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）