基金項(xiàng)目：國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)時(shí)代學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)理論方法改進(jìn)研究”（項(xiàng)目編號(hào)：17BTQ015）。

作者簡介：楊紅艷（1981-），女，編審，博士，研究方向：學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)、信息資源管理。

摘要：[目的/意義]大數(shù)據(jù)時(shí)代的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化，是指對有關(guān)評(píng)價(jià)的學(xué)術(shù)活動(dòng)進(jìn)行全面記錄、存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)并形成有價(jià)值數(shù)據(jù)的過程，這是支撐對學(xué)術(shù)生態(tài)中各類對象的質(zhì)量或水平做出判斷的必要環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)化是實(shí)現(xiàn)“基于大數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)”的前提。[研究設(shè)計(jì)/方法]本文對相關(guān)文獻(xiàn)、概念和實(shí)踐進(jìn)行歸納分析，探討了大數(shù)據(jù)時(shí)代學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的難點(diǎn)及其應(yīng)對策略。[結(jié)論/發(fā)現(xiàn)]數(shù)據(jù)化的難點(diǎn)包括數(shù)據(jù)缺失或“隱形”、數(shù)據(jù)難獲取、數(shù)據(jù)質(zhì)量低、數(shù)據(jù)化成本高、數(shù)據(jù)化意識(shí)不足。應(yīng)對策略包括3個(gè)方面，即搭建學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的基本框架、變革學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的體系和流程、制定學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的關(guān)鍵策略。[創(chuàng)新/價(jià)值]數(shù)據(jù)化是當(dāng)前學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)急需卻缺乏系統(tǒng)研究的一個(gè)領(lǐng)域，也是本文選題和觀點(diǎn)的主要價(jià)值所在。

關(guān)鍵詞：學(xué)術(shù)評(píng)價(jià);數(shù)據(jù)化;大數(shù)據(jù);難點(diǎn);策略

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.11.014

〔中圖分類號(hào)〕G30〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2020）11-0136-08

The Difficulties and Solutions of Research Evaluation

Datamizing in the Era of Big Data

Yang Hongyan

（Center for Research Evaluation of Humanities and Social Sciences，Renmin University of China，

Beijing 100872，China）

Abstract：[Purpose/Significance]In the era of big data，DATAMIZING of research evaluation refers to the process of comprehensively recording，storing，statistics and forming valuable data for academic activities related to evaluation，which is necessary to support the judgment of the quality or level of various entities in academic ecology.DATAMIZING is the premise of RESEARCH EVALUATION BASED ON BIG DATA.[Design/Methodology]In this paper，by summarizing and analyzing the relevant literature，concepts and practices，the difficulties and countermeasures of research evaluation DATAMIZING in the era of big data were discussed.[Findings/Conclusion]The difficulties of DATAMIZING process include lack of data or invisible data，difficulty in data acquisition，low quality of data，high cost of DATAMIZING and insufficient awareness of DATAMIZING.Accordingly，coping strategies include three aspects：building the fundamental framework of research evaluation data，changing the system and process of research evaluation，and formulating the key strategies for research evaluation DATAMIZING.[Originality/Value]DATAMIZING is an urgent but lack of systematic research topic in the field of research evaluation，which is also the main value of this papers topic and views.

Key words：research evaluation;data;big data;difficulties;strategies

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來已成為不爭的事實(shí)。數(shù)據(jù)是新的石油，它正成為一種生產(chǎn)資料、稀有資產(chǎn)、重要戰(zhàn)略資源，并全面融入社會(huì)、生產(chǎn)、生活的各個(gè)方面，深刻改變著世界的經(jīng)濟(jì)格局、利益格局、安全格局[1]。這一時(shí)代的變革是不容忽視的，正如達(dá)文波特的研究指出：“大數(shù)據(jù)將會(huì)引發(fā)大事件，應(yīng)盡快思考應(yīng)對之策”[2]。而“所有的一切都證明，爆發(fā)無處不在”，如果我們不利用大數(shù)據(jù)未雨綢繆，那便會(huì)在未來中失利[3]。

大數(shù)據(jù)的影響也滲透到了學(xué)術(shù)領(lǐng)域，悄然改變著學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)。2007年，圖靈獎(jiǎng)得主JIM GRAY指出，“數(shù)據(jù)密集型科學(xué)”的新型研究范式已成為科學(xué)研究的第四范式，該范式以數(shù)據(jù)為中心進(jìn)行思考、設(shè)計(jì)和實(shí)施科學(xué)研究，科學(xué)發(fā)現(xiàn)也依賴于對海量數(shù)據(jù)的收集和處理分析。社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域也認(rèn)為，大數(shù)據(jù)對于研究對象、服務(wù)決策、社會(huì)普及和效果評(píng)估等方面均有利于推動(dòng)社會(huì)科學(xué)邁向新的發(fā)展高度[4]。如果將學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)理解為由學(xué)術(shù)、人、環(huán)境組成的一個(gè)可以與外界不斷進(jìn)行物質(zhì)、能量和信息交換的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)[5]，數(shù)據(jù)均已深度介入并影響著這個(gè)系統(tǒng)的投入、產(chǎn)出和生產(chǎn)成果的運(yùn)轉(zhuǎn)過程。

