摘要：以中国引文数据库(CCD)为数据源，采用数理统计、社会网络分析等方法，从知识输入的视角对35年来国内跨学科知识交流网络的结构特征进行了分析。结果发现，跨学科知识交流网络具有小世界性质，但无标度特征不显著，属SED网络;学科间的跨学科知识交流总体上较为频繁和畅通，但存在非均衡性特点;环境科学与资源利用、计算机软件及计算机应用、生物学等13个学科在网络中的地位较为突出且稳固，学科间相互联系与作用形成了10个跨学科知识交流群落。
关键词：跨学科;知识交流网络;知识输入;社会网络分析
当代社会科研主流转变为以“应用问题”为导向的科学研究模式的内在驱动，科学家之间情报交流与合作以及各国鼓励政策的出台更加速了跨学科研究的发展【1】，如中国国家科学自然科学基金会(NSFC)专门设立了跨学科部以鼓励学科交叉研究，加强学科及领域之间的交叉与融合【2】。跨学科研究促使知识更易于在学科边界之间流动，跨学科知识交流日益频繁和加剧。跨学科知识交流是指不同学科的知识在学科间相互扩散、渗透的过程，具体表现为知识的输入和输出2个方面。此前，已有学者对跨学科知识交流的相关问题展开过研究，如杨良斌等对跨学科知识交流的理论和测度方法进行了系列研究【1,3-5】;邱均平等从跨学科发文的视角对我国图书情报学的跨学科研究态势进行了分析【6】,并以该学科为例探讨了不同学科间的知识扩散规律【7】;赵丙军等从学科互引和学科共现的角度对体育学的跨学科知识整合特征进行了探索【8-9】;刘臣等分别基于198种和516种期刊的引文数据分析了81个学科间知识交流网络的结构特点及演化规律【10-11】;等。但截至目前，尚未发现针对所有学科间知识交流形成的整体网络进行构建和分析的相关文献。而对此进行研究，不仅可揭示国内跨学科知识交流网络的整体结构特征，而且可对不同学科在跨学科知识交流网络中的地位进行定量识别。
文献是知识的重要载体和传播媒体，学科文献间的引用与被引用状况可间接地描画各学科间的知识交流图景【12】。社会网络分析作为研究引证关系和引文网络的有力工具，为我们研究跨学科知识交流提供了极大便利。本文尝试以中国引文数据库(CCD)为数据源，采用数理统计和社会网络分析方法，从知识输入的视角，探讨35年来国内168个学科间的跨学科知识交流网络的结构特征，并进一步识别其中重要的知识源学科和知识媒介学科。
1研究方法及数据来源
1.1社会网络分析法
社会网络是指社会行动者及其间关系的集合【13】，是由多个节点及节点之间的连线组合而成。社会网络分析方法采用定量指标用于描述和测量行动者之间的关系，以及通过这些关系流动的各种有形或无形的要素(如知识等)，该分析方法从定量和可视化方面对定性分析进行补充【14】。由跨学科知识交流概念得知，学科间进行知识交流，学科为行动者，学科间的引用和被引关系即为连线。因此，本文构建的跨学科知识交流网络中的节点代表学科，学科间的引证关系为链接关系。由于学科间的引证关系存在方向性，因此，所构建的跨学科知识交流网络是一个有向图，箭头从引用学科指向被引学科。
1.2数据来源
中国引文数据库(CCD)收录了1979年至今中国学术期刊(光盘版)电子杂志社出版的所有源数据库产品的参考文献，并揭示各种类型文献之间的相互引证关系且相关数据每日更新。该数据库根据专业类别自行划定了168个专题并将每篇参考文献归类到某个或几个特定专题之下。分析诸专题名称发现，它们或与学科名称完全相同，或接近于某些学科研究领域，为此，本研究暂将其视为学科。由于学科间的知识交流存在知识输入和输出2个方面，而2个方面所表示的意义不同，鉴于篇幅所限，本文仅从知识输入的视角进行分析。登录中国引文数据库(CCD)，在“专题统计”栏目下选择“引用专题排名”，依次选择168个专题进行检索，出版时间选择“1979-2013”年，检索时间为2014年8月18日。
检索过程中发现，绝大多数学科相互间均存在着或多或少的知识交流，若把每个学科的知识输入学科全部纳入，则网络结构极其复杂致密，由于某些学科间的知识交流量过少，引用存在偶然性，可能会在一定程度上掩盖跨学科知识交流网络的主干架构。因此，我们仅取每个学科的知识输入近缘学科进行网络构建(整体网)，然后再以近缘学科间知识流量的均值为阈值提取其核心主干网。然而，近缘学科的判定目前尚无统一标准，有人以输入知识量的多少主观判断，有人以帕累托截集法选取【15】。黄水清等提出了一种基于2次黄金分割的3层级学科和机构评价方法，具有操作简便的优势【16】。该方法把居前14.6%(0.382×0.382≈0.146)的A层次学科和机构作为骨干和核心。为此，我们借鉴该方法的思想，选取各学科检索所得的引用学科降序排名前14.6%的学科作为其近缘学科。
