高校圖書館科學數據服務的現狀調研與對策研究*

●張　群

(江南大學　江蘇無錫　214122)

李愛國

(東南大學　南京　210096)

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高校圖書館科學數據服務的現狀調研與對策研究*

●張群

(江南大學江蘇無錫214122)

李愛國

(東南大學南京210096)

文章對我國高校圖書館科學數據服務的現狀進行了調查與分析，在此基礎上提出了高校圖書館開展科學數據服務的具體措施，包括：設計全面系統的教育培訓體系；建設交互集成數據服務平臺；采取多方協同發展的管理機制；加強人員隊伍和組織機構建設。最后指出科學數據服務是E-Science環境下高校圖書館發展的新契機。參考文獻11。

高校圖書館科學數據服務現狀對策

E-Science環境下，科學研究開始向數據密集型轉變，“科學就是數據，數據就是科學”[1]，科學數據逐漸成為學術交流的基本元素，即科學研究建立在對既有數據的重新組織、整合、集成、分析和利用的基礎上，通過內容分析和數據挖掘實現“知識發現”。科研人員的信息需求從傳統的文獻信息服務向科學數據服務轉變，具體表現為科學數據的組織管理、存儲共享、傳播利用等。這給高校圖書館的服務帶來了全新的機遇和挑戰。

1　高校圖書館科學數據服務的現狀調研

2015年1～2月，筆者網絡調查了112所“211工程”高校圖書館的主頁，重點瀏覽了教育/培訓、資源、服務、讀者指南、通知公告等欄目，以了解科學數據服務現狀。其中，第四軍醫大學、河北工業大學圖書館的相關欄目無法訪問。另外，筆者通過搜索引擎、CNKI數據庫的文獻調查了解部分圖書館科學數據服務現狀，如武漢大學圖書館、復旦大學圖書館等。

在所調查的圖書館中有3個圖書館表明具有數字加工服務，為北京大學、北京理工大學、上海交通大學，其服務內容主要包括：數字化加工/轉換、元數據標引加工、資源共享(發布利用)、個人數字圖書館服務、OCR文字識別等。

目前圖書館教學培訓主要采取教學課程、講座培訓、新生教育等方式。有39個圖書館教育/培訓欄目中涉及科學數據素養教育，大部分是通過講座形式介紹統計數據類數據庫(Infobank、EPS全球統計數據分析平臺、國泰安數據庫等)的檢索與利用，以及數據統計分析軟件(SPSS)使用方法等，如北京大學、清華大學、北京師范大學、南開大學、復旦大學等；有些是在《信息檢索與利用》課中介紹有關“事實和數值型數據”的檢索，如東北大學、中國石油大學等。科學數據素養教育做得比較好的高校是北京大學和武漢大學。北京大學圖書館以講座形式對數據素養與統計數據資源進行了系統的介紹，主要包括：關于數據的基本知識，并通過實例展示如何正確解讀數據和統計分析結果、如何進行數據清理、怎樣開展數據分析、如何科學地管理數據等內容；對圖書館購買的經濟統計類數據庫進行全面概覽性介紹，并舉例講解BvD、OECD、IMF、中經網等數據庫的具體使用方法；分門別類地對網絡上的開放獲取統計資源進行介紹；數據統計分析軟件SPSS入門及體驗(交互式)。北京大學圖書館還提供統計數據分析服務及SPSS網絡版升級。武漢大學圖書館2014年下半年90分鐘專題講座包括：科研活動中數據的存儲與共享(結合館科學數據管理平臺，就如何合理運用科學數據，促進建立在現有信息基礎上的創新性研究；如何對科研成果的可靠性進行驗證；提高科學數據的價值和利用效益等問題進行探討和研究)、教你玩轉統計數據庫(著重介紹統計類數據庫收錄內容、數據庫結構、數據來源、檢索方式，并通過實例介紹國內外GDP、人口、匯率、短期利率等宏觀數據的查找)、利用EXCEL進行數據分析和圖表展示。另外，上海交通大學信息素養之工具篇中介紹了統計分析軟件SPSS應用方法、Matlab使用技巧與提高。

調查發現，8個圖書館的電子資源(包括試用數據庫)缺乏統計數據類資源，它們是：中國農業大學、北京體育大學、中央音樂學院、中國政法大學、吉林大學、華東師范大學、上海外國語大學、河海大學，這可能是由這些學校的學科專業設置所決定的。

62個館建有特色數據庫，其中12個圖書館明確標示建有機構知識庫，分別是：北京大學、清華大學、中國人民大學、北京航空航天大學、北京科技大學、北京郵電大學、中國農業大學、廈門大學、大連海事大學、山東大學、云南大學、蘭州大學。

