嵌入生命周期理論的科學數據管理體系構建研究

儲節旺 夏莉

摘? 要：[目的/意義]通過構建數據生命周期模型，進一步構建科學數據管理體系，為我國科學數據管理提供理論基礎。[方法/過程]在總結科學數據特征和分析當前存在挑戰的基礎上，采用文獻調研法和案例分析法，總結科學數據生命周期模型。[結果/結論]構建科學數據管理體系，結合實際提出3點對策：科學數據管理的政策細分、科學數據生命周期的階段性規劃和明確責任主體的數據素養與責任。

關鍵詞：科學數據管理;生命周期;數據管理體系;牛津大學

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.10.004

〔中圖分類號〕G203? 〔文獻標識碼〕A? 〔文章編號〕1008-0821（2020）10-0034-09

Research on Scientific Dta Management Construction

Based on Life Cycle Theory

Chu Jiewang? Xia Li*

（School of Management，Anhui University，Hefei 230601，China）

Abstract：[Purpose/Significance]By building a data life cycle model，a scientific data management system is further constructed to provide a theoretical basis for scientific data management in China.[Method/Process]On the basis of summarizing the characteristics of scientific data and analyzing the current challenges，the literature survey method and case study method were used to summarize the scientific data life cycle model.[Result/Conclusion]Constructed a scientific data management system and put forward three countermeasures in accordance with the actual situation：Scientific data management policy segmentation，phased planning of scientific data life cycle，and clear data literacy and responsibility of responsible subjects.

Key words：scientific data management;life cycle;data management system;university of Oxford

伴隨互聯網和信息化技術的發展，社會信息呈指數形式增長，數據成為科學研究活動的新型基礎要素。隨著科學研究范式的演進，傳統的假設驅動轉為向基于科學數據進行探索的科學方法，即數據密集型科學——第四范式[1]。科學活動不再以科研結果為唯一目標，對科學數據的整合分析、存儲傳播和共享利用能夠產生新的學術價值，為科學人員的探索研究提供新方法和新思路。

2018年3月，國務院發布《科學數據管理辦法》，明確提出我國科學數據管理在數據采集、數據保存、數據共享和數據保密安全等方面的主要內容與相關要求。當前的科學數據管理研究主題集中在國內外科學數據管理實踐調研、管理過程中的影響因素研究和相關政策解讀三大方面。在科學數據管理實踐調研與分析中，主要是通過對比國內外科學數據管理平臺建設[2]及其實踐經驗[3]為我國科學數據管理提供借鑒。科學數據管理效率受數據文化、數據素養的影響[4]，在提高科學數據管理知識的普及率和安全意識的同時增強科學數據管理技能，能夠有效實現數據素養與數據服務共同驅動[5]。在進行優化科學數據管理流程時，要將管理成本[6]、數據評價[7]、需求識別[8]等要素作為主要考慮因素。對《科學數據管理辦法》及其相關政策的解讀是一大研究熱點，邢文明等從科學數據管理體系的二維視角出發，分別從管理的角度和生命周期的角度明確科學數據管理中的主要任務責任主體的分工[9]，張洋等[10]、魏悅等[11]從生命周期理論出發，對《科學數據管理辦法》和圖書館服務創新進行研究。盡管近年來國內學者對科學數據管理的研究已經有了進一步深入和泛化，但從系統性的角度出發，當前科研中的成果較為分散，研究視角較窄，對于科學數據管理的可持續發展缺乏全局推動力。數據生命周期理論作為數據管理的重要理論，強調數據的流動性和生命性，對科學數據管理意義極大。因此，本文以生命周期理論為支撐，構建完善系統的科學數據管理體系，充分考慮數據流動的各個環節，力求在科學管理上發揮戰略性的引領作用。

1? 數據生命周期理論模型

科學數據的生命周期管理以數據的生命周期理論為基礎，通過細化數據流動中的各個環節及各環節之間的關系形成循環進化的系統[12]，為科學數據的采集、增值、長期保存以及共享利用等多個方面提供選擇評價和優化策略。

但從經濟的角度上看，科學數據是有限的，科學數據管理目標就是實現科學數據資源價值的最大化，減少數據在生命周期各個環節的管理成本消耗。通過數據生命周期管理，可以對科學數據實行規范有效的整合和利用，協助管理者做好數據規劃，以處理數據流動各環節的問題[13]。

