姜勇峰+肖碧云+肖可以+吳曉奕

〔摘要〕本文針對機(jī)構(gòu)知識庫中期刊貢獻(xiàn)度評價(jià)指標(biāo)的復(fù)雜性，形式多樣性，模糊性等特點(diǎn)，構(gòu)建了基于三角模糊數(shù)表達(dá)模糊信息和UOWA算子的期刊質(zhì)量評估模型，并從RePEc機(jī)構(gòu)知識庫1 800種期刊隨機(jī)抽取5個(gè)經(jīng)濟(jì)期刊，利用8項(xiàng)定量評價(jià)指標(biāo)，采用模糊理論中的模糊語義處理同行評議專家評審數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量評定，試圖為我國機(jī)構(gòu)知識庫質(zhì)量評價(jià)體系的完善提供參考。

〔關(guān)鍵詞〕期刊定量評價(jià)指標(biāo)；同行評議；模糊集合理論；UOWA算子

〔中圖分類號〕G252.6〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2014）06-0087-05

基于開放存取理念成立的機(jī)構(gòu)知識庫（Institutional Repository，IR）為教學(xué)科研人員的科學(xué)研究提供了信息保障，其收錄的信息資源質(zhì)量直接影響到科研創(chuàng)新起點(diǎn)的高低[1]，IR正成為主流學(xué)術(shù)信息共享空間[2]，因其期刊質(zhì)量評價(jià)機(jī)制不完善，我國立足于傳統(tǒng)期刊形成的激勵(lì)機(jī)制與知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度[3]，對IR期刊貢獻(xiàn)者缺少利益體現(xiàn)，作者積極性下降，IR庫存資源難以更新，可持續(xù)發(fā)展出現(xiàn)危機(jī)。

1研究意義及背景

利用數(shù)學(xué)工具解決工作中的實(shí)際問題，是管理工作的管理手段之一。機(jī)構(gòu)知識庫建設(shè)和管理中，利用切實(shí)可行的方法分辨出質(zhì)量優(yōu)秀的期刊加以收錄和持續(xù)更新，既能提高期刊知名度和知識傳播率，也能提高IR的權(quán)威性和價(jià)值，更能吸引越來越多的傳播者和使用者參與到IR知識的挖掘和利用中來，眾人拾柴火焰高，IR建設(shè)就是在參與者不斷的自我優(yōu)化中完善著自己，使期刊和機(jī)構(gòu)知識庫的建設(shè)實(shí)現(xiàn)互利雙贏。為了分辨出質(zhì)量優(yōu)秀的期刊，激勵(lì)更多的優(yōu)秀期刊進(jìn)入機(jī)構(gòu)知識庫，達(dá)到優(yōu)質(zhì)信息持續(xù)上傳和更新的目的，需要在IR建設(shè)中引入期刊質(zhì)量評價(jià)機(jī)制[4]，長期以來許多學(xué)者、專家在此問題上都做了大量的研究工作。國外具有代表性的有：加拿大Westell M基于項(xiàng)目規(guī)劃、資金分配與使用模式、平臺(tái)互操作性、文檔使用的測量、資源保存策略等進(jìn)行了IR質(zhì)量評估指標(biāo)分析[5]；韓國Kim Y H基于韓國IR建設(shè)的dCollection 項(xiàng)目引入AHP分析法，通過三輪德爾菲調(diào)查得出評估模型[6]；利用社會(huì)書簽[7]、學(xué)術(shù)期刊使用密度[8]、文獻(xiàn)資源下載量、下載率、下載速率等指標(biāo)對期刊質(zhì)量進(jìn)行的評價(jià)[9-10]等等。國內(nèi)眾多學(xué)者對IR期刊質(zhì)量評價(jià)越來越受到重視，做了相當(dāng)多的研究，在此就不一一列舉，從已經(jīng)發(fā)表的論文分析，研究人員的論文主要是從IR建設(shè)的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)層面、元數(shù)據(jù)要求、作者上傳的意愿、IR是否可交互操作等方面對IR質(zhì)量進(jìn)行的研究。眾多研究中定性研究比較多，定量研究依然比較弱，具有可操作性、實(shí)用性比較強(qiáng)的研究更是鳳毛麟角。如：基于UGC的下載次數(shù)指標(biāo)，對UGC論文質(zhì)量和IR期刊影響力進(jìn)行等級評定[11]，雖然屬于定量評估期刊質(zhì)量，但存在指標(biāo)單一，普遍性不足等弊端。對于IR期刊質(zhì)量參照傳統(tǒng)學(xué)術(shù)刊物評審制度利用多評估指標(biāo)進(jìn)行的同行、專家定量評價(jià)還鮮有論證。本文利用三角模糊數(shù)表達(dá)模糊信息和UOWA算子建立分析模型，并以RePEc中任意抽取的5種經(jīng)濟(jì)期刊為例，借鑒傳統(tǒng)學(xué)術(shù)刊物質(zhì)量控制機(jī)制中的8種評價(jià)指標(biāo)體系，引入模糊評價(jià)和公開同行評議的評審方法[12]，希望為IR中期刊質(zhì)量評價(jià)提供參考。

