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    部分智庫網(wǎng)站的信息交流結(jié)構(gòu)研究
    ——基于URL互引網(wǎng)絡(luò)分析

    2017-06-27 08:16:29陳微李秀霞李婷婷
    智庫理論與實踐 2017年1期
    關(guān)鍵詞:派系子群智庫

    ■ 陳微 李秀霞 李婷婷

    曲阜師范大學(xué)傳媒學(xué)院 日照 276826

    部分智庫網(wǎng)站的信息交流結(jié)構(gòu)研究
    ——基于URL互引網(wǎng)絡(luò)分析

    ■ 陳微 李秀霞 李婷婷

    曲阜師范大學(xué)傳媒學(xué)院 日照 276826

    [目的/意義] URL引用是鏈接分析發(fā)展遇阻后,網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)中一種新的研究方法。研究智庫網(wǎng)站之間的URL互引關(guān)系可以了解智庫之間在網(wǎng)絡(luò)上的親疏關(guān)系,探討不同智庫網(wǎng)站的角色與地位。[方法/過程] 借用Webometric Analyst 2.0獲取全球45個智庫網(wǎng)站的互引數(shù)據(jù),將其與智庫排名進行相關(guān)性分析,驗證數(shù)據(jù)的可靠性;并構(gòu)建45個智庫網(wǎng)站間的URL互引網(wǎng)絡(luò),運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對其進行分析,旨在揭示URL互引網(wǎng)絡(luò)的主要特征,探究45個智庫之間網(wǎng)絡(luò)信息的交流情況。[結(jié)果/結(jié)論] 研究表明,我國3所智庫與其他智庫網(wǎng)絡(luò)交流較少,效率較低。最后,為我國智庫網(wǎng)站的建設(shè)提出建議。

    智庫網(wǎng)站 URL引用 社會網(wǎng)絡(luò) 信息交流

    1 引言

    智庫主要是指獨立、相對穩(wěn)定且非營利性的國家政策與社會公眾事務(wù)研究機構(gòu),它為國家策略的制定、社會的發(fā)展提供了科學(xué)有效的建議,是現(xiàn)代國家管理系統(tǒng)的重要組成部分。智庫網(wǎng)站是智庫建設(shè)的重要外在表現(xiàn)形式,它不僅是智庫提供各類信息資源服務(wù)的主要渠道,也是專家學(xué)者進行學(xué)術(shù)交流的重要陣地。而網(wǎng)站之間并不是孤立的,他們通過超鏈接、URL引用、標(biāo)題共現(xiàn)等方式相互聯(lián)系,構(gòu)成一個社會網(wǎng)絡(luò),從而進行信息的交流。通過對智庫網(wǎng)站之間信息交流結(jié)構(gòu)的研究,可以確定網(wǎng)站的親疏關(guān)系,發(fā)現(xiàn)隱性信息,從而發(fā)現(xiàn)智庫網(wǎng)站存在的不足。

    對于機構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的研究,大多使用鏈接分析的方法。但由于各大商業(yè)搜索引擎相繼終止了復(fù)雜鏈接檢索服務(wù),超鏈接數(shù)據(jù)獲取困難,很多網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)方面的學(xué)者開始對URL引用及標(biāo)題共現(xiàn)等進行研究。2011年,Thel-wall 等人首先構(gòu)建了URL引用網(wǎng)絡(luò),并對其進行分析,發(fā)現(xiàn)URL引用數(shù)和機構(gòu)標(biāo)題涉及數(shù)與鏈接數(shù)有一定的相關(guān)性,可以作為鏈接網(wǎng)絡(luò)的替代,用于相應(yīng)的研究[1]。隨后國內(nèi)學(xué)者對URL引用進行了理論與實證方面的探討。在實證方面,常艷麗對iSchool聯(lián)盟學(xué)院URL共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進行研究,發(fā)現(xiàn)聯(lián)盟學(xué)院的關(guān)聯(lián)性受地域、語言等因素的影響[2]。唐川等人利用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對100所中國大學(xué)網(wǎng)站URL互引網(wǎng)絡(luò)進行分析,探究了該網(wǎng)絡(luò)的主要特征,并對影響網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的因素進行了探索[3]。魏志皓等人利用URL和網(wǎng)絡(luò)標(biāo)題共現(xiàn)分析法對我國985高校進行了對比研究,探討了兩種方法在不同環(huán)境中表征的不同特性[4]。綜上所述,目前對于網(wǎng)站URL引用網(wǎng)絡(luò)的研究,主要集中于高校網(wǎng)站、高校圖書館網(wǎng)站等方面,而對于智庫網(wǎng)站的研究還比較少。

