基于web的專家評價信息服務平臺構建研究

摘要：搭建基于web的領域專家評價信息服務平臺，實現基于國內外學術數據庫的信息采集、整理、分析與挖掘的自動化處理，能夠按照多種指定條件篩選指定領域專家，基于文獻計量、統計分析、社會網絡分析等方法，通過分析專家的各項評價指標數據，構建各領域的專家庫，形成社會化的專家網絡，并提供分析結果的多途徑導出和可視化展示，能夠為科研工作者和科研管理部門提供相應的信息服務和決策支持。

關鍵詞：專家評價；網絡信息服務；文獻分析與挖掘；專家庫；專家地圖；社會網絡

中圖分類號：C861 文獻標志碼：A 文章編號：

10085831（2014）02009906

一、引言

國務院2010年6月頒布的《國家中長期人才發展規劃綱要（2010-2010年）》（以下簡稱綱要）中明確提出，為了加強人才工作基礎性建設，推進人才工作信息化建設，建立人才信息網絡和數據庫，為此政府需要積極支持社會各方力量建設完善面向市場的各類專業人才數據庫和人才管理系統。同時綱要還提出，在體制機制創新中必須創新人才工作機制，特別是人才評價發現機制，要求完善人才評價標準，注重靠實踐和貢獻評價人才，把評價人才和發現人才結合起來，堅持在實踐和群眾中識別人才、發現人才[1]。

本文將構建一個可操作性強的實際人才評價的應用平臺，該平臺可以依托各期刊數據庫，自動化處理和分析文獻信息，構建各領域的專題文獻庫，基于該庫通過識別、篩選出各個研究領域的杰出專家及相互聯系，解釋其合作模式與規律，并對其進行科學評價。專家庫的建立主要是通過采用包括h指數評價法、引文分析在內的多種文獻計量方法和“中心性分析”等社會網絡分析方法，利用專題文獻庫從各領域的核心作者中篩選出各領域專家而實現。各領域專家庫的建成不僅有助于領域研究者加深對同行的了解，而且有助于科研管理部門和社會大眾把握各領域研究人員分布情況和遴選相關專家。目前，我們開發的專家評價網絡信息服務平臺已經在武漢大學研究中心各項目組都投入了實際使用，大大提高了科研中的數據獲取、處理、分析與評價的效率，并能導出各種統計圖表、專家地圖和專門格式的數據文件，以供更為深入分析之用，本網絡平臺也為一些高校的高端人才引進與評價提供了咨詢服務。

二、平臺構建意義

（一）對科研管理部門科技管理的決策支持

通過對專題文獻庫進行科研合作網絡和引文網絡的分析，可以發現某學科領域的核心專家群體，發現國家或機構研究人員的合作模式及規律，綜合運用文獻計量學、社會網絡分析等指標對科學家個人，甚至擴展應用到對科研機構、學術期刊、科研項目進行學術水平的評價，從而為科研管理部門的人才引進、項目論證、科研團隊組建、科技資源配置等決策提供定量依據。

（二）創新人才評價方法論體系

評價理論框架本身具有跨學科特征，所涉及的學科領域主要有決策學、管理學、政策學、行為學、經濟學、計量學、工程學、社會學、心理學和邏輯學等，設計和實施科學的評價活動需要跨學科的方法，需要不同專業領域理論的整合和綜合應用[2]。我們在評價過程中采取了多學科方法的融合，綜合運用了以下各種方法：綜合評價方法（如層次分析法、模糊綜合評判法）、統計學方法、文獻計量學方法（如引文分析）、社會網絡分析方法（如中心性分析等）、心理測量方法等。

（三）人才評價活動的科學化、智能化

在評價過程中充分利用先進的信息技術是提高評價活動效率和準確性的必然要求，受到科學評價界的廣泛關注。本網絡平臺要解決海量數據的獲取途徑和處理、分析方法的創新以及過程的自動化問題，實現各類數據庫的數據自動采集、整理和目標關系矩陣的生成與運算，從而實現數據處理完全自動化，大大提高研究效率和結果的準確性，為科學研究的深入開展創造條件。

