基于動態(tài)網(wǎng)絡分析的中國高績效科研合作網(wǎng)絡共性特征研究

李小龍，張海玲，劉 洋

（1.湖南工商大學大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新研究院；2.湖南工商大學新零售虛擬現(xiàn)實技術湖南省重點實驗室，湖南長沙 410205）

1 研究背景

在大科學時代，科學研究具備專深化、異構(gòu)化、復雜化等特點，研究方向一致且知識結(jié)構(gòu)互補的科研人員之間的合作成為科研產(chǎn)出的必備條件。產(chǎn)學研合作創(chuàng)新的重要構(gòu)成為科研合作，《中國科研信息化藍皮書2015》指出，在知識經(jīng)濟時代，“單打獨斗”的科研模式將被淘汰，協(xié)同創(chuàng)新模式成為主流。在提升凝聚創(chuàng)新思想、科研質(zhì)量、培養(yǎng)綜合型、創(chuàng)新型科研人才方面，科研合作意義重大，且有助于實現(xiàn)重要學科領域的跨越式發(fā)展［1］。

科研合作有正式和非正式兩種主要形式。正式的科研合作指個人、機構(gòu)和學校之間傳統(tǒng)的人事合作關系［2］。非正式合作是由科研人員自發(fā)形成的科研協(xié)作。績效是組織對其目標達成度的一種衡量，用以呈現(xiàn)最終運作成果［3-4］。科研成果的產(chǎn)生涉及了正式與非正式兩種合作模式，且其數(shù)量和質(zhì)量最能體現(xiàn)科研合作績效。利用科研論文中涵括的信息，構(gòu)建科研合作網(wǎng)絡，能在一定程度上對該領域?qū)W術科研交流的發(fā)展速度與質(zhì)量深入探究，因此本文基于論文合作情況對科研合作進行分析。高績效科研合作網(wǎng)絡有助于增強科研實力，有效整合科研資源。建設高績效科研合作網(wǎng)絡，對于加強科研人員的核心競爭力，提升其自主創(chuàng)新能力和協(xié)同創(chuàng)新能力，具有重要的意義。

2 文獻回顧

科研合作網(wǎng)絡是由科研人員基于研究任務自組織形成的社會網(wǎng)絡，實際上是屬于復雜網(wǎng)絡的研究范疇。復雜網(wǎng)絡的研究已經(jīng)取得了很大的發(fā)展，在許多現(xiàn)實網(wǎng)絡中都存在拓撲結(jié)構(gòu)［5-6］、小世界和無標度現(xiàn)象［7］。復雜網(wǎng)絡被廣泛應用于非均質(zhì)傳播［8］、意見傳播［9］、團隊協(xié)作［10］、社區(qū)檢測研究［11-12］。由于學術論文呈指數(shù)級增長，研究科研合作已成為復雜網(wǎng)絡領域的一個關鍵問題。大多數(shù)研究集中于合著網(wǎng)絡的構(gòu)建［13-14］，國際或跨學科合作的分析，社區(qū)檢測的算法研究［12］，以及科研合作中的鏈路分析和動力學分析。以上大部分研究缺乏對現(xiàn)實科研合作網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)和深入分析，如何通過網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的特征構(gòu)建具有高績效性的科研合作網(wǎng)絡，獲得具體的指導仍然存在局限性。