    本文將獲取全球45個智庫網(wǎng)站URL引用數(shù)據(jù),并進行相關(guān)性分析,驗證URL引用數(shù)據(jù)用于分析智庫網(wǎng)站相互關(guān)系的可靠性。在此基礎(chǔ)上,文章擬構(gòu)建全球45個智庫網(wǎng)站間的URL互引網(wǎng)絡(luò),運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對其進行分析,旨在揭示URL互引網(wǎng)絡(luò)的主要特征,探究45所智庫的網(wǎng)絡(luò)信息交流情況。并對研究結(jié)果進行深入的探討,分析我國智庫網(wǎng)站存在的問題,提出針對性建議。

    2 研究方法與可靠性分析

    2.1 研究對象的選擇

    本研究以智庫網(wǎng)站為研究對象,遵循先進性和代表性的樣本選取原則。美國賓夕法尼亞大學(xué)智庫與公民社會項目組每年都會發(fā)布《全球智庫報告》,被認為是最具權(quán)威性的全球智庫發(fā)展報告。該智庫研究報告根據(jù)世界各國智庫的發(fā)展情況,對其進行綜合排名。所以,本文根據(jù)《2015年全球智庫報告》[5]中公布的2015年全球智庫排名,在前100名的智庫中選取了分布在全球不同國家和地區(qū)的45所智庫網(wǎng)站作為研究樣本。樣本如表1所示。

    表1 45所智庫的名稱、排名、簡稱、所屬國家及URLTable 1 The names, ranking, abbreviation, countries and URL of 45 think tanks

    續(xù)表1

    2.2 數(shù)據(jù)的獲取及處理

    A網(wǎng)站對B網(wǎng)站的URL引用頻次是指B網(wǎng)站在A網(wǎng)站中URL出現(xiàn)的次數(shù)。因為手工檢索收集URL互引頻次既消耗時間和精力,檢索準(zhǔn)確性又比較差,所以本文利用Webometric Analyst 2.0軟件收集數(shù)據(jù)。Webometric Analyst 2.0軟件是由Thelwall教授開發(fā),基于Bing AIP的一款URL數(shù)據(jù)收集工具[6]。

    由于考慮到URL互引頻次的大小反映出相應(yīng)機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信息交流情況,因此對收集到的URL互引頻次不進行標(biāo)準(zhǔn)化,而直接構(gòu)成一個45*45的矩陣,其中第x行第y列數(shù)據(jù)代表智庫網(wǎng)站x對智庫網(wǎng)站y的引用頻次。而且本文只考慮不同網(wǎng)站間的URL互引情況,不考慮網(wǎng)站的自引,因此矩陣對角線上的數(shù)據(jù)都賦值為0。

    2.3 數(shù)據(jù)可靠性分析

    URL引用是一種新的探究網(wǎng)站關(guān)系的方法,其作為鏈接分析的替代仍處于探索實驗階段,我們必須對其有效性進行論證分析。對于URL引用數(shù)據(jù)的驗證,主要通過兩種方法:一是將URL引用的數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)鏈接分析的數(shù)據(jù)或其他對比參數(shù)進行對比;二是通過分析URL引用數(shù)據(jù)和實際的情況進行主觀對比判斷[7]。由于現(xiàn)階段鏈接數(shù)據(jù)獲取困難,本文將采取第二種方法,且為了使結(jié)果更加鮮明,本文將URL互引數(shù)據(jù)與智庫排名進行相關(guān)性分析,其中URL互引數(shù)據(jù)選取地是其入度的排名。利用SPSS軟件進行相關(guān)性分析的結(jié)果如表2所示。

    表2 智庫排名與入度排名相關(guān)性分析Table 2 Correlation analysis of think tank ranking and indegree ranking