作為學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)不可或缺的組成部分之一，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)同樣也受到大數(shù)據(jù)時(shí)代的深刻影響，大數(shù)據(jù)時(shí)代的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)理應(yīng)被提上日程[6]。基于大數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)新模式，應(yīng)著重實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化、多元化、全量化、集成化和網(wǎng)絡(luò)化5個(gè)重要趨勢[7]，其中首要的是數(shù)據(jù)化。數(shù)據(jù)化也是大數(shù)據(jù)時(shí)代所倡導(dǎo)的理念之一，就像舍恩伯格所說的“世界的本質(zhì)是數(shù)據(jù)”[8]。數(shù)據(jù)化的核心是要解決“缺數(shù)據(jù)”和“數(shù)據(jù)不可用”的問題，這也反映出當(dāng)前學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)實(shí)踐對數(shù)據(jù)的迫切需求。無論采用何種評(píng)價(jià)方法，僅依靠“拍腦袋”或“片面的數(shù)據(jù)”不足以得出科學(xué)的評(píng)價(jià)結(jié)論。充足的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)是使“基于大數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)”真正落地的前提，否則“基于大數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)”將是空談。

為此，本文在述評(píng)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化相關(guān)概念的基礎(chǔ)上，分析歸納評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的難點(diǎn)，并探討其應(yīng)對策略。

1學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的相關(guān)概念

11數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)化

“數(shù)據(jù)”在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解為“事實(shí)”，代表對某件事物的描述。在維基百科上，英文Data是未經(jīng)翻譯的信息，從數(shù)據(jù)中可以提取出信息，并進(jìn)一步提取出知識(shí)。覃雄派等認(rèn)為，數(shù)據(jù)是對現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)體或事實(shí)的符號(hào)化表示，表現(xiàn)為一系列符號(hào)化的值[1]。在《世界是數(shù)字的》[9]一書中，將數(shù)據(jù)的定義局限在數(shù)字化環(huán)境中，數(shù)據(jù)是指通過硬件及軟件收集、存儲(chǔ)和處理，并通過通信系統(tǒng)傳送到世界各地的全部信息，但這并沒有改變數(shù)據(jù)這一概念的本質(zhì)，即數(shù)據(jù)是信息的原始狀態(tài)。同時(shí)，數(shù)據(jù)并不一定是指數(shù)值、量值，數(shù)據(jù)是人工形成的，其基本功能包括記錄、測量、存儲(chǔ)、表達(dá)等[10]。

那么何為“數(shù)據(jù)化”呢？化者，變也。維克托·邁爾-舍恩伯格等[8]把“數(shù)據(jù)化”闡釋為“一種把現(xiàn)象轉(zhuǎn)變?yōu)榭芍票矸治龅牧炕问降倪^程”;數(shù)據(jù)化具有“突變”的本質(zhì)，這種全新的思維植根于以數(shù)據(jù)為核心構(gòu)造虛擬世界的技術(shù)哲學(xué)和數(shù)據(jù)友好、數(shù)據(jù)自由的科技倫理中，“反映了現(xiàn)實(shí)世界對信息科技應(yīng)用的非線性、標(biāo)準(zhǔn)化、透明和開放的訴求”。姜浩[10]則認(rèn)為，數(shù)據(jù)化是“將均勻、連續(xù)的數(shù)字比特結(jié)構(gòu)化和可量化，形成標(biāo)準(zhǔn)化的、開放的、非線性的、通用的數(shù)據(jù)對象，并基于不同形態(tài)與類別的數(shù)據(jù)對象，實(shí)現(xiàn)相關(guān)應(yīng)用，開展相關(guān)活動(dòng)”，并認(rèn)為數(shù)據(jù)化是中文中獨(dú)有的一個(gè)重要概念，英文中對應(yīng)的詞應(yīng)是“Datamize”;此處的數(shù)據(jù)不是指狹義的數(shù)量值，而是指可以對應(yīng)于各種信息對象的、數(shù)字比特的結(jié)構(gòu)化集合。這兩個(gè)定義的前者強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)化是“量化過程”，后者則進(jìn)一步認(rèn)為數(shù)據(jù)化不僅包括“量化過程”，并且強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)的“結(jié)構(gòu)化過程”。

其實(shí)，數(shù)據(jù)化是從思維到實(shí)踐的全面變革，指的是數(shù)據(jù)成為人類社會(huì)實(shí)踐中必不可少的工具。數(shù)據(jù)化與量化似乎是不一致的，就像前文定義中所述，既然數(shù)據(jù)不僅包含數(shù)值，也指對事物的描述，那么數(shù)據(jù)化的概念就不僅是量化，也包含量化以外的內(nèi)容。但是“一切皆可量化”[8，11]的觀點(diǎn)主張，所有無形之物均有法可測，從這個(gè)角度來說，盡管數(shù)據(jù)包含非數(shù)量化的內(nèi)容，但是本質(zhì)上仍是可量化的，描述性的數(shù)據(jù)為量化結(jié)論提供了依據(jù)，所以數(shù)據(jù)化與量化的宗旨并無實(shí)質(zhì)區(qū)別，可認(rèn)為兩者是一致的。

12數(shù)字化和大數(shù)據(jù)

維克托·邁爾-舍恩伯格[8]認(rèn)為，數(shù)據(jù)化和數(shù)字化大相徑庭;數(shù)字化指的是把模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制碼，而計(jì)量和記錄的需求卻是數(shù)據(jù)化的前提;在數(shù)字化時(shí)代來臨的幾個(gè)世紀(jì)前就已經(jīng)奠定好了數(shù)據(jù)化的基礎(chǔ);因此，數(shù)字化帶來了數(shù)據(jù)化，但是數(shù)字化無法取代數(shù)據(jù)化。姜浩[10]認(rèn)為，數(shù)據(jù)化是對數(shù)字化的拓展與推進(jìn)，是在電子化、信息化、計(jì)算機(jī)化和網(wǎng)絡(luò)化等術(shù)語之間自然出現(xiàn)的，關(guān)注的焦點(diǎn)更多地集中在數(shù)字比特更復(fù)雜、更高級(jí)的存在形態(tài)上;數(shù)字化對應(yīng)的基本單元是比特，數(shù)據(jù)化對應(yīng)的典型對象則是字節(jié)和字?？梢?，數(shù)字化著力關(guān)注信息技術(shù)，數(shù)據(jù)化卻著重關(guān)注信息內(nèi)容及形態(tài)。

