Structura Retelei DE Co Autorat Si Colaborare In Stiintele Politice DIN Romania

Comunicare

Structura Retelei DE Co Autorat Si Colaborare In Stiintele Politice DIN Romania

Byadmin ianuarie 1, 2024

STRUCTURA REȚELEI DE CO-AUTORAT ȘI COLABORARE ÎN ȘTIINȚELE POLITICE DIN ROMÂNIA

Cuprins

1. Rezumat

Pentru a înțelege cum sunt transmise informațiile noi, cum circulă metodele de cercetare inovatoare sau cum se dezvoltă colaborarea în mediul academic este necesară descoperirea tiparelor structurale prezente între și în cadrul departamentelor universitare.

Scopul principal al acestei lucrări este identificarea și analizarea rețelei de co-autorat formată din cadrele didactice afiliate celor 23 de departamente de Științe Politice din universitățile de stat și private din România. Am ales să studiez legăturile dintre indivizii afiliați acestor departamente deoarece fac parte din cadrul științelor sociale, și pentru că nu există încă analiză de rețea în acest domeniu academi. Rezlutatele cercetării confirmă ipotezele de la care aceasta a pornit. Astfel, chiar dacă există un număr mare de departamente de Științe Politice (și implicit de cadre didactice afiliate acestora) în România, numărul de legături dintre acestea este mic, rețeaua având un grad mare de fragmentare. De asemnea nu se confirmă prezența efectului Matei în cadrul rețelei, ceea ce denotă faptul că productivitatea și succesul indivizilor nu sunt recompensate, și că indivizii colaborează după principiul homofiliei. În ceea ce privește asemănarea rețelei de co-autorat din Științele Sociale, aceasta se potrivește parțial doar cu modelul centru-periferie.

Chiar dacă în ultimii ani au fost analizate rețelele de co-autorat și colaborare formate din profesori afiliați departamentelor de sociologie din România, sau studii referitoare la rețelele de colaborare academică din străinătate, pentru a avea o vedere de ansamblu asupra mediului academic românesc, indiferent de departament, sunt necesare studii care să cuprindă întreaga rețea de cadre didactice afiliate acestora, precum și legăturile cu comunitatea academică din străinătate. Aceste cercetări trebuie comparate, pentru a observa diferențele dintre state, precum și pentru a se încerca îmbunătățirea relațiilor de cooperare dintre cadrele didactice, circulația ideilor sau a metodelor de cercetare noi.

2. Introducere

Cuvântul „socializare” este unul dintre cei mai folosiți termeni din vocabularul tinerilor în cadrul discuțiilor purtate în ultimul deceniu. Odată cu apariția rețelelor de socializare precum Facebook, LinkedIn, Twitter , pentru clasica întrebare „Ce faci?” răspunsul a devenit, la nivel global, „socializez” (fie online sau offline). Acest termen este definit ca fiind „procesul de integrare a unui individ într-o colectivitate” (Dicționarul explicativ al limbii române, 2009). În mediul academic, o „rețea socială” nu este sinonimă cu o „rețea de socializare”, dar analiza de rețea poate fi aplicată cu succes în cadrul acestora. Spre exemplu pentru descoperirea unor tipare în ceea ce privește fluxul de informații, sau întocmirea rețelei sociale a unui individ. Analiza de rețea este folosită atât în științele sociale, în marketing sau economie, cât și în domeniul ingineriei industriale, sau chiar în biologie.

Suntem înconjurați zilnic de rețele sociale, noi înșine făcând parte din rețelele în care ne naștem (familia), sau din cele pe care le construim de-a lungul vieții (rețeaua de prieteni, de colegi). Cu toate acestea nu suntem capabili să vedem în totalitate componența acestora, ele fiind uneori extrem de complexe și cuprinzând sute, poate chiar mii de alteri și relațiile dintre aceștia. „A fi parte dintr-o rețea socială este ca și cum ai fi în mijlocului unui blocaj în trafic. Nu poți vedea decât mașinile care se alfă în imediata apropiere, dar din elicopterul care supraveghează traficul se vede întreg ambuteiajul. Analiza de rețea are rolul acelui elicopter, de a ne oferi o viziune de ansamblu a întregii rețele.” (Kadushin 2012, p.4)

Chiar dacă mass-media și-a arătat desul de târziu interesul pentru rețelele sociale (în ultimul deceniu), odată cu boom-ul internetului și al rețelelor de socializare, cercetători din domeniul științelor sociale, și nu numai, publică lucrări în acest domeniu încă din anii 1950. Interesul crescut pentru domeniul rețelelor sociale manifestat în ultimii ani este dovedit statistic de cei de la Google Scholar. Aceștia au publicat un raport ce prezenta numărul de citări pe care articolul lui Mark Granovetter: „The strenght of weak ties” îl avea în 2014. S-a observat că numărul citărilor a crescut cu aproximativ 12.000, față de numărul acestora din anul 2011. (Hâncean, 2014, p. 11).

În 1968, la Universitatea Columbia, Allen Barton făcea o declarație care este încă de actualitate.

Folosind eșantionarea aleatorie sondajul devine o mașină de tocat sociologică, smulgând individul din contextul social, garantând că niciun participant la studiu nu interacționează cu altul. Este precum un biolog care pune animalele experimentale într-o mașină de tocat și analizează la microscop la fiecare 100 de celule; anatomia și fiziologia dispar, structura și funțiile dispar, iar acesta rămâne cu biologia celulară… Dacă scopul nostru este să analizăm comportamentul uman, nu doar să îl înregistrăm, trebuie să vrem să cunoaștem mai mult despre grupurile primare, cartiere, organizații, cercuri sociale și comunități; despre interacțiune, comunicare, așteptări de rol și control social. (Freeman 2004, p.1)

Acest mod ce cercetare, care studiază legăturile dintre elementele de studiu se numește abordare structurală, și este folosită nu doar în științele sociale, ci și în domenii precum astrofizica sau microbiologia. În științele sociale abordarea structuralistă este bazată pe studiul interacțiunilor dintre indivizi și este denumită analiză de rețea socială. (Freeman 2004, p.2).Tocmai datorită spectrului larg de aplicabilitate, studiul rețelelor devine din ce în ce mai popular în rândul cercetătorilor. Pentru a înțelege cum se dezvoltă și circulă ideile noi, metodele de cercetare sau cooperarea, este necesară descoperirea tiparelor structurale ale rețelelor formate din cercertători, indiferent de domeniul în care aceștia activează.

Am ales acestă direcție de studiu, analiza de rețea, deoarece a fost unul dintre cele mai interesante domenii din cei trei ani de studiu în cadrul progamului de licență. Încă de la primele cursuri am fost interesată de modul în care se formează rețelele sociale, și de relațiile dintre indivizi, vizualizate într-un mod intersant cu ajutorul programelor software speciale precum NetDraw sau Pajek.

O rețea de co-autorat prezintă atât stadiul în care se află sistemul academic, cât și baza de cunoștințe pe care o are o societate. Datorită faptului că Științele Politice fac parte din familia științelor sociale, am considerat că rețeaua formată din cele 23 de departamente din cadrul universităților de stat și private din România constituie un bun subiect de cercetare. În plus politica este un subiect mereu prezent în realitatea cotidiană, dar și în mediul academic. Acesta este într-o continuă schimbare, iar pe baza lui sunt publicate în fiecare an o multitudine de articole, cărți și studii științifice.

3. Ce sunt rețelele sociale?

Freeman (2004) îl identifică pe Auguste Comte ca fiind pionierul perspectivei structurale asupra vieții sociale, considerând că acesta a avut o influență majoră asupra dezvoltării analizei de rețea socială, chiar dacă nu este menționat foarte des în recenziile istorice privitoare la acest domeniu. Comte susținea că anumite părți ale structurii sociale sunt interconectate. Aceste idei sunt cât se poate de contemporane, semănând cu teoriile analizei de rețea din prezent.

