结构洞理论视角下知识产权信息服务科研合作特征探析

2023-10-25赵乃瑄宋依伦

中阿科技论坛(中英文) 2023年10期

赵乃瑄宋依伦许睿

（1.南京工业大学信息管理技术研究所,江苏南京 210009；2.南京工业大学经济与管理学院,江苏南京 210009；3.中国科学院成都文献情报中心,四川成都 610299）

在知识经济快速发展的当下，知识产权的创造、保护、管理、运用及服务能力成为衡量国家科技创新能力与经济水平的重要指标，全方位提升知识产权信息服务的能力与水平，是我国建设知识产权强国和科技强国的重要内容。近些年，我国知识产权信息服务领域的科研发展处于不断融入新方法和新知识的过程中，作为多个学科融合发展的交叉学科，领域内科研合作主体间的合作关系亟待加强，随着科研任务复杂程度的不断加深，加强科研合作团队间信息沟通及资源共享可以有效促进领域科研工作的提质增效。当前，科研合作网络方面的研究已经得到了多方面的深化与拓展，但仍然存在分析层次宏观与测度维度单一等局限，而结构洞理论作为社会网络分析中的重要概念，定义了社会网络节点之间的非冗余联系，将占据中心连接位置的关键行动者界定为同时掌控信息优势与资源优势的结构洞节点，为本文尝试厘清时空变迁下的国内知识产权信息服务领域科研合作特征这一切实需求开辟了新视角。

基于此，本文以知识产权信息服务作为研究对象，结合社会网络分析与结构洞理论进行领域科研合作特征分析。一方面，分析了知识产权信息服务领域科研合作群体的网络结构特征、科研合作规模与数量的特征；另一方面，利用耦合矩阵构建领域的潜在合作关系，为科研合作伙伴的选择、挖掘潜在合作关系、增强科研合作交流提供一定的借鉴意义。

1 文献回顾

知识产权信息服务是指服务人员根据用户特定的知识产权信息需求，利用各类信息分析的工具与方法，为用户提供关于专利、版权、商标权等各类知识产权信息的收集、检索、分析、管理、运用等服务[1]。多年来，国内学者围绕知识产权信息服务展开了大量的理论探索，相关研究大致可以分为知识产权信息服务案例研究[2]、知识产权信息服务水平提升研究[3]以及知识产权信息服务发展策略研究[4]三个方面。既有知识产权信息服务研究文献现状调研类成果颇多，现有成果大都以案例形式展现，鲜有以量化指标评价时下知识产权信息服务领域科研合作的症结所在。

结构洞理论以洞穴之喻阐述了在非完备的社会网络中，某个行动者所连接的其他行动者之间的通路缺位或关联间隙，该理论认为网络中心枢纽掌握着网络信息、资源交换的要塞，中介效应赋予了其接近网络所有信息、资源的竞争优势。结构洞理论下的研究，聚焦于个人人际网络[5]、群体内部组织建设[6]及区域发展网络[7]，现有研究从4项指标考察社会网络中的结构洞特性，即限制度、效率、有效规模、等级度[8]。

本章以知识产权信息服务作为研究对象，结合社会网络分析与结构洞理论进行领域科研合作特征分析。一方面，分析知识产权信息服务领域科研合作群体的网络结构特征、科研合作规模与数量的特征；另一方面，利用耦合矩阵构建领域的潜在合作关系，为科研合作伙伴的选择、挖掘潜在合作关系、增强科研合作交流提供一定的借鉴。

2 研究方法、数据获取与预处理

2.1 研究方法——SNA方法

社会网络分析方法（Social Network Analysis，以下简称SNA）是社会网络理论的具体工具，作为一种社会科学研究的新范式，用于对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究。文章将借鉴社会网络分析方法对知识产权信息服务领域的科研合作网络进行深层次的探讨。

知识产权信息服务科研合作作为一个社会网络，SNA应同样能够依靠结构洞理论对其进行微观结构探测，并能够通过关系和结构界定科研合作网络中节点（信息服务领域文献的高产作者或所在机构）所处的位置及具备掌控知识产权信息服务资源（经验、项目、经费等）的能力。

2.2 数据获取与预处理

文章以中国知网（以下简称CNKI）作为来源数据库。文献类型选择为“学术期刊”，检索式确定为“TI=（‘知识产权’+‘专利’+‘版权’+‘商标’+‘著作权’+‘地理标志’+‘工业设计’）* 信息服务”，检索日期为2022年12月20日，CNKI共检得503条文献记录。对原始文献数据进行人工预处理，并对原始文献记录进行整理与降噪，筛选出471篇文献作为最终分析样本，依据机构名称、作者间社会关系、层次聚类等[9]方法，对分析样本中的作者进行重名消解后获得707位作者。

