E-Research環境下的高校圖書館科研數據管理服務探究

安源 冷雪卓 王楊

摘要：在E-research環境下，開展科研數據管理服務是高校圖書館深化服務的要求與趨勢。文章論述了我國高校圖書館助力科學數據管理的必要性和可行性，同時指出應從創新嵌入式科研服務、專業化參考咨詢服務、學科化信息素養培訓服務、數據專家增值服務四個方面助力科研數據管理。在此基礎上構建高校圖書館科學數據服務實施框架體系，并分析了高校圖書館科研數據服務實施過程中各主要因素間關系，提出了加強科研數據管理服務的措施。

關鍵詞：科學數據;高校圖書館;管理與服務;框架體系

中圖分類號：G252 文獻標識碼：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2021.0029

E-research一詞最初由英國信息系統聯合委員會（JISC）于上個世紀末提出，有數字化研究、電子化研究和網絡化研究的涵義[1]。在數字化、電子化、網絡化環境下，科學研究進入了數字科研新階段。科研數據在科學研究中的作用日趨顯現，挖掘科研數據的潛在價值充分發揮其作用，同時促進科學研究轉型升級和科技創新變得尤為重要，從而催生了科研數據管理。

為了幫助科研人員有效進行科研數據管理，歐美許多世界一流大學圖書館在上世紀九十年代開始逐步介入科研數據管理服務，經過二十多年的發展已建立了比較完善的數據管理服務體系。司莉對2017年QS發布的排名前100的世界一流大學圖書館網站的科研數據管理服務進行分析調查，發現在可訪問的76所高校圖書館中，已有62所開展了科研數據管理服務，占總數的82%。與此同時，對我國“985”高校圖書館網站進行調查，發現僅有北京大學、北京師范大學、同濟大學等幾所高校圖書館提供了較為詳細的科研支持服務[2]。國內的高校圖書館科研數據管理服務處于起步階段，在政策制定、服務模式、服務內容、合作管理等方面還需進一步優化提升。我國高校圖書館應充分發揮其在信息資源的存儲、傳播與交流中的作用，通過深化服務內容、創新模式、拓寬范圍等方式，建立完善的科研數據管理創新服務體系。

1 E-research環境下高校圖書館開展科研數據管理的可行性和必要性

隨著數字化技術的深入發展，數字化數據已經成為科學數據的重要組成部分。自2003年以來，數字化數據占全部新增數據的90%以上，其總量大大超過了紙質信息量[3]。世界科研模式發生了深刻變化，高校圖書館在數字化數據管理中的作用也逐漸顯現。2012年美國研究圖書館協會（ACRL）在其發布的《高校圖書館十大發展趨勢》報告中指出：開展數據收集、保存、開發與應用將是未來圖書館的發展趨勢[4]。科研數據管理工作推動高校圖書館信息服務的內涵、模式及機制的創新與發展，以科研用戶需求作為驅動力，將圖書館的信息服務推到新的高度。

1.1 可行性

首先，圖書館的主要職責是組織、維護和保存不同類型的信息，高校圖書館應該始終保持開放接納的態度，在科研數據服務方面扮演重要的角色[5]。在數字化資源的存儲、利用和傳播過程中，圖書館員積累了豐富的文獻信息組織、標引、管理及整合等方面的經驗，能很好融合到科研數據組織、數據存儲、數據挖掘、數據共享的工作中去，圖書館具備服務于科研數據管理的專業人員。

其次，圖書館承擔著高校的科研教學輔助工作，為科研人員、一線教師及學生提供形式多樣的信息服務，有著較強的服務和溝通能力。高校圖書館一直承擔大學生文獻信息素養教育，一些大學已將科研數據管理納入到高校信息素養教育的課程中。從事相關工作的館員經過學習與培訓，能夠勝任對科研用戶進行科研數據管理的各項工作。

第三，現代信息技術在科研數據管理與服務中起著至關重要的作用，圖書館具備一定的軟、硬件基礎設施優勢。圖書館在數字化、智慧化建設中已經成為大學基礎設施的重要組成部分，也將會成為科研數據管理基礎設施的一部分。