針對科研合作網(wǎng)絡的研究領域，20 世紀60 年代，著名科學學家Price 便開始研究科研合作問題。早期的研究主要運用信息計量學方法（Informetrics）對合著現(xiàn)象的數(shù)量特征進行探討，但缺乏對于節(jié)點間的結(jié)構(gòu)與隱含特征挖掘的深入研究。2001 年，Newman針對合著關系，首次采用社會網(wǎng)絡方法（Social Network Analysis，簡稱SNA）進行分析研究，構(gòu)建了合著網(wǎng)絡關系圖。為研究社會網(wǎng)絡中不同節(jié)點間有何關聯(lián)和量化關系，進一步揭示網(wǎng)絡的關系結(jié)構(gòu)，研究者們利用SNA 對其進行深入探究［15］，眾多研究者鐘情于SNA 直觀靈活的可視化效果。Liu 等［16］應用SNA 對數(shù)字圖書館領域合著現(xiàn)象進行分析，并指出該方法適用于合著問題的分析。郭崇慧等［17］對“985 工程”高校校際科研合作網(wǎng)絡進行了研究，運用SNA 從整體、個體和社區(qū)三個方面分別對國內(nèi)和國際期刊校際科研合作網(wǎng)絡的科研合作網(wǎng)絡圖、發(fā)文量和合著率、節(jié)點度、點介數(shù)、核心-邊緣結(jié)構(gòu)和社區(qū)結(jié)構(gòu)進行了對比分析。李亮等［18］從中心性分析、凝聚子群分析以及核心—邊緣結(jié)構(gòu)三個角度，對《情報學報》期刊的合著網(wǎng)絡進行了實證研究。

以上研究一般采用SNA 對1 種類型節(jié)點的靜態(tài)小規(guī)模有界網(wǎng)絡進行分析。實際上，科研合作網(wǎng)絡是一個時序復雜網(wǎng)絡［19］。隨著研究的深入，有兩個問題需要解決：（1）論文信息具有復雜多樣性，對科研合作問題的研究必須從多個關系層面共同觀察；（2）SNA 在分析網(wǎng)絡演變動因及趨勢方面具有局限性，在理解、認識復雜動態(tài)網(wǎng)絡的多模態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)時具有明顯的不足［20］。基于以上原因，動態(tài)網(wǎng)絡分析法(Dynamic Network Analysis，簡稱DNA)引起了眾多研究者的關注。DNA 包含了傳統(tǒng)社會網(wǎng)絡分析、關聯(lián)分析(link analysis，簡稱LA)和多智能體系統(tǒng)(multi-agent systems，簡稱MAS)的理論與方法，是一個新興的研究領域。其中，元矩陣（metamatrix）是對實體與實體之間多元關系的表示。元矩陣中的實體包括人、知識/資源、事件/任務和組織，相應地在DNA 網(wǎng)絡中，包括主體(agent)、情景(event)、知識(knowledge)、位置(location)、組織(organization)、資源(resource)、任務(task)等。一個復雜的動態(tài)網(wǎng)絡中可以同時存在多種節(jié)點和不同性質(zhì)的邊，元矩陣構(gòu)成如表1 所示。

劉彤等［20］利用DNA 對北京地區(qū)納米技術領域的專利構(gòu)建了多屬性專利網(wǎng)絡，分析了專利合作網(wǎng)絡的演變和動態(tài)特征，確定了網(wǎng)絡中潛在的重要關系和變化。翟東升等［21］建立了專利數(shù)據(jù)元矩陣，利用動態(tài)網(wǎng)絡分析工具ORA 挖掘?qū)＠畔ⅲ芯苛薒TE TDD 技術產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)狀及中國企業(yè)面臨的問題。楊仲基等［22］研究了中國石墨烯產(chǎn)業(yè)專利合作網(wǎng)絡特征及演化態(tài)勢。

