“數字人文”領域科研協作知識交流中的學科交叉與地域交叉測度分析

葉光輝，彭 澤，畢崇武，夏立新

（1.華中師范大學信息管理學院，武漢 430079；2.鄭州大學信息管理學院，鄭州 450001）

1 引 言

20世紀末，科學研究因互聯網的誕生步入了新的時代，科研成果的產出速度和學科前沿的更迭速度呈指數形式增長，以簡單的團隊形式進行科研協作已經無法匹配知識更迭的速度[1]。因此，學者們開始尋求更加高效迅速的知識交流形式，他們在組建科研團隊時不再拘泥于地域、學科、文化、語言等條件的限制，而是更加注重團隊結構的多樣化。跨學科、跨地域、跨文化、跨語種等科研團隊的組成實現了不同學科方法論的相互借鑒、不同地域機構研究成果的相互疊加，極大地提升了知識交流的效率，多屬性交叉的科研協作模式也得到越來越多學者的青睞，成為當下科研協作的主要模式。

隨著多屬性交叉的科研協作模式不斷應用，具備學科交融、地域交叉、機構合作、語言互通等特征的科研協作網絡逐漸形成。其中跨地域和跨學科兩個交叉測度由于交通基礎設施建設、通信技術基礎設施建設、學科交融大背景等原因得到了最大程度上的關注，關于這兩個測度的相關研究也很多。對于網絡中任何一個節點而言，其必定同時擁有學科和地域兩個屬性，如同鏡之兩面不可分割，所以當節點與其他網絡節點發生知識交流行為時，必會同時考慮目標節點的學科和地域屬性，同時權衡跨學科、跨地域知識交流的成本與收益；而且某些節點的學科和地域屬性本就相互關聯、相互影響、無法割裂，學科發展在地理位置上的聚集效應、地域上學科間的發展差異就是很好的例證。從網絡的視角來看同樣如此，科研協作知識交流元網絡本質上是由各個子網疊加而成的，元網絡各項特征也應由每個子網的特征共同影響，單獨討論地域交叉子網或學科交叉子網是難以揭示該測度對元網絡特征、形成演化過程的影響機理的，將二者割裂開來探究單測度對知識流動特征和形成演化規律的影響必然是不全面的。基于此，本文將在對科研協作知識交流元網絡地域、學科等屬性特征進行充分分析的基礎上，探究在這兩個測度的共同作用下，元網絡及其特征的形成演化機理。

2 相關研究現狀

2.1 單跨度科研協作網絡研究現狀

跨學科科研協作研究主要有學者視角和引文視角兩種方法論。前者以科研工作者為研究主體，通過探究學者的合作關系、引證關系、鏈接關系等揭示不同學科領域內學者的互動行為規律[2]。例如，馬翠嫦等[3]以學者在信息分散下的信息行為為主要研究對象，從弱信息理論和行為、跨學科信息行為模型、信息偶遇等角度剖析圖書情報領域學者進行跨學科交流的行為特征。后者首先構建引文網絡，然后根據網絡節點的不同屬性從作者、機構、學科、地域等不同粒度去探究這些維度上的學科交叉現象。例如，Cronin等[4-5]通過分析1922—2006年信息科學及其相關學科的引文網絡后得出，信息科技在最近的10年改變了在知識輸出方面明顯的弱勢地位，成功轉變成為一個知識貢獻者，計算機科學、工程學和管理學等領域對信息科技的引用量以及信息科技領域從計算機科學、工程學和管理學的知識輸入量雙雙逐年增加。

跨地域科研協作研究主要集中在地理距離對科研協作績效的影響、跨地域科研協作網絡分析、跨地域科研協作網絡形成機理及演化幾個方面[6-7]。例如，Glückler[8]認為學者們以網絡結構為出發點探究跨地域科研協作網絡的演化機制的方法忽略了網絡內在演化動力的選擇作用，因此他在對比研究相關領域的地域內網絡演化和地域間網絡演化規律后認為，跨地域科研協作網絡的演化過程受到受累積機制與選擇機制的共同影響。在跨地域科研協作績效評價方式領域，國外學者將論文發表數量[9]、專利被引次數[10]、專利申請數量[11]、研究質量評價[12]等各項指標引入跨地域科研協作績效的評價體系中去，并在此基礎上探究地理距離與科研協作績效之間的關系。

2.2 復雜影響因素作用下的科研協作行為研究現狀

學者的科研協作行為是受多方面因素影響的復雜選擇過程，僅從跨學科或跨地域視角無法完美地解釋科研協作元網絡所呈現出來的知識流動特征和形成演化規律。越來越多的學者注意到這個問題，開始針對科研協作行為動因本身進行研究。例如，張萃等[13]基于Web of Science數據庫，通過對整體數據和分學科數據的分析得出中國與“一帶一路”沿線國家的科研合作呈現迅速上升的態勢，并進一步構建國際科研合作引力模型，發現中國與“一帶一路”沿線國家間的科研積累、地理距離和合作伙伴關系親密程度是影響國際科研合作的重要因素；譚春輝等[14]以對虛擬學術社區中科研人員進行訪談收集到的資料為研究對象，采用質性分析與實證研究相結合的方法，構建相應的虛擬學術社區中科研人員合作行為影響因素理論模型并進行驗證，最終得出自我效能、群體認同、社群影響、互惠對虛擬學術社區科研人員合作意愿有正向激勵作用。以上研究都是以科研協作行為為落腳點，探究促進或抑制科研合作程度的因素，也有學者從整個科研協作網絡的層面出發，探究復雜因素影響下整個科研協作網絡呈現怎樣的特征和演化趨勢。例如，游小珺[15]以美國高校科研合作數據為基礎構建科研協作網絡，劃分出地理鄰近性、認知臨近性、社會臨近性、制度臨近性四個維度，探究這四個因素對于美國高校科研合作網絡形成的動力機制。

