社會網(wǎng)絡(luò)分析在人才引進中的應(yīng)用研究

金潔琴

（南京工業(yè)大學(xué)圖書館，江蘇南京210009）

社會網(wǎng)絡(luò)分析在人才引進中的應(yīng)用研究

金潔琴

（南京工業(yè)大學(xué)圖書館，江蘇南京210009）

引進人才是高校學(xué)科隊伍建設(shè)的重要內(nèi)容。論文從頂尖期刊論文檢索出發(fā)，通過文獻計量法和社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，分析挖掘科研團隊，利用h指數(shù)、R指數(shù)、AR指數(shù)相結(jié)合分析人才的科研績效，計算團隊中成員的密度值、K－核等衡量核心成員，為高校引進高層次學(xué)科人才提供信息源參考。

文獻計量；社會網(wǎng)絡(luò)分析；人才評價；人才引進

國內(nèi)高校為了提高學(xué)校的教學(xué)科研水平，一直在挖掘分析高水平的學(xué)者，引進高層次人才，或聘請為榮譽教授、客座教授或兼職教授。人才引進工作相關(guān)職能部門撰文主要從引進人才的政策、機制、規(guī)劃、資源配置、及引進后投入產(chǎn)出等角度論述［1－2］。國內(nèi)頂尖院校如清華大學(xué)高薪引進世界學(xué)術(shù)精英，2001年，聘請美國工程院院士作為一學(xué)科帶頭人，浙江大學(xué)制定的人才引進辦法明確指出重點是“兩院”院士及其他在國內(nèi)外有重要影響的專家及在國內(nèi)外同行中有影響的中青年學(xué)術(shù)帶頭人［3］。除院士、諾貝爾獲獎?wù)叩龋绾稳ネ诰蚱渌坝杏绊憽钡膶W(xué)者，筆者利用文獻計量和社會網(wǎng)絡(luò)分析方法進行分析，從文獻、引用、合作網(wǎng)等角度分析人才，不涉及師德、素養(yǎng)等定性角度，只為相關(guān)職能部門提供人才信息參考。

國內(nèi)學(xué)者早在1981年開始探討文獻計量學(xué)對于人才評價的意義（吳爾中，1981）［4］。邱均平，繆雯婷（2007）［5］對我國CSSCI收錄的被引次數(shù)排名前50位的圖書情報學(xué)研究學(xué)者在1998－2005年的有關(guān)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，計算h指數(shù)，評價我國圖書情報學(xué)學(xué)者的個人績效。有學(xué)者利用社會網(wǎng)絡(luò)分析探討科研團隊，如王衍喜等（2011）［6］基于科技文獻，利用社會網(wǎng)絡(luò)技術(shù)挖掘?qū)W科團隊，識別學(xué)科團隊。徐迎迎等（2014）［7］利用關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析方法分析開放存取文獻的熱點、高產(chǎn)作者，從多方面揭示國內(nèi)開放存取的發(fā)展現(xiàn)狀和研究趨勢。

關(guān)于人才評估、評價相關(guān)指標，國內(nèi)外都有學(xué)者進行了探討。2005年，美國學(xué)者Jorge.E.Hirsch提出了h指數(shù)［8］。h指數(shù)也存在不足，如h指數(shù)可能存多個學(xué)者有相同的值，h指數(shù)值越大，h發(fā)生變化的時間更長，且h指數(shù)只升不降。金碧輝，Rousseau Ronald（2007）［9］提出了R指數(shù)和AR指數(shù)：R指數(shù)可以幫助解決多個學(xué)者擁有相同h值時，區(qū)分他們的學(xué)術(shù)測評值；AR指數(shù)結(jié)合論文發(fā)表的時間指標，有效解決h指數(shù)只升不降、永不下降的缺陷。

論文主要從國際核心論文出發(fā)，挖掘高產(chǎn)且影響力高的學(xué)者，采用h指數(shù)、R指數(shù)、AR指數(shù)為評估指標綜合評價學(xué)者的學(xué)術(shù)影響力，結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)分析法開展合作網(wǎng)分析，利用k－核、個體密度等多維分析，挖掘更多潛在人才。

1 數(shù)據(jù)源和分析流程

1.1 以Web of Science為數(shù)據(jù)源

以Web of Science作為數(shù)據(jù)源，進行檢索和篩選數(shù)據(jù)。論文以生物材料學(xué)科為例，分析科研人員及其團隊，為學(xué)校挖掘可引進的人才，也為學(xué)校人才引進提供評估參考材料。

