Abstract:
هدف: هدف از پژوهش حاضر تحلیل شبکه همکاری علمی پژوهشگران حوزه پزشکی ایران با استفاده از شاخصهای شبکه اجتماعی در پایگاه وب آو ساینس طی سال های 2003 تا 2013 است.
روششناسی: این پژوهش از نوع کاربردی علمسنجی است که از طریق تحلیل شبکه هم تألیفی پژوهشگران و با استفاده از شاخصهای تحلیل شبکههای اجتماعی انجامگرفته است. در این پژوهش 57460 مقاله پژوهشگران ایرانی در حوزه پزشکی که در پایگاه وب او ساینس نمایه شدهاند طی سالهای 2003- 2013 موردبررسی قرار گرفتند. بهمنظور تحلیل دادهها از توابع موجود، از نرمافزار بیباکسل، پاژک، ووسویوور و یوسیآینت استفاده شد و برای آزمون فرضیهها هم از آزمون آماری همبستگی اسپیرمن استفادهشده است.
یافتهها: برای چگالی شبکه، عدد097.0، ضریب خوشهبندی شبکه معادل 1.000، میانگین فاصله برابر با 5.2 است و شاخص مؤلفههای شبکه برای 4 مؤلفه محاسبهشده است که شامل یک مؤلفه اصلی با 1005 گره و سه مؤلفه فرعی 20، 5 و 8 گره است. یافتهها برای شاخصهای مرکزیت (خرد)، در مرکزیت درجه، تمرکز شبکه معادل0.573 درصد، مرکزیت بینیت شبکه معادل 4.39 درصد و شاخص مرکزیت نزدیکی شبکه یا همان میانگین گرههای مجاور معادل 40.382 است. درمجموع، شبکه قوی و مؤثری از همکاری بین پژوهشگران ایرانی حوزه موضوعی پزشکی موجود است.
نتیجهگیری: ایران برای رشد علمی بینالمللی سریع تلاش بیشتری انجام دهد.برای چاپ مقاله پروسدینگ،نقد و بررسی ،تصحیح ، نامه ،سرمقاله و چکیده همایشها در نشریات بینالمللی باید بیشتر تلاش نماید، در این راستا اولویتهای پژوهشی و تخصیص بودجههای مناسب در تمام حوزههای پزشکی بهویژه حوزههایی که مقالات علمی کمتری نسبت به دیگر حوزهها دارند،باید تعیین گردد.
purpose: This research attempts to analyze scientific collaboration among Iranian medical researchers based on social network indicators. Methodology: This is an applied research conducted using scientometrics methods, by analyzing the co-authorship network among researchers using the social network analysis indicators. 57460 articles published by Iranian medical researchers from 2003 to 2013 in Web of science were surveyed. To analyze the data from existing functions Bibexcel, Pajek, Vosviewer and UCIinet software were used and to test the hypothesis Spearman correlation test was employed. Findings: The network density was 0/097, network clustering coefficient of 1/000, the mean distance of 2.5 and the network components index was calculated for 4 factors including a major factor with 1005 nodes and three minor factors with 20, 5 and 8 nodes. The results for centrality measures (micro), in degree centrality, network concentration of 0/573%, betweenness network centrality of 4.39 percent and the index of centrality closeness or the average of adjacent nodes of 40.382. In general, there is a strong and effective network of collaboration between Iranian researchers in the field of medicine. Conclustion: Iran should make more efforts to accelerate international scientific development. To publish the article on proceedings, criticisms, corrections, letters, editorials and conferences in international journals, more research and budget allocations should be made. Appropriate budgeting should be determined in all medical fields, especially those with less scientific articles than other fields.