随着科学技术的迅速发展，科研合作变得越来越普遍，合著论文成为科研产出的重要形式[1]。科研合作是科技发展的重要动力，不仅可以提升科研团队的整体实力，还可以有效的促进作者、机构和国家之间的知识交流，共享科研成果[2]。早在1965年Price开始研究科研论文合著网络，开启了合著网络分析的先河[3]。1967年Stanley Milgram著名的“小世界”实验[4]以及19世纪90年代的“Kevin Bacon六度分隔”[5]猜谜游戏后，社会网络概念开始流行起来。2001年Newman从复杂网络的角度，研究物理、生物医学、高能物理和计算机科学4个领域的合著网络，同时对4个合著网络的无标度性和小世界特性进行检验分析[6]。近年来随着科研合作现象的普遍化，科研合著网络越来越受到国内外研究者的关注，对其研究也越来越深入。
本研究综合运用文献计量学和社会网络分析方法，对作者、机构、国家数据进行深入的筛选整理，分别统计每篇论文的作者数、机构数、国家数；绘制作者、机构和国家3个层面的合著网络图，从整体网络和核心群体两个角度来分析国际图书情报学领域的合著网络，以期更加全面清晰地了解图书情报学领域合著网络结构、合著模式以及合作交流现状，为科研人员对该领域的深入研究提供一定的参考借鉴。
1 研究方法
2015年JCR（Journal Citation Report）期刊引文报告收录图书情报学领域的期刊共有86种，运用SPSS软件[7]从中随机抽取20种期刊作为研究样本，分别是：African Journal of Library Archives and Information Science，Australian Academic & Research Libraries，College & Research Libraries，Electronic Library，Information & Management，Information Systems Journal，Information Systems Research，InvestigacionBibliotecologica，Journal of Knowledge Management，Journal of Librarianship and Information Science，Journal of the American Medical Informatics Association，Journal of the Medical Library Association，Library & Information Science Research，Library Journal，Library Trends，Malaysian Journal of Library & Information Science，Mis Quarterly，Online Information Review，Portal-Libraries and the Academy和Scientometrics。具体检索日期为2016年6月16日，检索数据库为Web of Science核心合集，检索时间段为2011年1月1日-2015年12月31日，文献类型限定为“Article”，“Review”，“Proceedings Paper”最终收集到5 877条数据。
2 结果与分析
2.1 作者合著分析
2.1.1 作者合著文獻计量分析
本研究5 877篇文献中，除去5篇匿名文献，共5 872篇纳入分析，作者总频次为17 890次，涉及12 726位作者，有309位是独著孤立作者，作者之间的合作率高达97.57%。其中4 490篇论文是由两个及以上作者合作完成，作者合著论文数占76.46%。其中图书情报论文合著随时间变化情况具体见表1。
由表1可知，2011-2015年图书情报领域论文合著率均在70%以上，2～5人合著的形式最为普遍，20人以上大规模合著比较少，2015年合著率和篇均作者数相对2014年稍微下降，这可能与Web of Science最新数据收录延迟有关，5年来整体发文量、合著率及合著规模基本上逐年增长，说明随着本领域学科的不断发展，科研人员越来越倾向通过互相合作来创造和提高科研成果，越来越多的研究者开始重视科研合作和成果共享。
2.1.2 作者合著网络分析
本文作者数目庞大，为了提高合著网络图谱的可视化效果，选取发表2篇及以上论文的作者，通过BICOMB软件[8]获得作者共现矩阵，运用UCINET[9]的绘图工具NetDraw绘制作者合著网络，共有2 512位作者进入图谱。
2.1.2.1 作者合著网络小世界特性
Duncan Watts和Stevenstrogatz提出了“WS”模型（小世界网络模型），认为具有高聚类系数和低平均距离为统计特征的网络可以称作小世界网络，社会网络是一个复杂的关系网络，具有一定的小世界效应[10]。根据小世界网络模型，选取聚类系数和平均距离两个指标来衡量图书情报领域作者网络结构的紧密程度，以此来反映网络整体结构特性。
