同行评议中专家反评估的理论研究

专家反评估的重要性逐渐被各国学者所认识到。由于缺乏完备通用的评估参数、精准的短期评估基准、全面的可靠性分析，现有的反评估算法离某些实际需求还有一定的差距。从分析传统模型与算法的局限性出发，本项目基于大量历史数据，用层次分析和因子分析构建反评估参数集，并通过随机网络预测模型确定短期评估基准，同时采用Kappa系数、一致性相关系数和组内相关系数计算可靠性权重。本项目还采用可靠性系数和马尔可夫模型对目前国内外前沿的开放式同行评议模式进行反评估分析，并与传统的评议模式进行对比，为新模式进一步完善与推广提供科学理论依据。.本项目拟解决的关键技术问题包括：（1）反评估参数集的构建与短期评估基准的计算，（2） 基于可靠性分析的反评估算法改进，（3）开放式同行评议模式的反评估分析。

本项目主要研究科技评价中的专家反评估问题。如何对专家能力和信誉进行一定程度的分析和评价成为科技评价领域中的一个重要问题。本项目从不同方面来对这个问题进行了初步探讨，希望能够抛砖引玉，以引起对这个问题更加深入的研究。本项目在基于数据预处理的专家反评估方法、开放式同行评议中的专家反评估、开放式同行评议中的折衷问题、专家资源分配的问题、开放式评议中荣誉共享的问题、同行评议系统中荣誉错误分配的问题、基于累积优势效应模型的同行评议分析、基于查重系统的专家信誉评估等八个方面开展了研究，取得了一些成果。某些成果具有实用价值，某些成果具有理论价值。在本项目的资助下，共发表10多篇论文，培养了3名硕士，1名博士，较好完成了项目的目标。