【摘 要】【目的】研究区块链技术在同行评议中的全程应用，探讨该技术如何对症下药一一破解传统同行评议过程的系列难题，以期为科学同行评议高质量发展提供全新思路。【方法】按“评议前—评议中—评议后”的顺序，循序渐进地梳理区块链技术可破解的同行评议难题，通过典型案例研究，剖析区块链技术在同行评议中全程应用的可行性。【结果】区块链技术可被应用于同行评议的多个重要环节，在精准匹配审稿专家、追溯评审过程、双轨补偿同行评议、分流保护审稿人隐私的前提下，提升同行评议的科学性、透明性和开放性。【结论】区块链技术可解决同行评议中固有的审稿专家匹配度低、评审过程不可追溯、同行评议缺乏补偿机制、审稿人隐私保护隐患等难题，助推开放科学进程。
【关键词】同行评议；区块链；多元应用；全程治理
随着全球科学出版规模不断发展壮大，人们日益意识到同行评议和审稿人在科研生态系统中扮演着重要角色[1]， Publons “2018全球审稿人调查”显示，学术同行评议新趋势是：文章投稿量和出版量持续增加，给同行评议系统带来更加沉重的压力。同时，审稿人邀请接受率出现下滑[1]。换言之，“同行评议危机”已然日益凸显，审稿专家匹配度低、评审过程不可追溯、同行评议缺乏补偿机制、审稿人隐私保护隐患等难题已经引发了人们对于同行评议的巨大质疑并造成不良的社会影响。
区块链本质上是一种多中心、不可篡改的数据结构和记账方式，起源于2008年中本聪关于比特币的论文，作为比特币底层技术进入大众视野。经过十几年的发展，区块链已与比特币实现解耦，并演进为一种平台技术，开始应用于金融之外的多个领域。近年，国外研究者已逐步研究将区块链技术应用于科研数据管理和学术出版中的方法和途径[2-4]，并偶有涉及区块链在同行评议中的运用。国内学界多是对区块链支持下的学术出版领域的宏观展望[5，6]，在论述基于区块链技术的学术交流场景[7]、学术失范防控[8]、学术出版信任建设[9]、网络出版危机治理[10]等问题时虽有涉及同行评议但并非主要论述对象，鲜有专门针对区块链技术在同行评议全过程应用的系统归纳和典型案例的深入剖析[11]。本研究建构起“评议前—评议中—评议后”全新研究框架，将区块链架构层次、特征、技术优势与拟破解同行评议难题一一对应耦合，理论分析结合实际应用案例，系统、全面地探讨区块链技术如何助力传统同行评议化解痼疾，实现自我优化与进阶，更好地服务于整个科学出版事业。
1 区块链技术全程破解同行评议难题
“区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等多种计算机技术的集成应用”[12]。“区块链技术属于去中心化且公开透明的数据库技术”[5]。区块链核心架构包括数据层、共识层、激励层和合约层，分别对应去中心性、可追溯性、价值转移性、匿名性等特点，使得同行评议在评议前、评议中、评议后的固有难题都能探求到技术层面的破解思路（表1）。
表1 区块链技术全程破解传统同行评议难题的思路
| 时段 | 技术架构 | 特征 | 技术优势 | 拟破解难题 |
| 同行评议前 | 数据层 | 去中心性 | 不同于传统中心化存储,区块链各节点皆拥有完整数据存储,用户可经由公共接口见证其他用户区块链相关行为数据生成,并据此作出精准判断 | 编辑自身经验与知识判断局限性;审稿专家与稿件匹配度不高 |
| 同行评议中 | 共识层 | 可追溯性 | 每个区块链节点存储信息都带有时间戳,可无限向前追溯并值得信赖 | 评审过程不可追溯;找人代审､审稿敷衍､审稿偏见等乱象 |
| 同行评议后 | 激励层 | 价值转移性 | 运行在区块链上的智能代码,具有透明可信､自动执行､强制履约等优点,且会按照预设逻辑执行,并产生预期价值转移结果 | 同行评议缺乏补偿机制 |