2研究理論和數(shù)學(xué)模型

2.1三角模糊數(shù)

模糊數(shù)集合是對普通確定數(shù)集合的延伸，針對難以定義或復(fù)雜不確定的情況，對傳統(tǒng)量化方式描述有困難的情況，允許中間狀態(tài)的存在，使用模糊語義替代。

2.2UOWA算子評估模型

2.2.1OWA算子

集成離散數(shù)據(jù)的有序加權(quán)平均（Order weighted average：OWA）算子[13]是由Yager R R于1988年提出來的[14]，該算子最突出的特點(diǎn)是：①對評估數(shù)據(jù)排序從大到小后加權(quán)集成，其權(quán)重僅與相關(guān)的位置有關(guān)；②OWA算子僅能對于明確值進(jìn)行計(jì)算，不能對于區(qū)間進(jìn)行計(jì)算。

3以RePEc經(jīng)濟(jì)期刊為例實(shí)證分析

3.1數(shù)據(jù)采樣

RePEc機(jī)構(gòu)知識庫收錄了近1 800種期刊，約140萬條信息，由79個(gè)國家和地區(qū)的志愿者組織共同管理。本文主要檢測UOWA算子模型在期刊質(zhì)量評估中的具體操作步驟，以驗(yàn)證該質(zhì)量評價(jià)方法的可行性。基于國家自科基金委員會(huì)溫明章、陳越、杜生明所作“3+χ”同行評議方式研究結(jié)果考慮[17]，從機(jī)構(gòu)知識庫管理委員會(huì)組織m位專家（expert）中隨機(jī)抽取4位專家，以經(jīng)濟(jì)類期刊n種經(jīng)濟(jì)期刊作為運(yùn)算對象，專家集和期刊集不妨分別記作{e1，e2，…，em}和{j1，j2，…，jn}，這里選取m為4人，n選取5種期刊，即專家者集為{e1，e2，e3，e4}；即IR期刊集為{j1，j2，j3，j4，j5}。這5種刊物[18]分別是：j1為：美國經(jīng)濟(jì)評論（American Economic Review）；j2為：金融經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊（Journal of Financial Economics）；j3為：政治經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊（Journal of Political Economy）；j4為：發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)期刊（Journal of Development Economics）；j5為：經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)評論（The Review of Economics and Statistics）。IR期刊質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)，評價(jià)傳統(tǒng)紙質(zhì)期刊質(zhì)量的指標(biāo)[19]有：h指數(shù)、被引頻次和他引頻次、期刊影響因子、平均被引率和平均他引率、載文量、相對h指數(shù)、SRI、g指數(shù)、篇均參考文獻(xiàn)數(shù)和hc指數(shù)等。網(wǎng)絡(luò)同行參與的評審評價(jià)IR期刊質(zhì)量時(shí)可以參照傳統(tǒng)期刊評價(jià)指標(biāo)，充分考慮網(wǎng)絡(luò)特征[20-21]和傳統(tǒng)刊物評價(jià)優(yōu)勢融入：網(wǎng)絡(luò)引文量、總鏈接數(shù)、外部鏈接數(shù)、總網(wǎng)絡(luò)影響因子、外部網(wǎng)絡(luò)影響因子、IP訪問量、頁面瀏覽量、人均頁面瀏覽量和網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)量等評價(jià)指標(biāo)，形成適合IR期刊質(zhì)量評價(jià)的新指標(biāo)體系。隨著對IR期刊質(zhì)量評價(jià)研究的深入，或?qū)⒂懈嗟馁|(zhì)量評價(jià)指標(biāo)出現(xiàn)。本文隨機(jī)抽選了8項(xiàng)質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)[22]（見表2）進(jìn)行討論。質(zhì)量評價(jià)指標(biāo)集為{S1，S2，S3，S4，S5，S6，S7，S8}。endprint

