大數據時代的來臨，對人類社會產生廣泛而深刻的影響。如何運用信息資源開放、共享、互動、即時的特點，實現學術期刊在大數據時代的整合與創新，發揮數據在期刊評價中的積極作用，是學界關注的問題。記者近日就相關問題采訪了專家學者。
量化維度是期刊評價與大數據契合點
作為一場新的技術革命，大數據不同凡響的作用使學界聯想到在學術研究和學術評價領域，大數據是否也會帶來某些變化，甚至是革命性的變化？答案似乎是肯定的?！赌暇┐髮W學報（哲學·人文科學·社會科學）》執行主編朱劍在接受記者采訪時表示，學術研究中，采集和運用數據進行研究已成為一種公認的方法。與學術研究相比，在學術評價中，數據的作用更是無處不在。一方面，根據數據制作的各種排行榜和排名表大行其道；另一方面，圍繞數據的意義和作用的爭論也從未平息，對學術評價的質疑和詬病幾乎都與數據有關。兩方面的對立呈膠著狀態，迫切需要新元素的介入來改變現狀。在這樣的情境下，大數據自然被寄予了更多的期望。
由于大數據前所未有的可量化的維度，因而將大數據用于學術期刊評價將會引起期刊評價方式的重大變革。談到目前存在的幾個期刊評價機構，《武漢大學學報（哲學社會科學版）》副主編劉金波認為：“嚴格講，這些機構都沒有解決期刊評價的根本問題，其評價方法也不是嚴格意義上的大數據評價方法。”在他看來，將大數據引進期刊評價同樣要解決“誰來評”、“評什么”和“如何評”這些評價的前提和根本問題。劉金波告訴記者：“首先，誰來評？學術期刊評價無外乎官方評價和民間評價，應建立公益性的非營利學術機構作為評價主體。其次，評什么是導向問題。評價內容對學術期刊建設、對國家學術繁榮與創新、對作者研究方向與范式都有指導性作用和積極性意義的，才是良性評價。最后，大數據時代學術期刊如何評？一般來說，評價學術期刊的影響力較為客觀。指標可以有影響因子（即年與多年）、載文量、引文率、摘轉率（即年與多年）、作者（來源、職稱、學歷、地域）、基金（來源、級別）、選題（學科、欄目、方向），等等。”
評價體系出現數據化轉向
大數據對評價影響的程度有多大？這種影響是正面的，還是負面的？這些都成為專家學者思考的問題。朱劍表示，要讓大數據發揮正面的積極作用，首先，應該弄清楚學術評價的現狀及其問題的癥結到底何在；其次，應該準確地描述和分析這些問題與數據以及數據處理方法之間有著何種關系；最后，看大數據是否有助于這些問題的解決，以及解決的條件是否具備，從而判斷大數據能在多大程度上改變學術評價現狀。
中國社會科學院哲學研究所科學技術哲學研究室主任段偉文表示，大數據對期刊評價的影響將出現一些新的方向。第一，在評價理念上，評價由主體到客體再到主體的雙向互動性增強。這主要表現在通過新媒體或社交網絡，挖掘相關學術讀者的評論、作者的回復以及研究者的評價，通過轉發或轉載率獲得學術期刊傳播的廣泛性社會效果評價。第二，在評價方法上，將通過數據采集、受眾反應等方式，在一定程度上反映某些學術研究的熱點與前沿方向。第三，在評價對象上，作為學術成果發表的重要平臺，一方面，學術期刊的質量反映了學術內涵和發展方向；另一方面，所謂的大數據、全數據從網絡信息空間為社會評價提供了重要參考，通過更加鮮明的數據特征，將數據進行整合，對期刊評價進行動態追蹤。“應將充分采集的海量信息，通過語義輿情的分類進行細化，多維度地對學術期刊進行評價，將影響因子、轉載率等正式評議與自媒體、公眾號等非正式評議相結合，真正發揮大數據期刊評價的重要作用。”
