基于第16屆ISSI會議的“五計學(xué)”研究可視化分析*

邱均平，沈 瑩，沈恝諶，宋艷輝

0 引言

“五計學(xué)”是指包括文獻計量學(xué)(Bibliometrics)、科學(xué)計量學(xué)(Scientometrics)、信息計量學(xué)(Informetrics)、網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)(Webometrics)和知識計量學(xué)(Knowledgometrics)在內(nèi)的五大計量學(xué)學(xué)科。文獻計量學(xué)是以文獻體系和文獻計量特征為研究對象，采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等方法，研究文獻的分布結(jié)構(gòu)、數(shù)量關(guān)系、變化規(guī)律和定量管理，進而探討科學(xué)技術(shù)的結(jié)構(gòu)、特征和規(guī)律的一門學(xué)科[1]?？茖W(xué)計量學(xué)是以社會環(huán)境為背景，運用數(shù)學(xué)方法計量科學(xué)研究成果，描述科學(xué)的體系結(jié)構(gòu)，分析科學(xué)系統(tǒng)的內(nèi)在運行機制，揭示科學(xué)發(fā)展的時空特征，探索整個科學(xué)活動定量規(guī)律的學(xué)科[2]。信息計量學(xué)是采用定量方法來描述和研究信息的現(xiàn)象、過程和規(guī)律的一門學(xué)科。網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)是采用定量分析方法，對網(wǎng)上信息的組織、存儲、分布、傳遞、相互引證和開發(fā)利用等進行定量描述和統(tǒng)計分析，以揭示其數(shù)量特征和內(nèi)在規(guī)律的學(xué)科[3]。知識計量學(xué)是以整個人類知識體系和知識活動作為研究對象，采用計量學(xué)方法對知識載體、知識內(nèi)容、知識活動及其影響等進行定量研究的交叉性學(xué)科[4]。

2017年10月17-20日，第16 屆國際科學(xué)計量學(xué)和信息計量學(xué)學(xué)會(International Society for Scientometrics and Informetrics，ISSI)在武漢大學(xué)召開。本次大會由武漢大學(xué)、ISSI 和中國科學(xué)學(xué)與科技政策研究會主辦，武漢大學(xué)中國科學(xué)評價研究中心、中國科學(xué)計量學(xué)與信息計量學(xué)專業(yè)委員會和中國科教評價網(wǎng)承辦。會議主題是“The theory，method as well as principle of five metrices science concepts including Bibliometrics，Informetrics，Scientometrics，Webometrics and Knowledgometrics”(包括文獻計量學(xué)、信息計量學(xué)、科學(xué)計量學(xué)、網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)和知識計量學(xué)在內(nèi)的五種矩陣科學(xué)概念的理論、方法和原則)。33 個國家/地區(qū)近200 名學(xué)者及相關(guān)人員參會，共收錄208 篇論文。本文以第16 屆ISSI 會議論文集為數(shù)據(jù)源，利用文獻計量分析法，研究和探討“五計學(xué)”的發(fā)展與應(yīng)用。

本次會議的分主題包括但不限于：Altmetrics，計量指標，研究前沿和新興課題，“五計學(xué)”的創(chuàng)新和發(fā)展，大數(shù)據(jù)對“五計學(xué)”的影響，數(shù)據(jù)科學(xué)與計量學(xué)，科學(xué)政策和研究評價，高校政策和機構(gòu)排名，期刊、數(shù)據(jù)庫和電子出版，數(shù)據(jù)消歧，學(xué)術(shù)不端，智庫建設(shè)和評價，信息計量學(xué)在科學(xué)評價中的應(yīng)用，計量方法和技術(shù)，引文和共引分析，知識圖譜和可視化研究，專利分析，社會網(wǎng)絡(luò)分析，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘，科學(xué)交流，不同層面的科學(xué)政策研究，科學(xué)學(xué)和創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略，共現(xiàn)分析，創(chuàng)新和創(chuàng)造力研究，計量學(xué)與圖書情報學(xué)的發(fā)展[5]。

