数据化是学术评价的突破口

    随着技术的发展，我国逐步进入大数据时代、人工智能时代，信息技术的飞跃为学术评价转变提供了契机。

    以数据化整合评价资源。学术评价数据化可以整合多维度、多层次、系统化的评价资源。首先，学术评价数据化可基于更多类型的学术成果进行评价。其次，大数据时代评价数据不再局限于文献计量数据、部分同行评议数据以及少量替代计量数据，通过数据化精准识别与处理转化，碎片化数据、非结构性数据、行为数据等传统不可用数据能够转变为可用指标。最后，数据化存储与关联手段可以建立集成数据库，无论是评价主体（评价专家、评价机构、科研管理部门等）、评价对象（学术成果、项目、学者、期刊、机构等）、评价过程（文献计量指标、同行评议数据、评价方法、评价周期等）、评价结果（质量评价、评奖评优、职称评定等），甚至评价政策、评价研究等内容均可纳入，这样既方便调用不同资源、模块化处理，也可避免多次评价、重复评价造成的资源浪费。

    在学术评价数据化的推动下，评价目的也可从行政导向中解放，不仅可以服务于职称评定、评奖评优、项目验收、核心期刊评选、大学排名、学科评估等现有评价活动，还可以提供社会评价、机构自主评估、学者生涯评价、跨学科评价、个性化评价等服务，使得学术评价回归评价本质与初心。

    （《中国社会科学报》8.25 杨英伦）