王 越，黃 謙，李 寧，張 彬

1 引言

科研文章被引量是一篇文章的方法、思想等內(nèi)容在后續(xù)研究中被正式使用的次數(shù)[1-2]，常被用來評估一篇文章的影響力[3-4]。而科研文章作為科學研究成果的最終表現(xiàn)形式，其影響力可以反映該研究在某些領域的有用程度[5-7]，一篇文章的被引量越高，表明該文章的研究結(jié)論被認可的程度越高，對其他學者開展后續(xù)研究的借鑒和參考意義也就越大。有研究表明，科研文章引用量之間的差異很明顯，幾乎20%的文章沒有被引用過，但有些文章的引用量卻高達數(shù)千次[8-9]。這就引起了學術界的思考，影響文章被引量的主要因素究竟是什么？

以往的研究結(jié)合了不同的框架、觀點和方法對影響文章被引量的因素進行探討。如Bornmann等[10]發(fā)現(xiàn)，學者們引用一篇文章不僅是承認其學術重要性，有時也存在一些非學術原因；Tahamtan等[11]總結(jié)了與文章引用相關的因素，即摘要等文章相關因素、影響因子等期刊相關因素、作者數(shù)量等作者相關因素；而Abbasi等[12]則意識到社會網(wǎng)絡在研究科研文章被引量中的重要性。

社會網(wǎng)絡是由許多節(jié)點構(gòu)成的一種社會結(jié)構(gòu)，節(jié)點通常是指個人或組織等社會結(jié)構(gòu)中的基本單元，社會網(wǎng)絡代表各種社會關系，經(jīng)由這些社會關系，把各個節(jié)點組織串連起來。科研合作網(wǎng)絡作為一種典型的社會網(wǎng)絡，在研究文章被引量影響因素時也受到了廣泛的關注[13-14]。作者在合作網(wǎng)絡中所處的位置能夠在他們利用網(wǎng)絡中各種不同的資源時發(fā)揮著重要作用，從而顯著影響其文章的被引量[15-16]，如Li等[17]發(fā)現(xiàn)作者中心性對其引文數(shù)量有正向影響，Abbasi等[18]發(fā)現(xiàn)作者的度中心性和結(jié)構(gòu)洞對其基于引文的績效有正向影響。與合作網(wǎng)絡類似，知識網(wǎng)絡也是一種典型的社會網(wǎng)絡，且知識網(wǎng)絡與科研文章的撰寫息息相關。知識網(wǎng)絡是由科學的知識元素組合而成的網(wǎng)絡，這些科學知識元素可以表示知識領域的維度和類別，如專利通常被分為幾類以區(qū)分其技術特征，并且不同的專利類別代表著不同的知識元素[19]。目前的文獻計量學研究表明，科研文章的關鍵詞表征了文章主要涉及的知識領域，因此，關鍵詞可以被認為是科研文章知識元素的代表，如Su等[20]、Assefa等[21]、Yang等[22]使用關鍵詞來描繪知識結(jié)構(gòu)圖，Chen[23]使用關鍵詞以探測知識熱點，Xie等[24]通過關鍵詞做研究趨勢分析。因此，研究常使用關鍵詞作為知識網(wǎng)絡的基本單元，從而建立一個知識網(wǎng)絡。文章通過關鍵詞的共同出現(xiàn)，與之前文章建立聯(lián)系。隨著時間的推移，這些知識元素交織在一起并形成了一個記錄組合或共現(xiàn)歷史的網(wǎng)絡。在科學研究的不斷生產(chǎn)、發(fā)展和創(chuàng)新的過程中，知識元素也在不斷地生產(chǎn)、組合或重新組合[25]。在這種創(chuàng)新過程中，知識元素相互形成聯(lián)系或形成組合關系，并最終促進知識網(wǎng)絡的形成和發(fā)展。本研究假設知識網(wǎng)絡中知識元素的位置屬性會影響知識元素的組合機會和效率，如一個處于中心位置的知識元素因為擁有更多的元素耦合內(nèi)容和經(jīng)驗，所以更容易被檢索到，也更容易與其他元素進行組合產(chǎn)生新穎的概念。因此，知識元素的位置屬性可能會影響涉及這些元素文章的被引。此外，作為知識元素代表的關鍵詞如果在一段時間內(nèi)眾多文章中反復出現(xiàn)，則說明這個知識元素是該領域的研究熱點，那么研究熱點的文章仍然會存在較高的引用量嗎？本研究希望通過分析知識網(wǎng)絡對文章引用量的影響，探究文章被引的影響因素。

