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建构智能化学术评价体系
2019年10月22日 08:06 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:黄欣荣 张魏欣 字号
关键词:学术评价;大数据;数据挖掘;科学算法手段

内容摘要:学术评价是科研管理的重要环节,关涉到国家的科研体制、部门的科研管理和个人的学术荣誉,以及学术公平、公正、繁荣等重要问题。大数据与人工智能时代的来临,可能为学术评价带来变革机遇,有助于实现评价数据的完整性、评价过程的智能性和评价结果的客观性。

关键词:学术评价;大数据;数据挖掘;科学算法手段

作者简介:

  学术评价是科研管理的重要环节,关涉到国家的科研体制、部门的科研管理和个人的学术荣誉,以及学术公平、公正、繁荣等重要问题。大数据与人工智能时代的来临,可能为学术评价带来变革机遇,有助于实现评价数据的完整性、评价过程的智能性和评价结果的客观性。

  当前的学术评价方法主要包括两大范畴:一是内在质性评价,即由同行专家对相关学术成果的内容、性质等进行评估;二是定性评价和定量评价,即由第三方机构对学术成果的外部形式进行外在计量评价。其中,定性评价由相关部门邀请相关领域专家,考察学术成果的内容、结构、创新性以及在学科内部的贡献,进而确定学术成果的理论价值和实用价值。定量评价首先要参照刊物级别、转载情况、引用次数、获奖情况等参数,对学术成果进行量化,然后根据其量化数值来确定成果的价值。目前已有的评价体系主要基于小数据,而大数据时代的来临为学术评价体系改革带来了新机遇。

  大数据遵从将万物数据化的逻辑。只要使用适当的技术手段,语言、思想、行为等参量都可以被量化为数据。过去,科研成果的理论价值和社会价值曾被认为是难以数据化的东西,只能聘请内行专家进行相对主观的价值判断。如今,借助大数据技术可以轻松实现相对客观的经验判断。诸如下载量、阅读量、引用量、转载量等“小数据”,在大数据时代只能作为评价科研成果价值的外在指标。

  首先,大数据为数据挖掘提供了可行的技术手段。一项科研成果一旦公开或发表,将在科学共同体内外产生一定的影响,并体现出一定的价值。最终,这些影响和价值将以大数据的形式存储于网络云端。过去,由于缺乏相应的数据挖掘技术,我们无法从开放复杂的网络系统中找出我们所需要的数据,于是我们只能从几个封闭的小系统中,例如期刊分类数据、论文转载数据或论文引用数据中进行简单的数据采集,因而限制了反映科研成果影响的多样性数据,不能全面反映科研成果的价值。而当前,大数据挖掘技术可以提供从网络云端挖掘出有价值数据的能力。

  其次,大数据为数据处理提供了科学的算法手段。大数据技术为海量数据的处理提供了科学方法,其丰富的数据算法可以在海量的数据中迅速找到相关性,寻找出蕴含其中的规律。由此,能够更加全面地反映科研成果的价值全貌。

  科研成果的大数据评价比传统评价方式具有明显的优势。第一,大数据将更加全面地反映科研成果的理论价值和社会影响。任何科研成果,其影响必然是“横看成岭侧成峰”,必须从多维度、多层次去透视和评价。大数据能挖掘与成果相关的所有数据,形成“全数据模式”,像高像素的相机一样,完整、全面地刻画出学术成果价值。第二,大数据将更加客观地描述科研成果。在大数据时代,对科研成果相关数据的采集,将更多地借助人工智能的自动采集手段,排除了人的偏见和情绪等不利因素。第三,大数据将反映出科研成果价值的多样性。随着大数据技术的发展,多样的云端数据能够充分反映成果的广泛影响。第四,大数据将从成果的海量数据中找出相关性,克服了过去的线性思维。

  要实现科研成果的大数据评价,我们不但要更新观念,更要找到实现路径。第一,要加快成果数据化步伐并实现数据共享。一方面,要加快科研成果及其各种影响的数据化工作,把一切能够数据化的东西都数据化。另一方面,要接受开放、共享的观念,让各类数据能够实时共享。第二,要建立科研成果的大数据综合集成评价体系。评价体系是学术评价的关键,数据采集中需要采集什么数据,数据处理中使用什么算法以及最终会得出什么样的评价结论,都取决于评价体系的合理性。大数据声称要使用全体数据,但我们只能从某些参数体系来收集有限数据,因此构建一个有限参数体系时就存在参数选择问题。另外,不同的学科其内容、影响等必然具有自身的特殊性,因此应该构建不同学科的参数体系。第三,要实现学术评价体系的算法化和智能化。算法化让学术评价过程更加透明,评价结果可重复和可检验。智能化节省了大量人力物力,避免了评价过程中人为因素的影响,评价过程和结果会更加客观公正。

  (作者单位:江西财经大学马克思主义学院)

 

作者简介

姓名:黄欣荣 张魏欣 工作单位:

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