CN111598480A - 一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，以科研团队成员为第一作者或共同作者的学术合作社团节点数，即通过复杂网络社区发现规则所发现的与创新团队有关的学术合作社团规模，通过量化科研团队的合作评价指标，关联分析团队投入产出绩效量化指标，随后通过用复杂网络的相关理论形成科研凝聚力评价指标对团队成员之间的科研合作进行评价，科研合作评价指标与投入产出效率评价指标进行关联分析，从而得到两者之间的关联规律，将得到的规律应用到学校的管理环节，能够为科研团队建设、科研合作改善提供参考，提升整个管理过程的客观性和科学性，利于推广使用。

Description

一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法
技术领域
本发明涉及科研团队量化研究术领域，尤其涉及一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法。
背景技术
科学研究发展到大科学时代，科学问题呈现出复杂度高和学科综合的特点，科学问题需要大量科研人员进行紧密合作才有可能解决，科研团队是进行科研合作的基本组织形式，是科技创新体系建设的重要组成部分。
而，现实中团队成员间的合作状况却不容乐观，多数科研团队的形成属于针对项目申报的临时拼凑，项目申报结束后团队成员间是否能产生真实紧密的科研合作令人堪忧，这种状况下，如何量化评价团队成员的合作状况，以及团队成员间的合作状况对团队工作能力和科研产出效率会产生什么样的影响，成为国内外研究的焦点问题。
因此有待提出一种量化研究方法对这一问题进行研究分析。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，该量化研究方法包括如下步骤：
S1、对定义量化指标使用的符号进行规约；
S2、规定学术合作社团规模指标，以科研团队成员为第一作者或共同作者的学术合作 社团节点数，即通过复杂网络社区发现规则所发现的与创新团队有关的学术合作社团（
Figure 619704DEST_PATH_IMAGE002
）规模，可以形式化定义为：
Figure 861329DEST_PATH_IMAGE004
（1），
其中，v i 为T i 的节点集合，（1）为求v i中元素的个数；
S3、规定网络密度指标，网络密度的定义是学术合作网络中实际存在的边数与理论边数的比值，通过这个指标可以衡量学术合作社团整体的学术合作紧密度。
Figure 700234DEST_PATH_IMAGE006
（2），
其中，ei为Ti的边集合；
S4、规定平均路径长度指标，是学术合作网络中任意两个节点之间最短路径的平均值，平均路径长度反映了学术合作社团成员之间的学术凝聚力，平均路径越短，学术凝聚力越大；
S5、规定交叉合作比指标，学术合作关系中作者不是同一学科的合作关系，占整个团队学术合作网络关系的比例；
S6、规定团队能力指标（PTE）指标，对应于给定投入资源的情况下团队最大的输出能力，即在DEA分析中得到的纯技术指标，对应了科研团队的工作能力；
S7、规定团队效率指标（SE）指标，对应于团队在增加投入时产出增加的幅度，即DEA方法分析得到的效率指标，对应科研团队的产出效率；
S8、收集大学的人事和科研信息，形成数据源，用复杂网络社区发现算法对学术合作网络进行划分，随后按照量化指标对团队学术合作指标进行计算；
S9、对科研团队成员的工作能力指标和产出效率指标用DEA方法进行计算，得到团队的科研效率量化指标；
S10、将学术合作量化评价指标与绩效量化评价指标进行关联分析，得到团队成员学术合作对团队科研绩效的影响。
优选的，所述S1步骤的符号规约为假设整个复杂网络为M（V, E），其中V为M顶点的 集合，E为M边的集合，经过GN算法之后，从M生成
Figure 343705DEST_PATH_IMAGE008
个学术团队T i (v, e)，i=[1,m]，v和e为V 和E的子集。
优选的，所述S8步骤的人事和科研信息包括成员的年龄、学历、职称、学科、工资、科研项目、科研成果。
优选的，所述S8步骤的复杂网络社区发现算法采用的复杂网络分析工具为Gephi。
优选的，所述S8步骤的复杂网络社区发现算法采用的社区发现算法为FastUnfolding。
优选的，所述S9步骤的团队包括电控团队、机械团队、艺术团队、经管团队、理学团队、马克思主义团队、土木团队、文法团队和信息团队。
优选的，所述S10步骤的还包括对分析结果进行列表显示。