1）网络聚类系数。聚类系数是指与同一个节点相连接的邻居节点之间也可能彼此互相连接，这种属性称为网络的聚类特性。主要用于描述网络中各个节点联系的紧密程度，能有效反映网络资源平均拥有程度，假如节点A和节点B相连接，节点B和节点C相连接，那么节点A和节点C连接的可能性会大大增加，所谓的聚类系数就是指A、C两个节点成为邻居的概率[11]，聚类系数的的取值范围在0和1之间，当聚类系数等于0时，表示网络中所有节点均为孤立节点，即各节点互不相连；当聚类系数为1时，表示网络中任意两个节点都互相连接，聚类系数越接近1，节点之间联系越紧密，节点聚集程度越高，网络越畅通[12]。通过Pajek软件[13]，经过Net—Vector—Clustering Coefficients—CC1，计算得出聚类系数为0.71，该聚类系数比较大，说明国际图书情报领域作者合著网络连接比较通畅，网络的连通性较高，存在着一些团队，他们之间彼此熟悉，合作频繁。
2）网络平均距离。网络的平均距离是指网络中所有节点到达其他节点的平均最短距离，即所有节点之间最短路径的平均长度，是衡量整个网络联系紧密程度和信息传播速度的重要指标，平均距离越长，则说明该网络节点间的跨度越大，网络凝聚性越低[14]。通过Pajek软件的平均距离分析，计算得出图书情报学作者合著网络的平均距离是9.22，一般合著网络平均距离不超过10，即可认为该网络具有“小世界效应”[15]，本网络共有2 512个节点，最多只要通过10个人，网络中的任意两个人就能取得联系，说明该领域作者之间信息比较畅通、科研人员合作交流渠道较快捷，信息传播速度快。
2.1.2.2 高频合作作者网络分析
科研合作网络中存在着社团现象，这些社团网络内部的节点之间的连线会比社团之间的连线更加频繁，表现为社团内部作者合作次数很高[16]，通过绘制作者合著网络，将作者之间的合作关系以网络的形式呈现，设定相应的阈值，将合作频繁的作者可视化，去了解这些小社团内部作者情况以及作者分布情况，笔者选择合作次数大于等于10的合作小群体进行可视化，具体见图1。
由图1可知，共有7个团体进入图谱，为了更好的了解这些高频合作群体，笔者整理了高频合作作者的单位及国别等信息，具体见表2。
由表2可知，第1组是来自意大利罗马大学管理学院的DAngelo，Ciriaco Andrea和Abramo，Giovanni是本研究中合作最频繁的两位作者，合作高达21次，Abramo，Giovanni同时还供职于意大利国家研究委员会，这两位作者均为文献计量学领域的专家，主要致力于科研绩效评价，以及同行评议与科学计量学评价之间的比较研究，合作文章均发表在Scientometrics杂志。来自台湾大学的Chen，Dar-Zen和Huang，Mu-Hsuan合作15次，位列第2，二者也为同事关系，主要基于专利视角来分析产业演进、某些产业的学术合作和国家影响力排名。排名第3的是来自美国加州大学圣地亚哥分校的Ohno-Machado，Lucila和Jiang，Xiaoqian，他们主要研究健康信息发布数据库系统设计和临床决策支持系统的开发。可见合作频繁的作者群体，大多为来自同一机构相同或者不同部门同事关系的合作，因为彼此熟悉了解，对各自都有较高专业认同感，加之较近的地理环境优势，更加容易促成作者之间的交流合作，因此同事之间的合作模式在高频合作作者群中最普遍，这些合作团体一般有着稳定的研究方向，科研产出多为同一课题的科研成果，并倾向将科研成果发表于固定的一个期刊。
2.2 机构合著分析
2.2.1 机构合著文献计量分析
统计数据中标注地址信息的文献5 604篇，共涉及3 549个机构，其中3 437个机构互相有过合作，机构之间的合作率高达96.84%。单一机构论文2 500篇；2～3个机构合作的论文2 573篇；4～10个机构合作的论文501篇；11～20个机构合作完成的论文29篇；20个以上机构合作的论文1篇，合著率最高的论文共由46个机构合作完成。2～3个机构合作的形式最为普遍，大约50%的论文是由单一机构完成，说明图书情报领域大多数作者还是局限于在本机构内部进行合作研究。同时对发文60篇及以上的机构发文情况进行了统计，见表3。
由表3可知布列根婦女医院（Brigham and Womens Hospital）的76篇论文均由机构间合作完成，香港中文大学的机构论文合著率高达95%，哈佛大学发文量和合著率名列前茅，马来亚大学和武汉大学的发文量表现比较突出，均进入前10名，但相比之下这两个机构的外部合著论文量较低。
2.2.2 机构合著网络分析
选取发文量在2篇及以上的1 246家机构为节点，以机构之间的合著论文为边，绘制机构合著网络。基于“WS”小世界网络模型理论，通过Pajek软件，计算得出图书情报机构合著网络的聚类系数为0.43，聚类系数小于1，远大于0，具有明显的聚类效应；机构合著网络的平均距离为3.69，符合“六度分隔”理论值，可认为该网络具有“小世界效应”，说明图书情报领域机构之间信息比较畅通，存在一些关系密切，经常性合作的机构。为更清楚的了解合作频繁的机构，加设一定阈值，将合作10次以上的机构群体可视化，具体见图2。