以上研究有助于科研合作領域研究方法的發(fā)展，并豐富了該領域的研究實踐。但已有研究還沒有對高績效的科研合作網(wǎng)絡進行深入剖析，揭示隱含的共性特征。樣本的選取也主要集中在同一個期刊，或者相同的學科領域。因此，深入研究高績效科研合作網(wǎng)絡獲得的重要創(chuàng)新績效，即發(fā)表的科研合著論文情況，通過利用動態(tài)網(wǎng)絡分析法構(gòu)建科研合作網(wǎng)絡，挖掘不同領域高績效科研合作網(wǎng)絡的潛在的共性特征，可以揭示出不同領域開展高績效科研協(xié)同創(chuàng)新行為的相似規(guī)律。為此，本文以2017 年CNKI 綜合指數(shù)排名前五的學者為核心組建的高績效科研合作網(wǎng)絡為研究對象，設計web 爬蟲自動收集和遴選2006—2017 年間這些學者們發(fā)表的國內(nèi)期刊論文作為樣本數(shù)據(jù)。運用動態(tài)網(wǎng)絡分析法，構(gòu)建科研合作網(wǎng)絡的元矩陣和網(wǎng)絡模型，生成包含合著網(wǎng)絡和關鍵詞網(wǎng)絡的、帶含期刊論文影響因子權(quán)重的科研合作網(wǎng)絡，利用連邊粗細與節(jié)點大小直觀地對網(wǎng)絡進行可視化描述。從網(wǎng)絡總體結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡整體屬性和個體屬性等三個層面揭示不同領域高績效科研團隊的共同特性，并按照三個時間段，探究其在評價時間內(nèi)的演化規(guī)律。

表1 元矩陣的基本構(gòu)成

3 數(shù)據(jù)獲取與預處理

本文的數(shù)據(jù)樣本均取自CNKI 中國學術期刊網(wǎng)絡出版總庫。CNKI 已經(jīng)發(fā)展成為集期刊雜志、博士論文、碩士論文、會議論文、報紙、工具書、年鑒、專利、標準、國學、海外文獻資源為一體的、具有國際領先水平的網(wǎng)絡出版平臺，中心網(wǎng)站的日更新文獻量達5 萬篇以上。

數(shù)據(jù)樣本檢索時間為2018 年7 月24 日。本研究選取2017 年CNKI 高校科研成果統(tǒng)計分析與評價數(shù)據(jù)庫中，綜合指數(shù)排名前五的學者為核心的科研合作網(wǎng)絡作為研究對象。由于此綜合指數(shù)的評價依據(jù)為CNKI 收錄的國內(nèi)期刊論文，周期為2006—2017 年，故遴選的數(shù)據(jù)均來自CNKI 中，2006—2017 年間收錄的國內(nèi)期刊論文。顯然論文質(zhì)量與學者在合著中扮演的角色各有差異，但為了構(gòu)建全面的以這五位學者為核心的科研合作網(wǎng)絡，本研究只剔除了信息不全的數(shù)據(jù)，保留了該核心學者參與的所有CNKI 收錄的論文。

在作者發(fā)文檢索中精確搜索作者的姓名與單位，年限限定為2006—2017 年，采用Java 語言編寫web爬蟲程序，獲取了檢索結(jié)果中每篇論文的特征信息：篇名、作者名稱、關鍵詞、參與機構(gòu)與發(fā)表年月，并通過web 爬蟲，進一步收集了每一篇論文所發(fā)表期刊對應的復合影響因子，用以構(gòu)建含權(quán)的合著網(wǎng)絡與關鍵詞網(wǎng)絡。經(jīng)數(shù)據(jù)清洗，去除信息不全的數(shù)據(jù)，有效論文共計2 888 篇，按照時間將本文收集的論文合作數(shù)據(jù)均分為3 個時間段進行分析，每個時間 段4 年：2006—2009 年、2010—2013 年、2014—2017 年。最終選出作為案例的5 位學者樣本基本信息如表2 所示。

表2 學者樣本基本信息表

4 研究方法

4.1 論文數(shù)據(jù)元矩陣建立

根據(jù)論文數(shù)據(jù)的特點構(gòu)建基于動態(tài)網(wǎng)絡分析方法的二重元矩陣。首先將論文數(shù)據(jù)歸為以下兩類：（1）將作者視為分析的主體可以構(gòu)建論文合著網(wǎng)絡；（2）將期刊論文數(shù)據(jù)中的關鍵詞作為知識，關鍵詞能代表研究的重點難點和熱點，以及研究領域的主要關注問題，故構(gòu)建關鍵詞網(wǎng)絡對論文設計的主要知識進行探究。

