高校专题档案数据库服务的协同保障研究

文 / 黄凡珏

专题档案数据库是在以数字化档案资源为核心介质的基础上，通过信息识别与数据挖掘，依据细分领域专题信息进行聚类、过滤与整合而成的一类数字化档案服务项目[1]。高校专题档案数据库服务作为较为复杂的系统业务，涉及技术标准、内容规划、组织管理、服务流程管理、资源管理等方面。它在提供以“信息集成服务”与“信息增值服务”为核心的个性化数据服务过程中，往往存在“多元化服务主体”“异质性服务载体”以及“差异化效能发挥”等问题[2]。这需要数据库间的统筹管理与协同运作，才能提升其服务绩效。因此，有必要在高校专题档案数据库服务过程中引入“协同学思想”，以确保高校专题档案数据库服务能够发挥“帕累托最优”式价值，动态满足用户对专题档案的“涌现性”需求。

一、协同保障高校专题档案数据库服务的必要性

随着信息化发展层级的跃升以及专题档案数据库服务供需间的矛盾升级，保障“服务平台协同”与“档案资源共享”的高校专题档案数据库服务升级势在必行。

（一）信息化发展的必然要求

随着高校数字化档案数量成“指数级”增长，高校各专题数字档案数据库彼此间出现了“数据交叠”与“资源位移”等超负载性问题。这显然无法与互联网时代下用户对数字化档案的个性化需求适配[3]。虽然目前大多数高校已开展了基于“O2O”“MOOC”与“线上线下混合式”的档案数据库咨询服务业务，但与用户动态化的档案资源需求相比，在专题数字档案数据库服务供需两端仍存在着“不平衡、不充分”的显著性矛盾；面临着“制度性约束”与“操作性障碍”的双重困境。在信息时代，创新高校专题档案数据库服务的实践样态是破解上述问题的有效方式。然而，数字档案数据库服务属于一类开源且非线性的复杂业务，其服务全周期涉及多元化的制度与技术，需要高校专题档案数据库间确立“跨库协同”制度性范式与“资源共享”操作性原则，以增强服务的时效性与针对性。

（二）专题档案资源库的自身需求

高校在日常运营管理中产生具有多样性特征的数字化档案（电子文档、照片、录音录像等），导致以“构成主体多维”“权利归属多元”“形成空间异质”与“载体形式差异”为代表的高校专题档案数据库服务特殊性——更需要高校专题档案数据库间突破信息检索的“制度藩篱”与数据挖掘的“物理限制”，并基于“共创、共建、共享”的服务理念，有效保障数据库内容层次清晰及数据服务有序[4]。另外，由于高校专题档案数据库属于一类具有“热熵”特征的复杂非线性开源系统，自身的数据边界与数据载荷将随着高校各类实践活动的进行而动态调整。这就要求高校档案服务机构及时完善各类数字档案数据库服务的管理体系与标准体系，以确保它的信息追溯与数据遴选等效能得到高效发挥。

（三）专题档案信息资源的共享需求

当前我国各大高校均不遗余力地推动“智慧档案馆”建设，通过赋予传统档案馆“智能数据服务”与“智慧档案建构”的双重功能，来动态持续地满足用户档案资源需求。目前学术界将此类现实情境上升为“泛档案”理论。“泛档案”提法意指用户对档案数据的需求已经不仅囿于某一专题，而且对其周边的衍生性文件、情报及文献所构成的系统性专题档案资源具有极强的偏好[5]。“泛档案”理论对于创新高校专题档案数据库共享服务模式具有极强的指导意义。建立具有“库际协作”与“信息共享”特征的网络化“泛档案”管理体系，是有效满足用户对专题档案信息资源共享需求的制度性保障。

二、协同保障高校专题档案数据库服务的可行性

以“协同保障”理念与方法促进高校专题档案数据库服务模式的优化，需要丰富的实践经验与成熟的技术条件。为此，现有的高校“泛档案”数字化数据库建设实践与成熟的数字化档案管理、服务技术提供了极具可行性的条件。

（一）协同保障的技术支持——信息技术普适化应用

以人工智能、大数据、云计算为代表的信息技术赋予了档案管理与服务的“超时空”特性，使用户能够动态实时地获取目标档案资源。基于前沿网络技术的数字化档案数据服务理念不仅颠覆了介质与资源间“路径依赖”的档案治理惯性思维，而且可以有效整合异构性档案资源，为用户提供全周期式专题档案服务[6]。可见，信息技术的普适化应用，突破了档案管理机构“实体化”存在的“物理边界”，并为“跨地域”“跨主体”及“跨门类”档案信息资源的“立体化兼容”与“系统性重构”提供了技术可能，也为档案数据库协同共享服务带来了极大的便利。

（二）协同保障的实践基础——高校大范围试点探索

近年来，我国各大高校在创新数字档案馆的管理方式及服务路径方面积累了大量的“试点经验”。第三军医大学医用档案信息共享平台、哈尔滨医科大学档案在线管理平台、北京大学医学院专题数字档案数据库的创新性探索，为保障我国高校专题档案数据库协同服务提供了丰满的实践支撑[7]。从“试点经验”可知，保障高校专题档案数据库协同服务的操作要点在于：打通数字化档案资源“定向服务”的物理边界；促进组织临近的专题档案资源“数据聚类”；实现档案数据服务的“功能涌现”与“转型升级”。正是基于高校大范围的试点探索的经验总结为保障高校专题档案数据库协同服务奠定了扎实的实践基础。

