檔案學領域作者合作關系研究

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摘要：為探究檔案學領域作者合作關系與合作主題，選取該領域7種北大中文核心期刊為研究對象，以其2014年至2018年間發表的合著論文為研究樣本，運用社會網絡分析方法對該領域作者合作特征進行剖析、得出結論：檔案學領域作者總體合作程度較低；高產作者間合作網絡可達性較好，信息交流、傳播比較容易實現；合作小團體數量較少，且合作關系受地理位置影響大，合作主題各有特點。

關鍵詞：檔案學；社會網絡；合作關系；合作主題

隨著知識經濟與信息化時代的到來，檔案與其他學科的關系越來越密切，如大數據與檔案、云計算與檔案館、物聯網與檔案館等，知識共享與合作逐漸成為檔案學領域的主流發展模式之一。通過檢索文獻發現，有不少學者曾對我國檔案學領域的合作展開探究，但研究內容多集中于檔案資源合作共建、數字化檔案合作保存等方面，鮮有學者針對科研合作模式開展研究，目前可檢索到的文獻有王德莊與姜鑫運用AKCA方法（作者———關鍵詞耦合分析），研究了我國檔案學領域的作者潛在合作關系[1]；劉揚揚與周麗霞以《蘭臺世界》作者合著情況為研究對象，運用社會網絡分析法構建作者合作網絡，分析檔案學領域作者合著的特點[2]；張成麗通過梳理《檔案管理》期刊學術論文，從合作論文的年代產出分布、高產合作作者分布、作者合作的網絡結構等方面，對《檔案管理》所刊登論文的作者合作關系進行深層次的挖掘和探索[3]。本文擬以檔案學領域7種北大中文核心期刊為數據來源，運用社會網絡分析方法對科研論文作者合作網絡特征進行研究，力圖發現我國檔案學領域的知識合作現狀，為該領域的知識共享與團隊合作提供指導性建議。

一、研究方法與數據來源

本文采用社會網絡分析法構建檔案學領域作者的合作網絡，采用的分析工具是Ucinet，在進行數據分析時，主要用到網絡密度分析法和網絡中心性分析法。網絡密度測量網絡中各個節點之間關系的緊密程度，整體密度反映了網絡的連通性；中心性描述的是個人或組織在所處的社會網絡中的地位及重要性。社會網絡分析法已經被證實可以應用于作者合作關系分析及其網絡結構闡釋[4]，利用社會網絡分析法對檔案學領域作者合作情況進行分析，可以將作者與作者之間的合作關系看成一張網，其中，一個節點代表一位作者，節點和節點之間的連線代表作者與作者之間的合作關系。囿于數據處理能力，在檢索數據時對數據來源期刊進行了限定：從2017年北大《中文核心期刊要目總覽》中選擇7種檔案學核心期刊：《檔案學通訊》《檔案學研究》《中國檔案》《北京檔案》《檔案管理》《檔案與建設》《浙江檔案》，檢索各類檔案機構在這7種期刊上發表的學術論文。具體檢索方法：在中國知網中，設定檢索篇名為“檔案”，同時文獻來源設定為上述七種核心期刊，發表時間為“2014—2018”年，共檢索出論文5880篇（檢索時間：2019-09-12）。為確保數據準確性，筆者進行如下操作：①剔除政策解讀、新聞集萃、講話稿、人物訪談、征稿啟事等非學術性以及無署名作者的相關文獻；②為使計量和圖譜分析具有可比性，未將極少量的英文文獻納入分析。經過數據清洗，本文共篩選出2014—2018年發表的4341篇論文作為研究對象。將以上論文信息導入NoteExpress文獻題錄信息統計分析軟件，分別統計年度發文量以及合作發文數量等數據，獲得檔案學領域2014—2018年合作概況；運用Bibexcel軟件構造合作者共現矩陣，導入Ucinet6軟件讀取并進行可視化分析。

