时间：2022-07-18 07:36:45
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇社会网络论文，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
1．1数据来源及样本选取
本文的数据来源于新浪微博。因为新浪微博在热度、用户数量、活跃度等指标上居国内同类产品前列，且其对认证用户的分类明确，囊括了文中的研究对象，故基于该平台采集的数据进行研究具有现实性与代表性。考虑到按影响力和热议词筛选的榜单受到时间及偶然事件的影响较大，而按人气筛选的榜单则比较稳定，因此本文的数据从新浪微博风云榜板块中的人气榜单板块中提取。此外，为了分析政府、企业、微博名人、学校这四类主体内部的结构特征及互动关系，又将各主体划分为不同的行业或部门。本文首先选择粉丝数排行前5的行业或部门，再分别选取这些部门中粉丝数排在前20名的用户，对每个主体依次抽取100个样本数据。企业在人气榜单板块中按行业被分为21个模块，根据粉丝排名，本文抽取汽车交通、商场购物、金融服务、服装服饰和商场购物5个模块。而政府包含公安、外宣、司法、医疗卫生和交通部门，学校包含校友会、高校、中小学、出国留学和教育培训，微博名人则包含财经、商业、房产、科技和政府这5个模块。
1．2实证方法介绍
本文基于社会网络分析方法，通过统计各类主体中各用户之间的关注情况，得出用户间的二维关联矩阵，运用Ucinet软件刻画各主体的结构特征，并得出密度、内部派系及中心度等各类指标，进而探讨各个主体在信息传播、资源共享时如何发挥作用，内部如何运作，并发现关键节点人物。
2网络传播主体的网络结构分析
2．1网络传播主体的网络关系图谱
本文利用可视化手段得到的各类主体的网络关系图我们可以清晰的看到，政府子群联系比较紧密，且公安部门位于网络的核心，将各个部门连接起来。同时，基于政府的关联网络，最明显的关联分别有行业关联(平安中原、平安南粤、中国维和警察、安徽公安在线等)、区域关联(北京铁路、京港地铁、北京公交集团、北京地铁等)。这表明当前政府已经意识到了微博的重要作用，开始注重信息的公开化、透明化，使得网络信息更加明朗，传播效度更大。公安部门与人们的日常生活息息相关，其传播信息的日渐公正化、透明化决定了其在政府网络中的核心地位。根据资源依赖理论，如果一个企业同时与多个企业有直接的关联，那么该企业就占据了该行业或企业网络的资源中心位置。企业间的关系并没有像政府那样密集，但金融服务业的核心地位很明显，其几乎桥接起了整个网络，把不相关的行业间企业、不接壤的地区间企业连接起来。例如，中国银行信用卡(金融服务)将黛姿乐维品牌婚宴鞋(商场购物)和新浪汽车(汽车交通)连接起来。根据结构洞理论，占据中心位置的企业对资源流、信息流、知识流有着强大的控制权，说明金融服务板块在信息传递过程中起桥接作用［16］。同时用户对其所的信息有较高的信任度和热衷度，金融板块对信息的扩散也有重要的作用。根据同类相聚原则，同性质教育机构之间的联系相对比较紧密，例如，纽约大学与USNewsRankings、美国留学MBA、EducationUSA中国等相互关联。但总体来说，学校之间的关联比较松散，且独立个体比较多，说明教育机构之间交流较少，信息传递与转载的速度，名人子群主要以两个模块———财经和时尚为核心。说明这两种行业已经融入了微博名人的生活，表明随着人们生活水平的提高，人们的需求由追求物质上升到追求美，由单一娱乐偏好到相对复杂的理财偏好。同时，由于微博名人对信息具有一定程度的偏好，使得这两类信息相对其他信息的传播和扩散速度较快，能更快引发普通民众的关注，并在一定程度上引导舆论导向。由此可知，人们对
2．2政府、企业、微博名人、学校的网络结构特征
2．2．1网络密度(NetworkDensity)运用Uci-net软件分别对四个主体的网络密度进行测算得出，密度值由高到低分别为:政府、微博名人、学校和企业，相应密度值为:0．2112、0．0955、0．0252、0．0214。将密度值和画图软件NETDRAW所得出的4个主体的社会网络关系图进行比较，本文发现密度值和相应的社会网络图谱的图形特征是紧密一致的。当密度值大时，网络图形紧凑，密度值小时，网络图形松散。政府网络之间的交流最为密切，联系紧密。企业之间的关注最为松散，联系不强。
2．2．2派系分析本文采用Cliques分析法对各个行动者的网络进行凝聚子群分析，得出:
a．在派系规模最小值为11的情况下，政府网络中存在10个派系。政府网络相对比较集中，同时网络中子群重叠交叉的情况也会比较复杂，说明派系之间的共享成员比较多。我们发现每个派系都包含广州公安、平安北京、山西公安、平安南粤、河北公安网络发言、警民直通车－上海人，他们主要属于政府的公安部门，连接着外宣、司法、医疗卫生和交通部门，在网络中处于核心地位。同时，除了成都属于外宣部门外，各派系的成员全为公安部门，说明该部门间的联系十分紧密，而4个派系中都包含成都，说明成都与公安部门合作密切。
b．在派系规模最小值为3的情况下，企业网络存在3个派系，它们分别形成了3个完备子图，并且派系相互之间是独立的。每个派系中的成员都属于同一公司，它们之间的联系主要是母子公司关系，说明了企业与企业之间的联系并不是特别紧密，而企业内部沟通交流比较频繁。
c．在派系规模最小值为3的情况下，学校网络存在9个派系。网络中子群间是重叠交叉的关系，其中复旦大学为4个派系所共享;哈尔滨工程大学、哈尔滨工业大学招生办分别为3个派系所共享;武昌理工学院官方、华中科技大学分别为2个派系所共享。派系成员属于同所大学之间的联系或属于同行业之间的联系。构成派系的成员隶属高校、校友会和教育培训部门，说明了这三个部门之间的联系十分密切，而中小学与出国留学部门之间的联系比较松散。
d．在派系规模最小值为6的情况下，微博名人网络存在14个派系。派系之间是重叠交叉的关系，郎咸平、李开复、时尚潮人yinyin等为多个派系共享。派系主要由财经类和商业类的成员构成，财经类中，郎咸平为连接各个派系的核心人物;商业类中，时尚潮人yi-nyin、潮人丹娜、林_小志玲和时尚达达人人为连接各个派系的核心人物。这表明财经和商业类的内部联系比较紧密，而科技、房产和政府类的内部联系较少。同时，不同行业的微博名人之间的联系也比较少。
3．3政府、企业、微博名人、学校的网络结构对比
本文对点度中心性、点度中心势、中间中心性及整体中间中心势进行了测度与分析。中心度指标刻画了信息传递网络中的关键人物，分析中心度可找出处于核心位置的用户，即可辨别出哪些机构在信息传播过程中“权利”更大，能够在较大程度上影响信息传播。中心势指标刻画了信息传递网络的整体密度特征，通过分析中心势，我们可以描述整个网络的紧密程度或一致性。
2．3．1点度中心性分析针对政府而言，不同用户表现出不同的点入度和点出度。点入度表示关系“进入”的程度，在这里表示一个用户被其他用户“关注”的程度。点出度表示一个用户“关注”其他用户的程度［19］。政府网络中点入度比较高的用户为平安北京(56．000)、公安部打四黑除四害(52．000)、北京(53．000)，说明他们在整个网络中信息传播的过程中拥有较大的权力，其的消息为更多人所注意。针对企业而言，新浪汽车(13．000)、招商银行(12.000)、招商银行信用卡(8．000)为影响力最大的用户。与图2相匹配，说明金融企业在信息传递过程有较强的影响力，其的信息能够在网络中迅速传播。针对学校而言，复旦大学(23．000)、华中科技大学(17.000)、武汉大学、清华大学(16．000)点入度排名前三。说明高校成员对整个学校网络的影响最大，是学校网络信息的主要传播渠道。该几所学校均为211、985重点院校，在国内有较强的知名度，其名人效应会增强信息的关注程度与扩散程度。针对微博名人，潘石屹(44．000)、李开复(44．000)、雷军(33．000)等居于“被关注”关系的中心位置，是整个网络影响力最大的用户，他们消息为更多的人所接受，其对某些社会事件的评论会在一定程度上引导舆论导向。总之，用户影响排名由大到小依次为政府、微博名人、学校、企业，其内部用户对整个网络的影响力由高到低。因此，在抓核心人物时，我们应该关注政府与微博名人，这两类用户对引导舆论发展、传播正能量有较好的作用。
2．3．2点度中心势分析政府网络的标准化点入度中心势和点出度中心势分别为:35．802%和76.615%，说明了该网络的关注关系有很大的不对称性。企业网络的标准化点入度中心势和点出度中心势分别为:39．00和63．03%。不论是“关注”还是“被关注”的中心势都比较小，说明企业网络没有明显的集中趋势。学校网络的标准化点入度中心势和点出度中心势分别为:20．926%和13．784%。与企业相似，网络集中趋势比较低，关注关联关系比较少。微博名人网络的标准化点入度中心势和点出度中心势分别为:3.205%和3．297%。名人网络明显分散，联系不紧密，与其派系特征相匹配，派系过多且派系间的联系较少。总体而言，四个网络的中心势由大到小分别为:政府、学校、企业、微博名人，用户集中程度依次递减，整体联系逐步下降。
2．3．3中间中心性分析中间中心性刻画了用户间的依赖程度，高中间中心性用户在整个社会网络中的权利较大，能够在一定程度上控制信息的流动。政府网络中，平安辽宁、平安北京、豫法阳光的中间中心度比较高，说明其他各用户获取消息在很大程度上依赖于这些关键用户，他们在网络中权力较大，在很大程度上控制了信息的流动。同时，可以发现这些用户的点度中心性也都位于前列，说明该关键用户最有可能成连接政府网络中交流信息、沟通意见、协调行动的重要桥梁［20］。另有鼓楼微讯、上海的中间中心性指数为0，说明这些成员处于网络的边缘地带，对于信息的传递并不重要。在企业网络中，点出度中心度和中间中心度排名前8位的用户都包含新浪汽车，且新浪汽车的点入度也较高，说明该用户是整个网络的交流中心，处于网络的核心位置，能够很好地控制着其他用户间的交流及信息资源，在正能量的传播中起着重要作用。在学校网络中，中间中心度最高的8个节点分别是复旦大学、华南理工大学校友会、华中科技大学、复旦大学校友会、哈德斯菲尔德大学、中国人民大学校友会、北京王府学校。将中间中心度最高的节点与点度中心度最高的节点进行比较发现，中间中心度最高的8个节点中有5个出现在点出度最高的8个节点中。例如，复旦大学和武汉大学的点入度、点出度、中间中心度都较高，说明基于三种不同的中心度进行计算，武汉大学和复旦大学都是核心成员，表明它们既能影响他人的相互交往，又能与其他成员相互交流。在微博名人网络中，思想聚焦、IT观察猿、李开复的中间中心度是比较高的。但IT观察猿的点度中心度并不高，说明该用户与其他用户交流并不是很多，而其他各个用户利用其获取消息的依赖程度是比较高的。另有辣評娛樂圈、苏若琳的中间中心性指数为0，说明这些成员处于网络的边缘地带，对于信息的传递并不重要。
2．3．4整体中间中心势分析整体中间中心势越大，说明该网络中成员对其他网络成员之间的交往能施加的影响力越大［21］。企业、学校的整体网络中间中心势分别为8．32%、7．27%，指数偏低，说明这两类网络中缺少对其他节点有明显控制力的关键节点，缺乏较强的信息传递能力。因为如果整个网络中大部分的节点不需要别的节点作为桥接点，那么该网络有较强的信息传递能力。政府、微博名人网络的中间中心势分别为17．23%、12．22%，说明在政府、微博名人网络中，对其他节点具有较强控制力的节点分布比较集中，有较强的信息传递能力。4结论本文从关注微博用户网络的结构、密度、派系、中心性等出发，比较分析政府、企业、学校、微博名人这四类网络中内部用户的互动关系、个体用户的各项指标，为发现认识微博网络的形成和发展，及信息如何在网络中更有效的传播提供了帮助。经过分析之后得出:
a．政府网络的网络结构比较密集，信息是在一个具有强关系的小网络中传播，网络内部信息传递的效率较高。在政府网络内部，公安部门内部联系比较紧密，其桥接网络内部信息传播的作用凸显，处于政府网络的核心领导位置，是政府网络信息传递的关键人物，对信息的传递与扩散有较大的控制权力。然而政府网络的点度中心势很高，反映了政府群体过于集权，过分依赖少数群体，信息在网络的传播就容易被该群体垄断。因为点度中心势代表的是群体集权程度，如果一个群体的中心势很高，这个群体的互动实际上就很集权，几个关键人物就代表了整个社群的互动。此外，在派系分析中，政府网络的派系虽多，但各个派系都包含公安部门，再一次说明公安部门在政府网络信息传播过程中具有很强的影响力。这是因为随着社交媒体的兴起，人们开始关注社会各类法制事件，且公安部门的信息往往真实程度最高，故受到人们的青睐与信任。这说明政府网络要利用好社交媒体更好地传递信息，需提高各个部门的公信力度，提高其公开性与透明性，政府网络派系间应多交流，避免信息传递的单一性。
b．与政府网络的结构特征类似，微博名人网络的结构也比较密集，但却有别于政府网络呈现出来的包络性，网络内部有两个凸显且密集的子群。名人子群主要以财经与时尚为核心，体现了人们对信息有一定的偏向性。随着社会的发展和生活条件的改善，人们开始关注理财与精神需求。网络内部的关键人物主要是一些知名度较高的企业家或时评者，其名人效应使其在信息传递的过程中有较大的话语权。在微博名人网络内部，财经和商业类联系比较紧密，信息在二者内部传播较好，但部门间联系不紧密，导致信息在整个微博名人网络中的传播效率不足。网络派系过多，虽由一些关键人把派系间联系起来，但派系间呈现行业特征，其的信息内容较为独立，各派系间信息内容的交叉现象不明显，导致从整体来看，不同类别信息在微博名人网络中的流动有一定的障碍。此外，微博名人网络的中心势过低，这也意味着网络内部群体过于分散，使得互动分散而不集中，信息在子群内传递的效率较高，而在整体网络中传递的效率较低。这说明信息要在微博名人网络中更好地传播，需提高各类子群所信息的多样性，避免由于信息的独立性而造成信息传递中断。
c．相比前两类网络，企业网络的结构较为松散，信息在网络中的传播速度比较缓慢，且直接传播途径较少，内部成员主要通过搜索或者通过关注外部成员获取信息。企业网络内部的派系较少，且派系间的联系不明显，信息在整体网络中流动性较差。在企业网络内部，派系主要由母子公司成员构成。当母公司信息时，子公司作为公司集团微博中的一员，通过关注、借助企业品牌的源吸引力，形成了自身的用户关注网络，公司职员关注其微博，获取信息来源，同时也产生一些间接关注，从而形成一个大的子网络。由此发现信息在企业中的传播主要依靠企业微博及与此相关联的集团微博的吸引力。此外，我们发现金融部门在企业网络信息传递过程中扮演重要角色，其嫁接桥梁为其他企业提供间接联系。这说明信息在企业网络中的扩散能力较弱，需强化关键人物的中介作用，使信息在网络中更好地传递。
