基于數據治理的高校圖書館學科決策情報服務體系構建*

袁 陽 肖 洪

〈1.北京經濟管理職業學院 北京 100018；2.《中國學術期刊（光盤版）》電子雜志社 北京 100191〉

當前，新一輪科技革命和產業變革正蓬勃發展。在國家第二輪“雙一流”建設啟動之際，我國高校學科建設面臨著前所未有的發展環境和機遇，無論是自然科學、工程科學，還是人文社會科學，均呈現交叉融合、產教互動、競爭激烈的態勢。學科建設決策面臨著外部環境多元化、決策變量復雜化、決策響應及時化等前所未有的挑戰。

2021年12月24日，教育部高教司吳巖司長在教育部全國高校圖書情報工作委員會成立四十周年紀念會上指出：“高校圖書館……要充分發揮圖書文獻在存史、資政、預警、導研方面的重要作用……，為教學、科研和學科專業建設提供精準化、可視化的知識服務與保障。”[1]學科建設水平的提高本質上是學科知識創新能力的提升。“十三五”以來，我國高校圖書館努力創新求變，瞄準學科建設各類主體的知識情報需求，構建了覆蓋學科創新主體（院系）和學科管理主體（職能和決策部門）的服務體系。然而，高校圖書館學科服務當前還處于離散化階段[2]，與學科建設實際工作（如院系的人才培養和科研工作、職能/決策部門的學科建設管理/決策活動等）的嵌入度尚待加強。為此，高校圖書館應抓住“數智”時代高校智慧校園建設升級的契機，發揮海量文獻數據管理的傳統優勢，積極參與高校數據治理工作，提升學科專業建設精準化服務水平，把“資政”“預警”工作做實做深。

1 高校圖書館學科決策情報服務現狀及其參與學科數據治理的機遇

1.1 高校圖書館學科決策情報服務現狀

高校圖書館的決策支持服務“是以管理部門的需求為目標驅動, 以圖書館豐富的文獻資源、數據資源為基礎, 圖書館員利用專業的文獻搜集技能和情報分析方法, 對多渠道信息進行篩選歸納、數據統計、綜合分析, 形成系統的決策知識產品, 供管理部門的決策者在短時間內全面掌握信息, 提高決策效率”[3]67-71。國內高校“雙一流”建設為圖書館創造了面向學科管理主體（職能和決策部門）提供決策情報服務的良好機遇。“十三五”時期，特別是自2017年國家制定“雙一流”政策以來，高校圖書館開展學科數據分析服務（學科ESI評價分析、學科競爭力分析、學科前沿態勢分析等）成為業界熱點，學科服務成為業界會議的重要議題，高校學科建設部門負責人的講座也成為學科館員追逐的焦點。

高校圖書館面向學科管理部門提供決策情報服務雖然有較好的基礎[4]24-28，但服務體系化、品牌化、集成化還未形成，主要表現在以下方面。

第一，高校職能和決策部門對圖書館的印象還停留在提供“成果數據”方面，對圖書館提供整體的、全面的學科數據服務能力存疑。事實上，近年建設的機構知識庫，也主要定位為成果數據倉儲，對科研管理部門業務支撐度較高，對學科管理支撐偏弱。廈門大學圖書館認為“機構典藏庫（機構知識庫）作為獨立的全文倉儲, 無法為學校管理層提供‘雙一流’建設任務所需的科研管理和決策支持服務”[5]74-79。

第二，圖書館的學科數據分析服務還比較分散，往往只是對少數院系提供數據服務，缺乏頂層設計，沒有形成整體的服務能力，除了北大、浙大等少數985高校之外，大部分高校的學科服務營銷和服務品牌化建設不足。“很多圖書館沒有構建完整的學科情報服務體系，導致學科情報服務缺乏持續性和低效率。”[6]69-79此外，學科情報服務集成化、平臺化程度也不高，上海交大圖書館“針對學校及長期需要標桿對比的對象,也在規劃設計相應的數據積累與分析平臺,以期更便捷地提供服務”[7]43-50。

