知识网络中节点的结构位置及其测度_钢结构图纸基本识图

　　[摘要]针对目前国内理论界在知识网络中节点的结构位置测量方面存在的不足，通过中国情境下的样本分析，运用社会网络分析法，借助UCINET6.0软件，探讨并测度知识网络的整体结构和节点在其中的位置。力图建立一个可靠、有效的知识网络结构测量工具。研究结果表明，该方法可操作性较强，具有相当的应用价值。
　　[关键词]知识网络　结构　位置　测度
　　[分类号]F062.3
　　
　　知识经济时代的到来，意味着知识成为个人和组织竞相拥有的宝贵资源。知识管理因此应运而生，而个体间、组织间知识网络的构建则是知识管理的关键所在，知识节点则是知识网络的生命力所在。就目前国内外的研究现状来看，知识网络的研究尚处于起步阶段，以往对知识网络的研究多集中在实际构建方面，或基于特定产业和特定领域来分析知识网络的发展模式与构建作用，对于知识网络的结构，尤其是知识节点在其知识网络结构中的位置及其测量，尚无相关成果，而测量知识网络结构是知识网络理论和技术的基础和起点，其结论具有重要的理论和现实意义。
　　
　　
　　1　知识网络及其结构概述
　　
　　在管理学界，知识网络的研究始于20世纪90年代中期，一直以来学术界对于知识网络尚无一个明确和统一的定义。本文所称的知识网络是指由多条知识链构成的，集知识共享与知识创造等功能于一体的网络体系。其中知识链是由个体与个体之间、组织与组织之间形成的一种链式结构。
　　本研究针对目前国内外理论界在知识网络中节点的结构位置测量方面存在的问题，通过在中国情境下的样本分析，借助UCINET6.0软件，力图建立一个可靠、有效的知识网络结构测量工具。需要说明的是，为了了解知识节点在网络中的位置，本研究仍是把知识网络暂时看成一个静态的、横断面的结构来分析的。
　　
　　2　研究设计
　　
　　社会学中典型的网络研究包括调查问卷发放，问卷要求被调查人详细描述与其他人的互动关系。利用问卷调查结果可以构建一个网络，其中顶点代表个人，线代表人与人之间的作用关系。典型的社会网络研究包括中心性研究(所谓中心性即存在与其他个体联系最为紧密的个体或存在具有最强影响力的个体)以及连通性研究(研究个体是否通过网络彼此发生联系，以及如何发生联系)。
　　整体社会网络的第一个前提条件是要有一个非常清楚的分析单位以及调查的社会网的网络边界。本研究选取四川高新区某一较为典型的研发企业的某部门作为整体网络分析案例。所选取的研究对象为该部门全体成员30人，因为是研发企业，成员具有普遍性的知识交流与合作。该部门成员之间的关系网络，可以看做是一个相对封闭的知识网络。有了这个边界清晰的知识网络，我们就可以运用社会网络分析整体网络数据采集方法，构建一个简单的30人规模的实证数据模型，用以说明企业知识网络结构的分析参数和相关特征。我们综合考虑了要研究的目标――网络的整体结构，设计了一个核心问题“你在遇到问题的时候最愿意去找该团队中哪个人去商量对策?”，然后将这个研发部门所有成员的姓名填在问卷的第一行，被调查者在第二行空白处填写自己的姓名，被调查者可以在第一行的名字下面画勾，如表1所示：
　　把所有的问卷搜集、合并就可以形成一个30×30阶的邻接矩阵。出于保护个人隐私，利用姓名的首字母H、L1、L2(对于同姓的，分别用1、2、3等加以区分)等来代表网络成员，并出现在如表2所示的社会关系网络图及分析表中。
　　由于是对相对封闭网络(一个部门)内所有人进行调查，因此不必进行抽样。通过问卷调查可以直接描绘出成员之间存在的知识交流与合作关系，本研究根据实证数据构建的知识网络为30×30阶的邻接矩阵，如表2所示：
