我國檔案數據治理研究趨勢與研究熱點分析

摘要：文章以CNKI中文數據庫中2015—2023年197篇檔案數據治理領域研究論文為樣本，運用VOSViewer和CiteSpace梳理其年度發文量、核心機構與作者、高被引文獻、期刊來源分布等情況，通過關鍵詞共現網絡分析及突發性探測分析來探究檔案數據治理研究發展趨勢與前沿。通過分析，發現近年來檔案數據治理研究成果數呈現波動上升趨勢，在2023年達到峰值，在國內形成了以上海大學為首的核心機構、以金波教授為首的核心作者群。通過關鍵詞共現網絡分析及突發性探測分析，發現檔案數據治理研究先后聚焦于檔案數據、數據治理等幾個主題，檔案數據利用是現在及未來的研究趨勢。

關鍵詞：檔案治理；數據治理；知識圖譜；VOSViewer；CiteSpace

中圖分類號：G271" 文獻標志碼：A文獻標志碼

0 引言

檔案數據治理是指檔案部門、社會組織和公民等多元主體協同合作，依據一定的法規標準，充分利用大數據等現代信息技術，對檔案數據生成、收集、管理、存儲、利用整個生命周期進行科學規范的全程管理，挖掘檔案數據價值，滿足社會利用需求，實現檔案數據善治的活動和過程［1］。在數字環境下，新一代信息技術的更迭與演進迫使檔案工作進行變革［2］，以大數據、區塊鏈、物聯網、ChatGPT為代表的技術與檔案各方面工作的深層次切合，倒逼檔案工作走向數據化、知識化、智能化。國家檔案局在《全國檔案事業發展“十四五”規劃綱要》中明確要求提升檔案管理數字化、智能化水平，檔案工作基本實現數字化轉型。開展檔案數據治理研究與實踐是國家治理現代化和信息資源數據化雙重背景下的發展需求［3］。我國開展檔案數據治理的相關研究10余年，在檔案數據治理的術語概念、研究內容、研究方向已經有了初步探知，但是未來該如何拓展和深化呢？基于此，本文擬通過可視化工具，解讀檔案數據治理研究現狀及研究內容特征，以期較為全面地呈現2015年以來我國檔案數據治理的可視化圖譜，為未來該領域研究與工作實踐提供借鑒與參考。

1 數據來源、數據處理工具及研究方法

本文數據來源是中國知網（CNKI）中文期刊總庫，檢索方式為專業檢索，檢索式為（（KY=‘檔案’）and（KY=‘數據治理’））或（FT%=檔案數據治理），文獻時間跨度為2015—2023年。檢索時間為2024年3月1日。檢索出文獻197篇，其中包含180篇期刊論文，17篇碩博論文。

本文所使用的數據處理工具是VOSViewer和CiteSpace。科學知識圖譜的概念和可視化工具自引入國內學術界，就迅速得到大量關注［4］。本文利用VOSViewer生成關鍵詞共現網絡圖，利用CiteSpace的社會網絡分析法生成科研機構合作時間線圖與關鍵詞突發性探測分析圖。

在研究方法上，本文采用科研合作網絡分析法、文獻分析法來探究國內檔案數據治理外部描述性統計分析，采用關鍵詞共現網絡分析法、突發性探測分析法來探究檔案數據治理前沿的變化趨勢、研究前沿與基礎知識之間的關系［5］。

2 研究現狀統計分析

本文將研究現狀統計分析分為4個部分：文獻年度發文量分析、核心機構與作者分析、高被引文獻分析、期刊來源分析。

2.1 文獻年度發文量分析

圖1是根據前文統計的文獻數量所繪制的檔案數據治理文獻年度發文量圖。2015—2019年國內學者對于檔案數據治理的研究處于起步階段。2015年，陳琦［6］指出，通過以云計算技術代替傳統的檔案管理系統、數據治理和建設全國統一的檔案數據模型及行業級檔案數據中心，搭建集約化的檔案大數據應用平臺。2017年，蘇君華等［7］對檔案機構微信公眾號的數量分布、數據質量及數據安全進行實證研究，提出強化數據意識、健全數據標準及增強安全監管技術等具體策略。2018—2019年發文量為11篇，較2017年增量大，說明學者對檔案數據治理的關注度上升。2020年發文量為23篇，同比2019年上升超400%。2023年發文量65篇，達到峰值。2024年前兩個月發文總量為12篇，預計2024年檔案數據治理相關文章發文量超65篇。年發文量呈現波動上升趨勢，這說明，檔案數據治理研究在2020年后越來越受到研究人員的關注。

