情报研究

人口普查数据开放下合作研究的复杂网络演化——基于科研论文的实证分析

  • 范文婷 ,
  • 张田丰
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  • 1 西南交通大学公共管理学院老龄事业与产业发展研究中心 成都 610031;
    2 西南交通大学公共管理学院 成都 610031
范文婷,讲师,博士,E-mail:fanwenting225@163.com;张田丰,硕士研究生

收稿日期: 2022-09-13

  修回日期: 2022-11-13

  网络出版日期: 2023-04-06

Complex Network Evolution of Research Collaboration Under Open Census Data: An Empirical Analysis Based on Research Papers

  • Fan Wenting ,
  • Zhang Tianfeng
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  • 1 Research Center of Undertakings for the Aged, School of Public Administration, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031;
    2 School of Public Administration, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031

Received date: 2022-09-13

  Revised date: 2022-11-13

  Online published: 2023-04-06

摘要

[目的/意义] 了解我国第五次和第六次人口普查数据的科研合作现状、特征与演化规律,为我国更有效地开放人口普查数据、提高数据分析效率和质量提供政策建议。[方法/过程] 选取CNKI中使用第五次、第六次人口普查数据进行研究的论文,通过复杂网络分析方法,利用Bibcomb、Gephi软件计算合作研究的关键词、作者和机构网络,并绘制网络的可视化图、计算相关网络系数,以探究合作研究的主题、作者和机构网络的演化规律。[结果/结论] 由于两次普查数据的合作研究论文数量有限,两次人口普查数据合作论文的主题网络都更接近于小世界网络,作者和机构合作网络属于随机聚类网络。得益于人口普查数据的逐步开放,第六次人口普查数据的合作特点比第五次更强,这一点在整体合作研究数量、主题范围、作者数量和机构数量方面均有体现。鉴于人口普查数据开放程度不足、合作研究相对较少,建议在数据研究平台的共建和宣传推广、学术交流合作平台建设等方面进行完善。

本文引用格式

范文婷 , 张田丰 . 人口普查数据开放下合作研究的复杂网络演化——基于科研论文的实证分析[J]. 图书情报工作, 2023 , 67(6) : 125 -136 . DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2023.06.013

Abstract

[Purpose/Significance] To understand the current status, characteristics and evolution rules of scientific research collaboration of the fifth and sixth census data in China, this study provides policy recommendations for more effective opening of census data and improving the efficiency and quality of data analysis in China. [Method/Process] The study selected papers in CNKI that used the fifth and sixth census data, and used complex network analysis methods to calculate the keyword, authors and institutional networks of collaborative research through Bibcomb and Gephi software. This study then plotted the visualization of the networks and calculated the relevant network coefficients to explore the evolutionary rules of the keyword, authors, and institutional collaborative networks of collaborative research. [Result/Conclusion] Due to the limited number of collaborative research papers for both census data, the keyword networks of collaborative papers for both census data are closer to smallworld networks. The author and institution collaboration networks belong to the random clustering networks. Thanks to the gradual opening of the census data, the collaborative characteristics of the sixth census data are stronger than those of the fifth census, which is reflected in the overall number of collaborative studies, the range of keywords, the number of authors, and the number of institutions. In view of the lack of openness of census data and the relatively small amount of cooperative research, it is suggested to improve the joint construction and publicity of data research platforms as well as the construction of academic exchange and cooperation platforms.

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