基于耗散结构理论的科研数据管理系统概念模型及运行策略

程结晶 刘佳美 杨起虹

(1.扬州大学社会发展学院，江苏 扬州 225008；2.曲阜师范大学传媒学院，山东 日照 276826)

·理论探索·

基于耗散结构理论的科研数据管理系统概念模型及运行策略

程结晶1刘佳美2*杨起虹2

(1.扬州大学社会发展学院，江苏 扬州 225008；2.曲阜师范大学传媒学院，山东 日照 276826)

大数据环境下为实现科研数据共享和有效使用，笔者引用耗散结构理论，分析科研数据管理系统耗散结构的4大特征，基于此建立科研数据管理系统耗散结构概念模型，通过引入熵流来展现科研数据管理系统达到有序均衡所需的目标，提出引入外界负熵来控制系统中正熵增长的思路来解决科研数据管理的问题，实现科研数据的有序管理，提供实践型的理论依据和参考价值。

科研数据管理系统；耗散结构理论；熵变；有序化

学术研究的基础离不开科研数据的积累，而科研数据的形成已逐渐呈现学科化、多样化、大量化的现象，这就使科研数据有效管理变得越来越迫切[1]。于是，科研数据的保存、描述、分析、共享与再利用等内容已成为当前学术界尤其是图情领域关注的热点[2]。为此，专家学者们从科研数据使用目标、未来共享与再利用的角度，提出从科研数据的产生就对其进行管理和完善[3]。近年来,越来越多的社会管理领域专家学者们对耗散结构理论的应用产生兴趣[4]。如：将耗散结构理论应用到社会管理领域中，结合生命周期和管理熵理论，采用计量分析法对中国上市企业进行实证分析[5-6]、研究中国上市企业的组织特征、探讨中国上市企业组织的形成机理和演化过程[7]。学者师荣华、刘细文在《基于数据生命周期的图书馆科学数据服务研究》[8]文中提出3类科研数据服务的观点，并进行实践分析[9]；杨传汶、徐坤[10]在《基于生命周期的动态科学数据服务模式研究》文中提出科研数据动态型管理服务模式，等等。由此可见，国内外对科研数据的管理正处于研究的热门之中[11]。因此，笔者借鉴国内外的经验，从管理熵理论的角度来分析科研数据管理系统中耗散结构特征，探讨科研数据管理系统中耗散结构概念模型的构建[12]，并借助熵流分析系统的有序性运转需求，提出从外界引入负熵来抑制系统内部正熵增加的思路来解决科研数据管理的有序问题。

1 科研数据管理系统耗散结构的形成

1.1 耗散结构理论的基本内涵

耗散结构由比利时物理化学家Prigog-ine在1969年首先提出，是一个远离平衡状态、非线性、涨落和突变的开放系统,持续不间断地与外部环境进行物质和能量的交换[13]，当外部环境改变到一定的程度时,耗散结构可能从旧式的混沌分散状态转变为在时空或功能上的新式稳定有序状态[14]，这种在远离平衡情况下所形成的新的有序结构(自组织),被命名为“耗散结构”[15-16]。同时，其引入熵变概念，根据热力学第二定律公式ds/dt≥0，引入到与外部可能有着物质信息能量交换的开放系统中,通过可持续的同外界进行物质、信息与能量的互换，从环境渠道中引入熵流，和系统内的熵增相作用[17-18]。

1.2 科研数据管理系统耗散结构特征

由科研数据资源、监管人以及科研监管环境等组成的有机体，是一个不断进行数据的时空交流和时空循环的有机开放系统。而监管流程中的各子系统，均有各自发展特点和演变规律，它们之间便形成一个互联互通，相互制约又相互关联的有序组织，这正是耗散结构内涵的体现。显然，科研数据管理流程结构符合耗散结构的基本特性，具备耗散结构的功能[19]。

