譚春輝 王儀雯 曾 娟

(華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院，湖北 武漢 430079)

社會(huì)飛速發(fā)展、經(jīng)濟(jì)日益騰飛，科技也隨著經(jīng)濟(jì)的飛躍發(fā)展有了重大突破，科研主體不再局限于自身的分析和研究，而開始關(guān)注互相的交流與融合。目前，科學(xué)合作這一高效便捷的研究形式受到了越來越多的關(guān)注。隨著合作的范圍和規(guī)模的不斷擴(kuò)大，科學(xué)合作能夠使組織之間通過相互的交流與協(xié)作，實(shí)現(xiàn)信息資源的共享。由于具備這種雙贏的特征，科學(xué)合作已經(jīng)在眾多領(lǐng)域得到了認(rèn)可和接受。目前，合著網(wǎng)絡(luò)研究對(duì)象中學(xué)術(shù)期刊占據(jù)主要陣地，論文合著仍是科研合作的重要表現(xiàn)形式之一。從研究學(xué)科分析，合著網(wǎng)絡(luò)涉及自然科學(xué)、人文社會(huì)等多個(gè)學(xué)科。其中，圖書情報(bào)等學(xué)科因其關(guān)注知識(shí)信息傳播等學(xué)科特性，圍繞相關(guān)學(xué)科所開展的科研合著網(wǎng)絡(luò)的研究豐富多樣。從研究視角分析，論文合著網(wǎng)絡(luò)主要從靜態(tài)特性、動(dòng)態(tài)演化、預(yù)測(cè)推薦等角度展開。在相關(guān)的研究中對(duì)Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中信息科學(xué)與圖書館學(xué)研究領(lǐng)域，即ISLS(Information Science Library Science)領(lǐng)域論文合著網(wǎng)絡(luò)關(guān)注相對(duì)較少，因此對(duì)國(guó)際ISLS論文合著網(wǎng)絡(luò)加以研究具有重要意義。

1 研究綜述

科研合作研究?jī)?nèi)容隨著應(yīng)用不斷深入逐漸由簡(jiǎn)單數(shù)量計(jì)算發(fā)展到合著關(guān)系的挖掘，而合著數(shù)量特征的研究也轉(zhuǎn)移到合著靜態(tài)特性、演化預(yù)測(cè)等研究上。合著網(wǎng)絡(luò)的研究也逐漸興起，經(jīng)過對(duì)學(xué)者研究成果的初步探析，本文從以下幾個(gè)角度總結(jié)了合著網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究現(xiàn)狀。

1.1 合著網(wǎng)絡(luò)靜態(tài)特性

2001年，Newman M E J對(duì)生物醫(yī)學(xué)、物理學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)3個(gè)不同學(xué)科的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，研究了科研合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)屬性[1]。2010年，Perc M研究了斯洛文尼亞期刊上論文合著網(wǎng)絡(luò)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該期刊上的合著網(wǎng)絡(luò)有小世界特性并符合優(yōu)先連接機(jī)制[2]。在2012年，劉秋皊等根據(jù)Science Direct中所挖掘出的數(shù)據(jù)信息，詳細(xì)研究了20世紀(jì)以來鎂合金合著網(wǎng)絡(luò)的具體特點(diǎn)[3]。2015年，González等人利用Medline數(shù)據(jù)庫(kù)1942-2013年間牛皮癬領(lǐng)域論文數(shù)據(jù)，分析了該領(lǐng)域作者合作網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算了平均程度，聚類系數(shù)，密度和平均距離等網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)[4]。2017年任妮等研究了合著強(qiáng)度、作者貢獻(xiàn)度等加權(quán)要素對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的作用和影響[5]。2017年，曹志鵬等分析了我國(guó)高校間的論文合作狀況，發(fā)現(xiàn)高?？蒲芯W(wǎng)絡(luò)符合無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的特征[6]。

