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吉林大学相关论文例文,与图书情报学合著网络:基于CSSCI基金文的可视化相关本科毕业论文
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摘 要研究发现,图书情报领域的合著率处于人文社会科学的中等水平,且以2～3人的小规模合著为主导模式；同时发现基金论文有着较高的合著率,基金项目、科研团队、论文产出之间有深刻的内在联系,共同承担重大基金项目往往成为团队形成的内在机制.近年来,图书情报学已经形成“三主多辐”型庞大合著网络,跨省区、跨机构合著、区域学术融合仍亟待加强.
关 键 词合著网络基金论文CSSCI科研团队形成机制
分类号G250.252
ResearchontheCo-authorNetworkofLibraryandInformationScience：VisualizationAnalysisBasedontheFundPapersfromCSSCI
HouSufang
AbstractStudyfoundthatinthefieldoflibraryandinformation,collaborationrateisinthemiddlelevelofthehumanitiesandsocialsciences,andthecollaborationof2-3peopleastheleadingmode.Atthesametime,thefundpapersoftenhasthehighercoauthorrateandfundproject,researchteam,thepaperoutputhasdeepties.Sosharingthemajorfundprojectsoftenbeestheinternalmechanismofteamformation.Inrecentyears,libraryandinformationsciencehasformedahugecoauthorworkwiththreeprimarycentersandmanysecondarycenters.Inter-provincialcollaboration,inter-agencycollaboration,regionalacademicfusionstillneedstobestrengthened.
KeywordsCo-authorwork.Fundpapers.CSSCI.Researchteam.Formationmechanism.
0引言
大科学背景下,学科之间的交叉融合势不可挡.图书情报学对信息科学、计算机技术的依赖与日俱增,科研人员很难独立完成某项课题的研究,合作研究成了必然的趋势和选择.通过文献计量学研究某领域内的合著网络,可以有效地揭示作者之间、机构之间、区域之间的合作关系,同时有助于发现重要作者、重要机构和重要地区,为相关部门的科研管理和决策提供支撑.
查阅文献发现,图书情报领域研究合著现象的文献不多,主要研究方法为文献计量学,样本则多为某几年的期刊论文,分析视角多种多样.笔者大致梳理了一下,发现比较集中在以下几个方面：关于合著者的机构或地域分布、作者合作度与科研产出的相关性分析、国际合作以及合著论文各要素的统计分析等,以邱均平和温芳芳[1-3]、谢彩霞[4-6]、李芳[7]、黄烨[8]等的研究为代表.其中专注研究合著网络的文献较少,样本选择在时间和覆盖面上也有局限,基本把视野聚焦在作者合著网络研究上,有代表性的有孟微和庞景安[9-10]、张洋和刘锦源[11]、余丰民和汤建民[12]分别合撰的文章.因此,我们考虑选择大样本、并尝试从多视角研究图书情报领域的合著网络.
1样本选择、内容与方法
本着覆盖面广、时间跨度大、充分的代表性和操作便捷等原则,我们选择CSSCI2000―2011年间收录的20余种图书情报学基金论文为研究对象.理由有二：（1）基金论文作为国家各级政府部门、各类基金组织和企事业单位对科学研究进行经费资助而产生的研究成果,是科学研究的一种重要产出形式.基金项目申报往往需要填报若干不同梯度、优势互补的科研人员组成科研团队,故基金论文的合著率普遍偏高,选择基金论文做样本,研究图书情报学的合著网络有先天优势.统计从CSSIC数据库中搜索论文可知：总数62362篇论文中,合著论文22165篇,合著率不足36%；基金论文12709篇,合著论文7624篇,占所有基金论文的60%；基金论文的合著率远高于非基金论文.（2）CSSCI是精选库,收录的约20种
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样本确定后即可轻松获取数据：进入CSSCI（检索时间2012年12月14号）,时间选择2000―2011（不包括扩展板及学术图书引文索引数据库等）,点击来源文献,“学科类别”下拉框选择“图书馆、情报与文献学”,然后检索、逐屏下载、保存为txt文档,通过自编软件合并所有txt并转化为excel,共获得62363篇论文的基本信息；最后从excel中筛选出基金资助论文12709篇,作为本文的研究对象.
拟通过一些自编小软件及社会网络分析软件pajek完成作者合著网络、机构合著网络、区域合著网络三种可视化知识图谱的绘制,旨在围绕合著网络,研究作者与作者、机构与机构及不同区域间的学术关系.2研究结果
2.1作者合著网络：
2000―2011年CSSCI收录图书情报学基金合著论文7624篇,其中2人合著4463篇,3人合著2222篇,4人合著649篇,5人合著271篇,6人合著19篇.2～3人合著占全部合著的87.7%,表明图书情报领域的合著以小范围有限的合作为主,规模小.我们对合著者规范化处理,再通过pajek软件对发表论文在8篇以上的前322个著者之间的合著关系网进行可视化展示（共现阈取2）,得图1.图1中,顶点的大小表示作者发文数量的多少,连线的粗细表示合著次数的多寡,与某作者的连线越多表明该作者越是某团队的核心作者.观察图谱可以非常直观地发现,作者合著网络整体上属非联通网络,由若干个大小不一的子网络构成,相互之间连通性不高,证明在图书情报领域各研究团队相互联系不够密切.最大子网络为邱均平团队,该团队成员数量最多、发表论文最多,这与其多次承担国家自然科学基金项目、国家社会科学基金项目以及教育部重大攻关项目有关,研究方向主要是网络计量、知识管理、内容分析法等.
较大团队有张玉峰团队、胡昌平团队、苏新宁团队和毕强团队等.张玉峰团队和胡昌平团队皆来自武汉大学,前者研究方向为数据采集系统和数据挖掘方法；后者主要研究方向为信息服务和图情发展战略；奇怪的是虽然都来自武汉大学,但相互之间合著很少,与邱均平团队也绝少合作.苏新宁团队来自南京大学,苏本人主要作为第二作者出现,说明他在团队中充当的是导师或参谋的角色,研究方向为知识管理、数据挖掘等多元主题.毕强团队来自吉林大学,主要研究方向是数字图书馆及相关的本体、超文本研究.这些较大团队有一个共同特征,就是曾多次承担国家自然科学基金、国家社会科学基金及省部级重大科研项目.较小团队有焦玉英团队、朱庆华团队、侯汉清团队、董慧团队、张智雄团队、孙建军团队、武夷山团队等等.
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综观这些团队,来自武汉大学的团队占相当比重,说明武汉大学在图书情报界有绝对的影响力；除了知名的邱均平团队外,我们还挖掘到了一些并不知名、不曾预期的中小团队,这些团队极有可能是未来图书情报学研究的生力军,这是合著网络挖掘重要团队和重要作者的一个例证.从作者合著网络的分析还可知：产量高的作者基本上都属于某个团队,非团队作者产量总体偏低,但不排除个别作者虽不属于某团队但产量很高,如肖希明、马海群、黄如花等.
2.2机构合著网络
为便于统计,笔者把作者所在机构统一列入一级机构,如将中科院的种种下属机构统一列入“中国科学院”等.这样,所有7624篇合著论文中,共有一级机构1035家,发表论文最多的前30家机构如表1所示.
表1合著发表
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