构建大数据视阈下的哲学社会科学人才评价机制

曹 月

南京审计大学经济学院，江苏 南京 211815

引言

2016 年，习近平总书记在哲学社会科学工作座谈会上就加强哲学社会科学人才队伍建设提出了明确要求，特别强调要“关心好、培养好、使用好”哲学社会科学工作者队伍，“构建种类齐全、梯队衔接的哲学社会科学人才体系”。事实上，构建科学合理的哲学社会科学人才评价的内容与指标，不仅事关哲学社会科学人才队伍建设与社会科学发展，还关系到能否发挥好人才评价指挥棒的作用[1]。

随着“互联网+”的飞速发展和推广，云计算、智能终端和移动网络等科技不断延展着人们的社交网络。在社科领域，大数据以其大量、多维、全面的特点与社会科学之间产生良性互动，使数据驱动在众多哲学社会科学领域逐渐实现有效应用，也为人才管理制度的科学完善带来持续性的影响。本研究立足于大数据信息化的时代背景，拟概括我国在哲学社科人才评价过程中存在的困境，管窥数据环境给人才评价在思维、方法、角度等方面带来的变化，尝试提出我国哲学社会科学人才的评价机制架构和构建路径，希冀对这方面的人才管理有所裨益。

1 哲学社会科学人才评价机制的现实困境

对于哲学社会科学人才的评价，尽管我国先后颁布了《关于深化人才发展体制机制改革的意见》《关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》《贯彻落实〈关于分类推进人才评价机制改革的指导意见〉主要任务分工方案》等文件，在制度层面对推进科学化、分类化的人才评价机制有明确要求，但在评价实施主体、评价内容和标准设置、评价程序等方面未能细化，仍存在需要进一步改进的问题。

1.1 评价主体不明晰、易混淆

近年来，鉴于人才发展格局转变和学科发展愈加专业化的现实，评价主体既有政府管理机构，也允许同行专家、用人单位、社会机构参与进来，政府不再是推动人才发展的唯一实施主体。市场与社会组织蓬勃兴起并开始参与人才发展事务，使人才评价管理加入多元化的评价主体具有了多重现实意义。因此，有学者通过分析发现，我国人才评价主体已从政府一元管理向社会和市场等共同参与转变，形成多元共治格局[2]；也有学者认为，政府是引导者、市场是试金石、用人单位是评价主体[3]；还有学者将人才评价主体划分为人才评价机构和评价人员，前者包括体制内和体制外评价机构，后者则包含相关领域的专家、评价技术开发人员、评价活动管理人员等[4]。不管对评价主体的划分标准是否一致，但总体趋势呈现角色分化的实然样态。

然而，在实践中还存在以下情况：政府因长期置于评价的主动方，易造成过多行使行政权力的危险；评价主体由于社会化程度低，其独立性和自主权难以落实，第三方评价机构也容易受制于政府部门，致使政府部门、用人单位、第三方评价机构等多元评价主体之间彼此职责不清，其作用不但没有被充分发挥，且难以受大众认可。故而，厘清政府部门、用人单位、第三方机构等多元主体之间的关系，明确细分各自职责范围就显得尤为必要。

1.2 评价内容和标准设置不合理、较单一

现行的人才评价标准多是“一刀切”或“一标准论”，未能就哲学社会科学人才设置独立的、可供操作的评估标准。有学者以职业道德、能力素质和业绩贡献作为一级指标并逐级分解细化为二级、三级评价标准[3]，或是从品德、资历、素质和业绩四个维度构建人才评价指标体系[5]。这些设置体现了人才评价标准从“能”“绩”向“能”“绩”“德”“勤”“廉”等方面转变的情况，对于突破单一量化考核有一定的积极效果，但还不能全面体现哲学社会科学人才的情况。如果仅仅关注科研论文、科研项目等易于量化的指标，不充分考虑社会影响力、对决策的影响力等难以衡量的隐性指标[6]，难免会落入唯权威期刊专权论的窠臼。因此，哲学社会科学的人才评价标准相较于自然科学可能更为复杂，当前评价内容与指标存在“多为文献调研、少则实践论证”“多为概括内容、少则细化分类”“多为定量、少则定性”等问题，随意性较大，可操作较小，不利于人才管理制度的良性发展。

