發布時間：2021-05-20所屬分類：教育論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：以中國引文數據庫(CCD)為數據源，采用數理統計、社會網絡分析等方法，從知識輸入的視角對35年來國內跨學科知識交流網絡的結構特征進行了分析。結果發現，跨學科知識交流網絡具有小世界性質，但無標度特征不顯著，屬SED網絡;學科間的跨學科知識交流總體
摘要：以中國引文數據庫(CCD)為數據源，采用數理統計、社會網絡分析等方法，從知識輸入的視角對35年來國內跨學科知識交流網絡的結構特征進行了分析。結果發現，跨學科知識交流網絡具有小世界性質，但無標度特征不顯著，屬SED網絡;學科間的跨學科知識交流總體上較為頻繁和暢通，但存在非均衡性特點;環境科學與資源利用、計算機軟件及計算機應用、生物學等13個學科在網絡中的地位較為突出且穩固，學科間相互聯系與作用形成了10個跨學科知識交流群落。
關鍵詞：跨學科;知識交流網絡;知識輸入;社會網絡分析
當代社會科研主流轉變為以“應用問題”為導向的科學研究模式的內在驅動，科學家之間情報交流與合作以及各國鼓勵政策的出臺更加速了跨學科研究的發展【1】，如中國國家科學自然科學基金會(NSFC)專門設立了跨學科部以鼓勵學科交叉研究，加強學科及領域之間的交叉與融合【2】。跨學科研究促使知識更易于在學科邊界之間流動，跨學科知識交流日益頻繁和加劇�？鐚W科知識交流是指不同學科的知識在學科間相互擴散、滲透的過程，具體表現為知識的輸入和輸出2個方面。此前，已有學者對跨學科知識交流的相關問題展開過研究，如楊良斌等對跨學科知識交流的理論和測度方法進行了系列研究【1,3-5】;邱均平等從跨學科發文的視角對我國圖書情報學的跨學科研究態勢進行了分析【6】,并以該學科為例探討了不同學科間的知識擴散規律【7】;趙丙軍等從學科互引和學科共現的角度對體育學的跨學科知識整合特征進行了探索【8-9】;劉臣等分別基于198種和516種期刊的引文數據分析了81個學科間知識交流網絡的結構特點及演化規律【10-11】;等。但截至目前，尚未發現針對所有學科間知識交流形成的整體網絡進行構建和分析的相關文獻。而對此進行研究，不僅可揭示國內跨學科知識交流網絡的整體結構特征，而且可對不同學科在跨學科知識交流網絡中的地位進行定量識別。
文獻是知識的重要載體和傳播媒體，學科文獻間的引用與被引用狀況可間接地描畫各學科間的知識交流圖景【12】。社會網絡分析作為研究引證關系和引文網絡的有力工具，為我們研究跨學科知識交流提供了極大便利。本文嘗試以中國引文數據庫(CCD)為數據源，采用數理統計和社會網絡分析方法，從知識輸入的視角，探討35年來國內168個學科間的跨學科知識交流網絡的結構特征，并進一步識別其中重要的知識源學科和知識媒介學科。
1研究方法及數據來源
1.1社會網絡分析法
社會網絡是指社會行動者及其間關系的集合【13】，是由多個節點及節點之間的連線組合而成。社會網絡分析方法采用定量指標用于描述和測量行動者之間的關系，以及通過這些關系流動的各種有形或無形的要素(如知識等)，該分析方法從定量和可視化方面對定性分析進行補充【14】。由跨學科知識交流概念得知，學科間進行知識交流，學科為行動者，學科間的引用和被引關系即為連線。因此，本文構建的跨學科知識交流網絡中的節點代表學科，學科間的引證關系為鏈接關系。由于學科間的引證關系存在方向性，因此，所構建的跨學科知識交流網絡是一個有向圖，箭頭從引用學科指向被引學科。
1.2數據來源