體育教育訓練學作為一門既包含社會科學層面，又包含自然科學層面的學科，其研究的深入和推進也離不開文章引用量研究帶來的參考意義，并且同一作者的不同文章會有不同的引用量，因此需要從文章層面對文章引用量進行具體的分析，然而大多數(shù)研究基于作者層面、機構(gòu)層面或期刊層面分析引用量。所以，為拓寬我國體育教育訓練學研究的視角和思路，本研究基于體育教育訓練學的文章層面，考慮到每一篇文章作者或關鍵詞的平均水平，分別建立合作網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡，研究文章的度中心性和結(jié)構(gòu)洞對文章被引量的影響；同時，從關鍵詞組成的知識網(wǎng)絡出發(fā)，探究研究熱點與被引量之間的關系，從而探討體育教育訓練學未來的研究趨勢。本研究不僅為后續(xù)學者們?nèi)绾胃茖W地提升科學研究質(zhì)量、提高文章被引量提供理論參考，也為未來更科學全面地預測學者文章的被引量、評估學者的科研績效提供理論依據(jù)。

2 理論背景與研究假設

合作網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡是社會網(wǎng)絡分析的重要內(nèi)容，也是科學研究中的常用方法。每個節(jié)點在網(wǎng)絡中的特征各不相同，其獲取網(wǎng)絡中新信息的機會也不同。對合作網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡中節(jié)點網(wǎng)絡特征進行分析，是社會網(wǎng)絡分析方法應用并取得高質(zhì)量成果的關鍵。本研究主要選取度中心性和結(jié)構(gòu)洞2個網(wǎng)絡特征指標進行研究。度中心性是指在一個擁有N個節(jié)點的網(wǎng)絡中，節(jié)點i與其他N-1個節(jié)點直接聯(lián)系的總數(shù)，一個節(jié)點的度中心性越高，那么這個節(jié)點就與越多的節(jié)點有聯(lián)系，該節(jié)點在網(wǎng)絡中就越重要。結(jié)構(gòu)洞是指在網(wǎng)絡中如果一個節(jié)點與2個相互不直接聯(lián)系的節(jié)點都有直接聯(lián)系，那么這個節(jié)點就占據(jù)了一個結(jié)構(gòu)洞位置。結(jié)構(gòu)洞是節(jié)點在網(wǎng)絡中的一個關鍵屬性，通過占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置，節(jié)點可以高效獲得非冗余信息。本研究選取度中心性和結(jié)構(gòu)洞2個網(wǎng)絡特征指標的主要原因：一方面，隨著科學研究的不斷深入，更多學者更偏好對網(wǎng)絡特征中的局部指標進行研究，而度中心性和結(jié)構(gòu)洞不僅是社會網(wǎng)絡分析中常用的經(jīng)典指標，也是網(wǎng)絡特征局部指標[26]；另一方面，若加入其他自變量如中介中心性、接近中心性等，在建立模型并分析自變量對因變量的聯(lián)合效應時，可能產(chǎn)生抑制效應，從而使回歸系數(shù)產(chǎn)生偏差[18]。

2.1 合作網(wǎng)絡

本研究中的合作網(wǎng)絡是指科研合作網(wǎng)絡，其中每一個節(jié)點代表一位作者，節(jié)點之間相互連接表示2位作者在之前的文章中有過合作關系。

