數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下的情報服務(wù)與發(fā)展論文
大數(shù)據(jù)時代的到來，使得學(xué)術(shù)活動的信息數(shù)據(jù)來源、組成、價值以及處理技術(shù)都發(fā)生了巨大變化，數(shù)據(jù)就如傳統(tǒng)價值認(rèn)識中的“黃金”一樣，變得無比重要和價值巨大[1]，這些變化也影響到了學(xué)術(shù)信息的交流環(huán)境，使得科學(xué)研究向數(shù)據(jù)密集型科研轉(zhuǎn)變，越來越多的科研工作是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的重新分析、組織、認(rèn)識、解析和利用，數(shù)據(jù)成為了科學(xué)研究的基礎(chǔ)。雖然說從目前來看將數(shù)據(jù)比作“金礦”有夸大之嫌，但也充分的說明了數(shù)據(jù)的重要作用與價值。同時，我們也看到，在這種數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下，變化的不只是科學(xué)研究，一些服務(wù)機構(gòu)特別是信息服務(wù)機構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)方式也在悄然發(fā)生著變化，對能為用戶創(chuàng)造價值與創(chuàng)新的科學(xué)數(shù)據(jù)日益重視，基于數(shù)據(jù)的服務(wù)也成為了它們的服務(wù)增長點，對新型科學(xué)環(huán)境下的服務(wù)發(fā)展學(xué)術(shù)研究也正在如火如荼的進(jìn)行之中。基于此，本文從數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境出發(fā)，對科學(xué)研究的第四范式、數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境的形成與推動因素進(jìn)行了概述，重點對數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下的情報服務(wù)內(nèi)容進(jìn)行了陳述，同時也對情報服務(wù)的發(fā)展途徑如數(shù)據(jù)建設(shè)、人才建設(shè)、協(xié)作機制建設(shè)進(jìn)行了分析。
1 數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究興起的社會環(huán)境
2007 年，Jim Grey在美國國家研究理事會計算機科學(xué)和遠(yuǎn)程通訊委員會( NRC- CSTB) 的演講報告中首次提出了以數(shù)據(jù)密集型計算為基礎(chǔ)的科學(xué)研究“第四范式”概念[2]，并將其作為與實驗科學(xué)、理論推演、計算機仿真三種科研范式平行的科學(xué)研究[3]，但在對科學(xué)研究范式的發(fā)展及劃分簡單論述后，并未對第四研究范式的內(nèi)涵、科學(xué)研究現(xiàn)狀等進(jìn)行深入論述。直到2009 年， 微軟公司的TonyHey、Stewart Tansley和Kristin Tolle主編的《The Fourth Paradigm：Data- intensive Scientific Discovery》(第四范式——數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn))一書，才較為詳細(xì)的登載了第四范式的內(nèi)涵和意義等內(nèi)容，并從地球與環(huán)境、健康與幸福、科學(xué)基礎(chǔ)設(shè)施、科學(xué)交流四個方面展示了69 位學(xué)者從不同的視角觀察、理解、分析和探討[4]。
對數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究來說，科學(xué)研究第四范式強調(diào)傳統(tǒng)的假設(shè)驅(qū)動將向基于科學(xué)數(shù)據(jù)探索的科學(xué)方法方向轉(zhuǎn)變，并在這種數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)變與方法實現(xiàn)中，數(shù)據(jù)依靠工具獲取、分析與處理，依靠計算機存儲。筆者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)的來源、類型、存在形態(tài)將異常豐富，可以是實驗觀察數(shù)據(jù)、實驗數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，也可以是產(chǎn)生于智能終端如智能手機、社交活動如微博、虛擬社區(qū)中的信息行為數(shù)據(jù)等;類型和存在形態(tài)可以是已經(jīng)可以靈活保存于數(shù)據(jù)庫、機構(gòu)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也可能是目前只能通過路徑記錄、現(xiàn)場拍攝才能記錄的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
從數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究的興起與形成來看，數(shù)量龐大、類型豐富、價值巨大的數(shù)據(jù)產(chǎn)生即大數(shù)據(jù)時代的到來以及一方面產(chǎn)生數(shù)據(jù)、一方面又能實現(xiàn)對數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用的現(xiàn)代信息技術(shù)更新、發(fā)展是數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境興起與發(fā)展的根本推動因素，而信息爆炸、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)運動、數(shù)據(jù)開放運動等直接推動數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境成熟的運動也都功不可沒。
