體上看63%的個體扮演聯(lián)絡人角色，其次是代理人(21%)，14%的個體作為守門人，較少個體成為協(xié)調者(2%)，顧問的比例為0。方差分析結果顯示身份與中間人角色呈現(xiàn)出顯著性差異(p= 0.006**)，學科領域則無。

從比重上看(見表7)，博士生相比于其他成員，更有可能成為代理人(44%)。副教授成為守門人的可能性最高(29.41%)。而博士后與教授最常扮演聯(lián)絡人角色(85.71%；82.35%)。

表7 學術身份的中間人角色分布占比(%)

在學科領域分布中(見表8)，自然科學(84.62%)、農業(yè)科學(76.92)、醫(yī)藥科學(56.25%)、工程與技術(53.85%)、人文與社會科學(46.67%)用戶成為聯(lián)絡人的比例逐漸降低，其中，人文與社會科學領域的用戶成為協(xié)調者和守門人的可能性更高(均為26.67)，其次是醫(yī)藥科學(18.75%；25%)。

表8 學科領域的中間人角色分布占比(%)

4 中間人角色對個體學術社交的影響探討

4.1 聯(lián)絡人

因為聯(lián)絡人不為任何一個團體所規(guī)范，自由度高且能操控兩個團體間的信息流通方式[14]。個體網(wǎng)絡中若存在3個及以上的不同社區(qū)，中心個體很有可能以聯(lián)絡人的身份控制信息在社區(qū)間的傳播方向。

訪談發(fā)現(xiàn)，不論是線上還是線下學術社交，用戶都愿意作為聯(lián)絡人，將不同的學術信息分享給不同的學術團隊。但聯(lián)絡人需要具備獲取不同團隊信息的能力，并能夠與其他團隊建立聯(lián)系，輸入信息。2號(教授)、3號(教授)、6號(博士后)、7號(博士生)、9號(博士后)、12號(博士生)訪談對象表示在其個體網(wǎng)絡中擔任聯(lián)絡人角色的可能性更高。2號受訪者表示自己會將其他學科一些有趣的理論和方法分享給自己的科研團隊和相關領域的學者，一起進行討論。3號受訪者表示自己經常和不同的團體交流，或者參加國際會議擴大學術社交圈子。7號、12號受訪者也會在學術社交網(wǎng)站上關注一些相關研究領域的最新科研信息，并推薦一些最新論文。

4.2 守門人

守門人是在團體中與外界聯(lián)系的重要渠道，操控了該團體的對外信息。守門人在科學交流中，常常在學術社交網(wǎng)站中關注不同學科領域的信息，并將其輸入到自己的研究團隊。一般而言，教師的關系網(wǎng)更大，信息來源豐富，掌握的知識廣，擁有更多輸入信息的資本與能力，也是作為守門人的信息優(yōu)勢。1號(教授)、4號(教授)、5號(副教授)、10號(博士生)表示作為守門人，經常在學生群里轉發(fā)一些其他科研團隊的信息，但也都與本專業(yè)研究相關。但在面對自己的研究需求時，則會關注不同學科領域的信息。其中，4號受訪者認為行業(yè)性強的領域很少對外分享，雖然會把團隊的研究成果傳播給不同的學者，其實還是屬于本學科領域內的互相交流與學習。另外，如果在研究領域中的學術權威不高，也很難將信息輸入到其他團隊。5號受訪者提出“副教授在學術圈可能相對比較活躍，會積極引進其他學科領域的理論和方法，推動本學科發(fā)展，比教授動力強，比博士生有更多的學術人脈積累和廣泛的社會關系，擁有調動資源的權力。同時也跟用戶的主觀愿望有關，副教授在職業(yè)爬坡期，競爭激烈，更愿意主動傳播信息”。學生作為守門人，也會在碰到感興趣的研究成果或與課題相關的技術知識時，把它分享到自己的關系網(wǎng)。

4.3 代理人

代理人是一個團體的對外代表，控制了團體信息的輸出門檻。例如用戶在學術社交網(wǎng)站中上傳自己的研究成果、課題組的研究進展、學術會議報告等信息，供其他用戶了解本團體的科研動態(tài)，擴大學科知識的傳播范圍；

8號(講師)、11號(博士生)、13號(博士后)、14號(博士后)、15號(博士生)、16號(博士生)受訪者作為代理人，均表示樂于在學術社交網(wǎng)站中對外分享自己、師門同學或者相關學科領域的研究成果。8號作為講師，對此的解釋是“多數(shù)時候是出于一種利他的心理，會關注一些跨學科信息，并且分享給不同的團隊成員”。其余代理人均為學生，前期問卷調查結果也發(fā)現(xiàn)，教師進行跨學科用戶查找的比重高于同學科查找，博士后/博士生更關注同領域的學者或學術內容。從學科交流的偏好來看，代理人在科學交流過程中的信息來源多為自己所在的領域，在學習的過程想要嘗試把獲取的知識推廣出去，得到外界的肯定同時吸引關注。

