E-Research环境下的高校图书馆科研数据管理服务探究

安源 冷雪卓 王杨

摘要：在E-research环境下，开展科研数据管理服务是高校图书馆深化服务的要求与趋势。文章论述了我国高校图书馆助力科学数据管理的必要性和可行性，同时指出应从创新嵌入式科研服务、专业化参考咨询服务、学科化信息素养培训服务、数据专家增值服务四个方面助力科研数据管理。在此基础上构建高校图书馆科学数据服务实施框架体系，并分析了高校图书馆科研数据服务实施过程中各主要因素间关系，提出了加強科研数据管理服务的措施。

关键词：科学数据;高校图书馆;管理与服务;框架体系

中图分类号：G252 文献标识码：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2021.0029

E-research一词最初由英国信息系统联合委员会（JISC）于上个世纪末提出，有数字化研究、电子化研究和网络化研究的涵义[1]。在数字化、电子化、网络化环境下，科学研究进入了数字科研新阶段。科研数据在科学研究中的作用日趋显现，挖掘科研数据的潜在价值充分发挥其作用，同时促进科学研究转型升级和科技创新变得尤为重要，从而催生了科研数据管理。

为了帮助科研人员有效进行科研数据管理，欧美许多世界一流大学图书馆在上世纪九十年代开始逐步介入科研数据管理服务，经过二十多年的发展已建立了比较完善的数据管理服务体系。司莉对2017年QS发布的排名前100的世界一流大学图书馆网站的科研数据管理服务进行分析调查，发现在可访问的76所高校图书馆中，已有62所开展了科研数据管理服务，占总数的82%。与此同时，对我国“985”高校图书馆网站进行调查，发现仅有北京大学、北京师范大学、同济大学等几所高校图书馆提供了较为详细的科研支持服务[2]。国内的高校图书馆科研数据管理服务处于起步阶段，在政策制定、服务模式、服务内容、合作管理等方面还需进一步优化提升。我国高校图书馆应充分发挥其在信息资源的存储、传播与交流中的作用，通过深化服务内容、创新模式、拓宽范围等方式，建立完善的科研数据管理创新服务体系。

1 E-research环境下高校图书馆开展科研数据管理的可行性和必要性

随着数字化技术的深入发展，数字化数据已经成为科学数据的重要组成部分。自2003年以来，数字化数据占全部新增数据的90%以上，其总量大大超过了纸质信息量[3]。世界科研模式发生了深刻变化，高校图书馆在数字化数据管理中的作用也逐渐显现。2012年美国研究图书馆协会（ACRL）在其发布的《高校图书馆十大发展趋势》报告中指出：开展数据收集、保存、开发与应用将是未来图书馆的发展趋势[4]。科研数据管理工作推动高校图书馆信息服务的内涵、模式及机制的创新与发展，以科研用户需求作为驱动力，将图书馆的信息服务推到新的高度。

1.1 可行性

首先，图书馆的主要职责是组织、维护和保存不同类型的信息，高校图书馆应该始终保持开放接纳的态度，在科研数据服务方面扮演重要的角色[5]。在数字化资源的存储、利用和传播过程中，图书馆员积累了丰富的文献信息组织、标引、管理及整合等方面的经验，能很好融合到科研数据组织、数据存储、数据挖掘、数据共享的工作中去，图书馆具备服务于科研数据管理的专业人员。

其次，图书馆承担着高校的科研教学辅助工作，为科研人员、一线教师及学生提供形式多样的信息服务，有着较强的服务和沟通能力。高校图书馆一直承担大学生文献信息素养教育，一些大学已将科研数据管理纳入到高校信息素养教育的课程中。从事相关工作的馆员经过学习与培训，能够胜任对科研用户进行科研数据管理的各项工作。

第三，现代信息技术在科研数据管理与服务中起着至关重要的作用，图书馆具备一定的软、硬件基础设施优势。图书馆在数字化、智慧化建设中已经成为大学基础设施的重要组成部分，也将会成为科研数据管理基础设施的一部分。

1.2 必要性

开展科研数据管理服务是用户的需求，也是高校图书馆自身发展的内在需要。在与时俱进的时代要求下，高校图书馆在科研数据管理工作中的必要性更加凸显。面对海量的科研数据，数据的使用者希望科研数据能够广泛地开放与共享，用最低的成本、最便捷的方式尽可能获取自己需要的科研数据。而数据的生产者也需要进行科学研究，还需从事撰写数据管理计划、提交与存储数据等繁重的工作。因此，无论对数据生产者还是使用者，都迫切需要像图书馆这样专业部门的帮助以提高科研活动效率。高校图书馆应积极加入到科研支持服务的队伍中来，推动图书馆由信息资源中心向数据中心的转变。

