我国体育科学作者合作网络与合作研究热点分析

张昱昊 江 超 王 鹏 吴友良 周海魁

（1 皖南医学院医学影像学院，安徽 芜湖241002；2 巢湖学院 a.经济与法学学院；b.体育学院，安徽 合肥 238000；3 Graduate school of University of Perpetual Help System DALTA,Philippines Manila,1740；4 南京航天航空大学经济与管理学院，江苏 南京211106；5 中国科学院合肥物质科学研究院 运动与健康信息技术研究中心，安徽 合肥230031）

近年来，随着体育科学研究不断深化，所面临的问题显现出越来越大的复杂性与综合性。 伴随着科学技术的飞速发展， 科研合作在实现跨越式发展、 攻克学科领域难关问题及取得科学研究重大项目突破等方面具有重要意义。 在当下多学科背景交叉融合下， 科研合作已经成为科学研究的主流范式及当今学科发展的重要动力， 也直接影响着学科科研成果的产出。 2021 年8 月20 日，教育部官网发布关于体育 “学位授予单位自主设置二级学科及交叉学科名单”，自主设置交叉学科名单所涉及一级学科为教育学、公共管理、社会学、工商管理、民族学、建筑学、设计学、考古学等。 基于多学科交叉与知识融合等特点促进体育科学快速发展， 同时有效促进和提高科学研究效率及成果产出， 科研合作方式主要有学者合作、 机构合作、国际合作等形式。 普莱斯是最早关注各个学科领域作者合作， 并认为论文合著是衡量科研合作的指标之一[1]。对体育科学科研合作网络特征属性进行分析， 可对该领域科研合作整体状况有个客观全面的了解， 揭示该领域学者科研合作行为及其规律； 能够精确发现科研合作网络中存在的核心作者及其在网络中或者领域中所处的位置及学术影响力，为科研人员搭建便捷合作网络，从中获取学术资源，以此来促进该领域的发展。

体育科学领域， 不少学者对科研合作网络进行了不同角度的分析。如曹烃[2]以6 种体育核心期刊刊载论文为研究对象， 从合著率、 高产合著作者、区域合作等方面进行了分析；司虎克等[3]以3种体育核心期刊刊登学术论文为研究对象， 从合著率、合作度、科研合作网络结构演化特点进行了探讨；张欢等[4]收集了2002—2011 年体育核心期刊论文，分别从合著率、区域合作、机构合作及网络特征属性进行了分析；赵丙军[5]分析WOS 数据库中关于国外力量训练领域论文作者合作网络演化特征，主要从合著率、合著强度、网络结构属性等角度进行分析；谢恩礼等[6]以WOS 数据库运动生物力学论文为研究对象，从作者共现网络、中心性、块模型、凝聚子群等特征进行了分析；田恩庆等[7]以3 种SSCI 期刊论文为研究样本，探讨了欧美体育社会学研究中学者、机构的科研合作特征；江超等[8]以《体育科学》期刊论文为样本，从合著网络密度、中心性、核心边缘、凝聚子群四个角度进行了分析。 上述研究弥补了体育科学领域在科研合作方面的空白，促进了学者们注重科研分工，加强合作交流。 同时，能发现上述研究基本围绕科研合作的外部特征进行了探讨， 对作者合作中潜在合作关系进行分析的文献少之又少， 难以全面描述体育科学领域科研合作全貌。 鉴于此，研究基于社会网络分析法、文献计量法及可视化图谱，并运用整体网络结构指标（如网络密度、中心性等），从作者、关键词等角度构建可视化网络，以发现网络中的核心成员、科研团队、研究热点等；再通过构建作者—关键词二模矩阵， 进一步挖掘作者的主要研究领域及潜在合作关系， 为该领域科研合作提出针对性意见建议。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

社会网络分析是以行动者之间相互作用的关系为研究内容， 通过分析行动者之间的关系模型进行描述， 分析这些模型所蕴含的结构及其行动者对整体结构的影响[9]。 行动者之间相互关系也可以作为学者科研合作的相互关系， 通过社会网络分析结合文献计量及知识图谱， 揭示体育科学领域科研合作的网络结构特征。 研究利用COOC9.9软件、vosviewer 软件、Ucinet6 软件等，COOC9.9 软件用于提取文献题录信息，vosviewer 软件与Ucinet6 软件用于制作可视化图谱及网络特征值计算[10]。

