高校專題檔案數據庫服務的協同保障研究

文 / 黃凡玨

專題檔案數據庫是在以數字化檔案資源為核心介質的基礎上，通過信息識別與數據挖掘，依據細分領域專題信息進行聚類、過濾與整合而成的一類數字化檔案服務項目[1]。高校專題檔案數據庫服務作為較為復雜的系統業務，涉及技術標準、內容規劃、組織管理、服務流程管理、資源管理等方面。它在提供以“信息集成服務”與“信息增值服務”為核心的個性化數據服務過程中，往往存在“多元化服務主體”“異質性服務載體”以及“差異化效能發揮”等問題[2]。這需要數據庫間的統籌管理與協同運作，才能提升其服務績效。因此，有必要在高校專題檔案數據庫服務過程中引入“協同學思想”，以確保高校專題檔案數據庫服務能夠發揮“帕累托最優”式價值，動態滿足用戶對專題檔案的“涌現性”需求。

一、協同保障高校專題檔案數據庫服務的必要性

隨著信息化發展層級的躍升以及專題檔案數據庫服務供需間的矛盾升級，保障“服務平臺協同”與“檔案資源共享”的高校專題檔案數據庫服務升級勢在必行。

（一）信息化發展的必然要求

隨著高校數字化檔案數量成“指數級”增長，高校各專題數字檔案數據庫彼此間出現了“數據交疊”與“資源位移”等超負載性問題。這顯然無法與互聯網時代下用戶對數字化檔案的個性化需求適配[3]。雖然目前大多數高校已開展了基于“O2O”“MOOC”與“線上線下混合式”的檔案數據庫咨詢服務業務，但與用戶動態化的檔案資源需求相比，在專題數字檔案數據庫服務供需兩端仍存在著“不平衡、不充分”的顯著性矛盾；面臨著“制度性約束”與“操作性障礙”的雙重困境。在信息時代，創新高校專題檔案數據庫服務的實踐樣態是破解上述問題的有效方式。然而，數字檔案數據庫服務屬于一類開源且非線性的復雜業務，其服務全周期涉及多元化的制度與技術，需要高校專題檔案數據庫間確立“跨庫協同”制度性范式與“資源共享”操作性原則，以增強服務的時效性與針對性。

（二）專題檔案資源庫的自身需求

高校在日常運營管理中產生具有多樣性特征的數字化檔案（電子文檔、照片、錄音錄像等），導致以“構成主體多維”“權利歸屬多元”“形成空間異質”與“載體形式差異”為代表的高校專題檔案數據庫服務特殊性——更需要高校專題檔案數據庫間突破信息檢索的“制度藩籬”與數據挖掘的“物理限制”，并基于“共創、共建、共享”的服務理念，有效保障數據庫內容層次清晰及數據服務有序[4]。另外，由于高校專題檔案數據庫屬于一類具有“熱熵”特征的復雜非線性開源系統，自身的數據邊界與數據載荷將隨著高校各類實踐活動的進行而動態調整。這就要求高校檔案服務機構及時完善各類數字檔案數據庫服務的管理體系與標準體系，以確保它的信息追溯與數據遴選等效能得到高效發揮。

（三）專題檔案信息資源的共享需求

當前我國各大高校均不遺余力地推動“智慧檔案館”建設，通過賦予傳統檔案館“智能數據服務”與“智慧檔案建構”的雙重功能，來動態持續地滿足用戶檔案資源需求。目前學術界將此類現實情境上升為“泛檔案”理論。“泛檔案”提法意指用戶對檔案數據的需求已經不僅囿于某一專題，而且對其周邊的衍生性文件、情報及文獻所構成的系統性專題檔案資源具有極強的偏好[5]。“泛檔案”理論對于創新高校專題檔案數據庫共享服務模式具有極強的指導意義。建立具有“庫際協作”與“信息共享”特征的網絡化“泛檔案”管理體系，是有效滿足用戶對專題檔案信息資源共享需求的制度性保障。

二、協同保障高校專題檔案數據庫服務的可行性

以“協同保障”理念與方法促進高校專題檔案數據庫服務模式的優化，需要豐富的實踐經驗與成熟的技術條件。為此，現有的高校“泛檔案”數字化數據庫建設實踐與成熟的數字化檔案管理、服務技術提供了極具可行性的條件。

（一）協同保障的技術支持——信息技術普適化應用

以人工智能、大數據、云計算為代表的信息技術賦予了檔案管理與服務的“超時空”特性，使用戶能夠動態實時地獲取目標檔案資源。基于前沿網絡技術的數字化檔案數據服務理念不僅顛覆了介質與資源間“路徑依賴”的檔案治理慣性思維，而且可以有效整合異構性檔案資源，為用戶提供全周期式專題檔案服務[6]。可見，信息技術的普適化應用，突破了檔案管理機構“實體化”存在的“物理邊界”，并為“跨地域”“跨主體”及“跨門類”檔案信息資源的“立體化兼容”與“系統性重構”提供了技術可能，也為檔案數據庫協同共享服務帶來了極大的便利。

（二）協同保障的實踐基礎——高校大范圍試點探索

近年來，我國各大高校在創新數字檔案館的管理方式及服務路徑方面積累了大量的“試點經驗”。第三軍醫大學醫用檔案信息共享平臺、哈爾濱醫科大學檔案在線管理平臺、北京大學醫學院專題數字檔案數據庫的創新性探索，為保障我國高校專題檔案數據庫協同服務提供了豐滿的實踐支撐[7]。從“試點經驗”可知，保障高校專題檔案數據庫協同服務的操作要點在于：打通數字化檔案資源“定向服務”的物理邊界；促進組織臨近的專題檔案資源“數據聚類”；實現檔案數據服務的“功能涌現”與“轉型升級”。正是基于高校大范圍的試點探索的經驗總結為保障高校專題檔案數據庫協同服務奠定了扎實的實踐基礎。