2.3 知識交流研究現狀

知識交流是指知識生產者和知識接受者或者使用者之間的雙向對話[16]，其蘊藏在跨學科、跨地域等各種形式的科研協作行為背后。學者們進行科研協作、學術交流、文獻引用等行為的目的就是知識交流。隨著承載著知識交流的學術行為成本越來越低，知識在學者間、學科間、地域間的流動也越來越頻繁，知識交流已然成為一個專門的研究領域，受到廣泛關注[17]。

從研究內容來看，知識交流相關領域研究大致可以分為兩個方面，一方面是關于如效率、影響因素等知識交流自身屬性的研究，另一方面是知識交流在不同應用場景中的特征研究。例如，王惠等[18]通過測度35種圖書情報領域期刊的知識交流效率，識別期刊知識交流效率的動態演進特征，驗證期刊知識交流效率變動的影響因素，最終得出圖書情報類期刊整體知識交流效率較高、兩極分化嚴重的特征結論以及各影響因素對交流效率的正負面作用效果，并提出改善圖書情報類期刊知識交流效率的對策建議；甘春梅等[19]著重研究了學術博客場景中的知識交流行為，他們首先從前人研究中歸納總結出博客知識交流與共享的主要動因和背景理論，然后基于社會資本理論、社會交換理論和公共物品困境理論構建起學術博客知識交流與共享的心理誘因模型，最后給出學術博客場景下各因素對知識交流和共享意愿的作用假設。

從研究方法來看，知識交流領域的相關研究主要有題錄數據和引文內容兩個視角。題錄數據獲取難度低、數據量大、分析工具多，是領域內相對成熟的研究方法。典型研究如孫冰等[20]根據1990—2015年手機芯片技術領域的專利數據構建了手機芯片技術專利引文網絡，通過社會網絡和復雜網絡分析方法進行了整體網絡特征和度分布特征的分析，識別出了該網絡的核心專利節點以及技術擴散主路徑。然而，由于題錄數據缺乏全文本數據，不能從文本語義層面揭示文獻之間的知識交流情況，其弊端逐漸顯現，于是越來越多的學者開始嘗試從引文內容視角去探究文獻間的知識流動現象。例如，葉光輝等[21-23]在其“引文內容視角下的引文網絡”系列研究中，提出一種基于文本語義相似度計算的知識流量算法并對引文網絡進行重構得到引文內容視角下的知識流動網絡，然后對知識流動網絡進行主路徑、節點特征、子群特征、整體網絡特征等分析，最終得出相關領域內知識流動的主路徑以及知識在學者、機構、學科等維度上的流動特征。

3 科研協作知識流動元網絡構建與特征分析

科研協作知識流動元網絡是學科交叉、地域交叉等子網的基礎，這些子網都是從其中剝離出來的。探究學科交叉、地域交叉在科研協作知識流動元網絡形成演化過程中的影響作用，其前提是知曉元網絡本身在這兩個屬性上具備的特征。

3.1 引文內容視角下的知識流量計算方法

知識交流是科研協作行為的實質，是伴隨著文獻的引用行為而存在于引文網絡中的一種深層次現象。本文欲探究地域交叉和學科交叉測度對科研協作知識交流的影響作用，首先需要解決的便是伴隨著科研協作而發生的知識交流量該如何衡量。基于之前的大量研究基礎[21-23]，本文從引文內容視角下設計了一種知識流量計算方法。不同于傳統文獻計量學方法將所有節點間連線一視同仁而忽略連邊語義的做法，本文使用的算法將深入探究蘊含在節點間連線上的豐富語義信息。為了區別于傳統文獻計量學方法的知識交流模式，本文構造了引文內容視角下的節點間知識流動模式，如圖1所示。

圖1 節點間知識流動模式圖

這種節點間知識流動模式將知識交流粒度從文獻降低至知識單元，節點間的知識流動程度與施被引知識文本片段間的語義相似度密切相關。在這種知識流動模式下，對應的是一種基于文本相似度的知識流量計算方法：首先提取施被引文獻中可以表征文獻所屬知識領域的主題詞，并用知識描述規則判斷主題詞所在上下文中是否含有知識結構，進而得出文獻知識存量T={t1,t2,t3,…,t n}；然后通過主題詞將引用標識上下文與被引文獻對應知識片段映射起來，計算映射起來的文本間主題相似度θ1、句法結構相似度θ2、句子內容相似度θ3，并通過公式