在同一篇論文中署名的先后順序通常與相應的學者對論文的貢獻度有關，為了方便進行元矩陣的構(gòu)建，本文假定在同一篇論文中，作者之間的聯(lián)系是相互的，合作關系是平等的，不因署名先后順序?qū)献麝P系進行判定。如圖1 所示，作者×作者矩陣為合著網(wǎng)絡，關鍵詞×關鍵詞矩陣為關鍵詞網(wǎng)絡。利用這兩個矩陣構(gòu)成的二重元矩陣對論文數(shù)據(jù)進行分析，深入探究雙重科研合作網(wǎng)絡，挖掘高績效科研合作網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)及其內(nèi)容的演化規(guī)律所隱含的共性特征。

圖1 論文數(shù)據(jù)二重元矩陣

4.2 多重科研合作網(wǎng)絡模型構(gòu)建

傳統(tǒng)的SNA 主要研究1 種類型節(jié)點的靜態(tài)小規(guī)模有界網(wǎng)絡，而靜態(tài)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的不全面性會導致實際的時序復雜網(wǎng)絡丟失大量有價值信息，因此對網(wǎng)絡的動態(tài)變化深入研究具有重要意義。本文引入時間演化因素，基于元矩陣建立雙重的動態(tài)科研合作網(wǎng)絡：含權(quán)A-A 動態(tài)合著網(wǎng)絡、含權(quán)K-K 動態(tài)關鍵詞網(wǎng)絡。其中A 為作者（Author）、K 為關鍵詞（Keyword）。Borner 等［23］學者曾提出一種合著網(wǎng)絡邊權(quán)分析方法，不僅考慮了合作的次數(shù)還考慮了合著的效果。本文主要研究高績效的科研合作網(wǎng)絡，為了突出高績效性，不能僅考慮科研人員間的合作頻次，也應將合著效果納入考量。因此本研究在構(gòu)建網(wǎng)絡時考慮用期刊的影響因子表示合著的效果，顯然在高影響因子期刊上發(fā)表的論文比在影響因子低的刊物上投稿帶來學術影響力更為顯著。本文中網(wǎng)絡連邊的權(quán)值即：作者之間所有合著論文發(fā)表的期刊在CNKI 中影響因子的疊加。

4.2.1 含權(quán)的A-A 動態(tài)合著網(wǎng)絡

4.2.2 含權(quán)的K-K 動態(tài)關鍵詞網(wǎng)絡

4.2.3 網(wǎng)絡屬性指標

網(wǎng)絡屬性指標分為整體和個體屬性指標。網(wǎng)絡整體屬性指標是指描述整個網(wǎng)絡規(guī)模、緊密程度等方面的指標，本文主要研究含權(quán)平均度、平均路徑長度、聚類系數(shù)。

無權(quán)網(wǎng)絡中，節(jié)點的度表示該節(jié)點與網(wǎng)絡中其他節(jié)點連接的次數(shù)，通常節(jié)點的度越高表示該節(jié)點與網(wǎng)絡中的其他節(jié)點聯(lián)系越緊密且相對越重要。含權(quán)網(wǎng)絡中，節(jié)點 的度稱為強度［24］。本研究為了考慮合著論文的效果，用論文所在期刊的影響因子進行衡量，故強度定義為所有與節(jié)點 相連的邊權(quán)值之和，如公式1 所示。

平均路徑長度 描述了網(wǎng)絡的整體性質(zhì)，表示網(wǎng)絡中所有節(jié)點對之間的平均最短距離，節(jié)點間的距離是指從一個節(jié)點出發(fā)到達另一個節(jié)點所要經(jīng)過的邊的最少數(shù)目［25］。其實質(zhì)是網(wǎng)絡傳遞信息所需要經(jīng)過中間節(jié)點的平均個數(shù)。若平均路徑長度小，則網(wǎng)絡內(nèi)部信息的傳遞較為暢通，網(wǎng)絡運行效率高［2］。聚類系數(shù)CC 可計算網(wǎng)絡中與同一個節(jié)點相連的兩節(jié)點之間是否相互連接的平均概率，是對網(wǎng)絡集團化程度進行衡量的重要參數(shù)［3，25］。

