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1、情报学报2017年4月 第36卷第4期Journal of the China Society for Scientific and Technical Information，April 201 7，36(4)：338-345基于专长吻合度、学术影响力与社会关联值的专家推荐模型研究李 江，李 东，冯培桦，许维潇(浙江大学公共管理学院信息资源管理系，杭州 310058)摘 要学术评审活动中，专家的学术专长和学术水准对于项目评审的科学性十分关键，专家的社会关系对于科研项目评审的公平性有重要影响。论文基于Web of Science期刊论文、中国博硕士学位论文、简历、网络新闻等组成的多源数据，首先
2、定义了专长吻合度(S)、学术影响力(I)与社会关联值(C)三个变量；然后，基于这三个变量构建了专家遴选、回避与推荐模型R。专家的研究专长依赖于其研究成果的关键词，专家的学术影响力依赖于专家的h指数与人选人才计划(包括两院院士、国家自然科学基金杰出青年基金、中组部千人计划学者、教育部长江学者等)，专家的社会关联值依赖于各种利害关系，具体包括：师承关系、同事关系与合作关系。论文以精准医疗领域的100位知名专家为例构建了专家库，测试了模型的效果，研究发现，该模型能有效运行，并能基于专长吻合度、学术影响力、社会关联值三个变量推荐专家。最后，论文提出了模型的不足之处与优化的可能。关键词 同行评议；专家推
3、荐；专家回避；师承关系；学术合作An Expert Recommendation Model Based onScientific Impact of Experts，and Social Rthe Speciality,elationshipbetween Experts and ApplicantsLi Jiang，Li Dong，Feng Peihua and Xu Weixiao(Department ofInformation Resource Management,School ofPublic Affairs，Zhejiang University,Hangzhou 3 1005
4、8)Abstract：The expertise and academic level of experts are crucial factors in the evaluation of scientific activitiesandthe social relationship between expels and applicants iS determinant to the fairness of scientific evaluationThis paper defined the goodness of fit between expels and applicants，ie
5、，S，the scientific impact of expels，ie，I，and thesocial relationship between experts and applicantsBased on the definitions，this paper constructed an expert recommendation model，ie，R，which is used to select proper expertsThe speciality of experts was extracted from the keywords of their research outpu
6、tsThe scientific impact of experts was measured by the h index from the Web of Science，and the social relationship between experts and applicants was search from the apprenticeship，colleagues andscientific collaborationAt lastthis paper tested the model by constructing an expert database which conta
