大數據環境下我國大學圖書館數據服務調查分析

李 煜 劉 虹

（1.西北大學圖書館 陜西 西安 710127）

（2.南京大學信息管理學院 江蘇 南京 210023）

1 引言

信息技術的快速發展和大數據時代的到來促使科學研究向數據密集型研究范式轉變。科研活動生命周期中的海量數據成為知識發現和知識創新的基礎，對具有高速、多源、異構、海量等特性的數據進行有效的管理、存儲、分析，才能實現數據利用與增值。

大學圖書館作為知識存儲中心，為科研人員提供高質量的學術支持和知識服務是其一項重要職能。美國大學與研究圖書館協會（Association of College and Research Libraries，簡稱ACRL）于2016年發布的大學圖書館發展趨勢中提出，數據服務是未來大學圖書館發展的九大趨勢之一[1]。美國、加拿大、英國、澳大利亞等國家的大學圖書館開展數據服務較早[2]，紛紛設立了數據館員、數據服務經理、數據策展館員、數據可視化館員、數據咨詢館員[3]等多種崗位，提供數據的管理和服務工作。數據服務已經成為數據密集型科研范式下不可或缺的重要環節，是大學圖書館順應大數據發展趨勢的必然要求。同時，數據服務驅動著圖書館服務內容和服務模式的變革與創新，也為大學圖書館自身發展帶來了新的機遇。

對國內有關圖書館數據服務的研究成果進行分析可以看出，目前我國學術界的研究主要集中于對國外數據服務工作的宣傳、介紹以及經驗梳理方面。例如李正超[4]選取國外10所高校圖書館作為樣本，總結其科學數據服務內容和特點；黃如花等[5]對加拿大公共圖書館開放政府數據、為用戶提供數據資源、舉辦開放數據活動等措施進行了調查分析；魏來和鄭華敏[6]從國內外高校圖書館招聘信息出發，從多個角度解析了數據館員需要具備的職業能力；陳遠方等[7]通過國內外圖書館數據服務的研究文獻梳理了其研究現狀、主題分布、知識結構等內容。基于此，為全面了解我國大學圖書館數據服務研究與實踐現狀，本文通過對我國“雙一流”建設的42所大學圖書館的數據服務開展方式及現狀進行調研并提出相關建議，以期為我國大學圖書館開展數據服務提供一定的借鑒。

2 研究設計與方法

世界一流大學和一流學科建設是我國高等教育發展的重大戰略決策，42所“雙一流”高校是提升我國高等教育綜合實力和國際競爭力的重要支撐力量。大學圖書館是為科研人員提供科研支持的主要機構，大數據環境下其數據服務能力變得尤為關鍵。

本研究采取文獻調研與網絡調查相結合的方法，以我國42所“雙一流”大學圖書館作為研究對象，對其數據服務研究和實踐現狀進行調研。在文獻調研方面，以CNKI、CSSCI數據庫作為來源，在主題字段進行“數據服務+圖書館”“數據館員”“學科服務+圖書館”等檢索操作，選取與圖書館數據服務相關性較高的文獻作為樣本文獻；在網絡調查方面，一是利用搜索引擎，瀏覽42所“雙一流”大學圖書館網站上的機構設置、讀者服務、學科服務、情報服務等欄目，對其中有關數據服務的信息進行抓取，二是搜集招聘網站上對圖書館數據服務相關崗位的崗位職責、技能要求等信息對其實踐現狀進行補充。通過上述調研方式，獲得我國“雙一流”大學圖書館數據服務崗位設置、數據服務方式、服務內容等研究與實踐信息，調研時間為2018年11月至2018年12月5日。

3 結果分析

3.1 數據服務部門設置

對我國“雙一流”大學圖書館數據服務運行現狀進行調研可知，不同圖書館在數據服務支持方面的部門設置有所差別，具有代表性的幾所高校圖書館數據服務崗位設置及服務內容如表1所示。

表1 “雙一流”大學圖書館數據服務支持部門設置及數據服務內容概況（部分）

由表1可知，我國“雙一流”大學圖書館在數據服務的崗位設置方面有所不同，提供的服務內容也不盡相同。除北京大學圖書館明確設立數據服務館員崗位外[8]，其余多數高校圖書館運用原有的學科服務、情報服務、參考咨詢、信息技術等部門，在提供學科服務、咨詢服務等基礎上增加數據服務。例如，南開大學圖書館信息咨詢部既負責電子文獻資源的運行維護與內容揭示、論文引證、課題查詢、科技查新等服務，同時也提供開放數據的使用、管理和共享，為全校師生提供數據支持服務；南開大學圖書館學科服務部在負責學科館員工作、專題服務、定題服務的基礎上，與相關部門合作進行各學科數據的搜集、保存、揭示和服務；華東師范大學圖書館平臺與技術支持部負責圖書館信息化技術工作，同時也負責承擔各類數據備份保存、相關數據整合處理、數據挖掘與驅動等數據管理及分析工作；浙江大學圖書館情報服務中心利用專業的數據分析與挖掘工具，為各類服務對象提供基于事實數據、科技信息、文獻資料等高度定制化的情報信息挖掘與分析服務。