1.2 数据来源

本研究以中国知网数据库为样本源， 检索时间设定2016—2020 年， 来源期刊为 《体育科学》《中国体育科技》《北京体育大学学报》《上海体育学院学报》《武汉体育学院学报》《体育与科学》《天津体育学院学报》《西安体育学院学报》《成都体育学院学报》《体育学刊》《首都体育学院学报》，去除会议通知、会议讲话、人物简介等，最后得到有效样本为6 996 篇论文。

为了分析体育科学领域科研合作整体情况，对论文合作数据进行统计分析，见表1。可看出，作者独著1 766 篇，占总文献的25.24%，合著文献占比74.76%，说明体育科学领域多数论文都是合著完成， 其中 2 人合著占 31.59%、3 人合著占21.93%、4 人合著占 10.22%、5 人合著占 5.89，6 人以上合著占5.15%，可以看出，体育科学领域以2人、3 人合著为主，占总文献的一半。

表1 论文合作信息统计

2 作者合作网络分析

研究将2016—2020 年逐年进行构建作者科研合作网络， 以期能够发现体育科学领域科研合作的动态规律特征。

2.1 核心作者遴选

利用COOC9.9 计算出核心作者，核心作者是根据普莱斯定律公式得出。经计算，2016—2020 年核心作者人数分别为 90 人、219 人、226 人、224人、220 人，见表 3。 图 1 是 2016—2020 年发文量前

图1 2016-2020 年核心作者发文量（top10）

为了更准确地了解作者合作规模及程度，运用数学模型对论文量化分析：合作度＝（时间）作者总数／（时间）论文总数；合作率＝（时间）合作论文数／（时间） 论文总数×100%。 从表 2 可以看出，近年来合作度与合作率均在稳步提升， 说明体育科学领域学者们越来越注重科研合作的重要性，合作研究在该领域越发普遍。 通过计算体育科学领域平均合作率为75.00%，合作度为2.64，该领域的合作水平较高。10 位核心作者，发现每年发文量前10 位作者都有所变化。

表2 论文合作度及合作率

2.2 作者合作网络特征分析

研究对体育科学领域作者合作网络结构逐年特征变化进行统计， 见表4。 由表4 及图2—图6（去除孤立点）可知，体育科学领域作者科研合作近年来呈现以下特征：

（1）体育科学领域科研合作深度广度逐渐加强。 由表4 可知，近五年核心作者节点分别为90、219、226、224、220，表明该领域的学者们越来越重视科研资源共享及思想交流， 整体网络结构规模在逐步扩大。 结合科研合作网络结构图发现，体育科学领域科研合作网络团体往往围绕团体内部的一个或若干个核心作者形成， 而团体内部的其他核心成员在科研合作方面缺乏一定的交流， 导致整体网络的知识交流深度减弱， 这也意味着团体内部对于核心成员具有较强的依赖性， 说明团队内部科研合作子网络结构缺乏稳定性。

（2）成熟网络雏形初步形成。 由图2—图6 可知， 体育科学领域整体科研合作网络是由多个子网络构建而成。 网络最大子网节点数反映该领域核心学者科研合作网络规模越来越大，同样，各年度科研合作网络密度呈现上升趋势， 说明学者之间的科研合作次数增多，整体网络规模逐步扩大，作者合作在不断扩展。

图2 2016 年作者科研合作网络图

图6 2020 年作者科研合作网络图

（3）呈现出小世界效应。 整体网络具有小世界效应，则说明信息在网络中的传递更为顺畅，否则就会遭遇阻遏，产生滞后效应[11]。 小世界的测量指标可利用特征途径长度与聚类系数来刻画其性质，聚类系数越大，说明整个网络聚集性越好，特征途径长度数值越大， 说明学者合作建立合作关系越难。Watts 等[12]表示网络平均距离较短（不超过10），聚类系数较高，则认为是小世界效应。 结合表4 可知， 各年度聚类系数为 0.786、0.691、0.740、0.672、0.670，聚类数值处于较好的水平，平均距离数值为 2.327、2.470、2.384、5.478、5.04， 这些数值均等于10， 说明体育科学领域科研合作网络具备小世界效应特征。

表4 网络结构特征参数

2.3 作者合作整体网络分析

为了解近年来体育科学领域整体科研合作概况，利用COOC9 软件生成作者共现矩阵及作者发文频次，同时根据普莱斯定律利用COOC9 软件计算出核心作者。 然后将作者合作矩阵转邻接表，再将邻接表转无向net， 最后利用VOSviewer 生成2016—2020 年作者合作整体网络结构图。另外，经统计，核心作者人数593 人，核心作者总发文5 989篇， 占总发文的85.61%， 远高于普莱斯定律的50%， 说明体育科学领域具有强大的核心作者群体。通过Ucinet6 软件得出，该网络密度为0.005 7，说明整体合作网络不够紧密， 网络中的部分节点之间并未有直接联系，合作程度有待提高；聚类系数为0.50，平均距离为5.164，可知聚类系数较好，平均路径一般， 说明整体合作网络具有小世界网络效应。 整体而言，体育科学领域还未形成紧密的科研合作网络，科研合作仍处于初级发展阶段。

