我國科學數據開放共享作者合著研究

丁利 趙麗梅

摘 要：基于社會網絡分析方法構建科學數據開放共享領域作者合著網絡，并對合著網絡的密度、中心性、結構洞和成分指標進行測度分析；在研究核心作者團體的基礎上，對該團體的合著網絡和研究主題進行分析，揭示出核心作者團體合著網絡特點，并挖掘領域內研究主題，以期推動科學數據開放共享研究領域的發展。

關鍵詞：社會網絡分析；SNA；科學數據；開放共享；作者合著

中圖分類號：G203? 文獻標識碼：A

Research on Open Sharing Co-author of Scientific Data in China Based on SNA

DING Li， ZHAO Limei

Abstract： Based on social network analysis， this paper constructs the co-author network in the field of open sharing of scientific data， and measures the density， centrality， structure holes and component indexes of the co-author network. On the basis of studying the core author group， this paper analyzes its co-author network and research themes， reveals its characteristics of co-author network， and excavates the research themes in the field， so as to promote the development of open sharing of scientific data.

Keywords： social network analysis；SNA；scientific data；open sharing；co-author

0 引言

科學數據是關于科學研究過程數據和產出數據的記錄，是科學研究的重要組成部分。科學數據的開放共享是發揮數據價值的前提，也是實現數據驅動創新的重要環節。科學數據開放共享是指在網絡環境下，個人或機構向社會或用戶提供可開放共享的科學數據，并授權他人免費使用的一種行為［1］。

可開放共享的科學數據允許任何人或機構進行下載、復制、傳遞、再加工等數據處理，是促進數據重用和數據流動的重要途徑。隨著科學研究成果和過程數據記錄的不斷增加，科學數據開放共享引起了越來越多的重視和關注。為促進科學數據開放共享，國務院辦公廳在2018年3月發布的《科學數據管理辦法》中指出“科學數據開放為常態、不開放為例外”的共享原則［2］；此外2020年11月3日公布的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》中指出“建立數據資源產權……推動數據資源開發利用”、“擴大基礎公共信息數據有序開放，建設國家數據統一共享開放平臺”［3］。

伴隨著科學數據開放共享研究工作的大量開展，國內不少學者基于科學數據開放共享的政策與服務進行研究。目前學者對科學數據開放共享政策［4-9］、利益相關者［10-12］、數據服務［13-15］、平臺建設［16-17］、保障體系［18-20］、數據重用困境［21-23］等方面進行了廣泛研究。但有關作者合著關系的相關研究在國內科學數據開放共享領域很少。作者合著關系是研究合著論文的作者之間的關系，合著發文往往能比獨立發文產生更廣泛的學術影響力［24］，也有利于學者個人從合著中獲取更多的學術資源［25］。本文擬對國內科學數據開放共享領域作者合著關系進行分析，基于社會網絡分析方法，借助Ucinet和VOSviewer等軟件，構建合著作者之間的矩陣，通過密度分析、中心性分析、結構洞分析、成分分析和關鍵詞聚類分析等方法，探討科學數據開放共享作者合著研究領域整體合著現狀和研究主題。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本研究的數據樣本來源于CNKI中國期刊全文數據庫，檢索時間為2022年4月10日，以主題詞（“科學數據”OR“科研數據”OR“研究數據”OR“科技數據”）AND（“開放共享”OR“開放獲取”）構建檢索表達式，檢索時間范圍設定為不限至2021年，檢索共獲得相關論文725篇。經過數據清洗，刪除無作者、通知、序、行動倡議、征稿啟事、報告等不符合要求的文獻，最終得到639篇論文，作為進一步分析的樣本。

1.2 研究方法

社會網絡分析（Social Network Analysis，即SNA）是社會學大師懷特等人推導出的一種數學分析方法，主要分析各行動者之間的關系模式，可應用于作者合著關系分析，可以反映人與人之間或各組織之間重要的知識聯系［26］。本文基于社會網絡分析方法構建科學數據開放共享領域作者合著網絡，并對合著網絡的密度、中心性、結構洞和成分指標進行測度分析；在揭示出核心作者團體的基礎之上，對該團體的合著網絡和研究主題進行分析，揭示出核心作者團體合著網絡特點，并挖掘領域內研究熱點。