1.2 合著網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)演化

1.3 合作關(guān)系預(yù)測(cè)和推薦

關(guān)于合著預(yù)測(cè)的研究也得到了不少學(xué)者的關(guān)注。在2003年，Liben-Nowell D等率先對(duì)合著網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成進(jìn)行了拆分研究，分別從節(jié)點(diǎn)和路徑兩個(gè)角度對(duì)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力分別進(jìn)行了探析[15]。在2008年，郭景峰等基于之前大量學(xué)者的研究結(jié)論的基礎(chǔ)之上，重新改進(jìn)了預(yù)測(cè)方案，以增強(qiáng)合著網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度[16]。2017年，劉竟等的研究證明了權(quán)重對(duì)于提高預(yù)測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性具有非常積極的作用[17]。合作推薦方面，Benchettara N等2010年利用一個(gè)拓?fù)涠O(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行合著作者推薦[18]。2011年，Chen H H等通過作者合作網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和作者的興趣來發(fā)現(xiàn)合著作者[19]。在2015年，李婧引入了隨機(jī)游走算法，通過這項(xiàng)調(diào)整使得模型的推薦精度顯著提升[20]。2017年，Li Y等設(shè)計(jì)了MCMC算法(A Double Markov Chain Monte Carloalgorithm)來探測(cè)合著作者鏈接的內(nèi)在原因，從而為作者推薦合適的合著對(duì)象[21]。

2 數(shù)據(jù)來源與處理程序

2.1 數(shù)據(jù)來源

期刊引證報(bào)告(Journal Citation Reports，簡(jiǎn)稱JCR)是一個(gè)學(xué)科期刊評(píng)價(jià)工具，可通過對(duì)某個(gè)主題類目下量化統(tǒng)計(jì)信息，從而客觀評(píng)價(jià)來衡量學(xué)術(shù)期刊的地位。2017年，社會(huì)科學(xué)版JCR在ISLS領(lǐng)域?qū)I(yè)目錄下共收錄學(xué)術(shù)期刊85種，本研究以影響因子(Impact Factor)為標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)參考“二八定律”。選取影響因子排名前17的17種期刊作為數(shù)據(jù)源，如表1所示。

表1 高特征因子期刊信息

表1(續(xù))

2.2 數(shù)據(jù)處理的程序

以這17種期刊的刊名為檢索詞，詞之間的邏輯關(guān)系為“or”，通過Web of Science核心合集中進(jìn)行出版物名稱檢索。本文將時(shí)間窗設(shè)置為2008-2017年，原因在于：①ISLS學(xué)科更新迭代周期短，發(fā)展迅速；②本文并非探索ISLS領(lǐng)域歷史發(fā)展脈絡(luò)和全局演化，只是以一個(gè)時(shí)間段為例，來揭示學(xué)科的合作網(wǎng)絡(luò)特征；③保證可視化輸出清晰，可讀性強(qiáng)。文獻(xiàn)類型為“Article”，語言限定為“English”，共計(jì)檢索出9 064篇文獻(xiàn)(檢索時(shí)間為2018年1月12日)。并將9 064篇文獻(xiàn)的款目數(shù)據(jù)以“全記錄”的形式保存為純文本格式文件。將從Web of Science(WOS)導(dǎo)出的9 064篇文獻(xiàn)款目數(shù)據(jù)導(dǎo)入書目共現(xiàn)分析系統(tǒng)(BICOMB)中，從而統(tǒng)計(jì)論文基本情況。

2.3 數(shù)據(jù)總體分布

通過分析論文的分布情況，可以大致了解學(xué)科研究狀況以及研究成果，從側(cè)面該學(xué)科研究者的科研實(shí)力。根據(jù)BICOMB的統(tǒng)計(jì)分析，筆者得到論文總體分布情況，如表2所示，本文列出了發(fā)文量前10名的國(guó)家/地區(qū)、機(jī)構(gòu)、作者。

表2 論文總體分布

從表2可以看到，美國(guó)以發(fā)文量2 624(占比28.94%)排在首位，同時(shí)中國(guó)(1 006,11.09%)、英國(guó)(930,10.26%)、德國(guó)(853,9.41%)和澳大利亞(672,7.41%)發(fā)文量同樣排在前列。美國(guó)的發(fā)文量遙遙領(lǐng)先，這在一定程度上反映了美國(guó)在國(guó)際ISLS學(xué)科中的重要地位，是學(xué)科發(fā)展的重要貢獻(xiàn)者。中國(guó)、英國(guó)、德國(guó)等國(guó)家/地區(qū)同樣為國(guó)際ISLS學(xué)科發(fā)展貢獻(xiàn)了自己的力量。通過計(jì)算，前30位國(guó)家/地區(qū)的發(fā)文總量比例達(dá)到了92.273%，側(cè)面體現(xiàn)出ISLS領(lǐng)域研究中的地區(qū)差異性較大。