74個圖書館建立了學科館員制，提供學科服務，其中33家具有學科服務平臺，除了華中科技大學圖書館具有兩個學科服務平臺：LibGuides版學科服務平臺、緯度學科服務平臺(法學)，西北大學圖書館試用緯度學科服務平臺(理論經濟學學科)，其余的均采用學科服務平臺LibGuides。LibGuides平臺由CALIS三期參考咨詢項目子項目——學科服務子項目引進，旨在促進國內高校圖書館深化學科服務。該平臺提供學科的最新資訊和動態，資源導航與檢索，學術熱點追蹤與個性化服務，是一個為學科用戶提供專業資源與服務的互動交流平臺。武漢大學圖書館在學科服務平臺上嵌入了科研數據管理模塊，并以開源軟件Dspace為平臺基礎，建設高校科學數據管理平臺；復旦大學圖書館與復旦大學社會科學數據研究中心合作，利用哈佛大學的Dataverse Network，構建了復旦大學社會科學數據平臺。

值得一題的是，有2家圖書館在通知公告欄內公布了有關圖書館的服務數據，分別是：“燕圕年話2014——北大圖書館微數據數秀服務開啟”、“數據說·浙江大學圖書館讀者服務年度統計”，令人耳目一新。宣傳科學數據，首先讓大家了解科學數據下的圖書館，這種方式更具有親和力和說服力。

2　高校圖書館科學數據服務的問題分析

在所調查的圖書館中僅有3個圖書館明確表明提供數字加工服務。技術是科學數據服務的重要支撐，如數據描述、數據管理工具或軟件的開發、數據存儲、數據安全維護等都需要有專業的技術團隊。國外高校圖書館大多具有雄厚的技術力量，如約翰霍普金斯大學的Sheridan圖書館，建有數字研究和監管中心 (DRCC)，重視開發數據管理軟件，注重監管原始科研數據，如建立大規模科學數據集[2]；多倫多大學的地圖數據服務平臺(Map & Data Library)包括統計、微數據等內容，由多倫多大學圖書館獨立開發維護[3]。但對于國內絕大部分高校圖書館來說，技術是服務中的薄弱點。在科學數據服務中如何充實技術力量，或者如何揚長避短，是圖書館亟待解決的問題。

開設《文獻檢索與利用》/《信息素養》課程、專題講座、新生培訓是國內高校圖書館進行信息素養教育的主要手段，重點在于培養學生的信息檢索能力，對于科學數據素養的教育僅處于起步階段。調研發現，盡管有39個圖書館教育/培訓欄目中涉及科學數據素養教育，但大部分是以講座形式僅僅涉及科學數據素養教育的某個方面：數據資源的獲取方式或數據分析軟件的使用方法。對于科學數據素養、科學數據管理的基本知識缺乏介紹，對于數據管理技術、數據實踐規范、數據安全、數據倫理等內容更未涉及。總體而言，國內高校圖書館科學數據素養教育內容設計系統性和整體性欠缺，尚未形成明確的數據素養教育模式。這是我國對科學數據素養教育缺乏足夠的認識和重視，缺乏相應的政策支持和課程設計造成的。

機構庫可以成為容納數據的倉儲，可成為整個數據監護戰略的一個重要部分[4]。在所調查的圖書館中僅有12個圖書館明確標示建有機構知識庫，這說明我國高校圖書館開展科學數據服務任重而道遠。武漢大學圖書館在學科服務平臺上嵌入了科研數據管理模塊，在全國高校圖書館起到了實踐示范的作用。從經濟、實用的角度出發，高校圖書館利用機構知識庫對自身的特色文獻資源進行深度揭示，或者利用學科服務平臺開展學科服務的同時，能否以現有的機構知識庫或學科服務平臺為基礎，拓展相應的功能，開展科學數據服務，這是值得探討的。

調研發現，僅僅北京大學圖書館和浙江大學圖書館在通知公告欄內公布了有關圖書館的服務數據，這說明圖書館對科學數據的重要性和迫切性認識不夠，對于科學數據服務、科學數據素養的基本概念、基本內容尚未開展相關的宣傳推廣。圖書館一直都通過服務來展現自己的價值，在 E-Science環境下，圖書館應及時改變服務職能，加大科研數據的宣傳力度，將培養數據意識作為首要任務，將提供數據服務作為主要服務。Carol Tenopir對美國100家以上的大學圖書館訪調發現，已有近20%的大學開展了數據管理服務[5]。服務未起，意識先行，這一點國內圖書館做得遠遠不夠，只能說才剛剛起步。

