【學術活動】「以社會網路分析數位人文領域知識結構」演講報導

本次演講唐牧群教授從社會網絡分析(Social Network Analysis, SNA)的角度,來看數位人文領域的知識整合。唐教授首先介紹社會網絡分析的特性,再來以數位人文文獻為例,進行書目網絡的探討。

以社會網絡分析為方法的研究出版,自2000年初以後逐漸盛行。主要原因在於,一方面以前的資料取得不易,另一方面則是社群網路於近年的增長,使得社會網絡分析的資料取得變得容易。相關研究多集中在美國等國家,台灣亦有相關的研究;研究領域多集中在電腦科學和社會科學。

若將社會網絡分析一詞進行拆解:社會(Social)代表的社會實體可以指個人、群體、機構或社群;網絡(Network)則指關係;分析(Analysis)可指計量、測量和視覺化。社會網絡分析旨在找尋節點之間的關係,幫助研究者找出結構對個體的影響,既可見樹又見林,在社會科學研究中是偏向結構性層面的解釋。而網絡分析測量指標的類型有三。一為凝聚力(cohesion):探討網絡是否聚集或分散;二為中心性(centrality),何為網絡中的中心點或有影響力者;三為群聚性(clustering),探究網絡中是否有次群體或者社群存在。社會網絡假設個體之間彼此是有關係、且互相影響,而網絡結構會促使或者限制個體的行動。

數位人文存在跨領域的特性,不像圖書資訊學或電腦科學是固定的領域,專門機構並不多,也缺少相對應的資料庫。所以唐老師與三位研究者選定的資料集,是以關鍵字輸入Scopus資料庫,以及ADHO期刊的2115篇文章為例,來探討數位人文文獻的多樣性(diversity)和凝聚性(cohesion)。

研究結果發現,數位人文每一篇文獻的平均作者數為1.33人,有近半數的文獻作者只有一人,型式偏向社會科學研究的作者數量。隨著時間演進,數位人文出版主題的豐富性也在增加,儘管不同時代的研究關鍵字與主題不盡相同。

從資料集延伸出三種網絡:一、共同作者網絡:網絡密度相當低,是相當分散的網絡。作者們侷限在彼此認識的小團體,跨國合作也相當少見。此現象可以歸因於數位人文研究很多單一作者,且人文學領域中本來就存在很多子領域,加之語言和國籍的障礙,導致網絡相當分散。二、共被引網絡:利用google scholar找出兩篇文章被未來文章所引用的關係,發現共被引的節點在2000年初大幅增加,而要透過共被引進行主題的分群並不容易。三、書目耦合網絡:各節點呈現出多個次領域的主題群聚。

由以上研究得出結論:數位人文領域的多元性日漸增加;共同作者的網絡則呈現相當零散的樣態,可以視為平行世界模型(Plural worlds model);而共被引網絡和書目耦合網絡,則呈現逐漸聚合的樣態,可歸結為小世界模型(Small world model)。(張天心撰)

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