大數據時代高校圖書館世界一流學科評價服務研究

楊 昭

（1.上海交通大學圖書館 上海 200240）

學科評價是學科建設的重要環節、學科管理的重要手段，也是提高學科發展水平的重要措施。世界一流學科評價服務是高校圖書館深層次的學科服務。在大數據時代和“雙一流”建設背景下，高校圖書館的世界一流學科評價服務圍繞學科建設的評價需求，依托館藏大數據的資源優勢、情報分析人才優勢和學科服務體系優勢等，融入學科評價數據準備、學科評價體系構建和學科評價報告生成的各個環節，形成了多種學科評價服務模式，為引導和支持高校優化學科結構、凝煉學科發展方向、突出學科建設重點、科學配置學科資源提供數據支撐和管理決策支持，為高校世界一流學科建設的遴選機制、投入機制和評價機制創新提供理論支持和實證依據，對于構建和完善世界一流學科評價體系，具有十分重要的理論價值和現實意義。本文在高校圖書館學科服務視角下，界定世界一流學科評價服務的內涵，分析世界一流學科評價服務的現狀和發展需求，探索基于大數據的世界一流學科評價服務的實現路徑，為政府和高校開展世界一流學科建設提供數據支撐和決策支持。

1 研究現狀

學術界關于大數據環境下的學科評價問題的研究成果較少，可以分為兩類：一類是從微觀層面研究基于大數據的具體學科評價問題；另一類則是從宏觀層面探討大數據對學科評價的影響和應對措施。從微觀層面來看，許子媛構建了由確定監測對象、監測方法運用、監測預警設計組成的動態監測系統，通過該系統實現對ESI學科管理與評價的預警功能；于亞秀等在整合圖書館館內資源的同時，融合校內職能部門和電子期刊等第三方商業數據，提出一種基于多源異構數據庫融合開展決策支持服務的模型，并以華東師范大學圖書館學科評估系統為例，給出了具體實施過程和實施效果；李霞等面對大數據下復雜的學科綜合評價任務，提出利用SPCA構建一級學科評估模型的思路，并利用實際數據對模型進行了分析和測試；從宏觀層面來看，何文靜和邱均平從研究方法、研究工具、計量對象、評價結果四個角度，探究了大數據時代對計量學應用于學科評價的影響；邱均平等從大數據環境的特點出發，探究大數據環境與技術對科學研究產生的影響，進而分析其對科學評價活動的改進作用和影響。

在已有的研究中，學者們探討大數據時代的學科評價的具體問題和宏觀問題，視角多樣、方法多元、數據來源豐富，但缺少聚焦于世界一流學科評價的頂層設計，即缺少基于大數據的特征提出完整的、科學的大數據對世界一流學科評價的影響及應對措施，無法提供全面有效指導，也鮮見從高校圖書館學科服務視角探討大數據對學科評價服務的影響和應對措施。

2 世界一流學科評價服務概述

2.1 內涵

學科評價是指利用相關學術信息對學科發展的階段、現狀、水平、前景和學科結構及學科之間的相關度等進行評價。學科評價依據評價對象的地域范圍大小可劃分為宏觀、中觀、微觀三個層面，宏觀層面以基本科學指標數據庫（ESI）、國際高等教育研究機構（QS）、泰晤士高等教育（THE）、上海交通大學世界一流大學研究中心（CWCU）、美國新聞和世界報道（U.S.News）等世界大學的學科排名為代表，以比較研究和應用研究為主；中觀層面以教育部一級學科評估、國務院世界一流學科遴選為代表，以理論研究和實證研究為主；微觀層面以高校圖書館的學科評價服務和高等教育研究機構的教育評價為代表，以比較研究和實證研究為主。

