数字化科研环境下的学术交流研究

赵 康

北京大学信息管理系，北京100871

0 引言

学术交流是科研研究的重要组成部分，是科学研究的本质[1]。学术交流一直是图书馆情报学学者关注的研究领域，它经历了两个快速发展阶段。

第一个阶段是1960-1970年，随着科技事业的发展，科学交流理论研究取得大量成果。

第二个阶段是1995年以后，信息与通讯技术（ICT）给学术交流环境带来巨大变化，产生大量新交流模式应用的研究。如今，随着科学研究进入e-Science 时代，电子邮件、互联网、协同编辑、电子出版、数字图书馆等服务被普遍采用，传统学术交流模式正在向一个使用互联网写作、评议、注释和修改的持续过程转变[2]。

e-Science 代表越来越多地依靠互联网支持、全球分布式协同进行的大规模科学活动[3]。

其典型特征为：支持大规模计算，支持海量数据的存储和处理，支持研究者间无缝协同工作。美国国家科学基金会(NSF)蓝带顾问小组称其为Cyberinfrastructure(以下简称CI)。CI 可以构建新型的科学与工程知识环境及组织，并以新的方式进行更有效的研究工作，形成协同、跨学科、开放共享的知识环境。

这样的科研模式被称为e-research 或者digital scholarship，这种说法表明它不仅仅限于科学工程领域。在人文及社会科学领域CI 规划方面，美国学术团体学会(American Council of Learned Societies) 已提出发展数字化学术研究的框架。

基于上述科研模式，发展出一种新的学术交流模式——Cyberscholarship，它具有很强的信息和数据存储及处理能力，支持研究数据的可视化展示，以及交互式数据调查[4]。这意味着学术交流的未来面临巨大的机会，可能的变革成为学术界热衷探讨的议题。

2007年8月，CTwatch 季刊发表一期主题为“即将到来的学术交流和CI 革命”专刊，对CI 影响下学术交流的变化进行了讨论。2011年微软研究院同哈佛大学共同举办“eScience——变革学术交流”研讨会，探讨博客、软件、数据集等数字内容对学术交流的影响以及学术评价的新模式。

针对上述趋势，我国学者赖茂生指出，知识生产方式的转变，日趋重要的基于数据的科学和协同研究环境，以及学术交流模式的变革，使图书馆情报学面临新的挑战。为科学交流提供支撑和服务，是图书馆情报学不变的使命[5]。

张晓林认为，当前和未来科技创新需要科研数据管理和基于知识的交互协同创造能力，图书馆服务应抓住机遇，建立支持战略性知识需求的新型知识服务范式，建立支持合作创新群组学习和交互传播的协同知识服务能力[6]。

孙坦等指出，基于Web 2.0 的新型学术交流机制的建立，跨界融合知识服务环境的构建与实现以及交互式智能化知识组织、检索与发现技术的发展等，将进一步促进图书情报机构信息服务的分化与融合[7]。

可见，数字化科研对学术交流带来的影响以及可能产生的变革，为学术研究学者带来更多值得关注的议题。

1 主要研究议题

2007年，美国大学及研究图书馆协会（ACRL）曾通过专家研讨会的形式总结出网络环境下学术交流的八个研究议题，包括：

1）CI 建设及影响；

2）组织模式的变化(如虚拟组织)；

3）研究者信息行为的变化；

4）学术出版研究；

5）学术交流价值评估；

6）成功的知识创新；

7）信息和数据的保存；

8）公共政策和法律问题。

数字化科研基础设施对学术交流的影响从报告的探讨中可见一斑[8]。本节选择几个主要研究议题阐述其进展。

1.1 数据管理及数据共享研究

当前全球都在加大对科学数据的投资，数据成为科学研究交流和实践的重要部分[9]。

2012年3月，奥巴马政府发布大数据计划，目标是通过提高从大型复杂的数字数据集中提取知识和观点的能力，帮助加快科学与工程的步伐，加强国家安全，并改变教学研究。数据的重要性在某些研究领域甚至已经超过文献。

但数据对象更加复杂：可能具有异构类型，在研究过程和产出中以不同形式出现，传播途径也更加多元化。数据的重要性及复杂性增加了数据实践研究的难度，如何像使用文献一样重用和分析数据是学术界需要解决的问题。

数据密集型的科学发现成为当前科学研究的主导模式，科学研究进入第四范式。这种范式转移需要更加有效的数据管理模式，机器友好的科学交流系统以及数据政策的支持[10]。微软研究院的报告指出，科学数据管理是未来科学研究范式的重要部分，包括数据获取、整合、处理和长期保存[11]。

数据的重要性催生了一个新的研究领域——数据管理(Data Curation)。它指对数据整个生命周期主动和持续的管理，使其在科学研究和教育中发挥作用。

数据管理工作，要确保数据的高质量和支持研究数据的存档，并形成规范的数据管理机制[12]。

数据的长期保存和重复利用是数据管理的重要方面，需要解决元数据、数据格式、互操作、访问控制等问题。要明确负责储存、管理数据并供长期使用的机构、职责及其管理模式，推动数据共享，防止数据滥用。

有效的数据管理是个系统工程，技术方面，需要工具、方法以及数据标准的支持；经济方面，需要形成经济上可持续的数字生态系统；社会方面，图书馆等信息机构需要重新定位职责和角色；法律方面，需要新的框架保护数字内容的归属权。

英国联合信息系统委员会(JISC)的报告指出数据保存中心、图书馆、数字机构库在数据保存方面的角色，以及未来数据保存的任务、问题及策略[13]。

其数据管理中心（Digital Curation Centre）项目 ，建立了数据管理模型，对数据长期保存和应用机制提出对策[14]。Jim Gray 等通过一项 Sloan Digital Shy Survey 案例研究 ，提出在确定要保存的数据内容、承担保存和管理职责的机构、实现数据访问、管理和长期保存等方面的对策[15]。

Cragin 对神经科学数据集合的案例研究发现，共享的科学数据集作为科学记录的一部分，对于科学生产和学术交流具有重要影响，并指出研究图书馆对数据管理的重要性[16]。

如今，天文学、地球科学、环境科学、分子生物学等领域产生了大规模的基础数据，需要有效的数据共享机制来支持数据的重用。促进数据共享成为未来学术交流系统的重要任务，但却面临诸多障碍。