1.2.1 开放性系统下的熵变机制

系统的开放性是能不断地与外界物质信息进行互换，是双向的互反馈机制[20]。科研数据管理系统是以数据共享与再利用为纽带，通过建立广泛联接与交叉联接，不断地进行着内部与外部之间的知识、技术、数据、人员、物质和组织的交换，进而实现数据的开放共享与再利用。因此，科研数据管理系统从本质上是开放的。但是，当系统开放性达到一定临界值后，在熵减机制的作用下，逐渐向耗散结构转变。随着时空环境的发展，旧式系统的同质性管理机能不断增加，熵值也逐渐提高，增加系统的无序程度。开放性起到平台作用，促进外部环境中不同的单位和机构的沟通交流，取长补短，系统不断地吸取外部不同渠道的异质性管理资源，负熵流不断流入，抑制系统内正熵流的增加，使得系统逐步地走向有序化的机构，提高管理效率。

1.2.2 远离平衡态的协同机制

Prigog-ine 指出“非平衡是有序之源”[16]。组织内部各影响因子的均衡性即平衡态。即使影响因子产生波动，但由于幅度较小，难以再造新结构即近平衡态。组织内部影响因子剧烈变动，组织结构发生质变即远离平衡态。随着云时代的推进，大数据的5V变化，科研数据管理中产生许多非平衡关系[21]。用户日益增长的科研数据需求同科研数据共享能力之间的矛盾，科研项目的保密权限与开放共享程度之间的矛盾，技术能力升级与资金短缺之间的矛盾，科研数据的异构性与数据格式标准化技术之间的矛盾等等。可见科研数据管理系统是一个远离平衡态的系统[22]。这些矛盾性使科研数据在管理中处于极不稳定状态，各环节中的要素变化剧烈而频繁，从而使系统更容易进化并演化出新的管理体系，形成“自组织结构”。野中郁次郎指出[23]，知识是通过综合组织内部各要素和环境间矛盾而被创造出来的[24]。因此，建立科研数据管理系统与外界环境的联盟，相互协调，综合作用从而产生新结构。

1.2.3 非线性下的耦合机制

非线性作用是指系统内各要素相互影响，让系统发生质变的作用[25]。通过耦合产生1+1>2的倍增效应，从而推动系统宏观性的质变。实现数据有价值的共享是科研数据管理的核心工作之一[26]，是以用户的需求驱动的，科研数据管理的各项任务诸如经济资源、人力制度、资源配置、基础设施、技术开发、管理方式、服务理念等都要以此为目标、以“契合性”或“参同性”的关系特征参与到数据管理中，通过优化配置，融合各要素，协同迸发出“1+1>2”的整体性能，让系统向有序化状态发展。可见，科研数据管理系统性能并不是单个因素的相加，而是融合产生的组织结构，只有结构合理，系统才有可能产生非线性效应的正效应。

1.2.4 涨落下的触发机制

科研数据管理系统在远离平衡状态下从一个有序状态进入到另一个有序状态是通过涨落实现的，即涨落导致有序。科研数据管理系统与外界环境进行机能交换时，通过交叉、探索产生新知识，随之系统功能得到完善，结构优化调整。而当系统结构优化升级时，功能必然也要满足其升级需求[27]。结构和功能是系统内不可或缺的因素，当其任何一个因素发生变动时，都会引起系统涨落[28]。当各子系统与数据管理大环境互动性较小时，由于稳定状态的科研数据管理系统具有抵抗一般性变动的能力,所以小的涨落反能对平均值产生很小的修正[29]。当小涨落被放大时即达到阈值临界点时，此时的涨落可能驱动平均值,使整个系统由一个状态转移到一个新的稳定有序状态(如图1所示)[30]。由于新型数据时代的到来，数据加速激增，用户需求随之提高，在此分叉上系统进入涨落期。为实现对称破缺选择，融入大数据技术，元数据的更新，存储力度的加大，推动服务个性化，完善更高级的管理与服务，完成系统跃迁升级。为此，科研数据管理系统必须引进适当的竞争机制和激励机制，促进科研数据管理系统形成稳定的动态结构，通过“微涨落”到“巨涨落”的转变来实现科研数据管理系统形成耗散结构[30-31]。

图1 涨落在临界点的选择

图2 DATA ONE数据生命周期模型

2 基于耗散结构理论的科研数据管理系统概念模型构建

科研数据的管理包括存档，但又不是仅限于存档。它以数据共享与利用为目标,利用异构数据选择、整合、描述、评价、格式转换、存储、链接可用性维护等;实现数据增值,保存高价值数据，提供数据的再利用[32]。笔者认为科研数据的监管存在内外部的熵增因素，科研数据管理系统应根据从用户社会的需求特点出发，结合耗散结构理论，遵循数据管理的一般规则，组织建立健全的科研数据管理系统，充分利用多渠道支持，加强协同管理，促成系统更大幅度地在每一次成长周期内跃迁并提升系统整体能力[33]。

