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杨善友 栾鸾
摘 要：1993-2017年共有2275名学者入选北京市科技新星计划，本文选取了24个专业，其中每个专业中至少有20名科技新星，通过社会网络分析方法展开了作者合作网络分析。基于网络密度、凝聚系数、平均距离、中心度（点度中心度和中间中心度）等网络属性的探索，本文发现了24个专业的科技新星合作网络特征，从而为北京市科委政策制定以及科技新星的管理提供一定的启示和建议。
关键词：社会网络分析；北京市科技新星；网络属性
中图分类号：G306 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2018）08-0207-03
1 前言
科技创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力，科技创新越来越决定一个民族和国家的发展进程。而科技创新的根本依靠就是人才，近年来，世界各国都充分认识到，未来国与国之间的竞争，归根到底是知识和人才的竞争，特别是创新型科技人才的竞争。北京市科技新星计划是市科委组织的一项重要人才培养计划。1993年开始实施，培养造就了一批思想政治素质高，具有创新精神的青年科技带头人和科技管理专家，逐步形成了青年科技专家群体。
科技新星计划注重搭建科技创新交流合作平台，促进新星间的沟通交流。长期的沟通和交流，入选新星们不断进行着思想火花的碰撞，不仅增加了自身学科领域内的专业知识水平，也不断进行着相互合作。科研合作日益成为现代科学研究的主要方式，成为科技发展和解决问题的主要途径，同时也是协同创新的重要途径[1]。另外，科研合作活动是一种典型的社会互动，必然导致一定程度的合作网络关系的形成。在实施人才培养计划的背景下，有必要对历年来不同专业的作者合作情况进行总结。
1993-2017年共有2275名学者入选北京市科技新星计划，本文选取了从事专业中至少有20名科技新星的24个专业展开分析，通过检索CNKI中国期刊全文数据库中这24个专业共1034名科技新星1990-2017年发表的论文，以此作为研究样本，根据社会网络分析法（Social Network Analysis，SNA）的理论，结合社会网络分析软件对作者合作网络进行网络属性的计算，以期勾勒出这些专业学者的合作现状，为北京市科委、北京市科学技术研究院支持创建国家科技创新中心提供参考资料。
2 数据来源与研究方法
2.1 数据来源
论文是科研人员科研成果的一种体现，作者发文量的统计是对作者科研活动的一种基本量化评价。科学合作的结果通常以研究者共同署名在学术期刊上发表论文来体现。本文数据来源于CNKI中国期刊全文数据库，通过作者姓名和作者单位的精确搜索，共检索到文献10183篇，作为研究的数据文献集，图1所示展现了所选取的专业、科技新星数量以及发文情况统计信息。从事材料学专业的科技新星数最多，从事农业相关研究的科技新星发表论文数最多。
2.2 研究方法
社会网络分析法（SNA）是对社会网络的关系结构及其属性加以分析的一套规范，是对社会网络中行为者之间的关系进行量化的一种研究方法[2]。该方法通过分析网络的各种属性，从不同的角度反映网络的整体结构或者网络中节点与节点之间的关系，该方法已经被证实可以用来研究作者之间的合作关系以及网络结构阐释。作者合作网络则是以作者为节点，以作者之间的合作关系为边构建的网络。边的权重是作者之间的合作次数，即合作撰写论文的数目。
Newman[3]是最早一批将网络科学的想法应用到了科研合作网络分析中的学者。他分析了三个领域生物学、物理学和数学的网络，从度分布、聚类系数、平均距离等几方面对网络进行了分析。近些年，关于合作网络的研究越来越深入，主要集中在两个方面[4]：一方面是网络的静态统计特征及拓扑结构研究，比如利用中心度指标来发现最重要的作者，Freeman[5]提出了社会网络中的四个中心度概念，分别是：度中心度、接近中心度、中间中心度和特征向量中心度；另一方面是合作网络的动态演化特征研究。
本文主要分析的网络属性有网络的密度、凝聚系数、平均距离、中心度（点度中心度和中间中心度）等。网络密度的大小说明网络中节点间连线的多少，取值范围介于0和1之间，密度越大表示节点之间连线越稠密，信息交流越畅通。聚类系数也称族系数，是表征一个网络中节点趋向于聚集到一起的概率，该系数越大表示节点越容易聚集[6]。平均聚类系数的值介于0和1之间，值越大代表节點之间的抱团趋势越明显。当值为0时，网络中相连的节点之间没有三角形结构，而值为1时，该网络是一个完全图。平均距离是衡量网络节点间信息传播快慢的定量指标，平均距离越长，网络中一个节点到达另一个节点需要的路劲越长，信息传播越慢。网络的节点中心度分为节点点度中心度、中间中心度和接近中心度[7]。点度中心度是与某节点直接相连的其他节点个数，节点度中心度大说明该节点位于整个网络的重要位置，具有“领头羊”的作用；中间中心度是衡量某个节点在网络中媒介作用大小的指标，其值越大说明有较多的节点之间的信息通信需要经过该节点，对网络中信息流通有关键作用；接近中心度是节点与图中所有其他点的捷近距离之和，是一个间接衡量指标，其值越大表示该节点处于网络的边缘区域。由于接近中心度是针对完全连通网络设置的指标，而本文中作者合作网络是一个非完全连通网络，故只对作者合作网络的点度中心度和中间中心度进行计算和分析。
3 结果分析和讨论
3.1 作者发文量统计