| 同行评议后 | 合约层 | 匿名性 | 区块链的非对称加密使所有用户可借机达成合约,因而无须借由公布身份进行信任验证,既有利于个人信用积累,也有利于个人隐私保护 | 公开评审信息导致审稿专家个人信息私密性遭破坏,令其审稿时瞻前顾后,甚至可能遭受不负责任的言论攻击 |
1.1 审稿专家匹配度低
同行评议前首先要确定的是邀请某个研究领域的某位或多位专家对稿件进行审查，传统同行评议中，这一权利掌握在期刊编辑手中，以编辑为绝对中心，他们一般凭借自身经验与知识判断为稿件指定审稿专家，但随着专业细分、学科交叉、创新性研究成果涌现，经常出现稿件与专家匹配度低的情况，有些具有颠覆创新性思想的优质稿件可能被与其并不匹配的专家误判和埋没。在同行评议前，即可利用区块链数据层的去中心性特征精准匹配审稿专家，有效提高审稿专家与待审稿件的匹配度。
1.2 评审过程不可追溯
传统同行评议过程封闭，评审报告及评审过程、结果等细节通常也只对编辑“部分可见”，作者一般只得到录用、修改或退稿的简单通知。而评审专家在评审中无法获知稿件的研究数据，更无法追溯再现研究过程，可能给出偏颇失准的评审意见。还有许多人为的找人代审、审稿敷衍、审稿偏见等乱象都无法受到有效监管。而在基于区块链的同行评议中，即可利用区块链共识层的可追溯性特征实现评审全程可追溯，有效解决评审过程不可追溯的难题。
1.3 同行评议缺乏补偿机制
科技期刊正式出版的一般只有论文，作者的贡献和价值最为直观地得到展现和认可，然而，幕后审稿专家的无私付出几乎难以被认可。同行评议缺乏补偿机制，令工作繁忙、精力有限的科研人员对为他人审稿望而却步，进而导致许多学者拒绝成为同行评审专家。而在基于区块链的同行评议后，即可利用区块链激励层的价值转移性特征实现同行评议双轨补偿，令同行评议缺乏补偿机制问题迎刃而解。
1.4 审稿人隐私保护隐患
开放科学时代到来，同行评议报告的共享性和互动性依旧欠缺，一旦完全开放的同行评议互动成为现实，如何保护审稿专家个人信息的私密性，令其免遭读者不负责任的言论攻击也成为难题。将同行评议纳入开放科学轨道需要有力的新型技术支撑，以保障同行评议不仅具有合理透明性，而且具有隐私保护性。但目前，一些开放出版平台并未令评审人隐私保护难题得到有效解决，审稿人隐私保护隐患始终存在。而在评议后，即可利用区块链合约层的匿名性特征实现审稿人隐私分流保护，有效消除审稿人隐私保护隐患。
2 案例研究
剖析国际化的Decentralized Science、Orvium、Pluto Network、Katalysis等区块链出版平台在破解传统同行评议不同环节难题中作出的积极应对与实践，以求明确探知应用区块链技术全程破解传统同行评议难题的可行性。
2.1 Decentralized Science——精准匹配审稿专家
通过区块链分布式技术，Decentralized Science既可以实现去中心化期刊出版，又可以消除传统出版流程中专家匹配度低的弊端。其前提就是构建评审员声誉系统，该系统可保证审稿质量并确保评审和发行速度，令作者、审稿专家、编辑皆受益。借助评审员声誉系统，作者可选择向审稿效率高、质量有保障、公平合理的期刊投稿，而不必受制于审稿专家匹配度差、审稿拖延、不公平且不负责的匿名评审；审稿专家可精准、高效地审理与其擅长研究领域高度匹配的稿件；编辑可迅速响应作者投稿，并为稿件迅速找到最适合的审稿专家，进而缩减稿件发表时间和成本。Decentralized Science项目已获得欧盟Horizon 2020 研究与创新计划资助。
