国外网络信息计量学领域合作网络特性

[摘 要]将国外网络信息计量学领域的合著关系抽象为合作网络,分析该网络的整体特性,发现其拥有较小的密度、较短的平均路径长度和较高的聚类系数,显示出小世界特性；而度分布的分析中,存在较多点未与拟合直线吻合,不具有显著无尺度特性.通过对本网络中最大的连通组群进行集团特征分析,发现集团内部合作较为紧密,与外界联系稀疏,只有一个集团内有较明显的核心节点.因而需要打破现有相对封闭的集团结构,才能使资源得到更优配置,促进网络信息计量学的发展.

[关 键 词]网络信息计量学　合作网络　网络特性　集团特性

[分类号]G350

1　引言

如果将复杂系统内部的各个元素抽象为节点,元素之间关系视为连接,则构成一个具有复杂连接关系的网络,通常称为复杂网络.众多实证研究表明,各种现实网络可抽象为复杂网络,如社会关系网、Inter、交通网、科学合作网络等.复杂网络一般具有三个基本统计特征：①小世界特征,网络中节点之间的平均距离较短,该距离即连接两点的最短路径所经过边的数目；②无尺度特征,网络节点的度服从幂率分布,节点的度指与该节点关联的边的数目；③集聚特征,由节点的集聚系数衡量.

某领域科学合作网络即由该领域学者构成,其中节点为各学者,若两位学者共同写一篇论文,则两个节点相连接.本文,将国外网络信息计量学领域论文作者的合著关系抽象成合作网络,用来表征该领域学者间的科学合作关系.

2　数据获取与处理

本文从ISIWebofScience数据库中,以“Webometrics”为主题词,于2010年12月14日,共检索出112篇相关文献.经过去重、整理后,形成涉及123名作者的小型科学合作网络.

首先形成123×123的合著矩阵,见表1(限于篇幅,只列出部分).对角线数字即为作者本人的发文量.

将矩阵导入社会网络分析软件Uci,保存为Uci格式.利用画图工具Netdraw绘制合著网络图,见图1,其中有13个点为独立作者,未在图l中显示.

文献[5]中提到,如果两作者间存在连线,表明两人有合作,则两个不同群组间没有连线(合作关系)；在同一组群的任意两点之间至少存在一条通路.因而在该合作网络中,存在31个相互独立的连通子网络,其中,最大的连通组群拥有节点总数为37,最小的组群拥有节点数为1,如表2所示：

3　整体网特性分析

从表2明显看出,拥有1人的团队最多,其次是2人的合作团队.同时也发现,在科研交流频繁、规模较大的合作团队中,一个由13人组成,一个联系多达37人.进一步对整体网全局特性进行分析：

网络密度.描述了网络中各节点问联系的紧密程度.利用Uei计算得出,该网络密度为0.0345,该网络密度较小,反映出在网络信息计量学领域各学者之间的交流合作程度不够紧密.

平均路径长度.指任意两个节点之间距离的平均值.经计算,该网络的平均特征路径长度为2.267,意味着两个人的距离为2.虽然网络规模较大,但只要经过1个中间人,网络中的任意两位作者就可以建立合著关系.

聚类系数.描述网络中与同一节点相连的两个节点也相连的可能性..经计算,得到该网络聚类系数为1.587,显示出较为显著的聚类效应,即网络中存在一些团队,与同一人合著过的两位作者间极有可能也存在合著关系.

度分布.度描述了与指定节点相连的边的数量,度越大,则该点越重要,表明该点所代表的作者具有较多的合著者,说明该作者有着较为广泛的合作关系.该网络中度的分布如表3所示：

为进一步考察整个网络所有节点的度分布,绘制了网络各节点度分布的双对数图.拟合幂率分布曲线Jp(K)等于K-γ,γ等于1.371.双对数图如图2所示：

从上述分析的全局特性来看,该网络的密度较小,说明其具有一定的形态,却是稀疏的.同时该网络具有较短的平均路径长度和较高的聚类系数,显示出小世界特性.

满足无尺度特征,需要网络的度分布服从幂率分布即P(K)等于K－γ,并且γ的值往往介于2到3之间.服从幂率分布的合作网络,存在少数度值较高的节点,大多数节点度值较低.此时整个网络度分布的双对数趋近于一条下降的直线,也就是说,网络中的节点拥有的连线数目呈幂率衰减模式.从图2中可看出,较多点未与直线吻合,且γ等于1.371,因而不具有明显的无尺度特征.