Borgman 对不同学科领域的数据共享实践进行研究，发现科学家在数据重用和共享方面缺乏激励[17]。数据共享实践受到研究方法、数据特征、科学家个人经验和控制研究工作传播的需求等因素影响，对数据滥用的担心会阻碍数据共享[16]。Karasti 等通过考察生态学研究网络的数据实践，发现研究项目资助机构的强制性要求是促进数据共享的一个重要因素，但是，研究者在数据处理工作上耗费的额外时间降低了他们的积极性。

因此，需要恰当的奖励制度和社群文化的支持[18]。Palmer 认为，数据管理的最大困难在于收集和管理数据的成本和劳动力。即使在数据可获得的情况下也缺乏一致的格式和清晰的元数据。

数字化科研环境下的学术交流系统需要具有良好的数据管理能力和数据共享机制。为此，研究者要准确了解数据在整个科研周期中的使用情况，探索学术交流系统支持数据实践的机制。

1.2 协同科研及虚拟组织研究

CI 中心的协同科研功能被科学社会学家和计算机支持的协 同 工 作 (Computer-supported cooperative work, CSCW)研究者所关注。协同科研环境被称为虚拟科研环境(Virtual Research Environment, VRE)，包括一系列在线工具及其他互操作网络资源和技术，用以支持或加强学科内部、跨学科或跨机构广泛研究者的研究过程[19]。

协同实验室(Collaboratory)是典型的协同科研环境，研究者可以不受物理位置的限制，和同行交互，访问仪器设备、共享数据和计算资源，以及访问信息和数字图书馆[20]。

协同科研环境打破了分布式研究团队在信息交流、资源共享方面的技术障碍。在科学社群中，成员的孤立通常与低生产率相联系[21]。协同科研功能通过支持本地或异地资源及基础设施的使用，加强了科学社群的联系，从而能够提高科学生产率。

但是，研究团队的协同可能存在组织结构方面的障碍。Pepe 指出，CI 规划构建了科学组织的新形式，传统组织形式和工作实践嵌入新的社会技术背景中，出现复合组织形态[22]。这种形态属于虚拟组织，需要以信息交流和共享为基础，形成有效的协同机制。研究表明，在计算机支持的协同研究(Computer-supported cooperative research)中 ，要明确形成有效协同研究环境的必要和充分条件，其中，人的因素比技术因素更加重要[23]。对于协同实验室来说，它属于复杂系统，由大量互相交互的部件构成，构成的集合体不是各个独立个体的简单叠加[24]。

Cogburn 认为，协同实验室远不是复杂ICT 的集合，它是新的网络组织形式，包括社会过程，协同技术，正式和非正式交流，以及在规范、原则、价值和规则上达成的协议[25]。

在虚拟组织中，信任、完整性和身份认证是有效协同的重要基础。传统学术出版模式的成功在于满足了学术社群的核心需求并体现出社群共享的信任模式[26]。虚拟组织共享的社群规范和认知文化，是协同科研的重要支持[17]。

然而，跨学科、跨地域的协同研究者之间容易缺乏理解和信任。虚拟环境的交流存在缺乏共同背景(Common Ground)的风险，为达到共同背景交流中需要传递更多的信息。Olson 认为，即使技术上具备协同科研的可能性，地域对合作关系的影响依然存在，距离的增加会减少合作的可能性[27]。

电子邮件、视频及音频会议、协同编辑工具等并不是相同地理位置的充分替代，不充分的系统设计也可能导致无法满足研究者的实践需要[28]。

上述问题给协同科研带来了诸多挑战和新问题。随着协同科研实践的发展，要进一步明确支持虚拟组织有效协同的社会、人员和组织安排机制，了解虚拟组织结构中信息共享和保存的方式，以及不同机构在支持学术交流上的新职责。

1.3 学术社群行为及需求研究

学术社群是科研实践的执行者和学术交流服务的使用者，其交流方式受到科研环境的影响，同时也具有影响学术交流体系变化的能力。数字化给学术社群的行为带来诸多变化。在科学研究过程形成的信息周期中，研究者讨论、撰写、分享和查询信息都通过网络化的信息系统实现[29]。学术博客、邮件组、视频会议、协作工具、数据共享和分析工具等提供了广泛的信息交流平台。

Google Scholar、Citeseer、Scopus 等开放式的学术资源检索工具成为信息获取的重要渠道。arXiv、DOAJ、PLoS 等开放获取期刊和机构库平台，是发表和获取学术成果的多样化途径。Zotero、Mendeley 和Endnote 等文献组织工具以及Connotea、CiteUlike 等社会标签工具的使用，成为学术资源分类和共享的新模式。

ICT 应用给学术社群科学研究过程带来积极影响。认识这种影响和学术社群的需求是开发新基础设施的前提。Walsh 等人通过对333 名科学家使用email 的行为调查和统计分析，表明机媒交流对科学家的合作和生产率都有积极的影响[30]。

ICT 使研究人员拥有更广泛的学术网络，在搜集研究数据、团队合作、和同行讨论以及传播研究成果方面发挥着重要作用[31]。简单技术对学术社群的影响已经证实，但复杂数字化科研环境的影响还不明确。

研究表明，研究者不需要网格或者计算机专家提供的其他高级技术，他们更关心一般技术(如电子邮件)更稳定和方便的应用[32]。科学家更喜欢通过电子邮件、电话或人际交流的方式，而不是使用视频连接[33]。

从用户需求看，一项虚拟研究环境的用户调查显示，研究者需要工具支持协同文档处理、同协作者共享文档资源，并且可以通过视频会议等形式与同事实时交流并对讨论进行注释。在研究成果出版方面，他们希望可以存储在个人主页或其他可靠平台上实现开放获取[34]。

此外，科学研究中对人和专家资源的访问，和对文献及数据的访问同样重要，个人交流网络被广泛认为是科学社群的主要支持结构[35]。新的数字化学术交流服务需要满足学术社群的这些需求。

Brown 在2010年美国情报学会年评的科学交流综述中，回顾了研究周期的各个环节学术社群交流行为的变化及影响，认为数字化基础实施具有改变传统学术交流模式的潜力，尽管如此，ICT 没有根本改变学术交流的模式，智力和社会关系对学术交流的影响更为重要[36]。