Decentralized Science平台构建的分布式评审员声誉系统（Distributed Reviewer Reputation System），可为稿件准确选择具有较高认可度和匹配度的审稿专家。审稿专家资质及其评审质量通常是科技期刊出版单位、编辑的“内部机密”，并无简单、易行的方法可科学测评审稿专家的资质[13]。Decentralized Science分布式评审员声誉系统是基于区块链数据层记录专家的个人资质、学术成果、审稿工作流等信息，扩展同行评议选择和评估审稿专家的视野及可能性[14]。审稿专家会因有质量、有价值、公平、及时的评议得到分布式评审员声誉系统升级奖励，反之则被降级。此种区块链上开放的专家声誉网络可以提高审稿专家的认可度和知名度[15]。最重要的是，分布式评审员声誉系统可在最大程度上精准匹配稿件和专家，并揭露和筛查出学术资质不够、专业领域不合、审稿质量和效率不高的审稿专家。
作者在Decentralized Science平台上向期刊提交论文（投稿）后（图1），论文即被提交给期刊编辑，编辑可以向分布式评审员声誉系统发出拟邀请评审员意向，并创建评审员匹配任务。该系统自动将论文与专家数据进行筛选匹配，将耦合匹配度最高的专家指派为审稿人。受邀审稿人一旦接受评审任务，则应在指定截止日期前提交评审报告。如审稿任务被拒绝，分布式评审员声誉系统可顺位指派匹配度相当的另一专家继续审稿任务。专家提交审稿报告后，同行评议并非“一刀切式”结束，收到审稿报告的编辑、作者都可据此为审稿人评级和打分[16]，这将是审稿人声誉值升降的重要决定因素。
图1 Decentralized Science分布式评审员声誉系统运作流程图[16]
区块链提供了分布式文件系统来存储同行评审过程以及评审报告，同时，确保专家在平台注册的个人学术简历等相关信息永久可访问。在此基础上，分布式评审员声誉系统见证论文的提交，保障编辑对审稿人的精准选择，并记录审稿人的审稿情况[16]。
区块链数据层提供的评议专家相关数据使分布式评审员声誉系统得以建立，并在同行评议前，从技术层面保障稿件与专家精准匹配，同时将审稿质量差、效率低的专家从审稿专家库自然淘汰。
2.2 Orvium——评审全程可追溯
Orvium构建了管理学术期刊生命周期和相关数据的开源和分散式框架。Orvium通过区块链和智能合约、分散存储、云计算、大数据分析和机器学习等核心技术的独特组合，将区块链出版模式引入学术出版市场。Orvium使用区块链技术和分散存储方法，以最低成本实现同行评议等出版过程的公开、完全可追溯和可信记录，高度保障同行评议的透明性和准确性，其战略合作伙伴包括OA2020等。
（1）在Orvium平台上，所有Orvium源代码将在一个开放源码许可下发布，可见Orvium对区块链学术出版的开放和透明程度较高[17]。所有用户都可以自由即时获取Orvium平台用户的每项行为、任务和交易（如稿件的提交、修订、出版、同行评审、作者接受评审结果情况）。这是由每个区块链节点存储的信息都带有时间戳，可无限向前追溯的特征决定的。评审专家也可将自己的评审意见进行数字签名+盖时间戳，为评审报告即时存证，令区块链上其他用户包括作者、编辑、读者、其他专家等共同见证评审全过程[17]。同时，Orvium还支持作者、其他专家、读者等用户对评议结果进行商榷和讨论。
（2） Orvium有效实现科研数据和过程的开放获取，可以令科研成果在区块链上实现“复证”，令审稿专家对稿件中统计数据的有效性或实验再现性不再存疑，并令审稿专家在评审时对一些得出负面结果的稿件更加客观公允。Orvium允许作者共享自己区块链投稿论文研究数据及过程[17]。只要作者投稿时设置令审稿专家优先访问和共享其研究数据及科研过程，即可实现审稿专家对其研究数据及科研过程的全程可追溯、可复证、可还原，确保稿件得到审稿专家更加准确和科学的评价。