Unul dintre autorii clasici, Ferdinand Tönnies a introdus în sociologie termenii contrastanți: gemeinschaft și gesellschaft. În timp ce primul este folosit pentru a descrie legăturile directe și personale dintre indivizi ce împărtășesc aceleași valori și credințe, gesellschaft reprezintă legăturile formale, impersonale și instrumentale.(Freeman 2004)

Georg Simmel a propus una dintre cele mai explicite perspective structurale care stau la baza analizei de rețea. Pentru el, sociologia nu era altceva decât studiul tiparelor apărute la nivelul interacțiunii dintre indivizi.(Freeman 2004)

În ceea ce privește analiza de rețea în forma ei modernă, Freeman (2004) consideră că aceasta a apărut odată cu cercetările realizate în anii 1930 la Școala studiilor sociometrice de către cercetători precum Kurt Lewin, Jacob L. Moreno, sau Hellen Jennings.

Una dintre cele mai uzitate metode de vizulalizare a legăturilor dintre idivizi este sociograma. Aceasta a fost introdusă în analiza de rețea de către Jacob L. Moreno in anii 1930. Acesta a folosit sociogramele în cercetările sale în cadrul Școlii de fete din Hudson, sau cele de la închisoarea de maximă siguranță Sing Sing, reușind să observe cu ajutorul acestora relațiile simetrice sau asimetrice, apariția liderilor formali sau informali sau a indivizilor ce ocupau poziții cheie în cadrul rețelei. Wasserman vine cu o definiție clară a sociogramei, și anume că sociograma este o imagine în care nodurile sociale sunt reprezentate de puncte iar liniile ce unesc aceste noduri reprezintă legăturile formate între ele. (Hâncean, 2014: 32)

Figura 1 reprezintă o astfel de sociogramă, realizată cu ajutorul software-ului Ucinet 6.0. Se pot observa cele 6 noduri care alcătuiesc rețeaua și legăturile dintre ele. Vârfurile de săgeata îndrepate spre noduri reprezintă direcția interacțiunii, care în acest exemplu este bidirectională.

Figura 1 Sociograma

Un alt moment important în dezvoltarea analizei de rețea a fost înființarea Școlii de cercetare de la Harvard. Unele dintre cele mai cunoscute cercetări sprijinite de aceasta au fost experimentele Hawthorne și cercetarea de teren realizată în Newburyport.(Hâncean, 2014: 16). Mai cunoscut este însă experimentul Hawthorne, efectuat de William Llozd Warner și Elton Mayo. Acesta a fost realizat în perioada 1924-1932, și a urmărit studiul relației dintre productivitate și schimbările aduce mediului fizic de muncă. Rezultatele acestui experiment au fost neașteptate, în sensul în care productivitatea angajaților a crescut chiar dacă condițiile de lucru s-au înrăutățit. Acest lucru s-a produs atât datorită efectului social, participanții la experiment fiind izolați de restul muncitorilor, astfel legăturile dintre ei s-au dezvoltat, dar și datorită faptului că aceștia au văzut studiul ca pe un plus de implicare din partea managementului. (Hâncean, 2014: 32)

Unul din ultimele momente importante în dezvoltarea anlizei de rețea a fost înființarea Școlii antropologice de la Manchester. În cadrul acesteia s-a dezvoltat ideea de ego-rețele, dar și termeni precum intensitatea legăturilor, reciprocitatea acestora sau durabilitatea. (Hâncean, 2014: 32)

O rețea socială poate fi definită ca fiind „un set de actori și legăturile dintre aceștia” (Wasserman și Faust 1994, p.9). În ultimele decenii tot mai mulți sociologi și-au îndreptat atenția spre metodele de analiză și rezultatele cercetărilor din domeniul rețelelor sociale. Aceștia au descoperit că analiza de rețea răspunde riguros unui număr mare de întrebări de cercetare, oferind informații despre structura internă a rețelei analizate, precum și despre mediul economic, social și politic din care face parte aceasta. Analiza de rețea studiază nu doar legăturile interumane, ci și legăturile de cooperare, legăturile economice dintre diferite organizații sau legăturile politice dintre țări.

Analiza de rețea socială (ARS) a cunoscut o dezvoltare puternică la începutul anilor 1990 datorită apariției pachetelor software precum Pajek, Ucinet, GUESS, ORA sau Gephi, construite special pentru analiza rețelelor sociale. Acestea au permis analizarea cu ușurință a datelor relaționale la un nivel mai mare, între mii, chiar zeci de mii de noduri. Astfel s-au dezvoltat din ce în ce mai multe centre de cercetare de mici dimensiuni, în cadrul universităților mici, ca de exemplu cele din Vestul Europei.

În Ro

În România analiza de rețea socială este încă în plină dezvoltare, studii în acest domeniu fiind publicate încă din perioada comunismului. Dintre acestea cele mai notabile sunt „Sociometria. Eseu critic” publicată în 1967 de Achim Mihu și probabil prima analiză de rețea socială publicată în România: „Optimizare și eficiență în activitatea Instructiv-Educativă” a cărei autoare este Mihaela (Rob) Vlasceanu. În ceea ce privește conferințele, în anul 2013 departamentul de Sociologie al Universității din București împreună cu departamentul de Relații Internaționale și Studii Europene din cadrul Școlii Naționale de Științe Politice și Administrative, au organizat SoNeTe (Social Network Environments Conference). Această conferință a reunit 70 de participanți atât de pe teritoriul României, cât și de la universități din străinătate, precum Universitatea din Carolina de Sud, Universiatea din New York sau Unversitatea din Dakota de Nord. (Hâncean 2013, p.5-11)

3.1 Elemente cheie ale rețelelor sociale

Pentru a face referire la indivizii ce fac obiectul studiului ( aceștia putând fi: indivizi, articole, țări, departamente, instituții etc.) în analiza de rețea sunt folosiți alternativ termenii nod și actor, iar legătura stabilită între aceștia poate semnifica o multitudine de relații. „Legăturile sociale continue” se referă la similarități precum proximitatea fizică, coapartenența la un grup sau împărtășirea acelorași valori. „Relațiile sociale” sunt împărțite în două categorii: relații de rol și relații cognitive. „Legăturile sociale discrete” pot fi interacțiuni sau fluxuri („resurse care circulă succesiv sau simultan”). (Hâncean 2014, p.39)

În ceea ce privește tipurile de legături, Mark Granovetter face distincția între legăturile slabe și cele puternice. În lucrarea „Puterea legăturilor slabe”(1983) acesta susține faptul că legăturile slabe sunt foarte importante pentru indivizi. El consideră că acestea nu duc la alienare, cum susțin Toennies sau Louis Wirth, ci sunt un element vital, ce ajută individul să se integreze în societatea modernă. Această idee este preluată într-o anumită măsură de la Durkheim, care susținea că expunerea la numeroase puncte de vedere și acțiuni diferite duce la formarea individualismului. (Granovetter 1983, p.203)

Diada este unitatea de bază a rețelei sociale, ea fiind formată dintr-o pereche de actori și posibilele legături dintre aceștia. Analiza diadelor se centreză pe reciprocitatea existentă (sau nu), pe legătura dintre noduri, și pe tipuri de relații simultan. (Wasserman și Faust 1994, p.18-19)

Momentul în care cercetătorii și-au concentrat atenția asupra triadelor a fost unul crucial în dezvoltarea analizei de rețea. Teoria balanței sociale, propusa de Fritz Heider, conceptualizează tranzitivitatea triadei ( dacă actorul X „îl place” pe actorul Y, iar Y „îl place” pe Z, atunci X „îl place” pe Z), și echilibrul acesteia ( dacă X și Y se „plac”, atunci îl vor evalua într-un mod similar pe Z, iar dacă X și Y nu se „plac” atunci evaluarea lui Z va fi diferită). (Wasserman și Faust 1994, p.18-19)

Dacă diadele sunt formate din câte două noduri, iar triadele sunt grupuri a câte trei actori, putem defini subgrupurile ca fiind orice subset de actori și legăturile dintre aceștia. (Wasserman și Faust 1994 p.18-19)

Aceste componente ale unei rețele pot fi vizualizate cu programe speciale. Acest lucru facilitează analiza datelor, chiar și fără aplicarea măsurătorilor specifice analizei de rețea. În figurile de mai jos sunt prezentate trei exemple de componente, creeate și vizualizate cu ajutorul NetDraw. Acest lucru facilitează observarea prezenței legăturilor dintre noduri, precum și direcția în care acestea sunt îndreptate.

