基于 SNA的科研合作网络结构与特征分析
刘 韬 1 ，王 勉 2
(1.重庆交通大学 《重庆交通大学学报(自然科学版)》编辑部，重庆 400074； 2.江苏科技大学(张家港校区) 商学院，江苏 张家港 215600)
摘 要： 以引文网络为例，分析了某一领域引文网络的结构和特征，结果表明，以引用关系构建的科研网络具有无标度特征。在此基础上，利用SNA研究文献科研合作者结构，通过分析引文网络整体密度、网络中心度、点度中心度等指标，揭示该科学领域内的发展、学科之间的关系，以及该领域内的核心专家、学科领军人物等相关信息，为科研管理和知识传播提供理论支持。
关键词： 复杂网络；科研合作网络；社会网络分析
1 科研合作网络研究综述
科研合作网络是描述学术领域研究者之间合作关系的复杂网络拓扑结构，具有复杂的网络特征[1]。随着复杂网络研究的不断深入，研究者开始关注科研合作网络中节点连接的复杂性、网络演化特性和网络的动力学行为等问题，试图揭示知识创造和传播的规律。目前，对科研合作网络的研究己经成为复杂网络研究，特别是复杂社会网络研究的重要子领域。
那是个繁星的夜，李青山发着疯了！他的哑喉咙，使他讲话带着神秘而紧张的声色。这是第一次他们大型的集会。在赵三家里，他们像在举行什么盛大的典礼，庄严与静肃。人们感到缺乏空气一般，人们连鼻子也没有一个作响。屋子不燃灯，人们的眼睛和夜里的猫眼一般，闪闪有磷光而发绿。
倒装是将语句中的主语、谓语、宾语、状语等颠倒顺序的一种语法现象，常常具有强调语气。常见的英语中的倒装有全部倒装和部分倒装。作者在本文中都有使用,请看下列例句.
通过对科研合作网络进行分析，能够发现隐藏在网络结构背后的社会关系，并能对某一特定领域的学术研究有更为深入的分析。10多年来，伴随着复杂网络研究的兴起，对科研合作网络的研究也从定性的分析进入到了定量的网络图形拓扑分析，并取得了一系列有价值的研究成果[2-4]。文献[3]对复杂网络的结构和功能进行了系统性的阐述，并对其中的数学家、物理学家、生物学家和引文网络做了定量化分析。科研合作网络中与大多数社会关系网络相似，都具有了小世界和无标度特征。之后Barabasi和Albert为了解释这一现象，提出了无标度网络演化的BA模型，模型指出网络的增长特性和优先连接特性是形成无标度网络的关键性要素。国内，肖连杰[5]、王福生[6]、孟佳娜[7]、张秀梅[8]、李涛[9]等学者分别从物理学、数学统计分析、动力学、数据验证的角度对科研合作网络进行了研究。
笔者基于科研网络无标度特征的基础上，利用社会网络分析(social network analysis，SNA)方法对研究领域内的引文网络关系进行了分析。引文网络是引文分析的研究对象，是指被施引文献与引用文献之间因引用关系而形成的一种网络，基本上由引文和引用组成，引文包括被施引文献与引用文献。通过分析发现该领域内科研人员的分布、合作情况，以揭示科研合作网络拓扑结构，为科研管理、知识管理提供参考依据。
2 研究方法
2.1 社会网络分析
点的中间中心度指一个点通过在其他点之间相连的最短路径上占据中间人的位置，从而为网络中其他行动者充当潜在“中介”角色的程度。如果一个点位于许多其他两点之间的路径上，就可以认为该点具有高的中间中心度。中间中心度反映一个点在多大程度上控制他人的交往。如图6所示。
2.2 社会网络分析的主要指标
2.2.1 点度中心度
个人在社会中处于什么位置，拥有什么样的权力是社会网络研究的重点。在社会网络中，用“点度中心度”指标来量化一个点的权力，分析该点在网络中对其他点的控制力。点度中心度可分为绝对中心度和相对中心度两类。绝对中心度是与该点直接相连的点数，相对中心度则为绝对中心度的标准化形式。若一个点与许多点直接相连，则可以认为该点具有较高的点度中心度，即表明该点在网络中拥有较大的权力，对其他点有较大的控制力和影响力[15-17]。