1概念界定及问题假设
叶敬忠在《农民发展创新中的社会网络》一文中首次对农民社会网络进行划分和定义，他根据交往与联系的对象和性质的不同，把农民社会网络分为功能性社会网络和建构性社会网络［9］:前者是指社区内农户与户外的机构与团体之间(即人与机构间)的功能性联系与交往情况;后者是指社区农户与其他所有社会角色之间(即人与人之间)的联系与交往状况，这种联系与交往的建立是社会建构的结果。周红云在其博士论文中把农民参与的社会网络分为家族宗族网络、功能性网络、象征性活动网络和一般“人际关系”网络［10］。家族宗族网路主要体现为因血缘、姻缘或者亲缘等关系构成的社会网络;功能性网络主要体现为村民为达到某些特殊利益而自发设立的一些功能性组织所形成的网络;象征性活动网络主要指因习俗、惯例、等原因而形成的网络;作为个人联系的一般“人际关系”网络，它主要体现为个体之间因地缘、业缘等而形成的个人之间的非正式网络关系，这也就是叶敬忠所定义的建构性社会网络。整合叶敬忠和周红云关于农村社会网络的分类，从农业技术扩散的角度本文可以这样定义“社会网络”:农业技术扩散中“行动者”在分享和交换各种资源的过程中而形成的各种关系的集合，这种关系集合按其存在形态可以分为家族宗族网络、功能性网络和建构性社会网络。基于这一定义和分类，本研究将根据我国农业技术扩散的特点和农村社区的实情，重点探讨在农业技术扩散过程中，农村社会网络中家族宗族网络、功能性网络和建构性社会网络如何变化发展，以及与农业技术扩散的作用关系如何?并以G乡养猪技术为例，探讨社会网络和农业技术扩散在本土语境下的关系原因。
2社会网络视角下的G乡养猪技术扩散过程
本研究采取“目的性抽样”原则，又因社会关系的促成，获得了G乡为期四个月的深度调研机会，G乡地处北纬27°51''''－28°34''''，东经113°10''''－114°15''''，属亚热带季风湿润气候，大陆性气候比较明显，总面积107．26平方公里，耕地面积1340公顷，辖新建、乌石龙、马家湾、玉潭、西宏、金塘、新源、大源8个村，共198个村民小组。L县是省内有名的养猪大县之一，年产生猪200多万头，占农业总产值的一半左右。G乡是L县重要的良种猪养殖基地，其养猪业占到G乡农业总产值的80%以上。G乡良种养猪新技术具有可清晰追溯的三十多年的扩散历史，20世纪70年代末L县外贸局准备引进良种猪，筹划在其中一个乡镇建立试点，外贸局负责这个推广工作的秘书———何阳春的家乡恰好在G乡马家湾村，因此就把良种猪养殖示范点选在了G乡地理位置较好的马家湾村，该村成为G乡良种猪养殖基地和发源地。而这位推广秘书何阳春，因具有“双重身份”的社会角色，成为外贸局和G乡间的“桥点”人物，从而成为G乡良种猪技术的扩散源。
2．1家族宗族及拟亲缘网络与G乡养猪技术扩散的兴起20世纪80年代以前G乡饲养的猪的都是地方品种(土猪)，饲养方式是喂吃熟食(潲水)，土猪具有生长速度慢、养殖周期长、瘦肉率低、经济效益不高等缺点，而待引进的良种猪具有高产(增重快、出栏早)，优质(瘦肉多、味美)，高效(劳动成本降低、经济效益好)等优点。但良种猪养殖作为新鲜事物，包括何阳春本人因为也不是养殖专业技术人员，因此对良种猪的饲养技术都还是处于摸索阶段，村民对良种猪的引进都处于观望状态。据何阳春口述，外贸局第一批共引进15头良种猪，其中马家湾村就有7家人领养，共领养10头，另外5头由距离何阳春家较近并跟他本人很熟悉的G乡其他村农户领养。在马家湾村领养的人群当中:何阳春本人领养2头，何雪生(何阳春亲大哥)领养1头，何金成(何阳春亲二哥)领养1头，刘军(何阳春亲弟，过继给刘家故姓刘)领养1头，何阳春同学领养1头，另有2头分别被何阳春关系很好的朋友领养，还有2头何阳春本人已不能确切记忆。从第一批良种猪扩散的网络我们可以看出，这些新技术采纳者都和技术推广者何阳春本人有亲缘关系或拟亲缘关系。访谈记录一:第一批领养良种猪的农户回忆说:“我和何阳(春)关系特别好，他说这个猪长得特别快，肉质又好，香港那边都要这种猪，价钱卖得好，(我们)关系咯么好，他不得骗我啵?我就相信了他。”可见第一批新技术采纳者，对于技术的采纳主要是建立在对推广者本人信任的基础上，对推广者本人的信任度及其与推广者本身关系疏远程度在很大程度上影响扩散的结果。由于农村社区中居民“信任半径”狭窄，信任是建立在看得见的基础之上的，以亲缘信任和拟亲缘信任为主，而技术作为一个“事物”，成为人际信任链条中的一种延伸，对技术的采纳源于人际间的信任。第一批良种猪，从引种、饲料、防疫、配种和销售等环节都是由何阳春负责，其中也遇到了很多困难，诸如掌握不了时间、饲料供应困难等。第一批技术采纳者经历了从对推广者的信任———到对技术本身的信任———再到对技术的怀疑———最后到对技术确认的过程。随着采纳者的增加，良种猪产业技术的各个环节也从何阳春个人中分化出来，出现产业技术链条的延伸。这些第一批加入良种猪产业技术链条的农户，同样与何阳春有这样或那样的“强关系”①:G乡第一个赶公猪和进行人工受精配种的是董凯银，他是何阳春的邻居(距何家不到10米距离);第一个搞职业牲猪销售的何雪生，是何阳春亲哥;第一个牲猪经纪人②何金成，他也是何阳春的亲哥;G乡第一个饲料经销商叫张应兵，也和何阳春关系很好，他先是被何阳春物色到乡政府良种办协助其调运销售饲料，后来良种办撤销后，他就开始自己做起了经销商。当然其它也不乏一些敢闯荡的农户通过其他“强关系”或“弱关系”加入到这个链条当中。可见，在农业技术扩散的最初阶段，其“家族宗族网络”或“拟亲缘关系网络”因其信任半径狭窄，而更能发挥巨大作用，由此加快扩散速度。
2．2构建性业缘关系网络与G乡养猪技术扩散的发展随着良种猪养殖技术的发展和产业技术链条的延伸，不断有新的农户加入到养猪产业技术这个链条当中，形成了链式延伸的发展局面:养猪原料供给链(饲料)———生产链———金融链———经纪人———销售链。即G乡生发了专业的良种猪养殖户、饲料经销商、种猪场主、人工受精站、职业赶公猪人、职业小猪贩、牲猪经纪人和牲猪销售商③等一系列新的社会角色。一项技术在扩散之前，扩散者和接受者之间可能没有任何关系，也可能是其他的关系如亲缘或拟亲缘关系，一旦扩散成功两者之间就建构了新的社会关系，也就是说构建成了新的社会网络。这种联系与交往的建立是社会建构的结果，在本研究中，养猪产业链中的村民因为养猪这样一个相同的“业缘”而形成的同样的经历，进而形成了个人之间的非正式网络关系，也就是说农户利用自己身边的强关系和弱关系构建了新的个人社会网络。G乡牲猪产业技术链条上的大户，都是特别会利用和建构新的社会网络，如G乡的农民企业家陈检平和罗正明就是典型的案例。案例一:G乡陈检平办猪饲料厂的发展过程我是初中毕业，89年就开始卖饲料，中间有三年在广州倒卖火车票，95年开始建门面正式做饲料经销商，后办牲猪交易市场，亏了三十多万，所以在当时名誉不好，欠账的人就借不到钱，最后就是，我的这些朋友都是搞饲料的老总，因为以前我跟他们搞过经销，他们跟我关系比较好，愿意帮助我，并把这个养猪的饲料配方告诉我，我又想各种办法找外地朋友借点资金，他们原来都是饲料厂的老总，我是有很多朋友支持我、帮助我。这样我就慢慢从本钱很小的生产预粉料的小厂办起。陈检平的特点是，生活经历丰富、敢于闯荡、喜欢结交朋友，我们在访谈时进入他办公室，在很显眼的位置挂着他和远在美国的初中同学合影，同时办公桌上摆放着各类合作的厂商颁发给他的证明其友好关系的纪念牌或奖牌。访谈中他谈到“每个人都有自己一块天，你有你的熟人，他有他的熟人，各人做各人的生意，只要你努力，谁都搞不垮你。”陈检平就是因为善于建构个人的社会网络，由一个普通农户转变成G乡的民营企业家。案例二:G乡最大养殖户罗正明的发展过程罗正明年轻时被认为是个社会混混，现在是G乡集种猪、牲猪饲养、销售于一体的正明合作社的法人代表，当地人无人不知晓的养猪大户，建了一个大型的养猪工厂。当地流传着他发家的故事:当时罗正明年轻时没成家喜欢在G乡集镇上晃荡，当时一个广州屠宰场的老板来G乡调运牲猪，其货车翻倒在附近农田里，因为该老板是外地人，农田的主人欺生想趁机勒索他，有些农户还忙着抢车上的牲猪，罗正明为人善良，爱打抱不平，就从中帮忙调节，帮助广州老板找起重机吊车，平息想从中做乱的农户，这样这个广州老板很感激罗正明，就把牲猪贩运的生意交给罗正明。罗正明做牲猪销售积累了一定资金后，就开始一边做牲猪销售一边养猪，并成为G乡最大的养猪合作社的法人。通过这样一个偶然事件构建的“弱关系”使罗正明成功加入到牲猪产业技术的链条中来。他也是G乡第一个把猪销售到上海的农户，据他最好的朋友畜牧站的站长回忆说:当时有个江西老板来G乡贩运牲猪到上海卖，贩运到上海的猪要求质量高，但是价钱也卖得更高，G乡当时还没和上海屠宰场建立过联系，罗正明瞄上这个新市场，并把这个江西猪贩作为突破口，当那个江西老板把贩运的牲猪装上大货车，开往上海的屠宰场，罗正明就一路跟踪着这个大货车找到了屠宰场，并进行自我介绍，留下联系方式，再回乡请当地县级畜牧局出面签订相关合同，新的销售市场就此打开。罗正明很善于建构新的社会网络，在和罗正明的访谈中，不停的被他的电话打断，打电话给他的人是广州等全国各地的养殖户、销售商和屠宰场老板等，电话内容涉及猪价格询问、讨价还价、资金周转等问题。从访谈被打断的次数和电话谈话的内容，可以判断罗正明社会交往非常广泛，活动能力强，和各类相关农户交流频繁，有很强大的社会网络。G乡从事养猪产业的这些农户之间经常互相交流经验和信息等，当地称为“打猪港”④，尤其是“地缘”关系更是为农户交流缩短了时间和空间的距离，这种以“养猪业缘”构建形成的新的“社会建构性网络”为G乡养猪产业的发展提供了技术支持、信息供给和资金帮助，确切地说是技术、信息和资金等要素在这个社会网络中流动。2．3功能性网络与G乡养猪技术扩散的加速随着技术、资金和信息交流的进一步发展，G乡农户为了达到某些特殊利益，自发建立了一些功能性组织(表1)，并报政府登记备案。这些由农户与相应机构和团体之间的功能性联系而建立起来的“功能性网络”增加了农户的组织化程度，加强了农产品的市场竞争力，促进了农户与政府的联系，加快了农业新技术扩散的速度。
3讨论与结论
3．1社会网络对农业技术扩散具有正向功能从本案例中G乡的良种猪养殖技术扩散过程中我们可以看出，在G乡农业技术扩散的不同阶段，起主导作用的社会网络依次主要是家族宗族网络、社会建构性网络和功能性网络。随着养猪技术的扩散和农户之间交往的日渐频繁，这三种网络交织在一起，呈现你中有我，我中有你的局面。而由此在G乡也形成一定的养猪技术气候，并出现技术分布密集区的现象(图1)。其扩散规律与最初的扩散源有一定的关系，这个扩散源从地点上来看大致分布在马家湾集镇，也就是图1的密集区，这主要根源于技术推广者何阳春最初在马家湾集镇附近发展良种猪技术，当然也与集镇便利的交通和信息等条件有关。其扩散规律大致以扩散源为圆心呈发散状向四周扩散(图2)，同时扩散中发散的每个节点之间又是“认识”或“熟悉”关系(如图用虚线表示)，而这样的“认识”或“熟悉”的关系也是双方潜在扩散－采纳关系的开始，同时也是农户之间资金、技术和信息交流的桥梁，随着两个节点之间交流、沟通的加大，这个“虚线”也逐步转变成“实线”，由此形成一个闭合型的社会网络(见图3)，也就是形成稳定了农业技术网络。这样闭合的社会网络就是一种技术气候，能加快农业技术扩散速度，使其向良性方向快速发展。在这样一个闭合的农业技术社会网络中，流动的主要介质是:技术、资金和信息，社会网络对农业技术扩散具有正向功能。这是因为:(1)从农业技术的特点来看，农业技术的特点决定农业技术更多是“看中学、干中学”，这一特点决定农业技术在扩散时期主要是社会关系和社会网络起作用。农业技术是控制动植物的生命过程的技术，生产周期长，还受到环境和气候等各种自然条件的影响;一项农业技术往往需要与多项相关技术配套形成技术体系，完成农业生产全过程;这样其结果会因时、因地、因人的差异而大相径庭。这就决定了农业技术的实践经验比理论知识更重要，更符合实际，农业技术更多是“看中学、干中学”。农业技术的复杂性和周期长的特征决定需要建立一定的稳定社会联系，随时进行交流沟通、互相学习进步，达到完全摸清规律;而且学习农业技术是个过程，农业生产中不断有新的情况和问题出现，父辈的经验不能完全照搬照抄，要不断学习和更新。因此，一旦一个地区因社会关系形成一定技术气候，就能形成良性的运转和很好的社会影响力，农业技术扩散和社会效益也都能良性循环。(2)从农业弱质性特点来看，目前我国农业具有多风险、低收入和高劳动强度等的特点，这使得农业技术扩散也不是简单的农业技术传播的过程，还应在帮助农民增产的同时能够增收，实现产、供、销一体化。只有实现经济效益，农业技术才能真正扩散成功，这使得农业技术扩散除了技术支持的同时还需要资金支持和市场等信息供给。技术、资金和信息是农业技术扩散中三个非常重要的要素。而目前农村资金外流，农业筹集资金困难，金融借贷门槛高，农民往往望贷兴叹，这使得民间借贷和民间赊账现象十分活跃，而以“信任”和“熟悉”等强关系建立起来的社会网络和社会舆论网络，可以降低民间借贷的风险，同时解决了担保和质押物等问题，以此降低金融成本，从而保证农业技术扩散的顺利进行。(3)从农业技术传播的场域来看，农业技术扩散的场域是农村，中国农村社会的特点是以亲缘、地缘、情缘和学缘关系为核心的“强网”，农业技术扩散模式势必与农村社会结构息息相关。农户之间的交往与联系，在很大程度上是通过社会网络来进行的，“乡土社会的信用并不是对契约的重视，而是发生于对一种行为的轨迹熟悉到不假思索时的可靠性”。相比大众传播等其他传播方式，人际传播在农村社会中更具有可信度。社会关系网络有利于农户之间的合作和彼此信任，提供技术资金，相互介绍经验、传递技术信息和市场信息，可以节省农业技术传播和扩散的时间和费用。同时，社会网络也是一张信息网络，由于村庄内部特殊的地缘和亲缘关系，导致各成员之间技术和市场等信息的交流及人员交往都十分频繁，从而加快了技术信息和市场信息的传播和扩散速度，大大缩短了农户搜寻信息的过程，同时也极大地降低了信息费用。