筆者認(rèn)為，數(shù)據(jù)化甚至可以先于信息技術(shù)存在，大數(shù)據(jù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)的變革并不是同步的。雖然數(shù)字化讓大數(shù)據(jù)成為了可能，但是大數(shù)據(jù)發(fā)展的核心動(dòng)力來源于人類測量、記錄和分析世界的渴望，即數(shù)據(jù)化的需求和動(dòng)力。數(shù)字化關(guān)注的焦點(diǎn)是技術(shù)，而大數(shù)據(jù)關(guān)注的焦點(diǎn)是信息。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的價(jià)值從它最基本的用途轉(zhuǎn)變?yōu)槲磥淼臐撛谟猛?，這一轉(zhuǎn)變影響并改變了組織看待和使用數(shù)據(jù)的方式[8]。這就注定大數(shù)據(jù)雖然離不開數(shù)字化，但是與數(shù)據(jù)化也是密不可分的。

13學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)化

基于上述分析，數(shù)據(jù)化是指盡可能地將評(píng)價(jià)活動(dòng)形成數(shù)據(jù)并進(jìn)行記錄和管理[7];大數(shù)據(jù)時(shí)代的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)要實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)化，是指對學(xué)術(shù)活動(dòng)進(jìn)行全面地記錄、存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)并形成有價(jià)值數(shù)據(jù)的過程，從而支撐對學(xué)術(shù)生態(tài)中各類對象的質(zhì)量或水平等做出判斷。這樣的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)具有全面、廣泛、實(shí)時(shí)更新等特征，能夠充分反映學(xué)術(shù)活動(dòng)各個(gè)環(huán)節(jié)的發(fā)展?fàn)顩r?；谶@樣的數(shù)據(jù)化，將使學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)活動(dòng)從直接的主觀判斷或基于小數(shù)據(jù)的判斷，轉(zhuǎn)變?yōu)榛谠u(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)的判斷。因此，必須分析學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的組成要素和活動(dòng)過程，記錄、存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)，甚至創(chuàng)造出評(píng)價(jià)所需的數(shù)據(jù)。

若把世界分為實(shí)體世界、思維世界、虛擬世界3個(gè)維度，數(shù)據(jù)化則是對實(shí)體世界的表示，也是思維世界的智能外化為虛擬世界數(shù)據(jù)的過程[10]。從這個(gè)角度說，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)化，就是對實(shí)體世界中的學(xué)術(shù)活動(dòng)進(jìn)行記錄、存儲(chǔ)，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)中評(píng)委的主要任務(wù)就是通過虛擬世界的數(shù)據(jù)充分了解實(shí)體世界的信息，并結(jié)合思維世界中的信息做出學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)結(jié)論，即做出基于數(shù)據(jù)的決策（Data Driven Decision Making，DDD），而不僅僅是基于直覺、拍腦袋進(jìn)行決策[1]。研究表明，以這樣的數(shù)據(jù)做參考，傳統(tǒng)專家能夠做出更準(zhǔn)確的建議[12]。這說明，大數(shù)據(jù)將使學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)活動(dòng)變得更為智能。

2學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的難點(diǎn)分析

21數(shù)據(jù)缺失或“隱形”

評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的缺失是指評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)與需求存在錯(cuò)位，即有些評(píng)價(jià)需求缺少相關(guān)數(shù)據(jù)的支撐。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)首先要滿足學(xué)術(shù)發(fā)展自身的需求，盡可能全面、準(zhǔn)確、及時(shí)地反映學(xué)術(shù)狀況和趨勢。其次，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)要滿足管理部門的需求，為其了解發(fā)展態(tài)勢、判斷發(fā)展水平、遴選人才、資源配置、制定政策等提供數(shù)據(jù)支撐。第三，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)要滿足社會(huì)大眾，尤其是學(xué)術(shù)成果直接用戶或利益相關(guān)者的需求，他們需要了解科研機(jī)構(gòu)實(shí)力、學(xué)者水平、成果質(zhì)量等方面的數(shù)據(jù)。有些評(píng)價(jià)活動(dòng)雖然發(fā)生了，如學(xué)位論文評(píng)審、期刊論文評(píng)審、學(xué)術(shù)會(huì)議交流等，但這些評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)有些未被及時(shí)記錄，有些記錄被束之高閣再無人問津，姑且稱之為“隱形數(shù)據(jù)”，本質(zhì)上也是評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的缺失。

評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)覆蓋的評(píng)價(jià)對象不全及其引起的不同類型評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)建設(shè)不均衡，是數(shù)據(jù)缺失的顯著表現(xiàn)之一。2020年2月，教育部、科技部印發(fā)的《關(guān)于規(guī)范高等學(xué)校SCI論文相關(guān)指標(biāo)使用樹立正確評(píng)價(jià)導(dǎo)向的若干意見》提出了“摒棄‘以刊評(píng)文”“破除SCI至上”“完善同行評(píng)價(jià)”等具體意見，側(cè)面反映了這一狀況：“以刊評(píng)文”現(xiàn)象說明期刊評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)較充分、論文評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)相對不足;“SCI至上”說明國內(nèi)外期刊的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)不對等;“須完善同行評(píng)議”則說明引文計(jì)量為主的定量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)較多，但同行評(píng)議數(shù)據(jù)仍然較缺乏。