1.2 必要性

開展科研數據管理服務是用戶的需求，也是高校圖書館自身發展的內在需要。在與時俱進的時代要求下，高校圖書館在科研數據管理工作中的必要性更加凸顯。面對海量的科研數據，數據的使用者希望科研數據能夠廣泛地開放與共享，用最低的成本、最便捷的方式盡可能獲取自己需要的科研數據。而數據的生產者也需要進行科學研究，還需從事撰寫數據管理計劃、提交與存儲數據等繁重的工作。因此，無論對數據生產者還是使用者，都迫切需要像圖書館這樣專業部門的幫助以提高科研活動效率。高校圖書館應積極加入到科研支持服務的隊伍中來，推動圖書館由信息資源中心向數據中心的轉變。

各層面的數據管理政策促使高校圖書館開展科研數據服務成為必然。為適應數字化科研發展需要，近年來從國家、科研資助機構、科研單位等各個層面制定了數據管理政策，把提交數據管理計劃和共享數據作為申請科研資助項目硬性要求。與此同時，為進一步加強和規范科研數據管理，國務院辦公廳于2018年印發了我國首部針對科研數據管理與共享的法律文件—《科學數據管理辦法》[6]。《科學數據管理辦法》的出臺規范了我國相應機構對科研數據的管理。高等院校是科研數據生產量最大的法人單位，加強科研數據的管理迫在眉睫。圖書館在長期工作實踐中成為了承擔此項工作的最佳選擇。

2 E-research環境下高校圖書館科研數據管理服務的內容

2.1 嵌入式科研服務

“嵌入式服務”來自創立知識管理領域的Tom Davenport和Larry Prusak在“Blow Up the Corporate Library”中，提出“館員應該走出圖書館，積極融入用戶環境，評價用戶需求，并為用戶提供信息服務[7]。高校圖書館應將科研數據管理服務納入到嵌入式服務內容之中，通過實地調研關注用戶需求，為用戶發現、獲取、利用其所需科研數據，采用數據統計分析、知識發現及文本挖掘等形式將服務嵌入到教學及科研的全過程。吳愛芝將嵌入式科研服務模式總結為面向科研項目的全程跟蹤服務、面向科研過程的知識加工服務、面向科研團體的科研支撐服務、面向科研人員的個性化服務[8]。

康奈爾大學圖書館在嵌入式科研服務中探索出一條成功道路，為高校圖書館開展科研服務提供了新的思路。該校的科研數據管理服務工作組根據科研數據生命周期，通過八個階段開展嵌入式科研數據管理服務，即嵌入式規劃服務階段、嵌入式采集服務階段、嵌入式保證服務階段、嵌入式標引服務階段 、嵌入式保存服務階段、嵌入式發現服務階段、嵌入式整合服務階段、嵌入式分析服務[9]。康奈爾大學圖書館啟動了“A Day in the life of a Researcher”的研究項目，項目通過對科研人員的觀察和訪談，發現科研人員科研工作過程中的關注點，并以此設計科研服務[10]，展現了該館探索嵌入式科研服務的新思路。

2.2 專業化參考咨詢服務

參考咨詢工作一直以來都是高校圖書館的一項核心工作，尤其在當前數字化、智能化信息環境中， 參考咨詢服務在幫助用戶有效、準確獲取信息中起著越來越重要的作用，用戶對參考咨詢服務的需求也越來越高。為更便捷地服務用戶，圖書館可以通過拓寬服務渠道豐富服務內容，采取多種參考咨詢服務模式，助力科研數據管理服務。通過微信公眾號、官方微博、在線咨詢、QQ 群、社交網絡等，為用戶提供多樣、便捷的服務。如北京大學圖書館、復旦大學圖書館均利用管理平臺開設了提供數據存儲、共享和管理等方面的咨詢，開通了郵箱、微信公眾號、新浪微博等咨詢服務[11]。清華大學圖書館設置了機器人“小圖”， 實現了7×24小時的“酷”咨詢服務。越來越多的大學選擇以了解用戶需求，幫助科研人員撰寫數據管理計劃作為咨詢服務切入點。完備的數據管理計劃是科研人員獲取科研資助機構支持的前提，也是其有效管理科研數據的依據，并為其規避或應對可能產生的各類問題提供了保障[12]。