網(wǎng)絡個體屬性指標主要是中心性指標。可以用來評價網(wǎng)絡中個體節(jié)點的重要與否、地位優(yōu)越性及其聲望等［26］。常用的中心性指標有度中心性接近中心性和中介中心性三個指標，本文利用這三種指標對高績效的科研合作網(wǎng)絡中的個體進行測量，得出個體在網(wǎng)絡中的不同重要程度。

5 科研合作網(wǎng)絡動態(tài)演化分析結(jié)果

本文從網(wǎng)絡總體情況、整體屬性和個體屬性三個視角對2017 年CNKI 綜合指數(shù)排名前五的學者為核心的科研合作網(wǎng)絡，分3 個時間段進行分析。

5.1 科研合作網(wǎng)絡總體情況分析

研究科研合作網(wǎng)絡，傳統(tǒng)上是研究學者在同一篇論文中共同署名的問題。本文基于DNA，將科研合作網(wǎng)絡細化為合著網(wǎng)絡和關鍵詞網(wǎng)絡構(gòu)成的雙重網(wǎng)絡。

表3 與表4 中列出了合著網(wǎng)絡與關鍵詞2006—2017 年間的網(wǎng)絡規(guī)模、連接次數(shù)與網(wǎng)絡密度的數(shù)值，有助于對其科研合作網(wǎng)絡總體情況的把握。

表3 2006—2017 年合著網(wǎng)絡總體情況

表4 2006—2017 年關鍵詞網(wǎng)絡總體情況

由表4 的統(tǒng)計結(jié)果可知三個時間段內(nèi)，前五學者為核心的合著網(wǎng)絡各有變化，但每個時間段網(wǎng)絡規(guī)模變化均相對穩(wěn)定，且網(wǎng)絡密度也基本穩(wěn)定。五位學者雖各處于不同研究領域，但其合作網(wǎng)絡內(nèi)部保持著十分明確的穩(wěn)定合作關系。關鍵詞網(wǎng)絡的網(wǎng)絡規(guī)模相比于合著網(wǎng)絡更大，表4 中結(jié)果顯示，以序號1、2、3、5 的學者為核心的團隊目前的關鍵詞數(shù)量相比于十年前都有大幅度的減少，但網(wǎng)絡密度均大幅增加，研究呈現(xiàn)出趨向?qū)！⑸睢⒕目赡苄裕砻餮芯空邆儑L試過眾多新知識和技術后，有摒棄部分對原有領域研究意義或貢獻相對較小的理論技術的傾向，這為了解科研合作的實際情況提供了一個新的視角與理論依據(jù)。

5.2 網(wǎng)絡整體層次演化分析

平均度、平均路徑長度和平均聚類系數(shù)是三個重要的整體屬性指標，本文中的平均度進一步考慮了節(jié)點間的權(quán)值。表5 展示了不同時間段內(nèi)，合著網(wǎng)絡和關鍵詞網(wǎng)絡的這3 類屬性指標的具體數(shù)值。此外，還對不同網(wǎng)絡分階段的流動性進行了相應的統(tǒng)計分析。

表5 2006—2017 年合著網(wǎng)絡整體屬性指標

三個時間段內(nèi)，前五學者為核心的合著網(wǎng)絡的交流與聚類情況可從表5 中得知。聚類系數(shù)反映了整個網(wǎng)絡的聚集性，聚類系數(shù)越大說明網(wǎng)絡的聚集性越好，在現(xiàn)實網(wǎng)絡中這種特性表現(xiàn)的非常明顯。本文構(gòu)建的合著網(wǎng)絡中，可以清晰地看出任一時間段，平均聚類系數(shù)均高于0.800，充分說明高績效的科研團隊內(nèi)部聚集性很強，集團化程度高。平均路徑長度均低于2，表明團隊內(nèi)部的信息交流成本低，易于團隊內(nèi)部的溝通合作。