2.2 核心機構與作者分析

2.2.1 核心機構分析

將發文量6篇以上的機構列表析出，由高到低進行排序（見表1）。上海大學發文量共40篇，發文量依舊位于榜首；中國人民大學發文量為12篇；山東大學發文量9篇；鄭州大學發文量為8篇；四川大學發文量為6篇。上海大學在檔案領域有以金波教授為首的核心學者團隊，這為其在檔案數據治理領域的研究奠定了堅實的基礎。同時，中國人民大學、山東大學、鄭州大學、四川大學在檔案學領域都擁有雄厚的學科實力，依托學科優勢在檔案數據治理研究中也占據有利地位。

為了進一步體現研究機構的合作狀態與研究階段，借助CiteSpace的Timeline這一功能，生成科研機構合作網絡時間線圖，如圖2所示。節點越大，說明該機構在197條數據中出現的頻率越高，連線數越多，說明彼此之間的合作越緊密［8］。

從圖2科研機構合作網絡時間線圖上橫向觀察可以看到，字號較大的幾個機構對應的節點較大，這些機構分別是中國人民大學信息資源管理學院、四川大學公共管理學院、上海大學文化遺產與信息管理學院、上海大學圖書情報檔案系。另外，顏色深淺也代表了其發文時間遠近。顏色越深，發文時間越近。檔案數據治理的主要研究機構是上海大學與中國人民大學。這是因為，在2019年7月15日，金波教授獲得了名為“大數據時代檔案數據治理研究”的國家社科基金重點項目。楊智勇于2020年9月27日獲得“智慧社會背景下數字檔案資源治理體系研究”的國家社科基金一般項目；倪代川于2021年9月24日獲得名為“檔案資源數據化開發利用研究”的國家社科基金一般項目；同日，周林興獲得了名為“國家大數據戰略背景下的檔案數據質量優化控制研究”的國家社科基金一般項目。中國人民大學于2019年7月15日獲得名為“價值驅動的檔案數據知識發現與服務模式研究”的國家社科基金一般項目。圍繞國家社科基金項目，上海大學形成了以金波教授為首的關于檔案數據治理的相關研究，中國人民大學也在2019年前后開展相關研究，這與圖表所呈現的時間節點一致。

2.2.2 核心作者分析

主要作者的發文量反映該作者在該研究領域的關注程度和研究能力。將發文量前五作者列表析出，由高到低進行排序（見表2）。在對檔案數據治理相關文獻分析中，檔案數據治理領域發文量最多的是來自上海大學的金波教授，發文量為13篇。金波教授也是國內較早開始研究檔案數據相關議題的學者之一。2017年金波、晏秦發表《數據管理與檔案信息服務創新》一文，深入探索數據管理背景下檔案信息服務的創新內容，為大數據時代檔案信息服務的發展提供新思路［9］。來自上海大學的周林興作為一作或獨作發文6篇；來自中國人民大學的周文泓、賀譚濤發文量分別為4篇、3篇；來自鄭州大學的李宗富發文量3篇。

2.3 高被引文獻分析

表3是197篇文獻排名前10的高被引文獻。這些文章具有較高的學術價值和影響力，對于了解檔案數據治理前沿、研究熱點和發展趨勢具有重要意義［10］。

在檔案數據治理領域被引頻次最高的3篇文獻分別是金波、楊鵬的《大數據時代檔案數據治理研究》（137次），常大偉、潘娜的《檔案數據治理能力的結構體系與建設路徑》（67次），金波、楊鵬的《大數據時代檔案數據安全治理策略解析》（63次）。高被引文獻被引頻次均在20次以上且文獻發表年限較近，說明學者較為關注檔案數據治理領域。