2.3 學科化信息素養培訓服務

高校圖書館擁有豐富的信息資源，為了使知識和信息得到更好的傳播，高校圖書館一直主動承擔用戶信息素養培訓的工作。在科研數據密集化發展的背景下，數據館員可以為普通科研用戶開設科研數據管理方面的課程培訓、研討會、在線網絡教程，也可對不同學科、不同研究層次及科研團隊開設個性化培訓課程，一定程度上提升了科研人員的數據管理能力與素養，科研人員通過交流和互動更好地掌握科研數據管理方法。通過數據管理計劃、數據組織、數據分析、數據管理工具軟件使用等方面的培訓課程，可使相關人員快速地掌握相關工具，從而高效地分析、管理和呈現研究成果。

在對國外高校圖書館調查中發現，不少圖書館都開設了各種主題的培訓課程。如倫敦政治經濟學院圖書館為研究人員提供多種培訓的主題，如：文獻計量和引文分析、數據保護和研究倫理、數據管理、使用 Endnote 進行研究項目等[2];美國國會圖書館為培訓圖書館員數字保存的能力設立的“數字化保存外延服務與教育”DPOE 項目[13]等。在國內，北京大學圖書館于2016年11月7日至12月16日以“開放數據”為主題，舉辦了第三屆開放數據篇搜索達人大賽。通過活動提高了用戶搜索和利用開放數據的實踐技能，促進了跨學科合作[14]。

2.4 科研數據的增值服務

科研數據的增值是指科研數據在重復使用過程中產生了新的價值。數據增值是圖書館及相關機構在存儲和利用具有質量保障的數據中，通過不斷尋找最佳實踐案例，逐步實現良好數據治理的過程中新增的一項社會服務功能[15]。有實際用戶需求的圖書館可以運用科研數據分析及可視化等軟件，對科研數據進行多維度分析、挖掘、建模、融合，面向教學及科研特定學科領域開展數據增值服務，提高科研數據被獲取和再利用的效果，推動科研活動智能化進程。

通過調查發現，國內外高校圖書館目前開展科研數據管理增值服務主要靠推薦數據分析可視化管理工具以及引文管理工具實現。如加州大學伯克利分校圖書館搭建了Data Lab數據實驗室平臺，為研究人員提供了數據分析R和 Python編程語言以及Stata、SPSS 等統計分析軟件;普林斯頓大學通過管理與知識共享系統Lib Guides開展服務，提供專業的統計分析軟件，采用定性和定量研究方法對科學數據進行分析，體現其數據管理的增值服務[2]。

3 E-research環境下高校圖書館科研數據管理實施框架構建及解析

3.1 高校圖書館科研數據管理實施框架設計

在已有高校圖書館科研數據管理理論和實踐研究分析的基礎上，筆者認為構建科研數據管理實施框架應以高校圖書館為核心主導，協同學校的相關部門如科研機構、網絡信息中心、行政管理部門等。科研數據管理應在科研數據全生命周期內以科研用戶需求作為導向，以科研數據服務管理平臺為基礎，以相關政策、體制和機制作為依據，以數據安全為前提，促進科研數據的高效利用和開放共享。其中服務內容包括數據獲取、數據組織、數據保存、數據共享，服務途徑包括數據管理培訓、參考咨詢與服務宣傳。實施總體框架如圖1所示。