7、ined detailed information of 1 00 experts in the field of precision medicaland concluded that this modeliS effective to a greatextentThe 1imitations of the model and this researched were explained at the end of the paperKey words：peer review；expert recommendation；expert sidestep；apprenticeship；scien
8、tific collaboration收稿日期：201609一17；修回日期：201611-22基金项目：中国科技信息研究所情报工程实验室开放基金“基于多源数据的专家遴选、回避与推荐技术研究”。作者简介：李江，男，1982年生，副教授，博士生导师，主要研究方向为信息计量学，Email：li-jiangzjueducn；李东，男，1998年生学生；冯培桦，学生；许维潇，研究生。万方数据第4期 李江等：基于专长吻合度、学术影响力与社会关联值的专家推荐模型研究 3391 研究背景在现代科研管理体系中，同行评议扮演着极为重要的角色。关于同行评议，有三个基本观点已被证实且被认同：与定量指标相比，非结构化
9、的同行评议能在最大程度上接近被评价对象的真实状态1l；在利益驱动下，同行评议容易被操纵，因此，定量的评价指标常常被选用，以作为补充或替代21；同行评议的评价方式基本有效，但对于开创性贡献缺乏鉴别力31。只有确保合理、公正的同行评议，才能维持科学的良性发展。因此，对于科研管理部门而言，恰当地遴选专家并回避利害关系，显得尤为重要。专家的学术专长和学术水准对于项目评审的科学性十分关键，专家的社会关系对于科研项目评审的公平性有重要影响。那么，如何从多数据源中，精准的选择专长吻合度高、学术影响力大、社会关联值低的专家作为科研项目的评审人?这是本项目的研究问题。基于上述研究问题，本项目首先定义“专长吻合度
10、”、“学术影响力”与“社会关联值”等评审人衡量指标，以及评审人与科研项目申报人之间关系的指标，然后，在这些指标的基础上，设计综合考虑专家的学术影响、研究领域、回避关系等约束条件的专家推荐模型。2 国内外研究现状21专家遴选标准与模型早在20世纪90年代，就有学者提出同行评议专家可能会受到利害关系等因素的影响，遴选同行评议专家应遵循一定的标准【4如。1 994年，有学者在利用抽样调查法和访谈法的基础上，经过深入的理论研究将同行评议专家的指标体系归纳为基本情况指标、修养指标和评议工作业绩指标三个方面71。2003年，有学者建立了一套专家识别标准与指标体系。在该指标体系中专家的社会属性、学术水平、评
11、议水平和专家参加评估活动所反映出的态度构成了一级指标，社会属性包括学科、技术职称、专业研究时间、所在单位性质、行政级别和年龄；学术水平包括学位和研究成果；评议水平包括评估总量、评估质量以及评估阅历；态度则包括学术态度和合作态度8。2009年，有学者建立了一套包括科研活跃程度、评审业绩和工作态度三个方面的同行评议专家指标体系91。2013年，周建中等1 01总结了中国科学院(CAS)、德国马普学会(M&P)、美国能源部(DOE)实验室、美国标准与技术研究院(NIST)等世界上主要科研机构评价中同行评议的实践与方法后，建议要遴选理念相同、公正敢言、视野开阔、有很强的科学判断能力的高水平外部专家，并
12、将专家分为战略科学家、同行专家以及用户专家等不同类型，每种类型都设置具体的参照标准。在同行专家的选择上，德意志研究联合会(DFG)同行评议系统的专家都是采用学会推荐和直接选举的方式产生的，评选对象要具备3年以上工作经验并获得博土学位的研究人员。近年来不少专家学者试图用不同的方法、模型从专家库中遴选出最合适的同行评议专家。2011年，贺颖等12将科学共同体内部的科学评价同行评议与科学共同体外部的科学评价科学计量相结合，设想了一个基于科学计量学的同行评议专家遴选系统。刘听民等1 3】利用模糊理论处理模糊信息的优势，提出了一个4层模糊本体扩展框架，对已有领域本体进行模糊化扩展，通过模糊本体中的模糊概
