材料科学领域国家合作网络分析——基于ESI高被引论文

李立从 ,  王瑜 ,  王晓丽

科学观察 ›› 2023, Vol. 18 ›› Issue (5) :26-33

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科学观察 ›› 2023, Vol. 18 ›› Issue (5) :26-33 DOI: 10.15978/j.cnki.1673-5668.202305005
研究论文

材料科学领域国家合作网络分析——基于ESI高被引论文

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Country Cooperation Network of Materials Science: An Analysis Based on ESI Highly Cited Papers

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摘要

[目的/意义] 在扩大国际科技交流与合作,推进“双一流”学科建设的背景下,分析材料科学领域国家科研合作网络特征,为学科对外合作发展提供参考借鉴。[方法/过程] 选取2018-2022年材料学科ESI高被引论文,采用文献计量、社会网络法从国际发文表现力、国家合作网络中心度、网络密度、k-核凝聚子群、国家-机构-主题关系等方面分析材料科学领域高被引论文的国家主体网络特点。[结果/结论] 材料科学领域高水平科研合作比例较高的国家有澳大利亚、德国、英国、加拿大等;美国、澳大利亚、新加坡、德国、英国等国合作论文质量较高;科研合作国家数量逐年增加,国家合作主体网络不断壮大;网络已具有规模并出现核心-边缘国家子群,但整体网络密度还有提升空间,国家之间合作交流有待加强。

Abstract

[Objective/Significance] In the context of expanding international exchanges and cooperation in science and technology and promoting the construction of "double first-class" disciplines, the characteristics of national scientific research cooperation network in the field of materials are analyzed to provide reference for the development of international cooperation of disciplines. [Method/Process] The ESI highly-cited papers in materials science during 2018-2022 were selected, and the national subject network characteristics of highly-cited papers in materials science were analyzed from the perspectives of international publication performance, national cooperative network centrality, network density, K-kernel cohesive subgroup, state-institution-topic relationship, and so on by using bibliometric and social network methods. [Results/Conclusions] The results show that countries with a high proportion of high-level scientific research cooperation in the field of materials include Australia, Germany, Britain, Canada, etc. The quality of cooperative papers from the United States, Australia, Singapore, Germany, the United Kingdom and other countries is higher; The number of countries cooperating in scientific research is increasing year by year, and the network of national cooperative entities is growing. The network has a scale and core-periphery country subgroups have appeared, but the overall network density still has room to increase, and the cooperation between countries needs to be strengthened.

Graphical abstract

关键词

材料科学 / 科研合作 / ESI / 社会网络分析

Key words

materials science / research collaboration / ESI / social network analysis

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李立从, 王瑜, 王晓丽. 材料科学领域国家合作网络分析——基于ESI高被引论文[J]. 科学观察, 2023, 18(5): 26-33 DOI:10.15978/j.cnki.1673-5668.202305005
Li Licong, Wang Yu, Wang Xiaoli. Country Cooperation Network of Materials Science: An Analysis Based on ESI Highly Cited Papers[J]. Science Focus, 2023, 18(5): 26-33 DOI:10.15978/j.cnki.1673-5668.202305005

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材料科学是与工程领域密不可分的应用科学,新材料的发现与应用支撑着高精尖领域的创新发展体系,与科技强国战略的实现路径息息相关。中国在首轮“双一流”建设中实现了阶段性目标,多所高校、学科跻身世界一流行列,其中材料与工程学科位列其一,标示着中国材料学科的蓬勃发展,未来可期。2022年,教育部、财政部、国家发展改革委联合发布意见,提出“推进高水平对外开放合作,深度融入全球创新网络”[1],鼓励建立国际合作联盟,发展高水平科研学术合作。同年,QS世界大学排名指标在四大指标基础上新增国际研究网络指标,衡量高校科研合作伙伴地域多样性的能力[2]。因此,把握领域高水平科研合作网络态势,深化学科学术交流,加强科研协同创新力成为学科高质量发展亟需关注的重要方向。