2? 數據預處理

2.1 對作者合著網絡的總體分析

科學數據開放共享作者合著研究領域論文年度發文量趨勢見圖1，從圖1可知，合著文獻首次發表于2004年，其后近十年的時間，合著發文量一直為個位數，從2013開始，合著文獻發表數量開始呈現逐年遞增狀態。在經過文獻清洗后的639篇論文中，作者合著情況統計見圖2，可以發現在國內科學數據開放共享領域中單篇論文以2-3位作者合著為主，占所有文獻的46.95%。此外，有一篇文獻合著作者人數達23人。對收集的639篇文獻樣本進行統計分析，得到表1，可知文獻作者數量共計1146人，其中獨著作者182位，合著作者964位。合作度是指所發表論文的篇均作者數，合作率是指合著論文總數占論文總數的比例，合作度和合作率可以反映一定領域內作者的合作程度［27］，根據表1可得作者合作度為1.79，合作率為63.2 2%，說明國內科學數據開放共享領域作者重視合作，傾向于合著發文。

2.2 高產作者識別

經統計，2004年至2021年間，科學數據開放共享領域合著作者人數共964位，占相關文獻作者總數的84.1 2%，由于合著作者人數眾多，識別同一領域中高產作者群，可與中心性、結構洞排名靠前的合著作者進行對比比較，有利于分析作者合著網絡特性，促進團體合作。根據普萊斯定律，發表論文數K篇以上的作者為杰出科學家，即高產作者，計算公式為K=0.749Nmax，Nmax為該主題下最高產的那位科學家所發表的合著論文數。在國內科學數據開放共享領域，最高產合著作者發表論文16篇，代入公式可得K≈2.996，所以發文量在3篇及以上的作者，為科學數據開放共享作者合著研究領域的高產合著作者（共56位，見表2）。

2.3 構建矩陣

首先構建合著作者之間的合著矩陣。使用Excel軟件將著者數據進行預處理，然后借助Ucinet軟件構建出合著作者之間的964*964合著關系矩陣（見表3），這里由于篇幅限制，不能列出完整的作者合著關系矩陣，這里僅展示部分作者合著矩陣。

3 合著作者整體網絡分析

利用Netdraw工具對964位作者構成的合著矩陣進行可視化處理，得到科學數據開放共享領域合著作者的整體合著網絡，見圖3。其中節點代表本研究領域內合著作者，連線表示作者之間的合著關系，線的粗線表示作者之間的合著強度，節點的大小代表作者發文量的多少。從圖3可以發現，雖然合著現象普遍，但整體網絡較為松散，小團體合作現象普遍，作者合著整體網絡中最大合作團體是以顧立平為核心的150人團體（下文稱這一最大團體為核心作者團體）。

3.1 密度分析

密度分析反映了節點間的稀疏，成員之間的聯系越多，該網絡的密度越大。整體的密度越大，該網絡對其中的節點的行為、態度影響可能越大。網絡密度通過對社會網絡中實際存在的邊數與可容納的邊數上限的比值計算，以數值的形式表示該網絡中節點間相互連邊的密集程度［28］。密度值介于0-1之間，值越接近1表明節點之間彼此的關系越緊密［29］。利用Ucinet軟件測算整體合著網絡的密度，可知國內科學數據開放共享作者合著領域的密度值僅為0.003，網絡密度較低，表明節點之間的關系較為松散，成員之間的聯系不多，尚未形成密集型合著網絡。這是目前學術合作的一種正常現象，學者之間由于空間、時間和地域的限制，導致合著發文多為同一單位師師之間，或是師生之間，小團體合著較為普遍，那么在整體網絡中的表現就為節點之間的連接性差，密度值低。

3.2 中心性分析

中心性最早是用來研究人或者組織在社會網絡中居于怎么樣的地位。中心性的測度指標有點度中心度、接近中心度和中間中心度等三種形式。在社會網絡中，點度中心度測算的是一個節點與其他節點直接相連的點的個數，刻畫的是網絡節點自身的交易能力；中間中心度是一個節點如果處于其他很多點對中間，那么這個節點就具有很高的測算指標數，因而是一種控制能力指數；接近中心度測算的是行動者在多大程度上不受其他行動者的控制，在網絡中如果一個節點與其他節點的連接“距離”都很短，那么該點就具有較高的接近中心度。利用Ucinet軟件對合著作者的中心性進行測算，得到排名前20位的合著作者，見表4和表6。

