大规模创新类竞赛评审方案探索：基于标准分的改进与新模型设计

在评审中采用标准分（附件1）为基础的排序方法，其假设是不同评审专家评审的作品集合的学术水平分布相同。但在大规模创新类竞赛评审中，通常任意两位专家评审的作品只有小部分是共同的，绝大多数作品是不同的（见问题一），而且每位专家只看到作品集合的很小部分，因此标准分评审方案的假设可能不成立，需要探索新的评审方案。请选择两种或两种以上现有或自己设计的评审方案和题目附件数据，分析每位专家、每份作品原始成绩、调整之后（如取标准分）成绩的分布特点，按不同方案进行排序，并设法比较这些方案的优劣。进而针对大规模创新类竞赛的评审，设计新的标准分（公式）计算模型。另外，一般认为经多位专家协商一致的获奖论文具有最大的可信度，附件2提供的数据1，其第二评审阶段评选出的一等奖作品排序是经专家协商取得一致的，请给出分析代码。

对于大规模创新类竞赛评审中的问题，可以尝试以下两种评审方案：

基于作品的相对评价： a. 每位专家对自己所看到的作品进行评分，评分可以是一个绝对值或者一个相对值（例如，将作品按照自己所评价的优劣程度进行排序）。 b. 将每位专家的评分进行归一化处理，例如将每位专家的评分进行标准化（取标准分）。 c. 对归一化处理后的评分进行加权平均，权重可以根据专家的经验、能力和信誉等因素来确定。 d. 最终按照加权平均得分对作品进行排序。
基于专家的评价： a. 对于每位专家，将其所评价的作品按照其评分进行排序。 b. 对于每份作品，可以计算其在所有专家评价中的排名平均值，作为其最终的评分。 c. 最终按照评分对作品进行排序。

以上两种方案都可以通过分析每位专家、每份作品原始成绩、调整之后成绩的分布特点来评估其效果。

为了设计新的标准分计算模型，可以考虑以下因素：

作品的原始成绩分布特点：分析作品的原始成绩分布，例如均值、方差、偏度等统计指标。这可以帮助确定标准分的计算公式中的参数。
专家评分的一致性：分析专家评分之间的一致性，例如计算专家评分之间的相关系数。这可以帮助确定标准分的计算公式中的权重。

对于附件2提供的数据1，可以使用以下代码进行分析：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 根据一等奖作品排序
sorted_data = data.sort_values(by='一等奖', ascending=False)

# 输出排序结果
print(sorted_data)

这段代码将数据按照一等奖的评分进行排序，并输出排序结果。根据排序结果可以看出，经过专家协商一致的获奖论文排名。