一些學(xué)者研究了往屆ISSI 會議。梁立明對科學(xué)計量學(xué)與信息計量學(xué)的總體發(fā)展形勢、重點研究領(lǐng)域、研究情況和前沿課題等作出評價，并對學(xué)科發(fā)展提出若干建議[6]。梁立明和Ed Noyons通過分析ISSI 會議的征文和投稿情況，揭示論文評審機制與評價指標，對提交論文、錄用論文及評審專家的國別分布作了進一步分析[7]。Aleixandre-Benavent，Rafael 等分析了第五、八、十屆ISSI 會議論文的文獻計量特征，發(fā)現(xiàn)多數(shù)會議論文會后發(fā)表在期刊上[8]。趙蓉英等從歷屆ISSI 會議視角剖析科學(xué)計量學(xué)演進歷程[9]。邱均平、柴雯通過第15 屆ISSI 會議回顧歷史和分析現(xiàn)狀，從國家/地區(qū)、機構(gòu)和主題等角度解析全球科學(xué)計量學(xué)的發(fā)展趨勢[10]。

1 國家/地區(qū)分析

衡量一個國家/地區(qū)在某個領(lǐng)域科研實力的最簡單辦法是進行發(fā)文量的統(tǒng)計與比較。在科技全球化的時代背景下，由于科研的復(fù)雜性、技術(shù)的迅速變化和知識的動態(tài)增長，科學(xué)研究模式越來越趨向于協(xié)同與合作，國際合作逐漸成為科研質(zhì)量提升的重要戰(zhàn)略[11]。

本文對論文集中208 篇論文進行統(tǒng)計分析，提取全部作者、國家/地區(qū)和機構(gòu)的信息。在考慮不同國家/地區(qū)作者合著的情況下，共提取出全球39 個國家/地區(qū)，發(fā)文頻次共計257 次，具體情況見表1。由于存在大量作者合著現(xiàn)象，因此表1統(tǒng)計的國家/地區(qū)發(fā)文頻次總和要大于全部文獻數(shù)量。

以大陸板塊為單位進行劃分，北美洲的發(fā)文頻次(3 個國家)為33 次，大洋洲(2 個國家)3 次，非洲(4 個國家)8 次，南美洲(1 個國家)2 次，歐洲(17 個國家)86 次，亞洲(12 個國家/地區(qū))125 次，可見歐洲和亞洲是科研的兩大主要力量。亞洲發(fā)文頻次最高，但存在發(fā)展水平不均衡的問題，中國大陸發(fā)文頻次占據(jù)亞洲83.2%。歐洲作為計量學(xué)的起源地，整體科研水平較為均衡，其中荷蘭、西班牙、比利時在計量學(xué)領(lǐng)域的研究比較突出。

中國大陸發(fā)文頻次為104 次，占發(fā)文總頻次的40.47%，位居第一。與第15 屆ISSI 中國大陸發(fā)文頻次28 次相比，增幅巨大。究其原因，一是第16 屆ISSI 在中國大陸召開，激發(fā)了中國大陸科研人員的參與熱情；二是與中國大陸“五計學(xué)”的科研人員數(shù)量大幅增加、科研人員英語水平不斷提升有關(guān)。美國發(fā)文頻次依舊處于第二位，在該領(lǐng)域的研究基本趨于平穩(wěn)。與第15 屆ISSI 發(fā)文頻次相比較，上下浮動大于3 次的國家有加拿大、西班牙、荷蘭、比利時、英國、德國、意大利、法國、巴西、瑞典、波蘭。除巴西外，其余十國均來自歐洲，當(dāng)中除了波蘭，余下九國的發(fā)文頻次均大幅下降，表明舉辦國家的不同對其他國家發(fā)文量有一定影響。上一屆ISSI 在土耳其舉辦，土耳其橫跨歐亞大陸，雖然嚴格上說屬于亞洲，但從文化、政治等方面來看屬于歐洲，故而上一屆發(fā)文頻次最高的大陸板塊是歐洲，而這一屆則是亞洲。

