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2021-11-04 22:30:33
2022-08-02
复旦大学陈阳和香港科大/赫尔辛基大学许彬院士团队ChineseCSCW2021上发表“以SCHOLAT为例”的学术社交网络研究成果。
论文题目：Understanding Scholar Social Networks: Taking SCHOLAT as An Example
发表会议：The 16th CCF Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing (ChineseCSCW 2021)
Gao, M., Chen, Y., Gong, Q., Wang, X., Hui, P. (2022). Understanding Scholar Social Networks: Taking SCHOLAT as an Example. In: , et al. Computer Supported Cooperative Work and Social Computing. ChineseCSCW 2021. Communications in Computer and Information Science, vol 1492. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-4549-6_25
以下信息摘自陈阳学者网主页：https://www.scholat.com/vpost.html?pid=180200
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简介：为了广泛探索学者社交网络的特性，本文以具有代表性的学术社交网络服务网站学者网(SCHOLAT)为例，选取Google Scholar学者合作网络和图片分享社交网络Flickr作为比较对象，分别开展了基于社交图谱的分析、基于结构洞的重要用户识别和基于重要属性的用户组分析。
通过基于图结构指标的比较发现，学者网的社交关系图具有小世界效应(较高的聚类系数和较低的最短路径长度)，可参考表1和图1。
表1: 基于图指标的比较（其中LCC指的是对应社交图的最大连通分支）
图1: 基于局部聚类系数和最短路径长度的分布
基于社会学的结构洞理论，本文发现结构洞占据者和普通学者在网络结构上存在较大差异，结构洞占据者往往在网络中占据更关键的位置并连接更多的社团。
图2: 基于介数中心性和连接社团数目的分布
最后，本文进一步基于不同用户组开展了探索，发现大多数学者的研究领域和计算机科学/计算机工程相关，而且来自排名靠前的高校和广东省高校的学者在整个网络中扮演更重要的角色。
图3: 基于用户地理位置和高校排名的分布
总结与展望：本文针对学者网(SCHOLAT)的社交结构开展了一系列多方面的探索和分析，在SCHOLAT开放数据的支持下，揭示了该网络结构的小世界特性，并基于结构洞理论识别出该网络中的重要用户。根据用户属性数据，本文进一步探索了网络中用户群体的特点：大多数用户均来自排名靠前的高校和广东省，而且这些用户在整个网络中扮演更重要的角色。
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