情报、信息与共享Intelligence,Inform ation &Sharing[基金项目] 本文系国家社会科学基金资助项目社会网络分析在企业知识共享中的应用研究 (09B TQ 022的研究成果之一。
[作者简介] 赵蓉英,女,1966年生,教授,博士生导师,武汉大学科学评价研究中心副主任;王静,女,1986年生,硕士生。
社会网络分析(SNA研究热点与前沿的可视化分析Resea rch o f Inte rna tio nal Soc ial Net w or k Analysis in Fro nt ier Do mains in Visualize d Info rm atio n 赵蓉英王静(武汉大学信息资源研究中心,武汉大学科学评价研究中心,武汉,430072[摘要] 本文首先对IS I We b of Kno w le dg e 数据库中收录的以社会网络分析(S NA为主题的文献的时空分布进行了分析;然后利用信息可视化软件Cite Space 绘制出社会网络分析(SNA的代表人物、代表作的知识图谱,并对其进行了分析;最后通过检测词频变动趋势显著的主题词确定出国际社会网络分析(SNA研究的前沿领域和发展趋势,并绘制出国际视野下的社会网络分析(S NA研究热点与研究前沿的知识图谱。
[关键词] 社会网络分析研究热点研究前沿知识图谱 CiteSpace ![中图分类号] G 203 [文献标识码] A [文章编号] 1003 2797(201101 0088 07[Abstract] The distri bution of time,geographic regi ons for the publi shed papers regarding to Social N etwork Analysis was analyzed by maki ng use of the newly developed informati on vi s ualization m ethods,and the co-citation data records retri eved from ISI Web of Knowledge,then dr aw the knowledge map of C i ted Author ,Cited Reference on Soci al N etwork Analysis.And confirm s the research edge and trend of i nternational research on Social N etwork Analysis by detecting subject headings whos e word frequency fluctuation are s i gni ficant,and draws the knowledge map of them by us i ng Citespace.[Key words] Social N etwork Analysi s ,research edge,knowledge map,C i teSpace !最初对社会网络感兴趣的是英国著名的人类学家布朗(Ra dcliffe Brown ,他在对社会结构的关注中,以相对来说非技术的形式提出了社会网络的思想(参见布朗,1999。
从30年代到70年代,越来越多的社会人类学家和社会学家开始构建布朗的社会结构概念,认真思考社会结构和社会网络这些概念和隐喻。
这些结构化的隐喻目的在于理解相互缠绕和关联在一起的关系,而社会行动恰恰是通过这些关系组织在一起的。
渐渐的, 社会网络这个隐喻步入学术殿堂。
社会网络的一些关键概念也应运而生,诸如密度 (d ensity、中心度 (cen trality、三方关系 (triad 等概念如雨后春笋,纷纷涌现[1]。
概括地讲,社会网络分析是对社会关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。
它主要分析的是不同社会单位(个体、群体或社会所构成的关系的结构及其属性[2]。
从20世纪70年代以来,一部分社会网络专家利用形式化方法表征各种概念,出现了许多网络分析技术,网络分析也开始得到广泛的应用。
随着互联网的兴起,社会网络分析和各类网络应用彼此也有着,或者说,潜在有着巨大的互相推动作用。
一方面,在线的人际数据非常便于获取,大量的Blog,或者新型的S NS(社交网站上能够直接展现人际的交往关系,如果今天我们需要研究B lo g 圈,只要顺着超链接往下找,很短时间内就能积累数百万的样本;另一方面,愈加廉价的计算和存储资源,更先进的算法和模型,也让SN A 有机会在更多的领域大展身手。
20世纪90年代以来,社会网络分析得到了广泛的应用,其主要应用领域扩展到了几乎所有的人类活动领域。
当今社会发展的一个基本趋势,就是从相对封闭的小群体生活走向日益开放的网络化生活。
本文旨在对社会网络分析(S NA研究领域的代表人物、代表作品、本领域研究热点和前沿进行定量考察和可视化分析,绘制出的图谱形象的展示出社会网络分析(S NA领域的代表人物、代表作品、热点领域以及研究前沿,突破了传统的分析方法,使广大学者能够更加直观的了解社会网络分析(SNA的研究内容。
1 方法和数据来源本文采用的可视化技术(CiteSpa ce 软件是美国德雷塞尔大学的陈超美博士基于JAVA 平台开发的一种以定量分析为主的知识图谱的绘制方法。
CiteSpa ce 是在科学文献中识别并显示科学发展新趋势和新动态的一种通用方法的最新研究进展,它属于多元、分时、动态的第二代信息可视化技术。
其独到之处在于,用CiteSpace ![3]绘制的一幅科学图谱上,能够显示一个学科或知识域在一定时期发展的趋势与动向,形成若干研究前沿领域的演进历程。
