劉在洲

（武漢紡織大學(xué)，湖北武漢 430073）

1 研究背景

隨著信息技術(shù)飛速發(fā)展，人類進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時代，大數(shù)據(jù)正帶來一場偉大的技術(shù)變革，必將沖擊人們的思維和評價(jià)模式。與此同時，科技創(chuàng)新已成為國家強(qiáng)盛的根基和民族進(jìn)步的靈魂，高校作為科技創(chuàng)新大軍中一支重要的生力軍，其作用和地位日益凸顯。然而，近些年來，面向以前瞻性基礎(chǔ)研究、關(guān)鍵共性技術(shù)、前沿引領(lǐng)技術(shù)和顛覆性技術(shù)創(chuàng)新為主和著力人才培養(yǎng)、學(xué)科建設(shè)的高校，科研成果原創(chuàng)性不足、創(chuàng)新性不強(qiáng)、轉(zhuǎn)化率低下，以及科研人才培養(yǎng)功能弱化、學(xué)科建設(shè)引領(lǐng)不夠等問題日益突顯，成為了我國高等教育領(lǐng)域的痛點(diǎn)。高?？蒲兄悦媾R諸多問題，原因是多方面的，但高?？蒲性u價(jià)問題是主因之一，其中缺少大數(shù)據(jù)理論和技術(shù)支撐是關(guān)鍵。其局限與不足主要有：一是高?？蒲性u價(jià)數(shù)據(jù)采集不全，挖掘不夠，如數(shù)據(jù)來源單一、數(shù)據(jù)類型偏少，對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化等數(shù)據(jù)沒有充分利用；沒能充分挖掘成果背后的隱性數(shù)據(jù)和潛在價(jià)值，特別是針對高?？蒲幸曰A(chǔ)研究為主和著力人才培養(yǎng)、學(xué)科建設(shè)的特征采集數(shù)據(jù)、建立評價(jià)體系、挖掘核心價(jià)值不夠。二是指標(biāo)集、指標(biāo)權(quán)集的篩選和確定主要通過德爾菲法、層次分析法和因子分析法，沒有充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)。三是評價(jià)結(jié)果可視化程度不高，因而導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果科學(xué)性不夠，精準(zhǔn)度不高、可信度不強(qiáng)，效率太低。

高?？蒲兴降挠绊懸蛩睾芏啵矣绊懸蛩刂g相互影響及耦合，基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型所獲取的評估數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度偏低［1］。大數(shù)據(jù)為這些問題的解決帶來了契機(jī)，充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能等手段，建立科學(xué)的高?？蒲性u價(jià)體系已是當(dāng)務(wù)之急。2018年，黨中央在深化“三評”（項(xiàng)目評審、機(jī)構(gòu)評估、人才評價(jià)）改革的意見中提出了構(gòu)建科學(xué)、規(guī)范、高效、誠信的科技評價(jià)體系的任務(wù)。2019年，國家有關(guān)部委針對學(xué)科評估和規(guī)范SCI論文相關(guān)指標(biāo)使用，提出了充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)和人工智能等手段獲取公開數(shù)據(jù)、探索建立科學(xué)的評價(jià)體系等要求。為此，本研究就大數(shù)據(jù)對于高?？蒲性u價(jià)的價(jià)值意蘊(yùn)、大數(shù)據(jù)在高?？蒲性u價(jià)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的適用性作一些探析。

2 文獻(xiàn)回顧

目前科研評價(jià)主要是采用同行評議法、文獻(xiàn)計(jì)量法、經(jīng)濟(jì)計(jì)量法、多指標(biāo)綜合評價(jià)法等方法［2］。正因?yàn)槿绱?，對高?？蒲性u價(jià)的研究也主要是基于這些傳統(tǒng)的視角，基于大數(shù)據(jù)的高校科研評價(jià)研究少見，但基于大數(shù)據(jù)的高?？蒲衅渌嚓P(guān)研究較多。其中，國外一些學(xué)者對大數(shù)據(jù)背景下的科研項(xiàng)目立項(xiàng)、科研成果水平、科研績效、學(xué)術(shù)論文影響力等方面的評價(jià)進(jìn)行了研究，提出了一些思路和方法［3-6］，但對高校整體、系統(tǒng)的科研評價(jià)的研究尚未發(fā)現(xiàn)。國內(nèi)學(xué)者如楊維榮［7］認(rèn)為，大數(shù)據(jù)技術(shù)給高?？蒲泄芾砉ぷ鲙砹酥匾獧C(jī)遇，有利于實(shí)現(xiàn)高校科研選題科學(xué)化，推動高校科研成果轉(zhuǎn)化，并指出當(dāng)前學(xué)界對大數(shù)據(jù)問題的研究主要集中在商業(yè)推薦和經(jīng)濟(jì)預(yù)測、科學(xué)研究范式變革等領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校科研管理工作中的應(yīng)用研究還較為少見；梁子裕［8］、朱凌玲［9］主張加快高校科研信息化建設(shè)，建立大數(shù)據(jù)資源共享信息系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的交流與互通；馮海燕［10］提出通過大數(shù)據(jù)對科研團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新環(huán)境、創(chuàng)新氣氛、創(chuàng)新溝通進(jìn)行分析，進(jìn)而考核其績效；王運(yùn)紅等［11］基于大數(shù)據(jù)信息構(gòu)建了包括基本科學(xué)素養(yǎng)、科研產(chǎn)出影響力、科研管理能力、學(xué)術(shù)潛力和學(xué)術(shù)地位5 個維度在內(nèi)的科技人才科研綜合能力評價(jià)模型，以期較為全面地反映科技人才的綜合實(shí)力；陳輝［12］認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下同被引文獻(xiàn)數(shù)在時間上的反應(yīng)速度比引證文獻(xiàn)數(shù)快(論文發(fā)表即可獲取)，且具有客觀性、科學(xué)性和有效性等優(yōu)勢，具有很強(qiáng)的學(xué)術(shù)評價(jià)功能；張安淇等［13］提出了科學(xué)評價(jià)中應(yīng)用大數(shù)據(jù)既有優(yōu)勢也有劣勢，既存在機(jī)遇也存在挑戰(zhàn)。已有研究對于探索大數(shù)據(jù)背景下的高校科研評價(jià)具有一定啟發(fā)價(jià)值和借鑒意義，但研究顯得較為零散，存在系統(tǒng)化程度不高、可操作性不強(qiáng)等問題。