以序號為1 的學者岑可法為例。分時間段，采用Gephi軟件對以岑可法為核心的合著網(wǎng)絡進行可視化，以連邊粗細和節(jié)點大小更直觀地顯示節(jié)點間的合作效果，圖中節(jié)點越大顏色越深表示該節(jié)點度中心性越高，由于連邊權(quán)值采用影響因子疊加，故連邊越粗表明實際合作效果越好，不僅僅由合作次數(shù)進行判別。由圖2 可以看出網(wǎng)絡整體連通情況良好，除岑可法外還存在幾位核心的成員，構(gòu)成了不同的小團體，但成員之間的溝通仍然緊密。表5 中的三類指標呈現(xiàn)出一定的相關關系，含權(quán)平均度可以在一定意義上反映出合作效果，含權(quán)平均度越高表明合作效果越好。由數(shù)據(jù)可知，含權(quán)平均度增長時，聚類系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，平均路徑長度數(shù)值則減小。進一步說明，高績效的科研合作網(wǎng)絡中，學者間交流緊密，內(nèi)部聚集性較強，因此應采取相應措施降低內(nèi)部的交流難度，鼓勵科研人員積極參與協(xié)同創(chuàng)新。

圖2 岑可法2006—2017 年合著網(wǎng)絡

根據(jù)表6 分析2006—2017 年間的科研人員整體流動情況。流動學者表示在此時間段內(nèi)新加入或退出的學者數(shù)量之和。由表6 可知，三個時間段內(nèi)，固定學者數(shù)量與流動學者數(shù)量均相對穩(wěn)定，進一步說明高績效科研團隊的整體結(jié)構(gòu)具有穩(wěn)定性。流動學者數(shù)量在整體人員數(shù)量中所占比例大，與目前國內(nèi)高校與科研機構(gòu)中，以導師帶研究生進行科學研究的模式相吻合。研究生學習年限的限制是導致人員的流動性較大的主要原因。另外，每階段的人員變化率均保持在0.800 以上，但仍有一部分人員是基本穩(wěn)定的，說明團隊中有一批固定學者的存在保證了高績效科研合作網(wǎng)絡整體結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定。此現(xiàn)象表明在構(gòu)建高績效科研合作網(wǎng)絡之初，除了以權(quán)威學者為核心外，更應當構(gòu)建好網(wǎng)絡的核心骨架，選擇一批相對固定的學者將成為穩(wěn)定高績效的基礎保證。

表6 2006—2017 年合著網(wǎng)絡整體階段性人員流動概況

表7 的結(jié)果顯示了在三個時間階段內(nèi)關鍵詞網(wǎng)絡的流動變化情況。流動關鍵詞表示在此時間段內(nèi)，新增或減少的關鍵詞數(shù)量之和。由表7 中數(shù)據(jù)可知，各時間段流動關鍵詞數(shù)量大，并且關鍵詞的變化率均維持在0.890 ～0.940 的范圍內(nèi)，表明每個高績效的科研合作網(wǎng)絡對于所研究的領域都在不斷引入新的知識，保持著高度的創(chuàng)新性并勇于嘗試，與表4中關鍵詞網(wǎng)絡的整體變化趨勢相吻合，進一步表明研究者們在不斷探究新技術與理論，有擯棄部分對原有領域研究意義或貢獻相對較小的理論技術的可能。另外，關鍵詞的流動規(guī)律與學者的流動規(guī)律基本保持正相關，表明新的科研人員加入和退出與創(chuàng)新研究有互相影響的可能性。