2.1.1 合作網(wǎng)絡中文章的度中心性對其被引量的影響

如果一位作者度中心性較高，說明其占據(jù)了合作網(wǎng)絡的中心位置，那么這位作者會與很多作者相連接，即與很多作者在之前的文章中有過合作關系，那么他就有更多的機會獲取更多的信息和資源[15]。作者通過這些外部的信息和資源，不僅可能在科研過程中獲得新的觀點或想法，還能作為信息傳遞的中介進行資源整合，同時，通過與更多不同作者進行思想交流，一定程度上也可以開拓其理論視野，這對提升作者的研究質(zhì)量大有裨益，這些均使得他們更有可能產(chǎn)出極具影響力的科研成果[27]。同時，作者的度中心性越高，在合作網(wǎng)絡中其與其他作者的合作便越頻繁，這勢必會提升其知名度、增益結(jié)構(gòu)性社會資本，其成果也能得到更多的關注，進而獲得更多的引用。在作者層面的合作網(wǎng)絡中，作者的度中心性與其引用表現(xiàn)呈正相關。Abbasi等[18]研究發(fā)現(xiàn)，作者的度中心性與其基于文章被引量構(gòu)建的g指數(shù)呈正相關；郝治翰等[28]通過對2000—2018年Science的14 913篇學術文章的研究發(fā)現(xiàn)，在作者層面的科研合作網(wǎng)絡中，作者的度中心性與其文章被引量呈正相關。因此，提出假設H1a：合作網(wǎng)絡中文章的度中心性與其被引量呈正相關。

2.1.2 合作網(wǎng)絡中文章的結(jié)構(gòu)洞對其被引量的影響

如果一位作者與合作網(wǎng)絡中2位不直接相連的作者都有直接聯(lián)系，那么這位作者便占據(jù)了結(jié)構(gòu)洞位置，如有A、B、C 3位作者，B與C沒有聯(lián)系，A與B、C均有聯(lián)系，則A將沒有直接聯(lián)系的B、C聯(lián)系了起來，那么A就占據(jù)了結(jié)構(gòu)洞位置。結(jié)構(gòu)洞是衡量合作網(wǎng)絡中與某作者有合作關系的作者間相互聯(lián)系程度的指標。當作者占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞越多，也越容易獲得控制優(yōu)勢[29]，即占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的作者更有可能獲得潛在機會控制非連接作者之間的信息流動[30]。而且，結(jié)構(gòu)洞是網(wǎng)絡中異質(zhì)性信息流動的樞紐，通過結(jié)構(gòu)洞建立的連接是非冗余連接，占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置的作者可以獲得大量的非冗余信息，通過這些非冗余信息，作者更有可能提升其研究質(zhì)量從而獲得更多的文章被引量。因此，提出假設H1b：合作網(wǎng)絡中文章的結(jié)構(gòu)洞與其被引量呈正相關。

2.2 知識網(wǎng)絡

本研究中的知識網(wǎng)絡是指由文章的關鍵詞作為知識元素構(gòu)成的網(wǎng)絡，其中每一個節(jié)點代表一個關鍵詞，節(jié)點之間相互連接表示該關鍵詞出現(xiàn)在以前的研究中。

2.2.1 知識網(wǎng)絡中文章的度中心性對其被引量的影響

知識元素在知識網(wǎng)絡中的度中心性說明了該知識元素在以前研究中與其他知識元素組合的程度。知識元素之間相互結(jié)合并構(gòu)成了一個龐大的知識系統(tǒng)[31]。隨著知識元素度中心性的增加，其與其他知識元素組合的機會也在增加，主要有2個原因：一是，知識元素度中心性越高，說明該知識元素已經(jīng)與更多的知識元素有過組合，即它是一個涉及范圍更廣泛、適用性更好的知識元素，這也會促使作者在后續(xù)研究中圍繞這個知識元素進行更加深入的探討[32]；二是，知識元素的度中心性較高，就能給作者提供更多關于這個知識元素組合的范例，啟發(fā)他們從不同的思路和角度開展創(chuàng)新性研究。因此，該知識元素的相關文章被引量也會隨著這個知識元素的相關研究繼續(xù)開展而提升。但是，當知識元素的度中心性提升至一定程度時，知識元素的組合機會反而可能會降低，即當知識元素被過度組合時，該組合的價值便會降低，可能會使最終的科研成果創(chuàng)新性不足，后續(xù)研究對該知識元素相關文章的引用量也會降低。因此，提出假設H2a：知識網(wǎng)絡中文章的度中心性與其被引量呈倒U型關系。

