艾德思：大数据时代哲学社会科学学术成果评价问题策略及指标体系

 　

　　评价指标体系是学术成果评价策略的重要依据和落脚点.基于以上分析,我们认为,学术价值和社会效益是哲社学术成果评价的生命线,二者既相互独立又存在必然的联系.学术价值评价的关注点在于"学术'本身,它是为学科体系建设或某一特定研究对象的阐释所提供的支撑性和引导性作用,或者为相关研究提供依据,或者向相关研究输出思想/理论与方式,以此来引导学术的继承与发展;社会效益评价的关注点在于"人与社会',强调的是学术成果对于社会发展的作用,这种作用可能体现在内化的人的精神或思想文化中,也有可能为社会发展提供具体的指导.学术价值是社会效益的基础,具有良好学术价值的学术成果才有可能具有较高的社会效益,为提升社会效益服务是学术价值的重要指向;社会效益是学术价值向实践转化的重要体现,具有显著社会效益的学术成果通常建立在深厚的学术价值基础之上.

　　在学术价值中,包括3个关键要点:学术创新/学术影响和学术质量.这其中,学术创新完全面向的是学术成果的内容,包括学术成果新颖度(主题/观点与方式)/学术成果前沿性和学术成果前瞻性.新颖度是建立在比较分析基础上的指标,而比较分析需要以分类分析为依据,也即在同一个学科类别内进行比较,如,在同一学科内,该成果的研究内容是否具有突破性(如h指数)/跟进性(如g指数/e指数等)或另辟蹊径(如零被引文献研究等).作为一种创新指标,学术成果前沿性还具有引领特征,即该项成果在主题内容/研究方式和学术观点上能够为某一领域研究起到引导作用,使该领域进一步深化发展(如总体国家安全观中的情报服务研究).学术成果前瞻性考察的是学术成果是否是对未来预测性的探索,抑或是否是对研究对象本质(潜在性)的挖掘和可发展性的把握.学术成果的新颖度更多地考察某一领域研究对现在的贡献,前沿性和前瞻性则重在对未来的贡献.学术影响一方面是对学术成果传播的表征,另一方面体现了对于其他学术成果或其他人研究行为的影响能力.因此在这一指标中,不仅包含学术迹/会议引用与宣介/学术扩散等表达学术成果传播的指标,也包括学术竞争力/学术话语/学术争鸣等这样的表现学术成果对于其他研究的影响能力的指标.学术质量包括内容质量和形式质量两个部分,前者主要考察学术成果的问题意识/专业性等,后者主要指研究的规范性/论证的完备度等.

　　学术创新是学术成果的核心,是推动学术成果影响力提升和学术质量持续提升的关键要点;学术影响是学术成果向社会转化的前提,是学术创新的重要目标之一;学术质量是学术创新和学术影响的基础.社会效益包括两个关键要点:社会影响和社会贡献.社会影响强调的是学术成果在社会中的认知/认可,并对社会做出了改变,或为社会创造了经济收益[41],是社会贡献得以发挥的先导;社会贡献体现的是学术成果对于社会作用发挥的水平和能力.

　　大数据环境下,要将学者学术活动所产生的所有成果加以关联整合,作为指标量化评估的数据来源,而且不同的指标所应考察的数据源和方式应有所侧重.例如,在学术创新评估中,应将学术成果的内容作为评估对象,这些内容包括主题(选题)/观点/方式等,这些内容创新与否一方面是通过横向比较而得,即对同一学科领域的研究主题(选题)之间的比较/同一研究主题(选题)所提出的观点和采用的方式比较等;另一方面是通过纵向比较而得,即这些成果是否具有前沿性(处在国际研究的前端)/前瞻性(对潜在问题的洞见与远见)等.学术影响侧重于对成果的传播广度与深度的评估,传播的广度包括传播的速度和传播的空间范围,通过引用/时序分析等可以获得;深度主要指成果对别人相关研究的影响,通过对引用者的学术行为分析可以获得.

　　基于上述思想,结合指标的互斥性/可操作性/科学性/关联性等原则,本文设计了包含2个一级指标/5个二级指标和34个三级指标的哲社学术成果评价指标体系(见表1).这一指标体系在实现手段上充分体现了大数据作为信息源(如成果的全文文本/科研政策文本/替代计量指标和重要会议的多类型信息相融合的信息)/大数据作为评价技术(如关联分析/语义挖掘)的应用.此外,这一指标不仅重视全文内容分析(如学术创新中的各类指标等),还关注各种学术活动相关指标(如发表文章/学术会议/媒体发表和Altmetrics相关内容等).

　　在这一指标体系中,我们以哲社成果的特征为基本出发点,强调大数据环境下学术成果呈现载体的多样性,并以量化客观分析方式辅以同行评议方式作为实现手段.但若真正将指标体系落于实践,还需要对各指标重要性进行权重设置,并根据权重值进行标准化/归一化处理,这需要专家调查法和数学/统计学方式的支撑,后续我们将致力于此.此外,鉴于哲社成果学术价值和社会效益呈现的延时性,在利用上述指标评价时,应采用分阶段/周期性和学术年龄可比较性策略,并且要严格遵循分类评价的原则[53],力求最大化/更客观地描述学术成果状况.同时,大数据环境下,完整的科研行为及科研过程等同样也是学术表现的重要因素,但就目前实际情况而言,这类数据还不能够较为完整地获取,这需要后续相关整合性大数据平台或数据库的支撑,这是后续学术界应该重点探索的问题.

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