對科學數據生命周期的研究，是我國處于科學數據管理探索階段的重點內容。通過文獻調研和網絡檢索發現，國際上比較典型的科學數據生命周期模型主要有DCC（Digital Curation Center）模型、DataONE（DataONE Date Lifecycle）模型、UKDA（UK Date Archive）模型、DDI（Date Documentation Initiative）模型、USGS（US Geological Survey）模型、ICPSR（Inter-University Consortium for Political and Social Research）模型等。這些模型能夠為不同類型的科學數據服務，如社會經濟研究數據、環境科學數據、社會科學數據等。通過研究不同生命周期理論，能夠有效綜合構建符合我國發展現狀的科學數據管理模型，實現數據管理的本土化。國外科學數據生命周期大部分由科學數據管理機構提出，如ICPSR（美國高校校際政治與社會研究聯盟）由密歇根大學1962年創建、由埃塞克斯大學于1967年成立的UKDAE（英國國家數據檔案中心）等（見表1）。在我國也成立了一些科學數據管理機構，用于執行高校社科數據管理功能。如北京大學2006年建立的ISSS（中國社會科學調查中心）、清華大學和國家統計局合作建立的CDC（中國經濟社會數據研究中心）以及同年在中國人民大學創建的NSRC（中國調查與數據中心）等。此外，還有部分學者以不同的學科領域數據為對象提出的數據生命周期模型（如表1所示）。

通過對國內外部分典型數據生命周期的對比，可以發現多個生命周期模型均包含數據收集、數據處理、數據利用等核心環節，而針對不同數據類型各個模型存在差異。例如：DCC數據生命周期模型和DDI生命周期模型相比增加了數據描述表示和社區觀察的環節，DDI模型主要多出數據分配、數據發現、數據再利用等環節。基于核心環節和科學數據所呈現出的創建過程系統性、組織過程生命周期性、數據資源的積累性[20]等特征，筆者將科學數據生命周期模型劃分為數據收集、數據處理、數據保存、數據共享、數據分析、數據再利用幾個環節，構造一個封閉的科學數據生命周期模型，并確定每個階段的子階段，以科學數據利用的主體為對象循環，有效收集與數據共享是整個生命周期中最重要的環節，如圖1所示。

2? 科學數據生命周期管理特征與挑戰

科學數據本身所具有的繼承性和長期性凸顯出對其進行管理的重要性。隨著大數據技術的發展，科學數據共享利用的可行性得到提高，但科學數據的跨度寬、數量大、深度廣，對這些數據進行收集組織、整合存儲、傳播再利用是社會科學機構亟需學習的內容。

21? 科學數據的生命周期特征

1）科學數據收集的目的性

數據收集過程具有顯著的目的性特征，即為數據利用而服務。基于科學數據收集所立足的目的性視角，要精準獲取識別科研人員的需求，為不同領域不同學科的用戶收集不同類型的科學數據。作為數據生命周期管理的第一個環節，收集目標能為后續的數據流動提供足夠的指導。

2）科學數據處理的專業性

科研機構和科研人員是科學數據處理的責任主體，在整個生命周期循環中起著重要作用。科學數據相對而言具有更高的價值性、復雜性，數據讀取、數據轉換、數據挖掘、數據存檔等處理過程要求具備高素質的科研主體參與。因此，在科學數據生命周期的第二個環節呈現出一定的專業技術性。

3）科學數據存儲的繼承性和變革性

數據始終處于“生老病死”的輪回之中，但在其由“生”到“死”的過程，數據本身所含的價值被不斷占用和再生。在科學數據生命周期中，數據以流動的形式經過各個階段，將數據以某種形式存儲在某一載體上，就形成了靜態的數據流。但這一靜態是相對的，它既會隨著數據共享利用而流動，又會隨著數據存儲的增加或刪改而變動。在科學技術飛速發展和學科領域不斷擴展的時代背景下，科學數據存儲不僅表現在量上的變化，還包括數據的質上的積累，當這種積累的量達到一定程度時，就會產生質上的突破，即所謂的變革性。科學數據存儲的變革性與繼承性是相輔相成的，數據在質的突破中繼承，在積累中推進質的突破。