2.4 期刊來源分析

依據期刊載文量分布，檢索出的197篇文章分布于41種來源出版物，載文量前10的期刊共載文118篇，占文章總量的59.90%，這10種期刊占總刊數的24.39%。載文量前10的期刊種類中，核心期刊有7種，載文總量為87篇，占文章總數的44.16%。表4列出了檔案數據治理研究文獻的高載文量期刊。從載文總量上來看，《檔案與建設》載文量23篇，其載文量排在第1位。2020年刊載在《檔案與建設》的《協同治理視域下檔案數據開發模式探究》一文，從主體、資源、人才、技術優勢四者協同開發的角度切入，為檔案數據治理提供新的思路［11］?！墩憬瓩n案》與《檔案管理》載文量僅次于《檔案與建設》，載文量分別為18篇和17篇。2020年刊載在《浙江檔案》的《檔案數據治理能力的結構體系與建設路徑》一文中指出，要從能力建設與能力實現兩方面來認識檔案數據治理問題，并且基于此設計檔案數據治理能力建設的路徑［12］?？d在《檔案管理》的《“數據”范式演進中的檔案數據治理多維解析》一文旨在界定檔案數據治理的內涵意義、目標要素，厘清其理論與實踐體系，核心問題與研究框架［13］。

3 研究熱點分析

筆者將研究熱點分析分為關鍵詞共現網絡分析、關鍵詞詞頻分析及關鍵詞突發性探測分析3部分。通過VOSViewer構建關鍵詞共現網絡，可以識別出研究領域中頻繁出現的關鍵詞及其之間的關系。突現詞是指在某一時間段內突然涌現并被廣泛關注的關鍵詞，它們通常代表著新的研究趨勢或領域的發展動態［8］。CiteSpace的突發性探測分析是一種揭示研究前沿和熱點的方法。

3.1 關鍵詞共現網絡分析

使用VOSViewer對197篇文獻進行關鍵詞共現網絡分析，梳理出檔案數據值治理相關研究的關鍵詞聚類情況以及關鍵詞間的關聯，結果如圖3所示。

圖3表明與檔案數據治理高度相關的研究文獻總體上呈現出5大類簇，不同的類簇及其時間線索在一定程度上反映了當前“檔案數據治理”相關文獻的研究主題和研究脈絡。

（1）以“檔案數據”為中心的聚類，是聚焦度最高的關鍵詞。

檔案數據與檔案數據安全與協同治理主題高度關聯。在檔案數據安全層面，金波等［14-15］構建大數據時代檔案數據安全治理能力成熟度模型，探析數據安全治理策略，降低檔案數據安全風險，提高檔案數據安全治理能力與水平，保障檔案數據安全。韓云惠等［16］指出全面利用推進《檔案法》與《數據安全法》實施，厘清電子檔案數據安全的問題范圍，構建電子檔案數據安全治理體系的內容框架，解決當前檔案工作實踐中面臨的實際安全問題。在檔案數據協同治理層面，展倩慧［11］指出要構建理念信任、行動協同、結果共贏的檔案數據協同開發新模式。張金峰［17］構建了新形勢下檔案數據協同治理的實現路徑框架，從頂層設計規劃、主體協同意識、新技術應用3個方面為檔案數據治理指明方向。

（2）以“數據治理”為中心的研究聚類，數據治理是聚焦度第二大的關鍵詞。

該研究與數據質量、區塊鏈主題高度關聯。郝蕾［18］指出要從館藏檔案數據普查、數據質量管控、數據質量治理3個方面入手提升數據質量。周林興等［19］構建檔案數據質量治理框架，在技術層面，指出要強化數據處理技術、創新檔案數據存儲技術、完善檔案數據安全技術；在頂層設計層面，指出要完善檔案數據質量治理的政策引導和法律保障；在組織機構層面，指出要準確定位、明確職責；在協同共治層面，指出要橫向協同、縱向協同。葛悅等［20］指出區塊鏈技術保障檔案數據的原始性、安全性和共享性。

（3）以“大數據”為中心的研究聚類，該研究在早期與數據管理、檔案管理等主題高度關聯。在2013年，李小晨［21］指出，大數據時代背景下對海量數據進行有效管理成為巨大挑戰，電子文件鑒定與非結構化電子文件處理、海量檔案數據存儲與備份、檔案實體管理上升到檔案知識管理均離不開大數據技術的支撐。2015年，于英香［22］強調要讓檔案大數據概念回歸理性，檔案數字化不能替代檔案數據化。