3 结果分析

3.1 科研合作整体网络特征

3.1.1 合作规模整体概况

科研合作规模的衡量指标是作者的合作度与合作率，其中合作度为作者总数与论文总数之比，合作率为合著论文总数与论文总数之比。将样本文献的作者组建共现网络后，利用统计工具对单篇文献合作者数进行统计切分，结果如表1所示。领域论文的合作度为1.5，合作率为49.89%，整体合作程度较高，且合作规模以2人～4人的小规模科研合作为主，3人以内的合作规模占比超过样本总数的80%。

表1 领域文献合作情况

3.1.2 网络拓扑分析

知识产权信息服务领域的科研合作网络建立的重要标志，主要以学术成果（期刊论文）发文为体现，即论文等领域文献是知识产权信息服务领域的科研合作网络维系的典型纽带。知识产权信息服务领域的科研合作网络拓扑分析，是指以网络中的节点为观察对象，量化计算节点分布紧密程度与节点重要程度，即包含了网络密度分析和网络中心性分析两项内容。

通过使用UCINET软件对网络指标进行测度及深度分析，并通过Gephi软件进行数据可视化，绘制知识产权信息服务领域的科研合作网络图谱（见图1）。该科研作者合作网络包含522个网络作者节点和1 246条关系边。

图1 知识产权信息服务领域科研合作网络图谱

图1由165个合作子网组成，其中，由2人组成的合作子网数量最多，为82个，占总数的49.70%；其次是由3人、4人组成的合作子网，上述3类合作子网数量合计占子网总数的83.64%，说明作者之间小范围合作是知识产权信息服务领域的主流合作模式。

（1）科研合作网络密度分析

网络密度反映了节点之间关系的疏密程度，密度稀疏表示现有的合作结构会阻碍科研合作和信息交流。借助SNA工具UCINET计算可知，知识产权信息服务领域科研合作网络的网络密度仅为0.002 5，远小于强健的网络密度一般水平值0.5。整体网络结构松散，网络连通性较差，研究者之间交流与沟通渠道稀疏，网络中存在大量结构洞，科研团队相互之间蕴藏巨大的合作潜力。

（2）科研合作网络中心性分析

网络中心性是描述节点在所处的社会网络中的地位及重要性，包括点度中心性、亲近中心性和中介中心性。点度中心性越大，表示节点越接近网络中的中心位置；中介中心性越大，表示该节点对其他节点的控制力越强，在与其他节点交流时的话语权越大；亲近中心性越小，表示该节点独立性越高[10]。通过UCINET软件对领域内研究者的网络中心性进行统计，得到科研合作网络中心性指标排名前10的研究者（见表2）。

表2 科研合作网络中心性指标Top10研究者

由表2可知，张善杰的点度中心性和亲近中心性均为第一，表明其在知识产权信息服务领域处于核心地位，不容易被其他学者影响，在图1中他处于团队的核心位置也印证了这一点。晁蓉的中介中心性较高，说明其在与其他学者交流时话语权较大，可以控制信息的传递从而影响研究群体。

知识产权信息服务领域的科研合作网络拓扑分析，是从网络中节点密度和节点中心性两方面刻画网络中节点盘踞规律。有别于宏观视角下科研合作整体网络概览，网络拓扑分析是知识产权信息服务科研合作网络中节点粒度的微观聚焦。

3.2 科研合作网络结构洞特征

3.2.1 科研合作网络结构洞指标测度

依据罗纳德·S.伯特（Ronald S.Burt）的结构洞理论，对结构洞的计算应考虑有效规模、效率、限制度和等级度等4个相互关联的方面。使用UCINET软件对科研合作网络的4种指标进行测量，以有效规模降序得出数据如表3所示。

表3 结构洞指标体系

结合结构洞的指标，晁蓉、张善杰、张立彬三位学者的有效规模位列前三，其所在的网络形成了完善有效的科研合作；晁蓉、鲍志彦、张立彬、刘敏榕四位学者的效率最高，对其他节点的影响颇为显著；10位学者的限制度指标均低于平均指标0.721，结构洞特征非常明显，其在获取“信息优势”和“控制优势”上比网络中其他成员具有更大的竞争优势；10位学者的等级度低于平均值0.453，说明节点的开放性较好，在网络中居于核心地位。

3.2.2 科研合作网络结构洞模式

在知识产权信息服务科研合作网络发展的不同阶段，节点的结构洞指标及结构浮动能够展现出科研合作网络动态演化的特征与规律。因此，为了更加直观和深入地表征科研合作网络的动态演化，文章截取合作网络拓扑结构中不同水平的结构洞指标数值对应的子网构型，展现合作网络中四个阶段的合作模式演化特征。通过观察科研合作网络的子网结构，并参考刘蓓对子网模式的划分[11]，大致将知识产权信息服务领域的作者合作子网模式分为单核型、双核型、完备型及桥梁型，作者节点占比分别为26.17%、23.20%、30.00%及20.65%。图2为选取的部分合作网络图谱。