Pe lângă conceptele relaționale, există o serie de factori ce fac diferența între analiza de rețea și alte abordari de cercetare, cum ar fi: actorii nu sunt idependenți ci interdependenți; legăturile relaționale dintre actori sunt canale de schimb de resurse, fie materiale sau nonmateriale; mediul structural furnizează oportunități sau constrange acțiunile individului; structura este conceptualizată ca model durabil de relații între actori. (Wasserman, Faust 1994)

Analiza de rețea reprezintă o paradigmă, un mod de studiu al rețelelor sociale. Unul din scopurile acesteia este acela de a descoperi care este cel mai important/puternic actor din rețea, nodul sau nodurile centrale. Actorul central are de obicei o poziție strategică în interiorul rețelei. Nodurile care nu au nicio legătură cu alte noduri din rețea se numesc izolate, iar cele pendante sunt cele care au o singură legătură cu un alt nod. În prezent nu se studiază doar atributele indivizilor, sau poziția lor în cadrul rețelei, ci și relațiile dintre ei, de exemplu relațiile de prietenie, de schimb, de comunicare între membrii unui grup. (Wasserman și Faust 1994)

3.2 Măsuri ale centralității

Autori precum Wasserman, Faust, Hanneman sau Riddle susțin că puterea este un concept rațional, o propritate fundamentală a unei relații, nu un atribut al actorilor, deci se poate spune despre un actor că este puternic față de alți alteri (raportat la gradul lor de putere). Puterea poate fi analizată atât la nivel micro (un actor în relație cu alterii săi), cât și la nivel macro, atunci când se măsoară atât gradul de putere al unei substructuri, cât și pe cel al întregii rețele. Pentru a vedea „cine este cel mai bine conectat actor”, autorii clasici ai analizei de rețea au stabilit un set de măsurători ce identifică nodurile centrale, puternice. Pentru a calcula „prestigiul” unui actor este necesară o serie de cel puțin trei măsuri de centralitate.

Degree-ul reprezintă o primă măsură de centralitate. Pentru rețelele direcționale poate fi observată diferența dintre legăturile pe care un nod le are cu alții, și legăturile pe care alterii declară că le au cu el, astfel in-degree-ul și out-degree-ul pot fi diferite. Pentru relațiile nondirecționale, actorii principali sunt definiți ca cei care au cel mai mare „degree” (număr de legături) făcând abstractie de direcția acestora (in sau out). (Wasserman și Faust 1994, p.199)

Cea de-a doua măsură care poate fi aplicată la nivelul unei este closeness, adică distanța dintre un nod și alterii săi. Un actor este central atunci când poate interacționa rapid cu celelalte noduri, adică atunci când poate face numărul minim de „pași” pentru a ajunge la un alter. Apare astfel noțiunea de „cale geodezică”, sau „cea mai scurtă cale”. Spre deosebire de degree și betweenness, valorile luate de closeness trebuie să fie cât mai mici. Pentru rețelele asimetrice se pot calcula in-closeness (legături primite de un nod de la alteri) și out-closeness (legătrui trimise de la un nod la alteri). (Wasserman și Faust 1994, p.200)

Betweenness este cea de-a treia măsură de centralitate. Aceasta reprezintă „numărul de situații în care un nod se interpune pe distanța cea mai scurtă dintre alte două noduri”. Astfel un actor care „se interpune de cele mai multe ori pe distanța geodezică dintre alte perechi de noduri„ va avea cea mai mare valoare a măsurii betweenness. (Hâncean 2014, p.66).

Presupunând că actorii doresc maximizarea câștigurilor, aceștia pot îndeplini roluri de brokeraj având un scor betweenness mare. Ei pot deveni astfel coordonatori, consultanți , gatekeeperi, reprezentanți sau puncte de legătură. (Wasserman și Faust 1994, p.200)

A patra măsură a centralității este cea de tip eigenvector. Aceasta reprezintă: „gradul în care un ego este conectat la alteri care la rândul lor sunt bine conectați” (raportat la restul nodurilor din rețea). Astfel se poate spune despre nodul cu centralitate eigenvector mare că are un capital social mare. (Hâncean 2014, p.125)

Pentru a putea face aceste măsurători, trebuie făcută distincția între graficele direcționale și cele nondirecționale, asimetrice. Multe relații sunt direcționale, ceea ce înseamnă că relațiile sunt orientate de la un actor, spre altul (acest lucru fiind reprezentat grafic cu ajutorul unei săgeți poziționate pe linia dintre noduri). Într-o rețea socială ce reprezintă actorii unei săli de curs, profesorul este sursa informației, iar elevii sunt actorii ce o primesc, dar acest flux poate fi inversat, profesorul devenind astfel cel care recepționează informațiile. (Wasserman și Faust 1994)

Legăturile dintre noduri pot avea fie valori negative, fie pozitive, spre exemplu prietenia poate fi marcată cu semnul „+”, iar bârfa sau ura cu „-”. De asemenea, legăturile pot lua diferite valori numerice, simbolizând puterea legăturii, gradul relației sau numărul de acțiuni repetate dintre actori. (Wasserman și Faust 1994)

Pe lângă cele trei măsurători prezentate anterior, aplicate bineînțeles la nivelul grupului , se poate utiliza Indicele E-I pentru analiza gestionării crizelor organizaționale. Acesta are rolul de a evalua numărul de legături ale grupului cu exteriorul, el reprezentând un raport între: diferența dintre E (numărul legăturilor extrene) și I (numărul legăturilor interne), și suma acestora. (Krackhardt și Stern 1988)

Indicele E-I este folosit și în analiza homofiliei la nivelul rețelei. Valorile sale pot varia de la -1 la +1, unde valorile negative reprezintă gradul de homofilie, iar cele pozitve omogenitatea rețelei. Spre exemplu in funcție de gen, valoarea indicelui E-I de -0.200 reprezintă faptul că în rețeaua respectivă femeile tind să interacționeze cu femei, iar bărbații cu bărbați. O valoare de 0.200 înseamnă că indivizii nu respectă principiul homofiliei atunci când dezvoltă legături între ei.

În concluzie, centralitatea poate fi calculată atât la nivelul nodurilor cât și la nivelul întregii rețele, folosind aceleași măsuri și aceleași reguli de măsurare.

3.3 Contagiunea socială și coeziunea grupului

Atunci când spunem despre un grup că este coeziv, facem referire la gradul de implicare al indivizilor. Această proprietate este fundamentală unui grup ce are în final un scop comun, el devenind astfel o unitate de sine stătătoare.

Coeziunea structurală este cea care generează sisteme coerente de idei (Durkheim, 1984). Atunci când cercetătorii fac schimb de idei, întrebări de cercetare, metode, ar trebui să ajungă la un consens, cel puțin la nivel metodologic. (Friedkin, 1998). Pentru a ajunge la schimbul de informații, este necesar ca indivizii să fie cât mai bine conectați. Atfel se pot observa diferențe majore între indivizii slab conectați și cei care au un număr mai mare de legături cu alteri.

Privind cele două ego-rețele, putem asuma faptul că nodul X (Fig. 4), care face parte dintr-o componentă formată din zece alteri și are zece legături, are mai multe șanse să obțină informații noi, față de nodul A (Fig. 5), nod ce face parte dintr-o triadă (are trei legături).

Figura 4 Figura 5

Friedkin și Johnsen (1999) susțin că opiniile indivizilor sunt influențate de poziția socială. Astfel ocupanții pozițiilor ierarhice superioare determină opiniile colective, ducând la omogenizarea ideilor, a credințelor. Acest model de contagiune socială se bazează pe comunicarea directă dintre indivizi.

Martin (2002) consideră că putem da o formă structurii de idei, legând-o de structura rețelei, chiar dacă nu putem identifica concret conținutul ideilor. Cu toate că procesele celor doi, Martin si Friedkin, diferă ( influențe interpersonale versus autoritate ierarhică) ele tind spre aceeași concluzie și anume: consensul ideatic depinde strict de forma rețelei sociale.

Burt (1987) explică fenomenul contagiunii sociale utilizând modelele coeziunii și corespondenței structurale. Contagiunea apare încă de la nivelul proximității fizice. Observând expunerea ideilor unui alter, individul devine conștient de inovatie, și este martor la consecințele aduse de expunerea alterului. După cel de-al doilea Război Mondial, accesul la noi informați a devenit prin intermediul mass-media mult mai facil. Proximitatea fizică nu mai este astfel un impediment în răspândirea ideilor noi, sau a informației.