2.2.2 中间中心度
经计算得到，当最小派系数目为4时，分为17个派系。为了分析方便，减少派系数目，把最少派系数目设置为5，此时分为7个派系。如图1和图2所示。
2.2.3 网络密度
在一个社会网络中，成员之间可能互相联系，关系表现比较密切，也有可能仅有少数成员互有联系，关系表现比较松散。网络密度用来衡量一个图中点与点之间关联的密切程度，是描述图的性质的重要概念。完备图指的是所有点之间都相互邻接的图，网络密度这个概念试图对线的总分布进行汇总，以便测量图在多大程度上具有这种完备性。简而言之，关系紧密的社群信息沟通较方便，而关系不紧密的社群在沟通中常常不便。
2.3 数据收集与处理
科研人员之间的合作涉及多层面、多方式，不易观察和测量。科研论文是衡量科研人员科研成果产出的主要标准之一，由于其公开发表，数据容易获取。因此，笔者选定CNKI数据库，以某一个特定关键词为例，搜索相关研究领域内的科研论文，以此作为研究对象和数据来源。
2.3.2 遥感因子。立木蓄积量在很大程度上是一系列定性因子和定量因子对林木生长影响的综合体现。根据Landsat8-OLI遥感图像7个波段具有不同的波谱特征及主要用途，将遥感图像的6个原始波段B1、B2、B3、B4、B5、B7设置为遥感因子。
笔者通过对CNKI数据库的抽样调查，搜索关键词“无标度网络、科研”，时间为2010—2018年，共有相关记录189条，按被引频次来排序，越往后，被引频次越低。由于某一个关键词内的科研论文数量巨大，在数据的筛选时，根据“被引频次”排序，选择被引频次在10以内的论文作为最终的数据来源。“被引频次”在一定程度上可以代表作者论文水平的高低，代表着作者在该领域内的贡献和科研地位。由已有的研究可知[10]，数据的分布呈现幂律分布，是一个典型的无标度网络。因此，选择“被引频次”作为数据的筛选标准具有一定的可行性和科学性。
结果显示， 周涛、汪秉宏、方锦清、王小帆等绝对度数高，是网络中的核心节点。如图4所示。
3 社会网络分析结果
3.1 派系分析
凝聚子群分析是社会网络分析的重要方法，对于了解网络结构具有重要意义。根据有不同类型的凝聚子群分析方法，可分为派系、n-派宗、K-丛等方法。
当网络中某些行动者之间的关系特别紧密，以至于形成一个次级团体时，这样的次级团体就成为凝聚子群。关于一个网络中存在多少这样的凝聚子群的分析即为派系分析。
在社会网络中，常常可以发现网络中存在这样一个点，该点处于多个点之间，为其他点之间的联系架起一座桥。若某个点处于诸多其他点连接的路径上，其他点必须通过该点才能链接，即表明该点具有控制其他点连接的能力，对网络资源具有较强的控制度，则该点中间中心度越高。
图1 派系分类
1234567-------17220000225200003225000040006000500005006000005070000007
图2 派系分类中作者隶属矩阵
其网络图如图3所示。
本文将从晚唐时期镜湖周边地区外在的文学环境和隐士方干特殊的创作心态入手，阐释此时镜湖地区特有的文学生态以及诗人方干“清丽”诗风的形成原因。
绝对中心度是网路中与该点直接相连的点数，相对中心度为绝对中心度的标准化形式，即
图3 网络图
由图3可以看出，有的作者不在派系之列，有的作者分别属于几个派系。例如周涛、汪秉宏同时属于1、2、3派系，是该领域研究的活跃和领军人物，对科研的流动、知识的交流起着带动作用。
3.2 点度中心度分析
其网络图显示如图7所示。
为保证燃料燃烧效率，锅炉实际送风量大于理论空气量，实际空气量与理论空气量的比值称为过量空气系数，用α表示。实际空气量计算公式如式（3）：
相对中心度
中心度是根据节点连接度数衡量节点处于网络中心的位置，节点度数中心度越高，该点就越位于网络的中心。