表7 關鍵詞網(wǎng)絡整體階段性關鍵詞流動概況

5.3 網(wǎng)絡個體層次演化分析

在網(wǎng)絡個體層次分析上，度中心性、中介中心性和接近中心性分別反映了網(wǎng)絡中個體與其他節(jié)點的聯(lián)系能力、控制其他節(jié)點的能力和不受其他節(jié)點控制的能力。本文采用了這三類中心性指標來衡量個體的重要性。表8 中以五位核心學者的三類指標為例，并按照時間分段考察，反映其演化情況。

表8 2006—2017 年核心學者個體屬性指標

因本文研究對象為以排名前五的學者為核心構(gòu)建的科研合作網(wǎng)絡，故五位學者在任意階段的接近中心性均為1。表8 中結(jié)果顯示，三個時間段內(nèi)，每位學者的中介中心性都很高，均保持在0.800 ～0.950 的區(qū)間內(nèi)，說明核心學者在團隊中起到了交流橋梁的關鍵性作用，并能夠強有力地對其他節(jié)點進行控制。

經(jīng)數(shù)據(jù)分析可知，五個團隊的合著網(wǎng)絡以及關鍵詞網(wǎng)絡個體屬性指標排序情況基本一致，由于文章篇幅限制，選擇排名第一的岑可法合著網(wǎng)絡為例進行說明。表9 為三個中心性指標在合著網(wǎng)絡中，不同時間段內(nèi)的排序情況。三個中心性指標排名第一均為岑可法，因此該學者在團隊中的核心地位毋庸置疑。度中心性、接近中心性和中介中心性從不同的角度反映了合著網(wǎng)絡中科研人員的重要程度，由排序數(shù)據(jù)可知，三類指標變化趨勢基本一致，呈正相關關系。

表9 2006—2017 年合著網(wǎng)絡個體屬性指標排序（以岑可法團隊為例）

6 結(jié)論與建議

本文根據(jù)2017 年CNKI 高校科研成果統(tǒng)計與評價數(shù)據(jù)庫對國內(nèi)學者的科研評價排名，選取前五的學者，收集整理五名學者在評價期內(nèi)（2006—2017年）發(fā)表的2 888 篇論文，以此為基礎利用動態(tài)網(wǎng)絡分析法，構(gòu)建了由合著網(wǎng)絡和關鍵詞網(wǎng)絡共同構(gòu)成的科研合作網(wǎng)絡。通過對構(gòu)建的雙重科研合作網(wǎng)絡進行分析，得出以下主要結(jié)論，并提出了相應的建議：

（1）高績效科研合作網(wǎng)絡注重研究深度且積極探索新理論。對合著網(wǎng)絡和關鍵詞網(wǎng)絡的統(tǒng)計分析結(jié)果表明，以綜合指數(shù)排名前五學者為核心的合著網(wǎng)絡在不同時間段雖各有變化，但每個時間段網(wǎng)絡規(guī)模都相對較高且網(wǎng)絡密度變化穩(wěn)定，對應的關鍵詞網(wǎng)絡規(guī)模均明顯縮小，但網(wǎng)絡密度大幅增加，且關鍵詞變化率均維持在0.890 ～0.940 的范圍內(nèi)，表明高績效的科研合作網(wǎng)絡在進行科學研究時有趨向與專、深、精的可能性。

構(gòu)建高績效的科研合作網(wǎng)絡時，除了關注新技術、新理論與研究的前沿理論外，更應及時挖掘出對本領域推動較大的研究點進行深入研究，從而達到提升本領域研究深度的目的，產(chǎn)出高質(zhì)量的科研成果，切忌只求新技術但不求實際科研效果。