2.3 Pluto Network——双轨补偿同行评议
Pluto Network平台着力于处理科学研究生命周期内的各种价值转移，从研究项目构思、规划、预算，到研究成果数据获取、分析、传播、评估和再利用等，合作伙伴包括Microsoft Research等。基于区块链技术的智能合约，Pluto Network平台提供代币和声誉双轨补偿机制，营造出“得失互补”的良性学术交流生态，令同行评议等所有科学出版相关的学术贡献都获得应有的补偿和奖励[18]。
Pluto Network利用区块链出版打破学术出版利益藩篱，将仍处于幕后的评审专家推向前台。Pluto Network的白皮书中明确指出[18]：同行评议对学术、社会发展作出了巨大贡献。然而，由于同行评议没有相应的奖励机制，研究人员就没有动力付出大量时间和精力进行审稿，因此，应保障评审专家的付出得到合理认可和补偿。
Pluto Network利用区块链技术为学术活动提供了合理的双轨补偿机制，通过平台代币（PLT Token）和声誉值（Reputation Score）双轨补偿来奖励专家的审稿贡献[18]。
2.3.1 经济价值补偿
（1）来自作者的代币补偿。Pluto Network平台上，作者投稿时可同步设置评审专家代币奖励金额。奖励代币可以是任意正数，从0到作者所拥有的代币金额皆可。Pluto Network支持多人协作审稿，作者付出代币的一半在审稿期内自动发放给第一位提交审稿报告的评审专家，其余一半代币奖励给作者认可的后续其他评审专家，后续审稿与首次审稿所得代币呈梯次递减分配，第x次审稿活动的代币奖励金额计算公式为：
f(x)=exp[ln(2000{x/5×10⁴})] [18]。
（2）来自平台的代币补偿。为了吸引用户积极入驻Pluto Network平台，并使他们为平台成长作出持续性贡献，来自平台的代币补偿是必要的。以往，初代区块链系统通常侧重于用股份和分红来补偿初始投资者，但忽略了为系统发展繁荣作出贡献的实际用户，评审专家即是其中之一。事实上，在区块链系统中，更好地激励用户作出贡献是未来区块链发展的关键。Pluto Network平台可根据用户贡献直接分配代币。登记注册、邀请用户、提交论文和评审论文等活动都会自动得到来自平台的代币补偿。Pluto Network根据预先确定的“代币分配计划”将相应数量的代币分发给作出贡献的用户（表2），大约一半的代币将分配给平台实际用户，奖励其为平台作出的贡献，其中，分配给同行评议专家的代币数量占比很大：占实际用户可得代币数量的20%，占总代币分配数量的10%，丰厚度甚至可与投稿、技术合作、团队注资所得代币分配持平。
表2 Pluto Network平台“代币分配计划” [18]
| 代币分配对象 | 贡献 | 代币分配数量/(106个) |
| 实际用户 | 用户注册 | 50 |
| 邀请其他用户注册 | 50 | |
| 同行评议 | 100 | |
| 投稿 | 100 | |
| 转载 | 200 | |
| 研发团队 | 技术顾问和技术支持 | 50 |
| 技术合作 | 100 | |
| 投资者 | 团队注资 | 100 |
| 初始出资 | 200 | |
| 储备 | 50 | |
| 总计 | 1000 |
2.3.2 学术声誉补偿
同行评议活动被Pluto Network认定为重要的学术和科研贡献，应得到相应学术声誉补偿[18]。在Pluto Network平台上，研究人员可通过从事同行评议活动来建立并提升学术声誉值，这有助于夯实其获取优质科研资源分配的基础，如获得更多基金资助、就业升职、设备分配机会等。