图2 科研合作网络子网模式图谱示例

单核型子网模式是独立发表文章的作者所形成的子网模式。单核型子网模式形成的原因较为多样，当作者科研水平相对较高，其独立思考的空间相对较大；抑或作者正处于寻求自己科研合作机会的时期；甚至与作者自身的习惯和研究爱好相关。就其影响性而言，在实际的科研活动中，单核型子网模式可能会导致思想僵化，不利于进行重大攻关项目，并且会降低科研效率。

双核型子网模式是只有两名作者相互连接形成的合作模式，合作者大多来自同一科研机构。例如，王根和周斌同属东莞理工学院图书馆，可以看出地理上的邻近有利于科研活动中观点和意见的直接交流，合作关系稳定并可以长期维持下去。双核型子网模式容易使研究者陷入研究理念与理论方法的茧房，在一定的程度上不利于该机构在知识产权信息服务领域的长期发展。

完备型子网模式是指在有n个节点的合作网络中，任意两个节点都有一条边相连，即网络中的任意两个作者间都存在合作关系。例如，由王晓珮、于正河等5人组成的完备型子网，优势在于作者之间的联系较为密切，互动频率较高，是较为理想的合作模式，失去任何一个点都不会影响整个网络其他节点的连通。

桥梁型子网模式是指在网络中，某一个或两个节点是连接两个更小子网的联络点。例如，以鲍志彦为代表的9人子网是由2个小组组成，鲍志彦是该子网的重要人物，若没有其该子网将会一分为二。桥梁型子网模式不是最理想的合作网络结构，子网之间的沟通一定要通过网络中的关键点，一旦关键点被破坏，网络将会变成更小的子网。

3.3 科研合作关系预测

由上述分析可见，知识产权信息服务领域的科研合作网络结构松散，结构洞特征非常明显，寻找合作契机对于分散的合作子网之间进行关系调和，填补结构洞具有重要的实践意义。

知识产权信息服务领域科研合作网络中，往往存在不同的学术团队拥有交叉重叠的研究方向，而不同的学术团队拥有相应的核心节点人物，核心节点人物间缺乏的有效合作（联结）渠道，即科研合作网络中广泛存在的“结构洞”，成为领域做大做强的重要阻碍和顽石所在。文章采用作者-关键词耦合的方法来进行潜在合作关系的识别，可以揭示同一领域内研究者之间隐含的学术合作关系，发现作者之间可以填补的结构洞。使用Echart工具进行数据可视化，绘制了核心作者（发文量阈值＞2.7）潜在科研合作关系图（见图3）。

图3 核心作者潜在科研合作关系图

图3的网络密度为0.832 9，说明该网络的连通性较好，明显高于现有科研合作网络密度0.002 5，组成了更大规模的研究团队。通过对网络的中心性指标进行计算，处于网络中心地位的学者发生了较大的改变，点度中心性排名前三的作者节点为张立彬、黄筱玲、雷琴，点度中心性分别为352、352和334，这三者在未来可能进入科研合作网络中更重要的位置。结构洞指标的有效规模平均值由原来的0.86提高到4.35，效率平均值由0.46降至0.14，限制度平均值由0.70降至0.13，等级度平均值由0.52 降至0.002，可见耦合矩阵的构建，极大减少了领域科研合作网络的结构洞特征，潜在合作关系的实现使网络中的学者紧密联系在一起，领域的科研合作趋于成熟和稳定。

4 结论与政策建议

4.1 结论

文章引入结构洞理论对知识产权信息服务领域科研合作网络进行分析，揭示了该领域的科研合作现状、科研团队结构洞特征及领域学者的潜在合作机遇，为领域学者在未来寻找科研合作和科研团队提供了方向性的指导。本研究得出如下结论：

（1）知识产权信息服务领域科研合作规模较小且团体间非联通。知识产权信息服务领域合著现象较为普遍，领域论文整体合作程度较高，但合作规模较小，以2人～4人的小规模科研团体内部合作为主，形成了单核型、双核型、完备型及桥梁型的合作子网模式。领域科研团队间合作网络结构松散，使得分散的小规模科研团队无法形成知识流动的科研共同体，信息资源会因内部共享机制等因素造成价值递减及同质化。

（2）知识产权信息服务领域科研合作团体间存在巨大的合作潜力和空间。知识产权信息服务领域的科研合作以研究方向作为连接核心作者的关键结构洞节点时，结构洞空白被核心学者填充，填充后的潜在科研合作网络密度为0.832 9，相对于现有的科研合作网络密度0.002 5显著提高，因此这些核心学者会成为科研合作内部引领与外部交流维系的重要组成，能够有效促进研究领域的发展。