1.3 评价程序不规范、缺乏公正性

评价一项机制设置是否合理，必须用公正的程序加以保障。在人才评价过程中，只有程序本身规范公正，才可能得到具有合法性和公信力的评价结果，否则势必束缚人才的成长发展。时下，人才评价程序由于其评价主体职责权限不甚明晰、评价内容相对模糊，造成实际评价过程随意性较大的问题，易带来某些程序权利的克减。因此，为避免上述危险的发生，需要在评价程序设置中确立合理的监督制约机制。同时，“在法定的空间和限度内，权利应受绝对的保护，任何对权利的侵害都应得到彻底的救济，否则权利的设置就会毫无意义”[7]。为进一步优化后续评价机制，在程序设置上亦要关注和解决评价对象因不公而享有相应救济的权利，以此来满足评价程序对公正目的的落实。

2 大数据在哲学社会科学人才评价中的价值

2.1 大数据对哲学社会科学人才评价的影响

伴随信息技术的高速发展，大数据以其自身数据的全面性、可靠性、时效性弥补着传统评价的缺陷。对于自然科学研究来说，大数据的到来只是进一步拓宽数据的全面性，实然冲击较小；而对于哲学社会科学，大数据带来的数据量的变化和科学性、创新性的研究方法将会对哲学社科人才评价产生较大的影响。

（1）大数据要求人才评价主体多元化。当下，大数据技术与各系统、各领域联系愈发紧密，已逐步应用于经济、金融、教育、政府公共事业等多个行业，对人才管理亦产生重大影响。基于数据挖掘的大数据技术会根据社会科学研究内容的复杂、多变，全方位、多维度地收集研究者个体的行为信息，评价的数据来源广泛，结构也更加复杂多样，对从事评价的数据分析人才提出了更高的要求。从应用的视角来看，大数据是运用来自多个领域的数据解决问题，这意味着学科知识和研究方法的交叉，在实施大数据应用时，通常由来自于统计、计算机和业务领域的科学家团队共同完成[8]。这种综合性的数据分析所拥有的专业技术是一般的社会科学研究人员所不具备的。因此，在人才评价过程中需引入专业评价机构负责数据的采集、分析及评价系统平台的构建。当然，单纯的数据计算结果并不能取代评价结论[9]，需要依赖各学科专家以专业评价机构提供的数据作为参考分析解读后得出评价结论。质言之，大数据环境下哲学社会科学人才评价要求学术机构与专业评价机构相互配合，形成合力，为实现多元人才评价提供助力。

（2）大数据要求人才评价方法定性与定量结合。社会科学评价的发展，遵循从定性评价为主到引入定量评价最后转到定性和定量相结合的综合评价的轨迹[10]。大数据环境下，社会科学评价要处理的数据会随着信息增多而变得更为丰富，定性和定量的融合也要进一步深入。在评价过程中，定性与定量方法的运用不是“零和矛盾”，而是彼此促进的关系。一方面，大数据的规模性和多样性可以为我们全面收集数据样本、实现人才量化评价发展提供技术支持，用数学为分析、决策、预报和控制提供定量依据，使定量评价得到较大发展；另一方面，数据量丰富、评价过程透明也为评价主体解读数据、得出结论的准确性大幅提高提供条件，不再局限于主观判断。尽管如此，现实中人才评价虽种类繁多，但缺乏个性化，也没有对不同的人才进行类别化或针对性的设计，何时采用定性评价、哪部分使用数据量化、定性评价和定量评价该如何结合等一系列问题尚未解决。因此，未来人才评价机制需考虑是否根据不同类别、学科合理分配定性和定量指标。

