雙一流大學圖書館特色數據庫建設趨勢

中圖分類號：G258.6 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.10.002

TheTrendofCharacteristicDatabase Construction in Double First-ClassUniversity Libraries

ZHAO Xing， LONG Shitong， LI Songling， GUAN Fuying （Library of Beijing Normal University， Beijing l00875）

Abstract42double first-classuniversities inChina have builtatotalof369characteristicdatabases.Research has foundthatoverone-thirdof thecharacteristic databases ofdouble first-class universities havereceived fundingand guidance from CALIS and CADAL during their construction; In recent years， more than half of the double first-class university libraries have built institutional knowledge bases based onthe conceptof opennessand sharing.In the constructionofcharacteristic databases in the libraries of double first-classuniversities，there has beenanew trendof building data platforms，applying digital humanities methods，and actively carrying out cooperativeconstruction. Libraries are more actively integrating and participating in the school's double first-class construction. At the same time，there are stillproblems with theconstructionofcharacteristic databases inthe libraries ofdouble first-class universities，such as the lack of improvement in public accessibilityand insufficient comprehensive and in-depth resource organization.

Keywordscharacteristic database; double first-class university; digital resource construction

圖書館特色數據庫是通過對某一領域有價值的信息資源的搜集、整理和保存，建成的具有獨特風格的數字資源集合。1998年CALIS工程、2001年CADAL項目和2004年CASHL項目的啟動為高校圖書館特色數據庫建設提供了強有力的保障，在項目的支持下，我國各高校圖書館紛紛加入特色數據庫建設，并取得了顯著成果。

2017年教育部發布“雙一流”建設高校名單，包括42所雙一流高校和95個雙一流學科，這是我國高等教育繼“211工程\"“985工程\"之后的又一國家戰略，標志著我國進入建設高等教育強國的新階段。這42所雙一流高校是目前國內教育水平的代表，文章通過文獻調研、網站調研，旨在發現“雙一流”大學圖書館特色數據庫的建設趨勢和建設新思路，以期為高校圖書館特色數據庫的建設提供參考。

1研究方法和研究內容

研究方法：文獻調研、網站調研。

調查內容： ① 通過文獻調研和網站調研[3-5]，總結雙一流高校特色數據庫的沿革及建設情況。 ② 調研雙一流大學圖書館特色數據庫的建設細節及最新建設思路。調研內容包括特色數據庫的名稱、類型、資源揭示、數據規模、資源平臺、平臺功能、資源使用率、是否涉及數字人文技術、資源的開放程度、是否有更新，以發掘雙一流高校特色數據庫建設的新思路、新技術、新路徑。

2雙一流大學特色數據庫建設概況

2.1特色數據庫的類型分布

根據學界研究[9]，高校特色數據庫主要分為館藏特色、學校特色、學科特色、專題特色四類。42所雙一流大學的369個特色數據庫類型分布詳見表1。

從表1可以看出，館藏特色類和學校特色類數據庫占比最多，專題特色類數據庫占比最少。學校特色類數據庫主要是學位論文和學術成果庫。

2.2數據庫的開放程度

從表2可以看出，目前雙一流大學369個特色數據庫的公開訪問率為 4 1 . 9 4 % ，較2007年 30 % 的數據庫可訪問率有一定幅度的增長。高校特色數據庫的開放共享進展緩慢，值得關注。

2.3數據庫的CALIS、CADAL引導建設情況

我國高校特色數據庫的建設大部分都受到CALIS、CADAL的資助和指導，高校圖書館建設的本校學位論文庫、重點學科資源導航、教學參考書、隨書光盤、教師論著（文庫）、古籍目錄（學苑汲古）、音視頻資源等都得到了CALIS的資助和指導[1]。而古籍、民國圖書、民國期刊、現代圖書的數字化全文項目，則多數都得到了CADAL的支持。從表3的不完全統計情況看，在調研的369個數據庫中，至少有126個數據庫接受了CALIS、CADAL的資助和引導，占比高達 3 4 . 1 5 % 。

342所雙一流高校圖書館特色數據庫的建設趨勢

3.1機構知識庫建設

機構知識庫建設是近幾年高校特色數據的建設重點，文章統計的機構知識庫有23個，校外可訪問的機構知識庫有9個，這9個機構知識庫搜集整理的數據量均超過20萬條，數據量最高的是上海交通大學機構知識庫，高達85萬余條（見表4）。

機構知識庫對外展示學校的學術成果、學者研究領域，并承擔了學術水平分析功能，可分析學校的重點研究領域、學科排名等，為學校決策提供可靠的數據支持。機構知識庫已成為近年高校圖書館新的建設重點。

3.2數據平臺建設

在調研過程中，筆者發現北大圖書館、復旦圖書館、湖南大學圖書館已開始數據平臺建設。北大圖書館建設了“大學開放數據研究平臺”、復旦圖書館建設了“復旦大學社會科學數據平臺”、湖南大學圖書館建設了“校經濟數據研究中心數據庫”。圖書館與學校各院系密切合作，發動院系老師將自己的研究數據發布到平臺上，注重數據的規范化標注，為數據配置DOI唯一標識符，方便使用者在文獻中規范地引用這些數據。

數據平臺的建設有助于研究數據的傳播、重用和規范引用，有助于研究的再現和驗證，使公共資助的結果能夠為公眾所使用，使他人能夠利用已有的數據提出新的問題，提升科學研究和創新的水平[12]。目前研究數據作為學術成果的一種類型，在學術界尚未獲得足夠重視，數據平臺建設亦尚未在國內高校圖書館廣泛開展。隨著大數據時代的到來，學術界經過審視和調研的數據必定會日益凸顯其價值，數據平臺的建設應得到圖書館界的重視。