4）科學數據共享的風險性與收益性

科學數據的利用價值高，管理效益明顯。縱觀各個學科領域，從數學、物理等理工科學，到天文、大氣等環境科學，再到醫學、農業、工程以及人文等學科，每個領域都能產生具有價值的科學數據。這些數據直接利益者為其所屬的科研人員，但從間接利益者的角度出發，每個學科領域的研究者都與其他領域的科學數據存在著深淺不一的利益關系。但科學數據的價值并不總是樂觀的，科學數據共享意味著將具有價值的信息處于一個流通的環境中，數據的價值性、使用者的目的性、共享環境的穩定性都會產生一定的數據共享風險。從宏觀的角度來說，科學數據的風險與收益是并存的，因此要把握好這一生命周期階段的管理的度。

5）科學數據分析的效率性

通過數據分析能夠發現知識價值，并在這個過程中產生新的科學數據，在這個過程中不僅要評估各種數據類型的價值，同時也進行二次篩選，過濾多余信息。科學數據分析的效率性指的是要以最小的數據管理投入獲取最大的價值，通過數據分析進一步提高數據的科學性和精準性，避免在流動循環中需要重復投入時間、精力。這是科學數據分析環節的特征，也是整個數據生命周期管理的意義。

6）科學數據再利用的價值性

沒有科學數據的再利用，整個生命周期管理無法形成相對封閉的循環，而再利用的價值高低是科學數據管理效果直觀體現。在數據的再利用環節就是將數據流動的可用性充分發揮出來，為需求者的科研活動提供快捷精確的參考。價值性是科研數據再利用的本質屬性，也是科研數據投入生命周期管理的最終意義。

22? 科學數據生命周期管理的挑戰

從創建時間的總體趨勢上看，我國科學數據管理機構成立較晚，存在涉及的學科領域窄，數據平臺服務單一等問題[22]。但現有研究僅對科學數據管理提出挑戰，未立足于生命周期視角審視科學數據管理過程，因此，筆者以生命周期理論為基礎，提出現階段科學數據生命周期管理存在的一些挑戰。

221? 科學數據價值評估自動化程度低

在數據生命周期管理中，首要問題是如何根據用戶（科研機構及其相關人員）需求來賦予科學數據的價值，以及如何根據數據的價值規劃服務等級目標。科學數據具有一定的大數據特征，即數據規模大、數據種類多。當前科學數據生命周期管理中，數據與其服務對象的價值評估劃分大多是基于元數據的策略劃分方法來實現的，但不論是基于知識的劃分策略還是基于專家的劃分策略，最終離不開科研人員的自主評估。對生命周期管理來說，其主要目標是通過科學數據管理以使數據獲得更好的可用性，因此，數據劃分的高效率是實現有效科學數據生命周期管理必要手段。同時，科學數據的價值是隨著時間的變化而變化的，僅依靠人工化的數據價值評估，難以及時更新科學數據的服務對象，從而導致整個生命周期管理產生滯后的循環。

222? 科學數據存儲尚未實現標準化

基于生命周期實現對科學數據的管理需要建設一個標準化的存儲和服務平臺，減少應用配置之間的差異性，并對數據存儲類型、存儲方式進行標準化處理。科學數據存儲是為其應用提供便利的，而科學數據生命周期管理的優點也是通過有效的數據共享利用體現出來的，在數據存儲階段的基礎結構建設是推動標準化存儲服務的重要力量。科學數據在經過有序化處理后，仍呈現出不同的信息形態，當這些形態的信息缺少統一化的存儲工具和介質時，會阻礙科學數據公共價值的高效發揮，降低共享應用的效率，進而削弱數據生命周期管理的作用。

223? 科學數據流動循環缺乏規范性

從生命周期的角度來看，任何數據都處于從生成到其價值完全喪失的流動過程，在這個循環過程中，數據是活性的，在每個階段都具有不同的價值屬性。對科學數據的管理，不僅是在生命周期的不同階段對數據進行處理存儲利用，更重要的是建立一定的數據管理環境，保障整個生命流程在前后階段的順利轉換。要使數據流動保持有序性和高效率，必須依據一定的制度規范和技術引導。從現有的關于科學數據管理研究的文獻中可以發現，目前，我國關于科學數據管理的相關政策較少，除國務院印發的《科學數據管理辦法》之外，針對不同類型科學數據的分治政策尚未提出[23]。在具體的科學數據管理領域，缺乏相應的管理規范引導，會使科學數據在生命周期內產生較差的流動性，影響其轉化增值。