2.2.2 知識網(wǎng)絡中文章的結(jié)構(gòu)洞對其被引量的影響

與合作網(wǎng)絡中結(jié)構(gòu)洞類似，如果一個知識元素與知識網(wǎng)絡中2個不直接相連的知識元素有直接聯(lián)系，那么該知識元素便占據(jù)了結(jié)構(gòu)洞位置，對知識的搜索更多是學科內(nèi)部搜索或者相關搜索[33]，因此通過處于結(jié)構(gòu)洞位置的知識元素，可以使沒有直接聯(lián)系的2個知識元素有更多的組合機會[34]。如果一個知識元素占據(jù)的結(jié)構(gòu)洞越多，那么對作者而言可以通過該知識元素發(fā)現(xiàn)更多非冗余的相關知識元素，并可以發(fā)現(xiàn)更多從未出現(xiàn)過的知識元素組合，包含該知識元素的文章也將會得到更多的引用量。因此，提出假設H2b：知識網(wǎng)絡中文章結(jié)構(gòu)洞與其被引量呈正相關。

2.2.3 研究熱點與文章被引量的關系

研究熱點是指在某一段時間內(nèi)，有大量的科研文章都在探討的科學問題或主題，在一定程度上代表了學科的研究重點和未來發(fā)展方向。對某學科或某研究領域的研究熱點分析，不僅是科研活動中探明知識基礎、發(fā)掘前沿趨勢的重要依據(jù)，也有助于幫助研究人員集中優(yōu)勢，研究具有發(fā)展?jié)摿Φ姆较颉Ｎ恼卤灰咳绻^高，可以在一定程度上說明該文章受到其他作者的大量關注和認可，并且對于其研究也能夠提供有效的幫助。目前已有相關研究提出利用高被引文章以識別研究熱點的可行性。邱均平等[35]認為高被引文獻可以客觀反映出學科的研究動態(tài)和關注熱點，因此可以通過高被引文獻有效識別學科的研究熱點。莫富傳等[36]論證了高被引文章識別學科研究熱點的可行性、有效性和實用性?；诖?，可以認為，如果一篇文章包含了一段時期的研究熱點問題或主題，那么這篇文章會收獲相對較高的引用量。因此，提出假設H2c：研究熱點與被引量呈正相關。

3 研究方法

3.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所有數(shù)據(jù)均來源于《中文社會科學引文索引》（CSSCI）數(shù)據(jù)庫，在高級檢索中的“期刊”欄分別輸入 《北京體育大學學報》、《上海體育學院學報》、《首都體育學院學報》、《山東體育學院學報》、《成都體育學院學報》、《天津體育學院學報》、《西安體育學院學報》、《武漢體育學院學報》、《沈陽體育學院學報》、《廣州體育學院學報》、《南京體育學院學報》（社會科學版）、《中國體育科技》、《體育文化導刊》、《體育學刊》、《體育與科學》、《體育科學》16種體育類核心期刊名稱，學科類型設置為“體育學”，二級學科類型設置為“體育教育訓練學”，由于文章平均需要5年的時間才能穩(wěn)定地被引用[35]，因此發(fā)表時間限定為2000—2015年，可以使所有文章均被充分引用。最終摘錄保存所有文獻名稱、作者、關鍵詞、發(fā)表時間、被引次數(shù)等信息，得到8 948條原始數(shù)據(jù)。

3.2 變量選擇與測量

3.2.1 因變量

本研究的因變量是樣本中所有文章的歸一化被引量。文章歸一化被引量的計算借鑒Cannella等[37]在2016年提出的方法，首先用某篇文章的被引量減去同年發(fā)表的所有體育教育訓練學文章的平均被引量，然后再除以同年發(fā)表的所有體育教育訓練學文章被引量的標準差，最后得到該篇文章的歸一化被引量。該方法可以消除文章由于在不同年份發(fā)表而產(chǎn)生的引用偏差。公式如下所示。