（四）開放化的網絡服務平臺創造社會價值

搭建基于web的評價信息服務平臺能夠充分利用互聯網的開放性和社會性，充分整合各種類型的信息資源，更好地實現個性化信息服務（如本平臺后面的專家地圖功能，就是利用了谷歌公司的地圖開放應用編程接口，實現了專家評價信息和地理信息的有效整合，提供了直觀的評價結果可視化方案）；開放化的網絡服務平臺，能滿足廣大科研工作者、科研管理部門各種信息需求，全面實現評價信息資源的社會價值和經濟價值。

三、專家評價概述

科學評價（廣義）是指用科學的方法對一切對象進行評價，意指“科學地評價”、“評價科學化”，覆蓋的范圍非常廣泛，囊括了各行各業、各學科領域、各層次、各種類型的評價。評價就是根據評價的綜合標準和指標體系確定被評價對象有無價值及價值的大小，價值是評價的基礎[2]。本文研究的專家評價屬于科研領域人才的評價，建立在心理測量學、文獻計量學、社會學等基礎上，對人才的人格、態度、能力、道德等內在（隱性）特質、工作成果與績效等外部（顯性）素質以及在同一社會群體的地位和影響力共三個方面進行測量，并按照評價標準進行評價的一種活動。科研人才的評價可以全面了解一個人各方面的內在素質、能力、業績和社會影響力，對于科研管理部門的招聘、錄用與選撥都有一定的參考價值。表1是我們提出的一個針對科研領域專家的一個通用人才評價體系，能根據不同的應用領域和目的對這三個方面的內部進行適當的微調。

本文將搭建一個基于文獻信息的分析挖掘和專家評價系統，研究的目的是構建一個操作性強的應用平臺，篩選出各個學科領域的杰出專家并進行評價和展示。哲學關于物質決定精神的觀點，是心理測量的理論基礎，一個人的心理特質可通過外在的行為樣本進行間接測量和評價，很多都是通過與常模（群體中的相對水平，如人格特質測評）對比或者自比（個人在各種職業興趣類型上得分的對比，如職業興趣測評）的方式判定一個人的某種心理特質水平，無法進行直接比較[6]，因此沒有納入綜合排名的計算，而是另外單獨提供心理測評服務，而學術道德誠信方面的評價更是難以標準化處理。因此，評價指標側重于科研績效（文獻計量學定量指標）的評價和學術水平與地位（社會網絡分析定量指標）的評價，突出可操作性，評價的指標權重確定采用了層次分析法。由于很難獲得科研人員在具體某一學科的專利、自然基金項目、科技獎勵等數據，因此專家評價主要采用期刊論文數據。本系統的國內數據源主要來自CNKI中國學術期刊出版總庫，國外數據源主要來自美國ISI的Web of Science，而沒有涉及博士、碩士學位論文、會議論文、專利、標準和其他科技成果數據庫以及科技獎勵和科研項目信息，這個需要以后再加以擴展。

四、系統分析與設計

（一）系統體系結構

本系統選擇的開發平臺是：LAMP（Linux/Apache/MYSQL/PHP） 。此開發平臺具有開源、免費、跨平臺、低成本的優勢。這是一組常用來搭建動態網站或者服務器的開源軟件，四個部分具有很高的兼容度，共同組成了一個強大的Web應用程序開發平臺[7]。從使用的廣泛性看，互聯網信息服務提供者大量采用了LAMP的開發平臺，比如著名的Google、FaceBook、維基百科以及大量的開放社區系統等。

表1 專家評價指標體系

（二）系統模型

整個系統主要包括從期刊數據源采集、整理、入庫，到文獻分析挖掘、專家篩選與管理、專家評價、專家關系挖掘與展示等各種分析結果導出，流程非常復雜，中間還涉及到大量系統與用戶的交互環節，因此系統的流程設計必須充分考慮用戶體驗，部分交互環節采用了AJAX技術實現，做到按需加載數據，簡潔高效，同時基于web信息構建原則，系統還具備了清晰的導航、標識和檢索系統。系統流程模型如圖2所示。

