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評價的方式方法變革。但目前大數(shù)據(jù)技術應用于學術評價還處在起步階段，關注度高，討論的多，實際應用率低，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)簡單化歸結為“定量評價”，并夸大定量評價的局限性，由此主張回歸學術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共同體成員主觀定性的評價結果。即使是原來主要依托影響因子的評價方式，也在試圖引入學術共同體的主觀評價以改進數(shù)據(jù)質(zhì)量?？梢哉f，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)期刊評價機構評價與學術共同體評價相融合。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)機構為評價主體，對不同學科專門領域難免“外行”，不能替代學術共同體評價；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注程度；可以通過關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系、利益交換、行政干預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”、“關系稿”提升轉(zhuǎn)載率等，最終導致評價結果有失公正。大數(shù)據(jù)技術可有效識別一些不端行為，如可以通過技術手段甄別出非常規(guī)引用的數(shù)據(jù)從而進行剔除，還可以通過關聯(lián)技術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)技術還不可能取代傳統(tǒng)期刊評價方式，當務之急是將大數(shù)據(jù)技術與傳統(tǒng)評價方法整合創(chuàng)新。譬如進一步構建期刊編輯、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)技術納入期刊評價，歸根結底還是人的評價，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)、云計算被應用于期刊評價學術評價的速度會比我們預期的要快，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。