试述基于社会网络网络结构

摘要:以浏览量大于1500的教育类网络文献为研究对象,运用社会网络分析策略,分析网络文献结构,从点度中心度,紧密中心度,间距中心度等角度进行分析,从而了解当前热门文献作者之间的合作关系。研究结果有助于领域内研究人员在不同研究方向中的合作。
关键词:社会网络分析;网络文献;教育;作者合著网络
1009-3044(2014)18-4319-05
Study on Network Literature Structure Based on Social Network Analysis
WANG Pei1,ZHANG Xu2,LEI Ting2
(1. Cosco Kansai Paint & Chemicals(Tianjin) Co.,Ltd, Tianjin 300457, China; 2. School of Computer Science & Technology, Tianjin University, Tianjin 301636, China)
Abstract: Educational network literature of more than 1500 viewers for the study, using social network analysis, the structure of the network literature is analyzed. Through the analysis of the degrees centrality and closeness centrality and betweenness centrality, the current partnerships between authors of the popular literature are studied. The results will help researchers’ cooperation in different research directions in their research field.
Key words: social network analysis;network literature;education;co-authoring network
1 概述
随着网络技术的发展,越来越多的人倾向于阅读网络文献。网络文献这种信息载体内容丰富,信息涵盖量大,便于下载携带,检索途径多,更新迅速,方便获得最新的网络文献[1-4]。网络文献受到越来越多的关注,怎样从众多的文献中检索出符合自己需求的文献成为研究的重点。该文以教育类网络文献为研究对象,应用社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)[5-6]策略对网络文献结构进行研究,分析当前教育领域中哪些作者居于主导地位,引领着整个教育领域的发展,以及他们的研究热点,以推动教育事业的发展。

2 数据收集及预处理

2.1 数据的收集

论文收集中国科技论文在线网站上一段时间内在线首发教育文章为研究数据,如表1所示,按照浏览量从大到小的顺序排列。由于数据量较大,表1只列出了浏览量大于1500以上的文章数据。浏览量大的文章,一般是比较受欢迎或读者比较感兴趣的文章,相应的作者也会因为此文章而成为这个小领域中的关键人物。由于论文主要研究浏览量高的文章的作者的合作情况,所以在筛选数据时,删除了没有和任何人合作过的作者。
表1 文献摘录

2.2 数据的预处理

论文采用邻接矩阵表示作者之间的合作关系。如果作者之间有合作关系,则相应的矩阵元素上的值即为合作次数,如果没有合作关系,则矩阵元素上的值为0。作者之间的合作关系矩阵如表2所示。表示合作关系矩阵是对称矩阵,也是一个自反矩阵,由于文章作者较多,矩阵较大,表2只显示了一部分数据。
表2 合作关系矩阵

3 网络文献结构分析

3.1 网络文献结构

论文利用社会网络分析软件[7]对所收集的数据及预处理的合作矩阵进行分析处理,从社会网络分析角度分析网络文献结构。
利用收集的数据经过软件处理得到图1所示的网络文献结构图。在图1中,正方形节点和圆形节点分别对应合作关系矩阵的行和列,连线代表两者之间的合作关系。连线越密集,说明这些节点与周围节点关系比较密切,与周围节点都有关系,从图1中可以看出以下作者周围的连线是很密切的:王炳章,范小振,王书昭,谢德银,游阳明,王立华,张学龙,说明这些作者之间的合作关系比较紧密,他们合作的频率相对于其他作者要高一些。从图1中还可以看出,张小向没有与其他作者合作,被孤立在一个角落里。
从图1中还可以看到结构洞,说明这些作者都倾向于在一个小的范围内和其他作者合作,没有跨出很大,与更多的作者合作,这也说明作者倾向于在自己的领域或者与自己研究相近的领域活动,其他领域则很少踏入。

3.2 网络文献结构属性分析

论文对网络文献结构的中心度属性进行分析,以说明教育领域研究目前状况。
1)点度中心度
点度中心度(Degree)是指图中节点的度数,即该节点与其他节点关联的边数。点度中心度的测量是为了了解跟这个节点有直接关系的节点的个数,可以了解这个节点是处于核心位置还是处于边缘位置,点度中心度越高,说明这个节点在网络中越可能处在核心位置,点度中心度最高的节点是网络中的关键节点。
通过分析软件分析后得到如图2所示的中心度分析结果。图2是根据点度中心度从大到小的顺序排列的。从图中2可以看出,点度中心度较大的作者有:王书昭,游阳明,王立华,范小振,谢德银,王炳章,张学龙。点度中心度越大,说明跟这个节点有直接联系的节点越多,具体到作者,说明与这个作者合作的其他作者比较多。

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