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        超越知識庫:面向知識分析與決策
        ——以上??萍即髮W知識管理系統(tǒng)為例

        2020-07-23 06:38:04李雅梅孫小影張曉林
        圖書館理論與實踐 2020年4期
        關鍵詞:云圖

        李雅梅,孫小影,張曉林,2

        (1.上??萍即髮W圖書信息中心;2.中國科學院文獻情報中心)

        21世紀初,機構知識庫(Institutional Repository,IR)伴隨著開放獲取運動而出現,[1]發(fā)展至今,其功能定位已不斷延伸。Lynch認為,大學機構知識庫是大學向機構成員提供的、管理和傳播由機構及機構成員所產生的數字資源的一系列服務,其中最基本的是對這些數字資源進行管理,包括長期保存、組織、獲取和傳播;[2]Crow指出,IR作為搜集和保存機構知識的基礎設施,一方面為學術交流體系的改革提供了重要支撐,另一方面為大學教育質量評估的具體指標提供數據服務,以顯示機構科研活動的學術、社會及經濟相關性,從而提高機構的知名度、地位和價值;[3]Horstmann提出,IR應嵌入到科研人員的日常生活中,將信息推送到科研人員常用的工具和服務中;[4]張曉林指出,IR將發(fā)展成為知識服務平臺,并將支持科研教育活動、機構戰(zhàn)略性知識管理等;[5]Coar在2017年11月發(fā)布的關于下一代機構知識庫行為與技術的建議報告中,提出了下一代機構知識庫的愿景;[6]吳建中將其表述為“下一代機構知識庫的核心是將機構知識庫作為一種分布式的、全球網絡基礎設施的學術交流平臺,其總體框架的最上一層可部署知識加值服務,由此將系統(tǒng)提升為面向研究、開放并有助于創(chuàng)新,同時便于學術群體集體管理的平臺”。[7]可見,超越傳統(tǒng)機構知識庫的存儲功能——提供知識加值服務,是IR融入學術機構的知識基礎設施、提升系統(tǒng)價值的必然趨勢。本研究試圖超越傳統(tǒng)機構知識庫的存儲功能,將IR轉變?yōu)橹С种R分析與決策的平臺,是對IR轉型發(fā)展的積極探索。

        1 研究進展

        隨著對IR的研究與實踐不斷深入,其功能由傳統(tǒng)的存儲逐漸拓展到科研管理、知識管理、知識服務等方面。

        在一篇運用文獻計量和文本挖掘方法分析IR研究趨勢的文章中發(fā)現,“Research”相關的詞匯,如“Research Support”“Research Service”“Research Information System”等的使用頻率呈現出整體上升趨勢,表明IR支持科研管理服務受到越來越多的關注。[8]IR的功能拓展到科研服務領域,常常與當前科研信息系統(tǒng)(Current Research Information System,CRIS)或科研信息管理系統(tǒng)(Research Information Management Systems,RIM Systems)相提并論,與科研信息結合,服務科研或進一步服務于機構評價、支持決策或機構戰(zhàn)略目標。2014年,Pablo等通過對英國高等教育機構的調查,將實際使用中的RIM Systems總結為3種類型:僅使用IR(替代CRIS)、同時使用IR和CRIS且二者可互操作、僅使用CRIS(具備科研成果開放獲取的功能),并指出應逐步合并IR和CRIS以滿足機構的科研信息管理要求。[9]2016年,據相關調查報告顯示,CRIS和IR具有進行機構和學者評價的優(yōu)勢,即通過CRIS和IR可以收集相關數據并進行數據對標分析,但這項服務還不是很普遍,來自歐洲20個國家的86份回復中,僅有31%的CRIS和23%的IR支持機構或學者評價功能。[10]2017年,Rybinski等介紹了華沙工業(yè)大學將IR和CRIS功能整合為一個系統(tǒng)的“OMEGA-PSIR”實踐,提出以研究人員為中心促進學術圈對系統(tǒng)的接受程度是決定系統(tǒng)成功的重要因素,該項目的成功經驗將進一步推廣到波蘭至少15個大學,從而構建波蘭的大學機構知識庫聯(lián)盟。[11]