1.2 分析流程（具體見圖1）

圖1 分析流程

論文采用h指數(shù)、R指數(shù)、AR指數(shù)作為衡量學(xué)者科研水平的3個量化指標。h指數(shù)不能區(qū)分h值相同但論文被引頻次相差懸殊的情況，缺乏一定的靈敏度和區(qū)分度，結(jié)合采用了R指數(shù)、AR指數(shù)，解決h指數(shù)存在的一些不足［9］。

R指數(shù)的計算方法［9］：h指數(shù)劃定的績效核內(nèi)總被引頻次的平方根，具體計算公式：式中Citj表示績效核內(nèi)第j篇論文的被引頻次。

AR指數(shù)的計算方法［9］：h核內(nèi)每篇論文的年均被引頻次總和的平方根aj為論文j的發(fā)表年齡，則以論文發(fā)表年齡為因變量的R指數(shù)用AR表示，數(shù)學(xué)公式如下：

2 以生物材料為例的應(yīng)用分析

2.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)檢索與清洗、篩選

選取檢索源：Web of science的SCIE數(shù)據(jù)，因web of science數(shù)據(jù)存在滯后，為保障期刊論文數(shù)據(jù)的完整性，選擇數(shù)據(jù)庫時間范圍為：2003－2012（10年），具體檢索時間：2014.3.10。論文采用了材料科學(xué)－生物材料作為案例進行檢索分析，假設(shè)某學(xué)校想引進生物材料方面的學(xué)者。選擇的期刊以JCR－Q1期刊為參考，選取了web of science的“MATERIALS SCIENCE，BIOMATERIALS”類目的Q1期刊，共六種期刊。通過web of science檢索出版物名稱＝（″BIOMATERIALS″or″ACTA BIOMATER″or″EUR CELLS MATER″or″DENT MATER″or″MACROMOL BIOSCI″or″BIOFABRICATION″），時間跨度＝2003－2012，檢索結(jié)果：13 179條。篩選出：article、review兩種類型文獻12 970篇。

2.2 作者基礎(chǔ)排序分析

以web of science的分析功能，選取排序前10位的發(fā)文作者，見表1列出了前10位作者及其發(fā)表的論文數(shù)量，論文中分別以A1、A2…標示各位作者。論文在此研究中，暫不考慮作者在論文中的貢獻度，即不區(qū)分第一作者、通訊作者或是所處的其他合作位置。

表1 web of science檢索生物材料Q1期刊的作者文獻數(shù)量分析（前10位）

在web of science中，作者名稱基本采用了姓氏加名的首字母，存在較為嚴重的同名作者問題。考慮作者的同名現(xiàn)象，對每位作者結(jié)合作者機構(gòu)進行較為精確的分析。在web of science中作者同名問題基本沒有得到解決，需要通過人工篩選才能達到精確。

對上述10位學(xué)者對應(yīng)的文獻進行逐篇查看，可以確定出該檢索集中，有3個作者姓名簡稱對應(yīng)了多位學(xué)者，如對A3的70篇文獻中的前20篇進行逐篇查看，20篇論文屬于16位不同單位且姓名簡稱同為A3的學(xué)者。同樣發(fā)現(xiàn)A9和A10具有多位學(xué)者共同構(gòu)成論文篇數(shù)，均被排除出前10的位置。通過逐篇查看，篩選出排名前7的學(xué)者。

2.37 位學(xué)者h指數(shù)、R指數(shù)、AR指數(shù)分析

對篩選出的前7名學(xué)者，進行SCI論文檢索，檢索時間范圍為：2003－2012，檢索日期為2014.3.16，文獻類型為ARTICLE或REVIEW。因為涉及同名、作者曾在不同單位任職等現(xiàn)象，結(jié)合web of science的“惟一作者集”等作者輔助檢索工具，進行篩選。

表2 7位學(xué)者的WOS 論文基礎(chǔ)數(shù)據(jù)檢索

表2 （續(xù)）

根據(jù)h指數(shù)的定義、R指數(shù)和AR指數(shù)的計算公式，分別計算7位學(xué)者的3個指數(shù)值。根據(jù)表3，在7位學(xué)者中，A2和A5的h指數(shù)值一樣，A2和A6的AR指數(shù)值一樣。金碧輝，Rousseau Ronald（2007）［9］已經(jīng)通過數(shù)據(jù)研究證明h指數(shù)、R指數(shù)、AR指數(shù)存在獨立相關(guān)性。通過計算h，R，AR 3個指數(shù)的加和值，綜合考量7位學(xué)者的排序。

表3 7位學(xué)者的h指數(shù)、R指數(shù)、AR 指數(shù)計算分析

根據(jù)表2和表3中被引頻次、h指數(shù)、R指數(shù)、AR指數(shù)，繪圖2，A7各指標遙遙領(lǐng)先，A4各指標均在最后，A1基本排在第二，但其他三位學(xué)者的指標值處于交叉交疊，各種指數(shù)值較為接近。