3．2农业技术扩散与农村社会网络重构的互动如果按照行为的结构性限制而不是按行动者的内在趋力来解释行为，也就是说用在农业技术扩散当中，农业技术扩散行为是限定在社会网络当中，是嵌入在网络当中，农户有自我趋动行为，但受到社会网络的限制或助推。资金支持、技术信息和市场信息等介质在社会网络中的流动支撑了农业技术扩散。农业技术扩散是一个过程，通常是按照点式嵌入、链式延伸到网式扩张的过程扩展。同时农业技术的扩散过程也是一个重构农村社会网络的过程。农业技术扩散不是单一、线性、直线的扩散过程和方式，而是结构性的扩散，这种结构性扩散与农村现行的社会网络是相对应的，其扩散方式是延伸性发展过程，也是有选择性发展的过程。农业技术扩散的方式和当地的农村社会网络类型相匹配。当地的农村社会网络可能是多种类型同时都存在，也可能偏重一种类型，其农业技术扩散方式也就会因此呈现不同的状态。农业技术扩散的结构与农村社会网络的同源性。农业技术扩散的结构与农村社会网络相关联，农村社会结构是农村技术扩散的基础，从这个角度讲，他们是同源的，或者是同一的。农业技术扩散的结构与农村社会网络的异质性。农村社会网络不是一成不变的，随着农业技术发展，农村社会网络也随着发展，其农业技术扩散结构是有规律的。一般而言，在一个农村内部同质性的网络当中，是从建构性网络向功能性网络扩散，家族宗族网络是发源，建构性网络是发展过程，功能性网络是发展方向。农业技术扩散过程就是农村社会网络重构的过程，其扩散的结果会出现三种网络交汇的状态。总之，农业技术扩散实际上就是技术从一个人到另一个人，从一个点到另一个点，从一个地方到另一个地方，也就是说农业技术扩散过程实际就是新的网络形成的过程，而原有的社会网络存在形态及其亲缘、生熟和强弱关系等直接影响农业技术扩散过程，农业技术扩散过程在一定程度和农村社会网络有很大的关联。
作者：旷浩源单位：湖南农业大学教育学院
1．选择职业目标时提供建议和参考。通常面临就业的大学生会存在诸多困惑，而这些问题也大多是“以讹传讹”的“谣言”，并非是某些职场人士的亲历经验，但对于尚未步入社会的大学生来说就不好区别真伪，从而凭空增加了许多不必要的压力。因此，就业社会网络资源可以帮助大学生获得最真实、权威的建议和参考意见，让自己的求职、就业更加有的放矢。
2．提供深入了解目标职业的生涯人物访谈对象。对于做好了职业生涯规划的大学生来说，求职前一定有自己较为清晰的目标职业，但此时也仅仅是理想中的职业，面对诸如对职业知识、技能、任务、机器、工具和设备等职业的具体要求等问题时还没有清晰的答案。通过面对面地与自己有着相近经历、学历背景等相似性较高的生涯人物访谈，大学生可以快捷、准确地获取相关职业的横向信息，避免了准备的盲目性及对目标职业的刻板印象。
3．提供目标职业的相关信息。目标行业的核心因素如准入条件、核心知识结构、必备的能力结构、职业发展途径等，对大学生顺利就业有很大的帮助。通过就业社会网络资源，即通过行业、职业、岗位，业内领导、员工等多种途径获取的多种信息，分析综合后可以更充分地了解目标职业的全面信息，以便于大学生提前确立工作目标，更好地做好入职后的生涯规划。
4．提供见习、实习等社会实践机会。“大学生参加社会实践活动，既促进了先进生产力的发展，又帮助和引导大学生按先进生产力发展要求成长成才;既传播了先进文化，又帮助和引导大学生接受先进文化的哺育;既服务了人民群众的根本利益，又服务了大学生的全面发展［2］。”“绝知此事要躬行”，见习与实习可以为大学生提供真实的职场历练机会，帮他们获得最真实的工作经验和职业体验。就业社会网络资源可有效避免一般单位因多种原因无法为大学生提供对口见习与实习机会的尴尬，为大学生职前锻炼提供充分的见习和实习机会，让他们更有机会了解自我、给自身合理定位，进而也增加了大学生的工作经验，入职后更能发挥出优势。
5．提供单位招聘的信息。一般来说，单位公开的招聘信息尽人皆知，这些工作职位面向众多求职者，因此投递简历、面试、接受背景调查、实习、转岗等系列过程是每个最终获取相应职位的求职者必走的程序，其间所花费的时间、承担的风险自不必说，其效果也是可想而知的。如果大学生善于利用就业社会网络资源，则有更多接受单位隐性职位应聘的机会。
6．提供重点向单位推荐的机会。大学生就业社会网络资源可以为大学生就业营造一个相对安全的就业信息环境，同时他们在圈内掌握的信息也一定是行业内最前沿、最精准的，加之业内人士推荐的员工更容易获得用人单位的信任和青睐。若大学生能很好地利用就业社会网络资源推荐的求职信息，积极主动地表现出自己的综合实力，则可更为快捷地获得更优的工作机会。
7．提供就业岗位。大学生如果能从新生入校起就不断地开发和利用就业社会网络资源，积极主动地与他们定期沟通，有规划、有目的地参与资源内单位见习、实习，就会获得他们对自身进行专业方向和职业目标定位有效引导，更会较早完成由校园到社会的过渡，因认同企业价值观而与企业发展同步，满足用人单位对人才的要求。这样一来，在大学生进行正式求职时，已和社会网络资源内的用人单位“熟悉”了，双方自然会省去招聘、应聘、面试、笔试等诸多海选程序，而直接为大学生提供相应的就业岗位。总之，如果大学生从新生入学时就有步骤地开发自己的就业社会网络资源，那么在大学期间及毕业以后，就会有更多的来自社会不同领域和组织的社会关系资源共同构筑成大学生就业社会人脉网络资源，为大学生提供全方位、多角度的职业发展支持。这对大学生职业目标的建立、职业准备必备清单的获得，见习、实习机会的取得，以及岗位推荐和顺利就业都是非常重要的。
二、大学生就业社会网络资源的开发与利用
Kristen．W．Gustafson在《Graduate!》一书中谈论找工作的途径时说:“你从来不知道飞机上坐在你身边的人或者你叔叔的一位朋友可能知道你梦寐以求的公司正在招聘一个职位，要集众人智慧。”［3］大学生科学合理地开发和利用就业社会网络资源，可以更好地提升求职成功率及就业质量，增强就业稳定性，充分实施“就业自救”。
1．内部资源的开发与利用。“机会总是留给有准备的人”，大学生从进入大学校园起，就要为自己的就业问题做好充分准备，在学校的帮助与引导下尽快熟悉校园及所在城市的各种资源，核心专业课程及其链接的职业等内容，经常与自己的父母及大家族中的兄弟姐妹沟通交流，让父母及更多的“内部资源”了解自己在学什么，将来可以干什么。同时让他们多帮自己留意自己配偶及身边可靠社会关系资源的从业行业背景等信息，找机会及时帮助自己传播学习信息与内容，多了解对于职场人士最通用的技能及素质都有些什么要求，以得到他们最直接有效地帮助，见习、实习及求职前，及时告知他们自己要干什么，并真诚地期望得到他们何种帮助等。
舆情传播模型的研究，我国起步相对较晚，欧美基于“Publicopinion”视野开始对舆情传播模型进行研究，Sznajd–Weron运用离散分析个人怎样受到外界社会群体的影响，并提出了Sznajd模型［22］，Sznajd假设个人意见只有+1和－1表示，每个人的意见受邻里或群体的影响并影响着邻里以及群体，各群体或者子系统意见将会趋于一致。在Sznajd模型中，用+1或者－1表示个体意见，在现实生活中，个体意见并不是非左即右，往往处于两者之间，呈现出连续的状态。很多学者用离散模型修正对Szanjd模型进行修正，在连续模型中，混合模型［23］和边际动力模型［23］对后来研究影响较大，混合模型和边际动力模型与Sznajd同样，进行模型模拟结构并未解释模型，缺乏理论模拟解释。ShuguangSuo和YuChen基于社会网络分析法，提出Sznajd修正模型—社会网络动力舆情传播模型［24］，假设个人意见只有+1和－1，通过对模型连续的观测，在某一个时间点上选取一个点，并随即选取某一个邻居，经过足够长的时间后，系统内成员总会达成一致，具有相同的观点。但现实中，社会长期存在多种观点，而且在交往过程中也总是与多个系统以及系统外成员进行交往，为此我国学者潘新、邓贵仕、佟斌针［4］对这种情况进行，对模型进行了改进，提出了舆情传播模型，试图解释舆情传播连续性和交互性;最后解释为在社会网络中，信息受体(个人)并非直接全部接触信息源的观点，而是有选择地接受信息源的观点，在整体网络中存在持不同观点的受体且成一定比例;否则整体网络中所有受体观点将趋于一致。在舆情前传播阶段，体育赛事在关注的群体中观点较为一致地传播。一旦突发成型舆情事件，社会各界(自媒体)加入到体育赛事舆情事件传播中，形成更复杂更宽广传播系统并带入多种观点。为此本文通过实证分析体育赛事舆情传播模式，试图揭示体育赛事舆情传播规律，路径以及传播宽度和速度。
2赛事舆情社会网络结构
斯坦利•沃瑟曼、凯瑟琳•福斯特［25］分析认为，社会中的人、组织彼此间关系可以表述为相互作用的关系模型或规律，这种个人、组织之间关系将对彼此产生影响。社会网络分析不仅可以描述行动者个体与其周边邻居之间错综复杂的关系和连接，并且可以借助计算机工具对行动者和组织成员之间进行可视化建模，使研究者更加直观清楚地了解行动者的关系和关系图式［27］。基于社会网络分析，行动者之间相互作用，可以用一种基于关系模式或规则进行表述，然而WEB技术发展，传统的社会关系模式已经难以适应，通过量化和可视化两个角度对社会行动者实体关系进行研究，社会网络分析最常选用社群图和社群矩阵两种研究方法，已经成为社会网络分析重要方向。社群图通过节点和连接线描述行动者之间关系，社群矩阵分析行动者角色及其关系。体育赛事舆情事件传播行动者之间的信息传播有接受也有传出，为此赛事舆情事件传播表述需要采用有向图。突发赛事舆情事件传播社会网络传播模型通常采用关系矩阵和社会网络分析结构图。本文研究对象仅为体育赛事网络传播舆情传播，研究该事件网络传播集合内部各个行动者之间的关系，也就是1—模网络。社会网络分析时，整体网结构、行动者在整体网地位和角色以及网络内部结构特征都是1—模网络分析重要内容［21］，这也是本文的研究内容。社会网络分析研究自20世纪40年代在社会理论和实证发展之间因为缺乏中层理论而发展起来的，20世纪80、90年代受到多个学科的重视，时至今日，社会网络分析提供了很多用于结构测量的参数［28］。按照网络规模可以将其分为整体网络结构、局域网络分析和个体网络分析［29］。本文测度赛事舆情事件传播，对体育赛事舆情传播网络模型进行分析和研究，分析1－模网络整体结构。网络整体结构主要通过行动者之间紧密关联程度进行描述，即密度和中心度，密度反映整体网络凝聚力的总体水平。巴恩斯研究了随机网络模型，指出网络图密度最大值为0．5［30］。Lauman，Marden［31］对网络整体结构研究指出:整体网络中核心结点极其重要，可通过分析核心结点数量及链接结点测度核心结点的重要性。整体社会网络核心结点测量为中心度测度提供了可能和大量的参数，行动者中心度和组群中心势就是社会网络中心最常用的两个参数。Proctor和Loo-mis［32］认为行动者中心度和组群中心势是分析行动者中心位置的指标，反映其在社会网络中具有怎样的权利以及中心点位，这也是早期社会网络分析理论的主要观点。中心度反映行动者与其他行动者联系紧密程度，反映该行动者在整体网络传播过程中的重要程度，在整体网络中拥有“权力”大小。整体网络中行动者点度中心度就是该行动者直接联系行动者数目。说明整体网络集中趋势为中心势，中心势描述整体网络差异性程度，整体网络中心势描述额该网络整体的集中趋势。由于行动者在整体网络角色和地位不同，起到作用也各异。斯坦利•沃瑟曼［25］、罗家德［28］等在对整体网络进行分析研究时指出，社会网络是通过结构等价描述和探讨个体行动者在整体网络中的地位和角色，如何嵌入到整体中网络中的，两个行动者接受和发向网络中所有其他行动者的关系是相同的，那么它们结构等价。Burt［33］通过研究指出欧几里得距离法通过度量成对行动者传播距离来测度整体网络行动者角色和地位。成对行动者距离构成观测矩阵，矩阵中的每个元素度量的是行行动者与列行动者的欧几里得距离。在整体网络中，并不是所有的行动者直接联系，通过中介传播必不可少，Burt将这种非直接并通过中介传播的联系定义为结构洞［33］，结构洞也是描述行动者位置和角色重要概念。结构洞的存在使得部分处于中间位置的行动者居于重要的联络位置，因而在整体网络中对资源和信息流动具有重要的作用。结构洞计算相对复杂，目前关于结构洞计算主要有两种方法:Burt的结构洞计算和Borgetti中间度计算，结构洞计算测量主要是测量有效规模、效率、限制度以及等级度，限制度在整体网络结构洞测量中最为重要，是指该行动者在整体网络中在多大程度上拥有运用结构洞的能力或者协商能力［29］，测量数值越大，限制能力越大，测量数值越小，行动者跨越结构洞可能性越大，结构非冗余信息源能力也越强［34］。在社会结构网络中，联系越紧密，联系关系越强，越易受关系的限制，在舆情传播过程中，弱联系有利于信息传递。组成整体网络基本要素就是行动者及子群，测评行动者、子群关系，是测度整体网络内部结构不可或缺的重要手段。凝聚子群在整体网络测度中扮演着重要的角色，是整体网络中行动者之间具有较强、直接、紧密、经常的或者积极关系的行动者子集合［25］。在舆情传播网络中，凝聚子群指该社会网络行动者之间关系特别紧密，结合成为一个内部结构的团体，从而成为交流传递信息的集合。本文采用κ－核分析凝聚子群，κ－核是每个节点至少与一定数量(κ)相邻结点链接形成凝聚子群，凝聚子群内部行动者关系紧密，有利于信息传播和分析;不同凝聚子群行动者交叉重叠则更加有利于信息的扩散。
3实证研究
3．1“广州马拉松”舆情事件概况
2012年11月18日，广东省广州市举办马拉松比赛，10公里选手陈杰和5公里选手丁喜桥比赛中突发休克，最后经抢救无效先后死亡。人民网、新华网、新浪网、凤凰网等新闻网站在第一时间报道了相关新闻，赛事组委会也通过各类渠道积极对外消息。由于体育赛事本身受体人群庞大，经微博等自媒体爆炸式传播，形成强劲舆论影响力，仅新浪微博上与广马死亡事件有关的微博就达到135万条之多。本次赛事受到了政府官员、媒体、医疗行业等等关注。2012年11月18日当天，随着第一名运动员猝死，舆情掀起了一个小高峰;2012年11月25日，第二名运动员经抢救无效死亡后，掀起舆情传播高峰。随着组委会信息公开，舆情在此刻达到高峰后逐步下降。2012年11月26日，广马引起的新闻报道共1520篇，网名跟帖179万次条。广马舆情，主题事件影响大，波及范围较广，传统媒体在整个事件扮演着信息源等不可或缺的重要角色，赛事组委会和广州市体育赛事主办单位积极应对，及时公布信息，尤其是在后半阶段，国内主流媒体正面引导和宣传，在一定程度上挽回了赛事负面影响。赛事组委会积极与媒体沟通，并通过新媒体及时公布信息，成为本次舆情事件应对的关键点。
3．2数据处理与采集