學科評價作為教育評價延伸至高等教育領域的一個特殊范疇，其內涵隨著學科概念的發展而不斷拓展。早期的學科評價強調科研成果，聚焦于研究的生產力、影響力、創新力和發展力四個方面的評價指標。隨著高等教育國際化發展，學科評價由單一的科研成果評價發展到具有國際可比性的學術聲譽、教育質量、教師質量和科研成果等的綜合評價。世界一流學科評價的理論基礎來源于教育評價，又借鑒哲學、管理學、計量學等理論精華，它堅持多元評價，強調反映學科組織產出水平和學科組織發展水平可量化的客觀數據和主觀數據，融合事實判斷和價值判斷于一體，其基本特征是強調中國特色、國際可比性、使用第三方評價，注重學科建設的成效和質量。學科的知識和組織雙重屬性賦予了世界一流學科評價多元的價值特性，世界一流學科評價是一種對處在“雙一流”建設環境下的學科內在知識生產和外在組織管理活動進行價值判斷的教育實踐認知活動。世界一流學科評價是指利用相關學科（知識、組織、規訓）信息對處在“雙一流”建設環境下的學科發展的階段、現狀、水平、前景和學科結構及學科之間的相關度等進行評價。

世界一流學科評價服務是高校圖書館深層次的學科服務，是學科發展規劃的重要保障和教學科研的重要支撐，也是對高校科研成果的綜合評價。高校圖書館開展世界一流學科評價服務的主要目的在于，一方面為引導和支持高校優化學科結構，凝煉學科發展方向，突出學科建設重點，科學配置學科資源提供數據依據和決策支持，發揮圖書館智庫作用；另一方面為高校世界一流學科建設的遴選機制、投入機制和評價機制創新提供理論支持和實證依據，發揮圖書館學術研究作用。教育部《普通高等學校圖書館規程》規定，高等學校圖書館是學校的文獻信息資源中心，是為人才培養和科學研究服務的學術性機構，是學校信息化建設的重要組成部分，是校園文化和社會文化建設的重要基地。在高校圖書館職能拓展、建設創新型國家和“雙一流”建設背景下，高校圖書館作為學科資源的保障者、學科服務的提供者、學科建設的參與者、學科發展的咨詢者，開展世界一流學科評價服務工作，是圖書館服務轉型與學科服務向縱深發展的必然要求，是構建和完善世界一流學科評價體系的重要實踐。

2.2 世界一流學科評價的服務層面

教育部《關于深入推進教育管辦評分離促進政府職能轉變的若干意見》提出了以下主要舉措：一是推動學校積極開展自我評價；二是提高教育督導實效；三是支持專業機構和社會組織規范開展教育評價；四是切實保證教育評價質量；五是切實發揮教育評價結果的激勵與約束作用。隨著我國高等教育的快速發展，學科評價功能更加多元化，由滿足政府部門檢查驗收和民間大學排名逐漸向提供全局性、科學性和針對性的集咨政和民意為一體的學科服務轉型。

當前，高校圖書館將學科服務融入學科建設，形成了學科競爭力評價、學科影響力評價、學科發展態勢分析、學科熱點分析、學科研究前沿分析、學科領域態勢分析、一級學科評價等學科評價服務形式，以提供數據集、評價體系、報告等情報分析產品的形式，推動圖書館學科服務拓展創新和情報分析服務產品化，為高校學科建設提供決策支持和數據支持。

高校圖書館世界一流學科評價服務的共性需求可以歸納為三個層面：學校管理和決策層的宏觀戰略布局需求，學院決策層的中觀學科布局需求以及特定學科領域決策層的微觀領域布局需求。（1）宏觀戰略布局需求。學校管理和決策層負責全部學科戰略布局和學科生態建設，需要把握學科發展動態、發展趨勢和發展規律、明確戰略發展目標和路徑、健全學科生態體系，解決實施過程中的問題。圖書館可提供國內外科技發展趨勢分析、本校及標桿機構學科跟蹤預報、學科集群、布局分析、學科對比、區域學科定位分析、輔助人才引進和人才評價等服務支持；（2）中觀學科布局需求。學院決策層需要把握院系相關學科的發展現狀、標桿對比情況、學科發展的突破口、人才隊伍建設和績效評價等方面。圖書館可提供學科標桿對比、學科建設政策動態跟蹤、學科團隊評價等服務支持；（3）微觀領域布局需求。學科團隊管理層及學科帶頭人對所在領域的戰略布局需求貫穿科學研究全過程。圖書館可以為其提供學科領域態勢分析、學科研究前沿分析、學科熱點分析、合作者發現、競爭情報分析等服務支持。