盡管目前我國的“千人計(jì)劃”“杰出青年”“長江學(xué)者”等評(píng)價(jià)體系很多，但是關(guān)于學(xué)者的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)仍是相對缺乏的。2018年11月，教育部辦公廳印發(fā)了《關(guān)于開展清理“唯論文、唯帽子、唯職稱、唯學(xué)歷、唯獎(jiǎng)項(xiàng)”專項(xiàng)行動(dòng)的通知》，從一個(gè)側(cè)面說明關(guān)于學(xué)者的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)仍然不能滿足政府遴選人才的需求。

對于社會(huì)大眾來講，了解各領(lǐng)域的高水平學(xué)術(shù)成果，用于有效的生產(chǎn)轉(zhuǎn)化、升學(xué)報(bào)考等需求的確切數(shù)據(jù)還很不足，這也是評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)缺失的表現(xiàn)。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化是對學(xué)術(shù)活動(dòng)尤其是評(píng)價(jià)相關(guān)活動(dòng)的記錄、存儲(chǔ)、描述，正是解決這一難點(diǎn)的基本思路。

22數(shù)據(jù)難獲取

當(dāng)前，中國的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)主要包括如下類別：

第一，圖書館館藏或成果數(shù)據(jù)庫，其中包括成果的出版信息和少量可用于學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的下載、使用等數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)有些是公共部門掌管，有些則為企業(yè)所有，此類數(shù)據(jù)的數(shù)字化程度較高、可獲取性較強(qiáng)，且已覆蓋絕大多數(shù)科研成果。

第二，引文數(shù)據(jù)庫或評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫，通常由各類專業(yè)評(píng)價(jià)機(jī)構(gòu)建設(shè)而成，總體上也覆蓋了絕大多數(shù)正式發(fā)表的期刊論文，專著、報(bào)告、會(huì)議論文、學(xué)位論文等類型也有一定程度的涉及，有些評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫還涉及學(xué)者評(píng)價(jià)、機(jī)構(gòu)評(píng)價(jià)、學(xué)科評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)，可獲取性較強(qiáng)。

第三，科研管理部門、政府管理部門和學(xué)術(shù)發(fā)表載體（如期刊）的評(píng)價(jià)、考核與獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)盡管整體上數(shù)量不小，但是數(shù)據(jù)通常掌握在采集者的手中，其他人較難獲取。

第四，互聯(lián)網(wǎng)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，如各類學(xué)術(shù)社區(qū)的數(shù)據(jù)，具有一定的可獲取性。

以上所列舉的各類評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，掌握在不同主體的手中，這種分散狀態(tài)導(dǎo)致的最大問題是有些數(shù)據(jù)難以被評(píng)價(jià)需求者獲取。商業(yè)性的數(shù)據(jù)庫可以通過交易獲取，但是有些公共部門為了特定目標(biāo)生成的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)如何提供給其他用戶使用，尚無明確的機(jī)制或規(guī)程。然而，“大數(shù)據(jù)的價(jià)值不再單純來源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用”[8]，一旦解決了獲取性問題，這樣的評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)必然會(huì)對學(xué)術(shù)發(fā)展起到更為直接的推動(dòng)作用。

23數(shù)據(jù)質(zhì)量低

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，盡管對數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的精確性要求降低了，但是對數(shù)據(jù)整體的質(zhì)量要求仍然很高。谷歌利用大數(shù)據(jù)預(yù)測流感發(fā)生的錯(cuò)誤率是傳統(tǒng)預(yù)測方式的15倍左右[4]，正說明即使是大數(shù)據(jù)，也不能過度強(qiáng)調(diào)混雜性而完全忽略數(shù)據(jù)質(zhì)量低、甚至不可用的問題。數(shù)據(jù)的質(zhì)量至少包括正確性和唯一性兩方面，其中前者又包括完整性、一致性、密度等內(nèi)容[1]。對于評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)來講，對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求更高一些。

低質(zhì)量的數(shù)據(jù)通常存在如下4類問題，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)也不例外，即數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)異常、數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化和數(shù)據(jù)異構(gòu)。數(shù)據(jù)錯(cuò)誤是很常見的，但在大數(shù)據(jù)中只要控制在一定范圍內(nèi)就可以;數(shù)據(jù)異常可以分為語法類、語義類、覆蓋類3類異常[1]。然而，數(shù)據(jù)錯(cuò)誤和數(shù)據(jù)異常的存在要求數(shù)據(jù)化過程中必須進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

按數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化程度可以分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的特征之一是，絕大多數(shù)的大數(shù)據(jù)天生是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或者半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因而需要被有別于傳統(tǒng)的信息處理、分析技術(shù)和工具[13]。嚴(yán)格來說，數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化不是錯(cuò)誤，但是對于數(shù)據(jù)的開發(fā)利用卻有很多不便，這就需要通過ETL（抽取、轉(zhuǎn)換和裝載）使描述同樣實(shí)體、事件的數(shù)據(jù)保持內(nèi)在聯(lián)系，還需要通過數(shù)據(jù)集成把不同來源、類型多樣、不同介質(zhì)的異構(gòu)數(shù)據(jù)整合在一起，提升數(shù)據(jù)的價(jià)值。

