高校图书馆科研数据管理服务体系构建及优化策略研究

时间：2024-05-04

邢彦君

(山西医科大学图书馆，山西晋中 030607)

科研数据管理简称RSM(Research Data Mana

gement)，是对科研数据进行的计划、获取、组织、分析、存储、共享、利用等一系列与数据相关的管理活动的总和，科研数据管理在科研活动中的意义重大，贯穿于整个科研过程的全周期。科研数据管理能够为创新研究提供数据支持，有效避免研究过程中的数据丢失，促进科研团队内部和团队之间数据的共享，高质量的科研数据管理还能提升科研团队及其所在机构的影响力，实现科研成果的高质量转化。在高校内部，图书馆是支撑科研活动开展的重要机构，在科研数据管理服务方面发挥着至关重要的作用，其既能实现科研数据的长期安全保存，方便数据的查找和使用，又能拓宽学科服务的深度和广度，实现跨学科、多团队科研活动的融合发展，深化学科服务，提升科研成果价值。

1 我国高校图书馆科研数据管理的用户需求分析与服务现状

1.1 我国高校图书馆科研数据管理的用户需求分析

当前，科研人员对于数据管理服务的理解存在误区，在规范的科研活动中，科研数据的规划、获取、存储、组织、共享等阶段需要制定科学合理的数据管理流程，以专业化管理弥补科研人员由于知识管理技能缺失及外界服务能力不足导致数据管理质量过低的问题。当前，高校科研团队的科学数据管理需求主要有四大类，分别是宣传教育、工具指南、法规学习和管理技能。加强对科研人员的宣传教育能够强化其对科研数据管理的了解与学习，使科研人员牢固掌握数据管理基础知识，强化数据管理规划，在提升数据共享程度的同时使科研人员掌握更多的安全保密知识；工具指南是指相关人员在数据管理的过程中根据相关的文件引导和工具辅助，在数据的规划阶段熟练使用数据管理计划编制规范、模板等，在数据的存储阶段熟练使用数据存储平台，在数据组织和共享阶段掌握组织标准和共享途径；法规学习是指科研人员在数据管理的过程中要注重版权归属问题、学术权益分配问题和科学数据安全保密问题等；管理技能则是指科研人员在数据管理的过程中要加强技能培训，提升自身的数据管理计划编制能力、科研数据检索能力、跨学科知识应用能力、科学数据加工与组织能力、多角度分析及价值挖掘能力等。

1.2 我国高校图书馆科研数据管理服务现状

当前，我国高校图书馆对科研数据管理给予了高度重视，服务管理愿景明确，政策规划科学规范，管理架构相对清晰，并建立了科研数据管理、出版、共享等模块。随着相关法律法规的逐步健全，我国高校图书馆科研数据管理将会更加精细高效。但是，从国际视角看，我国高校图书馆科研数据管理水平与国外一流高校图书馆相比仍存在一定差距，国外高校图书馆在科研数据管理中发挥了核心管理作用，其科研数据管理模型已基本涵盖数据的创建、储存、出版、共享、分析、利用、评估、验证等各环节，且注重数据价值的多元化协调利用与科研团队的合作。我国高校科研数据管理需借鉴国外经验，不断提升数据管理及服务水平，拓展多元化管理服务路径。“技术导入，数据赋能”是当前数据科学发展的主要特征，在开放的科学环境下，技术平台的深度创新、融合应用和智能管理工具研发成为主流趋势。将存储平台、云备份等技术平台逐步应用到高校图书馆的科研数据管理，对科研数据的高效管理具有关键性作用。我国高校图书馆在科研数据管理过程中存在服务与政策脱节、技术应用比较片面、管理服务的人文关怀不足等问题，这对科研数据管理服务的质量控制、流程优化和使用体验造成了一定影响。

2 高校图书馆科研数据管理体系构建

2.1 科研数据管理服务体系构成要素

就目前我国高校图书馆的数据管理现状而言，构建科研数据服务体系的核心要素包含服务主体、服务对象、服务内容、设备基础和服务环境等。就服务主体而言，当前科研数据数量庞大，涉及的研究领域众多，跨学科趋势明显，不可能由单一的科研成员单独完成，包括科研数据管理在内的一系列数据服务是一项系统、复杂的工作，需要多个部门协同完成，因此服务主体一般包含科研人员、高校图书馆、科研机构等在内的科研数据管理服务的策划者、组织者和实施者，其中高校图书馆居于核心地位；服务对象一般指需要管理和使用数据的用户；服务内容一般包含数据的收集、产生、加工、分析、存储、出版、共享与评价等工作；设备基础指进行科研数据管理所需的设备支撑和数据平台等；服务环境主要涵盖数据管理、共享等过程中所涉及的政策法规和指南标准等，财政支持能够有效支持硬件建设，科研人员的主观意识能够推动数据管理服务形成良好氛围，不同要素之间的协同配合能够对体系内的数据管理起到规范和引导的重要作用。