中國引文數據庫(CCD)收錄了1979年至今中國學術期刊(光盤版)電子雜志社出版的所有源數據庫產品的參考文獻，并揭示各種類型文獻之間的相互引證關系且相關數據每日更新。該數據庫根據專業類別自行劃定了168個專題并將每篇參考文獻歸類到某個或幾個特定專題之下。分析諸專題名稱發現，它們或與學科名稱完全相同，或接近于某些學科研究領域，為此，本研究暫將其視為學科。由于學科間的知識交流存在知識輸入和輸出2個方面，而2個方面所表示的意義不同，鑒于篇幅所限，本文僅從知識輸入的視角進行分析。登錄中國引文數據庫(CCD)，在“專題統計”欄目下選擇“引用專題排名”，依次選擇168個專題進行檢索，出版時間選擇“1979-2013”年，檢索時間為2014年8月18日。
檢索過程中發現，絕大多數學科相互間均存在著或多或少的知識交流，若把每個學科的知識輸入學科全部納入，則網絡結構極其復雜致密，由于某些學科間的知識交流量過少，引用存在偶然性，可能會在一定程度上掩蓋跨學科知識交流網絡的主干架構。因此，我們僅取每個學科的知識輸入近緣學科進行網絡構建(整體網)，然后再以近緣學科間知識流量的均值為閾值提取其核心主干網。然而，近緣學科的判定目前尚無統一標準，有人以輸入知識量的多少主觀判斷，有人以帕累托截集法選取【15】。黃水清等提出了一種基于2次黃金分割的3層級學科和機構評價方法，具有操作簡便的優勢【16】。該方法把居前14.6%(0.382×0.382≈0.146)的A層次學科和機構作為骨干和核心。為此，我們借鑒該方法的思想，選取各學科檢索所得的引用學科降序排名前14.6%的學科作為其近緣學科。
1.3矩陣的構建
利用CCD數據庫的檢索數據構建了168×168的鄰接矩陣(見表1)。矩陣中的“行”學科為引用學科，“列”學科為被引學科，行與列相交處的格值為“行”學科引“列”學科的頻次，主對角線格值為空，不考慮學科自引情況。將鄰接矩陣導入UCINET軟件，在分析過程中根據需要選擇運用原始矩陣或二值矩陣，利用NETDRAW軟件進行可視化，并計算網絡的部分結構指標。
2跨學科知識交流網絡的結構特征
2.1跨學科知識交流整體網的結構特征
為全面揭示168個學科間跨學科知識交流網絡的結構特征，首先構建了跨學科知識交流整體網(見圖1，圖中節點大小與其點入度中心度成正比)，并計算了部分網絡結構指標(見表2)。
跨學科知識交流整體網共有節點168個，連線3615條，無孤立節點存在，表明各學科間均存在直接或間接的知識交流關系，已形成了一個縱橫交錯的跨學科知識交流復雜網絡。雖然在矩陣構建時僅選取了每個學科前14.6%的近緣學科，舍棄了大約85.4%的關系較遠學科，但整個網絡的密度仍高達0.1274，平均入度21.381，說明整個跨學科知識交流網絡中各學科間的知識交流總體上較為頻繁和暢通。網絡的平均聚集系數較高(0.439)，平均路徑長度較短(2.340)，網絡已具備顯著的小世界網絡結構特征。但從其入度分布曲線可知(見圖2)，該網絡尚不具明顯的無標度網絡特征(網絡度分布嚴格遵循冪率分布規律)，是一個具有小世界性質的SED復雜網絡。網絡的入度中心勢較高(40.733%)，表明網絡中存在影響力較大的知識源學科節點，而較小的中間中心勢說明，網絡中不存在對學科間的知識交流具有絕對控制地位的樞紐或橋梁型學科。換言之，在整個跨學科知識交流網中，各學科作為知識輸出源的地位并不均衡，在向其他學科輸出知識的過程中存在較多的路徑選擇，而不僅僅依賴于某幾個學科。