表1 國家/地區(qū)發(fā)文頻次

2 機構(gòu)分析

研究機構(gòu)對學(xué)科發(fā)展作用巨大。本文共提取出178 個機構(gòu)，發(fā)文頻次排名前30 的機構(gòu)見表2。發(fā)文機構(gòu)以大學(xué)為主，研究所為輔。與第15屆ISSI 相比，武漢大學(xué)、南京理工大學(xué)、西南大學(xué)、浙江大學(xué)等中國大陸高校發(fā)文頻次激增。這是因為此次會議在武漢大學(xué)召開，為中國大陸高校提供了走向世界舞臺的機會。這些高校和研究所也是中國大陸“五計學(xué)”研究領(lǐng)域的主力軍。荷蘭萊頓大學(xué)、魯汶大學(xué)、蒙特利爾大學(xué)、瓦倫西亞理工大學(xué)發(fā)文頻次分別為10、7、7、6，與上一屆發(fā)文頻次相比沒有太大波動，可見這些高校在該領(lǐng)域的研究相對平穩(wěn)。比利時安特衛(wèi)普大學(xué)沒有參與上一屆ISSI 發(fā)文，此次以發(fā)文頻次8次成為新星。

表2 機構(gòu)發(fā)文頻次

3 作者分析

隨著學(xué)科交叉化發(fā)展，越來越多的復(fù)雜問題需要不同學(xué)科、不同領(lǐng)域的學(xué)者共同解決，因此科研合作頻繁，而科研合作的重要形式是作者合作[12]。由于論文集的數(shù)據(jù)無法直接應(yīng)用于可視化軟件CiteSpace，并且Web of Science 的文檔格式復(fù)雜，故將數(shù)據(jù)整理成CNKI 格式，進行可視化分析。其中3 篇論文沒有作者，無法被CiteSpace 識別，故舍去，最終可用于分析的數(shù)據(jù)為205 篇論文。會議在2017年舉辦，因此將所有論文的發(fā)表時間定為2017年。將數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace，設(shè)置時間分割為2017-2017年，節(jié)點類型選擇Author，為顯示全部作者，設(shè)置閾值為0。運行CiteSpace 將作者及其合作者以知識圖譜的形式呈現(xiàn)，得到圖1。

普賴斯發(fā)現(xiàn)，75%科學(xué)家一生只發(fā)表1篇論文，10%科學(xué)家一生中所發(fā)表的論文占所有論文(總量)一半，由此提出普賴斯定律[13]，即高產(chǎn)作者的數(shù)量等于全部科學(xué)作者總數(shù)的平方根，表示為：

圖1 作者共現(xiàn)知識圖譜

其中，n(x)表示撰寫x 論文的作者數(shù)；I=nmax為該領(lǐng)域最高產(chǎn)作者的論文數(shù)；N 為作者總數(shù)；m 的確定方法為m=0.749(nmax)0.5。根據(jù)普賴斯定律，可以確定論文集中的高產(chǎn)作者為論文數(shù)大于等于2 篇的作者。根據(jù)CiteSpace 運行結(jié)果，共有486 名作者參與發(fā)文，發(fā)文量≥3 篇的作者有13 位，詳見表3。

表3 高產(chǎn)作者及發(fā)文量

205 篇論文中，22 篇是獨著，合著183 篇，作者合作率在89.27%左右，可見作者間的科研合作較為緊密。從圖1和表3可以看出，加拿大蒙特利爾大學(xué)Vincent Larivière、法國國家科學(xué)研究中心(CNRS)波爾多大學(xué)Philippe Gorry、南京理工大學(xué)信息管理系章成志、荷蘭萊頓大學(xué)科學(xué)與技術(shù)研究中心(CWTS)Nees Jan van Eck、武漢大學(xué)趙蓉英的發(fā)文量位居前五位。他們對“五計學(xué)”做了大量研究，是ISSI 大會的核心作者。

Vincent Larivière 發(fā)文量最高(5 篇)，且以他為中心的作者間合作較為緊密。他分別與同校的Cassidy R.Sugimoto、Dakota Murray 和印第安納大學(xué)Nicolas Bérubé 等合著。Vincent Larivière 的合著者又有各自的合著者，最終形成了一個較大的合作網(wǎng)絡(luò)，整個網(wǎng)絡(luò)具有較好的連通性。Nees Jan van Eck 與瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院數(shù)字人文實驗室的Ludo Waltman和美國科學(xué)技術(shù)策略公司的Kevin W.Boyack 等形成合作網(wǎng)絡(luò)，說明這些學(xué)者之間存在緊密的團體協(xié)作關(guān)系。圖1的邊緣區(qū)域零零散散地分布著一些學(xué)者，這部分學(xué)者較為獨立，多為單獨發(fā)文。