3.2 框架構建與解析

3.2.1 基礎環節的構建

在科研數據管理工作準備環節中，首先應通過不同的方法識別科研用戶需求，用戶需求是高校圖書館開展科研數據管理服務的出發點與導向。周力虹對來自全國不同高校、不同專業教職工問卷結果進行分析，發現各數據管理階段中的用戶需求特點、對科研數據培訓咨詢方式的用戶需求特點以及不同學科用戶的數據需求各不相同[11]。通過對用戶需求的調查分析，高校圖書館能更準確地把握科研數據服務的方向。

其次科研數據服務應以數據管理平臺的建設為基礎。數據平臺建立的基本目標是為了方便用戶對科學數據的發現、獲取和利用，提高科研數據的社會價值和效率[16]。科研數據平臺主要包括數據提交、數據發布、瀏覽、查詢、下載數據等管理與服務的基本功能。前臺數據發布和后臺管理的自建機構庫或門戶網站形式，可實現科學數據的共享，平臺建設一般分為自建或合作建設兩種形式。2014年我國第一家自建高校社會科學數據平臺——復旦大學社會科學數據平臺建成，該平臺的功能有數據監護、數據引證、數據共享、數據分析[17]。上海教育科研數據共享平臺是合建平臺的范例，該平臺由上海市教委信息中心牽頭，復旦大學圖書館等十所高校單位參與共建，提供上海地區高校優質特色教育數據資源[18]。

最后科研數據服務應圍繞科研數據生命周期展開。科學研究是科研數據的來源， 科研數據有其自身的生命周期。根據科研數據生命周期理論，分析數據在周期的內在規律和系統結構， 有助于推動數據管理與共享的良性發展。許多國家高校圖書館都是基于全生命周期內開展科研數據管理工作。我國2018年頒布的《科學數據管理辦法》中也提出了加強科研數據全生命周期安全管理的要求。為了幫助科研人員和圖書館員進行數據管理，不同組織機構提出了很多成熟的數據生命周期模型，如英國數字審編中心提出的DCC審編生命周期模型、數據文檔倡議聯盟提出的DDI組合生命周期模型、國際空間數據系統咨詢委員會開發的OAIS 參考模型等[19]。

3.2.2 服務內容及服務途徑

通過對一些認可度較高的數據生命周期模型的分析，發現這些周期模型的核心要素都包括數據獲取、數據組織、數據保存、數據共享四個環節，并將這四個環節作為數據管理的主要服務內容。

（1）數據獲取是高校圖書館數據管理工作的起點，在此過程中賦予研究人員權限上傳數據后，在完整的科研數據管理平臺上收集原始數據。一個完善的科研數據管理平臺不僅可以方便科研人員快速上傳數據，而且有利于用戶準確查找數據。數據館員再對獲取的數據進行清理、篩選、分類，建立元數據，為數據組織做準備。

（2）數據組織是采取一定的技術手段使科學數據有序化。在此階段確定統一的元數據標準后，數據館員協助研究人員創建并整理元數據，對元數據轉化、標引、加工，進行合理的注釋后上傳數據。對數據集匯總創建和轉換元數據是存儲數據的前提。

（3）數據安全存儲才能保證數據再次利用。數據存儲需要考慮兩方面因素，即存儲基礎硬件設施和數據存儲方案。科研數據可以以機構倉儲方式存儲，也可以數據門戶網站方式存儲。北京大學、復旦大學圖書館與哈佛大學合作，基于哈佛大學開源軟件 Dataverse 搭建 了“開放研究數據平臺”和“復旦大學社會科學數據平臺”[20]。

（4）數據共享是科研數據管理的最終目的。隨著科研數據共享成為科學研究發展的需求， 支持科研數據共享項目的科學數據組織機構相繼成立。如英國聯合信息系統委員會（JISC） 支持組建了英國數據管理中心（DCC），美國國家科學基金會（NSF）、歐盟委員會、澳大利亞政府等共同組建了科學數據聯盟（RDA）[21]。這些組織機構的成立為開放共享科研數據創造了條件，為科研數據的共享實踐起到了積極促進作用。但在數據共享中應建立有效的數據共享機制，以保證數據按照相關規則安全使用和訪問。

