大数据时代的科技查新服务能力建设

2023-01-17甄乾,张勇

甘肃科技 2022年4期

甄乾,张勇

（甘肃省科学技术情报研究所/甘肃省科技评价监测重点实验室，甘肃兰州 730000）

21 世纪以来，随着互联网、物联网、云计算等信息技术的迅速发展，各行各业数据呈爆炸性增长，出现了海量的数据信息，这些数据信息量从TB 走向PB、EB，人类社会真正迈入了大数据时代。大数据时代对各个行业、各个领域都产生了不同程度的影响,大数据带来的巨大价值已经被人们认可，“数据就是决策，数据就是生产力”[1]这一观念也逐渐深入人心。大数据时代呈现出许多不同以往的特点，从海量数据信息中挖掘提取有价值信息的难度在不断加大，加之查新客户需求类型的不断变化，对科技查新工作也提出了更高的要求，科技查新机构如何提升查新服务能力，保障查新服务质量，成为当今科技查新人员一直关注的焦点问题。

1 大数据和科技查新

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有“5V”特征[2]：数据体量大（Volume）；数据类型多样（Variety）；价值密度低，商业价值高（Value）；数据产生速度快，要求输入输出的速度快（Veloctity）；数据准确和可信赖（Veracity）。

根据《科技查新技术规范》（GB/T 32003—2015），科技查新是指具有科技查新业务资质的查新机构以反映查新项目主题内容的查新点为依据，以计算机检索为主要手段，以获取密切相关文献为检索目标，运用综合分析和对比方法，对查新项目的新颖性作出文献评价的情报咨询服务[3]。科技查新可以为科研立项、科技成果评价、奖励申报和新产品申报等活动提供客观依据，有助于提高科技主管部门的科技管理与决策水平，有助于推动企业的科技创新活动，为促进我国科学技术的发展发挥了重要作用。

在大数据时代，科技查新机构可以利用的数据资源非常广泛，更容易获得高质量、全面的文献资源，但由于数据体量大、价值密度低等特点，需要查新人员从海量低价值数据资源中准确提取有效数据，这就对查新人员提出了更高的要求。另外，委托人在传统的科技查新之外有许多更高层次的需求，这就要求查新机构改变以往单一的服务模式，针对客户的不同需求，通过对海量信息的检索、整理和深加工，提升信息服务的深度和广度，提供多种类型的高价值服务。总之，对于科技查新机构而言，大数据时代既是机遇也是挑战。

2 大数据时代科技查新服务面临的问题和挑战

2.1 数据资源重复建设，开发与共享不足

科技查新工作的质量取决于文献的查全率和查准率，而查全率又依赖于一个能够全面覆盖现有文献的科技文献资源库。查新机构通常都会订购传统的文献资源，包括知网、万方、维普、SCI、EI 等数据库以及incoPat 或Derwent 等专利数据库，再结合百度、谷歌、雅虎等网络资源，就可以涵盖大部分所需文献资源。但针对某些行业数据库，比如：国家电网公司获奖项目数据库、电力科技报告数据库、美国机械工程师学会ASME、化工类的CA 化学文摘、生物医药类的MEDLINE 等，查新机构通常会选择性订购。这就导致了各查新机构在传统文献资源上的重复建设，而对于某些行业数据库，由于彼此缺乏沟通协调，已订购的数据资源常常不能得到充分利用，造成资源的闲置与浪费，而未订购的查新机构面对该行业的查新项目，往往不能很好地保证查新质量。另外，一些高等院校与科研院所等机构也建立了自己的信息资源库，但由于缺乏对外服务理念，没有与其他机构共享数据资源，也存在重复建设的情况，同样造成了资源的闲置与浪费。

2.2 科技查新服务模式单一

原国家科委于1990 年10 月公布首批11 个国家一级查新机构以后，我国的查新工作才正式开始，至今已有30 余年。《科技查新技术规范》（GB/T 32003—2015）发布并实施以后，我国的查新工作在流程上越来越规范、严谨。科技查新在科研立项、科技成果评价及转化、奖励申报等工作中发挥着重要作用，也促进了我国科技水平的提升。但科技查新工作也存在着服务模式单一的问题，查新人员只需静候业务上门，根据委托人的要求提供检索服务即可，信息的采集、加工、处理仍然停留在初级阶段。在目前的大数据时代，我国的科技创新服务工作正全方位展开，因而更加注重科技查新服务的全方位特征，原有的科技查新服务模式已经不能满足科技发展的需求，需要从原有的单一目标浅层服务向多元化深层服务转型，需要进一步拓展科技查新服务的广度和深度。

