數據驅動下的高校圖書館數字人文服務研究

摘 要：文章梳理了國內外高校圖書館數據驅動下的數字人文服務現狀，認為圖書館與科研人員的聯系和溝通缺失、缺少跨學科的復合型人才、缺乏相關政策的支持是當前高校圖書館數字人文服務面臨的主要挑戰。長遠來看，圖書館應從文獻組織與揭示的“數據化”、館員在數字學術服務中的角色轉變、提供和推薦系統化的數據管理與分析工具、開展速成或按需的數據技能培訓等幾方面來應對數字學術環境下用戶的需求，幫助用戶提高數據管理和數據分析技能，從而帶動單學科的高校圖書館數字人文服務向更廣泛的多學科的數字學術方向發展。

關鍵詞：數字人文；數字學術；數據館員；科研數據；高校圖書館

中圖分類號：G252 文獻標識碼：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017101

Study of Digital Humanities Service Driven by Data of University Libraries

Abstract Digital humanities service of university libraries at home and abroad are investigated and it is found that the main challenge in this area is the lack of contact and communication between librarians and researchers， compound librarians and corresponding policies. In the long term， the demand of digital service should be met by digitalizing the collection， role conversion of the librarians， provision of data management and analysis tools， and skill training.

Key words digital humanities； digital academic； data librarian； scientific research data； university library

1 引言

早在1966年，圖靈獎得主Peter Naur就提出用Datalogy（數據分析論）來代替計算機科學。50年后的今天，我們剛走過了信息爆炸時代，又迎來了數據無處不在、實時大量出現的“數據爆炸”時代，人們對于數據價值的理解發生了巨大的變化，越來越多的領域通過數據獲得了知識、效益和財富，數據驅動已成為新的全球化大趨勢。在科研領域，數據密集型科學已經成為一種新的科學范式，科學研究被淹沒在數據的海洋中，越來越多的研究人員希望有一個專門的學科來管理和融合不斷產生的浩如煙海的科研數據，從而避免重復性勞動。在這樣的背景下，數據科學以勢不可擋的力量席卷而來，越來越多的研究人員在研究本領域的同時，開始學習分析和管理數據，試圖從數據汪洋中找到可用之物，從而把它們轉化成有價值的東西。

在人文科學研究領域，學者們借助互聯網和計算機為科研項目注入了新的活力，各種載體、各種形式的人文資料被數字化并以多媒體形式進行展示，深度文本挖掘、可視化、數據關聯等拓寬了人文科學研究的范圍和工具，歷史學家用GIS建立交互式的數字地圖，文學家則通過不同算法對海量文學書籍進行分析以揭示文學史的“真面貌”。由于人文學科的數字學術研究依賴于對已有文獻資料的數字化和數據化后進行的數據組織和分析，與圖書館現有業務關聯度較大，使數字人文服務成為高校圖書館在數據環境中開啟數字學術服務的首要領域，也為圖書館在理工農醫等更廣泛的學科領域開展數字學術服務奠定了基礎。

2 國內外高校圖書館的數字人文服務內容

2.1 建立人文學科數據庫

將人文學科文獻進行數字化，并以多種形式進行展示，供學者們遠程訪問和深度搜索。事實上，建立人文學科數據庫在高校圖書館早已有之，但當數字人文的研究方法興起之后，人文學科數據庫的建設已不僅僅停留在資料儲存和文本檢索的單一層面，而是更多地考慮基于數據驅動下的人文學科研究方法的變化，文獻不僅僅是數字化，更注重數據化，關注如何通過數據幫助人文學者獲得與研究相關的分析方法和結果。