4 主題分析

關(guān)鍵詞是作者對文章核心內(nèi)容的高度提煉，用于表達文獻主題內(nèi)容，對高頻主題詞的統(tǒng)計有利于把握當(dāng)前的研究熱點。由于論文集中的部分文章沒有關(guān)鍵詞，只有會議主題(Conference Topic)，因此將這類文章的會議主題作為關(guān)鍵詞。設(shè)置節(jié)點類型為Keyword，閾值為2，運行CiteSpace將高頻主題詞以及主題詞的聚類以知識圖譜的形式呈現(xiàn)出來，得到圖2。根據(jù)CiteSpace 運行結(jié)果，經(jīng)過統(tǒng)計，本會議論文集共有主題詞223個，其中頻次排名前20 的主題詞及其中心度和頻次詳見表4。

圖2 主題詞共現(xiàn)知識圖譜

表4 高頻主題詞分布

根據(jù)圖2，將所有主題詞聚成六類。

(1)文獻計量學(xué)(Bibliometrics)、科學(xué)計量學(xué)(Scientometrics)、信息計量學(xué)(Informetrics)、網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)(Webometrics)、知識計量學(xué)(Know-ledgometrics)、社會網(wǎng)絡(luò)(Social Net work)、科學(xué)史(History of Science)、睡美人(Sleeping Beauty)、科學(xué)經(jīng)濟(Ecomony of Science)等主題詞。

“五計學(xué)”的理論、方法和原則為本次會議的主題，科學(xué)計量學(xué)、文獻計量學(xué)、知識計量學(xué)、信息計量學(xué)和網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)作為最重要的主題詞聚成一類是顯而易見的，而且彼此之間聯(lián)系緊密。睡美人(Sleeping Beauty，SB)在文獻計量學(xué)中指的是一個長期未被注意的“睡眠”出版物，某個時間會突然引起很多關(guān)注，就像“被王子喚醒”。這個概念實際上是對“科學(xué)成就延遲認可”的定量描述[14]?！安怀墒斓陌l(fā)現(xiàn)”“變革性的創(chuàng)新”對科學(xué)發(fā)展至關(guān)重要，但它們往往最初被科學(xué)界忽視或抵制，因此受到延遲認可[15]。在本次會議論文集中，為擴大引用分析的應(yīng)用范圍，學(xué)者們嘗試提出SB 出版物的系統(tǒng)識別方法，討論識別這些有潛力的出版物或研究的意義，并找出其主要特征，以縮短原始研究獲得認可的時間滯后?？茖W(xué)史(History of Science)與科學(xué)計量學(xué)緊密聯(lián)系。科學(xué)計量學(xué)這一術(shù)語起源于俄羅斯，指的是將定量方法應(yīng)用于科學(xué)史[16]。

(2)合作(Collaboration)、學(xué)術(shù)交流(Scholarly Communication)、科學(xué)交流(Science Communication)、高校政策和機構(gòu)排名(University Policy and Institutional Ranking)、科學(xué)參與(Participation in Science)等主題詞。

互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的發(fā)展，以及學(xué)科的不斷交叉與融合，促進了不同國家/地區(qū)之間的學(xué)術(shù)交流，提供了更多的合作機會。近年大學(xué)排名迅速成為政府教育決策的重要工具，國際上權(quán)威的大學(xué)排名有QS 世界大學(xué)排名、泰晤士高等教育排名等。許多政府以建立世界一流大學(xué)的教育和學(xué)術(shù)地位以及提升大學(xué)排名為發(fā)展目標，幫助所在國家/地區(qū)在全球競爭中獲取優(yōu)勢地位。

(3)社會網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis、Gephi、Bibexcel)、科學(xué)前沿(Scientific Frontier)、知識結(jié)構(gòu)(IntellectualStructure)等主題詞。