        國內關于IR的研究也出現了研究管理、知識管理相關的主題。馬建霞總結了IR在內容建設與服務設計方面的發(fā)展趨勢,其中就包括提供知識管理與能力分析功能和知識資產審計服務。[12]香港大學以校方的知識交流項目為契機,將學術庫由只提供開放存儲全文索引的傳統(tǒng)機構知識庫提升為CRIS,包括出版物、項目、基金、專利、學者信息、院系信息等,為科研工作者、管理者、知識轉移部門、媒體和公眾等獲取資訊提供了便利,在學者及學校的研究評審和聲譽管理中發(fā)揮了積極作用。[13]張閃閃提出重視IR的服務功能,通過IR提供學科服務、建設學者個人主頁、為科研處提供統(tǒng)計分析報告等服務,保障機構知識庫的可持續(xù)發(fā)展。[14]

        2 上??萍即髮W知識管理系統(tǒng)的架構設計與功能實現

        上海科技大學知識管理系統(tǒng)(Shanghai Tech University Knowledge Management System,KMS) 項目屬于學校智能化信息系統(tǒng)建設的組成部分,作為全校業(yè)務系統(tǒng)中唯一的科研成果數據源,依托于整體項目的互通互融,除了對學校產生的相對穩(wěn)定的知識內容進行保存、傳播和利用外,還要求融入學校科研與知識產出流程中支持與第三方系統(tǒng)的互操作。KMS的定位不限于知識存儲功能,更重要的是為整個機構的人員、機構的管理和發(fā)展需要提供服務與支持。

        2.1 需求調研

        IR研究中,如何獲得研究人員的關注和支持已有很多討論,其實研究人員不愿意使用傳統(tǒng)IR的尷尬現實也應引起建設者的反思:是否在建設之初就足夠重視用戶需求并基于用戶需求設計系統(tǒng)架構和功能。Salo認為,IR的軟件平臺受制于不利于創(chuàng)新的架構,且以意識形態(tài)驅動而非以用戶為中心,使系統(tǒng)開發(fā)和需求沒有保持一致,要糾正這個錯誤,必須重構IR的建設方式。[15]在高校機構庫的實際建設中,學校和科研人員的需求是首要的,雖然實現開放獲取有重大意義,但更多時候是否能讓機構和用戶快速直接地從中獲益才是吸引用戶的關鍵。[16]KMS的需求調研深入到科研人員,涉及科研流程管理的科技處、人事處、教學處,也進一步聽取了學院院長、主管科研校長的需求和意見,試圖基于用戶需求改造傳統(tǒng)IR,探索科研人員和學校的管理中通過系統(tǒng)可以解決的痛點和難點,從而建立系統(tǒng)與機構用戶間天然的粘性。

        2.1.1 確定先期建設的數據采集范圍和來源

        IR存儲的數據范圍隨著學術環(huán)境的發(fā)展而變化,從期刊論文、會議論文、專利、學位論文、研究數據到科研過程記錄中的數據、博客、網站、音視頻及教學資源等。但在系統(tǒng)建設之初,需要遞進發(fā)展先期建設的范圍和未來可能收集的范圍。在先期的數據采集范圍問題上,得益于圖書館一向承擔著的機構學術成果產出統(tǒng)計職責,在對機構學術成果數據的現狀已有深刻把握的基礎上,結合用戶調研,KMS很快確定了先期建設的數據范圍,即以Web of Science和EI數據庫收錄的期刊論文和會議論文為主,以及可快速獲取的學位論文和專利數據。

        數據來源上,IR曾經是以研究人員自存檔為主,但從早期開始建設IR至今,機構需求和系統(tǒng)環(huán)境都已經發(fā)生了很大變化。[17]重新思考IR的建設方式,必須考慮當前學術交流體系中研究人員日益稀缺的時間。[18]與許多CRIS的做法相似,KMS選擇通過數據接口方式自動收割機構產出的學術論文元數據,[19]而研究人員自存檔則作為補充措施。學位論文數據通過與教務系統(tǒng)的接口直接同步。由于專利數量相對較少,目前由管理員定期批量導入。

        2.1.2 了解科研人員與學校管理中通過系統(tǒng)可以解決的痛點和難點

        在充分調研各級各類用戶的需求、使用環(huán)境及使用習慣的基礎上,KMS的數據和服務應嵌入到用戶科研流程中,而不是靜止地存儲于系統(tǒng)內。那么,首先需要回答:用戶希望利用知識成果數據做什么?系統(tǒng)通過對知識成果的運營能夠幫助用戶解決什么痛點或難點問題?

