材料、机械、计算机、通信、自动化等专业领域内具有创新性的学术论文和科研成果。虽然已有较多作者对《学报》进行了针对性的研究，比如，王强[1]等发表的《<西安科技大学学报>（自然科学版）创刊30 a刊载论文统计分析研究》对《学报》创刊30 a的所有论文进行了统计分析；姜渭洪[2]等发表的《<西安科技大学学报>论文统计分析》运用文献计量学的方法，对《学报》1999—2004年共6 a的载文、作者及被引用情况进行了统计分析。但单独对《学报》发文作者的研究较少，这样便很难找出在《学报》发文的权威作者或者科研团队。现阶段，科研合作已成为科学研究的主流方式，而论文作为科研成果的重要表现方式之一，可以很好的反映出某一领域研究者的合作情况。因此，文中选择从合著论文这一角度研究《学报》作者合作关系的特点。将对《学报》创刊以来34 a来所有发文作者的合著现象及其发展变化情况进行统计和分析，以期能够得出一些有价值的结论和启示。
1数据来源与研究方法
1.1数据来源选择中国学术期刊网络出版总库（China Academic Journal Network Publishing Database（简称CAJD））作为数据检索源。中国学术期刊网络出版总库是世界上最大的连续动态更新的中国学术期刊全文数据库，其收录国内学术期刊7 900多种，核心期刊收录率为96%，因而保证数据充分且具有权威性。搜索期刊名《西安科技大学学报》，检索时间段为1981年9月至2014年12月，数据检索时间为2014年12月20日，利用CAJD提供的数据下载方式，以论文的题目、作者、关键词、单位、摘要、期刊名、出版年等字段建立数据库，除去未标明作者等不规范文献，共检索到3 225条有效文献数据。
1.2研究方法文中采用的研究方法是社会网络分析法。社会网络（social network）指的是社会行动者（social actor）及其间的关系（ties）的集合[3]。而社会网络分析方法（Social Network Analysis，SNA）是对社会网络中各种关系结构及其属性加以分析的一套理论和方法，它主要分析的是行动者之间的关系模式。为了使社会网络分析更简单易行，很多学者都致力于开发应用于社会网络分析的软件或程序。其中，Ucinet是研究者使用较多的社会网络分析软件。Ucinet是由Borgatti、Everett和Freeman开发的[4]，他们3人已经在社会网络分析领域取得了很大的成就。Ucinet是一个用来处理社会网络数据的软件包，能读取多种不同形式的数据，如文本文件（text files）和Excel文件。文中依据该方法，借鉴前人的研究成果和经验方法，以期对《学报》作者合作关系有更深入的认识，为该领域知识交流合作提供一定的参考。
2《学报》作者合作总体规模及总体强度通过统计数据发现，3 225篇文献中有2 274篇是合著论文（见表1），合著论文数占总论文数的70.51%，由此说明在《学报》发文的作者之间通过相互合作的方式开展研究活动已经形成了一定规模，而且在各个领域越来越多的科研工作者通过科学合作实现科学知识创新。
总论文数的增长和论文合著现象基本保持一致的步调，也就是说《学报》研究成果增长稳定，与作者之间科学合作的成果是密切相关的。《学报》的论文合著概况直接反映了作者合作的发展趋势，而论文数据的量化更进一步为论文合著程度的強弱判定提供直接、客观、科学的依据。为了更加严谨、准确的反映《学报》作者合作
的发展状况，文中运用数学模型对《学报》的论文
数据进行量化分析，从而深入探究《学报》科学合作的内在发展规律[5]。根据式（1）和式（2），文中着眼于《学报》科学合作活动的深度和广度研究，对科学合作网络的作者合作度和合作率进行分析，计算出各年度《学报》论文的合作度和合作率，见表2[6]。
合作度=（一定时期内）作者总数
（一定时期内）论文总数，（1）
合作率=（一定时期内）合作论文数
（一定时期内）论文总数×100%.（2）
从表2可以看出，2005—2014年《学报》文献合作度分别为2.51，2.57，2.57，2.61，3.05，2.86，2.88，2.96，2.89，2.75，文献合作度基本呈现逐年上升的趋势，虽然合著率呈现下降趋势，但整体相对平均，说明《学报》的科研合作在不断加强，越来越多的科学研究论文以合著的形式出现。作者合作率和合作度的提高，充分反映了科研人员比较重视合作和交叉研究，研究的深度和广度都有所增加。
3《学报》作者合作网络结构特性分析文中采用Ucinet软件对构建的《学报》作者合作网络分别进行密度分析、平均路径长度分析、中心性分析和凝聚子群分析。下面简要列出分析结果并对其进行讨论。
3.1网络密度分析社会网络密度是指社会网络中各成员间的互动频率以及亲密程度。研究认为：网络密度的大小会影响网络中知识和信息的传播与渗透，密度大的网络，互动性比较好，易于知识的分享和传播[7]。文中分别计算了《学报》的“个体网”密度和“整体网”密度。
3.1.1个体网络密度分析个体网密度分析，即计算作者合作网络中每一个节点的个体网络密度。菜单路径为：NetworkEgo NetworkEgonet basic measure.通过运行Ucinet软件，可以得到每位作者的个体网密度。作者个体网密度结果见表3.