第三，眼下圖書館學科服務在大部分高校主管領導的心目中還不是部門優勢、強勢工作。在學科建設的重大活動（如剛剛進行的教育部第五輪學科評估）中，絕大多數高校院系和職能部門仍然存在臨時手動采數據、“翻家底”、無法進行及時有效的對標分析等痛點，更遑論基于學科發展數據為決策層提供評估結果預判和參評策略制定等高價值成果。高校圖書館未充分發揮其作為學校數據/情報中心的價值，亟須重塑并提升其服務能力。

1.2 高校圖書館參與學科數據治理的機遇

學科是高校建設和發展的基本單元，學科建設狀態數據涵蓋高校發展的方方面面，從師資力量與資源，到人才培養、科學研究和社會服務等狀態數據，覆蓋高校絕大多數管理部門。高校信息化建設正從“數字校園”升級到“智慧校園”，“數據孤島”現象普遍存在。除了不同指標被分散存儲之外，同一指標數據在不同部門也存在“一數多源”的亂象，數據治理、統一數據倉儲建設正成為打造“智慧校園”的關鍵工作[8]。

當前，高校圖書館開展學科情報分析服務仍停留在利用現有商用數據庫平臺進行學科對標分析（競爭力分析），數據監測對象往往只限于科研類（期刊論文類）成果，對學科的校內外發展狀態掌握不完整；“知己”不足，學校內部缺乏統一的學科發展狀態數據倉儲。武漢理工大學在學科服務實踐中總結出“學科分析評價需整合多源異構數據源……未來如果可以把教務系統、科學發展院系統、圖書館系統甚至財務系統和圖書館購買的數據庫信息都整合到學科分析和評價中, 將會給決策提供更科學的數據參考”[9]76-83。

數據治理是指通過規劃、控制和實施對教育數據的全生命周期管理而構建的一套持續將數據轉化為資產并且服務于業務的集合[10]。國際數據管理協會（DAMA）依據數據全生命周期管理理念，提出了以數據治理為核心，包含元數據管理、數據質量管理、數據架構、數據建模和設計、數據存儲和操作、數據安全、數據集成和互操作、文件和內容管理、參考數據和主數據管理、數據倉庫和商務智能十個組成要素，以及目標和原則、組織和文化、方法、工具、活動、角色和職責、交付成果七個環境因素的數據管理框架[11]。

盡管高校數據治理工作可能大多由校辦、發展規劃處、信息中心或大數據中心等部門牽頭，但是高校圖書館在承擔或參與該項工作上具有不可替代的優勢：數據管理本身是一門學科（即當前興起的數據學科），只懂技術或只懂業務的部門無法單獨做好數據管理工作。因為做好數據管理需要同時懂需求、懂技術、懂頂層設計，諳熟數據治理流程，而這恰好是圖書情報人才的優勢所在。高校圖書館本身還具有文獻數據管理方面的優勢，數據管理原本就是圖書館的核心業務，自身也積累了大量規范數據。此外，圖書館承擔數據治理工作往往是基于第三方的客觀立場。

2 高校圖書館參與學科數據治理的核心工作環節

學科數據治理工作以目標為導向、以問題為牽引，是在做好學科數據資源摸底的基礎上開展的數據指標體系的頂層設計，并基于圖書館文獻數據管理的傳統優勢實施學科數據全生命周期管理，構建全校范圍內規范、一致、權威的學科數據倉儲。業界專家認為以“治理”為抓手實現數據價值最大化，不僅可以為圖書館發展智慧服務提供數據支持，還可以增強圖書館發展的數據驅動力[12]。

2.1 面向學科建設的高校學科數據指標體系

學科數據治理首先要洞悉數據產生的特點。學科發展狀態數據具有多源異構、時效性、 社會性、突發性、交互性和高噪聲等特點，非結構化數據多，數據的實時性也較強，大部分數據都是隨機動態產生的[13]。北京大學圖書館在學科競爭力分析服務中就提出其“產品均采用多種數據源、不同類型的海量數據”，除了整合商業性數據源之外，“還采用基金項目、科研獎勵、基地平臺、專家團隊以及國際大學排名等開放數據信息”[14],“為實現前瞻性研究,北京大學圖書館嘗試使用了用戶關注數據和用戶搜索數據”[15]36-44。