Modelul corespondenței structurale arată competiția dintre ego și alter. Aceștia ocupă aceeași poziție în structura socială și dezvoltă un tipar identic de relații cu alteri similari. Atât coeziunea cât și corespondența structurală prezic apariția contagiunii între indivizi puternic legați intre ei, și care au legături puternice cu alteri.

Contagiunea presupune împărtășirea ideilor, a credințelor, ceea ce poate duce la colaborarea spre un scop comun, indiferent de domeniul de activitate. Acest comportament putând fi observat de la echipele de fotbal, la echipele din departamentele marilor organizații, și chiar în domeniul cercetării științifice, acolo unde specialiști din domenii diferite lucrează împreună pentru atingerea unui rezultat trans-disciplinar.

Coeziunea oferă membrilor grupului sentimentul de unitate, de apartenență. Membrii grupului își oferă ajutor reciproc, iar comportamentul lor promovează colaboarea.

3.4 Colaborarea științifică

Centrele de cercetare științifică sunt creeate pentru a aduce împreună expertiza și resursele necesare pentru rezolvarea problemelor de cercetare importante și complexe. Dat fiind faptul că aceste centre de cercetare sunt despărțite din punct de vedere geografic și sunt formate din cercetători din diverse domenii științifice, profesori universitari sau chiar studenți, unii dintre ei se poate să nu se fi întâlnit sau să fi lucrat împreună niciodată.

Știința este un domeniu bazat pe reputație. Recompensele sunt direct proporționale cu aceasta, făcând abstracție de eforturile personale. Astfel cel care are încă de la început succes, acela va continua să fie recompensat, iar cei ce nu au fost recunoscuți de la început vor fi înlăturați. Tocmai de aceea, majoritatea autorilor ce publică texte științifice folosesc unul dintre tipurile de colaborare științifică: co-autorarea lucrărilor, conducerea redacțională comună, co-organizarea diferitelor evenimente științifice, co-participarea în programe formale de cercetare, sau în echipe de cercetare. Una dintre cele mai des întâlnite forme fiind co-autoratul.

Schrage (1995) definește colaborarea ca fiind „procesul creației împărtășie: doi sau mai mulți indivizi ce au aptitudini complementare interacționează pentru a creea o cunoștință comună pe care niciunul dintre ei nu o avea sau nu ar putea să o dobândească pe cont propriu” (p. 33) Brad Wray (2002) constată că atunci când cercetătorii nu doresc să colaboreze găsesc mai greu resursele necesare pentru întocmirea unei lucrări reușite, rezultând scăderea productivității (față de colegii lor care au colaborat).În urma cercetărilor făcute, Moody (2004) precizează trei modele structurale ale rețelelor de co-autorat: structuri care reproduc proprietățile graficelor de tip „lume mică”, structuri coezive și structuri bazate pe atașamentul preferențial.

Rețelele caracterizate ca fiind coezive structural sunt dens conectate, nefiind predispuse la fragmentare. Astfel rețeaua rămâne conectată chiar dacă anumite noduri sunt eliminate. Rețelele mari se dezvoltă conform principiului atașamentului preferenețial (Barabasi, Albert 1999). Acest model îi corespunde celui formulat de Merton: „Efectul Matei” preluat din versetele din Biblie „cei care au li se va da și mai mult, iar cei care nu au li se va lua și ceea ce au”. Autorul susține că acest comportament a fost notat în mod repetat chiar de laureații premiului Nobel în cadrul interviurilor susținute. Aceștia observau că există discrepanțe între meritul acordat unor cercetători care au avut în trecut lucrări premiate (erau foarte cunoscuți), și meritul acordat cercetătorilor mai puțin cunoscuți, dar care publicau lucrări la fel de bune ca cele ale primilor. Aproape toți cei intervievați susțin că, în cazul lucrărilor co-autorate, cei care primesc laudele pentru cercetarea făcută sunt autorii deja cunoscuți. Unul dintre aceștia susține chiar că atunci când o lucrare este co-autorată de autori aproape anonimi, dar care în introducere are adresate mulțumiri pentru un cercetător senoir, acea lucrare este automat catalogată ca fiind foarte bună. Prezența efectului Matei în sfera cercetării științifice produce dezechilibre în ceea ce privește alocarea de fonduri pentru cercetare. Astfel marilor centre de cercetare, ce produc excelență, le sunt alocate fonduri mult mai mari față de medie.(Merton, 1968, p. 57, 62)

În cazul proiectelor trans-disciplinare, unde cercetători din mai multe domenii lucrează împreună, modelul cel mai potrivit este cel al „lumii mici”, dezvoltat de Stanley Millgram. Aceste rețele sunt formate din clustere de cercetători care lucrează la proiecte de cercetare din domenii diferite. Astfel numărul legăturilor ce se stabilesc între clustere este mai scăzut, spre deosebire de densitatea din interiorul acestora.

Borgatti și Everett (1999) vorbesc despre un alt tip de structură a rețelei: modelul centru-periferie. Acest model are la bază un centru dens, coeziv și o perfierie risipită, slab conectată. Pentru a detecta modelul centru-periferie într-o rețea dată, cei doi propun un algoritm ce coreleză rețeaua cu o rețea ideală, predefinită. Un coeficient de corelație mare indică faptul că structura observată este una de tipul centru-periferie.

Colaborarea dintre cercetătorii din domeniul științelor sociale este mai rar întâlnită, în schimb, în știintele exacte colaborarea este oarecum necesară deoarece este nevoie de resurse din mai multe domenii pentru a putea scrie o lucrare complexă și completă. Datorită rolului important pe care îl joacă această colaborare în progresul științific, în ultimele decenii s-a constatat o creștere semnificativă a numărului de lucrări co-autorate, atât din domeniul științelor sociale căt și din alte domenii. Un bun exemplu este jurnalul „Filosofia științei”, unde numărul de articole co-autorate este în creștere. Dacă în primii cinci ani (1934-1938) de la apariție doar un singur articol a avut mai mulți autori, între 1990 și 1994, 11% dintre articole erau co-autorate.

Colaborarea științifică are și unele riscuri epistemice. Dintre acestea, patru apar cel mai des în discuțiile unor autori precum Merton și Zuckerman. Primul risc prezentat de aceștia este ca odată cu creșterea numărului de co-autori, să devină dificilă, sau chiar imposibilă delimitarea precisă a contribuțiilor mai importante aduse de unii dintre ei- difuzia epistemică a responsabilității. Atunci când o lucrare are ca autor o singură persoană este clar credibilitatea cui este afectată, în cazul în care aceasta nu se ridică la înălțimea așteptărilor. David Hull notează că succesul științei depinde în mare parte de prestigiul obținut de cercetători, sau din contră de piererea credibilității atunci când este cazul. (Wray 2002, 163-166)

În al doile rând, atunci când un cercetător publică doar lucrări în colaborare cu alți autori prestigioși, contribuția sa nu poat fi definită clar. Acest lucru îi afectează în special pe tinerii cercetători, care nu pot demonstra cu adevărat calitățile academice pe care le dețin. (Wray 2002, 163-166)

Cel de-al terilea risc pe care îl are o rețea de colaborare este tocmai faptul că unele domenii de studiu nu sunt deschise tuturor categoriilor de cercetători, sau nu finanțează proiectele de cercetare minore. În acest sens există dovezi ce arată că unele agenții nu finanțează decât marile proiecte de cercetare, în domenii foarte cunoscute. Cole, Rubin și Cole (1978 ) arată în studiul lor că în domeniile: algebră, meteorologie și fizică proiectele mari de cercetare au întâietate în ceea ce privește acordarea de premii. (Wray 2002, 163-166)

Ultimul risc este acela ca odată formate, marile rețele de colaborare să devină grupuri de lobby. Acestea pun astfel presiune pe mediul științific pentru a avansa în direcția propusă de ele, obținând resurse la care cercetătorii individuali, sau cei care fac parte din proiecte de cercetare mai mici nu au acces. (Wray 2002, 163-166)

3.5 Homofilia

Principiul homofiliei structurează și limitează întregul univers al individului. Fie că este vorba despre legăturile de prietenie, de colaborare, de subordonare, legături creeate în cadrul familiei, al grupului de prieteni sau la locul de muncă.

