“科举制”与汤森路透的预测

“为政之要，惟在得人。”因此，人才的选拔是“治”天下的基础，更是当今治国理政的第一要务。

中国是一个具有悠久历史的国家，传统文化博大精深，在中国古代政治文化中，官吏选拔制度，尤其是中国古代科举制度，对中国乃至对世界都产生了巨大的影响，它是世界最早的文官考试制度。

科举是历代封建王朝通过考试选拔官吏的一种制度，它渊源于汉朝，创始于隋朝。由于采用分科取士的办法，所以叫做科举。科举制从隋朝大业元年（605年）开始实行，到清朝光绪三十一年（1905年）举行最后一科进士考试为止，经历了一千三百多年。

自隋唐以来，历代有作为的将相辅臣几乎都是科举出身，例如宋代的范仲淹、王安石、司马光和明清时期的张居正、林则徐，等等。它不仅提高了封建王朝官员队伍的素质，为封建统治的延续注入了活力，而且，为世界文明做出了贡献。正如孙中山在考察欧美各国考试制度时所说的那样“现在各国的考试制度大多都是学英国的，穷流溯源，英国的考试制度，原来还是从我们中国学过去的”。

但是，随着时间的推移，科举制度日益僵化、因循守旧，特别是明清以后的“八股文”制度，更难以培养出真正的人才。

清代小说家吴敬梓所作《儒林外史》是一部典型的讽刺小说。其中，节选自《儒林外史》第三回的《范进中举》通过描写范进参加乡试中了举人一事，运用夸张的修辞手法刻画了他为科举考试喜极而疯的形象，对八股科举制度进行了辛辣的讽刺。

范进半生贫穷困乏。他连考二十多次，没能进学。受人冷遇，遭人歧视，好不容易到54岁才勉强进了学，算个秀才。但是，34年的折磨摧残，34年的忍辱偷生，34年的辛酸，都在“疯”中爆发出来。文中通过范进由屡试不第到一朝中举后的不同境况、际遇、表现，深刻地揭示了封建科举制度对知识分子的毒害。

中举对于封建士子来说是鲤鱼跳龙门，是时来运转大翻身的天大喜事，但书中描写范进中举后，却走出门不多远，一脚踹在塘里，挣起来，头发都跌散了，两手黄泥，淋淋漓漓一身的水，众人拉他不住，拍着，笑着，一直走到集上去了。我们不禁看到科举选拔的“真才”竟是一个疯子，“为国求贤”也不过是一出令人捧腹的滑稽剧。

我们已经进入大数据时代，如何挖掘人才、选择人才、评价人才，面临新理念、新技术的挑战。因此，依靠大数据进行人才的挖掘和选拔就成为时代发展的要求。既不能再按照传统的思维凭印象说话，凭经验选拔人才，也不能仅仅凭考试录用人才，而要以事实和数据作为标准选拔真正的人才。正因为如此，大数据日益成为一种识才、选才、用才的利器。

那么，怎样挖掘、选拔、评价人才呢？大数据思维与大数据技术赋予我们新的手段和方法。这就是数据搜索，优中择优。数据库的建立和大数据技术使我们能够对所需人才库的名单实现全覆盖，这是在以前选人用人的体制下，难以实现的。

众所周知的诺贝尔奖获得者评选就是一个很好的例子。

1985年11月27日，诺贝尔在法国巴黎写下了薄薄的一页纸，悄悄地收藏起来，家人在他死后的遗物中才发现了它。这是一份短短几十行字的遗嘱，其内容是将部分财产成立基金进行投资，收益将以奖金的形式，每年分配给那些在过去一年里为人类做出重大贡献的人。正是它成就了如今在全球享有盛名的诺贝尔奖。

诺贝尔作为炸药的发明人，拥有百余家工厂，并在全世界拥有355项发明专利，也一生未娶，没有留下任何子女。他是这样分配遗产的：200万瑞典克朗给了兄弟们，其余3100万克朗作为基金会的奖励基金，相当于现在的1.6亿欧元。

诺贝尔奖获得者评选有其专门的评审委员会，并且遵循一套严格保密的程序。每年的9月，物理学、化学等几个不同专业的诺贝尔奖委员会向全球数千名独立人士（具备一定资历的学者和科学家）发出邀请，推荐自己认为下一年度有望获得诺贝尔奖的人选，每年只有200～300名科学家被提名。凡是作为候选人的科学家的名字都不能对外公开，并设置了50年的保密期。但是，在斯德哥尔摩正式颁布获奖人员名单之前，有的机构就准确地判断出获奖人员名单。这种信息判断所凭借的就是大数据。汤森路透是唯一采用定量数据预测年度诺贝尔奖得主的权威机构，也是全球能够做出比较精确预判的公司。