在運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集、處理數(shù)據(jù)以及篩選指標(biāo)等功能研究方面，國外一些學(xué)者對運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)搜索、采集、處理、挖掘數(shù)據(jù)以及建立數(shù)據(jù)模型評價(jià)進(jìn)行了研究，但研究對象多在股票市場、公路交通、企業(yè)經(jīng)營等領(lǐng)域［14-16］，國內(nèi)學(xué)者的研究主要有如下方面：如李振等［17］、孫曙輝等［18］提出關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、趨勢預(yù)測、時序分析、回歸分析、情感分析、語義分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等是教學(xué)評價(jià)數(shù)據(jù)采集、挖掘的主要方法；馬克［19］、王希予［20］研究了數(shù)據(jù)清洗對象、數(shù)據(jù)清洗的基本思路和流程，提出了異常值處理、缺失值處理、重復(fù)樣本處理、錯誤類型數(shù)據(jù)清洗等方法；路云飛等［21］提出了粗糙集屬性約簡和灰色關(guān)聯(lián)聚類相結(jié)合的指標(biāo)篩選方法；龍浩等［22］基于大數(shù)據(jù)分析的視角，以學(xué)生的參與度、認(rèn)可度和滿意度為切入點(diǎn)，構(gòu)建了包括課程微觀評價(jià)指標(biāo)體系、二級學(xué)院綜合評價(jià)指標(biāo)體系和學(xué)校宏觀評價(jià)指標(biāo)體系的三級教學(xué)評價(jià)指標(biāo)體系；段紅等［23］提出了基于S-Kohonen 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高?？蒲心芰υu估模型；田蕓［1］針對高?？蒲兴缴疃葘W(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練評價(jià)中存在的評價(jià)特征同質(zhì)化現(xiàn)象造成評估結(jié)果精度不高問題，提出了稀疏交叉熵粗糙集雙向受限制深度玻爾茲曼機(jī)（DDRBMDNNS）高?？蒲心芰υu估方法；劉三女牙等［24］提出了一種基于地圖的教育大數(shù)據(jù)可視分析方法；任磊等［25］探討了面向大數(shù)據(jù)主流應(yīng)用的信息可視化技術(shù)，如面向文本、網(wǎng)絡(luò)(圖)、時空、多維的可視化技術(shù)。上述研究為本研究打下了基礎(chǔ)，但已有研究僅僅限于大數(shù)據(jù)某一技術(shù)在高?？蒲性u價(jià)某一環(huán)節(jié)的運(yùn)用研究，同樣缺乏系統(tǒng)性、整體性，且研究教學(xué)評價(jià)的居多。

綜上所述，已有基于大數(shù)據(jù)的高校科研方面的研究大多局限于科研管理、科研信息化建設(shè)與教師個人學(xué)術(shù)影響和績效考核等方面，研究的廣度和深度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，基于大數(shù)據(jù)的高?？蒲性u價(jià)方面的研究相對滯后，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)采集、挖掘、處理高?？蒲写髷?shù)據(jù)的研究成果不多，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建高?？蒲性u價(jià)指標(biāo)集等方面的研究成果尚不多見。已有研究中存在的不足，正是本研究必須面對和突破的問題。

3 基于大數(shù)據(jù)的高?？蒲性u價(jià)的價(jià)值意蘊(yùn)

充分利用大數(shù)據(jù)的資源，科學(xué)運(yùn)用大數(shù)據(jù)手段開展高校科研評價(jià)，對于促進(jìn)高?？蒲性u價(jià)更加系統(tǒng)全面、精準(zhǔn)客觀、高效便捷具有重要的作用，特別是在面向以基礎(chǔ)研究為主和著眼人才培養(yǎng)、學(xué)科建設(shè)的高?？蒲性u價(jià)方面具有明顯優(yōu)勢，其價(jià)值意蘊(yùn)體現(xiàn)在以下4 個方面。