3．2．1社会网络分析概念描述本研究用关联矩阵表示舆情传播网络结构，节点表示舆情传播行动者，边表示行动者之间关系。基于赛事舆情事件传播速度快，为此假设赛事舆情传播在某一节点时间内，为静止状态［4］。分别用+1和0表示舆情传播系统的两种观点，即在初始状态下，系统中所有用户的意见被随机设为+1和0，进而对网络传播链接进行计量［21］。基于社会网络舆情传播分析主要就是对网络结构、角色地位进行分析，本文选择测量对整体网络结构、行动者网络角色和地位、整体网络内部结构［4，35］进行测量和分析。整体网络结构分析参数为密度、中心度和中心势，行动者角色和地位参数主要为欧几里得参数和结构洞限制度，整体网络内部结构参数为κ－核。3．2．2赛事舆情网络传播数据采集本文以2012年广州马拉松舆情事件为研究对象，选取公共信息发表平台和个人信息交换平台进行数据截取。公布信息平台选取了40个节点，包括新华网、人民网、大洋网、南方都市网、网易、新浪、腾讯新闻等以新闻传播为主线的信息平台;选取了天涯网、猫扑网、搜狐论坛、凤凰论坛、百度贴吧等以论坛和交流社区为主线的公共信息平台，以优酷网、土豆网、凤凰视频网、百度视频、酷六网等以视频为信息平台。选取自媒体舆情行动者40个，主要来源于微博、博客、微信等自媒体，通过挖掘各结点之间关联线以及评论进行数据采集。信息传播由信息源往受体方向传播，信息员向受体传播的方向性，为有向社会网络结构。舆情传播过程中，信息源将信息传递给受体，受体在一定程度上又将影响信息源，表现为一种互动关系模式。在有向社会网络关系中，信息受体既可以反作用影响信息源，也可能并不发送信息影响信息源，为此存在单向网络和双向网络。通过网络循证数据，整理排列出80×80互动关系矩阵，运用PAJEk软件进行可视化分析，生成广马有向舆情传播结构图，具体见图1。
3．3整体网络结构侧度
3．3．1密度分析密度是社会网络分析常用指标，尤其是在无向网络分析中，指网络实际连接数量与理论可能存在最大连接数量之间的比值，密度越大，表明行动者之间连接越密切，信息交流就更为顺畅;密度越低，情况相反。由于密度受测评传播网络规模的影响，社会网络最大联系数为N×(N－1)，当增加一个行动者时，增加的社会网络最大连接数较大，但实际连接数相对固定，尤其是在网络规模较大时。为此社会网络分析专家引进了点度概念用语测评社会网络密度，点度是指在社会网络中，行动者所拥有最大连接数量。通过Pajek软件测量广马舆情事件密度可知，平均密度(矩阵)为0．156，平均点度为24．95，即一个行动者将与24．95个邻居进行信息互动，实现信息传播。由此可见，在广马舆情事件结构图中，各节点相互联系紧密。尤其是传统公共媒体间存在信息互动，这成为推动广马事件迅速传播最直接原因，扩大广马舆情事件传播范围和影响力，增加受关注程度，造成关注过于集中，给广马赛事带来不良的影响。3．3．2点度中心性分析点度中心度是基于行动者与它接邻行动者节点数，节点入度是邻接至行动者的节点数，出度是邻接到自行动者的节点数。在社会网络中，点度中心度出度是扩张性测度，入度则是接受性测度。对出度测量，有利于掌握信息扩展的途径，对入度的测度，有利于掌握信息发展的态势。表1为广马舆情事件点度中心度的测度数据。广马舆情事件传播节点的点度范围4～95，整体传播点度密度为0．45472，lc老蔡通过网络传播邻居数量最少，在社会网络中，相对孤立，对网络传播产生的影响最小;以人民网为代表的大众传媒，出入度较高，网络传播邻居的数量最大，影响相对较大，成为网络传播有力推手。3．3．3行动者距离在社会网络中，行动者距离是用来描述一个行动者到另一个行动者之间最短距离，也称为“测地线”，尤其是在六度空间理论发展起来之后，行动者距离在社会网络分析研究中，具有举足轻重的地位。图2显示，广马舆情网络结构图中，各行动者之间的距离，其中最大距离以76号行动者“联合早报”到17号行动者“静如山岳”为代表，最大距离值为12，最小为1，大部分行动者之间的距离为1和2。在舆情信息传播过程中，传播距离越短，传播速度就越大，造成的影响力也越大。整个广马舆情传播的平均距离为2．93833，信息传播速度较快。
3．4行动者在整个网络中的地位和角色
3．4．1行动者整体结构等测度———相似性检验行动者整体结构等价用来说明两个行动者接受或发向网络中其他行动者的关系是相同的，那么认为其在结构上是等价的，主要是测评行动者在网络结构中多大程度上的相似。图3通过Pajek测度的相关系数图。通过图3可知，除了在对角线相关系为1外(行动者与自己在结构上是完全对等的)，非对角线元素中没有等于1的元素，这也就是说在建议关系上没有结构等价的行动者。其他行动者之间相关系数各不相同，行动者等价结构也各不相同，各自在社会网络中影响力也各不相同。为此行动者相互替代之后，必然会影响到整个网络传播，为此结构等价性较小，可替代程度也较小。由此可见，传统媒体在网络传播依然起到至关重要的作用，传统大众媒体在舆情传播中也同样具有重要的作用，不能被取而代之。3．4．2结构洞分析结构洞主要用于测评社会结构网络非直接联系以及关系断链的现象，由于社会网络结构传播过程中，行动者之间非直接联系，造成行动者信息传播的缺失，从网络整体看好像网络结构中出现了洞穴，结构洞存在使得处于中间位置的行动者居于重要的位置。为此本文根据结构洞特征，对广马舆情事件结构洞指数和中间中心性进行测度。在结构洞测度中，主要测度社会网络限制度。社会网络限制度是衡量一条纽带的重要性或独占性指标，代表了一个行动者与邻接行动者关系的比例，占这个行动者对所有行动者管理的比例。限制度是指行动者与对方的关系会对对方产生的影响，这种限制取决于行动者对方强连接节点与行动者之间的纽带强度。图4是通过Pajek测度的广马舆情事件限制图(图4)。从图4可知，广马舆情网络结构中，存在大量的传播结构洞，各指标之间的限制度程度不一至，说明了信息传播的制约性，各自受制约的程度大小不一至，最大为62号“体育咨询榜”，受64号“zg赵哥”约束性达12%，这就意味着62号“体育资讯榜”有12%的信息是通过“zg赵哥”这个行动者传播出去的。通过图4可知行动者受结构洞影响力约束相对较小，这说明行动者在舆情信息传播过程中，行动者接收多个行动者的信息，不易受单一其他自媒体或传统媒体的影响。点度中介度就是在网络中所有其他行动者之间的测地线，经过该行动者的测地线比例，对信息传递起到重要的中介作用，也就是占据更为重要的中心位置。通过表2可知，大洋网、搜狐新闻和星岛新闻点度中介度相对较高，点度中介度值分别为0．146023、0．122810和0．109847，在整个网络传播过程中起到重要的中介作用。这说明这些网络占据较多信息资源，并为扩大自媒体提供了大量的信息交流平台，从而促使信息资源资源共享和信息资源的传播。但通过表2可知，整体网络中介中心势并不高，这说明在广马舆情事件中，直接信息传播在整体网络中占据重要的位置，受中介影响较小。
3．5整体网络内部结构测度
κ－核就是每个节点至少与一定数量κ的其他节点相邻接的子图，来界定舆情传播中存在的小团体数量，κ－核界定了相对密集的子网络，相对密集κ－核有利于信息在子网络传递。测度结果显示，广马舆情事件κ－核的最大值为17，结点数共有17个，占全部节点21．25%。通过图5可知，κ－核的值在15级以上的占整个舆情网络的66．25%，说明在该舆情事件中存在联系紧密的凝聚子群，该子群在整个网络中处于中心位置，通过彼此信息的互动，掌握大量的舆情信息，通过凝聚子群约束性进而占据了传播途径的重要节点。
4结论与建议
通过研究表明:广马舆情事件传播网络中整体密度较高，传统媒体和自媒体信息互动传播频繁;各行动者信息互换距离较短，从而导致信息传播速度较快。通过对行动者整体网络结构等价性的侧度发现，行动者在整体网络中地位和角色相对独立，虽有结构洞的存在，但约束力相对较小，对信息传播制约有限，尤其是点度中介值较低，说明信息以直接传播较多。通过对整体网络内部结构测度，发现广马舆情事件广泛存在凝聚的子网络，子网络存在加速了信息在子网络行动者间的共享和交换，从而促生多中心的传播网络结构。
4．1组建多中心并行舆情网络结构
由于举国体制以及政府办赛等原因，我国发生体育赛事舆情事件，信息传播的主要途径是主办方新闻会，经由传统媒体进行传播，具有信息传播渠道单一性以及传播时间阶段性的特点，显然不能适应体育赛事突发舆情事件的复杂性特点以及自媒体网络传播迅速发展的需要。构建并行化、连续性的多中心网络结构，替代机械、僵化、费时的信息传播管理模式，实现并行舆情网络管理流程，提高舆情管理者对传播环境的感知能力和适应能力，确保对舆情事件反应的及时性和准确性。体育赛事舆情事件发生时，不同利益主体将从不同的角度传播信息，强调网络传播不同利益主体共同利益和协助重要性，在舆情传播管理中尤为重要。由于互连网络技术发展，打破传统的单一的、面对面的信息传播途径，扩展了多元主体在时间和空间上实现多元灵活组合的可能，多元主体相互依赖，共享信息，形成动态网络信息管理系统。将原有信息管理传播网络纳入体育赛事突发舆情事件管理系统，增强信息管理深度和广度，建立横向舆情评估体系，实现突发舆情事件管理的即时性、完整性和通达性，完善多中心并行舆情监控与协同应对。
4．2关注舆情事件网络引导时机
突发舆情危机时，当持某一观点信息源占据优势时，网络受众就会迅速靠拢，形成“集聚效应”［36］。突发舆情事件主要体现在个体信息交换以及信息共享之后的群体，这种群体行为属于非常规状态下由于信息不对称所引发的好奇、恐慌心理，导致的临时性、非正式的弱关系。舆情事件在社会中受关注程度越高，这种临时的、不稳定弱关系就越容易形成。在社会网络结构中，社会公众既是信息受体，也是信息的传播者，通过自身将信息传播到其他结点。基于社会网络舆情网络分析不仅关注信息内容，更关注信息传播者与受体之间的关系，在进行舆情监控管理过程中，选择合适时机，选择关键位置，通过舆情引导的方法对舆情发展进行干预，将在较短时间内改变或引导受众的观点，起到较好的舆情引导作用。同时建立透明的舆情传播平台，促进受众在透明的平台下理流和理性探索，支持理性化的多样性，提高公信力。
4．3增强核心网络效应
1可视化结果与分析
社会网络分析方法在国内医药卫生领域应用研究的可视化图谱。经计算，得到节点数271，连接数234，同时我们取出现频次≥5的17个关键词，得出高频关键词词频表，另取中心度≥0．10的28个关键词，得到高中心度关键词，发现高频关键词与高中心度关键词并非完全一致，也就是说，一些高频关键词并非与其他关键词联系紧密。被引频次和中心度都比较高的关键词包括社会资本、自感健康、生命质量、社会支持，它们有助于进一步分析此类研究热点。综合分析可以看出，社会网络分析方法在医药卫生领域中的应用现状。从研究内容看，在医药卫生领域中，社会网络分析方法主要应用于疾病传播与防控研究、卫生政策研究。一是在疾病传播与防控研究方面，有作者通过分析社会网络在艾滋病、吸毒、性传播等过程中的作用，来探讨预防干预疾病的方法，相对应的关键词有艾滋病预防、网络结构、流行病学研究、安全等。二是在卫生政策研究方面，有作者对基本公共卫生服务均等化网络互动进行分析，对健康风险管理的整体网进行分析，从而提出构建以政府为主导的情感支持网络、信息支持网络，建立非正式的健康风险机制，形成健康风险管理体系。其中，对社会资本与社会支持在居民就医行为以及老年人心理健康方面的影响研究也很广泛，代表性的关键词有自感健康、心理、生命质量、社会支持、调查分析、危险行为、信任、影响因素、行为、对策、社会参与等。还有作者对公立医院医务人员知识创新的社会网络关系进行分析，以增强公立医院的创新能力，有代表性的关键词为健康教育、影响因素、网络结构、干预等。从方法的技术运用角度看，通过共现分析、可视化技术来研究和展现某一特定医药领域的合著情况、研究热点、发展方向等是社会网络分析方法在国内医药领域的主要应用。共现方法可以定性和定量分析学科情况，监测学科领域动态发展情况，多角度揭示信息的内容关联和隐性知识。将提取的共现矩阵用社会网络分析软件(如Ucinet、Pajek、Gephi等)以可视化的形式展现出来，可以快速定位特定领域的研究热点，为进一步的研究奠定基础。
2讨论
本文通过对国内医学领域近十几年发表的社会网络分析文献进行系统梳理，对社会网络分析方法应用情况有了较清晰的认识。
2．1社会网络分析方法应用于医药卫生研究取得的成绩
社会网络分析方法是情报学研究的最新手段，将它创新性地运用到医药卫生科技领域的研究有助于更快地获得某些领域的研究动态与发展前沿，同时能较直观地进行国家间的对比，从而找出差异，为我国的医药卫生事业提出具有时效性的决策参考。通过对比表1和表2我们发现，有些频次较高的关键词中心度并不强，这也在一定程度上说明传统的统计频次的方法显然不适用于对研究热点的探测。采用社会网络分析方法能够从网络的个体属性、整体属性方面进行分析，挖掘出更多深层次的信息。通过可视化技术直观展示关键词网络，可增强研究问题的现实感，使人们更容易了解网络内部结构，揭示隐性知识。国内医学界运用社会网络可视化工具探测医学领域的研究进展与热点、作者和机构间的合著网络等的研究构成了近年来这一领域的热点。虽然社会网络分析在卫生政策领域的应用研究数量有限，但研究大多规范、操作严谨，将社会网络分析的理论进行了本土化理解，产生了多样化的研究成果。如陈嘉伟等通过建设医院科室团队的社会网络结构来分析医院知识创新的影响因素，为提高医院知识创新能力提供借鉴;王欢等将每户家庭作为一个节点，了解农村贫困家庭所处的健康风险和分析网络的结构特性，并构建了健康风险管理的整体网。
2．2社会网络分析应用于医药卫生研究的不足
一是社会网络分析方法在国内医药卫生科技领域的应用研究数量不多，数据样本大多来自于调查问卷，且数据分析量较小，应用范围不广，主要集中在疾病传播与防控研究、卫生政策研究方面，故仍有较大的发展空间。二是数据分析不够深入。很多研究者综合利用较多的可视化软件、数理模型，构建出网络图表，但未在图表的背后深入挖掘其中的深刻涵义、分析现象产生的原因，内容稍显浅显。三是已有的实证研究侧重于对不同社会群体的个体中心网络结构特征进行简单的静态描述，或只是针对某一局限范围内的特定群体进行网络分析，而鲜有对更为复杂的整体网络、网络动态发展模式及变迁趋势的研究。总之，目前国内对社会网络分析方法应用于医药卫生研究的不足可概括为理解尚不深入，对于其在医药卫生科技领域的应用也深度较浅，对于社会网络分析方法的一些核心术语、关键测度指标等的应用不太到位，缺乏系统性、科学性。4结语目前国内医学领域运用社会网络分析方法开展研究还存在诸多问题。今后应扩展实证研究的研究数据，推广社会网络分析方法的分析范围，掌握该分析方法的精髓，将“关系”列为研究对象，并用网络的形式表现出来，促进医学研究方法的多样化。
