時(shí)間：2022-07-18 07:36:45
開(kāi)篇：寫(xiě)作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇社會(huì)網(wǎng)絡(luò)論文，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過(guò)程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
1．1數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本選取
本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于新浪微博。因?yàn)樾吕宋⒉┰跓岫取⒂脩魯?shù)量、活躍度等指標(biāo)上居國(guó)內(nèi)同類產(chǎn)品前列，且其對(duì)認(rèn)證用戶的分類明確，囊括了文中的研究對(duì)象，故基于該平臺(tái)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究具有現(xiàn)實(shí)性與代表性。考慮到按影響力和熱議詞篩選的榜單受到時(shí)間及偶然事件的影響較大，而按人氣篩選的榜單則比較穩(wěn)定，因此本文的數(shù)據(jù)從新浪微博風(fēng)云榜板塊中的人氣榜單板塊中提取。此外，為了分析政府、企業(yè)、微博名人、學(xué)校這四類主體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特征及互動(dòng)關(guān)系，又將各主體劃分為不同的行業(yè)或部門(mén)。本文首先選擇粉絲數(shù)排行前5的行業(yè)或部門(mén)，再分別選取這些部門(mén)中粉絲數(shù)排在前20名的用戶，對(duì)每個(gè)主體依次抽取100個(gè)樣本數(shù)據(jù)。企業(yè)在人氣榜單板塊中按行業(yè)被分為21個(gè)模塊，根據(jù)粉絲排名，本文抽取汽車交通、商場(chǎng)購(gòu)物、金融服務(wù)、服裝服飾和商場(chǎng)購(gòu)物5個(gè)模塊。而政府包含公安、外宣、司法、醫(yī)療衛(wèi)生和交通部門(mén)，學(xué)校包含校友會(huì)、高校、中小學(xué)、出國(guó)留學(xué)和教育培訓(xùn)，微博名人則包含財(cái)經(jīng)、商業(yè)、房產(chǎn)、科技和政府這5個(gè)模塊。
1．2實(shí)證方法介紹
本文基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，通過(guò)統(tǒng)計(jì)各類主體中各用戶之間的關(guān)注情況，得出用戶間的二維關(guān)聯(lián)矩陣，運(yùn)用Ucinet軟件刻畫(huà)各主體的結(jié)構(gòu)特征，并得出密度、內(nèi)部派系及中心度等各類指標(biāo)，進(jìn)而探討各個(gè)主體在信息傳播、資源共享時(shí)如何發(fā)揮作用，內(nèi)部如何運(yùn)作，并發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)人物。
2網(wǎng)絡(luò)傳播主體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析
2．1網(wǎng)絡(luò)傳播主體的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜
本文利用可視化手段得到的各類主體的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖我們可以清晰的看到，政府子群聯(lián)系比較緊密，且公安部門(mén)位于網(wǎng)絡(luò)的核心，將各個(gè)部門(mén)連接起來(lái)。同時(shí)，基于政府的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，最明顯的關(guān)聯(lián)分別有行業(yè)關(guān)聯(lián)(平安中原、平安南粵、中國(guó)維和警察、安徽公安在線等)、區(qū)域關(guān)聯(lián)(北京鐵路、京港地鐵、北京公交集團(tuán)、北京地鐵等)。這表明當(dāng)前政府已經(jīng)意識(shí)到了微博的重要作用，開(kāi)始注重信息的公開(kāi)化、透明化，使得網(wǎng)絡(luò)信息更加明朗，傳播效度更大。公安部門(mén)與人們的日常生活息息相關(guān)，其傳播信息的日漸公正化、透明化決定了其在政府網(wǎng)絡(luò)中的核心地位。根據(jù)資源依賴?yán)碚摚绻粋€(gè)企業(yè)同時(shí)與多個(gè)企業(yè)有直接的關(guān)聯(lián)，那么該企業(yè)就占據(jù)了該行業(yè)或企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的資源中心位置。企業(yè)間的關(guān)系并沒(méi)有像政府那樣密集，但金融服務(wù)業(yè)的核心地位很明顯，其幾乎橋接起了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，把不相關(guān)的行業(yè)間企業(yè)、不接壤的地區(qū)間企業(yè)連接起來(lái)。例如，中國(guó)銀行信用卡(金融服務(wù))將黛姿樂(lè)維品牌婚宴鞋(商場(chǎng)購(gòu)物)和新浪汽車(汽車交通)連接起來(lái)。根據(jù)結(jié)構(gòu)洞理論，占據(jù)中心位置的企業(yè)對(duì)資源流、信息流、知識(shí)流有著強(qiáng)大的控制權(quán)，說(shuō)明金融服務(wù)板塊在信息傳遞過(guò)程中起橋接作用［16］。同時(shí)用戶對(duì)其所的信息有較高的信任度和熱衷度，金融板塊對(duì)信息的擴(kuò)散也有重要的作用。根據(jù)同類相聚原則，同性質(zhì)教育機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)系相對(duì)比較緊密，例如，紐約大學(xué)與USNewsRankings、美國(guó)留學(xué)MBA、EducationUSA中國(guó)等相互關(guān)聯(lián)。但總體來(lái)說(shuō)，學(xué)校之間的關(guān)聯(lián)比較松散，且獨(dú)立個(gè)體比較多，說(shuō)明教育機(jī)構(gòu)之間交流較少，信息傳遞與轉(zhuǎn)載的速度，名人子群主要以兩個(gè)模塊———財(cái)經(jīng)和時(shí)尚為核心。說(shuō)明這兩種行業(yè)已經(jīng)融入了微博名人的生活，表明隨著人們生活水平的提高，人們的需求由追求物質(zhì)上升到追求美，由單一娛樂(lè)偏好到相對(duì)復(fù)雜的理財(cái)偏好。同時(shí)，由于微博名人對(duì)信息具有一定程度的偏好，使得這兩類信息相對(duì)其他信息的傳播和擴(kuò)散速度較快，能更快引發(fā)普通民眾的關(guān)注，并在一定程度上引導(dǎo)輿論導(dǎo)向。由此可知，人們對(duì)
2．2政府、企業(yè)、微博名人、學(xué)校的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征
2．2．1網(wǎng)絡(luò)密度(NetworkDensity)運(yùn)用Uci-net軟件分別對(duì)四個(gè)主體的網(wǎng)絡(luò)密度進(jìn)行測(cè)算得出，密度值由高到低分別為:政府、微博名人、學(xué)校和企業(yè)，相應(yīng)密度值為:0．2112、0．0955、0．0252、0．0214。將密度值和畫(huà)圖軟件NETDRAW所得出的4個(gè)主體的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖進(jìn)行比較，本文發(fā)現(xiàn)密度值和相應(yīng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖譜的圖形特征是緊密一致的。當(dāng)密度值大時(shí)，網(wǎng)絡(luò)圖形緊湊，密度值小時(shí)，網(wǎng)絡(luò)圖形松散。政府網(wǎng)絡(luò)之間的交流最為密切，聯(lián)系緊密。企業(yè)之間的關(guān)注最為松散，聯(lián)系不強(qiáng)。
2．2．2派系分析本文采用Cliques分析法對(duì)各個(gè)行動(dòng)者的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行凝聚子群分析，得出:
a．在派系規(guī)模最小值為11的情況下，政府網(wǎng)絡(luò)中存在10個(gè)派系。政府網(wǎng)絡(luò)相對(duì)比較集中，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)中子群重疊交叉的情況也會(huì)比較復(fù)雜，說(shuō)明派系之間的共享成員比較多。我們發(fā)現(xiàn)每個(gè)派系都包含廣州公安、平安北京、山西公安、平安南粵、河北公安網(wǎng)絡(luò)發(fā)言、警民直通車－上海人，他們主要屬于政府的公安部門(mén)，連接著外宣、司法、醫(yī)療衛(wèi)生和交通部門(mén)，在網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位。同時(shí)，除了成都屬于外宣部門(mén)外，各派系的成員全為公安部門(mén)，說(shuō)明該部門(mén)間的聯(lián)系十分緊密，而4個(gè)派系中都包含成都，說(shuō)明成都與公安部門(mén)合作密切。
b．在派系規(guī)模最小值為3的情況下，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)存在3個(gè)派系，它們分別形成了3個(gè)完備子圖，并且派系相互之間是獨(dú)立的。每個(gè)派系中的成員都屬于同一公司，它們之間的聯(lián)系主要是母子公司關(guān)系，說(shuō)明了企業(yè)與企業(yè)之間的聯(lián)系并不是特別緊密，而企業(yè)內(nèi)部溝通交流比較頻繁。
c．在派系規(guī)模最小值為3的情況下，學(xué)校網(wǎng)絡(luò)存在9個(gè)派系。網(wǎng)絡(luò)中子群間是重疊交叉的關(guān)系，其中復(fù)旦大學(xué)為4個(gè)派系所共享;哈爾濱工程大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)招生辦分別為3個(gè)派系所共享;武昌理工學(xué)院官方、華中科技大學(xué)分別為2個(gè)派系所共享。派系成員屬于同所大學(xué)之間的聯(lián)系或?qū)儆谕袠I(yè)之間的聯(lián)系。構(gòu)成派系的成員隸屬高校、校友會(huì)和教育培訓(xùn)部門(mén)，說(shuō)明了這三個(gè)部門(mén)之間的聯(lián)系十分密切，而中小學(xué)與出國(guó)留學(xué)部門(mén)之間的聯(lián)系比較松散。
d．在派系規(guī)模最小值為6的情況下，微博名人網(wǎng)絡(luò)存在14個(gè)派系。派系之間是重疊交叉的關(guān)系，郎咸平、李開(kāi)復(fù)、時(shí)尚潮人yinyin等為多個(gè)派系共享。派系主要由財(cái)經(jīng)類和商業(yè)類的成員構(gòu)成，財(cái)經(jīng)類中，郎咸平為連接各個(gè)派系的核心人物;商業(yè)類中，時(shí)尚潮人yi-nyin、潮人丹娜、林_小志玲和時(shí)尚達(dá)達(dá)人人為連接各個(gè)派系的核心人物。這表明財(cái)經(jīng)和商業(yè)類的內(nèi)部聯(lián)系比較緊密，而科技、房產(chǎn)和政府類的內(nèi)部聯(lián)系較少。同時(shí)，不同行業(yè)的微博名人之間的聯(lián)系也比較少。
3．3政府、企業(yè)、微博名人、學(xué)校的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)比
本文對(duì)點(diǎn)度中心性、點(diǎn)度中心勢(shì)、中間中心性及整體中間中心勢(shì)進(jìn)行了測(cè)度與分析。中心度指標(biāo)刻畫(huà)了信息傳遞網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵人物，分析中心度可找出處于核心位置的用戶，即可辨別出哪些機(jī)構(gòu)在信息傳播過(guò)程中“權(quán)利”更大，能夠在較大程度上影響信息傳播。中心勢(shì)指標(biāo)刻畫(huà)了信息傳遞網(wǎng)絡(luò)的整體密度特征，通過(guò)分析中心勢(shì)，我們可以描述整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的緊密程度或一致性。
2．3．1點(diǎn)度中心性分析針對(duì)政府而言，不同用戶表現(xiàn)出不同的點(diǎn)入度和點(diǎn)出度。點(diǎn)入度表示關(guān)系“進(jìn)入”的程度，在這里表示一個(gè)用戶被其他用戶“關(guān)注”的程度。點(diǎn)出度表示一個(gè)用戶“關(guān)注”其他用戶的程度［19］。政府網(wǎng)絡(luò)中點(diǎn)入度比較高的用戶為平安北京(56．000)、公安部打四黑除四害(52．000)、北京(53．000)，說(shuō)明他們?cè)谡麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的過(guò)程中擁有較大的權(quán)力，其的消息為更多人所注意。針對(duì)企業(yè)而言，新浪汽車(13．000)、招商銀行(12.000)、招商銀行信用卡(8．000)為影響力最大的用戶。與圖2相匹配，說(shuō)明金融企業(yè)在信息傳遞過(guò)程有較強(qiáng)的影響力，其的信息能夠在網(wǎng)絡(luò)中迅速傳播。針對(duì)學(xué)校而言，復(fù)旦大學(xué)(23．000)、華中科技大學(xué)(17.000)、武漢大學(xué)、清華大學(xué)(16．000)點(diǎn)入度排名前三。說(shuō)明高校成員對(duì)整個(gè)學(xué)校網(wǎng)絡(luò)的影響最大，是學(xué)校網(wǎng)絡(luò)信息的主要傳播渠道。該幾所學(xué)校均為211、985重點(diǎn)院校，在國(guó)內(nèi)有較強(qiáng)的知名度，其名人效應(yīng)會(huì)增強(qiáng)信息的關(guān)注程度與擴(kuò)散程度。針對(duì)微博名人，潘石屹(44．000)、李開(kāi)復(fù)(44．000)、雷軍(33．000)等居于“被關(guān)注”關(guān)系的中心位置，是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)影響力最大的用戶，他們消息為更多的人所接受，其對(duì)某些社會(huì)事件的評(píng)論會(huì)在一定程度上引導(dǎo)輿論導(dǎo)向。總之，用戶影響排名由大到小依次為政府、微博名人、學(xué)校、企業(yè)，其內(nèi)部用戶對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的影響力由高到低。因此，在抓核心人物時(shí)，我們應(yīng)該關(guān)注政府與微博名人，這兩類用戶對(duì)引導(dǎo)輿論發(fā)展、傳播正能量有較好的作用。
2．3．2點(diǎn)度中心勢(shì)分析政府網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢(shì)和點(diǎn)出度中心勢(shì)分別為:35．802%和76.615%，說(shuō)明了該網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注關(guān)系有很大的不對(duì)稱性。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢(shì)和點(diǎn)出度中心勢(shì)分別為:39．00和63．03%。不論是“關(guān)注”還是“被關(guān)注”的中心勢(shì)都比較小，說(shuō)明企業(yè)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有明顯的集中趨勢(shì)。學(xué)校網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢(shì)和點(diǎn)出度中心勢(shì)分別為:20．926%和13．784%。與企業(yè)相似，網(wǎng)絡(luò)集中趨勢(shì)比較低，關(guān)注關(guān)聯(lián)關(guān)系比較少。微博名人網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢(shì)和點(diǎn)出度中心勢(shì)分別為:3.205%和3．297%。名人網(wǎng)絡(luò)明顯分散，聯(lián)系不緊密，與其派系特征相匹配，派系過(guò)多且派系間的聯(lián)系較少。總體而言，四個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中心勢(shì)由大到小分別為:政府、學(xué)校、企業(yè)、微博名人，用戶集中程度依次遞減，整體聯(lián)系逐步下降。
2．3．3中間中心性分析中間中心性刻畫(huà)了用戶間的依賴程度，高中間中心性用戶在整個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)利較大，能夠在一定程度上控制信息的流動(dòng)。政府網(wǎng)絡(luò)中，平安遼寧、平安北京、豫法陽(yáng)光的中間中心度比較高，說(shuō)明其他各用戶獲取消息在很大程度上依賴于這些關(guān)鍵用戶，他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中權(quán)力較大，在很大程度上控制了信息的流動(dòng)。同時(shí)，可以發(fā)現(xiàn)這些用戶的點(diǎn)度中心性也都位于前列，說(shuō)明該關(guān)鍵用戶最有可能成連接政府網(wǎng)絡(luò)中交流信息、溝通意見(jiàn)、協(xié)調(diào)行動(dòng)的重要橋梁［20］。另有鼓樓微訊、上海的中間中心性指數(shù)為0，說(shuō)明這些成員處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣地帶，對(duì)于信息的傳遞并不重要。在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中，點(diǎn)出度中心度和中間中心度排名前8位的用戶都包含新浪汽車，且新浪汽車的點(diǎn)入度也較高，說(shuō)明該用戶是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的交流中心，處于網(wǎng)絡(luò)的核心位置，能夠很好地控制著其他用戶間的交流及信息資源，在正能量的傳播中起著重要作用。在學(xué)校網(wǎng)絡(luò)中，中間中心度最高的8個(gè)節(jié)點(diǎn)分別是復(fù)旦大學(xué)、華南理工大學(xué)校友會(huì)、華中科技大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)校友會(huì)、哈德斯菲爾德大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)校友會(huì)、北京王府學(xué)校。將中間中心度最高的節(jié)點(diǎn)與點(diǎn)度中心度最高的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，中間中心度最高的8個(gè)節(jié)點(diǎn)中有5個(gè)出現(xiàn)在點(diǎn)出度最高的8個(gè)節(jié)點(diǎn)中。例如，復(fù)旦大學(xué)和武漢大學(xué)的點(diǎn)入度、點(diǎn)出度、中間中心度都較高，說(shuō)明基于三種不同的中心度進(jìn)行計(jì)算，武漢大學(xué)和復(fù)旦大學(xué)都是核心成員，表明它們既能影響他人的相互交往，又能與其他成員相互交流。在微博名人網(wǎng)絡(luò)中，思想聚焦、IT觀察猿、李開(kāi)復(fù)的中間中心度是比較高的。但I(xiàn)T觀察猿的點(diǎn)度中心度并不高，說(shuō)明該用戶與其他用戶交流并不是很多，而其他各個(gè)用戶利用其獲取消息的依賴程度是比較高的。另有辣評(píng)娛樂(lè)圈、蘇若琳的中間中心性指數(shù)為0，說(shuō)明這些成員處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣地帶，對(duì)于信息的傳遞并不重要。
2．3．4整體中間中心勢(shì)分析整體中間中心勢(shì)越大，說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)中成員對(duì)其他網(wǎng)絡(luò)成員之間的交往能施加的影響力越大［21］。企業(yè)、學(xué)校的整體網(wǎng)絡(luò)中間中心勢(shì)分別為8．32%、7．27%，指數(shù)偏低，說(shuō)明這兩類網(wǎng)絡(luò)中缺少對(duì)其他節(jié)點(diǎn)有明顯控制力的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，缺乏較強(qiáng)的信息傳遞能力。因?yàn)槿绻麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)中大部分的節(jié)點(diǎn)不需要?jiǎng)e的節(jié)點(diǎn)作為橋接點(diǎn)，那么該網(wǎng)絡(luò)有較強(qiáng)的信息傳遞能力。政府、微博名人網(wǎng)絡(luò)的中間中心勢(shì)分別為17．23%、12．22%，說(shuō)明在政府、微博名人網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)其他節(jié)點(diǎn)具有較強(qiáng)控制力的節(jié)點(diǎn)分布比較集中，有較強(qiáng)的信息傳遞能力。4結(jié)論本文從關(guān)注微博用戶網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、密度、派系、中心性等出發(fā)，比較分析政府、企業(yè)、學(xué)校、微博名人這四類網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)部用戶的互動(dòng)關(guān)系、個(gè)體用戶的各項(xiàng)指標(biāo)，為發(fā)現(xiàn)認(rèn)識(shí)微博網(wǎng)絡(luò)的形成和發(fā)展，及信息如何在網(wǎng)絡(luò)中更有效的傳播提供了幫助。經(jīng)過(guò)分析之后得出:
a．政府網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較密集，信息是在一個(gè)具有強(qiáng)關(guān)系的小網(wǎng)絡(luò)中傳播，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部信息傳遞的效率較高。在政府網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，公安部門(mén)內(nèi)部聯(lián)系比較緊密，其橋接網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部信息傳播的作用凸顯，處于政府網(wǎng)絡(luò)的核心領(lǐng)導(dǎo)位置，是政府網(wǎng)絡(luò)信息傳遞的關(guān)鍵人物，對(duì)信息的傳遞與擴(kuò)散有較大的控制權(quán)力。然而政府網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心勢(shì)很高，反映了政府群體過(guò)于集權(quán)，過(guò)分依賴少數(shù)群體，信息在網(wǎng)絡(luò)的傳播就容易被該群體壟斷。因?yàn)辄c(diǎn)度中心勢(shì)代表的是群體集權(quán)程度，如果一個(gè)群體的中心勢(shì)很高，這個(gè)群體的互動(dòng)實(shí)際上就很集權(quán)，幾個(gè)關(guān)鍵人物就代表了整個(gè)社群的互動(dòng)。此外，在派系分析中，政府網(wǎng)絡(luò)的派系雖多，但各個(gè)派系都包含公安部門(mén)，再一次說(shuō)明公安部門(mén)在政府網(wǎng)絡(luò)信息傳播過(guò)程中具有很強(qiáng)的影響力。這是因?yàn)殡S著社交媒體的興起，人們開(kāi)始關(guān)注社會(huì)各類法制事件，且公安部門(mén)的信息往往真實(shí)程度最高，故受到人們的青睞與信任。這說(shuō)明政府網(wǎng)絡(luò)要利用好社交媒體更好地傳遞信息，需提高各個(gè)部門(mén)的公信力度，提高其公開(kāi)性與透明性，政府網(wǎng)絡(luò)派系間應(yīng)多交流，避免信息傳遞的單一性。
b．與政府網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征類似，微博名人網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)也比較密集，但卻有別于政府網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出來(lái)的包絡(luò)性，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部有兩個(gè)凸顯且密集的子群。名人子群主要以財(cái)經(jīng)與時(shí)尚為核心，體現(xiàn)了人們對(duì)信息有一定的偏向性。隨著社會(huì)的發(fā)展和生活條件的改善，人們開(kāi)始關(guān)注理財(cái)與精神需求。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的關(guān)鍵人物主要是一些知名度較高的企業(yè)家或時(shí)評(píng)者，其名人效應(yīng)使其在信息傳遞的過(guò)程中有較大的話語(yǔ)權(quán)。在微博名人網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，財(cái)經(jīng)和商業(yè)類聯(lián)系比較緊密，信息在二者內(nèi)部傳播較好，但部門(mén)間聯(lián)系不緊密，導(dǎo)致信息在整個(gè)微博名人網(wǎng)絡(luò)中的傳播效率不足。網(wǎng)絡(luò)派系過(guò)多，雖由一些關(guān)鍵人把派系間聯(lián)系起來(lái)，但派系間呈現(xiàn)行業(yè)特征，其的信息內(nèi)容較為獨(dú)立，各派系間信息內(nèi)容的交叉現(xiàn)象不明顯，導(dǎo)致從整體來(lái)看，不同類別信息在微博名人網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)有一定的障礙。此外，微博名人網(wǎng)絡(luò)的中心勢(shì)過(guò)低，這也意味著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部群體過(guò)于分散，使得互動(dòng)分散而不集中，信息在子群內(nèi)傳遞的效率較高，而在整體網(wǎng)絡(luò)中傳遞的效率較低。這說(shuō)明信息要在微博名人網(wǎng)絡(luò)中更好地傳播，需提高各類子群所信息的多樣性，避免由于信息的獨(dú)立性而造成信息傳遞中斷。