3? 牛津大學科學數據生命周期管理案例分析

31? 牛津大學科學數據管理探索

2008年，牛津大學為了提高該校科學數據利用的效率和價值，在JISC（英國聯合信息系統委員會）和DCC（數字管理中心）的政策指導和技術支持下，聯合校內不同部門機構，展開了一系列科學數據管理的相關項目，其中包括“Scoping Digital Repository Services for Research Data Management”的跨部門項目研究[24]。該項目主要通過數據審計方法和對不同機構的數據需求調研方法，實現對當前校內科學數據資源的分類整合。在對科學數據進行管理實踐的過程中，牛津大學以數據生命周期理論為基礎，啟動Damaro等相關需求調研項目，將DCC數據生命周期管理模型與已有的數據需求調研結果和管理工具相結合，構建起基礎的數據管理服務框架以映射生命周期內不同階段的數據流動[25]。

牛津大學根據不同職責為其各個部門匹配了不同的科學數據管理網站和科學數據管理基礎設施服務，形成了較為完整的科學數據管理體系。在科學數據管理服務框架中，牛津大學設置了包括數據需求調研、數據發展規劃和數據管理實施等3個階段。通過開展需求項目調研科學數據管理的實踐狀況，收集不同科研群體對科學數據的需求，根據這些多元需求制定相應發展策略，在策略指導下開發數據管理工具，最終構建面向需求的數據供應集成系統。

32? 牛津大學科學數據管理深化

牛津大學將數據生命周期理論與工作流程作為其科學數據管理的指導思想，提出從數據創建到數據存儲以及再利用的生命周期管理過程，并數據管理政策和管理工具推動科學數據管理基礎設施建設，保障科學數據生命周期的全方位管理。如圖2所示。

牛津大學使用DMP Online和DMP Tool等網絡工具制定數據管理計劃（DMP），借此來管理科學數據，對數據創建、數據準備、數據存儲、數據發布、數據共享、數據重用等不同的生命周期階段所要采取的策略進行描述，從宏觀上規劃整個科學數據生命周期過程[26]。

科學數據主要產生于科研項目發展過程，在對這些數據進行組織處理之前，它們都處于管理的準備階段。牛津大學開發出Databank、Datafiner等多種數據管理項目對數據存儲和數據發現進行規范化管理，如Datafinder項目通過數據管理計劃、原生數據管理、數據的發現定位與數據獲取再利用4個模塊劃分，使該校的科學數據在整個生命周期中都能被有效地存儲以及被充分利用其價值。在科學數據的存儲階段，牛津大學主要利用的是ORA-Data存儲倉庫，用來長期保存校內學者和研究生產生的科學數據[27]。同時，向科研機構提供HFS科學數據備份服務，以保證科學數據的安全存儲和定期備份工作的順利進行。牛津大學非常注重數據的長期保存與共享，現階段正通過Data Flow項目提供兩階段的數據管理基礎架構，為研究人員利用、處理和共享科學數據提供技術支持[28]。科學數據管理旨在將作為資源的科學數據二次開發實現增值再利用，對于完成管理目標的數據或是不符合增值條件的數據，牛津大學采取數據銷毀手段，并從機密性和安全性的首要要求出發，維護科學數據管理資助者和合作者的相關利益。為了提高科學數據生命周期管理的規范性和條理性，牛津大學明確權責機制，通過專門的PI（Principal Investigator）負責科學數據管理實踐，從而使其校內科學數據得到準確專業的管理引導。

經過近年來的發展，在牛津大學的科學數據管理過程中，長期以數據生命周期理論為指導，使得各階段的科學數據管理設施服務建設具有規范性和條理性。牛津大學在科研工作中嵌入數據生命周期開展科學活動，為科學數據收集和利用的系統性提供基礎。

33? 牛津大學科學數據生命周期管理經驗總結

牛津大學通過數據生命周期管理方法實現對科學數據的有效整合和再利用，通過生命周期的不同階段使科學數據流動更具有連貫性和有序性，確保科學數據共享再利用的效率。根據牛津大學科學數據生命周期管理實踐，能夠從中總結出幾點借鑒經驗：一是完善技術體系;二是數據生命周期管理;三是資源統籌規劃。