3.1 使高?？蒲性u價(jià)更加系統(tǒng)全面

大數(shù)據(jù)不僅量大，而且類型多，不僅有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還有非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，日益迅速增長的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)時代到來的標(biāo)志。有學(xué)者認(rèn)為，非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已占到所有采集到數(shù)據(jù)的85%以上，是重要的、有價(jià)值的數(shù)據(jù)［26］。對于高?？蒲性u價(jià)而言，非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是進(jìn)行全面、系統(tǒng)、準(zhǔn)確評價(jià)不可或缺的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的高校科研評價(jià)數(shù)據(jù)不僅來源單一，而且數(shù)量有限，主要是政府教育、科技行政主管部門的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、學(xué)校公布的數(shù)據(jù)、SCI 和中國知網(wǎng)（CNKI）等幾大檢索系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)居多，非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集偏少，特別是關(guān)注科研對人才培養(yǎng)和學(xué)科建設(shè)的貢獻(xiàn)不夠。而高校科研有別于科研院所和企業(yè)的科研，一要出成果，二要出人才，三要促進(jìn)學(xué)科生長，具有多重功能，因此對高?？蒲性u價(jià)不僅要著眼科研本身，還要關(guān)注科研對人才培養(yǎng)和學(xué)科建設(shè)的貢獻(xiàn)。傳統(tǒng)的高校科研評價(jià)受評價(jià)技術(shù)限制，人才培養(yǎng)、學(xué)科建設(shè)方面的數(shù)據(jù)沒有充分挖掘利用，導(dǎo)致無法全面系統(tǒng)評價(jià)高校的科研水平和社會貢獻(xiàn)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的引入使這一局面將得以改變：從數(shù)量維度來看，大量諸如高?？蒲谐晒[藏性數(shù)據(jù)、企業(yè)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)、社會應(yīng)用數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)分析數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)被采集出來，基于小樣本的評價(jià)變?yōu)榛诖髷?shù)據(jù)的評價(jià)，為高?？蒲性u價(jià)提供了海量的數(shù)據(jù)，成為系統(tǒng)全面評價(jià)高校科研的重要基礎(chǔ)。從類型角度來看，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，不僅可以采集到海量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也可以采集到大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文本圖形、圖像、音視頻等，同時還可以采集到半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如網(wǎng)頁等數(shù)據(jù)，特別是能采集到科研對于人才培養(yǎng)和學(xué)科建設(shè)作用的滯后性數(shù)據(jù)和長效性數(shù)據(jù)，由于多種類型的海量數(shù)據(jù)被挖掘利用，從整體上提高了高?？蒲性u價(jià)的完整性和系統(tǒng)性；此外，還有利于對科研評價(jià)對象進(jìn)行多視角、全方位的評價(jià)，彼此驗(yàn)證和相互支撐，突破以往單一維度的思維模式，使高?？蒲性u價(jià)的全面性、系統(tǒng)性將大為提升。

3.2 使高?？蒲性u價(jià)更加精準(zhǔn)客觀

大數(shù)據(jù)具有應(yīng)用價(jià)值大的顯著特征。由于大數(shù)據(jù)具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，所處理的數(shù)據(jù)不僅體量大，而且粒度小，從中獲取的信息更加細(xì)致和清晰，有利于提高分析結(jié)果的精準(zhǔn)度。首先是大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而且還能對半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使對科研成果的科學(xué)價(jià)值與社會貢獻(xiàn)的判斷突破了單一的顯性數(shù)據(jù)、當(dāng)下數(shù)據(jù)的定量評價(jià)和主觀性強(qiáng)、效率低下的同行評議傳統(tǒng)模式，大大地提高了高?？蒲性u價(jià)的精準(zhǔn)度。其次，大數(shù)據(jù)的預(yù)測功能十分強(qiáng)大，大數(shù)據(jù)的核心就是預(yù)測［27］，這一功能對于長效性的科研成果評價(jià)非常重要。在大數(shù)據(jù)的背景下，依托海量數(shù)據(jù)，加上云計(jì)算技術(shù)等強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，對結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)高效地分析歸納，讓人們對于未來的準(zhǔn)確預(yù)測變得越來越清晰，預(yù)測結(jié)果也變得越來越趨近事實(shí)［28］。在高?？蒲性u價(jià)的實(shí)踐中，運(yùn)用預(yù)測功能評價(jià)科研及成果的長期功效是十分奏效的。其三，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用、數(shù)據(jù)之間的關(guān)系考量從線性關(guān)系轉(zhuǎn)向非線性關(guān)系，方便對各項(xiàng)評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，使評價(jià)結(jié)果更加可靠和精準(zhǔn)，主要表現(xiàn)在人們對數(shù)據(jù)分析的思維方式打破了傳統(tǒng)的、單一的因果分析格局，加入了關(guān)聯(lián)度分析手段，突破高校科研評價(jià)傳統(tǒng)刻板的“一根筋”式評價(jià)方式，為提高評價(jià)的精準(zhǔn)度增添了有利條件和手段。

3.3 使高?？蒲性u價(jià)更加高效便捷

由于大數(shù)據(jù)還有處理速度快和獲取與發(fā)送方式自由靈活的顯著特征，一方面以云計(jì)算為代表的技術(shù)使得大量數(shù)據(jù)快速傳輸、運(yùn)算和處理成為可能，大大提高了高?？蒲性u價(jià)能力和效率，使科研評價(jià)更加及時，另一方面，更為重要的是對各種實(shí)時性數(shù)據(jù)的把握，使高?？蒲性u價(jià)不再僅僅是科研及成果創(chuàng)新點(diǎn)的評價(jià)，而是創(chuàng)新鏈的評價(jià)，甚至是創(chuàng)新面的評價(jià)，便于實(shí)現(xiàn)對評價(jià)要素歷史性、發(fā)展性乃至全生命周期的動態(tài)性判斷。有學(xué)者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時代的來臨更是把數(shù)據(jù)功能推上了前所未有的高度，智能手機(jī)、可穿戴式電子設(shè)備等各種先進(jìn)傳感器等智能終端的推出和網(wǎng)絡(luò)與社交媒體的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)全面、自動、實(shí)時地采集［29］，為高校科研評價(jià)更加高效便捷提供了可能。