c．相比前兩類網(wǎng)絡(luò)，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)較為松散，信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播速度比較緩慢，且直接傳播途徑較少，內(nèi)部成員主要通過(guò)搜索或者通過(guò)關(guān)注外部成員獲取信息。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的派系較少，且派系間的聯(lián)系不明顯，信息在整體網(wǎng)絡(luò)中流動(dòng)性較差。在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，派系主要由母子公司成員構(gòu)成。當(dāng)母公司信息時(shí)，子公司作為公司集團(tuán)微博中的一員，通過(guò)關(guān)注、借助企業(yè)品牌的源吸引力，形成了自身的用戶關(guān)注網(wǎng)絡(luò)，公司職員關(guān)注其微博，獲取信息來(lái)源，同時(shí)也產(chǎn)生一些間接關(guān)注，從而形成一個(gè)大的子網(wǎng)絡(luò)。由此發(fā)現(xiàn)信息在企業(yè)中的傳播主要依靠企業(yè)微博及與此相關(guān)聯(lián)的集團(tuán)微博的吸引力。此外，我們發(fā)現(xiàn)金融部門(mén)在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息傳遞過(guò)程中扮演重要角色，其嫁接橋梁為其他企業(yè)提供間接聯(lián)系。這說(shuō)明信息在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散能力較弱，需強(qiáng)化關(guān)鍵人物的中介作用，使信息在網(wǎng)絡(luò)中更好地傳遞。
一、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)員工心理的作用研究
員工心理是預(yù)測(cè)組織績(jī)效和個(gè)人績(jī)效的一個(gè)有效前因變量，員工在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的不同位置會(huì)影響員工心理進(jìn)而影響組織和個(gè)人績(jī)效，如員工滿意度、組織認(rèn)同和心理契約等。一些學(xué)者認(rèn)為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成如網(wǎng)絡(luò)的大小、網(wǎng)絡(luò)中心性等會(huì)影響到員工的工作滿意度（Shaw，1964；Roberts&O''''Reilly，1979；Brass，1981；Ibarra&rew，1993）。Hurlbert(1991)于1985年對(duì)美國(guó)一般社會(huì)調(diào)查(GeneralSocialSurvey,GSS)使用問(wèn)卷測(cè)量工作滿意度，探討工作社交圈人數(shù)、網(wǎng)絡(luò)緊密度及密度對(duì)工作滿意度的影響，研究結(jié)果顯示工作社交圈人數(shù)以及緊密的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)員工工作滿意度的增加影響顯著。[7]事實(shí)上，除了網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的構(gòu)成會(huì)影響到員工的滿意度，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍也會(huì)影響員工的滿意度，即處在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部和網(wǎng)絡(luò)外部的員工滿意度的感知是不同的。王海珍等（2011）認(rèn)為，派系形成會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)外的員工形成不同的滿意度感知，處在圈內(nèi)的人能夠提高滿意度，而處在派系之外的局外人則會(huì)降低滿意度。[8]除了滿意度外，組織認(rèn)同和心理契約也會(huì)受到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響。“已有的研究表明，朋友網(wǎng)絡(luò)可以提供社會(huì)支持，培養(yǎng)歸屬感和群體認(rèn)同”（Ibarra，1992；Krack-hard，1992；Podolny&Baron，1997）。
如Krackhardt和Porter發(fā)現(xiàn),“離職的員工會(huì)使留在組織中的朋友組織承諾降低”。[11]張勉（2008）等通過(guò)“采用個(gè)體網(wǎng)問(wèn)卷調(diào)查的方式，考察了組織中朋友網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)于組織認(rèn)同的影響”，實(shí)證“研究發(fā)現(xiàn)，朋友在組織中分布的部門(mén)越廣泛,或者處在越高的管理層級(jí),那么個(gè)體的組織認(rèn)同感就越強(qiáng)，對(duì)于和朋友溝通頻繁的個(gè)體來(lái)說(shuō),朋友網(wǎng)絡(luò)地位和文化認(rèn)同的正相關(guān)關(guān)系會(huì)顯著增強(qiáng)。”5還有學(xué)者認(rèn)為，“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)有助于傳遞準(zhǔn)確的信息并形成穩(wěn)定的心理契約”。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模和強(qiáng)連接會(huì)對(duì)心理契約產(chǎn)生積極作用，尤其對(duì)于新員工,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在建立心理契約上起到積極作用（KathrynL.Engel，2008）。[12]
二、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)員工行為的作用研究
員工行為是組織行為學(xué)研究的重點(diǎn)，有學(xué)者認(rèn)為，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)范式的員工行為研究將是未來(lái)管理研究的新視角（武欣等，2005）。[13]由于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的介入，使我們對(duì)員工行為有了進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)：?jiǎn)T工的離職行為、利他行為、創(chuàng)新行為、道德行為以及破壞行為等都受到其社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響。Mitchell（2001）等人提出了“工作嵌入(JobEmbeddedness)”的概念,并且證實(shí)了工作嵌入相對(duì)于態(tài)度變量能更好地解釋離職。6Mossholder等人（2005）認(rèn)為，“網(wǎng)絡(luò)中心性作為工作嵌入的具體表現(xiàn)能夠降低離職可能性。”[14]王振源,戴瑞林（2011）通過(guò)文獻(xiàn)整理后發(fā)現(xiàn)，個(gè)體在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的位置、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)形態(tài)等都對(duì)離職產(chǎn)生影響，因此，在“考察員工主動(dòng)離職時(shí),不能僅僅關(guān)注員工的工作態(tài)度或者工作本身的因素,還應(yīng)當(dāng)考慮非正式工作關(guān)系的重要作用”。7員工利他行為也被稱為個(gè)體組織公民行為，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)個(gè)體組織公民行為有重要的影響。Bowler（2002）認(rèn)為，“網(wǎng)絡(luò)個(gè)體的結(jié)構(gòu)和權(quán)威性與組織公民行為的實(shí)施呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與組織公民行為接受成正相關(guān)關(guān)系；第三方影響與組織公民行為呈正相關(guān)關(guān)系；正式組織的規(guī)模與組織公民行為的實(shí)施和接受都呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。”8有學(xué)者從實(shí)證角度驗(yàn)證了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)員工組織公民行為的影響（侯德娟，2005；張斌等，2011），相關(guān)研究表明，情感網(wǎng)絡(luò)程度中心性對(duì)員工個(gè)體的組織公民行為有積極影響;情感網(wǎng)絡(luò)中介中心性對(duì)組織公民行為存在負(fù)向影響。[15]不僅如此，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)也會(huì)促進(jìn)員工創(chuàng)新并因此提高創(chuàng)新能力，黃昱方等（2013）經(jīng)過(guò)實(shí)證后得出，創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)會(huì)影響員工的創(chuàng)新能力，即團(tuán)隊(duì)外部社會(huì)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系強(qiáng)度與創(chuàng)新能力負(fù)相關(guān),團(tuán)隊(duì)外部社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)空洞與創(chuàng)新能力正相關(guān)。
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成也可能抑制不端行為的發(fā)生。有學(xué)者提出,與陌生人相比,當(dāng)行動(dòng)者的行為關(guān)系到與自己有強(qiáng)連帶關(guān)系的人的時(shí)候,行動(dòng)者會(huì)更容易意識(shí)到事件的道德本質(zhì),更不容易做出非道德行為。因?yàn)閺?qiáng)連帶關(guān)系的建立是緩慢遞增的，時(shí)間成本會(huì)阻礙非道德行為的發(fā)生（Brass，1998）。[17]李永強(qiáng)等（2010）通過(guò)相關(guān)文獻(xiàn)研究提出，關(guān)系結(jié)構(gòu)、關(guān)系類型對(duì)員工非道德行為將產(chǎn)生重要影響。[18]除了研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)員工行為的正面作用外，也有學(xué)者從負(fù)面角度研究了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)員工行為的負(fù)面影響，結(jié)果顯示，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的行為與結(jié)構(gòu)特征如同伴的破壞行為等對(duì)員工工作場(chǎng)所破壞行為有顯著影響（RuolianFang，2010）
三、簡(jiǎn)評(píng)
相關(guān)文獻(xiàn)已對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)員工的影響進(jìn)行了研究。從中可以管窺，不論是自然形成還是人為構(gòu)建，企業(yè)都會(huì)形成各種員工社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。由于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)實(shí)存在，都將對(duì)其中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生影響，在中國(guó)這樣一個(gè)“關(guān)系”文化背景下，企業(yè)要想提高管理成效，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)管理中的應(yīng)用應(yīng)該是一種必然和趨勢(shì)。但是目前對(duì)員工各種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形成路徑、機(jī)理還不清晰，對(duì)是否存在最佳的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)還未進(jìn)行研究，未從多層次多維度來(lái)探討不同社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)員工行為的綜合作用效果。雖然現(xiàn)有研究已探及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在管理中的應(yīng)用，但是都是一些策略性建議，并沒(méi)有涉及具體的企業(yè)管理，并且由于上述研究的不足，因此如何在識(shí)別現(xiàn)有的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特性的基礎(chǔ)上，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)等理論進(jìn)行有效管理還非常缺乏。比如從靜態(tài)上，內(nèi)部如何管控員工關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，增加員工的有益組織行為和角色外行為，減少反企業(yè)行為等；從動(dòng)態(tài)上，在預(yù)測(cè)企業(yè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展演化路徑及其影響的基礎(chǔ)上，采取適當(dāng)方法干預(yù)企業(yè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，以滿足組織發(fā)展的需要等等都是企業(yè)管理所需要的，這也是未來(lái)研究的重點(diǎn)和方向。企業(yè)管理是為了解決企業(yè)問(wèn)題的。當(dāng)今中國(guó)正面臨著深刻而全面的社會(huì)轉(zhuǎn)型，它不僅涉及社會(huì)的各項(xiàng)制度設(shè)置及其帶來(lái)的資源獲取問(wèn)題，而且還觸及到精神層面的價(jià)值認(rèn)知和幸福感受。同時(shí)，信息化、網(wǎng)絡(luò)化改變了員工認(rèn)識(shí)自我與組織關(guān)系的視角和方法，使員工自身權(quán)利意識(shí)不斷增強(qiáng)，組織約束力不斷下降。諸多社會(huì)問(wèn)題都直接或間接地影響到企業(yè)的管理，增加了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的交易成本和運(yùn)行代價(jià)，使企業(yè)在管理上面臨新的壓力和難度。如何利用和管理好企業(yè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，引導(dǎo)員工行為是管理者和研究者必須共同思考的問(wèn)題。“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論強(qiáng)調(diào)人際關(guān)系、關(guān)系內(nèi)涵以及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)管理及社會(huì)現(xiàn)象的解釋”，可以說(shuō)，它既是組織獲取知識(shí)和資源，提高組織績(jī)效的主渠道，也是增強(qiáng)組織凝聚力，提高管理效果的重要工具。對(duì)企業(yè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，可以配合組織內(nèi)部管理更好地解決企業(yè)管理難和可持續(xù)性發(fā)展問(wèn)題，它的有效研究和利用將能為企業(yè)管理提供新的研究視角和理論依據(jù)，豐富本土管理理論，并有助于企業(yè)的健康快速發(fā)展，因此具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。
作者：聶會(huì)平單位：湖南文理學(xué)院經(jīng)管學(xué)院
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的定義：羅家德認(rèn)為社會(huì)成員在互動(dòng)的過(guò)程中形成了一種較為穩(wěn)定的社會(huì)關(guān)系，它包涵了人際關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征對(duì)社會(huì)中的現(xiàn)象解釋。總的來(lái)說(shuō)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是企業(yè)與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)其他各成員（如政府部門(mén)、科研機(jī)構(gòu)、金融部門(mén)及其他中介組織）所形成的各種資源和關(guān)系的集合。它包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系層面。知識(shí)共享的定義：?jiǎn)T工個(gè)人的知識(shí)（顯性和隱性）通過(guò)各種各樣的交流方式被企業(yè)內(nèi)其他成員共同分享，進(jìn)而轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的知識(shí)財(cái)產(chǎn)。這個(gè)過(guò)程包含了個(gè)人與個(gè)人的知識(shí)交流，知識(shí)在個(gè)人，組織和網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的循環(huán)流動(dòng)過(guò)程。技術(shù)創(chuàng)新的定義：熊彼特《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》一書(shū)中將技術(shù)創(chuàng)新分為產(chǎn)品、工藝、原材料、市場(chǎng)和組織的創(chuàng)新等。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的核心是擁有專業(yè)知識(shí)的員工、管理系統(tǒng)的技能、技術(shù)系統(tǒng)及企業(yè)價(jià)值觀。
二、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)共享與技術(shù)創(chuàng)新維度的劃分
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)維度的劃分：Burt于1982年提出“關(guān)系-位置”網(wǎng)絡(luò)分析模型：結(jié)合了分析的方法和分析的對(duì)象提出了位置分析和關(guān)系分析方法。它主要研究對(duì)象是：網(wǎng)絡(luò)成員處于網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系及其強(qiáng)度、行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò)中的位置。本文也采用關(guān)系位置法將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、關(guān)系強(qiáng)度兩個(gè)方面。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括網(wǎng)絡(luò)中心性、網(wǎng)絡(luò)密度和網(wǎng)絡(luò)的范圍（尹享邑，2009；王霄云，2005）。關(guān)系強(qiáng)度具體包含了連接穩(wěn)定性，互動(dòng)頻率和互惠性（Gr-naovetter，1990）。知識(shí)共享維度的劃分:當(dāng)前對(duì)知識(shí)共享的測(cè)量有兩種常規(guī)方法，一種是傾向從知識(shí)存在形式（顯性知識(shí)和隱性知識(shí)）的分享程度來(lái)衡量知識(shí)共享的水平。第二種主要是從知識(shí)的傳播形式，包括知識(shí)的獲取和知識(shí)的提供來(lái)衡量知識(shí)共享的程度。本文選擇第二種形式，即從知識(shí)的搜索和知識(shí)的轉(zhuǎn)移兩個(gè)方面考慮知識(shí)共享。技術(shù)創(chuàng)新的維度劃分：通常情況下，國(guó)外學(xué)者用專利使用數(shù)量與專利的應(yīng)用情況來(lái)衡量創(chuàng)新績(jī)效。如David-son&Mcfetridge（1987）以技術(shù)取得的范圍、速度來(lái)衡量創(chuàng)新能力。Hage-doom&Cloodt（2003）用R&D投入、申請(qǐng)和引用專利的數(shù)量和新產(chǎn)品數(shù)量來(lái)衡量創(chuàng)新績(jī)效。國(guó)內(nèi)學(xué)者張方華（2006）從創(chuàng)新效率這一角度考慮，用新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)速度、年創(chuàng)新產(chǎn)品數(shù)、創(chuàng)新產(chǎn)品的成功率、每年申請(qǐng)的專利數(shù)、新產(chǎn)品占總銷售額的比重這五個(gè)指標(biāo)來(lái)衡量技術(shù)創(chuàng)新能力。本文從產(chǎn)品創(chuàng)新和工藝創(chuàng)新兩個(gè)層面考慮。
三、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)共享與技術(shù)創(chuàng)新的相互關(guān)系
（一）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系
主流方向主要從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系兩個(gè)方面來(lái)研究與技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)系。從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面來(lái)看，主要從網(wǎng)絡(luò)中心度，網(wǎng)絡(luò)范圍，網(wǎng)絡(luò)密度來(lái)考察與技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)系。企業(yè)如果在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞越多，則企業(yè)在整個(gè)信息網(wǎng)絡(luò)傳輸中占據(jù)的地位越有利，企業(yè)能夠更多的了解技術(shù)的變化，并作出相應(yīng)的技術(shù)決策，所以企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面就會(huì)占據(jù)較大的優(yōu)勢(shì)。Powell(1996)認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)中心度的高低與企業(yè)和其他團(tuán)體單位合作技術(shù)開(kāi)發(fā)程度、市場(chǎng)信息的流動(dòng)速度呈正相關(guān)，最終影響到企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的效率。另外，絕大本分研究（Bauxn，Calabrese&Silverman，2000；彭新敏，2009）認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)范圍越大，意味著獲得的關(guān)系資源越豐富，企業(yè)在創(chuàng)新過(guò)程中能有更多的方法獲得知識(shí)，形成一種創(chuàng)新規(guī)模效應(yīng)。在網(wǎng)絡(luò)密度方面，趙曉慶和許慶瑞（2002）認(rèn)為企業(yè)能與更多的組織成員產(chǎn)生聯(lián)系則企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)密度會(huì)更大，企業(yè)能夠獲得更多的資源，隨著聯(lián)結(jié)強(qiáng)度的增強(qiáng)，企業(yè)間的信任感提高，有利于彼此之間的互利，形成長(zhǎng)期的合作關(guān)系。從以上觀點(diǎn)分析可以看出：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的中心性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力成正相關(guān)關(guān)系；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的范圍與技術(shù)創(chuàng)新能力成正相關(guān)；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的密度與技術(shù)創(chuàng)新能力成正相關(guān)。從網(wǎng)絡(luò)關(guān)系方面來(lái)看，主要是通過(guò)研究關(guān)系強(qiáng)度、關(guān)系質(zhì)量與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系。一般情況下認(rèn)為關(guān)系強(qiáng)度越強(qiáng)，越能加深與其他合作組織的情感和信任，因?yàn)檫@樣可以減少其在技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)新過(guò)程中產(chǎn)生的不確定性風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系強(qiáng)度包括網(wǎng)絡(luò)各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間交流的時(shí)長(zhǎng)、感情的密切程度、認(rèn)識(shí)程度和互惠性，網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系強(qiáng)度和企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。彭新敏（2009）認(rèn)為比較強(qiáng)的社會(huì)關(guān)系，有利于高質(zhì)量知識(shí)和隱性知識(shí)的擴(kuò)散，趙曉慶和許慶瑞（2002）比較強(qiáng)的社會(huì)關(guān)系是信任和互利的基礎(chǔ)，可以規(guī)范合作伙伴行為，有利于創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展。從以上觀點(diǎn)可以看出：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的聯(lián)結(jié)穩(wěn)定性和技術(shù)創(chuàng)新能力存在正相關(guān)關(guān)系；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的互動(dòng)頻率能夠促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的互惠性性對(duì)技術(shù)創(chuàng)新有顯著的促進(jìn)作用。