得到映射起來的文本間的語義相似度θ。其中，η1+η2+η3=1，具體取值由數據訓練結果得到；最后將得到的文本相似度作為該知識的流動效率θt n，并結合文獻的知識存量將所有知識單元的流動效率之和作為節點i、j間的知識流量ωi j。

3.2 元網絡構建

科研協作有線上線下、現實虛擬之分，現實的科研協作多以線下的學術交流活動、研究設備共用、研究成果共著等形式進行；情報學領域多探究虛擬的科研協作行為，其形式多基于文獻間的相互引用。但不論是何種科研協作研究方式，蘊含在行為之下的都是知識交流這一實質：現實科研協作往往是由協作雙方共同尋求合作，進行知識之間的相互傳遞；虛擬科研協作只需由單方發起，其知識傳遞過程也是單向的、被動的。這些或單向或雙向、或主動或被動的知識交流行為在各個作者、各篇文獻之間發生，就將某個領域內的諸多學者、文獻相互串聯，形成了以學者或文獻為節點、以知識流量為連邊語義的科研協作知識交流元網絡。本文以題錄數據間相互引用關系為基礎，以虛擬科研協作為對象展開相關研究。

在構建元網絡之前，數據來源的選擇是一個關鍵問題，這與實驗結果和規律的可信度、可推廣性、研究的現實意義等直接相關。從學科來看，數據來源應盡量避免傳統的“大文理科”，這些學科由于發展時間較長、理論積累較多、專業壁壘較高，科研協作時往往需要知識結構同質性較高、對協作雙方相關知識都相互了解的學者。從地域角度來看，數據來源應盡量避免由某些地方政府或地方性高校、企業、機構聯盟提出的研究領域，這樣的領域往往只在地域內部有一定影響，科研協作也往往在地方區域內部形成。“數字人文”作為在全國范圍內廣泛興起的應用型交叉學科，從國家到地方各個層面都在大力推進學科建設、人才培養，其在全國范圍內的研究熱度為其知識交流的地域交叉提供了可能。同時，“數字人文”利用自然語言處理、社會網絡分析、文本數據分析等情報學領域方法，解決文學、史學、社會學等眾多傳統社會人文學科問題的研究范式，決定了其研究內容可以涉及眾多學科，為其知識交流的學科交叉提供了條件。不同于傳統學科知識交流跨學科、跨地域現象的偶發，交叉學科的學科定位提升了其知識交流發生在學科間、地域間的可能性，交叉學科中大量的跨學科、跨地域知識交流行為是本文總結出具有統計學意義規律的基礎，降低了研究對象過少導致結果規律產生偶然誤差的概率。

綜上所述，本文從中國知網期刊文獻數據庫中獲取到“數字人文”主題下的文獻1169篇，以文獻為網絡節點，以相互引用關系為節點連邊，構建起虛擬科研協作網絡。然而構建起來的虛擬科研協作網絡只有科研協作的形式——相互引用關系，并不能體現科研協作的實質——知識流動。因此，本文以3.1節中得到的引文內容視角下的知識流量作為節點連邊語義，來量化科研協作過程中協作節點之間的知識交流程度并刪除游離節點。至此，由820個節點構成的虛擬科研協作知識流動元網絡構建完畢。

元網絡中每個節點在與其他節點構建科研協作關系時，會受到地理距離、學科交叉等多種因素的影響，科研協作元網絡所具有的網絡特征也是在這些因素的共同作用下形成的。為了便于下文分析地域和學科因素對科研協作元網絡形成的作用機理，本文在構建元網絡時，同時獲取了網絡節點的作者、機構、期刊等屬性字段，并通過人工標注的方式得到節點的機構地理坐標、城市地理坐標、學科分類號等信息，如表1所示。

表1 科研協作元網絡（部分）

3.3 元網絡特征分析

3.3.1 節點屬性特征分析

節點是構成網絡的基本單位，對網絡節點屬性特征進行統計分析可以得到節點群像，揭示網絡整體上在節點屬性方面的顯性特征。因此，本文在對科研協作知識交流元網絡分析之前，首先對網絡節點的學科、地域屬性進行統計分析，以探究“數字人文”這一交叉學科在地域分布、學科交流等方面的特征。

在學科屬性上，本文采用《中國圖書館分類法》來劃分學科，以每篇文章的中國圖書館分類號來判定其學科歸屬。總體上看，“數字人文”主題下的820篇文章，共涉及《中國圖書館分類法》劃分的22個基本大類中的18個，涉及《中國圖書館分類法》中劃分的最小類別211個；相對于820篇文獻量而言，這個學科覆蓋面相當廣。在一個領域內的研究內容涉及如此多的學科的現象僅有可能出現在如“數字人文”這樣的交叉學科當中。從具體學科來看，圖書館學和圖書館事業、自動化技術和計算機技術、情報學、檔案學和檔案事業是“數字人文”涉及最多的4個學科，文獻篇數分別為434、60、51、51；其余的各個學科文獻數量大抵相當。這樣的具體學科分布情況可以清晰地印證“數字人文”的學科定位：以圖情檔和計算機領域相關的技術和方法，解決傳統人文學科中的問題。