斯坦福大學圖書館是以數字人文研究為目的建設人文學科數據庫的典型代表。2016年，斯坦福大學圖書館與法國國家圖書館合作，共同發布了法國大革命數字檔案庫（French Revolution Digital Archive，FRDA），包括法國議會檔案和法國大革命圖像資料。考慮到研究者的需求，議會檔案部分采用了元數據較為復雜的TEI標準，研究者可以很容易發現發言人、地點、日期和術語等信息，并可同時看到原文圖像和文本。TEI的特點就是以深入描述學科或領域的精髓為基礎進行元數據標準的架構，元素數量較多，著重于以內涵為本的知識分析，在語義和語法結構上都能夠滿足人們在資源發現、檢索和利用方面的需求。FRDA對檢索結果按時間進行了可視化分析，極大地方便了研究者[1]。斯坦福大學圖書館的另外一個以數字人文研究為目的數據庫是大不列顛名人庫（Kindred Britain），包括1500年歷史中的近3萬名英國名人，通過可視化技術展示名人之間的血緣關系、婚姻關系以及在同一時空的關聯關系等，以幫助研究者快速從海量信息中發現新的知識和新的研究課題[2]。

2012年，上海交通大學出版社與上海交通大學圖書館、歷史系共同開發了中國地方歷史文獻數據庫，收集我國各地地方歷史文獻。為了給研究者提供更好的研究環境，進行進一步的文本挖掘與研究，該庫設計了在題名、事主、歸戶、事由、分類中用任意詞檢索，以及利用時間、地域、歸戶、分類法等方法交叉瀏覽、檢索，并設計了反映文獻與當地人群之間關系的元數據，提供了有效幫助研究者揭示文本記錄中的時間、空間和人物之間關系的分析工具，以進一步幫助研究者發現新的資料或新的研究議題[3]。

2.2 提供綜合性的數字人文服務

人文學科分支眾多，單靠建設若干數字人文數據庫并不能為所有的數字人文學科服務，因此，很多圖書館成立了專門的部門和團隊，為高校師生提供人文數字工具的開發和使用、數據可視化處理、元數據創建以及相關的咨詢、教育、培訓和會議服務等。

（1）教育和培訓服務。由圖書館提供或資助師生接受數字人文方面的相關培訓。如耶魯大學數字人文實驗室（DHLab）設有專門的數字人文培訓獎學金，針對研究生、本科生和圖書館員開放，資助他們在暑期參加各高校或研究機構的數字人文培訓[4]。此外，學生還可以申請成為數字人文研究員，參與到數字人文元素較多的課程中[5]。加拿大西蒙弗雷澤大學圖書館的數字人文創新實驗室（DHIL）2016年與維多利亞大學共建了跨學科、跨機構的區域學術交流網絡SFU-UVic，通過各種活動為師生開展國際數字人文教育培訓[6]。哥倫比亞數字人文中心則通過演示、專題研討會、課程以及個別咨詢為教師和學生提供DH教育和培訓[7]；密歇根州立大學圖書館的數字人文團隊提供方法、工具和技術講座或培訓班，同時還提供數據分析、管理以及經費申請過程的咨詢服務[8]。

（2）提供DH研究的相關工具。威斯康星大學密爾沃基分校圖書館的DH實驗室為師生提供文本分析、數據可視化、GIS數據分析、數據清洗、內容發布等軟件工具的目錄和下載地址，并開辟了討論和學習數字工具的“車庫會議”服務項目[9]；內布拉斯加大學林肯分校圖書館的數字人文研究中心（CDRH）自主開發了將不同XML文本集合轉換成通用互操作格式的工具Abbot、文本可視化工具Evince以及多文檔文本可視化、分析和播放工具Evince等供用戶在數字人文研究項目中使用[10]；密歇根州立大學圖書館的數字人文服務團隊則可以通過協作為用戶開發數字工具[11]。

