国内体育科学学者科研合作网络特征研究

胡 蜜，李晓静

(合肥师范学院 体育科学学院，安徽 合肥 230601)

0 引 言

随着经济社会的全面发展，我国体育科学领域取得巨大的成就，使得我国体育整体水平与实力得到了提高，也提升了我国在国际体育的地位与声望。当下，各学科领域的科研合作愈发普遍，学者的合作意识越来越强，学者合著发文已成为科学研究的主流形式，为了提升科研成果的转化率，越来越多的学者通过科研合作攻克研究难关，往往在某领域学科具有一定威望与影响力的学者，强强联手、深度合作、优势互补，推动学科领域方向的新发展。因此，挖掘学科领域学者合作的关系特征显得十分重要。体育科学领域，学者科研合作对学科实现跨越式发展与取得重大成果突破等方面尤为重要。许红峰[1]早于1997年统计了《体育科学》1982-1995年学者合著情况，从作者频数分布、合著率、合著类型等角度进行分析，这是体育学科领域关于合著现象较早的系统研究。司虎克[2]于2012年利用Ucinet软件进行分析，收集3种体育类具有代表性期刊从2004-2008年间的刊登文献，从合作率、合作度、网络结构特征等角度进行分析，总结了学者合作类型、网络规模特征等情况。由此可见，体育科学领域的研究学者科研合作的问题逐渐朝着细化专业化进展。鉴于此，本研究选取体育科学类11种核心期刊，统计2016-2020年所有的刊登文献的学者，探寻该领域的学者科研合作的特征，挖掘该领域学者的合作关系，为广大体育学者在未来选择合作对象提供一定的参考，也为我国体育科学发展提供一定的借鉴。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本研究样本数据来源于中国知网(CNKI)，进入高级检索页面，时间选择2016-2020年，“来源期刊”选择11种高影响力体育类核心期刊[核心期刊：《体育科学》《中国体育科技》《北京体育大学学报》《上海体育学院学报》《武汉体育学院学报》《体育与科学》《天津体育学院学报》《西安体育学院学报》《成都体育学院学报》《体育学刊》及《首都体育学院学报》]，共检索7206条结果。去除会议通知、会议讲话、人物简介等，最终纳入有效样本共有7016篇论文。

1.2 研究方法

采用社会网络分析法研究我国体育科学的学者合作关系。社会网络分析是对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究，是社会网络理论中的一个具体工具[3]。社会网络通常有两种表现形式分别为网络结构图与共现矩阵，在网络结构图中，图中节点表示行动者，行动者之间的连线为二者之间的关系；在矩阵中，行列表示行动者，数值表示行动者之间的关系。

2 结果与分析

2.1 核心作者的遴选

核心作者是形成学科文献流的中坚力量，对推动学科发展起着主导向作用[4]。根据核心作者的计算公式为N1=0.749(Nmax)1/2，Nmax代表发文量最多的学者，发文量达到N1才可被视为核心作者[5]。通过COOC1.7统计，季浏发文量62篇，即Nmax=62，得出N1=6，因此发文量不低于6篇的学者才可被纳入核心学者。经统计，核心学者共有592位。其中网络密度是评价作者之间的紧密程度，平均网络距离反映的是网络中信息传达通畅程度(图1)，聚类系数代表的是网络中存在小团体的普遍程度。通过Ucinet6分析得网络特征参数，见表1。其中网络密度0.007 2，与实际网络密度值相比具有一定差距，说明网络整体连接性不高，处于较为松散的状态。平均网络距离结果为5.058，说明两两作者之间平均要通过6个人就能建立联系，基本符合“小世界效应”复杂网络理论，也符合“六度分隔假说”，表明网络中信息传播效率较好、信息畅通。

图1 核心作者网络结构

表1 网络特征参数

2.2 进一步筛选高影响力核心学者

利用COOC1.7对学者发文情况进行统计，确定体育科学领域的高产学者。然而，高产学者并不一定在该领域具有一定学术影响力，不能很好的代表该领域的研究重点。而高被引的学者因其成果的高质量与高影响力，对于学科的发展具有重要影响[6]。同时，考虑到文章篇幅问题。因此本研究综合发文量(≥10)与总被引次数(≥100)，同时满足两项指标来确定核心作者。最终选取114名学者为该领域的核心作者，见表2。从表中看出，这些学者的成果产出与总被引频数较高，在该领域中研究活跃、实力雄厚，是体育科学领域保持旺盛生命力的中坚力量与创新发展的领军人物。

表2 共现矩阵(部分)

表2 核心作者(部分)

