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时间:2018-12-05
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1、基于SNA的图书馆管理信息系统论文合著研究摘要:本文选取图书馆管理信息系统领域相关文献,利用社会网络分析法,通过对点度中心性、中间中心性、网络成分、凝聚子集等的分析发现图书馆管理信息系统领域存在小团体较多,科研合作规模还比较小,还没有实现跨领域、跨学科的大型科研合作,缺乏能够推动该领域深入发展的、在不同学科都具有影响力的学者等问题。中国2/vie 关键词:图书馆管理信息系统;社会网络分析法;合著 1引言 在计算机网络技术的普及和图书馆“自动化”发展的带动下,图书馆管理信息系统已经成为图书馆从业人员高效服务的得力助手。不管是图书订购、电
2、子资源管理,还是图书流通、参考咨询、借阅等日常常规工作,图书馆员都可以利用图书馆管理信息系统为读者提供更好的服务。管理信息系统(ManagementInformationSystem,MIS)本身就是发展迅速并且前景广阔的学科,图书馆管理信息系统的研究更是涉及到计算机科学专业、软件开发专业、图书馆专业、图书情报、行为学等多个领域,该领域具有合著网络的可研究性。 2数据选择与预处理 2.1数据的获取 本文所使用的数据样本主要源自KI(中国学术期刊网络出版总库),检索时间为2016年8月10日,以“图书馆管理信息系统”为主题词进行主题检索
3、。筛选去除重复性、会议性和非相关文献后检索到有效文献322篇,文献发表时间从1985到2016年,检索到的322片文献,涉及作者531人。 2.2构建合著网络 建立作者合著关系的二值矩阵表是构建合著网络最基础的一个环节。本文笔者研究合著关系时,主要以174位合著作者为网络节点(本文数据的处理和矩阵构建前提是一篇论文中无论排名先后,作者关系都是平等的),节点与节点间的连边为作者之间的合著关系,些节点与边形成的系统即构成了科研合作网络。 3研究结果分析 图书馆MIS领域的社会网络中有许多相互独立的小团体,说明目前为止,图书馆MIS领域的
4、科研合作规模还比较小,还没有实现跨领域、跨学科的大型科研合作。 3.1中心性分析 中心性是SNA的主要研究内容之一。每个节点(个人或者团体)在社会网络中的中心地位的高低一定程度上代表着其权利以及影响力的大小,因此中心性是社SNA最早研究的内容之一。由于计算方法不同,中心性分析可以将分为点度中心性分析、中间中心性和接近中心性分析等。由于“图书馆MIS”领域的合著网络中存在这很多孤点,并且在计算接近中心性时要求必须存在连通着的网络,所以本次SNA无法对接近中心性分析进行分析[1]。 3.1.1点度中心性 从整体的点度中心度分析结果来看,
5、图书馆MIS领域作者合著网络的整体点出度及点入度都比较低,说明该领域作者之间合著论文较少,科研合作活动也并不频繁。虽然图书馆信息管理系统涉及到计算机、图书馆、软件设计等多个学科和领域,但各个领域之间以及每个学科内部合著文献都比较少,科研合作活动严重不足,该的者们并没有重视领域内部及与不同学科的科研合作。 3.1.2中间中心性 中间中心性能够体现行动者(个人或团体)对资源的控制实力和程度。如果一个节点所处的位置是通向许多其他点对的捷径(最短的途径)上,该点便具有较高的中间中心度,该作者在整个合著网络中拥有较高地位和影响力,能够掌握该领域的
6、相关学术资源。因此也可以认为位于中间中心的点的作者能够起在整个领域中起到到沟的桥梁作用。[2]鉴于此,为获取图书馆MIS的中间中心度,判断哪些作者处于核心位置,以及作者的影响力等。 3.2凝聚子群分析 对于凝聚子群的分析是比较常见、典型SNA分析方法。凝聚子群分析的优势是可以对整个复杂社会网络结构进行简化,使研究人员可以便捷的找网络中内在的子结构和他们的相互关系,使表征网络结构特征能够更加的显而易见、整洁明了[3]。 3.2.1成分分析 如果一个图中的某个部分与其他部分都不相连,就可以把这个部分看成一个成分[4]。通过UCI成分分析
7、路径(Netplegraphs),并且在“强弱关系”选择中选择强关系(相互关系),可以得到该群体网络中含有的成分。 3.2.2派系分析 在凝聚子群具有可达性的基础上,由出现了“n-派系分析”的概念。设定一个临界值n作为凝聚子群中的成员之间距离的最大值,这意味着网络中任何对点间的最大距离不能超过n。n值越大,派系包容性就越强,反之,则越弱[5]。在本研究中,将n设为3,分析得出图书馆管理信息系统领域出现38个派系。 目前为止,图书馆MIS领域的科研合作规模还比较小,还没有实现跨领域、跨学科的大型科研合作。这一结论也可以验证前面成分分析的
8、结果。。出现这种情况的原因可能有以下几种:①研究人员由于学科背景和工作背景都不同,致使他们在图书馆管理信息系统领域研究不同方向的问题;②研究经费的限制,大多数研究人员为了节约成本
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