李小清

摘 要：文章在概述科研決策、高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的基礎(chǔ)上，從數(shù)據(jù)采集融合層、應(yīng)用體驗(yàn)層、服務(wù)應(yīng)用層、支持建設(shè)層四個層面構(gòu)建了面向科研決策的高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間總體框架，并從科學(xué)數(shù)據(jù)融合處理、科學(xué)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)采集、科學(xué)數(shù)據(jù)聚合分析三個維度，歸納了高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間面向科研決策提供的數(shù)據(jù)服務(wù)，旨在提升高?？蒲腥藛T科研決策的精準(zhǔn)性與科學(xué)性。

關(guān)鍵詞：科研決策；高校智慧圖書館；科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間

中圖分類號：G258.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-1588（2024）05-0075-04

隨著人工智能時代的到來，高校每天都會產(chǎn)生大量科學(xué)研究數(shù)據(jù)，且這些數(shù)據(jù)快速迭代、快速變化，高校智慧圖書館面向科研決策的科學(xué)數(shù)據(jù)共享面臨數(shù)據(jù)采集周期長、數(shù)據(jù)存儲周期長、數(shù)據(jù)時效性低等難題。雖然高校智慧圖書館近年來致力于增強(qiáng)科研數(shù)據(jù)服務(wù)能力，建設(shè)科研數(shù)據(jù)庫和科研數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，支持高校的科研決策，但取得的效果有限，難以滿足高校應(yīng)用科研數(shù)據(jù)快速咨詢、分析、調(diào)查的需求，一定程度上影響了重大科研項(xiàng)目的推進(jìn)。因此，高校智慧圖書館科研決策更需要建立一個科學(xué)、穩(wěn)定、高效的集成化數(shù)據(jù)平臺提供數(shù)據(jù)支持。源于國外的數(shù)據(jù)共享空間（Data Commons，DC）是當(dāng)前在科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，其不僅能滿足高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)的共享要求，還具備科研數(shù)據(jù)管理、發(fā)布、標(biāo)準(zhǔn)化處理、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化展示等功能，能在促進(jìn)高校管理科研數(shù)據(jù)、開發(fā)數(shù)據(jù)管理工具、制定數(shù)據(jù)使用標(biāo)準(zhǔn)的同時，構(gòu)建科研數(shù)據(jù)生態(tài)共享平臺，集成多種科研數(shù)據(jù)服務(wù)項(xiàng)目，為科研決策提供全方位支持。

1 科研決策、高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間概述

1.1 科研決策

科研決策是圍繞各類高?？茖W(xué)研究活動、學(xué)術(shù)會議、學(xué)科研究活動、課題研究、科學(xué)數(shù)據(jù)使用、科學(xué)項(xiàng)目等活動開展情況進(jìn)行的決策行為，是與現(xiàn)代科學(xué)研究活動具有密切聯(lián)系的領(lǐng)導(dǎo)決策方式[1]?？蒲袥Q策有兩個方面特點(diǎn)：一是重視科學(xué)數(shù)據(jù)及過往的決策經(jīng)驗(yàn)，基于科研活動的特點(diǎn)建立科學(xué)的決策體制，實(shí)現(xiàn)集體決策。二是重視通過對科研項(xiàng)目、科學(xué)研究活動的科學(xué)分析和應(yīng)用科學(xué)方法進(jìn)行決策[2]。同時，科研決策是高校論證科研項(xiàng)目、確定科研成果、開展科研管理的核心工作，科學(xué)的決策行為對制訂科研計劃、編制科研項(xiàng)目規(guī)劃、制定科學(xué)研究政策具有重要意義。

