智库观点|积极构建数智时代的科技评价理论体系

姜春林. 积极构建数智时代的科技评价理论体系 [J].今日科苑，2025（2）：1-3

1 数智时代呼唤创新科技评价理论体系

大数据、人工智能、机器学习等技术的快速迭代不仅极大地推进了新产业和新业态的发展，而且对科学知识系统的生成和演化机制赋予新的内涵，促使科学研究范式从实验驱动的第一范式，历经第二三四范式转型到以数字智能驱动的第五范式（AI4S）。科技评价是科学技术系统的核心要素之一，也是系统良性演化的控制环节，科学、公正、合理的科技评价体系的建立和运行，对于激励科技知识创新，甄选各类优秀和一流科技人才，完善产教融合，促进科技成果转移转化具有重要的支撑作用。随着数智时代的来临，科技评价工作面临着新的问题和挑战。尤其是传统科技评价理论难以适应和解决实践中的新问题，如传统评价数据的滞后导致评价结果失真、数智科技评价指标的多源化与传统评价数据的欠富集性导致评价不全面等。传统科技评价理论体系存在评价要素少、评价指标单一、评价时态静态化、评价场景不丰富等问题，并存在片面追求优绩主义的倾向。因此，为适应新时代科技高质量发展，不断提高科技评价在科技治理体系和治理效能的基础性作用，迫切需要建构数智时代的科技评价理论体系。

2. 数智时代科技评价理论体系的构建

科技评价理论体系是一个涉及多要素、多维度的复杂体系。科技评价理论体系研究也是一种元评价。基于系统论、社会建构论和哲学分析方法，初步提出包括“目的论、价值论、主体论、客体论、方法论、环境论、机制论”的七维度理论体系构架，并解读该理论体系中各维度的内涵与相互关系。

科技评价目的论旨在明确评价的问题导向，它是评价理论体系构建的逻辑起点。评价是为了遴选一流人才，还是为了评奖，是评价科技成果的质量、影响力还是创新性，是评价科技政策的实施效果，还是科研项目的竞争性评价等等。不同的目的，都将直接决定评价系统的整体设计和效能。评价价值论维度强调评价客体满足主体需要的程度。科技成果评价应着重围绕成果及其研究过程产生的数据的科学价值、技术价值、经济价值、社会价值和文化价值来展开。科学价值强调应着重评价成果是否反映客观事物的本来面目，揭示了特定领域的特征和发展规律。这充分体现了通过评价应能反映评价对象的发现客观事实的程度，而非虚假事实，也体现了科学研究追求的科学性、客观性、实证性、可重复性等固有属性。技术价值是评价成果在特定领域或通用领域是否提供一般性的方法、手段、规则和流程能力，要能够揭示出它在基础科学研究与工程技术实践的桥接能力。经济价值评价侧重评价研究成果的直接经济价值和潜在经济价值，或者短期经济价值和战略经济价值。社会价值评价强调成果对科技政策及其相关政策制定的影响，对教育和人才培养的贡献度，对科学普及的可及性等。文化价值评价是从科技的文化视角评价科技成果在科技史的地位、科学技术的方法论价值、科学精神的凝练水平与科技伦理的规范重塑程度。

评价主体论要分析科技评价直接或间接参与者的构成及其参与评价的方式。数智时代是开放科学的时代，它突破了主要由传统同行专家构成的科学共同体对成果、人才、项目、机构等评价的权力边界，科技管理机构、普通学者和社会公众通过预印本平台、各种学术自媒体和社交媒体等多渠道介入评价过程，评价的多元主体性和协同参与性特征更加明显。尽管ChatGpt 和DeepSeek 等人工智能的评价仍存在训练语料库质量不高、评价“幻觉”、评价结果受提问次数的影响等局限，但随着不断提高训练语料的质量和优 化训练算法，AI 可能成为一种重要评价手段。未来，具身人工智能甚至可能成为评价主体的重要 成员之一，并大幅度提高科技评价的效率，为核心小同行的深度评价提供先导性的评价参考。评价主体论建构的重点任务是探讨在不同评价场景下不同主体的选择和参与方式问题。评价客体论的建构涉及不同评价对象的识别、评价对象的特征画像以及评价客体的主体化问题。具体包括不同类型成果的结构分布、静态特征的共性与异质性，动态演化规律等，如科技成果中的论文、专著、专利、科技报告、标准、科普作品等在全部成果中的比重，基于多模态数据的成果分布，成果的评价方法如何与评价主体的认知相一致等。而针对科技人才评价，既要探寻战略科学家、科技领军人才、青年科技人才和卓越工程师的评价之策，还应关注普通科技人才的贡献和能力评价之器。对科技项目的评价则应注意区分不同类型项目的特点有针对性地制定评价方案。