13、念、模糊属性以及模糊隶属函数实现了对本体中模糊知识的语义描述，并利用该模型构建了科技评价领域的专家模糊本体，设计了一个基于模糊本体的语义级专家遴选算法。22专家回避的对象、回避方式与监督国外机构对利益冲突的定义和处理各有说法，而且对待方式也不一致1 41，国内亦是如此。国家社科基金项目会议评审细则中第七条第17款要求严格评审专家回避制度。凡申报课题的专家一律不能担任会议评审专家。评审专家要回避本人为课题组成员，或与课题负责人有亲属、师生关系的项目评审和讨论。评审专家要主动申明自己应回避的课题及原因。国家自然科学基金项目评审回避与保密管理办法第二章第五条规定，科学基金项目评审过程中，自然科学基金
14、委工作人员、评审专家有下列情形之一的，应当申请回避：是申请人或者参与者近亲属的；自己同期申请的基金资助项目与申请人申请的基金资助项目相同或者相近的；与申请人、参与者属于同一法人单位的；与申请人或者参与者有其他关系可能影响公正评审的【16J。除政策文献中明确提出的师生关系、共事关系等显性关系，还存在亲属关系此类的隐性关系。个人不申报，难以发觉亲属关系，另外，专家与被评万方数据340 情 报 学 报 第36卷审人之间还可能存在个人矛盾等隐性关系。这些隐性的关系的存在使得回避制度难以高效执行1 71。专家回避方式有三种：自行回避。是指在进行学术同行评议前，专家认为自身与被评审人存在利害关系，则该专家
15、可以自行向遴选专家的相关部门提交回避申请并解释缘由，要求回避参与相关的评审过程。申请回避。是指被评议人可以提出申请，让和自己存在利害关系的评审专家回避这次评审活动。自然杂志在2001年发表报告，要求作者自行申报与自己存在利害关系的所有事项1 81。命令回避。是指在挑选评审专家的时候，根据与被评选人的关系判断是否要让该评审专家回避相关评审活动，一旦知道两者之间是有着利害关系的，就可以采取命令回避的方式。关于专家回避制度的监督，首先要做到的是信息的公开与披露，并制定相关的渠道和机制。公开不会削弱评审专家与被评审人之间的利害关系【1 91，但是，信息公开是回避制度的根基，可以在一定程度上驱使评审人在
16、评审时以专业内容为主。其次，要制定完善的专家回避制度，包括明确回避对象与回避方式。最后，还要建立相应的惩罚机制和监督渠道2，具体包括，可以让被评审人提出对评审的质疑，也可以设立监督机构对评审过程实行严格的监管211。3数据来源与研究设计31数据来源与处理专家推荐模型以多源数据为基础。首先，笔者采集了Web of Science核心合集中“精准医疗(Presision Medicine)”领域的相关文献，作为建立专家库的基础数据。在Web ofScience核心合集中，以主题为DNA sequencing OR gene sequencing，这两个关键词进行检索，并且限定国家地区为PEOPLE
17、SR CHINA，时间跨度设置为2006至2015年，结果一共检索到了51352篇论文。下载论文的题录信息，清理相关信息，计算每位作者的h指数，选择降序排列的前1 00位作为候选专家库(这是测试数据集的操作方法，现实中并不需要遵守这一规则遴选专家库)。字段结构：专家编号、中文姓名、拼音名英文名、中文机构、英文机构、h指数等等。另外，笔者从论文题录数据中提取专家的合作，字段结构：专家编号、合作者中文姓名、合作者拼音名英文名、合作者中文机构、合作者英文机构等等；从论文题录数据中提取专家发表文献的关键词，以高频关键词代表专家的研究专长(可以有多个)，字段结构：专家编号、研究专长等。其次，笔者在CNK
18、I中国博硕士学位论文数据库中检索100位专家指导的硕士博士论文题录信息，从中筛选出学生姓名，构建师承关系。字段结构：专家编号、学生编号、学生姓名、学生中文机构、学生英文机构、学位论文题目等。最后，笔者从各网站查找作者的简历，并获取任职信息。字段结构：专家编号、原工作单位、现工作单位、职称、学科领域等等。从网络搜索引擎中检索各人才计划入选人员名单，包括两院院士、杰出青年基金人选者(简称：杰青)、长江学者等；字段结构：专家编号、是否院士、是否杰青、是否长江学者等。32研究设计(1)设计“专长吻合度”算法，以判断专家专长与科研项目主题的吻合程度。以项目评审为例，“专长吻合度”是指专家专长与科研项目主