劉金波認為，大數據將對學術期刊評價帶來巨大沖擊。數字出版模式更加廣泛，如目前一些學術期刊數字化方面的網站已經具備了十分強大的數字出版功能，可以進一步提高中國學術期刊的整體水平。大數據時代將使以刊評文成為歷史，從而形成真正的以文評刊。隨著大數據的數據完備、分析功能完善，數據分析更加便捷，學術不端、虛假學術成本更加高昂，期刊數據造假將成為歷史。針對不同需要的分類評價將大量出現，從量的評價將進而影響到關系分析與價值判斷，科學合理的評價將進一步促進學術繁榮。
預防工具理性陷阱
對于大數據的使用，專家學者提醒要預防掉入工具理性陷阱。朱劍認為，不管是否在大數據時代，包括學術評價在內的所有評價都會受到以下六個方面因素的影響和制約：其一，是否具備成熟的并且為公眾（特別是評價對象）普遍認可的評價理論。其二，是否具備在評價理論指導下的成熟的并且為公眾（特別是評價對象）普遍認可的科學評價方法。其三，是否具備學術評價所必需的干凈清潔的學術環境和學術評價環境。其四，是否具備具有專業水準和公信力的評價主體，能夠擔當起進行公正合理的學術評價的責任。其五，能否收集到足以滿足評價方法的準確的評價信息。其六，是否具備對評價信息進行有效處理的能力。只有同時滿足了上述條件，才可能得出科學合理的評價結論。
朱劍認為，與前大數據時代相比較，大數據以及相應技術顯然可以更容易地部分滿足上述第五和第六個條件，從而有可能在評價中更好地發揮數據的作用。但是，科學評價所必須具備的六個條件，特別是前四個條件并不會因為大數據時代的到來而自然而然地就具備了。即使是后兩個條件，也不僅僅是數據的量級和運算的能力問題，所以也不會因為大數據時代的到來就一定能取得突破。專事定量評價的各機構幾乎壟斷了所有的數據挖掘與運算排序，而這些機構顯然不具備上述基本條件。
在朱劍看來，撇開前四個條件不論，即使最擅長的數據處理也不可能完成，因為由于它們沒有能力對數據及運算結果予以專業解析，只能將經運算排序的結果作為評價的結論發布出來，評價的過程在此已告中斷。今天的各種排行榜和排名表大多是這樣的未完成產品。沒有學術共同體的主導，這樣的所謂定量評價，不僅無法發揮大數據的優勢，而且已成為大數據在學術評價中應用的障礙。
正因為如此，過分地迷信評價機構的大數據技術，就有可能掉入工具理性的陷阱。這些基于大量數據及運算而制作的各種排行榜和排名表的科學性始終受到學界的質疑。劉金波告訴記者，大數據時代，學術期刊評價中應將定量評價和同行評議重新整合，加以創新。
“大數據的海量信息將極大地影響到同行評價。任何一位學者個體，其知識儲備與大數據比較起來都是滄海一粟。在評價其論文選題的熱度、數據的新穎性、關鍵詞的使用頻率、文獻來源的廣度等方面，大數據都有巨大優勢。但是，同行專家在選題的價值、方法的科學性、論證的邏輯性、論文的社會反響判斷等多方面則更具優勢。大數據的數據信息將更好地服務于同行專家的價值判斷。”劉金波說。
在段偉文看來，如何將期刊評價與學術評價相結合是大數據時代研究的重要領域，數據評價不僅要以數據說話，還要挖掘數據背后的含義，在基于傳統的量化、計量學、統計學基礎上，分析數據指標的真正意義，同時需要學術一線的科研人員參與到大數據評價中去，從而將學術評價規范化、制度化、準確化。將定量評價與定性評價相結合，實現評價方式的轉變和優化，避免出現相關利益群體利用數據造假的行為，從而建立更加科學準確有價值的學術期刊評價體系。
京公網安備 11010502049343號