杨 昭

（1.上海交通大学图书馆 上海 200240）

学科评价是学科建设的重要环节、学科管理的重要手段，也是提高学科发展水平的重要措施。世界一流学科评价服务是高校图书馆深层次的学科服务。在大数据时代和“双一流”建设背景下，高校图书馆的世界一流学科评价服务围绕学科建设的评价需求，依托馆藏大数据的资源优势、情报分析人才优势和学科服务体系优势等，融入学科评价数据准备、学科评价体系构建和学科评价报告生成的各个环节，形成了多种学科评价服务模式，为引导和支持高校优化学科结构、凝炼学科发展方向、突出学科建设重点、科学配置学科资源提供数据支撑和管理决策支持，为高校世界一流学科建设的遴选机制、投入机制和评价机制创新提供理论支持和实证依据，对于构建和完善世界一流学科评价体系，具有十分重要的理论价值和现实意义。本文在高校图书馆学科服务视角下，界定世界一流学科评价服务的内涵，分析世界一流学科评价服务的现状和发展需求，探索基于大数据的世界一流学科评价服务的实现路径，为政府和高校开展世界一流学科建设提供数据支撑和决策支持。

1 研究现状

学术界关于大数据环境下的学科评价问题的研究成果较少，可以分为两类：一类是从微观层面研究基于大数据的具体学科评价问题；另一类则是从宏观层面探讨大数据对学科评价的影响和应对措施。从微观层面来看，许子媛构建了由确定监测对象、监测方法运用、监测预警设计组成的动态监测系统，通过该系统实现对ESI学科管理与评价的预警功能；于亚秀等在整合图书馆馆内资源的同时，融合校内职能部门和电子期刊等第三方商业数据，提出一种基于多源异构数据库融合开展决策支持服务的模型，并以华东师范大学图书馆学科评估系统为例，给出了具体实施过程和实施效果；李霞等面对大数据下复杂的学科综合评价任务，提出利用SPCA构建一级学科评估模型的思路，并利用实际数据对模型进行了分析和测试；从宏观层面来看，何文静和邱均平从研究方法、研究工具、计量对象、评价结果四个角度，探究了大数据时代对计量学应用于学科评价的影响；邱均平等从大数据环境的特点出发，探究大数据环境与技术对科学研究产生的影响，进而分析其对科学评价活动的改进作用和影响。

在已有的研究中，学者们探讨大数据时代的学科评价的具体问题和宏观问题，视角多样、方法多元、数据来源丰富，但缺少聚焦于世界一流学科评价的顶层设计，即缺少基于大数据的特征提出完整的、科学的大数据对世界一流学科评价的影响及应对措施，无法提供全面有效指导，也鲜见从高校图书馆学科服务视角探讨大数据对学科评价服务的影响和应对措施。

2 世界一流学科评价服务概述

2.1 内涵

学科评价是指利用相关学术信息对学科发展的阶段、现状、水平、前景和学科结构及学科之间的相关度等进行评价。学科评价依据评价对象的地域范围大小可划分为宏观、中观、微观三个层面，宏观层面以基本科学指标数据库（ESI）、国际高等教育研究机构（QS）、泰晤士高等教育（THE）、上海交通大学世界一流大学研究中心（CWCU）、美国新闻和世界报道（U.S.News）等世界大学的学科排名为代表，以比较研究和应用研究为主；中观层面以教育部一级学科评估、国务院世界一流学科遴选为代表，以理论研究和实证研究为主；微观层面以高校图书馆的学科评价服务和高等教育研究机构的教育评价为代表，以比较研究和实证研究为主。

学科评价作为教育评价延伸至高等教育领域的一个特殊范畴，其内涵随着学科概念的发展而不断拓展。早期的学科评价强调科研成果，聚焦于研究的生产力、影响力、创新力和发展力四个方面的评价指标。随着高等教育国际化发展，学科评价由单一的科研成果评价发展到具有国际可比性的学术声誉、教育质量、教师质量和科研成果等的综合评价。世界一流学科评价的理论基础来源于教育评价，又借鉴哲学、管理学、计量学等理论精华，它坚持多元评价，强调反映学科组织产出水平和学科组织发展水平可量化的客观数据和主观数据，融合事实判断和价值判断于一体，其基本特征是强调中国特色、国际可比性、使用第三方评价，注重学科建设的成效和质量。学科的知识和组织双重属性赋予了世界一流学科评价多元的价值特性，世界一流学科评价是一种对处在“双一流”建设环境下的学科内在知识生产和外在组织管理活动进行价值判断的教育实践认知活动。世界一流学科评价是指利用相关学科（知识、组织、规训）信息对处在“双一流”建设环境下的学科发展的阶段、现状、水平、前景和学科结构及学科之间的相关度等进行评价。

