数智时代中国人文社科评价体系的创新发展‌

河源东源

　　作者：杨思洛（武汉大学中国科学评价研究中心常务副主任，教授，博士生导师）；李龙飞（武汉大学信息管理学院博士生）
　　人文社科的发展在一定程度上反映着一个国家和民族当前的思维能力、精神品格和文明素养。进入数智时代，知识生产和成果传播方式发生变化，人文社科评价体系随之面临新的发展要求。其评价既不能简单套用自然科学的量化指标，也不能照搬国外评价范式，应当立足中国实际，服务国家战略，尊重学科规律，批判性吸纳技术进步带来的方法革新，构建具有中国特色、符合人文社科发展规律的评价体系。
　　数智时代人文社科评价体系创新的新要求
　　立足战略需求，强化价值导向。新时期，我国人文社科研究正在从知识借鉴转向自主创新，从理论引介转向体系建构。构建中国特色哲学社会科学自主知识体系，已经成为重要时代任务。与此相适应，人文社科评价也需要从数量导向转向质量导向，从外部指标评价转向内涵贡献评价。过去一段时期，论文数量、期刊等级和被引频次在评价中发挥了重要作用，但也容易形成对外在指标的过度依赖。因此，评价改革的重点不只是“破”，更在于“立”。评价体系应引导学者扎根中国现实，回应重大问题，提炼中国经验，建构中国理论，推动更多具有主体性、原创性和解释力的学术成果产生。
　　尊重学科规律，改进分类评价。人文社科评价的难点，不只是学科门类多，更在于不同研究的价值生成方式并不相同。人文学科与社会科学因研究方法、成果形态及价值取向差异显著，评价体系难以统一。人文学科重文本阐释与文化传承，成果多为经典著作、艺术创作或理论创新；社会科学则强调实证分析与政策应用，成果常为研究报告、数据模型或政策建议。尊重学科规律，关键是改进分类评价，重塑评价尺度，其核心在于从“按学科分类”走向“按贡献识别”。评价更应关注成果解决了什么问题，形成了什么认识，产生了怎样的影响。只有把评价尺度建立在成果性质和贡献方式之上，人文社科评价才能更好引导学者做深研究、做实问题、做出长期价值。
　　拓展数据基础，提升评价效能。传统人文社科评价较多依赖论文数量、期刊层级、影响因子和引用频次等文献计量指标。这些指标在一定程度上能够反映学术传播情况，但难以充分识别思想原创、文化阐释、政策贡献和社会影响。尤其是人文社科成果价值释放周期较长，重要成果可能经过较长生命周期才显现其理论价值和社会意义，短期计量指标难以及时捕捉其真实贡献。与此同时，国际数据库对中文成果、本土议题、咨政成果和多样化成果形态的覆盖仍不充分。数智时代应拓展评价数据来源，推动中文学术资源、政策采纳记录、社会传播数据、全文语义数据和开放数据资源的融合利用，为人文社科评价提供更加全面、动态和多维的证据基础。
　　优化治理机制，增强评价公信。评价体系越是深度参与项目立项、人才考核、学科建设和资源配置，越需要重视程序规范和过程治理。评价指标如何设置，专家如何遴选，数据如何使用，意见如何反馈，都直接影响评价结果的可信度。一个评价体系要获得学术共同体认可，不能只强调结果有效，还要让评价过程清楚，规则明确，依据可查。人文社科评价的优化应健全申诉复核和反馈改进机制。评价对象应当明晰评价依据，也应当拥有合理表达和复核的渠道。评价机构也需要对自身方法保持反思。某个指标是否适合特定学科，某类数据是否存在偏差，某种模型是否放大误差，都需要在实践中持续检验。只有评价本身也接受评价，评价体系才能不断纠偏，形成更加稳定的公信力。
　　数智时代人文社科评价体系创新的新路径
　　新时期人文社科评价体系需以创新为引擎，通过数智赋能、生态协同与内容革新，突破传统评价局限，实现“以评促建、以评促改、以评促管”的治理目标。
　　坚持自主导向，完善评价知识体系。构建具有中国特色的自主学术评价知识体系是新时期人文社科评价创新发展的首要任务，也是形成学科自觉、学术自主、话语自信的重要支撑。一是要坚持政治引领和价值导向，突出“四个服务”，使评价方向统一到服务国家战略、回应时代问题和推动理论创新上来；二是要创新评价理念，积极响应创新驱动发展战略与有组织科研需求，确立以原创性、创新性、高质量为核心的评价导向；三是要创新评价范式，构建适应本土学术结构、载体形式和社会需求的评价指标体系，推动学术话语权建设；四是要强化话语建设，通过评价引导新概念、新范畴、新理论的形成，推动中华优秀传统文化创造性转化和创新性发展。