（三）協同保障的資源依托——館藏資源的絕對優勢

高校檔案館室作為檔案數據集聚及開發利用的“資源高地”，擁有豐富的館藏資源。如第三軍醫大學“醫用檔案信息共享平臺”囊括了面向理論教學、實踐臨床及基礎性科研等多維度檔案資料數據，可以為用戶提供立體化的專題檔案資源追溯服務[8]；北京大學醫學院專題數字檔案數據庫憑借“智能化檔案數據云端”管理系統，通過構建醫用教學科研資源共享平臺，面向全社會提供免費的數字化醫學檔案入口，為用戶提供“一對一”的專題檔案咨詢服務。更為重要的是，高校作為“產學研”產業集群中的“智庫”核心，可以憑借專題檔案數據庫館藏資源的絕對優勢，建立面向“產學研”一體化的專題檔案資源協同服務模式，進而持續釋放“社會服務”效能。

三、協同保障高校專題檔案數據庫服務的優化路徑

協同論認為，事物從舊結構轉向新結構的過程，實質是從“混沌無序”到“耗散有序”的轉變。因此，理清高校專題檔案數據庫服務的協同保障目標與原則，以此為基礎建構“組織、標準與信息”三位一體的協同保障路徑，是協同保障高校專題檔案數據庫服務的重要前提。

（一）優化目標——以檔案資源、用戶需求與專題建設為中心

協同保障的目標不能與檔案服務的“初心”相背離。首先，需要實現檔案資源的最優配置。從用戶體驗的視閾來看，用戶希望以最低的支付成本實現多元檔案庫間的“快速跨庫檢索”與“共享異構資源”。面向協同保障的數據庫服務能夠有效促進檔案資源庫際間的自由流動，進而削減其檔案服務成本。其次，需要以滿足用戶需求為中心。用戶體驗的滿意度是檢驗數據庫協同保障質量的“最高標準”。在促進高校專題檔案數據庫服務升級的過程中，需要緊密圍繞“可用性”與“用戶友好性”原則，使其能夠與用戶需求彼此間動態匹配。再次，需要以專題建設為方向。專題數字檔案數據庫更加強調檔案數據信息的專業性、全面性與針對性。因此，建立專題數字檔案數據庫需要在“方向明確”的前提下，確保專題數字檔案數據庫資源數量豐富、內容充實完備、種類齊全廣泛、結構合理高效。

（二）建設原則——以兼容并蓄、績效導向與全面準確為根本

第一，“運作合理”與“服務有序”的高校專題檔案數據庫不僅需要有效地兼容當下異質性的檔案資源，同時應為未來專題檔案數據庫的“擴倉增容”與“系統升級”留有擴展接口。例如，在技術平臺設計方面，應以“跨平臺兼容”為價值標準來遴選檔案服務管理系統；在建設標準規劃方面，應以國際通行的技術準則為依據，以增進專題數字檔案數據服務的“普適性”與“持續性”。第二，“績效導向”是協同保障專題數字檔案數據庫服務的核心目標。用戶在實施檔案資源“數據挖掘”與“信息追溯”行為的過程中，更為關注自己需求滿足的“成本規模”。一般而言，較高的用戶參與“流量”能夠削減專題檔案數據庫服務的“機會成本”，有助于在用戶與平臺間產生“帕累托最優”式的協同績效。第三，由于專題數字檔案數據庫建設的初衷在于滿足用戶多元化的檔案使用訴求，因此，在相關數據庫設計規劃伊始便需要秉承“全面準確”原則，以實現橫跨高校專題檔案數據庫建設全周期的“統一調度”與“合理擺布”。

（三）實施思路——以組織協同、標準協同與信息協同為重點

協同保障高校專題檔案數據庫服務升級的核心應以管理組織協同、建設標準協同與信息資源協同為重點。第一，國家檔案局發布的《高校數字檔案館建設指南》指出，需要建立“領導部門抓統籌、主管部門負總責、高校單位保落實”的“三級聯動”組織協同制度流程，以此保障專題檔案數據庫彼此間動態化組織協同。此舉有助于維護異質性專題檔案數據服務彼此間的有機統一與整體聯系。第二，標準協同是協同保障高校專題檔案數據庫服務的充分必要條件。協同保障高校專題檔案數據庫服務依賴于各類嚴格的技術標準與規范化制度。雖然目前尚不具備普適性技術標準，但可基于高校檔案管理技術的現實情境，針對性遴選適配的行業技術標準。例如，在后臺管理系統的選擇上，應兼顧數據的擴展與存儲要求，建立能夠統一數字化檔案資源格式與數據處理的技術規范。第三，信息資源作為高校專題檔案數據庫服務的“主體要素”，其協同程度直接決定了檔案數據庫服務績效。以北京大學H1N1禽流感診療專題數字檔案數據庫建設為例，其共享了來自于疫情高發區域中的科研院所、檔案機構以及其他文獻管理部門的數字化專題檔案資源，并分別賦予了內容參與單位、教學科研個體與社會檔案用戶差異化的“訪問配額”，確保能夠“低成本”“針對性”地滿足用戶檔案信息的異質性需求。可見，協同保障高校專題檔案數據庫服務的基礎在于“組織協同”“標準協同”，核心在于“信息協同”。

高校專題檔案數據庫建設作為一項較為龐雜的系統工程，不僅涉及“人、財、物”三者間的協同問題，同時需要基于“全生命周期”的視閾來促進涵蓋檔案識別、數據處理與信息反饋等環節的“全方位協同”。