哈佛大学心理学家戴维·兰德和他的同事通过测试研究发现“人类的第一直觉是合作”。近年来,科学合作已近成为科学研究的重要形式,合作的范围和规模也日益迅速增长。那么在当今大数据时代,各个国际家都在制定大数据发展政策,大力支持大数据产业的时期,大数据研究领域的科研合作情况是怎么样的呢?在这一背景下,本论文以2003-2015年的大数据研究领域的期刊论文为研究对象,综合运用社会网络分析方法和复杂网络理论,从国家、机构和作者三个层面探索大数据研究领域的合著现象,分析大数据研究领域的合著发展规律以及合著网络内部结构。论文首先从文献数量统计分析的角度,以1877篇ARTICLE(论文)和2263篇PROCEEDINGS PAPER(报告)核心文献为统计样本分析了这两种文献资料的产出速度,结果表明ARTICLE(论文)呈现出指数形式的增长趋势,并初步探索了大数据研究领域的核心国家、机构以及作者。其次,借助科学计量分析软件绘制了大数据研究领域期刊论文的合著网络图谱,展现了合著网络的宏观结构和核心节点构成的微观结构。在整体网络层面上,探析了合著网络度分布情况、聚类系数以及网络的密度等网络机构特征。在微观网络层面上,通过对机构合著网络进行k-核分解,探索了全球范围内优秀的研究机构的合作资源拥有情况,通过对作者合著网络的代表性凝聚子群分析,探索了凝聚子群的小世界特征,进而揭示出大数据研究领域的合著规律。最后我们根据度中心性、接近中心性、H指数等一系列的评价指标对机构研究主体和科研人员研究主体的影响力进行了评价分析,并探索了大数据科研领域中核心机构和核心科研人员。结果表明两个主体的影响力主要依赖于其知识的扩散能力和资源的拥有程度。综上所述,通过一系列的科学计量分析以及知识图谱的绘制展示了大数据研究领域科学合作发展情况良好,合作的规模和广度都有一定的成就,但还存在很大的发展空间。我国的大数据技术研发能力在国际环境上占据比较有影响力的地位,但在论文质量和优秀的合作伙伴资源上还有待进一步提高。