革新大数据时代学刊评价体系

大数据时代的来临,对人类社会产生广泛而深刻的影响。如何运用信息资源开放、共享、互动、即时的特点,实现学术期刊在大数据时代的整合与创新,发挥数据在期刊评价中的积极作用,是学界关注的问题。记者近日就相关问题采访了专家学者。

量化维度是期刊评价与大数据契合点

作为一场新的技术革命,大数据不同凡响的作用使学界联想到在学术研究和学术评价领域,大数据是否也会带来某些变化,甚至是革命性的变化?答案似乎是肯定的。《南京大学学报(哲学·人文科学·社会科学)》执行主编朱剑在接受记者采访时表示,学术研究中,采集和运用数据进行研究已成为一种公认的方法。与学术研究相比,在学术评价中,数据的作用更是无处不在。一方面,根据数据制作的各种排行榜和排名表大行其道;另一方面,围绕数据的意义和作用的争论也从未平息,对学术评价的质疑和诟病几乎都与数据有关。两方面的对立呈胶着状态,迫切需要新元素的介入来改变现状。在这样的情境下,大数据自然被寄予了更多的期望。

由于大数据前所未有的可量化的维度,因而将大数据用于学术期刊评价将会引起期刊评价方式的重大变革。谈到目前存在的几个期刊评价机构,《武汉大学学报(哲学社会科学版)》副主编刘金波认为:“严格讲,这些机构都没有解决期刊评价的根本问题,其评价方法也不是严格意义上的大数据评价方法。”在他看来,将大数据引进期刊评价同样要解决“谁来评”、“评什么”和“如何评”这些评价的前提和根本问题。刘金波告诉记者:“首先,谁来评?学术期刊评价无外乎官方评价和民间评价,应建立公益性的非营利学术机构作为评价主体。其次,评什么是导向问题。评价内容对学术期刊建设、对国家学术繁荣与创新、对作者研究方向与范式都有指导性作用和积极性意义的,才是良性评价。最后,大数据时代学术期刊如何评?一般来说,评价学术期刊的影响力较为客观。指标可以有影响因子(即年与多年)、载文量、引文率、摘转率(即年与多年)、作者(来源、职称、学历、地域)、基金(来源、级别)、选题(学科、栏目、方向),等等。”

评价体系出现数据化转向

大数据对评价影响的程度有多大?这种影响是正面的,还是负面的?这些都成为专家学者思考的问题。朱剑表示,要让大数据发挥正面的积极作用,首先,应该弄清楚学术评价的现状及其问题的症结到底何在;其次,应该准确地描述和分析这些问题与数据以及数据处理方法之间有着何种关系;最后,看大数据是否有助于这些问题的解决,以及解决的条件是否具备,从而判断大数据能在多大程度上改变学术评价现状。

中国社会科学院哲学研究所科学技术哲学研究室主任段伟文表示,大数据对期刊评价的影响将出现一些新的方向。第一,在评价理念上,评价由主体到客体再到主体的双向互动性增强。这主要表现在通过新媒体或社交网络,挖掘相关学术读者的评论、作者的回复以及研究者的评价,通过转发或转载率获得学术期刊传播的广泛性社会效果评价。第二,在评价方法上,将通过数据采集、受众反应等方式,在一定程度上反映某些学术研究的热点与前沿方向。第三,在评价对象上,作为学术成果发表的重要平台,一方面,学术期刊的质量反映了学术内涵和发展方向;另一方面,所谓的大数据、全数据从网络信息空间为社会评价提供了重要参考,通过更加鲜明的数据特征,将数据进行整合,对期刊评价进行动态追踪。“应将充分采集的海量信息,通过语义舆情的分类进行细化,多维度地对学术期刊进行评价,将影响因子、转载率等正式评议与自媒体、公众号等非正式评议相结合,真正发挥大数据期刊评价的重要作用。”

刘金波认为,大数据将对学术期刊评价带来巨大冲击。数字出版模式更加广泛,如目前一些学术期刊数字化方面的网站已经具备了十分强大的数字出版功能,可以进一步提高中国学术期刊的整体水平。大数据时代将使以刊评文成为历史,从而形成真正的以文评刊。随着大数据的数据完备、分析功能完善,数据分析更加便捷,学术不端、虚假学术成本更加高昂,期刊数据造假将成为历史。针对不同需要的分类评价将大量出现,从量的评价将进而影响到关系分析与价值判断,科学合理的评价将进一步促进学术繁荣。