　　其中，邻接矩阵对角线本来可以认为是没有定义，记作“一”，本研究统一记为0。在运用网络分析软件ucINET6.0进行分析时，可以屏蔽所有对角线赋值的影响。
　　
　　3　知识节点在其知识网络结构中的位置
　　
　　当行动者介入网络中所有的关系时，行动者就是中心位置。行动者中心性，即节点的中心性的测量方法之一就是计算节点i介入的关系占网络中所有关系的比重，即：
　　
　　对于网络中的行动者来说，测量其在网络中的位置的另一种方法就是测量他在网络中占据位置的声望。在行动者这个层次，当一个行动者在与其他行动者建立的关系中是客体时，该行动者便有了其声望。在行动者这个层次测量行动者的声望有两种办法：一种是计算把行动者i当成关系客体的所有行动者的数量，通常称之为内部声望；另一种是计算把行动者i当成关系客体的行动者的数量的比重，称之为相对内部声望。对于行动者i，内部声望的计算公式如下：
　　
　　其中，g为网络的规模。
　　随着社会网络分析技术的发展，刻画网络的结构以及节点在其网络结构中的位置，可以更加细致更加精确更加全面。本研究分别用密度、平均度、最短路径、直径等指标来测度整体知识网络结构，并用中心度来衡量知识节点在网络中的位置，这样既可以了解整个知识网络的结构，还可以识别网络中节点各自的位置，更为重要的是识别出网络中核心节点或关键节点，以便网络中的各节点采取相应有效的知识管理措施。
　　
　　3.1 知识网络的整体结构的测度
　　以上述研究部门为样本调查所得到的矩阵数据，借助网络分析软件UCINET6.0得到一个知识网络的拓扑结构图(见图1)。
　　从图1中我们可以全面、直观地看到一个知识网络的整体结构以及各知识节点在其网络中的位置。以下分别用密度、平均度、最短路径、直径等指标来测度整体知识网络结构：
　　?密度与平均度。网络密度是网络层次的关键特征，是指网络中节点企业相互联结的程度。网络密度和平均度都是用来衡量网络中节点之间关系的数量的指标。网络密度M是指网络中线(即关系)的数量与可能存在线的数量的比值：
　　
　　其中，L表示网络中线的数量，即关系的数量，N表示网络中节点的数量。
　　节点的度ki是指与该节点相连的边数，网络平均度则是指网络中节点度数的平均值： 通过计算，该网络总关系数量为6280000，密度为M=0.719，平均度k=20.933，这说明该知识网络各节点之间关系比较紧密团结。
　　?最短路径与直径。最短路径在整体网络结构分析中具有重要的地位，因为最短路径提供了最高的效率和最低的费用。最短路径是指经由网络从一个节点到另一个节点的最短距离。两个节点之间的最短路径可能是并且经常是不止一条。网络中两个节点i和j的最短路径上的边数，记为dij。
　　网络直径D为网络中最长的最短路径，记为D=maxdij。在知识网络中，网络直径是指从网络中的一个节点成员出发，至少经过D步就可以到达网络中任一 节点成员。
　　由计算可知，本研究的样本网络的平均最短路径为2，有最短路径628条。网络的直径为2。
　　?聚集系数。计算聚集系数通常采取两种定义：一种定义记为传统社会学文献中定义的传递性，即传递型三元组的比例。数学和物理学文献中有关的讨论始于Barrat和Weight(2000)，他们将聚集系数定义为：
　　
　　其中，NA是指网络中三角形的个数，N3是指网络中连通三点组的个数。这里连通三点组是指一个由三个节点构成的集合，此三个节点中的任意两个节点之间都存在路径，使得两个节点被直接或间接地相连接。
　　另一个常用的聚集系数公式是由Watts和Strogatz(1998)提出的。首先定义节点的局部聚集系数Ci为：包含节点i在内的三角形的个数除以以i为中心节点的连通三点组的个数，计算公式为：
　　式中Ei是节点i的ki个邻居节点之间实际存在的边的条数。由节点的局部聚集系数定义网络的聚集系数为：