（3）開展數字人文項目。與研究機構或院系合作開展有關數字人文的科研項目是很多圖書館數字人文服務中的重要內容，由于與相關研究機構或院系的合作，這些項目針對性強，根據研究內容對數據進行了很好的組織和處理，并提供了特定的分析和研究工具。如耶魯大學圖書館DHLab開展的Robots Reading Vogue項目，針對期刊數據進行主題模式、n-gram搜索和色度分析研究；Photogrammar則是針對美國農場安全管理局和戰爭信息辦公室（fsa-owi）1935-1945年17萬張照片進行基于網絡平臺組織、檢索和可視化的研究[12]；加拿大西蒙弗雷澤大學圖書館的數字人文創新實驗室與各院系合作開展了用于人類學和藝術教學、基于網絡的開放存取檔案展覽和教學工具“現實與虛擬”項目以及從童年回憶錄中搜集文化和文學信息建成數據庫研究兒童閱讀的“兒童的共和世界”項目等[13]；內布拉斯加大學林肯分校圖書館數字人文研究中心的項目“內戰中的華盛頓”則借鑒了多種研究方法如文學研究、歷史、地理、計算機輔助制圖等，創建了一個研究戰爭對城市影響的數字資源[14]。

3 高校圖書館數字人文服務面臨的挑戰

3.1 圖書館與科研人員的聯系和溝通缺失

近十多年來，信息技術導致的信息環境、信息行為、學術行為與學術方法的變化是迅速而劇烈的。當圖書館還在設置專門的數據館員崗位或部門來應對科研數據的大量產生、為用戶提供科研數據監護、保存和管理服務，還未來得及制定創新策略將此項服務進行推廣時，數字學術就以勢不可擋的力量席卷而來。國外學者的一項調查表明，大多數科研人員尚未意識到圖書館能在科研數據生命周期提供各種數據服務，并且圖書館員可以傳授他們在相關領域科研數據管理方面的專業知識和技能[17]。美國研究圖書館學會（ARL）2015年對339所高校圖書館的數字人文服務調查顯示，“與科研人員難以溝通，因為他們通常認為圖書館是服務或內容的提供者，而不是項目合作者”成為高校圖書館支持數字人文遇到的最常見的挑戰[18]。目前，科研數據服務正成為圖書館數字學術服務的必備和基礎內容，圖書館更多地關注服務本身、關注服務質量與能力的提高，使得與科研人員的聯系和溝通缺失，缺少甚至沒有推廣策略成為數字人文服務難以縱深開展、真正嵌入科研過程的重要原因之一。

3.2 缺少跨學科的復合型人才

不同的學科在研究內容和研究方法上的差異，直接導致科研數據收集、分析和共享行為的差異，因此，數字學術的理想狀態是從事某一領域的科學家精通一門、兩門甚至多門學科，同時使用數學、統計學和計算機科學開展研究工作。但就目前的狀況，讓科學家短期內熟練使用數字工具進行數據分析卻存在很多困難，很多科研人員需要學術技術專家（Learning Technologist）的支持。所謂的學術技術專家就是不僅能夠管理和洞察數據，而且具備跨學科的專業知識，對某一學科領域的研究過程有更為深入的理解，較易參與到研究項目中，進而為不同領域的研究人員提供合適的數據管理與分析服務。而目前高校圖書館提供數字人文服務的館員，更多的是在數據管理方面擁有一定的技術和經驗，卻缺乏跨學科的專業知識，對特定學科的研究過程缺乏深入了解，真正的學術技術專家還非常少，這在一定程度上也限制了圖書館數字學術服務向人文學科之外的其他學科擴展。一些圖書館也意識到這一問題，為提高數字學術服務質量已開始對館員進行相關培訓，如哈佛-史密森天體物理中心的John G.沃爾巴克圖書館和哈佛大學圖書館于2014年聯合開展的館員數據科學家培訓（Data Scientist Training for Librarians，DST4L[19]）；中國科學院文獻情報中心從2014年起組織的數據館員培訓班[20]等。然而，類似的培訓課程在高校圖書館并不普遍，其涉及到培訓資金、跨機構的合作、授課人員、館員技術素養等復雜問題。如本文所述的ARL的調查中，有13%的圖書館認為館員缺乏培訓機會也是實施數字人文需要面對的難題之一。因此，學術技術專家缺乏是目前高校圖書館開展數字人文服務面臨的又一挑戰。

