寻找大数据与学术期刊评价体系创新的“契合点”

　　大数据技术可能在一定程度上破解作者、编辑、读者“各自为政”的难题，将他们之间的互动纳入到评价体系当中：在技术统计的基础上，计算机所提供的研究信息，可以引导作者选择研究或投稿方向；编辑则能从大数据平台上了解作者相关研究信息，进行有目标的选题策划与组稿；读者亦能在浩如烟海的信息中获取自己所需的信息。

　　如今，大数据之于学术评价方法及标准的深刻影响和重大考验，已受到越来越多学者的关注。若要顺应这一时代发展趋势，尝试找寻到大数据理论及方法与学术期刊评价体系创新的“契合点”便成为关键所在。而想找寻到二者的“契合点”，不仅要明确大数据究竟给学术评价带来了哪些变革，还需理性审视这些变革的优长和局限，方能借此提出建构大数据时代学术期刊评价体系的有效对策。

　　“云融合”与“云计算”引发变革

　　究竟大数据给学术评价带来了哪些变革？学者们有着各自的思考。《长白学刊》主编赵连君认为，如果把大数据作为期刊评价活动分期的依据，那么20世纪90年代属于“前大数据时代”，而新世纪以来则属于大数据时代。

　　“在‘前大数据时代’，期刊的评价方式多采用专家定性评价、内容评价；期刊的评价标准主要是期刊主办单位级别的高低、各专业专家的认可程度、期刊刊载文章的转载数量及转载期刊的级别等。总而言之，评价的模糊性与主观性是这一阶段期刊评价存在的主要问题。主观性指评价缺少客观依据和数据支撑，具有想当然的嫌疑；模糊性则因为评价依据不能使人信服而导致评价不够精确。”赵连君表示。

　　赵连君进一步补充道，这些“前大数据时代”期刊评价存在的主要问题，随着大数据产生而得以“缓解”。比方说，由于大数据的支撑，定量评价、形式评价等客观的评价方式可以得到更好的实现；转引率、影响因子、被引频次等国际通行的评价指标体系被采用。这些变革引发的最直接结果，就是促使学术评价更趋于精确性与客观性。从某种意义上来说，这是对“前大数据时代”期刊评价的超越。

　　《江海学刊》总编辑韩璞庚则从评价主体和评价标准两个层面，更为详细地阐释了大数据所引发的期刊评价变革。

　　韩璞庚认为，在传统纸媒时代，学术评价是以学术期刊为中心，学术论文刊用与否，主要由期刊编辑与同行专家组成的学术共同体决定。大数据时代到来之后，评价主体开始发生变化。学术平台不仅对编辑、同行专家开放，并且对专业评价机构、全体参与评价的社会成员开放。通过海量数据的“云融合”，来评定分析学术成果的创新性、前沿性，而不再是仅凭编辑与同行专家的主观判断来判定成果质量。

　　“过去，无论是期刊编辑审稿，还是同行专家评审，均以定性分析为主导指向。即便有定量评价，也由于技术手段的局限，采集到的数据样本量小、种类少，难以形成有效评价，导致期刊界有关定性评价与定量评价孰优孰劣的争议不断。而‘云计算’技术的发展与全方位使用，使得统计和存储学术数据变得十分便捷，定量分析的精确性、稳定性得到强化。基于此，评价标准应向定量与定性相结合方式转型，逐渐成为学界共识。”韩璞庚解释说。

　　优长与局限并存

　　既然大数据从多个层面引发了学术评价的变革，那么建构符合数据时代需求的期刊评价体系势在必行。如若不然，将可能影响学术评价的客观性与合理性。因为在大数据视域下，不论是学术信息的获取、存储、加工、辨识、处理，还是对读者学术需求的判定，抑或是编辑理念，都发生了转变。

　　“比方说，大数据技术可能在一定程度上破解作者、编辑、读者‘各自为政’的难题，将他们之间的互动纳入到评价体系当中：在技术统计的基础上，计算机所提供的研究信息，可以引导作者选择研究或投稿方向；编辑则能从大数据平台上了解作者相关研究信息，进行有目标的选题策划与组稿；读者亦能在浩如烟海的信息中获取自己所需的信息。这种作者、编辑、读者的‘三向互动’，将有助于推动学术期刊的精细化、专业化发展。”韩璞庚解释说。

　　不过，也有学者提出，在利用大数据的优长创新期刊评价体系的同时，也需认真审视其局限性。

　　在《南京大学学报》执行主编朱剑看来，不论是否在大数据时代，科学的学术评价必须同时满足四个条件：其一，是否具备成熟的、并且为公众普遍认可的评价理论；其二，是否具有在评价理论指导下的、成熟的、并且为公众普遍认可的科学评价方法；其三，能否收集到足以满足评价方法的准确的评价信息；其四，是否具备对评价信息进行有效处理的能力。

　　“显然，大数据以及相应技术更容易满足第三和第四个条件。换言之，其更易于对后两项因素产生积极影响。然而，数据搜集、分析和处理能力的成熟并不意味着评价结论也随之趋于精准。只有前两个条件也同时具备了，方才能够确保学术评价的科学性。”朱剑向记者解释说。

　　“由此看来，在生产或经济领域中风生水起的大数据理论及方法，在学术评价特别是人文社会科学的评价领域要想一显身手，依旧任重道远。原因在于，现代工业产品是规整的标准化产品，容易进行量化比较；学术产品则是十足的个性化产品，量化比较本就不易。更为重要的是，大数据背景下的学术评价，并不意味着要割断历史、另立门户，而是对过去评价机制的一种延续。过去评价中存在的一些基本难题，大数据时代同样存在。倘若没有评价理论和方法的根本性突破，仅靠数据和技术，评价现状仍难改变。”朱剑如此表示。

　　观念更新是关键

　　谈及大数据时代学术期刊评价体系建构的有效对策，赵连君表示，坚持定量与定性相结合的原则很有必要。否则，大数据容易使期刊评价产生片面性、简单化的倾向与后果，形成不准确的评价误导。

　　韩璞庚提出，面对数字化浪潮，建立一个学术期刊大数据平台很有必要。这个平台不仅能对海量学术信息进行有机整合，还能实现从粗放式拼凑向集约化出版的要求，而这些都有赖于强大的技术支持。

　　对此，朱剑则认为，尽管大数据时代是一个以技术革命为突破口的观念革命时代，但新观念才是突破旧问题的关键。如果没有观念的更新，技术突破的效用始终有限。据此来看，探讨如何获取真实可靠的数据、数据能够发挥哪些作用、怎样杜绝数据造假等技术问题固然重要，而深入到观念层面，厘清科研体制与学术评价、共同体评价与专业机构评价、评价目的与评价方法等各种关系，尝试打破通适性、纯量化的评价“神话”，更切中要义。

　　中国社会科学报记者郝日虹张清俐

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