2.1 理论基础

Data ONE模型被认为是科研数据周期管理的经典模型，由NSF美国(国家科学基金)构建实施的，呈现以计划为首尾相接的环形状，解析在具体的数据管理实践中数据处理、存储、利用间的联系[34](如图2所示)。该模型以用户需求为导向，从数据计划的制定开始，对数据进行收集、整理、描述、保存、发现、共享、再利用。科研数据管理流程贴合数据管理计划，针对数据的产生、收集、描述、组织、处理、分析、存储、利用、共享、再获取进行管理，因此也遵循这个DATA ONE模型。同时借鉴耗散结构组织的一般模型[35]，此模型要求根据实际情况，以核心流程为中心，以用户需求为导向，注重对熵变的控制，以信息技术为基础建立的平台界面是衔接系统和用户的重要手段。通过借鉴上述2种模型为基于耗散结构理论的科研数据管理系统概念模型的建立奠定理论基础。

2.2 科研数据管理系统耗散结构的概念模型

根据以上描述的科研数据管理系统满足耗散结构理论的4大特征，借鉴耗散结构组织框架的一般模型[36]，再结合DATA ONE模型以及模型中所体现的数据生命周期论，本文构建耗散结构理论视角下的科研数据管理系统耗散结构的概念模型(如图3所示)。此模型主要是以科研数据监管内容和科研数据管理平台为核心流程，在监管过程中平台界面以及内部流程所产生的正熵同外部输入的熵流相作用，最终将总熵流反馈给管理熵变控制，从而制定相应的战略计划。图3中人机交互的互反馈是一个重要熵流，科研数据最终是共享给用户和社会的，用户需求为管理之本，用户和系统需保持紧密联系和互动交流，不断引入负熵流。外部渠道支持和系统内部的协同战略是引入负熵流的重要支撑。图3中外虚线指进模型表示外部流入或引进系统的熵流，内虚线指出模型表示内部系统自身产生的熵增。向上虚箭头表示系统内技术管理层与平台服务层熵流动，技术管理是平台服务的支撑，技术层中数据的处理会对服务层中功能样式的设置，软件工具的选择，硬件设施的配备以及访问权限的设置产生diS或deS的影响，如图3所示系统中产生的熵流反馈给熵变控制层。红色实线代表系统与外部渠道的熵流反馈。渠道支持：用户、社会的反馈，多元化的经验借鉴，人力资源，文化形态，技术设备的支撑以及政府政策规范等。通过外部渠道支持将熵流引入图3的系统中所产生的熵流回馈给外部大环境，彰显图3中系统的开放性。

3 基于耗散结构理论的科研数据管理系统运行策略

科研数据管理系统是在科研数据共享的基础上进行和吸收，在其共享和吸收的过程中[37]，如图3所示的系统由于不可逆性会产生熵增，该系统只有不断与环境交流，吸收来自高校、科研机构及科研部门团队的科研数据，才能使如图3所示系统的负熵流增加，进而发生熵变，最终导致如图3所示的系统不断向稳定的有序化方向转化。而熵变又是对科研数据管理系统无序程度的度量，因此对如图3所示系统的熵变进行分析可以有效揭示其科研数据管理的运行策略[38]。

3.1 科研数据管理系统中“熵变”分析

鉴于以上内容及图3得出：科研数据管理系统必须不断地从外部环境获得各种科研数据，增加负熵流，并努力克服科研数据管理系统内部产生熵增的各种不利因素，降低科研数据管理系统内部熵增，只有这样，才能保障科研数据管理系统持续、稳定、高效地进行科研数据运行活动，实现最终目标[38]。于是，笔者在如图3所示系统中引入“熵理论”，分为正熵和负熵。体现在如图3所示概念模型中的管理熵变控制中[39]。其公式如下：

图3 科研数据管理系统耗散结构的概念模型

图4 系统与外界的熵交换

dS=diS+deS

(1)