并且，很少有证据表明web2.0 对开放研究社群倡导的学术交流有根本影响。数字化环境下，人际网络的重要性以及合作关系的固定性依旧明显，研究团队通常都是相同的构成[37]。事实上，学术社群交流模式的根本变化受到很多因素影响。

Kling 等认为信任在机媒交流中扮演中心角色，这是正式学术交流同行评议过程价值的一个重要方面[38]。在机构库的应用上，影响因素包括支持协作、了解研究进展、数据控制及安全性、版权问题以及易用性等[39]。

调查研究显示，有些教员认为在数字化学术研究投资的时间和劳动，和传统学术产出相比，价值表现不足。这是个文化问题，必须根据不同学科领域的文化差异性来看待，在制度层面，需要从学术评价、职称评定的实践中去分析[40]。

Shen 对计算机领域教员科研过程中的学术交流模式进行研究，发现在技术密集型领域，以电子信息交流和个人交流渠道两种机制的共同应用为主要特征。

他认为，深入考察研究实践的社会要素，可以为支持协同科研工作的系统设计提供依据。因此，他强调，社会和物理背景在科学知识共享的人际交流中十分重要，要重视社会规范、交流对社群共享领域和实践构建的影响、以及交流和实践的社会规范间的互动性[41]。

已有学术社群交流行为的大量研究集中于对一般机媒交流应用的分析，在数据实践及协同科研行为方面的研究还较少，学术社群在协同环境下的交流机制还需进一步研究。

研究者要明确学术社群行为变化与数字化交流系统间的交互性影响。准确揭示学术社群的需求和社会文化背景，引导数字化科研环境的建设，也是研究的一个重要方面。

1.4 学术交流机构服务创新研究

学术交流的本质是社会过程，嵌于同其他研究者、学会、出版商以及图书馆的关系结构中[42]。数字化科研环境使该关系结构发生变化，促使学术交流机构的战略和服务做出调整。研究图书馆是学术交流系统的重要服务提供者，在数字化影响下面临战略转型。

e-Science 对科学研究服务机构提出了新要求，要在信息的长期访问、信息可靠性、海量数据的有效处理、以及全球协作等方面发挥新的功能[43]。

为更好支持科学研究和学术交流，研究图书馆在数字图书馆、机构库、数据仓储等建设方面可以充分参与，并且发挥数据管理中心、信息集成门户、资源保存中心等不同作用。

近年来 ，研究者开始探讨图书馆如何适应虚拟研究环境[44]，在e-Science 的发展中寻求机会。21 世纪CI 用户需求评估报告指出，未来研究图书馆的发展要在充分利用现有服务的基础上，开发和整合适应当前科研需求的基础设施，围绕最终用户需求开发服务，改善处理研究数据的能力，改善对研究资源的访问[45]。

美国研究图书馆协会(ARL)报告指出，图书馆需要支持研究数据管理和保存的政策和项目[46]，将承担数据管理的使命。2012年ARL、数字图书馆联盟(DLF)、及DuraSpace 共同成立e-Science 研究院，以为研究图书馆用户提供数字化研究以及科学数据保存管理的机构支持。

该研究院提出研究图书馆支持数字化科研的战略规划，在参与e-Science 建设中，将聚焦教育、政策以及战略合作伙伴。Lynch 强调机构库在数字化研究中的重要性[40]。这正是需要大学图书馆支持的重要基础设施。

目前，哈佛大学DASH、加州大学eScholarship 机构库系统，大学图书馆都在机构库开发、推广和了解教员需求方面发挥了重要作用，为提高本校研究成果的影响力做出了贡献。

集成数据库系统支持对分散文献资源的调用，一个重要影响是，期刊的重要性对研究者来说远不如论文本身，研究者对搜索服务比期刊订阅服务的需求更强。

面对分散在不同图书馆或研究机构中的资源，研究者需要集成服务。从用户需求看，需要信息服务机构支持新资源的推送，实现相关信息的订阅，为来自不同渠道的信息提供统一便捷的访问门户。

学术交流的未来将被数字化工具构成的问题解决门户所替代，图书馆将发挥不同的作用[47]。此外，学术交流系统的变化要求大学图书馆参与到基于虚拟信息系统的学术出版过程中，对编辑标准、数据库维护、用户接受、版权、可靠的存档及检索机制进行探索，图书馆还可以承担起质量控制的职责[48]。

Ziming Liu 认为，随着研究者对学术出版和图书馆的资源的获取由纸质形式向电子形式转变，未来图书馆将更多承担资源保存的角色[49]。

Herbert 等提出，学术交流系统应包括数据集、仿真、软件以及动态的知识表示对象作为交流单元，支持对研究过程中产生的信息的重用，形成与当前学术出版同等风格的新的学术价值链[50]。

这种变化促使出版商变革当前的服务模式。未来面向研究结果的出版系统将拓展到面向知识生产过程的知识网络系统，强调研究资源的开放性、共享、快速传播和重用。Lynch 认为，CI 对学术出版的核心影响是数据出版以数据的可视化展示，出版商需要提供数据服务。

目前，Nature 杂志在线版实现了数据展示功能，支持iPad 访问，文章链接可直接指向数据资源。Springer 的“开放选择项目”是出版商在开放获取趋势中寻求新模式的成功探索。Thomson Reuters 的ResearcherID 服务为全球研究社区提供了论文作者信息索引，是建立学术内容和研究者之间关系网络新出版服务模式。

1.5 开放获取机制研究

近年来，开放获取(Open Access)、开放数据(Open Data)、开放科学 (Open Science)成为学术界大力倡导的科学研究理念。

学术界已经认识到开放存取对科学研究的价值。哈佛大学是开放获取模式的积极倡导者，呼吁全体哈佛教员同意将他们的文章放到网上供开放获取。

2012年5月，美国科学界向白宫发起请愿书，要求实现对公共基金资助的研究成果的开放获取，在一个月内就有两万五千人签字响应。CI 规划中，确保使用公共资金产生的所有研究成果和资源能被所有学科的研究者通过公共渠道随时随地获得和利用，是一项基本目标。