2 數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下的情報服務(wù)
2.1 科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)
2012年6月，美國大學(xué)與研究圖書館協(xié)會出版了《學(xué)術(shù)圖書館與科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)》白皮書報告[5]，該報告調(diào)查了美國和加拿大的大學(xué)與研究圖書館協(xié)會的351所成員館的科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)情況，結(jié)果顯示盡管目前只有少數(shù)美國、加拿大的大學(xué)與研究圖書館協(xié)會成員館開展科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)，但也顯示許多高校圖書館準(zhǔn)備在未來一到兩年內(nèi)開展科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)。這說明在當(dāng)前的數(shù)據(jù)密集型環(huán)境下，開展科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)將成為情報服務(wù)的主要組成部分。數(shù)據(jù)密集型環(huán)境下的科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)，既可以借鑒普渡大學(xué)圖書館的D2C2分布式數(shù)據(jù)保存項目[6]，開展諸如情報咨詢、科學(xué)數(shù)據(jù)管理、科學(xué)數(shù)據(jù)查找服務(wù)，也可以借鑒澳洲國立大學(xué)依靠超級計算機設(shè)備進(jìn)行的存儲服務(wù)[7]，提供大量范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)。且相信隨著技術(shù)的發(fā)展與用戶的需求變化，在未來的情報服務(wù)中，諸如科學(xué)數(shù)據(jù)的開發(fā)、發(fā)現(xiàn)、引用、標(biāo)識、分析及技術(shù)支持等更大范圍的數(shù)據(jù)服務(wù)都將會實現(xiàn)。
2.2 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務(wù)
產(chǎn)生于大量智能終端、社交網(wǎng)站、活動場所的海量、復(fù)雜的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，使得傳統(tǒng)的情報服務(wù)中的數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)服務(wù)變得困難，如何在數(shù)據(jù)密集型的科研環(huán)境下為用戶提供數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)服務(wù)，成為了數(shù)據(jù)密集型科研環(huán)境下的主要情報服務(wù)內(nèi)容之一。Web、本體、XML、RDF、標(biāo)簽等技術(shù)的出現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)資源的共享、檢索、標(biāo)注與利用更加便捷，實現(xiàn)系統(tǒng)化、語義化、網(wǎng)絡(luò)化、自動化的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務(wù)成為了可能，在以谷歌為代表的IT數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務(wù)帶領(lǐng)下，業(yè)界掀起了基于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務(wù)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)開發(fā)熱潮，國內(nèi)外研發(fā)了一批基于語義擴展搜索的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，如ExLibris公司的Primo、EBSCO公司的EBSCO Discovery Service(EDS)、Innovative Interfaces公司的Encore等，OCLC的一站式知識資源發(fā)現(xiàn)與服務(wù)系統(tǒng)Worldcat Local，提供了全世界近2萬個圖書館的館藏紙質(zhì)資源和部分?jǐn)?shù)字資源的信息共17億條[8]。在數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務(wù)不僅能為用戶發(fā)現(xiàn)和關(guān)聯(lián)可能存儲于社會各個行業(yè)、多個領(lǐng)域、多個學(xué)科的數(shù)據(jù)知識，也能為用戶發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)表面、少量數(shù)據(jù)不易于發(fā)現(xiàn)的價值，進(jìn)而為用戶的市場預(yù)測、信息行為等做出態(tài)勢分析、前景判斷提供知識與數(shù)據(jù)支撐。
2.3 知識咨詢服務(wù)