作者：马霞 甄天民 谷景亮 赵芳 李静丽 韩志琰 窦伟洁 温楠
1.有利因素
（1）网络的普及有利于学生对社会主义核心价值体系的学习。网络以其快速、便捷的优势成为学生了解信息的主要方式，学校里网络技术发达，无线上网普及。学生可以通过查阅信息资料、网络交流聊天等方式随时随地学习社会主义核心价值体系相关内容。
（2）网络的交互性有利于思想政治教育者引导学生对社会主义核心价值体系进行学习。在网络环境中，双向互动是最基本的信息传播模式。教师可以利用这一优势，通过留言回复等，与学生进行平等交流，激发大学生学习社会主义核心价值体系的潜在主动性。
（3）网络表现方式丰富多样，增强了社会主义核心价值体系教育的吸引力和感染力。高校思想政治教育工作者可以以社会主义核心价值体系的内涵为基本内容，制作微视频，通过微博传播，将抽象变为具体，广泛传播社会主义核心价值观，这种多种形式的表达方式，生动逼真，更易于被大学生接受，增强了大学生对社会主义核心价值体系的认识和认同。
2.不利因素
（1）多种文化冲击社会主义核心
价值体系教育。在当前网络环境中，传统与现代、国内与国外差异文化影响着大学生的价值观。近年来，国外影片、动漫等文化形式深受大学生的欢迎。大学生更容易接受新鲜的事物，对于欧美风、韩流等外来的风格和形式有一定的偏爱。这反映了当代大学生对这些文化形式背后价值取向的多元选择。这给我们在大学生中开展社会主义核心价值体系教育带来了冲击和干扰。
（2）网络信息开放性与共享性有
碍于社会主义核心价值体系教育。当前我国社会正处于深刻变革时期，社会结构的深刻变化、贫富差距的存在、现象披露等信息集中在网络上，大学生经常看到社会发展中的挫折和失误，不免影响他们的理想信念。在面对现实社会时，大学生很难将社会主义核心价值体系的内涵与现实连接起来。
二、大学生社会主义核心价值体系教育与网络建设有机结合
在网络环境下对大学生开展社会主义核心价值体系教育，机遇和挑战并存。高校应从大学生的实际特点出发，不断创新方式方法，使得社会主义核心价值教育深入人心。
1.重视高校网络的硬件条件
网络是对大学生进行社会主义核心价值体系教育的重要阵地，各高校无论是思想政治教育者还是高校领导都必须有充分的认识。要加强校园网络的硬件建设，保证学校有硬件过硬的计算机教室、多功能教室，无线网络覆盖区，使校园网络进入到办公室、图书馆、宿舍等，为学生从网上获取知识和信息提供良好的硬件环境。
2.利用网络特点，完善校园网络的软件建设
一是要充分利用网络新媒体的特点，创新大学生社会主义核心价值体系教育的工作方法与手段。面对网络上各种复杂信息，要完善校园网络的建设，加大网络正面宣传力度，传播正面信息，加强对学生网络道德和网络信息辨别等方面的引导和教育。二是要注重教育软件的开发，既有教育性又有趣味性，便于大学生接受，使社会主义核心价值体系融入校园主流文化。三是要培养政治觉悟高，有一定网络技术水平的思想政治教育工作队伍。思想政治教育者要坚定中国特色社会主义的理想信念，有较高的网络文化素养，较为熟练地运用网络，只有这样，才能及时获取重要信息，与学生平等交流，才能在大学生群体中有效地开展社会主义核心价值体系教育。
3.用科学的网络舆论引领
用科学的校园网络舆论引领，用社会主义核心价值体系占领校园网络。首先，要建设技术性较强的监管队伍，注重教师队伍的舆论高度，注重学生骨干分子在基层的舆论引导，及时发现大学生中存在的思想问题，并有针对性地开展教育；其次，根据学生最关注的问题，积极主动地给出正面回答，引发学生的理性思考，避免在大学生中出现造谣、传谣等现象；最后，要开展相关知识讲座，采用大学生易于接受的方式如论坛、聊天室等方式对大学生进行有针对性的宣传与沟通，把主流价值观灌输和渗透到大学生的头脑中去。
4.发挥网络文化教育功能
发挥网络文化的教育功能，坚持用中国化的最新成果武装大学生的头脑。其功能主要体现在对大学生进行如礼仪、规范、伦理道德等方面的教育。是我们立党立国的根本指导思想，是社会主义核心价值体系的灵魂，网络文化是一种特殊社会意识形态，尊重差异，包容多样，构建网络主流意识形态，用社会主义核心价值体系占领网络文化阵地。高校要积极主动跟上时代潮流，运用网络优势，利用各种形式，鼓励、支持大学生参与网上对话和讨论，由传统的“灌输式”转变为“渗透式”教育，发挥网络文化“润物细无声”的作用。
5.发挥网络传承功能
一、研究过程
（一） 研究样本的选择
由于学习共同体的研究范围较为广泛，在教育、社会学、计算机与互联网等领域均有涉及。因此，国内关于学习共同体的文献量非常大，刊登该研究领域成果的期刊种类也较多，且比较分散。为尽可能保证数据分析的全面性，本研究使用中国知网的中国学术期刊网络出版总库 （CAJD）、中国博士学位论文全文数据库和中国优秀硕士学位论文全文数据库获得相关文献的信息与全文。
（二） 研究文献信息的收集与处理方法
Community 的中文译法通常有“社会”、“共同体”、“社区”、“社群”等，最常见的是“共同体”和“社区”的译法，同时与 community 有关的复合词汇也有多种不同的译法，如本研究关注的“learn-ing community”就有学习型社区、学习共同体两种不同的译法。因此，本研究在检索时，使用以下控制条件“期刊年限 （2001~2011） + 来源类别 （核心期刊），内容检索条件为：主题 （学习共同体） 或者包含 （学习型社区）”对中国学术期刊网络出版总库进行文献检索，获得期刊文献 725 篇 （检索时间为2011 年 10 月 15 日）。同时使用控制条件“期刊年限 （2001- 2011），内容检索条件为：主题 （学习共同体） 或者包含 （学习型社区）”对中国博士学位论文全文数据库进行检索得到博士论文 66 篇，对中国优秀硕士学位论文全文数据库检索得到硕士论文 628篇。最后，依据中国知网提供的文献信息依次进行文献信息采集。在文献数据信息处理方面，本研究主要采用中国医科大学医学信息学系开发的数目共现分析系统 Bi-comb v1.0[3][4]，以及美国德雷塞尔大学陈超美博士研发的信息可视化统计软件 CiteSpace 3.0.R2[5][6]两款数据统计软件对获取的数据进行统计处理。其中，CiteSp ace 软件可有效探索学科知识领域的演进与研究前沿，进行可视化分析，使得文献计量学分析易于实现历时性的动态化[7]，该软件内嵌了国内学者刘盛博编制的 CNKI（RefWork） 格式转换程序，具备将CNKI 数据转换为可处理的格式的功能。但受 CNKI数据采集选项和中文文本处理功能的限制，CiteS-p ace 仅可有效处理 CNKI 数据的专业术语和关键词分析。因此，笔者同时选用 Bicomb 软件、UCINET软件，甚至人工统计的方法对文献信息进行补充处理与分析。最后，依据统计结果对学习共同体的研究进展状况进行分析和评判。
二、研究结果与分析
（一） 国内学习共同体研究成果产出分析
笔者按年度对 2001 至 2011 年间的国内期刊论文和国内硕博论文进行了检索和统计 （2011 年截止到笔者检索日期 10 月 15 日），国内各年份的论文刊发与学位论文数量情况如图 1 所示。由图分析可知，期刊论文和硕士论文的数量整体上呈上升趋势（2011 年仅能检索到 10 月份），特别是近三年来，期刊论文数量一直保持在 100 篇以上，硕士论文也从2007 年开始保持在 85 篇以上，这可能与国内教育界对建构主义、学习的社会性等与学习共同体相关理论的关注力度加大有关，从而引发更多的国内学者对该领域进行研究。如果单从博士论文数量上看，则相对比较稳定，近三年来一直保持在十篇左右。总体上看，国内学者对学习共同体的研究趋于上升趋势，有更多的学者开展该领域研究。
（二） 载文期刊与研究机构分布
用 Bicomb 软件对 2001~2011 年间关于国内学习共同体研究的、在核心期刊发表的文献进行载文期刊分布进行统计，载文量大于等于 10 篇的期刊有 21家，结果见表 1 和图 2。其中载文数量在前 10 位的期刊的载文量占到了全部文献的 41.89%。仅就载文期刊关注领域来看，学习共同体研究还主要集中于教育领域。为有效反映研究论文的机构来源，本研究使用Bicomb 软件对期刊论文和硕博论文的研究单位或授予学位单位进行统计，统计结果如表 2 所示。无论从期刊论文数量还是硕博论文数量上来看，华东师范大学均是学习共同体研究的一个重镇。如仅从期刊载文量来看，华南师范大学、北京师范大学、西南大学、南京师范大学也对学习共同体研究做了较突出贡献。但若仅从硕士论文上讲，首都师范大学、山东师范大学、东北师范大学等学校的学位论文数量较多。为此，我们对各单位不同类型的发文量进行对比（图3），发现了一个现象，即：有些单位核心期刊研究论文较多却少有相关的硕博学位论文，但有些单位核心期刊发文量较低却有特别多的硕士学位论文出现。前者还比较容易理解和解释，即该校有相关研究，且做出了较为突出的成绩，但没有引领研究生跟进该领域的研究。但后者所反映的问题却值得我们深思，即研究还没有得到业内广泛认可（表现为没有在该领域的核心期刊或较少），却指导了非常多的硕士论文研究。
（三） 学习共同体领域研究热点与前沿分析
1. 研究热点分析
关键词是文章主题的高度概括和凝练，通过对高频关键词进行统计与分析，可以挖掘某一研究领域的热点。本文使用 CiteSpace 3.0.R2，以关键词为节点，时间分区为 1 年，阀值为 50Top per slice，采用最小成树算法，利用国内期刊文献绘制国内学习共同体研究热点知识图谱，共得到节点 366 个，连线 294 个，结果见图 4 和表 3。而对国内硕博论文绘制高频关键词共现网络，得到节点 321 个，连线 315个，结果见图 5 和表 4。根据陈超美的介绍[8]，分析由 CiteSpaceII 生成的期刊热点知识图谱 （图 4） 的关键节点分布可知，国内学习共同体研究领域热点可以确定为：学习共同体、学习型社区、社区教育、共同体、学习型社会、教师、教师专业发展、终身学习、网络学习共同体、专业发展等。而根据硕博论文热点知识图谱 （图 5）的关键节点分布可确定学习共同体研究热点领域为学习共同体、教师专业发展、虚拟社区、协作学习、网络学习共同体、专业发展、知识建构等。由表 3 可知，期刊高频关键词频次排序中，学习共同体最高，因此其节点年环明显最大。从节点的中介中心度看，学习共同体的中心度同样最大，因此其节点的紫色年环最大，即中心度最高，占核心地位，紧随其后的是社区教育、共同体、学习型社会、教师、教师专业发展等。若从硕博论文高频关键词中心度和频次统计角度分析 （见表 4），对策的研究频次最高，专业发展排其次。但教师专业发展、虚拟学习社区、协作学习、学习共同体、网络学习共同体等的中心度相比前两者更高，占较为重要的核心地位。
由以上分析可知，从期刊论文来看，关于学习共同体、学习型社区的研究最广泛，而社区教育、共同体、学习型社会、教师、教师专业发展等是相对突出的研究热点。从硕博论文分析，学习共同体隐去了其中心位置，教师专业发展、虚拟学习社区、网络学习共同体等主题凸显出来。学习共同体、学习型社区的研究频次最高是易于理解的，但无论是期刊论文还是硕博论文都显示与教师专业发展、网络学习共同体相关研究热度较高，这应引起我们的重视。对学习共同体，人们不仅研究它的概念、内涵、基本理论和形成机制，更关注它的具体应用。教师专业发展在教育领域备受关注，然而强调教师知识提升的理智取向的专业发展范式，虽经多年研究与实践，成效却不尽如人意。学习共同体所提倡的学习的社会文化观和分布式认识观适应了人们对学习观的转变，特别是它强调的知识建构的社会性、文化场域依存性、多元主体互动性等适应了当今人们对学习的理解，正好适应了教师专业发展观的实践 - 反思取向（教师主要不是通过“接受”知识，而是通过“反思”以更清晰地理解自己、理解实践，并实现专业发展）[9]、生态取向 （教师专业知识和能力发展并不能全然依靠自己，而应将其置于一定的社会环境、人际关系中，有效利用各种人力和物力资源以实现专业发展；将教师专业发展的内涵提升到教师教研合作能力和教师群体整体专业发展水平的高度）[10]。学习共同体所倡导的理念、实践形式为教师专业发展提供了理论先导和实践指导。因此，在学习共同体研究领域，关于教师专业发展的内容被广泛关注和深入研究。
为了进一步了解其研究现状，本研究以“主题（学习共同体）并含 （教师专业发展）”为检索条件对中国知网数据库进行检索发现，2001~2011 年间国内学习共同体领域教师专业发展方向研究文献呈快速增长趋势 （见图 6）。2003 年，顾小清在 《教师专业发展：在线学习共同体的作用》 一文中对学习共同体与教师专业发展的关系、如何利用信息通信技术构建教师在场的学习共同体以及学习共同体对教师专业发展的影响进行了详细阐述。随后，这一领域引起了国内学者的广泛关注，相关研究逐年增多而以“主题 （网络学习共同体） 或含 （网络学习社区） 或含 （网络学习型社区）”为检索条件对中国知网数据库进行检索发现 （图 7），国内网络学习共同体的研究是在近年来才逐渐被广泛关注的，这一转变与 Web2.0 技术在教育教学领域的广泛应用恰好契合。Web2.0 的六度分割理论、利用集体智慧与学习共同体理念相似，同时，Web2.0 及其相关技术为组建学习共同体提供了技术支持。因此，网络共同体及其相关问题逐渐成为该研究范畴所关注的重点内容。对研究热点分布做进一步的时间线图分析，结果见图 8 和图 9。从图 8 来看，现有的研究热点主要出现于2005 年之前。2005~2010 年间，虽有新的研究热点出现，但研究频次和中心度相对不大。而从图 9来看，形式也基本一样，知识热点和出现时间稍有区别，最为突出的是教师专业发展、网络学习共同体的出现时间和关注程度稍有差别。从二者的整体时间分布情况来分析，2005 年以后，新的研究热点出现较少，主要是对以前研究热点的继续深化。总体看来，国内学习共同体研究各研究方向逐渐成熟化，呈现静态稳定趋势。
2. 研究前沿分析
CiteSp ace 软件选择突变专业术语类型 （b urs tterm），利用其词频探测技术进行研究前沿术语分析。期刊论文得到突变专业术语 366 个，硕博学位论文得到 321 个，分别对视图布局进行精简合并，形成结果见图 10 和图 11。综合分析这两个图，显著的索引专业术语主要有：学习共同体、学习型社区、共同体、社区教育、学习型社会、教师专业发展、专业发展、网络学习共同体、虚拟学习社区、知识建构、学习社区、协作学习、对策、Web2.0、学习环境、知识建构、网络课程、建构主义、教师培训等。对这些词语进入深入分析，可将国内学习共同体研究领域的前沿方向概括为以下三类。
