吴迎春,袁 勇

　　(南京图书馆,江苏 南京 210018)

　　大数据背景下,随着数据管理和服务工作的深入开展,图书馆作为一个不断生长着的有机体,建立数据馆员岗位并提供数据服务是图书馆适应新形势、应变新时期服务转型的必然要求。国外数据馆员岗位设置已日臻成熟,国内图书馆设置数据馆员岗位的还不多,尤其是公共图书馆尚未发现专门的数据馆员岗位。笔者通过中国知网数据库(CNKI)进行文献检索,以“数据馆员”为主题进行精确检索,截至2021年12月,共检索到227篇文献,经浏览剔除非相关专业文献48篇,得到与“数据馆员”研究主题相关文献共179篇。通过文献分析,总结我国对数据馆员的研究,大致可分为四个阶段(见图1):1)空白阶段(1997年以前)。未查找到数据馆员相关的研究文献,国内学者尚未关注。2)萌芽阶段(1997—2008年)。国外关于数据馆员的研究文献比较多,国内出现相关的翻译数据馆员文献。3)探索阶段(2008—2017年)。检索到第一篇国内文献为2008年安艳杰等[1]所著的论文《图书馆参考咨询新领域—数据服务》,文中指出数据馆员是提供数据服务的图书馆馆员,需要掌握大量数据产品的相关知识,计算机相关技能、统计学和社会学等方面的知识,通过相关的数据协会组织进行专业学习、培训和交流,提升数据馆员的能力。4)发展阶段(2017年至今)。研究论文数量不断增加,内容的广度和深度也不断扩展,一是对国外数据馆员发展与定位的研究,包括岗位设置、岗位职责、任职能力、服务内容和岗位培训等。例如,2018年,谌爱容[2]79在其论文《国外数据馆员培训实践及其启示》中介绍国外数据馆员培训经典案例,为国内高校开展培训提出参考性建议。2019年,刘婷等[3]在其论文《国外数据馆员岗位2013—2018年设置情况调查分析》中以IASSIST网站2013—2018年376条数据馆员招聘信息为研究对象,从岗位职责和岗位能力两方面剖析数据馆员具备的素质。2021年,闫雪[4]在其论文《国外数据馆员的岗位职责与任职能力研究》中对国外数据馆员研究文献进行调研,分析数据馆员的岗位职责、任职能力及特点,提出数据馆员的能力体系及特点。二是对国内高校数据馆员的研究,包括数据馆员能力建设、数据馆员数据素养能力研究、学科馆员兼任数据馆员模式研究以及高校数据馆员岗位设置、能力建设、胜任力模型构建、培训实践和国内外数据馆员能力对比等,以期为我国数据馆员的发展提供借鉴。例如,2018年,陈媛媛等[5]在其论文《大学图书馆科研数据服务模型研究》中选取具有代表性的数据生命周期模型和“studio”科研数据模型进行讨论,经过反复验证和适度调整,得出具有普适性的科研数据服务模型。2020年,左志林[6]138在其论文《我国高校图书馆数据馆员研究》中选取北京大学图书馆和复旦大学图书馆作为案例,对数据馆员外部环境、组织管理机制和实践等方面进行剖析,探索国内高校数据馆员制度与体系。2021年,施雨等[7]在其论文《高校图书馆数据馆员胜任力特征模型探索》中从专业知识、工作能力、个性特质3个维度,29个胜任特征要素进行模型有效性分析,提出相关对策为数据馆员的职业规划提供支持。

　　

　　图1 我国数据馆员研究发展历程

　　目前尚未查阅到国内相关公共图书馆数据馆员研究的文章,本文采用文献调研与内容分析法,试图对公共图书馆数据馆员的角色定位、胜任力要求、服务路径构建进行探讨,以期为公共图书馆行业内数据馆员岗位的设置提供借鉴和参考。