一直以來，信息咨詢服務(wù)都是情報服務(wù)的主要組成部分，也為企業(yè)信息分析、情報收集等工作提供巨大的參考與幫助作用，得到了情報服務(wù)用戶的高度認(rèn)可。但在數(shù)據(jù)密集型環(huán)境下，由于提供咨詢服務(wù)的數(shù)據(jù)來源、類型、處理平臺、服務(wù)方式都將發(fā)生巨大變化，傳統(tǒng)的咨詢工作并不會滿足用戶的需求，因而依賴于海量知識、依靠數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)、為用戶提供解決問題知識的知識咨詢服務(wù)將應(yīng)運而生。與傳統(tǒng)的信息咨詢、參考咨詢相比，知識咨詢服務(wù)更具專業(yè)化、知識化以及實現(xiàn)多樣化等特點，即需專業(yè)的`服務(wù)人員借助專業(yè)的服務(wù)平臺實現(xiàn)對專業(yè)學(xué)科資源的專業(yè)分析，用知識服務(wù)平臺實現(xiàn)對知識資源的知識處理并提供用戶知識產(chǎn)品，用多樣化的技術(shù)手段來處理多樣化的數(shù)據(jù)進(jìn)而通過多樣化的途徑提供多樣化的服務(wù)。由于知識咨詢以用戶的知識需求為出發(fā)點，以復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)為知識來源，以面向大數(shù)據(jù)的分析、挖掘軟件為工具，以向用戶提供最終可以解決問題的知識產(chǎn)品為目標(biāo)，因此，知識咨詢將在數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下廣泛的用于企業(yè)情報收集、政府決策分析、個人科研創(chuàng)新等領(lǐng)域。
2.4 學(xué)科服務(wù)
數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境的興起與發(fā)展，使得存在于社會每一個角落的各類數(shù)據(jù)以及產(chǎn)生于每一個實驗、調(diào)查等科研活動的相關(guān)數(shù)據(jù)都可能成為知識創(chuàng)新與科學(xué)研究的主要知識來源，但對這些數(shù)據(jù)、知識的組織與利用并不一定因為科研人員信息素養(yǎng)的水平差異而能成功實現(xiàn)，于是，一些科研院所、大型科研團(tuán)隊日益重視科研隊伍建設(shè)時的圖書館員等能靈活檢索和運用數(shù)據(jù)資源的團(tuán)隊組成比例，國外興起的數(shù)據(jù)監(jiān)管教育就是順應(yīng)這種科研人才隊伍的需求而產(chǎn)生的，這類人員的主要職能是利用專業(yè)的學(xué)科背景知識，運用掌握的信息素養(yǎng)知識，為科研團(tuán)隊提供專業(yè)的學(xué)科服務(wù)。在未來日益發(fā)展的數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下，這類學(xué)科服務(wù)將突破目前的第一代、第二代學(xué)科服務(wù)形式，即圖書館領(lǐng)域的設(shè)置學(xué)科館員形式與嵌入式學(xué)科服務(wù)形式，出現(xiàn)情報服務(wù)機構(gòu)與科研團(tuán)隊合作形式，進(jìn)而為科研活動提供更為專業(yè)、有團(tuán)隊協(xié)作保障的學(xué)科服務(wù)。
2.5 數(shù)據(jù)云服務(wù)
云計算的發(fā)展以及Google、亞馬遜等云計算服務(wù)提供商多種云服務(wù)平臺的推出，為情報服務(wù)的云服務(wù)實現(xiàn)提供了便捷條件。由于云服務(wù)是將分布式計算、網(wǎng)格計算、并行計算以及Internet結(jié)合起來的一種新興的IT資源提供模式，實現(xiàn)了將動態(tài)、可伸縮的IT資源以服務(wù)方式通過互聯(lián)網(wǎng)提供給用戶[9]，因此，情報服務(wù)對于云計算的應(yīng)用并不需要昂貴的硬件設(shè)備、專業(yè)的技術(shù)人員以及種類繁多的軟件操作平臺，只需要根據(jù)自己的用戶需求特征來租用合適的云平臺及服務(wù)，以通過云計算虛擬技術(shù)而實現(xiàn)在云計算的技術(shù)支撐環(huán)境下提供數(shù)據(jù)的上傳、下載、運算等服務(wù)。云服務(wù)的模式主要有IaaS(Infrastructure as a Service，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))、PaaS(Platform as a Service，平臺即服務(wù))、SaaS(Software as a Service，軟件即服務(wù))等三種模式[10]。從目前的云計算服務(wù)提供商來看，情報服務(wù)的云平臺既可以選擇Google和Amazon等云服務(wù)提供商提供的云平臺，大型服務(wù)機構(gòu)也可以借鑒OCLC與美國國會圖書館通過自建云服務(wù)平臺來實現(xiàn)對用戶的云服務(wù)。
2.6 數(shù)據(jù)分析服務(wù)
在數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下，不管是對用戶提供諸如上述的科學(xué)數(shù)據(jù)、知識咨詢、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)等服務(wù)，還是可能出現(xiàn)的如用戶定制的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)發(fā)布等服務(wù)，數(shù)據(jù)分析都將是其實現(xiàn)的主要組成部分，只不過常態(tài)的科學(xué)數(shù)據(jù)、知識咨詢等服務(wù)，情報服務(wù)機構(gòu)的依賴資源是云數(shù)據(jù)、機構(gòu)存儲數(shù)據(jù)與購買數(shù)據(jù)等，即主要以社會或機構(gòu)公有數(shù)據(jù)為主，但用戶的個性化定制如數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等服務(wù)可能主要以用戶個體私有數(shù)據(jù)為主。同時，需要注意的是，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析，需以一些系統(tǒng)平臺和技術(shù)為支撐，如當(dāng)前運用較多的可視化技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘與語義處理等。
3 數(shù)據(jù)密集型科研環(huán)境下的情報服務(wù)發(fā)展
3.1 重視對數(shù)據(jù)資源建設(shè)與價值挖掘