高校圖書館可采用數據管理培訓、參考咨詢與服務宣傳等途徑，提升數據管理服務的效能。在服務宣傳的基礎上，開設如何存儲和利用科研數據的培訓課程、培訓講座及研討會，通過郵箱、系統平臺等咨詢渠道解答用戶的疑難問題。

4 E-research環境下高校圖書館提升科研數據管理服務的措施

4.1 加強圖書館數據管理服務部門的人才隊伍建設

目前，科研數據管理人才匱乏成為利用大數據進行科學發現的最大制約。清華大學計算機系武永衛教授預計未來3-5年內中國的數據管理人才缺口達150萬。我國賽迪智庫2019年報告指出2025年中國大數據人才缺口達230萬。為此，我國也采取積極措施應對，2016年中國高校新增設置了 “數據科學與大數據技術”專業，首批3所高校獲批設置該專業，2017年32所高校獲批設置該專業，到2018年248所獲批設置該專業[22]。中科院文獻情報中心不定期舉辦數據館員培訓班，通過培訓使許多高校圖書館的數據館員不僅了解到國內外大數據的最新發展現狀，學習了開源軟件、開放數據、開放獲取等的權益機制，還掌握了R、Python、Hadoop等軟件的安裝與使用[23]。我國高校圖書館館員雖然具有較高的圖書情報專業知識，但信息技術、數據統計分析及其他相關學科領域的能力有待加強，高校圖書館應加強科研數據服務的全方位人才培養。

4.2 加強基礎設施建設，奠定服務基礎

開展科研數據管理對我國高校圖書館的基礎設施建設有較高的要求，但總體來說現有的基礎設施能力十分有限，所以應加強大數據所需要的開放、易用、可擴展性的科研數據管理平臺建設。同時應積極推進本校的機構知識庫建設，根據本校自身情況構建適合的數據存儲管理系統，設計滿足自身需求的服務管理工具，如英國數字管理中心研制的DMP Online以及加州數字圖書館研發的DMP Tool軟件[24]。在數據基礎設施建設中各高校圖書館應考慮到大數據本身的特點，如現有需求、成本效益及整個生命周期角度，建成支持多學科研究和跨學科轉移的數據管理平臺。只有攻克技術的壁壘，才能推動數據管理與共享的實踐，以此奠定我們的服務基礎。

4.3 根據自身特點，找準服務的著力點和立腳點

科研數據管理服務為高校圖書館開辟了一條可持續發展的新道路。高校圖書館在實際服務工作中應根據本館人力資源、基礎設施、資金等實際情況，發揮自身優勢，量力而行，由淺入深，找準服務的出發點、立腳點及適合的服務內容。以幫助撰寫數據管理計劃、數據存儲等工作為起點，腳踏實地逐步擴展專家咨詢、教育培訓等系列化深度服務，以創新為服務的核心，融合自身的特點推進服務特色。

4.4 提升科研人員對數據共享的認識

相關調查表明，科研人員接納科研數據管理與共享存在許多障礙。大多數科研人員認為數據的使用者才是數據管理中最大的受益者，對數據生產者而言只帶來了更多的工作而沒有得到實際益處[25]。國外許多科研資助機構要求得到資助的科研人員上交科研數據，而我國主要科研資助機構還未對此提出強制性要求，造成了我國科研人員數據管理與共享的意識淡薄。因此，我國政府應加大對科研人員科研數據共享的引導和支持，出臺相應的數據管理政策，加大相應的法律效力，以保證科研人員及用戶規范化保存及利用數據。

參考文獻

[1]王琦，陳文勇.E-research環境下圖書館員角色重定位及其技能研究[J].大學圖書情報學刊， 2015，33（4）：5-10.

[2]司莉，曾粵亮.世界一流高校圖書館科研支持服務調查與分析[J].圖書情報工作，2018，62（8）：30-41.

[3]National Science Foundation.Digital Research Data Sharing and Management[EB/OL].[2020-03-15].https：//www.nsf.gov/nsb/publications/2011/nsb1124.pdf.