本发明提供的一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，通过量化科研团队的合作评价指标，关联分析团队投入产出绩效量化指标，通过团队成员的学术成果合作情况对这一指标进行量化评价，随后通过用复杂网络的相关理论形成科研凝聚力评价指标对团队成员之间的科研合作进行评价，科研合作评价指标与投入产出效率评价指标进行关联分析，从而得到两者之间的关联规律，将得到的规律应用到学校的管理环节，能够为科研团队建设、科研合作改善提供参考，提升整个管理过程的客观性和科学性，利于推广使用。
附图说明
图1为本发明的科研团队学术合作社团复杂网络展示图；
图2为本发明的计算机及信息科学科研团队学术合作社团展示图；
图3为本发明的学术合作社团复杂网络评价指标图；
图4为本发明的科研团队量化投入产出要素图；
图5为本发明的科研团队投入产出绩效分析结果图；
图6为本发明的科研团队学术合作与投入产出绩效关联分析结果图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，该量化研究方法包括如下步骤：
S1、对定义量化指标使用的符号进行规约；
S2、规定学术合作社团规模指标，以科研团队成员为第一作者或共同作者的学术合作 社团节点数，即通过复杂网络社区发现规则所发现的与创新团队有关的学术合作社团（
Figure 741189DEST_PATH_IMAGE002
）规模，可以形式化定义为：
Figure 470110DEST_PATH_IMAGE004
（1），
其中，v i 为T i 的节点集合，（1）为求v i中元素的个数；
S3、规定网络密度指标，网络密度的定义是学术合作网络中实际存在的边数与理论边数的比值，通过这个指标可以衡量学术合作社团整体的学术合作紧密度。
Figure 611242DEST_PATH_IMAGE006
（2），
其中，ei为Ti的边集合；
S4、规定平均路径长度指标，是学术合作网络中任意两个节点之间最短路径的平均值，平均路径长度反映了学术合作社团成员之间的学术凝聚力，平均路径越短，学术凝聚力越大；
S5、规定交叉合作比指标，学术合作关系中作者不是同一学科的合作关系，占整个团队学术合作网络关系的比例；
S6、规定团队能力指标（PTE）指标，对应于给定投入资源的情况下团队最大的输出能力，即在DEA分析中得到的纯技术指标，对应了科研团队的工作能力；
S7、规定团队效率指标（SE）指标，对应于团队在增加投入时产出增加的幅度，即DEA方法分析得到的效率指标，对应科研团队的产出效率；
S8、收集大学的人事和科研信息，形成数据源，用复杂网络社区发现算法对学术合作网络进行划分，随后按照量化指标对团队学术合作指标进行计算；
S9、对科研团队成员的工作能力指标和产出效率指标用DEA方法进行计算，得到团队的科研效率量化指标；
S10、将学术合作量化评价指标与绩效量化评价指标进行关联分析，得到团队成员学术合作对团队科研绩效的影响。
作为优选的，所述S1步骤的符号规约为假设整个复杂网络为M（V, E），其中V为M顶 点的集合，E为M边的集合，经过GN算法之后，从M生成
Figure DEST_PATH_IMAGE009
个学术团队T i (v, e)，i=[1,m]，v和 e为V和E的子集。
作为优选的，所述S8步骤的人事和科研信息包括成员的年龄、学历、职称、学科、工资、科研项目、科研成果。
作为优选的，所述S8步骤的复杂网络社区发现算法采用的复杂网络分析工具为Gephi。
作为优选的，所述S8步骤的复杂网络社区发现算法采用的社区发现算法为FastUnfolding。
作为优选的，所述S9步骤的团队包括电控团队、机械团队、艺术团队、经管团队、理学团队、马克思主义团队、土木团队、文法团队和信息团队。
作为优选的，所述S10步骤的还包括对分析结果进行列表显示。
本发明提供的一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，通过量化科研团队的合作评价指标，关联分析团队投入产出绩效量化指标，通过团队成员的学术成果合作情况对这一指标进行量化评价，随后通过用复杂网络的相关理论形成科研凝聚力评价指标对团队成员之间的科研合作进行评价，科研合作评价指标与投入产出效率评价指标进行关联分析，从而得到两者之间的关联规律，将得到的规律应用到学校的管理环节，能够为科研团队建设、科研合作改善提供参考，提升整个管理过程的客观性和科学性，利于推广使用。
实施例
第一，获取实验数据和实证。
1）首先对学术论文进行统计得到，得到10年内的论文数量以及作者人数，学术合作网络的建立以论文的第一作者作为起点，其他作者作为终点，按照作者排序，期刊影响因子，期刊级别和被检索情况对边的权重进行量化，形成通过部分学术合作社团的复杂网络展示图；
