近十年我國社會網絡研究熱點透析

戴誠 成全

〔摘要〕本文從文獻計量的角度出發，使用BICOMB、UCINET以及NETDRAW軟件，通過對文獻關鍵詞共詞網絡進行詞頻分析、中心性分析以及凝聚子群分析挖掘出近十年來我國社會網絡研究熱點，并實現其可視化。

〔關鍵詞〕社會網絡分析；文獻計量；熱點；可視化

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2013.05.036

〔中圖分類號〕G25073〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2013）05-0160-08

社會網絡分析方法自引進中國30余年來，已得到了成熟的發展。在前序研究中，筆者曾對我國近十年來社會網絡領域的研究狀況進行探討，分析了該領域文獻增長、期刊分布，介紹了相關高產作者及機構。為了更好地從宏觀角度把握社會網絡領域的發展態勢，筆者對文獻關鍵詞做了進一步研究。關鍵詞是從整篇科學文獻中提煉出來的可以反映文章主題和所涉領域中心的關鍵性詞語，學科領域的研究重點及熱點也常常通過文獻關鍵詞體現出來。本文通過構建文獻關鍵詞共現網絡，探求關鍵詞節點及其相互之間的網絡關系來挖掘社會網絡研究領域的研究熱點及趨勢。

1數據來源

研究以中國期刊全文數據庫作為數據源，檢索日期為2012年10月11日。具體檢索策略為：以“社會網絡分析”為主題，對2003-2012年10年的數據進行精確檢索，共得文獻1 128篇，抽取文獻的關鍵詞字段并進行數據預處理，進行相關分析如下。

2社會網絡研究熱點分析

231度數中心度

度數中心度是用社會網絡中與某節點相連的節點個數來衡量的。使用UCINET軟件分析關鍵詞共現網絡的度數中心度，截取前十位關鍵詞情況如表3。在NETDRAW軟件中，按照度數中心度標記可視化網絡中節點的大小，得圖2。從分析結果看，整個網絡的度數中心勢為2192%，說明該領域關鍵詞之間的聯系和共現程度不是特別高。就網絡節點而言，社會網絡分析、網絡結構、中心性、中心度等關鍵詞的度數中心度較高，處于共現網絡的中心位置，說明這些詞是社會網絡分析領域中的權威，也是該領域的主要研究對象。從應用層面來看，社會網絡分析的應用領域主要在于知識管理、社會資本以及文獻計量的共詞分析等領域，這點和關鍵詞的詞頻分析得出的結論是一致的。圖1基本關鍵詞共現網絡

表3關鍵詞度數中心度

關鍵詞度數中心度關鍵詞度數中心度社會網絡分析981000社會資本92000網絡結構215000行動者90000中心性209000共詞分析68000中心度184000知識共享68000社會網絡113000網絡度數中心勢（%）2192知識管理100000

232中間中心度

中間中心度測量的就是行動者對資源控制的程度，可以用來推斷網絡中的橋梁節點或資源壟斷者。如果一個行動者處于許多交往網絡路徑上，可以認為此人居于重要地位，因為“處于這種位置的個人可以通過控制或者曲解信息的傳遞而影響群體”[1]。在所研究的關鍵詞網絡中，如表4，整體網絡中間中心勢為1537%，其中，社會網絡分析、中心性、網絡結構、社會網絡等關鍵詞的中間中心度很高，即其他關鍵詞多通過以上詞匯和他者建立聯系。按照節點中間中心度標記節點的大小，對網絡實現可視化得圖3，顯然，社會網絡分析、中心性、網絡結構、社會網絡等詞位于網絡的中心，為其他節點的連接起到了重要的橋梁作用。

233接近中心度

接近中心度描述的是網絡節點與其他節點的相近程度，按照節點接近中心度標記節點的大小，對網絡實現可視化得圖4可知，節點的接近中心度越高，該節點越處于網絡表4關鍵詞中間中心度

關鍵詞中間中心度關鍵詞中間中心度社會網絡分析288234行動者32979中心性155432社會資本21073網絡結構114409社會關系19546社會網絡94841復雜網絡19425中心度81170網絡中間中心勢（%）1537知識管理61923

的邊緣，其權威性越小。使用UCINET計算網絡接近中心度，列出接近中心度最低的前十位關鍵詞如表5可知，社會網絡分析、中心性、網絡結構等關鍵詞接近中心度最低，其與網絡中其他點的距離最短，屬于該領域網絡的核心主題，其影響力和重要性都十分高。該結果與以上度數中心度、中間中心度的分析結果是一致的。網絡接近中心勢為7865%，說明從整體角度來看，該網絡中信息傳遞的有效性比較低，即關鍵詞之間的聯系程度不是很高。表5關鍵詞接近中心度

