基于數據耕耘理論的公共檔案館信息咨詢服務模式探討

何玉

一、理論研究背景

（一）理論研究

為驗證選題的創新性與新穎性，本文采用文獻計量學方法，選擇中國知網為檢索數據庫，以“主題”為檢索項，分別以“公共檔案館+信息咨詢”、“公共檔案館+信息服務”作為檢索詞進行檢索，以便從宏觀上把握該選題的國內研究現狀。截止到 2020 年12月3日，經過篩選，排除重復和關聯性弱的文獻后，最終得到51篇中文文獻。通過對文獻題名進行聚類分析，發現可將其研究內容劃分為五類：網絡環境下公共檔案館信息服務研究;深化公共檔案館信息服務宏觀層面研究;公共檔案館信息服務均等化研究;公共檔案館信息服務績效測評研究;其他相關研究。其中，結合相關理論模型探討公共檔案館信息咨詢服務的文章屈指可數，僅有3篇：閆曉玉[1]深入探討了公共檔案館信息服務引入SNS（Social Networking Services，即社會性網絡服務）的具體的應用模式及相關注意事項;雷曉慶、劉榮芳等[2]通過發放并分析公共檔案館網絡信息服務Kano調查問卷和重要度調查問卷，提出相關管理策略;劉榮芳[3]利用Kano模型，更加深入的分析了公共檔案館網絡信息服務要素。另外，經整理，國內以公共檔案館為研究對象，且內容涉及到信息服務的著作有三部：《我國檔案館公共服務研究》[4]和《公共檔案館管理研究》[5]主要探究了信息服務現狀和提升服務能力的策略;《檔案館的現在與未來》[6]看似在展望檔案館未來發展趨勢，實則探討了信息服務目標。

（二）實踐進展

本世紀以來，我國各級公共檔案館都在不同程度上實現了檔案信息的開放服務，不再局限于到館咨詢和依靠利用者提出咨詢問題進行服務的形式，而是逐漸轉變為利用互聯網技術建設網站、利用移動社交媒體平臺等為用戶提供更高層次的咨詢服務。例如，天津市檔案館、北京市檔案館等開通了微信公眾號;浙江省檔案館、南昌市檔案館和海口市檔案館等注冊有新浪微博官方賬號;山西省檔案館、河南省檔案館、石家莊市檔案館等建設有官方網站。從總體上來看，檔案信息咨詢服務雖取得一定進展，但絕大多數中西部地區的公共檔案館依然面臨著個性化服務難、被動咨詢為主、咨詢問題回復時間長、咨詢結果用戶滿意度低等問題，咨詢內容“由提供檔案文獻向提供知識信息產品轉化，由提供事實答案向指導和培訓利用者轉化，從隨機咨詢服務向調研性方向轉化”[7]難以實現。

綜上所述，國內學者關于公共檔案館信息咨詢服務的研究成果不夠豐富，特別是結合相關理論模型開展的研究較少。各級各類公共檔案館的檔案信息咨詢服務能力雖在發現問題、尋找思路和解決問題的過程中不斷提升，但諸多現實難題仍未尋找到較好的解決方案。因此，注重引入其它學科領域的理論模型，并對其適用性展開相關探討，既是理論完善的需要，也是實踐發展的要求。

二、公共檔案館信息咨詢服務引入數據耕耘理論的可行性

（一）數據耕耘理論

基于充分利用日益豐富的計算機技術資源優化軍事戰略分析這一出發點，Alfred G. Brandstein博士和Gary E. Horn博士于1998年正式提出“Project Albert”（艾伯特計劃）的核心技術——“Data Farming”。國內學者于2007年引入這一概念，雖對其內涵的闡釋趨向統一，但針對其中文釋義，尚未達成一致，曾提出過“數據耕種”、“數據耕耘”、“數據耕作”等多種說法。筆者將采用“數據耕耘”這一說法展開相關探討。

“數據耕耘是利用大型計算能力運行仿真模型尋找到以前不存在的信息和沒想到的選擇。”[8]從廣義上講，數據耕耘理論是一套系統且完整的方法論，包括播種（sowing）、施肥（Fertilizing）、耕作（Cultivating）、栽培（Planting）、收獲（Harvesting）這一系列循環過程以及相應模型建立、數據可視化分析工具等。其中，數據播種是指尋找種子，即作戰指揮員提出當前最需要解決的問題;數據施肥是指軍事領域專家依據自身儲備的理論知識和實踐經驗，收集解決種子問題所需的相關數據和應考慮到的關鍵影響因素;數據耕作是指軍事領域專家在對士氣、天氣狀況等諸多不確定因素進行充分考量，建立想定空間;數據栽培是指將影響因素轉化為變量空間，并在這一空間中創建、運行模型，探索多種可能性結果;數據收獲是指收集模型運行過程中所產生的數據，并加以分析，從而獲得最優解決方案。從狹義上講，“數據耕耘是一種確定后續數據分析所需要的數據集合的過程和方法，其目標是為了找出復雜問題的規律。”[9]

