[论文解读] Social Capital and Individual Performance: A Study of Academic Collaboration

Alireza Abbasi, Liaquat Hossain+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 12, 2011

Social Capital and Networks参考文献 58被引用 8

一句话总结

本研究通过共著作者网络衡量的社会资本，探讨其对个体学术表现的影响，使用引文数据进行分析。研究提出了一种新型混合中心性度量方法——权力-多样性指数，并发现信息科学领域（2001–2010年）学者的社会资本与其基于引文的科研表现之间存在显著正相关关系。

ABSTRACT

Studies on social networks highlight the importance of network structure or structural properties of a given network and its impact on performance outcome. One of the important properties of this network structure is referred as "social capital" which is the "network of contacts" and the associated values attached to these networks of contacts. In this study, our aim is to provide empirical evidence of the influence of social capital and performance within the context of academic collaboration. We suggest that the collaborative process involves social capital embedded within relationships and network structures among direct co-authors. Thus, we examine whether scholars' social capital is associated with their citation-based performance, using co-authorship and citation data. In order to test and validate our proposed hypotheses, we extract publication records from Scopus having "information science" in their title or keywords or abstracts during 2001 and 2010. To overcome the limitations of traditional social network metrics for measuring the influence of scholars' social capital within their co-authorship network, we extend the traditional social network metrics by proposing a new measure (Power-Diversity Index). We then use Spearman's correlation rank test to examine the association between scholars' social capital measures and their citation-based performance. Results suggest that research performance of authors is positively correlated with their social capital measures. This study highlights that the Power-diversity Index, which is introduced as a new hybrid centrality measure, serves as an indicator of power and influence of an individual's ability to control communication and information.

研究动机与目标

• 实证检验学术合作中社会资本与个体科研表现之间的关系。
• 解决传统社会网络度量在捕捉共著作者网络中学者影响力方面的局限性。
• 开发并验证一种新度量方法——权力-多样性指数，整合网络位置中的权力与多样性维度。
• 分析共著作者网络中的结构网络属性与基于引文的绩效结果之间的相关性。
• 提供证据表明，嵌入在合作网络中的社会资本可增强个体学者的影响力。

提出的方法

• 从 Scopus 数据库中提取 2001 至 2010 年间标题、关键词或摘要中包含“信息科学”的出版记录。
• 基于共同发表论文构建共著作者网络，以建模社会资本结构。
• 提出权力-多样性指数作为结合权力与多样性维度的混合中心性度量方法。
• 应用斯皮尔曼等级相关性检验，评估社会资本度量与基于引文的绩效之间的关联。
• 使用引文次数作为主要绩效指标，评估个体学者的影响力。
• 通过与传统网络度量对比，验证新度量方法的优越解释能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 学者的社会资本与其基于引文的科研表现之间是否存在显著正相关关系？
• RQ2 所提出的权力-多样性指数在预测个体表现方面与传统社会网络度量相比如何？
• RQ3 共著作者结构中的网络中心性与多样性在多大程度上影响学者影响力？
• RQ4 整合权力与多样性的混合度量方法是否能更有效地捕捉个体学者在学术合作中的影响力？
• RQ5 学者在共著作者网络中的结构位置是否能预测其引文结果？

主要发现

• 通过权力-多样性指数衡量的、社会资本更高的学者，其基于引文的绩效表现显著更高。
• 权力-多样性指数在预测个体表现方面，优于传统中心性度量方法。
• 在样本范围内，权力-多样性指数与引文次数之间存在正向且统计显著的相关性。
• 研究证实，网络结构，尤其是共著关系中权力与多样性的平衡，有助于提升个体科研影响力。
• 结果支持假设：嵌入在合作网络中的社会资本可增强学者在学术社群中的可见度与影响力。
• 权力-多样性指数有效捕捉了影响力（权力）与传播范围（多样性）在塑造学术表现中的双重作用。