圖2 7位學(xué)者的各種指數(shù)值圖示

表4列出了7位學(xué)者分別按照h指數(shù)、R指數(shù)、AR指數(shù)、及∑（h，R，AR）值的各種排序。選用根據(jù)∑（h，R，AR）排序7位學(xué)者。

表4 7位學(xué)者的各種指數(shù)值及標準化值的排序

通過作者論文檢索，綜合考察這7位生物材料方向的學(xué)者，在材料學(xué)科領(lǐng)域的影響力，結(jié)合上述排序，選取∑（h，R，AR）排序前3位生物材料相關(guān)的學(xué)者，這3位學(xué)者可考慮作為某學(xué)校在生物材料學(xué)科方面外聘專家的人選。并選取A7為案例，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析工具進行深度分析。

2.4 A7學(xué)者及其團隊的挖掘分析

論文選用SATI文獻題錄信息統(tǒng)計分析工具［10］和UCINET社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件［11］對A7的SCIE論文進行分析。通過分析挖掘與A7有更多直接合作關(guān)聯(lián)的學(xué)者，擬挖掘“他們”作為某學(xué)校生物材料方面的外聘人才。利用兩個軟件，構(gòu)建了如圖3所示的A7的作者合作網(wǎng)路。從圖3可以發(fā)現(xiàn)A7的合作網(wǎng)絡(luò)錯綜復(fù)雜。

利用k－核概念，研究網(wǎng)絡(luò)合作的凝聚子群。所謂k－核是指如果一個子圖中的全部點都至少與該子圖中的k個其他點鄰接，則稱這個子圖為k－核［11］。通過k－核，可以發(fā)現(xiàn)一些高合作、高凝聚的群體。對A7的社會網(wǎng)絡(luò)進行k－核分析，如圖4所示為A7文獻作者k－核分析的部分截圖。

由圖4可見，在A7的392篇文獻的所有合作者中，可以進行8種分區(qū)，度數(shù)分別為2，3，4，5，6，7，8，9，即分別為2－核，3－核，……，9－核。9－核即是指A7和其他34位學(xué)者（圖4所示的作者編號P1、……、P84）共同組成各個作者之間至少有9個鄰接的子群，可能是學(xué)科團隊、或項目合作的團隊，其中可能存在一些具有知識引導(dǎo)的團隊帶頭人。

計算A7合作網(wǎng)絡(luò)中學(xué)者們的在整體網(wǎng)絡(luò)中個體密度值，圖5為截取其中部分學(xué)者的個體密度值計算。從圖5可以得出這個整體網(wǎng)中各個個體（科研人員）的密度值、及其他指標值。A7的個體密度值最低，值為9.44，Broker和EgoBet值最高，分別為3791.00、2927.17，他是這個作者群網(wǎng)絡(luò)中的知識引導(dǎo)人、合作引導(dǎo)人，其位置占據(jù)了結(jié)構(gòu)洞位置，是作為“橋”位置者。

圖3 A7的合作網(wǎng)絡(luò)

圖4 A7文獻－作者的k－核凝聚子群分析（部分截圖）

圖5 A7文獻－作者的個體密度等值計算（部分截圖）

結(jié)合圖5所示的9－核團隊，在這些學(xué)者中，P1的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模最大（值為45.00），密度是19.90，Broker值是793，EgoBet值是326.90，僅次于A7，在其合作網(wǎng)絡(luò)中，占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置，可作為引進人才或外聘的人選。P3密度值為27.92，Broker值為253，EgoBet值是98.46，在合作網(wǎng)中與他人有合作、也有一定的知識引導(dǎo)作用。從圖5也可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者P7的密度值最大，為100，Broker和EgoBet值均為0，在個體網(wǎng)中的中間性不強，不占據(jù)結(jié)構(gòu)洞位置，可以猜測其為求學(xué)的學(xué)生或是某個項目的參與者。

根據(jù)上述分析，P1和P3可作為外聘或引進的人選。對這兩位學(xué)者，同樣計算其2003－2012年期間發(fā)表論文的h指數(shù)、R指數(shù)、AR指數(shù)，通過和表3學(xué)者的各個指標進行比較、衡量。P1的各位指數(shù)都高于P3，且與表3中的7位學(xué)者的∑（h，R，AR）值進行排序，排列第4。

表5 P1和P3兩位學(xué)者的各種指數(shù)值分析

通過頂尖期刊挖掘核心學(xué)者，再通過分析核心學(xué)者的團隊，進一步挖掘核心學(xué)者，為學(xué)校引進人才或外聘人才提供一些參考源。

3 結(jié)論與進一步思考

（1）文獻是科研工作的成果積累，圖書館以學(xué)術(shù)文獻為分析源進行評價分析，從第三方的角度，可以較為客觀評估學(xué)者的學(xué)術(shù)水平，為學(xué)校引進人才提供參考建議。學(xué)科人才評價、學(xué)科團隊挖掘中，在開展同行評議的同時，學(xué)?？梢圆捎脤W(xué)者已發(fā)表的文獻評估作為有效補充。

