科技创新体系下专业图书馆科研数据管理新路径探索

摘要：科技创新体系包括知识创新、技术创新、管理创新，三部分内容是相辅相成的。科技在不断进步，数据服务管理也在不断发展。科研数据随着科学研究水平提高而不断更新，专业图书馆应紧跟科研步伐，加强对科研数据的有效管理与共享。科研数据共享是国家科技创新体系建设的重要内容，也是大数据时代科技创新和经济社会发展的重要基础。因此，构建专业图书馆科研数据管理服务模式具有重要的作用和深远的意义。

关键词：专业图书馆；科研数据；数据管理；科技创新体系

引言

科研数据是指在科技活动中通过观测、调查、实验等方式取得原始数据，采用不同形式的采集、深层次加工、整理等方法，并运用于科技活动的原始及其衍生数据。科研数据管理（科学数据管理）是指在科学研究过程中通过搜集产生的数据资料进行加工整理使其增值，并对相关数据进行保存归类，在保证数据完整性的同时，为不同时期数据的获取提供一系列的管理工作。

从国家层面出发，科学数据是国家科技创新发展和经济社会发展的重要基础性战略资源，强调了科技研究数据的重要性和存在的科学意义。现代社会的进步和发展，贯穿于社会研发活动的动态过程及在社会各个阶层的自由流动之中。任何研究数据都需要有应用的价值[1]。科研数据一直受到学界广泛关注，产出的众多成果也为科研数据管理提供了理论支撑与实践指导[2]。

据不完全统计，目前世界有名的高校中开展科研数据管理服务研究的已有26家。而国内高校、图书馆针对科研数据管理服务的研究起步较晚，导致发展滞后。2011年，我国首次提出将科研数据管理服务引入图书馆，同年复旦大学创建了社会科学数据研究中心。2016年，清华大学设立中国经济社会数据研究中心。因此，迫切需要构建符合我国国情的科研数据管理服务[3]。

1. 图书馆对于科研数据管理的意义

科学研究过程中会产生大量的实验数据，由于对数据缺乏妥善的管理，绝大多數实验数据没有披露，也不会被公开或者共享给其他研究人员作为研究依据，这对于科研经费的投入是极大的浪费。实践证明，图书馆替代科研机构管理和维护科研数据可以节省科研人员的时间，使科研人员将更多的精力放在科学研究方面。

1.1 推动科研信息资源的获取与共享

信息化建设过程中，关键是资源共享，特别是在全社会实现知识产权共享，共享程度越高，信息和知识作为生产要素的价值就越高。近几年，国内科研数据管理信息化在持续不断地发展，各高校图书馆在快速推进，纷纷建立科研数据管理系统，有些已初见成效，实现网络化管理。科研数据依靠网络平台实现资源的共享，通过专业人员进行有机整合，提高信息数据的准确性、时效性、共享性，并构建网络化科研数据系统，使科研人员第一时间获取所需信息。

1.2 充分发挥科研数据的社会价值和经济价值

数据作为驱动经济社会科技创新发展的关键生产要素，经济价值与战略价值愈发凸显。近年来，区块链、人工智能、量子计算等新技术的迅猛发展为数据治理提供了新的技术支撑。比如，区块链技术有可能为数据治理的理念、体制机制带来深刻的变革；人工智能技术对于提升数据治理的智能化水平具有关键作用，在数据治理模型、数据管理等领域有着广泛的应用前景。

1.3 有利于科研成果推广和转化

科研数据作为科研成果具有实用性，大部分数据成果能够应用到实际工作中或者生产类活动中，因此具有一定的推广价值。尽管科研成果在社会生产中发挥重大的作用，但由于数据成果存在地点、时间等因素的限制，导致其具有一定的滞后性。借助数据管理服务系统，将科研成果全面展示，使社会科研机构能更好地利用数据，进一步深化交流合作[4]。

1.4 有效推动学科服务的广度和深度

学科化服务作为主动参与式的创新服务，是图书馆开展科学研究、创造高质量科研成果的重要服务。科研数据管理实现了科学和研究的重要融合，通过科研数据管理可以实现对数据的整理和深层次加工，挖掘数据与数据之间存在的联系，加深学科服务的内容，使科研数据价值最大化。

