近期,翟天临学术门事件的发生,以及部分学者发现一些超高产的作者在同一本期刊上发表了大量的论文,这类学术事件引发了社会的热议。由此,也提出了一个问题:某一领域的学术平台开放度是怎样的一个状态呢?其背后存在什么样的社会网络关系呢?学术杂志是科研成果的一个重要展现平台。本文主要就通过文本挖掘技术,采集相关数据,对杂志期刊的开放度做出探索性研究,对学术杂志潜在的合著网络进行分析研究。本文以统计学领域较权威的杂志期刊《数理统计与管理》及《统计研究》为研究对象,通过Python爬虫技术收集1999—2018年的数据信息,得到机构单位、作者、年份及文章名等信息。通过复杂网络及简单统计学方法对杂志开放度做出衡量,主要选取复杂网络的网络结构熵、中心性、网络密度等属性特征对开放度做衡量,并建立新的开放度衡量指标“新作者”及“新机构单位”,据此衡量杂志开放度,最后通过UCINET软件构建合著网络并做可视化处理。本文主要的研究成果有:(1)统计学领域基于作者层面开放度整体呈上升趋势,机构单位层面开放度整体呈下降趋势,《数理统计与管理》杂志的作者层面开放度整体呈上升趋势,而《统计研究》杂志的作者层面开放度波动较大,呈现出先上升后下降再上升的曲线,两本杂志的机构单位层面开放度都呈现下降趋势。(2)机构单位内部合作关系密切程度远远大于与其他机构单位合作密切程度,机构单位存在局部垄断特征,作者合著网呈现小团体现象随时间变化更不明显,但每一时间段的小团体现象仍然存在。