24數(shù)據(jù)化成本高

數(shù)據(jù)化的成本高這一觀點(diǎn)，本身就是一個(gè)錯(cuò)誤的判斷，究其根源在于觀念和視角問題。因?yàn)闊o數(shù)的大數(shù)據(jù)實(shí)踐已證明了大數(shù)據(jù)的規(guī)模效應(yīng)和高效率，且能帶來明顯的成本降低的效果。如GroupM廣告?zhèn)髅酵顿Y管理機(jī)構(gòu)，追蹤該公司各站點(diǎn)節(jié)目收看的數(shù)據(jù)，通過紐約總部集中式的大數(shù)據(jù)追蹤方法，追蹤成本僅為原來的1/3多一點(diǎn);Macys百貨連鎖公司，通過大數(shù)據(jù)可以將商品定價(jià)時(shí)間從27個(gè)多小時(shí)縮減至1個(gè)多小時(shí)，在硬件方面也降低了70%的成本;與10年前相比，今天有大量廉價(jià)和免費(fèi)的大數(shù)據(jù)資源可供使用，如亞馬遜的彈性計(jì)算云、谷歌的計(jì)算引擎、微軟的Windows Azure;創(chuàng)業(yè)公司Recorded Future的CEO克里斯托弗·艾爾博格說：“我們使用的云計(jì)算實(shí)際上是相當(dāng)昂貴的。但是，從一個(gè)架構(gòu)到另一個(gè)架構(gòu)的轉(zhuǎn)換成本大幅下降，或許下降了一兩個(gè)數(shù)量級(jí)?！盵2]

對于學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化來講，關(guān)于成本要考慮的一個(gè)關(guān)鍵問題是“誰來買單”。在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)建設(shè)中，既有商業(yè)機(jī)構(gòu)也有公共機(jī)構(gòu)，商業(yè)機(jī)構(gòu)投資評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的欲望與其他所有大數(shù)據(jù)的企業(yè)一般無二。公共機(jī)構(gòu)則不然，但公共機(jī)構(gòu)組織的各類大學(xué)排名、學(xué)科評(píng)估、人才選拔等評(píng)價(jià)活動(dòng)，同樣也面臨實(shí)實(shí)在在的影響力競爭。既然“逃避數(shù)據(jù)化走向衰落”[10]已是不可回避的規(guī)律，那么唯一的選擇是“追求更強(qiáng)的數(shù)據(jù)力”。因此，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)建設(shè)各方的利益協(xié)調(diào)是必須要解決的難點(diǎn)。

25數(shù)據(jù)化意識(shí)不足

數(shù)據(jù)化的最后一個(gè)難點(diǎn)是意識(shí)不足。這似乎不能稱其為一個(gè)問題，但絕不能視而不見。數(shù)據(jù)化意識(shí)至少涉及兩個(gè)層面：一是前文提到的數(shù)字化與數(shù)據(jù)化的關(guān)系，此意識(shí)決定關(guān)注焦點(diǎn)是技術(shù)還是內(nèi)容;二是如何看待數(shù)據(jù)的價(jià)值，這將決定包含第一層在內(nèi)的大數(shù)據(jù)思維。這兩層都涉及數(shù)據(jù)相關(guān)的權(quán)利問題。

在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)只是被交易的對象，其直接用途被重視但間接作用被忽視。而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)在未來的潛在用途更為重要，這無疑改變了我們看待和使用數(shù)據(jù)的方式。數(shù)據(jù)的直接價(jià)值就像海洋表面能看到的冰山一角，而真實(shí)價(jià)值就像整座冰山，也就是說，大數(shù)據(jù)的綜合價(jià)值比部分更有價(jià)值，而大數(shù)據(jù)價(jià)值鏈應(yīng)由數(shù)據(jù)、技術(shù)和思維3部分構(gòu)成[8]。我們要深刻地認(rèn)識(shí)到，大數(shù)據(jù)特有的價(jià)值源于其規(guī)模效應(yīng)，當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大時(shí)，其價(jià)值能夠產(chǎn)生從量變到質(zhì)變的效應(yīng)[1]，這樣的價(jià)值認(rèn)知意味著大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存在本質(zhì)區(qū)別。

對于學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化來講，評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)的價(jià)值不僅在于改變傳統(tǒng)評(píng)價(jià)中依賴“拍腦袋”或“樣本數(shù)據(jù)”的現(xiàn)狀，轉(zhuǎn)變到依賴更為可靠的“大數(shù)據(jù)”，更在于通過數(shù)據(jù)化清晰描述和記錄學(xué)術(shù)發(fā)展的軌跡，從而為更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)發(fā)展的規(guī)律、繁榮學(xué)術(shù)科研、促進(jìn)學(xué)術(shù)成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用，提供源源不斷的數(shù)據(jù)源動(dòng)力。近年來，學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)相關(guān)的管理政策一再強(qiáng)調(diào)“科學(xué)的量化評(píng)價(jià)”“加強(qiáng)定性評(píng)價(jià)”，這都需要來自學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的有力支撐。

3學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化難點(diǎn)的應(yīng)對研究

為應(yīng)對上述學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的難點(diǎn)，須從數(shù)據(jù)化的基本框架、學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系變革、數(shù)據(jù)化推進(jìn)策略3個(gè)方面著手，理順策略、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、推動(dòng)實(shí)踐。

31搭建學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的基本框架

搭建學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的基本框架，即明確數(shù)據(jù)化相關(guān)要素的組成、實(shí)現(xiàn)模式及相關(guān)作用機(jī)理，是在學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)部深度認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)化現(xiàn)狀并明確其推進(jìn)路徑的必要過程。