圖2 系統模型

（三）數據庫設計

本項目數據庫的設計綜合考慮了數據庫存儲優化和查詢效率優化兩方面的需求，對數據庫的關系表結構進行了相應的優化處理。比如優化查詢語句、試驗聯接、并、子查詢等尋找最佳查詢語句，文本檢索時為了性能考慮少用LIKE關鍵詞通配符匹配，而考慮采用全文本搜索（FULLTEXT）。為經常檢索的表字段建立合適的索引，表結構設計選擇正確的數據類型等[9]。后臺數據庫的設計采用免費、開源數據庫管理系統MYSQL，并采用可視化的管理工具Navicat for MySQL實現數據庫的開發與管理。系統包括以下核心關系表：管理賬戶表、評價指標表、期刊表、論文表、主題詞表、關鍵詞表、共詞表、專家表、作者對表等。

（四）系統功能設計與實現

本系統主要包括信息采集、文獻信息分析與挖掘、專家庫三大模塊。首先通過信息采集功能完成專題文獻庫的自動化建立，然后利用文獻分析與挖掘模塊從專題文獻庫分析、抽取出該領域的專家信息，并構建專家庫。專家庫采用了專家網絡（將專家庫中的專家按照其合作或潛在合作關系組成一個相互鏈接的專家網絡，就是一個相互鏈接的專家頁面集合）、專家地圖（以Google地圖作為媒介的方式可視化呈現專家信息、區域分布與相互聯系）和專家排行榜（綜合排行榜和各單項指標排行榜）三種形式展示豐富的專家信息。為了便于闡述系統設計與實現原理，本文采用測試數據集演示系統功能界面。

1.信息采集

信息采集功能主要完成以各文獻數據庫（目前，本系統的數據源主要來自CNKI中國學術文獻網絡出版總庫、ISI Web Of Knowledge，以后將逐步擴展）為數據源的自動采集、入庫，并完成數據的標準化處理，自動建立各領域的專題文獻庫，以符合深入分析與評價的需要。首先選定特定的研究領域，構造檢索式完成信息檢索，通過期刊系統的數據接口將檢索結果導出為txt格式的文本文件，然后按照分析需求解析并截取題錄信息各字段內容存入數據庫（專題文獻庫）。有些數據則通過web采集，識別指定數據庫網址URL特征和頁面文本特征，分別編制相應正則表達式集合，通過字符串截取、正則匹配抓取指定數據（各種引文、下載信息等）完成采集入庫。

2.文獻信息分析與挖掘

主要包括基本文獻分析和高級文獻分析。基本分析功能實現對某領域文獻庫的基本分析，讓科學研究人員能從整體上把握研究領域的基本狀況。主要完成基于傳統的文獻計量學的一些基本統計，比如論文總數、合著論文數、作者總數、合著作者人數、合作度、合作率、詞頻統計與分析、作者發文數分布、期刊發文分布、機構發文分布、發文時序分布等，還包括一些基本的社會網絡指標（包括網絡節點數、邊數、平均度、網絡密度、節點度分布）的統計。這些基本統計運算邏輯通過本系統的統計業務類實現了封裝。統計分析結果的可視化則采用第三方繪圖組件包JPGraph實現。高級文獻分析模塊主要是發現科研工作者的相互聯系，解釋其合作模式與規律。主要包括基本功能：（1）作者關鍵詞耦合分析（潛在關系網絡挖掘）；（2）作者合著關系分析（外在合作關系網絡挖掘）；（3）作者共被引分析，用于挖掘學科共同體及其共同約定，進而分析其學術觀點歸納出該學科領域的學科范式；（4）共詞分析（挖掘研究熱點、學科前沿領域）。幾個模塊的實現有很多相似之處，都是通過調用基本統計分析后生成的數據（如詞頻統計生成的核心關鍵詞表、關鍵詞、作者的共現分析生成的共詞表和作者對表）生成相應的矩陣，然后調用本系統的分析業務類所封裝的矩陣算法進行分析處理，得出有意義的社會變量。本模塊可以將生成的各種矩陣數據（專家合作矩陣、專家潛在合作矩陣等）導出為excel格式、UCINET專用的數據語言文件（DL file）格式，可以方便地導入SPSS或UCINET，從而進行更深入的數據分析與挖掘。