3.4 為高?？蒲性u價(jià)提供了新的方法論

新的技術(shù)帶來新的思想和理論、思維和方法，大數(shù)據(jù)的引入為高?？蒲性u價(jià)方法論提供了全新理論基礎(chǔ)和廣闊的思維空間，讓高?？蒲性u價(jià)方法論更具有指導(dǎo)性。在大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)科研評價(jià)方法的局限和短板越來越突顯，在評價(jià)實(shí)踐中的問題越來越多，也很難從傳統(tǒng)的高?？蒲性u價(jià)方法論中找到有效的思想觀照。Hey 等［30］將這種數(shù)據(jù)密集型的技術(shù)方法視為科學(xué)研究的“第四范式”。李國杰等［26］認(rèn)為，“第四范式”可能是唯一具有系統(tǒng)性的方法，它既是科研方式的轉(zhuǎn)變，又是人們思維方式的大變化。大數(shù)據(jù)將為高?？蒲性u價(jià)方法論的創(chuàng)新發(fā)展提供新的思維方式和范式，擴(kuò)展了高?？蒲性u價(jià)方法論的理論范疇，從而為高?？蒲性u價(jià)方法提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，為高校科研評價(jià)提供了新的途徑。實(shí)踐中，大數(shù)據(jù)技術(shù)為高校科研評價(jià)提供了全新的方法，基于數(shù)據(jù)采集、存貯、整理、挖掘、計(jì)算等科研評價(jià)方法可以彌補(bǔ)當(dāng)下高?？蒲性u價(jià)中種種不足，為高校科研評價(jià)提供更加科學(xué)的評價(jià)工具和操作系統(tǒng)，有效克服傳統(tǒng)的同行評議和定量評價(jià)的種種弊端。

4 大數(shù)據(jù)在高?？蒲性u價(jià)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的適用與調(diào)控

高?？蒲惺堋斑z傳與環(huán)境”的影響，形成了自身的鮮明特征，表現(xiàn)出科研功能的多重性、科研重心的基礎(chǔ)性、科研成果價(jià)值的非顯性以及科研評價(jià)的導(dǎo)向性等，大數(shù)據(jù)在高?？蒲性u價(jià)這些關(guān)鍵環(huán)節(jié)中可發(fā)揮獨(dú)特的作用。

4.1 針對科研功能多重性的數(shù)據(jù)采集

如前所述，高?？蒲杏袆e于科研院所和企業(yè)的科研，除了出成果外，還要出人才、促進(jìn)學(xué)科生長、引領(lǐng)社會發(fā)展，其功能表現(xiàn)為多重性，具體體現(xiàn)為科研過程教育性、科研起點(diǎn)和落腳點(diǎn)的學(xué)科性以及科研推廣的服務(wù)性，為此，高?？蒲性u價(jià)對于培養(yǎng)人才、支撐學(xué)科建設(shè)、引領(lǐng)社會發(fā)展等方面的數(shù)據(jù)必須全面采集，納入評價(jià)之中。而傳統(tǒng)的評價(jià)方法運(yùn)用的數(shù)據(jù)主要來源于政府、高校、企業(yè)、個人公開的數(shù)據(jù)和SCI、EI、SSCI、CSSCI 等檢索系統(tǒng)及CNKI 等數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，還有多媒體與互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，主要類型一是來自關(guān)系數(shù)據(jù)庫和excel 等格式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如項(xiàng)目、成果、經(jīng)費(fèi)等量化數(shù)據(jù)，二是來自XML 和JSON 等格式的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如論文影響因子、他引量、ESI 值等數(shù)據(jù)，由于技術(shù)手段受限，對來自文本文件、圖片和音視頻等格式呈現(xiàn)的項(xiàng)目、成果、經(jīng)費(fèi)、隊(duì)伍及產(chǎn)出效益等大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集不多。然而，高校科研在培養(yǎng)人才、支撐學(xué)科建設(shè)、引領(lǐng)社會發(fā)展等方面的貢獻(xiàn)價(jià)值以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)居多，如科研對于培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)術(shù)道德與科學(xué)精神、科研動力與動機(jī)、提升科技創(chuàng)新能力的貢獻(xiàn)價(jià)值，對學(xué)科建設(shè)的基礎(chǔ)作用價(jià)值，以及對引領(lǐng)社會發(fā)展的長效價(jià)值和滯后價(jià)值等，大都是一些文本、語音、視頻等形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些方面的數(shù)據(jù)過去往往被忽視，采集不夠，影響了高?？蒲性u價(jià)的全面性和真實(shí)性。在大數(shù)據(jù)技術(shù)時代，可通過搜索引擎、主題搜索引擎、手機(jī)APP 等手段在互聯(lián)網(wǎng)、各種媒體、各類數(shù)據(jù)庫、社交網(wǎng)站等渠道采集這些數(shù)據(jù)，特別是可以通過圖像識別、自然語言處理、文本挖掘、文本分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來采集和處理這些信息，以獲取有價(jià)值的量化數(shù)據(jù)，判斷其價(jià)值高低，從而擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集面，提高高?？蒲性u價(jià)的完整性和綜合性。