3.3 缺乏相關政策的支持

總體來看，目前高校圖書館開展的數字人文服務還處于自發的狀態，是高校圖書館為應對信息環境變化對其生存造成威脅而進行的技術性變革。由于多種復雜的因素，高校圖書館要想在數字學術的發展大潮中有更大的作為，僅憑自身的力量是遠遠不夠的，需要依靠國家的行政命令、大學的管理辦法、資助機構和研究機構的相關政策以及在此背景下的相關利益機構的協作。ARL關于高校圖書館數字人文服務的調查也表明，“制度性承諾（institutional commitment）缺乏”在圖書館提供數字人文服務時常見的挑戰中位列第二。從數字學術服務的基礎服務項目如數據監護、數據管理和數據共享中就可以看到政策對這一服務實施的影響是多方面的：正是由于各國科研數據管理與共享政策的相繼出臺，對科研人員在科研過程中的數據管理與共享提出了要求，圖書館才有更多的機會為科研人員制定數據管理計劃和開展數據保存提供服務。然而，由于數據版權、用戶隱私、跨機構數字化平臺、數據管理與共享預算等在相關政策中還不明朗或標準、規范的不健全，科研人員可能會蒙受損失或學術聲譽受到影響，導致科研人員并不積極參與解決科研數據共享或管理中的一些問題，進而接受和了解圖書館數據服務的積極性也會大打折扣。數據分析、從數據中發現知識是科研人員非常需要的，但這只是數字人文的一部分，數據從收集（產生）到管理、分析、存儲、共享和重用才是一個完整的數字學術鏈條。在這個鏈條中，針對科研人員、科研數據以及圖書館的相關政策的缺乏或不完善，是服務提供方和接受方共同面臨的挑戰。

4 高校圖書館數字人文服務的策略

4.1 文獻組織與揭示應趨于“數據化”

事實上，如前所述，一些高校圖書館在提供數字人文服務時已經在嘗試文獻組織與揭示的數據化，如對非結構化文本進行結構化標引，進而揭示數據之間的關系，對文本進行深度挖掘和智能分析。可喜的是，近幾年出現的語義出版和語義數字圖書館的研究與實踐，其強調知識的揭示和關聯能力的提高與數字人文服務對于圖書館文獻的這種數據化要求不謀而合。語義出版的最大特點是支持對文章中所包含的各種知識進行訪問并操作，可以自動鏈接與之語義相關的文章，使文章之間的數據整合更容易實現。如路透社推出的Open Calais，可以將用戶輸入的非結構網頁內容轉化為具有語義標記的數據，然后將數據按照人物、地點、公司等分組組織，第三方企業或網站可以利用這些數據生成諸多新的應用[21]；英國皇家學會設立的語義出版項目RSC Prospect在文章中標識出化合物、概念和數據，并將其鏈接至相關的學術環境如RSC本體、化學結構數據庫以及其它開放電子資源庫等，使其在線出版文章極大地增強了對學科知識的揭示和關聯能力[22]。在語義數字圖書館方面，利用本體以計算機可以理解的方式描述信息資源，提供基于語義級別的檢索和信息互操作，能有效提高對該領域知識發現的效率。而基于語義的檢索結果，能夠幫助用戶在研究中提出新的研究問題，尋求新的假說，為進一步研究指明方向。因此，關注語義出版和語義數字圖書館的研究和實踐，在資源建設中做好數字資源的進一步“數據化”準備，是圖書館為數字人文提供服務的文獻基礎和數據基礎。