各层面的数据管理政策促使高校图书馆开展科研数据服务成为必然。为适应数字化科研发展需要，近年来从国家、科研资助机构、科研单位等各个层面制定了数据管理政策，把提交数据管理计划和共享数据作为申请科研资助项目硬性要求。与此同时，为进一步加强和规范科研数据管理，国务院办公厅于2018年印发了我国首部针对科研数据管理与共享的法律文件—《科学数据管理办法》[6]。《科学数据管理办法》的出台规范了我国相应机构对科研数据的管理。高等院校是科研数据生产量最大的法人单位，加强科研数据的管理迫在眉睫。图书馆在长期工作实践中成为了承担此项工作的最佳选择。

2 E-research环境下高校图书馆科研数据管理服务的内容

2.1 嵌入式科研服务

“嵌入式服务”来自创立知识管理领域的Tom Davenport和Larry Prusak在“Blow Up the Corporate Library”中，提出“馆员应该走出图书馆，积极融入用户环境，评价用户需求，并为用户提供信息服务[7]。高校图书馆应将科研数据管理服务纳入到嵌入式服务内容之中，通过实地调研关注用户需求，为用户发现、获取、利用其所需科研数据，采用数据统计分析、知识发现及文本挖掘等形式将服务嵌入到教学及科研的全过程。吴爱芝将嵌入式科研服务模式总结为面向科研项目的全程跟踪服务、面向科研过程的知识加工服务、面向科研团体的科研支撑服务、面向科研人员的个性化服务[8]。

康奈尔大学图书馆在嵌入式科研服务中探索出一条成功道路，为高校图书馆开展科研服务提供了新的思路。该校的科研数据管理服务工作组根据科研数据生命周期，通过八个阶段开展嵌入式科研数据管理服务，即嵌入式规划服务阶段、嵌入式采集服务阶段、嵌入式保证服务阶段、嵌入式标引服务阶段 、嵌入式保存服务阶段、嵌入式发现服务阶段、嵌入式整合服务阶段、嵌入式分析服务[9]。康奈尔大学图书馆启动了“A Day in the life of a Researcher”的研究项目，项目通过对科研人员的观察和访谈，发现科研人员科研工作过程中的关注点，并以此设计科研服务[10]，展现了该馆探索嵌入式科研服务的新思路。

2.2 专业化参考咨询服务

参考咨询工作一直以来都是高校图书馆的一项核心工作，尤其在当前数字化、智能化信息环境中， 参考咨询服务在帮助用户有效、准确获取信息中起着越来越重要的作用，用户对参考咨询服务的需求也越来越高。为更便捷地服务用户，图书馆可以通过拓宽服务渠道丰富服务内容，采取多种参考咨询服务模式，助力科研数据管理服务。通过微信公众号、官方微博、在线咨询、QQ 群、社交网络等，为用户提供多样、便捷的服务。如北京大学图书馆、复旦大学图书馆均利用管理平台开设了提供数据存储、共享和管理等方面的咨询，开通了邮箱、微信公众号、新浪微博等咨询服务[11]。清华大学图书馆设置了机器人“小图”， 实现了7×24小时的“酷”咨询服务。越来越多的大学选择以了解用户需求，帮助科研人员撰写数据管理计划作为咨询服务切入点。完备的数据管理计划是科研人员获取科研资助机构支持的前提，也是其有效管理科研数据的依据，并为其规避或应对可能产生的各类问题提供了保障[12]。

2.3 学科化信息素养培训服务

高校图书馆拥有丰富的信息资源，为了使知识和信息得到更好的传播，高校图书馆一直主动承担用户信息素养培训的工作。在科研数据密集化发展的背景下，数据馆员可以为普通科研用户开设科研数据管理方面的课程培训、研讨会、在线网络教程，也可对不同学科、不同研究层次及科研团队开设个性化培训课程，一定程度上提升了科研人员的数据管理能力与素养，科研人员通过交流和互动更好地掌握科研数据管理方法。通过数据管理计划、数据组织、数据分析、数据管理工具软件使用等方面的培训课程，可使相关人员快速地掌握相关工具，从而高效地分析、管理和呈现研究成果。

在对国外高校图书馆调查中发现，不少图书馆都开设了各种主题的培训课程。如伦敦政治经济学院图书馆为研究人员提供多种培训的主题，如：文献计量和引文分析、数据保护和研究伦理、数据管理、使用 Endnote 进行研究项目等[2];美国国会图书馆为培训图书馆员数字保存的能力设立的“数字化保存外延服务与教育”DPOE 项目[13]等。在国内，北京大学图书馆于2016年11月7日至12月16日以“开放数据”为主题，举办了第三届开放数据篇搜索达人大赛。通过活动提高了用户搜索和利用开放数据的实践技能，促进了跨学科合作[14]。