A fi diferit de un alter din punct de vedere etnic sau rasă provoacă cele mai mari rupturi între grupurile de indivizi. Aceste două atribute sunt urmate de vârstă, religie, ocupație și gen. Proximitatea geografică, familia și poziția socio-economică duc la creșterea gradului de homofilie, la formarea de noi legături între indivizi și la dezvoltarea celor deja existente. (McPherson, Smith-Lovin, Cook 2001, p.415-416)

Legăturile slabe dintre indivizi care nu sunt similari dispar repede, formându-se astfel în spațiul social nișe. Grupurile de persoane ce au caracteristici/atribute diferite (gen, vârstă, poziție socială) tind să fie catalogate în funcție de acestea. Asfel apar la nivelul societății stereotipuri precum: membrii unei găști sunt violenți, femeile sunt emotive, persoanele educate sunt tolerante. Deoarece indivizii tind să aibe legături puternice cu alteri similari lor calitățile grupului le sunt automat atribuite. (McPherson, Smith-Lovin, Cook 2001, p.415-416)

Ideea de homofilie a apărut încă din antichitate, filosofii vremii precum Aristotel sau Platon notau că oamenii îi iubesc și se împrietenesc cu cei similari lor. Odată cu apariția analizei de rețea, cercetătorii au observat că elevii din clasele primare legau prietenii mult mai ușor cu cei care le erau similari din punct de vedere demografic. Lazarsfeld și Merton (1954) au fost cei care au introdus în analiza de rețea termenul homofilie, bazându-se pe cercetările anterioare și legându-le de studiile antropologice clasice despre homogamie (homofilia în cadrul căsătoriilor). (McPherson, Smith-Lovin, Cook 2001, p.415-416)

3.6 Rețele de co-autorat

Rețelele de co-autorat conțin informații importante despre tiparele de cooperare dintre autori, și relevă statusul sau poziția ocupată de autori în structurile comunității științifice. (Mali, Kronegger, Doreian și Ferligoj p.96)

Newman (2001) a construit un set de rețele de colaborare utilizând baze de date ce conțineau lucrări științifice din domeniul fizicii, cercetării biomedicale și IT. Acesta consideră că doi autori sunt conectați atunci când au co-autorat una sau mai multe lucrări. Rețelele descoperite de Newman au dublu rol: de colaborare și de cunoaștere, deoarece autorii au fost nevoiți să se cunoască personal pentru a publica lucrarea. Borgatti și Cross (2003) susțin că pentru a utiliza cunoștințele deținute de alți indivizi, trebuie ca între aceștia să se stabilească o relație, fie de accesibilitate mutuală, fie de altă natură. De asemenea, indivizii trebuie să cunoască nivelul de cunoștințe deținut de ceilalți.

În „Fragmented Romanian Sociology: Growth and structure of the Collaoration Network” (Lazăr Vlăsceanu, Marian-Gabriel Hâncean și Matjaž Perc 2014) este prezenată și analizată rețeaua de colaborare dintre autorii de sociologie românească. Concluziile studiului arată că rețeaua este fragmentată, fiind totodată deconectată de la comunitatea internațională. (85% dintre autori nu au colaboratori de altă naționalitate). De asemenea atricolul arată și faptul că pentru afilierea dintre departamente și homofilia în funcție de gen indicele E-I calculat este negativ, ceea ce înseamnă că „atât în componenta principală cât și în întreaga rețea autorii tind să colaboreze cu alteri din același departament, iar bărbații co-autorează în general cu bărbați (iar femeile cu femei)”.

În ultimele două decenii au apărut tot mai multe studii bibliometrice în diverse domenii ale științei. Acestea au avut ca scop măsurarea performanței în contextul internațional a unor autori, instituții sau țări. Modelele bibliometrice nu au doar un scop teoretic, de prezentare a performanței, si pe baza lor pot fi întocmite evaluari și predicții.

În 1969, aproape simultan, Pritchard, Namilor și Mulchenko au încercat explicarea bibliometriei ca fiind „aplicarea metodelor matematice și statistice metodelor de comunicare și cărților”, sau ca „aplicarea acelor metode cantitative care se ocupă cu analiza științei văzută ca un proces informațional”. Cu toate acestea, folosirea tehnicilor statistice în analiza literaturii științifice a început încă din anul 1926. Bibliometria este astăzi unul dintre puținele instrumente de analiză trans-disciplinară, înglobând tehnici matematice, teorii sociale sau chiar din științele naturale. (Glanzel 2003)

În 2005, Jorge Hirsch a propus ca și criteriu pentru cuantificarea output-ului științific a unui singur cercetător. Acest indice depinde atât de numărul de lucrări publicate ale unui cercetător, cât și de impactul provocat de lucrări asupra colegilor săi. Astfel „Un cercetător are un indice h de h a Nl lucrări au cel puțin h citări fiecare, iar celelalte (Nl-h) au mai puțin de h citări” (Bornman, Mutz și Daniel 2008)

Indicele h este considerat robust, insensitiv la un set de lucrari slab citate accidental, sau la una sau mai multe lucrări foarte citate. Atfel, în 2006 Leo Egghe a introdus indicele g. Acesta este definit ca „Cel mai mare număr g al lucrărilor ce împreună primesc g² sau mai multe citări”. Se observă că g≥h, deci în comparație cu h, indicele g acordă o valoare mai mare lucrărilor cu mai multe citări. (Egge L.)

Pe lângă indicii g și h în cercetarea avansată pot fi folositi și alți indicii, ce au utilități mai precise față de primii doi. Printre aceștia se numără indicele (h2), α, m sau r.

4. Metodologie

În acest capitol voi urmări prezentarea metodologiei generale folosite pentru realizarea lucrării. Pentru început menționez faptul că această lucrare este exploratorie, bazată pe metoda de cercetare calitativă, dar și pe analize cantitative efectuate în SPSS.

Ipotezele de cercetare de la care am pornit sunt:

1. Dacă există o corelație semnificativă statistic între numărul de lucrări publicate și numărul de citări ale acostora, și titlul didactic al indivizilor, atunci indivizii respectă standardele minimale neceare și obligatorii pentru conferirea titlurilor didactice din învățământul superior.

2. Dacă rețeaua de colaborare este formată pe principiul homofiliei, atunci nu există la nivelul acesteia efectul Matei.

Primul pas pentru întocmirea lucrării a fost acela de a colecta datele. Instrumentul folosit a fost analiza documentară. Utilizând fiecare listă a cadrelor didactice afiliate pusă la dispoziție pe site-ul fiecărui departament am întocmit o bază de date ce cuprinde: numele,prenumele, titlul academic. genul, numărul de lucrări, de citări și valoarea indicilor g și h pentru fiecare cadru didactic.

Pentru stabilirea numărului de lucrări, de citații și a celor doi indici am introdus aceste liste în Harzing's Publish or Perish. Acest program este folosit pentru căutarea numărului de citări științifice pe care le are o carte sau articol calculând astfel impactul statistic al acestora.

De asemenea am enumerat autorii cu care fiecare cadru didactic afiliat unui departament a co-autorat lucrări. Pentru păstrarea confidențialității indivizilor am decis codarea numelor acestora. Astfel în rețele se regăsesc două tipuri de coduri: unul format din inițialele numelui universității de care aparține departamentul (deci nodul) și un număr, ce nu are nicio semnificație în analiza datelor, e.g. UVT1 (Fig. 3). Cel de-al doilea tip de noduri reprezintă co-autorii neafiliați unuia dintre cele 23 de departamente. Codul prin care aceștia sunt reprezentați este format dintr-o literă și un număr care folosesc doar la identificarea indivizilor. Un exemplu concret este prezentat în figura 3. Rețeaua este formată din nodurile afiliate departamentului de Științe Politice al Universității de Vest Transilvania și nodurile cu care aceștia au publicat lucrări co-autorate (legătura de co-autorat fiind ilustrată printr-o linie nedirectionată). Această formă de vizualizare a datelor este posibilă cu ajutorul meniului NetDraw al Ucinet.

În continuare, folosid programul Ucinet 6, am creeat matricile formate din cadrele didactice ale fiecărui deparatment împreună cu autorii cu care aceștia au publicat lucrări. Am unit mai apoi aceste matrici, rezultând astfel întreaga rețea de co-autorat din Științele Politice din România. (Fig. 5)

Am format o matrice de atribute ce conține afilierea la departament, genul, titlul academic, numărul de lucrări și citații dar și indicii h și g. Toate acestea sunt atribuite doar cadrelor didactice principale, ce aparțin de unul dintre cele 23 de departamente. Astfel în analiza datelor se vor regăsi distincții între cele două tipuri de noduri.