2. 创新体系下科研数据管理存在的问题

国家科技发展规划纲要中提到国家创新体系建设要努力形成一批高水平的、资源共享的基础科学和前沿技术研究基地。科研数据管理作为资源配置的一种方式，在特定条件下通过资源整合和配置，提高信息资源的利用率，使资源得到广泛应用。因此，在共享的过程中必定会存在问题。

2.1 科研成果共享存在滞后

科研人员从形成数据成果到实现资源共享，需要通过数据管理人员的整理、加工、上传等一系列操作，由于数据管理员在操作过程中会受到不同因素的影响导致科研成果共享滞后，使研究人员无法在研究过程中及时获取需要的数据资料。

2.2 科研数据管理经费投入较少

据网络数据显示，Nature期刊上有一篇关于5%的研究经费应用于科研数据可重复利用的相关报道，提到数据管理过于繁杂且耗时，研究人员一般不参与数据管理工作，需要聘请专业管理人员参与此项工作，但由于大部分经费投入主要是支持研究，用于科研数据管理的经费极少甚至没有，导致数据管理人员配备和科研管理工具严重缺乏。

2.3 科研数据管理缺乏创新平台

科研数据作为重要的科研资源，对其进行开发、管理、开放和共享，对于提升我国科研创新的整体水平具有重要的意义。创新体系下支撑图书馆服务模式的五大要素，主要是空间、资源、馆员、服务和平台。建设以科研数据管理、服务和开发为主导的数据服务模式，是目前应对国际科学研究和科技创新的挑战[5]。

2.4 缺乏配套实施措施

为进一步加强和规范科学数据管理，保障科学数据安全，提高开放共享水平，2018年国务院办公厅发布《科学数据管理办法》，明确了我国科学数据管理的总体原则、主要职责、采集汇交与保存、共享与利用、保密与安全等方面内容，为我国科学数据管理提供了政策保障。

3. 提升图书馆数据管理服务

据相关数据显示，目前国内多数科研管理系统处于“单一数据库”模式，致使科研项目、经费、成果管理等过程不完善，管理流程不够细化，管理模式不够完善，无法满足目前科技发展的需求。为此，创建合理完善的管理模式变得尤为重要[6]，同时也要对信息资源进行合理配置，有效开发利用，最大程度缓解信息资源的稀缺性，提供信息资源内在价值实现的有效途径。

3.1 提升馆员科研数据管理能力，加大数据管理工具研发

图书馆作为科研机构的支撑部门，应该充分发挥自身资源与服务优势，为科研机构提供各项管理服务。图书馆馆员的专业素养对数据管理服务的质量起着决定性作用，是图书馆数据研究中不可忽视的主题。与此同时，数据服务对馆员对专业知识和技术的理解有较高的要求，这对承担数据管理服务的馆员提出了新的具体要求[7]。随着区块链技术、人工智能技术、5G技术的发展，为图书馆科研服务提供了技术支持，通过知识图谱、智能分析、文本聚类等新技术，可以支撑馆员对各类科研数据进行学习、挖掘、表达，将创新技术与图书馆科研服务深度融合。因此，应加大数据管理服务工具的创新研发，为数据的融合、采集、分析、服务奠定基础[8]。

3.2 加大科研数据管理经费的投入

科研院所在研究过程中产生大量科研数据，科研人员一般会耗费大量时间进行整理。如果对科研数据管理投入部分管理经费，可以聘请专业的数据管理人员，利用专业的数据管理工具对科研数据进行科学管理，这不仅能解放科研人员的时间，以便投入研究工作，并且使科研人员能进一步深入挖掘实验数据进行科学分析。

3.3完善政策措施，制定层级政策

在政策制定上应该有层级，在国家、地方政府、高校、图书馆等各层面都应制定合理的政策。目前部分国内高校在整理、开放、共享等数据管理流程上都制定了相应规定，但还是缺乏比较全面的規章制度。相比高校图书馆，专业图书馆在科研数据管理政策制定上相对落后，各类型科研机构应加大政策制定力度，发挥专业图书馆的优势，细化政策，制订微观层面的规范及方案[9]。从目前国内针对科研数据管理的相关政策来看，自2018年国务院发布《科学数据管理办法》以来，各省相继发布相关政策支持数据管理，但省级以下地方政府在数据管理政策上未见有发布相关内容。

