从节点属性角度对教师科研项目合作网络可视化分析

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从节点属性角度对教师科研项目合作网络可视

化分析

合作研究对于信息获取、思想交流、知识创新有重要的意义，是科学研究的重要模式。学者对

科研合作网络进行了大量的探讨和研究。随着可视化技术的发展，社会网络可视化已成为分析

科研合作网络的重要手段。通过对合作网络中的节点之间的联系进行可视化建模，将科研合作

网络数据以图形化方式展示出来，不仅可以科学高效地协助用户清晰地认识合作网络的内部结

构，同时也有助于挖掘隐藏在网络内部的有价值信息。目前已开发出的多款社会网络可视化软

件，如 UCINET，Pajek，NWB 等都能用于科研合作网络的可视分析。然而当前绝大多数网络

可视分析虽然能较好地揭示网络结构，却往往忽略了节点本身的背景信息 (如属性) 。实际上社

会网络不仅仅是一系列匿名的节点和连线，同时还应包含行动者的社会属性和他们的关

系。Breiger 指出作为行动者社会层次的属性信息通常有重要的社会影响。因此分析社会网络不

仅要关注所呈现出来的网络模式，同时也应关注隐藏在属性中的社会结构。比如在学者合作网

络中，一个学者的所在单位信息包含学院、学校和国家 3 个不同的层次，如果能从不同的社会

层级 (从个体，到跨部门，到国际合作)来分析学者行为，将有助于深入理解学者的合作行为以

及影响力的分析。针对目前社会网络可视化难以支持节点属性挖掘的问题，本文提出一种从节

点属性角度对社会网络进行可视分析的方法，该方法能在展示单个节点间相互关联关系的同

时，展示单个节点与其所属群体和其他群体间的层次关系，以及不同群体间的关联和从属关

系，侧重于对节点本身的属性信息和群体间的从属关系进行挖掘。笔者以某学院教师科研项目

合作网络为例进行分析，从多尺度和跨尺度对教师的科研合作进行了展示，弥补了以往可视分

析只注重网络结构特性的不足，为更深入全面地了解合作网络提供了帮助。

1 、相关工作

图形可视化正在成为了解不断扩大的社会交流协作网络的重要手段。由于这样的网络有着更

大、更复杂的链接和结构，传统的直线图和力引导布局不能有效地揭示关系和结构，这便导致

许多新可视化技术的产生，如层次聚类和连线集束方法。

1. 1 层次可视化的相关研究

在当前的层次可视化研究中常见的是类似于树根的有根树结构，这种方法是使用与计算机拓扑

网络结构相类似的直线连接和层次布局来表示一个层次网络; 也有将节点的聚类根据其层次情

况按照不同的深度排列在一个圆形整体中的气球布局; 还有使用基于空间填充设计技术的树形

层级图，这种方法通过将矩阵中的方块按照不同的权重和从属关系进行嵌套处理来表示层次关

系。层次聚类图则是融合以上层次可视化方法，同时引入可视化交互技术的一种可视化方式，

因为它拥有总览、缩放以及筛选的功能。该技术假定一个或多个项被当作一个整体节点在可视

化图形中输出，然后构建节点的分层或聚类集群，为这些分层或聚类集群分配一定的显示空

间，这种可视化方法与当前的力引导布局对节点的位置计算所不同的是，该方法直接使用节点

本身的属性信息来进行节点位置的定位，既保留了原始数据中节点的分层结构属性，又避免了

力引导布局所需要的大量计算。

1. 2 连线集束的相关研究

节点之间使用直线连接是一种常用的关系表示方法，但随着数据量的增大，这种方法会由于连

线交叉的增多而迅速导致视觉上的混乱。Fekete 等为了减少直线的交叉提出使用弧线连接来尽

可能避免直线的交叉，而 Kauf-mann 等为了避免连线的交叉将聚类的方法应用到可视化研究

中，将位置相近的连线捆绑成束以减少可视化图形中线的数量，避免密集的连线对可视化图形

可读性的影响。D. Holten 融合以上方法的优点提出将边缘汇聚技术应用到预先定义过层次的复

合可视化图形中，针对的是既包含层次关系又包含连接关系的网络数据。在树形结构中直接添

加网络关系连线会使树结构的可读性受到极大的影响，为了解决可视化画面杂乱的问题，这种

既可以显示节点的层次属性，同时借由可视化交互技术，通过点击缩放可以展示层次属性的细

节，使不同层次的信息能够按照用户的需求进行信息的约减及扩展的连线集束的可视化方法被

提出，较好地满足了将网络信息和层次属性相融合的需求。该方法使用阶层式的方式来显示节

点的树形结构，并且通过一定的聚类和集束来减少连线交叉所形成的间隙，通过使用相近连线