Pentru a observa modul în care influențează unele atribute ale autorilor numărul de citări, lucrări publicate sau valorile indicilor, am folosit programul SPSS. Acesta este un pachet software de analiză statistică a datelor. Astfel am analizat datele cu ajutor operațiunilor tipice statisticii descriptive și bivariate: cross-tabulation, frecvențe, medie, mediană, corelații. Acest proces a reprezentat partea cantitativă a lucrării.

Pentru a vizualiza datele, am folosit pe lângă NetDraw (Ucinet) și Pajek. Acesta este un program de analiză și vizualizare a rețelelor de mari dimensiuni, putând conecta mii sau chiar milioane de noduri (vertices).

5. Prezentarea datelor

Înainte de a construi rețeaua am analizat statistic datele, prin software-ul SPSS. Prima analiză a fost distibuția frecvențelor variabilelor: gen și titlu didactic. Output-ul obținut se regăsește în graficele 1 și 2.

Pentru variabilele Lucrări, Citări, Indice h și Indice g am ales să prezint cele mai semnificative valori procentuale obținute în urma analizei frecvențelor. Valoarea 0 este cea care în toate cazurile are cel mai mare procentaj, iar valorile mari (e.g. 125, 163 nr. de lucrări) au cele mai mici valori procentuale (e.g. 0.3%, 0.5%), deoarece doar unul, sau foarte puțini indivizi au un număr mare de lucrări publicate, sau au un număr mare de citări pentru acestea.

Pentru numărul de lucrări valorile procentuale mai semnificative sunt: 4.8% cu cinci lucrări publicate, 3.3% cu câte o singură lucrare. Indivizii care au opt, respectiv 19 lucrări scrise reprezintă câte 2.8% din total. Între una și patru citări la lucrările publicate reprezintă 17.3% din total, iar intre cinci și 12, 9.8%. Pentru cei doi indici distribuția frecvențelor urmează același tipar, valorile mici avâd cea mai mare ditribuție. Astfel 52.8% reprezintă un Indice g cu valori între unu și cinci, iar 45.9% un Indice h cu valori în același interval.

Dintre cele 1282 de noduri, 392 reprezintă nodurile afiliate departamentelor (pentru care am construit și un set de date de tip atribut), iar nodurile rămase reprezintă co-autori din afara departamentelor.

În Fig.5 se poate observa rețeaua de co-autorat, excluzând nodurile izolate. Denistatea acesteia este .001, 1031 de legături (ties) și un nivel de fragmentare foarte mare, de .999 (nivelul de fragmentare maxim este de 1.0, ceea ce înseamnă că toate nodurile sunt izolate).

Figura 6 Rețeaua completă

Figura 7 Componenta Principala

Rețeaua este formată din Componenta Principală (Fig.7) ce cuprinde 247 de noduri. Pe lângă aceasta există 29 de diade, 19 triade și 21 de componente formate din câte patru noduri precum și câte o componentă formată din 15,21, 35, 27 și 40 de noduri. În Tabelul 1 este regăsită distribuția completă a componentelor ce alcătuiesc rețeaua.

Tabel 1 Componența rețelei din Fig.3

Am calculat cu ajutorul Ucinet coeficientul de grupare (clustering coefficient) pentru a stabili dacă rețeaua de co-autorat respectă acest principiu. Valoarea coeficientului este .076 (1 însemnând clusterizare perfectă), ceea ce însemană că rețeaua este formată din puține clustere ce sunt slab conectate între ele.

Figura 8 Rețeaua 1

Rețeaua 1 prezentată în Fig.8 (construită cu ajutorul Pajek) reunește primele cinci cele mai mari componente și Componenta Principală (în continuare, CP ). Tabelul 2 prezintă distribuția nodurilor, a numărului de lucrări și citări, dar și media indicilor g si h a acestora. Rețeaua 1 are o densitate de .001, un nivel de fragmentare mare, de .998.

Tabel 2 Distribuția componentelor ce alcăturiesc Rețeaua 1

Pentru rețeaua completă, corelația rezultată pentru modelul Erdos-Renyi nu este semnificativă statistic. Coeficientul de corelație având valoarea de .000 (p>.05). Pentru CP, am obținut rezultate similare: corelația nu este semnificativă statistic, iar coeficientul de corelație are valoarea de .704 (p>.05). În ceea ce privește modelul lumii mici nu am obținut corelații semnificative statistic pentru niciuna dintre rețele.

Tabelul 3 prezintă output-ul corelațiilor efectuate între modelul centru-periferie și: Componenta Principală, Rețeaua 1 și rețeaua formată din toate nodurile.

Tabel 3 Corelația centru-periferie

Tabelul 4 prezintă distribuția indicelui E-I ce indică homofilia la nivelul rețelei de noduri afiliate departamentelor de Științe Politice în funcție de cele șapte atribute pe care acestea le au: gen, afiliere la departament, număr de lucrări, de citări, valorile indicilor g și h.

Tabel 4 Homofilia la nivelul Rețelei de noduri afiliate departamentelor în funcție de atribute

Figura 9 prezintă rețeaua formată din nodurile rămase după îndepărtarea repetată a nodurilor izolate și a pendanților. Au rămas astfel actorii ce au mai mult de două legături cu alterii. Culoarea nodurilor semnifică apartenența acestora la unul dintre deparatmentele de Științe politice. Mărimea acestora reprezintă degree-ul.

În Fig. 9.1 mărimea nodurilor este dată de eigenvector. Dat fiind faptul că nodul SNSPA5 are cele mai mari valori ale acestor măsuri se poate spune că acesta are cel mai mare capital social, este influent și are acces foarte ușor la informații diverse. Eliminarea alterilor izolați sau pendanți nu a influențat rezultatul măsurătorilor, nodul SNSPA5 rămânând nodul principal și când am operat măsurătorile de centralitate la nivelul întregii rețele.

Notă: Mărimea nodului SNSPA5 semnifică valoarea ridicată a eigenvectorului (cel mai influent nod)

Pentru a vedea dacă există o legătură între titlul didactic al actorilor și numărul de citări al unei lucrări, precum și între titlul didactic și cei doi indici, g și h am analizat statistic, mai exact am corelat, aceste patru variabile. Valoarea missing indică procentul de valori extreme care influențau rezultatele corelațiilor.

Tabel 5 Corelația variabilelor Titlu Didactic, Citări, Indice H, Indice G

Tabelul 5 prezintă valorile coeficientului de corelație Person, valori obținute în urma corelării variabilei „Titlu Didactic” cu variabilele „citări”, „indice h”, „indice g”. Datele obținute sunt semnificative statistic și au valori pozitive, ceea ce demonstreză că numărul de citări și valoarea celor doi indici crește atunci când valoarea titlului didactic crește (variabilă ordinală unde „5”- profesor universitar iar „1”- asistent universitar).

În contiunare voi prezenta rețeaua de co-autorat pentru departamentele care au o valoare a densității mare, în comparație cu restul, adică pe cele formate din noduri cu un număr mare de legături.

Fig. 10 reprezintă rețeaua formată în jurul cadrelor didactice afiliate departamentului de Științe Politice din cadrul Universității din București. Densitatea acesteia este de .005. Dintre cele 181 de noduri, 20 sunt izolate (nodurile din partea stângă a figurii), adică nu au nici o legătură cu un alt nod. Între cele 161 de noduri rămase se stabilesc 151 de legături.

Figura 10 Rețeaua Cadrelor didactice afiliate departamentului de Științe Politice al Universității din București

Fig.11 reprezintă rețeaua formată din cele 14 noduri afiliate departamentului de Științe Politice din cadrul Școlii Naționale de Științe Politice și Administrative (SNSPA), și cele 74 de noduri care au co-autorat lucrări științifice cu acestea, Densitatea rețelei este de .010, iar între noduri se stabilesc 80 de legături. În stânga se observă cele patru noduri izolate.