2.3 科技查新人员业务素质有待提升

大数据时代，科研数据在不断更新变化，由于学科交叉融合广泛存在，一些全新的科学技术理论不断被提出，查新人员会遇到许多陌生、难以理解的专业术语，对快速、准确理解查新项目并检索密切相关文献造成了很大困难。另外，虽然数据资源的获取更加容易，但由于数据体量庞大、内容繁杂，就像一个信息“垃圾场”，查新人员需要从海量的低价值数据中准确提取有效数据，这也给原有的查新工作增加了难度。再者，科技查新人员已经适应了原有的单一服务模式，而在大数据时代，科技查新服务模式需要向多元化发展方向转型，要求查新人员对检索的文献资源进行整理和深加工，提升服务的深度和广度，对查新人员业务素质和专业技术水平提出了更高的要求。现阶段，我国的查新人员专业素质虽然有了一定的提高，但能满足科技发展要求的复合型专业人才数量严重不足，还需要下大力气去培养。

2.4 科技查新质量控制有待加强

查新报告的质量是查新机构赖以生存和发展的根本保证，是真正能得到科研人员、行业专家、科技管理部门认可和重视的基础，直接影响到查新机构的口碑及未来发展。目前，全国科技查新机构数量众多，但由于缺乏严格的质量控制体系，导致查新报告质量良莠不齐。《科技查新技术规范》（GB/T 32003—2015）对查新委托与受理、检索、撰写查新报告、查新审核、出具查新报告、复审和查新文件归档等查新程序作出了规定，客观上有助于提高查新报告的质量。但在实际工作过程中，少数审核员审核多数查新员提交的查新报告，审核员没有足够的时间实际参与查新过程，且审核员受自身专业背景限制，未必能准确理解把握所有领域的查新项目，尤其是在查新高峰期，往往只能对查新报告形式上的东西进行审核，查新报告的质量无法得到保证。虽然查新规范也有对查新质量控制的规定，要求定期组织自查与外部抽查活动，却往往流于形式，无法起到真正的质量监督作用，从而降低了科技查新的权威性。

3 大数据时代科技查新服务能力建设路径

3.1 整合数据资源，建立开放共享的科技信息服务平台

由于查新机构、高校和科研院所之间的数据资源开放、共享程度低，造成了数据资源的重复建设和闲置浪费，因此有必要由当地科技主管部门牵头，全面收集并整合当地查新机构、高校、科研院所的数据资源，实现数据资源的共享利用，避免数据资源的重复建设和闲置浪费，通过统一采购或联合采购数据库的方式，不但可以降低数据库的购置经费，同时也丰富了查新机构的数据资源，扩大了查新机构检索数据库的范围。另外，应着力开展科研数据基础设施建设，利用现有的科研数据和信息平台，构建一个低成本、高效率、开放共享的科技信息服务平台，要利用大数据技术，对海量的互联网信息资源进行深度分析，挖掘提取有价值的数据资源，并做好相应的数据存储工作，提高数据资源的开发利用能力，为科技查新的工作质量的提升提供保障。

3.2 利用大数据推动科技查新服务的多元化转型

3.2.1 开展竞争情报服务

在社会主义市场经济高度发达的今天，竞争无处不在，企业要想在激烈的市场竞争中不掉队或者后来居上，就需要时刻关注竞争对手的动向，并不断调整自身的发展方向，因而对于竞争情报有很大的需求。开展竞争情报工作有利于发挥查新机构自身信息资源丰富的优势，是科技查新服务多元化转型的一个重要方向。大数据时代为情报行业的发展提供了大量的数据挖掘、分析工具，查新机构可以围绕企业的实际需求，充分利用这些数据挖掘及分析工具，深入开展信息挖掘、整理和深加工，形成特定领域的研究报告，为企业提供所需的科技情报。另外，中小企业普遍存在技术创新能力不足、技术资源匮乏等问题，查新机构可以根据企业的技术发展现状，对企业技术研发领域相关的先进技术、知识产权、竞争对手情报、市场情报进行主动收集，并对技术发展的最新动向进行追踪，从而为企业的发展战略提供情报支持。