（1） 理论深化类
以“题名 （学习共同体） 或含 （学习型社区）”为条件对中国知网数据库进行再检索，将数据导入Bicomb 软件进行统计分析和人工鉴别发现，随着学习共同体在各领域的广泛应用，关于对原有概念和理论不断反思、修正和深化的研究内容相对较多。同时，人们不再停留在早期的学习共同体概念界定、阐释和区别上，而是从不同视角对学习共同体理论进行丰富、充实。这种深化表现在两个层面。第一个层面表现在对学习共同体理论内涵的深化，即：更深入地研究学习共同体的基础理论、哲学基础、文化基础，主要表现在从生态哲学、后现代哲学等视角研究学习共同体，同时还表现在从社会建构观、分布认知理论、知识论、学习的实践论等角度对学习共同体的基础理论的深入研究与挖掘。第二个层面表现在对学习共同体外延的研究，该方面的研究表现在对学习共同体不同实践形式的理论深化，包括对网络学习共同体、课堂学习共同体、学校共同体、专业学习共同体、课程学习共同体等领域的深入研究。
（2） 具体应用与组织形式类
该方向致力于将学习共同体的思想、理论及其方式与具体的实践领域相结合，发挥其优势，解决相关领域的问题。教师专业发展和教师培训是教师教育领域愈久弥新的问题，学习共同体的出现不仅为教师专业发展、教师培训开启了新思路，提供了新方法，还提供了新的实践范式。学校、课堂与课程是教育的主阵地，然而这些主阵地却历来备受诟病，甚至把“只具有工具的理性，而缺少价值的关怀[11]”的现代人所具有的共性特征也归结为教育问题。改变现状、促进人类发展是每一个教育研究者的理想。因此，与学校、课堂和课程等相关的学习共同体组织形式都是未来的研究方向。教育不仅包括学校教育，还包括家庭教育、社会教育 （包括现实社会、网络社会等） 等非正式场合教育，可见，与社区、实践、网络虚拟世界等领域联系的网络学习共同体、虚拟学习共同体、实践共同体等组织形式也将成为该领域的未来研究方向。
（3） 构建策略类
学校共同体、课堂共同体、课程学习共同体的构建与策略研究是一个必然趋势。时至今日，网络已在深深影响着人们的工作、学习和生活。因此，与网络相关的学习共同体、虚拟学习社区构建必然成为学习共同体研究的又一趋势。Web2.0 作为更注重用户的交互作用的网络组织形式，正吸引更多人选择数字化、网络化的生存方式和学习方式，迎接共同参与、共同创造、共同分享的全民织网时代。如何利用Web 2.0 及其相关技术构建网络学习共同体或虚拟学习共同体必然成为该研究领域的又一增长点。
（四） 研究学者合作网络与机构合作网络
1. 研究学者合作网络
将采集数据导入 Bicomb 软件，以作者为关键字段进行提取、统计后，选取频次≥2 的 86 名研究学者 （频次累计百分比为 9.5861%） 数据，生成 Excel类型共现矩阵文件。将 Excel 文件输入 UCINET 软件，输出 ##h 类型的数据集。然后，导入 UCINET集成软件[12]进行可视化分析。对合作网络去除非主成分并进行布局优化，生成结果见图 12。从图 12 可以看出，国内学习共同体研究领域学者合作较松散。为进一步研究各位研究者在本领域的重要性，我们引入了社会网络分析中的度数中心度和中间中心度 （如果一个点处于许多其他点对的捷径上，我们就认为该点具有较高的中间中心度） 概念 （见表 5）。在权衡以上两者的基础上，我们对作者研究情况进行人工文献阅读与排查，发现主要存在以下 3 个合作密切的研究群：钟启泉为华东师范大学课程与教学研究所学者，主要关注学校共同体、课堂共同体以及知识社会与文化催生等；王陆为首都师范大学教育技术学学者，从网络交互、教师专业发展等角度对网络学习共同体进行了研究；时长江则更多地关注了课堂学习共同体和教师专业发展。从中间中心度上看，佐藤学、时长江、郝志峰在合作网络中的影响程度较高，是合作网络中的重要人物。
2. 研究机构合作网络
对研究机构合作网络的研究，选取频次≥2 的研究机构共 26 个，频次累计百分比达 22.3529%，采用与作者合作网络研究的相同程序。对合作网络去除非主成分并进行布局优化，结果见表 6 和图 13。可知，机构间的合作也比较松散。华东师范大学课程与教学研究所、广西师范大学教育科学学院、西南大学教育学院、华南师范大学教育信息技术学院、华东师范大学教育科学学院等在整个网络中的度数中心性最高。而从中间中心度上来看，华东师范大学课程与教学研究所同样是合作网络中的代表机构。总之，国内学习共同体合作研究相对较为松散，研究者之间相对缺乏必要的交流与合作，分散了研究力量。如果仅从文献研究者所属单位上推理，研究者间应有更多的合作机会和合作可能。这也许要归因于国内论文署名习惯，许多研究成果可能是多名研究者合作进行的，但因为各种因素，文章最后只署了一个名字。
关键词：隐性知识 跨国合作 科学计量分析
分类号：G250
引用格式：张春阳， 何晓红. 中国隐性知识跨国合作研究的科学计量学分析[J/OL]. 知识管理论坛， 2016， 1（6）： 415-422[引用日期]. http：///p/1/72/.
1 引言
隐性知识（tacit knowledge）的概念自从波兰尼最早提出到现在已经历经50多年时间[1]。隐性知识是创新创业及形成组织核心竞争力的基础和源泉，这一点已经得到学术界与企业界普遍认可[2-5]，学者们从不同视角、以不同研究方法对隐性知识的概念、分类、转化、共享及应用等进行了大量卓有成效的研究。随着科学研究国际合作成为社会科学研究产出的主要方式，成为国家科学技术发展战略的一个极其重要构成部分，加之隐性知识研究向多元化视角纵深发展，跨国家或地区合作业已成为隐性知识研究必由之路。中国隐性知识跨国合作研究特征与发展态势如何？在隐性知识科学研究的国际格局中处于何种地位？这些问题将从侧面反映出中国在21世纪知识经济时代是否具备维系与推动经济科技持续与快速发展的能力，是值得研究的重要课题。
梳理文献发现，为数较少的现有文献仅仅触及到某一领域或一国的隐性知识科学计量分析，数据来源较为狭窄，缺乏国际视野[6-10]。目前尚未有文献系统探讨中国隐性知识跨国合作研究问题。鉴于此，本文运用文献计量学方法与指标、社会网络分析技术等，从跨国合作产出、合作结构、合作伙伴、合作影响及合作地位等5个方面对中国隐性知识跨国合作现状进行系统测度与分析，以期了解中国隐性知识跨国合作研究的发展状况与态势，为制定政策、促进隐性知识科学合作进而提高科学研究水平提供量化的科学依据。
2 数据来源及研究方法
数据源自于Web of Science中的SCI-E以及SSCI数据库2001-2015年收录的基于网络数据的隐性知识研究的文献。检索式为（TS=“tacit knowledge ”）；时间跨度为2001-2015；文献使用的语言为English；文章类型为Article。在2016年4月15日进行了文献检索，经过数据清洗最终获得了2001-2015年间1 470篇基于网络数据的隐性知识研究的论文，其中涉及到两个或两个以上不同国家的论文有279篇。运用文献计量方法、社会网络分析方法进行统计分析。值得注意的是，本文中国隐性知识跨国合作论文是指论文作者地址中包含中国（包含中国台湾地区）以及其他国家。将Web of Science中英格兰、苏格兰、威尔士和北爱尔兰4个独立的研究单元统一合并为英国处理。
3 研究结果
3.1 跨国合作产出
图 1描绘了3年时间窗口下（2001-2003、2004-2006、2007-2009、2013-2015）中国隐性知识研究的论文总数和跨国合作论文数份额的动态演变。由图1总体走势来看，中国隐性知识研究论文和跨国合作论文的世界份额均呈现不同程度的上升趋势。中国隐性知识跨国合作论文的世界份额高于论文总数的世界份额，这表明在过去15年中国隐性知识跨国合作研究论文增长的速度高于隐性知识研究论文的增速。中国隐性知识跨国合作论文占本国份额大约在20%-35%左右，而占世界比重大约在5%-15%左右，这说明中国隐性知识跨国合作论文仍具有较大的发展空间。
3.2 跨国合作结构
为进一步理清中国隐性知识跨国合作研究的结构，表1给出了三个时间窗段的合作方式、合作国家和合作比率。从合作方式上看，双边合作方式发展迅速，占主导地位；多边合作方式亟待进一步发展，这表明中国隐性知识跨国合作研究的学术氛围还不够浓厚。从合作国家上看，中国开始与越来越多的国家建立起隐性知识跨国合作研究关系。从合作比率上看，中国隐性知识跨国合作比率不断上升，表明中国在该领域中国际合作表现比较活跃。
3.3 跨国合作伙伴
图2展示了中国隐性知识跨国合作论文的国家地理空间分布，以数字世界地图形象直观地反映出中国隐性知识跨国合作网络的区域布局特征。图中颜色的深浅代表隐性知识跨国合作论文的数量多少。从图2可知，美国、英国、法国和西班牙等是中国隐性知识跨国合作论文的重要合作国家。图3给出了与中国隐性知识跨国合作研究产出最多的5个国家，其中美国是中国隐性知识跨国合作研究的最主要合作伙伴。综合两图可知，隐性知识跨国合作的主要参与者主要分布在欧美发达地区，这些地区的国家知识经济发展水平都较高。表明中国致力于通过与欧美发达地区跨国合作推动本国隐性知识的发展进程进以适应当今知识经济时代环境的变化要求。
3.4 跨国合作影响
引文率是科学计量学领域中表征科学研究影响力或质量的重要指标。为消除规模效应、引文习惯、引文动机等因素影响，采用相对论文影响力（relative citation impact，RCI）来测量隐性知识跨国合作研究的影响力。RCI表示某个国家在某个学科领域发表的论文篇均被引次数与全世界所有国家在该学科领域的篇均被引次数之比[11]。本研究中RCI的定义如下：RCI=隐性知识领域某国跨国合作论文的篇均被引频次/隐性知识领域世界跨国合作论文的篇均被引频次。RCI=1，表明在给定领域某国跨国合作论文的质量与世界均值相当；RCI>1，表明在给定领域某国跨国合作论文的质量高于世界平均水平；RCI
为研究中国隐性知识跨国合作水平，运用国际合作指标（international collaborative index，ICI）。ICI是指某学科国际合作论文占该学科论文总数的比率[12]。本研究中ICI的定义如下：ICI=隐性知识领域某国跨国合作论文的合作率/隐性知识领域世界跨国合作文的合作率。ICI=1，表明在给定领域某国跨国合作活跃程度与世界均值相当；ICI>1，表明在给定领域某国跨国合作活跃程度高于世界平均水平；ICI
以ICI指数为坐标横轴、RCI指数为坐标纵轴构建隐性知识跨国合作研究的技术象限图。如图4所示，第一象限为双高型，即高合著高影响，表明在该领域处于领先地位，未来将继续保持与巩固这种优势；第二象限为低高型，即低合著高影响，表明在该领域国际合作相对不活跃，侧重于自主研究，但影响力较高；第三象限为双低型，即低合著低影响，表明在该领域发展极为落后，处于不利地位；第四象限为低高型，即高合著低影响，表明在该领域国际合作活跃，但影响力较低。
根据上述隐性知识跨国合作研究的技术象限图，给出了10个隐性知识跨国合作研究最多产国家的技术象限比较。由图5可知，最多产国家的隐性知识跨国合作研究主要处于第四象限，即高合著低影响。中国在隐性知识跨国合作研究中位于第四象限，但与其他9个国家相比，中国隐性知识跨国合作产出的影响力较低。这表明中国在隐性知识跨国合作中比较活跃，但是影响力较低。较低的影响可能源于创新性缺乏或不足，这需要引起中国的格外重视与思考。
3.5 跨国合作地位
3.5.1 跨国合作网络的位置演变分析
以5年时间窗（2001-2005、2006-2010、2011-2015）构建3个网络图探讨隐性知识跨国合作动态演变。3个阶段跨国合作网络的可视化结果如图6、图7及图8所示。节点的大小、连线的宽度分别与度中心性和结点的连接强度成正比，颜色的深浅代表节点总度数的大小。在隐性知识跨国合作网络中，中国始终位于网络的边缘位置，向网络核心位置移动缓慢。需要指出的是，笔者对网络进行了修剪，保留节点的总度数大于等于1。
3.5.2 跨国合作网络的中心性测度
中心性是社会网络研究的重点内容，包含中心度与中心势两种重要的度量方法。中心度反映一个节点在网络中处于核心地位的程度，中心势则描述整个图的紧密程序或一致性，也就是一个图的中心度。本研究主要运用点度中心性与中介中心性两个指标。社会网络分析中的点度中心性（ degree centrality）反映网络的内聚性在多大程度上围绕某些节点组织起来，在合作网络中是否处于中心位置。中介中心性（between centrality）是指如果一个行动者处在许多交往网络的路径上，可以认为此人处于重要地位，因为该人具有控制他人交往的能力，反映是行动者对资源信息的控制程度。
如表2所示，中国在隐性知识跨国合作网络中的相对点度中心性高于世界平均水平，低于处于网络核心地位的美国。值得注意的是，中国的度中心性在不断增加，但与美国的差距依然较大，一方面说明中国正向网络核心位置缓慢移动，另一方面说明跨国合作网络呈现向均衡化方向发展趋势。中国在隐性知识跨国合作网络中的中介中心性低于世界平均水平和美国，说明中国仍处在跨国合作网络的非重要地位。
4 研究结论及启示
通过对中国隐性知识跨国合作研究的合作产出、合作结构、合作伙伴、合作影响和合作地位等五个方面进行系统分析，得到以下结论：
（1）中国隐性知识跨国合作产出呈现迅速增长的特点。通过对中国及其隐性知识跨国合作论文数量发展态势的比较分析，发现两者均呈现不同程度的上升趋势。隐性知识跨国合作研究论文增长的速度高于隐性知识研究论文的增速，仍具有较大的发展空间。
（2）双边合作方式发展迅速，占据主导地位；多边合作方式亟待进一步发展，这表明中国隐性知识跨国合作研究的学术氛围还不够浓厚。中国开始与越来越多的国家建立起隐性知识跨国合作研究关系，合作比率不断上升。
（3）中国隐性知识跨国合作伙伴主要分布在欧美发达地区，美国是中国最主要的合作国家。今后，中国在保持与欧美发达国家合作为主的同时，应该不断加深与周边亚洲国家或地区的合作，向多区域合作方向发展。
（4）中国的隐性知识跨国合作研究属于高合著低影响型，处于隐性知识跨国合作网络的边缘位置，具有较低的资源控制力。这表明中国今后需要继续保持较高的国际合作活跃程度，在推动隐性知识跨国合作论文数量稳步增长的同时注重质量提升，鼓励做出更多原创性和新颖性的隐性知识研究成果，从而不断提高国际学术影响力。
参考文献：
[1] 梁启华， 余光胜. 基于心理契约的企业隐性知识转化与共享管理[J]. 研究与发展管理， 2006（1）： 77-85.