要從海量、多維、無序的學科發展數據中構建學科建設決策支撐依據，還必須明確數據體系范圍。學科發展數據體系，一方面要包括學科發展環境數據，還要根據“四個面向”[16]，即面向世界科技前沿、面向經濟主戰場、面向國家重大需求、面向人民生命健康，構建學科建設環境數據體系；另一方面也要對表征學科發展產出的數據指標（如人才培養數據、科研活動數據、社會服務數據、學科輿情數據等）進行實時采集。

建設學科發展數據體系還可借鑒學科監測評估體系。比如“雙一流”學科監測指標體系（ 5 個監測項目、14 個監測要素、43 項監測點）、教育部第五輪學科評估指標體系（4個一級指標、15個二級指標、26個三級指標）、學科點合格評估（其中“博士學位授權點基本狀態信息表”有5個一級指標、16個二級指標、48個三級指標），再結合學位點申報與管理、教育部學科規劃、校內學科考核指標體系等方面。文章構建的高校學科數據指標體系如表1所示。

表1 面向學科建設的高校學科數據指標體系

2.2 學科數據治理流程及核心工作環節

高校學科數據治理是指依托學科數據指標體系（見表1）對多來源的異構的學科發展狀態和事實數據進行采集/對接、清洗、規范、標引、入庫，最終轉化為直接服務學科建設決策的統一數據倉儲，主要流程如圖1所示。

圖1 高校學科數據治理流程

學科數據的采集、清理和規范一直是高校學科情報服務工作的痛點和難點。武漢理工大學的學科服務實踐認為“特別是人名清理和機構識別, 即使只是本校的師生和二級機構, 識別起來也非常困難, 且效率低下”[9]76-83。北大圖書館在學科分析服務實踐中提出“眾多數據庫來源的數據, 在進行學科劃分時存在諸多問題”，“放在同一個學科體系下進行對比分析需要建立精準的映射關系”[17]13-21。這些挑戰性工作塑造了高校圖書館學科服務的工作門檻和職業競爭力，而學科數據治理的核心環節無論是數據采集，還是數據的規范化、標引及數據倉儲建設都是高校圖書館員的工作優勢所在。學科數據治理的核心工作環節內容如表2所示。

表2 學科數據治理的核心工作環節內容

3 基于統一數據倉儲的學科決策情報服務工作體系

上述經過全生命周期綜合治理的學科數據倉儲達到“可用”標準之后，對學科建設作出的科學決策就有了重大價值，也為設計學科決策情報產品打下了基礎：一是在于數據指標體系類型全面、數據來源豐富、數據維度多元，解決了決策信息不完備、不充分以致無法真正實現“知此知彼”的問題；二是在于數據更新及時，實現對學科狀態的實時監測，解決了競爭決策的“戰機捕獲”問題；三是搭建的學科規劃與建設大數據平臺，可以采用仿真決策的模型，將學科建設課題進行沙盤推演和決策模擬，進而提升決策研究的學科化水平。

綜合國內外學科決策情報服務實踐，結合筆者所在團隊服務高校學科建設的經驗，文章構建的基于統一學科數據倉儲支撐的學科建設決策情報服務工作體系如圖2所示。

從圖2可以看出，在學科數據倉儲支撐的基礎上，高校圖書館可構建起面向學科建設全過程的服務，一是為學科建設主體（院系）提供學科建設進展情報、學科發展狀況分析、學科資訊和輿情分析等服務（見圖2中的“院系學科建設服務體系”）；二是為學科管理和決策主體提供學科規劃與發展、學位點申報輔助決策、學科發展水平監測、學科/學位預警分析等服務（見圖2“學科管理與決策服務體系”）；三是為高校決策層提供學科建設決策駕駛艙服務。“駕駛艙”是一款為學校領導提供的指標分析型系統：①可打破數據隔離，實現指標分析及決策場景落地；②通過詳盡的指標體系，實時反映高校的運行狀態；③將采集的數據形象化、直觀化、具體化地展示出來。