2.3 世界一流學科評價的服務流程

開展世界一流學科評價服務除了明確服務需求或服務對象，還必須具備數據、工具和人才三個條件，即海量數據、數據挖掘與可視化技術和學科館員等服務要素。隨著館藏數據資源的快速發展和機構庫建設的深入推進，高校圖書館為世界一流學科評價服務提供了基礎性數據支撐。基于ESI、InCites、SciVal Spotlight、Innography、Altmetric 工 具 和 CNKI、WOS、SCOUPS等文獻數據庫的學科評價服務方式體現了高校圖書館學科評價、學科資源與學科服務的一體化。世界一流學科評價服務可以充分利用高校圖書館學科館員獲取的用戶需求、梳理的數據源清單、使用的分析方法和工具、形成的各類研究報告進行綜合利用和深度挖掘，提高服務質量和工作效率。

世界一流學科評價服務按工作流程、評價過程和管理決策支持的服務深度，可劃分為學科評價數據支撐、學科評價體系構建、學科評價報告生成三個主要服務流程。按評價客體的類型可劃分為學科階段、學科現狀、學科水平、學科前景、學科結構，學科間相關度等評價類型。從學科評價服務相關研究文獻進行總結與梳理出的代表性服務關鍵流程來看 （見表 1），現有研究主要是以 ESI、QS、THE、CWCU、U.S.News評價指標體系等為基礎進行應用研究，從整合視角和比較視角開展相關研究，多采用文獻計量學方法和聲譽調查法；還有以教育部第三輪或第四輪學科評估指標體系等為基礎進行本單位與對標單位的比較研究，多采用文獻計量學方法和文獻調研法。值得注意的是評價報告生成服務流程不僅出現了傳統的指標體系法，還出現了搭建系統或平臺自動生成相關報告的方法。在實踐上，已出現基于大數據的學科評價服務流程的原型系統，但囿于指標體系法的固有模式，鮮見基于知識服務的框架設計相關系統的研究。在大數據時代和“雙一流”建設背景下，亟待形成基于大數據的學科評價服務流程，為世界一流學科評價服務提供實踐指導和現實基礎。

3 世界一流學科評價服務的現狀與發展需求

3.1 “雙一流”建設與大數據時代為世界一流學科評價服務提供了發展機遇

國務院在 《統籌推進世界一流大學和一流學科建設總體方案》中提出，“以一流為目標，以學科為基礎，以績效為杠桿，以改革為動力”“構建完善中國特色的世界一流大學和一流學科評價體系”。主要目的在于：“雙一流”建設評價體系要堅持“自己建”和“建自己”有機統一的原則。著眼于評價體系的路徑選擇，立足于中國立場，在世界高等教育舞臺上展示中國評價文化的自信。著眼于評價體系的目標選擇，把“雙一流”建設引導到“中國特色、世界一流”的建設道路、發展道路和創新道路上來。

科學構建世界一流學科評價體系是世界一流學科服務的主要模式之一，是世界一流學科建設的重要內容之一，是學科評價制度、機制創新的核心和關鍵。當前我們所熟悉的學科評價體系的理論、方法、應用也逐漸顯露出一些不足，在理論上，缺乏價值認知；在方法上，尚未奠定完善的方法論體系、過于偏重定量化、指標碎片化、結果片面、缺乏過程性描述；在應用上，評價主體公信力不足、中國式同行評議、缺少有效的監督機制和信息公開，嚴重影響到學科評價的客觀性、公正性和科學性，并阻礙了評價結果的良性反饋，使得當前學科評價體系面臨著嚴重問題。然而，大數據時代為這些問題的解決帶來了契機，新的思想、理論、方法和工具將為世界一流學科評價體系完善和變革提供有力支撐。