（二）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)共享的關(guān)系
主要從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)關(guān)系兩個(gè)方面來(lái)探討二者的關(guān)系。從網(wǎng)絡(luò)中心性方面來(lái)看，根據(jù)前文涉及的結(jié)構(gòu)洞理論，在較為松散的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，容易產(chǎn)生較多的結(jié)構(gòu)洞。網(wǎng)絡(luò)中處于“橋”的一方能夠獲得更新更廣泛的信息，能夠促進(jìn)新知識(shí)在組織內(nèi)部的不斷雙向流動(dòng)，進(jìn)而能夠促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的知識(shí)共享。中心性對(duì)知識(shí)共享的正向影響被很多人研究過(guò)，如Hansen（2002），Perry-Smith&Shaller（2003）等。一般認(rèn)為，較高的網(wǎng)絡(luò)中心性的個(gè)體往往在組織中有較高的權(quán)威，一定程度上可以支配其他的員工，促使他愿意知識(shí)共享。由于中心性較高的個(gè)人或團(tuán)體具有核心的地位，其他成員或組織對(duì)其知識(shí)能否共享的期望也很大，中心性較高的個(gè)人或團(tuán)體為了維護(hù)自己的威望和地位，會(huì)努力實(shí)現(xiàn)與大家知識(shí)共享的愿望，最終促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)共享。例如Perry-Smith&Shaller團(tuán)隊(duì)中越是處于核心位置的個(gè)人就越能掌握越多資源，知識(shí)共享的效果也越明顯。從網(wǎng)絡(luò)密度來(lái)看，蔡鉑、聶鳴認(rèn)為密集的網(wǎng)絡(luò)加深企業(yè)之間的相互信任，方便了隱性知識(shí)和敏感信息的交流，促進(jìn)信息和知識(shí)在企業(yè)之間的流動(dòng)，有助于企業(yè)的知識(shí)共享。謝鴻明等（2009）認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)密度越大越有利于團(tuán)隊(duì)獲取外部知識(shí)，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的知識(shí)交流也更充分。朱麗亞（2009）的研究表明，在企業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)移的過(guò)程中，知識(shí)發(fā)送端的網(wǎng)絡(luò)中心度促進(jìn)知識(shí)的發(fā)送，網(wǎng)絡(luò)密度促進(jìn)接收端知識(shí)的接受，而網(wǎng)絡(luò)范圍可以促進(jìn)接收端知識(shí)的吸收。從網(wǎng)絡(luò)范圍來(lái)看，Reagans認(rèn)為隨著網(wǎng)絡(luò)范圍的擴(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)成員有更多的機(jī)會(huì)獲得知識(shí)源，進(jìn)而有了顯隱性知識(shí)相互轉(zhuǎn)換的機(jī)會(huì)，促進(jìn)知識(shí)共享。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，作為網(wǎng)絡(luò)一個(gè)節(jié)點(diǎn)的企業(yè)如果能夠占據(jù)網(wǎng)絡(luò)的中心位置，就可以控制更多的相關(guān)資源，獲取其他成員提供的知識(shí)和技術(shù)；為了維護(hù)自己的威望和地位，中心性較高的企業(yè)也會(huì)努力實(shí)現(xiàn)與大家知識(shí)共享的愿望，最終促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)共享。同時(shí)，企業(yè)不僅僅要與高校、科研院所、銀行、中介組織建立聯(lián)系，還要擴(kuò)大與供應(yīng)商、大型客戶和其他企業(yè)的相互聯(lián)系，盡可能的挖掘出潛在的關(guān)系，從而擁有更多的信息獲得和分享渠道，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)成員的知識(shí)共享。因此網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和知識(shí)共享有如下關(guān)系，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)（中心性、網(wǎng)絡(luò)范圍、密度）與知識(shí)共享（知識(shí)搜索、知識(shí)轉(zhuǎn)移）成正相關(guān)關(guān)系。從網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的角度來(lái)說(shuō)，格蘭諾維特將關(guān)系分為強(qiáng)弱兩種，兩種關(guān)系在知識(shí)的搜素和轉(zhuǎn)移中作用相異。NooteBoom對(duì)美德兩國(guó)的企業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)合作機(jī)制穩(wěn)定性越高則網(wǎng)絡(luò)成員之間有信任感越強(qiáng)，從高有利于知識(shí)共享。一些研究表明企業(yè)聯(lián)系的穩(wěn)定性、關(guān)系的互惠性和聯(lián)系頻率的增加可以使企業(yè)與合作伙伴建立長(zhǎng)期的合作機(jī)制，增強(qiáng)彼此的互信，推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的知識(shí)和信息資源的分享，增強(qiáng)知識(shí)共享的意愿。因此網(wǎng)絡(luò)關(guān)系與知識(shí)共享之間存在下面的的關(guān)系，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系（聯(lián)結(jié)穩(wěn)定性、互動(dòng)頻率、互惠性）與知識(shí)共享（知識(shí)搜索、知識(shí)轉(zhuǎn)移）成正相關(guān)關(guān)系。
（三）知識(shí)共享與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系
企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力提升的過(guò)程中最大的障礙是缺乏知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，知識(shí)共享在企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過(guò)程中減少學(xué)習(xí)中的各種障礙。Henson和Mors（2005）從知識(shí)共享的過(guò)程出發(fā)，將知識(shí)共享分為三個(gè)過(guò)程：是否共享的決策、知識(shí)轉(zhuǎn)移和知識(shí)搜索。是否共享的決策就是決定是否向組織外部吸收新的知識(shí)；知識(shí)搜索是指組織內(nèi)成員尋找所需要的知識(shí)的過(guò)程；知識(shí)轉(zhuǎn)移當(dāng)找到了所需要的創(chuàng)新知識(shí)后，把知識(shí)吸收整合為組織內(nèi)部的知識(shí)同時(shí)應(yīng)用于實(shí)踐中。主流研究者普遍認(rèn)為，知識(shí)的獲取對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升極端重要（如Yli-Renko，Antio&Sapienza，2001）。Yli-Renko（2001）認(rèn)為與合作伙伴間的相互交流可以得到知識(shí)，這些技術(shù)知識(shí)的消化和吸收能夠?yàn)楦咝录夹g(shù)企業(yè)新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)提供強(qiáng)有力支持（Yli-Renko，2001）。Wu&Tsai(2005)提出知識(shí)轉(zhuǎn)移作為知識(shí)共享的重要方式，可以營(yíng)造企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)共享氛圍，有利于企業(yè)的學(xué)習(xí)。Tsai認(rèn)為知識(shí)轉(zhuǎn)移能提供給成員之間交流合作的機(jī)會(huì)，在這一過(guò)程中能夠顯著刺激知識(shí)的再創(chuàng)造和提高組織創(chuàng)新能力，知識(shí)轉(zhuǎn)移可以將新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)需要的知識(shí)轉(zhuǎn)移給所需要的成員。知識(shí)共享可以幫助企業(yè)通過(guò)不同的渠道不同的發(fā)送者將知識(shí)流轉(zhuǎn)移到技術(shù)創(chuàng)新的團(tuán)隊(duì)中，增加了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新知識(shí)存量。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，企業(yè)間的交流和企業(yè)內(nèi)部的交流共同促進(jìn)知識(shí)的吸收和轉(zhuǎn)換。知識(shí)共享的過(guò)程可以營(yíng)造良好的學(xué)習(xí)氛圍，減少技術(shù)創(chuàng)新失誤，增加知識(shí)存量，從而提高了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。
（四）知識(shí)共享的中介作用
網(wǎng)絡(luò)關(guān)系方面，Inkpen和Tsang認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)關(guān)系有利于信息和知識(shí)的流動(dòng)，企業(yè)可以更好的吸收和研發(fā)新技術(shù)，有利于企業(yè)獲得更好的技術(shù)創(chuàng)新能力。其他研究也發(fā)現(xiàn)了知識(shí)共享在網(wǎng)絡(luò)關(guān)系與技術(shù)創(chuàng)新之間的中介作用。如余紅劍研究新創(chuàng)企業(yè)時(shí)發(fā)現(xiàn)，新創(chuàng)型企業(yè)與合作組織之間的良好網(wǎng)絡(luò)關(guān)系能夠增進(jìn)雙方之間的知識(shí)共享意愿，提高企業(yè)的學(xué)習(xí)與整合應(yīng)用能力，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。左惟和李麗研究酒店連鎖企業(yè)時(shí)，從社會(huì)資本理論角度探討了網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、認(rèn)知維度與企業(yè)內(nèi)部組織間知識(shí)共享對(duì)知識(shí)資本和組織績(jī)效的影響程度。基于以上分析可以得到，在網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響中知識(shí)共享產(chǎn)生中介作用。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面，Ahuja發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)成員的聯(lián)系強(qiáng)度越大，知識(shí)在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的擴(kuò)散程度越大，網(wǎng)絡(luò)成員越容易獲取知識(shí)，從而提高了知識(shí)整合能力，促進(jìn)了新產(chǎn)品和新技術(shù)的產(chǎn)出。Paruchuri認(rèn)為企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)中心的位置可以改變網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的知識(shí)流動(dòng)，從而影響企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)。國(guó)內(nèi)的李隨成和高攀認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)中心性與知識(shí)獲取機(jī)會(huì)成正相關(guān)。位置中心較大的成員能夠縮短知識(shí)搜尋和獲得的時(shí)間，提高知識(shí)的整合能力，從而促進(jìn)了企業(yè)創(chuàng)造新知識(shí)的能力。陳偉和楊早立從知識(shí)共享和知識(shí)整合的視角探討了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與企業(yè)核心能力的相互關(guān)系。因此得出如下結(jié)論：知識(shí)共享在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響中有中介作用。
四、結(jié)論與建議
輿情傳播模型的研究，我國(guó)起步相對(duì)較晚，歐美基于“Publicopinion”視野開(kāi)始對(duì)輿情傳播模型進(jìn)行研究，Sznajd–Weron運(yùn)用離散分析個(gè)人怎樣受到外界社會(huì)群體的影響，并提出了Sznajd模型［22］，Sznajd假設(shè)個(gè)人意見(jiàn)只有+1和－1表示，每個(gè)人的意見(jiàn)受鄰里或群體的影響并影響著鄰里以及群體，各群體或者子系統(tǒng)意見(jiàn)將會(huì)趨于一致。在Sznajd模型中，用+1或者－1表示個(gè)體意見(jiàn)，在現(xiàn)實(shí)生活中，個(gè)體意見(jiàn)并不是非左即右，往往處于兩者之間，呈現(xiàn)出連續(xù)的狀態(tài)。很多學(xué)者用離散模型修正對(duì)Szanjd模型進(jìn)行修正，在連續(xù)模型中，混合模型［23］和邊際動(dòng)力模型［23］對(duì)后來(lái)研究影響較大，混合模型和邊際動(dòng)力模型與Sznajd同樣，進(jìn)行模型模擬結(jié)構(gòu)并未解釋模型，缺乏理論模擬解釋。ShuguangSuo和YuChen基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，提出Sznajd修正模型—社會(huì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力輿情傳播模型［24］，假設(shè)個(gè)人意見(jiàn)只有+1和－1，通過(guò)對(duì)模型連續(xù)的觀測(cè)，在某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)上選取一個(gè)點(diǎn)，并隨即選取某一個(gè)鄰居，經(jīng)過(guò)足夠長(zhǎng)的時(shí)間后，系統(tǒng)內(nèi)成員總會(huì)達(dá)成一致，具有相同的觀點(diǎn)。但現(xiàn)實(shí)中，社會(huì)長(zhǎng)期存在多種觀點(diǎn)，而且在交往過(guò)程中也總是與多個(gè)系統(tǒng)以及系統(tǒng)外成員進(jìn)行交往，為此我國(guó)學(xué)者潘新、鄧貴仕、佟斌針［4］對(duì)這種情況進(jìn)行，對(duì)模型進(jìn)行了改進(jìn)，提出了輿情傳播模型，試圖解釋輿情傳播連續(xù)性和交互性;最后解釋為在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，信息受體(個(gè)人)并非直接全部接觸信息源的觀點(diǎn)，而是有選擇地接受信息源的觀點(diǎn)，在整體網(wǎng)絡(luò)中存在持不同觀點(diǎn)的受體且成一定比例;否則整體網(wǎng)絡(luò)中所有受體觀點(diǎn)將趨于一致。在輿情前傳播階段，體育賽事在關(guān)注的群體中觀點(diǎn)較為一致地傳播。一旦突發(fā)成型輿情事件，社會(huì)各界(自媒體)加入到體育賽事輿情事件傳播中，形成更復(fù)雜更寬廣傳播系統(tǒng)并帶入多種觀點(diǎn)。為此本文通過(guò)實(shí)證分析體育賽事輿情傳播模式，試圖揭示體育賽事輿情傳播規(guī)律，路徑以及傳播寬度和速度。
2賽事輿情社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
斯坦利•沃瑟曼、凱瑟琳•福斯特［25］分析認(rèn)為，社會(huì)中的人、組織彼此間關(guān)系可以表述為相互作用的關(guān)系模型或規(guī)律，這種個(gè)人、組織之間關(guān)系將對(duì)彼此產(chǎn)生影響。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析不僅可以描述行動(dòng)者個(gè)體與其周邊鄰居之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系和連接，并且可以借助計(jì)算機(jī)工具對(duì)行動(dòng)者和組織成員之間進(jìn)行可視化建模，使研究者更加直觀清楚地了解行動(dòng)者的關(guān)系和關(guān)系圖式［27］。基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，行動(dòng)者之間相互作用，可以用一種基于關(guān)系模式或規(guī)則進(jìn)行表述，然而WEB技術(shù)發(fā)展，傳統(tǒng)的社會(huì)關(guān)系模式已經(jīng)難以適應(yīng)，通過(guò)量化和可視化兩個(gè)角度對(duì)社會(huì)行動(dòng)者實(shí)體關(guān)系進(jìn)行研究，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析最常選用社群圖和社群矩陣兩種研究方法，已經(jīng)成為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析重要方向。社群圖通過(guò)節(jié)點(diǎn)和連接線描述行動(dòng)者之間關(guān)系，社群矩陣分析行動(dòng)者角色及其關(guān)系。體育賽事輿情事件傳播行動(dòng)者之間的信息傳播有接受也有傳出，為此賽事輿情事件傳播表述需要采用有向圖。突發(fā)賽事輿情事件傳播社會(huì)網(wǎng)絡(luò)傳播模型通常采用關(guān)系矩陣和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)構(gòu)圖。本文研究對(duì)象僅為體育賽事網(wǎng)絡(luò)傳播輿情傳播，研究該事件網(wǎng)絡(luò)傳播集合內(nèi)部各個(gè)行動(dòng)者之間的關(guān)系，也就是1—模網(wǎng)絡(luò)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)，整體網(wǎng)結(jié)構(gòu)、行動(dòng)者在整體網(wǎng)地位和角色以及網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征都是1—模網(wǎng)絡(luò)分析重要內(nèi)容［21］，這也是本文的研究?jī)?nèi)容。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析研究自20世紀(jì)40年代在社會(huì)理論和實(shí)證發(fā)展之間因?yàn)槿狈χ袑永碚摱l(fā)展起來(lái)的，20世紀(jì)80、90年代受到多個(gè)學(xué)科的重視，時(shí)至今日，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析提供了很多用于結(jié)構(gòu)測(cè)量的參數(shù)［28］。按照網(wǎng)絡(luò)規(guī)模可以將其分為整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、局域網(wǎng)絡(luò)分析和個(gè)體網(wǎng)絡(luò)分析［29］。本文測(cè)度賽事輿情事件傳播，對(duì)體育賽事輿情傳播網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析和研究，分析1－模網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)主要通過(guò)行動(dòng)者之間緊密關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行描述，即密度和中心度，密度反映整體網(wǎng)絡(luò)凝聚力的總體水平。巴恩斯研究了隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)模型，指出網(wǎng)絡(luò)圖密度最大值為0．5［30］。Lauman，Marden［31］對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)研究指出:整體網(wǎng)絡(luò)中核心結(jié)點(diǎn)極其重要，可通過(guò)分析核心結(jié)點(diǎn)數(shù)量及鏈接結(jié)點(diǎn)測(cè)度核心結(jié)點(diǎn)的重要性。整體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)核心結(jié)點(diǎn)測(cè)量為中心度測(cè)度提供了可能和大量的參數(shù)，行動(dòng)者中心度和組群中心勢(shì)就是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心最常用的兩個(gè)參數(shù)。Proctor和Loo-mis［32］認(rèn)為行動(dòng)者中心度和組群中心勢(shì)是分析行動(dòng)者中心位置的指標(biāo)，反映其在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中具有怎樣的權(quán)利以及中心點(diǎn)位，這也是早期社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析理論的主要觀點(diǎn)。中心度反映行動(dòng)者與其他行動(dòng)者聯(lián)系緊密程度，反映該行動(dòng)者在整體網(wǎng)絡(luò)傳播過(guò)程中的重要程度，在整體網(wǎng)絡(luò)中擁有“權(quán)力”大小。整體網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者點(diǎn)度中心度就是該行動(dòng)者直接聯(lián)系行動(dòng)者數(shù)目。說(shuō)明整體網(wǎng)絡(luò)集中趨勢(shì)為中心勢(shì)，中心勢(shì)描述整體網(wǎng)絡(luò)差異性程度，整體網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)描述額該網(wǎng)絡(luò)整體的集中趨勢(shì)。由于行動(dòng)者在整體網(wǎng)絡(luò)角色和地位不同，起到作用也各異。斯坦利•沃瑟曼［25］、羅家德［28］等在對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析研究時(shí)指出，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是通過(guò)結(jié)構(gòu)等價(jià)描述和探討個(gè)體行動(dòng)者在整體網(wǎng)絡(luò)中的地位和角色，如何嵌入到整體中網(wǎng)絡(luò)中的，兩個(gè)行動(dòng)者接受和發(fā)向網(wǎng)絡(luò)中所有其他行動(dòng)者的關(guān)系是相同的，那么它們結(jié)構(gòu)等價(jià)。Burt［33］通過(guò)研究指出歐幾里得距離法通過(guò)度量成對(duì)行動(dòng)者傳播距離來(lái)測(cè)度整體網(wǎng)絡(luò)行動(dòng)者角色和地位。成對(duì)行動(dòng)者距離構(gòu)成觀測(cè)矩陣，矩陣中的每個(gè)元素度量的是行行動(dòng)者與列行動(dòng)者的歐幾里得距離。在整體網(wǎng)絡(luò)中，并不是所有的行動(dòng)者直接聯(lián)系，通過(guò)中介傳播必不可少，Burt將這種非直接并通過(guò)中介傳播的聯(lián)系定義為結(jié)構(gòu)洞［33］，結(jié)構(gòu)洞也是描述行動(dòng)者位置和角色重要概念。結(jié)構(gòu)洞的存在使得部分處于中間位置的行動(dòng)者居于重要的聯(lián)絡(luò)位置，因而在整體網(wǎng)絡(luò)中對(duì)資源和信息流動(dòng)具有重要的作用。結(jié)構(gòu)洞計(jì)算相對(duì)復(fù)雜，目前關(guān)于結(jié)構(gòu)洞計(jì)算主要有兩種方法:Burt的結(jié)構(gòu)洞計(jì)算和Borgetti中間度計(jì)算，結(jié)構(gòu)洞計(jì)算測(cè)量主要是測(cè)量有效規(guī)模、效率、限制度以及等級(jí)度，限制度在整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞測(cè)量中最為重要，是指該行動(dòng)者在整體網(wǎng)絡(luò)中在多大程度上擁有運(yùn)用結(jié)構(gòu)洞的能力或者協(xié)商能力［29］，測(cè)量數(shù)值越大，限制能力越大，測(cè)量數(shù)值越小，行動(dòng)者跨越結(jié)構(gòu)洞可能性越大，結(jié)構(gòu)非冗余信息源能力也越強(qiáng)［34］。在社會(huì)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中，聯(lián)系越緊密，聯(lián)系關(guān)系越強(qiáng)，越易受關(guān)系的限制，在輿情傳播過(guò)程中，弱聯(lián)系有利于信息傳遞。組成整體網(wǎng)絡(luò)基本要素就是行動(dòng)者及子群，測(cè)評(píng)行動(dòng)者、子群關(guān)系，是測(cè)度整體網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)不可或缺的重要手段。凝聚子群在整體網(wǎng)絡(luò)測(cè)度中扮演著重要的角色，是整體網(wǎng)絡(luò)中行動(dòng)者之間具有較強(qiáng)、直接、緊密、經(jīng)常的或者積極關(guān)系的行動(dòng)者子集合［25］。在輿情傳播網(wǎng)絡(luò)中，凝聚子群指該社會(huì)網(wǎng)絡(luò)行動(dòng)者之間關(guān)系特別緊密，結(jié)合成為一個(gè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的團(tuán)體，從而成為交流傳遞信息的集合。本文采用κ－核分析凝聚子群，κ－核是每個(gè)節(jié)點(diǎn)至少與一定數(shù)量(κ)相鄰結(jié)點(diǎn)鏈接形成凝聚子群，凝聚子群內(nèi)部行動(dòng)者關(guān)系緊密，有利于信息傳播和分析;不同凝聚子群行動(dòng)者交叉重疊則更加有利于信息的擴(kuò)散。