3.2 .1 點度中心度

點度中心度測算的是與某點直接相連的點的個數，與合著團體的規模和次數相關。合著發文量排名第一的作者顧立平教授，中心度最高，為50，其與他人合著次數最多，合著規模也最大，在國內科學數據開放共享作者合著領域擁有重要地位。而合著發文量排在前三的盛小平、黃如花的點度中心度分別為18、16，點度中心度的排名分別為38和42，這是由于盛小平和黃如花教授的合著發文多為師生之間合著，合著團體多為2-3人，雖合著次數多，但合著規模不大所致。此外，有一篇文章是由米琳瑩等23位作者完成（見表5），通過測算23位作者的點度中心度大于等于22，這是由于此篇論文合著團體規模過大而導致的特殊情況，由此也能看出點度中心度的大小與合著團體的規模正向相關。

3.2 .2 接近中心度

接近中心度數值越小，說明該點距離其他點的距離短，更容易獲取資源且受其他人控制的力度小。根據表4，接近中心度數值最小的人是石蕾，其次是胡良霖、鄭曉歡，說明其獲取資源比較容易且不易受他人控制。石蕾、胡良霖、鄭曉歡分別隸屬于國家科技基礎條件平臺中心、中國科學院計算機網絡信息中心、中國科學院辦公廳，由此也可看出業界的學者相比于學界的學者更容易獲取資源。此外，將接近中心度排名前20位的合著作者分別與高產作者、核心作者團體進行對比，可以發現這20位合著作者均屬于核心作者團體中，但只有12位作者屬于高產作者，說明接近中心度數值越小的人建立合著關系的能力越強，但發文量和接近中心度指標之間并無正向關系。

3.2 .3 中間中心度

中間中心度越大，表明越多人經過這條網絡路徑，說明該點合著渠道較廣，建立合著關系的能力較強，連接他人的能力較大。根據表6可以看出，排名前20位合著作者的中間中心度的數值差異很大，在所有的964位合著作者中，有12.3 4%的人中間中心度不為零，且中間中心度數值差異明顯，表明在同一領域中，只有少數人掌握了大量的資源，起到了溝通橋梁的作用。此外，對中間中心度排名前20的合著作者的單位和身份進行統計（單位信息以知網作者認證為主，身份信息來源于論文作者簡介或機構網站），可以發現科學數據開放共享作者合著領域中間中心度高的學者大部分是來自于中國科學院和國家科技基礎條件平臺中心。一方面，由于機構匯聚了科學數據開放共享學科領域內的頂尖人才；另一方面，由于其上述機構的特殊性，學者掌握資源，所以在合著網絡中占據優勢地位，具有較高的中間中心度。

3.3 結構洞分析

結構洞是兩個行動者之間的非冗余的聯系。該指標反映節點在網絡中的信息、資源和權力，處于結構洞位置的節點具有信息優勢和控制優勢，對其他節點產生重要影響。結構洞的分析指標包括有效規模、效率和限制度，有效規模越大，節點獨立性越強；效率越高，個體行動越有效，對其他節點的影響越大；限制度越低，網絡越開放，即結構洞數量越多［30］。本文利用Ucinet軟件對科學數據開放共享領域的合著作者進行結構洞分析，對限制度指標進行升序排序，得到表7。根據表7，可知顧立平的有效規模最大，限制度最小，說明其在該領域社會網絡中充當結構洞的位置，在網絡中具有重要地位，這與前面的中心性分析一致，說明其在科學數據開放共享領域中具有權威性。

3.4 成分分析

如果一個網絡可以分為幾個部分，每個部分的內部成員之間存在關聯，而各個部分之間沒有任何關聯，在這種情況下，我們把這些部分稱為成分，在本文中也稱其為團體。通過Ucinet軟件對作者合著數據進行處理，可以得到科學數據開放共享領域的論文作者合著團體，見表8。科學數據開放共享領域合著作者共964位，一共形成了226個團體，其中2-3人的團體最為普遍數量達到160個，占所有團體的70.8%，說明小團體合著現象普遍。合著論文發文量排名前三的作者顧立平、黃如花、盛小平分別位于人數排名前三為150、50和19的團體中，說明合著發文量與團體大小有關，但三人彼此之間并無合著關系。將高產合著作者與核心作者團體進行比對，發現50%的高產合著作者屬于核心作者團體。