Figura 11 Rețeaua formată din nodurile afiliate departamentului de Științe Politice din cadrul SNSPA

Tabelul 6 prezintă denistatea, precum și numărul de legături și nodurile care au cel mai mare degree din cele trei rețele formate în cadrul departamentelor de Științe politice ce aparțin de: Universitatea Petru Maior din Târgu Mureș, Universității Ovidius din Constanța și celui de la Universitatea de Vest Transilvania.

Tabel 6 Denistate, Număr de legături, Degree pentru rețelele PMT, UOC și UVT

5.1. Interpretarea datelor

În construirea rețelei de co-autorat am pornit de la principiul că doi autori au o legătură de colaborare atunci când apar ca autori a cel puțin unei lucrări (atricol sau carte). Rețeaua de colaborare cuprinde membrii tuturor celor 23 de departamente de Științe politice din România, fiecare având legături și cu alteri din afara acestora. Am obținut o rețea formată din 1282 de noduri între care există 1031 de legături. Legăturile dintre noduri nu sunt valorizate, deci nu se poate spune dacă acestea sunt tari sau slabe.

Pe parcursul efectuării analizei datelor am observat că per total, lectorii universitari sunt cei care au cel mai mare număr de citări și de lucrări publicate. Acest lucru confirmă faptul că pentru a avansa în cariera didactică indivzii trebuie să scrie un anumit număr de lucrari cu un anumit număr de citari științifice. De asemenea valorile numărului de lucrări și de citări ale profersorilor universitari sunt în unele cazuri extreme, fie în sens pozitiv, au valor mari (143 cel mai mare număr de lucrări), fie negativ, existând profesori cu număr de lucrări sau citări foarte mic (una sau două, uneori chiar zero). Aceste rezultate se reflectă și în valorile indicilor g și h.

Fiecare rețea, în special o rețea socială, tinde să fie formată din noduri cât mai bine conectate, grupate, și care au o densitate mare de legături. Acest grad de conectivitate asigură o bună circulație a informațiilor, dar dezvoltă și relațiile dintre indivizi. În cadrul rețelei de co-autorat prezentată în această lucrare, acest coeficient de clusterizare este foarte mic, el având valoarea de .076, ceea ce indică o conexiune slabă între noduri, multe dintre ele fiind izolate de rețea. Fragmentarea rețelei este susținută și de valoarea mică a densității și valoarea foarte mare a indicelui de fragmentare, cele două fiind complementare: .001 resectiv .999.

Nodul SNSPA5, afiliat departamentului de științe politice din cadrul Școlii Naționale de Studii Politice și Administrative, are cele mai mari valori ale măsurilor de centralitate degree și betweenness. Acestea împreună cu valoarea mică a măsurii coleseness face ca acesta să fie cel mai bine poziționat nod în cadrul rețelei. În ceea ce privește atributele sale, acest nod este de gen masculin, are titlul didactic de Profesor Universitar și are publicate 97 de lucrări științifice care au cumulat 446 de citări. Acesta înregistreză valori mari și în ceea ce privește Indicii Hirsch și Egge, nouă respectiv 18. Între cele 21 de noduri cu care acesta a co-autorat lucrări se numără două din cadrul aceluiași departament și trei noduri cu care au co-autorat lucrări și profesori afiliați Universității din București.

Pentru a vedea dacă indivizii se afiliază în funcție de departamentul din care fac parte am calculat valoarea indicelui E-I. Valoarea obținută este semnificativă statistic și negativă, mai exact -0.064 (p<.05), ceea ce semnifică faptul că rețeaua se construiește după principiul homofiliei în ceea ce privește atributul „afiliere la departament”, deci indivizii tind să colaboreze cu alteri care fac parte din același departament ca și ei.

Pentru atributul „gen”, valoarea indicelui E-I este tot negativă: -0.021. Din nou se observă prezența homofiliei în funcție de gen, deci faptul că femeile tind să co-autoreze lucrări cu femei, iar bărbații cu bărbați.

Pentru atributele „citări”, „lucrări”, „indice g” și „indice h” valorile indicelui E-I sunt pozitive, ceea ce înseamnă că indivizii nu co-autorează și nu colaborează unii cu alții tinând cont de acestea.

În urma valorilor obținute după efectuarea corelațiilor dintre rețeaua de co-autorat pot afirma că aceasta este construită într-o mică măsură conform modelului centru periferie. Valoare mică a indicelui este afectată în principal de numărul mic de legături dintre noduri. Astfel apare un centru al rețelei, format din cadrele didactice bine conectate, care colaborează și au astfel legături atât cu indivizi similari lor, cât și cu alteri neafiliați unuia dintre departamente. Periferia rețelei este formată din nodurile ce aparțin departamentelor de la universitățile din provincie, care au puține legături (lucrări co-autorate) cu alteri neafiliați, egăturile cu noduri ce aparțin de un departament de Științe Politice lipsind cu desăvârșire.

6. Discuție

6.1 Limitele cercetării

În ceea ce privește limitele cercetării consider că am întâmpinat dificultăți în utilizarea programului Harzing's Publish or Perish. Mă refer aici la faptul că odată introdus numele cadrului didactic ale cărui date doream să le aflu, programul selecta orice autor care a publicat un articol, chiar dacă doar numele, prenumele sau inițiala numelui erau comune cu cel al autorului căutat de mine. Apăreau astfel foarte mulți autori care au publicat articole fie în cu totul alte domenii (informatică, biologie, fizică sau matematică), fie autori din alte țări.

O altă limită a cercetării este faptul că folosind software-ul Publish or Perish, am luat în considerarea doar autorii și implicit lucrările co-autorate indexate de Google, ignorând posibilele lucrări ce nu sunt indexate de Google.

6.2 Direcții de studiu viitoare

Scopul unei analize de rețea socială nu este acela de a rezolva totalitatea problemelor apărute, ci de a confirma sau infirma o ipotezele și de a evidenția noi probleme apărute în cadrul societății. Tocmai de aceea nu consider că o cercetare ce înglobează întreaga comunitate academică ar rezolva probleme precum: lipsa legăturilor între centrul rețelei, nodurile foarte bine conectate (care au acces rapid la noi informații) și periferia acesteia formată din nodurile cu puține legături sau din indivizii izolați. Cu toate acestea este nevoie de o cartografiere a acestei rețele, atât în relație cu indivizii de o compun, cât și în relație cu rețelele similare din străinătate. Această comparație poate deschide noi oportunități membrilor rețelei de co-autorat, demonstrându-le necesitatea creșterii denistății de legături atât cu centrul rețelei, cât și extinderea de legături cu rețelele din alte țări.

Consider că analize de rețea similare trebuie aplicate la nivelul întregii lumi academice Românești, pentru fiecare domeniu de studiu, pentru a se observa întreaga structură de colaborare și co-autorat. Se pot delimita astfel autori importanți, care deși publică lucrările în țări în care mediul academic nu este foarte dezvoltat, pot promova idei, teorii noi sau metode de cercetare revoluționare.

Pentru ca acest lucru să fie posibil este nevoie ca fiecare cadru didactic, fie el profesor universitar, lector, sau chiar asistent universitar să publice lucrările nu doar în format tipărit, ci să îl uploadeze în format electronic, astfel încât să se poată ține evidența numărului de lucrări publicate, precum și a numărului de citări pe care le are fiecare lucrare. Se pot evidenția astfel rapid lucrările importante, în functie de numărul de citări primite, precum și pe baza indicilor precum g și h.

Extinderea cercetării în acest mod necesită o echipă formtă din mai mulți membrii, cercetători din domeniile studiate, dar și sociologi și statisticieni, pentru a acoperi toate nivelele cercetării.

7. Concluzii

În finalul cercetării precizez faptul că abele ipoteze de cercetare au fost confirmate. Rețeaua de colaborare formată din cadrele academice afiliate celor 23 de departamente de Științe Politice și din co-laboratorii acestora este construită coform principiului homofiliei. Indivizii se afiliază cu alteri similari în funcție de gen (femeile colaborează cu femei, iar bărbații cu bărbați), dar și în funcție de departamentul din care fac parte. Cea de-a doua ipoteză: „Dacă rețeaua de colaborare este formată pe principiul homofiliei, atunci nu există la nivelul acesteia efectul Matei.” a fost și ea confirmată. Rețeaua nu este formată în jurul indivizilor cu un status ridicat așa cum presupune efectul Matei.