熵和能量一样是可以传递的物理量。dS是表示如图3所示系统的熵增，系统的熵增会导致系统朝着混沌无序的方向发展。diS是表示如图3所示系统内部不可逆过程作用中引起的熵变，即正值。deS为从外界引入的熵流，可正可负可零(如图3所示)。因此，对式(1)的解析分为3种情况：1)deS>0时，dS熵增系统趋于无序；2)deS<0且|deS||>|diS||时，图3中的系统引进负熵流形成熵减，系统趋于有序化；3)deS<0且|deS||<|diS||时，系统虽然有负熵流入，但由于熵值太小被内部正熵耗散掉，此状态在一定程度上对混乱无序地系统状态起到了缓释作用，但最终系统仍然向无序化的状态发展。因此，用表1来分析基于耗散结构理论的如图3所示系统概念模型的熵变状态。

3.2 科研数据管理系统概念模型运行的熵流引入分析

综合上述概念模型和表1可知，要让系统处于有序化的耗散结构，需不断从外部环境吸入负熵流抑制diS增加。但如何有效的吸引高能的负熵流，是科研数据管理系统概念模型运行所需解决的问题。基于此，笔者提出以下构思。

表1 科研数据管理系统耗散结构概念模型的熵解析

3.3 科研数据管理系统概念模型运行的策略

3.3.1 建立“点—线—面”式的开放体系，努力开放系统

“点”即思想意识层面。上到决策领导层下到科研数据管理监管员，应积极响应国家开放共享理念，首先从思想上提高开放共享的意识，树立整体开放观念。加强对各级科研数据管理监管人员进行思想教育工作，以论坛、报告、讲座的方式向大众普及开放共享的理念以及开放共享所带来的价值利益。尤其是科研项目人员，需要循序渐进地对其开展思想教育培训。“线”加大科研数据收集的开放力度，科研数据的收集不仅限于项目提交时和结项之后的以各种载体形式呈现的科研数据，更要加强科研数据项目过程中的各式数据，建立管理人员嵌入科研项目中数据收集的动态跟踪模式[40]。也可以通过联盟收集其他组织机构有价值的科研数据，实行科研数据资源的全方面收集，增强科研数据资源的收集开放力。“面”即科研数据共享的开放力度，科研数据共享中存在知识产权、隐私等问题。因此，平台访问设置相应的权限，很多用户存在访问受限的现实问题。笔者认为，个性化服务的功能是一个很好的补缺机制，当用户访问受限时，点击个性化服务，将自己所需但访问受限的部分科研数据进行邮件等形式的传递。加强意识、科研数据资源以及共享的开放力度，才是真正实现科研数据管理系统的开放。

3.3.2 发挥非线性耦合作用，提高“1+1>2”的整体协同力

在科研数据资源有限的环境下，内部各单元往往存在利益矛盾与冲突[41]。表现在技术、人才、设备、资金不足和政策倾斜引起的内部矛盾激化。因此，发挥非线性耦合作用，从战略高度协调各部门及内部资源利益的分配，使得组织整体的利益最大化，提升整体协同力[42]。技术层，充分利用大数据技术带来的优势，节约成本、满足多功能需求，充分利用管理组织的科研数据资源潜力，借助成熟的大数据技术实现科研数据管理系统的先进性，使科研数据管理系统具有多层次的可扩展能力，节约成本又力求顾及到未来新技术的发展趋势。战略管理层，以核心部门为主导，建立扁平化或网络化的组织结构。培养各部门管理人员的科研数据共享意识和数据素养能力，各部门应经常以座谈会、部门工作报告会议等形式加强沟通，建立人员的反馈、奖励制度，打破部门间的“信息孤岛”，建立部门之间的公共小平台。使科研数据从采集到共享再利用的流程能得以高效率实施，节省时间和空间成本。根据彼此间的反馈，及时调整各自的科研数据管理计划，高效的完成各自的分工，提升整体协同力。

