图书馆编目外包中书目数据质量的控制

吕 鑫

（大同市图书馆，山西 大同 037006）

1 外包书目数据控制质量要标准化、规范化

由于集中采购的特殊性，书商在限定时间内完成书籍加工，需要一定的质量保证能力和人员加工能力。书籍在采购配货时，要完好无损。在开包图书时，要小心拆掉外包装、对残书、破书、盗版书、上下卷册不配套的书籍，要一律退换。没有订购的书籍、多发漏发、题名相同责任者不同的书籍以及价格核对不准确的书籍，也要一律标明，或者退换。在加工环节，粘贴防盗磁条、条形码、书标印模以及盖馆藏章印等工序都要严格按照图书馆的规定标准来执行。最后，图书馆采编人员负责核对订购书单，接收书籍，并验收外包的书目数据。然而，外包书目数据在近几年才开始兴起，许多地方的发展还不算成熟。由于各图书馆每年的购书经费不同，投标商的竞标能力又存在一定的差距，所以，投标商的质量保证能力也存在一定问题。外包书目数据著录的过程中，著录规则不清楚、上下卷册题名混淆、价格标识含糊、错词叠字出错率高以及下载数据重复等问题层出不穷。如何对外包书目数据实施质量控制，使其符合图书馆的规定，统一数据质量要求，更加规范化、标准化，是亟待解决的问题。要从根本上解决这些问题，建立完善质量体系。一条标准的书目数据，从查重题名、检索ISBN号、下载复制联编中心数据，到核对价格、尺寸页码、责任者、出版社、出版地、出版时间以及出版版次，再到分类号的正确使用，每一个环节都应认真负责、准确无误，尽量把出错率降到最低，这样才可加入馆藏数据。书目数据的著录不是简单的文字著录，它要求著录数据的工作人员对这本书有一定的分析，理解书中的内容，才能保证著录文献的规范性、准确性。

2 外包书目数据著录一般常见的问题

（1）200字段题名著录可能有误。

例：200##@a赛鸽潘东（上）@e长篇寓言体小说。

说明：题名《赛鸽潘东》（上）：长篇寓言体小说，缺少@h上，没有著录准确。

（2）200字段主题名与分册题名混淆。

例：200##@a巴金选集$i6@e第四病室寒夜

说明：题名《巴金选集》，分册题名《第四病室寒夜》，分册集：6。

（3）225丛书项字段，有系列号题名的应在200字段主题名中显示出来，而不是在225字段。

例：200##@a白衣@e一半是天使

（4）330附注项字段，用简短一句话表达摘要或文摘。410追加数据字段，要根据馆情况统一参数设。

（5）690分类号字段，两个分类号选其中之一，根据馆内藏书实际情况，去分析比较，统一分类。

例1：《梦里的蝴蝶》

300##@a十年：新概念获奖作者精华文萃3.

606#0@a作文

690##@aH194.5@v4

690##@aI217.6@v4

说明：《梦里的蝴蝶》看题名觉得应该分为I217.6，但是实际上应分为H194.5。

例2：上下册书籍著录总次号要连续，不能跳号。

200##@a赛鸽潘东（上）@e长篇寓言体小说。

690##@aI247.59@v4

905##@aI247.59/33/(1)@v4

200##@a赛鸽潘东（下）@e长篇寓言体小说。

905##@aI247.59/33/(2)@v4

说明：《赛鸽潘东》(上下)分类号:I247.59/33/(1)，I247.59/33/(2)。

（6）7字段外国责任者姓名原文选用@c子字段。

例：701#1@c(乌拉圭)@a帕拉多@c（parrado,nando）@4著。

（7）套价修改为单册价格。

例：010##@a978-7-5104-2529-5@dCNY49.80(全2册)

200##@h上

215##@a2册（215,215页）

说明：套价在验收卷册数量时，准确输入分册、数量价格。

3 外包书目数据质量控制办法

3.1 加强采编人员与外包书商编目人员的业务交流

由于书商编目人员的教育程度、编目业务水平和文化素质不同，在编目数据中出现错误在所难免。及时深入地了解书商编目人员的基本情况，有针对性地提出图书馆分编图书的要求和操作细则，提供有利的技术指导和帮助。同时，掌握并运用《中图法》《中国分类主题词表》《中国机读目录格式使用手册》《中国文献编目规则》及联编中心编目细则等。力求在编制图书原始数据时做到著录精准、标引规范、内容言简意赅，准确揭示文献内容。

3.2 分批次抽查书目数据

对分编好的数据进行批次抽查，质量不合格的数据采取返工措施。二次验收后，仍不合格数据将再次返工，直到符合质量要求为止。对于第二次返工后仍不符合质量要求的数据将根据合同采取扣款等措施予以控制。

3.3 形成高质量的数据库

第一，选择责任心强的人来负责采编部外包书目数据工作。第二，要形成全员质量管理的理念，遇到出错的数据质量应及时修改，或与采编部相关人员联系，形成一种良性的工作氛围。同时，加强内部沟通，划定容易出现质量问题的职责边界，把质量落实到每一个具体员工责任范围内。第三，结合全员的智慧和经验，参与质量管理，关心数据质量，降低质量损失。主动实施质量体系的繁琐要求，确保数据库的质量达到设计要求。