3.專家庫

主要實現識別并篩選指定研究領域的專家，構建各領域的人才庫，并進行評價和各種分析。各領域人才庫的建成有助于各領域研究者加深對同行的了解，也有助于科研管理部門和社會大眾把握各領域研究人員分布情況和遴選相關領域的專家，能為各科研機構和高校的人才選撥、招聘以及項目團隊組建提供定量依據。專家庫需要存儲以下四類信息：第一類是專家基本信息（如姓名、單位、聯系方式、科研簡介等）；第二類是該專家的專長研究領域信息（通過系統內置主題詞表結合專題文獻庫的詞頻統計分析進行抽取）；第三類是該專家的合作網絡揭示及其可視化呈現（科研合作網絡、潛在合作關系揭示）；第四類是該專家各單項指標和綜合指標的得分及其排名信息。包括專家識別與篩選、專家地圖、專家檢索和專家評價輸出4個子模塊。

之一，專家識別與篩選。通過分析專題文獻庫（作為專家數據源），提供各種組合篩選條件（發文數、期刊級別及影響因子、被引用頻次、H指數、社會網絡中心性指標等）由用戶定制，然后根據用戶定制條件從專題文獻庫提取專家基本信息（如姓名、單位、研究專長領域等），并計算該專家的相關特征數據，包括發文指標（發文數、第一作者發文數、個人獨著發文數）、引文指標（被引用頻次、高被引論文數、H指數）、社會網絡指標（度中心度、中間中心度、結構洞約束系數）等，經過評價模型運算后將和評價數據一起存入該領域專家庫。專家庫會按照綜合排名進行列表輸出，點擊每一個專家條目則進入該專家主頁。后期通過后臺管理界面實現專家個人信息的人工添加，主要包括個人各種聯系方式、成果簡介等補充信息。

之二，專家地圖。專家地圖是專家庫系統的一個用于可視化展示的功能，其基于專家庫的各種數據，通過Google Maps API實現地理信息和專家信息的有效整合，實現專家相關信息的可視化展示。專家地圖是通過google地圖加載專家基本信息（姓名、所在機構、研究領域等）和評價信息（發文數、引用次數、度中心度等指標的原始數據及其排名），通過google地圖這個媒介直觀呈現本學科領域專家的地域分布，使得專家的相關信息得以可視化展示。

基于專家數據庫的基本信息和各項指標原始數據，進行各項排名生成處理，然后按照預置的模板將這些信息動態生成XML文檔，然后利用XMLDOM解析

相應專家各項數據，并利用循環語句在地圖上添加GMarker地標即可。由于專家數目比較多，所以采用了GMarkerManager地標管理器通過導入地標數組實現批量地標數據的加載[10]。

之三，專家檢索。主要包括兩部分：第一部分是專家庫的多途徑關鍵字（包括按題名、作者、機構、關鍵詞、摘要、全文等）檢索，通過關鍵字匹配實現精確或模糊檢索，輸出該專家基本信息和相關文獻列表；第二部分是作者合作關系網絡檢索與可視化呈現（作者間的合作關系和潛在關系的揭示），可以任意指定一對作者，系統可以輸出他們之間的所有最短路徑，包括聯系他們的作者及其文獻信息，這是基于圖論的Dijkstra算法并作出改進后實現的[11]。專家個人主頁實現了專家相關信息的深度聚合，今后將向科研社會化網絡服務方向發展，包括：個人基本信息、研究主題及時間分布、在線溝通（嵌入及時通訊和電子郵件工具）、各單項指標數據及其排名、二度合作人脈網絡（每一個專家姓名鏈接到其個人主頁，形成一個相互鏈接的合作社會網絡）、潛在合作關系挖掘與展示（通過對因時空障礙而無直接聯系的專家之間進行關鍵詞耦合分析[12]，發現共同的研究興趣及耦合度，以及相互之間共同的合作者）、相關文獻列表（通過機構、關鍵詞、期刊、標題等字段鏈接到對應專題文獻庫的詳細信息）。