3.3數字人文在數據庫中的應用

數字人文是計算機學科和人文學科交叉研究的新領域，由計算人文和人文計算領域發展而來。數字人文通過計算機技術和結構化數據為人文研究提出問題、界定問題和回答問題提供新的視角。數字人文的應用研究可劃分為三個模塊：數據采集與資料庫構建、研究工具與研究平臺的建設、數據分析與結果解讀。數字人文自2014年被美國研究圖書館學會（ACRL）列為十大熱點之一后引起國內圖書館界的極大關注和重視。國內圖書館開始嘗試開展數字人文研究所需的數據采集、資料庫構建、研究工具集成、研究平臺建設等任務，并將數字人文的一些主要研究方法如社會網絡分析、地理信息系統（GIS）、文本分析、眾包等應用到特色數據庫建設中。

3.4重視合作共建

文章整理了19個圖書館與省部級、圖書館界、校級合作建設的特色數據庫，其中5個是2012年之前建設的數據庫，14個是2012年之后建設的數據庫，可見圖書館近年更積極主動地與外單位合作建設數據庫，其主要合作伙伴有學校的教輔部門和科研院所、圖書館界的同行等。

4趨勢與改進策略

文章調研發現，雙一流高校特色數據庫建設具有以下一些特點和趨勢。高校特色數據庫的建設離不開CALIS、CADAL、CASHL這類擁有國家資金來源項目的資助和引導。

雙一流高校圖書館紛紛建設機構知識庫，實現數據的開放共享，積極展示學校學者的研究成果，進行學術成果的數據分析，為學校這個大學術共同體提供更高質量的數據服務。

雙一流高校圖書館數據平臺的建設和數字人文方法在數據庫建設中的應用，使一些數據庫的元數據標引深度[18]達到知識單元的層級，高校圖書館特色數據庫建設積極擁抱新趨勢、新方法，積極和大數據時代的信息需求接軌。

雙一流高校圖書館應主動與外單位合作，共同開展特色數據庫建設。身處學校這個學術共同體，圖書館特色數據庫的建設應聯合全校的力量和資源，建成在業內有影響力的數據平臺。

雙一流高校特色數據庫的建設也有尚待完善和改進之處。特色數據庫的校外可訪問率依然停留在 3 5 % 左右的比例，沒有太大進步。高校圖書館特色數據庫的開放共享之路依舊任重道遠，圖書館界的共享合作依舊有很大的空間。大部分圖書館都購買了隨書光盤數據服務，由此可知，一旦某領域資源的累積達到幾近全覆蓋的程度，會產生贏者通吃的頭部效應。特色數據庫建設應盡可能網羅該領域全部資源的發展方向，同時資源的揭示要做到盡量深入。

*通信作者：關富英

參考文獻

[1]范亞芳，郭太敏.特色數據庫建設若干問題研究[J].情報理論與實踐，2008（4）：550-553.

[2]李曦.我國高校圖書館特色數據庫建設研究——以CALIS和CASHL中心館為例[J].四川圖書館學報，2013（4）：61-66.

[3]胡守敏.高校圖書館特色數據庫建設研究與實現[D].武漢：華中師范大學，2012.

[4]奚朝輝.我國\"雙一流\"高校圖書館特色數字資源建設調查與思考[D].合肥：安徽大學，2018.

[5]霍速.“雙一流\"高校圖書館自建數據庫的調查與分析[J].圖書館學研究，2019（15）：30-36.

[6]李書寧，呂巖彥，楊春燕，等.985高校圖書館數字特藏建設現狀調查與分析[J].圖書館雜志，2011，30（8）：58-63.

[7]劉葵波.特色數據庫及其相關概念辨析[J].圖書館建設，2015（4）：14-17.

[8]黃曉斌，蒲筱哥.我國圖書館特色數據庫建設的現狀、問題與對策[J]情報科學，2007（5）：784-789.

[9]張延敏.西北地區特色數據庫現狀分析[J].情報科學，2009，27（6）：884-888.

[10]鄂麗君，邱晏.CALIS地區中心特色數據庫建設現狀、問題與對策研究[J].圖書館建設，2010（12）：33-36.

[11]朱玲，聶華，崔海媛，等.大學開放研究數據平臺建設：探索與實踐[J].圖書情報工作，2016，60（4）：44-51.

[12]Borgman CL.The conundrum of sharing research data[J].Journalof the American Society for Information Science and Technology，2012，63（6）：1059-1078.

[13]朱本軍，聶華.跨界與融合：全球視野下的數字人文—首屆大學“數字人文論壇\"會議綜述[J].大學圖書館學報，2016，34（5）：16-21.

[14]柯平，宮平.數字人文研究演化路徑與熱點領域分析[J].中國圖書館學報，2016，42（6）：13-30.

[15]王軍，張力元.國際數字人文進展研究[J].數字人文，2020（1）：1-23.

[16]ACRL Research Planning and Review Committee.2014 top trendsin academic libraries： a review of the trends and issues affectingacademic libraries in higher education[J].College amp; Research re-searchLibrariesNews，2014，75（6）：297-302.

[17]李友良.湖南省高校數字圖書館特色數據庫共建共享現狀分析與研究[J].高校圖書館工作，2015，35（4）：32-35.

[18]李凌杰.特色數據庫建設中的元數據質量控制研究[J].圖書情報工作，2010，54（5）：43-46.