網絡信息系統環境中高校教師學術信譽度量化探討——本文采用模糊評價方法

宋廣佳，張艷明

（黑龍江中醫藥大學，哈爾濱 150040）

0 引言

長期以來，我國高校的科研工作者獻身于科學事業，不懈追求科學真理，為我國科技的發展、社會的進步做出了突出貢獻，體現了追求真理的科學精神和良好的師德風范。但由于各種主客觀原因，高校還存在部分教師為追逐名利而不惜踐踏學術道德，甚至出現學術不端行為。學術不端行為是指違反學術規范、學術道德的行為，國際上一般用來指捏造數據（fabrication）、篡改數據（falsification）和剽竊（plagiarism）三種行為，從目前的學術環境來看，也包括一稿多投、侵占學術成果、偽造學術履歷等行為。

學術不端行為不僅毒化了我國的學術環境、學術生態，阻礙了學術創新、學術進步，而且還損害了我國科研工作者的形象，在社會上造成了極壞的影響。因此，構建個人學術信譽度評價指標體系，建立學術信譽度的評價工作機制，對客觀、公正評判學術信譽進而依法糾正和懲處學術不端行為，促進高校的學風和校風建設無疑有著極其重要的現實意義。

1 學術信譽的涵義及研究現狀

社會學，經濟學和計算機科學中都對信譽有著相似的定義，如社會學中，信譽就是眾人印象，信譽是根據某實體過去行為的觀察而對其行為的預期，信譽是公眾形成的看法；計算機科學中，某個實體的信譽是其他實體通過觀察其過去的行為并根據其表現而得出的綜合期望；在經濟學中，信譽是根據某實體與他人的交互行為而對其形成的共同經驗，比自己個人的推薦更可靠，信譽是群體內其他個體對被信任方信任的集合，一定程度上體現的是公眾的綜合評價等等。

學術信譽度可以如下定義：某個實體的學術信譽是其他實體通過觀察其過去的學術行為并根據其表現而得出的綜合期望。對個人信譽進行全面的量化研究是很困難的，因為這涉及到一個人在社會生活中的方方面面，需要對一個人生活的全部進行觀察、測量與記錄，很難實現，而針對個人信譽的某一方面進行評價則比較容易開展。

文獻[1]提出了一種分布式的信譽模型，適用于分布式系統、虛擬社區及信息檢索的需要，該模型根據來自其他實體的推薦信息，并結合經驗信息做出信任評價，同時根據評價結果對經驗信息進行更新。文獻[2]提出了基于評估的信譽評估模型：Sporas 和Histos，他們認為在Internet 上，一個實體的信譽就是其他實體的評估記過，Sporas中的信譽度是全局的信譽度，而Histos中的信譽度是個性化的信譽度，各個實體根據其所查詢得到的評價信息及信息來源的情況各自計算目標實體的信譽度。唐文等提出了模糊集合理論的主觀信任管理模型，該模型用離散度描述信譽的高低，根據因素集、評價集因素、評判矩陣和各因素評價矩陣去計算實體的信任向量。

2 個人學術信譽度評價方法

2.1 模糊評價原理

模糊綜合評判方法是在模糊環境下，考慮多種因素的影響，為了某種目的對一事物做出綜合決策的方法。它的特點在于，評判逐個對象進行，對被評價對象有唯一的評價值，不受被評價對象所處對象集合的影響。綜合評價的目的是要從對象集合選出優勝對象，所以還需要將所有對象的綜合評價結果進行排序，然后擇優選擇。

模糊綜合評判法的模型和步驟：

2.1.1 確定評價因素和評價等級

設U={u1，u2，……，um}為刻畫被評價對象的m 種因素（即評價指標）。

V={v1，v2，……，vn}為刻畫每一因素所處的狀態的n 種決斷（即評價等級）。

這里，m為評價因素的個數，由具體指標體系決定；n為評語的個數，一般劃分為3～5個等級。

2.1.2 構造評判矩陣和確定權重

首先對著眼因素集中的單因素ui（i=1，2，……，m）作單因素評判，從因素ui著眼該事物對抉擇等級vj（j=1，2，……，n）隸屬度為rij，這樣就得出第i個因素ui的單因素評判集：

ri={ri1，ri2，……，rin}

這樣m個著眼因素的評價集就構造出一個總的評價矩陣R。即每一個被評價對象確定了從U 到V的模糊關系R，它是一個矩陣：

其中，rij表示從因素ui著眼，該評判對象能被評為vj的隸屬度（i=1，2，……，m；j=1，2，……，n）。其中，rij表示第i個因素ui在第j個評語vj 上的頻率分布，一般將其歸一化使之滿足∑rij=1。

評價因素集中的各個因素在“評價目標”中有不同的地位和作用，即各評價因素在綜合評價中占有不同的比重。引入U 上的一個模糊子集A，也稱權重，A=（a1，a2，……，am），其中ai＞0，且∑ai=1。

2.1.3 進行模糊合成和做出決策

R中不同的行反映了被評價事物從不同的單因素來看對各等級模糊子集的隸屬程度。用模糊權向量A 將不同的行進行綜合，就可得到該被評事物從總體上來看對各等級模糊子集的隸屬程度，即模糊綜合評價結果向量。

引入V 上的一個模糊子集B，稱模糊評價，又稱決策集，即B=（b1，b2，……，bn）.

