我國圖書館數據治理框架：價值、維度與路徑

陸 康，劉 慧，任貝貝，夏 瑩

（1.南京曉莊學院圖書館；2.上海市網絡技術綜合應用研究所）

隨著科學技術的進步，數據被人類廣泛利用，已逐漸成為影響社會發展的戰略資源，深刻影響著行業的發展。數據治理作為一種新型的公共管理模式，為解決社會治理的頑疾、提升國家治理能力現代化水平提供了新的視角與范式［1］?！丁笆奈濉惫参幕阵w系建設規劃》提出，“推動公共文化大數據管理系統建設”“推動將相關文化大數據資源納入國家文化大數據體系建設”［2］。面對國家層面提出的大數據建設規劃及數據風險的客觀存在，數據治理已成為圖書館高質量發展的重要工作。

1 圖書館數據治理的背景

“數據”是指人類在認識世界的過程中，定性或者定量描述認識目標的直接記錄或原始資料，包括數字、文字、符號、圖形、圖像等形式［3］。隨著技術的發展，數據由傳統的單一數據、統計數據發展為大數據，人類也越來越依賴數據決策、數據驅動來指導業務實施。當前，大數據已成為重要的資源，成為人們認識世界的第四種范式［4］，深刻影響著各個行業的發展。

數據改變著圖書館的服務模式與管理決策，圖書館需要加強數據治理，充分利用數據分析用戶、定位用戶、服務用戶，實現服務創新，提升服務效率［5］。國際數據管理協會將數據治理定義為對數據資產管理行使權力和控制的活動集合［6］，數據治理包括數據價值、數據安全與用戶保護三方面內容［7］。圖書館智慧服務幫助用戶實現了從掌握知識到創新知識、收獲智慧的過程，其中“智慧”需要圖書館對服務數據、業務管理數據、用戶行為數據等進行社會網絡分析，釋放數據價值，提供決策信息，進而實現智慧服務。圖書館數據治理的目的正是為了保障智慧服務有效實施。其中，數據獲取、存儲、管理、組織、分析與應用等都需要數據安全措施的保障，《中華人民共和國公共圖書館法》（以下簡稱《公共圖書館法》）［8］、《中華人民共和國網絡安全法》（以下簡稱《網絡安全法》）［9］、《中華人民共和國數據安全法》（以下簡稱《數據安全法》）［10］、《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）［11］等法律法規，規范了圖書館數據治理流程。圖書館數據治理需要針對用戶數據、空間數據、資源數據實施安全保護，實現其價值有效釋放，進而形成數據驅動圖書館智慧服務模式創新體系，實現圖書館服務的高質量提升。

2 圖書館數據治理的價值

數據治理是對數據進行優化、保護和利用的過程，其目標是實現價值最大化［12］。數據管理與數據治理存在本質上的區別：數據管理強調科學有序化，數據治理則通過行使控制權實現價值釋放。隨著數據驅動發展概念的提出，圖書館的管理數據、業務數據等被用于開展分析決策，其中“學習分析”“用戶畫像”等被運用于資源、服務的精準推送，取得了良好的效果。然而，過度強調數據價值，忽略數據安全、用戶保護等問題，則違背了數據治理的初衷。《數據安全法》《個人信息保護法》等法律的頒布施行對數據安全、用戶保護提出了新的要求，圖書館數據治理的標準化、規范化也理應得到重視。

圖書館數據治理，既是圖書館的數據治理，也是圖書館數據的治理，其最終目的都是為了實現數據價值的有效釋放。圖書館的數據治理，將圖書館作為治理的實施者，要求其進一步通過技術、制度等措施，以行使控制權的方式開展全流程的數據治理；圖書館數據的治理，其實施者不僅包括圖書館，也包括政府、行業組織等，以實現安全、穩定的數據價值釋放。圖書館數據的收集者、使用者、生產者都是圖書館的利益相關者，他們之間存在著通過圖書館業務活動以及數據技術方法相互影響形成的關系，這種關系存在價值性。所以，無論是以圖書館為主體的數據治理行為還是以數據為主體的圖書館治理行為，其目的都是在數據安全、用戶保護前提下實現數據價值的最大化。換言之，圖書館數據治理一方面是維護治理主體的利益，如圖書館智慧服務需求利益、政府公共文化高質量發展利益等，另一方面是為了更好地服務于治理對象，如圖書館數據治理是為了提高智慧服務效率，滿足廣大讀者多樣化、個性化需求等。數據治理為公共文化服務體系效能提升提供了發展契機，圖書館作為公共文化服務體系重要的組成部分，其數據價值釋放情況會直接影響公共文化服務效能的提升。