世界一流学科评价服务是高校图书馆深层次的学科服务，是学科发展规划的重要保障和教学科研的重要支撑，也是对高校科研成果的综合评价。高校图书馆开展世界一流学科评价服务的主要目的在于，一方面为引导和支持高校优化学科结构，凝炼学科发展方向，突出学科建设重点，科学配置学科资源提供数据依据和决策支持，发挥图书馆智库作用；另一方面为高校世界一流学科建设的遴选机制、投入机制和评价机制创新提供理论支持和实证依据，发挥图书馆学术研究作用。教育部《普通高等学校图书馆规程》规定，高等学校图书馆是学校的文献信息资源中心，是为人才培养和科学研究服务的学术性机构，是学校信息化建设的重要组成部分，是校园文化和社会文化建设的重要基地。在高校图书馆职能拓展、建设创新型国家和“双一流”建设背景下，高校图书馆作为学科资源的保障者、学科服务的提供者、学科建设的参与者、学科发展的咨询者，开展世界一流学科评价服务工作，是图书馆服务转型与学科服务向纵深发展的必然要求，是构建和完善世界一流学科评价体系的重要实践。

2.2 世界一流学科评价的服务层面

教育部《关于深入推进教育管办评分离促进政府职能转变的若干意见》提出了以下主要举措：一是推动学校积极开展自我评价；二是提高教育督导实效；三是支持专业机构和社会组织规范开展教育评价；四是切实保证教育评价质量；五是切实发挥教育评价结果的激励与约束作用。随着我国高等教育的快速发展，学科评价功能更加多元化，由满足政府部门检查验收和民间大学排名逐渐向提供全局性、科学性和针对性的集咨政和民意为一体的学科服务转型。

当前，高校图书馆将学科服务融入学科建设，形成了学科竞争力评价、学科影响力评价、学科发展态势分析、学科热点分析、学科研究前沿分析、学科领域态势分析、一级学科评价等学科评价服务形式，以提供数据集、评价体系、报告等情报分析产品的形式，推动图书馆学科服务拓展创新和情报分析服务产品化，为高校学科建设提供决策支持和数据支持。

高校图书馆世界一流学科评价服务的共性需求可以归纳为三个层面：学校管理和决策层的宏观战略布局需求，学院决策层的中观学科布局需求以及特定学科领域决策层的微观领域布局需求。（1）宏观战略布局需求。学校管理和决策层负责全部学科战略布局和学科生态建设，需要把握学科发展动态、发展趋势和发展规律、明确战略发展目标和路径、健全学科生态体系，解决实施过程中的问题。图书馆可提供国内外科技发展趋势分析、本校及标杆机构学科跟踪预报、学科集群、布局分析、学科对比、区域学科定位分析、辅助人才引进和人才评价等服务支持；（2）中观学科布局需求。学院决策层需要把握院系相关学科的发展现状、标杆对比情况、学科发展的突破口、人才队伍建设和绩效评价等方面。图书馆可提供学科标杆对比、学科建设政策动态跟踪、学科团队评价等服务支持；（3）微观领域布局需求。学科团队管理层及学科带头人对所在领域的战略布局需求贯穿科学研究全过程。图书馆可以为其提供学科领域态势分析、学科研究前沿分析、学科热点分析、合作者发现、竞争情报分析等服务支持。

2.3 世界一流学科评价的服务流程

开展世界一流学科评价服务除了明确服务需求或服务对象，还必须具备数据、工具和人才三个条件，即海量数据、数据挖掘与可视化技术和学科馆员等服务要素。随着馆藏数据资源的快速发展和机构库建设的深入推进，高校图书馆为世界一流学科评价服务提供了基础性数据支撑。基于ESI、InCites、SciVal Spotlight、Innography、Altmetric 工 具 和 CNKI、WOS、SCOUPS等文献数据库的学科评价服务方式体现了高校图书馆学科评价、学科资源与学科服务的一体化。世界一流学科评价服务可以充分利用高校图书馆学科馆员获取的用户需求、梳理的数据源清单、使用的分析方法和工具、形成的各类研究报告进行综合利用和深度挖掘，提高服务质量和工作效率。

世界一流学科评价服务按工作流程、评价过程和管理决策支持的服务深度，可划分为学科评价数据支撑、学科评价体系构建、学科评价报告生成三个主要服务流程。按评价客体的类型可划分为学科阶段、学科现状、学科水平、学科前景、学科结构，学科间相关度等评价类型。从学科评价服务相关研究文献进行总结与梳理出的代表性服务关键流程来看 （见表 1），现有研究主要是以 ESI、QS、THE、CWCU、U.S.News评价指标体系等为基础进行应用研究，从整合视角和比较视角开展相关研究，多采用文献计量学方法和声誉调查法；还有以教育部第三轮或第四轮学科评估指标体系等为基础进行本单位与对标单位的比较研究，多采用文献计量学方法和文献调研法。值得注意的是评价报告生成服务流程不仅出现了传统的指标体系法，还出现了搭建系统或平台自动生成相关报告的方法。在实践上，已出现基于大数据的学科评价服务流程的原型系统，但囿于指标体系法的固有模式，鲜见基于知识服务的框架设计相关系统的研究。在大数据时代和“双一流”建设背景下，亟待形成基于大数据的学科评价服务流程，为世界一流学科评价服务提供实践指导和现实基础。