牛津大學的科學管理基礎服務設施建設圍繞不同部門展開，為缺乏管理技術的科研人員提供針對性培訓和學習，形成系統的專業化管理體系。為提高科學數據管理質量和效率，牛津大學開發多種科學數據管理項目和管理工具，為其管理服務的基礎服務框架提供了有力支撐。因此能夠以較高的速度對處于生命周期不同階段的科學數據進行整合處理，減少數據流動的成本，推動科學數據管理建設。

通過生命周期視角下的循環，科學數據在創建、組織、再利用的流動過程中進行規范化的整合，同時與工作流程緊密結合起來，在生命周期的不同階段映射科學數據管理建設要素，共同協助科研活動的開展。在流動中使數據管理有序準確，實現科學數據增值活動，將科學數據管理建設向健康的可持續發展的方向引導。

牛津大學在政府機構的相關管理政策、管理技術和管理制度等的支持和保障下，形成穩定的科學數據流動環境，通過嵌入科研項目建設支持科學數據存儲共享，使科學數據管理中的資源得到充分利用。在這個過程中，牛津大學設置了主導部門和各個分部門，以主導部門的科學數據管理規劃策略為指導，將具體的數據管理任務落實到校內的不同部門，通過各階段的協同管理，最終實現科學數據管理理論與實踐的結合，提高科學數據管理的科學性和層次性。

4? 嵌入生命周期理論的科學數據管理體系構建研究

現有研究為科學數據管理提供了不少思路和新方法，但從總體上看，整個管理過程的系統性和關聯性仍需加強。基于對科學數據生命周期模型的歸納，筆者試圖結合科學數據的特征及當前所面臨的挑戰，對基本概念和管理環境進行邏輯關系梳理，構建整個管理過程中的體系框架，為科學數據管理提供理論基礎，如圖3所示。

41? 數據收集

數據收集是指決策者或用戶根據需求，采取不同渠道不同方式產生或收集數據的過程。數據管理計劃是貫徹科學數據生命周期全流程管理的出發點[29]，應在充分考慮用戶需求的基礎上對數據進行分級發布[30]。科學數據來源廣泛，涉及工程學科、醫學學科、農業學科、人文社科等多個領域，在生命周期的第一個階段要做好基礎工作，才能使科學數據管理健康發展。科學數據收集應遵循全面性、時效性和準確性。全面性是指面對不同角度的科學數據和成果，要盡可能多渠道多方式收集，避免出現收集到的數據單一化、片面化，不利于科學活動的開展。時效性是指任何科學數據的價值會隨著時間空間的變化而變化，要保證收集到的數據仍處于壽命周期內，具有可利用的價值。衡量數據的時效性要同時考慮收集的時間及其所反映的物質狀態。在科研活動的全過程中，除了一部分科研成果，還會產生大量的數據，這些數據并不完全是有用的，科研成果也并不總是有用的。因此，準確性要求數據收集時要從質量和數量上考慮，同時結合學科屬性，使收集工作高效完成。

42? 數據處理

數據處理是指在收集階段結束后，對數據進行轉換、重組、增刪等工作，包括內容上、載體上和描述方式上的轉換。在這一階段，數據分析技術、挖掘技術、重組技術等數據管理技術最為核心，使用的范圍最深最廣。在管理過程中對數據的選擇評價能夠優化數據資源結構[31]，科學數據通常具有多源異構的特征，因此需要配備充足的專業人員，以較高的數據素養推動科學數據有效管理[32]。首先要制定處理標準，對數據的有效范圍和可允許的偏差做出界定，使處理過程標準化;其次要選擇專門的技術人員，為數據的有效處理組織做好人員匹配工作，使處理過程專業化;最后要制定數據處理計劃，借鑒國內外其他科學數據的管理，使數據處理過程效率化。

43? 數據保存

數據保存的目的是要將處理完的數據以某種形式存放在一定的物質載體上，以便為以后需要時查找利用。數據存儲的集合為數據庫（信息庫），在進行保存工作，科研工作人員要注意對數據按某一標準進行分類，如按內容分類或按存儲手段分類。在數據保存階段，要同時設置容量擴充和維護更新的功能，科學技術和當下社會變遷的速度使得科學數據的更新、增長速度大大提高，及時剔除無用數據，擴充實時數據是非常有必要的。此時的存儲是為一定目標服務的，因此必須明確數據保存用以支持何種目的，同時，要權衡經濟是否合算，以實現效率最大化。在數據保存中也要充分考慮數據安全問題，包括版權、知識產權和轉存許可方面[11]。

