图书馆情报与文献学领域作者合作现状小世界理论的分析
摘要：本文以CSSCI收录的2009年和2013年《大学图书馆学报》《情报学报》《图书情报工作》《中国图书馆学报》四个期刊论文作者为源数据，分别按年份和期刊分析作者合作率，并且对合作作者分析各年的作者数、第一作者数、合作作者数、合作作者所占的比例，以及统计这五年的作者合作人数情况，根据作者活跃度分析出作者所发表论文的年数。根据这些作者合作特征，总结出该领域作者合作的现状；并建立作者合作网络，计算出该网络的聚类系数和平均路径长度，发现该网络具有小世界效应，为小世界网络。并且还通过与先前一些学者对这四个期刊的研究进行比较分析，讨论了该领域未来的作者合作趋势。
目录
摘要 ２
关键词 ２
Abstract ２
引言
引言
二、方法 ３
（一）数据源 ３
（二）网络构建 ４
（三）平均路径 ４
（四）聚类系数 ４
三、结果与分析 ４
（一）基本结果 ４
（二）作者合作论文分析 ５
1．按年份统计 ５
2．按期刊统计 ６
（三）合作作者分析 ６
1．按年份统计 ６
2．按作者统计 ７
3．按作者活跃度统计 ８
（四）小世界理论分析 ８
1．平均路径分析 ８
2．聚类系数分析 ９
四、比较与讨论 １０
五、结论 １０
参考文献 １１
致谢 １１
图1 小世界网络模型 ９
表1 作者合作网络基本统计数据 ５
表2 作者合作率按年份统计（篇） ５
表3 作者合作率按期刊统计（篇） ６
表4 作者人数按年份统计（人） ６
表5作者合作人数（人） ７
表6作者合作人数（人） ７
表7 作者活跃度统计（人） ８
表8 作者合作率按期刊统计 １０
我国图书馆、情报与文献学领域作者合作现状
———基于小世界理论的分析
Coauthorship Status o
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3_5_1_9_1_6_0_7_2
f Library,Information and Documentation Science in China:An Analysis Based on Smallworld Theory
Student majoring in Information Management and Information System ZHU Yongchang
Tutor ZHUANGQian
Abstract：Based on the data on authors whose papers are classified, "University Library Journal" "Intelligence Journal", "Library and Information Service" Four Papers author of "China Library Journal" retrieved from CSSCI, analysis of the cooperation rate by year and periodicals and coauthor of the analysis of the number of each year, the number of coauthor of the first few cases, the number of coauthor, coauthor of proportion, as well as statistics this year, according to the analysis of the activity of a number of published papers . According to these authors collaboration features, summed up the status quo in the field of cooperation; and the establishment of cooperative networks, clustering coefficient and calculated the average path length of the network, the network has found that smallworld effect of smallworld networks. And also by comparison with the previous analysis, some scholars in this study were four journals discuss the future trends in the field of cooperation.