　　坚持数智赋能，推进评价范式转型。数智技术可以为人文社科评价创新提供新的方法支撑。这主要体现在以下几个方面：数据多源化：整合全文数据、网络数据和开放数据，利用大数据技术支撑大规模文献计量和学术网络分析，实现对研究成果的系统化采集和动态化监测；指标语义化：借助自然语言处理、和语义挖掘技术，从外部特征转向内容和语义分析，揭示学科演化规律，精准识别知识创新和原创概念；过程开放化：探索建设开放式评价平台，引入高校、科研机构、出版机构和评价机构共同参与，增强评价过程的公信力、透明度和可复核性；结果精准化：探索创新性评价指标，基于全文结构类指标、主题情感类指标、基于语义关联的复合类指标，构建兼顾学术质量、社会影响和长期价值的评价模型，为同行评议提供更精准、更充分的证据支持；服务智慧化：通过智能化系统提供内容个性化、类型多样化、角度多维化、服务主动化的评价支持，满足人文社科不同主体和学科的评价需求。这些维度的数智化升级，有利于进一步夯实评价科学性、提升评价精准度、拓宽评价边界，为人文社科高质量、多元化的学术评价提供全新技术路径与实践支撑。
　　坚持协同联动，构建开放评价生态。人文社科评价体系的可持续发展依赖评价生态的系统创新与协同治理。首先，应构建贯穿评价前端设计、评价过程实施和评价结果运用的联动机制，明确政府部门、高校科研机构、学术期刊、出版机构、数据库平台和第三方评价机构的职责边界，推动评价从单一主体判断转向多主体协同。其次，加强评价数据和评价证据的共建共享，围绕成果质量识别、学术影响呈现和社会价值判断，形成更加完整的证据链条，减少信息不对称，提高评价依据的可靠性。再次，完善评价结果反馈机制，将评价结果合理用于学科规划、人才培养和资源配置，同时健全申诉、复核和方法修正机制，推动评价活动在反馈中持续改进。此外重视案例评价和定性补充，对难以用指标充分呈现的重要成果，通过代表性事件、典型案例和调查访谈加以说明，使评价既有规范标准，也能体现人文社科成果的丰富内涵。
　　坚持价值识别，拓展评价内容维度。新时期人文社科评价应推动评价内容的多元创新，转向综合价值识别。一是加强社会影响评价，关注研究成果在经济、文化、社会等领域的多样化影响，突出研究的社会价值与贡献；二是采用多样性评价，借助叙述性案例评估人文社科的研究活动、产出与角色多样性，全面呈现学者在科研、教学、政策咨询及社会服务等方面的综合表现，丰富评价内容；三是坚持负责任评价，知情同行评议是国际学术评价的主导，负责任计量可有效降低同行评议的偏见，通过引入SCOPE框架，推动科学化、透明化评价，为决策提供可靠依据；四是推动开放科学评价，建立融合评价机制，结合定性分析与定量指标，强化数据共享与多主体协作，提升评价的可验证性和认可度。
　　坚持场景落地，提升评价应用效能。推动人文社科评价从理念更新到实践场景落地，优化同行评议是基础。面对同行评议成本高、专家负担重、“人情社会”干扰等问题，应通过借鉴国外先进经验、建立专家库和评价信誉制度、结合AI协同评价新方式、探索开放同行评议和软同行评议等方法加强对评议全程的监督与管理，提升同行评议公正性和有效性。实施分类评价是关键。可遵循“分类评价，同类比较”原则，依据基础研究和应用研究、人文社科各学科主题的特征创新多元评价方式，结合数智技术完善分类标准与模型，建立规范分类体制机制，实现高匹配的评价。与此同时，要破除“数量至上”“以刊评文”的弊端，强化代表作评审机制，聚焦研究的原创性、自主性与实际贡献，实现深度评价和精准评价；并坚持以质性评价为主、负责任计量为辅，有效融合定量效率与定性准确，通过政策与技术协同实现评价效率与公正性的平衡。
　　【本文系国家社会科学基金重大项目“社会科学政策体系与管理机制的国际比较研究”（编号：25&ZD295）的研究成果之一。】
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