    從表中可以看出智庫排名與入度排名顯著相關(guān),且相關(guān)性較強,相關(guān)系數(shù)為0.668。說明獲得的智庫URL互引數(shù)據(jù)可以較好地反映45所智庫的信息資源及其特征,用于智庫網(wǎng)站信息交流的分析。

    3 智庫網(wǎng)站互引網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與分析

    將智庫網(wǎng)站的互引矩陣導(dǎo)入Netdraw中生成智庫網(wǎng)站互引網(wǎng)絡(luò)圖,如圖1所示。其中,網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點代表45所智庫網(wǎng)站,邊代表智庫網(wǎng)站之間的URL引用關(guān)系,箭頭指向被引用者。箭頭的指入代表信息的流入,箭頭的指出代表信息的流出。因此,智庫網(wǎng)站之間的URL互引網(wǎng)絡(luò)也代表了智庫信息的流動交換網(wǎng)絡(luò)。節(jié)點的大小由節(jié)點的點度中心性決定,邊的粗細由其引用的次數(shù)決定。

    從圖1中可以看出BK的節(jié)點最大,其次為CH和CEIP,這說明在智庫網(wǎng)站進行網(wǎng)絡(luò)信息交流過程中BK等3所智庫網(wǎng)站在互引網(wǎng)絡(luò)中起著關(guān)鍵的作用,他們溝通了各智庫網(wǎng)站,控制著信息交流的方向,在網(wǎng)絡(luò)中起著橋梁的作用。KAS、TI、ACPSS、RIE、CH的節(jié)點略小于BK等3所智庫網(wǎng)站,這說明他們對智庫網(wǎng)站的信息流動做出了一定的貢獻,特別是對網(wǎng)絡(luò)中局部信息的傳遞起到了核心的作用。

    圖1 智庫URL互引網(wǎng)絡(luò)圖Figure 1 The URL cross-citation network of think tanks

    從邊的粗細方面可以看出,粗邊多集中在網(wǎng)絡(luò)核心節(jié)點周圍。主要集中在以BK、CEPI、ACPSS為核心,包含KAS、TI、RIE、CH、PIIE、ADBI的群體范圍內(nèi),這說明在URL互引網(wǎng)絡(luò)中,這些網(wǎng)站之間的信息交流比較頻繁。其中最粗的邊出現(xiàn)在ADBI與ACPSS之間,進一步詳細探究發(fā)現(xiàn),ACPSS引用ADBI的內(nèi)容大多涉及亞洲事務(wù),說明ACPSS網(wǎng)站關(guān)于亞洲事務(wù)的信息大多來自ADBI。而值得注意的是處于網(wǎng)絡(luò)邊緣的AERC、NUPI、ACCORD、SATTA等智庫網(wǎng)站與ACPSS之間的邊也較粗,說明這些網(wǎng)站都與ACPSS網(wǎng)站交流較多。究其原因,ACPSS、AERC、NUPI、ACCORD、SATTA這些智庫網(wǎng)站都來自于非洲,相似的地理環(huán)境、政治經(jīng)濟政策、民族文化等使他們之間交流較為頻繁。從圖中還可以看到屬于中國的智庫CIIS(中國國際問題研究所)表現(xiàn)較為突出,與其他智庫網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系較為緊密。但智庫SIIS(上海國際問題研究所)和CICIR(中國現(xiàn)代國際關(guān)系研究院)與其他智庫網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系較少,處于互引網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置。

    4 互引網(wǎng)絡(luò)中智庫信息交流結(jié)構(gòu)分析

    為了更深入地探索各個智庫網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)信息交流情況及其在網(wǎng)絡(luò)中的地位,揭示互引網(wǎng)絡(luò)的隱性特征,本節(jié)將運用社會網(wǎng)絡(luò)分析法對其結(jié)構(gòu)進行分析。因為研究某些社會網(wǎng)絡(luò),二值矩陣效果會更好,所以將原始URL互引矩陣進行了處理。