Key words: scientific collaboration；smallworld；complex network
引言
随着复杂网络的兴起，受到人们广泛的关注和研究，复杂网络是近几年来科学领域发现的一种介于规则网络和随机网络之间的更加接近于现实网络的一种网络模型，而小世界效应是复杂网络最典型的特征之一。小世界网络理论最早起源于20世纪60年代社会心理学家斯坦利米尔格朗（Stanley Milgram）一项名为“追踪美国社交网络中的最短路径”的实验[1]。他要求每个参与实验的人都给一个住在波士顿附近的“目标收信人”寄信，并且要求参与者只能把信给身边认识的人代为转交，经过实验发现，寄信人和收信人平均只需经过6人次的中转就可完成书信的传递。这就是著名的六度分离理论（Six Degrees of Separatian）[2]。从而斯坦利米尔格朗推断：任何两个相互不认识的人能够通过“六度空间”产生必然的联系。以往对于复杂网络的研究都是假设网络的拓扑结构是规则网络或者随机网络的基础上，可现实中的网络大多数既不是规则网络也不是随机网络，而是介于两者之间，因此在未来的30年时间里，小世界网络并未受到科学界的重视。直到1998年邓肯瓦茨（Duncan Watts)和史蒂夫斯特罗加茨（Steve Strogatz）在Nature杂志上发表文章，提出了著名的“ＷＳ小世界网络模型”[3]，并且还对CElegans蠕虫网络、美国西部电力网络以及电影明星合作网络进行了研究。研究表明，这些网络都具有小世界网络特征。
如果在一个网络中两点间的距离L（网络节点数为N）呈对数增长，即LlnN，也就是当网络中的节点数增长的很快，而点与点之间的距离却相对增长比较缓慢，物理学家把这种大的聚类系数（clustering coefficient）和小的平均路径（average distance）两个统计特征合在一起称为小世界效应，具有这种效应的网络就是小世界网络[4]。经过大量研究表明，在现实生活中，除了邓肯瓦茨（Duncan Watts)和史蒂夫斯特罗加茨（Steve Strogatz）研究的以上三种网络外，如因特网、电力网络、商业网络、通讯网络以及生物神经网络等都具有小世界效应[5]。而其中科研合作网络是复杂网络中的一种，同样具有小世界网络特征。科研合作网络是指为了研究某一学术领域的发展变化，某一个新的思想在此领域内的产生、传播，科学家构造的一个科学家之间通过文献相互联系影响的网络。在这个网络中，以科学家为节点，以他们之间的联系为边，一般认为两个科学家如果共同撰写一篇论文，则认为他们是相连的。国外学者研究过好莱坞电影明星网络，假设合演过一部电影的演员都相互认识，那好莱坞近45万的演员只需要经过3.48人次的中转就可以相互认识[6]。还有学者对物理学，生物学等领域研究了作者合作网络，发现这些网络都具有小世界特性[7]。而这些都是国外研究比较多，在国内，张鹏等应用层次聚类法和介数聚类法对自建的经济物理学科学家合作网络进行了聚类分析[8]；王福生等基于科研论文作者合作方式，建立了一个作者科研合作网络模型，并验证网络模型节点的度分布符合幂率分布[9]；汪云林等以中国西部环境和生态科学为例，运用社会网络分析方法对国家自然科学基金合作网络进行了分析[10]。因为在国内对复杂网络的研究起步比较晚，相关研究比较少见，本文通过分析20092013年两年中发表在《大学图书馆学报》、《情报学报》、《图书情报工作》和《中国图书馆学报》期刊的作者合作现象，构建了作者合作网络，并计算出该网络的平均路径和聚类系数，分析这个网络的小世界特性。
目录
摘要 ２
关键词 ２
Abstract ２
引言
引言
二、方法 ３
（一）数据源 ３
（二）网络构建 ４
（三）平均路径 ４
（四）聚类系数 ４
三、结果与分析 ４
（一）基本结果 ４
（二）作者合作论文分析 ５
1．按年份统计 ５
2．按期刊统计 ６
（三）合作作者分析 ６
1．按年份统计 ６
2．按作者统计 ７
3．按作者活跃度统计 ８
（四）小世界理论分析 ８
1．平均路径分析 ８
2．聚类系数分析 ９
四、比较与讨论 １０
五、结论 １０
参考文献 １１
致谢 １１
图1 小世界网络模型 ９
表1 作者合作网络基本统计数据 ５
表2 作者合作率按年份统计（篇） ５
表3 作者合作率按期刊统计（篇） ６
表4 作者人数按年份统计（人） ６
表5作者合作人数（人） ７
表6作者合作人数（人） ７
表7 作者活跃度统计（人） ８
表8 作者合作率按期刊统计 １０
我国图书馆、情报与文献学领域作者合作现状
———基于小世界理论的分析
Coauthorship Status o
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: 3_5_1_9_1_6_0_7_2
f Library,Information and Documentation Science in China:An Analysis Based on Smallworld Theory
Student majoring in Information Management and Information System ZHU Yongchang
Tutor ZHUANGQian
Abstract：Based on the data on authors whose papers are classified, "University Library Journal" "Intelligence Journal", "Library and Information Service" Four Papers author of "China Library Journal" retrieved from CSSCI, analysis of the cooperation rate by year and periodicals and coauthor of the analysis of the number of each year, the number of coauthor of the first few cases, the number of coauthor, coauthor of proportion, as well as statistics this year, according to the analysis of the activity of a number of published papers . According to these authors collaboration features, summed up the status quo in the field of cooperation; and the establishment of cooperative networks, clustering coefficient and calculated the average path length of the network, the network has found that smallworld effect of smallworld networks. And also by comparison with the previous analysis, some scholars in this study were four journals discuss the future trends in the field of cooperation.