3.2.2 自變量

本研究的自變量是基于樣本中所有文章構(gòu)建的合作網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡中的度中心性和結(jié)構(gòu)洞。

3.2.2.1 構(gòu)建合作網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡

本研究中的合作網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡是基于2000—2015年我國體育教育訓練學文章構(gòu)建的，是典型的社會網(wǎng)絡。合作網(wǎng)絡是指科研合作網(wǎng)絡，其中每一個節(jié)點代表一位作者，節(jié)點之間的邊表示2位作者在之前文章中有過合作關系。知識網(wǎng)絡是指由文章的關鍵詞作為知識元素構(gòu)成的網(wǎng)絡，其中每一個節(jié)點代表一個關鍵詞，節(jié)點之間的邊表示關鍵詞曾共同出現(xiàn)在之前的研究中。本研究的合作網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡均通過Python軟件構(gòu)建。

3.2.2.2 度中心性與結(jié)構(gòu)洞的測量

本研究的自變量度中心性和結(jié)構(gòu)洞有2組，合作網(wǎng)絡中文章的度中心性和結(jié)構(gòu)洞與知識網(wǎng)絡中文章的度中心性和結(jié)構(gòu)洞，無論在合作網(wǎng)絡還是知識網(wǎng)絡中，本研究所探討的度中心性和結(jié)構(gòu)洞均是在文章層面上的指標。具體度中心性和結(jié)構(gòu)洞的計算均通過Python軟件計算得出，具體計算方法如下。

（1）度中心性的計算

首先計算出與該節(jié)點在網(wǎng)絡中有直接聯(lián)系的節(jié)點的數(shù)量得到該節(jié)點的度中心性，然后進行標準化處理，用度中心性除以該網(wǎng)絡中剩余節(jié)點的數(shù)量，得到標準化度中心性，公式如下所示。

（2）結(jié)構(gòu)洞的計算

根據(jù)Lazega等[30]、Burt[38]提出的方法，首先計算出節(jié)點的約束Ci，它可以描述一個節(jié)點受到鄰接節(jié)點約束的程度，然后用2減去節(jié)點的約束Ci便得到其結(jié)構(gòu)洞，公式如下所示。

式中i表示目標點，pij表示與點i相連接的點j占與i點相連接點的總數(shù)量的比例，例如點i與包括點j在內(nèi)的5個點相連接，則pij的值為1/5。k是與點i、點j同時有連接的點，如果與點i相連接的節(jié)點越多，pij和pik的值越小，則Ci也越小。同樣，如果與點k相連接的節(jié)點越多，則pkj的值也越小，點k對點Ci的影響也越小。

3.2.2.3 文章層面的度中心性與結(jié)構(gòu)洞

本研究中分析的基本單元是文章層面的度中心性和結(jié)構(gòu)洞，由于一篇文章會有多位作者和多個知識元素，所以需要將合作網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡中節(jié)點的度中心性和結(jié)構(gòu)洞平均到文章。例如一篇文章有3位作者，他們的度分別為1.2、1.3、1.4，則這篇文章在合作網(wǎng)絡中的度中心性為（1.2+1.3+1.4）/3=1.3。合作網(wǎng)絡中的度中心性和結(jié)構(gòu)洞與知識網(wǎng)絡中的度中心性和結(jié)構(gòu)洞同理。

4 統(tǒng)計與回歸分析

4.1 描述性統(tǒng)計

在合作網(wǎng)絡中，如果作者的度中心性為0，表明該作者并未與其他作者有過合作關系，因此可以將度中心性為0的作者剔除合作網(wǎng)絡，經(jīng)處理，合作網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)最終為7 402。表1列出了合作網(wǎng)絡中各變量的均值、中位數(shù)、標準差、最小值和最大值。而在知識網(wǎng)絡中，不存在度中心性為0的知識元素，因此知識網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)為8 948。表2列出了知識網(wǎng)絡中各變量的均值、中位數(shù)、標準差、最小值和最大值。

表1 合作網(wǎng)絡各變量描述性統(tǒng)計Table1 Descriptive statistics of variables in cooperative networks

