构建大数据视阈下的哲学社会科学人才评价机制(3)

（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

灵活的评价机制的建立，首要条件是能够区别对待不同类型的科研考核体系[14]。以不同类别学科需求为基础，在统一标准的前提下实现人才评价的差异化，因地制宜，反向促进人才的发展。笔者通过对中国期刊全文数据库（CNKI）进行“篇名检索”与“关键词”检索，经初步分析和筛选，得到了有关哲学社会科学人才的评价指标（如表1 所示）。从表1 可以看出，目前学界对于哲学社会科学人才的评价标准已经从单一“唯成果论”向“能力”“道德”“业绩”等多个维度转变。未来，应利用大数据方法设计测评量表，对人才评价指标权重进行量化分析、论证、修改，以提高人才评价的客观性与科学性，尤其是要注重品德、能力、实绩、贡献、潜力方面的考评，并根据学科分类在量化权重比例时有所体现。要针对不同类型的工作分别建立各有侧重的评价路径，设置人才评价周期，突出对人才的中长期激励，从而实现人才评价标准的动态管理。

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。

文章来源：《电脑与信息技术》 网址: http://www.dnyxxjs.cn/qikandaodu/2021/0620/1525.html