2.4 科研数据的增值服务

科研数据的增值是指科研数据在重复使用过程中产生了新的价值。数据增值是图书馆及相关机构在存储和利用具有质量保障的数据中，通过不断寻找最佳实践案例，逐步实现良好数据治理的过程中新增的一项社会服务功能[15]。有实际用户需求的图书馆可以运用科研数据分析及可视化等软件，对科研数据进行多维度分析、挖掘、建模、融合，面向教学及科研特定学科领域开展数据增值服务，提高科研数据被获取和再利用的效果，推动科研活动智能化进程。

通过调查发现，国内外高校图书馆目前开展科研数据管理增值服务主要靠推荐数据分析可视化管理工具以及引文管理工具实现。如加州大学伯克利分校图书馆搭建了Data Lab数据实验室平台，为研究人员提供了数据分析R和 Python编程语言以及Stata、SPSS 等统计分析软件;普林斯顿大学通过管理与知识共享系统Lib Guides开展服务，提供专业的统计分析软件，采用定性和定量研究方法对科学数据进行分析，体现其数据管理的增值服务[2]。

3 E-research环境下高校图书馆科研数据管理实施框架构建及解析

3.1 高校图书馆科研数据管理实施框架设计

在已有高校图书馆科研数据管理理论和实践研究分析的基础上，笔者认为构建科研数据管理实施框架应以高校图书馆为核心主导，协同学校的相关部门如科研机构、网络信息中心、行政管理部门等。科研数据管理应在科研数据全生命周期内以科研用户需求作为导向，以科研数据服务管理平台为基础，以相关政策、体制和机制作为依据，以数据安全为前提，促进科研数据的高效利用和开放共享。其中服务内容包括数据获取、数据组织、数据保存、数据共享，服务途径包括数据管理培训、参考咨询与服务宣传。实施总体框架如图1所示。

3.2 框架构建与解析

3.2.1 基础环节的构建

在科研数据管理工作准备环节中，首先应通过不同的方法识别科研用户需求，用户需求是高校图书馆开展科研数据管理服务的出发点与导向。周力虹对来自全国不同高校、不同专业教职工问卷结果进行分析，发现各数据管理阶段中的用户需求特点、对科研数据培训咨询方式的用户需求特点以及不同学科用户的数据需求各不相同[11]。通过对用户需求的调查分析，高校图书馆能更准确地把握科研数据服务的方向。

其次科研数据服务应以数据管理平台的建设为基础。数据平台建立的基本目标是为了方便用户对科学数据的发现、获取和利用，提高科研数据的社会价值和效率[16]。科研数据平台主要包括数据提交、數据发布、浏览、查询、下载数据等管理与服务的基本功能。前台数据发布和后台管理的自建机构库或门户网站形式，可实现科学数据的共享，平台建设一般分为自建或合作建设两种形式。2014年我国第一家自建高校社会科学数据平台——复旦大学社会科学数据平台建成，该平台的功能有数据监护、数据引证、数据共享、数据分析[17]。上海教育科研数据共享平台是合建平台的范例，该平台由上海市教委信息中心牵头，复旦大学图书馆等十所高校单位参与共建，提供上海地区高校优质特色教育数据资源[18]。

最后科研数据服务应围绕科研数据生命周期展开。科学研究是科研数据的来源， 科研数据有其自身的生命周期。根据科研数据生命周期理论，分析数据在周期的内在规律和系统结构， 有助于推动数据管理与共享的良性发展。许多国家高校图书馆都是基于全生命周期内开展科研数据管理工作。我国2018年颁布的《科学数据管理办法》中也提出了加强科研数据全生命周期安全管理的要求。为了帮助科研人员和图书馆员进行数据管理，不同组织机构提出了很多成熟的数据生命周期模型，如英国数字审编中心提出的DCC审编生命周期模型、数据文档倡议联盟提出的DDI组合生命周期模型、国际空间数据系统咨询委员会开发的OAIS 参考模型等[19]。

3.2.2 服务内容及服务途径

通过对一些认可度较高的数据生命周期模型的分析，发现这些周期模型的核心要素都包括数据获取、数据组织、数据保存、数据共享四个环节，并将这四个环节作为数据管理的主要服务内容。

（1）数据获取是高校图书馆数据管理工作的起点，在此过程中赋予研究人员权限上传数据后，在完整的科研数据管理平台上收集原始数据。一个完善的科研数据管理平台不仅可以方便科研人员快速上传数据，而且有利于用户准确查找数据。数据馆员再对获取的数据进行清理、筛选、分类，建立元数据，为数据组织做准备。

（2）数据组织是采取一定的技术手段使科学数据有序化。在此阶段确定统一的元数据标准后，数据馆员协助研究人员创建并整理元数据，对元数据转化、标引、加工，进行合理的注释后上传数据。对数据集汇总创建和转换元数据是存储数据的前提。