4 核心作者團體合著網絡及主題分析

從密度、中心性、結構洞和成分四個方面對作者合著網絡整體情況進行分析，可以從整體層面得知科學數據開放共享領域合著作者在社會網絡中所處的位置以及資源掌握情況。但是個體網絡是否也具有整體網絡社會網絡特征，本文將以顧立平為核心的核心作者團體為例，探討整體網絡中個體網絡的社會網絡特征。此外，從前文可知，將高產合著作者與核心作者團體進行比對，有50%的高產合著作者屬于核心作者團體，所以對核心作者團體研究主題進行分析挖掘，可以在一定程度上展現整體合著作者的研究主題。

4.1 核心作者團體網絡分析

通過Ucinet軟件測算核心作者團體密度，得到團體密度值為0.056，約是整體密度的18倍（整體網絡的密度值為0.003），說明相對于整體社會網絡，團體之間的合著關系更為密切，網絡連通率相對較好，成員內部之間的聯系也較多。對核心團體之間的社會網絡關系進行可視化，結果見圖4。從圖4可得，核心團體的社會網絡關系總體上呈現出以顧立平為核心向外發散趨勢，同時經過中心性和結構洞指標測算（見表9），發現團體中顧立平、李成贊、劉峰、周園春、崔辰州、郝晉新、胡良霖、姜璐璐、黎建輝、石蕾、薛艷杰、于策、袁海波、鄭曉歡在網絡中處于重要地位，在中心性和結構洞指標測算中至少出現2次。

4.2 核心作者團體研究主題分析

關鍵詞能夠表達某一學科領域的熱點研究方向和研究主題，關鍵詞共現網絡可以根據關鍵詞之間的親疏遠近關系分析其中的研究主題［31］，從而到達探討科學數據開放共享研究領域中核心作者團體研究主題的目的。基于核心作者團體合著發表的63篇論文，從中提取關鍵詞196個，導入VOSviewer中，生成關鍵詞共現圖譜，見圖5。其中節點的大小取決于關鍵詞同時出現的次數，節點的顏色代表其所屬的聚類，不同的顏色代表不同的聚類。根據結果顯示，研究主題主要聚類為開放共享、數據管理、數據政策、數據出版、數據倫理5類。

4.2 .1 開放共享主題聚類分析

現代意義上的開放共享，是指在網絡環境中，個人和機構向社會或用戶提供數據、信息和作品，并授權他人免費使用的一種行為［32］。開放共享一方面可以使先進科學成果在世界范圍內快速傳播和利用，擴大了知識傳播范圍，加速了科學知識創新；另一方面，隨著科學研究成果的傳播，越來越多的研究依賴現有的數據，通過二次分析得到新發現，提高了科研人員研究效率和學術影響力［33］。在核心作者團體中該研究主題聚焦于科學數據開放共享的原則、共享模式、標準規范、影響因素等方面。在科學數據開放共享成為全球共識下，FAIR原則已成為科學數據開放共享過程中數據管理的國際準則［34］。目前，關于科學數據共享模式的研究，國內學者根據數據所依據的組織形式，將科學數據開放共享模式分成政策驅動模式、部門交互模式、企業驅動模式、國際合作模式等［35］。此外，我國科學數據共享仍然存在一些不足，所以需要識別影響科學數據共享的影響因素［36］，加強科學數據開放共享能力建設，推動科學數據的進一步開放共享。

4.2 .2 數據管理主題聚類分析

數據管理是指管理研究項目中所使用或是產出的數據。在數據生命周期內，對項目研究過程中的所收集、使用和產生的數據進行規劃管理，以確保數據質量，提高數據準確性、完整性和安全性，最大程度地發揮數據價值等［37］，為后續數據開放共享提供良好基礎。該研究主題主要包含科學數據共享的數據管理政策、數據治理等方面。2018年《科學數據管理辦法》的出臺，為我國科學數據管理與共享工作提供了政策指導與依據［38］。但通過調研發現，《科學數據管理辦法》的總體落實情況不理想，管理者應從實踐研究、機制體制建設、相關利益者合作等方面推動數據管理工作的落實［39］。在科學數據管理過程中，數據治理是數據管理另一重要部分，數據治理可以明確數據所有權、生存權、使用權、出版權和交易權，進一步促進了科學數據共享體系的建立［40］。