但是，基础设施本身不能保证研究成果的开放性，实现开放获取模式的可持续性需要政府、机构和文化不同层面的机制保障。

公共政策是开放获取机制保障的一个重要方面。美国国家卫生研究院(NIH)是开放获取政策的先行者。

2007年Bush 总统签署NIH 开放获取政策，要求所有由NIH 资助的研究者将最终同行评议手稿的电子版提交到PubMed机构库。该政策虽然受到美国化学学会和美国出版协会的强烈反对，但已显示出影响学术交流模式的潜力[36]。

目前，NSF 的数据管理计划要求，2011年1月18日以后提交的研究计划书，都必须包含“数据管理计划”补充文档，说明计划书如何同NSF 传播和共享研究成果的政策相一致。研究表明，资助机构政策的实施可以影响数据集作为公共资源被提供，为数据发现、访问和重用建立框架和服务[51]。

知识产权的法律工具是推动知识共享的重要支撑。Fitzgerald 等对“开放许可”模式的讨论，提供了多个案例表明如何应用法律概念解决复杂问题，通过创造简单工具（如创作共享协议）帮助研究者保护研究成果[52]。

Creative Commons (简称CC)是支持网络环境下创作共享的非盈利组织，为支持信息内容的开放交流提供了新的版权管理策略。许多在线课程视频、讲义、会议视频、博客文章都采用CC 版权协议支持开放获取。

Sicence Commons 是CC 在科研领域的子组织 ，它为克服获取文献、实验资料和数据共享的障碍，推动共享、开放的科学研究，提供政策、合同、以及技术工具集。

开放获取和研究成果引用率之间的正相关性，成为研究者支持开放获取的重要动力。但是，对于数字化科研环境中的数据和工作文档等资料，如何实现其学术价值认可、保证合理利用是仍待解决的问题。

2 理论视角

数字化科研环境对学术交流的影响，具有社会和技术双重属性。科学社群和知识生产的社会属性，为分析学术交流的变化提供了多个理论视角。

2.1 科学与技术研究

许多学术交流研究是以科学与技术研究(STS)作为理论基础。主要理论视角包括：行动者网络理论(Actor-network theory, ANT)，技术的社会建构 (Social construction of technology, SCOT)以及实验室研究。

ANT 将人员和其他影响因素视为同等地位的行动者，对社会、自然和技术属性不加以区分，将这些行动者构成的网络作为一个整体，来研究网络的形成以及交互作用对技术转移的影响。ANT 可用于科学创新传播的采纳过程提供了理论解释[53]。

SCOT 理论用于解释不同技术设计的选择，这不仅是技术问题，而是由特定社会环境塑造的。实验室研究将科学知识视为黑箱，在其形成过程中，科学文本的修辞和科学事实的实验室建构都是不可或缺的。Latour 主张，科学事实不是被发现的，而是被社会过程建构的[54]。

上述理论视角可用于解释学术交流过程的新技术采纳，以及数字化环境下的知识建构。主要影响表现在：ANT 和SCOT理论都将“人工产物”视为社会性理解和形成的；ANT 为具有社会技术特征的学术交流活动提供了系列概念；STS 通过对知识、个体、群体、技术和社会结构关系的论述，形成了对社群实践的表达[55]。STS 认为社会背景和科学技术是彼此影响的，寻求打开科学知识的“黑箱”并理解其形成过程[32]。

上述理论视角，为研究数字化科研模式对学术社群出版、搜索、合作及写作的影响，以及新技术支持知识创新的社会建构过程，提供了从特定社会背景出发的理论解释。

2.2 默顿科学社会学理论

默顿的科学社会学理论体系阐述了科学制度的规范和运行，区分了科学界的奖励系统、交流系统、评价系统，揭示了科学界的社会关系结构。

他认为，科学作为一种社会建制，受到政治、经济、社会和文化因素的制约和影响。默顿对科学制度和结构的解释，是分析影响学术交流模式的社会结构及规范的理论依据，揭示出学术交流变化的复杂社会要素。就科学合作中的数据共享来说，属于复杂的社会过程，数据共享的方式和效果，受到信任、激励、阻碍、风险及知识产权等多重社会要素的影响[56]。默顿理论为寻找和分析这些要素提供了理论支持。

默顿建立了社会学研究的功能分析范式，从角色、制度、组织等具有功能的各个社会要素来分析。其结构功能主义思想为研究数字化学术交流系统提供了理论和方法。

学术交流具有合法化（legitimization）、传播（dissemination）与获取（access）、保存（preservation）与管理（curation）功能[57]。这些功能具有数字化的表现形式，通过功能分析可以解释学术制度和组织如何在新模式中发挥作用。

默顿研究了科学发现的优先权、科学共同体的社会分层结构及马太效应。这些现象在数字化环境下依旧存在。研究表明，ICT 使无形学院的交流途径更多，提高了知识生产率，但没有根本影响科学研究的社会结构[31]。

开放在线讨论组也具有传统学术社群的等级结构：少数成员成为在线社群的话语中心，一些潜在的参与者感到自己是社群中的边缘群体[58]。因此，学术交流作为制度化系统，对既有科学规范与结构的理论阐释是理解学术交流变化的有效途径。

默顿在研究科学精神特质的“公有性”规范时，指出要求科学贡献在一个开放的交流体制中被其他科学家自由获取[59]。这从科学本质上揭示了学术交流系统实现开放获取的必要性。

默顿的理论体系，提醒研究者从科学界的制度框架下去认识学术交流的变化。

在复杂的数字化科研环境中，多样化的交流模式可能只是对学术交流系统的改良。实质的变革究竟如何发生，还要从学术交流系统的功能要素出发，去寻找社会动因和机制。

2.3 社会信息学与社会技术交互网络模型

社会信息学是从信息技术与组织机构及文化背景的相互影响出发，关于信息技术的设计、使用和影响的跨学科研究[60]。社会信息学考察信息技术应用如何导致新社会现象的出现，网络化学术交流是这种影响在科学研究领域的重要表现，虚拟团队信任的建立、学科领域规范对电子交流媒介使用的影响等都是社群信息学的研究内容。

社会信息学代表人物R. Kling 认为，社会环境能极大影响一项技术在哪些方面被开发、如何使用以及使用该技术的后果。他强调从社会技术视角看待信息基础设施，提出社会技术交互网络 (Socio-Technical Interaction Networks, STIN)理论。STIN 由各个参与者和技术的社会交互链接及属性构成，将社会和技术要素表现在同一网络中[61]。