同樣，從機(jī)構(gòu)視角上分析，本文發(fā)現(xiàn)排名前10的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)分別為哈佛大學(xué)、香港城市大學(xué)、范德比爾特大學(xué)、威斯康星大學(xué)、馬里蘭大學(xué)等科研院所，這其中可以明顯看到仍是美國(guó)研究院所占據(jù)主流。在作者視角上，排名前10的高產(chǎn)作者分別為貝茨(Bates)、博恩曼(Bornmann)、維斯瓦納特(Venkatesh)、勞里(Lowry)、丹尼(Denny)等學(xué)者，從發(fā)文量這一指標(biāo)來分析，也可以看出這些作者對(duì)于ISLS學(xué)科的發(fā)展做出了較大貢獻(xiàn)，有著較高的科研熱情與科研能力。

3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

3.1 機(jī)構(gòu)合著網(wǎng)絡(luò)分析

除了對(duì)合著網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整體分析，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析也是必不可少的。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究中，“凝聚子群分析”是應(yīng)用較為普遍的一種研究方法，它能夠有助于識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)團(tuán)體。針對(duì)機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，可以構(gòu)建塊模型矩陣對(duì)其小團(tuán)體加以進(jìn)一步分析。借助于塊模型矩陣，能夠有助于厘清復(fù)雜的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)所具有的相互關(guān)系，進(jìn)而找到子群之間內(nèi)在關(guān)聯(lián)。為了得到塊模型矩陣，筆者同樣借助于UCINET軟件的強(qiáng)大功能，通過Faction算法，形成了表3所示的機(jī)構(gòu)團(tuán)體成員對(duì)應(yīng)表。

表3 機(jī)構(gòu)團(tuán)體成員對(duì)應(yīng)表

根據(jù)表3所示，本文的合著網(wǎng)絡(luò)一共可以區(qū)分為A、B、C、D、E、F6個(gè)團(tuán)體。其中，A所代表的是哈佛大學(xué)以及密歇根大學(xué)等所組成的團(tuán)體；B所代表的是香港城市大學(xué)以及佐治亞州立大學(xué)等高校所組成的團(tuán)體；團(tuán)體C是以范德堡大學(xué)、哥倫比亞大學(xué)、伊利諾伊大學(xué)等高校學(xué)院組成的團(tuán)體；團(tuán)體D是以中國(guó)科學(xué)院、新南威爾士大學(xué)、魯汶大學(xué)等院校為主的團(tuán)體；而E則由新加坡國(guó)立大學(xué)、馬里蘭大學(xué)、猶他大學(xué)所組成；團(tuán)體F是以亞利桑那大學(xué)、武漢大學(xué)、中山大學(xué)等高校學(xué)院為主的學(xué)術(shù)團(tuán)體。

為了更清晰的進(jìn)行說明，圖1以更加直觀的圖形形式體現(xiàn)了機(jī)構(gòu)合著網(wǎng)絡(luò)。在圖1中，各個(gè)節(jié)點(diǎn)指的是不同的學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)，其中的連線所體現(xiàn)的是機(jī)構(gòu)所具備的合著關(guān)系。一方面，以哈佛大學(xué)、密歇根大學(xué)等高校為主的A團(tuán)隊(duì)成員中心性較高，該團(tuán)體中機(jī)構(gòu)多數(shù)是來自美國(guó)，側(cè)面上印證了美國(guó)在ISLS領(lǐng)域中的主導(dǎo)地位。另一方面，團(tuán)隊(duì)中中美機(jī)構(gòu)合著次數(shù)較多，團(tuán)隊(duì)D、E、F中都有中美機(jī)構(gòu)合作，形成了中美友好合著關(guān)系。

3.2 作者合著網(wǎng)絡(luò)分析

類似于機(jī)構(gòu)合著網(wǎng)絡(luò)的研究，為了有利于厘清復(fù)雜的合著網(wǎng)絡(luò)，本文借助于UCINET軟件構(gòu)建了塊模型矩陣，形成了表4所示的團(tuán)體成員對(duì)應(yīng)表。