本文进行分析使用的数据均来自于Web of Kn owledge 数据库中的文献。
我们以 S ocial Ne twork An alysis (社会网络分析为主题词,在默认年份(1986~2010 03 20状况下进行检索,将结果按年份保存下来,每一条数据记录主要包括文献的作者(Au th ors、题目(Title、摘要(Abstract 和文献(Descriptors a nd Iden tifiers的引文。
最后获得1993~2010年间共计2403篇文献,被引频次14967次。
(数据下载日期为2010年3月20日在计量分析中,设置 Time Sca l in g 的值为l ,将1993~2010年的18年分成18个时段进行分段处理。
对数据进行时间分段处理主要考虑以下两个方面:一是CiteS pace 软件在设计和运行过程中采用了分治策略原理。
分治策略的思想就是,将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。
分治的基本思想是将一个规模为n 的问题分解为k 个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题相同。
找出各部分的解,然后把各部分的解组合成整个问题的解[4],这样做有利于软件的运行速度和准确度;二是采用这种形式有利于辨识学科演进的突出拐点和学科前沿的时态模式。
2 社会网络分析(SN A文献分布情况2.1 时间分布图1所示为Web of Kn owled ge 数据库中以 So cia l N etwork A n alysis (社会网络分析为主题词,在默认年份(1986~2010 03 20状况下的检索结果按年份显示,我们可以清楚的看到,相关文献是从1993年开始出现的,开始比较少,但随着时间的变化,文献数量逐渐增多,1993~2009年间,文献发表数量呈现递增趋势。
图1 ISI W eb of Knowledge 数据库中社会网络分析(SN A文献的发表情况2.2 地域分布根据Web of Kno wledge 数据库中检索到的数据,按照国家分布分析可知,美国在社会网络分析(SN A领域中发文最多,为808篇,其次为中国大陆地区,中国台湾地区紧随其后,发文57篇,位列第三。
其中发文量排名第二的中国地区,发文量较多并处于优势地位的机构有浙江大学20篇,武汉大学17篇,中国香港大学15篇,大连理工大学,北京大学11篇,清华大学10篇等等。
3 社会网络分析(SNA研究领域核心作者及其代表作利用Cite Sp ace 信息可视化软件对前文确定的1993~2010年间共计2403篇文献数据信息进行可视化分析。
运行得到社会网络分析(SN A 文献共被引网络知识图谱社会网络分析(SNA研究热点与前沿的可视化分析R es earch of In ternational S ocial Netw ork Analys is in Frontier Domains in Visualized Inform ation赵蓉英王静(图2,其中包括节点286个,连线1013条。
3.1 社会网络分析(SN A研究领域早期研究者及其代表作品运用CiteSpace 软件进行文献共被引网络分析,能够较为直观的识别学科领域的经典基础文献[5]。
由图2可见,社会网络分析(SNA的思想最早可以追溯到1948年纽约无线电工程师学会(The Institu te ofR adio En gineers,缩写为IRE的BM Oliver,JR Pierce,和CE S han no n 三位作者共同撰写的∀脉冲编码调制原理#(Th e philosophy of PCM一文。
该文是为想要了解脉冲编码调制原理,而不是试图设计一个系统的读者而写的。
文中也介绍了脉冲编码调制原理 (PCM的一些优势以及与其他的一些宽带系统的区别[6]。
图2 社会网络分析(SN A文献共被引知识图谱3.2 社会网络分析(SN A研究领域关键节点文献在文献共被引网络中,不同聚类之间通过关键节点相连接,根据陈超美博士的定义,共被引网络图谱中的关键节点是图谱中连接两个以上不同聚类,且相对中心度和被引频次较高的节点。
这些节点可能成为网络中由一个时间段向另一个时间段过渡的关键点[7]。
所以,确定研究领域的关键节点是进行计量分析的关键环节。
假设和分别是t 时刻和t+∃t 时刻产生于! =∀( 和!=∀( 知识基础上的、以文章和文章为标识的主要研究前沿,并形成分别以文章和文章为中心的两个共被引文献聚类。
连接这两个聚类路径上的文章[p(i]描绘了从向转变的特征,我们将这样的[p (i]称作关键节点[8]。
对图2中的关键节点文献分析我们可以得出,在上述社会网络分析(SN A文献共被引知识图谱中,共包含了7个关键文献节点(见表1,具体分析如下:表1 共被引网络图谱关键节点信息节点作者发表年作品载刊半衰期被引频次中心度G R A NO V E T.M S 1973A M J S O CI O L 231030.25F RE E M AN L C 1979S O C NE TW O R KS 171550.17NE WM AN M E J 2001P HY S R E V E 22500.15W A TTS DJ 1998N A TU RE 51250.15AL BE R T R 1999N A TU RE 5340.12B AR A BA S I A L 1999S CIE N CE 41250.11B O CC AL E TTI S2006PH Y S RE P1180.1美国约翰斯霍普金斯大学著名的经济社会学家Mark S .Gran ove tter 是社会网络分析(SNA研究界一个比較重要的人物,他在1973年发表于美国社会学杂志(AJS上的文章∀弱关系的力量#(The streng th of weak ties。