一般令B=A ?R，稱之為模糊變換。

如果評判結果∑bj1≠，應將它歸一化。

bj表示被評價對象具有評語vj的程度。各個評判指標，具體反映了評判對象在所評判的特征方面的分布狀態，對于負責系統，如果評價指標較多，可采用多級評價。

2.2 基于模糊評價的個人學術信譽度評價方法

目前，個人學術研究、成果發表、學術交流都在一定程度上依賴于開放存取平臺，如國內的CNKI、萬方、中國科技論文在線，國際的IEEE 檢索等等。開放存取平臺使用數字技術和網絡化通信，文獻在Internet 公共領域里可以被免費獲取，允許用戶閱讀、下載、拷貝、傳遞、打印、檢索、超級鏈接該文獻，并為之建立索引或其它任何合法用途。用戶在使用該文獻時不受財力、法律或技術的限制，而只需在存取時保持文獻的完整性，對其復制和傳遞的唯一限制，版權的唯一作用應是使作者有權控制其作品的完整性及作品被準確接受和引用，從而促進科學信息的廣泛傳播、學術信息的交流與出版，提升科學研究的公共利用程度。

在高校及其他科研單位中，個人的學術行為主要包括文獻檢索與下載、論文撰寫與發表、出版書籍和教材、發表評價、項目申請等等，這些行為大部分要在開放存取平臺中進行，而開放存取平臺對參與者的個人學術行為會保留完整的記錄，因此可以在開放存取平臺環境下對個人學術信譽進行量化評價研究。

2.2.1 模糊綜合評價法的各項指標

在開放存取平臺中，正常的學術行為主要包括：文章投稿、審閱他人稿件、文獻引用、對他人成果進行評價、文獻下載等等；學術不端行為包括：捏造數據、篡改數據、剽竊他人成果、偽造履歷、一稿多投、侵占成果等等。學者的學術行為可分為負責任、不負責任、不端學術行為三種[10]，因此可以定義學術信譽度評語集V={負責任，不負責任，不端}。假定開放存取平臺可對因素集中各個因素進行數據采集并進行隸屬度計算，一名普通高校教師的模糊綜合評價數據見表1。

表1 個人學術信譽度評價體系

2.2.2 注個人學術信譽度的計算

（1）因素集U={u1，u2，u3}={文章因素，同行評價因素，審稿因素}，其中二級指標因素u1={文獻引用，數據真實性，學歷真實性，投稿行文}，u2={對同行學術成果的評語，同行對其學術成果的評語}，u3={意見的合理性}。

（2）對每個因素集Ui，分別做出綜合評判。設V={負責任，不負責任，不端}為評語集，Ui中各因素相對于V的權重分配是：

若Ri為單因素評判矩陣，則得到一級評判向量：

（3）將每個Ui 看成一個因素，記為：

K={u1，u2，u3}={文章因素，同行評價因素，審稿因素}，這樣，K 又是一個因素集，K的單因素評判矩陣為：

每個Ui作為U的部分，放映了U的某種屬性，可以按它們的重要性給出權重分配A={0.6，0.3，0.1}，于是得到二級評判向量：

歸一化處理后得到，B=[0.47360.27440.2520]

由此可見，該教師的個人學術信譽度是傾向于負責任的。

3 結語

本文通過對個人學術信譽度研究現狀的分析，確定影響學術信譽的關鍵因素，結合學術信譽自身的特性，針對其量化研究中存在的不足和困難，提出了一種基于模糊評價方法的個人學術信譽度量化方法，通過構造評語集和評價矩陣，最終得出個人學術信譽度的隸屬度。實驗表明，該方法具有很強的科學性與可操作性，是一種適合個人學術信譽度量化評價的研究方法。

[1]A.abdul-Rahman，“A Framework for Decentralised Trust Reasoning”，PhD thesis，University of London，2004

[2]G.Zacharia，A.Moukas，P.Maes，“Collaborative Reputation Mechanisms in Electronic Marketplaces”，in proceedings of 32nd Hawaii International Conference on System Science，1999.