根據(jù)表4所示，本文作者合著網(wǎng)絡(luò)一共可以區(qū)分為A、B、C、D、E、F、G、H共計(jì)8個(gè)團(tuán)體。其中，A團(tuán)體代表是以本巴沙(Benbasat)、古普塔(Gupta)、馬蒂亞森(Mathiassen)等學(xué)者為主所構(gòu)成的團(tuán)體；團(tuán)體B是以盧梭(Rousseau)、塞爾沃爾(Thelwall)、雷迭斯多夫(Leydesdorff)等學(xué)者組成的學(xué)術(shù)團(tuán)體；團(tuán)體C是以阿布拉莫(Abramo)、迪安格羅(D’Angelo)、潘山陵(Shan-Ling Pan)等專家學(xué)者組成的團(tuán)體；團(tuán)體D是以馬卡多(Ohno-Machado)、吉米(Kim)、圖雷爾(Turel)等學(xué)者為主的團(tuán)體；團(tuán)體E是以許華(Xu,Hua)、丹尼(Denny)、丘特(Chute)為主的團(tuán)體；團(tuán)體F是以貝茨(Bates)、博恩曼(Bornmann)、賴特(Wright)等學(xué)者為主的學(xué)術(shù)團(tuán)體；團(tuán)體G是以劉小平(Liu,Xiaoping)、布朗(Brown)等學(xué)者為主的學(xué)術(shù)團(tuán)體；團(tuán)體H是以維斯瓦納特(Venkatesh)、勞里(Lowry)、薩卡爾(Sarker)等學(xué)者為主的學(xué)術(shù)團(tuán)體。

圖1 機(jī)構(gòu)合著網(wǎng)絡(luò)

表4 塊模型矩陣團(tuán)體成立員對(duì)應(yīng)表

在圖2中，各個(gè)節(jié)點(diǎn)指的是不同的學(xué)者，其中的連線所體現(xiàn)的是學(xué)者們之間所具有的合著關(guān)系。一方面，以許華(Xu,Hua)、丹尼(Denny)等人為主的E團(tuán)隊(duì)成員中心性較高，該團(tuán)體中有很多作者來自美國(guó)和中國(guó)，側(cè)面體現(xiàn)出了中美作者間友好合著關(guān)系。另一方面，整體而言，團(tuán)體之間密度水平都很低，說明作者群間合作的比較松散，連通性稍顯不夠。

4 合著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)影響力分析

識(shí)別確定某一學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)鍵科研機(jī)構(gòu)和研究人員，能夠有益于學(xué)者追蹤研究前沿，推動(dòng)技術(shù)與人才的引進(jìn)，優(yōu)化人才評(píng)估，制定有針對(duì)性的學(xué)科發(fā)展政策。在本文的第4章中，重點(diǎn)從國(guó)家/地區(qū)、機(jī)構(gòu)以及作者3個(gè)角度對(duì)ISLS合著網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了較為詳細(xì)的研究，計(jì)算出了其中的關(guān)鍵指標(biāo)，并進(jìn)行合理的解讀。在此基礎(chǔ)之上，本章將利用收集的數(shù)據(jù)，從定量的角度進(jìn)一步對(duì)合著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的影響力進(jìn)行探索。

4.1 影響力評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系

本文所構(gòu)建的影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系一共包括兩個(gè)角度，分別是“引用”和“合作”角度。這兩個(gè)角度對(duì)于影響力評(píng)價(jià)有效性都得到了一些學(xué)者的實(shí)踐和論證。

一方面，“引用”角度，鄧啟平等在2015年針對(duì)引用次數(shù)以及引用網(wǎng)絡(luò)關(guān)系在合著網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮的作用進(jìn)行了詳細(xì)的研究。他的研究證明引用次數(shù)是證明學(xué)術(shù)文獻(xiàn)影響力最準(zhǔn)確、最清晰的指標(biāo)[22]。所以引用次數(shù)作為測(cè)度指標(biāo)符合邏輯性，具有合理性。隨著不同學(xué)者的深入研究，引用關(guān)系對(duì)于影響力評(píng)價(jià)的重要性越來越得到學(xué)界的認(rèn)同。

圖2 作者合著網(wǎng)絡(luò)

