基于社会网络分析的科研团队发现研究_李纲

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在大科学时代 ， 许多科学研究已经无法由一个人 单独进行 ， 往往需要知识结构多样 、 优势互补的众多科 在科学研究中 ， 科 研人才组成科研团队来完成 。可见， 研团队的建设具有极其重要的现实意义 ， 符合科学发 ： “科 展的内在需求 。目前普遍采用的科研团队定义为 研团队是以科学技术研究与开发为内容 ， 由优势互补 、 愿意为共同的科研目的 、 科研目标和工作方法而相互
第 58 卷 第 7 期 2014 年 4 月
基于社会网络分析的科研团队发现研究
■ 李纲 李春雅 李翔 ［ 摘
*
要］ 通过万方数据库获取我国肿瘤学科研究领域 2002 － 2012 年间的 31 种期刊论文数据 ， 构建该年
度期间肿瘤学科研究领域合著网络 、 共词网络和作者关键词耦合网络模型 ， 并利用社会网络分析方法中的中心 2 － 模网络和 1 － 模网络等角度发现科研团队成员 、 凝聚子群分析等方法从整体网和个体网 、 科研团队 性分析、 研究主题和团队相互间的关系 。 ［ 关键词］ 社会网络分析 ［ 分类号］ C912． 3 DOI： 10． 13266 / j． issn． 0252 － 3116． 2014． 07． 011 科研团队 团队发现
。 相比传统的团队发现方法 ，
基于网络的科研团队发现方法有以下优势 ： 数据获取 渠道多样 ， 数据具有良好的完整性 ， 能挖掘出传统团队 发现方法所不能发现的各种隐性的科研合作团队 。
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数据来源及网络构建
本研究旨在通过搜集分析网络中肿瘤学科领域内
的论文等文献信息 ， 对该领域内的科研团队进行发现 和识别。本文所有数据来源于万方数据库 ， 最终选取 了 31 种相关期刊 ， 共获取 2002 － 2012 年间符合条件 的肿瘤学科研究期刊论文 63 561 篇。 记录每篇论文 的篇名、 作者 、 关键词、 刊名 、 卷期等字段 ， 并建立相关 数据库。 3． 1 数据清洗 在万方数据库进行抓取所获得的论文数据存在无 效数据的问题 ， 如非学术期刊论文、 无作者 、 无关键词 等。为使分析更加准确 ， 故将此类数据删除 。 原始数 据经过数据清理之后 ， 得到本研究所需论文信息记录 56 868 条 ， 期刊总数为 31 种 ， 作者共计 63 595 名 ， 关键 词记录为 49 183 个 。 3． 2 数据处理 为了建立论文合著网络 、 共词网络和作者关键词 耦合网络模型 ， 首先需要对每一篇论文中的作者和关 配对转化、 关联等进一步的数据处理 。 键词进行抽取 、 其次， 通过生成两两相关的数据 ， 可以得到作者合著关 系和关键词共现关系列表 ， 列表包含了 56 868 篇论文 按照互 所生成的所有作者和关键词的两两相关数据 ， 不相同的合著关系和关键词共现关系 ， 分别得到合著 关系表和共词关系表 。 最后， 通过对于某一论文中的 作者和关键词两两配对， 建立本文所需的作者 － 关键 词耦合关系列表 。依据现有的合著关系表和共词关系 表对应构建的合著网络和共词网络发现合著网络的关 系节点有 59 881 个 ， 共词网络的关系节点有48 998 个， 由于 UCINET 6． 0 软件可处理的最大网络 规 模 为 32 767 个结点 ， 故 在 使 用 该 软 件 进 行 分 析 时， 对合著网 络、 共词网络和作者关键词耦合网络的结点进行了一 定的筛选 。
； A． L．
Barabasi 等人研究了数学领域与神经科学领域的科研 合著网络 ， 发现一个作者的合著度越大 ， 他的科研能力 和影响力也会越来越大
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。科研团队的团队领导人是
团队的关键核心人物 ， 对科研团队中团队领导人的要 求包括 ： 在学术上成就卓著且具有崇高的威望 ， 对团队 决策能够起重要的影响作用
1
引
言
调查信息等 ， 主要针对的是实体科研团队 。 实体团队 成员在地域上具有临近性 ， 大多数是在同一个组织内 ， 因此在团队结构上具有所在组织的结构架构特点 ， 团 队成员主要通过面对面的交流进行联系 ， 组织边界较 为清晰 。例如 Li Zhihong 等学者通过调查访谈来研究 科研社团中的隐性知识交流影响因素 药研究重大疾病科研团队发展状况
6 万德森 陈功、 潘志忠、 伍小军、 周志伟 7 王华庆 崔秀珍、 付凯、 郝希山、 侯芸、 李兰芳、 刘贤明、 钱 正子、 邱立华、 张会来、 周世勇 8 王杰军 曹传武、 顾小强、 李睿、 钱建新 9 王金万 冯奉仪、 石远凯、 孙燕 10 王平 李瑞英、 庞青松、 王军、 袁智勇、 赵路军 11 于金明 范廷勇、 付正、 付政、 郭洪波、 孔莉、 李宝生、 李建 彬、 李金丽、 梁超前、 刘同海、 卢洁、 孙新东、 王仁 杨国仁、 尹勇、 余宁莎 本、
［1 ］ 协作配合承担责任的科研人员组成的群体 ” 。 本文
。 李金通过问
以了解中医 卷调查了全国 31 个省的中医药科研机构 ，
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。 传统的科研团