2.2 高校图书馆科研数据管理服务体系模型构建

在当前人力、技术及设备条件下，高校图书馆科研数据管理服务体系模型构建仍需从上述五个要素入手，按照不同要素的不同功能构建有效的数据服务模式，应具备完善智能的设备基础、高效协作的服务主体、清晰规范的服务流程以及便捷健康的服务环境，见图1。其中，完善智能的设备基础是科研数据管理各项工作开展的重要支撑，涵盖数据平台、数据处理与分析工具等；高效协作的服务主体的服务内容包含多个层面，不同层面有不同的主体参与，且各主体在科研数据管理服务中发挥的职能不同，必须相互协同，高校图书馆开展科研数据服务时需要以政府政策性文件和法律法规为依据，制订明确可行的管理服务计划，数据的提交、共享、出版等环节均需各主体间按照规范化流程协同进行，高校图书馆在科研数据服务中起桥梁作用，既要有效推进各主体之间的高效协作，又要积极主动地参与其中，共同完成高质量数据服务工作；清晰规范的服务流程由数据管理的若干必要工作及管理组成，这也是科研数据服务的关键环节；便捷健康的服务环境主要是指从政策法规、财政支持和主观意识等方面遵守法律法规要求，争取资金支持，营造良好的数据管理服务氛围。

图1 高校图书馆科研数据管理服务体系模式

3 高校图书馆科研数据管理服务优化策略分析

3.1 强化政策制定，保证落实成效

政策的落实和执行是高校图书馆科研数据管理服务体系得以发挥实效的关键性因素，推动管理与政策同步实施有利于发挥政策的“政策势能”，将其赋能于科研数据管理的全流程，便于冲破传统数据管理存在的法律、技术、资金等瓶颈，建立与政府法律法规一致的标准化服务和驱动政策，以及对应的保障机制。高校图书馆在政策的落实过程中要从数据生命周期和利益相关视角识别管理风险和共享障碍，从组织架构、内外部环境分析、主客观制约因素等多重角度进行分析，制定切实可行的实施办法，并加以落实。在政府政策的引导下，高校图书馆科研数据管理服务应在标准同步的基础上凸显个性化特征，鼓励科研数据生命周期的个性化管理和个性化技术平台的应用，驱动科研数据管理服务实现标准化和体系化，逐步构建基于多元利益相关者的权责规范、质量评估和监管标准，着力解决政策制定和落实中存在的矛盾。多元跨界融合便于高校图书馆学习其他院校的先进管理经验，树立开放进取的学习意识，助力自身科研数据管理服务与国际对接。

3.2 拓宽服务渠道，注重技术研发

我国高校图书馆应加强技术投入，推动软件研发，在拓展服务渠道、强化技术应用等方面积极寻求优化路径。首先，高校图书馆应树立自主技术研发理念，强化研发激励机制，在研发初期可以采用“开放、合作”的合作模式，加强与其他高校图书馆、科研机构、科技型企业之间的合作，共同研发数据管理服务平台，实现自身数据的存储和共享功能，并加强自主性软件研发，实现各项功能的自主可控，同时还应围绕软件研发与应用制定激励机制，保障软硬件设施的正常维护与更新；其次，高校图书馆应注重技术工具开发与应用过程中功能的完整性，鼓励研发成果具有精细化、标准化和便捷化特征，结合传统知识服务中的阅读推广、参考咨询、学科服务等服务环节，大幅延展工具资源的应用范围和服务路径，以技术驱动创新；再次，高校图书馆应注重技术资源的优化整合，提升“质”和“量”的配比，尝试建立高精尖的技术平台和工具研发团队，实际研发过程要权责清晰，并强化成员的技能学习和素质提升。

3.3 注重人文关怀，重构服务流程

高校图书馆科研数据管理服务不应仅局限于技术升级，更应注重提升整体服务质量，在科研数据管理服务优化过程中坚持“服务为本、技术为用”的设计理念，以用户需求为中心，将内在动力作为主要驱动力，重构科研数据生命周期，充分彰显人文服务关怀。在服务优化和重构过程中，高校图书馆应始终秉持“以人为本”的价值理念，强调服务至上，并将其贯穿于整个管理服务流程，丰富内涵，提升专业化服务水平。技术是科研数据管理的重要支撑，高校图书馆应重视现代信息融合在服务流程中的应用，强化智能科研数据管理平台的引入、研发和功能优化，如引入Dataverse、Dspace数据管理平台能够优化科研数据管理服务水平。对现有科研数据管理流程进行优化重组也是提升数据管理质量的重要手段，高校图书馆通过技术升级、设备换代、软件引入等，可以将原有服务流程中较繁琐的环节去除，融合和重构其他服务环节，并将其嵌入科研管理的全过程，力争实现由“文献流”向“数据流”“服务流”的转型，高效整合科研数据管理中的数据加工、分析、共享等核心流程，提供一体化服务流程。