原创《基于SNA国外医学信息学领域合著网络》：本论文主要论述了国外医学论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
〔摘 要〕以JCR2014年收录的医学信息学领域的7种核心期刊为数据来源,利用书目共现分析系统——BICOMB软件生成作者共现矩阵,运用UCINET软件实现高产作者合著网络的可视化,分析合著网络的密度、平均距离、凝聚子群、核心-边缘结构以及中心度,揭示国外医学信息学领域合著网络整体结构特性、核心学术团体和高产作者之间的合作情况.研究结果表明,国外医学信息学领域高产作者合著网络整体信息交流不通畅,作者合作范围不广泛,合作模式单一,缺乏能够连接不同合著群体的桥梁作者.
〔关键词〕医学信息学；合著网络；社会网络分析；BICOMB；UCINET
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.03.022
〔中图分类号〕G252；R-058 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2016）03-0129-06
〔Abstract〕This paper took 7 kinds of medical informatics core journals from 2014 JCR as the data samples,used bibliographic items co-occurrence matrix builder BICOMB generating the author co-occurrence matrix,realized the core author co-authorship networks visualization through UCINET software,analyzed the co-authorship networks density,average path length,cohesive subgroups,core-periphery and centralization,revealed the overall network structure characteristics of foreign medical informatics field,the core academic groups and the cooperation between the prolific authors.The result showed that in the co-authorship network of the foreign medical informatics field,the information communication is not smooth,the cooperation between the prolific authors is not widespread,cooperation pattern is single,and lack of the bridge author who can connect different co-authorship group.
〔Key words〕medical informatics；co-authorship networks；social network analysis；BICOMB；UCINET
随着科学技术的迅速发展,学科之间和学科内部的交流也越来越广泛,科学研究者之间的合作也越来越频繁,合著成果成为促进科学发展的巨大动力.合著网络的建立是科研团队形成、稳定和发展的基础.因此,科研合作网络研究,对于分析科学领域合著网络结构和特性、发掘优秀科研团队和发现核心位置作者有着重要的意义.社会网络分析方法（Social Network Analysis,SNA）主要是对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究[1],也是合著网络研究的重要方法.Newman构建生物学家、医学家、物理学家和计算机学家的合著网络,网络分析指标包括：作者平均发文量、文献平均作者数量、合著者数量、最大组分大小、平均测地距离和聚类系数,发现四个研究领域网络都具有 “小世界”特性,同时还表现出高度聚类[2].Liu XM等人对ACM和IEEE的数字图书馆会议以及ACM/IEEE联合召开的数字图书馆会议JCDL（Joint Conference on Digital Library）的文献进行研究[3],根据社会网络理论建立著者合著网络,利用点度中心度、中间中心度和接近中心度指标研究该合著网络的属性,同时在PageRank方法的基础上提出了AuthorRank方法,筛选出该领域的重要作者,并对 析两种方法的结果.Yan等人运用社会网络分析方法检测中国图书馆和信息科学（LIS）的18种核心期刊网络的宏观和微观属性,研究发现,这个网络同时拥有小世界和无标度的特性[4].近年来,国内外学者运用SNA来研究合著网络的研究越来越多,研究领域覆盖了社会科学和自然科学领域的各个学科,研究角度包括国家合著网络分析、机构合著网络分析和作者合著网络分析等.
本文利用SNA,从整体网络和个体指标两个方面研究国外医学信息学领域合著网络,分析合著网络的密度、平均距离、凝聚子群、核心-边缘结构以及个体中心度指标,揭示国外医学信息学领域高产作者合著网络整体网络特性、核心学术团体和核心位置作者,以期更加全面清晰地了解医学信息学领域高产作者合著网络结构,作者合著模式以及作者合作交流现状,为科研人员对该领域的深入研究提供一定的参考.
1 研究方法
11 研究对象
本文选取2014年JCR（Journal Citation Report）期刊引文报告收录的医学信息学MEDICAL INFORMATICS领域的期刊的文献作为数据来源,医学信息学领域期刊的平均影响因子为1828,选取影响因子大于或者等于1828,且剔除期刊类别同时属于统计科学、计算机科学的多学科期刊,最终选定7种只属于MEDICAL INFORMATICS领域的核心期刊[5],这7种期刊分别是：JOURNAL OF MEDICAL INTERNET RESEARCH（3428）,MEDICAL DECISION M*ING（3240）,METHODS OF INFORMATION IN MEDICINE（2248）,JOURNAL OF MEDICAL SYSTEMS（2213）,JOURNAL OF BIOMEDICAL INFORMATICS（2194）,INTERNATIONAL JOURNAL OF MEDICAL INFORMATICS（2004）,BMC MEDICAL INFORMATICS AND DECISION M*ING（1830）.具体检索时间范围为2011年1月1日-2015年9月20日,将文献类型限定为“Article”“Review”“Proceedings Paper”,最终共得到4 256篇科学论文.
国外医学论文参考资料：
结论：基于SNA国外医学信息学领域合著网络为关于本文可作为国外医学方面的大学硕士与本科毕业论文国外医学杂志论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