在Pluto Network平台上，学术声誉值是用类似代币补偿的方法给出的，声誉值的变化通常基于Pluto Network上记录的用户活动，即根据评审专家过去的评审活动和评审贡献为评审专家分配声誉值。在Pluto Network平台上可得到声誉值分配的活动包括但不限于：向平台提交一份正式的研究成果，对他人研究成果给予适当评价，并以建设性意见帮助作者改进其论文等[18]。对评审专家声誉值的奖励也会随着时间推移而减少，换言之，评审专家最近的审稿活动对其声誉值影响更大。
专家评审声誉值另一重要来源是Pluto Network用户声誉打分，这使得专家在给出评审意见时会更慎重衡量。如果专家评审意见被其他用户视为恶意而非贡献，则专家会被扣除部分声誉值。因此，Pluto Network专家声誉值补偿机制是一个令评审专家得以优胜劣汰的良性循环机制。尽职负责的评审专家得到学术声誉回馈和补偿，其社会价值得到褒扬和突显；而不负责任甚至以权谋私的评审专家必将声名狼藉并被社会唾弃和淘汰。值得注意的是，Decentralized Science分布式评审员声誉系统也具有令专家优胜劣汰的功能，但不同的是，Decentralized Science主要用于精准匹配、筛选该领域内具有较高认可度的审稿专家进行审稿，Pluto Network则主要在精神和社会层面补偿和奖励评审专家作出的学术贡献。
2.4 Katalysis——分流保护审稿人隐私
Katalysis平台虽是区块链技术支持的科研成果共享发布平台，但仍极度尊重审稿人隐私和个人信息机密性。Katalysis旨在通过可满足机密性和隐私要求的共享平台提供稿件同行评审相关流程的审稿意见、审稿报告等信息，并将“通用数据保护条例”（General Data Protection Regulation， GDPR）隐私保护理念嵌入区块链技术支持的同行评审流程，合作伙伴包括Digital Science公司和出版商Springer Nature。
Katalysis平台使用自主研发的“解析器”（Katalysis Parser）来确保Katalysis系统既符合GDPR隐私保护标准，又可兼容不同形式的同行评议（开放式、单盲或双盲）。Katalysis平台分流保护审稿人隐私的方法为“分而治之”，不同信息被有效分流处理，而非简单笼统地直接链接到区块链中[19]。Katalysis平台利用解析器，从“稿件管理系统”提取审稿专家相关数据，并将其分为以下3个部分（图2）。
图2 Katalysis平台分流保护审稿人隐私的解析器运作原理[19]
（1）个人数据。此类数据主要是指可识别的评审者个人数据。除非与审稿人达成特定协议，否则此数据永远遵循欧洲GDPR规定，绝不会被析出和公布，并且这些数据不会被存储在区块链上。Katalysis平台会将评审专家个人信息及其处理工作切割、外包给其他平台，例如ORCID。
（2）公共数据。此类数据反映审稿人在Katalysis内部系统与各个实体间的关系，对所有用户可见。例如，审稿状态、其他相关元数据以及专家访问稿件内部数据权限等。Katalysis存储此类信息以证明审稿人与作者/稿件存在审阅/被审阅的关系，并证明审稿人已经接受/完成特定评审任务。具体做法为：审稿人可使用区块链赋予的个人私钥对该数据进行数字签名，使之成为自己审稿身份和行为的“即时存证”，证明自己已完成审稿任务。
（3）内部数据。Katalysis将这些数据进行标准化处理并存储在平台内部数据库中。此类数据可能涉及审稿人的敏感和机密数据，例如涉及审稿人核心竞争优势的相关信息和数据。Katalysis不允许其他用户共享此数据，只有在得到审稿人许可的情况下才可与特定用户共享。换言之，Katalysis在区块链上开发了一个非常复杂且严密的权限系统，该系统只授予特定用户权限以查询内部数据。