    4.1 互引網(wǎng)絡(luò)的信息交流整體效率分析

    通過對社會網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)特征的分析,可以揭示網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的效率。本節(jié)將從網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)可達性兩個方面對其進行分析。網(wǎng)絡(luò)密度通常用來測量網(wǎng)絡(luò)中各成員之間聯(lián)系的緊密程度[8],其值越大,網(wǎng)絡(luò)成員之間的聯(lián)系就越緊密,成員之間進行的互動就越多,信息交流就越流暢,效率越高。通過Ucinet計算得到,智庫網(wǎng)站的互引二值網(wǎng)絡(luò)的密度為0.1813。梅尤的相關(guān)研究指出在實際的網(wǎng)絡(luò)圖中最大的密度值為0.5[9]。這說明智庫網(wǎng)站之間有一定的聯(lián)系,但是并不是很密切,網(wǎng)絡(luò)信息交流較少,效率較低。

    網(wǎng)絡(luò)可達性主要揭示了網(wǎng)絡(luò)的連通情況即網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點與其他節(jié)點連接的難易程度[10]。它一般可以用節(jié)點間的平均距離來表示。高可達性的網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點之間的距離較短,信息傳遞的效率較高,有利于網(wǎng)絡(luò)中各成員的信息交流。經(jīng)過Ucinet軟件計算得到智庫網(wǎng)站URL互引矩陣的平均距離為2.223,這說明一個智庫網(wǎng)站與另一個智庫網(wǎng)站交流平均需要經(jīng)過3個其他網(wǎng)站。根據(jù)任何2個人之間所間隔的人不會超過6個的結(jié)論[11],表明智庫網(wǎng)站之間的信息傳遞距離適中,信息可以較準(zhǔn)確地傳播。

    4.2 互引網(wǎng)絡(luò)信息交流結(jié)構(gòu)的中心性分析

    中心性是社會網(wǎng)絡(luò)研究的重要指標(biāo)之一。通過對中心性的分析,可以確定節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要性及社會聲望與地位,了解網(wǎng)絡(luò)整體分散與集中的態(tài)勢。中心性的指標(biāo)有2種:點的中心度和圖的中心勢;中心度又分為3種:點度中心度、中間中心度和接近中心度[9]。本節(jié)主要探究各智庫網(wǎng)站在信息交流中所起到的作用,故主要對互引網(wǎng)絡(luò)的點度數(shù)中心度和中介中心度進行分析。

    4.2.1 基于點度中心度的信息交流情況分析 點度中心度是指節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中直接相連其他節(jié)點的數(shù)目和,即該節(jié)點的度數(shù)。點度中心度高的節(jié)點與其他節(jié)點的關(guān)系密切,具有較大的網(wǎng)絡(luò)影響力。智庫網(wǎng)站構(gòu)成的URL互引網(wǎng)絡(luò)為有向網(wǎng)絡(luò),其點度中心度又分為點出度中心度和點入度中心度。在URL互引網(wǎng)絡(luò)中,出度中心度高的智庫網(wǎng)站,引用其他智庫網(wǎng)站的頻次高,可以吸收網(wǎng)絡(luò)中的大量信息;入度中心度高的智庫,代表其被其他智庫網(wǎng)站引用的頻次高,與較多信息源建立連接,可以向外傳遞所擁有的信息。入度出度都較高的節(jié)點為高中介節(jié)點,是知識流動的中樞,在廣泛接收知識的同時,又廣泛發(fā)送知識,這樣的節(jié)點使網(wǎng)絡(luò)充滿了活力,創(chuàng)新性的新知識也容易在這樣的節(jié)點產(chǎn)生[12]。通過計算,得到45所智庫網(wǎng)站的點度中心度,具體如表3所示。

    從表3中可以看出,BK的點入度最大,為31,其次為TI、CEIP等。這表明這些智庫的網(wǎng)絡(luò)信息得到了大部分智庫網(wǎng)站的引用,為整個網(wǎng)絡(luò)的信息源頭。而且其中BK、CEIP智庫網(wǎng)站的點出度也很大,說明他們是整個網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)威網(wǎng)站,控制著網(wǎng)絡(luò)中信息的流動。通過詳細調(diào)查發(fā)現(xiàn),這兩所智庫都屬于美國,是全球知名的智庫,其歷史永久,研究深入,頗具影響力。其研究范圍包括世界安全、全球經(jīng)濟、環(huán)境能源、亞歐及各大洲事務(wù)等。