若患者在治疗后，听力完全恢复，即显效。若治疗后听力得到显著改善，提升10分贝以上，即有效。若治疗后患者听力未改善，则无效。同时对护理满意度进行统计[3]。

2.2 大数据在哲学社会科学人才评价中的作用

（1）大数据有助于提升人才评价的科学化和规范化。随着整个社会信息数据化、社会化，人才管理所需要面对的内容也会愈加专业化，亦对评价主体所具备的专业性和全面性有更高的要求。对于哲学社会科学人才评价而言，以大数据技术为支撑的评价方法的推广与应用，可以较全面地收集被评价者的学术信息、成长经历、兼职情况等相关的信息，进而对提高社会科学人才评价机制的客观性和科学性产生促进作用。通过深度挖掘与充分整合，人才评价信息数据为人才资源管理和科学调配提供依据。伴随后期配套的职责机制与相关保障措施逐步常态化，有助于促进人才工作规范化、体系化。

（2）大数据有助于促进人才评价的准确性和预测性。人才评价工作只有全方位地综合考虑，才能保证评价结果准确，从而让被评价者容易接受。正如学者所说：“对人才的行为信息掌握得越全面、越细致，评价结果才能更客观、更真实。”[11]数据挖掘不仅可以对已有信息进行采集、汇总，掌握充分的显性、隐形数据，也有助于摆脱依靠直觉主观判断对被评价者内在真实素质的误判，提高评价过程及结果的准确性。譬如，美国中央情报局对关键人物的出生、成长环境、家庭信息、情感经历、工作行为等数据逐一挖掘，以此把握个体表象乃至更深层次的特质，为准确评价提供更加充分的根据[12]。同时，大数据有一项重要的功能，即凭借自身的数据分析能力，可以将未来某些不确定性的东西准确预测出来。例如，汤森路透公司曾准确预测出39 位诺贝尔获奖者，这种较高的预测性有利于改变传统人才评价模式，使人才提前发掘逐渐变为可能，有助于帮助人们整合新、旧知识，探知甚至解决人才评价无法认知的盲区。

（3）大数据有助于实现人才评价的透明性和公平性。过去的人才评价主体大多与政府存在千丝万缕的关系，时常受到来自行政管理部门的影响与干预，无法保证评价程序的透明度与公平性，其评价内容也过于依赖评价工作人员本身的素质及业务水平，评价结果很难做到客观公正，最终导致社会大众对评价结果产生质疑，认同感十分有限。基于这样的现实，大数据的发展不仅可以随时跟踪人才个体的动态变化数据、实时比对新旧信息，让人才评价有一个更加公平的环境，同时，技术的支持也会辅助评价人员较为全面地分析可量化的数据，使整个评价过程愈加透明，力求客观真实，减少主观判断，尽可能避免因选人用人失误给国家、组织造成人才选拔上的损失。

3 哲学社会科学人才评价机制的完善策略

针对当前哲学社会科学人才评价机制存在的评价主体不明晰、评价内容和标准设置不合理、评价程序不规范等现实问题，应以大数据对社会科学人才评价的应用价值为立足点，通过设置多元化的评价主体、客观化的评价标准、公正化的评价程序以及完善相关配套措施，实现哲学社会科学人才评价机制改革完善的本土化进程。

3.1 努力推进评价主体的多元化

大数据对哲学社会科学人才评价机制的重要影响之一，即要求实现评价主体的多元化。根据人才评价的需求，借助科学技术深度挖掘人才评价的数据信息，科学地划分政府部门、市场、用人单位、第三方机构等的职责权限，从而避免某主体因权力过于集中而在具体环节造成行权的掣肘。具体而言，可从以下方面入手开展工作。

（1）强化政府在人才分类评价工作中的宏观指导和监督职能。主要体现在工作重心由讨论决定审批事项向政策性指导转变；工作方式由对具体评价程序提供意见和决定向对制度安排、公共服务、监督保障等提出指导性意见转变。政府主要行使对人才评价机制的宏观指导和监督职能，不宜对具体评价业务直接发号施令，避免出现“家长式干预”的微观管理现象。