3.24位評估者對RePEc中5個(gè)經(jīng)濟(jì)期刊具體分析

第1步，4位同行專家采用模糊語義進(jìn)行評價(jià)，得到IR質(zhì)量評價(jià)原始矩陣（見表3），再通過模糊AHP法中群決策權(quán)重與判斷矩陣的合并[23-24]，得到了8個(gè)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量

4結(jié)語

本文采用同行專家評議和三角模糊數(shù)與UOWA算子模型整合處理IR期刊質(zhì)量評價(jià)問題，希望能避免信息的流失，避免因評價(jià)專家知識背景局限或主觀臆斷以及評價(jià)指標(biāo)不公正等對評價(jià)結(jié)果的影響，在實(shí)踐評價(jià)中，應(yīng)加大評議專家的人數(shù)以及完善評價(jià)指標(biāo)，最大限度地體現(xiàn)出同行評價(jià)專家的偏好，分散評價(jià)指標(biāo)之間的指標(biāo)權(quán)重影響，準(zhǔn)確地評價(jià)出IR期刊質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)

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[24]吳云燕，等.AHP中群決策權(quán)重的確定與判斷矩陣的合并[J].運(yùn)籌與管理，2003，（8）：16-21.

（本文責(zé)任編輯：馬卓）endprint

3.24位評估者對RePEc中5個(gè)經(jīng)濟(jì)期刊具體分析

第1步，4位同行專家采用模糊語義進(jìn)行評價(jià)，得到IR質(zhì)量評價(jià)原始矩陣（見表3），再通過模糊AHP法中群決策權(quán)重與判斷矩陣的合并[23-24]，得到了8個(gè)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量

4結(jié)語

本文采用同行專家評議和三角模糊數(shù)與UOWA算子模型整合處理IR期刊質(zhì)量評價(jià)問題，希望能避免信息的流失，避免因評價(jià)專家知識背景局限或主觀臆斷以及評價(jià)指標(biāo)不公正等對評價(jià)結(jié)果的影響，在實(shí)踐評價(jià)中，應(yīng)加大評議專家的人數(shù)以及完善評價(jià)指標(biāo)，最大限度地體現(xiàn)出同行評價(jià)專家的偏好，分散評價(jià)指標(biāo)之間的指標(biāo)權(quán)重影響，準(zhǔn)確地評價(jià)出IR期刊質(zhì)量。

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（本文責(zé)任編輯：馬卓）endprint

3.24位評估者對RePEc中5個(gè)經(jīng)濟(jì)期刊具體分析

第1步，4位同行專家采用模糊語義進(jìn)行評價(jià)，得到IR質(zhì)量評價(jià)原始矩陣（見表3），再通過模糊AHP法中群決策權(quán)重與判斷矩陣的合并[23-24]，得到了8個(gè)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量

4結(jié)語

本文采用同行專家評議和三角模糊數(shù)與UOWA算子模型整合處理IR期刊質(zhì)量評價(jià)問題，希望能避免信息的流失，避免因評價(jià)專家知識背景局限或主觀臆斷以及評價(jià)指標(biāo)不公正等對評價(jià)結(jié)果的影響，在實(shí)踐評價(jià)中，應(yīng)加大評議專家的人數(shù)以及完善評價(jià)指標(biāo)，最大限度地體現(xiàn)出同行評價(jià)專家的偏好，分散評價(jià)指標(biāo)之間的指標(biāo)權(quán)重影響，準(zhǔn)確地評價(jià)出IR期刊質(zhì)量。

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（本文責(zé)任編輯：馬卓）endprint