我校经济管理学院暨大数据与智能决策研究中心夏昊翔教授团队与德国德累斯顿工业大学Carlo Cannistraci博士团队近期在《Nature Communications》合作发表题为“Modular gateway-ness connectivity and structural core organization in maritime network science”的研究论文，报告团队针对国际集装箱航运网络结构特征的研究成果。

自1990年代末期分别发表于自然杂志和科学杂志的小世界网络模型和无标度网络模型提出以来，国际学界针对网络科学的研究方兴未艾。网络科学当前面临的一个很受关注的焦点问题是网络结构的有效性问题以及网络的中央边缘结构形态。本项研究利用对于全球贸易和全球经济具有重大意义的一个现实网络——全球集装箱班轮海运网络（Global Liner Shipping Network, GLSN），对复杂网络的结构有效性问题开展了新的探索。论文利用全球领先的航运数据提供商——Alphaliner公司——所提供的集装箱班轮航线数据构建GLSN，并对所构建的网络的结构进行分析。分析显示所研究的网络是同时具有极高的局部效率和全局效率的小世界网络——网络以极低的链接代价实现了高效的局部和全局联通。在此基础上，论文的分析揭示GLSN的层级模块结构：全球港口整体上形成七大模块；除冰岛周边的模块外，其余六大模块内部又形成多模块结构（图1）。

图1全球集装箱班轮运输网络的层级模块化结构

进而，论文探索了这一网络的内核组织结构，基于论文新提出的“模块外链接度”度量指标，定义了网络的“网关结构核”。提出GLSN是依托“网关结构核”（Gateway-hub structural core）实现高效的、自组织的（航线由彼此竞争的各大班轮公司自主设定）全球集装箱航线配置和关节港口涌现。通过把网络投射到双曲空间，清晰展现了所识别的“网关结构核”港口对于联通各大模块（港口集群）的核心作用（图2）及其在国际贸易中的关键性作用。

图2全球集装箱班轮运输网络及其结构内核在双曲空间中的展示

研究成果具有理论和实践两方面的意义。从网络科学理论角度，论文提出并针对GLSN分析一个新的网络结构中心性指标，发现了复杂网络通过自组织实现局部聚集和全局集成的一种有效模式。论文所揭示的这种网络结构对于理解现实网络的高效、鲁棒组织形态并在工程和管理层面设计各类网络系统具有一定意义。从实践角度，论文所深入揭示的全球集装箱海运网络的高效结构形态对于大型交通运输网络（海运网络、航空运输网络、铁路网络等）的规划配置以及航运企业的航线设计具有良好的参考价值。特别是，本论文分析显示，大连港在网络中同时属于结构内核港和“富人俱乐部”成员港，对于大连港如何开展东北亚航运中心建设的发展策略的后续工作具有潜在意义。

《Nature Communications》是自然斯普林格集团下属Nature系列期刊中的综合类子刊，2018年期刊影响因子：11.878，在Web of Science的JCR报告中排名综合类期刊第五，此前多年仅次于Nature和Science位列第三。

本论文工作的总体研究思路由夏昊翔教授团队提出并实施。Cannistraci博士团队在对所研究海运网络的双曲空间映像分析中起了重要作用。夏昊翔团队的博士后徐梦俏和博士生潘茜为论文的共同第一作者，Cannistraci团队的博士后Alessandro Muscoloni为第三作者，徐梦俏、夏昊翔、Cannistraci为论文共同通信作者。本项研究由国家自然科学基金面上项目（编号71871042）、重点项目（71533001）、国家创新群体项目（编号71421001）等项目支持。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-020-16619-5

责任编辑：王增强