基于复杂网络的学科知识交流网络研究

摘要：以复杂网络理论为基础，构建学科知识交流网络模型，从个体和网络整体两个方面对模型的特征进行度量与分析，找出促进网络模型知识流动的有效方法，探讨阻碍提高学科知识交流以及共享的原因，为学科发展提供可靠的量化依据。

关键词：复杂网络；知识交流网络；测度

中图分类号：G642.3 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）11-0057-02

现实世界中的许多系统都可以采用网络的形式描述，即看做由大量节点和连接节点的边组成的集合。知识是所有高校赖以生存和发展的基础，学科是高校进行教学、科研、人才培养等依赖的基本功能单位，是高校进行教育教学、科学研究、人才培养的基本组织形式。学科发展是提升高校核心竞争力的最直接动力。用节点表示学科成员，两节点的连边表示学科成员间的知识交流，就构成了最简单的学科知识交流网络模型。网络中每个节点所代表的知识水平（知识存量）高低不同，所具有的知识内容也存在差异性。在学科知识交流网络模型中，知识从知识水平高的节点向水平低的节点流动，知识水平高的节点就称为知识的供给者，即知识源，知识水平低的节点被称为知识的接受者；或者是节点之间不同知识内容的相互交流。因此，学科成员间的知识交流与合作，就表现为网络上的知识传播行为。研究学科知识交流网络的结构，发现其内在特性，寻找促进网络间知识流动的有效方法，提高网络知识交流过程中的稳定性，对学科的建设与发展具有极其深刻的意义。

一、学科知识交流网络节点重要性度量及其分析

1.节点度

节点度是衡量学科成员在网络中的影响力和重要性的指标，采用与其进行知识交流的成员数量来测度，用ki表示第i个节点的度。节点度越大，表明与该节点进行知识交流的成员越多，可以认为是知识的主要供给者与传播者。因此，在网络中的影响力也越大，对学科发展具有重要作用。

节点的平均度是指所有节点度的平均值，用表示，定义为：

其中，ki表示第i个节点的度，n表示学科知识交流网络中总节点数，即总成员数。

节点的平均度是衡量网络成员之间知识交流广泛程度的重要指标。节点的平均度越大，表明网络中的知识交流越频繁，知识交流范围越广，学科的学术氛围越浓厚，成员之间的知识交流与科研合作越密切。

2.节点介数

在一个网络中，连接两节点的路径中边数最少的称为最短路径。节点介数表示网络中所有的节点对之间通过该节点的最短路径条数占所有最短路径的比例。[1]节点i的介数定义如下：

其中，表示节点j，k的最短路径中经过节点i的最短路径数量，表示节点j到k的最短路径总数量，n表示网络的总节点数。

在学科知识交流网络中，节点介数反映了某个学科成员对其他成员之间进行知识交流的控制能力，体现了在整个网络中的作用和影响力，是重要的全局几何量，具有很强的现实指导意义。节点介数越高，表明经过该节点的最短路径数越多，该学科成员作为网络中的知识传播的媒介作用越明显，可以通过提高知识传播的速度和质量来增强学科成员间的知识流动效果，在网络知识交流中具有很重要的影响力，对于发现和保护关键资源与人才具有重要的意义。学科组应该为具有高介数的成员提供更为宽松的科研和学术交流平台，使其有足够精力和优越条件为学科的知识交流充分发挥作用。

二、学科知识交流网络整体特征分析

1.平均路径长度

平均路径长度是指网络中所有节点对间最短路径的边数平均，定义为：

其中，dij表示节点i到节点j间的最短路径的边数，n表示网络的总节点数。

平均路径长度描述了网络中节点间的分异程度，表示任意两个学科成员之间平均需要经过多少个中间成员才能实现知识的交流与共享。学科知识交流网络的平均路径长度越短，表明成员之间实现知识交流所需要经过的中间成员数越少，越有利于知识的快速传播。而且较少的中间环节在传播过程中能够极大地减少原有知识的损失，促进各成员间知识交流的深度与广度，对于提升学科建设的知识创新能力具有重要作用。

2.聚集性

聚集性表达了网络连接的聚集程度，即节点的紧邻之间也是紧邻的程度。通常用群聚系数来描述网络中节点的聚集情况。定义为：

其中，C表示整个网络的群聚系数，Ci表示节点i的群聚系数，也称为“网络密度”。[2]

群聚系数越大，表明网络中成员间的联系越密切，成员间的知识交流与共享程度越高，越有利于成员间知识的交流传播，减少知识的交流成本以及传播过程中知识的损失。

3.节点度相关性

节点的度和它的邻居节点的度的相关性是重要的信息来源，当考虑整个网络中度为k的节点的邻居节点平均度时，可以得到：

其中，表示度为k的点与度为k'的节点连接的条件概率。[3]如果随着k增大而增大，表明具有大的连接度的节点往往与其他具有大的连接度的节点相连接，则称网络具有度匹配相关性；如果随着k增大而减小，暗示了具有大连接度的节点更容易与小连接度的节点相连接，则称网络具有度非匹配相关性。

