APP下载

西南民族大学在涉藏研究上的机构合作图谱分析

2020-07-31乔灿胡建

海外文摘·艺术 2020年5期
关键词:西南图谱节点

乔灿 胡建,3

(1.西南民族大学计算机系统国家民委重点实验室,四川成都 610065;2.西南民族大学计算机科学与技术学院,四川成都 610065;3.西南民族大学民族语言文字信息处理实验室,四川成都 610065)

西藏以其独特的自然地理环境、深厚的文化底蕴,吸引了众多机构参与到涉藏研究(即对藏族、藏区的社会及自然进行科学研究)当中,并对此开展了广泛的合作交流,取得了丰硕成果。不同机构间的合作交流有利于学者们思想的碰撞、知识的创新以及新研究方向的产生[1]。通过对各机构合作关系的研究,可以了解到机构之间的关系及各机构对于该领域研究发展的贡献,使得科学研究在互动的基础上发展[2]。因此,对涉藏研究机构之间的合作关系研究是一件非常有意义的事情。但据我们调研,尚未见此类研究的报道。

西南民族大学作为少数民族研究的重要机构,在涉藏研究上有稳定队伍,并已取得了丰富成果。基于此,本文将以西南民族大学为例,运用构建知识图谱的方法,借助CiteSpace 软件,从可视化角度对涉藏研究机构的合作关系进行描述和分析。通过对这些合作关系的分析,不仅可为西南民族大学涉藏研究发展的需求提供有益参考,而且可为涉藏研究机构合作态势的定量分析提供参考方法。

1 研究方法

本文以CiteSpace3.8.R4 版本的软件为主要研究工具。数据来源于中国知网(China National Knowledge Infrastructure)中“文献检索”的“高级检索”功能,其中,检索条件的“主题”为“藏”、“作者单位”为“西南民族大学”、“发表时间”为2003 年至2019 年,其余为默认值或选项。对获取的数据进行筛查处理后最终得到1064 篇有效论文数据。

操作步骤为:第一,在中国知网上进行检索,把文献以“Refworks”格式导出并进行处理,将处理后的有效数据导入到可视化分析工具CiteSpace 中;第二,获得数据后,在CiteSpace 软件中建立项目,并进行参数设置以得到所需的图谱;第三,其中,时间区间设置为2003—2019 年,设置时间跨度为1(即将2003—2019 年分为17 个时间段来处理),网络节点确定为“Insititution”,数据抽取对象为“Top50”,得到各单位在涉藏研究上的知识图谱[3];第四,对所得到的知识图谱中节点大小及彼此间的连线关系进行描述分析。

2 结果与分析

基于上述研究方法,绘制得到西南民族大学机构合作图谱如图1,其中,为了方便展示,设置阈值为15(即显示发文数量大于15 次的节点)。

在图1 中,每个节点代表不同的单位,节点的大小代表该单位在中国知网上发文数量的多少,节点越大表明发文数量越多[4]。各节点间的连线代表不同单位之间存在着合作关系,连线的粗细代表合作次数[5],节点连线可以看出合作时间(即最上层的时间条代表各节点合作时间,从左至右逐年增加)。从图1 可以发现共有281 个节点,即涉藏研究的单位数量为281 个,其中,西南民族大学校内研究单位数量为89 个,有合作关系的校外单位数量是192 个。在与校外单位合作中,与青藏高原动物遗传资源保护与利用四川省重点实验室合作最为密切,合作发表论文18 篇;其次是与西南交通大学生命科学与工程学院合作发表论文12篇;另外与148 个单位有过合作但合作次数仅有一次。

由此看出,西南民族大学不仅校内单位间有合作,校内单位与其他机构间也存在良好的合作关系,并且校内单位与其他机构间合作多于校内单位间合作;校内有较多单位的合作对象单一,甚至存在部分单位无合作对象的情况;从合作时间上看,初期节点连线较少,说明初期各单位间合作并不密切,但从2010 年开始,节点连线开始变多,说明单位间合作变多。

表1 显示了发文量前八的单位在发文频次、中心度以及首次出现年份上的统计信息。

发文频次 中心度 年份 单位161 0.02 2003 西南民族大学生命科学与技术学院129 0.08 2003 西南民族大学民族研究院42 0.00 2004 西南民族大学少数民族药物研究所31 0.05 2009 西南民族大学政治学院29 0.02 2005 西南民族大学经济学院28 0.00 2015 西南民族大学药学院25 0.00 2004 西南民族大学艺术学院24 0.00 2005 西南民族大学藏学学院

在表1 中,从发文频次来看,生命科学与技术学院和民族研究院的贡献率很大并且远高于其他学院:西南民族大学生命科学与技术学院发文总量最多,频次为161;排名第二的是西南民族大学民族研究院,为129 次;其余的学院均小于50 次。值得注意的是,西南民族大学药学院首次发表论文时间为2015 年,随后的几年间研究成果较多,对涉藏研究的贡献在逐年增加。

中心度是用该节点的“度数”来衡量与此节点直接联系的个体数目,中心度的大小代表了某机构与其他机构之间的合作密切程度以及对其他机构影响力的强弱[6]。从中心度来看:表1 中有4 个单位的中心度为0,说明这些单位研究成果较多但与其他单位之间合作关系不强;民族研究院的中心度最高,这表明该学院与大部分的单位有直接或间接的合作关系,在涉藏研究上发挥着重要作用。

3 总结

本文针对缺乏涉藏研究机构合作情况的问题,以西南民族大学发表在中国知网上的文献数据为例,利用CiteSpace 可视化软件绘制并分析了在2003 年至2019 年间该校内各单位间以及该校与校外机构间的合作图谱。从分析的图谱结果来看:

(1)西南民族大学各单位合作情况以2010 年为转折点,在之前单位间的合作情况较少,大部分单位处于独立状态,从2010 年往后各个单位合作研究的成果逐渐增多,加强了彼此间的交流。

(2)西南民族大学校内各单位之间有着广泛的合作,并且研究成果较丰富。其中,生命科学与技术学院发文数量最多,民族研究院的影响力最大,药学院的贡献率自2015 年开始逐渐增加。

(3)西南民族大学各单位与校外单位也保持着良好的合作,如校外单位中与青藏高原动物遗传资源保护与利用四川省重点实验室合作最为密切。

通过对西南民族大学各单位合作关系的分析,梳理出该校不同单位在涉藏研究领域的合作情况以及部分单位对涉藏领域发展的贡献情况。这可为今后西南民族大学各单位在跨单位合作方面提供有益参考,也可为如何利用CiteSpace 工具研究机构间合作态势的定量分析提供参考方法。

猜你喜欢

西南图谱节点
“植物界大熊猫”完整基因组图谱首次发布
基于伪谱法的水下航行体快速操舵变深图谱研究
古城西南两座桥
分区域的树型多链的无线传感器网络路由算法
“潮”就这么说
传承千年文脉,匠筑美好西南
基于移动汇聚节点和分簇的改进节能路由算法
基于点权的混合K-shell关键节点识别方法
Country Driving
图表