4.2 針對科研重心的基礎(chǔ)性的學(xué)術(shù)價(jià)值判斷

基礎(chǔ)研究是高?？蒲械膫鹘y(tǒng)，也是高?？蒲械膬?yōu)勢所在。盡管高?？蒲谐尸F(xiàn)出多樣化的趨勢，但對于大學(xué)尤其是研究型大學(xué)來說，其重點(diǎn)應(yīng)該還是基礎(chǔ)研究與理論研究［31］。2015 至2019年間，我國高校承擔(dān)的國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目占比較大，獲得的資助資金在國家自然科學(xué)基金資助總額中的占比分別為80.83%、80.93%、82.01%、83.03% 和83.81%［32］?？梢?，我國高校承擔(dān)著國家基礎(chǔ)研究的重任，基礎(chǔ)研究始終是高?？蒲械摹爸仡^戲”。高?？蒲兄匦牡幕A(chǔ)性是高校科研的一大特征，具體表現(xiàn)為科研項(xiàng)目的前沿性、科研成果的原創(chuàng)性、科技創(chuàng)新的顛覆性、科研作用的基礎(chǔ)性等特點(diǎn)，采集和挖掘這些方面的數(shù)據(jù)，并對其科學(xué)價(jià)值進(jìn)行準(zhǔn)確判斷是做好高?？蒲性u價(jià)的基礎(chǔ)。然而在現(xiàn)實(shí)中，基礎(chǔ)研究成果一般都是通過發(fā)表論文和專利展現(xiàn)出來的，對論文質(zhì)量和水平的評價(jià)過去主要看其被幾大引文索引的數(shù)據(jù)庫收錄情況，但由于幾大引文索引數(shù)據(jù)庫的輻射面受限和收錄機(jī)構(gòu)的主觀傾向以及論文作者影響力的馬太效應(yīng)等因素，這一評價(jià)方法在可信度方面飽受爭議，如以被引頻次反映論文的影響力而掩蓋了引文動機(jī)和論文發(fā)表時間、被引作者單位和個人身份等，以SCI 影響因子反映期刊與論文等級而忽視了論文創(chuàng)新性、研究領(lǐng)域及數(shù)據(jù)來源等問題，以專利轉(zhuǎn)讓數(shù)量和金額反映高?？萍紕?chuàng)新能力而忽視了專利技術(shù)的科技孵化效應(yīng)與長效作用等［33］。引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，以論文為例，評價(jià)主體可以通過下載、引用、收藏實(shí)際數(shù)據(jù)和注釋、標(biāo)簽、推薦、排名等客觀情況，以及根據(jù)論文提出的理論和原理形成的技術(shù)和產(chǎn)品，建立起論文多層面、多視角、多維度的立體評價(jià)大數(shù)據(jù)資源庫［34］，為準(zhǔn)確地評價(jià)學(xué)術(shù)論文的科學(xué)價(jià)值提供核心依據(jù)，特別是在通過論文引用評價(jià)論文的學(xué)術(shù)價(jià)值時，可運(yùn)用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對引文上下文的位置、引文內(nèi)容的語境、引文動機(jī)、情感及行為進(jìn)行分析，有利于發(fā)現(xiàn)論文的學(xué)術(shù)價(jià)值及學(xué)術(shù)價(jià)值相互關(guān)聯(lián)所在，也有利于對論文非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理，聚焦科研論文的學(xué)術(shù)價(jià)值，從而實(shí)現(xiàn)對學(xué)術(shù)價(jià)值準(zhǔn)確判斷。這種深入論文內(nèi)容層面的分析方法帶來了傳統(tǒng)評價(jià)理念的創(chuàng)新，使高校科研評價(jià)的理念內(nèi)涵從過去注重論文刊發(fā)刊物影響因子與引文數(shù)量的思維模式向?qū)σ馁|(zhì)量的精細(xì)化識別與論文影響力精準(zhǔn)化判斷轉(zhuǎn)變［35］，完善和彌補(bǔ)傳統(tǒng)引文分析表面化、單一性的評價(jià)模式，突破以往基于文獻(xiàn)引證關(guān)系信息識別的單一層面的局限，從而挖掘引文的真實(shí)動機(jī)和引文的影響力，從多方位、多層面綜合考察科研成果的隱性價(jià)值［36］，及其滯后性、長效性、間接性作用，引導(dǎo)高?？蒲性u價(jià)聚焦科研成果的科學(xué)價(jià)值、技術(shù)價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值、社會價(jià)值、文化價(jià)值（以下簡稱“五大價(jià)值”）展開［37］?？梢?，大數(shù)據(jù)技術(shù)對于以論文為標(biāo)志的基礎(chǔ)研究成果的科學(xué)價(jià)值判斷具有很強(qiáng)的適用性，能洞察學(xué)術(shù)成果內(nèi)容深層面的價(jià)值內(nèi)涵，深度理解和解析學(xué)術(shù)成果的創(chuàng)新價(jià)值，使高?？蒲性u價(jià)成果的科學(xué)價(jià)值和社會效益得以深入挖掘。