[2] 刘丽珍， 刘国伟. 隐性知识与核心竞争力[J]. 管理科学文摘， 2007（2）： 50-51.
[3] 芮明杰， 陈晓静. 隐性知识创新与核心竞争力的形成关系的实证研究[J]. 研究与发展管理， 2006（6）： 15-22.
[4] DANIELl F. Tacit knowledge with innovative entrepreneurship [J]. International of industrial organization， 2012， 30（6）： 641-653.
[5] RYAN S， O’CONNOR R V. Acquiring and sharing tacit knowledge in software development teams： An emp irical study[J]. Information and software technology， 2013， 55（9）： 1614-1624.
[6] 丽纳. 我国图书馆隐性知识管理研究综述[J]. 中山大学研究生学刊（社会科学版）， 2007（4）： 103-109.
[7] 黄义侠. 中国图书馆隐形知识研究之状况[J]. 现代情报， 2008 （12）： 120-123.
[8] 李素梅. 基于知识图谱的国内图书馆隐性知识研究现状及趋势分析[J]. 现代情报， 2014（7）： 14-21.
[9] 李妍. 我国隐性知识管理研究前沿的演进历程――基于科学知识图谱视角[J]. 科学管理研究， 2015（3）： 17-20.
[10] 李作学，齐艳霞. 隐性知识研究的科学计量分析[J]. 中国管理科学， 2011（专辑B）： 355-358.
[11] MAY R M. The scientific wealth of nations [J]. Science， 1997， 275（5301）： 793-796.
[12] GARG K C， PADHI P. A study of collaboration in laser science and technology[J]. Scientometrics， 2001， 51（51）： 415-427.
A Scientometric Analysis of Transnational Collaborative Research of Tacit Knowledge in China
Zhang Chunyang1 He Xiaohong2
1School of Business Administration， Shandong Technology and Business University， Yantai 264005
2Library of Shandong Technology and Business University， Yantai 264005
〔关键词〕科学合作合作网络可视化
〔分类号〕G306.3
Analysis of Interprovincial Science Collaboration Network Visualization Based on CSCD and SCI Databases
Yin Lichun1Yin Fuliang3
School ofElectronic and Information Engineering, Dalian University ofTechnology, Dalian116024
Jiang Chunlin2Wang Youqiang4
21st Century Development and Research Center,Dalian University ofTechnology, Dalian116024
〔Abstract〕Using the databases of CSCD and SCI, the paper gets the data matrix of science collaboration papers of 31 provinces in China, and constructs a series interprovincial collaboration networks with directed weight. The paper also makes the cooperation network visualization by using the social network analysis software――Netdraw. The results show that developing provinces tend to cooperate with developed provinces, especially with the capital cities such as Beijing, but cooperation among developing provinces are seldom, and that cooperation differences among provinces in SCI database are more distinctive than in CSCD database.
〔Keywords〕science collaborationcollaboration networkvisualization
1引言
随着现代科学技术的进展和经济全球化步伐的加快，科学研究正日益呈现出既高度分化又充分整合的趋势。科学合作是实现研究资源共享、减低科研难度和学者获得学术声誉的重要形式。科学合作的迅猛增长引起了众多学者们的注意。著名科学学和科学计量学家普赖斯(J. D. Price)，于20世纪60年代通过考察1910-1960年间发表于《化学文摘》中论文的署名形式，发现合作论文由不足20%增长至80%。美国科学社会学家朱克曼(Zuckerman)在20世纪70年代通过一项研究发现，在诺贝尔奖设立的头25年中，合作获奖者占41%；第二个25年达到65%；第三个25年则已高达79%。格兰采尔(W. Glanzel)和克罗文(H.Gzerwon)从1992年出版的SCI中随机抽取4 534篇论文进行分析，发现90%以上的论文是通过合作研究完成的[1]。不仅自然科学领域，而且人文社会科学领域的合作趋势也呈加强之势[2]。科学合作已成为科学计量学研究的一个重要领域，可为科技政策的制定提供理论基础。
20世纪90年代后，科学计量学对科学合作的关注已经从简单测算某一学科领域的合著率、合作度、合作强度等，开始向构建数学模型、聚类、可视化方向转移。国内学者刘杰等对我国物理学权威期刊《物理快报》和Chinese Physics发表的有关混沌理论方面的学术论文合作关系形成的小型科学合作网络进行了研究，发现该合作网络及其内部连通组群的聚类特性和小世界特征等[3]。梁立明等人利用中国科学引文数据库(CSCD)对我国34个行政区跨省区科学合作的马太效应和地域倾向进行了探讨[4]。奥特(E. Otte)和鲁索(R. Rousseau)将社会网络分析成功应用于信息科学[5]。克里奇默(H. Kretschmer)运用网络分析方法研究了62个COLLNET成员构成的合作网络特征[6]。网络分析方法在国内已经得到了广泛的研究，但在科学计量学领域中的应用还极为有限，本文将利用网络分析方法对国内省区间的合作特征展开讨论。
2数据来源
本文研究使用的原始数据为中国科学院文献情报中心的CSCD(1998-2005)数据库和SCI(2000-2005)给出的中国大陆31个省区合作论文分布矩阵①②，1998年和1999年无SCI合作论文统计项，具体数据略。所得分布矩阵中的列表示第一作者所在省区，行表示与第一作者合作的省区(不区分第二作者、第三作者……)。只要第一作者省区和其他省区作者有合作，即累计一次，这样矩阵中的元素就会有很大差异，合作次数越多，数值就越大。
3研究方法与结果分析
社会网络分析方法最初主要应用于社会学研究，随着数学、计算机科学和复杂性科学的发展，网络分析的理论、方法和技术日臻成熟，几乎在所有学科领域得到应用[7]。本文使用广为流行的网络分析软件Ucinet对各省区合作关系进行分析，并绘出可视化图形。
在网络分析中，某一个节点的度就是与这个节点相关联的边的条数。对于有向网络，节点的度又分为入度和出度。出度是指从给定节点出发的边的数量，入度是指指向给定节点的边的数量。31个省份之间基本上都存在合作关系，但合作次数差别很大。所得矩阵的行向量表示所在行的省份作为第一作者分别与各个列省份合作论文的次数。而矩阵的每一列则代表所在的列省份作为合作作者分别与各个行所在省份作为第一作者合作的论文数量。在本文研究的省区合作网络中，节点代表各个省份;出度代表某一个省的作者作为第一作者的合作文章数量;入度则是某一个省的作者作为合作作者出现的次数。因此这个合作网络是一个有向带权重的网络。为了能更加清楚直观地展示出各个省份之间合作状况，本文将各个年度段的合作次数取平均值，然后将合作次数少于平均值的边去掉，这样在图上显示出的就是合作强度很高的边。
表1给出了1998年和1999年各省区科学合作的出度和入度值。可以看出，北京作为我国高等学校和科研机构云集的地区，出度和入度值均处于最高水平，表明其在省区间科学合作中的中心地位。此外，江苏、上海、广东作为我国科技和经济文化较发达地区也是其他省区寻求科技合作的主要对象。而青海、、宁夏和海南则极少与其他省区合作，其他省区也很少与其合作。从整个数据分布可以看出，在这两年内，我国省区间的科学合作存在较大差异。从合作方向看，基本可以分为三种类型，即出度和入度基本平衡、出度大于入度、出度小于入度三种。出度和入度的差异反映了某省区与其他省区、其他省区与该省区合作的倾向性。
为了形象展示历年的省区合作及变化情况，针对CSCD 1998-2005年和SCI 2000-2005年的数据，我们分别将相邻两年数据合并，这样就得到了7组数据，形成7个合作矩阵。我们将数据转化为Ucinet可接受的DL格式，应用Netdraw功能，以可视化的图形来表示各省区的合作状况，见图1-7。各图中的节点代表省区。节点的大小与节点的出度成比例，表示节点所代表的省份作为第一作者省份的发文情况。边的粗度与合作的次数成比例，合作次数越多，边就越粗。
首先分析在CSCD合作环境中各省区合作的状况，见图1-4。1998-2005年，在合作网络中，北京作为合作的主导方，网络节点最大，合作论文数最多，边的粗度较大，与其他省区的联系紧密，始终占据整个网络的核心位置。江苏、山东、上海、广东、湖北等经济发达省份的边粗度也较大，表明这些省区与其他省区的科学合作也较为活跃。而新疆、内蒙古、宁夏、青海等省区不仅作为主导方参与的科学合作较少，而且与其他省区合作的频度也很少，但合作次数有增加趋势。再看在SCI合作环境中的情况。一般情况下，SCI收录的论文往往具有较高的学术水平和研究质量。我国学者之间以什么样的合作方式进入国际科技交流领域，哪些省份之间合作的研究成果会更多进入到SCI，是一个值得探讨的课题。图5-7展示了从2000年到2005年6年间省区间合作情况。从图中可以看出，相对于CSCD，SCI合作网络图的节点之间的相对大小相差很大。这说明进入SCI系统，作为合作的主导方，省区间的差距拉大。在整个网络中，北京仍然处于强势地位，其次为江苏、上海、浙江、安徽等省区。新疆、宁夏、青海、内蒙古、江西、等西部省区仍处于合作网络的弱显示度状态，即以这些省区为第一作者省区的论文较少进入SCI系统。从连接省区间的边的粗度来看，合作呈现出与强者合作的倾向。北京作为中心，几乎所有的省区都偏好与其合作，上海、江苏、广东等省区也成为弱者合作的选择对象，而弱―弱省区之间的合作却较少出现，几乎没有多少边的联接。
4 结论
通过对两个数据库合作络的分析，可得出以下结论：第一，合作中，在国内数据库中表现出以北京为中心，以江苏、上海等为次中心的网络结构，弱势省区倾向于与发达省区合作; 第二，以合作形式发表于SCI中的络，同样表现出北京等强势省份的中心地位，作为主导方，与弱势省区的差距相对于CSCD差距拉大。弱势省区同样倾向与发达省区合作; 第三，弱势省区之间没有表现出明显的合作倾向。
科学合作的动机十分复杂，合著论文仅是合作关系的外在表现。合作各方产出能力的差异、地理接近性、学科差异、基金投入、社会文化传统、政策导向等均是影响科学合作的主要因素[8]。在我国中长期科学和技术发展规划中，特别强调要加强自主创新，提升我国的科学技术竞争力。在有限的科技投入条件下，如何充分发挥创新功能，缩小地区之间科技经济差距，加强省区科学合作，提高各省区科学研究效率，是一条可供选择的路径。
参考文献:
[1]Glanzel W. Gzerwon H. A new methodological approach to bibliography coupling and its application to national, regional and institutional level. Scientometrics, 1996(2):195-221.
[2]Smith M. The trend toward multi-authorship in psychology. American Psychologist,1958(130):596-599.
[3]刘杰,陆君安.一个小型科学合作复杂网络及其分析.复杂系统与复杂科学,2004(3):56-62.
[4]梁立明,朱凌,侯长红.我国跨省区科学合作中的马太效应和地域倾向.自然辩证法通讯,2002,24(2):42-50.
[5]Otte E, Rousseau R. Social network analysis: a powerful strategy, also for the information sciences. Journal of Information Science, 2002,28(6):443-455.
[6]Krechemer H. Author productivity and geodesic distance in bibliographic co-authorship networks and visibility on he web.Scientometrics, 2004,60(3):409-420.
