大数据背景下的科研信息管理及科研统计-中国知网
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– 引入知网CNKI等覆盖全面、数据可靠的数据源规 范数据结构
– 主推成果认领，为科研人员减负 – 科研简历“一张表”，提升服务
案例 论文数据采集整合
• 数据推送：从知网CNKI数据库等抓取推送 • 数据清理：作者认领、拓展信息 • 关联整合：以作者为主索引，关联项目、研究机构、
学科 • 分析研究：
• 已实现与学校办公室、人事处、研究生院、财务处、教务 处、图书馆等部门的数据共享。
二、大数据视角
1、何谓大数据
• 数据特征
– 非抽样数据而是全体 – 单元数据信息含量不高 – 非单一的数值化数据而是量化与质性数据共存
• 分析工具
– 关系分析 – 聚类 – 模式探索
• 数字化：得益于科研管理系统的普及 • 频发性：每天都有新数据产生 • 类型多样：文本、音视频、数据库 • 关联性：
数据来源：https://www.sinoss.net/uploadfile/stat/2017chengguo.pdf
• 过程
– 项目、成果、机构、学术交流等科研活动 – 与人事、财务、规划等业务对接、数据共享
• 目标
– 全流程管理：记录各类科研活动流程信息 – 发展状况：学者、学科、机构等 – 规划战略：优劣势分析、历史回顾 – 外宣交流：支撑科研拓展和交流
2、科研信息管理的价值
• 实施 科研管理 • 展示 科研成效 • 分析 发展趋势 • 支撑 科研战略
数据来源：第四轮学科评估指标体系及有关说明，2016年5月25日
一级指标
二级指 标
三级指 标
三级指标说明
数据来源
C.科学研 究
水平（含 教师和学
生）
C1.科研 成果
S11.学术 论文质量
①师均被 SCI、SSCI、EI、A&HCI、CSCD、CSSCI 收录的论文；②30 篇代表性论文（国内论文不少于 公共数据/ 15 篇，同一人员最多填写 5 篇），由专家参考论文 学校填报 引用、期刊档次等情况对论文的实际水平进行评价。
– 科研数据库的规范性、关联性加强 – 科研管理系统电脑端、移动端
• 用户需求
– 教师用户行为习惯，档案在线存储使用普遍 – 管理部门对数据准确、及时的要求不断提高
3、科研信息管理与大数据
• 数据入口：对接成熟数据库或管理系统 • 分析研究：引入统计学工具、深度挖掘关联性 • 信息产品：多维数据（复杂性）、集成信息（相
2、思路
• 构建核心科研数据集，支持双一流建设与 绩效评价
– 结合学科发展典型指标、学科评估及双一流建设绩 效等评价体系，构建核心科研指标
– 尊重学科发展规律，设置分类评价指标体系
案例 一级学科评估指标
• （一）哲学、文学、历史学门类 • （二）经济学、法学、教育学门类 • （六）管理学门类、统计学学科 • （七）艺术学门类 • （八）体育学学科
预期成效
• 用户满意度
– 科研人员：科研简历一张表、项目管理在线办理 – 院系平台：科研组织、考核绩效 – 管理部门：流程规范、科研组织、统计、外宣 – 决策层：掌握科研进展，在点（重大科研进展）和面
（各种口径统计报表）获得决策支持。
案例
• 人民大学科研管理系统开发起步较早（2000年），最初为 独立系统，2007年纳入学校“数字人大”整体系统运行至今 ，已有论文数据3万余条、项目数据1万余条、机构数据超 过200条，累计用户超过5000人。
– 以人员关联承担项目、产出成果 – 以项目关联成果情况、转化
科研信息越来越符合大数据特征
2、趋势背景
• 政策背景
– “双一流”建设 – 教育信息化2.0 – “放管服”、高校内控体系建设
• 数据推动（大数据）
– 科研信息多元化、频发化 – 科研系统管理普及 – 科研信息数据的应用场景多样化
• 技术支撑
关性）
三、科研统计
1、 定位
• 科研统计涵盖数据采集、梳理整合、数据 开发等，是科研信息的源头和核心运用。
• 科研统计
– 对外形成数据集和报表 – 对内支撑管理工作
价值
•状态描述：回答是什么和怎么样的问题 •影响因素：哪些指标具有显著影响力 •时间序列：变化趋势平稳与否、脉冲响应显著指标 •热点分析：学科热点的发现、发展规律，可否提前 引导