　　
　　根据两个定义的特点，在实际运用中式(6)更适用于解析分析，式(7)更适用于计算机的数值计算。对于网络结构长度大于3的环的存在情况的刻画，Kim等人(2005)提出了定义局部环系数和网络环系数。
　　本研究中的样本网络数据，借助UCINET6.0可以得到各个节点的聚集系数，如表3所示：
　　从表3中可以看出，C4的聚集系数最大，为0.934，经过W2的成对组数最多，为406.000。就整个网络而言，这是一个聚集程度高的知识网络，意味着网络中参与主体的邻接边较多，被其他参与主体连接的概率较大，因而各个参与主体(节点)之间的联系紧密。
　　
　　3.2　位置中心性测度与分析
　　中心性是社会网络分析中的重点之一，它可以反映行动者(节点)在社会网络中所处的位置，同时也意味着其地位与权力。在知识网络中，知识节点的中心性除了说明其位置，更意味着其获取网络内知识资源的能力。以个体节点为分析核心，需要探讨其位于网络中的位置，可以用中心性作为衡量指标。
　　?程度中心性。计算程度中心性的公式为：
　　
　　公式(8)表示绝对数值，公式(9)表示标准化数值。其中，Xij是0或1的数值，代表节点组织j是否与节点组织i有来往关系，N是整个网络中的节点数。
　　从图1可以直观地发现两个处于中心地位的节点：W2和c1。进一步借助UCINET6.0计算该网络的程度中心性，得出结果如表4所示：
　　从结果可知，W2的程度中心性处于最高水平，达到100.000％，整个网络的网络中心度为29.80％。这说明，节点W2与网络内的所有节点都有来往关系，是一个极具影响力的核心节点；整体网络的程度中心性较低，说明该网络次级派系(即小团体)较少，凝聚力较高。
　　?中介中心性。节点i的中介中心性是指经过该节点的最短路径的数量。由于某些节点之间有多条最短路径，只有部分通过节点i，因此节点i的中介中心性计算公式为：
　　
　　其中，njk是连接j和k的最短路径数量，njk(i)是连接j和k且经过节点i的最短路径的数量。
　　中介中心性比较大的节点在知识网络中具有非常重要的作用，如果失去该节点，那么经过该节点的所有最短路径就会改变，拥有多条最短路径的节点对就将失去一条获取知识资源的捷径，而对于经过该节点的唯一一条最短路径的节点对来说，节点之间知识资源的传播就需要经过更多的步骤。
　　通过UCINET6.0计算中介中心性，结果如表5所示：
　　节点W2的中介中心性最高，为31.219％，说明W2作为“桥”的作用比较突出，获取知识资源的能力也很强，而且能够中介其他节点的知识资源流转，一旦缺少此节点，将会对该网络造成很大的影响，网络中的部分节点将失去与其他节点之间的联系的桥梁，这对整个网络的知识资源的共享与传播是很不利的；其中有部分成员中介中心性很低，如Z4和Z5，说明它们在该网络中相对来说处于边缘地位，基本上起不到中介的作用，即使此类节点缺失也不会对整个网络造成多大影响。网络节点的平均中介中心性为2.94％，说明平均每个是0.294条不同的最短路径上的点。
　　
　　4　结论
　　
　　
　　以上研究表明，运用社会网络分析法分析并测度知识网络的结构和节点在网络中的位置，该方法可操作性较强，具有相当的应用价值。用密度、平均度、最短路径、直径等指标来测度整体知识网络结构，并用中心度来衡量知识节点在网络中的位置，这样既可以了解整个知识网络的结构，还可以识别网络中节点各自的位置及其对知识资源的控制力，更为重要的是，识别出网络中核心节点或关键节点，以便网络中的各节点采取相应有效的知识管理措施。

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