Comunitatea academică românească, formată din cadrele didactice afiliate departamentelor de Stiințe Politice, are o structură fragmentată, cu foarte mulți indivizi izolați. Cu toate acestea în cadrul rețelei există colaborare, chiar dacă la un nivel mic. Aceasta urmează tiparul centru-perfierie, cu un centru restrâns dar relativ bine conectat, și periferie formată din noduri cu puține legături ce alcătuiesc un număr mare de diade și triade. Dat fiind faptul că centrul rețelei este format, în general, de noduri ce aparțin doar de două departamente (Școala Națională de Studii Politice și Administrative și Universiatea din București), informațiile circulă cu dificultate, iar colaborarea dintre indivizi este un fenomen ce apare rar. Pentru ca nivelul colaborării în cadrul rețelei să crescă este nevoie ca toți, sau apropare toți indivizii să publice lucrări co-autorate, fie cu membrii ai altor departamente, fie cu alteri ce fac parte din mediu academic în general.

8. Bibliografie

1.Academia Română, „Dicționarul Explicativ al Limbii Române”, 2009, Univers Enciclopedic Gold, București

2. Barbási, A., Réka, A. 1999, „Emergence of Scaling in Random Networks”, Science 286(5439): 509-512 Accesat ultima dată pe 6.06.2015 de la http://www.barabasilab.com/pubs/CCNR-ALB_Publications/199910-15_Science-Emergence/199910-15_Science-Emergence.pdf

3. Borgatti, SP., Jones, C., Everett, M., 1998, „Network Measures of Social Capital”, Connections 21(2): 27-36 Accesat ultima dată pe 6.06.2015 de la http://www.analytictech.com/borgatti/borg_social_capital_measures.htm

4.Borgatti, SP., Everett, M., 1999, „The centrality of groups and classes”, Journal of Mathematical Sciology, 23(3): 181-201 Accesat ultima dată pe 12.06.2015 de la http://www.analytictech.com/borgatti/group_centrality.htm

5. Botgatti, SP., Cross R., 2003, „A Relational View of Information Seeking and Learning in Social Networks”, Management Science, 49(4): 432-445 Accesat ultima dată pe 26.05.2015 de la http://www.analytictech.com/borgatti/papers/relationalview.pdf

6. Borgatti, S.P., Everett, M.G. and Freeman, L.C. 2002. Ucinet 6 for Windows: Software for Social Network Analysis. Harvard, MA: Analytic Technologies

6. Bornman, L., Mutz, R., Daniel, HD., 2008, „Are there better indices for Evaluation Purposes than the h index? A comparison of nine different variants of the h index using data from Biomedicine”, Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59(5): 830-837 Accesat ultima dată pe 12.06.2015 de la http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/asi.20806/full

7. Burt, R., 1987, „Social Contagion and Innovation: Cohesion versus Structural Equivalence”, American Journal of Sociology, 92: 1287-1335 Accesat ultima dată pe 5.06.2015 de la https://books.google.ro/books?id=f_ZyAwAAQBAJ&lpg=PA127&ots=5MqMjRCuaj&dq=Burt%2C%20R.%2C%201987%2C%20%E2%80%9ESocial%20Contagion%20and%20Innovation%3A%20Cohesion%20versus%20Structural%20Equivalence%E2%80%9D%20American%20Journal%20of%20Sociology%2C%2092%3A%201287-1335&pg=PA127#v=onepage&q=Burt,%20R.,%201987,%20%E2%80%9ESocial%20Contagion%20and%20Innovation:%20Cohesion%20versus%20Structural%20Equivalence%E2%80%9D%20American%20Journal%20of%20Sociology,%2092:%201287-1335&f=false

8. Durkheim, E., 1984, „The division of labour in society”, Macmillan Press LTD, Londra

9. Egghe, L., „An improvement of the H-index: the G-index” Accesat ultima dată pe 10.06.2015 de la http://pds4.egloos.com/pds/200703/08/11/g_index.pdf

10. Freeman, LC., 2004, „The development of social network analysis”, BookSurge, South Carolina, Accesat ultima dată pe 12.06.2015 de la http://www.researchgate.net/profile/Linton_Freeman/publication/239228599_The_Development_of_Social_Network_Analysis/links/54415c650cf2e6f0c0f616a8.pdf

11. Friedkin, NE., 1998, „A structural theorz of social influence”, Cambridge University Press, Cambridge

12. Friedkin, NE., Johnsen, E., 1999, „Social influence networks and option change”, Advances in group processes, 16: 1-29 Accesat ultima dată pe 22.05.2015 de la http://www2.cs.siu.edu/~hexmoor/classes/CS539-F10/Friedkin.pdf

13. Glanzel, W., 2003, „Bibliometrics as a research field. A course on theory and application of bibliometric indicators ” Accesat ultima dată pe 11.06.2015 de la http://www.researchgate.net/profile/Wolfgang_Glaenzel/publication/242406991_BIBLIOMETRICS_AS_A_RESEARCH_FIELD_A_course_on_theory_and_application_of_bibliometric_indicators/links/0a85e536694a2980f9000000.pdf

14. Granovetter, M., 1983, „The strenght of weak ties: A network theory revisited”, Sociological theory, Vol.1, 201-233 Accesat ultima dată pe 10.05.2015 de la http://www.jstor.org/stable/202051

15. Hâncean, MG., 2013, „A brief overview of Social Network Analysis and its current state within Romanin Sociology”, International Review of Social Research, 3(3): 5-11

16. Hâncean, MG., 2014, „Rețele sociale: Teorie, metodologie și aplicații”, Polirom, București

17.

17. IBM Corp. Released 2011. IBM SPSS Statistics for Windows, Version 20.0. Armonk, NY: IBM Corp.

18. Kadushin, C., 2012, „Understanding Social Networks”, Oxford University Press, Oxford Accesat ultima dată pe 10.06.2015 de la https://books.google.ro/books?id=xpZgCyamTu0C&lpg=PP2&ots=nei7mqy9zA&dq=social%20networks%20theories&lr&pg=PP2#v=onepage&q=social%20networks%20theories&f=false

19. Krackhardt, D., Stern, RN., 1988, „Informational networks and organizational crises: An experimental simulation”, Social Psychology Quarterly, 51: 123-140

20. Mali, F., Kronegger, L., Doreian, P., Ferligoj, A., 2012, „Dynamic scientific co-autorship networks” apud. Kelso JAS, editor. „Understanding Complex Systems” Berlin Heidelberg: Springer-Verlag. 195-232

20. McPherson, M., Smith-Lovin, L., Cook, MJ., 2001, „Birds of a feather: Homophily in Social Networks”, Annual Review of Sociology, 27: 415-444 Accesat ultima dată pe 10.06.2015 de la http://tuvalu.santafe.edu/~aaronc/courses/5352/readings/McPherson_Smith-Lovin_Cook_01_BirdsOfAFeature_HomophilyInSocialNetworks.pdf

21. Merton, RK., 1968, „The Matthew Effect in Science”, Science 159(3810): 56-63 Accesat ultima dată la 11.06.2015 de la http://www.unc.edu/~fbaum/teaching/PLSC541_Fall06/Merton_Science_1968.pdf

22. Moody, J., 2004, „The structure of social science collaboration nework: Disciplinary cohesion from 1963 to 1999”, American Sociological Review, 69(2): 213-238 Accesat ultima dată pe 10.06.2015 de la

http://www.jstor.org/stable/

23. Newman, MEJ., 2001, „Scientific collaboration networks II. Shortest paths, weighted networks and centrality”, Physical Review, 64 Accesat ultima dată pe 22.05.2015 de la http://www-personal.umich.edu/~mejn/papers/016132.pdf

24. Scharge, M., 1995, „No more team, mastering the dynamics of creative collaboration”, Currency Doubleday, New York

25. Wasserman, S., Faust, K., 1994, „Social network analysis: methods and applications”, Cambridge Unversity Press, Cambridge

26. Wray, B., 2002, „The epistemic significance of collaborative research”, Philosophy od Science, 69(1): 150-168 Accesat ultima dată pe 22.05.2015 de la http://philpapers.org/archive/WRATES.pdf

9. Anexe

Figura 4 Nod X cu degree mare Figura 5 Nod A cu degree mic

Figura 6 Rețeaua completă de co-autorat

*Notă nodurile izolate au fost eliminate