3實(shí)證研究
3．1“廣州馬拉松”輿情事件概況
2012年11月18日，廣東省廣州市舉辦馬拉松比賽，10公里選手陳杰和5公里選手丁喜橋比賽中突發(fā)休克，最后經(jīng)搶救無(wú)效先后死亡。人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、新浪網(wǎng)、鳳凰網(wǎng)等新聞網(wǎng)站在第一時(shí)間報(bào)道了相關(guān)新聞，賽事組委會(huì)也通過(guò)各類渠道積極對(duì)外消息。由于體育賽事本身受體人群龐大，經(jīng)微博等自媒體爆炸式傳播，形成強(qiáng)勁輿論影響力，僅新浪微博上與廣馬死亡事件有關(guān)的微博就達(dá)到135萬(wàn)條之多。本次賽事受到了政府官員、媒體、醫(yī)療行業(yè)等等關(guān)注。2012年11月18日當(dāng)天，隨著第一名運(yùn)動(dòng)員猝死，輿情掀起了一個(gè)小高峰;2012年11月25日，第二名運(yùn)動(dòng)員經(jīng)搶救無(wú)效死亡后，掀起輿情傳播高峰。隨著組委會(huì)信息公開(kāi)，輿情在此刻達(dá)到高峰后逐步下降。2012年11月26日，廣馬引起的新聞報(bào)道共1520篇，網(wǎng)名跟帖179萬(wàn)次條。廣馬輿情，主題事件影響大，波及范圍較廣，傳統(tǒng)媒體在整個(gè)事件扮演著信息源等不可或缺的重要角色，賽事組委會(huì)和廣州市體育賽事主辦單位積極應(yīng)對(duì)，及時(shí)公布信息，尤其是在后半階段，國(guó)內(nèi)主流媒體正面引導(dǎo)和宣傳，在一定程度上挽回了賽事負(fù)面影響。賽事組委會(huì)積極與媒體溝通，并通過(guò)新媒體及時(shí)公布信息，成為本次輿情事件應(yīng)對(duì)的關(guān)鍵點(diǎn)。
3．2數(shù)據(jù)處理與采集
3．2．1社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析概念描述本研究用關(guān)聯(lián)矩陣表示輿情傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)表示輿情傳播行動(dòng)者，邊表示行動(dòng)者之間關(guān)系。基于賽事輿情事件傳播速度快，為此假設(shè)賽事輿情傳播在某一節(jié)點(diǎn)時(shí)間內(nèi)，為靜止?fàn)顟B(tài)［4］。分別用+1和0表示輿情傳播系統(tǒng)的兩種觀點(diǎn)，即在初始狀態(tài)下，系統(tǒng)中所有用戶的意見(jiàn)被隨機(jī)設(shè)為+1和0，進(jìn)而對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳播鏈接進(jìn)行計(jì)量［21］。基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播分析主要就是對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、角色地位進(jìn)行分析，本文選擇測(cè)量對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、行動(dòng)者網(wǎng)絡(luò)角色和地位、整體網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)［4，35］進(jìn)行測(cè)量和分析。整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析參數(shù)為密度、中心度和中心勢(shì)，行動(dòng)者角色和地位參數(shù)主要為歐幾里得參數(shù)和結(jié)構(gòu)洞限制度，整體網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)參數(shù)為κ－核。3．2．2賽事輿情網(wǎng)絡(luò)傳播數(shù)據(jù)采集本文以2012年廣州馬拉松輿情事件為研究對(duì)象，選取公共信息發(fā)表平臺(tái)和個(gè)人信息交換平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)截取。公布信息平臺(tái)選取了40個(gè)節(jié)點(diǎn)，包括新華網(wǎng)、人民網(wǎng)、大洋網(wǎng)、南方都市網(wǎng)、網(wǎng)易、新浪、騰訊新聞等以新聞傳播為主線的信息平臺(tái);選取了天涯網(wǎng)、貓撲網(wǎng)、搜狐論壇、鳳凰論壇、百度貼吧等以論壇和交流社區(qū)為主線的公共信息平臺(tái)，以優(yōu)酷網(wǎng)、土豆網(wǎng)、鳳凰視頻網(wǎng)、百度視頻、酷六網(wǎng)等以視頻為信息平臺(tái)。選取自媒體輿情行動(dòng)者40個(gè)，主要來(lái)源于微博、博客、微信等自媒體，通過(guò)挖掘各結(jié)點(diǎn)之間關(guān)聯(lián)線以及評(píng)論進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。信息傳播由信息源往受體方向傳播，信息員向受體傳播的方向性，為有向社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。輿情傳播過(guò)程中，信息源將信息傳遞給受體，受體在一定程度上又將影響信息源，表現(xiàn)為一種互動(dòng)關(guān)系模式。在有向社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中，信息受體既可以反作用影響信息源，也可能并不發(fā)送信息影響信息源，為此存在單向網(wǎng)絡(luò)和雙向網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)循證數(shù)據(jù)，整理排列出80×80互動(dòng)關(guān)系矩陣，運(yùn)用PAJEk軟件進(jìn)行可視化分析，生成廣馬有向輿情傳播結(jié)構(gòu)圖，具體見(jiàn)圖1。
3．3整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)側(cè)度
3．3．1密度分析密度是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析常用指標(biāo)，尤其是在無(wú)向網(wǎng)絡(luò)分析中，指網(wǎng)絡(luò)實(shí)際連接數(shù)量與理論可能存在最大連接數(shù)量之間的比值，密度越大，表明行動(dòng)者之間連接越密切，信息交流就更為順暢;密度越低，情況相反。由于密度受測(cè)評(píng)傳播網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的影響，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)最大聯(lián)系數(shù)為N×(N－1)，當(dāng)增加一個(gè)行動(dòng)者時(shí)，增加的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)最大連接數(shù)較大，但實(shí)際連接數(shù)相對(duì)固定，尤其是在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大時(shí)。為此社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析專家引進(jìn)了點(diǎn)度概念用語(yǔ)測(cè)評(píng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度，點(diǎn)度是指在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，行動(dòng)者所擁有最大連接數(shù)量。通過(guò)Pajek軟件測(cè)量廣馬輿情事件密度可知，平均密度(矩陣)為0．156，平均點(diǎn)度為24．95，即一個(gè)行動(dòng)者將與24．95個(gè)鄰居進(jìn)行信息互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)信息傳播。由此可見(jiàn)，在廣馬輿情事件結(jié)構(gòu)圖中，各節(jié)點(diǎn)相互聯(lián)系緊密。尤其是傳統(tǒng)公共媒體間存在信息互動(dòng)，這成為推動(dòng)廣馬事件迅速傳播最直接原因，擴(kuò)大廣馬輿情事件傳播范圍和影響力，增加受關(guān)注程度，造成關(guān)注過(guò)于集中，給廣馬賽事帶來(lái)不良的影響。3．3．2點(diǎn)度中心性分析點(diǎn)度中心度是基于行動(dòng)者與它接鄰行動(dòng)者節(jié)點(diǎn)數(shù)，節(jié)點(diǎn)入度是鄰接至行動(dòng)者的節(jié)點(diǎn)數(shù)，出度是鄰接到自行動(dòng)者的節(jié)點(diǎn)數(shù)。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，點(diǎn)度中心度出度是擴(kuò)張性測(cè)度，入度則是接受性測(cè)度。對(duì)出度測(cè)量，有利于掌握信息擴(kuò)展的途徑，對(duì)入度的測(cè)度，有利于掌握信息發(fā)展的態(tài)勢(shì)。表1為廣馬輿情事件點(diǎn)度中心度的測(cè)度數(shù)據(jù)。廣馬輿情事件傳播節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度范圍4～95，整體傳播點(diǎn)度密度為0．45472，lc老蔡通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳播鄰居數(shù)量最少，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，相對(duì)孤立，對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳播產(chǎn)生的影響最小;以人民網(wǎng)為代表的大眾傳媒，出入度較高，網(wǎng)絡(luò)傳播鄰居的數(shù)量最大，影響相對(duì)較大，成為網(wǎng)絡(luò)傳播有力推手。3．3．3行動(dòng)者距離在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，行動(dòng)者距離是用來(lái)描述一個(gè)行動(dòng)者到另一個(gè)行動(dòng)者之間最短距離，也稱為“測(cè)地線”，尤其是在六度空間理論發(fā)展起來(lái)之后，行動(dòng)者距離在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析研究中，具有舉足輕重的地位。圖2顯示，廣馬輿情網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中，各行動(dòng)者之間的距離，其中最大距離以76號(hào)行動(dòng)者“聯(lián)合早報(bào)”到17號(hào)行動(dòng)者“靜如山岳”為代表，最大距離值為12，最小為1，大部分行動(dòng)者之間的距離為1和2。在輿情信息傳播過(guò)程中，傳播距離越短，傳播速度就越大，造成的影響力也越大。整個(gè)廣馬輿情傳播的平均距離為2．93833，信息傳播速度較快。
3．4行動(dòng)者在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的地位和角色
3．4．1行動(dòng)者整體結(jié)構(gòu)等測(cè)度———相似性檢驗(yàn)行動(dòng)者整體結(jié)構(gòu)等價(jià)用來(lái)說(shuō)明兩個(gè)行動(dòng)者接受或發(fā)向網(wǎng)絡(luò)中其他行動(dòng)者的關(guān)系是相同的，那么認(rèn)為其在結(jié)構(gòu)上是等價(jià)的，主要是測(cè)評(píng)行動(dòng)者在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中多大程度上的相似。圖3通過(guò)Pajek測(cè)度的相關(guān)系數(shù)圖。通過(guò)圖3可知，除了在對(duì)角線相關(guān)系為1外(行動(dòng)者與自己在結(jié)構(gòu)上是完全對(duì)等的)，非對(duì)角線元素中沒(méi)有等于1的元素，這也就是說(shuō)在建議關(guān)系上沒(méi)有結(jié)構(gòu)等價(jià)的行動(dòng)者。其他行動(dòng)者之間相關(guān)系數(shù)各不相同，行動(dòng)者等價(jià)結(jié)構(gòu)也各不相同，各自在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中影響力也各不相同。為此行動(dòng)者相互替代之后，必然會(huì)影響到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)傳播，為此結(jié)構(gòu)等價(jià)性較小，可替代程度也較小。由此可見(jiàn)，傳統(tǒng)媒體在網(wǎng)絡(luò)傳播依然起到至關(guān)重要的作用，傳統(tǒng)大眾媒體在輿情傳播中也同樣具有重要的作用，不能被取而代之。3．4．2結(jié)構(gòu)洞分析結(jié)構(gòu)洞主要用于測(cè)評(píng)社會(huì)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)非直接聯(lián)系以及關(guān)系斷鏈的現(xiàn)象，由于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)傳播過(guò)程中，行動(dòng)者之間非直接聯(lián)系，造成行動(dòng)者信息傳播的缺失，從網(wǎng)絡(luò)整體看好像網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中出現(xiàn)了洞穴，結(jié)構(gòu)洞存在使得處于中間位置的行動(dòng)者居于重要的位置。為此本文根據(jù)結(jié)構(gòu)洞特征，對(duì)廣馬輿情事件結(jié)構(gòu)洞指數(shù)和中間中心性進(jìn)行測(cè)度。在結(jié)構(gòu)洞測(cè)度中，主要測(cè)度社會(huì)網(wǎng)絡(luò)限制度。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)限制度是衡量一條紐帶的重要性或獨(dú)占性指標(biāo)，代表了一個(gè)行動(dòng)者與鄰接行動(dòng)者關(guān)系的比例，占這個(gè)行動(dòng)者對(duì)所有行動(dòng)者管理的比例。限制度是指行動(dòng)者與對(duì)方的關(guān)系會(huì)對(duì)對(duì)方產(chǎn)生的影響，這種限制取決于行動(dòng)者對(duì)方強(qiáng)連接節(jié)點(diǎn)與行動(dòng)者之間的紐帶強(qiáng)度。圖4是通過(guò)Pajek測(cè)度的廣馬輿情事件限制圖(圖4)。從圖4可知，廣馬輿情網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，存在大量的傳播結(jié)構(gòu)洞，各指標(biāo)之間的限制度程度不一至，說(shuō)明了信息傳播的制約性，各自受制約的程度大小不一至，最大為62號(hào)“體育咨詢榜”，受64號(hào)“zg趙哥”約束性達(dá)12%，這就意味著62號(hào)“體育資訊榜”有12%的信息是通過(guò)“zg趙哥”這個(gè)行動(dòng)者傳播出去的。通過(guò)圖4可知行動(dòng)者受結(jié)構(gòu)洞影響力約束相對(duì)較小，這說(shuō)明行動(dòng)者在輿情信息傳播過(guò)程中，行動(dòng)者接收多個(gè)行動(dòng)者的信息，不易受單一其他自媒體或傳統(tǒng)媒體的影響。點(diǎn)度中介度就是在網(wǎng)絡(luò)中所有其他行動(dòng)者之間的測(cè)地線，經(jīng)過(guò)該行動(dòng)者的測(cè)地線比例，對(duì)信息傳遞起到重要的中介作用，也就是占據(jù)更為重要的中心位置。通過(guò)表2可知，大洋網(wǎng)、搜狐新聞和星島新聞點(diǎn)度中介度相對(duì)較高，點(diǎn)度中介度值分別為0．146023、0．122810和0．109847，在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)傳播過(guò)程中起到重要的中介作用。這說(shuō)明這些網(wǎng)絡(luò)占據(jù)較多信息資源，并為擴(kuò)大自媒體提供了大量的信息交流平臺(tái)，從而促使信息資源資源共享和信息資源的傳播。但通過(guò)表2可知，整體網(wǎng)絡(luò)中介中心勢(shì)并不高，這說(shuō)明在廣馬輿情事件中，直接信息傳播在整體網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)重要的位置，受中介影響較小。
3．5整體網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)測(cè)度
κ－核就是每個(gè)節(jié)點(diǎn)至少與一定數(shù)量κ的其他節(jié)點(diǎn)相鄰接的子圖，來(lái)界定輿情傳播中存在的小團(tuán)體數(shù)量，κ－核界定了相對(duì)密集的子網(wǎng)絡(luò)，相對(duì)密集κ－核有利于信息在子網(wǎng)絡(luò)傳遞。測(cè)度結(jié)果顯示，廣馬輿情事件κ－核的最大值為17，結(jié)點(diǎn)數(shù)共有17個(gè)，占全部節(jié)點(diǎn)21．25%。通過(guò)圖5可知，κ－核的值在15級(jí)以上的占整個(gè)輿情網(wǎng)絡(luò)的66．25%，說(shuō)明在該輿情事件中存在聯(lián)系緊密的凝聚子群，該子群在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中處于中心位置，通過(guò)彼此信息的互動(dòng)，掌握大量的輿情信息，通過(guò)凝聚子群約束性進(jìn)而占據(jù)了傳播途徑的重要節(jié)點(diǎn)。
4結(jié)論與建議
通過(guò)研究表明:廣馬輿情事件傳播網(wǎng)絡(luò)中整體密度較高，傳統(tǒng)媒體和自媒體信息互動(dòng)傳播頻繁;各行動(dòng)者信息互換距離較短，從而導(dǎo)致信息傳播速度較快。通過(guò)對(duì)行動(dòng)者整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等價(jià)性的側(cè)度發(fā)現(xiàn)，行動(dòng)者在整體網(wǎng)絡(luò)中地位和角色相對(duì)獨(dú)立，雖有結(jié)構(gòu)洞的存在，但約束力相對(duì)較小，對(duì)信息傳播制約有限，尤其是點(diǎn)度中介值較低，說(shuō)明信息以直接傳播較多。通過(guò)對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)測(cè)度，發(fā)現(xiàn)廣馬輿情事件廣泛存在凝聚的子網(wǎng)絡(luò)，子網(wǎng)絡(luò)存在加速了信息在子網(wǎng)絡(luò)行動(dòng)者間的共享和交換，從而促生多中心的傳播網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
4．1組建多中心并行輿情網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
由于舉國(guó)體制以及政府辦賽等原因，我國(guó)發(fā)生體育賽事輿情事件，信息傳播的主要途徑是主辦方新聞會(huì)，經(jīng)由傳統(tǒng)媒體進(jìn)行傳播，具有信息傳播渠道單一性以及傳播時(shí)間階段性的特點(diǎn)，顯然不能適應(yīng)體育賽事突發(fā)輿情事件的復(fù)雜性特點(diǎn)以及自媒體網(wǎng)絡(luò)傳播迅速發(fā)展的需要。構(gòu)建并行化、連續(xù)性的多中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，替代機(jī)械、僵化、費(fèi)時(shí)的信息傳播管理模式，實(shí)現(xiàn)并行輿情網(wǎng)絡(luò)管理流程，提高輿情管理者對(duì)傳播環(huán)境的感知能力和適應(yīng)能力，確保對(duì)輿情事件反應(yīng)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。體育賽事輿情事件發(fā)生時(shí)，不同利益主體將從不同的角度傳播信息，強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)傳播不同利益主體共同利益和協(xié)助重要性，在輿情傳播管理中尤為重要。由于互連網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展，打破傳統(tǒng)的單一的、面對(duì)面的信息傳播途徑，擴(kuò)展了多元主體在時(shí)間和空間上實(shí)現(xiàn)多元靈活組合的可能，多元主體相互依賴，共享信息，形成動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)信息管理系統(tǒng)。將原有信息管理傳播網(wǎng)絡(luò)納入體育賽事突發(fā)輿情事件管理系統(tǒng)，增強(qiáng)信息管理深度和廣度，建立橫向輿情評(píng)估體系，實(shí)現(xiàn)突發(fā)輿情事件管理的即時(shí)性、完整性和通達(dá)性，完善多中心并行輿情監(jiān)控與協(xié)同應(yīng)對(duì)。
4．2關(guān)注輿情事件網(wǎng)絡(luò)引導(dǎo)時(shí)機(jī)
突發(fā)輿情危機(jī)時(shí)，當(dāng)持某一觀點(diǎn)信息源占據(jù)優(yōu)勢(shì)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)受眾就會(huì)迅速靠攏，形成“集聚效應(yīng)”［36］。突發(fā)輿情事件主要體現(xiàn)在個(gè)體信息交換以及信息共享之后的群體，這種群體行為屬于非常規(guī)狀態(tài)下由于信息不對(duì)稱所引發(fā)的好奇、恐慌心理，導(dǎo)致的臨時(shí)性、非正式的弱關(guān)系。輿情事件在社會(huì)中受關(guān)注程度越高，這種臨時(shí)的、不穩(wěn)定弱關(guān)系就越容易形成。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，社會(huì)公眾既是信息受體，也是信息的傳播者，通過(guò)自身將信息傳播到其他結(jié)點(diǎn)。基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)輿情網(wǎng)絡(luò)分析不僅關(guān)注信息內(nèi)容，更關(guān)注信息傳播者與受體之間的關(guān)系，在進(jìn)行輿情監(jiān)控管理過(guò)程中，選擇合適時(shí)機(jī)，選擇關(guān)鍵位置，通過(guò)輿情引導(dǎo)的方法對(duì)輿情發(fā)展進(jìn)行干預(yù)，將在較短時(shí)間內(nèi)改變或引導(dǎo)受眾的觀點(diǎn)，起到較好的輿情引導(dǎo)作用。同時(shí)建立透明的輿情傳播平臺(tái)，促進(jìn)受眾在透明的平臺(tái)下理流和理性探索，支持理性化的多樣性，提高公信力。
4．3增強(qiáng)核心網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)
1可視化結(jié)果與分析
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在國(guó)內(nèi)醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域應(yīng)用研究的可視化圖譜。經(jīng)計(jì)算，得到節(jié)點(diǎn)數(shù)271，連接數(shù)234，同時(shí)我們?nèi)〕霈F(xiàn)頻次≥5的17個(gè)關(guān)鍵詞，得出高頻關(guān)鍵詞詞頻表，另取中心度≥0．10的28個(gè)關(guān)鍵詞，得到高中心度關(guān)鍵詞，發(fā)現(xiàn)高頻關(guān)鍵詞與高中心度關(guān)鍵詞并非完全一致，也就是說(shuō)，一些高頻關(guān)鍵詞并非與其他關(guān)鍵詞聯(lián)系緊密。被引頻次和中心度都比較高的關(guān)鍵詞包括社會(huì)資本、自感健康、生命質(zhì)量、社會(huì)支持，它們有助于進(jìn)一步分析此類研究熱點(diǎn)。綜合分析可以看出，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀。從研究?jī)?nèi)容看，在醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域中，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法主要應(yīng)用于疾病傳播與防控研究、衛(wèi)生政策研究。一是在疾病傳播與防控研究方面，有作者通過(guò)分析社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在艾滋病、吸毒、性傳播等過(guò)程中的作用，來(lái)探討預(yù)防干預(yù)疾病的方法，相對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞有艾滋病預(yù)防、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、流行病學(xué)研究、安全等。二是在衛(wèi)生政策研究方面，有作者對(duì)基本公共衛(wèi)生服務(wù)均等化網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)進(jìn)行分析，對(duì)健康風(fēng)險(xiǎn)管理的整體網(wǎng)進(jìn)行分析，從而提出構(gòu)建以政府為主導(dǎo)的情感支持網(wǎng)絡(luò)、信息支持網(wǎng)絡(luò)，建立非正式的健康風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制，形成健康風(fēng)險(xiǎn)管理體系。其中，對(duì)社會(huì)資本與社會(huì)支持在居民就醫(yī)行為以及老年人心理健康方面的影響研究也很廣泛，代表性的關(guān)鍵詞有自感健康、心理、生命質(zhì)量、社會(huì)支持、調(diào)查分析、危險(xiǎn)行為、信任、影響因素、行為、對(duì)策、社會(huì)參與等。還有作者對(duì)公立醫(yī)院醫(yī)務(wù)人員知識(shí)創(chuàng)新的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行分析，以增強(qiáng)公立醫(yī)院的創(chuàng)新能力，有代表性的關(guān)鍵詞為健康教育、影響因素、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、干預(yù)等。從方法的技術(shù)運(yùn)用角度看，通過(guò)共現(xiàn)分析、可視化技術(shù)來(lái)研究和展現(xiàn)某一特定醫(yī)藥領(lǐng)域的合著情況、研究熱點(diǎn)、發(fā)展方向等是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在國(guó)內(nèi)醫(yī)藥領(lǐng)域的主要應(yīng)用。共現(xiàn)方法可以定性和定量分析學(xué)科情況，監(jiān)測(cè)學(xué)科領(lǐng)域動(dòng)態(tài)發(fā)展情況，多角度揭示信息的內(nèi)容關(guān)聯(lián)和隱性知識(shí)。將提取的共現(xiàn)矩陣用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件(如Ucinet、Pajek、Gephi等)以可視化的形式展現(xiàn)出來(lái)，可以快速定位特定領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，為進(jìn)一步的研究奠定基礎(chǔ)。
