基于社会网络分析的跨学科团队评价研究

陈 平

（浙江大学 理学部， 杭州 310027）

引言

当今的许多重大科学研究，几乎都是在跨学科领域展开，许多世界一流大学已经把跨学科作为一种大学理念，渗透到大学的全部活动当中。从活动论的视角看，跨学科合作的本质，就是将承载着不同学科知识、运用不同思维模式、具有不同价值观的人聚拢在一起，形成一个能完成复杂、困难或重大科技创新任务的创新团队。对于如何组建跨学科组织，加快学科交叉融合，促进跨越发展，提升我国高校的办学水平、人才培养质量和整体竞争力，我国学者从学科交叉的模式、组织形式、协调成本、制度政策等方面做了大量的研究[1-3]。其中核心的问题在于如何围绕跨学科问题形成切实有效的跨学科团队，而设立各种形式的学科交叉培育基金是重要的手段，如中国科学技术大学重要方向项目培育基金、上海交通大学文理学科交叉科研基金、浙江大学学科交叉与重大项目预研基金等。由于学科交叉的研究内容往往不在某一学科范式规定的研究框架中，这使得在项目评审过程中存在着一个关键的问题，如何评价申请项目的团队是否具有跨学科研究的合作基础和跨学科研究能力。

客观的定量评价方法是同行评议的重要补充。国内学者已经应用各种数理统计分析方法，如层次分析法、模糊综合评价法、结构方程模型等探讨了科研团队的评估指标体系的构建以及其科学性、合理性[4-6]。这些传统的方法基于团队本身的团队结构、科研成果（论文、奖励、专利等）、科研项目或者科研活动等属性数据进行评价，无法反映团队的真实关系，特别是隐含的合作关系。跨学科团队实质上是不同学科的科研人员组成的科研合作网络，科研合作网络可以表现为科研人员合著论文、共引文献、项目合作等关系的网络。随着社会网络和复杂网络理论的不断丰富，国内外学者开始把社会网络分析方法应用于科研合作网络以及科研团队评价等研究中。本文将利用社会网络分析方法来研究跨学科团队的评价指标。

1 研究现状

社会网络实质上就是为达到特定目的，人与人之间进行信息交流和资源利用的关系网，是一个由某些个体或组织间社会关系构成的动态的系统[7]。社会网络分析方法(SNA)是由数学的图形理论推导出来的一套用于研究社会网络关系及其属性的数学分析方法。近年来，社会网络分析法已被运用到合著和引文网络研究、竞争情报、知识管理、网络信息资源评价以及科学评价等众多领域。如Yas-minH.Said等构建了许多著名学者的合作网络，基于作者合作网络的集聚特征，划分了作者合作的类型[8]。胡一竑等利用复杂网络理论对国内外供应链管理研究领域的科研合作网络进行了对比研究，证明国内和国际科研合作网络都是无标度网络，但在在合作规模与合作程度上有很大差别[9]。魏瑞斌利用社会网络分析方法分析了关键词共现问题，并且利用点中心度等指标把关键词在网络中的地位及其相互关系以量化的形式予以揭示[10]。刘璇等将社会网络分析法运用于科研团队的发现和评价，利用2-派系和滚雪球相结合的方法发现科研团队，分析了团队合作程度（网络平均度、聚类系数）、核心作者影响力团队总产出能力的相关性[11]。张海燕等通过构建团队成员间的合作矩阵，运用社会网络分析进行团队合作度评估，用以判断创新团队的组建有效性及其合作潜力[12]。李远明等运用社会网络分析的组件、密度及中心性等整体网分析指标对其校科研人员合作的紧密程度、团队合作的基本结构等进行了分析[13]。

2 跨学科团队指标体系

跨学科团队是由来自两个及更多学科的研究人员通过信息、数据、技巧、工具、视角、概念和理论等的交叉、融合，以推进基本的认识或解决诸多问题，而且其解决方法超越了单一学科或是单一研究实践领域的范围。因此，我们对于跨学科团队的评价除了传统的研究基础的评价以外，重点考虑其团队的跨学科度以及团队合作度。