19、题之间的吻合程度。科研项目的主题以项目申报时提交的关键词为依据；专家专长则以专家发表的论文等历史数据为依据，综合考虑发表的期刊的影响力、发表时间、关键词词频等因素判断专家的在某个领域的建树。以关键词加权累加的方式，计算申报人填写的所有关键词与专家专长之间的吻合程度：kS=(Ci xdiYIi)i=1其中，s为专长吻合度，即，为项目申报书中第i个关键词匹配上某专家的研究专长中关键词的频次，k为项目申报书中关键词的数量，c，是研究专长(关键词)i所在期刊的影响力，盔是研究专长(关键词)i出现的时间。G和巩可由用户根据所在单位的相关规定设定，如根据期刊的分区或等级设定C。值，通常期刊级别越高C，越大
20、；根据专家库中收录的专家成果时间区间设定面值，关键词出现的时间越晚么值越大。本研究中，测试数据集对期刊级别不做区分，设定c，=1。专家论文仅采用20062015年，时问跨度并不长，因此，对研究专长出现的时间早晚也不作区分，设定de=1。例如，浙江大学陈燕飞与南京军区总医院端爱萍申报某基金项目时，申报书中均出现“DNA”、“DISEASE”和“INTESTINAL MICROBIOTA”三个关键词，与专家库匹配之后，发现专家李兰娟万方数据第4期 李江等：基于专长吻合度、学术影响力与社会关联值的专家推荐模型研究 341的研究专长中这两个关键词分别出现5次与7次，因此，申报书与李兰娟的专长吻合度均为
21、S=12。(2)设计“学术影响力”算法，以判断专家在指定领域的学术影响力。学者个人的“学术影响力”是文献计量领域的研究热点之一，常用的指标包括h指数等。此处的学术影响力限定在特定领域，是因为跨学科研究已成为趋势，学科边界Et趋模糊。例如，Hirsch(h指数的设计者)在文献计量领域的学术影响力非常大，但他的学术专长是物理学。因此，在判断他是否可以作为物理学领域科研项目评审人时，不能以他在文献计量学领域的影响力作为评断标准。基于这样的考虑，不可以直接采用h指数作为专家的学术影响力指标，而应限定学科条件。专家在指定领域的学术影响力计算如下：nI=hs+争ti=1其中，为学术影响力，h。为专家所属学
22、科领域的h指数，因测试数据集仅为20062015年共10年，因此，本研究中h指数的回溯时间为10年，即考虑专家在过去10年的学术影响力。t，是学术头衔i(包括院士、千人、杰青、长江学者等)的加分值，具体分值可由用户自行决定，7是指定专家的头衔数量，是所有给予加分的头衔数量。h指数取值自然数，容易出现同等的数值，因此，学术影响力，的本质上，在h指数相同的情况下，优先考虑有学术头衔的专家。本研究中，针对测试集的数据中考虑4种学术头衔：院士、千人、杰青、长江学者，暂不区分学术头衔的差异。因此，对于专家李兰娟(中国工程院院士，传染病学专家)而言，他的学术影响力值为，=16+025=1625。(3)设计
23、“社会关联值”的算法，以判断专家与项目申报人之间的利害关系。同行评议中，评审人容易受社会关系的影响对科研项目做出偏颇的评判决定。因此，遴选专家时，应充分考虑专家与项目申报人之问的社会关系，例如，师承关系、合著关系、同事关系等。“社会关联值”指标综合考虑各种回避因素，评审专家与被评审人之间的社会关联值计算如下：C 2 L，师承关系X，共事关系XI，合作关系其中，c表示评审专家与被评审人之间的社会关联值，厂师承关系与厂共事关系取逻辑值：0(是)与1(非)，厂合作戈系=昵。-f0)二。，其中，厶。是专家库中专家合作关系的最大值，厶是指定的专家与被评审人之间的合作频次，厂合作关系O，1，因此，cO，1
24、。各参数值可根据用户需求设定。以陈燕飞与端爱萍为例，李兰娟与前者之间存在师承关系、共事关系、合作关系，与后者不存在师承关系、共事关系、合作关系，因此，陈燕飞与李兰娟之间的社会关联值为C=0o圭=o(专家库)，中李兰娟发表57篇论文，与陈燕飞合作5篇)，端爱萍与李兰娟之间的社会关联值为C=1，项目评审时，专家李兰娟应该回避陈燕飞的申报书评审过程。4专家推荐模型41模型设计与解释基于专长吻合度、学术影响力与社会关联值，笔者将专家推荐模型设计如下：幺绣+争Zt,I=l专家推荐程度表示为专长吻合度、学术影响力、社会关联值的乘积。式中尺表示针对被评审人，某专家的推荐程度；R0，R值越大推荐程度越高；R=