        帶著問題,筆者分兩個階段展開調研。第一階段,系統(tǒng)建設之前,面向科技處、教務處、學院科研管理人員和圖書館科研服務人員、第三方對接系統(tǒng)進行訪談和討論,了解數據范圍、數據分析與統(tǒng)計的業(yè)務場景和要求、接口規(guī)范;第二階段,采集機構產出的期刊論文、會議論文元數據,并形成6個重要學者的個人主頁模型,初步建成試驗模型后,分別面向校長、人事處、科技處、院長和教授代表演示試驗模型,征集改進意見。經過階段調研發(fā)現,在過去對機構科研成果的統(tǒng)計分析中,直接向全校教職工和學生收集科研成果數據因效率低下且可能占用過多科研人員的時間而難以進行,往往依賴于Webof Science、EI等數據庫,但從這些數據庫檢索到的數據難以細化,無法統(tǒng)計學院或課題組層級的產出情況。若要對內容進行深入分析,就需要專業(yè)人員投入大量的時間和精力使用分析工具進行分析,應而無法滿足緊急需要。而主管科研的決策者越來越需要在短時間內獲得特定條件限制下的詳細數據以支持當前決策。這是用戶的難點與痛點,也正是KMS可以嘗試解決的問題。用戶希望KMS在盡可能減少用戶時間投入的情況下,支持快速高效的知識成果分析、展現、輸出,以便在各類型的報表填報、成果匯報以及支持決策中實時利用,落實到系統(tǒng)功能上包括:① 盡可能少地進行數據存繳、采集、輸入和管理;② 多角度多層級、方便快捷地進行組織、修改、配置、展示和統(tǒng)計;③ 各種知識圖譜、合作圖譜及其靈活個性化的計算;④ 各類內容、統(tǒng)計、圖譜等可靈活配置的可視化表示;⑤ 所有內容、報表、圖譜等結果都可以用人工或計算機可利用方式輸出。

        2.2 融合于機構的知識基礎設施的架構設計

        KMS充分融入學校的知識基礎設施中,無縫接入科研教育管理的數字化流程,既是高效完整地獲取基礎數據、盡量減少用戶時間投入的方式,也是將KMS的數據和服務主動推送到用戶信息環(huán)境中的必要措施。KMS使用校園統(tǒng)一身份認證平臺進行用戶登錄認證,融入主數據管理平臺數據流動的環(huán)節(jié)中。

        在數據輸入端,KMS將人事系統(tǒng)的教職工數據、學工系統(tǒng)的學生用戶數據以及組織架構數據作為基礎數據,使用了學校網站已有的師資介紹數據以快速建立豐富的作者個人主頁。在主體知識成果數據方面,公開發(fā)表的學術成果主要通過 WOS、EI、CSCD、IEEE數據庫的數據采集接口自動獲取,經查重和數據自動清洗后導入系統(tǒng),對于未能通過接口自動獲取的數據,由研究人員自存檔補充。校內的教務系統(tǒng)和研究生系統(tǒng)是學位論文數據的來源,KMS自動讀取教務系統(tǒng)和研究生系統(tǒng)中通過答辯的學位論文元數據和論文終稿,既免去傳統(tǒng)方式中學生需專門到圖書館的學位論文系統(tǒng)中提交論文的環(huán)節(jié),也減少了人工提交數據中容易出現版本錯誤的問題,極大地提升了圖書館的工作效率和用戶體驗。此外,OA系統(tǒng)、互動教學平臺等是學校業(yè)務和教學活動中產生的相對穩(wěn)定的知識成果的數據來源。

        在數據處理上,首先,通過作品智能認領和作者確認認領,將知識成果分屬到組織機構的不同單元層級中和作者個人名下,以滿足機構內各層級的數據統(tǒng)計需求,并為形成作者個人主頁奠定基礎。其次,利用知識成果本身的數據,在元數據細粒度配置的基礎上,可實現數據分面導航和檢索、統(tǒng)計條件的細化配置、生成可視化的知識圖譜并向第三方接口傳輸數據。

        在數據輸出和利用上,KMS作為全校業(yè)務系統(tǒng)中唯一的科研成果數據源,支撐教學科研、業(yè)務管理和決策需要。向科研管理系統(tǒng)輸出期刊論文和學術論文元數據及作者數據、自動判別后的機構第一作者單位或通訊作者單位的數據、收錄情況、被引用次數和期刊影響因子等;向智能決策系統(tǒng)輸出學術成果元數據、機構的關鍵詞圖譜、合作圖譜等;向研究生系統(tǒng)輸出學生的科研成果數據;向大型儀器系統(tǒng)輸出課題組平臺的科研成果產出數據。KMS作為全校知識成果的存儲與分析、展現中心,隨著系統(tǒng)運營的逐步深入和學校知識環(huán)境的變化,將以開放的標準接口從輸入端擴展更多的系統(tǒng)以獲取更全面的數據,同時在輸出端向更多的第三方系統(tǒng)推送已有的或定制化的知識分析數據。