    表3 45所智庫網(wǎng)站的中心度計算結(jié)果Table 3 The centrality of 45 think tanks

    還可以看出,KAS的點出度最大,為23,其次是ACPSS、SWP、RIE,他們的點出度都在20以上。說明他們吸收了網(wǎng)絡(luò)中大量的信息,對網(wǎng)絡(luò)中信息的流通起到重要的作用。但是這4個智庫網(wǎng)站的點入度都不是很高,說明這幾個智庫網(wǎng)站不能大量向外傳遞信息。詳細探究發(fā)現(xiàn),這4個智庫引用了幾乎所有智庫的信息,這些信息包含各個大洲的政治、經(jīng)濟、文化等事務(wù)。而這4所智庫較少被其他智庫引用,向外傳遞信息只限于在本國或擁有相似政治、經(jīng)濟環(huán)境的國家范圍內(nèi)。所以對于這些智庫,在融合來自其他各種智庫信息的同時,要豐富自己網(wǎng)站的內(nèi)容,吸引其他網(wǎng)站對其信息的引用,從而提升自己的地位。通過計算,得到屬于中國的智庫CIIS(中國國際問題研究所)的點出度為15,點入度為2。說明CIIS(中國國際問題研究所)較好吸收了其他網(wǎng)站的信息,但在信息向外傳遞方面較弱。其網(wǎng)站的信息不能被更多的網(wǎng)站引用、傳遞,這可能是因為我國智庫創(chuàng)新力不夠、內(nèi)容陳舊、語言差異等諸多原因。而CICIR(中國現(xiàn)代國際關(guān)系研究院)和SIIS(上海國際問題研究院)這兩所智庫出度與入度都較小,在網(wǎng)絡(luò)信息吸收與傳播方面表現(xiàn)都較弱。

    4.2.2 基于中介中心度的信息交流情況分析 中介中心度刻畫的是某節(jié)點處于其他節(jié)點之間最短路徑的能力,一個節(jié)點(行動者)的中介中心度越大,該節(jié)點就可以控制越多的資源,有更大的人際影響力[13]。通過UCINET計算可以得到各智庫網(wǎng)站的中介中心度,具體如表3所示。可以發(fā)現(xiàn),來自歐美國家的BK、CEIP、IISS、KAS 4所智庫網(wǎng)站的中介中心度較高,都在200以上,說明它們處于多個智庫網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)信息交流的最短路徑上,對網(wǎng)絡(luò)中的信息資源控制能力較強,在整個網(wǎng)絡(luò)的信息交流中起到中介的作用。

    屬于中國的3所智庫,中國國際問題研究院(CIIS)、中國現(xiàn)代國際關(guān)系研究院(CICIR)、上海國際問題研究院(SIIS)的中介中心度都較小,說明中國智庫網(wǎng)站在URL互引網(wǎng)絡(luò)中信息控制能力較弱,影響力較小。

    4.3 互引網(wǎng)絡(luò)內(nèi)小群體交流情況分析

    在互引網(wǎng)絡(luò)中,小群體就是指彼此之間相互引用次數(shù)較多、知識交流頻繁、研究方向具有較多相關(guān)性的小團體[14]。通過對互引網(wǎng)絡(luò)中小群體的分析,可以明晰互引網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)及各個小群體在互引網(wǎng)絡(luò)中的角色地位。本節(jié)依次對智庫網(wǎng)站URL互引網(wǎng)絡(luò)進行了成分分析、派系分析、派系重疊分析、塊模型分析,從而把互引網(wǎng)絡(luò)分為幾個不同的小群體。

    4.3.1 成分分析 成分分析是指找出網(wǎng)絡(luò)中的成分。在有向網(wǎng)絡(luò)中,可以分為弱成分和強成分。弱成分是指在有向網(wǎng)絡(luò)中忽略成員關(guān)系的方向,強成分則不可以忽略成員關(guān)系的方向[13]。本節(jié)中將對智庫URL互引網(wǎng)絡(luò)進行強成分分析。分析結(jié)果顯示45個網(wǎng)絡(luò)成員分為4個成分。其中,最大的成分由42個節(jié)點組成,AERC、ATL、CEDICE 3個智庫各自為一個成分。CEDICE點入度與點出度都為0,是網(wǎng)絡(luò)中的孤立點;AERC的點出度為0,ATL的點入度為0都處于網(wǎng)絡(luò)中的邊緣位置。因為成分分析沒有發(fā)現(xiàn)群體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的詳細信息,所以我們將進行派系分析。

