网络信息系统环境中高校教师学术信誉度量化探讨——本文采用模糊评价方法

宋广佳，张艳明

（黑龙江中医药大学，哈尔滨 150040）

0 引言

长期以来，我国高校的科研工作者献身于科学事业，不懈追求科学真理，为我国科技的发展、社会的进步做出了突出贡献，体现了追求真理的科学精神和良好的师德风范。但由于各种主客观原因，高校还存在部分教师为追逐名利而不惜践踏学术道德，甚至出现学术不端行为。学术不端行为是指违反学术规范、学术道德的行为，国际上一般用来指捏造数据（fabrication）、篡改数据（falsification）和剽窃（plagiarism）三种行为，从目前的学术环境来看，也包括一稿多投、侵占学术成果、伪造学术履历等行为。

学术不端行为不仅毒化了我国的学术环境、学术生态，阻碍了学术创新、学术进步，而且还损害了我国科研工作者的形象，在社会上造成了极坏的影响。因此，构建个人学术信誉度评价指标体系，建立学术信誉度的评价工作机制，对客观、公正评判学术信誉进而依法纠正和惩处学术不端行为，促进高校的学风和校风建设无疑有着极其重要的现实意义。

1 学术信誉的涵义及研究现状

社会学，经济学和计算机科学中都对信誉有着相似的定义，如社会学中，信誉就是众人印象，信誉是根据某实体过去行为的观察而对其行为的预期，信誉是公众形成的看法；计算机科学中，某个实体的信誉是其他实体通过观察其过去的行为并根据其表现而得出的综合期望；在经济学中，信誉是根据某实体与他人的交互行为而对其形成的共同经验，比自己个人的推荐更可靠，信誉是群体内其他个体对被信任方信任的集合，一定程度上体现的是公众的综合评价等等。

学术信誉度可以如下定义：某个实体的学术信誉是其他实体通过观察其过去的学术行为并根据其表现而得出的综合期望。对个人信誉进行全面的量化研究是很困难的，因为这涉及到一个人在社会生活中的方方面面，需要对一个人生活的全部进行观察、测量与记录，很难实现，而针对个人信誉的某一方面进行评价则比较容易开展。

文献[1]提出了一种分布式的信誉模型，适用于分布式系统、虚拟社区及信息检索的需要，该模型根据来自其他实体的推荐信息，并结合经验信息做出信任评价，同时根据评价结果对经验信息进行更新。文献[2]提出了基于评估的信誉评估模型：Sporas 和Histos，他们认为在Internet 上，一个实体的信誉就是其他实体的评估记过，Sporas中的信誉度是全局的信誉度，而Histos中的信誉度是个性化的信誉度，各个实体根据其所查询得到的评价信息及信息来源的情况各自计算目标实体的信誉度。唐文等提出了模糊集合理论的主观信任管理模型，该模型用离散度描述信誉的高低，根据因素集、评价集因素、评判矩阵和各因素评价矩阵去计算实体的信任向量。

2 个人学术信誉度评价方法

2.1 模糊评价原理

模糊综合评判方法是在模糊环境下，考虑多种因素的影响，为了某种目的对一事物做出综合决策的方法。它的特点在于，评判逐个对象进行，对被评价对象有唯一的评价值，不受被评价对象所处对象集合的影响。综合评价的目的是要从对象集合选出优胜对象，所以还需要将所有对象的综合评价结果进行排序，然后择优选择。

模糊综合评判法的模型和步骤：

2.1.1 确定评价因素和评价等级

设U={u1，u2，……，um}为刻画被评价对象的m 种因素（即评价指标）。

V={v1，v2，……，vn}为刻画每一因素所处的状态的n 种决断（即评价等级）。

这里，m为评价因素的个数，由具体指标体系决定；n为评语的个数，一般划分为3～5个等级。

2.1.2 构造评判矩阵和确定权重

首先对着眼因素集中的单因素ui（i=1，2，……，m）作单因素评判，从因素ui着眼该事物对抉择等级vj（j=1，2，……，n）隶属度为rij，这样就得出第i个因素ui的单因素评判集：

ri={ri1，ri2，……，rin}

这样m个着眼因素的评价集就构造出一个总的评价矩阵R。即每一个被评价对象确定了从U 到V的模糊关系R，它是一个矩阵：

其中，rij表示从因素ui着眼，该评判对象能被评为vj的隶属度（i=1，2，……，m；j=1，2，……，n）。其中，rij表示第i个因素ui在第j个评语vj 上的频率分布，一般将其归一化使之满足∑rij=1。

评价因素集中的各个因素在“评价目标”中有不同的地位和作用，即各评价因素在综合评价中占有不同的比重。引入U 上的一个模糊子集A，也称权重，A=（a1，a2，……，am），其中ai＞0，且∑ai=1。

2.1.3 进行模糊合成和做出决策

R中不同的行反映了被评价事物从不同的单因素来看对各等级模糊子集的隶属程度。用模糊权向量A 将不同的行进行综合，就可得到该被评事物从总体上来看对各等级模糊子集的隶属程度，即模糊综合评价结果向量。

引入V 上的一个模糊子集B，称模糊评价，又称决策集，即B=（b1，b2，……，bn）.