表1 主要世界一流學科評價服務關鍵流程

3.2 大數據時代世界一流學科評價服務面臨的挑戰

大數據時代，大數據、人工智能和云計算等新一代信息技術在教育領域廣泛應用，基于大數據的科學研究范式、網絡新型學術資源、大數據分析工具等不斷發展，知識形式的多媒體化與富媒體化、知識內容的關聯數據化、知識傳播的開放共享、學術合作的網絡化協作化等推動學術交流方式模式變革，對傳統的基于計量學和以指標體系法為主的學科評價的評價對象、評價方法、評價工具都產生了較大影響。

在這一環境背景下世界一流學科評價服務也面臨著新的挑戰和內外部因素的影響，該挑戰在本質上可概括為多源異構的大數據對世界一流學科評價體系的沖擊，具體表現在學科評價的理論、方法和實踐等方面的變革。

在理論方面，大數據賦予了學科評價基礎理論以新的內涵，帶來了大數據驅動下的學科評價范式的變革，學科評價理論的外延也需要進一步明確以適應新的大數據環境；在方法方面，大數據所具有的多源異構特征，要求學科評價方法提升海量數據處理能力，兼容多種數據形式，細化數據分析粒度，增加用戶價值；在實踐與應用方面，第三方評價力量將不斷生長，多學科橫向交叉融合開展學科多元評價實踐成為必然趨勢，學科評價實踐縱深發展的要求也將進一步提升；學科評價應用價值也將在深度和廣度上得到升華。

3.3 世界一流學科評價服務的可持續發展路徑

高校圖書館作為學校信息化建設的重要組成部分，隨著文獻資源數字化、學術搜索引擎的快速發展和用戶信息交流、知識共享的需求變化，促使圖書館傳統的借閱服務、參考咨詢服務向知識服務轉型，學科服務逐步向集成化、知識化、智慧化方向發展，推動高校圖書館學科知識服務平臺的建設。學科知識服務平臺將圖書館的數據資源等顯性知識和學科館員與用戶的隱性知識結合起來，促進知識轉化，實現知識的沉淀與創新，擴展了學科服務的內容和用戶群。而在智慧圖書館建設目標的引領下，智慧圖書館從基于文獻、館舍、系統的讀者服務與資源管理轉向基于數據、知識、智慧的用戶服務和基于需求、環境、平臺的服務管理。智慧圖書館通過聚合知識服務平臺的學科數據資源、智慧學科館員、智能技術、智慧用戶等，實現可持續發展的世界一流學科評價服務發展道路。

4 基于大數據的高校圖書館世界一流學科評價服務的實現路徑

大數據時代，要著力于實現世界一流學科大數據的數據采集、基于世界一流學科大數據的知識組織和基于世界一流學科大數據的知識服務，以科學有效地利用好大數據技術，提供基于大數據的世界一流學科評價服務。

4.1 世界一流學科大數據的數據采集

數據采集可分三個步驟：一是確定對標單位，圍繞學科評價需求，依據已有第三方評價結果，初步確定國內外世界一流學科對標單位；二是確定數據源，借鑒現有的學科評價模式，梳理數據源清單；三是數據采集與清洗，利用網絡爬蟲、數據清洗等方法和技術，對國內外世界一流學科對標單位的學科、學生、學者、學術和相關資訊等數據完成采集，并依據數據資源描述的原數據標準對多源海量數據進行有序化組織，使之有序和可用。通過各類數據的有序化過程形成粗粒度知識，為下一步知識組織的粗粒度知識細化提供數據來源，實現知識融合的底層數據準備。