綜上所述，我國大學圖書館數據服務欄目設置較為分散，缺乏統一的標準及命名，不利于用戶了解數據服務的內容和方式，也不利于圖書館數據服務工作的開展與發展。

3.2 數據服務支持團隊

與參考咨詢、學科服務、信息服務等傳統服務相比較，數據服務最大的特點在于其服務內容和方式都是圍繞著各種“數據”展開。數據服務注重研究數據、事實數據等各種數據的搜集、保存、處理、分析與挖掘，因此需要聯合多個機構、部門進行合作，才能夠為用戶提供高質量的數據服務。北京大學圖書館、復旦大學圖書館和武漢大學圖書館作為我國開展數據服務較早的三個機構，均建立了自己的數據服務系統平臺。對這三所高校圖書館的數據服務團隊建設進行調研，結果如表2所示。

數據服務對圖書館員所具備的專業知識和技能提出了新的要求，不同高校對于數據服務崗位的能力要求也不盡相同。根據表2可以看出，數據分析和數據可視化工具是數據服務崗位人員需要掌握的基本技能，北京大學圖書館、復旦大學圖書館和武漢大學圖書館都在該崗位招聘中提出了明確要求，例如北京大學圖書館需要數據服務崗位人員熟悉SPSS、Citespace、GIS等工具使用。除數據分析和可視化之外，各高校根據自己數據服務的具體內容也對工作人員提出了個性化要求，比如武漢大學圖書館要求數據服務人員具備各種編程語言開發能力；北京大學圖書館要求數據服務人員能夠從事數據素養培訓、咨詢等工作；復旦大學圖書館要求數據服務人員熟悉機構庫或者數據管理平臺等。

圖書館數據服務是一項具有交叉性和綜合性的工作，需要具有多學科背景和知識技能的人員共同開展該工作。在此基礎上，除了圖書館外，還需要與其他部門協同促使其服務內容更加廣泛，北京大學圖書館、復旦大學圖書館和武漢大學圖書館均與校內多個機構進行了合作。另外，圖書館數據平臺建設是一項復雜的系統工程，需要各種基金支持來保障項目的完整實施，例如北京大學圖書館開放研究數據平臺受到了國家自然科學基金的資助，為平臺建設和運營提供了重要保障。

表2 部分高校圖書館數據服務支持團隊概況

3.3 數據服務內容

大學圖書館的數據服務主要圍繞科研數據展開，包括對數據的收集、組織、管理、開發、利用、共享等，貫穿科研活動的生命周期。對我國42所“雙一流”大學圖書館開展的數據服務內容進行調研可以發現，雖然部分高校未明確設置數據館員崗位，但在學科服務、情報服務過程中也嵌入了數據服務相關內容。我國大學圖書館的數據服務內容具有多元化的特點，對其進行進一步劃分，具體包括數據管理服務、數據分析服務、數據素養服務和數據應用工具服務4個方面。

（1）數據管理服務。數據管理服務是指對科研數據的采集、存儲、安全保護、元數據標引、發布、共享等。數據管理是圖書館開展數據服務的基礎，是數據服務相關工作的重要組成部分。以北京大學圖書館[12]為例，北京大學開放數據研究平臺為科研人員提供了完整的數據提交、管理和發布功能，鼓勵科研人員開放和共享自己的研究數據；具有靈活的訪問控制、請求和審核機制，為科研數據的長期保存提供保障；為用戶提供了數據檢索、瀏覽、授權下載和評論功能，以促進研究數據的傳播、再利用和再生產。截至目前，開放數據研究平臺已經收錄了中國家庭追蹤調查、中國健康與養老追蹤調查、北京社會經濟發展年度調查、北京大學健康老齡與發展研究中心等多個學科的研究數據，為科研工作者提供了大量優質的數據資源。