1.2 高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間

1990年，信息情報服務(wù)機(jī)構(gòu)為解決大規(guī)模復(fù)雜的信息情報處理問題，將“信息共享空間理論”引入人文社科領(lǐng)域的信息處理，建立了信息共享空間，為用戶提供多樣化的信息服務(wù)。隨著數(shù)字技術(shù)快速發(fā)展，圖書館共享空間逐步向多元化發(fā)展，衍生出知識共享空間、智慧學(xué)習(xí)空間、智慧閱讀空間、信息交互空間、創(chuàng)客空間等[3]。此后，高校圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)受E-Science密集型科研環(huán)境影響，針對大量異構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化科研數(shù)據(jù)的全生命周期管理就成為圖書館亟待解決的問題。為此，高校圖書館建設(shè)了數(shù)據(jù)共享空間，幫助高校解決科研數(shù)據(jù)全生命周期管理問題，致力于為生命科學(xué)、生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、物理學(xué)等領(lǐng)域的科研工作提供數(shù)據(jù)支持。相潤等人認(rèn)為，數(shù)據(jù)共享空間是圍繞科研項(xiàng)目或科研數(shù)據(jù)管理的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)共享平臺，本質(zhì)上是開放的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)庫工具，能夠?qū)I(yè)研究主題數(shù)據(jù)進(jìn)行知識拓展，并促進(jìn)數(shù)據(jù)共享[4]。吳雅威等人提出，科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間能夠?qū)茖W(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行長期存儲、提供研究工具、提供高效檢索，并支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、圖像分析、云服務(wù)和API服務(wù)，是處理大規(guī)模科學(xué)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺[5]。張向先等人在數(shù)據(jù)共享空間研究過程中，結(jié)合科學(xué)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)及面向?qū)ο蟮牟煌?，從?shù)據(jù)資源層、平臺管理層、用戶應(yīng)用層、數(shù)據(jù)服務(wù)層四個維度構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)背景下的圖書館數(shù)據(jù)共享空間框架模型，旨在為各學(xué)科用戶的科學(xué)數(shù)據(jù)管理提供支持[6]。高校智慧圖書館作為融合人工智能、AR/VR、5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化改造升級的新一代圖書館，具有感知智慧化、服務(wù)智慧化、資源數(shù)據(jù)化、閱讀場景化等特點(diǎn)，其擁有的數(shù)據(jù)共享空間可以基于AI系統(tǒng)強(qiáng)大的算力和數(shù)據(jù)處理能力為機(jī)構(gòu)用戶、普通用戶的科研數(shù)據(jù)全生命周期管理、長期存儲及標(biāo)準(zhǔn)化共享提供支持，并提供科研數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)預(yù)測等服務(wù)，為用戶的科研決策提供支撐。

2 面向科研決策的高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間框架構(gòu)建

面向科研決策的高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間總體框架由科學(xué)數(shù)據(jù)采集融合層、應(yīng)用參與層、服務(wù)應(yīng)用層、支持建設(shè)層四部分構(gòu)成，形成了面向科研決策的科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間結(jié)構(gòu)框架，見圖1。

2.1 數(shù)據(jù)采集融合層

數(shù)據(jù)采集融合層主要是針對各學(xué)科領(lǐng)域產(chǎn)生的科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、挖掘、融合，根據(jù)學(xué)科領(lǐng)域的劃分，將數(shù)據(jù)歸類到與之對應(yīng)的科學(xué)數(shù)據(jù)集中，并根據(jù)數(shù)據(jù)的分布態(tài)勢、種類制定元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)共享使用協(xié)議等。數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)共享使用協(xié)議的制定可以擴(kuò)大科學(xué)數(shù)據(jù)的共享范圍和使用范圍，使機(jī)構(gòu)或用戶在科研決策時有更全面的數(shù)據(jù)支持，更規(guī)范、更合理地進(jìn)行科研決策[7]。同時，高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間需重視數(shù)據(jù)的復(fù)用性、可靠性、安全性，在機(jī)構(gòu)和用戶使用過程中進(jìn)行身份認(rèn)證，并給予一定的數(shù)據(jù)使用權(quán)限。

2.2 應(yīng)用體驗(yàn)層

應(yīng)用體驗(yàn)層是高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的重要組織層，包括科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間物理層、科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間虛擬層及關(guān)聯(lián)者參與層，各層功能明確、分工明晰。

2.2.1 科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間物理層。物理層主要指科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的物理空間，由科研討論區(qū)、創(chuàng)意交流區(qū)、數(shù)據(jù)服務(wù)區(qū)、決策支持區(qū)組成，為高校與科研人員的科研決策提供了基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施，可以促進(jìn)高校與科研人員深化對高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的了解，也能使科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)滲透到科研決策全過程。