4 高校學科決策情報服務應用場景設計——以“馬克思主義理論”學科為例

學科決策情報服務要走向產品化、平臺化，還需要在服務體系頂層設計（見圖2）的基礎上對具體服務本身進行設計。同時，只有在服務設計上做到了針對性、實用性，能切實解決院系學科建設管理者的需求痛點，有明確的應用場景，服務才能做到標準化、平臺化、品牌化。因此，高校圖書館服務設計要做到“加強深度需求調研，應更多地與學校行政部門溝通，融入院部、融入企業，及時獲悉和掌握服務對象的信息需求”[6]69-79。

圖2 數據倉儲支撐的學科建設決策情報服務工作體系

2021年9月21日，中共中央辦公廳印發了《關于加強新時代馬克思主義學院建設的意見》。在“十四五”開局以及教育部開展第五輪學科評估之際，在高校馬克思主義學院建設從外延式擴張進入內涵發展之際，如何提高馬克思主義理論學科建設決策的科學性，優化學科布局，促進學科建設質量的整體提升是當下高校圖書館要重點關注的問題。

4.1 學科規劃決策

“學科規劃”是通過明確學科發展的建設目標和定位，謀劃學科建設的路徑、方法和行動方案，并提出規劃實施的保障條件和成效考核方案[18]。做好學科規劃，要經過環境掃描、評估發展現狀、尋找自身優勢和潛力方向、制定目標及明確目標實現路徑等工作環節。

如何評估“環境”和“自身”？如何找“方向”和“目標”？高校圖書館可站在全球和全國的學科發展視角來審視本校和對標學校的學科知識體系貢獻，科學定位本校本學科的發展目標。根據學科數據倉儲的“科研情報”和“科研項目”等基礎數據進行挖掘分析：學科增量知識體系包括哪些研究方向（主題）；在知識創新方向上，各院校的貢獻程度（數量+質量）；本校在知識創新方向上的已有貢獻等，進而構建起“馬克思主義理論”近5年的學科發展矩陣（如圖3所示）。

圖3 “馬克思主義理論”近5年的學科發展地圖（部分）

不同學校的同一個學科有自己的研究方向和優勢，圖3中的縱軸是學科的研究方向（主題），圓球大小表示該方向的發展強度。比如在“和諧社會+互聯網+構建”這一研究方向上，中國人民大學、吉林大學、中共中央黨校具有較強的優勢；在“執政方式+中國共產黨+依法執政”的研究方向上中共中央黨校、北京大學實力突出。通過學科發展矩陣（亦稱學科發展地圖），我們可以清晰地看到本校的學科發展特色和對標學校的發展優勢。

4.2 學位點申報對標

一級學科學位點（碩士、博士）被高校視為學科建設的里程碑，學位點的成功申報往往也是學科建設進一步發展的重要條件。除了少數自主審核的單位之外，高校/科研院所的博士學位授權點申報都要經過國務院學位辦統一組織評審，競爭較為激烈。

國務院學位委員會發布的《學位授權審核申請基本條件》[19]明確規定了馬克思主義學科博士學位授權點申請的基本學術要求：近5 年，學科帶頭人發表高水平學術成果不少于10 項，主持過國家社會科學基金項目；學術骨干發表高水平學術成果不少于8 項等。

筆者將學科數據倉儲的“科研情報”“科研項目”“科研成果”等數據進行匯總分析：符合基本條件的高校有哪些？入圍高校的學科整體實力如何？通過分析發現，在設有馬克思主義學科碩士學位點的高校中，2016—2020年核心期刊單一作者最高發文量在10篇以上，且總被引量處于高被引、較高被引區域的高校有26家（詳見表3）。根據“博士學位點學科帶頭人發表高水平學術成果不少于10項且主持過國家社會科學基金項目”的要求，這些高校都有通過申請成為馬克思主義理論一級學科博士授權點的機會。