25、0时，表示不应该推荐该专家。R=0有两种情况，其一，C=0，即该专家与被评审人之间存在利害关系，应该回避；其二，S=0，即该专家的研究专长与被评审人的申报主题完全无关，不应该推荐。式中C为系数，通过逻辑值控制回避关系，当专家与被评审人之间存在师承关系与共事关系时，应该严格回避，因此，在这两种情况下，逻辑值为0，最终R=0；当专家与被评审人之间不存在师承关系、共事关系、合作关系中的任何一种时，C_i韦韦=1。那么，R值将由专长吻合度s与学术影响力，决定；当专家与被评审人之间不存在师承关系与共事关系，但存在合作关系时，可根据合作情况降低推荐程度，此时，韦=1，0锈1，因此，0CI，被评审人与专家的
26、合作强度越大，五值越小，专家推荐程度R相应降低。h指数超过20即为优秀的教授口2|，因此，专家之间的h指数差距不会太大，而在研究专长方面，s的取值差距可以远超，值，所以，s值的变化对于专家推荐程度R值的影响更大，也就是说，尺值主要传喀q。墨日厶疋，U=，SC=R万方数据342 情 报 学 报 第36卷取决于S值的大小，次要取决于，值大小，同时，受到系数C的约束。42效果检验检验1：浙江大学陈燕飞与南京军区总医院端爱萍申报某基金项目时，申报书中均仅出现“DNA”与“INTESTINAL MICROBIOTA”两个关键词。针对端爱萍的申报书，基于专家库匹配之后，根据专家推荐程度R值降序排列之后的结
27、果如表1所示。表1显示，专家库中共有23位专家的研究专长与申报书的关键词匹配，申报人端爱萍与李根喜之间存在师承关系，应当回避，因此，推荐值R=0。如果仅推荐5人，且考虑每个机构限一名专家，那么，针对该申报书的专家推荐名单为：王俊、李兰娟、张亚平、金力与朱兴全。针对陈燕飞的申报书，基于专家库匹配之后，根据专家推荐程度尺值降序排列之后的结果如表2所示。表2显示，专家库中共有23位专家的研究专长与申报书的关键词匹配，申报人陈燕飞与李兰娟之间存在师承关系、共事关系，应当回避，与周雪平之间存在共事关系，应当回避，因此，这两位专家的推荐值R=0。如果受推荐人数限制，且考虑每个机构限一名专家，那么，针对该申
28、报书的专家推荐名单为：王俊、张亚平、金力、李根喜与朱兴全。检验2：浙江大学陈燕飞与南京军区总医院端爱萍申报某基金项目时，申报书关键词中均出现“INTESTINAL MICROBIOTA”， 前者还出现“GENOME”，后者还出现“DISEASE”。针对端爱萍的申报书，基于专家库匹配之后，根据专家推荐程度R值降序排列之后的结果如表3所示。表3显示，专家库中共有5位专家的研究专长与申报书的关键词匹配。如果仅需推荐5人，且考虑每个机构限一名专家，那么，推荐人不足，只能推荐3人：李兰娟、姚永刚和吴志英。针对陈燕飞的申报书，基于专家库匹配之后，根据专家推荐程度R值降序排列之后的结果如表4所示。表4显示，
29、专家库中共有11位专家的研究专长与申报书的关键词匹配，申报人陈燕飞与李兰娟表1 针对端爱萍申报书的推荐专家名单(检验1)专家姓名 专家机构C头衔王俊李兰娟张亚平金力曹晓风张秀清李德铢朱兴全葛颂姚永刚李松岗杨焕明汪建刘双江文军刘斌施苏华周雪平方晓东宿兵陈润生吴志英李根喜华大基因研究院浙江大学中国科学院复旦大学中国科学院华大基因研究院中国科学院中国农业科学院中国科学院中国科学院华大基因研究院华大基因研究院华大基因研究院中国科学院中国科学院中国科学院中山大学浙江大学华大基因研究院中国科学院中国科学院复旦大学南京大学6793087529725224622020075198182251677516215
30、01431282511211298945908125795795O勰他M坨加挖99坦978775566n筋巧，筋，筋笛，笛，巧筋巧”OOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOO抖M抖M加博M加=2博他HMHH掩MB万方数据第4期 李江等：基于专长吻合度、学术影响力与社会关联值的专家推荐模型研究 343表2针对陈燕飞申报书的推荐专家名单(检验1)专家姓名 专家机构C I 五 C h指数 头衔S R李兰娟 浙江大学 1 1 1周雪平 浙江大学 1 1 1姚永冈0 中国科学院 1 1 1宿兵 中国科学院 1 1 1吴志英 复旦大学 1 1 1 1 13 O 25 6 795表4 针对陈燕飞申报书的