3　高校圖書館開展科學數據服務的對策

3.1設計全面系統的教育培訓體系

圖書館是科學數據素養教育的主要承擔者之一，國外諸多高校圖書館已開始對相關人員進行科研數據管理意識、知識和技能方面的教育與培訓。我國高校圖書館亟需設計系統、全面的科學數據素養教育培訓體系，根據用戶的不同層次提供相應的科學數據素養教育，主要包括：面向大多數讀者的科學數據通識教育模式；面向高層次讀者(教師、碩、博士生等)的學科數據素養教育模式；面向特定讀者的個性化科學數據教育模式。筆者認為，圖書館的科學數據素養教育不是孤立的，而是應該以圖書館現有的信息服務、知識服務模式(如信息素質教育、科研誠信教育、學科服務等)為載體，嵌合科學數據教育，協同作用，構建全方位嵌合式科學數據教育模式，服務于高校科學研究、學科發展和學術交流。例如，在信息素質教育課程設計中，主要針對本科生進行科學數據通識教育，介紹數據管理的基本理論與方法，使學習者整體把握數據管理的基本知識；在科研誠信教育中嵌合科學數據素養教育，針對科研人員重點介紹科學數據對于科學研究的重要性，從源頭上避免可能因數據作假而造成的學術不端，增強科學研究的可靠性，開辟學術規范的新領域，完善科研誠信體系建設；在學科服務中，科學數據素養教育主要針對特定學科重點對象提供專業的培訓，專指性更強，如理工科的數據素養強調數據分析工具的使用，而文科類的則重視數據收集、分析與處理過程。

3.2建設交互集成數據服務平臺

數據服務平臺是開展科學數據服務的必要工具。它為研究人員提供數據存儲、管理、共享、傳播等功能，具有便捷、集成、交互、拓展性好、安全性高等特點。國外眾多的高校圖書館都依托各自的數據管理平臺開展數據服務，如康奈爾大學DataStaR、哈佛麻省數據中心HMDC、約翰霍普金斯大學Data Conservancy等。其中DataStaR平臺定位于以機構庫的形式，實現學科庫的功能——以一個可靠的機構數據服務伙伴和短期的、過渡性質的數據集存儲點角色，完成其促進機構數據向長期存儲庫(如學科庫)流動的主要任務[6]。筆者認為，國內高校圖書館可以借鑒DataStaR的規劃理念，以現有的機構知識庫或學科服務平臺為基礎，拓展其科學數據服務功能。該平臺除了提供科學數據的上傳、共享、查詢、下載、權限管理、用戶管理等基本功能外，根據實際情況，還可拓展以下功能模塊：第一，數據素養教育：提供面向不同層次、不同學科、體系化的數據素養在線課程，并加強網上題庫、案例的建設，為用戶自助學習提供便利；第二，數據交互：通過分析科研工作流和數據交互方式，建立數據中轉平臺，可供內部的相關部門、關聯單位進行統一數據交互；第三，資源整合：整合機構知識庫、特色資源庫、學科導航庫、專家庫、科研項目數據等為一體，并為科學研究提供研究方法、統計分析、數據處理、數據庫管理以及編程、計算與存儲等方面的技術支持；第四，數據挖掘：應用智能數據挖掘軟件系統協助進行差異化精準服務——通過全面即時采集用戶信息數據、科研項目數據、需求數據等精準信息數據，建設精準用戶信息數據庫，幫助圖書館即時掌握精準用戶需求信息的同時篩選出目標用戶和重點用戶，實現圖書館和用戶服務精準無縫鏈接。

3.3采取多方協同發展的管理機制

高校的科學數據服務應從高校內部教學、科研工作流出發，以圖書館為主導，聯合相關部門及群體，采取多方合作、協同發展的管理機制。英國牛津大學嵌入式機構數據監管服務(EIDCSR)由牛津大學校內的幾家科研機構包括大學計算中心(項目主持、負責調研和顧問)、研究服務辦公室(負責政策研究)、波德林圖書館(負責元數據管理)和科研項目團隊(參與調研)共同合作完成[7]。Ingrid Dillo關注了檔案館和圖書館的聯合數據管理培訓活動，建立了FrontOffice-BackOffice模型，并討論其在荷蘭的實踐經驗[8]。McEwen L.研究了化學信息學領域學術圖書館員的化學研究數據管理案例，其由化學家、圖書館員、化學信息專家和其他化學專業人士協作完成[9]。在進行科學數據管理平臺建設時,圖書館應協同學校信息中心，構建數據管理架構，提供強大的網絡基礎設施，并積極聯合科研管理部門、研究生院、教務處、檔案館等，制定本校的數據提交政策、科學數據管理計劃等，完善平臺的功能模塊，盡量達到便捷、交互；在設計數據素養教學方案時，圖書館可與課題組科研人員、學科專業教師等深度合作,共同探討數據素養的教學內容,根據自身特長分擔教學任務，開展學科嵌入式科學數據教育。