（2）突出行业协会及市场、社会等多元主体的责任。通过法律法规对多元主体参与评价机制的职责范围予以明确，为有效承接政府转移的人才评价职能提供制度安排，强化培育各类人才评价社会组织和专业机构的能力与水平，满足时下大数据环境下工作方式方法的创新发展。此外，还可以建立并完善人才分类评价机构综合评估、动态调整机制，尤其是强化对社会化、市场化专业人才分类评价机构资质的审核、审批和年检工作等[13]。

3.2 积极实现评价标准的客观化

3.3 全力促进评价程序的公正化

公正的评价程序是提高评价结果公信力的重要组成部分。为了保障哲学社会科学人才评价过程的科学合理，可以从以下几个方面着手。

（1）强化监督制约机制。对内而言，可设评价流程监控小组，对其中的重要评估节点加强流程性监督，提高人才评价工作的透明度；对外而言，推行第三方（与监测方和评估方不存在利益关系）监测评估，要求评价程序和评价结果接受社会质询。通过设立内、外两道相对独立的防线，对评价工作进行两次独立审查，可以有效避免缺漏及错判的概率，多元评价主体间也会增加制约和牵绊，保证程序在具体运作过程中的公正合理。

表1 不同专家视野下的哲学社会科学人才的评价指标

（2）注重定性与定量相结合。随着大数据应用于人才管理的日趋普及，人才评价机制定量化数据亦会愈加完备。然而，实施定量分析的同时要避免过度量化的风险，否则一旦缺乏对于人才评价的定性分析，便会造成考核程序的实质落空。因此，应当坚持定性与定量方法相结合，达到“1+1 ＞2”的效果。

（3）设立人才评价救济措施。“无救济则无权利”，完备的救济措施可以作为科学严密的评价程序的必要条件。通过设立评价申诉子系统[3]，有利于保障被评价者享有请求救济的基本权利，一定程度上避免评价主体因理解偏颇等主观因素而带来的不利影响，也可对评价行为产生制约功效。同时，赋予评价对象一定的话语权，对评价中不准确或存在争议的地方提出异议，还可以有效地预防和纠正人才评价机制不公正之可能。

3.4 不断完善评价体制机制

（1）完善人才评价法律法规建设。人才评价机制设置的优劣，小则涉及个体职业生涯的发展，大则影响国家人才输送。目前，国内尚缺少有关哲学社会科学人才评价的相关法律法规，也未曾制定法定或权威的评价标准制度。因此，需要从制度与规范层面明确评价主体、客体、方法、标准等问题，加强人才评价制度的法治力度。同时，为防范大数据技术应用过程中可能造成的个人隐私权侵害问题，可以通过整合现行法律法规，制定隐私保护单行法的方式[15]，保障人才管理中的个人信息安全。

（2）建立人才资源数据开放共享和一体化平台。依托信息化平台将人才资源信息、人才开发管理、人才政策等信息予以整合汇总，以学科类型、人才层次等为基础实施数据分类开放共享，为人才评价大数据分析提供基础性条件，进而逐步建立人才评价管理系统，包括人才评价、考核激励、成果信息和统计查询等功能，确保人才信息的实时统计和分析挖掘[16]，以此提高社会科学人才评价的有效性。

4 结语

当前，哲学社会科学人才评价机制的完善和创新应置于信息化的背景下，努力探求大数据与社会科学人才评价的深度契合关系。眼下，可以通过设置多元化的评价主体、客观化的评价标准、公正化的评价程序以及完善人才法律法规、建立人才资源数据开放共享和一体化平台等措施，构建哲学社会科学人才评价机制的总体框架。

此外，笔者虽然洞悉了哲学社会科学人才评价在理论上存在的诸多问题，但缺少对实践运行中可能存在不足的分析，尚未达到完全除弊之效。因此，本研究只是抛砖引玉，未来的人才评价机制研究可以更多地从实践分析视角出发，运用实证研究方法提出进一步的改革思路。