– 发文、引文、合作关系、基金支持 – 学科分布、历史变化、热点分析
• 形成数据集和统计报表，客观体现科研发 展、全面展示科研实力
– 科研统计报表越来越成为各级主管部门全面掌握高 校科研进展的核心渠道
– 科研统计数据已成为官方或非官方机构进行高校评 价、学科评估等工作中所采用的最主要数据来源
案例 教育部科技统计年报
①国家社会科学基金、全国教育科学规划课题、国
C3.科研 项目
S15.科研 家自然科学基金、国家软科学研究计划、教育部人 项目（含 文社会科学研究项目、全国高校古委会项目、国家 人均情况） 清史纂修工程项目；
②省部级及重要横向科研项目（限填 30 项）。
公共数据 学校填报
• 规范数据结构、丰富数据采集手段，提高 基础数据质量
S12.出版 专著
近四年出版的学术专著（包括著、译著、编著，教 材、教学用书不计入内）；入选国家哲学社会科学 成果文库或出版译本的专著加分。
学校填报
S13.出版 教材
近四年获批的“十二五”国家级规划教材与出版的“马 工程教材”。
公共数据
C2.科研 获奖
S14.科研 获奖
①教育部高校科研成果奖（人文社科）；②省级科 研获奖（清单见附件 2-1）、国家民委民族问题研究 成果奖及其他部级科研获奖（获奖证书上需盖有关 部委“国徽章”）。
3、系统化需求
• 规范的管理流程、科研数据流 • 统一的科研管理信息数据平台 • 实时、准确的决策支持
在线流程 规范
数据服务 便捷
用户角色 清晰
多维数据 互通
数据存档 完善
构建原则
• 架构优化、能适应政策变化 • 数据实时准确、扩展信息充分 • 业务流程完备、多部门数据共享 • 客观描述呈现、科学分析、支持管理决策
大数据背景下的 科研信息管理及科研统计
关晓斌 2018年8月30日
提要 Fra Baidu bibliotek、科研信息管理 二、大数据视角 三、科研统计
一、科研信息管理
1、科研信息
• 基本信息和过程信息的集合
– 基本信息：科研人员、机构 – 过程信息：科研活动产生的过程数据、资料
• 科研管理实施的关键环节
– 产生于过程 – 服务于目标
– 主推成果认领，为科研人员减负 – 科研简历“一张表”，提升服务
案例 论文数据采集整合
• 数据推送：从知网CNKI数据库等抓取推送 • 数据清理：作者认领、拓展信息 • 关联整合：以作者为主索引，关联项目、研究机构、
学科 • 分析研究：
• 已实现与学校办公室、人事处、研究生院、财务处、教务 处、图书馆等部门的数据共享。
二、大数据视角
1、何谓大数据
• 数据特征
– 非抽样数据而是全体 – 单元数据信息含量不高 – 非单一的数值化数据而是量化与质性数据共存
• 分析工具
– 关系分析 – 聚类 – 模式探索
• 数字化：得益于科研管理系统的普及 • 频发性：每天都有新数据产生 • 类型多样：文本、音视频、数据库 • 关联性：
数据来源：https://www.sinoss.net/uploadfile/stat/2017chengguo.pdf
• 过程
– 项目、成果、机构、学术交流等科研活动 – 与人事、财务、规划等业务对接、数据共享
• 目标
– 全流程管理：记录各类科研活动流程信息 – 发展状况：学者、学科、机构等 – 规划战略：优劣势分析、历史回顾 – 外宣交流：支撑科研拓展和交流
2、科研信息管理的价值
• 实施 科研管理 • 展示 科研成效 • 分析 发展趋势 • 支撑 科研战略
数据来源：第四轮学科评估指标体系及有关说明，2016年5月25日
一级指标
二级指 标
三级指 标
三级指标说明
数据来源
C.科学研 究
水平（含 教师和学
生）
C1.科研 成果
S11.学术 论文质量
①师均被 SCI、SSCI、EI、A&HCI、CSCD、CSSCI 收录的论文；②30 篇代表性论文（国内论文不少于 公共数据/ 15 篇，同一人员最多填写 5 篇），由专家参考论文 学校填报 引用、期刊档次等情况对论文的实际水平进行评价。
– 科研数据库的规范性、关联性加强 – 科研管理系统电脑端、移动端
• 用户需求