為進一步揭示各學科在跨學科知識交流整體網中的地位，計算了各學科的中心度指標。中心度是社會網絡分析中用來測度某一節點在網絡中的地位及其影響力的重要指標，包括點度中心度、中間中心度、接近中心度和特征向量中心度，其中最常用的是點度中心度和中間中心度。點度中心度是指與某節點直接相連的其他節點數目，中間中心度是指某節點位于其他節點間最短路徑上的概率，二者均為值越大，節點的影響力也越大。在有向網絡中，點度中心度又分為點入度中心度和點出度中心度，根據本研究的目的，表3僅給出了入度中心度和中間中心度指標各位列前14.6%的25個高影響力學科。
從入度中心度來看，計算機軟件及計算機應用(89)、宏觀經濟管理與可持續發展(80)、高等教育(78)、環境科學與資源利用(72)、數學(69)、企業經濟(66)、工業經濟(65)、社會學及統計學(63)、生物學(62)等學科在跨學科知識交流整體網中具有較高的影響力，它們都至少擁有60個以上的學科把其作為近緣學科而引入知識，這些學科的發展水平會在相當大的程度上決定著其他學科的發展進程，其在整個學科叢林中的知識源學科地位由此可見一斑。由中間中心度觀察，高等教育(1294.311)、生物學(1222.526)、計算機軟件及計算機應用(1156.978)、教育理論與教育管理(1150.356)、醫藥衛生方針政策與法律法規研究(1051.472)等學科在跨學科知識交流整體網中的橋梁和樞紐地位較為突出，它們對不同學科間的知識流動具有較強的控制力，由于這些學科的存在，才使得知識在不同學科間的交流更加暢通和便捷。特別值得的關注的是在入度中心度和中間中心度2項指標中均居前列的計算機軟件及計算機應用、宏觀經濟管理與可持續發展、高等教育、環境科學與資源利用、數學、生物學等18個學科，它們在跨學科知識交流整體網中具有更為突出的地位，對跨學科知識交流具有重要的影響作用。
2.2跨學科知識交流核心主干網的結構特征
雖然基于知識輸入視角近緣學科的跨學科知識交流整體網可使人們對學科間知識交流的總體狀況有所了解，但由于沒考慮各學科間知識流量的大小，因而仍不能深入地揭示跨學科知識交流的實質。統計發現，鄰接矩陣中168個學科間的知識交流總頻次為31788184次，其中最高259923次(石油天然氣工業引地質學)，最低36次(邏輯學引外國語言文字)。這種學科間知識交流量的巨大差異，一方面反映了知識在學科間流動的非均衡性，同時也在相當程度上掩蓋了跨學科知識交流的真實本質。為此，我們以鄰接矩陣中學科間知識交流量的平均值(8793.41次)為基準，保留知識交流量≥8794次學科間的鏈接關系，刪除知識交流量<8794次學科間的鏈接，構建了跨學科知識交流的核心主干網絡(見圖3)，并計算了該網絡的部分結構指標(見表4)。網絡中節點大小與其中間中心度成正比，字體大小與節點入度中心度成正比，連線粗細與知識交流量成正比。
核心主干網中共有節點168個，連線855條，其中孤島型節點37個，表明這37個學科與其他學科間的知識交流量均未達到8794次的均值，處于跨學科知識交流網絡的邊緣地位。此外，該網絡還包含1個2節點子網和1個129個節點的最大連通子圖，整個網絡的密度和平均入度值明顯降低，喻示網絡的連通性出現了下降。但網絡的平均聚集系數仍較高(0.513)，平均路徑長度較短(3.243)，網絡仍具顯著的小世界網絡性質。節點入度嚴格遵循對數分布規律(見圖4)，網絡仍不具顯著無標度網絡特征，仍屬具小世界性質的SED復雜網絡。網絡的入度中心勢明顯降低，但中間中心勢則提高了1倍多，表明部分學科的橋梁和樞紐地位得到提升，知識交流媒介學科的地位得以凸顯，整個網絡以它們為中介分化為若干個內部知識交流頻密而外部交流相對粗疏的跨學科知識交流群落。
為進一步揭示各學科在核心主干網絡中的影響力，我們對節點的中心度指標進行了計算(見表5)。