4.2 館員在數字人文服務中的角色轉變

雖然目前針對數字人文的服務還處于研究和發展階段，無論是否已開展數字人文服務，高校圖書館已經是時候做好館員角色轉變的準備了。在數字學術環境中，科研人員在整個科研生命周期內需要得到的數據支持是多方面的，不僅包括技術方面，還包括科研數據標準、政策、開放獲取、知識產權以及數字學術項目資助申請等方面的支持。因此，提供數字人文服務的館員應是同時具備圖書情報專業知識和其他學科背景、具有數據科學家思維的、掌握一門或以上數據科學專業技能的復合型人才，能夠支持各種數字環境中的工作，并具有跨部門協同合作的能力。圖書館的數字人文服務團隊，通過個性化形式為科研人員提供深度服務，參與到科學研究的整個過程，他們能夠勝任或協助科研人員完成項目規劃、數據出版和發布、數據知識產權、數據分析工具和編程、數據庫系統操作、數據長期保存和重用等多方面的工作。然而，讓一位數據館員同時具備多種技能和多學科背景知識是不現實的，數據館員的工作應該有分工和側重，如專門提供數據理論知識、政策、標準、項目申請的數據情報館員；熟練掌握數據技能的數據技術服務館員；相對于各學科來講，應設置學科數據館員，他們是具有某一特定學科背景、熟悉該學科領域科研過程并掌握數據知識和技能的新一代學科館員。館員的角色轉變并不是一蹴而就的，需要高校圖書館提前做好人才隊伍的建設規劃，不僅是為現在，更重要的是為將來的數字學術環境變化做好人才儲備。

4.3 提供和推薦系統化的數據管理與分析工具

為用戶提供或推薦科研數據管理工具是數字人文的基本服務項目，系統地了解這些工具也有助于科研人員和館員掌握最基本的數據技能。目前很多圖書館已經開展了這項服務，甚至有的圖書館還自行開發了相關工具，但提供的工具數量有限，沒有考慮到科研過程的不同階段對不同工具的需求。為有效地管理和利用科研數據，一些科研機構提出了若干科研數據生命周期模型，圖書館可以參考這些模型對數據管理和分析工具進行分類提供，當然也可以根據本校科研情況制訂自己的數據生命周期模型。以面向科研過程的DataONE 數據生命周期模型為例，該模型是由地球數據觀測網（Data Observation Network for Earth，DataONE）構建，主要包括8個部分，分別是計劃、收集、保證（檢查確保數據質量）、描述（使用適當的元數據標準準確地描述數據）、保存（長期存檔）、發現（潛在有用的數據被定位和獲取）、集成（來自不同來源的數據相結合，形成一組可容易分析的數據集合）和數據分析[23]。據此可以為用戶提供DMP創建工具、數據收集工具、元數據創建與管理工具、數據存儲工具、數據集成工具、數據分析與處理工具等。由于不同學科領域的差異，產生數據的環境、數據類型、范圍等也會存在很大區別，造成數據收集內容和方法、管理、分析與處理方式等的不同，需要分清哪些過程可以是通用型工具，哪些過程需要本學科領域的專業性工具。因此，數字學術服務的工具提供不是簡單地羅列一些工具在圖書館主頁，需要根據不同學科和科研過程進行系統化的梳理，同時及時關注工具研發的最新技術和動態，不僅使用戶能找到適合自己科學研究的數字工具，還要能起到指導用戶管理和利用科研數據的作用。

