大数据环境下我国大学图书馆数据服务调查分析

李 煜 刘 虹

（1.西北大学图书馆 陕西 西安 710127）

（2.南京大学信息管理学院 江苏 南京 210023）

1 引言

信息技术的快速发展和大数据时代的到来促使科学研究向数据密集型研究范式转变。科研活动生命周期中的海量数据成为知识发现和知识创新的基础，对具有高速、多源、异构、海量等特性的数据进行有效的管理、存储、分析，才能实现数据利用与增值。

大学图书馆作为知识存储中心，为科研人员提供高质量的学术支持和知识服务是其一项重要职能。美国大学与研究图书馆协会（Association of College and Research Libraries，简称ACRL）于2016年发布的大学图书馆发展趋势中提出，数据服务是未来大学图书馆发展的九大趋势之一[1]。美国、加拿大、英国、澳大利亚等国家的大学图书馆开展数据服务较早[2]，纷纷设立了数据馆员、数据服务经理、数据策展馆员、数据可视化馆员、数据咨询馆员[3]等多种岗位，提供数据的管理和服务工作。数据服务已经成为数据密集型科研范式下不可或缺的重要环节，是大学图书馆顺应大数据发展趋势的必然要求。同时，数据服务驱动着图书馆服务内容和服务模式的变革与创新，也为大学图书馆自身发展带来了新的机遇。

对国内有关图书馆数据服务的研究成果进行分析可以看出，目前我国学术界的研究主要集中于对国外数据服务工作的宣传、介绍以及经验梳理方面。例如李正超[4]选取国外10所高校图书馆作为样本，总结其科学数据服务内容和特点；黄如花等[5]对加拿大公共图书馆开放政府数据、为用户提供数据资源、举办开放数据活动等措施进行了调查分析；魏来和郑华敏[6]从国内外高校图书馆招聘信息出发，从多个角度解析了数据馆员需要具备的职业能力；陈远方等[7]通过国内外图书馆数据服务的研究文献梳理了其研究现状、主题分布、知识结构等内容。基于此，为全面了解我国大学图书馆数据服务研究与实践现状，本文通过对我国“双一流”建设的42所大学图书馆的数据服务开展方式及现状进行调研并提出相关建议，以期为我国大学图书馆开展数据服务提供一定的借鉴。

2 研究设计与方法

世界一流大学和一流学科建设是我国高等教育发展的重大战略决策，42所“双一流”高校是提升我国高等教育综合实力和国际竞争力的重要支撑力量。大学图书馆是为科研人员提供科研支持的主要机构，大数据环境下其数据服务能力变得尤为关键。

本研究采取文献调研与网络调查相结合的方法，以我国42所“双一流”大学图书馆作为研究对象，对其数据服务研究和实践现状进行调研。在文献调研方面，以CNKI、CSSCI数据库作为来源，在主题字段进行“数据服务+图书馆”“数据馆员”“学科服务+图书馆”等检索操作，选取与图书馆数据服务相关性较高的文献作为样本文献；在网络调查方面，一是利用搜索引擎，浏览42所“双一流”大学图书馆网站上的机构设置、读者服务、学科服务、情报服务等栏目，对其中有关数据服务的信息进行抓取，二是搜集招聘网站上对图书馆数据服务相关岗位的岗位职责、技能要求等信息对其实践现状进行补充。通过上述调研方式，获得我国“双一流”大学图书馆数据服务岗位设置、数据服务方式、服务内容等研究与实践信息，调研时间为2018年11月至2018年12月5日。

3 结果分析

3.1 数据服务部门设置

对我国“双一流”大学图书馆数据服务运行现状进行调研可知，不同图书馆在数据服务支持方面的部门设置有所差别，具有代表性的几所高校图书馆数据服务岗位设置及服务内容如表1所示。

表1 “双一流”大学图书馆数据服务支持部门设置及数据服务内容概况（部分）

由表1可知，我国“双一流”大学图书馆在数据服务的岗位设置方面有所不同，提供的服务内容也不尽相同。除北京大学图书馆明确设立数据服务馆员岗位外[8]，其余多数高校图书馆运用原有的学科服务、情报服务、参考咨询、信息技术等部门，在提供学科服务、咨询服务等基础上增加数据服务。例如，南开大学图书馆信息咨询部既负责电子文献资源的运行维护与内容揭示、论文引证、课题查询、科技查新等服务，同时也提供开放数据的使用、管理和共享，为全校师生提供数据支持服务；南开大学图书馆学科服务部在负责学科馆员工作、专题服务、定题服务的基础上，与相关部门合作进行各学科数据的搜集、保存、揭示和服务；华东师范大学图书馆平台与技术支持部负责图书馆信息化技术工作，同时也负责承担各类数据备份保存、相关数据整合处理、数据挖掘与驱动等数据管理及分析工作；浙江大学图书馆情报服务中心利用专业的数据分析与挖掘工具，为各类服务对象提供基于事实数据、科技信息、文献资料等高度定制化的情报信息挖掘与分析服务。