[4]文庭孝.大數據時代圖書館創新發展思考[J].圖書館，2019（5）：15-22，27.

[5]蔡韶瑩.近十年國外高校圖書館科研數據管理服務研究進展及啟示[J].情報探索，2020（10），122-129.

[6]國務院辦公廳.關于印發科學數據管理辦法的通知[EB/OL].[2020-04-02].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2018-04/02/content_5279272.htm.

[7]李彥芝，張丹.館員嵌入科研項目知識轉移服務方式研究[J].情報科學，2013，31（8）：111-115.

[8]吳愛芝，王婧媛.大數據時代高校圖書館嵌入式科研服務模式與內容研究[J].現代情報，2018，38（12）：97-102.

[9]徐菲，王軍，曹均，等. 康奈爾大學嵌入式科研數據管理服務探析[J].圖書館建設， 2015（12）：54-59.

[10]楊朝強.美國圖書館嵌入式科研服務項目研究及啟示[J].新世紀圖書館，2017（7）：86-90.

[11]周力虹，段欣余，宋雅倩.我國高校圖書館科研數據管理服務調查與分析[J].圖書情報工作， 2017，61（20）：77-86.

[12]尹懷瓊，熊擁軍，劉海霞.國內外高校圖書館科研數據管理服務分析及啟示[J].圖書館學研究， 2020（11）：33-41.

[13]DigCCurr Professional Institute.Curation Practices for the Digital Object Lifecycle[EB/OL].[2020-05-17].http：//ils.Unc.edu/digccurr/institude.html.

[14]北京大學.圖書館成功舉辦第三屆搜索達人大賽（開放數據篇）[EB/OL].[2020-06-21].http：//pkunews.pku.edu.cn/xwzh/2016-12/21/content_296278.htm.

[15]顧立平.數據治理——圖書館事業的發展機遇[J].中國圖書館學報，2016，42（5）：40-56.

[16]賴劍菲，洪正國.對高校科學數據管理平臺建設的建議[J].圖書情報工作，2013，57（6）：23-38.

[17]復旦大學.復旦大學推出首個中國高校社會科學數據平臺[EB/OL].[2020-07-30].https：//www.sinoss.net/2014/1230/52568.html.

[18]上海外國語大學賢達經濟人文學院.上海市教育認證中心資源共享使用說明[EB/OL].[2020-08-09].https：//jjglxy.xdsisu.edu.cn/2020/0409/c535a27723/page.htm.

[19]楊林霞.面向科研用戶的嵌入式智慧數據服務模式研究[J].圖書館，2019（10）：28-33.

[20]中國教育網絡.替代計量學在數字科研環境中的應用[EB/OL].[2020-08-12].http：//www.edu.cn/xxh/zyyyy/201506/t20150612_1273012_1.shtml.

[21]邱春艷，黃如花.近3年國際科學數據共享領域新進展[J].圖書情報工作，2016（3）：6-14.

[22]大數據觀察.248所高校獲批“數據科學與大數據技術”專業[EB/OL].[2020-08-22].http：//www.ciotimes.com/bigdata/157292.html.

[23]中國科學院文獻情報中心.首屆中國數據館員培訓班在中科院文獻情報中心成功舉辦[EB/OL].[2017-02-20].http：//www.las.cas.cn/xsjl/xsjlej/201702/t20170220_4748440.html.

[24]王璞.英美兩國制定數據管理計劃的政策、內容與工具[J].圖書與情報，2015（3）：103-109.

[25]王丹丹.新加坡南洋理工大學科研數據管理服務的實施與思考[J].大學圖書館學報， 2019，37（2）：67-74.

作者簡介：安源（1973-），女，碩士，哈爾濱醫科大學圖書館副研究館員。研究方向：文獻計量學。

冷雪卓（1982-），女，哈爾濱醫科大學圖書館館員。研究方向：人力資源管理。

王楊（1984-），女，哈爾濱醫科大學圖書館館員。研究方向：信息服務。

（收稿日期：2020-11-09 責任編輯：張靜茹）