4.3 針對科研成果價(jià)值非顯性的數(shù)據(jù)挖掘

高校科研重心的基礎(chǔ)性和科研功能的多重性特征帶來了部分科研成果的非顯性，這些研究成果的價(jià)值表現(xiàn)為隱藏性、滯后性、長效性、間接性等非顯性特征。傳統(tǒng)單一的、線性思維的因果關(guān)系評價(jià)理念和一般的定量、定性評價(jià)方法很難掃描到科學(xué)價(jià)值的核心層面和學(xué)術(shù)價(jià)值，對于非顯性特征明顯的科研成果的評價(jià)更是難以評判。大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的引入和思維方式的轉(zhuǎn)變給高?？蒲性u價(jià)解決這一問題提供了方案和工具，通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和相關(guān)關(guān)系分析，對高?？蒲袛?shù)據(jù)背后的數(shù)據(jù)即隱藏性數(shù)據(jù)、滯后性數(shù)據(jù)、長效性數(shù)據(jù)等進(jìn)行追蹤，提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息已不是難事。

首先，隨著大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用，可以挖掘到大量的隱藏在顯性數(shù)據(jù)背后的數(shù)據(jù)和間接性數(shù)據(jù)。比如在評價(jià)高?；A(chǔ)研究成果方面，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可分析這些原創(chuàng)知識對技術(shù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)性作用，挖掘其產(chǎn)生的連鎖效應(yīng)和對經(jīng)濟(jì)社會的科技貢獻(xiàn)率等數(shù)據(jù)，對于真實(shí)、客觀地評價(jià)科研成果的創(chuàng)新價(jià)值和經(jīng)濟(jì)價(jià)值具有重要的意義；還可以從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際數(shù)據(jù)中提取隱含的、內(nèi)在的、人們事先所不知的但有潛在價(jià)值的信息和知識［38］，將表象數(shù)據(jù)背后的科學(xué)價(jià)值挖掘出來，為深入評價(jià)科研成果的價(jià)值和社會貢獻(xiàn)提供了重要的觀察視角。具體而言，隱性數(shù)據(jù)挖掘可采用機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、圖譜構(gòu)建與挖掘、事件分析法等技術(shù)，對基礎(chǔ)研究中原創(chuàng)成果隱藏的科學(xué)價(jià)值進(jìn)行挖掘，并預(yù)測其產(chǎn)生的連鎖效應(yīng)和對經(jīng)濟(jì)社會的科技貢獻(xiàn)率等；還可采用語義分析法等方法對科研論文中隱藏的科學(xué)價(jià)值進(jìn)行挖掘，洞察學(xué)術(shù)論文深層面的價(jià)值內(nèi)涵。

其二，大數(shù)據(jù)時代人們的思維方式開始從單純的因果關(guān)系向相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)變。相關(guān)關(guān)系分析方便人們通過關(guān)聯(lián)物來分析現(xiàn)象而無需揭示其內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制，在科研評價(jià)中具有獨(dú)到的作用。在大數(shù)據(jù)背景下，通過關(guān)聯(lián)性分析研判、回歸分析和情感計(jì)算等技術(shù)，對于數(shù)據(jù)全程的動態(tài)跟蹤，有利于揭示一些具有滯后性特征成果的科研價(jià)值。比如，科研過程中對研究生的培養(yǎng)和科研成果對高校碩士點(diǎn)、博士點(diǎn)以及一流學(xué)科的支撐價(jià)值等，這些科研價(jià)值往往是滯后或長效體現(xiàn)的，過去很難挖掘這些方面的數(shù)據(jù)；而引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，使科研對人才培養(yǎng)和學(xué)科建設(shè)價(jià)值納入到科研評價(jià)之中。還比如，專利的作用是長效的，傳統(tǒng)對專利的評價(jià)是根據(jù)專利數(shù)量和專利轉(zhuǎn)讓金額作出判斷，主要是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；而運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，可對專利應(yīng)用中的一些半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，讓專利滯后性的科技價(jià)值得以準(zhǔn)確評價(jià)，并預(yù)測其可能產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益和社會貢獻(xiàn)。

其三，對長效性數(shù)據(jù)挖掘可采用并行計(jì)算、關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)。比如在評價(jià)高校教育科研成果方面，僅憑論文和報(bào)告來評價(jià)是不夠的，通過關(guān)聯(lián)性分析，可跟蹤到研究成果應(yīng)用實(shí)施中的互動情況和實(shí)施后對學(xué)校發(fā)展戰(zhàn)略、教育教學(xué)改革、人才培養(yǎng)質(zhì)量和科學(xué)研究水平提升方面等數(shù)據(jù)，改變了傳統(tǒng)的定量評價(jià)和經(jīng)驗(yàn)主義判斷，使得教育科研評價(jià)更加聚焦人才培養(yǎng)和科研價(jià)值的貢獻(xiàn)度。