在地域屬性上，本文以文獻第一作者機構所處城市來判定文獻所屬地域。總體上看，820篇“數字人文”研究在地域上共涉及116個城市，在僅關注城市分布而忽略研究數量權重的情況下，“數字人文”的地域分布在全國較為均衡，這些城市在華中、華北、華東、華南、西南地區的分布數量分別為30、16、16、12、12，其余城市零散分布在東北、西北、臺灣等地。考慮文獻數量的影響，不同地域“數字人文”的研究熱度則明顯不同，某些城市以高度聚集的研究數量彰顯了其“數字人文”領域的中心地位，其中以北京（157）、上海（109）、南京（107）、武漢（53）、廣州（33）的研究熱度最為突出。“數字人文”作為近年來發展迅猛的新興交叉學科，在全國地域范圍內都受到了廣泛關注，但在以北京大學、中國人民大學、上海交通大學、復旦大學、南京大學、武漢大學、中山大學等在圖情檔和計算機領域有學科優勢的院校推動下，逐步形成了以北京、上海、南京、武漢、廣州為主的多個區域性研究中心。

3.3.2 元網絡分析指標

學科和地域是節點的屬性，節點相互連接形成元網絡，屬性之間相應地形成了子網絡，在地域和學科子網的疊加作用下，元網絡在節點、子群、整體網絡方面會表現出某些特征，通過對這些特征的分析，可以逆推出學科、地域屬性如何影響元網絡的形成過程。為此，本文從節點、子群、網絡層次分別設計了相關指標進行分析，如圖2所示。

圖2 元網絡研究分析框架圖

在節點維度，本文設計了知識流動廣度和知識流動強度兩個指標。知識流動廣度表征網絡中某個節點與其他節點的連接數量，該指標是純粹的統計指標，無法揭示任何有關知識交流程度的信息，某節點的該指標值越大說明該節點與網絡中其他節點的連通度越大、聯通面越廣，類似于社會網絡分析方法中“度”的概念；知識流動強度表征網絡中某個節點與其他節點的知識交流程度，由與之相連的所有節點間連線上的知識流量加和得到，在第3節中已經得到任意兩個節點之間的知識流量ωij，那么對于任意一個節點s，它的知識流動強度Q的計算公式為

與知識流動廣度不同，知識流動強度Q揭示的是某個節點與其他節點的知識交流程度，節點的知識流動強度值越大，說明該節點與其他節點的知識交流活動越頻繁。在子群維度，本文使用一種局部網絡聚類方法對元網絡節點進行社群發現[24]，得到元網絡中的凝聚子群和聚類系數，通過分析節點在不同子群內分布情況，探究哪些節點之間存在緊密的知識交流情況，進一步反映出哪些節點之間存在緊密的科研協作行為。其具體算法是：

Step1.隨機選擇某個節點r i劃入社群C。

Step2.發現與社群C直接相連的所有節點集合C′，根據公式

Step4.若此時仍存在未被劃分進入任何一個社群的節點，則轉入Step1；若不存在，則算法結束。

在整體網絡維度，本文將通過網絡中心性、網絡密度、模塊度等指標探究科研協作知識流動元網絡呈現出怎樣的特征。網絡中心性和網絡密度是社會網絡分析中常用的指標，分別用來表征網絡的集中趨勢和連接密集程度。模塊度在揭示網絡特征時通常由于算法的不同而存在著差異。本文的模塊度由公式

計算得到。其中，e i是某個子群中存在的連邊數量；u i是某個子群中所有節點的度數之和；m是整個網絡中所有連邊的數量。在這樣的計算方法下，本文的網絡模塊度值揭示的是所劃分子群的質量及強度，網絡模塊度值越大，則劃分出來的子群質量越好、強度越高；未被劃入任何子群的游離節點對模塊度值不存在影響。

3.3.3 元網絡分析結果

在節點維度，圖3和圖4分別展示了網絡中各節點的知識流動廣度與流動強度分布情況。知識流動廣度反映節點與其他節點的連通度。可以看出，網絡中絕大部分節點只與較少幾個節點有連接關系，僅少部分節點知識流動廣度較大且最大值不超過30（計算結果表明最大值為28）；知識流動強度反映節點與其他節點的知識流量。與知識流動廣度的分布狀況相似，大部分節點之間的知識流量較小，這與連接數量在一定程度上呈正相關。但同時存在一個特殊現象，就是知識流動強度為零的情況，這是因為在引文內容知識流量算法下，施被引文獻之間會因為錯誤引用、虛假引用等情況而出現知識流量為零的情況。在子群維度，本文使用一種基于網絡局部聚類的社群發現算法對元網絡中的節點進行聚類分析，共得到子群節點數在3個或3個以上的子群90個，如表2所示。

圖3 知識流動廣度分布情況

圖4 知識流動強度分布情況

表2 子群發現結果（部分）

本文所使用的社群發現算法是基于節點間關聯數據來劃分子群的，不同于其他聚類算法得到的社群發現結果，這些節點在節點屬性上并不一定相似，而是協作次數和交流程度上有著更緊密的聯系。以1號子群為例，3號、427號、429號節點的地理坐標分別在中國的長春、北京、武漢，428號節點和434號節點分別位于英國倫敦和美國休斯頓，學科分類也分散在G353.1、G250.73、K854、G05；也就是說，在本文使用的聚類算法下，這些屬性值看似無關的節點，可以由于知識交流的頻繁程度而被劃分在同一子群當中。在整體網絡維度，本文計算得到的科研協作知識流動元網絡的網絡密度、中心勢和模塊度分別為0.0037、0.0305和0.2819。計算結果表明，網絡中的連接邊十分稀疏，由于網絡十分龐大，很多節點只能與周圍節點發生關聯而很難與相距較遠的節點開展科研協作并進行知識交流，因而整個網絡呈現出一種分散的趨勢，網絡社區的結構強度也不高。