– 教师用户行为习惯，档案在线存储使用普遍 – 管理部门对数据准确、及时的要求不断提高
3、科研信息管理与大数据
• 数据入口：对接成熟数据库或管理系统 • 分析研究：引入统计学工具、深度挖掘关联性 • 信息产品：多维数据（复杂性）、集成信息（相
2、思路
• 构建核心科研数据集，支持双一流建设与 绩效评价
– 结合学科发展典型指标、学科评估及双一流建设绩 效等评价体系，构建核心科研指标
– 尊重学科发展规律，设置分类评价指标体系
案例 一级学科评估指标
• （一）哲学、文学、历史学门类 • （二）经济学、法学、教育学门类 • （六）管理学门类、统计学学科 • （七）艺术学门类 • （八）体育学学科
预期成效
• 用户满意度
– 科研人员：科研简历一张表、项目管理在线办理 – 院系平台：科研组织、考核绩效 – 管理部门：流程规范、科研组织、统计、外宣 – 决策层：掌握科研进展，在点（重大科研进展）和面
（各种口径统计报表）获得决策支持。
案例
• 人民大学科研管理系统开发起步较早（2000年），最初为 独立系统，2007年纳入学校“数字人大”整体系统运行至今 ，已有论文数据3万余条、项目数据1万余条、机构数据超 过200条，累计用户超过5000人。
– 以人员关联承担项目、产出成果 – 以项目关联成果情况、转化
科研信息越来越符合大数据特征
2、趋势背景
• 政策背景
– “双一流”建设 – 教育信息化2.0 – “放管服”、高校内控体系建设
• 数据推动（大数据）
– 科研信息多元化、频发化 – 科研系统管理普及 – 科研信息数据的应用场景多样化
• 技术支撑
关性）
三、科研统计
1、 定位
• 科研统计涵盖数据采集、梳理整合、数据 开发等，是科研信息的源头和核心运用。
• 科研统计
– 对外形成数据集和报表 – 对内支撑管理工作
价值
•状态描述：回答是什么和怎么样的问题 •影响因素：哪些指标具有显著影响力 •时间序列：变化趋势平稳与否、脉冲响应显著指标 •热点分析：学科热点的发现、发展规律，可否提前 引导
– 发文、引文、合作关系、基金支持 – 学科分布、历史变化、热点分析
• 形成数据集和统计报表，客观体现科研发 展、全面展示科研实力
– 科研统计报表越来越成为各级主管部门全面掌握高 校科研进展的核心渠道
– 科研统计数据已成为官方或非官方机构进行高校评 价、学科评估等工作中所采用的最主要数据来源
案例 教育部科技统计年报
①国家社会科学基金、全国教育科学规划课题、国
C3.科研 项目
S15.科研 家自然科学基金、国家软科学研究计划、教育部人 项目（含 文社会科学研究项目、全国高校古委会项目、国家 人均情况） 清史纂修工程项目；
②省部级及重要横向科研项目（限填 30 项）。
公共数据 学校填报
• 规范数据结构、丰富数据采集手段，提高 基础数据质量
S12.出版 专著
近四年出版的学术专著（包括著、译著、编著，教 材、教学用书不计入内）；入选国家哲学社会科学 成果文库或出版译本的专著加分。
学校填报
S13.出版 教材
近四年获批的“十二五”国家级规划教材与出版的“马 工程教材”。
公共数据
C2.科研 获奖
S14.科研 获奖
①教育部高校科研成果奖（人文社科）；②省级科 研获奖（清单见附件 2-1）、国家民委民族问题研究 成果奖及其他部级科研获奖（获奖证书上需盖有关 部委“国徽章”）。
3、系统化需求
• 规范的管理流程、科研数据流 • 统一的科研管理信息数据平台 • 实时、准确的决策支持
在线流程 规范
数据服务 便捷
用户角色 清晰
多维数据 互通
数据存档 完善
构建原则
• 架构优化、能适应政策变化 • 数据实时准确、扩展信息充分 • 业务流程完备、多部门数据共享 • 客观描述呈现、科学分析、支持管理决策
大数据背景下的 科研信息管理及科研统计
关晓斌 2018年8月30日
提要 Fra Baidu bibliotek、科研信息管理 二、大数据视角 三、科研统计
一、科研信息管理
1、科研信息
• 基本信息和过程信息的集合
– 基本信息：科研人员、机构 – 过程信息：科研活动产生的过程数据、资料
• 科研管理实施的关键环节
– 产生于过程 – 服务于目标