表2 知識網(wǎng)絡各變量描述性統(tǒng)計Table2 Descriptive statistics of variables in knowledge networks

由表1、表2可以發(fā)現(xiàn)，合作網(wǎng)絡中的度中心性與知識網(wǎng)絡中的度中心性有較大差異，合作網(wǎng)絡中文章的度中心性均值為0.001，標準差為0.001，最大值為0.008；而知識網(wǎng)絡中文章的度中心性均值為0.008，標準差為0.008，最大值為0.055。而合作網(wǎng)絡中的結(jié)構(gòu)洞與知識網(wǎng)絡中的結(jié)構(gòu)洞差異較小，合作網(wǎng)絡中文章的結(jié)構(gòu)洞均值為1.461，標準差為0.282，最小值為0.875，最大值為1.969；知識網(wǎng)絡中文章的結(jié)構(gòu)洞均值為1.769，標準差為0.199，最小值為0.875，最大值為1.993。由于做了歸一化處理，故文章被引量在合作網(wǎng)絡與知識網(wǎng)絡中均值均為0。

4.2 回歸分析

4.2.1 合作網(wǎng)絡

4.2.1.1 度中心性作為自變量

為了驗證合作網(wǎng)絡中度中心性與文章被引量是否存在非線性關系，故在回歸中加入二次項，通過stata做回歸分析，結(jié)果如表3。

表3 合作網(wǎng)絡度中心性二次項回歸結(jié)果Table3 Quadratic regression results of degree centrality in cooperative networks

通過表3可以看出度中心性的二次項P值為0.714＞0.05，二次項回歸結(jié)果不顯著，故度中心性與文章被引量在合作網(wǎng)絡中不存在U型或倒U型關系。為了驗證是否存在線性關系，對其進行一元線性回歸，結(jié)果如表4。

表4 合作網(wǎng)絡度中心性一元線性回歸結(jié)果Table4 Unary linear regression results of degree centrality in cooperative networks

通過表4可以看出度中心性的P值為0＜0.01，一元線性回歸結(jié)果顯著，且系數(shù)為137.071＞0，說明度與文章被引量呈顯著正相關，這也驗證了假設H1a，即合作網(wǎng)絡中文章的度中心性與其被引量呈正相關。

4.2.1.2 結(jié)構(gòu)洞作為自變量

為了驗證合作網(wǎng)絡中結(jié)構(gòu)洞與文章被引量是否存在非線性關系，故在回歸中加入二次項，通過stata做回歸分析，結(jié)果如表5。

表5 合作網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞二次項回歸結(jié)果Table5 Quadratic regression results of structural holes in cooperative networks

通過表5可以看出結(jié)構(gòu)洞的二次項P值為0.038＜0.05，二次項回歸結(jié)果顯著，且二次項系數(shù)為0.302＞0，初步判定其為U型關系。對其進行Utest檢驗，進一步驗證其關系，結(jié)果如表6。

通過表6可以看出，極值點在[0.875,1.969]，Utest檢驗P值為0.460＞0.05，不能在5%的統(tǒng)計水平上拒絕原假設。為了驗證是否存在線性關系，對其進行一元線性回歸，結(jié)果如表7。

表6 合作網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞Utest檢驗結(jié)果Table6 Utest results of structural holes in cooperative networks

表7 合作網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞一元線性回歸結(jié)果Table7 Unary linear regression results of structural holes in cooperative networks

通過表7可以看出結(jié)構(gòu)洞的P值為0＜0.01，一元線性回歸結(jié)果顯著，且系數(shù)為0.304＞0，說明結(jié)構(gòu)洞與文章被引量呈顯著正相關，這也驗證了假設H1b，即合作網(wǎng)絡中文章的結(jié)構(gòu)洞與其被引量呈正相關。

4.2.2 知識網(wǎng)絡

4.2.2.1 度中心性作為自變量

為了驗證知識網(wǎng)絡中度中心性與文章被引量是否存在非線性關系，故在回歸中加入二次項，通過stata做回歸分析，結(jié)果如表8。

表8 知識網(wǎng)絡度中心性二次項回歸結(jié)果Table8 Quadratic regression results of degree centrality in knowledge networks

