基于社会网络分析的科研项目评审专家遴选策略研究

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评审专家客观、公正地进行项目评审对提高项目评审工作的科学性和合理性起着非常重要的作用。但是,当前针对科研项目评审专家遴选的研究仍然存在一些不足,忽略了专家间的社会关系、关系多样性以及关系的密切程度等因素;基于此,本文从社会网络分析视角,研究专家间的社会关系在社会网络中的影响机制,考虑专家与项目申请人间的社会关系的密切程度,以实现对社会关系与项目相关度较大专家进行回避,提高项目评审的公平性。  首先,将社会网络分析引入到专家选择。本文用不同的关系矩阵表示网络中的多元关系,矩阵中的元素表示专家节点间关系的密切程度,然后运用QAP相关分析找各关系矩阵间的相关关系,运用QAP回归分析分析找出各关系矩阵间的最佳组合,用最佳关系组合矩阵代替原来各关系矩阵,实现多重网络图向简单网络图的转化。其次,基于加权网络改进了传统的中间中心度和限制度算法,将关系密切程度(边的权重)与传统的中间中心度和限制度相结合,实现了对加权网络的中间中心度和限制度的度量,然后运用社会网络分析法对面向项目评审的社会网络各指标进行测度,找出关键成员进行分析。再次,基于多属性决策的相关知识,运用TOPSIS方法对专家进行综合评价,以回避其中利益关系较为密切的专家。  研究结果表明,专家间的同事、论文合著、项目合作关系间存在正相关关系,且这三种关系对专家入选为项目评审专家有显著性的负向影响;而且在网络中与其他成员节点关系密切的专家节点在社会关系网中往往居于重要地位。
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