另一方面，“合作”角度。2006年，Yin L等將大量的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)參與應(yīng)用于對(duì)合著關(guān)系的分析中，研究結(jié)果表明這些指標(biāo)能夠有助于辨明出合著網(wǎng)絡(luò)中居于關(guān)鍵地位的作者[23]。而陳衛(wèi)靜等在2013年根據(jù)依賴于熵值法確定相應(yīng)的權(quán)重，研究了作者中心性與影響力之間的相互關(guān)系[24]。王菲菲則在之前學(xué)者的基礎(chǔ)之上，在2014進(jìn)行了更為全面的分析了合著網(wǎng)絡(luò)學(xué)者的影響效用，她將信息交流、擴(kuò)散、貢獻(xiàn)和活性作為關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)研究[25]。2015年曹霞等運(yùn)用SPSS分析了發(fā)文量，被引量與合著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)等評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的相關(guān)性，從而探究了作者合著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)的具體評(píng)價(jià)意義[26]?；诖?，本文將借鑒以上學(xué)者的觀點(diǎn)，結(jié)合熵值法，來對(duì)“合作”層面進(jìn)行測(cè)度。

總的說來，本文共包括“引用”和“合作”兩個(gè)角度，又進(jìn)一步進(jìn)行了如下的細(xì)分。首先，“合作”角度分為知識(shí)交流能力、知識(shí)擴(kuò)散能力。知識(shí)交流能力中，共包括有度中心性、接近中心性兩個(gè)測(cè)度指標(biāo)；知識(shí)擴(kuò)散角度中，則是介數(shù)中心性這一個(gè)測(cè)度指標(biāo)。另外，“引用”角度分為學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)能力與研究積極性。學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)能力，共包括如下指標(biāo)，分別是H指數(shù)、引用次數(shù)以及I10指數(shù)。其中，H指數(shù)與引用次數(shù)是衡量引用的常用指標(biāo)，而I10指數(shù)則是2012年谷歌學(xué)術(shù)雜志評(píng)價(jià)系統(tǒng)推出的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)，是指某作者或機(jī)構(gòu)超過被引用超過10次的文章數(shù)目。最后，積極性則本文結(jié)合上文對(duì)于文章發(fā)表數(shù)量的研究結(jié)論，確定了發(fā)文總量指標(biāo)。為了更清晰的體現(xiàn)本文的指標(biāo)體系，進(jìn)行了適當(dāng)總結(jié)，具體見表5。

4.2 基于熵權(quán)的TOPSIS影響力的評(píng)價(jià)模型

TOPSIS評(píng)價(jià)方法是非常常見的一種評(píng)價(jià)方式，在評(píng)價(jià)過程中由于充分的考慮了熵權(quán)，準(zhǔn)確度更高，應(yīng)用更廣泛。本文在對(duì)比了相似的評(píng)價(jià)手段之后，也擬采取TOPSIS來進(jìn)行評(píng)價(jià)決策。具體而言，包括以下的6個(gè)步驟。

表5 研究主體影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化

當(dāng)一共存在M個(gè)方案以及N個(gè)指標(biāo)時(shí)，進(jìn)行評(píng)價(jià)的矩陣可以表達(dá)成如下的形式：

(1)

通過對(duì)以上的數(shù)據(jù)采用標(biāo)準(zhǔn)化的方式進(jìn)行處理，可以得到如下的表達(dá)式：

(2)

在式(2)中，minj(xij)代表的是m個(gè)評(píng)價(jià)方案中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)所具有的最小值，相應(yīng)地，maxj(xij)則是指在m個(gè)評(píng)價(jià)方案中第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)所具有的最大值。

2)計(jì)算熵值以及熵權(quán)

本文對(duì)于熵的定義如下：

(3)

其中，

(4)

(5)

當(dāng)時(shí)fij=0，fijlnfij=0。

因此，第j項(xiàng)指標(biāo)的熵權(quán)wj為：

(6)

3)通過指標(biāo)權(quán)重建立決策矩陣。

(7)

4)根據(jù)上文的指標(biāo)計(jì)算最大值和最小值，進(jìn)而得出正和負(fù)的理想解。

(8)

(9)

5)根據(jù)正和負(fù)的理想解計(jì)算各評(píng)價(jià)方案與之相距的距離。

(10)

(11)

6)計(jì)算評(píng)價(jià)方案與最優(yōu)方案的接近度。

(12)

其中，若Ci越大，則第i個(gè)評(píng)價(jià)方案越接近最優(yōu)方案的水平。

4.3 合著網(wǎng)絡(luò)中機(jī)構(gòu)的影響力評(píng)價(jià)