31、推荐专家名单(检验2)C I专家姓名 专家机构C h指数 头衔S R张亚平王文曹晓风施苏华张秀清程祝宽陈润生张忠华周秀芬李兰娟林标杨中国科学院中国科学院中国科学院中山大学华大基因研究院中国科学院中国科学院中国农业科学院上海交通大学浙江大学浙江大学1l1111O087719124212014111613151316130 750250500O250 25OO25O25027225148751435112110812579560530O5552CJ4119998l2765l5552522OOOO6356l1778O564456万方数据344 情 报 学 报 第36卷之间存在师承关系、共事关系，应当
32、回避，与林标杨之间存在共事关系，应当回避，因此，这两位专家的推荐值R=0。如果仅推荐5人，且考虑每个机构限一名专家，那么，针对该申报书的专家推荐名单为：张亚平、施苏华、张秀清、张忠华与周秀芬。从测试集的运行结果来看，该模型能够有效运行，且能从专长吻合度、学术影响力与社会关联值的角度推荐专家名单。更有效的模型效果检验，有待从模型运行中获得被评审人的反馈。5结论与讨论基于Web of Science期刊论文、中国博硕士学位论文、简历、网络新闻等组成的多源数据，项目从专长吻合度、学术影响力、社会关联值三个角度构建了专家遴选、回避与推荐模型。专家推荐程度依赖于专家专长与被评审主题的吻合度、专家在该领域
33、的学术影响力及专家与被评审人之问的社会关联值。专长吻合度依赖于专家专长与被评审主题的关键词匹配程度。专家的学术影响力依赖于专家在指定领域的h指数与学术头衔，在h指数相等的情况下，优先考虑有学术头衔的专家。社会关联值依赖于三种学术关系：师承关系、同事关系和合作关系。笔者以精准医疗领域的100位知名专家为例，测试了模型的运行过程与效果，研究发现，该模型能有效从专长吻合度、学术影响力、社会关联值处理遴选、回避、推荐专家。专家推荐过程是一个复杂的评价过程，不同的用户存在不同的需求。本研究中的专家推荐模型的参数都是开放式的，用户可以根据需求自行调整。本研究的创新在于构建了多条件约束下的专家推荐模型。虽提
34、出了一套可行的方案，但其中仍有一些需要改进的地方。依赖于论文关键词确定专家专长的操作方法，在很多专家推荐系统中得以使用，但准确度有限，因为专业词汇中的同义词、近义词的规范化处理，要求各学科领域专业人员参与，否则难以控制准确度。另外，以单一的关键词界定专长可能存在偏颇，实际操作中需要向专家征集个人专长。在针对基础研究的学术评估中，学术影响力应该回归基础研究本身。因此，笔者并未在学术影响力指标中添加项目、获奖、社会声誉等因素。但是，学术评估并非总是由小同行主导，学术头衔常常被作为学术成就的评判依据。即使如此，笔者认为，在h指数相同的情况下，可以优先考虑有学术头衔的专家，但不应该以学术头衔为主，忽视
35、专长吻合度与基础研究成果。在专家与被评审人之间存在利害关系时，回避规则尚未统一。合作关系是否需要回避，可根据具体情况设定。在研究人数较少的领域，如果严格回避各种社会关系，可能导致无法找到最合适的评审专家。除了师承关系、共事关系、合作关系等显性社会关系之外，亲属关系等隐性社会关系只能依靠专家自行申报。专家数据库中专家成果的收录范围可根据用户需求调整。针对计算机科学领域的专家库，应考虑会议论文，针对人文社会科学领域的专家库，应考虑中文期刊论文与图书，针对应用领域的专家库，应考虑专利。成果回溯时间可根据学科领域文献的老化速度设定，例如，自然科学领域可设为3-5年，而人文社会科学领域可设为510年。此
36、外，专家推荐系统应考虑专家的科研诚信记录，限于时间与精力，测试集中并未考虑。参考文献1 Narin FObjectivity versus relevance in studies of scientific advanceJScientometrics，1978，1(1)：35412Li J，Sanderson M，Willett P，et a1Ranking of library and infor-mation science researchers：Comparison of data sources for correlating citation data，and expert j
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