基于社会网络分析的学术团体合著研究——以武汉大学计.pdf

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基于社会网络分析的学术团体合著研究——以武汉大学计算机学院‘为例李纲[摘要]基于社会网络分析的武汉大学计算机学院学者之间学术合著的研究，首先通过武汉大学计算机学院2000"--2010年的合著情况构建合著网络，重点分析了该网络的全网密度、个体网属[关键词]社会网络分析合著凝聚子群分析[中图分类号]c912．3[文献标识码]A[文章编号]2095．2171(2011)03．0043．05[Abstract]By[Keywords]Social2相关研究现状3分析方法及分析工具昂性、节点中心度，得到相应的数据，之后对合著网络进行凝聚子群分析，发现了合著网络中内部关系较为密切的5个学术团体。引言随着学术科技的发展，在学术研究当中往往需要多名学者之间进行合作，才能完成某一研究。这一现象可以通过学者之间的合著行为进行分析，通过学者之间的合著关系，我们可以将一个学术团体构建成为一个合著网络。过去，对于学术团体只能通过文献计量学的方法单独分析某一学者，再对团体内所有学者进行比较。这样的分析方法忽略了学者之间的联系，具有一定的局限性。使用社会网络分析(SocialAnalysis，SNA)的方法对学术团体合著网络进行分析，可以弥补这些不足，更好地分析出某一学术团体内部的结构。当前，通过SNA方法分析学术合著方面的研究主要有：李亮、朱庆华通过社会网络分析法的中心度分析、凝聚子群分析和核心一边缘分析三个角度对国内情报学领域的合著网络进行了实证研究，发现了合著网络中联系紧密的团体，指出了合著网络中核心作者的数量和所属机构⋯。姚啸华通过中心性分析、凝聚子群分析的角度，对武汉大学信息管理学院进行实证研究。根据实证结果，找出学院内部核心作者，并对合著网络特性进行了概括心]。荣先乾、覃桃通过将图情领域的合著网络与国外其他学科的合著网络进行对比，发现目前图情领域的合著交流并不充分，提出需要进一步加强交流合作∞]。孟微、庞景安通过使用pajek工具对《情报理论与实践》的合著网络进行了可视化研究，得出了一些小团体¨]。分析方法经过多年的发展，社会网络分析已经形成(武汉大学信息管理学院．武汉．430072lSocialpapergivescoauthorshipanalysisComputerSchoolWuhan10collectedCNKIdatabase．Thissity，ClosenessCentrality5subgroupsCohesivesubgroupCoauthorship1[作者简介]李纲，男，教授，博士生导师；李昂，男。硕士研究生。43theofNetworkAnalysis，thisinUniversityrecentyearsandbyanalyzesden-Betweenessnetwork，andfindsanalysis．network3．1usea
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4武汉大学计算机学院合著网络分析2011了比较完整的理论体系，设计的概念和术语很多。本文主要选取以下指标进行分析。(1)密度(Density)：各点之间联系的紧密程度。密度是由网络中实际存在的线的数目除以可能存在的线数得到的。密度是一项重要的社会网络群体结构形态指标，被用来表征网络是否具有紧密关系，信息流通是否顺畅，整体的绩效如何等。通常情况下，网络的规模对网络的密度影响很大。(2)距离(Distance)：是指网络中的连接两个点的最短路径的长度，即走几步到另外一个点。(3)组件(Component)：是指一个图形中彼此连接的子图形，往往被用来分析一定社会群体范围的小团体现象。如果一个社会群体结构比较松散，其中有多个小团体或者派系，则反映这种松散关系的网络就会呈现彼此独立的多个组件；相反，如果一个社会群体彼此联系紧密，则反映这种紧密关系的网络即是一个相互连接的整体。(4)接近中心性(ClosenessCentrality)：一个点在网络中与其他点接近的程度，测度的是网络中某个行动者不受他人控制的能力。接近中心性的计算公式为：C’c¨)=(g一1)／sUM(d(i，j))(5)中介中心性(Betweeness一个行动者作为居问中介者的能力，测量的是行动者对资源控制的程度。具有较高中心性的行动者往往起着桥梁和纽带的作用。处于这种位置的人可以通过控制或者曲解信息的传递而影响群体。中介中心性的计算公式为C。㈩=C’。㈩*[(g一1)(g一2)／2]分析工具UCINET软件是由加州大学欧文分校的一群网络分析者编写的。现在对该软件进行扩展的团队是由Stephen和LintonFreeman组成的。UOINET网络分析集成软件包括一维与二维数据分析的NetDraw，还有正在发展应用的三维展示分析软件Mage等，同时集成了Pajek用于大型网络分析的Free应用软件程序。利用