（三）协同保障的资源依托——馆藏资源的绝对优势

高校档案馆室作为档案数据集聚及开发利用的“资源高地”，拥有丰富的馆藏资源。如第三军医大学“医用档案信息共享平台”囊括了面向理论教学、实践临床及基础性科研等多维度档案资料数据，可以为用户提供立体化的专题档案资源追溯服务[8]；北京大学医学院专题数字档案数据库凭借“智能化档案数据云端”管理系统，通过构建医用教学科研资源共享平台，面向全社会提供免费的数字化医学档案入口，为用户提供“一对一”的专题档案咨询服务。更为重要的是，高校作为“产学研”产业集群中的“智库”核心，可以凭借专题档案数据库馆藏资源的绝对优势，建立面向“产学研”一体化的专题档案资源协同服务模式，进而持续释放“社会服务”效能。

三、协同保障高校专题档案数据库服务的优化路径

协同论认为，事物从旧结构转向新结构的过程，实质是从“混沌无序”到“耗散有序”的转变。因此，理清高校专题档案数据库服务的协同保障目标与原则，以此为基础建构“组织、标准与信息”三位一体的协同保障路径，是协同保障高校专题档案数据库服务的重要前提。

（一）优化目标——以档案资源、用户需求与专题建设为中心

协同保障的目标不能与档案服务的“初心”相背离。首先，需要实现档案资源的最优配置。从用户体验的视阈来看，用户希望以最低的支付成本实现多元档案库间的“快速跨库检索”与“共享异构资源”。面向协同保障的数据库服务能够有效促进档案资源库际间的自由流动，进而削减其档案服务成本。其次，需要以满足用户需求为中心。用户体验的满意度是检验数据库协同保障质量的“最高标准”。在促进高校专题档案数据库服务升级的过程中，需要紧密围绕“可用性”与“用户友好性”原则，使其能够与用户需求彼此间动态匹配。再次，需要以专题建设为方向。专题数字档案数据库更加强调档案数据信息的专业性、全面性与针对性。因此，建立专题数字档案数据库需要在“方向明确”的前提下，确保专题数字档案数据库资源数量丰富、内容充实完备、种类齐全广泛、结构合理高效。

（二）建设原则——以兼容并蓄、绩效导向与全面准确为根本

第一，“运作合理”与“服务有序”的高校专题档案数据库不仅需要有效地兼容当下异质性的档案资源，同时应为未来专题档案数据库的“扩仓增容”与“系统升级”留有扩展接口。例如，在技术平台设计方面，应以“跨平台兼容”为价值标准来遴选档案服务管理系统；在建设标准规划方面，应以国际通行的技术准则为依据，以增进专题数字档案数据服务的“普适性”与“持续性”。第二，“绩效导向”是协同保障专题数字档案数据库服务的核心目标。用户在实施档案资源“数据挖掘”与“信息追溯”行为的过程中，更为关注自己需求满足的“成本规模”。一般而言，较高的用户参与“流量”能够削减专题档案数据库服务的“机会成本”，有助于在用户与平台间产生“帕累托最优”式的协同绩效。第三，由于专题数字档案数据库建设的初衷在于满足用户多元化的档案使用诉求，因此，在相关数据库设计规划伊始便需要秉承“全面准确”原则，以实现横跨高校专题档案数据库建设全周期的“统一调度”与“合理摆布”。

（三）实施思路——以组织协同、标准协同与信息协同为重点

协同保障高校专题档案数据库服务升级的核心应以管理组织协同、建设标准协同与信息资源协同为重点。第一，国家档案局发布的《高校数字档案馆建设指南》指出，需要建立“领导部门抓统筹、主管部门负总责、高校单位保落实”的“三级联动”组织协同制度流程，以此保障专题档案数据库彼此间动态化组织协同。此举有助于维护异质性专题档案数据服务彼此间的有机统一与整体联系。第二，标准协同是协同保障高校专题档案数据库服务的充分必要条件。协同保障高校专题档案数据库服务依赖于各类严格的技术标准与规范化制度。虽然目前尚不具备普适性技术标准，但可基于高校档案管理技术的现实情境，针对性遴选适配的行业技术标准。例如，在后台管理系统的选择上，应兼顾数据的扩展与存储要求，建立能够统一数字化档案资源格式与数据处理的技术规范。第三，信息资源作为高校专题档案数据库服务的“主体要素”，其协同程度直接决定了档案数据库服务绩效。以北京大学H1N1禽流感诊疗专题数字档案数据库建设为例，其共享了来自于疫情高发区域中的科研院所、档案机构以及其他文献管理部门的数字化专题档案资源，并分别赋予了内容参与单位、教学科研个体与社会档案用户差异化的“访问配额”，确保能够“低成本”“针对性”地满足用户档案信息的异质性需求。可见，协同保障高校专题档案数据库服务的基础在于“组织协同”“标准协同”，核心在于“信息协同”。

高校专题档案数据库建设作为一项较为庞杂的系统工程，不仅涉及“人、财、物”三者间的协同问题，同时需要基于“全生命周期”的视阈来促进涵盖档案识别、数据处理与信息反馈等环节的“全方位协同”。