（2）數據分析服務。數據分析是指圖書館基于已有的科研數據資源，利用SPSS、Citespace、SAS、Matlab等工具對其進行計算和可視化等分析操作，為用戶提供各種層次的分析報告、咨詢報告等產品的服務，例如學科競爭力發展報告、學科前沿報告、個人成果分析等。以華中科技大學圖書館為例，其科技情報所目前主要提供的數據分析服務包括為學校科研管理部門提供學科發展規劃和發展決策相關信息、為學校人事管理部門提供人才建設和人才引進相關信息、為院系和科研單位提供學術影響力評價服務、提供高度定制化的學科分析服務等。華中科技大學圖書館[13]綜合運用多種分析工具和評價方法，完成了《華中科技大學學術影響力分析報告》《武漢地區三所高校WoS學術論文被引情況比較》《華中科技大學入選ESI優勢學科及高影響論文分析》《985部分高校優勢學科及高影響論文比較分析》等報告，為學校人才培養、科學研究和發展決策提供了強有力的數據支撐。

（3）數據素養服務。數據素養是指解讀、創建和傳播數據信息的能力[14]。在數據密集型科研范式下，無論是自然科學還是人文社會科學領域，科研數據在數量、速度、類型等各個方面都得以快速增長，其大數據特征越發明顯，數據素養成為科研人員進行科學研究活動所必備的能力之一[15]。大學圖書館具有豐富的數據資源和專業的館員隊伍，能夠針對不同層次的用戶開展多形式、全方位的數據素養培訓服務，實施方式主要包括數據素養系列專題講座、在線課程、院系專場、一對一教師培訓等。例如，北京師范大學圖書館開通了“應用Citespace快速定位教育學熱點研究”“應用HistCite快速定位數理核心文獻”等在線課程；清華大學圖書館開設了“Excel操作與應用”“SPSS：從入門到深度應用”等專題講座；天津大學圖書館舉辦了“調研數據的Vosviewer可視化”等系列培訓。

（4）數據應用工具服務。數據應用工具服務是指圖書館為用戶進行數據分析和可視化等操作提供有效工具的服務。例如，復旦大學社會科學數據平臺能夠支持用戶對數據進行描述性分析和高級統計分析；上海交通大學圖書館提供了可以分析引文數據的InCites分析工具，科研人員能夠通過InCites實時跟蹤機構的科研產出和影響力，尋找潛在的科研合作機會；廈門大學圖書館網站提供了Matlab等用于數據可視化、數據分析及數據計算的應用工具。

4 結論與建議

在E-science環境下，數據服務已經并正在逐漸成為大學圖書館的關鍵服務領域。通過對我國“雙一流”大學圖書館數據服務研究與實踐現狀進行調研可以發現，目前我國數據服務工作正處于起步和探索階段。本文基于我國42所“雙一流”大學圖書館數據服務現狀，借鑒國外高校圖書館數據服務的成功經驗，提出以下3個方面的措施。

（1）完善數據服務制度建設。數據館員是圖書館提供數據服務的主體，重視數據館員隊伍建設，完善數據服務制度是推進我國大學圖書館數據服務不斷發展的必然要求。目前我國“雙一流”大學圖書館中，除北京大學圖書館明確設立數據服務崗位外，其余大部分高校圖書館的數據服務融合在學科服務、情報服務、咨詢服務中。數據服務制度建設包括數據館員任職條件、崗位職責、考核評估、管理培訓、數據服務團隊建設等多個方面的內容，我國大學圖書館應該積極制定完善合理的數據服務制度，組建具有多種專業技能、多個學科背景的專業數據館員團隊，為數據服務提供強有力的人才保障。

（2）豐富數據服務內容。數據服務往往分為技術型服務和咨詢型服務兩種類型，技術型服務注重數據的收集、存儲、分析、可視化、共享等方面，而咨詢型服務更關注幫助用戶解決其在科研活動生命周期中遇到的數據管理問題。在我國“雙一流”高校圖書館數據服務現狀中，北京大學圖書館、復旦大學圖書館、武漢大學圖書館為科研人員提供的數據服務都屬于技術型服務，較少有高校重視咨詢型數據服務。為此，圖書館應補充與豐富數據服務內容，例如幫助用戶制定數據管理計劃、了解用戶的數據管理需求、提供數據出版指南等，才能夠為用戶提供個性化和專業化的數據服務。

（3）拓展數據服務方式。互聯網技術的快速發展極大地拓展了圖書館服務的空間范疇，圖書館門戶網站、微信、微博等多種平臺都是圖書館進行學科服務、咨詢服務的有效工具。數據服務應該借鑒圖書館已有服務的方式，從多個平臺入手為用戶提供高度便捷和穩定的服務。

總之，我國大學圖書館數據服務目前正處于起步和探索階段。通過分析我國“雙一流”高校圖書館的數據服務現狀，發現我國大學圖書館數據服務目前存在的問題，將對圖書館數據服務發展具有一定的參考價值。