3.3.3 选择性的放大涨落，融入多元、多层交叉的渠道支持

对科研数据管理过程进行动态控制，诱导、放大渠道融合效果。多元化之“中学为体，西学为用”，国外科研数据管理服务的实践起步较早，已有比较成熟的科研数据管理模型。同国外相比，国内的科研数据管理服务还处于试点实践阶段[43-44]。因此，需要引进国外优秀的管理经验(技术、设备、人员配置)等，并结合自身的特色进行本地化配置，建立适合自身中西多元化的科研数据管理体系。多层次的校际、机构、团体、组织部门间联盟,加强基础设施建设，提升科研数据管理服务的技术支撑。CALIS工程是高校间合作共享优秀资源的产物，不仅仅实现知识资源的共享，也实现设施技术的共享。因此，笔者认为针对科研数据的管理，也可借助共享中心机构，建立高校——高校或高校——科研组织一体化的科研数据共享管理体系，实现人员、技术设备、文化形态、政策规范的优势互补，不仅符合开放共享的理念，又能节省人力、物力、资金等资源，实现科研数据的绿色管理。以用户需求为主一直是管理领域的主导理念，用户反馈自身需求，科研数据才能得到更有价值的利用。因此，笔者认为，用户反馈应该始终嵌入到科研数据管理的流程中，建立一种用户实时动态反馈的科研数据管理体系，实现科研数据管理系统的有序化发展。

3.3.4 增强素养建设，统筹数据政策，升级文化形态

将共享文化与合作目标作为整个流程中的粘合剂，在数据计划设计上使各部门的计划整合和协调创新成为惯例。科研数据管理者要不断提升自身的道德素养，对于某些科研人员具有自身版权，隐私性及敏感性的数据，需进行安全防护。将科研数据的版权、隐私、保密等问题融入政策中，完善相应的政策法规，从而对数据消费者起到约束作用，增强用户数据使用的素养。从而保证科研数据的合理使用及科研数据管理的正常运行。其次，经常性的开办研讨会、交流会，加强人员队伍的管理素养，绘制基于科研管理团队的结构地图，让管理人员对于系统内部的流程运转及设置布局有着更加精确的认识。设置扁平化的管理体制，运用头脑风暴相关方法，运用社交媒体软件例如QQ群聊，建立微信公众平台，建立微博话题等方式，展开深度交流和讨论，营造人员队伍内部良好的风气。注重战略规划和政策规范的宣传，让管理队伍、教师、学生和相关社会机构、群体、团体形成强烈的凝聚力去实施科研数据管理的战略规划，最终升级大环境下科研数据管理系统的文化形态[45]。

4 结 语

随着新型数据时代的到来，在大数据环境中科研数据管理系统已然面临着重要的挑战。笔者借助耗散结构理论为研究工具，阐述科研数据管理系统所体现的耗散结构4大特征[46]，基于这些特征内涵融合科研数据管理流程构建科研数据管理系统耗散结构的概念模型，运用熵变公式分析此模型的运行机理，针对熵变分析提出科研数据管理系统概念模型运行的策略，实现科研数据开放共享的理念，推动科研事业的快速发展。

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ResearchontheConceptualModelandtheOrderingMechanismofScientificDataManagementSystemBasedonDissipativeStructureTheory

Cheng Jiejing1Liu Jiamei2*Yang Qihong2

(1.Institute of Social Development,Yangzhou University,Yangzhou 225008,China;2.Institute of Media,Qufu Normal University,Rizhao 276826,China)

The arrival of the new data age has brought new challenges to the management of research data.This paper introduced the dissipative structure theory to analyze the four characteristics of the dissipative structure of the scientific data management system.Based on this,the conceptual model of the dissipative structure of the scientific data management system was established.By introducing the entropy flow to reveal the conditions required for the scientific data management system to achieve an orderly equilibrium state,the paper put forward the idea of leading into negative entropy from the outside to suppress the increase of positive entropy in the system to solve the problem of scientific data management,and provided the theoretical basis and reference value for the orderly management of scientific research data.

scientific data management system;dissipative structure theory;entropy;ordering

10.3969/j.issn.1008-0821.2018.01.004

G255.51

A

1008-0821(2018)01-0031-06

2017-09-28

国家社会科学基金项目“大数据时代图书馆服务体系的创新与发展研究”(项目编号15BTQ023)；江西省自然科学基金项目“云计算环境下数字文化资源集成管理与集成服务创新研究”(项目编号20151BAB207062)。

程结晶(1967-)，男，教授，博士生导师，研究方向：信息管理与服务，信息资源开发，档案管理，教育技术。杨起虹(1992-)，女，硕士研究生，研究方向：教育信息资源开发与应用。

刘佳美(1991-)，女，硕士研究生，研究方向：信息计量，知识图谱。

孙国雷)