合作次数在10次以上的机构群体共有3组，分别隶属于3个国家，合作规模最大的是图中组1所示的以美国哈佛大学为中心的合作机构群，麻省总医院（Massachusetts General Hospital）和布列根妇女医院是哈佛大学医学院最大的两家附属医院，美国联盟医疗体系（Partners HealthCare）由这两个附属医院联合成立，6个机构之间合作频繁，其中布列根妇女医院和哈佛大学的合作次数高达63次，该机构合作群的学术成果大多刊载在Journal of the American Medical Informatics Association杂志，且机构成员大部分是来自美国国家医学图书馆、国家卫生信息技术课题组。组2是以比利时天主教鲁汶大学为中心，包括安特卫普大学和匈牙利科学院的3个机构组成的合作群，其合作成果大多刊载于Scientometrics杂志，其中天主教鲁汶大学与匈牙利科学院之间合作次数为11，这是上升为国家层面的大规模合作。组3是意大利的罗马大学与国家研究委员会合作组，两个机构总共合作17次，组3的科研成果几乎都收录于Scientometrics杂志，这不仅说明图书情报领域存在一些长期频繁合作的稳定机构，而且这些合作机构倾向将其连续性的科研成果发表在相同的期刊上。
2.3 国家合著分析
2.3.1 国家合著文献计量分析
国家合作是最大规模的科研合作形式，标注国家信息的论文共有5 604篇，共涉及103个国家，参与发文最多是美国、中国和西班牙3个国家，分别发文2 463篇、577篇、334篇，美国在图书情报领域的科研产出遥遥领先，这与美国对图书情报领域的研究时间早，开展规模大，同时注重图书情报科研教育以及人才培养，大力支持对该领域课题项目的资助有关。近年来，我国的图书情报领域的发展比较迅速，各大高校的图书情报专业以及信息机构更加注重科研能力的培养，我国在本领域发文量居世界第二，可见我国图书情报的研究已经在国际上具有很高的影响力。本研究涉及的103个国家中，仅有12个未与他国发生合作的孤立国家，国家之间的合作率为88.35%，具体国家合作情况详见表4。
2012年MIS QUARTERLY刊载的文章——“On the Use of Neurophysiol-ogical Tools in is Research：Developing a Research Agenda for Neurois”，由美国、加拿大、韩国、澳大利亚、德国和列支敦士登6个国家共同合作完成，是合作规模最大的一篇文章。相比作者和机构合作，国家之间的合作率偏低，因为国家规模的合作，一般出现于作者出国研修、参与国际交流生或者多国合作的国际项目等情况，这对作者的科研水平有着更高的要求，因此科研能力强的研究人员，充当着国家之间科研合作的知识媒介，对于国际间的大规模合作起着举足轻重的枢纽作用。
2.3.2 国家合著网络分析
基于“WS”小世界网络模型理论，通过Pajek软件计算得出国家合著网络的聚类系数为0.71，具有明显的聚类效应；平均距离为2.29，符合“六度分隔”理论值，可认为该国家合著网络具有“小世界效应”，说明国际图书情报领域国家之间信息比较畅通，存在一些密切合作的国家团体。以103个国家为节点，国家之间的合著论文为边，绘制国家合著图谱，为了增强可视化效果，笔者只绘制了合作次数在3次及以上的44个主要高频合作国家网络图谱，具体见图3。
国家合著网络图谱中，删除未有合作的孤立国家，按主成分布局，右边为主，左边为次，节点大小代表合作次数多少，连线之上的数字为国家之间的具体合作次数，连线粗细可反映合作强度，可发现以美国为中心的英格兰、中国、德国、澳大利亚、加拿大、荷兰和西班牙，这8个国家是图书情报领域的合作大国，处于网络的主要位置；其中美国与中国合作最频繁，合作高达145次；其次是美国与加拿大合作97次；合作频次位列第三的是美国与英格兰，共合作61次。美国仍是图书情报领域的合作大国，与众多国家存在合作，是国际知识传播和成果交流中最重要的媒介。中国近年来重视图书情报领域的科研发展，积极与其他国家进行合作交流，不仅提高了在本领域的科研成果，还提升了中国在国际的科研影响力。
3 结论
本文运用文献计量学方法，从作者、机构、国家3个角度对国际图书情报领域的发文和合著情况进行量化分析，并通过社会网络分析工具UCINET和Pajek软件，将作者、机构、国家的合著关系进行可视化，探究3种类型合著网络的结构特性，对比分析3种网络类型的研究结果见表5，得到以下结论。
文献计量分析结果表明，近5年来，国际图书情报领域发文量、合著率及合著规模基本上逐年增长，合作科研已成为不可逆转的大趋势。作者、机构、国家随着合作规模的扩大，合作网络也出现不同的特点：①国家合著网络，聚类系数大，平均距离短，具有明显的小世界效应，相比作者和机构网络，国家合作网络信息交流更加通畅便捷。②作者合著网络，聚类系数大，平均距离长，说明作者网络内部结构紧密，外部联系疏松，但缺少能够连接多个合著子群的桥梁作者。③机构合著网络，聚类系数偏低，平均距离较短，说明机构合著网络中部分合著子群仅局限于机构内部合作，结构之间的联系并不紧密。④高频合作作者团体成员大多为来自同一机构的同事，有稳定的科研方向；高频合作机构中主要以主体机构与其附属机构的合作形式最为常见，且都倾向于将其连续性的科研成果发表于同一期刊。美国位于国家合著网络的中心，对促进国际知识传播和科研成果交流起着重要媒介作用。本文也希望有更多的研究者积极扩大自己的合作圈，成为连接其他作者取得联系的重要中介，有效提高网络的连通度，在提高个人科研产出和学术影响力的基础上，能够更多地与其他机构，其他国家的研究者合作，更好地促进各领域的知识交流，增进科研成果共享。
