作者：陜西省社會科學院人文雜志社 秦開鳳

大數(shù)據(jù)正深刻地改變著期刊生態(tài)，也必然會影響到期刊評價和學術(shù)評價的方式方法變革。但目前大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于學術(shù)評價還處在起步階段，關(guān)注度高，討論的多，實際應(yīng)用率低，還未能找到切實的大數(shù)據(jù)期刊評價辦法。這里有對大數(shù)據(jù)評價和傳統(tǒng)期刊評價模式認知的誤區(qū)。一個誤區(qū)是所謂“大數(shù)據(jù)迷信”，把大數(shù)據(jù)當成萬能的，希望用大數(shù)據(jù)評價完全取代傳統(tǒng)評價模式；另一誤區(qū)則是把大數(shù)據(jù)簡單化歸結(jié)為“定量評價”，并夸大定量評價的局限性，由此主張回歸學術(shù)共同體評價即同行定性評價。

從“傳統(tǒng)”期刊評價模式來看，現(xiàn)行主流的期刊評價模式是依賴于一些專業(yè)的期刊評價機構(gòu)根據(jù)某一指數(shù)高低而定期或不定期地對期刊所做的排名，簡單地說，這種評價模式可以稱為“以刊評文”。近幾年，業(yè)界對這種評價的弊端和不足已有充分認識和廣泛討論，主要觀點有轉(zhuǎn)載率的排行所依托數(shù)據(jù)過于單一，不能全面反映期刊的質(zhì)量；所依托的影響因子的評價又抹殺了不同學科期刊存在的天然差異，且無法區(qū)分是正向引用還是負向引用等。這些批判性的觀點還是非常中肯的。但其中還有一種觀點完全將這種依托文獻計量學的評價簡單地歸結(jié)為量化評價而大加批判，這也是不客觀的。定量評價和定性評價本身是不可分割的，總是互相包含。轉(zhuǎn)載率指標作為一個量化數(shù)據(jù)，反映的是包含了學術(shù)共同體成員主觀定性的評價結(jié)果。即使是原來主要依托影響因子的評價方式，也在試圖引入學術(shù)共同體的主觀評價以改進數(shù)據(jù)質(zhì)量。可以說，經(jīng)過廣泛討論，一些共識已經(jīng)形成，即科學的期刊評價需要定性評價與定量評價相融合、客觀評價與主觀評價相融合、專業(yè)期刊評價機構(gòu)評價與學術(shù)共同體評價相融合。改進的方向逐漸明確，路徑還在探索之中。而大數(shù)據(jù)的應(yīng)用從方法上將有效改進原有評價方法上的不足。

大數(shù)據(jù)可以有效拓展評價主體。原有評價方法中的弊端之一是評價主體單一，以圖書情報文獻計量專業(yè)機構(gòu)為評價主體，對不同學科專門領(lǐng)域難免“外行”，不能替代學術(shù)共同體評價；即使“同行評價”也只能是“小圈子”，數(shù)據(jù)樣本采集范圍不夠大。評價主體單一性主要忽略了（或無法顧及）期刊受眾——論文讀者這個最重要最廣大的群體。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效彌補這一不足。一般來說，大數(shù)據(jù)反映的只是網(wǎng)絡(luò)上“雁過留痕”的痕跡，而這些痕跡大都來自論文讀者。也就是說大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?qū)⒆x者納入評價主體。我們可以通過點擊率、下載量、閱讀量（不光是被閱讀次數(shù)，甚至閱讀時間都可統(tǒng)計）得出比“引用率”、“轉(zhuǎn)載率”更全面更可靠的論文受關(guān)注程度；可以通過關(guān)鍵詞查詢論文的主要發(fā)現(xiàn)、主要觀點所引起的話題討論頻次，相關(guān)論文發(fā)表數(shù)量，以及“點贊”、“頂”或“踩”的頻次來判斷話題的“熱度”和學術(shù)共同體的正面負面評價。大數(shù)據(jù)甚至還可以區(qū)分出讀者是“外行”還是“圈內(nèi)人”，從而將多元主體的多元評價更完整地呈現(xiàn)出來，使評價更加準確。

大數(shù)據(jù)可以有效克服“人為”弊端。原有評價方法中存在的另一個主要弊端是評價過程難以避免人情關(guān)系、利益交換、行政干預(yù)等人為操作因素帶來的“水分”，如通過惡性自引或互引提高引用率，以及通過“人情稿”、“關(guān)系稿”提升轉(zhuǎn)載率等，最終導致評價結(jié)果有失公正。大數(shù)據(jù)技術(shù)可有效識別一些不端行為，如可以通過技術(shù)手段甄別出非常規(guī)引用的數(shù)據(jù)從而進行剔除，還可以通過關(guān)聯(lián)技術(shù)識別出人為操作的痕跡，擴大的評價主體的網(wǎng)上透明評價可制約小圈子的人情評價等。大數(shù)據(jù)技術(shù)的法寶之一在于數(shù)據(jù)采樣范圍之“大”，根據(jù)統(tǒng)計誤差理論，樣本越大則誤差越小，再加上人工鑒別，可使期刊評價數(shù)據(jù)更為有效客觀。

總之，大數(shù)據(jù)時代為期刊評價方法的變革提供了契機，為實現(xiàn)全過程、全數(shù)據(jù)、全方位的客觀評價展現(xiàn)了可能。但可能性不等于現(xiàn)實性，現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)技術(shù)還不可能取代傳統(tǒng)期刊評價方式，當務(wù)之急是將大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)評價方法整合創(chuàng)新。譬如進一步構(gòu)建期刊編輯、作者、讀者、專家和公眾之間的交流平臺，拓寬溝通渠道，建設(shè)不同類型群體的“投票”平臺。譬如進一步篩選優(yōu)化評價指標，將原有“引用率”、“轉(zhuǎn)載率”與“點擊率”、“閱讀率”、“討論率”、“優(yōu)評（差評）率”、“采用率”、“關(guān)注度”等科學融合，形成新的有效“影響因子”評價指標。譬如通過跟蹤評價，實現(xiàn)實時評價與動態(tài)評估的結(jié)合，使評價更加合理，經(jīng)得起歷史檢驗。譬如開發(fā)監(jiān)測軟件及時發(fā)現(xiàn)違規(guī)操作舞弊行為，通過數(shù)據(jù)庫拓展和文獻對比工具避免假引錯引，等等。

學術(shù)評價期刊評價之所以難，是因為見仁見智，評價的目的不同，其要求和方法必然有所不同。學術(shù)評價方法始終“沒有最好，只有更好”。未經(jīng)分析處理的大數(shù)據(jù)本身并不具有“評價”意義。大數(shù)據(jù)技術(shù)納入期刊評價，歸根結(jié)底還是人的評價，是人主導的評價。然而，大數(shù)據(jù)時代人工智能的發(fā)展使我們看到，大數(shù)據(jù)、云計算被應(yīng)用于期刊評價學術(shù)評價的速度會比我們預(yù)期的要快，效果會比我們想象的要好。相信不久的將來，大數(shù)據(jù)期刊評價軟件將會問世，屆時，“機器評價”可能更加客觀、全面、快捷，更接近準確，這為人的主觀定性評價提供了有效依據(jù)，使期刊評價更為科學合理，期刊發(fā)展環(huán)境也將得到優(yōu)化。