3 世界一流学科评价服务的现状与发展需求

3.1 “双一流”建设与大数据时代为世界一流学科评价服务提供了发展机遇

国务院在 《统筹推进世界一流大学和一流学科建设总体方案》中提出，“以一流为目标，以学科为基础，以绩效为杠杆，以改革为动力”“构建完善中国特色的世界一流大学和一流学科评价体系”。主要目的在于：“双一流”建设评价体系要坚持“自己建”和“建自己”有机统一的原则。着眼于评价体系的路径选择，立足于中国立场，在世界高等教育舞台上展示中国评价文化的自信。着眼于评价体系的目标选择，把“双一流”建设引导到“中国特色、世界一流”的建设道路、发展道路和创新道路上来。

科学构建世界一流学科评价体系是世界一流学科服务的主要模式之一，是世界一流学科建设的重要内容之一，是学科评价制度、机制创新的核心和关键。当前我们所熟悉的学科评价体系的理论、方法、应用也逐渐显露出一些不足，在理论上，缺乏价值认知；在方法上，尚未奠定完善的方法论体系、过于偏重定量化、指标碎片化、结果片面、缺乏过程性描述；在应用上，评价主体公信力不足、中国式同行评议、缺少有效的监督机制和信息公开，严重影响到学科评价的客观性、公正性和科学性，并阻碍了评价结果的良性反馈，使得当前学科评价体系面临着严重问题。然而，大数据时代为这些问题的解决带来了契机，新的思想、理论、方法和工具将为世界一流学科评价体系完善和变革提供有力支撑。

表1 主要世界一流学科评价服务关键流程

3.2 大数据时代世界一流学科评价服务面临的挑战

大数据时代，大数据、人工智能和云计算等新一代信息技术在教育领域广泛应用，基于大数据的科学研究范式、网络新型学术资源、大数据分析工具等不断发展，知识形式的多媒体化与富媒体化、知识内容的关联数据化、知识传播的开放共享、学术合作的网络化协作化等推动学术交流方式模式变革，对传统的基于计量学和以指标体系法为主的学科评价的评价对象、评价方法、评价工具都产生了较大影响。

在这一环境背景下世界一流学科评价服务也面临着新的挑战和内外部因素的影响，该挑战在本质上可概括为多源异构的大数据对世界一流学科评价体系的冲击，具体表现在学科评价的理论、方法和实践等方面的变革。

在理论方面，大数据赋予了学科评价基础理论以新的内涵，带来了大数据驱动下的学科评价范式的变革，学科评价理论的外延也需要进一步明确以适应新的大数据环境；在方法方面，大数据所具有的多源异构特征，要求学科评价方法提升海量数据处理能力，兼容多种数据形式，细化数据分析粒度，增加用户价值；在实践与应用方面，第三方评价力量将不断生长，多学科横向交叉融合开展学科多元评价实践成为必然趋势，学科评价实践纵深发展的要求也将进一步提升；学科评价应用价值也将在深度和广度上得到升华。

3.3 世界一流学科评价服务的可持续发展路径

高校图书馆作为学校信息化建设的重要组成部分，随着文献资源数字化、学术搜索引擎的快速发展和用户信息交流、知识共享的需求变化，促使图书馆传统的借阅服务、参考咨询服务向知识服务转型，学科服务逐步向集成化、知识化、智慧化方向发展，推动高校图书馆学科知识服务平台的建设。学科知识服务平台将图书馆的数据资源等显性知识和学科馆员与用户的隐性知识结合起来，促进知识转化，实现知识的沉淀与创新，扩展了学科服务的内容和用户群。而在智慧图书馆建设目标的引领下，智慧图书馆从基于文献、馆舍、系统的读者服务与资源管理转向基于数据、知识、智慧的用户服务和基于需求、环境、平台的服务管理。智慧图书馆通过聚合知识服务平台的学科数据资源、智慧学科馆员、智能技术、智慧用户等，实现可持续发展的世界一流学科评价服务发展道路。

4 基于大数据的高校图书馆世界一流学科评价服务的实现路径

大数据时代，要着力于实现世界一流学科大数据的数据采集、基于世界一流学科大数据的知识组织和基于世界一流学科大数据的知识服务，以科学有效地利用好大数据技术，提供基于大数据的世界一流学科评价服务。