    4.3.2 派系分析 派系與成分不同,它要求一個派系所有點都互相鄰接,且不被更大的派系所包含[15]。在進行派系分析前,首先要對有向數(shù)據(jù)進行對稱化處理。本節(jié)將選擇Ucinet中的“Symmetrizing Method→Minimum”利用互惠關(guān)系對該有向矩陣進行對稱化處理。對經(jīng)過對稱化處理的矩陣進行派系分析(最小成員數(shù)設(shè)定為3),共得到17個派系。

    4.3.3 派系重疊分析 通過對派系分析結(jié)果的分析,可以發(fā)現(xiàn)派系之間有許多重疊。如BK出現(xiàn)在14個派系中,說明智庫BK與絕大部分派系有信息交流,在智庫網(wǎng)絡(luò)信息交流中處于主導(dǎo)地位。智庫CEIP出現(xiàn)在10個派系中,說明其與大多數(shù)派系成員有密切聯(lián)系。值得注意的是KIEP、CIIS、KDI、YDI等智庫網(wǎng)站不屬于任何一個派系,說明他們是網(wǎng)絡(luò)中的孤立者。經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),這些智庫網(wǎng)站大多來自非英語國家,語言的障礙可能是這些智庫不歸屬于任何派系的原因。所以這些非英語國家的智庫網(wǎng)站應(yīng)該重視智庫網(wǎng)站英語版本的建設(shè),從而確保交流的通暢。

    4.3.4 塊模型分析 派系之間重疊可能隱藏了派系的結(jié)構(gòu)[13]。為了進一步地挖掘網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的信息,本文進行塊模型分析。塊模型分析是一種研究網(wǎng)絡(luò)位置模型的方法,是對社會角色的表述性代數(shù)分析[13]。利用Ucinet中CONCOR程序?qū)χ菐霼RL互引矩陣進行分析,得到分塊圖、塊密度矩陣,分別如圖2、表4所示。由圖2可看出該智庫圖書館URL互引網(wǎng)絡(luò)可劃分為8塊。

    圖2 智庫URL互引網(wǎng)絡(luò)分塊圖Figure 2 The block diagram of think tank URL cross-citation

    表4 智庫URL互引網(wǎng)絡(luò)塊密度矩陣Table 4 The block density matrix of think tank URL cross-citation

    該整體網(wǎng)絡(luò)密度為0.1813,以此值為臨界值,將表4中的各個塊的密度與其做比較,把塊密度矩陣轉(zhuǎn)化為像矩陣。根據(jù)像矩陣可以繪制出像矩陣的簡化圖,如圖3所示。在圖3中可以看出,45所智庫網(wǎng)站組成的8個子群之間聯(lián)系并不緊密。其中子群1和子群7是信息的源頭,前者向子群2、子群5輸出信息,后者向子群4、子群5傳遞信息。其中子群1包含智庫最多。綜合其包含智庫的特點可以看出在塊1的智庫大多屬于歐美地區(qū),且大部分智庫研究地域、學(xué)術(shù)范圍都較廣,包括全球的經(jīng)濟、民生、衛(wèi)生、教育等問題。如BK、CH、CI、CEIP等在多個類型的智庫排名中都在前20,綜合實力較強[5]。子群2可以視為網(wǎng)絡(luò)中的經(jīng)濟人,它即向外傳輸信息,又接受外來信息。通過分析,子群2中的智庫研究成果多為本國及與本國相關(guān)的國際性問題,研究范圍相對較小。如KAS主要研究歐盟的各種事務(wù)及跨大西洋的發(fā)展與合作。這也正符合子群2經(jīng)紀人的位置定位,它吸收了子群1中的智庫信息,通過自己整合,傳遞給子群5。子群5是一個接受型的子群,接受來自子群1、2、3、7等子群的信息。子群5只包括ACPSS和SIIS 2所智庫,分別來自同是發(fā)展中大國的埃及與中國。正如這兩個國家多吸收外界科學(xué)信息的實際發(fā)展情況,ACPSS和SIIS也基本只吸收外界的各種信息。所以ACPSS和SIIS這兩所智庫還需要在吸納其他智庫網(wǎng)絡(luò)信息的同時,注重創(chuàng)新,不斷產(chǎn)出新的科研成果,努力促進自己智庫的發(fā)展,提高國家的軟實力。