311數(shù)據(jù)化的對象（即實(shí)體或事件）

明確數(shù)據(jù)化的對象，是對評(píng)價(jià)所涉及的學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)要素及其關(guān)系的再梳理與優(yōu)化過程。數(shù)據(jù)化是對實(shí)體或事件的描述和量化，那么首先就要確定學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的哪些實(shí)體或事件可以數(shù)據(jù)化、應(yīng)該數(shù)據(jù)化。數(shù)據(jù)化的對象應(yīng)全面覆蓋學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的組成要素并保持關(guān)聯(lián)度，包括學(xué)術(shù)成果及出版、學(xué)術(shù)活動(dòng)與交流、學(xué)者及其重要行為、科研管理考核與獎(jiǎng)勵(lì)、成果普及與推廣應(yīng)用、學(xué)術(shù)服務(wù)等各類信息。目前，學(xué)術(shù)成果與出版信息的數(shù)據(jù)化程度相對較高，其余實(shí)體或事件的數(shù)據(jù)化程度尚與評(píng)價(jià)需求存在較大差距，其數(shù)據(jù)化也尚未得到充分重視，理應(yīng)作為數(shù)據(jù)化實(shí)踐的難點(diǎn)和重點(diǎn)。

312數(shù)據(jù)化的主體和用戶

在數(shù)據(jù)化的推進(jìn)過程中，主體和用戶共同推進(jìn)學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的升級(jí)換代。數(shù)據(jù)化的主體即學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的實(shí)施者，包括數(shù)據(jù)的建設(shè)者和挖掘者。數(shù)據(jù)化的用戶則是學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)的需求者或受益者。如前所述，目前，我國的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)實(shí)施者包括公共機(jī)構(gòu)、商業(yè)機(jī)構(gòu)，也包括學(xué)者群體。數(shù)據(jù)化的需求者或受益者則包括學(xué)者、管理者和社會(huì)大眾，其中管理者至少分為科研管理者、公共機(jī)構(gòu)管理者和企業(yè)管理者，社會(huì)大眾則因需求復(fù)雜，組成群體也較為多樣。

用戶對公正、全面、準(zhǔn)確的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的迫切需求，是數(shù)據(jù)化發(fā)展的動(dòng)力所在，也對數(shù)據(jù)化主體提出了更高的要求。其中，學(xué)者和科研管理者既是數(shù)據(jù)化的主體也是用戶，是學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)生的數(shù)據(jù)化核心動(dòng)力。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化過程既會(huì)改變生態(tài)系統(tǒng)中各要素的組成結(jié)構(gòu)甚至相互關(guān)系，也將改變學(xué)者的行為模式，推動(dòng)學(xué)術(shù)研究向“數(shù)據(jù)密集式研究”發(fā)展[4]。

313評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的類型

數(shù)據(jù)類型存在差異，其數(shù)據(jù)化方式也可能不同。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的分類方式很多，按其產(chǎn)生方式可分為內(nèi)容數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)[4]。其中，內(nèi)容數(shù)據(jù)主要是指學(xué)術(shù)成果信息，行為數(shù)據(jù)主要是指主體對學(xué)術(shù)成果或?qū)嶓w的評(píng)議、引用、下載、交流等活動(dòng)信息，環(huán)境數(shù)據(jù)是指科研管理政策與制度、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)環(huán)境等方面的信息。當(dāng)前，在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的內(nèi)容數(shù)據(jù)中，正式出版或發(fā)表的成果數(shù)據(jù)化程度較高，數(shù)據(jù)化難點(diǎn)在于非正式出版部分;行為數(shù)據(jù)中引用、下載的數(shù)據(jù)化程度相對較好，評(píng)議、交流等其他活動(dòng)的數(shù)據(jù)化情況較差;環(huán)境數(shù)據(jù)則普遍缺乏有效記錄和規(guī)范管理，可用性不足;三類數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性更是堪憂。因此，推進(jìn)評(píng)價(jià)行為與環(huán)境兩方面較為缺失數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)化，是提升學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化整體價(jià)值的重心。

314數(shù)據(jù)的采集方式

數(shù)據(jù)采集是把相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集保存起來[1]。采集方式的設(shè)計(jì)集中體現(xiàn)在數(shù)據(jù)化的智能性和創(chuàng)新性。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的采集方式至少包括如下3種：一是從學(xué)術(shù)成果出版物上采集，如出版信息、引文數(shù)據(jù);二是網(wǎng)絡(luò)抓取，如下載率、書評(píng)等;三是面向評(píng)價(jià)活動(dòng)采集，如填寫評(píng)分表。3種方式在科學(xué)性和可行性方面難度各異，更大的難點(diǎn)在于將3種方式采集的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)整合。大數(shù)據(jù)的理念倡導(dǎo)創(chuàng)造性地、低成本地將數(shù)據(jù)從最不可能的地方、從看上去沒什么用處的事物中提取出來并轉(zhuǎn)化成具有獨(dú)特價(jià)值的信息。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化就是要基于這樣的理念，深入分析并發(fā)掘適合各類數(shù)據(jù)特征的采集方式，使學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)建設(shè)更科學(xué)、更便捷。

315數(shù)據(jù)化的實(shí)施分層

可將數(shù)據(jù)化分為微觀和宏觀兩個(gè)層面。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的推行，在不同層面有不同的側(cè)重和要求。微觀層面的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化是指單個(gè)數(shù)據(jù)化主體開展的評(píng)價(jià)活動(dòng)，如某學(xué)者為某項(xiàng)研究而做的評(píng)價(jià)，某機(jī)構(gòu)對內(nèi)部科研績效的評(píng)價(jià)等。微觀層面的數(shù)據(jù)化要轉(zhuǎn)變觀念，擅于發(fā)現(xiàn)評(píng)價(jià)活動(dòng)的數(shù)據(jù)價(jià)值和需求，注重對日常數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)，逐步建立個(gè)人或機(jī)構(gòu)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)池。宏觀層面的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化則是針對整個(gè)學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)而言的，涉及所有相關(guān)實(shí)體和事件的數(shù)據(jù)化，重點(diǎn)在于不同來源數(shù)據(jù)的集成和宏觀學(xué)術(shù)管理政策的制定，著重解決數(shù)據(jù)權(quán)利、采集方式、集成要求等方面的問題。