2.2.2 科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間虛擬層。虛擬層主要包括數(shù)字終端、API接口、科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺?？茖W(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺針對機(jī)構(gòu)與用戶的科研決策需求提供科學(xué)數(shù)據(jù)產(chǎn)品及咨詢報告，是科學(xué)數(shù)據(jù)與用戶互動交流的主要渠道；API接口為機(jī)構(gòu)與用戶用于科研決策的核心數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)獲取、應(yīng)用程序開發(fā)及程序工具訪問提供支持；數(shù)字終端面向機(jī)構(gòu)與用戶的科研決策需求提供專業(yè)的數(shù)字服務(wù)，如云存儲、在線教學(xué)、知識圖譜等。

2.2.3 關(guān)聯(lián)者參與層。關(guān)聯(lián)者包括高校智慧圖書館、科學(xué)數(shù)據(jù)中心、政府、高校和科研人員，其中高校智慧圖書館在政府、高校、科學(xué)數(shù)據(jù)中心的支持下規(guī)劃建設(shè)科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間，并由高校、數(shù)據(jù)中心為科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間提供科學(xué)數(shù)據(jù)資源，并運(yùn)營和管理科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間。政府負(fù)責(zé)制定科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的運(yùn)營管理制度，暢通高校智慧圖書館與各級高校的數(shù)據(jù)共享渠道。高校和科研用戶在科研決策過程中利用科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間，享受科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間提供的科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)，并對服務(wù)進(jìn)行反饋，幫助高校智慧圖書館優(yōu)化科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的功能。

2.3 服務(wù)應(yīng)用層

服務(wù)應(yīng)用層是高校智慧圖書館面向科研決策提供科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)的直接作用層，提供科學(xué)數(shù)據(jù)分析、預(yù)測、聚合、可視化、價值挖掘等服務(wù)，促進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間功能直接與高校和科研人員的決策機(jī)制相耦合。其中，高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間需要與高校和科研人員在科研決策上形成良好的交互機(jī)制，及時了解機(jī)構(gòu)和科研人員的決策需求，并提供科學(xué)數(shù)據(jù)支持，提升科研決策效率。

2.4 支持建設(shè)層

支持建設(shè)層是構(gòu)建科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的基礎(chǔ)，包括各類支持性條件，如專業(yè)技術(shù)、人員配置、基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)費(fèi)、政策等[8]。技術(shù)支持性條件有數(shù)字終端、計算機(jī)設(shè)備、大數(shù)據(jù)技術(shù)、元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等；人員配置包括科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間管理人員、技術(shù)人員、數(shù)據(jù)專家等；基礎(chǔ)設(shè)施包括數(shù)字設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、通信設(shè)備等；經(jīng)費(fèi)是高校智慧圖書館建設(shè)科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的財力支持；政策保障則是政府對科學(xué)數(shù)據(jù)共享法律的制定、共享標(biāo)準(zhǔn)的制定、存儲標(biāo)準(zhǔn)的制定、數(shù)據(jù)服務(wù)政策的制定等，保障科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)高效支持科研決策。

3 面向科研決策的高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)

3.1 科學(xué)數(shù)據(jù)融合處理服務(wù)

高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間會對各類科學(xué)數(shù)據(jù)的存儲及使用進(jìn)行監(jiān)控，尤其注重高校和科研人員在科學(xué)數(shù)據(jù)使用過程中的權(quán)益保護(hù)，促進(jìn)科學(xué)數(shù)據(jù)得到科學(xué)合理的使用。但是，一些異構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的科學(xué)數(shù)據(jù)不能滿足機(jī)構(gòu)或用戶的科研決策需求，其在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)格式方面可能存在較大的偏差，為此高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間應(yīng)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)排序，增強(qiáng)科學(xué)數(shù)據(jù)的價值性、完整性、可用性。通常情況下，高校智慧圖書館會構(gòu)建一套通用的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，依托元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)對科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)容確定數(shù)據(jù)主題，融合具有相同內(nèi)容的科學(xué)數(shù)據(jù)，構(gòu)建學(xué)科主題數(shù)據(jù)集，實(shí)現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)的集中化應(yīng)用。例如，“A-Engineering Project Space”是美國建設(shè)的工程數(shù)據(jù)共享空間，收集了大量工程領(lǐng)域的科學(xué)數(shù)據(jù)，使用Spark、MuleSoft、Keboola進(jìn)行科學(xué)數(shù)據(jù)的處理與融合，向有科研決策需求的機(jī)構(gòu)和人員及時提供高密度集成的工程科學(xué)數(shù)據(jù)集，及時推送工程數(shù)據(jù)研究報告，高?；蚩蒲腥藛T根據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)共享協(xié)議可隨時查詢工程數(shù)據(jù)研究報告或獲取工程科學(xué)數(shù)據(jù)集，借助操作平臺及時修改科學(xué)數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)使用的全流程進(jìn)行監(jiān)控，隨時由數(shù)據(jù)專家提供支持，保證了科研決策質(zhì)量。