表3 馬克思主義學科博士學位授權申報實力對比分析（部分指標）*

高校圖書館開展的上述學科發展情報分析除了可在學位點申報時進行評估對標，也可以對已有學位點的學科發展狀況（尤其是學術產出情況）進行動態預警，以輔助學位點進行動態調整。

4.3 學科發展水平評估

學科發展水平評估有多種方式，最復雜的莫過于采用學科簡況表進行數據填報、核查和評審的方式，如教育部第五輪學科評估有25項評估指標[20]。對于普通高校或院系而言，自行開展如此復雜的學科評估成本會很高。高校圖書館為了研判學科發展水平，可通過研究學科發展的指標與上一輪學科評估結果的相關度（相關系數）遴選出關鍵指標，以此預測高校在下一輪學位評估中的位次變化。

筆者經計算發現，第四輪學科評估中的“馬克思主義理論”項的評估結果與相應評估期高校核心期刊發文數量、承擔的社科基金數量、高等學校科學研究優秀成果獎(人文社會科學)數量等指標的相關系數均大于0.7，這表明該學科與三者之間有較強的相關度。筆者通過分析第四輪學科評估結果為A、A+的高校自2016年以來在核心期刊發文、承擔的社科基金、榮獲的教育部獎項等的數量（見表4），可以對第五輪學科評估結果可能出現的變化進行預判。

表4 馬克思主義學科第五輪學科評估預判

筆者經分析發現：東北師范大學的核心期刊發文量雖僅有418篇，但其社科基金項目數量多達29個，名列第二，使其具備較大躋身A+高校的優勢；清華大學核心期刊發文量及社科基金項目量均少于第四輪學科評估中結果為A的北京大學、復旦大學、吉林大學，故其在第五輪學科評估中有跌出A+高校層次的風險；北京大學核心期刊發文量高達1 295篇，在所有高校發文量中僅次于中國人民大學，排名第二，其在第五輪學科評估中有望沖擊A+。要對學科發展水平進行深入分析，還可以結合各校該學科的名師數量、教學獲獎情況（即表1數據倉儲中的“人才培養”數據）等進行進一步研究。

5 高校圖書館構建學科決策情報服務體系的路徑分析

經上述研究筆者發現，無論是高層的學科情報服務體系布局設計，還是中層的學科決策情報服務能力建設或底層的高校學科數據治理，均體現了高校圖書館的工作優勢和核心競爭力，因此，學科決策情報服務應當是高校圖書館在“十四五”期間的重要發力方向。培育高校圖書館學科服務的競爭力，還要在如下4個方面采取有力舉措。

5.1 建立健全數據館員制度

事業發展的核心要素是人才。建立以開展學科數據治理工作為基礎的學科情報服務館員隊伍，必須積極引入和打造數據館員團隊。在國外，科研產出的海量數據促使科研環境朝著數據密集型方向發展，面向科研數據，以計算機為主要工具的數據館員開始發揮重要作用。數據館員被認為是“具有一定數據素養，能使用計算機對數據獲取、存儲、共享、再利用等環節進行管理，并能為用戶提供專業數據服務的圖書館員”[21]。

高校圖書館設置學科數據館員崗位溝通群，要明確數據館員的崗位職責、任職資格和能力清單，建立崗位人才招聘、引進和培訓制度，完善崗位考核激勵制度。浙江大學圖書館“除了積極招收具有情報專業背景的畢業生之外,還會對沒有情報背景的新入職員工進行為期一年的圖書館學情報學專業課程培訓”[4]24-28；上海交通大學圖書館“除選派館員參加各種專業培訓班、各種專業會議進行培訓和熏陶之外,特別加強了館內館員培訓的針對性”[7]43-50。在建立部門/館員激勵機制方面，有學者指出“一些決策服務項目可以通過立項或接受專項資助的方式來體現服務價值”[3]67-71。