4.1 世界一流学科大数据的数据采集

数据采集可分三个步骤：一是确定对标单位，围绕学科评价需求，依据已有第三方评价结果，初步确定国内外世界一流学科对标单位；二是确定数据源，借鉴现有的学科评价模式，梳理数据源清单；三是数据采集与清洗，利用网络爬虫、数据清洗等方法和技术，对国内外世界一流学科对标单位的学科、学生、学者、学术和相关资讯等数据完成采集，并依据数据资源描述的原数据标准对多源海量数据进行有序化组织，使之有序和可用。通过各类数据的有序化过程形成粗粒度知识，为下一步知识组织的粗粒度知识细化提供数据来源，实现知识融合的底层数据准备。

世界一流学科大数据主要采集政府和高校门户网站采集获取的信息公开、新闻工作、政策法规、统计数据、文献资料、社会服务等栏目中不同主题的网页信息和机构库数据、高校各类业务数据、图书馆馆藏资源、国际国内第三方评价等结构化、半结构化、非结构化数据。

可采用LocoySpider软件采集网络公开数据，采用API方式等收割机构库数据和内部业务数据，经过学科名称规范、机构名称规范、合作字段拆分、关键字段映射、缺失字段补齐、重名学者甄别等规范化数据清洗和跨库数据的学科匹配与归属流程处理后，统一得到各个学科点的各项指标数据。使用In-Cites、Scival Spotlight、ESI、TDA、Innography 等多个分析数据库和分析软件，进行数据预处理。借助于大数据挖掘和处理技术，对高校纵向历史数据、横向对标数据、国际对比数据等进行汇总，同时根据需要自动采集对标高校与顶尖高校的学科建设动态资讯，为一流学科建设提供数据与资讯的双重服务。

4.2 基于世界一流学科大数据的知识组织

利用语义网、知识本体等知识组织方法和技术，建立知识间的语义关系，形成面向世界一流学科特定主题(如第三方评价主题：人才培养类、学科水平类、贡献奖励类、政策导向类等国内第三方评价和国际第三方评价)的世界一流学科领域本体。在将知识分解为细粒度的知识单元基础上，通过粒度关联和聚类，将知识单元融合形成粒度较粗的知识对象，再将多个不同类型知识对象相互关联形成知识网络，建立基于大数据的世界一流学科评价知识图谱。

可借鉴本体工程中Mike UschoId和King的“骨架法”以及斯坦福大学的“七步法”，融合叙词表和顶层本体SUMO资源的优势，将学科评价信息抽象为四类核心概念，即学者、学生、学科和学术，通过等级关系重点针对“学科”和“学术”两个核心类及其属性定义进行扩展，构建面向学科评价的世界一流学科领域本体。采用CiteSpace、Netdraw和数据可视化工具等，建立基于大数据的世界一流学科评价知识图谱。

4.3 基于世界一流学科大数据的知识服务

根据用户完成世界一流学科评价的知识需求，运用知识挖掘技术、推理技术、关联分析技术等对知识组织的资源进行运算，为用户提供所需知识。在世界一流学科知识服务中，知识呈现粗粒度和细粒度的动态性变化，经过粗粒度知识细化和细粒度知识重组等环节，形成面向世界一流学科评价问题的粗粒度知识，并通过适当方式呈现给用户，最终实现基于世界一流学科大数据的知识服务。

此外，高校图书馆需依托馆藏数据资源、网络公开数据、机构知识库、内部业务数据等结构化、半结构化、非结构化数据，采用数据爬取、本体建模、数据挖掘、知识图谱等工具，建立集学科大数据采集、清洗、组织、分析、呈现功能于一体的世界一流学科评价知识服务平台，深入挖掘数据价值、知识价值和决策价值。传统的指标体系法为主的学科评价存在指标碎片化、方法单一、结果片面、评价功能局限的不足。为满足世界一流学科评价的精细化、专业化、个性化的知识服务需求,需要大数据知识服务平台提供可扩展、多维度和多粒度的知识服务，使其能够利用大数据及知识服务能力形成不同维度、不同粒度、不同功能及不同类型的学科大数据知识服务组合。

5 结语

从大数据层面推进世界一流学科评价体系变革是高校图书馆学科评价服务的模式创新之路，将学科大数据与世界一流学科评价体系进行多维的有机结合，实现工具理性与价值理性的统一，从指标视野到大数据视野以实现大数据驱动下的学科评价理论突破，从碎片化到组织化以实现基于知识融合的学科评价方法突破，从选优功能到监测与诊断功能以实现学科多元评价实践突破，是新时代推进高校图书馆世界一流学科评价服务的科学策略。