如果学科知识交流网络具有度匹配相关性，就会产生“强强联合”的现象。对于一个学科的发展，拥有一批高水平的学科带头人以及具有突出的人才固然重要，但学科整体水平的提高主要依赖于学科所有成员整体实力的提升。强强联合使高级人才间的交流与合作更加广泛、密切，水平的提高也更快、更深入。但大量中低水平的成员由于缺乏与高水平成员交流学习的机会，自身实力的提升会受到很大限制，使得人才培养出现不均衡发展状态，很容易造成人才层次的断层，不利于学科发展。因此，学科网络应该更倾向于具有度非匹配相关性，高水平成员与低水平成员间更广泛的交流与合作对学科的发展至关重要。同时要加强高水平成员间的合作，使学科发展达到一个新的高度。

4.结构洞与桥

网络社会学家Burt提出结构洞的概念。[4]结构洞就像一个个绝缘体，网络中的知识流动到此便被断开，无法形成回路。因此，结构洞成为阻碍知识流通的瓶颈。而当某一知识节点能将结构洞两端彼此断开的个体或团体连接起来，便被称为桥。[5]在学科内部知识流动的过程中，结构洞存在的可能性很小，成员之间或多或少都会有所交流。但在不同的学科之间，由于知识的异质性以及其他的主客观原因，学科间可能不存在知识的交流，就形成了结构洞。学科的发展在于知识的不断吸收和创新，而创新又包括知识内容的创新和研究方法的创新。近几年新的边缘学科和交叉学科的大量出现，表明学科间知识融合的重要性及其强大的生命力，学科之间应当要有结构桥的节点存在，促进不同学科间知识的交流与合作，提高学科之间知识传播的效率。通过结构桥能够获取其他相关学科更多、更有价值的信息和知识，为学科发展带来新的思想与方法，注入创新的源泉。因此，不仅要注重学科知识交流网络内部知识的流通，更要注重构建学科间不同知识交流的获取途径，提高整体的创新能力。

三、节点之间知识联结强度测度及分析

在学科知识交流网络中，用权重表示成员间所涉及科学研究领域的相关程度。如果两个成员的研究领域比较接近，则赋予两节点连接边较大的权重，称两节点具有强联结关系；如果两个成员的研究领域不相近或者不相同，则赋予两节点连接边较小的权重，称两节点具有弱联结关系，就构成了加权学科知识交流网络模型。

以强联结为主要特征的加权网络的学科成员间具有相近或相同的研究内容，因此更有利于成员间的知识交流与合作，对所研究内容进行纵向深入分析挖掘，在原有的基础上取得更快、更好的成果，对提升学科实力起到重要作用。但是由于彼此之间研究领域的共同性，不可避免的存在更为激烈的竞争，因此可能使成员间的交流与合作减少，而且整个学科所涉及的研究范围相对较窄，不利于学科的长远发展。以弱联结为主要特征的网络各成员研究的领域存在一定的异质性，有利于彼此之间获取和吸收新的思想与新的方法，更有利于知识的创新，在学科发展中起到了至关重要的作用。因此，一个理想的学科知识交流网络应该是强弱联结的结合，学科的不同研究团队间主要以弱联结形式存在，而在团队内部成员间则是以强联结为主，既保证了整个学科研究内容的深度，又保证了研究范围的广度，使学科的发展形成良性循环。

四、结论

学科知识交流网络的结构和特性影响并作用了知识在学科成员间交流的途径与效率。复杂网络的研究方法作为一种新的量化手段，不仅可以进行以成员为中心的学科知识交流网络分析，还可以进行以学科闭合网络为研究对象的分析，识别重要的学科成员，寻找阻碍提高学科知识交流以及共享的原因，优化学科知识交流平台，完善交流机制建设，为学科的发展提供可靠的量化依据。

参考文献：

[1]唐晋韬，王挺.复杂社会网络的介数性质近似计算方法研究[J].计算机工程与科学，2008，30（12）：9-14.

[2]John Scott.Social Network Analysis：A Handbook[M].2nd Revised edition.London：Sage Publications Ltd，2000.

[3]徐道炜，陈庆华，章静.对BA网络4种攻击的最优策略[J].福建农林大学学报（自然科学版），2009，38（5）：558-560.

[4]Burt R.Structural Holes[M].Cambridge：MA.Harvard University Press，1992.

[5]钟琦，汪克夷.基于社会网络分析法的组织知识网络及实例研究[J].科技管理研究，2009，（4）：211-214.

注：刘金福为本文通讯作者。