之四，專家評價輸出。基于構建的各領域專家庫實現專家的綜合評價與單項指標評價，各種評價結果便于科研管理部門和相關領域研究者全面了解和把握本領域的專家績效、學術水平和影響力。本模塊包括指標庫管理、評價模型運算等功能。指標庫管理包括專家評價指標庫的增、刪、改、查等基本功能。其中評價指標庫的權重生成采用了層次分析法（AHP）實現，層次分析法的算法封裝在了系統的評價業務類中。評價模型運算通過調用評價指標庫的指標及其權重數據，同時調用評價業務類的評價算法實現各一級指標排序和綜合排序，并自動生成各種評價報表，包括了各個二級指標的單項排名和綜合排名。

五、結論

本文搭建了一個基于科學文獻的信息分析與專家評價網絡信息服務平臺，目的是通過該平臺滿足科研工作者和科研管理部門關于領域專家的各種信息需求。平臺依托各期刊數據庫，實現了自動化的文獻信息處理和智能化的分析挖掘，能對目標研究領域的學科知識結構進行一定程度的揭示，并運用社會網絡分析方法對科研工作者的（潛在）合作關系的網絡結構進行挖掘，以發現核心作者群體及其相互聯系。同時，本文提出了一個實用的科研人才評價體系，綜合運用文獻計量學、社會網絡分析的指標進行專家評價及排名，并通過Google Maps API實現了專家的地域分布及相關評價信息的可視化展示。本平臺現已得到部分科研領域用戶的使用及反饋，目前在支持的數據源（由于數據源的原因尚無法進行引文網絡的分析挖掘）及其采集的自動化和準確性方面尚有待提高，對專家績效指標僅僅支持其科研論文數據的采集和分析，今后將對專利、標準、報告等績效指標的采集處理進行擴展。而關于專家個體內在特質的各種心理特質、道德水準的衡量，因為采用的測量及評價方法屬于間接測量和心理映射，我們并沒有納入綜合排名計算中，而是作為單獨的模塊提供，作為用戶單位在擇人、用人方面測試評價使用。參考文獻：

[1]中央人才工作協調小組辦公室，中共中央組織部人才工作局.國家中長期人才發展規劃綱要（2010-2020年）學習輔導百問[M].北京：黨建讀物出版社，2010：8.

[2]邱均平，文庭孝.評價學理論·方法·實踐[M].北京：科學出版社，2010：5.

[3]趙基明，邱均平.一種新的科學計量指標——h指數及其應用述評[J].中國科學基金，2008（1）：23-32.

[4]宋歌.社會網絡分析在引文評價中的應用研究[J].圖書情報工作，2010，54（14）：16-19.

[5]朱天，吳斌，王柏.科研合作網絡的重要作者發現[J].數字圖書館論壇，2010，75（8）：29-35.

[6] 劉遠我.人才測評——方法與應用[M].北京：電子工業出版社，2008.

[7] JASON W， GILMORE W J.Beginning PHP and MySQL（Third Edition）[M].朱濤江，譯.北京：人民郵

電出版社，2009.

[8] 葉新偉.PHP+Ajax Web2.0編程技術與項目開發大全[M].北京：電子工業出版社，2008.

[9]BEN FORTA. MySQL Crash Course[M]. Beijing：PostsTelecom，2009.

[10]江寬，龔小鵬.程序天下Google API開發詳解：Google Maps與Google Earth雙劍合璧[M].北京：電子工業出版社，2008：1.

[11]周益民，孫世新，田玲. 一種實用的所有點對之間最短路徑并行算法[J].計算機應用，2005，25（12）：2911-2934.

[12]劉志輝，張志強.作者關鍵詞耦合分析方法及實證研究[J].情報學報，2010，29（2）：268-275.

Research on Web-based Information Service Platform of Expert Evaluation

DU Hui

（School of Information Management， Wuhan University， Wuhan 430072， P. R. China）

Abstract：

This paper sets up a web-based intelligent information service platform of scientific research evaluation， achieves a variety of international academic database information collection， collation， analysis and mining automation， screening in accordance with specified conditions specified multiple experts， based on the bibliometrics， statistics， social network analysis and other methods， by analyzing all aspects of experts， to build a library of experts in various fields and provide multi-channel analysis of export and visualization， and can provide information services and decision-making support to the scientific researchers and the department of research and development management.

Key words： expert evaluation； web-based information service； analysis and mining of literature； expert database； expert map； social network

（責任編輯 彭建國）