一般令B=A ◦R，称之为模糊变换。

如果评判结果∑bj1≠，应将它归一化。

bj表示被评价对象具有评语vj的程度。各个评判指标，具体反映了评判对象在所评判的特征方面的分布状态，对于负责系统，如果评价指标较多，可采用多级评价。

2.2 基于模糊评价的个人学术信誉度评价方法

目前，个人学术研究、成果发表、学术交流都在一定程度上依赖于开放存取平台，如国内的CNKI、万方、中国科技论文在线，国际的IEEE 检索等等。开放存取平台使用数字技术和网络化通信，文献在Internet 公共领域里可以被免费获取，允许用户阅读、下载、拷贝、传递、打印、检索、超级链接该文献，并为之建立索引或其它任何合法用途。用户在使用该文献时不受财力、法律或技术的限制，而只需在存取时保持文献的完整性，对其复制和传递的唯一限制，版权的唯一作用应是使作者有权控制其作品的完整性及作品被准确接受和引用，从而促进科学信息的广泛传播、学术信息的交流与出版，提升科学研究的公共利用程度。

在高校及其他科研单位中，个人的学术行为主要包括文献检索与下载、论文撰写与发表、出版书籍和教材、发表评价、项目申请等等，这些行为大部分要在开放存取平台中进行，而开放存取平台对参与者的个人学术行为会保留完整的记录，因此可以在开放存取平台环境下对个人学术信誉进行量化评价研究。

2.2.1 模糊综合评价法的各项指标

在开放存取平台中，正常的学术行为主要包括：文章投稿、审阅他人稿件、文献引用、对他人成果进行评价、文献下载等等；学术不端行为包括：捏造数据、篡改数据、剽窃他人成果、伪造履历、一稿多投、侵占成果等等。学者的学术行为可分为负责任、不负责任、不端学术行为三种[10]，因此可以定义学术信誉度评语集V={负责任，不负责任，不端}。假定开放存取平台可对因素集中各个因素进行数据采集并进行隶属度计算，一名普通高校教师的模糊综合评价数据见表1。

表1 个人学术信誉度评价体系

2.2.2 注个人学术信誉度的计算

（1）因素集U={u1，u2，u3}={文章因素，同行评价因素，审稿因素}，其中二级指标因素u1={文献引用，数据真实性，学历真实性，投稿行文}，u2={对同行学术成果的评语，同行对其学术成果的评语}，u3={意见的合理性}。

（2）对每个因素集Ui，分别做出综合评判。设V={负责任，不负责任，不端}为评语集，Ui中各因素相对于V的权重分配是：

若Ri为单因素评判矩阵，则得到一级评判向量：

（3）将每个Ui 看成一个因素，记为：

K={u1，u2，u3}={文章因素，同行评价因素，审稿因素}，这样，K 又是一个因素集，K的单因素评判矩阵为：

每个Ui作为U的部分，放映了U的某种属性，可以按它们的重要性给出权重分配A={0.6，0.3，0.1}，于是得到二级评判向量：

归一化处理后得到，B=[0.47360.27440.2520]

由此可见，该教师的个人学术信誉度是倾向于负责任的。

3 结语

本文通过对个人学术信誉度研究现状的分析，确定影响学术信誉的关键因素，结合学术信誉自身的特性，针对其量化研究中存在的不足和困难，提出了一种基于模糊评价方法的个人学术信誉度量化方法，通过构造评语集和评价矩阵，最终得出个人学术信誉度的隶属度。实验表明，该方法具有很强的科学性与可操作性，是一种适合个人学术信誉度量化评价的研究方法。

[1]A.abdul-Rahman，“A Framework for Decentralised Trust Reasoning”，PhD thesis，University of London，2004

[2]G.Zacharia，A.Moukas，P.Maes，“Collaborative Reputation Mechanisms in Electronic Marketplaces”，in proceedings of 32nd Hawaii International Conference on System Science，1999.