汤森路透成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司与英国路透集团合并组成的商务和专业智能信息提供商。主要为专业企业、金融机构和消费者提供财经信息服务，通过大数据系统为在法律、税务和会计、科学、医疗保健和媒体市场的专业人员提供智能信息及解决方案。

诺贝尔奖最初只设了医学、物理学和化学三个奖项，1996年首次颁发经济学奖。此外，加上诺贝尔文学奖和诺贝尔和平奖，共设有6个奖项。汤森路透在6个奖项所涉及的相关领域，利用论文发表数量、论文被引用指数，就可以预先把获奖者猜测出来。

每年，汤森路透都会利用自己的数据库，根据诺贝尔奖的生理或医学、物理、化学与经济分类，使用定量数据来分析和预测世界最有影响力的科学家。然后，根据他们发表的研究成果在权威研究机构被引用的频次，确定世界最有影响力科学家的名次，授予汤森路透“引文桂冠奖”称号。这一称号的评定，不仅是一个预测的过程，而且也预示着“引文桂冠奖”获得者可能成为今年或未来的诺贝尔奖得主。

从2002年始至今，这家公司已经成功预测出38位顶尖科学家，已有21位“引文桂冠奖”获奖者赢得诺贝尔奖。2016年，获得诺贝尔奖的11位科学家中，汤森路透准确预测出8位。

汤森路透的预测方法主要有以下几个方面：

首先，要在不同领域中统计出科学家30年内的论文总被引次数和高被引论文数。汤森路透数据库显示一个规律性的现象，历史上诺贝尔奖获得者科研论文引用数据呈现出偏斜分布，因为他们的突出贡献，其论文成果往往都是被“高倍引用”，这成为预测的重要数据指标。因为，论文之间的引用是基于每个科研人员的学术判断，因而引文数据库就蕴藏了全球科学家的群体判断，并反映出科研活动的延续性和知识的传承。所以，汤森路透的数据分析人士在近30年内12000多种期刊中进行挖掘。他们在数学、物理、化学和经济学的不同领域内设置了多个数据指标。比如，统计每篇论文的平均被引次数，或每位作者的平均被引次数，以及作者是否拥有多篇高被引论文等。

其次，需要评估该科学家的研究成果是否具有革命性的成果。除了被引频次之外，还要从被引频次较高的研究成果的背后发掘其特征，从而判定其价值。价值的判定主要是从诺贝尔奖获得者共性指标中获得数据，再用这些数据去对拟入围的科学家的研究成果进行评估。这些内容包括，拟入围科学家被引频次较高的文章是集中体现在一项研究成果之中，还是有多项研究成果；被引频次较高文章所研究领域必须是热门领域，该科学家还是该领域的开创者，是高被引论文的主要贡献者，并且研究成果在领域内具有理论前瞻性，对未来的成果研究具有重大的意义。另外一个关键就是拟入围的科学家的研究成果是革命性的发现，还是扩展了已有的基础研究成果，也就是该研究领域是否已经授予过诺贝尔奖，以此来确定其成果与其他候选人相比是否具有优势。因为，诺贝尔奖评委会更侧重于选择那些开创性的科研成果，而非扩展性研究成果，尽管有些扩展性的研究也具有极其重要的意义。

最后，就是拟入围科学家研究成果的认可程度和国际影响力。比如，相关学科的一些重要奖项往往是重要的参考，具有重要的“风向标”作用，比如拉斯克医学奖、沃尔夫奖、日本京都奖、克拉福德奖等都是很好的“标尺”。因为从汤森路透的数据统计结果来看，获得国际知名奖项的科学家中，有很大一部分晚些时候又获得了诺贝尔奖。需要关注的还有科学家的学术头衔，例如是否为国家科学院院士，是否为外国科学院院士，是否在重要学术团体中任职等。这些含金量较高的地位，以及在国际学术会议中发表过主题演讲，或在世界名牌大学重要实验室中担任高级职位，等等，都能为科学家获得诺贝尔奖起到加分的作用。

从数据科学的角度看，人是数据总和。现在的谷歌和一些世界500强企业，他们现在招录人才，基本上不需要你填简历表。因为他们从你的平时参加什么会，交流什么情况，从网上都可以搜索到你的这些信息，基本上把你这个人的水平、在什么档次上，有什么样的特点，通过数据的评价，有一个基本的“画像”。在大数据时代，在数据构成的世界，一切社会关系都可通过数据描绘出来。大数据可以为任何人画出一幅形象逼真的“素描图”。

从这里也可看出，大数据在人才发现、预测、预判方面确实可以大显身手。