1 数据馆员的定义与角色定位

1.1 数据馆员的定义

1997年,美国学者Liscouski在其论文《关于数据馆员应成为图书馆在未来发展中的重要角色》中指出数据馆员在科研工作中的重要性。数据馆员的真正雏形是2004年美国佐治亚理工学院以全方位了解科研产出为目的而任命的专门的图书馆员,主要职责是管理所收集的70个学院的2 500个数据项目[8]。同年,ICPSR提出数据生命周期图[9],数据馆员在数据生命周期的每一环都体现了巨大的价值,此后数据馆员的地位日益上升,逐渐成为核心岗位。国内学者谌爱容将数据馆员定义为进行与数据相关事务的馆员[2]76。胡元元[10]指出数据馆员是提供一切与数据服务相关服务或利用图书馆一切数据为读者提供服务的图书馆员。笔者认为,数据馆员是围绕数据从事一系列服务相关工作的馆员,这些工作包括数据处理、数据维护、数据培训和数据素养教育等。

1.2 数据馆员的定位

现阶段,国内对数据馆员的定位没有统一标准。学术界引用最多的是英国学者Alma Swan和Sheridan Brown在JISC(the Joint Information Systems Committee)报告中提出的科学数据服务的4种角色:数据创造者(data creator)、数据科学家(data scientist)、数据主管(data manager)、数据馆员(data librarian)[11]。

　　紧随数据生命周期的概念被提出,数据馆员的定位范畴更广泛。数据馆员提供贯穿于数据生命周期的支持服务,同时还要与科研人员开展密切的合作,如建立元数据标准、开发数据管理平台以及改善数据管理工具等。在国外高校图书馆中,爱丁堡大学图书馆将数据馆员岗位设置为数据图书馆助理、高级数字学习咨询师、数据馆员、副数据馆员;普渡大学图书馆则设置为数据服务专家、跨学科研究馆员、研究副主任。我国高校图书馆设置数据馆员岗位较少,只有上海交通大学、华东师范大学、北京大学和复旦大学4所高校的图书馆。尽管公共图书馆并未设有专门数据馆员岗位,但已出现从事相关工作的职能,如江苏省公共图书馆大数据服务平台构建,尤其是图书馆大数据应用江苏省文化和旅游重点实验室(全国唯一省级公共图书馆大数据实验室)成立,数据馆员的岗位设置迫在眉睫。依据现有的文献资料分析和现实需求,可以探讨将公共图书馆数据馆员的角色定位为数据处理专员、数据咨询服务与维护专员、数据服务培训专员、数据项目支持专员等。

　　1.2.1 数据处理专员。数据处理专员贯穿于整个科学数据生命周期,是最核心的数据馆员。数据处理包括数据收集、数据清洗、数据转换、数据挖掘、数据分析、数据保存、数据标准制订、数据管理平台构建与运营等。公共图书馆的数据链来源三个层面:一是公共图书馆系统内部的数据。1)管理数据。除了实名认证的读者数据,还有微信、微博、微视以及客户端的用户数据,图书馆内各端口采集到的人流数据,公共图书馆整体运营、服务、发展数据等;2)资源数据。馆藏资源(纸本图书报刊、音像制品、电子资源和其他资源)、自建资源、外购资源、国家专项资源等;3)业务及服务数据。包括图书馆在日常中产生的各类业务统计数据,馆内外举办的读者活动数据,读者访问、检索、借阅服务以及各服务端口产生的服务数据等包括管理系统的业务数据。二是其他文化机构如博物馆、文化馆、美术馆、档案馆等的数据,文化机构数据共享能够有效避免重复建设、同质化竞争,发挥优势互补效能。三是跨领域的数据融合,在“全国一盘棋”的大格局下,为将来供给侧、需求侧、行政管理和监督数据池的实现,进而完成深层次服务提供便利。