开放科学时代已经到来，许多拥护者认为评审专家应该在评议完成后全部选择实名公开其评审报告。但如果强制性地实行实名评审，特别是当作者是一个可能影响审稿人职业生涯的著名科学家时，审稿人可能不乐于提出针对稿件的真实批评意见[20]。Katalysis平台上，分流存储在区块链中的数据保障了审稿人身份的完全隐匿性，同时允许审稿人通过算法即时证明其已完成稿件评审任务。这项技术既允许审稿人保持匿名，又令其评审贡献获得适当公开认可。这种“分流保护性”和“动态匿名性”确保了审稿人免遭无端攻击，并给予其后续解除匿名性的弹性选择权。除非经过审稿人同意以及Katalysis平台授权将个人和内部数据转化为公共数据，否则，仅凭存储在区块链上的原有公共数据，任何用户都无法识别审稿人的真实身份。
3 讨论与启示
3.1 区块链技术有助于实现同行评议的渐进式全程治理
传统同行评议固有危机与挑战已经贯穿同行评议全过程，对于这系列问题的解决，需要循序渐进的全程调适策略，更加强调同行评议的过程导向和自我反思与治理。同行评议并不是简单地基于其自身必要性而在科学出版过程中维持“生存”，而是基于其调适能力，建立与科学出版生态环境的良性动态关联。因此，同行评议渐进式治理是一种自调适、自适应的动态过程，既要根据外部世界情势（如开放科学浪潮）作出调整，同时也要在调整过程中重塑科学出版[21]。区块链技术正是实现这种调整的技术支持，令同行评议渐进式治理成为可能。在区块链技术的有力支撑下，同行评议可严整地沿着“评议前—评议中—评议后”逻辑轨迹，实现全过程渐进式治理，进而解决长期困扰同行评议的痼疾。科学出版正向开放科学迈进，区块链出版成为开放科学出版实现途径之一。区块链技术可全程覆盖同行评议过程，支持各种数据存储库、学术和研究机构使用认证和授权系统集成，在精准匹配审稿专家、评审全程可追溯、双轨补偿同行评议、分流保护审稿人隐私前提下提升同行评议的科学性、透明性和开放性。
3.2 区块链技术有助于消除同行评议的信息不对称性
传统同行评议“单盲”“双盲”等方式封闭性显著，导致同行评议过程中透明度严重缺失，编辑、专家、作者掌握的审稿相关信息量落差极大，不公开、不公正的状态导致编辑、专家、作者间信任缺失。在区块链技术的支持下，编辑、专家、作者成为地位均等用户，对同行评议享有更加合理对称的信息知情权，甚至读者都被赋予前所未有的见证和监督权利。
（1）编辑与评议专家间信息不对称被打破。传统同行评议前，编辑对于评议专家个人信息、履历所知仅限于专家自觉保密上传部分，甚至有时出于保密协议等原因，一些普通编辑都无权限获得部分专家信息，只能根据专家已发表的科研成果及其曾评审稿件信息简单判断专家是否适合作为某稿件的评议专家，编辑实际凭借的仅是个刊及个人经验，专家审稿资质、水平、专业匹配度、态度都难于评断。区块链技术介入后，产生了诸如Decentralized Science平台分布式评审员声誉系统，实际上是基于区块链数据层记录和分析专家个人资质、学术成果、审稿工作流等信息，扩展了传统同行评议前编辑选择和评估评议专家的视野及可能性。传统个刊及个人经验被区块链记录的多刊及多人评断代替，可协助编辑找到精准匹配的专家来完成同行评议任务。
（2）作者与评议专家间信息不对称被打破。借由区块链技术，一方面，专家评审过程对作者更加透明。在Orvium等平台上，评议专家可将自己评审意见进行数字签名+盖时间戳，为评审报告即时存证，令区块链上其他用户包括作者、编辑、读者、其他专家等共同见证其评审全过程。另一方面，作者的科研数据和科研过程对专家更加透明。Orvium允许作者共享区块链出版论文的研究数据及过程。作者可以赋权给评议专家优先访问和共享其研究数据及科研过程。由此，即可实现评议专家对其研究数据及科研过程的全程可追溯、可复证、可还原，确保稿件得到评议专家更加准确和科学的评价。