44? 數據共享

科學數據共享的積極意義在于向不同需求用戶開放數據，以供其他科研活動利用并產生新價值，推動學術交流進步。科學數據共享的風險性和收益性從客觀上要求明確責任主體和制定細分政策[33]，對于科學數據來說，共享的具體內容仍需擴大，如共享方式、共享時間、共享權限等。數據共享是整個科學數據生命周期的核心，也是科學數據管理的直接目的。通過數據共享能夠降低科學活動收集數據、處理數據和驗證數據的成本，有利于減少科研過程中的成本投入。但數據共享的本質不在于開放獲取，而是數據利用，只有被用戶有效獲取并產生價值的共享才是具有現實意義的[34]。

45? 數據分析

數據分析不同于數據處理，但與數據處理目的相同，都是為了提高數據利用的效率。數據分析側重于對數據的應用層次和應用環境進行劃分，從全局性角度為不同科學研究匹配合適數據，以避免共享利用過程中的混亂和誤差。數據分析要使用一定的統計方法，從更深層次對數據中的內容信息進行提取研究，幫助科研人員做出判斷。在這個階段，分析的著眼點是梳理出數據的邏輯和層次，最大化地開發數據的潛在價值。數據分析的意義不僅是描述數據特征和發現新價值，還在于為即將要服務的科學活動提供數據驗證。通過使用定性和定量分析方法，對不同類型數據進行多維價值分析，有助于提高科學數據利用的質量。

46? 數據再利用

科學數據生命周期的最后一個階段是數據再利用，但從系統性觀點來看，數據再利用同時意味著新的數據生命周期的開始，以此循環往復。再利用的過程實際上就是科學數據增值的過程。科學數據本身是已經實現一次服務的數據，數據的共享開放，能夠同時為不同對象提供使用。通過再利用，可以最大程度地提高科學數據的利用效率[10]。在提供數據服務時，要對數據再利用階段的科研人員進行相關培訓，以提高對新數據的判斷能力和利用效果的評估能力。

在科學數據管理體系中，要以3個保障為基礎，即制度保障、安全防護保障和理論保障。處于科學數據生命周期的管理環境，通過制度保障規范和優化管理流程;通過安全防護避免知識產權和成果的污染;通過理論保障為科研人員提供實踐依據。

5? 結? 語

通過科學數據管理體系框架的提出，對于科學數據管理具有重要的啟示意義。但理論需要以實踐證實，也要通過實踐不斷探索以完善理論。根據科學數據管理當前面臨的挑戰和數據生命周期流程，以及牛津大學科學數據生命周期管理實例，可以對3個方面重點關注：科學數據管理的政策細分、科學數據生命周期的階段性規劃和責任主體的數據素養與責任。

《科學數據管理辦法》為科學數據管理提供了較為周密的指導意見，但從實踐層面看，仍需將宏觀制度向中觀、微觀層面過渡。目前，高校圖書館是進行科學數據管理的主要機構，不同高校和不同科學數據管理平臺存在的內外部環境存在差別，《辦法》作為戰略性政策，在各機構進行實際科學數據管理時提供的動力不足。因此需要依托當地機構需求、資源、技術等制定詳細的指導策略。

數據管理計劃成為科學數據管理研究領域中新的關注點，通過統籌規劃結合數據生命周期管理有助于進一步提高科學數據管理效率和規范。針對數據流動的不同環節，可以考慮制定階段性的管理計劃，同時考慮各部分管理計劃之間的關聯，力求實現“1+1>2”的管理目標。

科研機構、科研人員在科學數據管理中承擔主要責任者的角色，責任主體的數據素養、安全意識、產權意識和技能掌握等各個方面影響科學數據管理的實踐發展。在未來應強調責任主體參與數據管理的核心地位，對責任主體的權利、責任、利益進行明確劃分和統一，增強其數據管理素質，是推動科學數據管理向規范化、協同化發展的可行措施。

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（責任編輯：陳? 媛）