4.4 針對科研評價(jià)的導(dǎo)向性指標(biāo)體系構(gòu)建

通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析數(shù)據(jù)的特征和核心價(jià)值、揭示各類指標(biāo)間關(guān)系，提取有價(jià)值的代表性指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)集和指標(biāo)權(quán)集是關(guān)鍵，但構(gòu)建指標(biāo)集必須遵循國家科研評價(jià)的價(jià)值導(dǎo)向。高?？蒲性u價(jià)的價(jià)值導(dǎo)向是構(gòu)建評價(jià)體系的風(fēng)向標(biāo)，有什么樣的導(dǎo)向就會有什么樣的評價(jià)體系，高?？蒲性u價(jià)體系的導(dǎo)向性至關(guān)重要，直接影響科技創(chuàng)新的質(zhì)量和水平。高校科研評價(jià)，從評價(jià)的外延來講，不僅要重視對科研成果本身的評價(jià)，還要重視高校科研支撐人才培養(yǎng)、促進(jìn)學(xué)科建設(shè)的評價(jià)和科研對社會發(fā)展引領(lǐng)價(jià)值的評價(jià)，圍繞高?？蒲泄δ艿亩嘀匦蕴卣髡归_；從評價(jià)內(nèi)涵上而言，要貫徹落實(shí)習(xí)近平總書記重要講話精神和中央政策精神。在2018年兩院院士大會上習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)：“要改革科技評價(jià)制度，建立以科技創(chuàng)新質(zhì)量、貢獻(xiàn)、績效為導(dǎo)向的分類評價(jià)體系，正確評價(jià)科技創(chuàng)新成果的科學(xué)價(jià)值、技術(shù)價(jià)值、經(jīng)濟(jì)價(jià)值、社會價(jià)值、文化價(jià)值”［37］；2018年中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)了《關(guān)于深化項(xiàng)目評審、人才評價(jià)、機(jī)構(gòu)評估改革的意見》，要求破除唯分?jǐn)?shù)、唯升學(xué)、唯文憑、唯論文、唯帽子的頑瘴痼疾（以下簡稱“破五唯”）；2020年教育部、科技部印發(fā)《關(guān)于規(guī)范高等學(xué)校SCI 論文相關(guān)指標(biāo)使用 樹立正確評價(jià)導(dǎo)向的若干意見》。這些都是高?？蒲性u價(jià)應(yīng)遵循的價(jià)值取向。據(jù)此，高?？蒲性u價(jià)的價(jià)值導(dǎo)向應(yīng)為：以“破五唯”和引導(dǎo)SCI論文規(guī)范使用為手段，以提高“五大價(jià)值”為宗旨，以促進(jìn)科研成果、人才培養(yǎng)和學(xué)科建設(shè)質(zhì)量和水平全面提高為目標(biāo)。為此，在高?？蒲性u價(jià)過程中，要注重加大挖掘體現(xiàn)“五大價(jià)值”內(nèi)涵的數(shù)據(jù)，重視提取人才培養(yǎng)、學(xué)科建設(shè)、引領(lǐng)社會發(fā)展方面指標(biāo)，對前瞻性基礎(chǔ)研究、關(guān)鍵性共性技術(shù)、前沿性引領(lǐng)技術(shù)和顛覆性技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目加大評價(jià)的權(quán)重等。

然而，傳統(tǒng)的科研評價(jià)手段在把握上述價(jià)值導(dǎo)向方面有很多的局限性，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)技術(shù)為我們提供了思路。首先，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對所采集和挖掘到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、融合、降維、表征，清洗掉異常值數(shù)據(jù)、缺失值數(shù)據(jù)、重復(fù)值數(shù)據(jù)、不一致數(shù)據(jù)、多來源數(shù)據(jù)、表達(dá)格式和計(jì)量單位不一致的數(shù)據(jù)等，得到歸一化的有效數(shù)據(jù)。其次，建立科研評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建模型，具體分兩步。第一步，輔之以人工辦法篩選評價(jià)大指標(biāo)。由于大數(shù)據(jù)的智能處理與分析技術(shù)還無法真正完成全方位智能識別，仍需要人工假設(shè)與價(jià)值判斷［39］，運(yùn)用德爾菲法圍繞評價(jià)導(dǎo)向篩選評價(jià)大指標(biāo)。第二步，依靠人工智能辦法構(gòu)建模型。S-Kohonen 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是其中之一，運(yùn)用S-Kohonen 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過復(fù)雜函數(shù)不斷學(xué)習(xí)，以適應(yīng)評價(jià)專家構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系的導(dǎo)向要求建立科研評價(jià)指標(biāo)模型。實(shí)踐證明，運(yùn)用基于S-Kohonen 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高?？蒲性u估模型能公正、公開、公平地評價(jià)高校的綜合科研能力［23］。其三，構(gòu)建指標(biāo)體系。將采集到的有效數(shù)據(jù)導(dǎo)入模型進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練，淘汰與評價(jià)導(dǎo)向相關(guān)性不大的指標(biāo)，提取出對目標(biāo)變量或評價(jià)指標(biāo)有重要影響的指標(biāo)，得到高?？蒲蟹蠈?dǎo)向的評價(jià)指標(biāo)，從而構(gòu)建指標(biāo)體系。

4.5 針對大數(shù)據(jù)評價(jià)局限性的調(diào)節(jié)與控制

大數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著巨大而重要的價(jià)值，大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校科研評價(jià)中雖然有許多優(yōu)勢，但究其根本，仍然是對數(shù)據(jù)量化的統(tǒng)計(jì)預(yù)測，處理不當(dāng)或過度依賴容易淪為“數(shù)據(jù)萬能”的陷阱，對高校科研評價(jià)的實(shí)踐作用發(fā)揮依然有其局限性，而同行評價(jià)是彌補(bǔ)其局限的有效途徑。