预防工具理性陷阱

对于大数据的使用,专家学者提醒要预防掉入工具理性陷阱。朱剑认为,不管是否在大数据时代,包括学术评价在内的所有评价都会受到以下六个方面因素的影响和制约:其一,是否具备成熟的并且为公众(特别是评价对象)普遍认可的评价理论。其二,是否具备在评价理论指导下的成熟的并且为公众(特别是评价对象)普遍认可的科学评价方法。其三,是否具备学术评价所必需的干净清洁的学术环境和学术评价环境。其四,是否具备具有专业水准和公信力的评价主体,能够担当起进行公正合理的学术评价的责任。其五,能否收集到足以满足评价方法的准确的评价信息。其六,是否具备对评价信息进行有效处理的能力。只有同时满足了上述条件,才可能得出科学合理的评价结论。

朱剑认为,与前大数据时代相比较,大数据以及相应技术显然可以更容易地部分满足上述第五和第六个条件,从而有可能在评价中更好地发挥数据的作用。但是,科学评价所必须具备的六个条件,特别是前四个条件并不会因为大数据时代的到来而自然而然地就具备了。即使是后两个条件,也不仅仅是数据的量级和运算的能力问题,所以也不会因为大数据时代的到来就一定能取得突破。专事定量评价的各机构几乎垄断了所有的数据挖掘与运算排序,而这些机构显然不具备上述基本条件。

在朱剑看来,撇开前四个条件不论,即使最擅长的数据处理也不可能完成,因为由于它们没有能力对数据及运算结果予以专业解析,只能将经运算排序的结果作为评价的结论发布出来,评价的过程在此已告中断。今天的各种排行榜和排名表大多是这样的未完成产品。没有学术共同体的主导,这样的所谓定量评价,不仅无法发挥大数据的优势,而且已成为大数据在学术评价中应用的障碍。

正因为如此,过分地迷信评价机构的大数据技术,就有可能掉入工具理性的陷阱。这些基于大量数据及运算而制作的各种排行榜和排名表的科学性始终受到学界的质疑。刘金波告诉记者,大数据时代,学术期刊评价中应将定量评价和同行评议重新整合,加以创新。

“大数据的海量信息将极大地影响到同行评价。任何一位学者个体,其知识储备与大数据比较起来都是沧海一粟。在评价其论文选题的热度、数据的新颖性、关键词的使用频率、文献来源的广度等方面,大数据都有巨大优势。但是,同行专家在选题的价值、方法的科学性、论证的逻辑性、论文的社会反响判断等多方面则更具优势。大数据的数据信息将更好地服务于同行专家的价值判断。”刘金波说。

在段伟文看来,如何将期刊评价与学术评价相结合是大数据时代研究的重要领域,数据评价不仅要以数据说话,还要挖掘数据背后的含义,在基于传统的量化、计量学、统计学基础上,分析数据指标的真正意义,同时需要学术一线的科研人员参与到大数据评价中去,从而将学术评价规范化、制度化、准确化。将定量评价与定性评价相结合,实现评价方式的转变和优化,避免出现相关利益群体利用数据造假的行为,从而建立更加科学准确有价值的学术期刊评价体系。

本文转自d1net(转载)

时间: 2024-10-03 01:28:35

革新大数据时代学刊评价体系的相关文章

大数据时代的教育变革:挑战、趋势及风险规避

2011年5月,美国的麦肯锡咨询公司发布<大数据:创新.竞争和生产力的下一个前沿领域>报告,开启了大数据产业界的先河.这份报告认为,大数据是大小超出了传统数据库软件工具的获取.存储.管理和分析能力的数据集①.国际数据公司据此总结出大数据的四大特征:大量化.多样化.快速化.价值化.相对过去的小数据,大数据体现的是一种快速搜集.处理和利用复杂信息的能力.2012年3月,奥巴马政府发布<大数据研究和发展计划>,将大数据上升为国家战略.2013年被称作大数据时代的元年,信息技术进入一个崭新

分析师:“大数据时代”的生存法则

在Talend Connect大会上,一名IT业内分析专家指出,企业若不抓住大数据带 来的机会,将很有可能在同行中遭到淘汰. Jeff Kelly是Wikibon.org的 首席研究员,也是SiliconANGLE的编辑.他说,诸如Hadoop和MapReduce这样的大 数据技术才刚刚起步:很多人由于技术有限或观念陈旧,仍然将它们拒之门外. 然而,在不久的将来,当软件使用门槛变低大量企业开始采用的时候,这些今天 已经采用了大数据技术的企业将再次占领高地.到那时,他们会具备更丰富的信 息来进行决