二、合作發文情況

1.作者合作情況分析。作者合作情況可通過合作率來呈現，合作率=（一定時期內相關文獻）合作論文數/（一定時期內相關文獻）論文總數[5]。筆者在檢索數據時，利用NoteExpress軟件將4341條題錄數據導出，通過Excel數據透視表統計分析發現：在4341篇文獻中共有合著論文1438篇，論文平均合作率為33.13%，具體年度合作情況見圖1與圖2。分析圖1、圖2可知，2014—2018年我國檔案學領域合作率整體呈現緩慢增長的趨勢，基本上維持在30%左右，雖然2018年發表文獻總體數量有所下降，但合作率并沒有明顯下降，說明檔案研究工作整體趨勢逐步由封閉轉向開放，從“重保管、輕利用”向重視檔案信息資源合作開發利用轉變，但30%—40%的合作率與國內其他有數據參考的領域相比較，仍然處于較低水平[4,5,6,7]。2.高產作者群分析。由于文章篇數和作者數目過多，構建全部作者的合作網復雜且不便于分析，所以，本文選取的研究對象是檔案學領域中的高產作者。在文獻計量學中，普賴斯定律被用來確定高產和高影響力作者。普賴斯定律認為，在相同的主題當中，半數的論文是高生產力作者完成的，高產作者的最低發文量計算公式如下：M=0.749其中Nmax為最高產作者發表的論文數量，M為高產作者發表作品的最低數量[8]。由軟件NoteExpress進行數據統計得知，黃霄羽為最高產作者，5年間發表的文獻數量為36篇，將Nmax=36代入公式，則計算出M=4.494，M取最大整數為5。所以，發文≥5篇的作者界定為高產作者，本數據集中共有182位，部分高產作者見表1。