2.3 高影响力核心作者合作关系分析

利用COOC1.7生成114*114的作者共现矩阵，见表2。然后利用NetDraw绘制出学者合作社会网络结构图(图2)。图中节点的大小与颜色的深浅代表中心性程度的高低，其中红色节点面积最大代表学者中心性较高。节点之间的连线代表学者之间的关系，连线越粗，则说明学者之间的互动越强、合作次数越多。图中季浏、王家宏、王健、王海、吕万刚节点面积较大，说明这些学者中心性较高，图中汪晓赞与尹志华、张瑞林与李凌之间的连线较粗，说明学者之间合作次数频繁，合著发文居多，调查发现，具有较强合作关系作者对主要是同单位及师生关系的影响。图中19位核心学者为孤立点位于图中左侧，说明这些学者与其他95位核心学者无合作关系。

在网络中可以直观看出3个大核心群体与2个小核心群体，群体1是以季浏、王家宏、王健为核心；群体2是以吕万刚、刘阳、孙君志等为核心；群体3是以张磊、杨国庆等为核心；群体4成员有赵光圣、李守培与郭玉成，他们全来自于上海体育学院武术学院；群体5由王凯珍、李捷为关键点与毛振明、李骁天连接现成桥梁型子网。群体4与群体5与大型合作群体子网络没有直接的合作联系，而合作群体1与合作群体2之间通过关键作者王健、吕万刚、何俊、杨国庆等人形成一个大型的合作网络，说明两个较为成熟的合作群体具有一定的关联性。群体1中，季浏与王家宏是该子网的关键链接点，大多数节点与两人连接，呈现由中心向外扩散的整体形态。群体2中，刘阳、黎涌明为沟通该子网络的关键连接点，大部分节点与之两人连接。两个群体连接的关键学者为王健与吕万刚，二者工作单位都位于湖北地区，分别为华中师范大学与武汉体育学院，并且都共同指导过一名学生进行发文，因此王健成为联系武汉体育学院的重要桥梁，即群体一与二子网的关键点。从图中可以发现，群体3与群体1、2具有一定关联，查看数据发现，关键连接点张磊曾求学于华东师范大学孙有平教授，促使群体1与群体3连接了起来；群体3与群体2连接关键点主要是王凯就读于上海体育学院，并与博士生导师刘阳等建立合作关系。在群体1中，发现有三个小型的合作小团体，分别以季浏、王家宏、黄海燕为主要人物进行科研合作，小团体内部成员合作相对紧密，小团体之间合作程度不够紧密。群体2中，学者之间的合作网络结构相对于群体1略显错综复杂，说明该群体没有派系林立，整体合作网络较广。图中还有少量的单点网络与双核型网络分布在网络边缘。综上说明，我国体育科学的几大合作网络间的连通性较好，学者之间的信息资源分享、交流较为顺畅，孤立的学者缺少合作的交流的机会。

2.4 中心性分析

中心性是衡量节点在网络中地位的指标。中心性分析分为点度中心性(A)、中介中心性(B)与接近中心性(C)，本研究主要从这3个方面去衡量体育科学学者在网络中的地位。

2.4.1 点度中心性

点度中心性是网络中与某节点直接连接的点的数量[7]。从表3可以看出，刘阳、黎涌明、季浏等数值较高，说明在整个网络中这些学者是其他学者合作的主要对象，他们对于体育科学各项资源的分享、知识信息的传递交流发挥着重要的作用。其中刘阳、黎涌明、季浏等人点度中心性分别为11、9、8，代表整个网络中分别有11、9、8个节点存在直接联系，说明100多位学者中的多个学者分别与他们有过合作发文的经历。而点度中心性为0的学者共有19人，说明这学者与其他核心学者们没有共同发文的经历。

表3 点度中心性(Top30)

2.4.2 中介中心性

中介中心性是测量某个节点能够控制其他节点之间的交往，若该节点处于其他点对的最短路径上，说明该节点具有较高的中介中心性[8]。从表4可看出，王健、孙君志与吕万刚具有较高数值，其中王健位居首位，数值为1 179.940，表明这些学者在该领域占有重要的位置和具有丰富的资源，其他学者通过这些学者进行科研合作的可能性极大。另外，统计发现66个学者的中介中心性为0，表明这些学者在该领域中相对缺乏控制科研信息的能力。计算发现66位学者中介中心性为0，占总人数的57.9%，说明接近一半的学者具有一定的控制信息资源的能力，整个体育科学领域的学术交流能力一般。

表4 中介中心性(Top30)

2.4.3 接近中心性

接近中心性是节点通过较短的途径与其他节点相连，说明该节点具有较高的接近中心性[9]。该数值越大，说明该节点在信息资源、声望及影响力等方面较弱，数值越小，则反之。从表5可看出，孙君志、吕万刚、黎涌明、王健、刘阳等人接近中心性较低，位居前列，表明这些学者在网络中与其他学者距离相对较近，说明这些学者相对在信息资源、声望及影响力等方面较强，同时这些学者还掌握该领域学术知识的流通方向。