4.2 .3 數據政策主題聚類分析

科學數據開放共享政策是指某一機構或者組織關于如何有效實施科學數據開放共享的相關規定或制度安排［41］。制定科學數據開放共享的政策，是為研究加速、促進研究發現、促進科研人員交流合作、明確研究責任、提升研究效率與創新能力保駕護航［42-43］。該主題主要聚焦于國內外科學數據開放共享政策調研和文本內容分析方面。美國、英國、德國等西方國家陸續發布了多項科學數據管理政策，我國科研人員從不同維度進行了調研分析，并在應用方面進行了積極探索［42，44-45］。在2000年，英國通過《信息自由法》，為信息開放共享提供了法律保障，為科學數據的開放共享奠定了基礎［46］。在國內，2018年國務院頒發《科學數據管理辦法》并實施，保障了科學數據安全，促進了科學數據共享，提高了我國科學數據開放共享水平［47］。

4.2 .4 數據出版主題聚類分析

數據出版是指通過一定的公共平臺發布科研數據集，使得公眾根據一定的條件可以發現、獲取、利用和評價這些數據集［48］。數據出版是科學數據開放共享的重要方式之一，數據出版完成了傳統圖書出版模式至公共平臺出版模式的轉變，進一步推進了科學數據長期保存和數據有效管理［49］，促進了科學數據的可發現性、可訪問性、可互操作性和可重用性。核心作者團體在數據出版主題的研究著重于機制模式、特征、平臺效能等方面。在整個科研數據生態體系中，建立方便、可靠、可測量、可驗證、可支持FAIR原則的數據出版機制是重要基礎［50］。目前，關于科學數據出版模式主要分為三種：獨立的數據出版、論文附件形式數據出版、數據論文出版［51］。此外，基于數據庫WOS的調研發現，國內在科學數據出版數量上領先，但科研人員更傾向于在國外出版物、存儲平臺上進行數據發布，因此管理層面應制定政策、投入資金，激勵國內優秀科學數據出版平臺和出版物的發展［52］。

4.2 .5 數據倫理主題聚類分析

數據倫理是在收集、整理、分析、傳播、重用等數據相關活動中應遵守的準則和規范，是倫理研究在大數據領域的延伸和拓展［53］。數據倫理對數據生命周期內可能產生的倫理問題進行規范約束，要求對數據進行正確使用，認識數據的價值，確保數據安全，維護數據領域的正常秩序。核心作者團體在該主題的研究主要包括數據倫理的政策和框架研究等。科研人員在數據共享過程中遭遇隱私泄露、產權不明等倫理困境，制約了科學數據的開放共享［23］。劉金亞等從政策信息角度，挖掘數據倫理規則，為有效實現科學數據價值最大化提供了價值指南［54］，其次劉金亞等為推動科研數據共享，構建了面向科研人員的數據倫理框架，幫助科研人員克服數據倫理障礙［55］。此外，陳勁等發現如果提升科研人員的倫理道德意識，規避數據共享過程中的負面倫理問題，可以促進科學數據開放共享的發展［56］。

5 結語

本文基于社會網絡分析方法，借助Ucinet和VOSviewer等軟件，構建合著作者之間的矩陣，通過密度分析、中心性分析、結構洞分析和成分分析等方法，揭示出國內科學數據開放共享研究領域作者合著現狀和核心作者團體；在揭示出核心作者團體的基礎之上，對該團體的合著網絡和研究主題進行分析，發現核心作者團體合著網絡特征，并挖掘領域內研究主題。根據對整體網絡的分析，發現研究領域內有合著現象逐年增多現象，以及尚未形成密集型合著網絡和小團體合著現象普遍等特點，這是由于空間、時間和地域的限制，導致合著發文學者多為同一單位師師之間，或是師生之間。因此建議國內科學數據開放共享領域內作者加強溝通和交流，以實現信息交流和資源共享，完成從小團體到大團體的轉變。根據對核心作者團體的分析，一方面，相對于整體合著網絡，核心作者團體的網絡密度更高，作者之間的聯系更為密切；另一方面，目前國內科學數據開放共享作者合著研究領域的研究主題有開放共享、數據管理、數據政策、數據出版和數據倫理等方面。此外研究領域內有合著現象逐年增多現象，說明科學數據開放共享研究領域愈發受到學界的關注和重視，未來學者可以基于以上研究主題進行合作交流，促進大規模團體合作的形成，推動科學數據開放共享研究領域的發展。

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作者簡介：

丁利（1993— ），女，黑龍江大學信息管理學院碩士研究生在讀。研究方向：科學數據共享。

趙麗梅（1979— ），女，博士，教授，通訊作者，任職于黑龍江大學信息管理學院。研究方向：科學數據管理、計量、分析與評價，圖書館運營管理。