（二）應用可行性分析

1.數據耕耘理論已被引入檔案學相關學科研究中

2013年，馬費成教授結合當時的環境形勢以及學科發展現狀，提出了情報學發展的九大主要前沿性課題，其中之一就是“數據耕耘與知識成長”。而后，張興旺[10]深入總結了數據耕耘理論的國內研究現狀，并從大數據知識服務視角對該理論進行了解讀;劉寶瑞等[11]將數據耕耘技術理念應用于圖書館信息咨詢流程中，為咨詢服務的研究和實踐提供了新思路;胥偉嵐等[12]在深刻剖析跨學科協同信息咨詢服務實踐問題的基礎上，對應用數據耕耘理論構建嶄新服務模式展開探討;王曉燕[13]在數據耕耘理論啟示下，提出了圖書館信息咨詢服務的創新策略;唐曉波等[14]將數據耕耘理念應用于智能咨詢服務模式的構建過程中，并從人機接口、咨詢處理和知識管理三大模塊加以分析。檔案學、圖書館學和情報學在研究思想、研究內容、研究方法和研究成果等方面，都存在著一定的聯系，可以相互借鑒和參考。三者在信息咨詢服務的理論研究和實踐進展方面存在著一定的共通性，因此，將數據耕耘理論引入檔案學領域的研究中也是可行的。

2.數據耕耘理論與檔案信息咨詢服務的追求目標相一致

加拿大檔案學者T·庫克在第十三屆國際檔案大會報告中首次提出“檔案后保管范式”，該思想的突出貢獻在于提出“由原來的檔案存取服務轉為檔案實體背后的知識服務”[15]的觀點。知識服務是檔案信息咨詢服務的高級階段，其核心理念在于堅持以用戶為中心，以需求為導向，深入挖掘開發館藏檔案信息資源，并結合咨詢服務人員具有的經驗、洞察力等隱性知識，利用先進技術生成各種知識產品。但在優化公共檔案館信息咨詢服務的進展中，我國仍以傳統信息咨詢服務為主，咨詢者一般只能獲得固定答案，即“是什么”。因此，將同樣以知識服務為目標的數據耕耘理論引入嶄新的咨詢服務模式構建過程中，有助于進一步實現咨詢過程與咨詢結果可視化的服務目標，更重要的是可以為咨詢者提供建設性的咨詢意見，即“應該是什么”，真正做到“以人為本”。

3.數據耕耘理論與檔案信息咨詢服務過程的本質相契合

受學歷背景、表達能力、環境氛圍等因素的影響，絕大多數咨詢者不能明確提出真正的咨詢問題;同樣地，受自身經驗知識、理解能力等因素的影響，咨詢服務人員以及相關專家在多數情況中也不能準確接收咨詢問題。雙方之間存在著嚴重的信息不對稱問題，這在某種程度上決定了檔案信息咨詢問題具有較強的復雜性。公共檔案館的檔案信息咨詢服務是一個傳遞文獻信息資源，轉移知識信息的過程，該過程實質上就是對咨詢用戶所提出的復雜問題進行系統地鑒別、分析、處理、傳遞與反饋，最終為檔案利用者提供優質有效的解答。另外，從本質上看，數據耕耘理論就是在播種、施肥、耕作、栽培和收獲等過程的循環中，對可能會影響結果的各種不確定性、非線性因素進行反復計算、建模、仿真實驗和數據分析，從而在整體上把握復雜問題，尋找到最優解決方案。由此看來，該理論與檔案信息咨詢過程的實質在一定程度上相契合。

三、數據耕耘理論下公共檔案館信息咨詢服務模式的構建

（一）準備工作

基于數據耕耘理論構建嶄新的檔案信息咨詢服務模式，公共檔案館需要先完成兩項準備工作：一是建立健全數字化檔案信息咨詢方案庫，即由檔案信息咨詢服務人員整理、優化、歸類近二十年來本館咨詢問題的解答方案，并將其進行數字化存儲;二是建立并完善數字化檔案信息資源數據庫。大數據庫的建立是一項龐大又嚴謹的系統工程，應從以下四個方面著手進行：首先，組織人員對館藏檔案資源進行逐卷逐頁或逐盤摸底，及時修復破損內容，統計應進行數字化的檔案材料，并將其按照技術難易程度分類;其次，選擇熟悉館藏情況和熟練掌握互聯網技術、云端計算技術等數字化技術的工作人員，組建成檔案材料數字化工作小組，依據國家關于檔案數字化的各項法律法規，統籌安排各項任務;再次，由本館檔案工作者完成技術含量低、可批量處理的檔案材料數字化任務，將技術含量高、須逐一進行數字化處理的檔案外包給優質檔案服務公司，并派專門人員監督和指導該工作的進行;最后，在基本完成本館檔案資源數字化工作的基礎上，與政府部門、其他檔案館等機構建立合作關系，充分融合其檔案資源，建成真正意義上的“大數據庫”。