在表3中，“Size”代表社会网络的“规模”；“Ties”代表连接总数，即个体网络成员之間的实际连接数；“Pairs”代表个体网络成员之间在理论上的最大连接数；“Density”代表个体网络的密度，即为“实际连接数”除以“理论上的最大连接数”。同时，个体网络密度的数值波动比较大，说明虽然在网络中处于中心位置的作者能够很好的发挥其影响力，但是个体的力量毕竟有限，《学报》的作者合作交流要想变得更为广泛、密切，实现更有效的信息交流，还需要每位作者的共同努力。
3.1.2整体网络密度分析网络密度是网络中实际存在的连接数与理论上最多可能存在的连接数之比，是指作者之间联系的紧密程度。通过 Ucinet软件对整体网络进行密度分析，结果见表4.
《学报》作者合作网络的密度为0.029 2，标准差为0.384 8.网络密度为0.029 2，说明作者之间的紧密程度不高，连接比较稀疏，没有形成一个紧密的科学合作交流模式，作者之间的合作意识有待提高，合作强度也需要加强；而标准差为0.384 8，即离散度不高，这说明作者之间存在小团体现象，也就是个别作者之间存在比较紧密的联系，所以在《学报》整体网络密度不高的情况下，仍然没有导致作者合作度的离散[8]。
3.2网络平均路径长度分析平均路径长度是描述网络结构特性的一个不可或缺的属性。一般而言，对于路径较大的网络，信息传播的速度比较慢，往往需要很长时间才能实现信息资源的共享；而对于路径较小的网络，其网络的连接与路径较大的网络相比要稳定的多，信息在网络中传播速度也较快，能够在短时间内达到信息资源共享。通过 Ucinet软件对平均路径长度进行分析，得到的结果见表5.
由表5可以看出，网络平均路径长度为5.667，这个数据说明在《学报》作者合作网络中，只需经过6个人，网络中任意两位作者之间就能建立合作关系。一般而言，一个平均路径长度不超过10的社会网络，即具有“小世界效应”[9]。显然，《学报》作者合作网络具有显著的“小世界效应”。从表中还可以看出建立在距离基础之上的凝聚力指数为0.136.凝聚力指数与网络的凝聚力成正比，取值范围为[0，1]，即凝聚力指数越大，意味着该网络的凝聚力越大[10]。因此，可以判断《学报》作者合作网络整体网络的凝聚力非常小。
3.3中心性分析中心性分析是社会网络分析的热点，也是网络结构特性研究的重点。个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力，或者说居于怎样的地位，都可以通过中心性来表达。文中主要从点度中心性和中间中心性对《学报》作者合作网络进行分析。
3.3.1点度中心性在一个社会网络中，如果一个行动者与很多其他行动者之间存在直接联系，那么该行动者就居于中心地位，在该网络中拥有较大的“权力”。所以，社会网络中一个点的点度中心性就可以用网络中与该点有直接联系的点的数目来衡量。通过 Ucinet软件进行点度中心性分析，表6列出了点度中心性排名前10的作者。
在表6中，Degree代表绝对点度中心性，NrmDegree代表相对点度中心性，点度中心性主要测量的是网络中行动者自身的能力大小。其中点度中心性排名最高的作者是王晓刚，其绝对点度中心性是91，这说明在《学报》作者合作网中该作者与其他91位作者有直接合作关系，在网络中拥有较大的“权利”，在整个网络中发挥着重要作用，能够带动《学报》的知识传播和交流合作。此外，根据普赖斯平方根定律，核心作者中最低产的作者发文数应该等于核心作者中最高产作者发文数平方根的0.749倍[11]，通过计算得出《学报》核心作者达到了343位，而在这343位作者中，点度中心性大于等于5的作者有219位，占63.85%，大于等于30的作者数为19位，仅占5.55%.这从侧面反映出《学报》作者之间存在着分水岭，具有核心影响力的作者的人数不是特别多。
3.3.2中间中心性中间中心性是一种控制力指数，主要研究的是一个行动者在网络中能在多大程度上控制其他行动者之间的合作活动。运用Ucinet软件进行中间中心性分析，表7列出了中间中心性排名前10的作者。