世界一流學科大數據主要采集政府和高校門戶網站采集獲取的信息公開、新聞工作、政策法規、統計數據、文獻資料、社會服務等欄目中不同主題的網頁信息和機構庫數據、高校各類業務數據、圖書館館藏資源、國際國內第三方評價等結構化、半結構化、非結構化數據。

可采用LocoySpider軟件采集網絡公開數據，采用API方式等收割機構庫數據和內部業務數據，經過學科名稱規范、機構名稱規范、合作字段拆分、關鍵字段映射、缺失字段補齊、重名學者甄別等規范化數據清洗和跨庫數據的學科匹配與歸屬流程處理后，統一得到各個學科點的各項指標數據。使用In-Cites、Scival Spotlight、ESI、TDA、Innography 等多個分析數據庫和分析軟件，進行數據預處理。借助于大數據挖掘和處理技術，對高校縱向歷史數據、橫向對標數據、國際對比數據等進行匯總，同時根據需要自動采集對標高校與頂尖高校的學科建設動態資訊，為一流學科建設提供數據與資訊的雙重服務。

4.2 基于世界一流學科大數據的知識組織

利用語義網、知識本體等知識組織方法和技術，建立知識間的語義關系，形成面向世界一流學科特定主題(如第三方評價主題：人才培養類、學科水平類、貢獻獎勵類、政策導向類等國內第三方評價和國際第三方評價)的世界一流學科領域本體。在將知識分解為細粒度的知識單元基礎上，通過粒度關聯和聚類，將知識單元融合形成粒度較粗的知識對象，再將多個不同類型知識對象相互關聯形成知識網絡，建立基于大數據的世界一流學科評價知識圖譜。

可借鑒本體工程中Mike UschoId和King的“骨架法”以及斯坦福大學的“七步法”，融合敘詞表和頂層本體SUMO資源的優勢，將學科評價信息抽象為四類核心概念，即學者、學生、學科和學術，通過等級關系重點針對“學科”和“學術”兩個核心類及其屬性定義進行擴展，構建面向學科評價的世界一流學科領域本體。采用CiteSpace、Netdraw和數據可視化工具等，建立基于大數據的世界一流學科評價知識圖譜。

4.3 基于世界一流學科大數據的知識服務

根據用戶完成世界一流學科評價的知識需求，運用知識挖掘技術、推理技術、關聯分析技術等對知識組織的資源進行運算，為用戶提供所需知識。在世界一流學科知識服務中，知識呈現粗粒度和細粒度的動態性變化，經過粗粒度知識細化和細粒度知識重組等環節，形成面向世界一流學科評價問題的粗粒度知識，并通過適當方式呈現給用戶，最終實現基于世界一流學科大數據的知識服務。

此外，高校圖書館需依托館藏數據資源、網絡公開數據、機構知識庫、內部業務數據等結構化、半結構化、非結構化數據，采用數據爬取、本體建模、數據挖掘、知識圖譜等工具，建立集學科大數據采集、清洗、組織、分析、呈現功能于一體的世界一流學科評價知識服務平臺，深入挖掘數據價值、知識價值和決策價值。傳統的指標體系法為主的學科評價存在指標碎片化、方法單一、結果片面、評價功能局限的不足。為滿足世界一流學科評價的精細化、專業化、個性化的知識服務需求,需要大數據知識服務平臺提供可擴展、多維度和多粒度的知識服務，使其能夠利用大數據及知識服務能力形成不同維度、不同粒度、不同功能及不同類型的學科大數據知識服務組合。

5 結語

從大數據層面推進世界一流學科評價體系變革是高校圖書館學科評價服務的模式創新之路，將學科大數據與世界一流學科評價體系進行多維的有機結合，實現工具理性與價值理性的統一，從指標視野到大數據視野以實現大數據驅動下的學科評價理論突破，從碎片化到組織化以實現基于知識融合的學科評價方法突破，從選優功能到監測與診斷功能以實現學科多元評價實踐突破，是新時代推進高校圖書館世界一流學科評價服務的科學策略。