4 學科與地域交叉測度影響分析

4.1 學科與地域劃分粒度對子網特征影響分析

學科有多大程度上不同才是跨學科科研協作行為？地理距離有多大跨度才是跨地域知識流動？這些問題都將由學科與地域的劃分粒度大小決定，并且不同的學科與地域劃分粒度所得到的學科和地域子網特征也是不同的。本文使用文獻的學科分類號來表征學科屬性，使用兩個節點的學科分類號在《中國圖書館分類法》中位置的路徑距離來表征學科跨度；使用文獻所屬機構的地理位置來表征地域屬性，使用兩個節點所在地理位置間的距離來表征地域跨度。

在地域維度，本文從機構和城市兩個粒度進行分析。嚴格意義上講，只要兩個節點不處于同一個機構，它們之間的距離就不會為0，就存在地理上的跨度；然而在大眾認知角度，人們在習慣上認為同一單位不同機構（如同一學校不同學院），甚至同一城市中的學者們進行的知識交流都不屬于跨地域知識流動范疇。鑒于此，本文從機構和城市兩個粒度進行地域交叉分析。對標元網絡特征分析中的知識流動廣度、強度指標，本文在地域子網特征分析中設計了跨機構知識流動廣度、強度，以及跨城市知識流動廣度、強度指標。跨機構知識流動廣度、強度和跨城市知識流動廣度、強度與3.3.2節中知識流動廣度、強度的計算過程相似，只需在使用公式(2)時判斷節點s、r的地域屬性是否處于同一機構或同一城市；當跨度超過機構、城市時方可計入跨機構知識流動廣度、強度和跨城市知識流動廣度、強度中。知識流動廣度、強度描述了不考慮地域或學科跨度情況下，某節點與其他節點的連接情況，跨機構、城市知識流動廣度、強度則分別表征了節點與其他機構、城市節點的連接面和交流程度。跨機構、城市知識流動廣度、強度越大，則該節點與其他機構、其他城市節點的接觸面越廣，知識交流越頻繁（表3）。

表3中展示的是跨機構、跨城市知識流動廣度和強度都排名較高的一些節點，我們可以發現，無論是加入跨機構還是跨城市的條件，節點的連接廣度和強度相較于不加入地域跨度條件時都沒有發生很大的降低，甚至沒有發生變化；同樣地，在跨地域條件由跨機構變為跨城市時，跨機構知識流動廣度和強度與跨城市知識流動廣度和強度之間幾乎也沒有變化。這說明，本文所探討的虛擬科研協作行為受地理因素限制的程度已經微乎其微，節點間的科研協作基本上都是跨地域進行的，并且不受粒度大小的影響，即不會因為地理距離過長而減弱協作意愿。

表3 不同粒度下的節點跨地域知識流動情況（部分）

在學科維度，本文首先使用節點間學科分類號在《中國圖書館分類法》中位置的路徑距離來量化跨學科程度；然后設置跨學科閾值，規定路徑距離在某個值之上可視為跨學科知識交流；最后計算每個閾值下整個網絡的跨學科科研協作面（該閾值下的跨學科連邊數量）和跨學科知識交流程度（該閾值下的跨學科連邊知識流量和），如圖5和圖6所示。

圖5 科研協作面隨跨學科閾值變化

圖6 知識交流程度隨跨學科閾值變化

在圖5和圖6中，隨著閾值的不斷增大，跨學科科研協作面和知識交流程度都呈現出相似的降低走勢，這與跨地域科研協作行為所呈現的子網特征截然不同。在跨學科維度，學科跨度對科研協作知識交流有著很大的影響力，呈現明顯的負相關關系。結果中還值得關注的是，圖5和圖6中的橫坐標0~1處和3~5處都有一個斜率較大的拐點。由于存在一定數量的非跨學科科研協作，它們之間的學科跨度為0，所以當學科跨度由0增大為1時，科研協作連接數量和知識流量會有較大幅度的下降；同時，學科間也有一二級學科、相關學科、上下游學科一說，這些關系更為緊密的學科之間發生知識交流的頻率往往更高。例如，同在圖書情報與檔案管理一級學科下的情報學、圖書館學和檔案學之間進行跨學科交流的概率會明顯高于它們與其他學科交流的概率。這些學科之間的學科跨度一般不大，集中在3~5，因此會在附近有較大斜率的拐點。

4.2 學科與地域交叉測度對元網絡特征影響分析

在元網絡特征分析時，本文從節點、子群、整體網絡3個維度設計了指標體系進行探討。與之對應，本文也將從這3個維度出發分別揭示學科與地域交叉測度對元網絡特征的影響。同時，基于上文有關粒度大小對子網特征的影響研究，本文將地域交叉的閾值設置在城市粒度，將學科跨度5設置為學科交叉閾值。