综上所述，我国大学图书馆数据服务栏目设置较为分散，缺乏统一的标准及命名，不利于用户了解数据服务的内容和方式，也不利于图书馆数据服务工作的开展与发展。

3.2 数据服务支持团队

与参考咨询、学科服务、信息服务等传统服务相比较，数据服务最大的特点在于其服务内容和方式都是围绕着各种“数据”展开。数据服务注重研究数据、事实数据等各种数据的搜集、保存、处理、分析与挖掘，因此需要联合多个机构、部门进行合作，才能够为用户提供高质量的数据服务。北京大学图书馆、复旦大学图书馆和武汉大学图书馆作为我国开展数据服务较早的三个机构，均建立了自己的数据服务系统平台。对这三所高校图书馆的数据服务团队建设进行调研，结果如表2所示。

数据服务对图书馆员所具备的专业知识和技能提出了新的要求，不同高校对于数据服务岗位的能力要求也不尽相同。根据表2可以看出，数据分析和数据可视化工具是数据服务岗位人员需要掌握的基本技能，北京大学图书馆、复旦大学图书馆和武汉大学图书馆都在该岗位招聘中提出了明确要求，例如北京大学图书馆需要数据服务岗位人员熟悉SPSS、Citespace、GIS等工具使用。除数据分析和可视化之外，各高校根据自己数据服务的具体内容也对工作人员提出了个性化要求，比如武汉大学图书馆要求数据服务人员具备各种编程语言开发能力；北京大学图书馆要求数据服务人员能够从事数据素养培训、咨询等工作；复旦大学图书馆要求数据服务人员熟悉机构库或者数据管理平台等。

图书馆数据服务是一项具有交叉性和综合性的工作，需要具有多学科背景和知识技能的人员共同开展该工作。在此基础上，除了图书馆外，还需要与其他部门协同促使其服务内容更加广泛，北京大学图书馆、复旦大学图书馆和武汉大学图书馆均与校内多个机构进行了合作。另外，图书馆数据平台建设是一项复杂的系统工程，需要各种基金支持来保障项目的完整实施，例如北京大学图书馆开放研究数据平台受到了国家自然科学基金的资助，为平台建设和运营提供了重要保障。

表2 部分高校图书馆数据服务支持团队概况

3.3 数据服务内容

大学图书馆的数据服务主要围绕科研数据展开，包括对数据的收集、组织、管理、开发、利用、共享等，贯穿科研活动的生命周期。对我国42所“双一流”大学图书馆开展的数据服务内容进行调研可以发现，虽然部分高校未明确设置数据馆员岗位，但在学科服务、情报服务过程中也嵌入了数据服务相关内容。我国大学图书馆的数据服务内容具有多元化的特点，对其进行进一步划分，具体包括数据管理服务、数据分析服务、数据素养服务和数据应用工具服务4个方面。

（1）数据管理服务。数据管理服务是指对科研数据的采集、存储、安全保护、元数据标引、发布、共享等。数据管理是图书馆开展数据服务的基础，是数据服务相关工作的重要组成部分。以北京大学图书馆[12]为例，北京大学开放数据研究平台为科研人员提供了完整的数据提交、管理和发布功能，鼓励科研人员开放和共享自己的研究数据；具有灵活的访问控制、请求和审核机制，为科研数据的长期保存提供保障；为用户提供了数据检索、浏览、授权下载和评论功能，以促进研究数据的传播、再利用和再生产。截至目前，开放数据研究平台已经收录了中国家庭追踪调查、中国健康与养老追踪调查、北京社会经济发展年度调查、北京大学健康老龄与发展研究中心等多个学科的研究数据，为科研工作者提供了大量优质的数据资源。