利用Ucinet6 软件， 对核心作者点度中心性、中介中心性及接近中心性进行分析， 结果如表5所示。 从点度中心性可发现，孙君志、王家宏、季浏等人具有较高的点度中心性， 说明这些人合作范围较为广泛， 与多数核心作者有过共同发文的经历。 从接近中心性来看，孙君志、徐飞、黎涌明等人与其他核心作者的距离最近， 这些人是各个子网络连接的关键节点。 中介中心性反映，王家宏、孙君志、吕万刚等人具有较高的中介中心性，反映出他们对于整个合作网络控制程度较高， 绝大多数核心学者通过他们开展科研合作。

表5 作者外在合作关系网络节点中心性（Top10）

3 关键词共现分析

3.1 高频关键词选取

为反映体育科学领域研究热点，利用COOC9软件进行关键词频次统计。 关键词能够反映某个学科领域的研究内容特征及内容的联系[13]，也能够反映学科领域研究热点、发展脉络及未来趋势[14]。根据多诺霍等人提出高频关键词公式：，其中I1为频数是1 的关键词，经统计 I1为 12 669，即 T=157，第 157 个关键词频次为17，而后续10 个关键词频次依旧是17，故选取167 个关键词。 由表6 能够看出，排名前几位的关键词为学校体育、体育产业、武术、体育公共服务等， 说明该领域学者的研究热点多数是集中在这些方面。

表6 关键词（top30）

3.2 关键词网络构建

首先， 利用 COOC9 软件构建167*167 关键词共现矩阵，然后将矩阵转邻接表，再将邻接表转无向net， 利用 VOSviewer 构建出高频关键词网络图谱，见图8。在图8 中，节点越大说明关键词频次越高，反之，则越低；节点之间代表关键词之间的关联性，连线越粗，表明关键词之间关联性越高； 另外， 不同颜色节点连线颜色会变化，表明两节点之间也有关联性。 通过UCINET6软件计算，该网络密度为0.114 0，密度较大，说明高频关键词之间联系比较紧密。 聚类系数为0.372，平均距离为2.113，表明高频关键词共现网络也符合小世界网络特性。由VOSviewer 软件可知，体育科学领域大致可分为8 大聚类，见表7。

表7 关键词聚类

3.3 作者—关键词二模网络分析

关键词代表着学术论文的研究主题， 是学术论文的核心精髓。 作者—关键词共现关系，可以判断出该领域学者们关注热点主题。 作者合作网络是通过作者之间合著发文建立的外在合作网络关系， 然而外在科研合作更多体现在同机构及同地域等形式的合作方式， 不少学者由于时间、地域等因素，很难建立合作关系，但考虑到学者们术业有专攻，具有相同、相似及相近的研究方向， 在一定程度上存在着潜在合作关系。 利用COOC9 软件生成作者—关键词二模数据，见表8。利用Ucinet6 软件NETdraw 功能绘制作者-关键词网络结构图，为清晰可见体育科学重点研究领域的主要潜在合作关系， 设定阈值为 3，如图 9 所示。

表8 体育科学作者-关键词二模数据矩阵（部分）

在图9 中， 圆圈节点代表体育科学领域的学者， 圆圈越大， 说明该作者发表论文数量越多；正方形节点代表关键词，节点面积越大，说明关键词频次越高； 连线粗细程度代表作者发表该主题论文的数量。 结合图9 与表9 可发现：

（1）体育科学领域研究重点突出。 从图9 与表9 可知， 体育科学领域核心学者重点关注在学校体育研究、青少年体育研究、运动与骨骼肌研究、体育产业研究、体育治理研究、体育公共服务研究及乒乓球运动研究。 图9 也显示出这些节点处于网络重要位置且节点面积较大，足以说明这些主题在体育科学领域中具有重要地位。 此外，这些重要研究主题，又有一些广泛的研究，例如体育公共服务的法治研究、青少年身体活动研究、学校体育教师研究等。

（2）体育科学领域潜在合作团队初步形成。从表9 可知， 这些学者关注的领域基本具有一定学术成果， 说明学者们对这些主题关注度及研究兴趣较高， 在该主题研究中具有较好的持续性。 这些学者在近年来一直致力于某一主题之中， 可认定这些学者在该领域的主题中存在潜在合作关系。