STIN 理论将社会和技术的双重影响整合到同一个系统中，解释人们应用数字化工具的情景、网络关系的形成，以及如何受到社会背景的制约。

Kling 采用STIN 模型对数字图书馆、电子论坛、机构库等不同类型的电子学术交流论坛(e-scholarly communication forums, SCF)进行分析，认为技术应用平台影响学术交流的结构和过程，学术交流过程也受到用户的信息技能及其他社会属性的影响[61]。

他还指出，电子化交流渠道的采用不是随时间推移自然而然的趋势，学科实践和文化等诸多社会因素影响新模式的采用[38]。

STIN 对数字化学术交流的分析，强调技术、用户相互影响的社会交互性，表现为学术交流模式与社会结构之间的互动及共同演化。协同实验室、视频会议、数据仓储等科研基础设施增加了机媒交流的复杂性，STIN 是协同实验室研究的有力理论工具[62]，为理清复杂数据实践和协同科研过程的脉络、揭示多维度的社会技术要素提供了一套清晰的分析框架和步骤。

2.4 领域分析理论

Hj ørland 领域分析理论的核心是领域和环境，对组织的分析与形成组织的领域紧密联系，在研究用户时，个体被认为是属于不同文化或领域的成员[63]。领域分析范式主张理解信息的最好方式是研究思想或话语社群的知识领域。知识组织、结构和运作模式、语言和交流形式、信息系统和相关标准是社群社会角色的具体表现[64]。

从领域分析视角出发，不同学科领域具有各自的专业知识基础和组织结构，造成知识生产实践的差异性，这种差异性是影响学术交流模式变化的一个重要因素。Kling 等指出，研究者向使用电子媒介的学术交流方式转移，在不同领域和不同交流形式方面具有很大差异[38]。Palmer 将自然科学与人文研究领域的差异表现为“以问题为中心” 和“以资料为中心”的交流结构[35]。

Whiteley 提出“相互依赖性”(mutual dependence)和“任务不确定性”(task uncertainty)两个概念来区分科学领域及专业社群的组织结构。Fry 基于这两个概念对七个学科领域进行案例分析，研究领域结构特征及对邮件列表等机媒交流使用模式的影响，发展出描述学科数字化交流实践的理论框架[65]。这两个概念在学术交流研究中非常流行，他将社会及认识论对学术领域的观点整合到一个简单的解释框架中，对于理解跨学科的信息实践提供了有力的分析工具[66]。

Gibbons 指出，全球研究范式由Mode1 向Mode2 知识生产转移，Mode1 指以传统学科为边界的科学研究，Mode2 指基于应用问题展开的研究，具有不同技能的跨学科成员组成研究团队，通常不具有稳定的组织结构，并且地域分布更多元化[67]。Foray 还提出以整合知识(integrative knowledge)为特征的Mode3 知识生产，要求跨组织的协同以及通过交换和传播专家技能创造解决不断增长的复杂问题的能力[68]。大量的跨学科协同研究，增加了学术交流领域结构的复杂性，领域分析工具也要有所发展。

2.5 公有物理论

公有物(Commons)理论为公共资源优化配置提供了理论依据。科学知识本质上是一种公共知识。很多学者认为，公有物的概念能够帮助分析当前全球数字化、分布式的知识环境。复杂的全球性科技共享资源可被视为知识公有物(Knowledge Commons)，它为分析新的学术交流模式对知识传播的影响提供了独特视角[69]。

从产权角度看，由公共资金资助的研究成果属于公共资源，属于信息公有物(Information Commons)，是一种提供社会福利的信息资源[70]。学术出版系统的市场化运作方式，使学术信息丧失了公有性，削弱了社会福利。而完全开放的学术交流模式面临公有物悲剧的困境，高质量内容资源供给不足。

为实现学术交流系统中知识公有物的有效配置，鼓励科研成果公共获取的制度设计是一个重要挑战。Hess 和Ostrom 提出研究学术交流前景的制度分析和发展框架(IAD)，认为制度变化在各个层面的知识公有物都存在[71]。该框架可帮助解释学术认可机制、公共政策等制度变化的必要性，并分析促进开放的学术交流系统的制度保障。

除上述理论视角外，Schatzle 采用博弈理论分析了期刊价格快速增长引发的学术交流危机的解决方案[72]。McCarthy等应用冲突理论来分析学术交流的策略选择。Fyffe 基于社会理论学家Castells 的网络社会理论，以及Giddens 对现代社会中专家系统和风险的解释，指出数字化学术交流系统的脆弱性以及可能的文化缺失风险，认为认识到这种风险是成功变革学术出版系统的重要部分[73]。学术交流任务要与交流媒介相匹配，媒介理论可以用于解释交流任务受到交流媒介能力的影响以及如何决定用户选择[41]。上述视角都为解释学术交流变化提供了理论支持。

3 研究方法

3.1 定量研究：文献计量研究传统的继承

学术交流研究一直具有很强的文献计量研究传统。Lievrouw 将科学交流研究总结为社会过程和社会结构研究两大问题域[74]。文献计量法被广泛应用于对科学结构的研究，在数字化环境中，共引分析、共词分析、合作网络分析等方法同样适用。Borgman 等讨论了文献计量方法在研究电子媒介对学术交流过程和结构影响方面的应用[29]。在研究博客、邮件组等新交流模式时，链接分析成为替代传统引文分析的常用方法。社会网络分析法也常被用于网络交流结构的研究。Pepe使用社会网络分析法研究了协同实验室中科学合作网络的结构及演变[22]。采用文献计量法的研究成果主要揭示学术交流的结构，无法对学术交流过程及机制进行深入解读。它通常用于对学术交流现状的描述性研究。

问卷调查和统计分析方法也是对学术交流问题进行定量研究的普遍方法，常被用于检验对学术社群交流行为及影响因素的一般假设。该方法可以对学术社群的行为模式得出一般性结论，但同样无法对学术交流过程提供丰富解释。