1.3矩阵的构建
利用CCD数据库的检索数据构建了168×168的邻接矩阵(见表1)。矩阵中的“行”学科为引用学科，“列”学科为被引学科，行与列相交处的格值为“行”学科引“列”学科的频次，主对角线格值为空，不考虑学科自引情况。将邻接矩阵导入UCINET软件，在分析过程中根据需要选择运用原始矩阵或二值矩阵，利用NETDRAW软件进行可视化，并计算网络的部分结构指标。
2跨学科知识交流网络的结构特征
2.1跨学科知识交流整体网的结构特征
为全面揭示168个学科间跨学科知识交流网络的结构特征，首先构建了跨学科知识交流整体网(见图1，图中节点大小与其点入度中心度成正比)，并计算了部分网络结构指标(见表2)。
跨学科知识交流整体网共有节点168个，连线3615条，无孤立节点存在，表明各学科间均存在直接或间接的知识交流关系，已形成了一个纵横交错的跨学科知识交流复杂网络。虽然在矩阵构建时仅选取了每个学科前14.6%的近缘学科，舍弃了大约85.4%的关系较远学科，但整个网络的密度仍高达0.1274，平均入度21.381，说明整个跨学科知识交流网络中各学科间的知识交流总体上较为频繁和畅通。网络的平均聚集系数较高(0.439)，平均路径长度较短(2.340)，网络已具备显著的小世界网络结构特征。但从其入度分布曲线可知(见图2)，该网络尚不具明显的无标度网络特征(网络度分布严格遵循幂率分布规律)，是一个具有小世界性质的SED复杂网络。网络的入度中心势较高(40.733%)，表明网络中存在影响力较大的知识源学科节点，而较小的中间中心势说明，网络中不存在对学科间的知识交流具有绝对控制地位的枢纽或桥梁型学科。换言之，在整个跨学科知识交流网中，各学科作为知识输出源的地位并不均衡，在向其他学科输出知识的过程中存在较多的路径选择，而不仅仅依赖于某几个学科。
为进一步揭示各学科在跨学科知识交流整体网中的地位，计算了各学科的中心度指标。中心度是社会网络分析中用来测度某一节点在网络中的地位及其影响力的重要指标，包括点度中心度、中间中心度、接近中心度和特征向量中心度，其中最常用的是点度中心度和中间中心度。点度中心度是指与某节点直接相连的其他节点数目，中间中心度是指某节点位于其他节点间最短路径上的概率，二者均为值越大，节点的影响力也越大。在有向网络中，点度中心度又分为点入度中心度和点出度中心度，根据本研究的目的，表3仅给出了入度中心度和中间中心度指标各位列前14.6%的25个高影响力学科。
从入度中心度来看，计算机软件及计算机应用(89)、宏观经济管理与可持续发展(80)、高等教育(78)、环境科学与资源利用(72)、数学(69)、企业经济(66)、工业经济(65)、社会学及统计学(63)、生物学(62)等学科在跨学科知识交流整体网中具有较高的影响力，它们都至少拥有60个以上的学科把其作为近缘学科而引入知识，这些学科的发展水平会在相当大的程度上决定着其他学科的发展进程，其在整个学科丛林中的知识源学科地位由此可见一斑。由中间中心度观察，高等教育(1294.311)、生物学(1222.526)、计算机软件及计算机应用(1156.978)、教育理论与教育管理(1150.356)、医药卫生方针政策与法律法规研究(1051.472)等学科在跨学科知识交流整体网中的桥梁和枢纽地位较为突出，它们对不同学科间的知识流动具有较强的控制力，由于这些学科的存在，才使得知识在不同学科间的交流更加畅通和便捷。特别值得的关注的是在入度中心度和中间中心度2项指标中均居前列的计算机软件及计算机应用、宏观经济管理与可持续发展、高等教育、环境科学与资源利用、数学、生物学等18个学科，它们在跨学科知识交流整体网中具有更为突出的地位，对跨学科知识交流具有重要的影响作用。
2.2跨学科知识交流核心主干网的结构特征
虽然基于知识输入视角近缘学科的跨学科知识交流整体网可使人们对学科间知识交流的总体状况有所了解，但由于没考虑各学科间知识流量的大小，因而仍不能深入地揭示跨学科知识交流的实质。统计发现，邻接矩阵中168个学科间的知识交流总频次为31788184次，其中最高259923次(石油天然气工业引地质学)，最低36次(逻辑学引外国语言文字)。这种学科间知识交流量的巨大差异，一方面反映了知识在学科间流动的非均衡性，同时也在相当程度上掩盖了跨学科知识交流的真实本质。为此，我们以邻接矩阵中学科间知识交流量的平均值(8793.41次)为基准，保留知识交流量≥8794次学科间的链接关系，删除知识交流量<8794次学科间的链接，构建了跨学科知识交流的核心主干网络(见图3)，并计算了该网络的部分结构指标(见表4)。网络中节点大小与其中间中心度成正比，字体大小与节点入度中心度成正比，连线粗细与知识交流量成正比。