通過表8可以看出度中心性的二次項P值為0＜0.01，二次項回歸結(jié)果顯著，且二次項系數(shù)為-376.056＜0，初步判定其為倒U型關系。對其進行Utest檢驗，進一步驗證其關系，結(jié)果如表9。

通過表9可以看出，極值點在[0,0.055]，Utest檢驗P值為0.005 59＜0.01，檢驗顯著。同時，結(jié)果中斜率由19.297到-21.739，這與二次項回歸初步判定其為倒U型關系的結(jié)果一致。因而可以認為存在倒U型關系，這也驗證了假設H2a，即知識網(wǎng)絡中文章的度中心性與其被引量呈倒U型關系。

表9 知識網(wǎng)絡度中心性Utest檢驗結(jié)果Table9 Utest results of degree centrality in knowledge networks

4.2.2.2 結(jié)構(gòu)洞作為自變量

為了驗證知識網(wǎng)絡中結(jié)構(gòu)洞與文章被引量是否存在非線性關系，故在回歸中加入二次項，通過stata做回歸分析，結(jié)果如表10。

表10 知識網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞二次項回歸結(jié)果Table10 Quadratic regression results of structural holes in knowledge networks

通過表10可以看出結(jié)構(gòu)洞的二次項P值為0＜0.01，二次項回歸結(jié)果顯著，且二次項系數(shù)為0.997＞0，初步判定其為U型關系。對其進行Utest檢驗，進一步驗證其關系，結(jié)果如表11。

表11 知識網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)洞Utest檢驗結(jié)果Table11 Utest results of structural holes in knowledge networks

通過表11可以看出，極值點在[0.875,1.993]，Utest檢驗P值為0.000 096＜0.01，檢驗顯著。同時，結(jié)果中斜率區(qū)間內(nèi)由-0.878到1.353，這與二次項回歸初步判定其為U型關系的結(jié)果一致。因而可以認為其存在U型關系。該回歸結(jié)果與本研究提出的研究假設不符，因此假設H2b未得到支持。

4.2.2.3 研究熱點與被引量的關系

本研究根據(jù)詞頻分析法，利用關鍵詞詞頻確定我國體育教育訓練學研究熱點。詞頻分析法是指利用能夠揭示或表達文章核心內(nèi)容的關鍵詞在特定研究領域文章中出現(xiàn)的頻次來確定該領域研究熱點的文獻計量方法。由于關鍵詞數(shù)量較多，故選取我國體育教育訓練學文章關鍵詞詞頻統(tǒng)計排名前15的關鍵詞（圖1）。

圖1 我國體育教育訓練學文章關鍵詞詞頻統(tǒng)計Figure1 Keyword frequency statistics of articles on physical education and training in China

由圖1可以發(fā)現(xiàn)，排名前15的關鍵詞詞頻都超過了200次，其中詞頻最高的為“學校體育”，接近800次?？傮w而言，關鍵詞詞頻排名前15的關鍵詞大體分為3種：一是“學校體育”“體育教學”“體育教育”“體育課程”“高?！薄按髮W生”“普通高校”“體育教師”“高校體育”等，這些都是我國學校體育的一部分；二是“運動員”“運動訓練”“競技體育”，這些也是國家一直強調(diào)重視的競技體育的一部分；最后是“足球”“籃球”“乒乓球”，這些項目在我國都有很廣泛的群眾基礎，不僅是我國開展群眾體育和全民健身的重要組成部分，也是競技體育中受到關注度較高的項目。從這些研究熱點關鍵詞可以發(fā)現(xiàn)，研究熱點與我國的現(xiàn)實情況也十分契合。習近平總書記于2020年提出，要加強學校體育工作，推動青少年文化學習和體育鍛煉協(xié)調(diào)發(fā)展，要創(chuàng)新競技體育人才培養(yǎng)、選拔、激勵保障機制和國家隊管理體制，要緊緊圍繞滿足人民群眾需求，構(gòu)建更高水平的全民健身公共服務體系。