2討論
本文通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域近十幾年發(fā)表的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理，對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法應(yīng)用情況有了較清晰的認(rèn)識(shí)。
2．1社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法應(yīng)用于醫(yī)藥衛(wèi)生研究取得的成績(jī)
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法是情報(bào)學(xué)研究的最新手段，將它創(chuàng)新性地運(yùn)用到醫(yī)藥衛(wèi)生科技領(lǐng)域的研究有助于更快地獲得某些領(lǐng)域的研究動(dòng)態(tài)與發(fā)展前沿，同時(shí)能較直觀地進(jìn)行國(guó)家間的對(duì)比，從而找出差異，為我國(guó)的醫(yī)藥衛(wèi)生事業(yè)提出具有時(shí)效性的決策參考。通過(guò)對(duì)比表1和表2我們發(fā)現(xiàn)，有些頻次較高的關(guān)鍵詞中心度并不強(qiáng)，這也在一定程度上說(shuō)明傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)頻次的方法顯然不適用于對(duì)研究熱點(diǎn)的探測(cè)。采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法能夠從網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體屬性、整體屬性方面進(jìn)行分析，挖掘出更多深層次的信息。通過(guò)可視化技術(shù)直觀展示關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)，可增強(qiáng)研究問(wèn)題的現(xiàn)實(shí)感，使人們更容易了解網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，揭示隱性知識(shí)。國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)界運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可視化工具探測(cè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究進(jìn)展與熱點(diǎn)、作者和機(jī)構(gòu)間的合著網(wǎng)絡(luò)等的研究構(gòu)成了近年來(lái)這一領(lǐng)域的熱點(diǎn)。雖然社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析在衛(wèi)生政策領(lǐng)域的應(yīng)用研究數(shù)量有限，但研究大多規(guī)范、操作嚴(yán)謹(jǐn)，將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的理論進(jìn)行了本土化理解，產(chǎn)生了多樣化的研究成果。如陳嘉偉等通過(guò)建設(shè)醫(yī)院科室團(tuán)隊(duì)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)分析醫(yī)院知識(shí)創(chuàng)新的影響因素，為提高醫(yī)院知識(shí)創(chuàng)新能力提供借鑒;王歡等將每戶家庭作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，了解農(nóng)村貧困家庭所處的健康風(fēng)險(xiǎn)和分析網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性，并構(gòu)建了健康風(fēng)險(xiǎn)管理的整體網(wǎng)。
2．2社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析應(yīng)用于醫(yī)藥衛(wèi)生研究的不足
一是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法在國(guó)內(nèi)醫(yī)藥衛(wèi)生科技領(lǐng)域的應(yīng)用研究數(shù)量不多，數(shù)據(jù)樣本大多來(lái)自于調(diào)查問(wèn)卷，且數(shù)據(jù)分析量較小，應(yīng)用范圍不廣，主要集中在疾病傳播與防控研究、衛(wèi)生政策研究方面，故仍有較大的發(fā)展空間。二是數(shù)據(jù)分析不夠深入。很多研究者綜合利用較多的可視化軟件、數(shù)理模型，構(gòu)建出網(wǎng)絡(luò)圖表，但未在圖表的背后深入挖掘其中的深刻涵義、分析現(xiàn)象產(chǎn)生的原因，內(nèi)容稍顯淺顯。三是已有的實(shí)證研究側(cè)重于對(duì)不同社會(huì)群體的個(gè)體中心網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行簡(jiǎn)單的靜態(tài)描述，或只是針對(duì)某一局限范圍內(nèi)的特定群體進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析，而鮮有對(duì)更為復(fù)雜的整體網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)發(fā)展模式及變遷趨勢(shì)的研究。總之，目前國(guó)內(nèi)對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法應(yīng)用于醫(yī)藥衛(wèi)生研究的不足可概括為理解尚不深入，對(duì)于其在醫(yī)藥衛(wèi)生科技領(lǐng)域的應(yīng)用也深度較淺，對(duì)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的一些核心術(shù)語(yǔ)、關(guān)鍵測(cè)度指標(biāo)等的應(yīng)用不太到位，缺乏系統(tǒng)性、科學(xué)性。4結(jié)語(yǔ)目前國(guó)內(nèi)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法開(kāi)展研究還存在諸多問(wèn)題。今后應(yīng)擴(kuò)展實(shí)證研究的研究數(shù)據(jù)，推廣社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法的分析范圍，掌握該分析方法的精髓，將“關(guān)系”列為研究對(duì)象，并用網(wǎng)絡(luò)的形式表現(xiàn)出來(lái)，促進(jìn)醫(yī)學(xué)研究方法的多樣化。
作者：馬霞 甄天民 谷景亮 趙芳 李靜麗 韓志琰 竇偉潔 溫楠
[關(guān)鍵詞]社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)SNS;圖書(shū)館2.0;圖書(shū)館服務(wù)
1圖書(shū)館應(yīng)用SNS的現(xiàn)狀
SNS，即SocialNetworkingServices(社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù))，旨在為一群相互聯(lián)系的人建立并反映其社會(huì)網(wǎng)絡(luò)或社會(huì)關(guān)系的服務(wù)，是一種以用戶為中心、通過(guò)一系列社會(huì)網(wǎng)絡(luò)軟件或工具、為用戶建立社會(huì)化的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)群的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)。2010年初，世界第一大社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)Facebook在全球范圍內(nèi)的活躍用戶已超過(guò)4億。
1.1強(qiáng)化公關(guān)宣傳
20世紀(jì)80年代，圖書(shū)館公共關(guān)系的研究已形成較完整體系，其研究領(lǐng)域包括圖書(shū)館與媒體、籌款與營(yíng)銷、對(duì)外宣傳等，是圖書(shū)館學(xué)研究的一個(gè)重要分支。在年輕人密度較高的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)中，圖書(shū)館可利用此平臺(tái)加強(qiáng)對(duì)外宣傳，吸引更多的網(wǎng)絡(luò)用戶，樹(shù)立起圖書(shū)館網(wǎng)絡(luò)時(shí)代服務(wù)的新形象。國(guó)外不少圖書(shū)館都在Facebook和Myspace兩大SNS站點(diǎn)擁有自己的主頁(yè)，其中加拿大多倫多公共圖書(shū)館和英國(guó)曼徹斯特圖書(shū)館的Facebook主頁(yè)的關(guān)注者數(shù)量高達(dá)4043人和1294人，是利用Facebook主頁(yè)開(kāi)展公關(guān)推廣較為成功的案例。澳大利亞國(guó)家圖書(shū)館利用Flickr開(kāi)展PictureAustralia項(xiàng)目，鼓勵(lì)社會(huì)大眾通過(guò)上傳照片的方式參與此項(xiàng)目，從而擴(kuò)大了PictureAustralia項(xiàng)目和澳大利亞國(guó)家圖書(shū)館的影響力。美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校圖書(shū)館利用Youtube(視頻SNS網(wǎng)站)進(jìn)行圖書(shū)館推廣活動(dòng)，用簡(jiǎn)單易懂的方式介紹圖書(shū)館的理念與服務(wù)，有效增強(qiáng)了圖書(shū)館的宣傳力度。
1.2完善參考咨詢
美國(guó)研究圖書(shū)館協(xié)會(huì)(ARL)2009年統(tǒng)計(jì)，圖書(shū)館參考咨詢服務(wù)總量從1996年的155336持續(xù)下滑到2008年的58763，僅為1996年的三分之一，0CLC2005年的報(bào)告也顯示只有很少用戶在查找信息時(shí)選擇使用圖書(shū)館網(wǎng)站和參考咨詢服務(wù)，SNS可在圖書(shū)館和用戶間建立起直接關(guān)聯(lián)，讓參考咨詢服務(wù)直接延伸到用戶所在的地方，SNS的出現(xiàn)或可為圖書(shū)館參考咨詢服務(wù)帶來(lái)新的契機(jī)。密歇根大學(xué)圖書(shū)館在Faeebook上建立名為“MLibrary2.0faeebookgroup”的小組專門(mén)開(kāi)展基于SNS的數(shù)字參考咨詢服務(wù)；OCLC的志愿者圖書(shū)館員在SecondLife(SNS游戲網(wǎng)站)中的虛擬圖書(shū)館每日定時(shí)提供的參考咨詢服務(wù)，其服務(wù)形式包括信息島、閱讀討論會(huì)、創(chuàng)新用戶教育等。這些案例展現(xiàn)了圖書(shū)館利用SNS完善參考咨詢服務(wù)的前景。
1.3增進(jìn)用戶互動(dòng)
美國(guó)布魯克林大學(xué)圖書(shū)館的Myspace主頁(yè)的日志更新頻率較高，通過(guò)這些日志，宣傳了圖書(shū)館現(xiàn)有的和即將開(kāi)展的各種活動(dòng)，包括書(shū)展、藝術(shù)比賽、音樂(lè)鑒賞會(huì)等，讓已是圖書(shū)館好友的學(xué)生們及時(shí)了解圖書(shū)館活動(dòng)。上海圖書(shū)館在“豆瓣同城”中申請(qǐng)了“上圖講座”主辦方的身份，通過(guò)豆瓣同城活動(dòng)推廣上海圖書(shū)館的講座，現(xiàn)已有3472人長(zhǎng)期關(guān)注該主辦方。有意參加講座活動(dòng)的用戶只需在豆瓣活動(dòng)頁(yè)面上點(diǎn)擊“我要參加”，講座開(kāi)始前憑借豆瓣ID即可入場(chǎng)。于此同時(shí)，由于豆瓣同城活動(dòng)的交互性很強(qiáng)，上海圖書(shū)館還能及時(shí)獲得用戶對(duì)講座的信息反饋：通過(guò)“參加”和“感興趣”的人數(shù)了解活動(dòng)的受歡迎程度，通過(guò)活動(dòng)論壇中的留言了解用戶對(duì)講座的滿意程度，從而有針對(duì)性地對(duì)講座的內(nèi)容和形式進(jìn)行改進(jìn)。當(dāng)前Twitter全球用戶已超過(guò)1億。美國(guó)克利夫蘭公共圖書(shū)館利用Twitter向用戶傳播本館重要新聞，例如圖書(shū)館相關(guān)活動(dòng)與展覽的通知，用戶評(píng)選“我最喜歡的圖書(shū)館員”活動(dòng)以及圖書(shū)館節(jié)假日開(kāi)放時(shí)間變更等；伊利諾伊州厄本那一香檳分校本科圖書(shū)館通過(guò)Twitter向用戶各種圖書(shū)館相關(guān)信息，包括資料歸還最后期限的溫馨提示，數(shù)據(jù)庫(kù)暫時(shí)無(wú)法使用的緊急通知和圖書(shū)館助理招聘信息；耶魯大學(xué)科學(xué)圖書(shū)館的Twitter則更注重對(duì)圖書(shū)館館藏資源、相關(guān)服務(wù)和各種研討班活動(dòng)進(jìn)行告知。
1.4構(gòu)建專業(yè)社區(qū)
2004年，美國(guó)費(fèi)城大學(xué)PaulJ.Gutman圖書(shū)館館長(zhǎng)StevenBell和賓州州立大學(xué)貝克斯分校圖書(shū)館的技術(shù)館員JohnShank共同建立了BlendedLibrarian網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)社區(qū)。該社區(qū)旨在營(yíng)造一個(gè)創(chuàng)新、合作、交流的平臺(tái)，使成員可以通過(guò)虛擬得到職業(yè)發(fā)展和學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)，2009年底，成員總數(shù)接近4000人，是較成熟的圖情專業(yè)人員社區(qū)。ALA、SecondLifelibrarian借助NING平臺(tái)創(chuàng)建圖書(shū)館社區(qū)，還有以圖書(shū)館2.0和青少年圖書(shū)館為主題的各種社區(qū)，社區(qū)成員可在其中展開(kāi)學(xué)術(shù)及工作討論。國(guó)內(nèi)圖情界建立SNS社區(qū)——書(shū)社會(huì)，基于UeenterHome構(gòu)建，面向圖書(shū)館員、圖書(shū)館學(xué)研究者以及所有關(guān)心圖書(shū)館、對(duì)圖書(shū)館及其圖書(shū)館學(xué)友興趣的友人開(kāi)放的社，成員達(dá)到855人。在書(shū)社會(huì)中，成員可通過(guò)各種SNS應(yīng)用業(yè)內(nèi)信息、開(kāi)展學(xué)術(shù)討論、發(fā)起相關(guān)投票等。
2圖書(shū)館發(fā)展SNS模式
隨著SNS在圖書(shū)館工作和服務(wù)各領(lǐng)域的應(yīng)用程度加深，按照構(gòu)建SNS的難易程度進(jìn)行劃分三種模式：直接加入，積極引進(jìn)以及自主開(kāi)發(fā)SNS模式。
2.1直接加入SNS模式
圖書(shū)館應(yīng)用SNS最便捷的途徑就是加入現(xiàn)有社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)。例如，伊利諾伊州厄本那一香檳分校本科圖書(shū)館、肯塔基大學(xué)圖書(shū)館、丹麥圖書(shū)館以及美國(guó)圖書(shū)館協(xié)會(huì)都擁有自己的Myspace主頁(yè)，其中美國(guó)圖書(shū)館協(xié)會(huì)已有6655個(gè)好友。。國(guó)內(nèi)也有很多圖書(shū)館加入SNS站點(diǎn)：國(guó)家圖書(shū)館、首都圖書(shū)館、廈門(mén)大學(xué)圖書(shū)館、南京大學(xué)圖書(shū)館等多家圖書(shū)館在豆瓣網(wǎng)建立了豆瓣小組，其中多個(gè)小組圖書(shū)館的成員達(dá)到數(shù)百人，首都圖書(shū)館的小組成員高達(dá)2663人。圖書(shū)館加入社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)可以直接利用現(xiàn)有站點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)工具，操作簡(jiǎn)單且易于維護(hù)，是增強(qiáng)圖書(shū)館與用戶交流的一條有效途徑。
2.2積極引進(jìn)SNS模式
圖書(shū)館應(yīng)用SNS的第二種途徑是主動(dòng)引進(jìn)SNS技術(shù)，包括添加社會(huì)化軟件和SNS應(yīng)用。社會(huì)化軟件是指那些可以支持遠(yuǎn)程交流與合作，并可供用戶添加和使用各種內(nèi)容的一系列網(wǎng)絡(luò)工具，包括諸如Wi-ki、Tag、Blog等Web2.O應(yīng)用和較早的IM、郵件列表等工具；SNS應(yīng)用是指社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)所支持的第三方開(kāi)發(fā)的應(yīng)用程序，這些程序普遍比較簡(jiǎn)單實(shí)用，一般通過(guò)API(ApplicationProgrammingInterface，應(yīng)用程序編程接口)對(duì)接到SNS中。美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)圖書(shū)館不僅開(kāi)發(fā)了自己的標(biāo)簽(Tag)系統(tǒng)，允許用戶對(duì)圖書(shū)館的資源添加標(biāo)簽，還研發(fā)了可嵌入IE和Firefox瀏覽器的圖書(shū)館工具條插件，此外還利用社會(huì)化軟件提供在線輔導(dǎo)小組、即時(shí)信息和在線聊天咨詢等一系列服務(wù)。廈門(mén)大學(xué)、清華大學(xué)、華中科技大學(xué)等十余所高校圖書(shū)館開(kāi)發(fā)了可接人豆瓣API的OPAC館藏查詢的應(yīng)用程序，安裝了此應(yīng)用程序的用戶在瀏覽豆瓣上任何一本圖書(shū)時(shí)，這本書(shū)在圖書(shū)館的館藏信息便直接顯示在用戶所瀏覽的豆瓣頁(yè)面中，告知用戶該圖書(shū)可通過(guò)圖書(shū)館渠道獲取。
2.3自主開(kāi)發(fā)SNS模式
圖書(shū)館發(fā)展SNS較高級(jí)的模式是自主開(kāi)發(fā)SNS服務(wù)，此模式的開(kāi)展建立在圖書(shū)館社會(huì)化軟件服務(wù)有一定用戶量的基礎(chǔ)之上，利用SNS相關(guān)功能來(lái)強(qiáng)化用戶與圖書(shū)館間和用戶之間的關(guān)聯(lián)性，使圖書(shū)館與用戶之間形成黏性。2007年，美國(guó)AnnAnbor地區(qū)圖書(shū)館以利用Drupal開(kāi)源代碼開(kāi)發(fā)出社會(huì)化的OPAC，用戶可對(duì)館藏圖書(shū)進(jìn)行加標(biāo)簽、打分和評(píng)論的操作。此外，網(wǎng)站還為用戶提供了個(gè)人空間并開(kāi)放了添加評(píng)論、導(dǎo)入日志和添加RSS訂閱等功能，這些已具備了SNS的基本特征，可看作是圖書(shū)館自主開(kāi)發(fā)SNS的雛形。重慶大學(xué)圖書(shū)館研發(fā)了ADLIB2.O系統(tǒng)，該系統(tǒng)為用戶提供個(gè)性化空間，有文檔庫(kù)、共享庫(kù)、圖片庫(kù)、私家藏書(shū)等功能，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建個(gè)人書(shū)齋。個(gè)人書(shū)齋是集個(gè)性化服務(wù)平臺(tái)、個(gè)性化學(xué)習(xí)平臺(tái)、個(gè)性化空間為一體的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，旨在將圖書(shū)館所有服務(wù)整合為一體，是國(guó)內(nèi)圖書(shū)館自主開(kāi)發(fā)的SNS先例。
3圖書(shū)館SNS發(fā)展策略
3.1準(zhǔn)確定位圖書(shū)館SNS服務(wù)
首先，圖書(shū)館應(yīng)對(duì)發(fā)展SNS服務(wù)進(jìn)行必要性分析。圖書(shū)館開(kāi)展SNS服務(wù)的前提是存在大量圖書(shū)館用戶或潛在用戶認(rèn)同并使用SNS，而實(shí)際上部分圖書(shū)館的用戶群體并不符合這一前提條件。這樣的圖書(shū)館應(yīng)慎重考慮是否有必要發(fā)展SNS服務(wù)，否則很可能造成既浪費(fèi)資源又收效甚微的結(jié)果。有條件圖書(shū)館可以通過(guò)問(wèn)卷或其他形式調(diào)查本館用戶對(duì)SNS服務(wù)的需求情況，從而確定是否有必要發(fā)展圖書(shū)館SNS；其次，圖書(shū)館發(fā)展SNS服務(wù)還應(yīng)進(jìn)行可行性分析。發(fā)展SNS服務(wù)需要投入一定的人力和財(cái)力資源，圖書(shū)館應(yīng)在充分考慮本館實(shí)際情況和借鑒其他圖書(shū)館發(fā)展SNS經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上制定切實(shí)可行的SNS服務(wù)發(fā)展計(jì)劃，從而保障圖書(shū)館SNS服務(wù)能持續(xù)、順利且有效地開(kāi)展。美國(guó)學(xué)者Ja.SOBSokoloff在考察英國(guó)樸茨茅斯大學(xué)圖書(shū)館的Face.book主頁(yè)時(shí)指出，該校圖書(shū)館的SNS主頁(yè)中有太多圖書(shū)館網(wǎng)站的鏈接而欠缺SNS特色，這樣的Facebook主頁(yè)只是圖書(shū)館網(wǎng)站附庸，沒(méi)有充分利用SNS站點(diǎn)吸引用戶及潛在用戶的優(yōu)勢(shì)，可見(jiàn)圖書(shū)館SNS服務(wù)特色是關(guān)鍵。
3.2圖書(shū)館SNS模式選擇策略
2007年OCLC調(diào)查了美國(guó)民眾和美國(guó)圖書(shū)館館長(zhǎng)對(duì)圖書(shū)館自主建立社交網(wǎng)站的看法，近一半的民眾和圖書(shū)館館長(zhǎng)不贊成圖書(shū)館自建社交網(wǎng)站，他們的理由主要有：圖書(shū)館是獲取知識(shí)與信息的地方，建設(shè)社交網(wǎng)站并非圖書(shū)館份內(nèi)之事，已經(jīng)有足夠多的社交網(wǎng)站。這份報(bào)告反映了并非所有圖書(shū)館都適合自主建立SNS站點(diǎn)，表明圖書(shū)館發(fā)展SNS服務(wù)模式選擇的重要性。每個(gè)圖書(shū)館在計(jì)劃發(fā)展SNS服務(wù)時(shí)，都應(yīng)根據(jù)用戶需求和客觀條件選擇適合本館的模式：直接加入SNS模式成本低、易于維護(hù)，適合小型或社區(qū)圖書(shū)館；積極引進(jìn)SNS模式需要一定的技術(shù)實(shí)力和相應(yīng)的服務(wù)水平，適宜大中型圖書(shū)館采用；自主開(kāi)發(fā)SNS模式要求有一定的用戶積累，有相對(duì)固定的用戶群體的高校圖書(shū)館和科技圖書(shū)館較為合適。英國(guó)圖書(shū)館系統(tǒng)供應(yīng)商Ds公司和北歐的Axiell圖書(shū)館集團(tuán)，在2008年共同研發(fā)了一款名為DsArena的產(chǎn)品，集成了圖書(shū)館信息資源和SNS用戶個(gè)性化服務(wù)，不僅提供大眾標(biāo)簽、讀者評(píng)分、讀者書(shū)評(píng)、讀者討論和建議等功能，還讓用戶能搜索并鏈接到各種用戶感興趣的館外資源，被媒體稱作“新一代圖書(shū)館網(wǎng)絡(luò)公共界面”，為用戶提供SNS功能是圖書(shū)館集成化系統(tǒng)今后的發(fā)展趨勢(shì)之一。
一、研究過(guò)程
（一） 研究樣本的選擇
由于學(xué)習(xí)共同體的研究范圍較為廣泛，在教育、社會(huì)學(xué)、計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域均有涉及。因此，國(guó)內(nèi)關(guān)于學(xué)習(xí)共同體的文獻(xiàn)量非常大，刊登該研究領(lǐng)域成果的期刊種類也較多，且比較分散。為盡可能保證數(shù)據(jù)分析的全面性，本研究使用中國(guó)知網(wǎng)的中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù) （CAJD）、中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)獲得相關(guān)文獻(xiàn)的信息與全文。
（二） 研究文獻(xiàn)信息的收集與處理方法