Key words: scientific collaboration；smallworld；complex network
引言
随着复杂网络的兴起，受到人们广泛的关注和研究，复杂网络是近几年来科学领域发现的一种介于规则网络和随机网络之间的更加接近于现实网络的一种网络模型，而小世界效应是复杂网络最典型的特征之一。小世界网络理论最早起源于20世纪60年代社会心理学家斯坦利米尔格朗（Stanley Milgram）一项名为“追踪美国社交网络中的最短路径”的实验[1]。他要求每个参与实验的人都给一个住在波士顿附近的“目标收信人”寄信，并且要求参与者只能把信给身边认识的人代为转交，经过实验发现，寄信人和收信人平均只需经过6人次的中转就可完成书信的传递。这就是著名的六度分离理论（Six Degrees of Separatian）[2]。从而斯坦利米尔格朗推断：任何两个相互不认识的人能够通过“六度空间”产生必然的联系。以往对于复杂网络的研究都是假设网络的拓扑结构是规则网络或者随机网络的基础上，可现实中的网络大多数既不是规则网络也不是随机网络，而是介于两者之间，因此在未来的30年时间里，小世界网络并未受到科学界的重视。直到1998年邓肯瓦茨（Duncan Watts)和史蒂夫斯特罗加茨（Steve Strogatz）在Nature杂志上发表文章，提出了著名的“ＷＳ小世界网络模型”[3]，并且还对CElegans蠕虫网络、美国西部电力网络以及电影明星合作网络进行了研究。研究表明，这些网络都具有小世界网络特征。
如果在一个网络中两点间的距离L（网络节点数为N）呈对数增长，即LlnN，也就是当网络中的节点数增长的很快，而点与点之间的距离却相对增长比较缓慢，物理学家把这种大的聚类系数（clustering coefficient）和小的平均路径（average distance）两个统计特征合在一起称为小世界效应，具有这种效应的网络就是小世界网络[4]。经过大量研究表明，在现实生活中，除了邓肯瓦茨（Duncan Watts)和史蒂夫斯特罗加茨（Steve Strogatz）研究的以上三种网络外，如因特网、电力网络、商业网络、通讯网络以及生物神经网络等都具有小世界效应[5]。而其中科研合作网络是复杂网络中的一种，同样具有小世界网络特征。科研合作网络是指为了研究某一学术领域的发展变化，某一个新的思想在此领域内的产生、传播，科学家构造的一个科学家之间通过文献相互联系影响的网络。在这个网络中，以科学家为节点，以他们之间的联系为边，一般认为两个科学家如果共同撰写一篇论文，则认为他们是相连的。国外学者研究过好莱坞电影明星网络，假设合演过一部电影的演员都相互认识，那好莱坞近45万的演员只需要经过3.48人次的中转就可以相互认识[6]。还有学者对物理学，生物学等领域研究了作者合作网络，发现这些网络都具有小世界特性[7]。而这些都是国外研究比较多，在国内，张鹏等应用层次聚类法和介数聚类法对自建的经济物理学科学家合作网络进行了聚类分析[8]；王福生等基于科研论文作者合作方式，建立了一个作者科研合作网络模型，并验证网络模型节点的度分布符合幂率分布[9]；汪云林等以中国西部环境和生态科学为例，运用社会网络分析方法对国家自然科学基金合作网络进行了分析[10]。因为在国内对复杂网络的研究起步比较晚，相关研究比较少见，本文通过分析20092013年两年中发表在《大学图书馆学报》、《情报学报》、《图书情报工作》和《中国图书馆学报》期刊的作者合作现象，构建了作者合作网络，并计算出该网络的平均路径和聚类系数，分析这个网络的小世界特性。
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