1 研究现状

学科科研网络形成的方式体现在多个方面,如研究项目的合作、科研成果的转化、学术活动的举办、科研文献的发表等。其中学术论文是衡量科研合作的主要路途径[3],高水平学术文献能够直观反应学科领域科研合作主体的网络关系,深度剖析各个国家的参与度和活跃度,考察学科在地域发展上的均衡性与优劣势,为学科深化合作提供思路。利用社会网络对学术文献进行的研究主要集中在以下三个方向:(1) 高金岭、王玲俐、葛敏、赵彩云等基于论文、专利等学术成果研究合作网络的结构特点及演化特征[4-7];(2) 孙小雅、詹丽香、王博、李红宇、楚尧娟、李欣哲等利用主流数据库文献分别研究实验室管理、动物医学、农业科学、经济学与商学、互联网药学、科技人才等领域的研究现状及主题热点网络[8-13];(3) 黄栩、葛纯宝、杨旭婷、王玉奇、谢瑶、陈璟浩构建相关指标系数或评价模型,对影响合作网络的因素及关系进行探究[14-18]。综上,已有研究主要是利用社会网络方法对科研文献网络进行研究,基于学科领域高水平发文国家的合作网络研究还较少。

2 研究设计

2.1 数据来源

ESI是科睿唯安(Clarivate Analytics,原汤森路透知识产权与科技事业部)提供的基于Web of ScienceTM 核心合集数据库的分析型研究工具,包含论文数、论文被引频次、论文篇均被引频次、高被引论文、热点论文和前沿论文等六大指标,其中高被引论文是指过去10年发表的论文,其被引频次排在同一年同一ESI学科发表的论文的全球前 1%[19]。本文选取“双一流”第一轮建设取得阶段性成果后的时间窗口(2018-2022年),在ESI高被引论文中选定学科领域“materials science”,样本数据共7 210条,确定数据集后获取样本数据的WOS号,导入Web of Science平台获取数据集题录完整信息。

2.2 方法与指标

主要采用两种方法,一是文献计量方法,工具主要涉及Bibexcel、Bibliometrix。Bibexcel是由瑞典于默奥大学(Umeå University)社会学系Olle Persson开发,主要用来处理书目数据或与其格式相近的文本,数据可导出至Excel,提供Netdraw、Pajek等软件绘图需要的数据[20]。Bibliometrix是基于R语言环境下的开源工具,具有较强的可扩展性,该软件支持从Scopus、Web of Science、PubMed、Digital Science Dimensions等数据库导入书目数据,执行文献计量分析,可构建用于共引、耦合、科学协作分析和共词分析的数据矩阵[21]。二是社会网络分析法(SNA,也作结构分析法)[22],主要分析社会网络的关系结构与属性,涉及的工具有Ucinet、Netdraw。Ucinet软件由加州大学尔湾分校学者编写,具有较强的矩阵分析功能,支持DL、RAW、EXCEL等格式文件,集成了Netdraw、Mage、Pajek等软件[23]

本文以发文主体——国家/地区,作为关系网络中的节点,利用文献计量方法、可视化方法研究发文国家/地区科研合作关系及表现,通过Bibexcel、Excel等工具对样本进行数据清洗、抽取字段、统计频次、构建发文主体共现矩阵及属性矩阵,将矩阵导入Ucinet软件,测度共现网络的度数、边数、中心度、网络密度、k聚类等指标,借助Netdraw对发文主体共现网络可视化;在探究主要国家-机构-主题之间关系时利用R环境下的Bibliometrix软件实现三者之间合作强度转化的桑基图。

3 结果与分析

3.1 高被引论文发文国家概况

利用文献计量软件统计材料科学领域ESI发文情况,基于通信作者国别列出各国的总发文量、国际合作发文量、总被引量、篇均被引量。发文量排名前20的国家/地区见表1。中国在总发文量与总被引量方面占据绝对优势,遥遥领先其他国家,说明中国在材料科学领域的高水平研究成果较多;但在国际合作发文量占比这一指标上表现一般,需要进一步提高国际合作强度;中国的篇均被引表现较差,在TOP20国家/地区中排名第19位,仅高于伊朗,可能与总发文量的基数较大有关,但也从一定程度上反应出整体ESI发文质量还有较大的提高空间。在国际合作上表现突出的国家有:澳大利亚、德国、英国、加拿大、沙特阿拉伯、伊朗、瑞士、法国、意大利、荷兰、比利时、以色列,国际合作论文占比均超过50%。篇均被引量表现突出的国家包括:美国、澳大利亚、新加坡、德国、英国、加拿大、日本、瑞士、法国、西班牙、比利时、葡萄牙、以色列,篇均被引量均超过200次,发文质量较高。

3.2 国家/地区合作网络整体特征

通过Bibexcel抽取数据集国家字段,材料科学领域ESI高被引论文发文主体共有93个国家/地区,统计国家/地区间两两合作频次,构建出93×93的共现矩阵,导入Ucinet软件,形成图1所示的国家/地区合作网络,由于本文重点研究科研主体合作网络的特征,未涉及科研主体的主导地位及权重等因素,因此该图为无向网络。