Community 的中文譯法通常有“社會(huì)”、“共同體”、“社區(qū)”、“社群”等，最常見(jiàn)的是“共同體”和“社區(qū)”的譯法，同時(shí)與 community 有關(guān)的復(fù)合詞匯也有多種不同的譯法，如本研究關(guān)注的“l(fā)earn-ing community”就有學(xué)習(xí)型社區(qū)、學(xué)習(xí)共同體兩種不同的譯法。因此，本研究在檢索時(shí)，使用以下控制條件“期刊年限 （2001~2011） + 來(lái)源類別 （核心期刊），內(nèi)容檢索條件為：主題 （學(xué)習(xí)共同體） 或者包含 （學(xué)習(xí)型社區(qū)）”對(duì)中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)進(jìn)行文獻(xiàn)檢索，獲得期刊文獻(xiàn) 725 篇 （檢索時(shí)間為2011 年 10 月 15 日）。同時(shí)使用控制條件“期刊年限 （2001- 2011），內(nèi)容檢索條件為：主題 （學(xué)習(xí)共同體） 或者包含 （學(xué)習(xí)型社區(qū)）”對(duì)中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索得到博士論文 66 篇，對(duì)中國(guó)優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù)檢索得到碩士論文 628篇。最后，依據(jù)中國(guó)知網(wǎng)提供的文獻(xiàn)信息依次進(jìn)行文獻(xiàn)信息采集。在文獻(xiàn)數(shù)據(jù)信息處理方面，本研究主要采用中國(guó)醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)信息學(xué)系開(kāi)發(fā)的數(shù)目共現(xiàn)分析系統(tǒng) Bi-comb v1.0[3][4]，以及美國(guó)德雷塞爾大學(xué)陳超美博士研發(fā)的信息可視化統(tǒng)計(jì)軟件 CiteSpace 3.0.R2[5][6]兩款數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理。其中，CiteSp ace 軟件可有效探索學(xué)科知識(shí)領(lǐng)域的演進(jìn)與研究前沿，進(jìn)行可視化分析，使得文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析易于實(shí)現(xiàn)歷時(shí)性的動(dòng)態(tài)化[7]，該軟件內(nèi)嵌了國(guó)內(nèi)學(xué)者劉盛博編制的 CNKI（RefWork） 格式轉(zhuǎn)換程序，具備將CNKI 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可處理的格式的功能。但受 CNKI數(shù)據(jù)采集選項(xiàng)和中文文本處理功能的限制，CiteS-p ace 僅可有效處理 CNKI 數(shù)據(jù)的專業(yè)術(shù)語(yǔ)和關(guān)鍵詞分析。因此，筆者同時(shí)選用 Bicomb 軟件、UCINET軟件，甚至人工統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)文獻(xiàn)信息進(jìn)行補(bǔ)充處理與分析。最后，依據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)學(xué)習(xí)共同體的研究進(jìn)展?fàn)顩r進(jìn)行分析和評(píng)判。
二、研究結(jié)果與分析
（一） 國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)共同體研究成果產(chǎn)出分析
筆者按年度對(duì) 2001 至 2011 年間的國(guó)內(nèi)期刊論文和國(guó)內(nèi)碩博論文進(jìn)行了檢索和統(tǒng)計(jì) （2011 年截止到筆者檢索日期 10 月 15 日），國(guó)內(nèi)各年份的論文刊發(fā)與學(xué)位論文數(shù)量情況如圖 1 所示。由圖分析可知，期刊論文和碩士論文的數(shù)量整體上呈上升趨勢(shì)（2011 年僅能檢索到 10 月份），特別是近三年來(lái)，期刊論文數(shù)量一直保持在 100 篇以上，碩士論文也從2007 年開(kāi)始保持在 85 篇以上，這可能與國(guó)內(nèi)教育界對(duì)建構(gòu)主義、學(xué)習(xí)的社會(huì)性等與學(xué)習(xí)共同體相關(guān)理論的關(guān)注力度加大有關(guān)，從而引發(fā)更多的國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行研究。如果單從博士論文數(shù)量上看，則相對(duì)比較穩(wěn)定，近三年來(lái)一直保持在十篇左右。總體上看，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)學(xué)習(xí)共同體的研究趨于上升趨勢(shì)，有更多的學(xué)者開(kāi)展該領(lǐng)域研究。
（二） 載文期刊與研究機(jī)構(gòu)分布
用 Bicomb 軟件對(duì) 2001~2011 年間關(guān)于國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)共同體研究的、在核心期刊發(fā)表的文獻(xiàn)進(jìn)行載文期刊分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，載文量大于等于 10 篇的期刊有 21家，結(jié)果見(jiàn)表 1 和圖 2。其中載文數(shù)量在前 10 位的期刊的載文量占到了全部文獻(xiàn)的 41.89%。僅就載文期刊關(guān)注領(lǐng)域來(lái)看，學(xué)習(xí)共同體研究還主要集中于教育領(lǐng)域。為有效反映研究論文的機(jī)構(gòu)來(lái)源，本研究使用Bicomb 軟件對(duì)期刊論文和碩博論文的研究單位或授予學(xué)位單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表 2 所示。無(wú)論從期刊論文數(shù)量還是碩博論文數(shù)量上來(lái)看，華東師范大學(xué)均是學(xué)習(xí)共同體研究的一個(gè)重鎮(zhèn)。如僅從期刊載文量來(lái)看，華南師范大學(xué)、北京師范大學(xué)、西南大學(xué)、南京師范大學(xué)也對(duì)學(xué)習(xí)共同體研究做了較突出貢獻(xiàn)。但若僅從碩士論文上講，首都師范大學(xué)、山東師范大學(xué)、東北師范大學(xué)等學(xué)校的學(xué)位論文數(shù)量較多。為此，我們對(duì)各單位不同類型的發(fā)文量進(jìn)行對(duì)比（圖3），發(fā)現(xiàn)了一個(gè)現(xiàn)象，即：有些單位核心期刊研究論文較多卻少有相關(guān)的碩博學(xué)位論文，但有些單位核心期刊發(fā)文量較低卻有特別多的碩士學(xué)位論文出現(xiàn)。前者還比較容易理解和解釋，即該校有相關(guān)研究，且做出了較為突出的成績(jī)，但沒(méi)有引領(lǐng)研究生跟進(jìn)該領(lǐng)域的研究。但后者所反映的問(wèn)題卻值得我們深思，即研究還沒(méi)有得到業(yè)內(nèi)廣泛認(rèn)可（表現(xiàn)為沒(méi)有在該領(lǐng)域的核心期刊或較少），卻指導(dǎo)了非常多的碩士論文研究。
（三） 學(xué)習(xí)共同體領(lǐng)域研究熱點(diǎn)與前沿分析
1. 研究熱點(diǎn)分析
關(guān)鍵詞是文章主題的高度概括和凝練，通過(guò)對(duì)高頻關(guān)鍵詞進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，可以挖掘某一研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。本文使用 CiteSpace 3.0.R2，以關(guān)鍵詞為節(jié)點(diǎn)，時(shí)間分區(qū)為 1 年，閥值為 50Top per slice，采用最小成樹(shù)算法，利用國(guó)內(nèi)期刊文獻(xiàn)繪制國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)共同體研究熱點(diǎn)知識(shí)圖譜，共得到節(jié)點(diǎn) 366 個(gè)，連線 294 個(gè)，結(jié)果見(jiàn)圖 4 和表 3。而對(duì)國(guó)內(nèi)碩博論文繪制高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，得到節(jié)點(diǎn) 321 個(gè)，連線 315個(gè)，結(jié)果見(jiàn)圖 5 和表 4。根據(jù)陳超美的介紹[8]，分析由 CiteSpaceII 生成的期刊熱點(diǎn)知識(shí)圖譜 （圖 4） 的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分布可知，國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)共同體研究領(lǐng)域熱點(diǎn)可以確定為：學(xué)習(xí)共同體、學(xué)習(xí)型社區(qū)、社區(qū)教育、共同體、學(xué)習(xí)型社會(huì)、教師、教師專業(yè)發(fā)展、終身學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體、專業(yè)發(fā)展等。而根據(jù)碩博論文熱點(diǎn)知識(shí)圖譜 （圖 5）的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分布可確定學(xué)習(xí)共同體研究熱點(diǎn)領(lǐng)域?yàn)閷W(xué)習(xí)共同體、教師專業(yè)發(fā)展、虛擬社區(qū)、協(xié)作學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體、專業(yè)發(fā)展、知識(shí)建構(gòu)等。由表 3 可知，期刊高頻關(guān)鍵詞頻次排序中，學(xué)習(xí)共同體最高，因此其節(jié)點(diǎn)年環(huán)明顯最大。從節(jié)點(diǎn)的中介中心度看，學(xué)習(xí)共同體的中心度同樣最大，因此其節(jié)點(diǎn)的紫色年環(huán)最大，即中心度最高，占核心地位，緊隨其后的是社區(qū)教育、共同體、學(xué)習(xí)型社會(huì)、教師、教師專業(yè)發(fā)展等。若從碩博論文高頻關(guān)鍵詞中心度和頻次統(tǒng)計(jì)角度分析 （見(jiàn)表 4），對(duì)策的研究頻次最高，專業(yè)發(fā)展排其次。但教師專業(yè)發(fā)展、虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)、協(xié)作學(xué)習(xí)、學(xué)習(xí)共同體、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體等的中心度相比前兩者更高，占較為重要的核心地位。
由以上分析可知，從期刊論文來(lái)看，關(guān)于學(xué)習(xí)共同體、學(xué)習(xí)型社區(qū)的研究最廣泛，而社區(qū)教育、共同體、學(xué)習(xí)型社會(huì)、教師、教師專業(yè)發(fā)展等是相對(duì)突出的研究熱點(diǎn)。從碩博論文分析，學(xué)習(xí)共同體隱去了其中心位置，教師專業(yè)發(fā)展、虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體等主題凸顯出來(lái)。學(xué)習(xí)共同體、學(xué)習(xí)型社區(qū)的研究頻次最高是易于理解的，但無(wú)論是期刊論文還是碩博論文都顯示與教師專業(yè)發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體相關(guān)研究熱度較高，這應(yīng)引起我們的重視。對(duì)學(xué)習(xí)共同體，人們不僅研究它的概念、內(nèi)涵、基本理論和形成機(jī)制，更關(guān)注它的具體應(yīng)用。教師專業(yè)發(fā)展在教育領(lǐng)域備受關(guān)注，然而強(qiáng)調(diào)教師知識(shí)提升的理智取向的專業(yè)發(fā)展范式，雖經(jīng)多年研究與實(shí)踐，成效卻不盡如人意。學(xué)習(xí)共同體所提倡的學(xué)習(xí)的社會(huì)文化觀和分布式認(rèn)識(shí)觀適應(yīng)了人們對(duì)學(xué)習(xí)觀的轉(zhuǎn)變，特別是它強(qiáng)調(diào)的知識(shí)建構(gòu)的社會(huì)性、文化場(chǎng)域依存性、多元主體互動(dòng)性等適應(yīng)了當(dāng)今人們對(duì)學(xué)習(xí)的理解，正好適應(yīng)了教師專業(yè)發(fā)展觀的實(shí)踐 - 反思取向（教師主要不是通過(guò)“接受”知識(shí)，而是通過(guò)“反思”以更清晰地理解自己、理解實(shí)踐，并實(shí)現(xiàn)專業(yè)發(fā)展）[9]、生態(tài)取向 （教師專業(yè)知識(shí)和能力發(fā)展并不能全然依靠自己，而應(yīng)將其置于一定的社會(huì)環(huán)境、人際關(guān)系中，有效利用各種人力和物力資源以實(shí)現(xiàn)專業(yè)發(fā)展；將教師專業(yè)發(fā)展的內(nèi)涵提升到教師教研合作能力和教師群體整體專業(yè)發(fā)展水平的高度）[10]。學(xué)習(xí)共同體所倡導(dǎo)的理念、實(shí)踐形式為教師專業(yè)發(fā)展提供了理論先導(dǎo)和實(shí)踐指導(dǎo)。因此，在學(xué)習(xí)共同體研究領(lǐng)域，關(guān)于教師專業(yè)發(fā)展的內(nèi)容被廣泛關(guān)注和深入研究。
為了進(jìn)一步了解其研究現(xiàn)狀，本研究以“主題（學(xué)習(xí)共同體）并含 （教師專業(yè)發(fā)展）”為檢索條件對(duì)中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索發(fā)現(xiàn)，2001~2011 年間國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)共同體領(lǐng)域教師專業(yè)發(fā)展方向研究文獻(xiàn)呈快速增長(zhǎng)趨勢(shì) （見(jiàn)圖 6）。2003 年，顧小清在 《教師專業(yè)發(fā)展：在線學(xué)習(xí)共同體的作用》 一文中對(duì)學(xué)習(xí)共同體與教師專業(yè)發(fā)展的關(guān)系、如何利用信息通信技術(shù)構(gòu)建教師在場(chǎng)的學(xué)習(xí)共同體以及學(xué)習(xí)共同體對(duì)教師專業(yè)發(fā)展的影響進(jìn)行了詳細(xì)闡述。隨后，這一領(lǐng)域引起了國(guó)內(nèi)學(xué)者的廣泛關(guān)注，相關(guān)研究逐年增多而以“主題 （網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體） 或含 （網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)社區(qū)） 或含 （網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)型社區(qū)）”為檢索條件對(duì)中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索發(fā)現(xiàn) （圖 7），國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體的研究是在近年來(lái)才逐漸被廣泛關(guān)注的，這一轉(zhuǎn)變與 Web2.0 技術(shù)在教育教學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用恰好契合。Web2.0 的六度分割理論、利用集體智慧與學(xué)習(xí)共同體理念相似，同時(shí)，Web2.0 及其相關(guān)技術(shù)為組建學(xué)習(xí)共同體提供了技術(shù)支持。因此，網(wǎng)絡(luò)共同體及其相關(guān)問(wèn)題逐漸成為該研究范疇所關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容。對(duì)研究熱點(diǎn)分布做進(jìn)一步的時(shí)間線圖分析，結(jié)果見(jiàn)圖 8 和圖 9。從圖 8 來(lái)看，現(xiàn)有的研究熱點(diǎn)主要出現(xiàn)于2005 年之前。2005~2010 年間，雖有新的研究熱點(diǎn)出現(xiàn)，但研究頻次和中心度相對(duì)不大。而從圖 9來(lái)看，形式也基本一樣，知識(shí)熱點(diǎn)和出現(xiàn)時(shí)間稍有區(qū)別，最為突出的是教師專業(yè)發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體的出現(xiàn)時(shí)間和關(guān)注程度稍有差別。從二者的整體時(shí)間分布情況來(lái)分析，2005 年以后，新的研究熱點(diǎn)出現(xiàn)較少，主要是對(duì)以前研究熱點(diǎn)的繼續(xù)深化。總體看來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)共同體研究各研究方向逐漸成熟化，呈現(xiàn)靜態(tài)穩(wěn)定趨勢(shì)。
2. 研究前沿分析
CiteSp ace 軟件選擇突變專業(yè)術(shù)語(yǔ)類型 （b urs tterm），利用其詞頻探測(cè)技術(shù)進(jìn)行研究前沿術(shù)語(yǔ)分析。期刊論文得到突變專業(yè)術(shù)語(yǔ) 366 個(gè)，碩博學(xué)位論文得到 321 個(gè)，分別對(duì)視圖布局進(jìn)行精簡(jiǎn)合并，形成結(jié)果見(jiàn)圖 10 和圖 11。綜合分析這兩個(gè)圖，顯著的索引專業(yè)術(shù)語(yǔ)主要有：學(xué)習(xí)共同體、學(xué)習(xí)型社區(qū)、共同體、社區(qū)教育、學(xué)習(xí)型社會(huì)、教師專業(yè)發(fā)展、專業(yè)發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體、虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)、知識(shí)建構(gòu)、學(xué)習(xí)社區(qū)、協(xié)作學(xué)習(xí)、對(duì)策、Web2.0、學(xué)習(xí)環(huán)境、知識(shí)建構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)課程、建構(gòu)主義、教師培訓(xùn)等。對(duì)這些詞語(yǔ)進(jìn)入深入分析，可將國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)共同體研究領(lǐng)域的前沿方向概括為以下三類。
（1） 理論深化類
以“題名 （學(xué)習(xí)共同體） 或含 （學(xué)習(xí)型社區(qū)）”為條件對(duì)中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行再檢索，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Bicomb 軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和人工鑒別發(fā)現(xiàn)，隨著學(xué)習(xí)共同體在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，關(guān)于對(duì)原有概念和理論不斷反思、修正和深化的研究?jī)?nèi)容相對(duì)較多。同時(shí)，人們不再停留在早期的學(xué)習(xí)共同體概念界定、闡釋和區(qū)別上，而是從不同視角對(duì)學(xué)習(xí)共同體理論進(jìn)行豐富、充實(shí)。這種深化表現(xiàn)在兩個(gè)層面。第一個(gè)層面表現(xiàn)在對(duì)學(xué)習(xí)共同體理論內(nèi)涵的深化，即：更深入地研究學(xué)習(xí)共同體的基礎(chǔ)理論、哲學(xué)基礎(chǔ)、文化基礎(chǔ)，主要表現(xiàn)在從生態(tài)哲學(xué)、后現(xiàn)代哲學(xué)等視角研究學(xué)習(xí)共同體，同時(shí)還表現(xiàn)在從社會(huì)建構(gòu)觀、分布認(rèn)知理論、知識(shí)論、學(xué)習(xí)的實(shí)踐論等角度對(duì)學(xué)習(xí)共同體的基礎(chǔ)理論的深入研究與挖掘。第二個(gè)層面表現(xiàn)在對(duì)學(xué)習(xí)共同體外延的研究，該方面的研究表現(xiàn)在對(duì)學(xué)習(xí)共同體不同實(shí)踐形式的理論深化，包括對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體、課堂學(xué)習(xí)共同體、學(xué)校共同體、專業(yè)學(xué)習(xí)共同體、課程學(xué)習(xí)共同體等領(lǐng)域的深入研究。
（2） 具體應(yīng)用與組織形式類
該方向致力于將學(xué)習(xí)共同體的思想、理論及其方式與具體的實(shí)踐領(lǐng)域相結(jié)合，發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，解決相關(guān)領(lǐng)域的問(wèn)題。教師專業(yè)發(fā)展和教師培訓(xùn)是教師教育領(lǐng)域愈久彌新的問(wèn)題，學(xué)習(xí)共同體的出現(xiàn)不僅為教師專業(yè)發(fā)展、教師培訓(xùn)開(kāi)啟了新思路，提供了新方法，還提供了新的實(shí)踐范式。學(xué)校、課堂與課程是教育的主陣地，然而這些主陣地卻歷來(lái)備受詬病，甚至把“只具有工具的理性，而缺少價(jià)值的關(guān)懷[11]”的現(xiàn)代人所具有的共性特征也歸結(jié)為教育問(wèn)題。改變現(xiàn)狀、促進(jìn)人類發(fā)展是每一個(gè)教育研究者的理想。因此，與學(xué)校、課堂和課程等相關(guān)的學(xué)習(xí)共同體組織形式都是未來(lái)的研究方向。教育不僅包括學(xué)校教育，還包括家庭教育、社會(huì)教育 （包括現(xiàn)實(shí)社會(huì)、網(wǎng)絡(luò)社會(huì)等） 等非正式場(chǎng)合教育，可見(jiàn)，與社區(qū)、實(shí)踐、網(wǎng)絡(luò)虛擬世界等領(lǐng)域聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體、虛擬學(xué)習(xí)共同體、實(shí)踐共同體等組織形式也將成為該領(lǐng)域的未來(lái)研究方向。
（3） 構(gòu)建策略類
學(xué)校共同體、課堂共同體、課程學(xué)習(xí)共同體的構(gòu)建與策略研究是一個(gè)必然趨勢(shì)。時(shí)至今日，網(wǎng)絡(luò)已在深深影響著人們的工作、學(xué)習(xí)和生活。因此，與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的學(xué)習(xí)共同體、虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)構(gòu)建必然成為學(xué)習(xí)共同體研究的又一趨勢(shì)。Web2.0 作為更注重用戶的交互作用的網(wǎng)絡(luò)組織形式，正吸引更多人選擇數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的生存方式和學(xué)習(xí)方式，迎接共同參與、共同創(chuàng)造、共同分享的全民織網(wǎng)時(shí)代。如何利用Web 2.0 及其相關(guān)技術(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體或虛擬學(xué)習(xí)共同體必然成為該研究領(lǐng)域的又一增長(zhǎng)點(diǎn)。
（四） 研究學(xué)者合作網(wǎng)絡(luò)與機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)
1. 研究學(xué)者合作網(wǎng)絡(luò)
將采集數(shù)據(jù)導(dǎo)入 Bicomb 軟件，以作者為關(guān)鍵字段進(jìn)行提取、統(tǒng)計(jì)后，選取頻次≥2 的 86 名研究學(xué)者 （頻次累計(jì)百分比為 9.5861%） 數(shù)據(jù)，生成 Excel類型共現(xiàn)矩陣文件。將 Excel 文件輸入 UCINET 軟件，輸出 ##h 類型的數(shù)據(jù)集。然后，導(dǎo)入 UCINET集成軟件[12]進(jìn)行可視化分析。對(duì)合作網(wǎng)絡(luò)去除非主成分并進(jìn)行布局優(yōu)化，生成結(jié)果見(jiàn)圖 12。從圖 12 可以看出，國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)共同體研究領(lǐng)域?qū)W者合作較松散。為進(jìn)一步研究各位研究者在本領(lǐng)域的重要性，我們引入了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的度數(shù)中心度和中間中心度 （如果一個(gè)點(diǎn)處于許多其他點(diǎn)對(duì)的捷徑上，我們就認(rèn)為該點(diǎn)具有較高的中間中心度） 概念 （見(jiàn)表 5）。在權(quán)衡以上兩者的基礎(chǔ)上，我們對(duì)作者研究情況進(jìn)行人工文獻(xiàn)閱讀與排查，發(fā)現(xiàn)主要存在以下 3 個(gè)合作密切的研究群：鐘啟泉為華東師范大學(xué)課程與教學(xué)研究所學(xué)者，主要關(guān)注學(xué)校共同體、課堂共同體以及知識(shí)社會(huì)與文化催生等；王陸為首都師范大學(xué)教育技術(shù)學(xué)學(xué)者，從網(wǎng)絡(luò)交互、教師專業(yè)發(fā)展等角度對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體進(jìn)行了研究；時(shí)長(zhǎng)江則更多地關(guān)注了課堂學(xué)習(xí)共同體和教師專業(yè)發(fā)展。從中間中心度上看，佐藤學(xué)、時(shí)長(zhǎng)江、郝志峰在合作網(wǎng)絡(luò)中的影響程度較高，是合作網(wǎng)絡(luò)中的重要人物。
2. 研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)
對(duì)研究機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)的研究，選取頻次≥2 的研究機(jī)構(gòu)共 26 個(gè)，頻次累計(jì)百分比達(dá) 22.3529%，采用與作者合作網(wǎng)絡(luò)研究的相同程序。對(duì)合作網(wǎng)絡(luò)去除非主成分并進(jìn)行布局優(yōu)化，結(jié)果見(jiàn)表 6 和圖 13。可知，機(jī)構(gòu)間的合作也比較松散。華東師范大學(xué)課程與教學(xué)研究所、廣西師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院、西南大學(xué)教育學(xué)院、華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院、華東師范大學(xué)教育科學(xué)學(xué)院等在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的度數(shù)中心性最高。而從中間中心度上來(lái)看，華東師范大學(xué)課程與教學(xué)研究所同樣是合作網(wǎng)絡(luò)中的代表機(jī)構(gòu)。總之，國(guó)內(nèi)學(xué)習(xí)共同體合作研究相對(duì)較為松散，研究者之間相對(duì)缺乏必要的交流與合作，分散了研究力量。如果僅從文獻(xiàn)研究者所屬單位上推理，研究者間應(yīng)有更多的合作機(jī)會(huì)和合作可能。這也許要?dú)w因于國(guó)內(nèi)論文署名習(xí)慣，許多研究成果可能是多名研究者合作進(jìn)行的，但因?yàn)楦鞣N因素，文章最后只署了一個(gè)名字。
關(guān)鍵詞：隱性知識(shí) 跨國(guó)合作 科學(xué)計(jì)量分析
分類號(hào)：G250
引用格式：張春陽(yáng)， 何曉紅. 中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的科學(xué)計(jì)量學(xué)分析[J/OL]. 知識(shí)管理論壇， 2016， 1（6）： 415-422[引用日期]. http：///p/1/72/.