（3）数据安全存储才能保证数据再次利用。数据存储需要考虑两方面因素，即存储基础硬件设施和数据存储方案。科研数据可以以机构仓储方式存储，也可以数据门户网站方式存储。北京大学、复旦大学图书馆与哈佛大学合作，基于哈佛大学开源软件 Dataverse 搭建 了“开放研究数据平台”和“复旦大学社会科学数据平台”[20]。

（4）数据共享是科研数据管理的最终目的。随着科研数据共享成为科学研究发展的需求， 支持科研数据共享项目的科学数据组织机构相继成立。如英国联合信息系统委员会（JISC） 支持组建了英国数据管理中心（DCC），美国国家科学基金会（NSF）、欧盟委员会、澳大利亚政府等共同组建了科学数据联盟（RDA）[21]。这些组织机构的成立为开放共享科研数据创造了条件，为科研数据的共享实践起到了积极促进作用。但在数据共享中应建立有效的数据共享机制，以保证数据按照相关规则安全使用和访问。

高校图书馆可采用数据管理培训、参考咨询与服务宣传等途径，提升数据管理服务的效能。在服务宣传的基础上，开设如何存储和利用科研数据的培训课程、培训讲座及研讨会，通过邮箱、系统平台等咨询渠道解答用户的疑难问题。

4 E-research环境下高校图书馆提升科研数据管理服务的措施

4.1 加强图书馆数据管理服务部门的人才队伍建设

目前，科研数据管理人才匮乏成为利用大数据进行科学发现的最大制约。清华大学计算机系武永卫教授预计未来3-5年内中国的数据管理人才缺口达150万。我国赛迪智库2019年报告指出2025年中国大数据人才缺口达230万。为此，我国也采取积极措施应对，2016年中国高校新增设置了 “数据科学与大数据技术”专业，首批3所高校获批设置该专业，2017年32所高校获批设置该专业，到2018年248所获批设置该专业[22]。中科院文献情报中心不定期举办数据馆员培训班，通过培训使许多高校图书馆的数据馆员不仅了解到国内外大数据的最新发展现状，学习了开源软件、开放数据、开放获取等的权益机制，還掌握了R、Python、Hadoop等软件的安装与使用[23]。我国高校图书馆馆员虽然具有较高的图书情报专业知识，但信息技术、数据统计分析及其他相关学科领域的能力有待加强，高校图书馆应加强科研数据服务的全方位人才培养。

4.2 加强基础设施建设，奠定服务基础

开展科研数据管理对我国高校图书馆的基础设施建设有较高的要求，但总体来说现有的基础设施能力十分有限，所以应加强大数据所需要的开放、易用、可扩展性的科研数据管理平台建设。同时应积极推进本校的机构知识库建设，根据本校自身情况构建适合的数据存储管理系统，设计满足自身需求的服务管理工具，如英国数字管理中心研制的DMP Online以及加州数字图书馆研发的DMP Tool软件[24]。在数据基础设施建设中各高校图书馆应考虑到大数据本身的特点，如现有需求、成本效益及整个生命周期角度，建成支持多学科研究和跨学科转移的数据管理平台。只有攻克技术的壁垒，才能推动数据管理与共享的实践，以此奠定我们的服务基础。

4.3 根据自身特点，找准服务的着力点和立脚点

科研数据管理服务为高校图书馆开辟了一条可持续发展的新道路。高校图书馆在实际服务工作中应根据本馆人力资源、基础设施、资金等实际情况，发挥自身优势，量力而行，由浅入深，找准服务的出发点、立脚点及适合的服务内容。以帮助撰写数据管理计划、数据存储等工作为起点，脚踏实地逐步扩展专家咨询、教育培训等系列化深度服务，以创新为服务的核心，融合自身的特点推进服务特色。

4.4 提升科研人员对数据共享的认识

相关调查表明，科研人员接纳科研数据管理与共享存在许多障碍。大多数科研人员认为数据的使用者才是数据管理中最大的受益者，对数据生产者而言只带来了更多的工作而没有得到实际益处[25]。国外许多科研资助机构要求得到资助的科研人员上交科研数据，而我国主要科研资助机构还未对此提出强制性要求，造成了我国科研人员数据管理与共享的意识淡薄。因此，我国政府应加大对科研人员科研数据共享的引导和支持，出台相应的数据管理政策，加大相应的法律效力，以保证科研人员及用户规范化保存及利用数据。

参考文献

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作者简介：安源（1973-），女，硕士，哈尔滨医科大学图书馆副研究馆员。研究方向：文献计量学。

冷雪卓（1982-），女，哈尔滨医科大学图书馆馆员。研究方向：人力资源管理。

王杨（1984-），女，哈尔滨医科大学图书馆馆员。研究方向：信息服务。

（收稿日期：2020-11-09 责任编辑：张静茹）