(1)中心性分析。图中节点大小代表节点中心度,节点越大代表该国家/地区在网络中的点度中心度越高,其在网络中所处的核心地位及影响力越大,连线粗细代表国家/地区之间的共现频次[22]。该网络平均度数为25.484,中国的中心度最大,其次为美国、澳大利亚、英国、德国、韩国,表明这些国家在网络中与其他国家/地区的合作较为频繁,合作强度较大,在网络中发挥着重要的连通作用。数据显示,与中国合作的国家/地区达到75个,占网络中国家/地区总量的80.6%;而位于网络中心度第二位的美国的合作国家/地区数量为65个,占总量的69.9%。可见中国在国家/地区合作网络中占据绝对优势,国际合作范围广泛,甚至发挥着重要的枢纽作用,能够影响其他国家/地区之间的联系与交流。

(2)网络密度分析。网络密度是网络中实际拥有的连线数与最多可能存在的连线数之比,可以用来测量网络成员之间联系的紧密程度,完备图的网络密度为1,一个无向完备图包括所有可能的连线数量为N(N‒1)/2条,其他类型网络的密度值均介于0~1之间。在社会网络分析中,Mayhew和Levinger认为一个人维系某些关系的时间是有限的,因此在实际网络图中能发现的最大密度值约为0.5[24]。将国家/地区矩阵通过Ucinet进行二值化,网络密度为0.277,国家/地区之间的连线数量为1 365条,整体网络的联系较为松散,科研合作关系不够紧密。上述中心度较大的部分国家/地区合作联系较多,在信息流通及绩效产生上有一定的积极效应;而大部分国家/地区的合作联系表现较弱,度数中心度小于平均度数(25.484)的国家/地区数量有54个,占国家/地区总体数量的58.1%。说明大多数国家/地区在网络中的联系较松散,科研合作与信息交流较匮乏,因此整体网络密度还有较大提升空间,国家/地区之间的联系还有待加强。

(3)K-核分析。为清楚查看国家/地区合作网络中发文国家/地区的最大群组,明确国家/地区合作的核心-边缘表现,采用k-核指标计算网络的凝聚子群表现。K-核是一个建立在节点度数基础上的凝聚子群概念,指对于所有节点niNS来说,如果d(ni) ≥ k,则称子图GS是k-核,其中d(ni)是与子节点ni相邻接的节点数[22]。随着k值越大,形成的k核节点越少,节点之间的关系也就越紧密。在国家/地区合作网络中(图1),对93个国家进行k核分解后得到24个分区,其度数分别1,2,3,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,18,19,20,21,22,23,24。分离出k-核网络(见图2),其中○表示k=24时所对应的24-核,形成的最大连通子图包含节点数39个,即在该子图有39个国家/地区至少与其他24个国家/地区有合作关系,是合作网络中的核心主体,该39个国家/地区按中心度由大到小排序分别是:中国、美国、澳大利亚、英国、德国、韩国、沙特阿拉伯、日本、新加坡、印度、加拿大、法国、西班牙、瑞士、瑞典、意大利、荷兰、伊朗、比利时、俄罗斯、埃及、土耳其、丹麦、巴基斯坦、中国台湾、波兰、马来西亚、苏格兰、巴西、奥地利、捷克共和国、葡萄牙、新西兰、芬兰、希腊、以色列、爱尔兰、挪威、墨西哥;□、▽、△、◇分别代表k=20、21、22、23时对应的20-核、21-核、22-核、23-核,他们代表了合作网络中的次级核心主体,包括:北爱尔兰、伊拉克、匈牙利、南非、越南、阿拉伯酋长国、乌克兰。

3.3 国家/地区合作网络演化特征

为进一步了解合作网络的演化细节,将文献按年构建数据集,与上文方法一致,数据集清洗后构建每年的国家/地区共现矩阵,导入Ucinet软件,计算节点、边数、中心势、网络密度,见表2

表2可见,2018-2022年材料学科领域ESI高被引论文发文国家由58个增加至78个,陆续有新的国家主体进入研究领域,同时网络边数由322条增加至762条,国际合作联系越来越紧密,合作强度也不断增加,整体网络规模逐渐扩大。同时各年份的网络中心势较低,各年份网络中的节点均没有明显的向某个国家集中的趋势,说明网络成员之间的联系还不够紧密,交流也不够频繁。整体网络的密度数值从2018年的0.195增长为2019年的0.259,2020和2021年密度较之前稍有降低,2022年网络密度上升到0.254。从发文量来看,2019-2021年文献量环比分别增长11.7%、8.6%、20.7%,单个国家平均共现次数环比增长率分别为47.9%、23.5%、44.9%,可见,2020年文献量、单个国家平均共现次数的增长明显放缓,推测是疫情对国家间合作强度造成影响。2021-2022年,网络密度由0.227增长至0.254,单个国家共现次数由38.1增长到40.1,网络密度逐渐加大,国家合作联系不断加强,但2022年科研论文产出量较上一年有所降低。