（2）采用h指數(shù)、R指數(shù)、AR指數(shù)，綜合考察學(xué)者的學(xué)術(shù)排名，有效消除了h指數(shù)存在的不足，較為完善地評價了學(xué)者相對學(xué)術(shù)水平。利用社會網(wǎng)絡(luò)分析，分析科研團隊，根據(jù)密度值、K－核分析等分析核心成員。圖書館可以結(jié)合自身優(yōu)勢，開展相應(yīng)的人才評估情報服務(wù)，用于對學(xué)者進行挖掘、評估，為學(xué)校提供有意義的分析報告。

（3）R指數(shù)、AR指數(shù)有效彌補了h指數(shù)不足，但傳統(tǒng)的引文指標在數(shù)字出版時代、原創(chuàng)作品更多實現(xiàn)開放獲取的時代，分析力度顯得有些不足。社會網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動下，可以結(jié)合altmetrics補充計量學(xué)指標，例如文獻管理系統(tǒng)（如Mendeley）、researchgate平臺、評論、博客微博網(wǎng)絡(luò)分享等，實現(xiàn)從學(xué)者多維的綜合評估到學(xué)者的分析挖掘。

（4）對于引進人才的評估，文獻計量分析與評價只是一個角度，僅作為一種信息源參考，全面引進評估需要結(jié)合同行專家評議、個人累計信用評價、引進后期的評估等，構(gòu)建完善的評估體系。

［1］范其偉.新時期高校人才引進工作的思考［J］.教育探索，2003，（2）：24－25.

［2］唐忠陽.試論高校人才引進中的矛盾與對策［J］.現(xiàn)代大學(xué)教育，2002，（4）：82－85.

［3］馮麗芳，孔志洪.人才引進提升高校國際競爭力的核心所在［J］.教育發(fā)展研究，2002，（9）：94－96.

［4］吳爾中.文獻計量學(xué)與人才評價［J］.情報學(xué)刊，1981，（4）：52－54.

［5］邱均平，繆雯婷.h指數(shù)在人才評價中的應(yīng)用——以圖書情報學(xué)領(lǐng)域中國學(xué)者為例［J］.科學(xué)觀察，2007，（3）：17－22.

［6］王衍喜，周津慧，王永吉，等.一種基于科技文獻的學(xué)科團隊識別方法研究［J］.圖書情報工作，2011，（2）：55－58.

［7］徐迎迎，魏瑞斌，張文琴.國內(nèi)開放存取領(lǐng)域的研究熱點和作者合作團體透析——基于共現(xiàn)分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析［J］.現(xiàn)代情報，2014，（8）：112－118.

［8］E.H J.An Index to Quantify an Individual's Scientific Research Output［J］.Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA，2005，102（46）：16569－16572.

［9］金碧輝，Rousseau Ronald.R指數(shù)、AR指數(shù)：h指數(shù)功能擴展的補充指標［J］.科學(xué)觀察，2007，（3）：1－8.

［10］劉啟元，葉鷹.文獻題錄信息挖掘技術(shù)方法及其軟件SATI的實現(xiàn)——以中外圖書情報學(xué)為例［J］.信息資源管理學(xué)報，2012，（1）：50－58.

［11］劉軍.整體網(wǎng)分析講義：UCINET軟件實用指南［M］.上海：格致出版社，2009.

（本文責(zé)任編輯：郭沫含）

Application Study of Social Network Analysis in the Talent Introduction

Jin Jieqin
（Library，Nanjing Tech University，Nanjing 210009，China）

Talent introduction is the important content of discipline construction.It adopted from the top journals retrieval，analyzed and mines research team through bibliometrics and social network analysis method.It used the h index，R index，AR index of combining to analyze talent research performance，and counted team members'density，K－kernel to value core members.It provided information source reference for the introduction of high－level talents in Colleges and universities.

bibliometrics；social network analysis；talent evaluation；talent introduction

10.3969／j．issn．1008－0821．2015．03．027

G251

A

1008－0821（2015）03－0153－04

2014－12－08

本文系南京工業(yè)大學(xué)圖書館研究基金項目“基于文獻計量的高?？蒲袌F隊識別與評價分析”（項目編號：NJTECHLIB201205）研究成果之一。

金潔琴（1981－），女，副研究館員，碩士，研究方向：數(shù)字圖書館管理，文獻計量學(xué)。