在数据处理时，文章名为行数据，作者为列数据，不考虑作者在一篇文章中的排序先后。如果科研人员为文章作者，标准为1，否者标准为0，从而构建一个科研人员和文献关系的二模数据矩阵。经过ucinet处理之后，转为1模数据矩阵，即科研人员之间的数据矩阵，以此来分析科研人员之间的合作关系和该领域内的网络架构。
其网络图显示结果如图5所示。
3.3 点的中间中心度分析
“中间性”测量的是一个点在多大程度上位于图中其他点的“中间”。假设在一个点对X 和Z 之间存在n 条捷径，一个点Y 相对于点X 和Z 的中间中心度，指的是该点处于此点的捷径上的能力。
人类社会作为一个关系社会，是人们通过某种联系建立起来的关系网络[10-14]。由多个点(社会行动者)和各点之间的连线(行动者之间的关系)组成的集合，形成了一个社会网络。在社会现象分析时，不能仅凭直觉来区分社会关联性，而需要借助一定工具来研究人类之间这种错综复杂的关系。社会网络分析(SNA)提供了分析社会网络的一系列工具，能帮助深入研究人类关系网络。随着小世界网路(small-world network)和复杂性(complexity)研究的突飞猛进，社会网络与此相适应，被广泛应用在产业集群、战略联盟、组织治理、科研管理、技术创新等众多领域，为揭示网络结构、剖析网络演化提供了新的视角。社会网络分析的最大优势在于，将复杂多样的关系表示为可视化的图形或矩阵，给予个体行动社会关系意义的阐释[9-10]。
123中心度相对中心度占比------------------------------------3周涛19.0003.8000.0425汪秉宏17.0003.4000.03713方锦清15.0003.0000.03314汪小帆14.0002.8000.03117李翔14.0002.8000.0312狄增加12.0002.4000.02616毕桥10.0002.0000.02215郑志刚10.0002.0000.02226蒋品群7.0001.4000.01524周佩玲6.0001.2000.013112楚天广6.0001.2000.013106王龙6.0001.2000.01321牛永伟6.0001.2000.01322王达6.0001.2000.01323曾燕6.0001.2000.01331黄海军6.0001.2000.013109王靖6.0001.2000.013110李卓政6.0001.2000.013
图4 中心度和相对中心度
图5 中心度网络结构示意图
12中间中心度非中间中心度------------------------3周涛232.1672.99613方锦清231.0002.98180章忠志210.0002.7102狄增如55.0000.71017李翔26.5000.34214汪小帆26.5000.3425汪秉宏24.1670.31240钱省三2.0000.02626蒋品群0.6670.00931黄海军0.3330.00430毛保华0.3330.00428高自友0.3330.00412陈晓荣0.0000.0006刘之景0.0000.000
图6 中间中心度与非中间中心度
中心度是衡量网络节点在网络中的位置重要性的指标，也是社会网络分析的重要指标之一。度数中心度是一个简单的指数，节点的度数中心度分为绝对中心度和相对中心度两类。
经计算得到，周涛、方锦清、章忠志的中间中心度分别为232、231、210，说明他们承担着科研交流的桥梁和中介作用。狄增如、李翔、王小帆、汪秉宏、钱省三也是相对重要的科研连接。
想与网上商城形成竞争优势，就必须跟它有差异化，打造出让客户在网上不能体验的效果。现在同质化经营普遍很严重，模仿式经营层出不穷，导致很多实体商业出现发展瓶颈，甚至有的已经出现亏损而不得不将商店关门的状态，因此必须调整销售途径，注重差异化运营模式。比如有些名贵物品在网上交易后，后期邮寄过程中难以得到较好的保护，不可避免地会产生一些碰撞，会影响物品的完好性，所以实体商店可以利用此点，转变自身销售途径，基于现存的标准系统，加强物品的售后服务，解决消费者的顾虑。