3.2 定性研究：民族志研究方法的应用与创新

人类学民族志研究方法近年来被学术交流研究者广泛采用。社会学家Latour 和Woolgar 对生物学实验室中科学事实建构的研究，表明民族志法是深入研究知识生产过程的有效方法。在新的科研基础设施项目中，研究者可采用田野调查、焦点小组、半结构访谈、观察法等长期追踪系统中的成员，深入到科研活动内部对学术交流文化和规范进行解读。Hine 认为，民族者方法能够深入理解e-Science 中的科研实践，对多维度的ICT 应用进行综合研究，以对技术的影响以及e-Science 前景规划做出准确判断[75]。Palmer 等采用民族志方法来阐述科学发现过程中交流的角色[76]。Rotman 等将人类学传统研究向网络环境移植，指出在线环境下使用民族志研究方法的挑战及策略[77]。

民族志方法常用于对特定案例的研究。Hara 等采用访谈、调查和观察法对分布式化学工程研究中心的协作进行研究[33]。Foster 和Gibbons 通过观察、记录、访谈来了解研究教员对机构库的使用情况[39]。对于新的项目，情境规划方法是案例研究与实践结合的有效方法。Ogburn 对图书馆初始计划的研究，总结出为改变学术交流的组织尝试的五个阶段——意识、理解、所有权、行动、转移，并提供实例描述成功经验及战略细节[78]。

此外，由于交流本身形成语言系统，对学术交流过程的研究也可采用话语分析方法。Jacobs 从社会建构主义视角进行话语分析，将话语本身作为社会性交互，而不是中立性的信息交流载体，揭示出谈话者对学术交流和技术的观点[79]。Herring 阐述了话语分析方法在机媒交流中的应用[80]。数字化科研环境中的交流文本为话语分析提供了信息源，对这些文本的非介入研究是理解科学实践的有效途径。

4 结论

ICT 的发展已经给学术交流模式带来了很多变化。如今，e-Science 进一步支持数据保存、知识发现等新服务，使信息机构可以在学术交流价值链中寻找新的角色定位。学术交流服务拓展到知识生产、转移、传播和保存的全过程，交流对象的种类更多，交流渠道更加多元化，也更具开放性。未来学术交流服务在整个科研周期和数据生命周期中的地位将更加重要。

微软公司副总裁Tony Hey 博士对未来学术交流体系的前景做出预测，他认为，数字化基础设施将成为国家的关键设施，数据的保存和长期访问将在科学研究生命周期中占主导地位，研究论文和数据的开放获取将成为法律规定，博客和维基将作为科研协作工具被广泛使用。然而，实现该前景还面临许多挑战。科研模式的变革，使研究者快速、有效且不受限制地交流思想和研究成果的需求更加迫切。但是传统学术交流模式仍具有强大的“惯性”，学术社群对新交流模式的采纳也具有很强的“惰性”，传统交流模式的主导地位没有动摇。有学者指出，e-Science 具有改变学术交流体系的潜力，但这种变化是渐进式，而非革命式的[3]。arXiv 的成功源于科学社群的文化认同和广泛应用，而文化、社会、经济等方面的阻力导致其他技术创新没有取得同样的效果。

Borgman 在2011年哈佛大学数字化研究峰会上提出，为实现更加开放的知识共享和知识生产环境，学术界要明确两个问题：一是当前的研究成果是通过哪些渠道获取的，二是未来还需要怎样的基础设施和政策保证研究成果的获取。已有研究成果揭示出新学术交流模式的积极影响以及新的需求，指出变化的动力及阻碍因素，但没能为实现学术交流未来前景提供充分可行的路径。为避免对技术问题过于热衷，Lynch 指出，需要认识到技术带来新的可能性，为学术交流未来创造的机会，而不是过度地关注e-Science 本身[81]。许多研究者强调从社会技术系统视角来研究学术交流系统的变化，然而，社群文化、组织结构和共享机制等社会因素的研究，还远没有跟上技术创新研究的速度。对新现象的理论解释多是对经典理论的继承，很少有新突破。不断变化的数字化科研环境和学术交流实践需要研究者进行更为深入系统的研究。

[1] Garvey, W. D. Communication: the essence of science. New York: Pergamon,1979.

[2] National Science Foundation. Revolutionizing Science and Engineering Through Cyberinfrastructure:Report of the National Science Foundation Blue-Ribbon Advisory Panel on Cyberinfrastructure. 2003. http://www.nsf.gov/od/oci/reports/toc.jsp

[3] Borgman, Christine L. Scholarship in the Digital Age: Information, Infrastructure, and the Internet. MIT Press, 2007.

[4] William Y. Arms, Ronald L. Larsen. The Future of Scholarly Communication: Building the Infrastructure for Cyberscholarship. 2007. http://www.sis.pitt.edu/¯repwkshop/SIS-NSFReport2.pdf

[5] 赖茂生.知识时代的LIS 如何定位和发展.图书情报工作，2010,54(18): 5-10,115.

[6] 张晓林. 研究图书馆 : 嵌入式协作化知识实验室? 中国图书馆学报, 2012 (1):11-20.

[7] 孙坦,黄国彬,盛小平等.2008年国外图书馆学情报学研究进展.图书馆建设, 2010(1): 23-35.

[8] ACRL Scholarly Communications Committee.Establishing a Research Agenda for Scholarly Communication: A Call for Community Engagement. 2007.http://www.ala.org/acrl/sites/ala.org.acrl/files/content/issues/scholcomm/SCResearchAgenda.pdf

[9] Anna Gold. Cyberinfrastructure, Data, and Libraries, Part1: A Cyberinfrastructure Primer for Librarians. D-Lib Magazine, 2007, Vol.13 No. 9/10.

[10] Tony Hey, Stewart Tansley and Kristin Tolle.The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Redmond, Washington: Microsoft Research,2009.

[111] Microsoft Research. Towards 2020 Science.2005. http://research.microsoft.com/en-us/um/cambridge/projects/towards2020science/

[12] Melissa H. Cragin, Carole Palmer, Jacob R. Carlson, and Michael Witt. Data sharing, small science and institutional repositories. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 2010 (368): 4023-4038.

[13] Philip Lord and Alison Macdonald. e-Science Curation Report. 2003. http://www.jisc.ac.uk/uploaded_documents/e-ScienceReportFinal.pdf

[14] Philip Lord, Alison Macdonald, Liz Lyon,David Giaretta. From Data Deluge to Data Curation: The Digital Archiving Consultancy Limited and the Digital Curation Centre. Proceedings of 3th UK e-Science All Hands Meeting, 2004. http://www.allhands.org.uk/2004/proceedings/papers/150.pdf

[15] Jim Gray, Alexander S. Szalay, Ani R.Thakar, Christopher Stoughton, Jan vandenBerg. Online Scientific Data Curation, Publication, and Archiving.Proceedings of SPIE, Vol. 4846, 2002. http://arxiv.org/ftp/cs/papers/0208/0208012.pdf

[16] Cragin, Melissa H. Scientific data collections: Use in scholarly communication and implications for data curation. University of Illinois at Urbana-Champaign, 2009.

