科学家合作网络的结构均衡性研究与团队结构挖掘

发布时间：2020-05-24 19:05

【摘要】：伴随着科研数据的积累和网络数据分析手段的不断深化,建立在科研大数据基础上的“科学学”研究已经成为近年来的热点领域。其中,由于科研合作网络是科研活动组织、科学信息传播等方面的结构基础,深刻影响到科学家的科研工作,因此它一直是该领域研究的中心议题之一。在本文中,我们着眼于科学家结构特性与个体的合作关系在其科研合作网络上的分布特性,重点讨论其合作关系是否存在对其他科学家个体的依赖,并研究科研团队结构对科研产出产生的影响。针对这两个问题,本文主要做了如下工作与创新:(一)采用正三角形映射的方法对科学家之间的合作关系模式进行了实证分析。这一方法基于科研合作网络数据,把每个科学家同其近邻的三个满足给定条件的高影响力科学家,根据合作关系疏密,映射到一个标准正三角形上。根据他们在映射正三角形中的映射位置分布,来测定其合作关系模式。研究发现,科学家在映射正三角形上的分布呈现出中心集聚趋势,说明科学家的合作关系常常较为均匀地散布在多个高影响力合作对象之间,其关系模式呈现出较强的均衡性特征。本文所分析的四个研究领域均在全参数空间内呈现这一特征。而科学家的学术年龄、被引次数差异等因素均不影响该特征的表达。进一步分析发现这种均衡性特征对科学家的科研影响力的影响以负面为主。这一研究为分析科学家之间的合作关系模式以及各类复杂网络的节点关系提供了新的视角。(二)分别研究科研团队结构中的团队领袖首要性与科研团队规模对科研产出产生的影响。经过研究发现,科研团队的影响力与科研团队的团队领袖首要性指数、科研团队的规模均呈现库兹涅兹倒U曲线。我们研究发现保证合适的科研团队规模与合理的团队结构是提升科研产出的有效途径。
【图文】：

科研团队,次数,团队,领域

8文和专利与具有唯一作者和发明人的论文和专利进行比较，检测到团队合作有利于提高科研产出，如图1.1所示。图 1.1,（A 到 D）比较在相关的科研领域内，科研团队的引用次数多余此领域内平均引用次数的平均团队大小。（E 到 H）它是科研团队发表的论文的平均引用数与科研人员单独发表的科研论文的平均引用次数的比值，当比值为 1 时说明科研团队与科研人员独自研究对科研产出有相同的影响。这幅图来源于[33]。此外，一个科研团队可以根据科学出版物的归属在更高的层次上定义。由多所大学提交的论文被称为多大学合作[34]。多大学合作的比例从1975增加到2005，并随着时间推移，单校合作的比例保持相对稳定，由科学学者单独发表的论文的比例持续下降。尽管多学校之间的合作的比例越来越高，但是合作科研作者之间的地理距离的增长却没有那么高。Jones将机构根据其发表的论文的引用总数进行分级。发现，如果一个科研学者是在一所科研影响力相对较高的

下科,研合,连通分量,p值

第一种情况，，如果另一个科研人员已经是科研团队的成员，则有q的概团队中随机选择与现任者有合作关系的人作为新的代理人，否则，将在所有网络中科研人员中随机选择。一旦科研团队成立，科研人员就会在科学合作中相互连接。这个模型还考虑到年龄老化带来的影响。从网络中删除保持非状态超过v步的代理人，这确保了网络在每一个过度阶段能够保持稳定的状态模型用于研究渗流理论[41]中的传统问题，即网络中连通分支S的相对大小。考文献[40]中所述。一个大型连通分支将成为看不见的大学[42]的支持证据。，大量的小群体表明该领域包括独立的学派。值得注意的是，在模型中观察在于S和p之间的二阶相变，如图1-4所示。随着p增加，随着环的数量增加，相变。此外，该模型通过从实际数据估计参数（例如，m，p，q和S）来帮们理解不同领域和期刊中的合作网络。一般而言，在具有高影响因子的期刊布论文的科研团队通常会产生规模很大的连通分支，但在低影响力期刊上发团队通常会形成小型孤立群体。
【学位授予单位】：杭州师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G311;O157.5

【参考文献】