表5 接近中心性(Top30)

2.5 凝聚子群分析

通过Ucinet6 n-clique分析，当小团体数值设置为4时，分析得到33个小团体，见图3。图3显示，不少学者参与到不同派系团体之中，如王健、刘阳、王家宏、季浏、黄海燕、黎涌明等等，说明这些学者在体育科学领域具有较强的信息传播能力。从派系成立角度来看，这些学者产生合作的因素大致有师徒关系、同事关系、同地域、校友关系等，根本原因是这些作者在学术领域具有共同的知识追求。充分诠释了“物以类聚人以群分”这句名言。

图3 凝聚子群分析

2.6 核心边缘分析

核心边缘分析指的是根据数据情况判定网络中节点是处于核心位置还是处于边缘位置。通过Ucinet6分析得到图3与表6。通过图4可看出，第一组为核心区域组群，主要包括刘阳、陈佩杰、黎涌明、李博、唐炎、陈小平、冯连世、张业安、陈思同、王茹与张加林，这些学者在网络中占据核心位置。第二组为边缘区域组群，这些学者相对处于网络的边缘区域。表6为核心边缘密度矩阵，可看出，核心组群成员之间密度值为0.418，略高于图2网络密度值0.0210，说明核心组群成员学术互动较好。核心组群与边缘组群密度值为0.012，说明学者之间的学术互动程度十分一般；边缘组群成员密度值为0.019，说明处于边缘区域学者之间的学术活动也不是很明显，也能说明体育科学领域学者科研合作具有广大的扩展空间。

图4 核心边缘分析结果

表6 核心边缘密度矩阵

2.7 结构洞分析

结构洞是两个节点之间非冗余得联系，结构洞能够为其占据者获取“信息利益”和“控制利益”提供机会，因而比网络中的其他成员更具优势[10]。其指标涉及有效规模、效率、限制度与等级度，其中限制度较为重要。通过Ucinet6进行结构洞分析，得出表6。表6为限制度0.2～0.3内的学者，这8位学者在整个网络中充当着“桥梁”的作用，控制着网络的核心资源，能够发挥关键性的知识传递作用。同时，网络中的多数信息资源主要是通过他们进行传递，这些作者能够直接控制网络内部知识信息扩散的方向与速度。

3 结论与讨论

本研究选取11个体育类核心期刊的论文为研究对象，通过对核心学者合作分析，主要得出以下结论：

通过作者合作网络结构分析发现，体育科学领域可分为3个领域的重要合作网络，华东师范大学的季浏、苏州大学王家宏与华中师范大学王健形成以他们为核心的合作网络；另一个，由上海体育学院的刘阳、黎涌明与成都体育学院的孙君志形成以他们为核心的合作网络；还有一个是以南京体育学院的杨国庆及杭州师范大学的张磊为主要人物形成的桥梁型合作网络。这3个合作网络团体通过王健、吕万刚、王凯、孙有平等关键人物的推动形成一个较大的网络，进而形成体育科学的核心作者群体。整体来看，体育科学领域并未形成高度连通的网络，学者合作关系结构图呈现团体合作集中向外分散趋势，团体之间合作主要合作形式体现在同单位、同地域，密切的合作关系体现在师徒之间。

合作网络结构较为松散。图2显示整个合作网络是由小群体网络组建而成。这种团体多以围绕某个关键学者为核心人物，使得团体内部成员关系相对紧密，同样使得团队成员的中心性随之提升。从地理邻近维度来看，因为地域限制等不利条件，使得小范围抱团现象较为明显，团体之间的合作缺乏深度，这不利于体育科学学科的未来发展。另外，整个网络中2人、3人的团体较少，这些团体合作次数较多，但这些学者的中心性并不高，未成分发挥自身在学科领域发展中的作用。因此未来要给予科技政策支持，让小团体融入大团体，让大团体带动小团体，做好科研分工合作体系，促进资源共享优势互补，以此来促进体育科学的可持续发展。

缺少“桥梁”学者，合作深度与广度有待提升。通过凝聚子群分析与结构洞分析发现，少数学者占有学科领域的信息资源，也只有少数学者在信息资源的分享、传播发挥着中介的作用。核心边缘分析发现，少数学者科研合作意识较强，大多数学者之间的互动意识淡薄。这也是由于各学者的研究方向不同、地域差异等因素的影响限制了学者之间的科研合作。未来应当培育“桥梁”学者，搭建更多合作平台，调动边缘学者科研合作积极性，营造良好的体育科学领域的科研合作氛围，促进领域合作网络稳健发展。