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[成果]管理学院宋培彦副教授课题组发文探讨“反五唯”背景下大数据驱动的颠覆性创新人才画像新路径


发布时间:2023-01-04

由www.56.net管理学院宋培彦副教授及其团队共同撰写的论文《基于冰山模型的科研人员学术专长识别方法研究》和《基于颠覆性指数优化的细分领域优秀科技人才发现研究》分别在《数据分析与常识发现》和《情报杂志》发表,探讨了“反五唯”背景下如何采用大数据技术实现人才画像与评价,发现颠覆性科技创新人才。该研究获得国家社会科学基金项目“语义驱动的科研人员学术专长画像研究”和科技部国家科技评估中心人才评价专项“基于专家库静态信息的人才创新能力评价模型研究”的资助。

反“五唯”背景下对高层次科技人才进行精准画像和科学评价,是党和国家深入实施创新驱动发展战略和人才强国战略的内在要求。为此,课题组围绕“人才做什么”和“做得怎么样”这两个关键问题,首先研究提出了基于机器学习技术的科研人员学术专长画像模型,然后设计科研人员的“自身专注指数”和“同行相对指数”两个关键指数计算方法,通过TF/IDFLDABERT机器学习模型自动抽取学术标签并进行专长识别的实证研究。实验结果表明:“冰山模型”可以有效说明人员“做什么”和“做得怎么样”,为人才标签抽取和创新能力指数设计奠定了可靠的理论依据并提高了说明力;同时,课题组提出的可量化比较的专长指数计算方法,能够有效实现细粒度、精准化、动态化的人才专长揭示。

在此基础上,课题组以“颠覆性创新”为突破口,进一步发现具有更高创新力的细分领域优秀科技人才。基于国际学术界最新提出的颠覆性D指数计算方法,采用LDA主题模型确定科技人才的研究专长,然后通过颠覆性指数识别科技人才的原始创新能力,并与引用量、h指数、社会网络分析指标等3个传统方法进行比较和检验,最终形成可量化计算的颠覆性人才发现方法。以“干细胞”领域为例进行的实验表明:颠覆性指数与传统指标基本趋势一致,其优势是能够从时间序列和主题角度更为准确、灵敏地发现细分领域具有较强创新能力的“单项冠军”和“潜一流”人才,该方法对战略型人才识别、优秀青年科技人才发现、创新人才引进等具有一定参考价值。

相关链接:

《基于冰山模型的科研人员学术专长识别方法研究》https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=XDTQ20221024002

《基于颠覆性指数优化的细分领域优秀科技人才发现研究》http://www.qbzz.net/#/digest?ArticleID=5837



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