    圖3 像矩陣簡化圖Figure 3 The simplified diagram of image matrix

    通過對智庫URL互引網(wǎng)絡(luò)小群體的分析及各個智庫網(wǎng)站內(nèi)容的實際調(diào)查,發(fā)現(xiàn)URL互引網(wǎng)絡(luò)中智庫的網(wǎng)絡(luò)信息交流可能還會受智庫網(wǎng)站使用語言和智庫規(guī)模的影響。為了進一步探討智庫URL互引網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)信息交流與語言和智庫規(guī)模的關(guān)系,我們將URL互引網(wǎng)絡(luò)入度指標(biāo)和網(wǎng)站的使用語言及智庫規(guī)模的相關(guān)指標(biāo)進行相關(guān)性分析。其中,智庫網(wǎng)站的語言指標(biāo)為等級數(shù)據(jù),智庫網(wǎng)站語言為英語設(shè)為一級,智庫網(wǎng)站語言不是英語但是設(shè)有英文版頁面設(shè)為二級,智庫網(wǎng)站語言不是英語且沒有設(shè)有英文版頁面設(shè)為三級;智庫規(guī)模將用智庫雇員數(shù)量來表示。通過對每個智庫網(wǎng)站的調(diào)查及統(tǒng)計,得到智庫網(wǎng)站是否使用英語及雇員數(shù)量。在相關(guān)性分析之前,還分析了兩類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計屬性,均呈偏態(tài)分布,所以將用SPSS對其進行Spearman相關(guān)系數(shù)進行計算。具體分析結(jié)果如表5所示。從圖中可以看出,智庫使用英語等級情況與入度排名顯著相關(guān),而智庫雇員數(shù)量與入度排名相關(guān)性并不顯著。說明智庫網(wǎng)站使用語言是影響智庫在網(wǎng)絡(luò)中信息交流的因素之一,官方語言是英語的智庫網(wǎng)絡(luò)交流較多。而智庫的雇員數(shù)量則對智庫網(wǎng)絡(luò)信息交流影響不大。

    表5 相關(guān)性分析結(jié)果Table 5 The result of correlation analysis

    5 結(jié)論與啟發(fā)

    本文利用Webometric Analyst 2.0軟件收集了全球45所智庫的URL互引數(shù)據(jù),并對這一新的網(wǎng)絡(luò)計量數(shù)據(jù)源做了有效性分析,據(jù)此以一個新的視角探究了全球45所智庫網(wǎng)絡(luò)信息的交流情況,較好地解決了在鏈接數(shù)據(jù)困乏情況下智庫網(wǎng)站相互關(guān)系難以分析的問題。并得到以下結(jié)論:

    (1)作為鏈接數(shù)據(jù)的替代和補充,URL數(shù)據(jù)在一定程度上可以用于網(wǎng)絡(luò)計量分析。本文通過相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)URL數(shù)據(jù)的排名與智庫的排名顯著相關(guān),說明本文收集的URL數(shù)據(jù)完全可以作為智庫之間網(wǎng)絡(luò)信息交流的分析數(shù)據(jù)。

    (2)智庫URL互引網(wǎng)絡(luò)的密度較低,網(wǎng)絡(luò)信息交流較少,效率較低。但智庫網(wǎng)站之間的信息傳遞的距離適中,信息可以較準(zhǔn)確地傳播。

    (3)智庫URL互引網(wǎng)絡(luò)中充當(dāng)信息源和經(jīng)紀人角色的智庫網(wǎng)站多來自歐美國家,說明這些智庫控制著網(wǎng)絡(luò)中的資源,是網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)威。而來自其他大洲的智庫,特別是屬于中國的3所智庫多大量吸收網(wǎng)絡(luò)中的信息而幾乎不向外輸出信息,在URl互引網(wǎng)絡(luò)中,影響力較小。