尤其值得一提的是章忠志，在派系分析和点度中心度分析时，章忠志在图4和图6中均未出现。但是他有很高的中间中心度。说明该作者发表过少量重量级文章，虽然他只发表了少量文章，但是这些文章非常具有研究价值。经查阅作者资料可知，章忠志是复旦大学计算机科学技术学院的副教授，主要研究领域为复杂网络、随机游走、量子信息、理论计算机科学等，迄今在国际SCI期刊上发表论文30余篇，例如Physical Review E、The European Physical Journal B、Europhysics Letters等。虽然章忠志的文章几乎都发表在外文期刊上，发表在中文期刊上的非常少，但是其研究成果具有很强的代表性和前沿性，所以在复杂网络研究领域是重要主力作者。在其发表的中文文献中，仅有的联系作者就是其导师荣莉莉，此外是周涛和方锦清。可见，ucinet分析的结果显示和实际情况是符合的。
图7 点的中间中心度网络结构示意图
3.4 网络密度分析
在一个无向关系网络中，如果网络中有n 个行动者，那么包含的关系总数理论上最大可能值为n (n -1)/2，如果该网络中的实际关系数目为m ，那么该网络的密度就是“实际关系数/理论上的最大关系数”，即m /(n (n -1)/2)=2m /(n (n -1))。
如果是有向网络，则网络密度为：m /(n (n -1)/2)。密度越高，说明节点间联系渠道越多，沟通频繁，网络具有较高的凝聚性和活跃度。
随着我国经济的不断发展，高速公路路网的不断完善，道路使用者对出行提出了更高的服务要求，而横向裂缝的存在，不仅对路面结构的完整性和路面结构强度存在隐患，同时也大大影响了路面行驶舒适性。因此，本文从横向裂缝产生机理入手，研究横向裂缝的评价方法，并对其处治对策进行简要分析，为我国高速公路的科学养护管理提供参考和指导。
通用电气公司在人力资源管理中坚持以人为本的指导思想，高度重视人才的选拔和培养。公司人力资源管理的使命是培养企业家和企业领袖。“十年树木，百年树人”，如果用一棵大树来比喻通用电气公司的人力资源管理，那么可以将其概括为“苗优土肥、根深干粗、叶茂果硕”的树型培养模式。
经计算，整体网密度为0.029 0，网络中关系的标准差为0.190 4。说明本组科研作者网络密度小，网络节点之间联系少，结构松散，多数作者之间没有合作，或者合作较少。这和中心度、中间中心度的分析结果是一致的。
德国建立了与市场经济相适应的城市垃圾处理管理体系，形成了良性循环的发展机制。政府对行政管辖区范围内及运至服务区范围内的垃圾进行合理的规划和管理，制定合理的实施计划，强化监管，鼓励先进的、有利于垃圾减量和资源回收利用技术的应用和发展。市场机制贯穿于垃圾收运处理的全过程，公私合营的PPP模式运转良好。尽管不同城市有不同的运行机制，但都以垃圾收费作为基础，选择合格的私人企业服务商代替政府经营，私人企业服务商的服务需要满足公众、机构、工业和商业等的综合要求。政府购买服务模式，既提高了效率，又保证了服务质量，体现出垃圾处理的公益性。
4 结论
数据是未来社会发展的重要资产，单独、零散的数据没有价值，数据的价值来自于数据互联所传递出来的重要信息。笔者利用SNA分析了引文网络的作者关系，通过几个简单指标，发现了科研网络中非常重要的信息，例如哪些是核心作者，哪些是后起之秀，哪些作者起到科研交流中介的作用等，其所揭示出来的科研网络信息，对于明确行业领军人物、组建科研团队、促进知识交流和扩散、科研管理等具有积极的指导意义。
参考文献：
[1] 冯郁.科研合作网络的描述与分析[J].南京信息工程大学学报：自然科学版，2009,1(4): 360-364.