4.4 開展速成或按需的數據技能培訓

目前雖然高校數據科學學科建設、數據科學人才的培養已經起步，但尚未形成持續為社會培養和輸送不同層次數據人才的教育培養體系。對于很多科研人員來說，如何能在最短的時間內掌握自己需要的數據技能或許對他們的科研過程更有幫助，但選修計算機或數據科學的相關課程不僅需要耗費大量時間和精力，學完之后未必就能馬上自己動手分析和處理數據，因為接受系統化的課程學習后要想從理論過渡到實踐還要很長的路要走，期間還涉及到這些技術是否適合所研究的專業領域。如果圖書館能夠和相關機構或院系合作，邀請具有學科背景的數據技術專家開設針對某一學科的數據技能培訓或訓練營，由于培訓人員具有學科背景，因而能夠結合科研實踐，只教科研人員“用的上”的技能，從而為科研人員節約時間，使其能在最短的時間內獲得“自己動手”的能力。同時，收集接受培訓的科研人員的反饋信息，針對他們遇到的具體問題進行補充培訓或提供參考咨詢。這種按需或速成的數據技能培訓，能夠幫助科研人員較快進入數據管理過程，將他們吸引到圖書館來，使圖書館在數字人文服務中處于主動地位，但需要圖書館做好后期的技術咨詢和輔導，因為“速成培訓”講授的內容畢竟有限，科研人員在實踐中遇到問題在所難免，能否做好“售后服務”是這一模式成敗的關鍵。同時，由于前期的培訓和后期的服務都需要有合作機構的數據技術專家提供支持，因而這也是對高校圖書館跨部門協作能力的一大考驗。

5 高校圖書館數字人文服務的發展趨勢

從單學科的數字人文服務向多學科的數字學術服務轉變是高校圖書館數字人文服務的發展趨勢。這是因為數字人文僅僅是人文學科與數據科學的融合，事實上各學科研究都在數字學術環境中與數據科學活躍地交叉、融合與發展。為滿足更多學科數字化研究的需求，很多高校圖書館開展了數字學術服務，建立了數字學術中心（Center for Digital Scholarship，CDS）或數字學術實驗室（Digital Scholarship Lab，DSL）以及以其他名稱命名的數字學術服務機構，但很多CDS依然以數字人文服務為主。如布朗大學圖書館的CDS提供數字人文、數字倉儲、元數據、數據管理服務等；印第安納波利斯大學CDS提供數字人文、OA 宣傳和出版、元數據管理等服務；哥倫比亞大學圖書館數字研究與學術中心（CDRS）提供數字人文、數字出版咨詢、數字倉儲、數據分析與管理以及元數據服務等。這些圖書館的CDS雖然主要為數字人文研究提供服務，但其提供的一系列數據分析與管理的相關服務對其他學科的數字學術研究同樣有指導和支持作用。

以邁阿密大學圖書館的CDS為例，其主要服務領域是人文學科，除提供數字人文項目、建立數字化館藏服務外，還提供數據管理過程評估、協助用戶制訂數據管理計劃（DMP）、提供DMP在線工具以及數據管理分步指南；根據數據屬性，協助用戶選擇適當的描述性元素和內容標準，以實現基于Web的發現、跨平臺的資源保存和互操作性[15]。毫無疑問，這些數據管理的相關服務對任何一個學科的科研項目都是適用的。當然，也有一些圖書館的CDS提供綜合性的數字學術服務，并沒有側重某類學科，但這些服務同樣也適用于數字人文的研究，如俄勒岡州立大學圖書館的CDS服務為科研數據整個生命周期提供服務等[16]。總體看來，圖書館數字人文服務正在逐漸面向更多學科提供通用型的服務內容，以便將數字學術服務拓展到人文學科以外的更廣泛學科領域。

6 結語

毫無疑問，數據驅動下的數字人文還處于開端階段，但有著非常廣闊的發展前景，未來其發展速度可能會更快。高校圖書館開展的數字人文服務亦處于初步發展階段，卻已成為圖書館緊跟時代步伐、進行服務轉型與創新的重要手段。密切關注數字技術的發展和科學研究范式的轉變，挖掘數字學術環境中用戶的需求及其變化，提早規劃、未雨綢繆，使資源、人才、服務模式等適應數字環境下科學研究的變化，才能更好地為高校教學和科研服務。

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作者簡介：余文雯（1983-），女，北京體育大學圖書館館員，研究方向：圖書情報、體育情報。