4　集团特性分析

集团结构是指网络顶点间的连接程度各不相同所形成的结构,反映了网络结构整体性质的重要特征.在合作网中,集团代表特定的研究兴趣领域.

本研究中合作网络最大组群(见图1右侧中间部分),所含作者数为37.其中最大度值24的节点为Thelwall,本文着重对该组群进行集团特性分析.首先,进行集团划分,根据节点度值的高低,删除度值较低的节点,从而使网络的脉络更为清晰,最终只保留集团内部紧密的合作关系.其次,通过集团中度值较高节点的连接情况来分析集团的结构特性.因此,通过Uci对该组群进行K核分析,选出核值高的几组集团,见图3－图6.集团A核值最高,其次为集团B、C、D.各集团成员单位与各度值详见表4.

图3所示的集团A,共有9个节点,其中有6人来自同一个单位.Thelwall无疑是该集团的核心人物,并且是该组群的核心人物.集团内部联系紧密,有3个节点与其他集团存在合著关系,其中的2位作者只与集团外的1至2人有合作关系,而Thelwall与集团外的合作关系非常多,对集团内外部的联系与合作有很大的贡献.

图4所示的集团B,共3个节点,有2人来自同一个单位.集团内部两两均有合作关系,没有核心节点,并均与集团外有简单的合作关系.有趣的是,都是与集团A的Thelwall有合作关系.

图5所示的集团C,共4个节点,分别来自不同的单位.作者Musgrove在集团中只与Li有联系,因而Li成为集团内部的关键人物,负责Musgrove与其他两位作者产生联系.这4个节点与集团外部均有简单的合作关系,并都与Thelwall有合作关系.

图6所示的集团D,共4个节点,均来自同一个单位.内部合作关系非常紧密,其中有2个节点与外界无联系.作者Bjorneborn与集团A的Thelwall有合作关系.

集团A与其他集团的合作关系如图7所示：

从图7中可以直观地看出4个集团间的联系,各集团内部合作都比较紧密,与集团外部联系比较稀疏.只有集团A中存在核心节点,该节点与外界有紧密的联系.4个集团中,除了Thelwall,只有3个点与4集团外的节点有合作关系.

5　结语

综合以上分析,发现国外网络信息计量学的合著网络密度较小,拥有较短的平均路径长度和较高的聚类系数,呈现出小世界特性.其度分布的双对数曲线(见图2)中,可以看到较多点与直线不完全吻合,较为理想的解释是：科研人员的科研生命活跃期通常有限；跨区域交流与合作受到经费限制；研究人员兴趣转移；研究课题结束等.故此,没有表现出显著的无尺度特征.

通过对最大连通组群进行集团特性分析,发现：集团内部合作较为紧密,与外部的联系较为稀疏.只有集团A有明显的核心节点,起着与集团外部联系的重要作用.集团内部的成员之间存在跨机构、地区的合作关系,而较多作者来自英国的伍尔弗汉普顿大学(UniversityofWolverhampton)和丹麦的图书馆及信息科学学院(RoyalSchool0fLibrmyandInformationScience).合著者较多为同事关系、师生关系(如Bjorneborn,L从师于Thdwall,M).这样的集团结构会带来以下弊端：内部合作频繁,会导致僵化的工作程式,创新能力降低；缺乏与其他团队的交流,往往侧重于某一方向的研究,难有突破性的进展.因而要打破现有相对封闭的集团结构,加强集团间的交流与合作.从平均路径长度和聚类分析结果可以看出,与同一人合著过的两位作者间极有可能建立合著关系,因而该合著网络有着较大的潜力实现更广泛的合作交流.从而,使得科研资源的配置更为优化,不断推进网络信息计量学的发展.

本文尝试通过整体网与集团特征分析网络信息计量学领域的合作关系,来发现该合作网络中的核心人物与合作团队,从而了解该领域的交流动向.还可通过分析发现集团的封闭现象与可能建立的合作关系,有利于集团打破僵化格局,扩大交流与创新,推动科学发展.

[5]刘杰,陆君安,一个小型科研合作复杂网络及其分析[J],复杂系统与复杂性科学,2004,I(3)：56－61

[6]孟微,庞景安,我国情报学科研合著网络研究及其特征参数分析[J],情报理论与实践,2009(8)：12－15