[17] Borgman, Christine L. The Conundrum of Sharing Research Data. Journal of the American Society for Information Science and Technology, June 21, 2011:1-40.

[18] Helena Karasti, Karen Baker, Eija Halkola.Enriching the Notion of Data Curation in E-Science:Data Managing and Information Infrastructuring in the Long Term Ecological Research (LTER) Network. Computer Supported Cooperative Work (CSCW), Vol.15, 2006: 321-358.

[19] Judith Wusteman. Virtual Research Environments: Issues and opportunities for librarians.Library Hi Tech, 2009, Vol. 27, Iss. 2:169-173.

[20] W. Wulf. The national collaboratory. In Towards a national collaboratory. Unpublished report of a National Science Foundation invitational workshop, Rockefeller University, New York,1989.

[21] Warren O. Hagstrom. The Scientific Community.Newyork, London: Basic Books Inc.,1965.

[22] Albert Pepe. Structure and evolution of scientific collaboration networks in a modern research collaboratory. University of California Los Angeles,2010.

[23] Vita Hinze-Hoare. CSCR: Computer Supported Collaborative Research. 2006. http://arxiv.org/ftp/cs/papers/0611/0611042.pdf

[24]Joanne Twining. A naturalistic journey into the collaboratory: In search of understanding for prospective participants. Texas Woman's University,1999.

[25] Derrick L. Cogburn. HCI in the so-called developing world: what’s in it for everyone,Interactions,10(2), 80-87, New York: ACM Press, 2003.

[26] Amy Friedlander. The Triple Helix Cyberinfrastructure, Scholarly Communication, and Trust. The Journal of Electronic Publishing, Vol. Iss.1, 2008. http://quod.lib.umich.edu/j/jep/3336451.0011.109?rgn=main；view=fulltext

[27] Olson, G. M., Olson, J. S. Distance Matters.Human Computer Interaction. 2000(15):139-179.

[28] Thomas A. Finholt. Collaboratories. Annual Review of Information Science and Technology, Volume 36, Issue1, 2002: 73-107.

[29] Borgman, C. L., Furner, J. Scholarly Communication and Bibliometrics. In B. Cronin (Ed.),Annual Review of Information Science and Technology,Vol 36. Medford, NJ: Information Today, 2002: 3-72.

[30] John P. Walsh, Stephanie Kucker, Nancy G.Maloney, Shaul Gabbay. Connecting minds: Computer-Mediated Communication and Scientific Work. Journal of the American Society for Information Science, Volume 51, Issue14, 2000:1295-1305.

[31] Christina K. Pikas. The impact of information and communication technologies on informal scholarly scientific communication: A literature review. 2006.http://terpconnect.umd.edu/¯cpikas/878/Pikas_The_Impact_of_ICTs_on_ISSC_0506.pdf

[32] Nicholas W. Jankowski. e-Research:transformation on scholarly practice. London, NY:Routledge, 2009.

[33] Hara, N., Solomon, P., Kim, S. L., Sonnenwald,D. H. An emerging view of scientific collaboration:Scientists’ perspectives on collaboration and factors that impact collaboration. Journal of the American Society for Information Science and Technology,54(10), 2003: 952-965.

[34] JISC. Building a Virtual Research Environment for the Humanities.Report of the User Requirements Survey, September 2006. http://bvreh.humanities.ox.ac.uk/news/Survey_outcomes.html

[35] Palmer, Carole L. Scholarly work and the shaping of digital access. Journal of the American Society for Information Science Vol. 56, no.11, 2005:1140-1153.

[36] Cecelia Brown. Communication in the Sciences. Annual Review of Information Science and Technology,Vol. 44, Iss.1, 2010: 285-316.

[37] Martin Weller. The Digital Scholar: How technology is transforming scholarly practice. London,UK and New York, US: Bloomsbury Acadmic, 2011.

[38] Rob Kling, Geoffrey McKim. Not just a matter of time: Field differences and the shaping of electronic media in supporting scientific communication. Journal of the American Society for Information Science, 51, 2000:1306-1320.

[39] Nancy Fried Foster, Susan Gibbons.Understanding Faculty to Improve Content Recruitment for Institutional Repositories. D-Lib Magazine, Vol.11, No.1, 2005.

[40] Lynch, Clifford A. "Institutional Repositories: Essential Infrastructure for Scholarship in the Digital Age" ARL, no. 226. February 2003:1-7.http://www.arl.org/resources/pubs/br/br226/br226ir.shtml

[41] Yi Shen. Scholarly Communication in Scienti-c Research Practice A Study of Computer Sciences Faculty. Libri, 2006, vol. 56: 239-25.

[42] Borgman, Christine L. Digital libraries and the continuum of scholarly communication. Journal of Documentation, 56(4), 2000: 412-430.

[43] Br ünger-Weilandt, Sabine. E-Science Advancing new ways of scientific communication.Information Services & Use, 2007, Vol. 27 Issue 4:161-166.

[44] Robert Allan. Virtual Research Environments:From portals to science gateways. Oxford, UK: Chandos Publishing, 2009.

[45] Lisa Johnston. User-needs assessment of the research cyberinfrastructure for the 21st century. International Association of Scientific and Technological University Libraries, 31st Annual Conference. June 21, 2010. http://docs.lib.purdue.edu/iatul2010/conf/day1/5

[46] Agenda for Developing E-Science in Research Libraries. Final Report and Recommendations to the Scholarly Communication Steering Committee, the Public Policies Affecting Research Libraries Steering Committee, and the Research, Teaching, and Learning Steering Committee. November 2007. http://www.arl.org/bm ¯doc/ARLESciencefinal.pdf

[47] Ball, Rafael. The Scholarly Communication of the Future: From Book Information to Problem Solving.Publishing Research Quarterly, 2011, Vol. 27 Iss.1:1-12.