［关键词］财经院校;合著网络;社会网络;科研合作;分析
一、概述
随着科学技术的不断进步，学科间的多样化发展已呈现出全球化趋势。不同学科、不同科研者、不同学校、不同省份、不同国家之间的科研合作现象日益增多。科研论文，作为一种记录科研成果和知识的载体，可以反映出合著者、科研主体间的合作关系。社会网络，作为一种分析复杂网络的方法，已成为研究合著网络关系的有力工具。国内外基于合著网络的研究成果已有不少。Newman等［1］对生物、数学和物理三个领域合著网络的合作模式进行了定量分析;Liu等［2］提出了一种方向性网络结构，并设计评价因子，对研究人员的贡献进行量化分级;Shibata等［3］利用复杂网络提出了一种发现研究前沿的方法。国内一些学者也开始这方面的研究，并取得了一定的成果。贡金涛等［4］以专利数据库为切入点，对专利合著网络的结构特性和连通体中心进行了计量分析，进而探测出技术研发的绩效水平、科研合作的状况与核心等;陈丞［5］以武汉大学信息管理学院为研究对象，基于社会网络分析方法分别从中心性分析、凝聚子群分析和可视化分析三个不同的角度对图书情报内部合著网络的特点和发展现状进行了探讨;王凯等［6］利用社会网络分析法，对科学数据管理与共享领域的作者合著情况进行了可视化分析;侯小妮等［7］对我国的护理学科开展了合著网络的研究，构建了护理学论文合著网络;李纲等［8］等利用社会网络分析方法对浙江省某科技创新团队的合著网络进行了分析。本文以中南财经政法大学经济学院和江西财经大学经济学院为例，分别从CNKI数据库中收集了两所院校两个院系2010年到2015年期间发表的论文，研究和设计了各个院系科研人员的合著网络模型，通过对网络模型的分析，并借助MATLAB、Ucinet、EXCEL等分析工具，得到合著作者间、院系间的合作度、集聚系数、节点中心度、个人中心网络密度、网络传递性等，同时对整个网络进行了静态特征、抗毁性等的分析，并给出了相应的建议。
二、研究方法
(一)研究对象
数据来源于中国知网，选用的数据时间范围是2010年到2015年，我们检索出中南财经政法大学经济学院和江西财经大学经济学院每篇文章的作者、题名、单位和出版年份四个关键字段，建立符合财经院校社会网络分析要求的数据库，共获得记录1844条。
(二)研究工具
本文首先采用Matlab软件编程，以实现作者相关信息的提取，然后借助Excel软件对提取的信息进行合著力度和合著规模分析，再结合Ucinet和NetDrew软件进行社会合著网络分析和可视化处理。根据研究需要，我们在发文频次在2次(含2次)以上的作者中构建合著网络。
三、合著网络实证分析
(一)合著网络分析
我们借助Ucinet软件对中南财经政法大学经济学院和江西财经大学经济学院的科研合作数据进行初始矩阵化，生成科研合著网络图，并利用Netdraw软件生成可视化图。为了便于观察网络的特性，我们对中南财经政法大学经济学院和江西财经大学经济学院初始网络进行了二值化处理，选取的阈值为2。图1为中南财经政法大学经济学院的网络图，图2为江西财经大学经济学院的网络图，连线表示作者之间的合作，连线越多表示作者间合作的频次越多。
(二)中心度分析
1．中间中心度中间中心度同样采用Ucinet软件进行分析，我们分别对两个数据样本进行统计，统计结果如表1和表2．运行结果由高到低给出了每位作者的中间中心度，上表显示，中南财经政法大学经济学院的中间中心度，从整体上看远大于江西财经大学经济学院的中间中心度，这说明在江西财经大学经济学院影响力较强的“中间人”较少，与网络中其他人的合作力度不够。中间中心度为0，说明这些作者之间的互动较少，自身的独立性较强。作者长期处于独立状态，极有可能导致自己的科研水平止步不前。
四、结论
关键词：期刊级 作者共现 学科服务 用户研究
中图分类号： G254.97 文献标识码： A 文章编号： 1003-6938（2013）05-0067-05
1 引言
学科情报服务是图书馆深化情报咨询服务和学科化服务的重要举措，它是以用户学科情报需求为中心，收集相关学科信息，利用情报研究方法，结合学科专业知识及其专有方法，从研究的角度进行情报分析，为用户提供科技决策、科技管理的信息保证和科技决策的依据、建议和方案等的一种具有高附加价值的深层次专业知识服务。加强学科用户的研究， 是保障学科情报服务高效运行的措施之一，其具体研究内容主要包括用户数量规模、用户研究方向、信息需求类型、需求量、获取信息的能力与方式等， 并据此对学科情报服务人员、技术与设备等相关资源加以合理配置。
目前，大部分学科情报服务实践中，用户的学科属性是基于其所属机构的。以国内高校图书馆的学科情报服务——学科馆员服务为例，所有用户的学科划分均依据其所属院系，学科馆员的配置及其学科定位均以此为基础展开。然而当今科技发展一方面呈现精深细化的特点，另一方面又表现出高度的交叉性。由此直接导致同一机构内科研人员研究领域之间的差异越来越显著，而不同机构间科研人员研究领域间的关联却越来越强。以中国农业大学为例，很多传统农学相关专业当前的关注点与生物学院下设专业有着很强的交叉性，其研究内容相关性非常大；而生物学院内设专业由于研究的切入点不同，其关注点又各不相同，研究内容也大相径庭。
对科学共同体的研究有基于论文合著关系的，也有基于论文引用关系的。通过论文合著途径，可以揭示科学家之间较为明显的联系[1]，而引文途径则可以揭示科学家之间隐藏的或未知的联系。20 世纪80年代White和Griffith 提出的作者同被引分析方法主要是以两两作者被同一文献引用为出发点，有将其用于科学共同体结构特征比较[2]和科学家学科地位评价[3]等方面的研究；作者引文耦合分析方法是以两两作者对同一文献的引用为出发点，其结果可以与作者同被引分析相互印证和补充[4]；尚无将作者同被引分析与作者引文耦合分析结合用于学术共同体识别的相关研究。本文试图从学科用户间的同被引和引文耦合现象入手，结合其情况，在期刊层面上考察其共现现象，探索基于期刊的作者共现在学科用户分类中的应用。除此之外，还通过分析作者组-期刊二模网络的属性，揭示不同学科作者组和不同期刊在机构科研网络中的表现，以期为推出效率更高、针对性更强、重点更突出的学科用户服务提供依据。
2 数据来源和构建
本文数据来源于ISI-Web of Science（SCIE & SSCI）数据库。分析数据集构建过程如下：
1）利用检索式“AD = china agr univ”，限定文献类型为“Article”、“Proceedings Paper”、“Review”，检索中国农业大学发表的论文，共计6125篇（检索日期：2012年7月2日），导入EXCEL，构建初始论文集Article_1；
2）利用Web of Science的“引文报告”功能，获得Article_1的引文15662条，导入EXCEL，构建引文集Citation_1；
3）从原始论文集Article_1中筛选通讯作者地址（RP字段）为中国农业大学的论文，获得分析论文集Article_2；
4）清洗通讯作者，合并同名作者，获得作者908位，构建作者集Author_1，；
5）提取分析论文集Article_2的参考文献信息，构建参考文献集Reference_1；
6）利用EXCEL VBA统计各通讯作者文献发表、文献引用和被其他文献引用的情况，生成作者基本信息表（见表1）、作者-论文表、作者-参考文献表和作者-引文表。
3 研究方法
3.1 “作者-作者”共现矩阵的构建方法
由于各作者研究方向和主题上存在的差异，以及单个作者、单篇文献涉及范围的局限性，各作者在单篇文献层次上的共现概率很低，以致出现较多孤立作者，不利于进一步聚类分析，所以本文扩展了作者共现的范围，确定以期刊层面的作者共现作为统计对象。
本文关于期刊层面的作者共现统计，从以下三个角度进行：一是期刊，二是论文引用期刊，三是论文被引期刊。利用表2所列方法，统计生成基于期刊的作者共现矩阵Ma、基于论文引用期刊的作者共现矩阵Mr和基于论文被引期刊的作者共现矩阵Mc。
由于Ma、Mr和Mc分别受作者发文量、作者引用文献量和作者被引频次的影响，因此整合三个矩阵时先利用表3所列公式将其分别转化为等价矩阵，然后对Ea、Er、Ec求和，构建基于期刊的作者等价矩阵[5]。
3.2 “作者组-期刊”二模网络分析
采用离差平方和方法，以绝对值差为度量标准对基于期刊的作者等价矩阵进行聚类[6]。将聚类结果代入作者-期刊矩阵、作者-论文引用期刊和作者-论文被引期刊矩阵，利用公式（1）分别计算各作者组在发表期刊、引用期刊和被引期刊上的分布情况，
Ck，m=∑Ck，m，i （1）
其中，Ck，m表示聚类簇k在期刊m上的出现频次，Ck，m，i表示聚类簇k包含的作者i在期刊m上的出现频次。
考虑到各作者组发文量、引用文献量和被引频次的不同必然导致其发表期刊、引用期刊和被引期刊分布频次的不可比性，本文利用各作者组发文量、引用文献量和被引频次分别对其发表期刊、引用期刊和被引期刊的频次进行了修正。对修正后的作者-期刊矩阵、作者-论文引用期刊和作者-论文被引期刊矩阵求和，生成作者组-期刊二模网络。
二模网络描述的是两类群体（模态）在网络中的关系，通过中心度的测度可以揭示不同群体成员在网络中的重要性，本文采用点度中心度和中介中心度来测度作者组节点和期刊节点在二模网络中的表现。其中，“点度中心度”是基于“在一个社会网络中，如果一个节点与其他节点之间存在的联系越多，那么该节点的中心地位越突出，其在该网络中拥有的权利越大”的思想，通过计算与某节点间有联系的节点数量来表征该节点的重要程度；“中介中心度”表征的是节点在网络中处于其他两个节点之间路径上，对其他节点的中介作用，即其控制其他两个节点之间交往的能力。在本文构建的作者组-期刊二模网络中，作者组节点的点度中心度表示的是与该作者组相关联的期刊的数量，而期刊节点的点度中心度则表示与该期刊相关联的作者组的数量；作者组节点的中介中心度是指该作者组在网络中作为两种期刊连接桥梁的重要程度，而期刊节点的中介中心度则是指该期刊对连接两个作者组的重要性[7]。
4 结果分析
利用本文提出的“作者-作者”共现矩阵的构建方法，构建基于期刊的作者等价矩阵，如表4所示。
基于作者等价矩阵，采用离差平方和方法，以绝对值差为度量标准进行聚类。由于聚类过程中存在部分聚类簇规模过小的情况，本文预设将规模小于全体作者数2%的聚类簇剔除，在保证保留聚类簇与学科馆员人数（中国农业大学学科馆员共有15名）相等的前提下，经多次试验，最终确定聚类数为24，结果见表5。
使用本文3.2部分给出的方法构建“作者组-期刊”二模网络。由于该二模网络涉及期刊过多，结构过于复杂，因此本文对其进行了修剪：首先对作者组-期刊间的关联强度求平均值，保留大于等于平均值的、忽略小于平均值的，保留关联强度值5625个；继续对余下作者组-期刊间的关联强度求平均值，保留大于等于平均值的、忽略低于平均值的，保留关联强度值1267个；继续求平均值，保留大于等于平均值的、忽略低于平均值的，保留关联强度值833个；继续求平均值，保留大于等于平均值的、忽略低于平均值的，保留关联强度值172个。以这172个关联强度值所涉及的作者组和期刊为基础生成作者组-期刊相关矩阵，对其求平均值，将大于等于平均值的赋值为1，小于平均值的赋值为0，生成作者组-期刊二值矩阵[8]；将该二值矩阵导入社会网络分析软件Ucinet，生成作者组-期刊二模网络图（见图1）。
进一步分析各作者组及期刊在网络中的表现情况，结果如表7、表8所示。从表7可以看出，期刊Journal of Agricultural and Food Chemistry（农业与食品化学）点度中心度和中介中心度均为最高，表明其在网络中与其他节点关联度最高，且在网络中对其他节点的沟通作用最强，因此该期刊对整个中国农业大学科研网络而言最为重要，对该刊应重点保障，开展学科情报服务时应针对该刊进行动态监测。
从表8可以看出，作者组4和作者组7的点度中心度最高，表明这两组在网络中与其他节点关联度最高，对整个中国农业大学科研网络最为重要；作者组4和作者组18的中介中心度最高，表明这两组作者在网络中对其他节点沟通作用越强，节点的中介作用越强。在人员有限的情况下开展学科情报服务时，应重点针对作者组4、7、18，尤其是作者组4做需求分析，进行重点保障。
4 结语
本文基于期刊层面的作者共现聚类分析方法对揭示同一机构作者间研究的相似性和差异性具有十分重要的意义，以聚类结果为基础进行的二模网络分析进一步识别出机构科研网络中应予重点关注的研究团体和学科资源，从而为学科情报服务资源的优化配置提供了决策依据。
中国农业大学的学科情报服务可依据作者聚类分组情况，为每个作者组配置相应的学科馆员，根据各组与其相关期刊相关性的强弱，决定重点保障与推送的资源和内容；依据作者组在网络中的表现，进一步深入分析其学科优势与劣势，为学科发展献言献策；根据期刊在网络中的表现，进一步深入分析期刊的内容，挖掘期刊对学科的意义，进而实现更深层次的学科情报服务。
参考文献：
[1]刘璇，郦芳.图书情报学学术团体现象实证研究[J].情报杂志， 2010， （3）： 20-25.
[2]雷银枝，宋歌.科学共同体测度方法的改进与实证研究[J].科学学与科学技术管理， 2011， （4）： 13-19，97.
[3]Ding Y. Topic-Based PageRank on Author Cocitation Networks[J].Journal of the American Society for Informa
tion Science and Technology， 2011， 62（3）： 449-466.
[4]肖明，李国俊，袁浩等. 国外情报学研究前沿可视化分析： 基于JASIS&T（2000-2009年）的引文耦合分析[J]. 图书情报工作，2011， （2）： 1-5.
[5]王林，冷伏海.施引关键词与被引作者交叉共现分析方法及实证研究[J]. 情报学报， 2012， 31（4）： 362-370.
[6]朱星宇，陈勇强. SPSS多元统计分析方法及应用[M]. 北京： 清华大学出版社， 2011.
[7]刘军. 整体网分析讲义[M].上海：格致出版社， 2009.
【关键词】计算机软件；毕业论文；系统设计；软件
中图分类号：G64 文献标识码A： 文章编号：1006-0278（2014）01-177-01
一、背景意义
如今计算机网络的普及已近是亘古不变的潮流了，而且全国大学网络的正在以高速的发展节奏和社会潮流接轨，各种计算机网络化已经逐步取代繁琐的传统办公模式。大学毕业设计作为大学生四年学结的最重要环节，我们完全有必要实现网路管理化，可以减少指导老师和学生的工作时间和负担，让繁琐的毕业设计过程采用网络化数据库统一管理。通过毕业论文管理系统，大大方便了学生、老师及学校管理员。社会科技在不断的革新，我们的生活、工作和获取知识的方式结构都发生了完全的更新和进步，传统的方式在不断的改变，这是社会发展的毕竟之路，也是走向未来的毕竟过程，所以使得各种传统方式得到不断的简单、方便和先进是十分重要和必须的。然而在许多大学和高校里面并没有在毕业这一环节上实现信息化管理，所以这一部分的工作所有都是由人工来完成，然而人为的物理操作必定存在许多缺陷，比如大量的毕业生信息需要处理，工作量就十分的庞大，到处都是纸质资料，不易整理和保管，还容易丢失，另外最麻烦的是需要更新和修改的资料的情况，其次就是学生和指导老师之间关于论文进行的交流和联系都是线下的，会受到各种不定因数影响，影响这一环节的进度和质量。有着网络的基础，系统可以采用了目前十分流行的B/S结构和Web技术，使得操作交流都变得十分简单和快捷。最重要的是通过计算机信息化管理完全避免人为物理操作的不足。
二、初步调研
浏览了各大类型和类似的网站，毕业论文管理管理系统，我同样采用了当前很流行的B/S结构来开发。
通过各个高校去实地考察，很少有大学开始使用此类系统来管理毕业论文。另外，大多数学生和老师都希望高校能完善此块的建设，来减少毕业生和指导老师的工作量和工作效率。并且此系统会有效的减少学校在此类工作的成本。由于只针对高校毕业生的毕业论文，技术上的要求和开放难道并不是特别大，做好策划工作就好。所以完全可以由大学生和本校老师来指导完成。
最后我们考虑到费用，因为不是企业级的网站，而是校内开发，功能和维护性的要求并不是特别高，所以费用基本可以忽略不记。综上所述，系统的开发无论从技术上、经济上，可行性都是相当高的。对于各大高校是值得去开放和使用的。
三、开发过程中问题
在开放过程之前，我们需要选择何种编程语言和环境。语言和环境的选取对系统的开发难度和时间长度都是有直接的联系的。为了减少开发周期，减弱开发费用，提高产品的质量，对系统做出需求分析报告是非常必要的。比如本毕业论文的系统，是可以完成论文的申请，上传，查看，评价，统计等一系列功能的。那么采用SQL Server2012+Microsoft Visual Studio 2012++C#做为开发工具。在软件系统开发过程中，不提倡无模型的随机开发方式，不可以想到什么功能模型就随手开发什么代码，这样不规范的开发，不仅使得开过过程处于混乱，而且大大地降低了系统开发效率。我们可以适当的利用一些经典的开发模型，典型的开发模型有：1.边做边改模型（Build-and-Fix Model）；2.瀑布模型（Waterfall Model）；3.快速原型模型（Rapid Prototype Model）；4.增量模型（Incremental Model）；5.螺旋模型（Spiral Model）；6.演化模型（evolution model）；7.喷泉模型（fountainmodel）；8.智能模型（四代技术（4GL））；9.混合模型（hybrid model）；10.RAD模型；我们要尽量避免原始老旧的开放模型，这样可以避免许许多多开发问题。但是要根据系统的大小，和开发的难度来做决定，有句话说的好杀鸡焉用宰牛刀，太多复杂的模型适合庞大的系统开发，然而用的一般的小系统上反而会增加开发难度。
参考文献：
[1]周名浩.科关于毕业论文管理系统的设计思想[J].才智，2011（12）.
[2]刘志明.基于工作流技术的毕业论文管理系统设计与实现[J].科技信息，2011（10）.