5.2 自建聯建學科數據平臺

對于以學科數據治理為基礎的學科決策情報服務來說，構建學科數據平臺是提供服務的基本路徑，“在開展學科情報服務過程中，數據的分析與展示都離不開專業的數據分析和可視化軟件應用，應建設為情報服務產品提供專業軟件的支持和學習平臺。在數據平臺建設過程中，還應通過購買或者自建等方式，建設資源利用績效分析平臺”[6]67-79。

學科數據平臺建設的核心是構建全校統一的學科數據倉儲，這是一項信息化建設項目。因此，需要在學校信息化建設過程中積極申請立項（自建），或者參與到當前學校數據中臺的建設過程中（聯建），并將該項工作及時納入學校信息化建設規劃。以數據為核心的信息化平臺建設，往往存在“三分技術、七分管理、十二分數據”的情況，高校數據館員要做好數據指標體系設計和數據采集、加工等數據治理工作規劃，同時在做好總體設計和項目管理的前提下，充分發揮外部軟件廠商的作用。

5.3 制定產品服務標準規范

高校學科決策情報服務要打造品牌，服務產品化和標準化是根本實現路徑。服務產品化的前提，是在做好產品體系布局的基礎上，充分結合用戶需求，對服務流程、規格和標準、交付形式、價格體系進行詳細設計。在以往的學科服務實踐中，“需求方一般都有比較明確的目的和目標,甚至能夠提供分析思路和指標體系,在分析前期準備階段,重點是與需求方的多次有效溝通,并取得需求方對數據源、分析方法的認可”[17]13-21。

在產品布局中，大多數高校圖書館往往規劃了類似于“學院級、學科級、學校級”的服務層次布局[22]。在服務規范和品控管理過程中，上海交通大學圖書館“正在制定《ESI學科評估報告工作規范》《學科評估服務規范》等”[7]43-50。服務規范及品控策略的制定不是一蹴而就的，往往需要在與用戶的互動中細化服務規范、提升服務質量，這就需要高校圖書館要有工匠精神，通過提供精益求精的產品服務倒逼學科服務團隊能力的提升。

5.4 深化整體服務專業能力

在“破五唯”的背景下，學科決策服務已經不能單靠粗放的計量“數數”。在教育部第五輪學科評估中，“高質量論文”等指標已經不再關注文章數量和影響因子，而更加注重論文產出對學科前沿發展的重大貢獻。學科研究前沿分析正在成為學科情報服務新的熱點，“前沿解析是一個復雜而龐大的工程,需要組成各學科領域的專家團隊才能完成,需要建立有效的長期的組織機制”[15]36-44，建設專家庫并發揮專家在前沿主題識別和成果同行評議中的作用，將成為學科情報服務的必備操作。

此外，在當前新一輪科技革命和產業變革的浪潮中，高校學科交叉已成常態，如何面向交叉學科開展服務，“設計出面向問題解決的知識服務產品和對跨學科研究的分析、評價和預測方法, 是擺在學科館員面前的嚴峻挑戰”[5]74-79。面對新的環境和形勢，高校學科服務團隊必須加強學習、深入實踐、勇于挑戰，不斷提升整體服務專業能力，從而建立起高校學科情報服務的高端品牌。

6 結語

文章以提升高校圖書館學科決策情報服務能力支撐高校學科建設科學決策為目標，初步構建了包括推動學科數據治理建設學科數據倉儲、面向院系/職能管理/學校決策層提供學科建設情報服務在內的工作體系，剖析了高校圖書館提升學科決策情報服務整體能力的主要路徑。圖書館是參與高校智慧校園建設中學科數據治理的生力軍，高校學科館員、數據館員已迎來深入開展學科數據管理與情報分析服務的時代機遇。

圖書情報一體化原本是20世紀80年代以來圖書館的發展趨勢，但是高校圖書館圖書情報一體化建設一直偏弱，近十年來才有增強的趨勢。在國家“雙一流”建設浪潮中，高校圖書館應以拓展學科情報服務內容為契機，實現圖書情報服務一體化融合和自身地位的極大提升。

（來稿時間：2022年8月）