核心主干网中共有节点168个，连线855条，其中孤岛型节点37个，表明这37个学科与其他学科间的知识交流量均未达到8794次的均值，处于跨学科知识交流网络的边缘地位。此外，该网络还包含1个2节点子网和1个129个节点的最大连通子图，整个网络的密度和平均入度值明显降低，喻示网络的连通性出现了下降。但网络的平均聚集系数仍较高(0.513)，平均路径长度较短(3.243)，网络仍具显著的小世界网络性质。节点入度严格遵循对数分布规律(见图4)，网络仍不具显著无标度网络特征，仍属具小世界性质的SED复杂网络。网络的入度中心势明显降低，但中间中心势则提高了1倍多，表明部分学科的桥梁和枢纽地位得到提升，知识交流媒介学科的地位得以凸显，整个网络以它们为中介分化为若干个内部知识交流频密而外部交流相对粗疏的跨学科知识交流群落。
为进一步揭示各学科在核心主干网络中的影响力，我们对节点的中心度指标进行了计算(见表5)。
分析表5发现，环境科学与资源利用(31)、计算机软件及计算机应用(27)、生物学(26)、临床医学(22)、宏观经济管理与可持续发展(22)等学科的入度中心度较高，说明在考虑知识流量的情况下，这些学科在跨学科知识交流网络中的地位更为突出，是影响力卓著的知识来源学科。而宏观经济管理与可持续发展(2386.863)、环境科学与资源利用(2384.449)、计算机软件及计算机应用(2246.215)、生物学(1985.567)、高等教育(1653.372)、临床医学(1206.952)、工业经济(1152.765)、农业经济(1002.002)等学科的中间中心度较高，表明这些学科在考虑知识流量的情况下对学科间的知识跨学科交流具有较强的控制能力。环境科学与资源利用(31)、计算机软件及计算机应用(27)、生物学(26)、临床医学(22)、宏观经济管理与可持续发展(22)等18个学科在入度中心度和中间中心度2项指标中均表现突出，说明它们在跨学科知识交流主干网中具有核心学科的地位。
此外，我们对表3和表5中从入度中心度和中间中心度2项指标均居前列的各18个学科进行了比较，发现环境科学与资源利用、计算机软件及计算机应用、生物学、宏观经济管理与可持续发展、工业经济、农业经济、自动化技术、企业经济、建筑科学与工程、有机化工、数学、预防医学与卫生学、高等教育等13个学科完全重合，说明它们在跨学科知识交流网络中地位较为突出且稳固。
3跨学科知识交流群落的构成特征
从核心主干网的中间中心势可知，整个跨学科知识交流主干网络已分化为若干个内部交流较为密切而外部交流相对粗疏的学科间知识交流群落。为进一步揭示各群落的构成特征，对主干网中的非孤岛型节点进行了GowerMetric分析(见图5)。结果发现，主干网中非孤岛型节点大体上可分为10个群落，根据群落中各学科的名称分别概括为文学理论、文化旅游、工业工程、农林与资源环境、金融与经济、计算机与自动化技术、法学、图书情报与新闻出版、教育学、医学。其中，文学理论群落仅有文艺理论和中国文学2个学科组成，且与其他群落间无关联关系。文化旅游、法学、图书情报与新闻出版3个群落的规模相对较小，与其他群落间的关系也较为疏远。计算机与自动化技术群落的规模虽不大，但其中介地位较为突出，与工业工程、金融与经济、农林与资源环境、图书情报与新闻出版、教育学、医学6个群落的关系均较为密切，在学科群落间的知识交流过程中起桥梁和枢纽作用。其他5个群落(金融与经济、工业工程、农林与资源环境、医学、教育学)的规模都较大，且相互间存在疏密有间的联系。特别是农林与资源环境和医学群落间、农林与资源环境和工业工程群落间、金融与经济和工业工程群落间的关系较为密切，相互间的跨学科知识交流更为频繁和畅通。
4结语
国内跨学科知识交流网络是一个具小世界性质，但无标度特征并不显著的SED复杂网络。
学科间的跨学科知识交流总体上较为频繁和畅通，但存在非均衡性特点，已分化为10个既相互联系又相对独立的跨学科知识交流群落。
跨学科知识交流网络中各学科的地位并不均等，存在重要的知识源学科和知识媒介学科，其中环境科学与资源利用、计算机软件及计算机应用、生物学、宏观经济管理与可持续发展、高等教育等13个学科的地位较为突出且稳固。——论文作者：王旻霞1,赵丙军2
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