[48] Elaine Lally. A researcher's perspective on electronic scholarly communication. Online Information Review, 2001, 25(2):80.

[49] Ziming Liu. Trends in transforming scholarly communication and their implications. Information Processing and Management, 2003 (39): 889-898.

[50] Herbert Van de Sompel, Sandy Payette, John Erickson, Carl Lagoze, Simeon Warner. Rethinking Scholarly Communication: Building the System that Scholars Deserve. D-Lib Magazine, Vol.10, No. 9,September 2004. http://www.dlib.org/dlib/september04/vandesompel/09vandesompel.html

[51] Swan, A and Brown, S. To share or not to share: Publication and quality assurance of research data outputs. Report to the Research Information Network. 2008. http://eprints.ecs.soton.ac.uk/16742/

[52] Brian Fitzgerald, Kylie Pappalardo. The Law as Cyberinfrastructure. CTWatchQuartely, Vol. 3, No. 3,2007:51-57.

[53] Jerzy Lepa, Arthur Tatnall. Using Actor-Network Theory to Understanding Virtual Community Networks of Older People Using the Internet. Journal of Business Systems Governance and Ethics, 2006, Vol.1, Iss. 4:1-14.

[54] Bruno Latour, Steve Woolgar. Laboratory Life:The Social Construction of Scientific Facts. Beverly Hills: Sage Publications,1979.

[55] Park, J. -H. The Relationship between Scholarly Communication and Science and Technology Studies (STS). Journal of Scholarly Publishing, 39(3),2008: 257-73.

[56] Borgman, Christine L. What can studies of e-Learning teach us about collaboration in e-Research?Some findings from digital library studies. Computer Supported Cooperative Work,Vol.15, Iss. 4, 2006: 359-383.

[57] Borgman, Christine L. Scholarship in the Digital Age: Information, Infrastructure, and the Internet. Cambridge, MA: MIT Press, 2007.

[58] Hert, P. Social dynamics of an on-line scholarly debate. The Information Society,1997,vol.13, no. 4: 329-360.

[59] Robert K. Merton. The Sociology of Science.Chicago, US: The University of Chicago Press,1973.

[60] Rob Kling. Social Informatics: A New Perspective on Social Research about Information and Communication Technologies. Prometheus, Vol.18, No.3, 2000: 245-264.

[61] Rob Kling. A Bit More to It: Scholarly Communication Forums as Socio-Technical Interaction Networks. Journal of the American Society for Information Science and Technology 2003, 54(1):47- 67.

[62] Rob Kling, Geoffrey McKim, Joanna Fortuna,Adam King. Scientific Collaboratories as Socio-Technical Interaction Networks: A Theoretical Approach. http://arxiv.org/ftp/cs/papers/0005/0005007.pdf

[63] Birger Hj rland. Domain Analysis: A Socio-Cognitive Orientation for Information Science Research. Bulletin of the American Society for Information Science and Technology 2003, 30 (3):17-21.

[64] Birger Hj rland, Hanne Albrechtsen. Toward a New Horizon in Information Science: Domain-Analysis.Journal of the American Society for Information Science,1995, 46(6): 400-425.

[65] J. Fry. Scholarly research and information practices: a domain analytic approach. Information Processing & Management, Vol. 42, Iss.1, 2006: 299-316.

[66] Jenny Fry. The intellectual and social organization of academic fields and the shaping of digital resources. Journal of Information Science,2007, vol. 33 no. 2:115-133.

[67] Whitley, R. The intellectual and social organization of the sciences (2nd ed.). Oxford, UK:Oxford University Press, 2000.

[68] Barbara A. Holland. Scholarship and Mission in the 21st Century University: The Role of Engagement.http://depts.washington.edu/ccph/pdf_files/AUQA_paper_final_05.pdf

[69] Charlotte Hess, Elinor Ostrom, ed.Understanding Knowledge as a Commons: From Theory to Practice. Cambridge, MA: MIT Press, 2007.

[70] Paul Genoni, Helen Merrick and Michsele A.Willson. Scholarly communities, e-research literacy and the academic librarian. The Electronic Library,2006, Vol. 24 No. 6: 734-746.

[71] Charlotte Hess, Elinor Ostrom. Studying Scholarly Communication: Can Commons Research and the IAD Framework Help Illuminate Complex Dilemmas?A conference presentation at Oaxaca, Mexico,May10, 2004. http://dlc.dlib.indiana.edu/dlc/handle/10535/2147

[72] Schatzle, Chad J. A Proposed Solution to the Scholarly Communication Crisis. Scholarly Works. Paper 611. 2007. http://scholars.law.unlv.edu/facpub/611

[73] Richard Fyffe. Technological Change and the Scholarly Communications Reform Movement: Reflections on Castells and Giddens. Library Resources & Technical Services, vol. 46, no. 2, 2002: 50-61.

[74] Lievrouw, L.A. Reconciling structure and process in the study of scholarly communication.In: Borgman, C.L., ed. Scholarly communication and bibliometrics. Newbury Park, CA: Sage,1990, 59-69.

[75] Christine Hine. Connective Ethnography for the Exploration of e-Science. Journal of Computer-Mediated Communication,12, 2007: 618-634.

[76] Palmer, C. L., Cragin, M. H., Hogan, T.P. Weak information work in scientific discovery.Information Processing & Management, 43(3), 2007: 808-820.

[77] Dana Rotman, Jennifer Preece, Yurong He,Allison Druin. Extreme Ethnography: Challenges for Research in Large Scale Online Environments.iConference '12 Proceedings of the 2012 iConference:207-214.

[78] Joyce L. Ogburn. Defining and Achieving Success in the Movement to Change Scholarly Communication. Library Resources & Technical Services,2007, 52(2): 44-53.

[79] Neil Jacobs. Information technology and interests in scholarly communication- a discourse analysis. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 2001,Vol. 52, Iss.13:1122-1133.

[80] Herring, S. C. Computer-mediated discourse analysis: An approach to researching online behavior.In S. A. Barab, R. Kling, & J. H. Gray (Eds.),Designing for Virtual Communities in the Service of Learning, New York: Cambridge University Press, 2004:338-376.

[81] Clifford Lynch. The Shape of the Scientific Article in the Developing Cyberinfrastructure.CTWatchQuartely, Vol. 3, No. 3, 2007:5-10.