分析表5發現，環境科學與資源利用(31)、計算機軟件及計算機應用(27)、生物學(26)、臨床醫學(22)、宏觀經濟管理與可持續發展(22)等學科的入度中心度較高，說明在考慮知識流量的情況下，這些學科在跨學科知識交流網絡中的地位更為突出，是影響力卓著的知識來源學科。而宏觀經濟管理與可持續發展(2386.863)、環境科學與資源利用(2384.449)、計算機軟件及計算機應用(2246.215)、生物學(1985.567)、高等教育(1653.372)、臨床醫學(1206.952)、工業經濟(1152.765)、農業經濟(1002.002)等學科的中間中心度較高，表明這些學科在考慮知識流量的情況下對學科間的知識跨學科交流具有較強的控制能力。環境科學與資源利用(31)、計算機軟件及計算機應用(27)、生物學(26)、臨床醫學(22)、宏觀經濟管理與可持續發展(22)等18個學科在入度中心度和中間中心度2項指標中均表現突出，說明它們在跨學科知識交流主干網中具有核心學科的地位。
此外，我們對表3和表5中從入度中心度和中間中心度2項指標均居前列的各18個學科進行了比較，發現環境科學與資源利用、計算機軟件及計算機應用、生物學、宏觀經濟管理與可持續發展、工業經濟、農業經濟、自動化技術、企業經濟、建筑科學與工程、有機化工、數學、預防醫學與衛生學、高等教育等13個學科完全重合，說明它們在跨學科知識交流網絡中地位較為突出且穩固。
3跨學科知識交流群落的構成特征
從核心主干網的中間中心勢可知，整個跨學科知識交流主干網絡已分化為若干個內部交流較為密切而外部交流相對粗疏的學科間知識交流群落。為進一步揭示各群落的構成特征，對主干網中的非孤島型節點進行了GowerMetric分析(見圖5)。結果發現，主干網中非孤島型節點大體上可分為10個群落，根據群落中各學科的名稱分別概括為文學理論、文化旅游、工業工程、農林與資源環境、金融與經濟、計算機與自動化技術、法學、圖書情報與新聞出版、教育學、醫學。其中，文學理論群落僅有文藝理論和中國文學2個學科組成，且與其他群落間無關聯關系。文化旅游、法學、圖書情報與新聞出版3個群落的規模相對較小，與其他群落間的關系也較為疏遠。計算機與自動化技術群落的規模雖不大，但其中介地位較為突出，與工業工程、金融與經濟、農林與資源環境、圖書情報與新聞出版、教育學、醫學6個群落的關系均較為密切，在學科群落間的知識交流過程中起橋梁和樞紐作用。其他5個群落(金融與經濟、工業工程、農林與資源環境、醫學、教育學)的規模都較大，且相互間存在疏密有間的聯系。特別是農林與資源環境和醫學群落間、農林與資源環境和工業工程群落間、金融與經濟和工業工程群落間的關系較為密切，相互間的跨學科知識交流更為頻繁和暢通。
4結語
國內跨學科知識交流網絡是一個具小世界性質，但無標度特征并不顯著的SED復雜網絡。
學科間的跨學科知識交流總體上較為頻繁和暢通，但存在非均衡性特點，已分化為10個既相互聯系又相對獨立的跨學科知識交流群落。
跨學科知識交流網絡中各學科的地位并不均等，存在重要的知識源學科和知識媒介學科，其中環境科學與資源利用、計算機軟件及計算機應用、生物學、宏觀經濟管理與可持續發展、高等教育等13個學科的地位較為突出且穩固。——論文作者：王旻霞1,趙丙軍2
相關期刊推薦：《情報科學》1980年創刊，反映了情報學、信息管理、圖書館學等諸領域的最新研究進展。設有：專論、理論縱橫、信息資源建設、信息系統與網絡、研究生園地、綜述與評論等欄目。
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