在節點維度，元網絡分析使用了知識流動廣度、強度兩個指標，毫無疑問這兩個指標都包含了學科交叉與地域交叉的情況在內。為了分別探究地域交叉和學科交叉測度對科研協作知識流動元網絡節點維度的影響，本文分別計算了這兩個交叉測度在節點連接中的占比情況，用于分析學科交叉測度和地域交叉測度對元網絡節點屬性形成的貢獻程度，如圖7和圖8所示。

在圖7和圖8中，橫坐標是節點的所有連接數量，縱坐標是跨地域、學科連接數量與所有連接數量之比。從圖7、圖8整體來看，涉及地域交叉和學科交叉的知識交流比例都比較高，涉及地域交叉的知識交流占比普遍在80%以上，涉及學科交叉的知識交流占比多數也在50%以上。這個比例說明在元網絡中的知識交流行為基本都涉及多地域、多學科，其“交叉”學科的研究方法和研究內容決定該領域內的科研協作行為很少局限于某一地區或單一學科，這是“數字人文”作為交叉學科區別于傳統學科的最顯著特征之一。分別來看，圖7中地域交叉連接與所有連接之比要明顯高于圖8中學科交叉連接占比，并且前者的波動幅度也明顯小于后者，節點間差異很小。這與4.1節的分析結果相吻合，即在高連通度和低連通度的節點上都呈現出非常高的地域交叉比重，這表明地域交叉因素對科研協作的影響作用微弱，不管是連通度高的明星節點還是連通度低的邊緣節點，它們進行的科研協作知識交流行為基本上都涉及地域交叉，跨地域進行科研協作知識交流行為已經十分普遍。相比而言，學科交叉連接占比波動更大，節點間差異更大，并且隨著連通度的升高有減小的趨勢。這并不意味著否認了跨學科科研協作的重要意義，相反，學科交叉連接占比的差異正是導致元網絡中節點特征差異的主要原因，對區分網絡中節點角色具有重大作用。明星節點學科交叉連接占比較低主要是由于它們的“光環”過于耀眼——交流量太大、協作面太廣而導致相對值下降。實際上，跨學科知識交流廣度高的節點在元網絡中占有舉足輕重的作用，這一點從表4中可見一斑。表4展示了跨學科知識流動強度最靠前的幾個節點在元網絡中的連通度排名，這些節點無一例外地擁有較高的連通度。這些網絡中跨學科知識交流行為頻繁的節點，往往處于網絡的核心位置，對連接網絡中各個節點起到了重要作用。這樣的網絡形態與傳統學科的知識交流網絡有著巨大的差距：上述跨學科知識流動強度較高的節點在傳統學科的知識交流網絡中，往往由于研究內容的邊緣性而處于網絡的邊緣位置，很難成為網絡的核心節點；然而在“數字人文”這樣的交叉學科當中，學科交叉反而成為了其研究內容的亮點，網絡中其他成員節點更傾向于與此類節點進行知識交流，此類節點因此成為該領域知識交流網絡中的核心節點，對不同學科間的知識流動起到了重要的串聯作用。

圖7 地域交叉連接占比

圖8 學科交叉連接占比

表4 高“跨學科知識流動廣度”節點在元網絡中的連通度排名

在子群維度，本文以上文劃分出來的90個科研協作社群為基礎，分別計算每個社群當中的跨地域知識流量占社群內部知識交流總量之比和跨學科知識流量占社群內部知識交流總量之比，探究同一子群內知識在不同地域不同學科之間的流動情況。圖9展示的是跨地域知識流量在子群全部知識流量中占比的分布情況，箱線圖呈現一種近乎極端的分布方式，每個子群內的跨地域知識流量占比基本上都在80%以上。圖10展示的跨學科知識流量占比分布情況呈現十分均衡的態勢。這與節點維度得到的交叉測度對元網絡特征影響規律相呼應——地域交叉已經常見到幾乎遍布每一次科研協作中，不會阻礙科研協作社群的形成。從子群規模和質量來看，學科交叉程度已經成為區別社群的關鍵屬性之一——子群劃分結果顯示，規模較大、質量較高的子群無一例外都存在著跨學科知識交流，而跨學科知識流量占比為零的子群規模均不超過5。

圖9 子群跨地域知識流量占比

圖10 子群跨學科知識流量占比

在全網維度，表5展示了元網絡分析、剔除地域交叉子網和剔除學科交叉子網的網絡密度、中心勢和模塊度3個指標。網絡密度和中心勢是網絡間差異性最大的兩個指標：將涉及學科和地域兩類交叉的連接從元網絡中刪除后，網絡密度分別下降了118%和825%，中心勢分別下降了384%和1171%。將涉及學科交叉和地域交叉的連接從元網絡中刪除后，網絡中出現了大量游離節點，這是導致網絡密度和中心勢出現斷崖式下滑的最主要原因。尤其是地域交叉因素，將該子網剝離后網絡密度和中心勢的降幅很大，整個網絡中只剩下130條連邊，節點之間幾乎失去了關聯，整個網絡支離破碎。與網絡密度和中心勢的變化趨勢不同，模塊度值的變化情況十分平穩，這種現象的出現與本文計算網絡模塊度的算法有關。3.3.2節介紹了本文網絡模塊度的計算方法，本文的網絡模塊度值揭示的是所劃分子群的質量及強度，未被劃入任何子群的游離節點并不影響模塊度值，網絡模塊度值越大只表示劃分出來的子群質量越好、強度越高。因此，就模塊度變化幅度不大這一現象而言，剔除涉及學科和地域兩類交叉的連接后，網絡劃分出來的社群質量與元網絡的子群質量是相當的，這說明在某些地區、某些學科內部存在著一些不涉及地域交叉和學科交叉且質量較高的協作閉環。