32變革學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的體系和流程

數(shù)據(jù)化的過程不是孤立的，而是伴隨著學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系和流程的變革。只有充分認(rèn)識(shí)變革的實(shí)質(zhì)，才能使評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化真正落地。

321重構(gòu)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系

大數(shù)據(jù)時(shí)代，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化直接改變了學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)方法與工具這一要素，但同時(shí)也將對學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)目標(biāo)、主體、對象、流程、政策與環(huán)境等評(píng)價(jià)體系中的其他各要素產(chǎn)生變革[14]。具體來講，數(shù)據(jù)化使數(shù)據(jù)在評(píng)價(jià)中的重要性顯著提升，并要求數(shù)據(jù)符合大數(shù)據(jù)的要求，更全面、更高質(zhì)量、更易挖掘，相應(yīng)地，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的技術(shù)、方法和工具也要更先進(jìn)、更豐富、更符合大數(shù)據(jù)的特征，這樣的變化將從本質(zhì)上改變評(píng)價(jià)主體的行為模式，使之從偏重主觀或參考樣本的決策模式，轉(zhuǎn)變到大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的模式。為此，數(shù)據(jù)化必然使學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系的其他要素根據(jù)新情況做出相應(yīng)改變，形成新的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系框架。

322重塑學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)流程

傳統(tǒng)環(huán)境下的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)流程大體如下：先明確評(píng)價(jià)目標(biāo)和對象，再構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，之后根據(jù)目標(biāo)和體系遴選專家或按指標(biāo)采集數(shù)據(jù)（或二者兼有），最后形成評(píng)價(jià)結(jié)果。這樣的流程是以評(píng)價(jià)目的為導(dǎo)向、以指標(biāo)體系為引領(lǐng)、以數(shù)據(jù)分析為輔助的。

數(shù)據(jù)化必將重塑學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的流程，新的流程將以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)價(jià)值為導(dǎo)向、以基于數(shù)據(jù)的價(jià)值判斷為引領(lǐng)、以對評(píng)價(jià)活動(dòng)的規(guī)范和監(jiān)督為輔助，從而滿足各類評(píng)價(jià)目標(biāo)，其顯著特征是數(shù)據(jù)將處于評(píng)價(jià)流程更前端、更重要的位置。借鑒大數(shù)據(jù)分析生命周期的基本流程[13]，數(shù)據(jù)化之后的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)流程如圖1所示。

根據(jù)圖1，基于大數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)流程可大致概括為：隨時(shí)發(fā)現(xiàn)評(píng)價(jià)需求或潛在數(shù)據(jù)源，采集數(shù)據(jù)和優(yōu)化工具，根據(jù)具體需求設(shè)計(jì)具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，落實(shí)評(píng)價(jià)實(shí)施方案并得出評(píng)價(jià)結(jié)果。也就是說，不需為某個(gè)具體的評(píng)價(jià)活動(dòng)專門采集和建設(shè)數(shù)據(jù)，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)建設(shè)將成為學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的一項(xiàng)常規(guī)活動(dòng)。

33制定學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的關(guān)鍵策略

面對學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的難點(diǎn)，以下5個(gè)方面應(yīng)作為推進(jìn)數(shù)據(jù)化的進(jìn)程的關(guān)鍵策略。

331評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)采集常態(tài)化

數(shù)據(jù)采集常態(tài)化是指把評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)采集作為數(shù)據(jù)化主體的日?；顒?dòng)，及時(shí)記錄、采集、存儲(chǔ)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)活動(dòng)乃至學(xué)術(shù)活動(dòng)的相關(guān)信息。建立這一機(jī)制旨在應(yīng)對數(shù)據(jù)缺失和“隱形”問題。學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)是學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)和學(xué)術(shù)發(fā)展不可或缺的組成部分。由于二次利用（或稱再利用）是大數(shù)據(jù)主要價(jià)值來源，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)理應(yīng)被常態(tài)化持續(xù)采集，并作為推進(jìn)學(xué)術(shù)發(fā)展、優(yōu)化管理決策的依據(jù)。唯有如此，才能使學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)“一次創(chuàng)造、多次利用”的潛在價(jià)值。因此，無論在微觀層面還是在宏觀層面，無論是商業(yè)機(jī)構(gòu)還是公共機(jī)構(gòu)，無論是學(xué)者個(gè)人還是管理部門，建立評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)采集的常態(tài)化機(jī)制均是大勢所趨。

332評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)形態(tài)顯形化

評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)形態(tài)顯形化是指評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)“看得見、摸得著、用得上”，包含兩層含義：一是指從已發(fā)生的評(píng)價(jià)行為或活動(dòng)中，提取描述這些行為或活動(dòng)的數(shù)據(jù);二是指對已存在的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使之更規(guī)范、更可用，更好地支撐評(píng)價(jià)決策。“隱形”數(shù)據(jù)因其存在方式或形態(tài)問題，使利用者看不到其價(jià)值，所以通常不會(huì)去挖掘、開發(fā)、利用。顯形化的關(guān)鍵在于擅于發(fā)現(xiàn)那些“隱形”數(shù)據(jù)，主要方式是改進(jìn)數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)化、存儲(chǔ)、清洗、檢索、利用等技術(shù)，使數(shù)據(jù)價(jià)值顯現(xiàn)，數(shù)據(jù)可視化、社交網(wǎng)絡(luò)分析、云計(jì)算平臺(tái)、Hadoop、Spark等均可作為可選的技術(shù)方法。