1 引言
隱性知識(shí)（tacit knowledge）的概念自從波蘭尼最早提出到現(xiàn)在已經(jīng)歷經(jīng)50多年時(shí)間[1]。隱性知識(shí)是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)及形成組織核心競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)和源泉，這一點(diǎn)已經(jīng)得到學(xué)術(shù)界與企業(yè)界普遍認(rèn)可[2-5]，學(xué)者們從不同視角、以不同研究方法對(duì)隱性知識(shí)的概念、分類、轉(zhuǎn)化、共享及應(yīng)用等進(jìn)行了大量卓有成效的研究。隨著科學(xué)研究國(guó)際合作成為社會(huì)科學(xué)研究產(chǎn)出的主要方式，成為國(guó)家科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略的一個(gè)極其重要構(gòu)成部分，加之隱性知識(shí)研究向多元化視角縱深發(fā)展，跨國(guó)家或地區(qū)合作業(yè)已成為隱性知識(shí)研究必由之路。中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究特征與發(fā)展態(tài)勢(shì)如何？在隱性知識(shí)科學(xué)研究的國(guó)際格局中處于何種地位？這些問(wèn)題將從側(cè)面反映出中國(guó)在21世紀(jì)知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代是否具備維系與推動(dòng)經(jīng)濟(jì)科技持續(xù)與快速發(fā)展的能力，是值得研究的重要課題。
梳理文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，為數(shù)較少的現(xiàn)有文獻(xiàn)僅僅觸及到某一領(lǐng)域或一國(guó)的隱性知識(shí)科學(xué)計(jì)量分析，數(shù)據(jù)來(lái)源較為狹窄，缺乏國(guó)際視野[6-10]。目前尚未有文獻(xiàn)系統(tǒng)探討中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究問(wèn)題。鑒于此，本文運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法與指標(biāo)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)等，從跨國(guó)合作產(chǎn)出、合作結(jié)構(gòu)、合作伙伴、合作影響及合作地位等5個(gè)方面對(duì)中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作現(xiàn)狀進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)度與分析，以期了解中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的發(fā)展?fàn)顩r與態(tài)勢(shì)，為制定政策、促進(jìn)隱性知識(shí)科學(xué)合作進(jìn)而提高科學(xué)研究水平提供量化的科學(xué)依據(jù)。
2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法
數(shù)據(jù)源自于Web of Science中的SCI-E以及SSCI數(shù)據(jù)庫(kù)2001-2015年收錄的基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的隱性知識(shí)研究的文獻(xiàn)。檢索式為（TS=“tacit knowledge ”）；時(shí)間跨度為2001-2015；文獻(xiàn)使用的語(yǔ)言為English；文章類型為Article。在2016年4月15日進(jìn)行了文獻(xiàn)檢索，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗最終獲得了2001-2015年間1 470篇基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的隱性知識(shí)研究的論文，其中涉及到兩個(gè)或兩個(gè)以上不同國(guó)家的論文有279篇。運(yùn)用文獻(xiàn)計(jì)量方法、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。值得注意的是，本文中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作論文是指論文作者地址中包含中國(guó)（包含中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)）以及其他國(guó)家。將Web of Science中英格蘭、蘇格蘭、威爾士和北愛(ài)爾蘭4個(gè)獨(dú)立的研究單元統(tǒng)一合并為英國(guó)處理。
3 研究結(jié)果
3.1 跨國(guó)合作產(chǎn)出
圖 1描繪了3年時(shí)間窗口下（2001-2003、2004-2006、2007-2009、2013-2015）中國(guó)隱性知識(shí)研究的論文總數(shù)和跨國(guó)合作論文數(shù)份額的動(dòng)態(tài)演變。由圖1總體走勢(shì)來(lái)看，中國(guó)隱性知識(shí)研究論文和跨國(guó)合作論文的世界份額均呈現(xiàn)不同程度的上升趨勢(shì)。中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作論文的世界份額高于論文總數(shù)的世界份額，這表明在過(guò)去15年中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究論文增長(zhǎng)的速度高于隱性知識(shí)研究論文的增速。中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作論文占本國(guó)份額大約在20%-35%左右，而占世界比重大約在5%-15%左右，這說(shuō)明中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作論文仍具有較大的發(fā)展空間。
3.2 跨國(guó)合作結(jié)構(gòu)
為進(jìn)一步理清中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的結(jié)構(gòu)，表1給出了三個(gè)時(shí)間窗段的合作方式、合作國(guó)家和合作比率。從合作方式上看，雙邊合作方式發(fā)展迅速，占主導(dǎo)地位；多邊合作方式亟待進(jìn)一步發(fā)展，這表明中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的學(xué)術(shù)氛圍還不夠濃厚。從合作國(guó)家上看，中國(guó)開(kāi)始與越來(lái)越多的國(guó)家建立起隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究關(guān)系。從合作比率上看，中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作比率不斷上升，表明中國(guó)在該領(lǐng)域中國(guó)際合作表現(xiàn)比較活躍。
3.3 跨國(guó)合作伙伴
圖2展示了中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作論文的國(guó)家地理空間分布，以數(shù)字世界地圖形象直觀地反映出中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域布局特征。圖中顏色的深淺代表隱性知識(shí)跨國(guó)合作論文的數(shù)量多少。從圖2可知，美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)和西班牙等是中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作論文的重要合作國(guó)家。圖3給出了與中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究產(chǎn)出最多的5個(gè)國(guó)家，其中美國(guó)是中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的最主要合作伙伴。綜合兩圖可知，隱性知識(shí)跨國(guó)合作的主要參與者主要分布在歐美發(fā)達(dá)地區(qū)，這些地區(qū)的國(guó)家知識(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都較高。表明中國(guó)致力于通過(guò)與歐美發(fā)達(dá)地區(qū)跨國(guó)合作推動(dòng)本國(guó)隱性知識(shí)的發(fā)展進(jìn)程進(jìn)以適應(yīng)當(dāng)今知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代環(huán)境的變化要求。
3.4 跨國(guó)合作影響
引文率是科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域中表征科學(xué)研究影響力或質(zhì)量的重要指標(biāo)。為消除規(guī)模效應(yīng)、引文習(xí)慣、引文動(dòng)機(jī)等因素影響，采用相對(duì)論文影響力（relative citation impact，RCI）來(lái)測(cè)量隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的影響力。RCI表示某個(gè)國(guó)家在某個(gè)學(xué)科領(lǐng)域發(fā)表的論文篇均被引次數(shù)與全世界所有國(guó)家在該學(xué)科領(lǐng)域的篇均被引次數(shù)之比[11]。本研究中RCI的定義如下：RCI=隱性知識(shí)領(lǐng)域某國(guó)跨國(guó)合作論文的篇均被引頻次/隱性知識(shí)領(lǐng)域世界跨國(guó)合作論文的篇均被引頻次。RCI=1，表明在給定領(lǐng)域某國(guó)跨國(guó)合作論文的質(zhì)量與世界均值相當(dāng)；RCI>1，表明在給定領(lǐng)域某國(guó)跨國(guó)合作論文的質(zhì)量高于世界平均水平；RCI
為研究中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作水平，運(yùn)用國(guó)際合作指標(biāo)（international collaborative index，ICI）。ICI是指某學(xué)科國(guó)際合作論文占該學(xué)科論文總數(shù)的比率[12]。本研究中ICI的定義如下：ICI=隱性知識(shí)領(lǐng)域某國(guó)跨國(guó)合作論文的合作率/隱性知識(shí)領(lǐng)域世界跨國(guó)合作文的合作率。ICI=1，表明在給定領(lǐng)域某國(guó)跨國(guó)合作活躍程度與世界均值相當(dāng)；ICI>1，表明在給定領(lǐng)域某國(guó)跨國(guó)合作活躍程度高于世界平均水平；ICI
以ICI指數(shù)為坐標(biāo)橫軸、RCI指數(shù)為坐標(biāo)縱軸構(gòu)建隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的技術(shù)象限圖。如圖4所示，第一象限為雙高型，即高合著高影響，表明在該領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，未來(lái)將繼續(xù)保持與鞏固這種優(yōu)勢(shì)；第二象限為低高型，即低合著高影響，表明在該領(lǐng)域國(guó)際合作相對(duì)不活躍，側(cè)重于自主研究，但影響力較高；第三象限為雙低型，即低合著低影響，表明在該領(lǐng)域發(fā)展極為落后，處于不利地位；第四象限為低高型，即高合著低影響，表明在該領(lǐng)域國(guó)際合作活躍，但影響力較低。
根據(jù)上述隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的技術(shù)象限圖，給出了10個(gè)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究最多產(chǎn)國(guó)家的技術(shù)象限比較。由圖5可知，最多產(chǎn)國(guó)家的隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究主要處于第四象限，即高合著低影響。中國(guó)在隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究中位于第四象限，但與其他9個(gè)國(guó)家相比，中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作產(chǎn)出的影響力較低。這表明中國(guó)在隱性知識(shí)跨國(guó)合作中比較活躍，但是影響力較低。較低的影響可能源于創(chuàng)新性缺乏或不足，這需要引起中國(guó)的格外重視與思考。
3.5 跨國(guó)合作地位
3.5.1 跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)的位置演變分析
以5年時(shí)間窗（2001-2005、2006-2010、2011-2015）構(gòu)建3個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖探討隱性知識(shí)跨國(guó)合作動(dòng)態(tài)演變。3個(gè)階段跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)的可視化結(jié)果如圖6、圖7及圖8所示。節(jié)點(diǎn)的大小、連線的寬度分別與度中心性和結(jié)點(diǎn)的連接強(qiáng)度成正比，顏色的深淺代表節(jié)點(diǎn)總度數(shù)的大小。在隱性知識(shí)跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)中，中國(guó)始終位于網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置，向網(wǎng)絡(luò)核心位置移動(dòng)緩慢。需要指出的是，筆者對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了修剪，保留節(jié)點(diǎn)的總度數(shù)大于等于1。
3.5.2 跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)的中心性測(cè)度
中心性是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究的重點(diǎn)內(nèi)容，包含中心度與中心勢(shì)兩種重要的度量方法。中心度反映一個(gè)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位的程度，中心勢(shì)則描述整個(gè)圖的緊密程序或一致性，也就是一個(gè)圖的中心度。本研究主要運(yùn)用點(diǎn)度中心性與中介中心性兩個(gè)指標(biāo)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中的點(diǎn)度中心性（ degree centrality）反映網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)聚性在多大程度上圍繞某些節(jié)點(diǎn)組織起來(lái)，在合作網(wǎng)絡(luò)中是否處于中心位置。中介中心性（between centrality）是指如果一個(gè)行動(dòng)者處在許多交往網(wǎng)絡(luò)的路徑上，可以認(rèn)為此人處于重要地位，因?yàn)樵撊司哂锌刂扑私煌哪芰Γ从呈切袆?dòng)者對(duì)資源信息的控制程度。
如表2所示，中國(guó)在隱性知識(shí)跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)中的相對(duì)點(diǎn)度中心性高于世界平均水平，低于處于網(wǎng)絡(luò)核心地位的美國(guó)。值得注意的是，中國(guó)的度中心性在不斷增加，但與美國(guó)的差距依然較大，一方面說(shuō)明中國(guó)正向網(wǎng)絡(luò)核心位置緩慢移動(dòng)，另一方面說(shuō)明跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)向均衡化方向發(fā)展趨勢(shì)。中國(guó)在隱性知識(shí)跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)中的中介中心性低于世界平均水平和美國(guó)，說(shuō)明中國(guó)仍處在跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)的非重要地位。
4 研究結(jié)論及啟示
通過(guò)對(duì)中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的合作產(chǎn)出、合作結(jié)構(gòu)、合作伙伴、合作影響和合作地位等五個(gè)方面進(jìn)行系統(tǒng)分析，得到以下結(jié)論：
（1）中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作產(chǎn)出呈現(xiàn)迅速增長(zhǎng)的特點(diǎn)。通過(guò)對(duì)中國(guó)及其隱性知識(shí)跨國(guó)合作論文數(shù)量發(fā)展態(tài)勢(shì)的比較分析，發(fā)現(xiàn)兩者均呈現(xiàn)不同程度的上升趨勢(shì)。隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究論文增長(zhǎng)的速度高于隱性知識(shí)研究論文的增速，仍具有較大的發(fā)展空間。
（2）雙邊合作方式發(fā)展迅速，占據(jù)主導(dǎo)地位；多邊合作方式亟待進(jìn)一步發(fā)展，這表明中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究的學(xué)術(shù)氛圍還不夠濃厚。中國(guó)開(kāi)始與越來(lái)越多的國(guó)家建立起隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究關(guān)系，合作比率不斷上升。
（3）中國(guó)隱性知識(shí)跨國(guó)合作伙伴主要分布在歐美發(fā)達(dá)地區(qū)，美國(guó)是中國(guó)最主要的合作國(guó)家。今后，中國(guó)在保持與歐美發(fā)達(dá)國(guó)家合作為主的同時(shí)，應(yīng)該不斷加深與周邊亞洲國(guó)家或地區(qū)的合作，向多區(qū)域合作方向發(fā)展。
（4）中國(guó)的隱性知識(shí)跨國(guó)合作研究屬于高合著低影響型，處于隱性知識(shí)跨國(guó)合作網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置，具有較低的資源控制力。這表明中國(guó)今后需要繼續(xù)保持較高的國(guó)際合作活躍程度，在推動(dòng)隱性知識(shí)跨國(guó)合作論文數(shù)量穩(wěn)步增長(zhǎng)的同時(shí)注重質(zhì)量提升，鼓勵(lì)做出更多原創(chuàng)性和新穎性的隱性知識(shí)研究成果，從而不斷提高國(guó)際學(xué)術(shù)影響力。
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A Scientometric Analysis of Transnational Collaborative Research of Tacit Knowledge in China
Zhang Chunyang1 He Xiaohong2
1School of Business Administration， Shandong Technology and Business University， Yantai 264005
2Library of Shandong Technology and Business University， Yantai 264005
〔關(guān)鍵詞〕科學(xué)合作合作網(wǎng)絡(luò)可視化
〔分類號(hào)〕G306.3
Analysis of Interprovincial Science Collaboration Network Visualization Based on CSCD and SCI Databases
Yin Lichun1Yin Fuliang3
School ofElectronic and Information Engineering, Dalian University ofTechnology, Dalian116024
Jiang Chunlin2Wang Youqiang4
21st Century Development and Research Center,Dalian University ofTechnology, Dalian116024
〔Abstract〕Using the databases of CSCD and SCI, the paper gets the data matrix of science collaboration papers of 31 provinces in China, and constructs a series interprovincial collaboration networks with directed weight. The paper also makes the cooperation network visualization by using the social network analysis software――Netdraw. The results show that developing provinces tend to cooperate with developed provinces, especially with the capital cities such as Beijing, but cooperation among developing provinces are seldom, and that cooperation differences among provinces in SCI database are more distinctive than in CSCD database.
〔Keywords〕science collaborationcollaboration networkvisualization
1引言
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)展和經(jīng)濟(jì)全球化步伐的加快，科學(xué)研究正日益呈現(xiàn)出既高度分化又充分整合的趨勢(shì)。科學(xué)合作是實(shí)現(xiàn)研究資源共享、減低科研難度和學(xué)者獲得學(xué)術(shù)聲譽(yù)的重要形式。科學(xué)合作的迅猛增長(zhǎng)引起了眾多學(xué)者們的注意。著名科學(xué)學(xué)和科學(xué)計(jì)量學(xué)家普賴斯(J. D. Price)，于20世紀(jì)60年代通過(guò)考察1910-1960年間發(fā)表于《化學(xué)文摘》中論文的署名形式，發(fā)現(xiàn)合作論文由不足20%增長(zhǎng)至80%。美國(guó)科學(xué)社會(huì)學(xué)家朱克曼(Zuckerman)在20世紀(jì)70年代通過(guò)一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，在諾貝爾獎(jiǎng)設(shè)立的頭25年中，合作獲獎(jiǎng)?wù)哒?1%；第二個(gè)25年達(dá)到65%；第三個(gè)25年則已高達(dá)79%。格蘭采爾(W. Glanzel)和克羅文(H.Gzerwon)從1992年出版的SCI中隨機(jī)抽取4 534篇論文進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)90%以上的論文是通過(guò)合作研究完成的[1]。不僅自然科學(xué)領(lǐng)域，而且人文社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的合作趨勢(shì)也呈加強(qiáng)之勢(shì)[2]。科學(xué)合作已成為科學(xué)計(jì)量學(xué)研究的一個(gè)重要領(lǐng)域，可為科技政策的制定提供理論基礎(chǔ)。
20世紀(jì)90年代后，科學(xué)計(jì)量學(xué)對(duì)科學(xué)合作的關(guān)注已經(jīng)從簡(jiǎn)單測(cè)算某一學(xué)科領(lǐng)域的合著率、合作度、合作強(qiáng)度等，開(kāi)始向構(gòu)建數(shù)學(xué)模型、聚類、可視化方向轉(zhuǎn)移。國(guó)內(nèi)學(xué)者劉杰等對(duì)我國(guó)物理學(xué)權(quán)威期刊《物理快報(bào)》和Chinese Physics發(fā)表的有關(guān)混沌理論方面的學(xué)術(shù)論文合作關(guān)系形成的小型科學(xué)合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)該合作網(wǎng)絡(luò)及其內(nèi)部連通組群的聚類特性和小世界特征等[3]。梁立明等人利用中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)(CSCD)對(duì)我國(guó)34個(gè)行政區(qū)跨省區(qū)科學(xué)合作的馬太效應(yīng)和地域傾向進(jìn)行了探討[4]。奧特(E. Otte)和魯索(R. Rousseau)將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析成功應(yīng)用于信息科學(xué)[5]。克里奇默(H. Kretschmer)運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析方法研究了62個(gè)COLLNET成員構(gòu)成的合作網(wǎng)絡(luò)特征[6]。網(wǎng)絡(luò)分析方法在國(guó)內(nèi)已經(jīng)得到了廣泛的研究，但在科學(xué)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用還極為有限，本文將利用網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)國(guó)內(nèi)省區(qū)間的合作特征展開(kāi)討論。
2數(shù)據(jù)來(lái)源
本文研究使用的原始數(shù)據(jù)為中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心的CSCD(1998-2005)數(shù)據(jù)庫(kù)和SCI(2000-2005)給出的中國(guó)大陸31個(gè)省區(qū)合作論文分布矩陣①②，1998年和1999年無(wú)SCI合作論文統(tǒng)計(jì)項(xiàng)，具體數(shù)據(jù)略。所得分布矩陣中的列表示第一作者所在省區(qū)，行表示與第一作者合作的省區(qū)(不區(qū)分第二作者、第三作者……)。只要第一作者省區(qū)和其他省區(qū)作者有合作，即累計(jì)一次，這樣矩陣中的元素就會(huì)有很大差異，合作次數(shù)越多，數(shù)值就越大。
3研究方法與結(jié)果分析
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法最初主要應(yīng)用于社會(huì)學(xué)研究，隨著數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和復(fù)雜性科學(xué)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)分析的理論、方法和技術(shù)日臻成熟，幾乎在所有學(xué)科領(lǐng)域得到應(yīng)用[7]。本文使用廣為流行的網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet對(duì)各省區(qū)合作關(guān)系進(jìn)行分析，并繪出可視化圖形。
在網(wǎng)絡(luò)分析中，某一個(gè)節(jié)點(diǎn)的度就是與這個(gè)節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的邊的條數(shù)。對(duì)于有向網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)的度又分為入度和出度。出度是指從給定節(jié)點(diǎn)出發(fā)的邊的數(shù)量，入度是指指向給定節(jié)點(diǎn)的邊的數(shù)量。31個(gè)省份之間基本上都存在合作關(guān)系，但合作次數(shù)差別很大。所得矩陣的行向量表示所在行的省份作為第一作者分別與各個(gè)列省份合作論文的次數(shù)。而矩陣的每一列則代表所在的列省份作為合作作者分別與各個(gè)行所在省份作為第一作者合作的論文數(shù)量。在本文研究的省區(qū)合作網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)代表各個(gè)省份;出度代表某一個(gè)省的作者作為第一作者的合作文章數(shù)量;入度則是某一個(gè)省的作者作為合作作者出現(xiàn)的次數(shù)。因此這個(gè)合作網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)有向帶權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)。為了能更加清楚直觀地展示出各個(gè)省份之間合作狀況，本文將各個(gè)年度段的合作次數(shù)取平均值，然后將合作次數(shù)少于平均值的邊去掉，這樣在圖上顯示出的就是合作強(qiáng)度很高的邊。
表1給出了1998年和1999年各省區(qū)科學(xué)合作的出度和入度值。可以看出，北京作為我國(guó)高等學(xué)校和科研機(jī)構(gòu)云集的地區(qū)，出度和入度值均處于最高水平，表明其在省區(qū)間科學(xué)合作中的中心地位。此外，江蘇、上海、廣東作為我國(guó)科技和經(jīng)濟(jì)文化較發(fā)達(dá)地區(qū)也是其他省區(qū)尋求科技合作的主要對(duì)象。而青海、、寧夏和海南則極少與其他省區(qū)合作，其他省區(qū)也很少與其合作。從整個(gè)數(shù)據(jù)分布可以看出，在這兩年內(nèi)，我國(guó)省區(qū)間的科學(xué)合作存在較大差異。從合作方向看，基本可以分為三種類型，即出度和入度基本平衡、出度大于入度、出度小于入度三種。出度和入度的差異反映了某省區(qū)與其他省區(qū)、其他省區(qū)與該省區(qū)合作的傾向性。
為了形象展示歷年的省區(qū)合作及變化情況，針對(duì)CSCD 1998-2005年和SCI 2000-2005年的數(shù)據(jù)，我們分別將相鄰兩年數(shù)據(jù)合并，這樣就得到了7組數(shù)據(jù)，形成7個(gè)合作矩陣。我們將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Ucinet可接受的DL格式，應(yīng)用Netdraw功能，以可視化的圖形來(lái)表示各省區(qū)的合作狀況，見(jiàn)圖1-7。各圖中的節(jié)點(diǎn)代表省區(qū)。節(jié)點(diǎn)的大小與節(jié)點(diǎn)的出度成比例，表示節(jié)點(diǎn)所代表的省份作為第一作者省份的發(fā)文情況。邊的粗度與合作的次數(shù)成比例，合作次數(shù)越多，邊就越粗。
首先分析在CSCD合作環(huán)境中各省區(qū)合作的狀況，見(jiàn)圖1-4。1998-2005年，在合作網(wǎng)絡(luò)中，北京作為合作的主導(dǎo)方，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)最大，合作論文數(shù)最多，邊的粗度較大，與其他省區(qū)的聯(lián)系緊密，始終占據(jù)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的核心位置。江蘇、山東、上海、廣東、湖北等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的邊粗度也較大，表明這些省區(qū)與其他省區(qū)的科學(xué)合作也較為活躍。而新疆、內(nèi)蒙古、寧夏、青海等省區(qū)不僅作為主導(dǎo)方參與的科學(xué)合作較少，而且與其他省區(qū)合作的頻度也很少，但合作次數(shù)有增加趨勢(shì)。再看在SCI合作環(huán)境中的情況。一般情況下，SCI收錄的論文往往具有較高的學(xué)術(shù)水平和研究質(zhì)量。我國(guó)學(xué)者之間以什么樣的合作方式進(jìn)入國(guó)際科技交流領(lǐng)域，哪些省份之間合作的研究成果會(huì)更多進(jìn)入到SCI，是一個(gè)值得探討的課題。圖5-7展示了從2000年到2005年6年間省區(qū)間合作情況。從圖中可以看出，相對(duì)于CSCD，SCI合作網(wǎng)絡(luò)圖的節(jié)點(diǎn)之間的相對(duì)大小相差很大。這說(shuō)明進(jìn)入SCI系統(tǒng)，作為合作的主導(dǎo)方，省區(qū)間的差距拉大。在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，北京仍然處于強(qiáng)勢(shì)地位，其次為江蘇、上海、浙江、安徽等省區(qū)。新疆、寧夏、青海、內(nèi)蒙古、江西、等西部省區(qū)仍處于合作網(wǎng)絡(luò)的弱顯示度狀態(tài)，即以這些省區(qū)為第一作者省區(qū)的論文較少進(jìn)入SCI系統(tǒng)。從連接省區(qū)間的邊的粗度來(lái)看，合作呈現(xiàn)出與強(qiáng)者合作的傾向。北京作為中心，幾乎所有的省區(qū)都偏好與其合作，上海、江蘇、廣東等省區(qū)也成為弱者合作的選擇對(duì)象，而弱―弱省區(qū)之間的合作卻較少出現(xiàn)，幾乎沒(méi)有多少邊的聯(lián)接。
4 結(jié)論
