一種基于中文姓氏規(guī)律的學者篩選分析方法研究

昝棟

摘 要 人才隊伍建設(shè)作為高校工作的永恒主題，在科研教學、學科發(fā)展等諸多方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。本文從人才引進的角度入手，設(shè)計了一種基于“百家姓”姓氏篩選方法，可用于學者信息的數(shù)據(jù)處理和分析。

關(guān)鍵詞 人才分析;中文姓氏;學科建設(shè)

1 高校人才隊伍建設(shè)的重要性

2015年我國提出了加快建成一批世界一流大學和一流學科的長遠目標，在高校開展的實踐和探索過程中，高層次人才的引進不但帶來了嶄新的思維方式，為學校的師資隊伍注入了新的活力，也成為高校人力資源引進的重點工作方向[1]。

2 高校人才引進工作的現(xiàn)狀

人才引進工作必須與學校教學科研需求相適應(yīng)，目前高校在人才的引進仍面臨著一些困難：

一是在信息發(fā)布方式，人事部門通過網(wǎng)絡(luò)、現(xiàn)場招聘等渠道發(fā)布需求信息。這種方式消息發(fā)布周期短、關(guān)注度低，在獲取備選人員方面存在很大的局限性。

二是在學科匹配度方面，雖然人事部門會與用人院系進行溝通，在人員研究方向上提出建議或推薦人選，但人事部門對學科領(lǐng)域內(nèi)的人才分布總體情況缺乏掌握，難以保證選拔工作的科學性。

圖書館作為高校的信息資源服務(wù)中心，基于電子資源的深層次服務(wù)，開展了通過情報服務(wù)提升自身核心競爭力的探索實踐[2]，可將事實數(shù)據(jù)與情報分析方法進行有機結(jié)合，切實為學校的教學科研、學科建設(shè)提供多元化的信息參考。如果將圖書館現(xiàn)有學科服務(wù)與情報分析的工作經(jīng)驗應(yīng)用到人才引進的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，將有效的緩解現(xiàn)有高校在人才引進工作方面面臨的困境，為學科人才的遴選與引進提供好的信息參考和借鑒。

3 基于中文姓氏規(guī)律的學科人才分析方法介紹

3.1 學科人才選拔的需求分析

各個學校在人才選拔方面都有自己的特殊要求，需兼顧國籍、年齡、研究領(lǐng)域、學術(shù)成就等多方面因素，特別是目前國內(nèi)高校的人才引進多以華人學者為主。開展具體工作時，可針對學校人才選拔條件，以學科領(lǐng)域的專業(yè)期刊為基礎(chǔ)，結(jié)合地域分布、合作機構(gòu)等信息，對華人科研人員的數(shù)據(jù)進行整理分析，綜合學者的論文產(chǎn)出及規(guī)范化影響力等多種因素進行人才綜合評價[3]，為本校學科人才引進提供情報參考。

3.2 中文姓氏作者篩選方法的比較

以往開展的人才分析，在對中文姓氏的作者甄別方面，往往采用人工擇取的方式，數(shù)據(jù)整理周期長、效率低。在整理WOS平臺導(dǎo)出的學者字段時，通過在國家或地區(qū)字段選擇China Mainland，也可以較為便利的將絕大多數(shù)的中文作者信息篩選出來，但是這種方法對于論文信息中沒有標注機構(gòu)名稱或國家地區(qū)等字段信息缺失的學者往往會被忽略掉;同時對于在海外發(fā)展的華人科學家的信息無法進行有效的甄別，因此，如何快速地將華人作者的信息從檢索結(jié)果中快速篩選出來是在開展人才分析時，是一個需要重點解決的問題。

本項目利用我國傳統(tǒng)《百家姓》中的姓氏，進行音序轉(zhuǎn)化，同時結(jié)合 InCites 平臺收錄數(shù)據(jù)中，作者姓名信息的錄入規(guī)律，進行姓氏分離，通過姓氏音節(jié)的對比，實現(xiàn)了中文姓氏科研人員的數(shù)據(jù)篩選工作。

3.3 百家姓篩選方法介紹

該方法以中國傳統(tǒng)蒙學讀物《百家姓》中收錄的中國姓氏為基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上通過對比樣本庫，差異化增補的方式，形成了中文特征姓氏的對比基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。百家姓中原收集姓氏411個，后增補到504個，其中單姓444個，復(fù)姓60個，另外通過樣本增補的方式補充部分姓氏，最后達到了接近330個不同音序姓氏的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。將該數(shù)據(jù)集以姓氏音序轉(zhuǎn)化為拼音后，作為源數(shù)據(jù)集備用。

Wos平臺中中文作者的表達形式存在著一定的規(guī)律，即姓氏在前，名字在后，中間用逗號分隔，例如：李明表述為Li，Ming;也有部分名字后半部分僅保留了首字母的縮寫，例如：王玲玲，翻譯為Wang，LL。但是總體而言，姓氏部分的音節(jié)保存相對完整，基本符合漢語拼音的拼讀規(guī)則。利用這一特征，可以和華人以外的姓名進行快速的區(qū)分。

3.4 方法使用效果驗證

筆者對2014-2018年5年間JCR中Fisheries學科Q1和Q2區(qū)發(fā)表Article和Review論文的學者進行篩選，符合條件的作者共計8034人。直接按照國家地區(qū)進行篩選，得到中國地區(qū)作者為2009人。通過百家姓篩選法對8034位學者進行篩選，符合中文姓氏規(guī)律的作者2528人，其中包含大陸地區(qū)以外542人，同時在中國地區(qū)內(nèi)的作者有23人并不符合中文形式規(guī)律，應(yīng)該屬于在大陸工作的外籍學者。

通過上述方法對比可以看出，“百家姓”篩選的方法可以更加有效的解決中文姓氏規(guī)律學者的篩選問題，比通過國家地區(qū)的方法效率更高，準確性也更勝一籌。尤其在針對中國大陸地區(qū)以外的其他國家地區(qū)的華裔學者開展分析時，通過該方法可以快速將具有中文姓氏特征的學者篩選出來，從而快速進入身份信息梳理工作環(huán)節(jié)。

4 結(jié)束語

本文介紹的“百家姓”音序數(shù)據(jù)集可不斷進行增補和完善，以提升數(shù)據(jù)篩選的準確性，該方法主要用于對學者信息的初步篩選，可快速分離出符合中文姓氏規(guī)律的學者信息，有效縮小初選數(shù)據(jù)集規(guī)模，提升篩選的工作效率，以便在此基礎(chǔ)上順利開展學者研究領(lǐng)域判別和身份信息梳理等深層次的分析工作。

參考文獻

[1] 許日華，樂傳永.“雙一流”建設(shè)中地方高水平大學高層次人才引進的困境與突圍[J]. 教育發(fā)展研究，2017，37（21）：46-51.

[2] 楊新涯，王瑩，尹偉宏.數(shù)據(jù)驅(qū)動的新型情報服務(wù)研究[J].文獻與數(shù)據(jù)學報，2019，1（1）：32-41，117.

[3] 龐弘燊，王超，胡正銀.“雙一流”大學建設(shè)中人才引進評價指標庫及指標體系構(gòu)建[J].情報雜志，2019，38（3）：67-74.