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寻找大数据与学术期刊评价体系创新的“契合点”

灵玖lingjoin
 灵玖lingjoin
发布于 2015/02/11 15:32
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   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。

 

 



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