通過(guò)對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)合作絡(luò)的分析，可得出以下結(jié)論：第一，合作中，在國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)中表現(xiàn)出以北京為中心，以江蘇、上海等為次中心的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，弱勢(shì)省區(qū)傾向于與發(fā)達(dá)省區(qū)合作; 第二，以合作形式發(fā)表于SCI中的絡(luò)，同樣表現(xiàn)出北京等強(qiáng)勢(shì)省份的中心地位，作為主導(dǎo)方，與弱勢(shì)省區(qū)的差距相對(duì)于CSCD差距拉大。弱勢(shì)省區(qū)同樣傾向與發(fā)達(dá)省區(qū)合作; 第三，弱勢(shì)省區(qū)之間沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的合作傾向。
科學(xué)合作的動(dòng)機(jī)十分復(fù)雜，合著論文僅是合作關(guān)系的外在表現(xiàn)。合作各方產(chǎn)出能力的差異、地理接近性、學(xué)科差異、基金投入、社會(huì)文化傳統(tǒng)、政策導(dǎo)向等均是影響科學(xué)合作的主要因素[8]。在我國(guó)中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃中，特別強(qiáng)調(diào)要加強(qiáng)自主創(chuàng)新，提升我國(guó)的科學(xué)技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力。在有限的科技投入條件下，如何充分發(fā)揮創(chuàng)新功能，縮小地區(qū)之間科技經(jīng)濟(jì)差距，加強(qiáng)省區(qū)科學(xué)合作，提高各省區(qū)科學(xué)研究效率，是一條可供選擇的路徑。
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［關(guān)鍵詞］財(cái)經(jīng)院校;合著網(wǎng)絡(luò);社會(huì)網(wǎng)絡(luò);科研合作;分析
一、概述
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，學(xué)科間的多樣化發(fā)展已呈現(xiàn)出全球化趨勢(shì)。不同學(xué)科、不同科研者、不同學(xué)校、不同省份、不同國(guó)家之間的科研合作現(xiàn)象日益增多。科研論文，作為一種記錄科研成果和知識(shí)的載體，可以反映出合著者、科研主體間的合作關(guān)系。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，作為一種分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的方法，已成為研究合著網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的有力工具。國(guó)內(nèi)外基于合著網(wǎng)絡(luò)的研究成果已有不少。Newman等［1］對(duì)生物、數(shù)學(xué)和物理三個(gè)領(lǐng)域合著網(wǎng)絡(luò)的合作模式進(jìn)行了定量分析;Liu等［2］提出了一種方向性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)因子，對(duì)研究人員的貢獻(xiàn)進(jìn)行量化分級(jí);Shibata等［3］利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)提出了一種發(fā)現(xiàn)研究前沿的方法。國(guó)內(nèi)一些學(xué)者也開(kāi)始這方面的研究，并取得了一定的成果。貢金濤等［4］以專利數(shù)據(jù)庫(kù)為切入點(diǎn)，對(duì)專利合著網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特性和連通體中心進(jìn)行了計(jì)量分析，進(jìn)而探測(cè)出技術(shù)研發(fā)的績(jī)效水平、科研合作的狀況與核心等;陳丞［5］以武漢大學(xué)信息管理學(xué)院為研究對(duì)象，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法分別從中心性分析、凝聚子群分析和可視化分析三個(gè)不同的角度對(duì)圖書(shū)情報(bào)內(nèi)部合著網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了探討;王凱等［6］利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，對(duì)科學(xué)數(shù)據(jù)管理與共享領(lǐng)域的作者合著情況進(jìn)行了可視化分析;侯小妮等［7］對(duì)我國(guó)的護(hù)理學(xué)科開(kāi)展了合著網(wǎng)絡(luò)的研究，構(gòu)建了護(hù)理學(xué)論文合著網(wǎng)絡(luò);李綱等［8］等利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)浙江省某科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)的合著網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了分析。本文以中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院和江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院為例，分別從CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中收集了兩所院校兩個(gè)院系2010年到2015年期間發(fā)表的論文，研究和設(shè)計(jì)了各個(gè)院系科研人員的合著網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的分析，并借助MATLAB、Ucinet、EXCEL等分析工具，得到合著作者間、院系間的合作度、集聚系數(shù)、節(jié)點(diǎn)中心度、個(gè)人中心網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)傳遞性等，同時(shí)對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了靜態(tài)特征、抗毀性等的分析，并給出了相應(yīng)的建議。
二、研究方法
(一)研究對(duì)象
數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)，選用的數(shù)據(jù)時(shí)間范圍是2010年到2015年，我們檢索出中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院和江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院每篇文章的作者、題名、單位和出版年份四個(gè)關(guān)鍵字段，建立符合財(cái)經(jīng)院校社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析要求的數(shù)據(jù)庫(kù)，共獲得記錄1844條。
(二)研究工具
本文首先采用Matlab軟件編程，以實(shí)現(xiàn)作者相關(guān)信息的提取，然后借助Excel軟件對(duì)提取的信息進(jìn)行合著力度和合著規(guī)模分析，再結(jié)合Ucinet和NetDrew軟件進(jìn)行社會(huì)合著網(wǎng)絡(luò)分析和可視化處理。根據(jù)研究需要，我們?cè)诎l(fā)文頻次在2次(含2次)以上的作者中構(gòu)建合著網(wǎng)絡(luò)。
三、合著網(wǎng)絡(luò)實(shí)證分析
(一)合著網(wǎng)絡(luò)分析
我們借助Ucinet軟件對(duì)中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院和江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院的科研合作數(shù)據(jù)進(jìn)行初始矩陣化，生成科研合著網(wǎng)絡(luò)圖，并利用Netdraw軟件生成可視化圖。為了便于觀察網(wǎng)絡(luò)的特性，我們對(duì)中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院和江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院初始網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了二值化處理，選取的閾值為2。圖1為中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院的網(wǎng)絡(luò)圖，圖2為江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院的網(wǎng)絡(luò)圖，連線表示作者之間的合作，連線越多表示作者間合作的頻次越多。
(二)中心度分析
1．中間中心度中間中心度同樣采用Ucinet軟件進(jìn)行分析，我們分別對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1和表2．運(yùn)行結(jié)果由高到低給出了每位作者的中間中心度，上表顯示，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院的中間中心度，從整體上看遠(yuǎn)大于江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院的中間中心度，這說(shuō)明在江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院影響力較強(qiáng)的“中間人”較少，與網(wǎng)絡(luò)中其他人的合作力度不夠。中間中心度為0，說(shuō)明這些作者之間的互動(dòng)較少，自身的獨(dú)立性較強(qiáng)。作者長(zhǎng)期處于獨(dú)立狀態(tài)，極有可能導(dǎo)致自己的科研水平止步不前。
四、結(jié)論
關(guān)鍵詞：期刊級(jí) 作者共現(xiàn) 學(xué)科服務(wù) 用戶研究
中圖分類號(hào)： G254.97 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1003-6938（2013）05-0067-05
1 引言
學(xué)科情報(bào)服務(wù)是圖書(shū)館深化情報(bào)咨詢服務(wù)和學(xué)科化服務(wù)的重要舉措，它是以用戶學(xué)科情報(bào)需求為中心，收集相關(guān)學(xué)科信息，利用情報(bào)研究方法，結(jié)合學(xué)科專業(yè)知識(shí)及其專有方法，從研究的角度進(jìn)行情報(bào)分析，為用戶提供科技決策、科技管理的信息保證和科技決策的依據(jù)、建議和方案等的一種具有高附加價(jià)值的深層次專業(yè)知識(shí)服務(wù)。加強(qiáng)學(xué)科用戶的研究， 是保障學(xué)科情報(bào)服務(wù)高效運(yùn)行的措施之一，其具體研究?jī)?nèi)容主要包括用戶數(shù)量規(guī)模、用戶研究方向、信息需求類型、需求量、獲取信息的能力與方式等， 并據(jù)此對(duì)學(xué)科情報(bào)服務(wù)人員、技術(shù)與設(shè)備等相關(guān)資源加以合理配置。
目前，大部分學(xué)科情報(bào)服務(wù)實(shí)踐中，用戶的學(xué)科屬性是基于其所屬機(jī)構(gòu)的。以國(guó)內(nèi)高校圖書(shū)館的學(xué)科情報(bào)服務(wù)——學(xué)科館員服務(wù)為例，所有用戶的學(xué)科劃分均依據(jù)其所屬院系，學(xué)科館員的配置及其學(xué)科定位均以此為基礎(chǔ)展開(kāi)。然而當(dāng)今科技發(fā)展一方面呈現(xiàn)精深細(xì)化的特點(diǎn)，另一方面又表現(xiàn)出高度的交叉性。由此直接導(dǎo)致同一機(jī)構(gòu)內(nèi)科研人員研究領(lǐng)域之間的差異越來(lái)越顯著，而不同機(jī)構(gòu)間科研人員研究領(lǐng)域間的關(guān)聯(lián)卻越來(lái)越強(qiáng)。以中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)為例，很多傳統(tǒng)農(nóng)學(xué)相關(guān)專業(yè)當(dāng)前的關(guān)注點(diǎn)與生物學(xué)院下設(shè)專業(yè)有著很強(qiáng)的交叉性，其研究?jī)?nèi)容相關(guān)性非常大；而生物學(xué)院內(nèi)設(shè)專業(yè)由于研究的切入點(diǎn)不同，其關(guān)注點(diǎn)又各不相同，研究?jī)?nèi)容也大相徑庭。
對(duì)科學(xué)共同體的研究有基于論文合著關(guān)系的，也有基于論文引用關(guān)系的。通過(guò)論文合著途徑，可以揭示科學(xué)家之間較為明顯的聯(lián)系[1]，而引文途徑則可以揭示科學(xué)家之間隱藏的或未知的聯(lián)系。20 世紀(jì)80年代White和Griffith 提出的作者同被引分析方法主要是以兩兩作者被同一文獻(xiàn)引用為出發(fā)點(diǎn)，有將其用于科學(xué)共同體結(jié)構(gòu)特征比較[2]和科學(xué)家學(xué)科地位評(píng)價(jià)[3]等方面的研究；作者引文耦合分析方法是以兩兩作者對(duì)同一文獻(xiàn)的引用為出發(fā)點(diǎn)，其結(jié)果可以與作者同被引分析相互印證和補(bǔ)充[4]；尚無(wú)將作者同被引分析與作者引文耦合分析結(jié)合用于學(xué)術(shù)共同體識(shí)別的相關(guān)研究。本文試圖從學(xué)科用戶間的同被引和引文耦合現(xiàn)象入手，結(jié)合其情況，在期刊層面上考察其共現(xiàn)現(xiàn)象，探索基于期刊的作者共現(xiàn)在學(xué)科用戶分類中的應(yīng)用。除此之外，還通過(guò)分析作者組-期刊二模網(wǎng)絡(luò)的屬性，揭示不同學(xué)科作者組和不同期刊在機(jī)構(gòu)科研網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)，以期為推出效率更高、針對(duì)性更強(qiáng)、重點(diǎn)更突出的學(xué)科用戶服務(wù)提供依據(jù)。
2 數(shù)據(jù)來(lái)源和構(gòu)建
本文數(shù)據(jù)來(lái)源于ISI-Web of Science（SCIE & SSCI）數(shù)據(jù)庫(kù)。分析數(shù)據(jù)集構(gòu)建過(guò)程如下：
1）利用檢索式“AD = china agr univ”，限定文獻(xiàn)類型為“Article”、“Proceedings Paper”、“Review”，檢索中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)發(fā)表的論文，共計(jì)6125篇（檢索日期：2012年7月2日），導(dǎo)入EXCEL，構(gòu)建初始論文集Article_1；
2）利用Web of Science的“引文報(bào)告”功能，獲得Article_1的引文15662條，導(dǎo)入EXCEL，構(gòu)建引文集Citation_1；
3）從原始論文集Article_1中篩選通訊作者地址（RP字段）為中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)的論文，獲得分析論文集Article_2；
4）清洗通訊作者，合并同名作者，獲得作者908位，構(gòu)建作者集Author_1，；
5）提取分析論文集Article_2的參考文獻(xiàn)信息，構(gòu)建參考文獻(xiàn)集Reference_1；
6）利用EXCEL VBA統(tǒng)計(jì)各通訊作者文獻(xiàn)發(fā)表、文獻(xiàn)引用和被其他文獻(xiàn)引用的情況，生成作者基本信息表（見(jiàn)表1）、作者-論文表、作者-參考文獻(xiàn)表和作者-引文表。
3 研究方法
3.1 “作者-作者”共現(xiàn)矩陣的構(gòu)建方法
由于各作者研究方向和主題上存在的差異，以及單個(gè)作者、單篇文獻(xiàn)涉及范圍的局限性，各作者在單篇文獻(xiàn)層次上的共現(xiàn)概率很低，以致出現(xiàn)較多孤立作者，不利于進(jìn)一步聚類分析，所以本文擴(kuò)展了作者共現(xiàn)的范圍，確定以期刊層面的作者共現(xiàn)作為統(tǒng)計(jì)對(duì)象。
本文關(guān)于期刊層面的作者共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)，從以下三個(gè)角度進(jìn)行：一是期刊，二是論文引用期刊，三是論文被引期刊。利用表2所列方法，統(tǒng)計(jì)生成基于期刊的作者共現(xiàn)矩陣Ma、基于論文引用期刊的作者共現(xiàn)矩陣Mr和基于論文被引期刊的作者共現(xiàn)矩陣Mc。
由于Ma、Mr和Mc分別受作者發(fā)文量、作者引用文獻(xiàn)量和作者被引頻次的影響，因此整合三個(gè)矩陣時(shí)先利用表3所列公式將其分別轉(zhuǎn)化為等價(jià)矩陣，然后對(duì)Ea、Er、Ec求和，構(gòu)建基于期刊的作者等價(jià)矩陣[5]。
3.2 “作者組-期刊”二模網(wǎng)絡(luò)分析
采用離差平方和方法，以絕對(duì)值差為度量標(biāo)準(zhǔn)對(duì)基于期刊的作者等價(jià)矩陣進(jìn)行聚類[6]。將聚類結(jié)果代入作者-期刊矩陣、作者-論文引用期刊和作者-論文被引期刊矩陣，利用公式（1）分別計(jì)算各作者組在發(fā)表期刊、引用期刊和被引期刊上的分布情況，
Ck，m=∑Ck，m，i （1）
其中，Ck，m表示聚類簇k在期刊m上的出現(xiàn)頻次，Ck，m，i表示聚類簇k包含的作者i在期刊m上的出現(xiàn)頻次。
考慮到各作者組發(fā)文量、引用文獻(xiàn)量和被引頻次的不同必然導(dǎo)致其發(fā)表期刊、引用期刊和被引期刊分布頻次的不可比性，本文利用各作者組發(fā)文量、引用文獻(xiàn)量和被引頻次分別對(duì)其發(fā)表期刊、引用期刊和被引期刊的頻次進(jìn)行了修正。對(duì)修正后的作者-期刊矩陣、作者-論文引用期刊和作者-論文被引期刊矩陣求和，生成作者組-期刊二模網(wǎng)絡(luò)。
二模網(wǎng)絡(luò)描述的是兩類群體（模態(tài)）在網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系，通過(guò)中心度的測(cè)度可以揭示不同群體成員在網(wǎng)絡(luò)中的重要性，本文采用點(diǎn)度中心度和中介中心度來(lái)測(cè)度作者組節(jié)點(diǎn)和期刊節(jié)點(diǎn)在二模網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)。其中，“點(diǎn)度中心度”是基于“在一個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間存在的聯(lián)系越多，那么該節(jié)點(diǎn)的中心地位越突出，其在該網(wǎng)絡(luò)中擁有的權(quán)利越大”的思想，通過(guò)計(jì)算與某節(jié)點(diǎn)間有聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)數(shù)量來(lái)表征該節(jié)點(diǎn)的重要程度；“中介中心度”表征的是節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中處于其他兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間路徑上，對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的中介作用，即其控制其他兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間交往的能力。在本文構(gòu)建的作者組-期刊二模網(wǎng)絡(luò)中，作者組節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度表示的是與該作者組相關(guān)聯(lián)的期刊的數(shù)量，而期刊節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度則表示與該期刊相關(guān)聯(lián)的作者組的數(shù)量；作者組節(jié)點(diǎn)的中介中心度是指該作者組在網(wǎng)絡(luò)中作為兩種期刊連接橋梁的重要程度，而期刊節(jié)點(diǎn)的中介中心度則是指該期刊對(duì)連接兩個(gè)作者組的重要性[7]。
4 結(jié)果分析
利用本文提出的“作者-作者”共現(xiàn)矩陣的構(gòu)建方法，構(gòu)建基于期刊的作者等價(jià)矩陣，如表4所示。
基于作者等價(jià)矩陣，采用離差平方和方法，以絕對(duì)值差為度量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行聚類。由于聚類過(guò)程中存在部分聚類簇規(guī)模過(guò)小的情況，本文預(yù)設(shè)將規(guī)模小于全體作者數(shù)2%的聚類簇剔除，在保證保留聚類簇與學(xué)科館員人數(shù)（中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)科館員共有15名）相等的前提下，經(jīng)多次試驗(yàn)，最終確定聚類數(shù)為24，結(jié)果見(jiàn)表5。
使用本文3.2部分給出的方法構(gòu)建“作者組-期刊”二模網(wǎng)絡(luò)。由于該二模網(wǎng)絡(luò)涉及期刊過(guò)多，結(jié)構(gòu)過(guò)于復(fù)雜，因此本文對(duì)其進(jìn)行了修剪：首先對(duì)作者組-期刊間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度求平均值，保留大于等于平均值的、忽略小于平均值的，保留關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值5625個(gè)；繼續(xù)對(duì)余下作者組-期刊間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度求平均值，保留大于等于平均值的、忽略低于平均值的，保留關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值1267個(gè)；繼續(xù)求平均值，保留大于等于平均值的、忽略低于平均值的，保留關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值833個(gè)；繼續(xù)求平均值，保留大于等于平均值的、忽略低于平均值的，保留關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值172個(gè)。以這172個(gè)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值所涉及的作者組和期刊為基礎(chǔ)生成作者組-期刊相關(guān)矩陣，對(duì)其求平均值，將大于等于平均值的賦值為1，小于平均值的賦值為0，生成作者組-期刊二值矩陣[8]；將該二值矩陣導(dǎo)入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet，生成作者組-期刊二模網(wǎng)絡(luò)圖（見(jiàn)圖1）。
進(jìn)一步分析各作者組及期刊在網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)情況，結(jié)果如表7、表8所示。從表7可以看出，期刊Journal of Agricultural and Food Chemistry（農(nóng)業(yè)與食品化學(xué)）點(diǎn)度中心度和中介中心度均為最高，表明其在網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)度最高，且在網(wǎng)絡(luò)中對(duì)其他節(jié)點(diǎn)的溝通作用最強(qiáng)，因此該期刊對(duì)整個(gè)中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)科研網(wǎng)絡(luò)而言最為重要，對(duì)該刊應(yīng)重點(diǎn)保障，開(kāi)展學(xué)科情報(bào)服務(wù)時(shí)應(yīng)針對(duì)該刊進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。
從表8可以看出，作者組4和作者組7的點(diǎn)度中心度最高，表明這兩組在網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)度最高，對(duì)整個(gè)中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)科研網(wǎng)絡(luò)最為重要；作者組4和作者組18的中介中心度最高，表明這兩組作者在網(wǎng)絡(luò)中對(duì)其他節(jié)點(diǎn)溝通作用越強(qiáng)，節(jié)點(diǎn)的中介作用越強(qiáng)。在人員有限的情況下開(kāi)展學(xué)科情報(bào)服務(wù)時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)針對(duì)作者組4、7、18，尤其是作者組4做需求分析，進(jìn)行重點(diǎn)保障。
4 結(jié)語(yǔ)
本文基于期刊層面的作者共現(xiàn)聚類分析方法對(duì)揭示同一機(jī)構(gòu)作者間研究的相似性和差異性具有十分重要的意義，以聚類結(jié)果為基礎(chǔ)進(jìn)行的二模網(wǎng)絡(luò)分析進(jìn)一步識(shí)別出機(jī)構(gòu)科研網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)予重點(diǎn)關(guān)注的研究團(tuán)體和學(xué)科資源，從而為學(xué)科情報(bào)服務(wù)資源的優(yōu)化配置提供了決策依據(jù)。
中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)的學(xué)科情報(bào)服務(wù)可依據(jù)作者聚類分組情況，為每個(gè)作者組配置相應(yīng)的學(xué)科館員，根據(jù)各組與其相關(guān)期刊相關(guān)性的強(qiáng)弱，決定重點(diǎn)保障與推送的資源和內(nèi)容；依據(jù)作者組在網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)，進(jìn)一步深入分析其學(xué)科優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)，為學(xué)科發(fā)展獻(xiàn)言獻(xiàn)策；根據(jù)期刊在網(wǎng)絡(luò)中的表現(xiàn)，進(jìn)一步深入分析期刊的內(nèi)容，挖掘期刊對(duì)學(xué)科的意義，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)更深層次的學(xué)科情報(bào)服務(wù)。
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【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī)軟件；畢業(yè)論文；系統(tǒng)設(shè)計(jì)；軟件
中圖分類號(hào)：G64 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A： 文章編號(hào)：1006-0278（2014）01-177-01
一、背景意義
如今計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的普及已近是亙古不變的潮流了，而且全國(guó)大學(xué)網(wǎng)絡(luò)的正在以高速的發(fā)展節(jié)奏和社會(huì)潮流接軌，各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)化已經(jīng)逐步取代繁瑣的傳統(tǒng)辦公模式。大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)作為大學(xué)生四年學(xué)結(jié)的最重要環(huán)節(jié)，我們完全有必要實(shí)現(xiàn)網(wǎng)路管理化，可以減少指導(dǎo)老師和學(xué)生的工作時(shí)間和負(fù)擔(dān)，讓繁瑣的畢業(yè)設(shè)計(jì)過(guò)程采用網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)一管理。通過(guò)畢業(yè)論文管理系統(tǒng)，大大方便了學(xué)生、老師及學(xué)校管理員。社會(huì)科技在不斷的革新，我們的生活、工作和獲取知識(shí)的方式結(jié)構(gòu)都發(fā)生了完全的更新和進(jìn)步，傳統(tǒng)的方式在不斷的改變，這是社會(huì)發(fā)展的畢竟之路，也是走向未來(lái)的畢竟過(guò)程，所以使得各種傳統(tǒng)方式得到不斷的簡(jiǎn)單、方便和先進(jìn)是十分重要和必須的。然而在許多大學(xué)和高校里面并沒(méi)有在畢業(yè)這一環(huán)節(jié)上實(shí)現(xiàn)信息化管理，所以這一部分的工作所有都是由人工來(lái)完成，然而人為的物理操作必定存在許多缺陷，比如大量的畢業(yè)生信息需要處理，工作量就十分的龐大，到處都是紙質(zhì)資料，不易整理和保管，還容易丟失，另外最麻煩的是需要更新和修改的資料的情況，其次就是學(xué)生和指導(dǎo)老師之間關(guān)于論文進(jìn)行的交流和聯(lián)系都是線下的，會(huì)受到各種不定因數(shù)影響，影響這一環(huán)節(jié)的進(jìn)度和質(zhì)量。有著網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，系統(tǒng)可以采用了目前十分流行的B/S結(jié)構(gòu)和Web技術(shù)，使得操作交流都變得十分簡(jiǎn)單和快捷。最重要的是通過(guò)計(jì)算機(jī)信息化管理完全避免人為物理操作的不足。
二、初步調(diào)研
瀏覽了各大類型和類似的網(wǎng)站，畢業(yè)論文管理管理系統(tǒng)，我同樣采用了當(dāng)前很流行的B/S結(jié)構(gòu)來(lái)開(kāi)發(fā)。
通過(guò)各個(gè)高校去實(shí)地考察，很少有大學(xué)開(kāi)始使用此類系統(tǒng)來(lái)管理畢業(yè)論文。另外，大多數(shù)學(xué)生和老師都希望高校能完善此塊的建設(shè)，來(lái)減少畢業(yè)生和指導(dǎo)老師的工作量和工作效率。并且此系統(tǒng)會(huì)有效的減少學(xué)校在此類工作的成本。由于只針對(duì)高校畢業(yè)生的畢業(yè)論文，技術(shù)上的要求和開(kāi)放難道并不是特別大，做好策劃工作就好。所以完全可以由大學(xué)生和本校老師來(lái)指導(dǎo)完成。
最后我們考慮到費(fèi)用，因?yàn)椴皇瞧髽I(yè)級(jí)的網(wǎng)站，而是校內(nèi)開(kāi)發(fā)，功能和維護(hù)性的要求并不是特別高，所以費(fèi)用基本可以忽略不記。綜上所述，系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)無(wú)論從技術(shù)上、經(jīng)濟(jì)上，可行性都是相當(dāng)高的。對(duì)于各大高校是值得去開(kāi)放和使用的。
三、開(kāi)發(fā)過(guò)程中問(wèn)題
在開(kāi)放過(guò)程之前，我們需要選擇何種編程語(yǔ)言和環(huán)境。語(yǔ)言和環(huán)境的選取對(duì)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)難度和時(shí)間長(zhǎng)度都是有直接的聯(lián)系的。為了減少開(kāi)發(fā)周期，減弱開(kāi)發(fā)費(fèi)用，提高產(chǎn)品的質(zhì)量，對(duì)系統(tǒng)做出需求分析報(bào)告是非常必要的。比如本畢業(yè)論文的系統(tǒng)，是可以完成論文的申請(qǐng)，上傳，查看，評(píng)價(jià)，統(tǒng)計(jì)等一系列功能的。那么采用SQL Server2012+Microsoft Visual Studio 2012++C#做為開(kāi)發(fā)工具。在軟件系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，不提倡無(wú)模型的隨機(jī)開(kāi)發(fā)方式，不可以想到什么功能模型就隨手開(kāi)發(fā)什么代碼，這樣不規(guī)范的開(kāi)發(fā)，不僅使得開(kāi)過(guò)過(guò)程處于混亂，而且大大地降低了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)效率。我們可以適當(dāng)?shù)睦靡恍┙?jīng)典的開(kāi)發(fā)模型，典型的開(kāi)發(fā)模型有：1.邊做邊改模型（Build-and-Fix Model）；2.瀑布模型（Waterfall Model）；3.快速原型模型（Rapid Prototype Model）；4.增量模型（Incremental Model）；5.螺旋模型（Spiral Model）；6.演化模型（evolution model）；7.噴泉模型（fountainmodel）；8.智能模型（四代技術(shù)（4GL））；9.混合模型（hybrid model）；10.RAD模型；我們要盡量避免原始老舊的開(kāi)放模型，這樣可以避免許許多多開(kāi)發(fā)問(wèn)題。但是要根據(jù)系統(tǒng)的大小，和開(kāi)發(fā)的難度來(lái)做決定，有句話說(shuō)的好殺雞焉用宰牛刀，太多復(fù)雜的模型適合龐大的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，然而用的一般的小系統(tǒng)上反而會(huì)增加開(kāi)發(fā)難度。
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