3.2.2 开展专利信息服务

当今社会，企业对于知识产权的价值已经有了深刻认识，而专利是知识产权的一个重要方面，我国每年的专利申请量持续攀升，目前全球专利信息量达到约1.5 亿条[4]。如何从海量的专利信息中快速、准确提取所需信息成为一大难题，在云计算和大数据等新技术出现后，专利分析工具和软件也日趋成熟，极大地便利了专利信息的提取和分析。专利数据库通常会自带专利分析工具，查新机构可以据此为客户提供专利分析报告、专利技术动向跟踪报告、技术咨询报告等高价值技术服务，从而提升自身的竞争力。另外，查新机构也可以通过对专利文献的分析，掌握技术的发展脉络，为企业提供清晰明了的技术发展路线图，为企业的技术发展指明方向。再者，查新机构还可以围绕企业的技术创新活动，从立项、研发到成果产出的各个环节，提供相应的专利信息服务，包括产业化前景分析、专利侵权风险分析、专利布局方式等。

3.2.3 开展信息推送服务

大数据时代，查新机构要顺应科技发展的需求，从以往的被动式服务转向主动的信息推送。查新机构首先应根据客户最初的要求开展检索工作，对检索获取的文献进行整理加工，并将所得情报信息推送给客户，并在此基础上更进一步，对客户需求进行主动预测。查新人员可以根据客户的检索要求，利用关键词、主题词等开展模糊检索，并根据对项目的理解判断出客户可能感兴趣和需要的数据信息，主动推送给用户，实现了对客户的超前服务，提前满足客户的需求，从而为后续各项深度服务的开展奠定基础。

3.3 着力提升科技查新人员综合素质

大数据时代对查新人员的职业素养和工作能力提出了更高的要求，需要着力提升查新人员的综合素质，大力培养复合型专业人才。查新人员不但要具备计算机知识、数据库知识、信息检索技能、必要的外语水平和良好的沟通能力，还要根据大数据时代多学科交叉融合的特点，努力加强多学科理论知识的学习，增加学科知识储备，掌握必要的学科专业知识，对学科发展趋势和前沿研究领域有一定了解，从而具备一定的分析判断能力。查新机构应当注重对查新人员个人能力的培养，使查新人员通过积极参加业务能力培训，实现学科专业知识的更新及积累，熟练掌握数据检索、分析、挖掘的新技术、新方法，具备在海量低价值数据中准确提取有价值信息的能力，以及对内涵信息的深度挖掘和分析加工能力。此外，为推动科技查新服务的转型发展，查新机构还可以派遣查新人员到已经在开展竞争情报服务、专利信息服务等转型业务的机构进行系统学习，从而快速提高其业务素质。

3.4 建立健全科技查新质量控制体系

为了从根本上保证科技查新的质量，提升科技查新的权威性，就需要建立健全查新质量控制体系。首先，应当构建专家咨询制度，查新机构可根据查新人员在实际查新工作中遇到的陌生、难以理解的查新项目，有针对性地建立相应专业的学科专家库，聘请专家学者作咨询指导，学科专家在其研究领域内具有一定的权威，查新人员在查新过程中遇到的疑难问题及时向专家请教，既可以防止出现检索偏差，又能保证查新结论判定的准确性[5]。其次，应当建立定期抽查制度，由上级主管部门或第三方权威机构每年定期开展科技查新的抽查活动，邀请相关领域的专家学者对抽查到的报告进行评判，真正落实查新规范中规定的查新质量控制要求，督促查新人员自觉提升查新质量，杜绝失职行为发生。最后，还应当加强科技查新的过程控制，加强事前控制，通过与项目研究人员的良好沟通，为查新工作顺利进行奠定基础；加强事中控制，严格按照查新规范的要求开展查新受理、查新检索和撰写报告；加强事后控制，针对查新用户的反馈结果，认真查找原因并加以改进。