在表7中，Betweenness代表绝对中间中心性，nBetweenness代表相对中间中心性，与点度中心性不同的是中间中心性考量结点的控制力。从表7中可以看到常心坦、杨更社、王晓刚等作者中间中心性值较高，说明这几位作者在整个网络中所掌握的研究资源最丰富，其在整个网络中起了一个重要的“中介”作用。并且通过上面的分析发现这几位作者的点度中心性也较高，这就说明其在整个网络中不仅直接和多位作者发生科学合作的关系，而且在很大程度上控制着其他作者之间的活动，因而这些作者在《学报》作者合作网络中处于非常重要的核心地位。除此之外，在343位核心作者中，共有152位作者的中间中心性值为 0，占总人数的44.31%，这个数值非常高，说明就《学报》的作者合作网络而言，少数人掌握了大多数资源，而绝大部分的作者在整个网络中几乎是不具备控制任何资源的能力。在剩余的作者中，有39.36%的作者中间中心度小于1 000；相反地，有3位作者的中间中心性大于5 000，说明其拥有相当高的资源控制能力。显然，在《学报》作者合作网络中，资源控制能力的分布极其不平衡，较少的作者控制了大量资源，而大部分作者则缺乏控制资源的能力[12]。
3.4凝聚子群分析凝聚子群分析是社會网络分析的重要方法，对了解网络结构具有重要意义。凝聚子群是指一个大的网络中存在的子网络，将子网络从集群网络中分离出来，能了解子网络对集群网络的影响，其研究的是行动者之间关系的紧密程度。文中从K-核和凝聚子群密度进行分析。
3.4.1K-核分析K-核分析是一个建立在点度数基础上的凝聚子群概念，在一个子图中每个点都至少与其他k个点邻接，即K-核中的所有点的度数至少为k，在具体的分析中可以通过调整k的大小形成不同的子群[13]。通过菜单路径Network>Regions>Kcore运行Ucinet软件，得到K-核分析的结果如图1所示（部分）。
由图1可见，在作者合作网络关系中，可以进行6种分区，其度数分别为6，5，4，3，2，1.对于度数为6 （即6-核）来说，它包含15位作者；度数为5的核（即5-核）中包含26位作者，度数为4的核（即4-核）中包含156位作者，其他的作者都集中在度数为3的核、度数为2的核或度数为1的核。说明大部分的作者都集中在度数比较低的子群中，他们之间的联系比较松散。从图1中还可以看出6种K-核分区中包含的聚类数，6类分区包含的聚类数分别是60，123，203，263，331，336.每个分区的聚类数都非常多，说明聚类规模小，意味着作者之间的合作仅限于小范围内，其中有些作者之间多次合作，势必会形成小团体，这种情况是不利于学科领域发展的。
3.4.2凝聚子群密度分析凝聚子群密度（ExternalInternal Index，简写为EI index）就是群体外的关系数量减去群体内的关系数量，再除以总关系数。该指数的取值范围为[-1，+1]。该值越向1靠近，表明关系越趋向于发生在群体之外，意味着派系林立的程度越大；该值越接近-1，表明子群体之间的关系（即外部关系）越少，关系越趋向于发生在群体之内，意味着派系林立的程度越小。该值越接近0，表明关系越趋向于随机分布，没有出现派系林立的情形[14]。
从图2可以看出，《学报》凝聚子群密度没有明显的凸显出来，密度值为-0.298，更靠近0，表
示各个子群内部的作者之间关系趋于随机分布，没有出现林立的派系，说明子群之间的信息交流不局限于自身，而是具有交叉广泛的信息交流[15]。通过Ucinet软件还可以得出置换检验的结果，如图3所示。
第一列表达的是观察值，紧接着的4列给出了来自重排检验的最小值、均值、最大值和标准差。随后给出随机检验获得的值大于（或等于）以及小于等于观察值的次数。这些值都用概率的形式表示，可用作显著性水平p值。
4结论通过运用社会网络分析方法，借助Ucinet软件，对《西安科技大学学报》从创刊至今发文作者合作的情况进行了分析，得到以下结论1）通过文献统计分析，《学报》在1981—2014年呈现稳定的增长态势，总论文数的增长和论文合著现象基本保持一致的步调，也就是说《学报》研究成果增长稳定，主要源于作者之间科学合作的成果；2）《学报》作者合作网络规模较大，但整体连接非常稀疏，网络整体密度不高，平均路径长度比较短。说明网络中可能存在很多联系紧密的“小团体”，在团体内部作者之间的联系非常紧密，形成了良好的合作关系，但团体之间的联系非常松散，这可能也是导致网络整体密度不高的原因。因此，加强小团体之间的合作是很有必要的；3）中心性反映了作者在合作网络中的重要程度，本研究中点度中心性和中间中心性较大的作者大多为西安科技大学知名的教授。同时，中间中心性较高的作者很少，说明大多数作者并不具有控制资源的能力，只有很少的作者具有比较高的控制资源的能力；4）凝聚子群分析结果表明凝聚子群的规模较小，说明网络中作者的合作范围并不是很广，大部分作者只和少数作者有合作关系。同时凝聚子群的密度更接近于0，表示各个子群内部的作者之间关系趋于随机分布，没有出现林立的派系，说明子群之间的信息交流不局限于自身，而是具有交叉广泛的信息交流。
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