表5 元網絡與其子網指標對比分析結果

4.3 學科交叉與地域交叉的相互影響關系

為探究學科交叉子網與地域交叉子網之間的相互影響關系，本文基于莫蘭指數的設計思想和計算過程[25]，修改了莫蘭指數的算法，使之成為一個可以表征跨學科知識流動強度隨跨地域知識流動強度分布情況、跨地域知識流動強度隨跨學科知識流動強度分布情況的指標。莫蘭指數由澳大利亞統計學家帕特里克·阿爾弗雷德·皮爾斯·莫蘭于1950年提出[25]，有全局莫蘭指數和局部莫蘭指數兩種，主要用于度量網絡中節點屬性值的空間相關性，一般在地理科學和社會科學的交叉學科中應用較多。全局莫蘭指數表征的是跨學科知識流動強度（跨地域知識流動強度）的分布整體上是否與跨地域知識流動強度（跨學科知識流動強度）相關，其值越接近于1，說明正相關程度越高（高值被高值環繞的趨勢越強）；越接近于-1，說明負相關程度越高（高值被低值環繞的趨勢越強）；越接近于0，說明隨機分布趨勢越強。具體值可由公式

計算得到。其中，n為網絡節點總數；W ij為需要探究的目標屬性在分布屬性上的鄰接矩陣，鄰接則W ij=1，不鄰接則W ij=0（i=j時，W ij=1），不同于空間意義上的鄰接，本文將跨學科或跨地域知識流動強度排名相差在5%以內的節點稱為跨學科或跨地域知識流動強度鄰接；x i、x j為節點i、j探究的目標屬性值；xˉ為所有節點所探究屬性均值；S2為所有節點所探究屬性方差。局部莫蘭指數表征的是單個節點的屬性值環繞情況，其值可由公式

計算得到。局部莫蘭指數不同于全局莫蘭指數，其值不局限于-1~1，它的解讀比全局莫蘭指數復雜，即使全局莫蘭指數為0，也不能否認網絡中局部存在所探究屬性分布與另一屬性相關的情況，其具體解讀規則如表6所示。

表6 局部莫蘭指數解讀規則

經計算，在探究跨學科知識流動強度分布情況是否與跨地域知識流動強度相關時，其全局莫蘭指數為0.39047；在探究跨地域知識流動強度分布情況是否與跨學科知識流動強度相關時，其全局莫蘭指數為0.39382。這表明元網絡知識流動中的學科交叉和地域交叉因素都在一定程度上對對方造成了影響，整體而言，跨地域、跨學科知識流動對彼此有一定程度上的聚集效應，如果一個節點的跨學科（跨地域）知識流動程度高，那么和它跨地域（跨學科）知識流動程度相當的節點的跨學科（跨地域）知識流動程度也會高。局部莫蘭指數則揭示了這些聚集效應主要體現在網絡的哪些部分，如表7、圖11和圖12所示。

圖11 局部莫蘭指數類型占比

圖12 局部莫蘭指數類型占比

局部莫蘭指數計算結果表明：①兩種情況下的局部莫蘭指數A、B類型占比都在75%以上，科研協作中的學科交叉知識交流和地域交叉知識交流相互影響非常明顯，同質節點聚集的情況非常普遍，跨地域知識交流程度高的節點跨學科知識交流程度往往也很高，“馬太效應”在科研協作知識交流中廣泛存在；②雖然整個網絡呈現一種跨學科知識交流強度和跨地域知識交流強度“強強共現”和“弱弱共現”的趨勢，但網絡中仍存在一些像表7中171號、665號一樣的“逆聚集趨勢”節點。以171號節點為例，該節點在跨地域知識流動強度隨跨學科知識流動強度分布情況中屬于C類型，在跨學科知識流動強度隨跨地域知識流動強度分布情況中屬于D類型。這些節點在網絡中的連通性并不高，與其他節點的連線一般不超過5條，較少的連接線導致這些節點的規律性不強，某條連線上跨地域或跨學科知識流動強度偏高或偏低就會較大幅度影響它的局部莫蘭指數大小。這部分節點不同于B類型節點的原因在于B類型節點中有大量跨學科和跨地域知識流動強度為0的節點，而這部分節點已經開始與其他節點進行知識交流，處于從B類型向A類型節點的發展階段，只不過知識流量還遠不及A類型節點，本文稱這部分節點為網絡中的新興節點。