社會網(wǎng)絡(luò)分析是對社會關(guān)系進行量化分析的方法，包括調(diào)查和測量社會系統(tǒng)中各部分(“點”)的特征與相互之間的關(guān)系(“連接”)，將復(fù)雜多樣的關(guān)系形態(tài)表征為一定的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)型，然后基于這些構(gòu)型及其變動，闡述其對個體行動和社會結(jié)構(gòu)的意義[17]。Gephi是社會網(wǎng)絡(luò)分析工具，Bibexcel是文獻計量工具。Gephi 是基于JVM 的開源跨平臺復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析軟件，主要用于網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜系統(tǒng)、動態(tài)和分層圖的交互可視化與探測。Bibexcel是瑞典科學(xué)家佩爾松(O.D.Persson)開發(fā)的文獻計量學(xué)研究軟件，用以幫助用戶分析文獻數(shù)據(jù)，通過共詞分析、耦合分析、共被引分析等對研究領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)和科學(xué)前沿進行可視化處理。

(4)知識圖譜和可視化(Mapping and Visualization)、知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘(Know-ledge DiscoveryandDataMining)、方法與技術(shù)(Methods and Technique)、研究前沿和新興問題(Research Fronts and Emerging Issue)、學(xué)科交叉(Interdisciplinarity)、共現(xiàn)分析(Co-occurrence Analysis)、對個體科學(xué)家水平的研究(Studies on the Level of Individual Scientist)、國家級研究(Country-levelStudy)等主題詞。

知識圖譜和可視化(Mapping and Visua-liza tion)、知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘(Knowledge Dis covery and Data Mining)、共現(xiàn)分析(Cooccurrence Analysis)作為科學(xué)計量學(xué)的重要方法和技術(shù)，用于分析研究前沿和新興問題，在經(jīng)濟、管理、圖書情報等學(xué)科領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。近年學(xué)科的交叉與融合不斷發(fā)展，本次會議作者合作率為89.27%左右，科研人員之間越來越趨向于合作。不同機構(gòu)、不同國家/地區(qū)學(xué)者的合作越來越緊密，以國家/地區(qū)為單位，著眼于國家/地區(qū)、全球的研究越來越普遍。

(5)指標(Indicator)、科學(xué)學(xué)(Science of Science)、引文和共引分析(Citation and Cocitation Analysis)、數(shù)據(jù)消歧(Data Accuracy and Disambiguation)、期刊與數(shù)據(jù)庫和電子出版物(Journal，Database and Electronic Publication)、信息計量學(xué)在科學(xué)評價中的應(yīng)用(Application of Informetrics on Evaluation)、科學(xué)政策和研究評價(Science Policy and Research Assessment)、使用數(shù)據(jù)(Usage Data)等主題詞。

期刊與數(shù)據(jù)庫和電子出版物(Journal，Database and Electronic Publication)是使用最頻繁的科學(xué)計量對象。準確引用數(shù)據(jù)對高質(zhì)量的文獻計量學(xué)研究至關(guān)重要，引文數(shù)據(jù)的準確性可以從兩個角度來分析：一是關(guān)于參考數(shù)據(jù)的準確性，二是關(guān)于引用匹配的準確性。這是使用數(shù)據(jù)前應(yīng)該考慮的問題，對期刊與數(shù)據(jù)庫和電子出版物進行引文和共引分析(Citation and Co-citation Analysis)，是信息計量學(xué)在科學(xué)評價中的應(yīng)用。科學(xué)政策與研究評價，重點在“評價”，注重評價指標體系的構(gòu)建，評價最終又為科學(xué)決策服務(wù)。科學(xué)學(xué)(Science of Science)是研究科學(xué)和科學(xué)活動發(fā)展規(guī)律及其社會功能的綜合性新興學(xué)科。有學(xué)者認為科學(xué)計量學(xué)是科學(xué)學(xué)的分支，科學(xué)學(xué)誕生于運用科學(xué)的定量方法來研究科學(xué)，因此在一定意義上科學(xué)學(xué)就是科學(xué)計量學(xué)[18]。

(6)替代/補充計量學(xué)(Altmetrics)、專利分析(Patent Analysis)、科學(xué)影響(Scientific Impact)、文獻計量分析法(Bibliometric Analysis)、國際合作(International Collaboration)、推特(Twitter)等主題詞。