[2] 胡一竑，朱道立，张建同，等.中外科研合作网络对比研究[J].管理学报, 2009，6(10): 1323-1329.
[3] 王福生，杨洪勇.情报学期刊科研论文与作者合作网络模型[J].情报学报, 2008,27(4):578-583.
[4] 汪小帆，李翔，陈关荣.复杂网络理论及其应用[M].北京：清华大学出版社.2006:11.
[5] 肖连杰.科研合作网络节点重要性评价方法研究[D].大连：大连理工大学,2010.
[6] 王福生,石秀春,杨洪勇.基于作者簇的科研合作网络模型[J].情报理论与实践,2009(1):37-42.
[7] 孟佳娜,孙雪莲，云健.基于社会网络分析的高校教师科研合作关系研究[J].大连民族学院学报,2015，17(5): 525-528.
[8] 张秀梅,吴巍.科研合作网络的可视化及其在文献检索服务中的应用[J].情报科学,2006(1):23-28.
[9] 李涛.关键词合作网络及实证研究[J].计算机工程,2010(24):102-107.
[10] 刘军.社会网络分析法[M].重庆:重庆大学出版社,2006：3-6.
[11] 黄颖,王勉.学术论文引文网络的无标度特征及成因分析[J].中国科技期刊研究,2010(6):66-73.
[12] 涂静.科研合作网络中知识共享的演化研究[J].情报理论与实践，2018,41(2)：39-45.
[13] 李超.复杂网络中有影响力节点的识别[D].天津：天津理工大学，2018.
[14] 党中凯.基于节点特征的网络传播与控制[D].兰州：兰州理工大学，2018.
[15] 涂静，杨中华，张志清.科研合作网络中知识源中心性对知识扩散效率的影响[J].情报理论与实践，2017，40(5)：76-81.
[16] 李萍.复杂网络中若干模型上的传播特性研究[D].济南：山东师范大学，2013.
[17] 焦璨，张楠楠，张敏强，等.基于社会网络分析的心理学科研人员合作网络研究[J].吉林大学社会科学学报，2014，54(4)：163-170.
Structure and Characteristic Analysis of the Scientific Research Cooperation Network Based on the SNA
LIU Tao1，WANG Mian2
(1．Editorial Department of Journal of Chongqing Jiaotong University(Natural Science) of Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，P.R.China；2．School of Business of Jiangsu University of Science and Technology(Zhangjiagang)，Zhangjiagang Jiangsu 215600，P.R.China)
Abstract： Taking the citation network for example，this paper analyzes the structure and characteristics of the citation network in a field of science．The result shows that the scientific research network established with the reference relationship is scale-free．On this basis，the SNA is used to study the structure of literature scientific research cooperators．By analyzing such indexes as the overall density of the citation network，the network centrality and the point centrality，related information like the development in the field of science，the relationship among different subjects，core experts in the field and academic leaders can be discovered，which can provide theoretical support for scientific research management and knowledge dissemination．
Key words： complex network；scientific research cooperation network；social network analysis
收稿日期 ：2018-07-14
作者简介 ：刘 韬(1982-)，编辑，研究方向为编辑学。
中图分类号： G353.1
文献标识码： A
文章编号： 1008- 8032(2019)02- 0052- 04
标签：复杂网络论文; 科研合作网络论文; 社会网络分析论文; 重庆交通大学《重庆交通大学学报(自然科学版)》编辑部论文; 江苏科技大学(张家港校区)商学院论文;