（4）以“檔案數據治理”為中心的研究聚類，也是本文綜述的中心主題。在大數據時代，檔案數據指數式增長與檔案管理落后迫切要求加強檔案數據治理。金波等［1］指出檔案數據治理要從檔案數據質量控制、整合集成、共享利用、安全保障與運行機制入手構建大數據時代檔案數據治理體系。常大偉等［12］指出，

檔案數據治理能力結構體系由檔案數據質量管控能力、組織管理能力、開發利用能力、處置能力、檔案數據治理制度建設能力、統籌協調能力、綜合保障能力、創新發展能力構成，并針對能力結構體系提出檔案數據治理建設路徑。胡曉慶［23］指出，檔案數據開發階段是實現數據治理目標的關鍵。

（5）以“檔案治理”為中心的研究聚類，該研究在早期與制度建設、國家治理、整體治理等主題相關聯，近幾年向人工智能等具體主題延伸。金波等［24］將治理定義為政府社會組織以及公民等多個主題協同過程，基于一定的行動規則，共同對公共事務進行科學、規范管理，實現社會善治的活動與過程；同時，指出檔案治理是公共治理理論在檔案場域的應用，是公共治理活動的重要組成部分。從檔案管理走向檔案治理是檔案治理體系和治理能力現代化的集中體現。

3.2 關鍵詞詞頻分析

詞頻是指所分析的文檔中詞語出現的次數。詞頻分析方法就是在書目文件中提取能夠表達文獻核心內容的關鍵詞并通過其頻次的高低分布，來研究該領域發展動向和研究熱點的方法［25］。表5是前10位高頻關鍵詞詞頻統計，“檔案數據”詞頻為64，“數據治理”詞頻為50，“大數據”詞頻為25，“檔案治理”詞頻為14。

中介中心性是測量節點在網絡中位置重要性的一個指標。具有高中介中心性的文獻可能是來凝結兩個不同領域的關鍵樞紐，從信息傳輸角度來看，中介中心性越高，節點的重要性也越大，去除這些點之后對網絡信息傳輸的影響也越大［8］。“檔案數據”“數據治理”中介中心性指數為0.57、0.54，說明“檔案數據”“數據治理”這兩個節點最為重要。檔案數據治理研究中所涉及的數據對象是數據形態的檔案，也是具備檔案屬性的數據［3］。

3.3 關鍵詞突發性探測分析

圖4是具有突發性特征的關鍵詞列表，從列表中能明顯地識別出不同時期檔案數據治理領域研究較為活躍的關鍵詞，直觀地呈現了不同時期檔案數據治理議題的代表性關鍵詞。

在2015—2024年間，按照時間順序，總結出檔案數據治理相關研究的早期脈絡主要呈現兩大特點。

第一，研究內容縱深化。2016年，國家檔案局印發的《全國檔案事業發展“十三五”規劃綱要》明確指出，要加快檔案管理信息化進程，探索電子檔案與大數據行動的融合。2017年，學者關注數據和數據管理兩個層面，檔案數據治理的相關研究主要衍生自數據、數據管理等問題。學者就檔案數據管理的概念展開激烈討論，于英香［26］認為，檔案數據管理=檔案數據+數據管理。周楓等［27］指出，政府部門在履行職務過程中的產出物由“文件”向“數據”擴展，隨著數據驅動業務的發展，業務的輸入、輸出都將以結構化的數據形式存在，檔案管理對象將以文檔為主向以數據為主轉換。2018年后，學者開始探究檔案數據質量相關議題，李飛榮等［28］認為不同類型的檔案數據要有針對性的質量檢測內容與指標，實行通用的檢測流程以實現對檔案數據質量的控制。檔案數據治理是以“數據治理”為用、以“檔案治理”為體的一項管理活動［3］。數據治理是數據管理的更高層次。