（二）實施過程

1.數據播種——挑選咨詢種子

數據播種是數據耕耘過程的第一步，即挑選合適的咨詢種子。首先，咨詢者通過指定郵箱、網站留言板、親自到館或其他方式提出咨詢請求，檔案信息咨詢服務人員以及專家將接收到的咨詢問題詳細記錄下來;其次，咨詢服務者和專家組要充分利用實踐經驗和領域知識，在熟悉館藏特色檔案資源、總結本檔案館近十年來的咨詢熱點問題和關注檔案學界學術研究前沿動態的基礎上，羅列出檔案利用者可能會提出的咨詢問題;最后，整合咨詢問題清單，建立“問題域”，并采用問題認知圖、因果分析法等多種問題分析方法，對這些問題進行深層次客觀分析，提煉出真正急需解決的咨詢問題，進行播種。

2.數據施肥——解析咨詢問題

數據施肥是數據耕耘過程的第二步，即解析咨詢問題。檔案信息咨詢服務人員以及專家組成員在獲得咨詢種子后，應將其與數字化檔案信息咨詢方案庫進行匹配，提出咨詢方案。若該方案能夠達到咨詢者的預期結果，則將其傳遞給用戶，咨詢過程完成;若該解答方案不能滿足咨詢者的需求，則需對種子進行施肥。其具體的執行方式為：服務主體需進一步解析咨詢問題，將該問題所含信息與數字化檔案信息資源數據庫進行匹配，同時，應用矩陣圖法、雷達圖等多種分析法收集解答該問題所需的各種相關數據，并提煉出影響該問題解答的各種不確定因素、不可控因素，如服務能力、咨詢雙方的實時情緒、用戶行為偏好等。

3.數據耕作——建立想定空間

數據耕作是數據耕耘過程的第三步，即建立想定空間。作為服務主體，檔案信息咨詢服務人員和專家通過運用開環法、蒸餾法、閉環法等多種定性分析方法和定量分析方法，對數據施肥環節中所提煉出來的可能會影響咨詢結果的各種不確定因素和不可控因素予以充分考量，慎重篩選出需要重點關注的影響因素，從而建立想定空間。需要注意的是，想定空間建立后并非固定化，咨詢專家與服務人員可隨時根據用戶需求對其進行多次創建與調整。

4.數據栽培——進行仿真實驗

數據栽培是數據耕耘過程的第四步，即進行仿真模擬實驗。在想定空間建立后，就需要對其進行深入探索分析。具體的執行步驟為：首先，檔案信息咨詢服務人員及各位專家將若干關鍵性不確定因素轉化為變量空間，引入咨詢種子之中;然后，設計并建立模型，采用Agent技術和云計算計算技術等數據耕耘關鍵技術方法執行仿真模擬實驗，探究每一因素對檔案信息咨詢過程的整體影響，重點分析實驗結果的異常值;最后，服務主體在綜合考慮仿真模型執行結果的基礎上，可選擇是否結束模擬實驗。若選擇是，則在本次循環探索中直接獲得咨詢方案;若選擇否，則需返回耕作步驟，繼續調整優化想定空間，不斷增強模型精細度，循環進行驗證。

5.數據收獲——獲得結果空間

數據收獲是數據耕耘過程的第五步，即獲得仿真結果空間。將再次編輯調整的想定空間中所包含的各個不確定和不可控影響要素進行循環仿真模擬驗證后，采用可視化、數據統計分析等先進技術，從模型中獲得解答咨詢問題的可行方案、近似最優方案、最優方案以及各個方案的適用條件。直至這些方案能夠在很大程度上滿足咨詢者需求時，咨詢過程結束，得到結果空間。服務主體要及時將這些指導性方案集整理收錄至數字化檔案信息咨詢方案庫中，供下一次的檔案信息咨詢服務參考借鑒。

四、結語

需要注意的是，播種、施肥、耕作、栽培、收獲這五個步驟并不是相對獨立的，而是相互聯系、相互作用的關系，它們共同構成了數據耕耘的完整過程。這一系統分析方法強調循環仿真、協同合作，將其應用于公共檔案館的信息咨詢服務流程中，有助于改善當前咨詢服務的不足。但本文未對該流程中涉及到的相關技術進行深入分析，在后續研究中需要加強對這些技術的關注與了解，進一步提高論文研究質量。

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作者單位：遼寧大學歷史學院