本文统计了从事专业中至少有20名科技新星的24个专业，1034名科技新星1990-2017年发表的论文，下载数据文献集10183篇，文献中总共有17015位作者，篇均作者数是1.67位，说明每篇文章平均有1.67位作者撰写。图2所示展示了24个专业的篇均作者分布，可以看到生物学专业、心血管专业、肿瘤专业、医学专业、儿童专业、药物专业、动物专业篇均作者都超过了2位，其中医学专业篇均作者超过了3位，在一定程度上提示了这些专业作者合作的强度较大，大部分文献都是由2位以上的作者完成。
3.2 作者合作网络属性分析
本研究中24个专业作者合作网络的平均密度是0.006779，平均聚类系数是0.490917，平均距离是2.84375。表1所示展现了24个专业的网络密度、聚类系数以及平均距离的分布情况。
网络密度的大小反映了节点之间连线的稀疏情况，其值介于0-1之间，总体来看24个专业的平均网络密度都不高，各个节点的连接较少，不利于节点之间信息的传播和交流。聚類系数的大小反映了节点之间的抱团趋势，其值介于0-1之间，系数越大表示节点越容易聚集。从表1可以看到，化学专业、动物专业、口腔专业、通信专业其聚类系数都大于0.6，说明这些专业虽然网络密度较低，但节点更倾向于聚集到一起，内部潜在凝聚性较强，说明这些专业的研究学者已经意识到合作的重要性，其合作强度正处于快速上升的潜伏阶段。平均距离反映了网络节点间信息传播的快慢，24个专业的平均距离相差较大，计算机专业、化学专业、材料学专业、眼科专业以及机械专业的平均距离都小于2，说明这些专业的作者网络中节点平均通过2条线就能到达网络中的其他节点，网络中信息传播速度较快。相反，神经专业和中西医专业的平均距离都超过了5，说明这些专业的作者平均需要通过6条线才能和其他作者产生合作，路径较长，网络中信息传播速度较慢。
3.3 中心度分析
24个专业的作者合作网络的点度中心度和中间中心度见表2所示，其中，最大点度中心度和最大中间中心度，列出了各专业作者合作网络中排名第一的点度中心度和中间中心度，科技新星点度中心度和中间中心度，列出了所有科技新星中排名第一的点度中心度和中间中心度，并给出了其在合作网络中点度中心度和中间中心度的相应排名，如果科技新星点度中心度和科技新星中间中心度都是同一个人所得，则是否同一人标记为是，否则为否。
点度中心度反映了该节点位于整个网络的位置，从科技新星点度中心度来看，环境专业、计算机专业、农业专业、心血管专业、口腔专业、临床专业、植物专业、肿瘤专业、医学专业、分子专业、机械专业、儿童专业、果树专业、通信专业、动物专业的科技新星都位于合作网络的重要位置，具有领斗羊的作用，比较注重团队合作和团队建设。
中间中心度衡量了某个节点在网络中媒介作用的大小，从科技新星中间中心度来看，环境专业、计算机专业、农业专业、心血管专业、口腔专业、植物专业、医学专业、分子专业、机械专业、儿童专业、通信专业、动物专业的科技新星不仅在网络中处于核心的位置，而且对于网络中信息的传播也起到了很重要的中介作用，是网络的重要节点。其中计算机专业、心血管专业、口腔专业、通信专业、动物专业的合作网络中排在第一位的科技新星均为同一个人。
4 结语
科技合作研究是分析一个科研团体内合作情况及发展趋势的一种重要的手段。基于24个专业内1034名科技新星发表的论文信息，通过对作者合作网络的社会网络分析，发现目前24个专业的作者合作网络密度均较小，相对比较稀疏。但是，24个专业中有13个专业的聚类系数都高于0.5，说明这些专业虽然网络密度较低，但节点更倾向于聚集到一起，内部潜在凝聚性较强。24个专业中5个专业的平均距离都不超过2，每个节点平均只需要经过2条连线就能到达另一个节点，说明这些专业作者合作网络信息流通比较顺畅，信息传播速度较高，合作强度较高。24个专业中15个专业的科技新星其点度中心度都位于所在网络的重要位置，其中12个专业的科技新星其中间中心度同样位于所在网络的重要位置，这些专业的科技新星不仅起到领导羊的作用，而且对于网络中信息的传播也起到了很重要的中介作用。通过上述分析，可以看出北京市科技新星计划为科研人才搭建了交流合作平台，促进了科技新星之间的交流合作，推动了学科专业合作网络的形成和发展。但整体上呈现分散、小团体现象，这说明科技新星间的合作交流还存在不完善的地方，存在发展空间。
参考文献
[1]谢彩霞.科学计量学领域科学合作研究综述[J].科学学与科学技术管理，2007，（6）：5-8.
[2]刘军.社会网络分析导论[M].社会科学文献出版社，2004.
[3]NEWMAN M E. Scientific collaboration networks. I. Network construction and fundamental results [J]. Physical Review E Statistical Nonlinear & Soft Matter Physics， 2001，64（2）： 016131.
[4]孙晓玲.作者合作网络的结构及其演化与预测研究[D].大连理工大学，2014.
[5]FREEMAN L C. Centrality in social networks conceptual clarification [J]. Social Networks， 1978，（3）： 215-39.
[6]林聚任.社会网络分析：理论、方法与应用[M].北京师范大学出版社，2009.
[7]林莉.科研论文合著网络结构与合作关系研究[D].吉林大学，2010.