4.3.1 核心的科研機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

本文對(duì)于機(jī)構(gòu)學(xué)術(shù)成果的數(shù)量和水平進(jìn)行篩選，識(shí)別出核心的科研機(jī)構(gòu)，具體而言，在表6中列示了發(fā)文總數(shù)與網(wǎng)絡(luò)中心性綜合衡量而排在前20位的研究機(jī)構(gòu)。

表6 核心研究機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

4.3.2 評(píng)價(jià)過程及結(jié)論

1)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

本文按照公式2對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，如表7所示。

表7 機(jī)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

2)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重

在得到了標(biāo)準(zhǔn)矩陣R之后，計(jì)算了∑fijlnfij、熵值Hi以及熵權(quán)wi，數(shù)據(jù)經(jīng)過整理列示于表8。

表8 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算具體值

3)TOPSIS綜合運(yùn)算

從表9中我們看到哈佛大學(xué)以最高的接近度排在第1名，隨后是馬里蘭大學(xué)、印第安納大學(xué)排在第2、3名，三者在接近度上相差較小。其中，馬里蘭大學(xué)和印第安納大學(xué)美國(guó)圖書館學(xué)會(huì)認(rèn)證的圖書情報(bào)學(xué)碩士學(xué)位授予點(diǎn)，研究實(shí)力雄厚，在信息分析、圖書館服務(wù)等領(lǐng)域都取得了一定的成就。而哈佛大學(xué)雖然沒有開設(shè)圖書情報(bào)學(xué)專業(yè)，但在醫(yī)藥信息學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，在ISLS學(xué)科期刊中發(fā)表了多篇論文，ISLS研究領(lǐng)域同樣有著重要影響力。

通過表9可以發(fā)現(xiàn)，表格中絕大部分都是美國(guó)的科研機(jī)構(gòu)，這在一定程度上反映了美國(guó)科研院所在ISLS領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力，同時(shí)我國(guó)香港城市大學(xué)、武漢大學(xué)、中科院等研究機(jī)構(gòu)表現(xiàn)不俗，也充分體現(xiàn)了我國(guó)在ISLS領(lǐng)域的不斷發(fā)展。最后通過觀察我們發(fā)現(xiàn)，相較于發(fā)文數(shù)量而言，度中心性、接近中心性、H指數(shù)這3個(gè)指標(biāo)對(duì)于機(jī)構(gòu)排名更加重要。

4.4 合著網(wǎng)絡(luò)中作者的影響力評(píng)價(jià)

4.4.1 核心科研人員評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

同樣地，本文基于通過對(duì)于學(xué)術(shù)成果的數(shù)量和水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，識(shí)別出核心的學(xué)者，并在表10中列示了發(fā)文總數(shù)和網(wǎng)絡(luò)中心性綜合衡量排在前20位的作者。

表9相對(duì)貼近度具體值

表10 核心科研人員評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

4.4.2 評(píng)價(jià)過程及結(jié)論

由于作者的影響力評(píng)價(jià)與機(jī)構(gòu)相類似，因此本文在此僅列示出計(jì)算的結(jié)果，而省略掉了計(jì)算過程，作者標(biāo)準(zhǔn)化矩陣如表11所示，最終處理結(jié)果如表12所示。

表11 作者標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

表11(續(xù))

表12 相對(duì)貼近度具體值

從表12中我們發(fā)現(xiàn)最優(yōu)排名為美國(guó)阿肯色大學(xué)維斯瓦納特教授(Venkatesh)，其次是美國(guó)哈佛大學(xué)貝茨教授(Bates)、荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)雷迭斯多夫教授(Leydesdorff)。其中，維斯瓦納特教授主要研究信息傳播、信息接收等領(lǐng)域，論文在谷歌學(xué)術(shù)上的引用率高達(dá)57 000次，具有較強(qiáng)的學(xué)科影響力。同時(shí)，他還是MIS QUARTERLY等期刊的高級(jí)編輯，積極參與ISLS學(xué)科建設(shè)與交流。貝茨教授主要從事醫(yī)藥信息安全、醫(yī)藥信息系統(tǒng)等領(lǐng)域研究，同樣在被論文被引指標(biāo)中表現(xiàn)不俗，有多篇高被引論文。貝茨教授在醫(yī)藥信息領(lǐng)域獲得了多項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)和榮譽(yù)，為美國(guó)醫(yī)藥信息安全做出了巨大貢獻(xiàn)。雷迭斯多夫教授是世界著名科學(xué)計(jì)量學(xué)家，普賴斯獎(jiǎng)得主，在多門學(xué)科中都有著豐富的學(xué)術(shù)成果。同樣他也擔(dān)任了多部學(xué)術(shù)期刊的編委工作，包括《Scientometrics》等，為學(xué)科發(fā)展貢獻(xiàn)著自己的力量。同時(shí)表中其他作者也都十分優(yōu)秀，學(xué)術(shù)造詣都很高，積極推動(dòng)了ISLS學(xué)科發(fā)展，激發(fā)了學(xué)科活力與創(chuàng)造力。