3.2 科學(xué)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)采集服務(wù)

為滿足機(jī)構(gòu)和用戶的科研決策需求，高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)技術(shù)對科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)的價值，與數(shù)據(jù)中心及其他高校進(jìn)行策略關(guān)聯(lián)，采集可滿足科研決策需求的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行計量統(tǒng)計、分析與挖掘，從數(shù)據(jù)中挖掘知識，進(jìn)行知識關(guān)聯(lián)，更有效地支持科研決策。科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間的知識發(fā)現(xiàn)與采集可以與館員的知識技能和采集工具聯(lián)系起來，通過發(fā)現(xiàn)、采集、觀測和挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)科學(xué)數(shù)據(jù)潛在的分布態(tài)勢、存在特征及運(yùn)動規(guī)律，探尋科學(xué)數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，采集顯著特征相似的科學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建知識地圖、數(shù)據(jù)導(dǎo)航圖、數(shù)據(jù)線路圖，在科研決策過程中提供可視化結(jié)果，使科研人員能夠看到科學(xué)數(shù)據(jù)的深層次聯(lián)系，更高效地做出決策。例如，華盛頓大學(xué)“Cultural and artistic data space”共享空間是典型的知識發(fā)現(xiàn)空間，應(yīng)用Python爬蟲工具采集最新的文化藝術(shù)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清洗去除冗余、不完整的數(shù)據(jù)，使用Cite-Space構(gòu)建文化藝術(shù)數(shù)據(jù)地圖、數(shù)據(jù)導(dǎo)航圖、藝術(shù)知識圖譜，在人文藝術(shù)學(xué)院科研項(xiàng)目立項(xiàng)決策時直接將可視化結(jié)果呈現(xiàn)給學(xué)者，使他們能夠針對最新文化藝術(shù)科研項(xiàng)目的可行性快速做出決策。

3.3 科學(xué)數(shù)據(jù)聚合分析服務(wù)

高校、科研人員針對科研項(xiàng)目的論證決策及可行性分析依賴科學(xué)數(shù)據(jù)的質(zhì)量、完整性、精準(zhǔn)性、預(yù)測性等，科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間提供的科學(xué)數(shù)據(jù)越準(zhǔn)確、完整，高校和科研人員就越能快速進(jìn)行科研決策，決策的效率也就越高。為此，高校智慧圖書館科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間需要基于機(jī)構(gòu)和用戶的科研決策需求建立一套完善的科學(xué)數(shù)據(jù)聚合分析機(jī)制，通過搭建大數(shù)據(jù)Hadoop集群、建立科學(xué)數(shù)據(jù)分析矩陣、嵌入數(shù)據(jù)聚合分析算法，對科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效聚合和精準(zhǔn)分析，挖掘科學(xué)數(shù)據(jù)的深層次價值。高校智慧圖書館可根據(jù)高校的科研決策流程，使用不同的科學(xué)數(shù)據(jù)分析方法在科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間對科學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合分析，將不同的分析結(jié)果提供給有科研決策需求的高?；蛴脩簦阌谒麄兏咝Q策。高校智慧圖書館還可以搭建密集型科學(xué)數(shù)據(jù)聚合分析環(huán)境，優(yōu)化科學(xué)數(shù)據(jù)共享空間算法，提高科學(xué)數(shù)據(jù)分析效率。例如，Science Big Data Miner是基于爬蟲工具、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)聚合分類的密集型開源化科學(xué)數(shù)據(jù)分析環(huán)境，既適用人文社科領(lǐng)域科學(xué)數(shù)據(jù)的分析挖掘，也適用自然科學(xué)領(lǐng)域科研試驗(yàn)數(shù)據(jù)的大規(guī)模分析，既可以通過Linux語言進(jìn)行操作，也可以通過Java語言進(jìn)行大規(guī)模進(jìn)程操作，能在短時間內(nèi)快速生成數(shù)據(jù)模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，預(yù)測科研決策結(jié)果，幫助科研人員提升決策效率。

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