其一，追求大而全的數(shù)據(jù)樣本，隨之而來的就是數(shù)據(jù)質(zhì)量、信度的問題。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)體量雖大，但價(jià)值密度低，數(shù)據(jù)并非就是客觀事實(shí)。全球的數(shù)據(jù)總量是海量的且類型繁多，由于收集手段千差萬別，有軟件系統(tǒng)收集的和硬件傳感器收集的；收集時間跨度之大，有歷史的、現(xiàn)實(shí)的，還有預(yù)測未來的；收集空間范圍之廣，有物理空間和網(wǎng)絡(luò)空間；數(shù)據(jù)來源類別之多，有政府和科研部門的，有企業(yè)和社會的等等。因此，數(shù)據(jù)并非都是可信的［40］。劣質(zhì)的、信度不高的數(shù)據(jù)會成為高?？蒲性u價(jià)的“短板”，在實(shí)踐中一定要處理好數(shù)據(jù)質(zhì)量和信度問題，不然大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢就會變成劣勢。然而，同行評價(jià)的信度和效用相對而言是可控的，與量化評價(jià)在理論邏輯層面具有一致性?？梢?，在大數(shù)據(jù)時代，同行評價(jià)仍然不能舍棄。

其二，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)仍是量化評價(jià)，這就無法解決定量評價(jià)直接或間接帶來的一系列問題。大數(shù)據(jù)的掃描關(guān)聯(lián)分析不排除會產(chǎn)生對既有事實(shí)及現(xiàn)象的推理預(yù)測分析，對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和相關(guān)性分析時容易受經(jīng)驗(yàn)主義和主觀主義的影響而按人們頭腦中預(yù)設(shè)路徑挖掘和由“原因”推測“結(jié)果”的思維定勢，更何況許多科研成果價(jià)值的隱藏性、滯后性致使成果的效用難測量，其評價(jià)更不能“泛大數(shù)據(jù)化”，不能單純地量化評價(jià)其科學(xué)價(jià)值。而同行評議的方法應(yīng)是重要補(bǔ)充。否則，定量評價(jià)勢必遭到扭曲，將產(chǎn)生大量形式數(shù)據(jù)，而真正體現(xiàn)科學(xué)價(jià)值的數(shù)據(jù)將付之闕如。

其三，引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，使科研評價(jià)的數(shù)據(jù)采集、處理、挖掘、運(yùn)算等技術(shù)具備很多絕對優(yōu)勢，但若把這種優(yōu)勢充分展現(xiàn)在高校科研評價(jià)領(lǐng)域還必須解決兩個問題，即對數(shù)據(jù)內(nèi)涵的界定和對運(yùn)算結(jié)果的解讀［13］。解決這兩個問題恐怕不單是通過改變方法思路和技術(shù)手段能解決的問題，而且由于科研成果涉及的學(xué)術(shù)性、專業(yè)性很強(qiáng)，僅通過量化評價(jià)會遇到很多障礙和盲點(diǎn)，這些學(xué)術(shù)性、專業(yè)性很強(qiáng)的問題只有通過同行專家來評價(jià)可能最合適。此外，對信息的解讀和評價(jià)結(jié)果的分析也顯然是同行專家學(xué)者最拿手的“好戲”。

5 結(jié)論

本研究基于大數(shù)據(jù)理論和大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校科研評價(jià)中的應(yīng)用，通過文獻(xiàn)研究等方法探討大數(shù)據(jù)在高校科研評價(jià)中的價(jià)值意蘊(yùn)和適用環(huán)節(jié)。研究表明，充分利用大數(shù)據(jù)的資源、科學(xué)運(yùn)用大數(shù)據(jù)手段開展高?？蒲性u價(jià)，對于促進(jìn)高?？蒲性u價(jià)更加系統(tǒng)全面、精準(zhǔn)客觀、高效便捷具有重要的作用，特別是面向以基礎(chǔ)研究為主和著眼人才培養(yǎng)、學(xué)科建設(shè)的高校科研評價(jià)具有明顯優(yōu)勢；對于采集非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、挖掘隱性和滯后性科學(xué)價(jià)值、提高處理速度和實(shí)現(xiàn)可視化表達(dá)、促進(jìn)科研評價(jià)方法和方法論創(chuàng)新發(fā)展等方面具有強(qiáng)大功能和應(yīng)用價(jià)值，且在實(shí)現(xiàn)高校科研功能多重性的數(shù)據(jù)提取、科研重心基礎(chǔ)性的學(xué)術(shù)價(jià)值判斷、科研成果價(jià)值非顯性的數(shù)據(jù)挖掘和圍繞破除“SCI 至上”、聚焦“五大價(jià)值”的導(dǎo)向性指標(biāo)體系構(gòu)建等環(huán)節(jié)功能突顯、適用性強(qiáng)。

值得指出的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)雖然具有強(qiáng)大的功能，但也有其自身的缺陷，如何利用好大數(shù)據(jù)技術(shù)這把雙刃劍，防止淪為“數(shù)據(jù)萬能”的陷阱，避免“泛大數(shù)據(jù)化”傾向，是科研評價(jià)不得不思考的問題。只有堅(jiān)持大數(shù)據(jù)技術(shù)評價(jià)與同行評價(jià)相結(jié)合原則，既發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)做數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，又發(fā)揮同行專家對數(shù)據(jù)意義界定和評價(jià)結(jié)果解讀的作用，才能使高?？蒲性u價(jià)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量運(yùn)行。