　　1.2.2 数据咨询服务与维护专员。参考咨询是公共图书馆的重要服务,主要负责为本地区党政机关、企事业单位、科研院所以及单个用户提供社会科学、自然科学和工程技术等专业方向的信息。大数据背景下,一方面,数据呈爆炸式增长,传统的服务模式很难满足当下用户的需求;另一方面,馆员需要具有自然科学、信息科学和工程技术专业背景的人才,对数据生命周期管理具有一定的理论知识及基本技能,能够开展数据管理计划咨询。在国内,提供科研咨询服务的高校图书馆平台如复旦大学图书馆社会科学数据平台提供科研数据服务、定量研究方法教学和跨学科研究服务,开通了邮箱、微博、微信等咨询方式;北京大学图书馆平台开放研究数据平台,提供一切研究数据管理的咨询服务。提供咨询服务的公共图书馆平台如江苏省联合参考咨询服务平台,线上提供咨询服务和文献远程传递服务,开通官方QQ、官方微信、官方微博等多种咨询方式。

　　1.2.3 数据服务培训专员。公共图书馆一直致力于培育用户的信息素养,提升用户的数据管理意识。数据培训服务一般包括以下方面:1)数据管理的基础知识和基本技能如章程制度、服务流程、行业标准等;2)科研数据管理服务流程中相关的数据知识讲解、技能培训、工具的使用;3)国内外数据服务最新动态以及案例分析,形式有培训班、网络课程、论坛、年会、研讨会等,如国家科技图书文献中心(NSTL)举办的NSTL科研数据管理与服务实践培训班,复旦大学举办中国高校科学数据管理与服务学术研讨会等[12]。

　　1.2.4 数据项目支持专员。用户多元化需求催生数据项目支持服务,推动公共图书馆向“以用户为中心”的业务优化。数据馆员要为支持项目收集、整理、评估项目数据资料,包括数据检索与获取、挖掘与分析、数据存储与安全维护等。目前,我国设有数据馆员岗位的高校图书馆并提供科研数据服务的有北京大学图书馆、复旦大学图书馆,未设置数据馆员岗位的高校图书馆如天津大学图书馆、浙江大学图书馆、北京师范大学图书馆、重庆大学图书馆也提供科研数据服务,这表明数据项目支持是服务转型的方向[6]141。

2 数据馆员胜任力框架

学界和业界对数据馆员的研究主要针对国内外高校图书馆数据馆员岗位设置、能力建设、服务内容、岗位培训、素养教育等,而对公共图书馆数据馆员尚未有具体研究。基于此,本文通过文献检索、分析和归纳,结合现实需求,探究适合我国公共图书馆数据馆员胜任力框架(见图2)。

　　

　　图2 公共图书馆数据馆员胜任力框架

　　图2展示了我国公共图书馆数据馆员胜任力需要具备四个方面的能力,即思维能力、知识能力、技术能力和工具能力。

2.1 思维能力

思维能力主要指数据意识、数据安全和数据伦理。1)数据意识。在大数据环境下,要避免过去的数据孤岛现象,应具备融合、开源、共享的数据思维方式。2)数据安全。包括以下两个方面:一是收集数据过程中,确保数据的完整性、准确性、安全性;二是避免数据造假,在使用和传播过程中避免滥用、错用数据。3)数据伦理,主要涉及的是数据版权和隐私问题,但目前没有明确的法规政策来说明在收集、使用和生产数据过程中的版权与隐私的界限。

2.2 知识能力

数据馆员是公共图书馆适应时代发展的产物,属于复合型人才,应该具备多学科多层次知识背景。其中数据知识包括数据政策及标准、数据管理流程及计划、科研数据生命周期、数据资源管理、数据服务和数据出版;计算机知识包括操作系统、数据库、编程语言(XSLT、Java、PHP等)、平台开发与测试;图情知识包括图情学科知识、元数据管理、分类法、文献检索等;法律知识包括知识产权、专利、数据法规及合同法等。

2.3 技术能力

数据馆员应掌握的技术能力可分为专业技能、综合素养及特殊技能。专业技能主要是指数据管理服务过程中需具备的一系列能力,包括数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析、数据平台的开发与维护等;综合素养是针对某一研究对象从局部到整体的过程,包括沟通协调能力、组织计划能力、团队合作能力、独立工作能力等;特殊技能对数据馆员而言,主要包括对数据的敏感度和对数据的科研能力、创新能力、评估能力和项目管理能力等。