3 圖書館數據治理的維度

3.1 技術維度

隨著大數據技術的快速發展，大數據治理已成為數據治理的新趨勢。對于圖書館來說，大數據技術與智慧圖書館、智慧服務密切關聯，已成為促進圖書館轉型升級的重要因素之一。支持智慧服務的“用戶畫像”“學習分析”等工具的基礎就是數據，所以圖書館數據治理需要擺脫單一數據、統計數據的束縛，逐漸向大數據治理模式轉變。然而，大數據的5V特征［13］給圖書館數據治理提出了新的挑戰。需要注意的是，圖書館數據治理的對象并非僅僅是數據，還包括數據所蘊含的信息，如系統信息、管理信息、資源信息、用戶信息等。面對紛繁復雜的海量數據和信息，圖書館數據治理技術可分為數據規范、數據清洗、數據交換、數據集成［14］。數據規范方法包括規則處理引擎以及標準代碼庫的映射等；數據清洗方法包括屬性錯誤清洗、不完整數據清洗以及相似重復記錄清洗等；數據交換方法包括協議交換與標準化交換；數據集成包括模式集成與數據復制等。總之，信息技術的發展給圖書館數據治理帶來了許多的工具支持，并且隨著數據在圖書館等公共文化服務領域的廣泛運用，其制度體系的完善也已成為數據治理重要的工作之一。

3.2 制度維度

制度形成的過程就是對圖書館數據治理體系及其技術實施、運行機制進行思考與判斷的過程?！秶覉D書館業務管理機制研究》以國家圖書館為樣本，通過比較研究，為理解圖書館變革提供了制度層面的解讀視角［15］。圖書館制度變革一般可以分為四個層次，即組織效能、治理結構、管理模式、知識內容，分別應對圖書館效能、圖書館治理結構、圖書館業務管理以及知識資源屬性與技術等?！豆矆D書館法》完善了我國圖書館發展的制度環境，然而隨著圖書館智慧服務創新發展，數據成為其不可或缺的資源，圖書館環境下的數據治理也可能成為引發制度變革的導火索之一。除《公共圖書館法》外，《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等相關法律以及《信息安全技術個人信息安全規范》《信息安全技術 大數據安全管理指南》《信息技術服務治理第5部分：數據治理規范》等標準規范也為我國圖書館數據治理提供了參考依據［8-11］。當前，我國圖書館需要完善數據標準體系，包括組織數據、管理數據、使用數據等標準，以實現圖書館數據治理的安全、穩定、高效，進而實現對智慧服務的有效支持。我國圖書館數據治理制度要針對開展大數據分析時用到的模型、算法等方面涉及的“數據倫理、算法黑箱、歧視偏見、隱私自由”等問題進行指導［16］。同時，圖書館要對數據隱私制度、人工智能算法進行理解與掌握。而這一系列工作的開展，不僅需要完善的圖書館制度體系作為支撐，也需要圖書館員的積極參與。故而圖書館數據治理也需要從人才培養等方面著手，將數據治理解決方案體現到館員行為規范中。

3.3 人才維度

我國圖書館事業持續高速發展，但教育與人才培養卻滯后于文化事業發展，難以滿足其需求。當前，圖書館正從數字圖書館向智慧圖書館轉型，館員的數據素養也已成為圖書館數據治理必備的基本能力之一。數據素養一般包括數據的五個方面要素，即態度、意識、知識、技能以及倫理［17］。相應地，圖書館數據治理制度體系也需要包含館員的數據素養教育制度，即通過數據素養教育手段提升館員的數據獲取水平。圖書館數據治理維度人才培養的基本思路就是改善、提升館員、用戶以及相關從業者的數據態度、數據意識、數據知識、數據技能以及數據倫理，最終實現數據治理能力與治理水平的現代化，要實現這一愿景，人才是其中關鍵。因此，為了使數據能在圖書館治理中得到更好的運用，應通過人才培養的方式提升館員的數據素養、加強數據文化建設、調動利益相關者的參與積極性、建立科學的管理模式、加強數據治理制度建設及共享平臺建設，推進圖書館數據治理的轉型升級。