（3）体育科学领域部分作者研究广泛。 从表9 与图9 可知，王健教授在学校体育研究、青少年体育研究、体育政策、体育教师等方面都有深入性研究；胡庆山在体育治理研究、体育公共服务研究、农村体育等方面颇有建树；沈克印在体育公共服务、体育产业研究都有相关研究；王家宏在体育公共服务研究及体育法研究具有深入研究；季浏在学校体育研究、运动、体育教育专业等方面具有一定研究； 程传银研究方向包括到体育教育专业、学校体育研究、体育课程研究及体育教学等。 这些学者研究方向涉猎广泛，学术成果具有延续性， 反映这些学者为体育科学领域的重要学者。 此外，刘阳、陈佩杰、陈思同致力于青少年体育研究、 学校体育研究、 体育素养、身体活动相关研究等方面。

3.4 基于作者—关键词耦合分析

上述研究主要是基于核心学者外在合作关系及核心学者研究主题相似或者相近， 由于核心学者研究主题具有一定的相似性， 虽然这些学者可能因为地域、时间等因素限制未能合作，但他们进行科研合作具有潜在的可能性。 首先，利用COOC9 软件生成作者—关键词耦合矩阵，然后利用Ucinet6 软件NetDraw 功能，设置阈值为3，生成核心学者潜在合作网络结构图，见图10。

图中节点大小代表着核心作者与其他核心作者关键词耦合的个数，耦合度越大，节点就越大， 说明当前核心学者与其他核心学者潜在合作可能性越高。 连线粗细程度代表着当前核心学者与其他核心学者研究同一主题的多少。 从图10 中可以看出，金大陆、徐寅生、吴维脱离整体大网络之中， 也就是说这三位学者与其他核心学者之间未存在潜在合作关系。 相对而言，整个体育科学领域的核心学者潜在合作关系网络是一个高度连通且密集的网络， 网络密度为0.545 6，是图 2 网络密度的 57 倍、图 3 网络密度的 56 倍、图 4 网络密度的 71 倍、图 5 网络密度的 54 倍、图 6 网络密度的 44 倍，同时，也是整体外在合作网络（图7）的95 倍，说明体育科学领域核心学者潜在科研合作的可能性极大。该网络平均距离为1.455，说明核心学者之间建立合作关系平均需通一个其他核心作者即可。

图3 2017 年作者科研合作网络图

图4 2018 年作者科研合作网络图

图5 2019 年作者科研合作网络图

图7 2016-2020 年作者合作网络结构图

通过对核心学者潜在合作网络中心性分析，主要包括点度中心性、接近中心性与中介中心性，见表10，从表10 可以看出，点度中心性排名前五分别为张健、季浏、王家宏、仇军、王健，说明他们的潜在合作范围较为广泛， 与其他核心学者存在合作的可能性，同时，也能够说明这些学者的研究主题、 内容与其他核心学者之间存在着重合与联系。 接近中心性显示，张健、季浏、王家宏、仇军、王健与其他核心学者能够产生更为便捷的合作沟通。 中介中心性反映，张健、季浏、王家宏、孙辉、漆昌柱中介中心性较高， 这些学者控制整个网络的能力较强， 换言之， 只有经过这些学者才能更容易与网络中其他子网络进行合作。 综合三个中心性指标分析，表10 前10 位核心作者是潜在合作网络关系中的重要作者。

表10 作者潜在合作关系网络节点中心性（Top10）

现网络中较于外在合作关系网络，张健、仇军、王健、漆昌柱、钟秉枢、孙科等人占据着潜在合作网络的重要位置。 在一定程度上反映，这些学者掌握了体育科学领域的研究方向。 通过作者-关键词耦合矩阵，将具有共同研究主题的作者形成共现关系，但是往往他们因地理因素、时间因素等限制，未有过科研合作共同合著发文。但高度耦合的作者之间具有潜在合作的可能性很高， 当这些人受到内部环境或外部环境的影响极有可能转成合作关系，此时，这些学者便成了该领域的杰出焦点人物， 作为该领域科研合作中枢桥梁，他们之间的思想碰撞、资源共享、知识交流，对该领域热点主题发展具有重要作用。