2.4 工具能力

数据馆员在提供科研数据管理服务时所需掌握的一系列工具、软件的使用,包括操作系统、办公软件、数据库管理、数据编程、数据收集、数据存储、统计分析和可视化处理等。1)科研数据共享平台的开发与维护常用操作系统的使用如Windows、Linux/Unix等;2)数据管理计划的撰写及数据培训常用办公软件的使用如Word、Excel、Powerpoint、Access、Wps等;3)大型数据库管理使用如Sqlserver、Oracle/MSSQL、PostgreSQL、MySQL等;4)计算机语言编程类软件使用如R软件、Excel+VBA、MapReduce等;5)数据收集会使用网页爬虫工具Python、数据管理系统等;6)数据存储应掌握机构知识库的使用如Cspace/Dspace、Fedora、DataCite等;7)熟练运用数据处理软件统计分析如Spass/Eviews/SAS、Atlas.ti、Matlab/Spark、Sketch-UP/AS、ArcGIS/GIS/QGIS等;8)展示结果的可视化分析报告工具使用如Tableau/D3、Excel图表和Google图表等。

　　综上所述,数据馆员是具有一定数据意识、数据安全和数据伦理,掌握数据知识、计算机知识、图情知识和法律知识,具备数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析、数据管理平台的开发与维护,具备沟通协调能力、组织计划能力、团队合作能力、独立工作能力的复合型人才。

3 公共图书馆数据馆员服务模型创建

数据馆员的胜任力具备后,数据馆员的服务模型研究是科研数据管理服务过程中重要的环节,涉及服务规章、服务内容、服务对象、服务人员、服务要求,服务职责等多因素。例如,2011年,李晓辉的论文《图书馆科研数据管理与服务模式探讨》从技术支撑、科研数据组织方式、科研数据服务方式、科研数据的用户信息素养教育、人员配置等构建图书馆科研数据管理与服务模式框架[13]。

　　本文根据国内公共图书馆数据管理服务对象和现实需求,探析将公共图书馆数据馆员服务模型暂分为基础型、研究型和定向型,对应的数据馆员分为初级数据馆员、专业数据馆员和高级数据馆员(见图3)。

　　

　　图3 公共图书馆数据馆员服务模型

　　基础型:主要面向公共图书馆普通读者。满足各个年龄段的读者需求全覆盖,提供数据资源(馆藏资源、全省共建共享资源、机构数据库检索资源)、数据报告和数据可视化展示等基础性服务。服务开通的渠道为官方网站、官方微博、官方微信公众号、官方QQ等客户端。基础型服务要求初级数据馆员具有图情专业本科以上学历,掌握基础数据管理工具技能,具备一定的沟通协调能力和团队合作能力等。

　　研究型:主要面向公共图书馆专业学者用户,围绕整个数据生命周期过程进行服务。包括数据政策标准的制定、数据管理平台构建、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析、数据保存、数据素养教育与培训等。伴随整个数据的生命周期,专业数据馆员需要全程跟踪、全程参与、全程了解项目,检索国内外最新研究动态、对应国内环境下的政策、现状、进展。项目前期撰写报告提供可行性评估意见,项目中期获取实时数据进行分析提供建设性建议,项目后期为数据管理、数据咨询和数据报告提供参考性意见。研究型服务对专业数据馆员的要求较高,专业数据馆员应具有图情专业硕士以上学历,具备数据意识等基础数据管理能力,需要掌握知识能力如图情知识、计算机知识和法律知识等,还要拥有较强的工具使用能力和综合素养。