3.4加強人員隊伍和組織機構建設

人員隊伍和組織機構建設是圖書館開展科研數據服務的基本保障。國外不少大學圖書館不僅成立了專門的數據管理機構，還設置了新的數據管理相關崗位：普渡大學設立了分布式數據監管中心，與學科館員及專業學者密切配合，共同研究數據存儲庫建設，開發元數據搜索和數據監護流程，設置有研究副主任、數據服務專家、跨學科研究館員等4個崗位；紐約大學圖書館成立了數據服務工作室，設置了5個崗位：數據服務協調員、數據服務與公共政策館員、數據服務助理館員、數據服務高級專員、數據服務館員[10]；約翰霍普金斯大學的Sheridan圖書館的數字研究和監管中心設置有7個崗位，包括：高級數據教育專家、學術溝通專家等[11]。數據管理相關崗位根據其職責和服務側重點的不同，名稱各不相同，如數據主管(Data Manager)、數據館員(Data Librarian)、數據專家(Data Scientist)、數據人文專家(Data Humanist)、高級數據教育專家(Senior Digital Pedagogy Specialist)、數據研究科學家(Data Research Scientist)等。而在調查的高校中，并未設置專門的崗位來進行數據服務工作，這就不利于統一調度和深入開展工作。因此，我國高校圖書館應該博采國外經驗之長，當務之急是加強數據服務的人員隊伍和組織機構建設，培養和造就一支業務素質高、專業能力強的數據館員隊伍。另外，數據管理發展戰略、政策法規、元數據標準規范等的建設也勢在必行。

4　小結

科學數據服務是E-Science環境下高校圖書館發展的新契機，高校圖書館應該充分認識科學數據的重要性，明確自身在科學數據管理中的角色定位，在科學數據服務的架構設計、組織管理、服務模式等方面大膽突破，積極探索圖書館嵌入科研流程的科學數據服務機制與模式，構建高校圖書館科學數據服務體系，為科學研究提供數據源和數據保障，提升數據資源在科研創新中的價值，實現高校圖書館服務模式的創新發展。

[1]Hanson B, Sugden A, Alberts B. Making Data Maximally Available[J]. Science, 2011，331(6018):649.

[2][11]Digital Research and Curation Center [EB/OL]. http://ldp.library.jhu.edu/dkc.[2015-02-10].

[3]University of Toronto Map & Data Library [EB/OL]. http://data.library.utoronto.ca/.[2015-02-13].

[4][6]楊鶴林.從數據監護看美國高校圖書館的機構庫建設新思路——來自DataStaR的啟示[J]. 大學圖書館學報，2012(2):23-28.

[5]吳建中.數據中心—圖書館下一輪發展的重心[EB/OL]. http://www.wujianzhong.name/?p=2537.[2014 -05 -23].

[7]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(6):23-27.

[8]Ingrid Dillo, Rene van Horik, Andrea Scharnhorst. Training in Data Curation as Service in a Federated Data Infrastructure - The FrontOffice-BackOffice Model [J]. Communications in Computer and Information Science,2014(7): 205-215.

[9]McEwen L. Academic librarians at play in the field of cheminformatics: building the case for chemistry research data management [J]. Journal Of Computer-Aided Molecular Design, 2014 (10): 975-88.

[10]葉蘭.國外圖書館數據監護崗位的設置與需求分析[J].大學圖書館學報，2013(5): 5-12.

(宋小華編發)

Study on the Status and Countermeasures of University libraries' Scientific Data Service

Zhang Qun

(Jiangnan University, Wuxi, Jiangsu 214122, China)

Li Aiguo

(Southeast University, Nanjing, Jiangsu 210096, China)

This paper makes a statistic analysis of the status of scientific data service in university libraries, then puts forward some proposals to develop scientific data service in university libraries: design of a comprehensive education and training system, establishment of integrated interaction data service platform, adoption of collaborative development management mechanism and strengthening of the staff team and organization construction. Finally, it points out that the scientific data service is the new opportunity for the university libraries under the E-Science environment. 11 refs.

University libraries. Scientific data service. Status. Countermeasures.

2015-09-29

G252

A

1003-7845(2016)04-0042-04

張群，副研究館員，現在江南大學圖書館工作；李愛國，研究館員，現在東南大學圖書館工作。

*本文系國家社會科學基金一般項目“大數據時代圖書館用戶信息的資源化研究” (13BTQ025)、江蘇省教育科學“十二五”規劃2015年度課題“高校圖書館科學數據素養教育體系研究”(D/2015/01/03)研究成果之一。

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