4 结论与建议

4.1 结论

（1）体育科学领域多数论文成果是通过作者科研合著方式形成， 近 5 年的合著论文占74.76%，合著率与合作度总体呈上升趋势。 作者合作网络演化反映出， 作者合作网络规模越来越大，随着作者合作规模范围逐渐广泛，整体网络的连通性逐渐变好， 网络中学者建立合作关系较为便捷，但也随着网络规模的扩展，两两作者建立合作关系难度逐渐提升。 近5 年整体学者合作网络外在合作网络密度较低， 连通性不好。 孙君志、王家宏、季浏等人在科研合作网络中发挥重要的桥梁作用， 在网络中具有掌控资源的能力且与其他作者连线距离较近， 在该领域具有较强的学术影响力。 通过作者-关键词二模数据发现该领域高产作者研究主题主要有学校体育研究、青少年体育研究、运动与骨骼肌研究、体育产业研究、体育公共服务研究、体育治理研究、武术研究及乒乓球运动研究。

（2）体育科学领域学者合作的潜力巨大，学者潜在合作网络密度达到0.545 6，较外在学者合作网络密度有所增强，学者之间沟通较好，关系密切。 从潜在合作关系的前10 位作者反映，基于关键词权重得出的潜在合作网络将研究方向一致作为合作标准，打破了地理邻近的限制。外在合作关系与潜在合作关系的关键节点有所转变，张健、季浏、王家宏、仇军、孙科、陈佩杰、王健、漆昌柱、钟秉枢等人成为潜在合作网络的领军人物。 中心性前后进行对比发现，三种中心性的数值都有着较大幅度的提升。 在未来研究中， 体育学者若注重研究方向一致进行交流合作， 将更有利于体育科学领域作者之间的深入合作，进而推动学科领域的创新发展。

4.2 建议

（1）巩固核心学术领军人物的主导地位。 体育科学领域合作网络是以核心作者为依托，为该领域科研合作提供桥梁保证。 这些核心作者拥有雄厚的科研实力与学术资源， 成为科研合作的主要衔接枢纽。 对于该领域以部分核心作者为主要节点的科研合作网络已初步形成，但是部分核心作者的辐射带动作用还有待提升，必须继续支持核心作者在科研合作网络中进行活动，使他们充当好在网络中的桥梁角色。 一是要继续加大对核心作者的团队的投入力度，提供物质基础，给予充足科研资金；二是要以部分核心作者为中心构建完善的合作网络， 组织协调其他作者之间的协同联动， 促使更多的学术成果产出； 三是要形成多个以某作者为中心的团队，团队内部之间做好科研分工合作体系，营造优势互补、资源共享及合作共赢的局面；四是要鼓励作者进行跨区域的合作， 加强学术资源流动，避免学术资源闲置与短缺的矛盾。

（2）培养实施多个次核心学术领军人物的方针策略。 除了继续巩固该领域的核心学术领军人物的主导地位，还要支持其他在学术成果、科研合作、 人才培养等方面颇有建树的次核心节点。 这些作者在科研合作网络中也承担着桥梁的角色，他们是科研资源流动的“中转站”，他们也直接影响着整个科研合作网络架构， 他们对于网络周围其他科研人员（节点）的辐射带动程度肯定会影响着整个科研合作网络的发展。因此， 该领域不仅仅要巩固部分学术领军人物的主导地位， 也要实施次核心学术领军人物的发展策略，通过加强科研合作网络通畅度，强化科研合作网络的中心节点连接， 调动次核心作者建立科研合作网络的积极性， 进而保证整个网络的稳健性。

（3）构建跨区域科研合作平台。 任何学科领域学术资源区域分布差异较大， 学术资源相差悬殊、分配不均，导致合作网中局部关系网连线稀疏，连通性不强。 因此，构建促进学术资源合理分配的跨区域科研合作平台是增强科研合作网络的重要途径。 为具有潜在合作关系的作者，打破区域限制， 使原本不具有合作关系的作者尽快建立合作关系， 促进该领域学科区域互动和学术资源共享。 跨区域科研合作平台建设重点要加快建设相关平台保障， 加强科研人才合理流动以及完善科研合作协调机制。

（4）提升边缘作者科研合作积极性。 核心领军人物往往在领域中获得不错成就， 并且这种成就可能性会不断增加， 而对那些后起之秀可能会受到发展限制，此时就会出现“强者越强、弱者越弱”累积优势效应。 边缘学者往往是通过合作获得学术信息， 以此来造就更多的学术成果。 一位学者的竞争力不能仅仅关注他个人本身， 同时也要关注他周边区域或隶属于哪个团体。 因此，就要突破该领域作者合作网络核心边缘区位论，应当重视网络边缘区域的作者，要加强网络边缘区域作者意识到科研合作的重要性， 鼓励边缘区域作者向网络中心作者进行合作交流，构建合作平台，加强与中心作者的分工与合作。