　　定向型:主要面向企事业单位用户。围绕定向用户组建一支复合型、专业型、定向型数据馆员队伍,提供专项数据服务。定向型数据馆员的要求甚高,对应的高级数据馆员要有多学科背景知识,丰富的企事业单位科研服务经验,熟知企事业单位数据服务需求,能够提供专业化、个性化、定制化的方案。高级数据馆员的要求:1)了解企事业单位行业内科研数据服务方向,能够快速检索企事业单位定向文献资源及动态;2)能够承担或独立承担科研数据管理服务需求包括协助管理平台构建、数据收集、数据清洗、数据挖掘、数据分析、数据使用等;3)参与项目实施,提供数据层的定向服务,以及后续指导、宣传和维护;4)凭借自身的知识能力、技术能力和工作能力,能够借助联盟化优势力量解决定向服务过程中的“疑难杂症”。

　　上述公共图书馆数据馆员服务模型构建表明“图书馆是一个生长着的有机体”,公共图书馆正向着智慧图书馆演进。大数据背景下,数据馆员岗位作为时代的发展产物,数据管理与服务未来将会被纳入图书馆业务范围,但并不是所有图书馆都需要马上开展此项工作,而是有条件、有计划、有步骤地开展实施,满足用户现实需求。

4 公共图书馆数据馆员服务路径探析

数据馆员岗位是公共图书馆为适应新的数据服务角色和业务量身设置,也是对传统馆员的服务思维、知识能力、技术能力的拓展和延伸,能够与新时期公共图书馆数据服务接轨,满足用户的新阶段需求。但科研数据服务离不开政策法规保障、人才队伍培养、资源设施支撑等,公共图书馆要依据自身的发展需求,从制度、人才、设施等方面合理设置数据馆员的角色及服务。

4.1 制定政策规划,提升数据意识

制度先行,为避免数据服务队伍偏差发展,保障数据管理服务高效运行,应做好制度层面的顶层设计,借鉴PDCA管理模式,即Plan(计划)、Do(执行)、Check(检查)、Action(处理),将数据管理流程视为整体,制定政策规划,明确工作目标,响应反馈机制,实现科学管理[14]。科研数据管理服务离不开政策制度的支持,具体的政策有数据管理政策(包括数据整理、数据保存、数据出版等)和数据馆员服务政策(包括服务对象、方式、内容等),在此基础上创建一批高质量的具有数据服务意识图书馆员。

4.2 把握内外兼修,培养人才队伍

数据服务的基础是人才,拥有一支高质量的专业人才队伍,是提供数据服务的强有力保障。具体措施如下:一是建立人才保障机制。数据馆员可以根据自身工作需要招聘或者引进相关需求的高学历专业人才,在各馆相关政策范围内提供如职务晋升、职称评定、考核评优等方面的激励,按照成果给予优先或者加分。二是加强人才队伍培养。数据馆员通过跟班工作、兼职服务、课题研究和培训交流为图书馆培养专业人才。

4.3 明确角色方向,搭建设施平台

公共图书馆根据自身的发展需要以及在科研数据管理服务过程中的具体定位来设置服务的内容,明确馆员角色,搭建服务平台。例如,南京图书馆为了做好全省科研数据管理服务,构建江苏省公共图书馆大数据服务平台,从政策制定、服务对象、服务方式、服务内容都作了明确规定,要求全省公共图书馆数据服务共建共享。尽管尚未明确设立数据馆员的具体职位,但部分公共图书馆已经具备先期条件,有计划、有步骤地发挥数据馆员的职能。 国内高校图书馆已有先例如复旦大学社会科学数据平台、北京大学开放研究平台等。

5 结 语

国内公共图书馆数据馆员的研究尚未有相关文献,文章基于对国外数据馆员的发展与定位和国内高校数据馆员的研究进行分析,从公共图书馆数据馆员的定义着手,对数据馆员在公共图书馆日常服务中的角色进行探讨,构建公共图书馆数据馆员胜任力框架,并在现有的国内服务模式理论研究基础上,将数据馆员服务模型分为基础型、研究型和定向型,提出公共图书馆数据馆员服务建议。但这些理论研究仍需实践验证,笔者后续会通过南京图书馆运行的实际情况结合同行内研究进展,作出及时的补正更新。