3.4 国家-机构-主题关系网络

为析出科研合作的最优方向与路径,需了解主要国家主体与具体机构的合作表现,因此利用bibliometrix软件包对数据集进行Three Field Plot[21]分析,设定显示阈值10,得到国家-机构-主题的发文流量转化桑基图,见图3。该图包含国家、机构、关键词三种节点,节点之间为连接不同节点的边,边的粗细代表量的大小。从图中可以看出左侧10所机构分别是:清华大学、中国科学院、郑州大学、南洋理工大学、香港城市大学、浙江大学、中国科学技术大学、新加坡国立大学、西安交通大学、复旦大学。中国、美国、新加坡、澳大利亚、日本、德国、英国、韩国与10所大学均有合作,且中国、美国、新加坡的机构发文流入量最高;沙特阿拉伯与加拿大与其中9所高校有合作。从国家-主题流向可以看出,材料科学领域高水平研究主题有9个,中国对9个研究主题均有涉及,包括:电催化、氮化物、析氧反应、石墨烯、析氢反应、蓄能、锂硫电池、机械性能、光催化;新加坡未覆盖光催化,美国未覆盖锂硫电池,澳大利亚和英国未覆盖析氧反应,德国未覆盖石墨烯,日本未覆盖锂硫电池、机械性能,韩国未覆盖蓄能,沙特阿拉伯未覆盖电催化,加拿大未覆盖氮化物。

4 结论与启示

(1)拓展国际多边合作,提高科研创新质量

中国材料科学领域ESI高被引论文在数量上远超其他国家,研究投入与研究体量具有较强优势,尤其是自主发表的高被引论文数量也遥遥领先,但中国国际合作发文比例与论文篇均被引频次较低,未来仍需扩大国际合作范围,积极拓展多边合作,寻求优质合作伙伴。中国材料科学领域的发展面临着严峻挑战,尤其是一些“卡脖子技术”,如国产飞机的钢材、电池隔膜、碳纤维、光学膜、半导体等新材料,需要突破技术壁垒。美、日、韩、德、法等国家在重点材料技术上处于领先甚至垄断位置,中国需在多元化的国际形势下选择寻求多国合作,提升科研合作资源与技术的交流质量,逐个突破技术封锁点,专注前沿研究,注重技术落地,支撑国家工业经济发展。

(2)建立多方合作模式,打造国际合作平台

中国的合作国家/地区数量最多,在局部网络中具有较强的联系纽带能力,但整体网络的中心势较低,未形成明显的集中趋势,合作模式较为分散。近几年,整体网络密度呈现增长趋势,新的国家不断加入,国家/地区之间逐步建立新的合作关系。中国应发挥现有合作国家/地区基数较大的优势,发现契机,加强院校、产业、项目、人才等多维度的多方合作模式,打造强化国际合作的国家重要实验室、优势互补的区域联盟、科技创新实验基地等平台,建立多种科研合作渠道,推动科研合作的深度和广度,巩固并提高我国在国家网络间的连通性,扩大中国材料科学的研究影响力与自主权。

(3)聚焦核心创新主体,联系边缘优势国家

材料科学领域高被引论文主要产出国家/地区的合作网络中已形成明显的凝聚子群,核心子网国家如中国、美国、澳大利亚、英国、德国、韩国、沙特阿拉伯、日本、新加坡等39个国家/地区的合作关系最多,具有较好的活跃性,在研究资源与国际合作上具有一定的控制力和影响力。因此要关注核心子网国家的合作动态,把握科研创新趋势。同时,也要与核心子网外的一些科研能力较好的国家建立联系,如北爱尔兰、伊拉克、匈牙利、南非、越南、阿拉伯酋长国、乌克兰等合作活跃度次高的国家,此举有助于扩大对外合作的范围与视域,形成以点带面、地域性均衡发展的局面,同时也能发展与提高中国材料科学领域科研创新力的国际地位。

(4)定锚标杆机构,细化合作领域

国家主体是宏观角度下的科研主导,科研的具体实施还要对标到机构,细化到研究主题。科研机构的表现力也是决定合作水平的重要因素,中国多所机构表现卓越,如清华大学、中国科学院、郑州大学、香港城市大学等,另外,新加坡南洋理工大学、新加坡国立大学的合作力较强,值得关注。每个国家的主要研究主题各有侧重,细化合作主题,制定国家-机构-主题合作框架,实现科研精准合作,可以有效提高科研创新质量。