队发现方法按照机构来研究发现科研团队 ， 或者按照 科研项目的立项来发现科研团队 ， 强调物理的相似性 和有形资源的共享程度 。优点是数据获取方便且易于 理解 ； 缺点是数据来源单一 ， 缺乏完整性 ， 确立的团队 参考价值有限 。 局限于显性的实体团队 ， 2． 2 基于网络的科研团队发现 基于网络的团队发现 ， 一般是利用大型的数据 ， 如 作者合著信息 、 作者引用和被引用信息 、 数据库信息 、 活动获奖信息等建立起大型的整体网络 ， 这些网络是 重要的信息资源载体 ， 网络中的结点和连线展现出丰 富的意义 。属于同一个紧密相连社团中的节点在其他 方面上更加可能具有相同或相近的性质 角色 。 基于网络的科研团队发现 ， 是对体现科研团队协 — — 科研工作 者 在 科 研 活 动 作关系的科研协作网络 — 中， 由于相互间的交流 、 合作形成的一种科研关系网络
7 16
8 17
。 本文中
10 8 4 10 4 3 5 16
11 9 5 11 5 4人有合著关系的 结点集合组成的合著网络 ， 使用派系的方法 ， 确定科研 团队的核心成员 。 在合著网络中 ， 科研团队团队领导人和核心成员 间的稳定紧密的科研协作关系 ， 可以从结点间的关系 强度上得到体现 ， 即结点间的关系强度越强 ， 意味着作 两者间的合作更为稳定和密切 。 者间的合著频次越高 ， 在整体合著网络中选取与团队领导人有合著关系的结 点集 合 ， 共 有 1 769 个 结 点 （ 含 团 队 领 导 人 结 点 14 个） ， 结点间合著关系共 11 589 条 ， 其中团队领导人间 的合著关系 19 条， 与团队领导人的合著关系为 2 126 条， 本文使用社会网络分析中的 c 层次派系的方法 ， 选 取合著关系频次 5 次及以上作为阈值 c， 结果如图 2 所示：
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李纲， 李春雅， 李翔． 基于社会网络分析的科研团队发现研究
进行分析 。目前基于网络的科研团队发现方法主要可 分为 4 类： 以结点为中心 、 以群为中心 、 以网络为中心 和以层次结构为中心
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域上具有极高的学术水平 ， 能够带领 、 指导和组织有关 人员开展学术研究并取得研究成果的专家 。 科研团队 他们紧密围绕着科 的核心成员是科研团队中的骨干 ， 承担着科研课题中的主要任务 。 研团队的科研目标 ， 科研团队中的非核心成员是指仅参与一段时间的科研 他们对团队 活动或是辅助性地参与科研活动的人员 ， 的贡献力有限 。 由于在网络中 ， 科研团队没有统一的规模大小和 所以从边界出发来发现科研团队并不适 清楚的边界 ， 合。因此本文对科研团队成员的发现 ， 采用从科研团 队的内部中心出发 ， 向外扩展的方式 。 具体的科研团 队成员发现的研究过程如图 1 所示 ：
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相关研究现状
关于科研团队发现方面的研究主要分为传统的科
， 如具有共
研团队发现和基于网络的科研团队发现 ： 2． 1 传统的科研团队发现 传统的科研团队发现 ， 是通过综合多方面的显性 数据来发现团队 。 这些显性数据包括 ： 机构组织架构 信息 、 团队组织注册信息 、 问卷调查或专家访谈等社会
在团队中扮演着相似的 同的研究 兴 趣 或 学 术 背 景 、
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。
在社会网络分析中 ， 从“关系 ” 的角度对“重要程 ” 、 “威望 ” 度 等概念进行定量化的研究 ， 给出了度数中 中间中心性和接近中心性 3 种量化方式 。 而关 心性 、 于团队领导人的具体量化指标和社会网络中的识别指 标， 由于各种指标均有利弊 ， 目前学界并没有统一 。 结 合对科研团队中团队领导人的定义 ， 本文从结点的中 心度上对合著网络中的团队领导人进行识别 ， 即选择 中间中心度较高的结点作为核心结点 ， 在这些结点上 的作者即为团队领导人 。选择中间中心性作为识别团 队领导人的指标 ， 是因为中间中心度测量的是一个行
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析结果 ， 手动筛选出团队领导人所在派系并合并 ， 形成 科研团队核心团队 （ 见表 1 ） ， 即完成了科研团队核心 成员的发现 。
表1
编 号 领导人
科研团队团队领导人及其核心成员
科研团队核心成员（ 按照姓氏拼音排序） 核心成 19 总 20 员人数 人数
1 郝希山 冯玉梅、 李强、 李晓青、 梁寒、 刘虹、 刘贤明、 钱正 子、 邱立华、 任秀宝、 孙保存、 王殿昌、 王华庆、 王 晓娜、 于津浦、 战忠利、 张会来、 张澎、 赵秀兰、 周 世勇 2 乔友林 陈凤、 陈汶、 刘彬、 刘新伏、 潘秦镜、 张询、 章文华 3 秦叔逵 陈惠英、 陈映霞、 龚新雷、 何泽明、 华海清、 黄勇、 李苏宜、 刘琳、 刘秀峰、 钱军、 邱少敏、 邵志坚、 王 杨柳青、 杨宁蓉、 赵伟 琳、 4 宋三泰 江泽飞、 李晓兵、 刘晓晴、 申戈、 孙君重、 王涛、 吴 世凯、 徐建明、 于静新、 张少华 5 孙燕 冯奉仪、 李青、 孙保存、 王金万、 徐兵河、 张频、 张 赵秀兰 湘茹、
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