2.1 跨学科度

跨学科度指的是团队中成员的学科跨度，如果团队中的成员来自于同一学科，则所在团队就不能称之为跨学科团队。A.L.Porter等提出了测度研究人员专业化的指标表示归属到类别 上的目标文献数。[14]我们利用专业化指标提出团队跨学科度其中 表示归属到类别 上的研究人员数。团队A中的有个研究人员，如每个人的学科类别都不同的话，则跨学科度 ；如果所有人员都是同一学科类别的话，则跨学科度 。

2.2 合作度

跨学科团队作为典型的知识密集型组织，团队成员间的知识交流是其知识创新的重要途径之一。一个具有良好合作基础的团队，其内部的合作网络应该是较为紧凑的,各成员之间的合作联系（如共同发表文章、文章共引、共同合作项目等）应该是较多的。在社会网络的理论中可以采用如网络结构、网络密度、凝聚力指数等来描述团队成员的网络关系，其中密度（即实际存在的联系与理论上可以达到最大数量联系的比例）可以用来描述网络凝聚力的总体水平。因此，本文借用网络密度的概念来表示合作度 ，，其中 为实际存在的联系数，为成员数。如果所有成员之间不存在联系则合作度为 ，如果所有成员之间都存在联系则合作度为。

2.3 在现有科研团队指标体系中的应用

跨学科度与合作度这两个概念可以用于对现有的科研团队指标体系进行修正，使得现有的科研团队的评价指标可以应用于跨学科团队的评价。以文献4中的高校科研团队绩效评价指标体系为例。文献4以队伍建设、科研项目、科研成果、制度建设、平台建设为准则层，运用层次分析(AHP)法构建了科研团队绩效评价指标体系，如果在这个指标体系引入跨学科度和合作度这两个概念，则可以真正体现跨学科合作的高校科研团队的评价目的。科研团队的得分值为 ，为准则层权重， 为相关指标的值 。如果在队伍建设指标（1）中引入跨学科度，在科研项目（2）、科研成果（3）中引入合作度，则科研团队的得分值变为 ，其中 为团队成员的跨学科度， 为团队成员合作科研项目的合作度， 为团队成员合作科研成果的合作度。

2.4 在发现跨学科团队研究中的应用

如何利用现有的中国知网、WEB OF SCIENCE等数字期刊数据库中的数据来发现跨学科团队是高校进行跨学科研究的重要工作，通过跨学科度与合作度这两个概念可以方便的发现具有跨学科合作背景的团队。如通过科研团队成员的合著文章关系计算合著合作度可以显性地判断团队目前的合作关系，一般认为合著合作度越高团队的合作关系越紧密，则团队的合作基础越好。在研究团队的合作基础时，我们不仅仅考虑团队的显性合作基础，特别是在需要挖掘隐形合作团队时，因此我们可以考虑一些其他的论著关系。通常认为文献同被引的数量越多，即同被引强度越大，则它们之间的相似度也越大，说明有共引文献的研究人员有共同的研究内容，因此我们把研究人员的共引关系作为潜在的合作关系。那么通过计算共引关系合作度则可以判断团队的潜在合作关系，共引关系合作度越高，则团队的潜在合作关系越强。

3 结论

本文基于社会网络分析理论研究了跨学科团队的评价指标, 提出了跨学科度以及合作度的概念，并把这两个概念应用于跨学科科研团队的评价和研究。结果证明, 通过社会网络性质来评价跨学科团队可以有效地评价跨学科团队的跨学科性质，是对传统的团队评价方式的有效补充，可以更有效地辨别跨学科团队是否具有研究合作基础，特别对于发掘尚未有合作基础，但有良好跨学科研究潜力的团队有很好的作用。

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[14]A.L. Porter, A.S. Cohen, J.D. Roessner, M. Perreault. Measuring researcher interdisciplinarity[J], Scientometrics,2007)(1):17-147.