從國(guó)家/地區(qū)層面分析，排名前20的作者所屬國(guó)家/地區(qū)中仍以美國(guó)為主，其次為中國(guó)、意大利等國(guó)家。其中中國(guó)學(xué)者由于英文存在重名現(xiàn)象，只能按單位確認(rèn)學(xué)者，這可能使得學(xué)者的一部分成果沒有體現(xiàn)在表格中，存在稍許誤差。從最終排名可以發(fā)現(xiàn)，隨著合著行為日趨普遍，在合著規(guī)模不斷擴(kuò)大的情況下，發(fā)表論文的多寡依舊是衡量學(xué)者研究能力的重要指標(biāo)，但是，作者的學(xué)術(shù)交流、輸出能力也日漸重要。所以，科研人員也要不斷加強(qiáng)自身的學(xué)術(shù)交流能力和知識(shí)輸出能力。

5 結(jié) 語

本文以Web of Science核心數(shù)據(jù)庫(kù)在2008-2017收錄的國(guó)際ISLS領(lǐng)域期刊論文為研究對(duì)象，構(gòu)建合著網(wǎng)絡(luò)，并在此基礎(chǔ)之上運(yùn)用評(píng)價(jià)體系進(jìn)行機(jī)構(gòu)和作者評(píng)價(jià)。具體而言研究結(jié)論如下。

根據(jù)簡(jiǎn)要的統(tǒng)計(jì)分析，在國(guó)家/地區(qū)視角上，美國(guó)以發(fā)文量2624(占比28.94%)居首位，另外在前5名中其他4個(gè)國(guó)家是中國(guó)(1 006,11.09%)、英國(guó)(930,10.26%)、德國(guó)(853,9.41%)和澳大利亞(672,7.41%)。通過計(jì)算，前30位國(guó)家/地區(qū)的發(fā)文總量比例達(dá)到了92.273%，體現(xiàn)出在ISLS領(lǐng)域研究中的地區(qū)差異性。類似的，在機(jī)構(gòu)視角上，排名前十的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)分別為哈佛大學(xué)、香港城市大學(xué)、范德比爾特大學(xué)、威斯康星大學(xué)、馬里蘭大學(xué)等。在作者視角上，排名前10的高產(chǎn)作者分別為貝茨(Bates)、博恩曼(Bornmann)、維斯瓦納特(Venkatesh)、勞里(Lowry)、丹尼(Denny)等學(xué)者。通過定量評(píng)價(jià)分析，發(fā)現(xiàn)近十年ISLS領(lǐng)域哈佛大學(xué)、馬里蘭大學(xué)，印第安納大學(xué)是最具影響力的研究機(jī)構(gòu)。美國(guó)阿肯色大學(xué)維斯瓦納特教授(Venkatesh)，美國(guó)哈佛大學(xué)貝茨教授(Bates)、荷蘭阿姆斯特丹大學(xué)雷迭斯多夫教授(Leydesdorff)依次排在前三名，是最具影響力的作者。

本文僅使用了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法的常規(guī)路徑，并未對(duì)合著網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行更加深入的挖掘，研究不夠深入。同時(shí)，局限于ISLS領(lǐng)域的科研現(xiàn)狀，合著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模受限，某些整體網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)無法得到充分顯示。還有，本文僅僅從論文出發(fā)進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)分析，研究對(duì)象單一。最后，本文僅僅對(duì)該領(lǐng)域中存在的現(xiàn)象進(jìn)行分析，并未進(jìn)行更深入的問題本質(zhì)和解決方式的挖掘。因此，待改善之處還很多，在今后的研究中希望能夠進(jìn)行深層次的探索。