4.4 協(xié)調者與顧問

協(xié)調者在團隊內的中間性高，具有信息獲取與傳遞優(yōu)勢，但是協(xié)調者會同時收到該團體的規(guī)范約束，且只在其所處的社區(qū)中具有較強的中介作用。例如只對同一機構成員起到信息中介作用，而學術社交網(wǎng)站開放性為跨學科、跨地域交流提供更多機會，因此個體網(wǎng)絡中可能較少的用戶僅擔任協(xié)調者角色。顧問的行動自由度比前三者高一些，因為其從屬于另外一個團體，所以不受該團體規(guī)范地約束。在學術社交網(wǎng)站中，較少出現(xiàn)一個學科團體的交流需要依賴其他學科搭建橋梁，更多的是在學科內部交流的基礎之上，對外開展信息傳播或獲取。

協(xié)調者屬于比較封閉的團體中，僅在其所在的團體中進行信息傳遞，相反，顧問游離在團體之外，作為外部中介者。這兩種情況均比較極端，而科學是一項團體活動，需要團體協(xié)作與交流，因此僅一位博士生(17號)擔任協(xié)調者角色，且樣本中沒有顧問角色。17號受訪者(博士生)表示但是由于資源與能力有限，信息輸出的對象多為同一機構的其他研究團隊或者已經相識的團體，例如博士生分享給碩士階段的研究團隊。

5 結論與展望

社會資本理論認為，嵌入網(wǎng)絡的個體既需要擁有結構帶來的優(yōu)勢，還要有參與社會行動的意愿和能力，通過社會關系網(wǎng)絡可以獲得的資源才能得到有效調動[15]。將其移植到學術社交網(wǎng)絡的分析中來，就意味著網(wǎng)絡個體的社會特征是網(wǎng)絡結構的基礎，而這種個體所具備的角色性格和行為動機又可以通過個體與其他成員之間的關系來認識、確認。因此，綜合上述分析，我們可以得到以下3方面的結論：

首先，結構洞的數(shù)量與信息控制之間有著正相關關系。結構洞的多少決定了信息獲取的廣度與深度，直接影響著科研工作者是否可以在學術社交平臺上找到匹配的合作者，同時還影響著獲取項目資助的可能性和相關工作機會。而結構洞數(shù)量的差異又主要與網(wǎng)絡個體的學術身份相關，這與我們的“常識”相符。如教授個體網(wǎng)絡成員豐富、社交需求明確，擁有更多結構洞，學術社交網(wǎng)站可為此類用戶提供個性化跨學科服務，根據(jù)其科研動態(tài)推薦具有潛在交流需求的科研團隊，放大中間人的信息交流優(yōu)勢。

其次，結構洞對學術資歷高的教授/副教授用戶的影響更為顯著。個體網(wǎng)絡形成的社區(qū)越是多樣性，中心個體對不同結構洞的控制能力就越強，掌握更多信息優(yōu)勢。博士生用戶的科研成果不多，其信息需求主要集中在同學科知識發(fā)現(xiàn)，對信息傳播和尋求潛在合作在的需求不高，且信息檢索技能嫻熟，因此受到結構洞的影響較少。對此，學術社交網(wǎng)站應為學生用戶提供更多同領域的學者與內容。

最后，不同中間人角色在學術信息交流中所產生的作用各異，其相對應的角色承擔者表現(xiàn)出一定的匹配規(guī)律，主要與用戶的教學需求、科研需求和社交習慣有關。中間人因其位置的特殊性，連接不同群體成員或另一個關系網(wǎng)絡，比其他成員掌握更多跨群體的關鍵信息，因此形成信息控制優(yōu)勢和社交資本，在個體網(wǎng)絡科學交流的過程中更具競爭力。大部分用戶都是作為聯(lián)絡人接收來自其他團體成員的信息，具備與不同團隊進行科學交流的資本與能力；副教授是扮演守門人比例最高的類型，由于教學、職稱晉升與團隊成員培養(yǎng)的需求，經常將外部的信息輸入給學生，發(fā)揮信息輸入作用，這就意味著副教授有更多的內在動力來支撐主動的學術交流行為，而相較于聯(lián)絡人專注于某一點的知識傳遞，其涉及的學科領域更廣；博士生與博士后更多作為科研團隊的代理人，接收來自本團體成員的信息，并將其傳遞給其他團體成員，發(fā)揮信息輸出作用；協(xié)調者僅在其所在的團體中具有較強的中介作用。學術社交網(wǎng)站若能通過數(shù)據(jù)抓取與網(wǎng)絡分析辨別用戶的中間人角色，就可結合其社交需求為科研團隊推薦相應學術資源，提高在線科研協(xié)作效率。

綜上，學術社交網(wǎng)站應該細化算法，根據(jù)用戶學科特點、學術身份和科研興趣等特征以及個體網(wǎng)絡規(guī)模、結構為用戶提供個性化的資源推薦服務，并與高校圖書館、科研機構等學術團體協(xié)同合作、資源共享，為學者們跨學科合作降低信息篩選成本、提高社交和知識獲取的針對性。要尤其注重對學術資歷高但技術接受程度低的用戶的維護，通過一定的激勵規(guī)則使其主觀上原意投入精力來培養(yǎng)和維護與網(wǎng)絡知識節(jié)點的聯(lián)結關系，增加活躍度，以此作為改變當前線上社交行為不足的抓手，有效提高知識交流質量、擴大交流范圍。對同學科領域中的意見領袖和學科帶頭人，還應注意與其他社交媒體平臺的差異化發(fā)展，逐步培養(yǎng)本平臺的用戶使用習慣。