3.3 区块链技术带来对评议专家的回馈和保护新模式
传统同行评议中审稿人以自愿+匿名的形式参与同行评议，零物质和名誉回报，导致科研人员审稿积极性逐年走低。开放科学对开放评审的要求，令审稿人愈加担忧自身隐私泄露和声誉败坏。利用区块链技术构建起双轨补偿机制刺激审稿意愿，并令审稿人隐私处于严密保护中。根据Publons发布的《全球同行评议现状报告》（Global State of Peer Review），全球研究人员每年花费约6850万小时审稿，相当于290万天或者7800年。绝大多数研究人员认为，更多的认可有助于提高同行评议效率，大学及科研机构需要开展更多工作来认可同行评议贡献[1]。83%的受访研究人员表示，提高同行评议认可度以及出台更正规的职业激励机制会对同行评议产生积极影响[1]。在区块链技术的支持下，对于专家审稿贡献，Pluto Network等平台通过平台代币（PLT Token）和声誉值（Reputation Score）双轨补偿机制来激励评议专家，实现经济价值与学术声誉补偿并举，令同行评议专家得到经济和社会效益，吸引更多优秀研究人员成为同行评议专家。基于区块链技术的出版平台也关注到完全开放的同行评议可能会泄露过多专家隐私信息，令专家在给出批评意见时畏首畏尾，甚至受到旁观者的无端攻击。因此，Katalysis平台实现“分流保护”和“动态匿名”，更好地保护了审稿专家隐私，也赋予其解除匿名性选择权。
3.4 区块链技术引发对评议专家的交互性评价新思考
传统同行评议是单向的，即评议专家对作者稿件进行单向评价，作者对专家的反向评价权利完全被无视和剥夺，而编辑对专家的评价属于无法量化和共享的隐形评价。单向、不交互的评议制度令审稿人基于自身利益对稿件作出偏颇误判的概率显著增大。区块链技术的引入，将对评议专家的评价适时提上日程。Publons发布的《全球同行评议现状报告》甚至专辟整章阐述“我们对同行评议的质量了解多少？”显然，并非所有同行评议专家给出的评审报告的质量都是上乘的[1]。但目前学术界缺乏强有力的针对同行评议专家及其评审报告的评估标准[1]，无法实现同行评议后编辑-作者-读者-专家交互评价，导致对评议专家缺乏有效监督与约束，进而导致找人代审、审稿敷衍、审稿偏见等乱象愈演愈烈。对评议专家的回馈和保护固然重要，但对评议专家队伍实行优胜劣汰的意义更加深远。Decentralized Science分布式评审员声誉系统、Pluto Network专家声誉值补偿系统都有通过交互评价来筛选、淬炼优质评议专家队伍的作用。评议专家队伍水准提升，又会促发整个同行评议活动优化，这无疑是一种良性循环。
4 结语
区块链技术独有的特征和优势，令其可以应用于同行评议的各个阶段，助力实现同行评议渐进式全程治理，解决传统同行评议审稿专家匹配度低、评审过程不可追溯、同行评议缺乏补偿机制、审稿人隐私泄露等难题，助推同行评议高质量发展和开放科学进程。同行评议作为学术交流的重要手段和模式，借助区块链技术，必将不断推陈出新，其价值链也随之不断延伸、拓展。不可否认，目前区块链出版存在技术普及程度不高、对数字产品兼容性差、专业技术人才匮乏等局限[22]，因此，笔者所设想的最理想状态——在单一区块链出版平台上综合运用区块链技术实现同行评议全程治理，绝非朝夕可成，需要进行大量系统理论论证和先进技术支撑，但在开放科学大潮下，基于区块链技术的同行评议创新发展范式仍有进一步研究的空间和价值。
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