333評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集成化

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)集成化是指把不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起，提供可以觀察、統(tǒng)計(jì)、分析所有數(shù)據(jù)的統(tǒng)一視圖的過程。這一策略主要針對評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分散、格式不統(tǒng)一導(dǎo)致的數(shù)據(jù)難獲取問題。數(shù)據(jù)集成通常分為物理式和虛擬式2類;集成的方式包括聯(lián)邦式、數(shù)據(jù)倉庫和中介者3種[1]。對于評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)來講，數(shù)據(jù)集成首先要確定針對同一實(shí)體或事件的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，即針對同一期刊、成果、機(jī)構(gòu)、學(xué)者的不同評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)之間相關(guān)聯(lián);其次要以成果為紐帶，使學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)有機(jī)關(guān)聯(lián)，如論文發(fā)表的期刊、作者、作者機(jī)構(gòu)通過論文關(guān)聯(lián)起來，其附屬的學(xué)科屬性、地區(qū)屬性等也隨之產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)集成化可把數(shù)據(jù)碎片形成整張“圖畫”，使評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)之水流動(dòng)起來，形成既可表達(dá)學(xué)術(shù)活動(dòng)又可供價(jià)值挖掘的大數(shù)據(jù)“活泉”。

334評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)應(yīng)用多樣化

評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)應(yīng)用多樣化是評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的延伸，在基于大數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)新模式中，是指數(shù)據(jù)化的目標(biāo)要面向多樣化的目標(biāo)場景，而非僵化地為單一場景而設(shè)計(jì)。為此，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)在采集和處理時(shí)應(yīng)覆蓋多種數(shù)據(jù)源和格式類型、多種評(píng)價(jià)活動(dòng)相關(guān)的實(shí)體和事件、多種評(píng)價(jià)對象和評(píng)價(jià)主體的需求，有利于應(yīng)用多種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)體系、多種評(píng)價(jià)方法，并形成多樣化的評(píng)價(jià)結(jié)果分析和展現(xiàn)方式。

335評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)管理制度化

學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的管理尚無完善的制度可依，但管理規(guī)范和制度化應(yīng)是數(shù)據(jù)化的目標(biāo)之一。盡管人們已經(jīng)在如火如荼地挖掘和享用大數(shù)據(jù)，但諸多相關(guān)問題仍待解決。如，數(shù)據(jù)屬于誰？誰可以采集數(shù)據(jù)？誰可以掌控?cái)?shù)據(jù)？誰可以使用數(shù)據(jù)？“學(xué)術(shù)乃天下之公器”的共識(shí)，使學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的眾多學(xué)者愿意為這一共同理想和建設(shè)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)而努力。然而，在微觀層面上，數(shù)據(jù)化的不同主體、用戶的利益差異和沖突仍是客觀存在的。其中最突出的是數(shù)據(jù)涉及的隱私權(quán)問題和數(shù)據(jù)相關(guān)的商業(yè)利益分配問題。

在通過制度對評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的權(quán)利進(jìn)行界定時(shí)，筆者贊成這樣的原則，即“只要未對實(shí)體造成侵害的數(shù)據(jù)行為，都不應(yīng)該列入法律懲罰范疇”[10]，因?yàn)椤凹词鼓稠?xiàng)技術(shù)存在隱患，不管我們多么不安，它的某些好處總能迅速誘使人們接受它”[3]。也就是說，在推進(jìn)學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化時(shí)，我們的制度應(yīng)該傾向于盡可能地挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值，而不是因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)畏首畏尾，相關(guān)制度應(yīng)著力使可操作的數(shù)據(jù)化行為落地、合法、有益。在制度化的同時(shí)也要著力打造大數(shù)據(jù)文化，包括對現(xiàn)狀的緊迫感、重視創(chuàng)新和探索、相信技術(shù)是突破的源泉、具備奉獻(xiàn)精神、實(shí)現(xiàn)扁平化管理以及精英式管理等[2]。

4結(jié)語

數(shù)據(jù)化是為了讓學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)主體更好地判斷，所以評(píng)價(jià)仍然離不開評(píng)委的思考和決策，因?yàn)槿绾问褂脭?shù)據(jù)更重要。通過數(shù)據(jù)化推進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)，更為重要的目標(biāo)是改進(jìn)學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)的運(yùn)作模式，重塑學(xué)者的學(xué)術(shù)理想。長期以來，對學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)各要素進(jìn)行準(zhǔn)確、及時(shí)、有效地評(píng)價(jià)，是學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)研究者與實(shí)踐者，乃至于整個(gè)學(xué)術(shù)界和相關(guān)管理者的終極追求，但學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)的效果卻不盡如人意。數(shù)據(jù)化是輔助評(píng)價(jià)決策的有力武器，是推動(dòng)“以成果的質(zhì)量和效用論英雄”的有效路徑，也是間接推動(dòng)學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中“學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)民主集中制”的重要抓手。

學(xué)術(shù)界改革的首要任務(wù)是學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)改革，因?yàn)樵u(píng)價(jià)（和獎(jiǎng)勵(lì)）是“指揮棒”。數(shù)據(jù)化并不等于“量多者勝”，而是要更全面、更充分地從數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值。評(píng)價(jià)之權(quán)利，“還政”于學(xué)者。自由的學(xué)術(shù)研究，依靠更為充分的學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)、更為客觀的評(píng)價(jià)結(jié)果，這應(yīng)作為促進(jìn)學(xué)術(shù)生態(tài)系統(tǒng)健康發(fā)展的基本機(jī)制。通過大數(shù)據(jù)將學(xué)術(shù)發(fā)展的過去、現(xiàn)在和未來連接起來，用數(shù)據(jù)減少行政干預(yù)，充分發(fā)揮學(xué)者參與的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)化的作用，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化的初衷。

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