隨著社會網(wǎng)絡(luò)和社交媒體的快速發(fā)展，科研人員在科學(xué)研究和學(xué)術(shù)交流中越來越多使用社會網(wǎng)絡(luò)工具，如Twitter、博客、微博，產(chǎn)生了豐富的在線活動痕跡，簡單的文獻計量分析法在一定程度上已不再適用。因此，互聯(lián)網(wǎng)時代的學(xué)術(shù)交流催生了新的計量學(xué)研究測度方法和多元化指標——替代/補充計量學(xué)(Altmetrics)。它利用工具收割文獻管理系統(tǒng)和社交網(wǎng)絡(luò)中涉及某一研究成果的相關(guān)信息(下載量、引用次數(shù)、瀏覽次數(shù)、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等)，通過對這些數(shù)據(jù)進行聚類分析和統(tǒng)計計算，達到評價該研究成果學(xué)術(shù)及公共影響力的目的[19]。專利分析(Patent Analysis)也稱專利信息分析或?qū)＠閳蠓治觯歉偁幥閳蠓治龅闹匾问?，是在對專利文獻進行篩選、鑒定、整理基礎(chǔ)上，利用文獻計量學(xué)方法，對其所含的各種信息要素進行統(tǒng)計、排序、對比、分析和研究，從而揭示專利文獻深層動態(tài)特征，了解技術(shù)、經(jīng)濟發(fā)展的歷史及現(xiàn)狀，進行技術(shù)評價和技術(shù)預(yù)測[20]。專利分析能夠有效利用專利信息、防范專利權(quán)糾紛、降低運營風(fēng)險，是有效開展和保護自主知識產(chǎn)權(quán)、提升競爭優(yōu)勢的重要途徑。

5 結(jié)論

本文利用CiteSpace 對第16 屆ISSI 會議論文集進行統(tǒng)計與分析，得到如下結(jié)論：

(1)第16 屆ISSI 會議在武漢大學(xué)召開激發(fā)了中國大陸學(xué)者的熱情，中國大陸的發(fā)文量位居第一，亞洲的發(fā)文量比歐洲高。但是，亞洲研究水平不平衡，中國大陸有較大優(yōu)勢。歐洲研究水平相對平衡，荷蘭、西班牙、比利時的研究水平較突出。

(2)機構(gòu)以大學(xué)為主，研究所為輔。中國大陸高校發(fā)文量和機構(gòu)參與數(shù)較上一屆有大幅提升，武漢大學(xué)、南京理工大學(xué)、西南大學(xué)、浙江大學(xué)等為此次會議做出不小的貢獻。除比利時的安特衛(wèi)普大學(xué)以8 篇發(fā)文量在本次大會嶄露頭角外，國外高校的發(fā)文量基本沒有太大波動。

(3)由于學(xué)科的交叉融合，作者間的科研合作愈發(fā)緊密。此次會議論文集中，作者合作率為89.27%。蒙特利爾大學(xué)Vincent Larivière、荷蘭萊頓大學(xué)Nees Jan van Eck、武漢大學(xué)趙蓉英等對本次ISSI 大會做出了卓越貢獻。他們與其他作者合作發(fā)文，形成了以他們?yōu)橹行牡暮献骶W(wǎng)絡(luò)。然而，中國大陸的核心作者相對較少，可見中國大陸以作者數(shù)量取勝，而并非以單個作者發(fā)文量取勝，表明其科研力量分散，科研實力較弱。

(4)指標、方法和技術(shù)、引文和共引分析這三個主題詞在本次大會中占據(jù)重要位置。通過對“五計學(xué)”理論、方法和原則的研究，可將“五計學(xué)”更好地運用于科研。替代/補充計量學(xué)為科學(xué)計量學(xué)提供新的數(shù)據(jù)、方法和應(yīng)用，適用于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)科研交流日益頻繁的環(huán)境，故而其研究熱度不斷上升。社交網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)催生了社會網(wǎng)絡(luò)分析法，它對研究對象的社會關(guān)系進行量化分析，其應(yīng)用范圍隨著研究的深入越來越廣泛。