评价方法论是评价主体对客体适配性总的看法和观点。传统评价方法侧重小数据、小规模数据集、单模态和静态性，数智时代的评价侧重大数据、大规模或超大规模数据集、多模态、语料库和实时动态性。传统评价指标局限于文献计量指标和同行评议，数智时代评价指标多运用大数据、机器学习并实现评价算法的优化和进化。评价环境论研究影响评价效能的文化和制度等因素。它尤其强调科技评价公平正义体系的建立和完善，科研诚信和尊重创新评价环境的营造，评价政策、规定、标准和程序的贯通。评价机制论从评价系统运行的过程，尤其是评价系统内部要素之间及其内外部环境之间的互动，来设计各种促进评价运行的耦合、协同、控制、涌现、有监督及无监督学习等关系。构建七维度的科技评价理论体系，有助于深刻理解和全面把握数智时代科技评价工作的新使命和新特点，为评价实践提供依据。

3 数智时代科技评价理论建构的促进策略

实践是理论之源。数智时代科技评价理论体系的建构必须依赖丰富的评价实践所提供的新数据、新方法、新案例和新场景。理论的形成和完善必须依赖有效的促进策略来不断完善。

积极促进科技评价学科建设。只有通过科技评价学科建设，才能不断夯实科技评价学术体系、话语体系和评价理论体系；才能培养出既懂科技、懂经济、懂管理又懂评价的科技评价理论研究和实践操作的人才。目前，我国科技评价领域的研究呈现分散化特点，多集中于科学学与科技管理、教育学、科技哲学、管理科学与工程、信息资源管理学等领域。建议通过各方努力，积极促进研究力量的整合，力争科技评价进入未来修订的研究生教育学科专业交叉学科门类或者管理学门类一级学科目录中。

必须发挥科技评价学术共同体的作用。科技评价学术共同体具有跨学科跨机构跨领域的特征，共同体成员来源多样化，涵盖了高校、研究机构、政府、企业等专业人员。应着力创建科技评价共同体积极对话的渠道，开辟科技评价研究交流的平台，打造一支富有创新思维活力的负责任的评价专家队伍。积极发挥各级各类学会的学术交流作用。我国科学学与科技政策研究会下属的科技评价与管理专委会、中国科技评估与成果管理研究会、中国科技情报学会、中国索引学会等科技社团已在推动科技评价理论创新、科技评价团体标准建设和评价实践等方面发挥了积极作用。建议上述科技社团创设更多的交流渠道，广泛联系大数据、人工智能领域学界专家和业界人士，展开常规化的跨学科对话，不断从数智领域吸收新知识，进而不断推进和完善科技评价理论体系。

加强科技评价语料库建设。在保护知识产权和个人隐私的前提下，顺应开放科学趋势，鼓励高等学校、科研机构、政府、企业科技管理等部门开放各类已完成的科技评价活动的数据，为人工智能评价大模型训练提供优质语料。支持政府、相关学科、评价机构和文献平台等建立元数据丰富、深度标注、实时动态和开放获取的适应多评价场景需要的高质量语料数据库，优化已有评价大数据算法和评价大模型，形成有效支撑评价理论体系建构的数据源、算法和算力，为评价实践提供便捷可靠的依据。

当然，本文构建的数智时代科技评价理论体系仅仅是框架性的，构成理论体系的核心概念和基本定律是什么，该框架体系的逻辑是否完备，理论体系的解释力和外推力如何等问题，仍有待探赜。

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