關鍵詞接近中心度關鍵詞接近中心度社會網絡分析61000行動者92000中心性72000社會資本95000網絡結構76000社會關系98000社會網絡81000復雜網絡98000中心度82000網絡接近中心勢（%）7865知識管理85000圖2關鍵詞共現網絡……基于度數中心度

圖3關鍵詞共現網絡……基于中間中心度

24社會網絡熱點領域挖掘

通過對關鍵詞的詞頻及中心性進行分析，可以得出在社會網絡分析領域處于核心地位的、具有較大權威性的熱點主題詞匯，但其是以孤立節點形式存在的，考察的僅是節點個體屬性。Wasserman和Faust認為，凝聚子群是行動者之間具有相對較強、直接、緊密、經常的或者積極關系的集合。通過凝聚子群的分析對網絡節點進行“分門別類”，找出節點與節點之間緊密聯系而形成的小團體，可以圖4關鍵詞共現網絡……基于接近中心度

更深程度地完善上述熱點研究。

首先，沿Network-Regions-Components路徑進行成分分析，發現61個關鍵詞節點屬于同一個成分，這一點從上文關鍵詞共現網絡中也可以看出來。在NETDRAW軟件中沿Analysis-Blocks&Cutpoints路徑進行橋點分析，發現網絡中并不存在橋點。這說明所研究領域的知識流通性良好，網絡中不存在扮演“中間人”橋梁角色的壟斷性詞匯。

成分分析未能為考察關鍵詞網絡內部結構提供有用信息，下面進行派系分析。在UCINET中沿Network-Subgroups-Cliques路徑，選擇派系最小規模為8，共得派系68個，限于篇幅，截取前20個派系羅列如圖5，并得聚類圖如圖6。圖5派系分析結果部分圖

可以看到，各個派系之間存在大量的成員重疊現象，在樹狀聚類圖中，仍有大量的節點不屬于任何派系。由于派系數目大且重疊現象明顯，筆者利用“共享成員”矩陣方法降低派系數量。限于篇幅，僅列出“共享成員”層次聚類分析結果如圖7。

3結語

本文在前序對社會網絡分析領域現狀研究的基礎上，進一步探討了該領域的研究熱點。主要通過對文獻關鍵詞進行詞頻分析、中心性分析以及凝聚子群分析，發現幾年來我國對社會網絡的研究偏向于應用層面，應用對象十分多元化，重點包括知識管理、競爭情報、熱點剖析、合著網絡等復雜網絡方面。隨著研究的不斷深入，該方法與其他領域或學科的結合越來越多，程度越來越深，綜合性越來越強。此外，在信息化社會的影響下，該方法在虛擬網絡中的應用也將從橫向和縱向上得到進一步加強。

參考文獻

[1]馬費成，張勤.國內外知識管理研究熱點——基于詞頻的統計分析[J].情報學報，2006，（2）：163-171.

[2]李培林，覃方明.社會學：理論與經驗[M].北京： 社會科學文獻出版社，2005：102-115.

[3]劉軍.整體網分析講義——Ucinet軟件實用指南[M].上海：格致出版社，2009.

[4]邱均平，李威.知識轉移領域作者合作模式實證分析[J].情報理論與實踐，2012，（3）：53-56，46.

[5]邱均平，許麗敏，陳瑞.社會網絡視角下企業內部知識共享機制研究[J].圖書情報工作，2011，（10）：25-29.

[6]邱均平，張曉培.基于CSSCI的國內知識管理領域作者共被引分析[J].情報科學，2011，（10）：1441-1445.

[7]邱均平，王菲菲.基于文獻計量的國內外社會網絡分析研究比較[J].情報資料工作，2011，（1）：33-37.

[8]朱慶華，李亮.社會網絡分析法及其在情報學中的應用[J].情報理論與實踐，2008，（2）：179-183，174.

[9]邱均平，王菲菲.基于文獻計量的國內外社會網絡分析研究比較[J].情報資料工作，2011，（1）：33-37.

[10]李亮，朱慶華.社會網絡分析方法在合著分析中的實證研究[J].情報科學，2008，（4）：549-555.

[11]王陸.虛擬學習社區的社會網絡分析[J].中國電化教育，2009，（2）：5-11.

[12]王陸，馬如霞.意見領袖在虛擬學習社區社會網絡中的作用[J].電化教育研究，2009，（1）：54-58.

（本文責任編輯：孫國雷）