那么這些研究熱點的文章被引量是否也相對較高呢？為了驗證研究熱點與被引量的關系，對其進行一元線性回歸，結(jié)果如表12。

通過表12可以看出，P值為0.07＞0.05，回歸結(jié)果不顯著，不能在5%的統(tǒng)計水平上拒絕原假設。該回歸結(jié)果與本研究提出的研究假設不符，即研究熱點與被引量不存在正相關關系，因此假設H2c未得到支持。

表12 研究熱點與被引量關系一元線性回歸結(jié)果Table12 Unary linear regression results of the relationship between research hotspots and citations

5 研究結(jié)論

本研究利用2000—2015年我國體育教育訓練學文章數(shù)據(jù)，構(gòu)建了作者合作網(wǎng)絡與關鍵詞知識網(wǎng)絡，從2個角度研究了文章網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特征與其被引量的關系，研究結(jié)論如下。

5.1 在合作網(wǎng)絡中，文章的度中心性與其被引量呈正相關，即隨著文章所有作者的平均度中心性的提高，文章被引量也隨之提高。

5.2 在合作網(wǎng)絡中，文章的結(jié)構(gòu)洞與其被引量呈正相關，即隨著文章所有作者的平均結(jié)構(gòu)洞的提高，文章被引量也隨之提高。

5.3 在知識網(wǎng)絡中，文章的度中心性與其被引量呈倒U型關系，即隨著文章所有關鍵詞的平均度中心性的提高，文章的被引量先是隨之提高，當達到一定的程度后呈減小的趨勢。

5.4 在知識網(wǎng)絡中，文章的結(jié)構(gòu)洞與其被引量不存在正相關關系，即研究熱點與被引量不存在正相關關系。

6 研究啟示與研究局限

6.1 研究啟示

本研究以《中文社會科學引文索引》（CSSCI）數(shù)據(jù)庫中16種體育類核心期刊的體育教育訓練學文獻為研究對象，通過對社會網(wǎng)絡特征進行分析，豐富了體育教育訓練學領域文章視角下合作網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡以及文章被引的研究，揭示了合作網(wǎng)絡和知識網(wǎng)絡對體育教育訓練學領域文章被引量的影響。通過研究可以發(fā)現(xiàn)，目前，我國體育教育訓練學大部分科研人員已經(jīng)放棄了原有的單兵作戰(zhàn)模式，合作研究已經(jīng)成為了一種趨勢。通過合作，體育科研人員不僅可以共享科研設備、降低科研成本、提高科研效率，也可以使信息資源有效流通，這有利于啟發(fā)新的研究思路與方法并應用于體育教育訓練學的研究之中?？傮w而言，隨著現(xiàn)代科學呈現(xiàn)出諸多新的特點，單兵作戰(zhàn)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代科學研究的需要，學者們在科學研究過程中應尋求與更多學者進行合作，且盡可能選擇度中心性與結(jié)構(gòu)洞較高的合作者，這都有利于提升文章的被引量、提高科研影響力。同時，對度中心性適中的知識元素進行研究，會使得文章的知識元素在利用率較高的同時有一定的創(chuàng)新性，也有利于提高文章的被引量。由于被引量較高文章反映的是一篇文章被引次數(shù)長期累計的結(jié)果，而研究熱點更多關注的是短期的變化和受關注度，且由于研究頻次較高，研究人員水平參差不齊，研究熱點相關的成果也不一定會獲得較高的被引量。

6.2 研究局限

本研究也存在一定的局限性。一方面，對合作網(wǎng)絡中的作者與知識網(wǎng)絡中的關鍵詞并沒有賦予一定的權(quán)重，且作者對每篇文章的貢獻程度以及關鍵詞在文章中的重要程度未予以區(qū)分，該問題應如何解決在學術界也尚未達成統(tǒng)一，在后續(xù)研究中有待于進一步完善。另一方面，知識網(wǎng)絡中文章的結(jié)構(gòu)洞與被引量的關系及產(chǎn)生的原因有待于在后續(xù)研究中進行探討。