2）对学术合作社团进行划分，对学术合作社团按照提出的量化学术合作评价指标对团队成员合作质量进行量化，形成学术合作社团复杂网络评价指标图表；
3）用于进行评价的团队投入要素包括团队成员的平均年龄，量化的学历层次、职称结构及工资级别，团队科研产出要素包括论文数量平均数、加权论文质量因子和加权科研项目质量因子，通过DEA方法对科研团队的投入要素和产出要素进行计算，求得每个团队的纯技术效率和规模效率，从而评价每个团队的产出绩效，并且对科研团队量化投入产出要素列表显示；
4）将科研团队学术合作的量化评价结果和团队绩效评价结果带入皮尔逊关联分析进行关联性量化评价，分析过程是用SPSS分析软件对两个量化评价中间结果进行皮尔逊关联系数分析法，进而发现团队学术合作因素对投入产出绩效的影响，采取双尾检测方法进行验证，并且列出关联绩效关联分析图表。

Claims (7)

1.一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，其特征在于：该量化研究方法包括如下步骤：
S1、对定义量化指标使用的符号进行规约；
S2、规定学术合作社团规模指标，以科研团队成员为第一作者或共同作者的学术合作社团节点数，即通过复杂网络社区发现规则所发现的与创新团队有关的学术合作社团（Ti）规模，可以形式化定义为：
Figure 848359DEST_PATH_IMAGE002
（1），
其中，vi为Ti的节点集合，（1）为求vi中元素的个数；
S3、规定网络密度指标，网络密度的定义是学术合作网络中实际存在的边数与理论边数的比值，通过这个指标可以衡量学术合作社团整体的学术合作紧密度：
Figure 371744DEST_PATH_IMAGE004
（2）
其中，ei为Ti的边集合；
S4、规定平均路径长度指标，是学术合作网络中任意两个节点之间最短路径的平均值，平均路径长度反映了学术合作社团成员之间的学术凝聚力，平均路径越短，学术凝聚力越大；
S5、规定交叉合作比指标，学术合作关系中作者不是同一学科的合作关系，占整个团队学术合作网络关系的比例；
S6、规定团队能力指标（PTE）指标，对应于给定投入资源的情况下团队最大的输出能力，即在DEA分析中得到的纯技术指标，对应了科研团队的工作能力；
S7、规定团队效率指标（SE）指标，对应于团队在增加投入时产出增加的幅度，即DEA方法分析得到的效率指标，对应科研团队的产出效率；
S8、收集大学的人事和科研信息，形成数据源，用复杂网络社区发现算法对学术合作网络进行划分，随后按照量化指标对团队学术合作指标进行计算；
S9、对科研团队成员的工作能力指标和产出效率指标用DEA方法进行计算，得到团队的科研效率量化指标；
S10、将学术合作量化评价指标与绩效量化评价指标进行关联分析，得到团队成员学术合作对团队科研绩效的影响。
2.根据所述权利要求1的一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，其特征在于：所述S1步骤的符号规约为假设整个复杂网络为M（V, E），其中V为M顶点的集合，E为M边的集合，经过GN算法之后，从M生成m个学术团队T i (v, e)，i=[1,m]，v和e为V和E的子集。
3.根据所述权利要求1的一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，其特征在于：所述S8步骤的人事和科研信息包括成员的年龄、学历、职称、学科、工资、科研项目、科研成果。
4.根据所述权利要求1的一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，其特征在于：所述S8步骤的复杂网络社区发现算法采用的复杂网络分析工具为Gephi。
5.根据所述权利要求1的一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，其特征在于：所述S8步骤的复杂网络社区发现算法采用的社区发现算法为Fast Unfolding。
6.根据所述权利要求1的一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，其特征在于：所述S9步骤的团队包括电控团队、机械团队、艺术团队、经管团队、理学团队、马克思主义团队、土木团队、文法团队和信息团队。
7.根据所述权利要求1的一种高校科研团队学术合作对绩效影响的量化研究方法，其特征在于：所述S10步骤的还包括对分析结果进行列表显示。
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