大数据时代电视剧市场的价值观转型

倘若将近十余年来最具话题性的现象级热播剧拉出一份长长的列表,不难看出某种绵延变化的轨迹与隐含其中的价值观断裂.从<雍正王朝>到<琅琊榜>,从<步步惊心>到<太子妃升职记>,一个巨大的转型已悄然发生.势不可挡. 这一转型始于2014年中,那时,针对热播电视剧的网络大数据分析开始逐渐成为与电视收视率并行的重要行业指标.这事实上意味着,业已抛弃电视平台的年轻一代数码原住民的欣赏趣味,得以摆脱过往"不可见"的状态,并凭借这一指标而被数值化,从而纳

大数据时代的教育革命

"人类历史中的许多灾难都源于这样一个事实,即社会的变化总是远远落后于技术的变化.这是不难理解的,因为人们十分自然地欢迎和采纳那些能提高生产率和生活水平的新技术,却拒绝接受新技术所带来的社会变化--因为采纳新思想.新制度和新做法总是令人不快的." --斯塔夫里阿诺斯<世界通史> 在当今的信息时代,云技术.物联网和基于二者的大数据技术正推动教育发生着变革.未来教育在互联网等技术的作用下变的越来越个性化,通过对大数据技术的应用将有利于个性化教育,标准化的学习内容由学生自组织学习,

探讨大数据时代如何规划智慧城市

智慧城市(smart city)这一概念发端于20世纪80年代的信息城市(information city),经历了20世纪90年代的智能城市(intelligent city)与数字城市(digital city),在2000年后逐步演化为智慧城市.2009年IBM公司首次提出了智慧城市愿景,使得智慧城市理念与实践在全球范围内迅速传播.目前,在欧洲和北美已有数百座城市宣布建设智慧城市,IBM公司参与的智慧城市项目多达2 500余个,微软.思科.西门子.日立.松下等科技公司以及埃森哲.奥雅纳等商

舆情分析:大数据时代如何应对社会热点

正确回应社会热点舆情.推动国家治理能力和治理体系的现代化,已成为社会各阶层的共识.本文以近年来几个舆情案例的得失为例,研究新媒体环境下舆情应对的规律. 近年热点舆情特点与变化趋势 (一)跨媒介融合传播发达,舆情发酵速度与热度提高 多数公共热点事件的舆情生成已经不再是单一的中心发散式传播,也不是一般性的串联型传播演变,而是新媒体与传统媒体.新媒体与新媒体之间平台转换.互相刺激.交织在一起的融合化传播.新兴的知乎.秒拍.微视频等新媒介也直接作用于移动舆论场,并与微博微信无缝结合,促使一些社会事件在极

贵阳市委书记陈刚:大数据时代的贵州

陈刚,男,汉族,1965年生,江苏高邮人,1986年入党,1990年参加工作,研究生毕业,理学博士,教授级高级工程师.曾任北京一轻集团有副总经理兼北京玻璃研究院副院长,北京市委外经贸工委委员.市对外经贸委副主任,中国贸促会北京市分会党组书记.主任,朝阳区委区长.区委书记. 2012年07月 任北京市委常委,朝阳区委书记. 2013年07月 任贵州省委常委,贵阳市委书记. 扩展大数据 贵州有气候和能源优势并提供政策支持 王永治:各位网友大家好!非常荣幸的欢迎贵州省委常委贵阳市市委书记陈刚先生.北京

变革!大数据时代的商业智能

在社交网络.移动应用等日趋火热的同时,我们可以看到网络信息的数据量在日益增多,与此同时,网络负载也随之加大,这给予网络运营商及企业信息发展带来一定数据压力.据IDC最新报告预测,到2015年大数据技术与服务市场将达169亿美元,2010年为32亿美元.年增长率达40%,是整个IT与通信产业增长率的7倍. 呈然,企业数据市场正在面临大数据的侵袭,大数据作为一种新兴数据概念而被定义,数据作为信息的载体,起着举足轻重的关键作用.在数据面临爆炸的时代里,新兴事物的兴起在催使着企业对于数据信息的关键性,从

赛迪顾问:大数据时代企业须打好信息资源整合攻坚战

ZDNET至顶网CIO与应用频道 06月23日 北京消息:数据被认为是新时期的基础生活资料与市场要素,重要程度不亚于物质资产和人力资本.近年来,企业产生的数据量呈指数级增长,信息资源爆炸式激增,其中非结构化的数据信息达到85%左右,传统的信息资源管理技术已经无法应对大数据时代的挑战.Hadoop等大数据技术和其他大数据工具和设备的出现以及云计算数据处理与应用模式的广泛运用,为企业处理日益增长的海量非结构化数据提供了高效.可扩展的低成本解决方案,弥补了传统关系型数据库或数据仓库处理非结构化数据方面