图情大数据：世界一流学科评价服务

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（US 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。

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，主要可以分为两类：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；于亚秀等人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；李霞等人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；邱均平等人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。

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图6-13　中国知网的机构评价系统

对于学科评价的统计评价指标数据，根据学者叶鹰的相关研究，将模型评价指标分为三种类型。第一类指标：以均值测度为标志的学科影响因子（IF），该模型指标通过对“发文量”和“被引量”进行“均值”处理，生成新属性“学科影响因子”，此模型最早用于期刊评价，其理论还可衍生出“高校影响因子”“学者影响因子”等。第二类指标：以髙影响特征测度为标志的学科h指数，h指数对统计量数据进行了分类，并以分类理论和临界值为新数据的“属性”和“值”。第三类指标：以整体综合测度为标志的学术迹与学术矩阵，该模型最早用于期刊评价，后用于各类学术源论文综合评价。统计评价指标数据以科研成果的发文量、被引量两个核心统计量为基础，以学术源、时间、地区、学科为主要分类进行数据组合，形成多维度、可视化的统计展示，实现学术力量强弱的比较。ESI学科评价体系是统计评价指标数据的代表应用之一，因其评价标准客观，具有数据权威可量化、国际可比较、能够实现对学科建设绩效的动态监测等特点，已成为当今世界范围内普遍用来评价高校学科发展水平和影响力的重要工具之一。

世界一流学科大数据主要采集政府和高校门户网站信息公开、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InCites、Article和Review、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。

ESI数据库是基于WOS数据库，由汤森路透科技集团于2001年开发的，其中ESI学科排名包括论文数、论文被引频次、篇均被引、高被引论文数（近十年被引频次排在前1%的论文）等主要计量指标，受到国内外学者的普遍关注。US News学科排名也采用了ESI学科的分类方法，包括文献计量指标和学术声誉等指标进行排名。QS排名、THE排名，将同行评价、雇主评价、文献计量指标等作为衡量指标，前两项为主观评价指标。ESI中的数据包括：①学术源（全球高校、学术机构、国家和地区）、学科（22个专业领域）；②Article和Review（1 000万余条文献）；③期刊（SCIE、SSCI收录的11 000多种学术期刊目录）。数据应用包括：通过论文数、论文被引频次、论文篇均被引频次、高被引论文、热点论文和前沿论文6大指标，对22个专业领域的国家／地区科研水平、机构学术声誉、科学家学术影响力及期刊学术水平进行全面衡量。