（2）高績效科研合作網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，成員聚集性強，且擅于溝通協(xié)作與新知識的引入。網(wǎng)絡整體屬性指標分析結(jié)果表明，各個時間段內(nèi)網(wǎng)絡的平均聚類系數(shù)均高于0.800，說明高績效的科研合作網(wǎng)絡內(nèi)部聚集性很強。平均路徑長度均低于2，表明團隊內(nèi)部的信息交流難度低，易于團隊內(nèi)部的溝通合作。含權(quán)平均度與聚類系數(shù)呈現(xiàn)正相關關系，與平均路徑長度負相關，說明高績效性需要團隊內(nèi)部的團結(jié)與合作交流，盡量降低團隊內(nèi)部溝通的難度和成本。從科研人員流動情況與關鍵詞流動情況可看出，流動科研人員數(shù)量在整體人員數(shù)量中所占比例很大，每階段的變化率均保持高于0.800，但一批固定學者的存在保證了高績效科研團隊整體結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定。關鍵詞的流動情況與科研人員流動情況表現(xiàn)出了較強的正相關關系，變化規(guī)律基本一致，對關鍵詞網(wǎng)絡的整體屬性指標分析進一步表明，固有的研究領域中不缺乏新知識的加入，這保證了科研團隊在相對確定的研究領域內(nèi)始終能夠保持團隊的科研創(chuàng)新性。

從科研管理的角度看，若要構(gòu)建高績效科研合作網(wǎng)絡，需要選擇好主心骨和一批相對固定的科研人員，以保證合作網(wǎng)絡在人員流動大的情況下結(jié)構(gòu)仍然穩(wěn)定，并應采取相應措施鼓勵科研人員的溝通與交流合作。例如加強科研交流的信息化平臺服務，從面對面為主的交流方式進一步利用線上的科研學術交流，有針對性的增強科研人員之間的交流。另外，科研管理部門應引進新的科研人員以促進科研合作過程中產(chǎn)生更多的創(chuàng)新，并鼓勵在原有的研究領域中不斷融合新的方法與思想，進行多領域知識的融合，拓寬研究的知識面，加大研究的廣度，這將有助于在已有科研領域產(chǎn)生新的發(fā)現(xiàn)，推動科學研究向前發(fā)展。

（3）高績效科研合作網(wǎng)絡中存在核心學者引領學科發(fā)展，資源控制能力強。微觀的中心性指標分析結(jié)果表明，在三個中心性指標下，每個團隊排名第一的均為綜合指數(shù)排名前五的學者，以合著網(wǎng)絡的三個個體屬性指標排序為例，可分析出，三個指標之間存在著很強的正相關關系。

從科研管理的角度看，核心學者起到了網(wǎng)絡中交流橋梁的作用，并能夠強有力地對其他節(jié)點進行控制，三個中心性分別代表了節(jié)點在網(wǎng)絡中所擁有的不同的能力。通過對中心性排序的分析，可得知一個學者的合作頻數(shù)越大，則該學者處于科研合作網(wǎng)絡中中心位置的可能性也越大，同時該學者對科研資源的掌控能力也就越強。在科研部門對科研人員進行管理時，除了要多引進新的科研人員以促進創(chuàng)新外，也應采取措施重點保護此類核心學者在網(wǎng)絡中的穩(wěn)定，例如加大科研獎勵力度、提升相應行政職務、創(chuàng)造更好的科研實驗環(huán)境等，這是保證科研合作網(wǎng)絡穩(wěn)定高績效的重要環(huán)節(jié)。

本文尚存在以下問題有待進一步的探索：（1）對科研合作網(wǎng)絡的構(gòu)建提取了論文中的作者信息和關鍵詞信息，未考慮機構(gòu)間合作、地域分布等更多樣的信息，在某種程度上簡化了科研合作網(wǎng)絡的多重屬性；（2）假設在同一篇論文中排名先后順序不影響作者對論文的貢獻與作者間的交流，而實際情況中作者的排名先后對論文的貢獻度是不同的；（3）本研究發(fā)現(xiàn)合著網(wǎng)絡與關鍵詞網(wǎng)絡的流動變化情況呈正相關的規(guī)律，但文中尚未給出具體的量化模型，這是接下來的研究中可以進一步解決的問題。