4 圖書館數據治理的路徑

4.1 數據收集階段技術保護

數據安全、用戶保護是實現數據價值釋放的前提與基礎，數據安全包括存儲安全、導出安全、傳輸安全、訪問安全以及展示安全等。圖書館獲?。ㄊ占┑臄祿譃榉墙换バ?、交互性、深度交互三個類型［18］。非交互數據是由系統設備、非交互傳感器及軟件運行而單向感知、提交的數據，如系統日志、圖書館入館人數、圖書借閱、數字資源訪問等；非交互性數據大多是事實數據，其客觀性強，是智慧服務中機器學習、用戶畫像、決策分析的重要參考依據。圖書館需要對非交互數據運用加密控制、防拷貝管理、防泄露管理、權限管理、安全等級管理等技術保護方法，以保障數據的事實性、客觀性。圖書館需要對非交互數據收集實施技術保護，如數據安全管理、數據類型和安全等級標引、將業務功能內嵌至數據管理系統、保證治理規則（如網絡安全、等級保護、分級分類管理等）有效實施等，同時，圖書館數據收集階段技術的保護方案需要與時俱進地優化、完善，做到防患于未然，為圖書館高質量發展構建良好的運行環境。

4.2 數據分析階段制度調適

數據在圖書館發展過程中必不可少，數據分析是獲取價值的主要方式?！豆矆D書館法》四十三條規定：“公共圖書館應當妥善保護讀者的個人信息、借閱信息以及其他可能涉及讀者隱私的信息，不得出售或者以其他方式非法向他人提供”［8］。圖書館的數據分析是以價值釋放為目的的，無論是對單一數據、統計數據的分析，還是對大數據的挖掘分析，均是如此。因此，為了符合《公共圖書館法》規定，我國圖書館需要制定適應數據分析場景的制度規范，在保證數據安全、用戶保護的前提下，完成數據分析工作。另外，圖書館數據治理的相關法，如《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等也針對數據分析使用數據內容提出了相關要求。《網絡安全法》涉及數據收集階段的技術保護，如數據傳輸安全、數據訪問安全等［9］；《數據安全法》從國家層面強調數據安全治理，其第八條明確提出“開展數據處理活動，應當遵守法律、法規，尊重社會公德和倫理，遵守商業道德和職業道德，誠實守信，履行數據安全保護義務，承擔社會責任，不得危害國家安全、公共利益，不得損害個人、組織的合法權益”［10］；《個人信息保護法》對敏感個人信息、行業自律機制、信息主體權利等作出了闡述與規定［11］。圖書館作為數據控制者、處理者，應以遵守法律法規、道德倫理為原則，以數據價值獲取為目標，進一步調適數據分析行為，以制度體系規制約束技術行為，實現數據治理的標準化、規范化。

4.3 數據決策階段效果評估

圖書館數據治理要素是動態發展的，既包括技術、制度、人才等，也涉及外部環境。數據經過分析處理，隨即進入治理決策階段，這也是數據價值釋放過程中的重要環節之一。圖書館的數據決策主要側重服務效果、倫理后果，以及通過這些結論優化數據治理方案和數據治理路徑等。圖書館數據決策主體與數據治理主體要協調解決數據價值挖掘、數據安全防護、讀者個人數據保護等數據治理問題，這既包括圖書館管理者、業務館員、技術專家、數據專家，又包括圖書館用戶，他們共同構成圖書館數據決策群體，承擔數據治理任務。根據數據決策主體的差異性，圖書館數據決策階段性效果評估包括四個流程：①以用戶需求為主導的數據價值釋放方案設計，即用戶對圖書館資源、空間以及服務等的需求；②以技術專家為主導的數據安全保障方案設計，即構建數據安全、用戶保護的圖書館數據治理環境；③以數據專家為主導的數據價值應用路徑策劃，權衡需求與安全的價值釋放方法；④以圖書館管理者、業務館員為主導，進一步明確決策主體責任、義務，從圖書館發展角度做出優化。數據決策涉及多方利益，也涉及技術、制度等問題，需要結合圖書館業務發展需求綜合考慮。