三、整體網絡結構特征分析

首先利用Bibexcel軟件，構建182位作者的合作矩陣，將生成的矩陣導入Ucinet6，利用繪圖工具Net-Draw繪制出合作關系網絡圖，見圖3（見下頁）。圖3中節點表示作者，節點的大小體現合作論文數量，節點間連線表示作者間有合作關系，連線的粗細體現合作強度，圖中共有110個有連接關系的節點。通過上圖可以看出，高產作者相互合作撰寫論文的情況非常普遍，182位高產作者中，有110位相互間有不同程度的合作關系。利用Ucinet6對網格數據進行計算得到表2所示網絡的指標參數，這些指標反映出整體網絡的結構特征。1.網絡結構松散。網絡密度是圖中各個點之間聯絡的緊密程度，整體網的密度越大，表明網絡成員之間的聯系越緊密[9]。現有研究認為：網絡密度會影響網絡中知識和信息的傳播與滲透，密度大的網絡，互動性比較好，易于知識的分享和傳播[10]。經過計算，檔案學領域高產作者群的網絡密度為0.0316，由于本研究僅僅選取高產作者作為樣本，數量較小，如果擴大樣本量，密度將會變得更小。可見檔案學領域合作網絡的整體連通性不夠好，團隊間的聯系比較分散，知識的共享和互動性有待提高，這個數據也驗證了檔案學領域30%的合作率處于較低水平；另一方面也說明，該領域的研究合作還有更大的發展空間，不同團隊中的高產作者一旦創建合作關系，就會給該整體網絡結構帶來大的影響。2.具有小世界特征。在社會網絡分析中，小世界特征用以揭示網絡中互不相鄰的成員之間信息交流的通暢性。本文對檔案學領域小世界現象進行形式化表征，通過節點之間的途徑長度均值和局部網絡聚類系數來判斷該領域的整體合作網絡是否具有小世界特征。整體網的小世界特征如下：網絡是稀疏的，網絡是去中心化的，整個網絡高度聚類，大多數的朋友圈都有重疊[4]。表2中網絡的途徑長度均值為4.072，這意味著未相鄰的兩個作者之間，平均只需經過4個中間人就可以建立聯系；聚類系數為1.942，該網絡稀疏，平均距離較小而聚類系數較高，整體網絡具備小世界特征。這表明檔案學領域合作網絡雖然松散，但可達性比較好，作者之間的信息交流、傳播比較容易實現。3.小團體數量稀少。小團體是整體網絡中由不同派系組成的子網，通過對小團體進行劃分，可以進一步了解網絡內部結構與關系。K-核分析是一個建立在點度基礎上的小團體分析方法，要求子網中的任何點至少與K個點相連，這樣的網絡圖稱為K-核，K值越大，合作關系越密切[4]。由圖3可知，檔案學領域高產作者群中，K≥2的小團體數量共有10個，其中成員數量≥4人的團體有5個，小團體數量比較少，且規模較小，分布較分散。最大團體是以黃霄羽、郭煜晗為中心的作者合作群，其K值為6，該團體中各節點大小相當，并沒有特別明顯的核心人物，大部分合作者在網絡中處于相同地位，合作關系最為密切，頻繁地合作。另外，還出現了分別以楊靜、安小米、陳永生等為中心的幾個次級合作群。本文利用社會網絡分析方法，借助Ucinet工具對2014—2018年間檔案學領域北大中文核心期刊的合作者群體規模、結構以及特征進行了實證分析，從中可以得出：檔案學領域的科研活動主體逐步向互相聯系交叉的合作群體轉變，這對于學科領域的拓寬和知識積累有顯著推進作用；從5年間論文合作率數據來看，該領域因學科屬性關系，實現高合作率的過程可能比較漫長，但合作總體趨勢向好；高產作者科研涉獵范圍較廣，科學研究的難度和問題復雜程度相應加大，因此他們比同一領域其他作者具有更多合作關系，而且有些是長期緊密的合作關系，這轉而也促成了他們較高水平的學術產出；核心/關鍵學者（如黃霄羽、徐擁軍、加小雙、陳忠海等人）在網絡中占據重要位置，他們對團隊的領導力以及對信息流的整合能力是維持高水平合作研究的重要因素，這些學者之間一旦創建合作關系，就會給該整體網絡結構帶來大的影響。社會網絡分析在檔案學中的應用可以體現在多個方面，本文分析的是該領域學者間的合作關系，為第一層次。要對該領域有更為全面的把握，還需要進行更進一步的分析，如主題關聯網絡研究、引文網絡研究等，這也正是筆者后續所要關注和研究的內容。參考文獻1.網絡結構松散。網絡密度是圖中各個點之間聯絡的緊密程度，整體網的密度越大，表明網絡成員之間的聯系越緊密[9]。現有研究認為：網絡密度會影響網絡中知識和信息的傳播與滲透，密度大的網絡，互動性比較好，易于知識的分享和傳播[10]。經過計算，檔案學領域高產作者群的網絡密度為0.0316，由于本研究僅僅選取高產作者作為樣本，數量較小，如果擴大樣本量，密度將會變得更小。可見檔案學領域合作網絡的整體連通性不夠好，團隊間的聯系比較分散，知識的共享和互動性有待提高，這個數據也驗證了檔案學領域30%的合作率處于較低水平；另一方面也說明，該領域的研究合作還有更大的發展空間，不同團隊中的高產作者一旦創建合作關系，就會給該整體網絡結構帶來大的影響。2.具有小世界特征。在社會網絡分析中，小世界特征用以揭示網絡中互不相鄰的成員之間信息交流的通暢性。本文對檔案學領域小世界現象進行形式化表征，通過節點之間的途徑長度均值和局部網絡聚類系數來判斷該領域的整體合作網絡是否具有小世界特征。整體網的小世界特征如下：網絡是稀疏的，網絡是去中心化的，整個網絡高度聚類，大多數的朋友圈都有重疊[4]。表2中網絡的途徑長度均值為4.072，這意味著未相鄰的兩個作者之間，平均只需經過4個中間人就可以建立聯系；聚類系數為1.942，該網絡稀疏，平均距離較小而聚類系數較高，整體網絡具備小世界特征。這表明檔案學領域合作網絡雖然松散，但可達性比較好，作者之間的信息交流、傳播比較容易實現。3.小團體數量稀少。小團體是整體網絡中由不同派系組成的子網，通過對小團體進行劃分，可以進一步了解網絡內部結構與關系。K-核分析是一個建立在點度基礎上的小團體分析方法，要求子網中的任何點至少與K個點相連，這樣的網絡圖稱為K-核，K值越大，合作關系越密切[4]。由圖3可知，檔案學領域高產作者群中，K≥2的小團體數量共有10個，其中成員數量≥4人的團體有5個，小團體數量比較少，且規模較小，分布較分散。最大團體是以黃霄羽、郭煜晗為中心的作者合作群，其K值為6，該團體中各節點大小相當，并沒有特別明顯的核心人物，大部分合作者在網絡中處于相同地位，合作關系最為密切，頻繁地合作。另外，還出現了分別以楊靜、安小米、陳永生等為中心的幾個次級合作群。本文利用社會網絡分析方法，借助Ucinet工具對2014—2018年間檔案學領域北大中文核心期刊的合作者群體規模、結構以及特征進行了實證分析，從中可以得出：檔案學領域的科研活動主體逐步向互相聯系交叉的合作群體轉變，這對于學科領域的拓寬和知識積累有顯著推進作用；從5年間論文合作率數據來看，該領域因學科屬性關系，實現高合作率的過程可能比較漫長，但合作總體趨勢向好；高產作者科研涉獵范圍較廣，科學研究的難度和問題復雜程度相應加大，因此他們比同一領域其他作者具有更多合作關系，而且有些是長期緊密的合作關系，這轉而也促成了他們較高水平的學術產出；核心/關鍵學者（如黃霄羽、徐擁軍、加小雙、陳忠海等人）在網絡中占據重要位置，他們對團隊的領導力以及對信息流的整合能力是維持高水平合作研究的重要因素，這些學者之間一旦創建合作關系，就會給該整體網絡結構帶來大的影響。社會網絡分析在檔案學中的應用可以體現在多個方面，本文分析的是該領域學者間的合作關系，為第一層次。要對該領域有更為全面的把握，還需要進行更進一步的分析，如主題關聯網絡研究、引文網絡研究等，這也正是筆者后續所要關注和研究的內容。

作者：任莉新 史麗波