5 結語

本文首先構建起科研協作知識流動元網絡，并設置了節點、子群、全網各維度指標體系；然后分別根據計算出來的各指標值分析得到元網絡特征；再分別從地域交叉和學科交叉兩個測度分析，得到這兩個子網對應在節點、子群、全網各維度的特征；最后建立起地域交叉和學科交叉子網與科研協作知識流動元網絡特征之間的聯系，得到科研協作知識流動元網絡形成演化過程在學科交叉和地域交叉上的以下特征：①地域、學科交叉粒度的劃分對這兩個測度影響元網絡特征演化過程作用機理研究結果有重要影響，不同的跨地域、跨學科粒度對元網絡特征形成和演化過程有不同的影響。②地域交叉測度是科研協作知識流動網絡形成的基石，跨地域知識交流已經深入到幾乎每一次科研協作當中，如果沒有跨地域科研協作的存在，元網絡結構將會被極大程度地破壞，很多節點之間的知識交流將不能順暢地進行。這一特征有別于以往科研合作研究中地域因素影響的結論，該特征出現的前提是以虛擬科研協作方式為研究對象。現實科研協作較之虛擬科研協作最大的不足在于現實中多方面客觀條件的限制，地理距離過長、交流時間沖突、人員協調管理等都在一定程度上影響了現實科研協作中的跨地域模式。但虛擬科研協作幾乎不存在這些條件的限制，極大地降低了跨地域科研協作成本，網絡中跨地域知識交流也越發頻繁。③學科交叉測度是區分節點角色的重要因素，在地域交叉已經成為科研協作普遍構成方式的條件下，地理距離影響對科研協作的阻礙作用日漸式微，元網絡中能夠連接起不同學科間知識交流的節點往往占據著網絡中的重要位置。在以往的科研合作研究中，網絡中占據重要位置的核心節點往往具有很高的知識勢能和深厚的研究積累，處于學科的中心位置；而位于學科邊緣位置、多個學科界限模糊地帶的研究很少得到重視。但本文得到的結論卻截然相反，其主要原因在于“數字人文”作為新興交叉學科的特殊性。在這樣的交叉學科中，處于學科邊緣位置的研究往往能夠串聯起不同學科間的知識流動，這是交叉學科本身存在的意義，也是其研究內容的亮點，因此更易于獲得網絡中其他成員節點認可，成為該領域知識交流網絡中的核心節點。④雖然跨地域知識交流現象已經非常普遍，學科間知識的相互交融也成為科學發展的大趨勢，但在某些地區、某些學科內部仍然存在著一些質量較高的協作閉環，這些科研社群仍然是科研協作知識流動元網絡重要的組成部分。⑤科研協作知識交流中的學科交叉和地域交叉子網之間的相互影響作用顯著，節點的學科交叉和地域交叉屬性具有很強的同質性，整個網絡呈現一種跨學科知識交流強度和跨地域知識交流強度“強強共現”和“弱弱共現”的趨勢。

綜合上述各結論，本文總結出學科交叉、地域交叉在科研協作知識流動元網絡特征形成演化過程中的作用機理：在科研協作知識交流網絡形成初期，元網絡中節點零散分布，節點間知識交流閉塞，這一時期的影響因素以地域為主，地理臨近使得某些節點形成學術團體，形成早期的科研協作知識交流，這些節點關系緊密，研究具有延續性，往往能夠形成長時間、高質量、穩定性強的協作閉環，一直存在到網絡的穩定階段；在科研協作知識交流網絡的發展階段，領域相關的研究內容受到越來越廣泛的關注，知識交流現象頻繁發生、蓬勃發展，同時由于虛擬科研協作模式極大地降低了跨地域科研協作成本，地域交叉幾乎深入每次科研協作之中；也是在同一時期，“交叉學科”的特殊性使元網絡中某些通過學科交叉產出高質量成果的節點備受關注，跨學科知識交流能力成為區別節點特征的關鍵因素，這些節點逐漸演化為網絡的核心節點，成為學科間知識交流的紐帶和橋梁；隨后科研協作知識交流進入穩定階段，核心節點由于自身實力和各方面資源的優勢，受地域和學科交叉限制程度進一步降低，更易于與其他核心節點發生知識交流行為，逐漸在網絡中形成“強強共現”的格局。

本文以題錄數據間相互引用關系為基礎，以虛擬科研協作為研究對象，從學科和地域交叉共同作用視角揭示科研協作元網絡所呈現出來的知識流動特征和形成演化規律，很好地填補了多交叉測度影響下科研協作網絡形成演化的理論研究空白，對于建立和完善科研協作網絡形成機理的理論體系具有重要價值；同時，本文制定的雙測度下科研協作本體網絡形成和演化的分析框架，對科學學和科學評價領域的相關理論和方法也具有一定的補充意義。在應用方面，本文針對科研協作網絡主體——科研工作者，詳細分析地域和學科交叉如何共同影響其選擇科研協作對象，探究在雙測度共同作用下相關領域內科研協作行為的特征和趨勢，對學者下一階段的科研活動具有指導意義；本文還針對學科和地域兩個屬性進行了統計層面的分析，剖析了“數字人文”領域的熱點關聯學科，識別了“數字人文”領域區域性研究中心的分布特征，對促進“數字人文”及相關學科協同發展、促進區域知識交流和區域文化繁榮具有指導意義。