4. 创新形势下构建专业图书馆数据管理新路径

基于现有文献报道，通过对国内外科研数据管理发展现状及服务模式进行对比研究发现，国内与国外仍然存在一定的差距，主要体现在数据管理政策制度、管理人员配备、数据管理平台等方面。根据国外经验和建议整理出一些管理新路径，以期为专业图书馆探索创新信息咨询模式提供参考。

4.1 制定完善的数据管理政策

根据现有国家《科学数据管理办法》政策的指导，结合目前专业图书馆的特色服务和现有资源，以及较为成熟可参考的图书馆数据管理政策，从宏观角度到微观层次制定规范化政策和实施标准化，是国内图书馆数据管理可持续发展迫切需要解决的问题。

4.1.1 明确政策依据及目的

专业图书馆为科研院所从事科研活动提供支撑，其中科研数据管理是信息资源服务的重要部分。制定政策的目的是监督和规范信息咨询服务，明确数据管理的目的，保证科学数据的运用符合国家利益。

4.1.2 建立法律保障体系

构建数据管理法律体系为数据管理提供强有力的保障，表明国家在数据管理上的决心和力量，并为数据管理单位提供法律依据，使其能更好地管理数据，使数据得到健康的利用。与此同时，国家出台相关政策更好地保护数据共享者权益，对数据所有权、保存范围、时间及条件等进行法律规定。

4.2 提升数据管理人员能力

科研数据作为一种有收藏和共享价值的资源，具有一定的权威性。因此，对于数据管理人员的配备，应聘请具有学科知识背景及对数据有一定敏锐度的研究人员，进行数据的加工、清洗、剔除和类型梳理等工作。

4.2.1 分类梳理

在现有图书馆馆员知识背景的前提下，根据学科种类划分工作，可以更好地整理数据，避免跨学科分类整理，节省数据整理时长，缩短共享时间，提升馆员数据加工能力。

4.2.2 管理模式制定

由于学科性质不同，在进行数据管理时应制定不同的管理模式，根据不同学科以科研团队为中心，利用学科馆员具备学科知识的优势，参与科研过程中的各项工作，主要是数据的整理工作，突破图书馆传统限制，更好地结合科研院所的需求，提供更完善的服务，为科研人员提供全程式信息资源服务模式，提升馆员的学习能力[10]。

4.3 加大科研数据管理平台建设

目前国内高校和图书馆都在积极开展数据平台建设，其中高校表现得比较积极，主要原因是高校对数据管理的需求较大，通过平台建设可以更好地利用科研数据，避免资源的浪费。目前，国内专业科研机构数据管理平台的依托单位都是国家级的研究机构，学科范畴主要有地球化学、地理、生态环境、农业等，相关概况如表1所示。

4.3.1 强化功能模块

目前国内科研机构的数据管理平台部分功能比较单一，提供的服务比较基础。图书馆数据资源较为丰富，功能上不能局限于基础服务，不仅需要提供数据浏览、检索、分析等功能，还应强化多项功能，如提供知识产权服务、为科研团队提供专利信息服务和决策支持服务，为培养拔尖创新人才、提升高校科研水平，提供咨询专家式服务。

4.3.2 加大资金投入，优化资源配置

数据平台建设需要数据资源、软件、硬件和人才等支撑，平台的运行需要人员的维护，而这些都需要大量资金投入。数据平台不能只局限于国家财政的支撑，还应促进资金来源的多元化，为数据平台的运行提供更多资金支持[11]。

结语

科研数据管理是对科研过程中产生的数据进行管理、归类、共享的过程，通过对数据的管理实现资源共享，有助于同领域或者不同领域的研究者了解、认识项目研发过程中产生的各项数据，为研发人员提供数据支撑，从而提高研发效率。专业图书馆作为科研院所的知识服务中心，应以资源服务为核心，强化对科研数据的有效管理与共享，为科研机构提供各项管理服务。

参考文献：

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[11]赵希梅.国内外科学数据管理平台比较研究[D].西北大学，2018.

作者简介：刘敏，本科，馆员，研究方向：信息情报服务与知识产权。

资助基金：广东省科学院院属骨干科研机构创新能力建设专项——广东科技信息资源与技术情报服务平台建设（编号：2018GDASCX-0118）。