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社会科学方法在网络链接研究中的应用


□ 孙建军 李 江

  摘要 首先分析各学科领域网络链接研究的基本特征,然后详细介绍社会网络分析、网络空间分析、虚拟民族志三种社会科学方法的含义及其在网络链接研究中的应用实例,旨在为情报学领域从事网络链接研究的学者提供新的视角。最后解释这三种社会科学方法在网络链接研究领域受关注程度的差异。
  关键词 社会网络分析 网络空间分析 虚拟民族志 网络链接研究
  分类号 G353.1
  
  1 网络链接研究概述
  
  Web已成为众多学科领域学者们关注的对象。从图论的角度可将web抽象理解为由节点(网页、WORD、PDF、PPT、多媒体文件等)和连线(链接)形成的网络图。情报学领域学者借助情报学研究方法——引文分析法研究Web中的链接,以此形成了情报学新的研究方向——情报学视角的链接分析(ISLAA)。
  在情报学领域之外,还有其他多个领域的学者从事着网络链接研究。计算机科学领域与理论物理学领域学者借助网络链接研究网络拓扑模型与网络增长模型,如Shi Zhou等人发现了网络中的Rich—Club现象,Barabasi和Albert提出了网络中的BA模型。数学领域学者借助链接研究网络结构与复杂性。社会科学领域学者对链接的研究存在一个明显特征——将本学科传统的理论方法移植到Web中。例如,将情报学领域的引文分析法移植于Web中,形成链接分析法(Link Analysis),以研究学术网络中组织、个人的科研绩效与被链接数之间的相关关系,筛选核心网站等;将社会学领域的社会网络分析法移植于Web中,形成超链接网络分析法(Hyperlink Network Analysis),以研究Web环境的社会特征;将传播学的方法移植于Web中,形成网络空间分析法(Web Sphere Analysis),以研究链接中的信息交流行为;将人类学领域的民族志法移植于Web中,形成虚拟民族志法(Virtual Ethnogra—phy),以研究链接行为的社会角色。
  
  2 社会科学方法在网络链接研究中的应用
  
  从社会科学视角研究链接时,与计算机科学、理论物理学、数学等学科的视角不同,它将链接置于一个特殊的社会环境中,链接不再是中心角色,但研究结果通常能深化我们对链接的认识。此外,不同的方法可以为情报学领域从事网络链接研究的学者提供不同的研究视角。
  2.1 社会网络分析在链接网络结构特征研究中的应用
  2.1.1 方法介绍 社会网络分析(social Network A—nalysis,SNA)是用于描述和测量行动者之间关系或通过这些关系流动的各种有形或无形东西(如信息、资源等)的一种方法。其研究的“节点”可以是单个人,人与人之间的社会关系就是节点间的连线,这样就形成一个数学上的网络结构或图表,如网页和链接形成的网络。社会网络分析应用于网络链接研究旨在用链接网络替换人际网络,借助已有的社会网络分析指标(平均最短路径、聚类系数、网络直径、人度与出度的分布、中介度、Freeman中心度、小集团、K-核心等)研究链接网络的特征,由此已引伸出一个新的研究方向——超链接网络分析(Hyperlink Network Analysis,HNA)。
  2.1.2 应用实例——Lennart Bjfirneborn在2004年对英国学术网络的结构特征分析
  2004年,LennartBjirneborn选择了英国109所大学网站的7 669个子站相互之间的48 902个链接形成的链接网络为研究对象,详细分析了这个网络的聚类系数、特征路径长度、直径、人度与出度分布等特征例,如图1所示:
  
  图1显示最大的最短路径长度为10,即网络直径为10。平均路径长度为3.46,按照“六度分离”的含义可解释为:这7 669个子站中,从任意一个子站到达另一个子站平均需要经过大约4个站点。LennartBjoneborn借助Pajek软件计算出7 559个节点的平均聚类系数为0.09038,即如果节点v1分别与节点v2、v3相连,那么节点v2、v3相连的可能性约为9.0%。
  Watts和Stogatz提出小世界图包含以下两个特性:①聚类系数远大于随机图(与小世界图相比,节点数相同,平均每个节点的边数相同)的聚类系数;②平均路径长度与随机图的平均路径长度同样小。Len-nart Bjoneborn算出7669个节点和48902条边形成的随机图的平均最短路径为5.04;聚类系数为0.00084。比较而言,Lennart Bjiimebom认为所研究的英国学术网络具有小世界特性。
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