        2.3 面向知識分析與決策的功能特點

        對知識成果數據進行細粒度分析、靈活展現以支持機構的戰(zhàn)略決策需要,是KMS從用戶需求調研中總結出的最重要的功能特點。而全面融入機構的知識基礎設施,從第三方系統(tǒng)或接口獲取到的高質量數據,為功能的實現提供了可能。KMS利用自動采集到的知識成果數據和作者補充存繳的數據,基于作品匹配認領的情況,根據作者的部門課題組歸屬關聯(lián)知識成果的研究單元歸屬,從而實現多層級細粒度的知識分析和可視化圖譜展示(見下圖)。

        圖 KMS的增值功能

        知識分析的具體功能表現為以下5個方面。① 多層級細粒度,支持對各個層級的研究單元進行統(tǒng)計分析,從全校、學院、課題組到研究人員個人,支持用戶靈活設置細粒度的統(tǒng)計條件,包括研究單元、研究主題、時間范圍、文獻類型、收錄類型、貢獻排序(第一作者單位或通訊作者單位)等。多層級實現的基礎是經過作品智能認領,為每一條數據關聯(lián)到所屬的一個或多個研究單元。細粒度基于系統(tǒng)對元數據字段的靈活配置和數據的規(guī)范化處理。② 多維度的知識分析,對研究主題、機構合作網絡、作者合作關系、期刊分區(qū)分布、收錄類型、被引情況等各種可挖掘、可實現的維度進行組合分析。③ 分析結果以可視化圖譜的方式展現,使傳達效果更直觀。④ 快捷導出分析結果,支持Word、PPT、Excel、圖片等格式。⑤ 知識分析功能嵌入到作者個人主頁,在作者主頁上呈現個人研究的關鍵詞云圖、研究成果年度分布趨勢圖、合作關系圖。

        3 服務效果及展望

        KMS項目于2017年4月啟動建設,2017年11月正式試運行。其服務效果可以從服務廣度、用戶反饋和系統(tǒng)訪問流量3個角度進行分析。

        (1)服務的廣度上,KMS向校長、學院或職能部門、科研人員、第三方系統(tǒng)提供不同的服務(見下表)。

        表 KMS提供的服務

        (2)從用戶反饋情況看,KMS的知識分析功能在用戶的難點問題上發(fā)揮了不可忽視的作用。一位學院負責科研管理的主管反饋:讓人印象深刻的是,通過KMS系統(tǒng)能夠區(qū)分出不同類別人員的科研產出,同時KMS系統(tǒng)支持通過期刊引證報告(Journal Citation Reports,JCR)分區(qū)和影響因子對科研成果進行排序和統(tǒng)計,從而幫助我們發(fā)現高質量的科研產出。

        (3)從系統(tǒng)的訪問流量看,KMS自投入試運行至2019年7月底,訪問量達439,983次,月度訪問量呈現整體上升的趨勢。2017年11月-2018年11月,月均訪問量在8,000次左右,在此期間通過與目標用戶的頻繁交流,對系統(tǒng)功能和細節(jié)上進行了多處的修改和完善。進入2018年底,KMS訪問量開始急劇上升。2019年1月,訪問量達到高峰(40,035次),應該與學年末學校各單位的統(tǒng)計分析、匯報展示需求比較集中有關。值得注意的是,在2019年2月進入寒假和春節(jié)假期期間,訪問量仍高達27,875次,3-5月訪問量快速增長,6月和7月再次達到高峰,可以期待KMS在未來的受關注度能有進一步提升。

        通過以上分析雖然能對KMS試運行至今的服務效果形成初步判斷,但仍然缺乏更深層次的服務質量評估。而且在服務對象上,KMS基于知識成果的分析和可視化圖譜更多時候是有利于機構的戰(zhàn)略決策、提高聲譽以及業(yè)務管理,而研究人員雖然是KMS用戶的主體,但并沒有獲得非常直接的個人利益,個人主頁的豐富展現在短期內也難以解釋發(fā)揮了多少作用。因此,在未來的工作中,KMS需要探索如何為研究人員提供有價值的服務。同時,KMS目前只是收集了能夠較高效獲取的知識成果數據,作為整個學校的知識成果存儲、分析、展現和服務中心,未來還需要完善中文學術成果數據、教學資源數據、研究數據等,需要緊跟知識環(huán)境的變化拓展更豐富的服務范圍。

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