第二，理論與實踐相結合。檔案數據觀視域下的企業檔案數據治理能夠促使企業革新治理理念和管理模式，升級技術手段，優化服務方式，對企業檔案治理進行突破。智慧校園的推進使得高校檔案數據資源的來源及其數量發生根本變化［29］，所以高校檔案數據治理勢在必行。新冠疫情的暴發中涌現的數據流轉隱私泄露、跨領域多層級數據壁壘等問題促使檔案數據治理制度框架的構筑與優化［30］。陳剛［31］充分利用AI大模型進行高校人事信息檔案數據挖掘，并論證其可行性。

4 結論

大數據時代的縱深使得檔案管理的對象發生根本性轉變。總體來看，國內對于檔案數據治理的研究開展緊跟政策導向，富有時代性。同時，研究機構分布較為集中，研究成果總數較為樂觀。從研究內容上看，國內學者主要關注檔案數據基礎理論研究，檔案數據安全、質量、協同治理等議題仍處于探索階段，不同地區研究成果數、研究進度等較不均衡。從研究方法上而言，國內學者側重基礎理論研究，厘清相關概念、理念及方法研究。

基于上述分析，后續檔案數據治理相關研究還需從以下內容入手。

第一，檔案數據治理制度問題研究。深入研讀檔案數據治理制度依據與政策指導，深入解讀相關政策法規、行業標準。

第二，檔案數據治理技術支撐體系問題研究。數字化是實現檔案數據治理的重要手段，技術賦能檔案數據數字化建設是一大發展趨勢。研究重點要集中于檔案數據治理如何與先進的技術手段融合，例如，如何利用數據挖掘、自然語言處理等技術，在檔案數字化后實現檔案數據的快速檢索和高效利用等。同時，還需重點研究如何建立檔案數據管理系統來實現檔案數據的在線存儲、共享和利用，如何建立檔案部門與社會間的檔案數據資源群。

第三，檔案數據治理理念相關問題研究。如何落實元治理理念與多元協同管理策略是未來一大研究趨勢。確保正確發揮檔案部門的元治理功能與核心地位，明確各部門和人員的職責及權限，確保檔案數據治理工作的有序進行。同時，如何發揮多主體協同治理能效，發揮政府、企業、公民、社會組織等多個主體參與社會檔案數據治理，依托技術平臺實現協商對話，形成治理體系網絡化、治理權威多樣化、治理關系協同化的局面也是一大研究趨勢。

第四，檔案數據治理標準問題研究。未來要著重研究如何貫徹檔案安全與質量標準規范。檔案數據治理理念是以數據質量為核心，如何保證檔案數據安全性、效率性、開放性、系統性是研究重點。首先，研究如何建立檔案數據質量評估機制，落實檔案數據定期檢查評估制度，如何確保數據自身質量以及數據過程質量符合要求。其次，檔案數據的安全是治理工作的重中之重。如何加強數據備份和恢復、建立安全防護體系、加強數據訪問權限管理、構建安全技術壁壘等，確保檔案數據不被非法獲取、篡改或破壞。

第五，檔案數據治理交叉理論問題研究。目前，國內對檔案數據治理的理論研究主要集中于檔案數據、數據治理與檔案數據治理基礎理論研究。交叉學科理論研究還不夠深入，如從心理學、社會學視角研究用戶檔案信息資源需求心理，以此來探索檔案數據服務新模式。

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（編輯 姚 鑫編輯）

Analysis of research trends and hotspots in archival data governance in China

DUANMU" Feixue

（Department of Information Management， Shanghai Normal University， Shanghai 200234， China）

Abstract：" This paper takes 197 research papers in the field of archival data governance in CNKI Chinese database from 2015 to 2023 as samples， and uses VOSViewer and CiteSpace to comb through their annual issuance， core institutions and authors， highly cited literature， and the distribution of journal sources， etc， and analyzes the keyword co-occurrence network analysis and burst detection by analysis to explore the development trend and frontier of archival data governance research. Through the analysis， it is found that the number of archival data governance research results in recent years shows a fluctuating upward trend， and will reach a peak in 2023， and a core institution led by Shanghai University and a core group of authors led by Prof. Jin Bo have been formed in China. Through keyword co-occurrence network analysis and burst detection analysis， it is found that archival data governance research focuses on several themes such as archival data and data governance successively， and archival data utilization is the present and future research trend.

Key words： archive governance; data governance; knowledge graph; VOSViewer; CiteSpace