共享同一个路径而两端散开的连线方式，减少了在大数据的显示中由于连线的交叉而带来的视

觉上的混乱。

2 、数据模型

通常社会网络是用图模型G = { V，E} 来表示的。

其中 V 代表所有节点的集合，而 E 代表所有边(关联)的集合。本文在这个基本的图模型上进行

扩展来包含节点的属性信息。每个节点具有多个属性，例如一个学者的社会属性的隶属关系可

以在国家、地区、学校、学院、系等多层面进行描述。所以定义有多个层级属性的社会网络为

N = { VN，EN} ，其中 VN 为所有社会行动者 (节点) 的集合，而 EN 为所有社会关系 (边) 的集

合，每个节点有 m 个属性，属性之间是有层次关系的。属性之间的层次关系定义为树结构 Ti =

(VTi，ETi) ，其中 VTi 表示来源于第i个属性的树的节点，ETi 是树形结构的边，表示属性的

父子关系。为了分析社会网络和社会层次属性信息，使用 TreeNet 图模型，一个由树形结构和

网络两个子图所构成的复合图。一个 TreeNet 图模型TrNi 可以写成: TrNi =(Ti，N，ρ) ，其中

ρ 是一个网络节点在树结构中叶节点的映射，ρ(nTi)→nN，nTi VTiL∈，nN VN∈，VTiL 是Ti

树形结构里的叶节点，该模型被用于整合具有不同层次属性的社会网络。

3 、案例分析

以武汉大学信息管理学院教师科研合作网络为例进行可视分析。该数据集包括72 名教师以及

141 个项目，这些项目分别为该学院在 2006—2012 年获批的国家自然科学、国家社会科学和教

育部3 类项目。节点属性有两层，学院和系，具体来说为1 个学院，5 个系，分别是图书馆

系、信息管理科学系、档案与政务信息系、出版系、信息系统与电子商务系。针对该学院科研

合作网络的构建是以教师为节点，教师的合作关系作为边。这是一个无向有权重的社会网络，

任意两名教师同时参与的项目数作为这两个节点之间边的权重。整个网络的边权重总和为

364。与以往分析整个网络结构特性不同的是，从节点属性角度来分析学院科研合作网络，具

体来说，从多尺度和跨尺度的角度来揭示合作模式。比如针对科研管理人员来说，不仅需要知

道整体的教师合作次数，更关注系与系之间的合作模式有何不同，哪两个系合作最为频繁哪些

教师跨系合作多，是连接不同系的科研人员。为此笔者利用EXTRAVIS 构建了一个合作网络

可视化系统，通过交互界面实现多尺度和跨尺度分析，为科研管理人员提供快速、易理解的评

估和更有效的交流手段。多尺度体现在个人与个人、系与系合作模式展现，跨尺度体现在个人

跨系合作模式展示。

3. 1 系与系合作关系的可视化分析

图1 是基于节点属性信息和节点关联信息而生成的各系间的项目合作总图。左侧菜单可以对数

据模型中的 ρ 进行调整，这样可以选择是否对关系连线进行汇聚，而右边则通过列表的形式对

系内和跨系合作的数量情况进行宏观展示。连线的粗细表示项目合作次数的多少，而连线中标

注的数字则量化地描述了合作次数的多少，从图 1 可以清楚地看到每个系与其他系的合作次

数，提示信息管理系与电子商务系是合作最多的两个系。在此基础上很容易得到以系为单位的

合作情况 ( 如表1 所示) ，可以发现信息管理科学系是与其他系发生合作次数最多的系，其总数

达到了 80 次，其次是信息系统与电子商务系58 次，出版系36 次及档案与政务信息系 32 次，

图书馆系28 次。

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摘要：

从节点属性角度对教师科研项目合作网络可视化分析合作研究对于信息获取、思想交流、知识创新有重要的意义，是科学研究的重要模式。学者对科研合作网络进行了大量的探讨和研究。随着可视化技术的发展，社会网络可视化已成为分析科研合作网络的重要手段。通过对合作网络中的节点之间的联系进行可视化建模，将科研合作网络数据以图形化方式展示出来，不仅可以科学高效地协助用户清晰地认识合作网络的内部结构，同时也有助于挖掘隐藏在网络内部的有价值信息。目前已开发出的多款社会网络可视化软件，如UCINET，Pajek，NWB等都能用于科研合作网络的可视分析。然而当前绝大多数网络可视分析虽然能较好地揭示网络结构，却往往忽略了节点本...

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