近年来,大数据研究已成为关注的焦点,及时了解并掌握国家间的研究动态,发现其研究的差异性,构建大数据领域机构间的合作网络并分析网络结构特征与科研产出的关系,是理解大数据研究领域发展驱动力的重要途径,对科研机构建立有益的合作关系来促进科研产出具有指导意义。本文以Web of Science数据库中中国机构在大数据领域合作的期刊论文为数据来源,采用社会网络分析法和计量模型分析法,结合合作网络的动态演化分析了合作网络结构特征对科研产出的影响。研究结果显示:(1)美国的年均文献数量高于我国,其影响力也更为广泛,我国有关大数据的研究相对较晚,但产出增速更快,两国研究成果均呈现指数增长,我国在大数据方面的研究成果颇丰,但在研究成果的影响力上还需进一步提高;(2)两国分别形成了以中国科学院、伊利诺伊大学等高等院校为主的研究力量;(3)中国的作者合作比较分散,在大数据研究这一领域还没有形成稳定的作者合作群体,两国作者都表现出国际化合作的研究趋势;(4)中美两国研究主题的内容都比较丰富,并具有较高的相似性;(5)科研机构的不断加入使得大数据领域机构的合作网络从简单到复杂演化,但机构合作关系并不饱和,属于低密度网络,存在较大发展空间;(6)国内合作网络中以及国外合作网络,两者的机构度分布呈现出一定的幂律分布特征,国家层面的合作聚类明显且分为了两个类别。以中国的代表的聚类节点数仅为5个,但发文量占比68%,产出分布不均匀;(7)机构的连接强度、度中心度和结构洞对科研产出均具有显著的正向促进作用,占据结构洞位置优势的机构对科研产出的正向影响最大,连接强度对科研产出的正向影响次之,度中心度的影响最小。