    (4)通過對智庫URL互引網(wǎng)絡(luò)小群體及網(wǎng)站內(nèi)容的分析,發(fā)現(xiàn)URL互引網(wǎng)絡(luò)中智庫的信息交流受語言和智庫研究范圍的影響,官方語言是英語且研究內(nèi)容廣泛的智庫交流較多。但是智庫規(guī)模對智庫網(wǎng)絡(luò)信息交流的影響不大。

    通過以上結(jié)論及對智庫網(wǎng)站內(nèi)容的分析,我們得到以下啟示:

    智庫網(wǎng)站之間URL的引用可以進行信息的傳播,使智庫網(wǎng)站進行網(wǎng)絡(luò)信息、知識的交流。但屬于我國的3所智庫與其他智庫網(wǎng)絡(luò)交流表現(xiàn)不佳,說明我國這3所智庫網(wǎng)站在互聯(lián)網(wǎng)中的影響力較小。

    我們首先要提升我國智庫實力,擴展智庫的學(xué)術(shù)研究內(nèi)容。經(jīng)過對位于核心區(qū)域影響較大的智庫的調(diào)查,可以發(fā)現(xiàn)這些智庫的研究內(nèi)容較廣,不僅涉及到國家政治、軍事等宏觀的內(nèi)容,還包含了對民生、醫(yī)療等貼合人民生活的微觀內(nèi)容。而中國智庫研究內(nèi)容則較為單一,多為國家政策制定等內(nèi)容,極少涉及民眾生活的細節(jié)問題,不能緊貼時代發(fā)展。所以在今后的發(fā)展中,我國智庫應(yīng)擴大其研究內(nèi)容,實現(xiàn)多方面、多層次發(fā)展。

    另外,還要加強我國智庫網(wǎng)站的建設(shè),豐富其內(nèi)容,特別是要重視英文版網(wǎng)站的建設(shè),從而保證其與其他網(wǎng)站交流通暢。通過對BK等核心智庫網(wǎng)站的調(diào)查,可以發(fā)現(xiàn)這些網(wǎng)站還將博客、通訊工具等社交工具嵌入網(wǎng)頁,方便自己研究成果的傳播。在這個社交工具廣泛應(yīng)用的年代,這種方法也是值得學(xué)習(xí)和借鑒的。

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    作者貢獻說明:

    陳 微:撰寫論文全文初稿;

    李秀霞:設(shè)計論文思路,修改論文;

    李婷婷:收集中美智庫相關(guān)數(shù)據(jù)。

    Analysis of the Information Communication Structure of Think Tank Websites Based on the URL Cross-citation Network

    Chen Wei Li Xiuxia Li Tingting
    School of Communication, Qufu Normal University, Rizhao 276826

    [Purpose/significance] The URL citation is a new study method of webometrics when the link analysis method development has a bottle neck. We can know close and distant relationships among think tank websites through analyzing the URL cross-citation network. [Method/process] we obtained URL crosscitation data of 45 global think tanks by using Webometric Analyst 2.0. It could prove that the data were reliable while a correlation analysis was considered. Then, we constructed the URL cross-citation network of think tank websites and analyzed the network by using the social network analysis method for exploring the information communication. [Result/conclusion] The results show that three think tanks in China are less connected to other think tanks and the efficiency is low. Finally, the paper offers some proposals of perfecting China’s think tanks.

    think tank website URL citation social network information communication

    G350

    10.19318/j.cnki.issn.2096-1634.2017.01.05

    2016-11-30

    2017-01-02 本文責(zé)任編輯:唐果媛

    陳微(ORCID: 0000-0002-2133-7097),曲阜師范大學(xué)傳媒學(xué)院,碩士研究生,E-mail: 1209665334@qq.com;李秀霞(ORCID: 0000-0002-3492-4768),曲阜師范大學(xué)傳媒學(xué)院教師,副教授,碩士;李婷婷(ORCID: 0000-0002-7987-5429),曲阜師范大學(xué)傳媒學(xué)院,碩士研究生。

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