参考文献

[1]

教育部网站. 关于深入推进世界一流大学和一流学科建设的若干意见[EB/OL]. (2022-02-14). http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-02/14/content_5673489.htm

[2]

Lane C. QS World University Rankings by Subject 2023 [EB/OL]. (2023-03-27). https://www.topuniversities.com/subject-rankings/methodology

[3]

杨旭婷, 王战军. 我国一流学科国际学术合作的现状与模式——以材料科学与工程学科为例[J]. 学位与研究生教育, 2022(12): 81-87.

[4]

高金岭, 方上玮. 教育学科国际科研合作网络演化分析——基于2009-2020年国际合著论文面板数据[J]. 比较教育研究, 2023, 45(2): 37-49.

[5]

王玲俐, 裴瑞敏, 杨梅, . 国际合作网络演化与影响研究: CAS和MPG的比较[J]. 管理评论, 2021, 33(9): 89-96.

[6]

葛敏. 区域间科研合作网络特征及演化研究——以ESI高被引区域合作论文为例[J]. 情报工程, 2020, 6(4): 51-62.

[7]

赵彩云, 吕拉昌. 中关村科技园国际创新合作网络演化特征——基于PCT专利分析[J]. 世界地理研究, 2023.

[8]

孙小雅, 潘丽娜, 陈春兰, . 国内外实验室安全管理体系的研究现状和热点——基于中英文期刊文献的知识图谱分析[J]. 实验室研究与探索, 2022, 41(10): 313-318.

[9]

詹丽香, 许美芳, 齐珂珂, . 基于SCI收录论文的非洲猪瘟研究现状与趋势分析[J]. 动物医学进展, 2020, 41(8): 97-102.

[10]

王博, 王昌禄. ESI学科领域高影响力学术群体与学科主题热点研究[J]. 情报工程, 2020, 6(1): 71-83.

[11]

李红宇, 李飞宏, 魏小贞. 基于ESI数据库的经济学与商学研究领域热点分析[J]. 图书情报工作, 2014, 58(S1): 183-188.

[12]

楚尧娟, 王小宝, 张翔宇, . 互联网药学服务研究现状和热点的可视化分析[J]. 中国现代应用药学, 2023, 40(07): 968-975.

[13]

李欣哲, 鲁晓. 国内外科技人才研究领域合作网络及主题分析[J]. 科学学研究, 2023.

[14]

黄栩, 张孟亚. 基于ESI高被引论文的中国基础研究国际合作测度与评价[J]. 科技和产业, 2023, 23(2): 24-32.

[15]

葛纯宝, 袁小金, 于津平, . 贸易便利化、空间溢出与增加值贸易网络地位——基于“一带一路”沿线国家的社会网络与空间计量分析[J]. 经济问题探索, 2022(7): 150-172.

[16]

王玉奇, 陈悦, 宋超, . 基于合作位态的国家科研实力测度——以ESI高被引论文为例[J]. 中国科技论坛, 2022(10): 14-24.

[17]

谢瑶. 基于交流模式的我国高水平高校科研质量影响因素分析[D]. 济南: 山东大学, 2021.

[18]

陈璟浩, 徐敏娜. 中国-东盟科研合作态势及影响因素分析[J]. 信息资源管理学报, 2020, 10(2): 107-117.

[19]

科睿唯安. Essential Science Indicators help[EB/OL]. [2023-06-23]. http://esi.help.clarivate.com/Content/home.htm

[20]

Persson O, Danell R, Wiborg Schneider J. How to use Bibexcel for various types of bibliometric analysis[C]. Proc. International Society for Scientometrics and Informetrics, Leuven, Belgium. 2009 pp. 9-24.

[21]

Aria M, Cuccurullo C. Bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis[J]. Journal of Informetrics, 2017, 11(4): 959-975.

[22]

刘军. 社会网络分析导论[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2004.

[23]

Borgatti S P, Everett M G, Freeman L C. Ucinet 6 for windows:software for social network analysis[M]. Harvard, MA: Analytic Technologies, 2002.

[24]

姜鑫, 王德庄, 马海群. 社会网络分析方法在图书情报学科的应用研究[M]. 北京: 知识产权出版社, 2019.

基金资助

中央高校基本科研业务费项目“北京科技大学‘十三五’期间科研文献合作力透析中外人文交流态势分析”(2022KFYB013)

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