（2）数据分析服务。数据分析是指图书馆基于已有的科研数据资源，利用SPSS、Citespace、SAS、Matlab等工具对其进行计算和可视化等分析操作，为用户提供各种层次的分析报告、咨询报告等产品的服务，例如学科竞争力发展报告、学科前沿报告、个人成果分析等。以华中科技大学图书馆为例，其科技情报所目前主要提供的数据分析服务包括为学校科研管理部门提供学科发展规划和发展决策相关信息、为学校人事管理部门提供人才建设和人才引进相关信息、为院系和科研单位提供学术影响力评价服务、提供高度定制化的学科分析服务等。华中科技大学图书馆[13]综合运用多种分析工具和评价方法，完成了《华中科技大学学术影响力分析报告》《武汉地区三所高校WoS学术论文被引情况比较》《华中科技大学入选ESI优势学科及高影响论文分析》《985部分高校优势学科及高影响论文比较分析》等报告，为学校人才培养、科学研究和发展决策提供了强有力的数据支撑。

（3）数据素养服务。数据素养是指解读、创建和传播数据信息的能力[14]。在数据密集型科研范式下，无论是自然科学还是人文社会科学领域，科研数据在数量、速度、类型等各个方面都得以快速增长，其大数据特征越发明显，数据素养成为科研人员进行科学研究活动所必备的能力之一[15]。大学图书馆具有丰富的数据资源和专业的馆员队伍，能够针对不同层次的用户开展多形式、全方位的数据素养培训服务，实施方式主要包括数据素养系列专题讲座、在线课程、院系专场、一对一教师培训等。例如，北京师范大学图书馆开通了“应用Citespace快速定位教育学热点研究”“应用HistCite快速定位数理核心文献”等在线课程；清华大学图书馆开设了“Excel操作与应用”“SPSS：从入门到深度应用”等专题讲座；天津大学图书馆举办了“调研数据的Vosviewer可视化”等系列培训。

（4）数据应用工具服务。数据应用工具服务是指图书馆为用户进行数据分析和可视化等操作提供有效工具的服务。例如，复旦大学社会科学数据平台能够支持用户对数据进行描述性分析和高级统计分析；上海交通大学图书馆提供了可以分析引文数据的InCites分析工具，科研人员能够通过InCites实时跟踪机构的科研产出和影响力，寻找潜在的科研合作机会；厦门大学图书馆网站提供了Matlab等用于数据可视化、数据分析及数据计算的应用工具。

4 结论与建议

在E-science环境下，数据服务已经并正在逐渐成为大学图书馆的关键服务领域。通过对我国“双一流”大学图书馆数据服务研究与实践现状进行调研可以发现，目前我国数据服务工作正处于起步和探索阶段。本文基于我国42所“双一流”大学图书馆数据服务现状，借鉴国外高校图书馆数据服务的成功经验，提出以下3个方面的措施。

（1）完善数据服务制度建设。数据馆员是图书馆提供数据服务的主体，重视数据馆员队伍建设，完善数据服务制度是推进我国大学图书馆数据服务不断发展的必然要求。目前我国“双一流”大学图书馆中，除北京大学图书馆明确设立数据服务岗位外，其余大部分高校图书馆的数据服务融合在学科服务、情报服务、咨询服务中。数据服务制度建设包括数据馆员任职条件、岗位职责、考核评估、管理培训、数据服务团队建设等多个方面的内容，我国大学图书馆应该积极制定完善合理的数据服务制度，组建具有多种专业技能、多个学科背景的专业数据馆员团队，为数据服务提供强有力的人才保障。

（2）丰富数据服务内容。数据服务往往分为技术型服务和咨询型服务两种类型，技术型服务注重数据的收集、存储、分析、可视化、共享等方面，而咨询型服务更关注帮助用户解决其在科研活动生命周期中遇到的数据管理问题。在我国“双一流”高校图书馆数据服务现状中，北京大学图书馆、复旦大学图书馆、武汉大学图书馆为科研人员提供的数据服务都属于技术型服务，较少有高校重视咨询型数据服务。为此，图书馆应补充与丰富数据服务内容，例如帮助用户制定数据管理计划、了解用户的数据管理需求、提供数据出版指南等，才能够为用户提供个性化和专业化的数据服务。

（3）拓展数据服务方式。互联网技术的快速发展极大地拓展了图书馆服务的空间范畴，图书馆门户网站、微信、微博等多种平台都是图书馆进行学科服务、咨询服务的有效工具。数据服务应该借鉴图书馆已有服务的方式，从多个平台入手为用户提供高度便捷和稳定的服务。

总之，我国大学图书馆数据服务目前正处于起步和探索阶段。通过分析我国“双一流”高校图书馆的数据服务现状，发现我国大学图书馆数据服务目前存在的问题，将对图书馆数据服务发展具有一定的参考价值。