陈柏宏

（广州大学管理学院，广东 广州510006）

近年来，社会网络分析（SNA）应用越来越广泛，在许多学科领域都得到了良好的运用。在破坏性创新的研究领域，很少有人注意到学者之间的合著网络具有什么样的潜力。文章运用了sati 软件[1]抓取web of science 上创新领域相关作者信息，并运用Python 对sati 抓取到的信息进行处理与清洗，最后运用网络可视化分析软件Gephi 对破坏性创新领域作者的合作关系进行分析，衡量合作网络是否具有发展的潜力。

1 理论背景

1.1 破坏性创新

破坏性创新理论自提出至今，已成为最受关注的创新理论之一[2]。破坏性创新理论最初起源于christensen 提出的破坏性技术[3]。现在主流的破坏性创新定义是：破坏性创新意味着不同于主流技术所提供的性能属性。创新首次被引入时，往往在主流客户最看重的性能属性上表现不佳，故只会吸引看重非主流性能特征的低端或新兴市场的小众客户。然而，随着时间的推移，破坏性创新会比现有的技术在主流的性能属性上得到更快地提升，使其在主流市场中具有竞争力，然后，它可以“入侵”主流市场，甚至取代主流的现有技术[2]。

1.2 社会网络分析的基本角度

社会网络分析经历过较长时间的发展已经具有较为完善的体制，基本可以从以下几个角度进行分析：

1.2.1 平均度分析：平均度是指整个网络中各个节点的度，而一个节点度的定义是该节点有多少其它节点与之相关联，所以整个网络的平均度可以一定程度上表示一个网络各个节点直接关联程度。……