IBM的《分析：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用》白皮書認(rèn)為數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)時代業(yè)務(wù)發(fā)展的主要驅(qū)動因素之一[11]，一些IT業(yè)發(fā)達(dá)的國家如美國、印度等近來出現(xiàn)了一批以數(shù)據(jù)的獲取、聚合、加工為盈利手段的企業(yè)，由此可以看出數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)發(fā)展中的價值，對于提供以數(shù)據(jù)為知識來源與主要業(yè)務(wù)實現(xiàn)基礎(chǔ)的情報服務(wù)來說更是價值巨大。情報服務(wù)機構(gòu)如圖書館、情報研究所等應(yīng)認(rèn)清數(shù)據(jù)在未來情報服務(wù)中的重要性，提高數(shù)據(jù)收集意識，一方面，對現(xiàn)存結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)、標(biāo)注、索引等分析與重組處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)化、語義化，以為數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)打下基礎(chǔ);另一方面，注重隱藏著巨大價值但目前收集幾乎空白的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的建設(shè)，為將來的情報服務(wù)提供豐富的數(shù)據(jù)保障。
3.2 重視對人才隊伍的建設(shè)與培養(yǎng)
《中國大數(shù)據(jù)技術(shù)與服務(wù)市場2012-2016年預(yù)測與分析》報告認(rèn)為“大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的欠缺將成為影響大數(shù)據(jù)市場發(fā)展的一個重要因素”[12]。IDC認(rèn)為中國大數(shù)據(jù)技術(shù)與服務(wù)市場將會從2011年的7760萬美元快速增長到2016年的6.16億美元，同時麥肯錫 (McKinsey)也認(rèn)為到2018年，美國需要14～19萬名具有“深度分析”經(jīng)驗的工作者，以及150萬名更加精通數(shù)據(jù)的經(jīng)理人。而多種數(shù)據(jù)顯示這類工作人員非常稀缺，如著名的國際研究暨顧問機構(gòu)Gartner就認(rèn)為只有1/3的新的工作崗位能雇傭到熟悉大數(shù)據(jù)技能的IT專業(yè)人員[13]。人才問題同樣也會影響到未來數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下基于大數(shù)據(jù)的情報服務(wù)，因為對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)等情報服務(wù)來說，其不僅要有傳統(tǒng)情報服務(wù)的信息檢索、組織等信息素養(yǎng)，還需掌握對大數(shù)據(jù)的平臺分析等技術(shù)，更要在學(xué)科服務(wù)中具備一定的專業(yè)知識。要滿足這種服務(wù)業(yè)務(wù)的發(fā)展需要，情報機構(gòu)進(jìn)行人才引進(jìn)與人才培養(yǎng)是唯一的兩條出路，并且需相輔相成，即一方面，引進(jìn)一些IT服務(wù)商的數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工作者以及高校數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)、數(shù)據(jù)監(jiān)管專業(yè)的畢業(yè)生，另一方面，選擇與高校、IT公司合作，進(jìn)行現(xiàn)有人才的培訓(xùn)培養(yǎng)。
3.3 重視情報服務(wù)合作機制的構(gòu)建
大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)特點決定了數(shù)據(jù)的收集、利用都需以機構(gòu)間、團(tuán)隊間的合作為基礎(chǔ)，因此，在數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境下，情報機構(gòu)既需要在數(shù)據(jù)資源上實現(xiàn)互相的共建共享以避免出現(xiàn)資源重復(fù)建設(shè)，還需在人才培訓(xùn)、技術(shù)合作上實現(xiàn)互補，以通過資源共享、機構(gòu)協(xié)作實現(xiàn)用戶需求的最大滿足。同時，開展校際合作、校企合作也是一個新的發(fā)展思路。這些合作機制的建立，一方面將進(jìn)一步增強數(shù)據(jù)資源的互補性，拓展數(shù)據(jù)資源體系范圍，充分發(fā)揮科學(xué)數(shù)據(jù)的使用價值;另一方面，合作協(xié)作也將增強人才隊伍實力，為情報服務(wù)的開展拓寬了人才隊伍知識領(lǐng)域，提高服務(wù)能力。
4 結(jié)語
大數(shù)據(jù)時代才剛剛來臨，科學(xué)研究的第四范式也尚處于日益成熟階段，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境的發(fā)展還并不成熟，數(shù)據(jù)的價值也未在諸多領(lǐng)域得到體現(xiàn)，但隨著數(shù)據(jù)密集型科學(xué)環(huán)境的日益成熟與數(shù)據(jù)價值的日益體現(xiàn)，情報服務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)價值也會被社會廣泛認(rèn)可，適應(yīng)用戶與社會發(fā)展需求的服務(wù)內(nèi)容創(chuàng)新、方向轉(zhuǎn)變更將必不可少，重視數(shù)據(jù)資源、人才與合作機制建設(shè)，迎接日益社會發(fā)展步伐的需求挑戰(zhàn)，將是情報服務(wù)機構(gòu)搶占先機的關(guān)鍵決策。
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