我国高校科研数据治理模型构建研究
发布时间：2021-07-16 13:50
【目的/意义】对高校科研数据展开治理,是提升数据价值,优化决策能力,节约科研成本的有效途径,而实施治理行为的重点之一是构建高校科研数据治理模型,从而在理论上指导治理行为。【方法/过程】研究以协同治理理论辅以数据生命周期理论和利益相关者理论为基础,在探明已有数据治理模型逻辑路线后,通过半结构化访谈法,对国内外高校人员就科研数据治理认知进行深度沟通,最终利用NVivo 11软件对访谈结果进行质性分析,提炼模型构建要素。【结果/结论】据此分模块构建高校科研数据治理模型,拟为高校科研数据治理提供理论模型,同时也为提升高校科研数据治理服务水平提供借鉴。
【文章来源】：情报科学. 2020,38(06)北大核心CSSCI
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
数据治理模型逻辑路线图
不难发现，无关乎国家，数据、科研、管理、图书馆、人员、分析、共享等始终是访谈对象提及频次较高的词汇。国外在治理过程中更强调发挥人的作用，不同角色的设置与职责承担，嵌入科研数据治理全过程中，从而使得治理可控，治理最终成效在预期范围内。国内访谈表明图书馆应在治理过程中发挥更大的作用。科研人员对图书馆的期待不止于资料检索中的帮助，更多的是专业化的学科服务，包括科研数据的分析、存储等。模型是治理行为的指引者，也是治理思想的集中体现，由访谈结果分析而来治理关注点既是受访者的共性思考点，也是具有现实基础的模型构成要素。结合前期文献调研，综合归纳得出的模型构成要素做到有理可据。基于树状图的结构特征，笔者将国内外访谈结果通过如图2所示的树状图展示。综上分析，高校科研数据治理模型应围绕科研数据生命周期展开，以数据为本，将治理举措落实到科研数据生长的每一步。针对科研数据，细化治理行为，同时保持开放的态度，科研数据生命周期更新速度与方式会随着科研的发展而改变，模型不应限制了科研数据的发展。换言之，一个笼统、模糊的亦或是过于具体的模型不具备协助治理的作用，反而适得其反，使治理过程中的利益相关者处处受限。谈及利益相关者，是指在治理过程中，受到影响并且也可对治理过程产生影响的个体或群体。利益相关者既是高校科研数据治理的实施者也是受益者。治理全过程都有利益相关者的参与，因此“人员参与”是模型必不可少的组成部分。突出人的能动性，使模型张弛有度，不拘泥于死板。除此之外，考虑到治理环境等实际情况，高校科研数据治理行为应有边界约束。政策、权限、资金、技术等是外在边界，隐私、安全、意识是内在边界。故而在构建模型时，首先应把握治理对象：科研数据，基于数据生命周期理论精准分析；其次应分清治理主体所扮演的不同角色，在利益相关者理论指导下，合理分配职责承担义务；最后借鉴协同治理理论，综合考虑治理环境与背景，以达成共同目标为治理中点，以治理成效检验为真正的治理终点，从而形成一个闭合的治理回路。
具体而言，数据生命周期理论贯穿治理全过程，指导治理行为贴合科研数据的特性展开。科研数据如何生长，如何存储，治理又将发挥怎样的作用，取决于对该理论的解读。周期即为循环往复的过程，把握理论的精髓才能指导治理工作的开展。与此结合的是对治理参与者的理论指导，即利益相关者理论。利益相关者理论源于管理学，是指管理者不断平衡协调各方的利益需求而采取的一系列管理行为，其目的是为提升组织的整体利益。根植于本次治理环境中，高校、科研人员、图书馆、政府、基金组织、出版机构等利益个体或群体，出发点各异，或主动或被动，如何综合考量各方利益诉求，确切找寻一个平衡点其实很难，但如若将各方捆绑在一起，变成同一个利益团体，位于同一根利益链条上，则共处、共同追求整体利益变成易事。从宏观层面看，治理不仅需要多方人的参与，也需要多个模块同时进行。如何协调，统筹规划，需要协同治理理论的指导。协同治理将指导治理主体依据不同的利益诉求，在治理过程中扮演不同的角色并承担相应的责任【17】。各模块关系紧密，在协同治理过程中不断巩固模块间的关联，提升治理主体的能力，从而实现目标。协同治理理论与利益相关者理论分别从宏观与微观角度，提出了一种治理新思路，即共同承担风险与责任，共享治理成果。
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据时代科研人员数据共享演化博弈研究:信任机制视角[J]. 刘晓婷,佟泽华,师闻笛. 情报理论与实践. 2019(03)
[2]国内外数据馆员能力要求比较研究[J]. 魏来,郑华敏. 图书情报工作. 2018(10)
[3]机构科研数据知识库联盟数据治理框架研究[J]. 司莉,曾粤亮. 图书馆论坛. 2018(08)
[4]政府大数据治理的成熟度评测指标体系构建[J]. 张宇杰,安小米,张国庆. 情报资料工作. 2018(01)
[5]基于耗散结构理论的科研数据管理系统概念模型及运行策略[J]. 程结晶,刘佳美,杨起虹. 现代情报. 2018(01)
[6]基于利益相关者视角的图书馆阅读推广研究[J]. 杜宗明. 大学图书情报学刊. 2017(05)
[7]国外机构科研数据知识库研究进展[J]. 司莉,曾粤亮. 情报学报. 2017(08)
[8]大数据治理的概念及其参考架构[J]. 郑大庆,黄丽华,张成洪,张绍华. 研究与发展管理. 2017(04)
[9]从第82届国际图联大会看世界图书馆的发展趋势[J]. 苏文成,卢章平. 大学图书馆学报. 2017(02)
[10]利益相关者视角下科研数据战略规划研究[J]. 孟祥保,高凡. 图书情报工作. 2016(09)
博士论文
[1]我国科研数据管理与共享政策保障研究[D]. 邢文明.武汉大学 2014
本文编号：3287132
【文章来源】：情报科学. 2020,38(06)北大核心CSSCI
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
数据治理模型逻辑路线图
不难发现，无关乎国家，数据、科研、管理、图书馆、人员、分析、共享等始终是访谈对象提及频次较高的词汇。国外在治理过程中更强调发挥人的作用，不同角色的设置与职责承担，嵌入科研数据治理全过程中，从而使得治理可控，治理最终成效在预期范围内。国内访谈表明图书馆应在治理过程中发挥更大的作用。科研人员对图书馆的期待不止于资料检索中的帮助，更多的是专业化的学科服务，包括科研数据的分析、存储等。模型是治理行为的指引者，也是治理思想的集中体现，由访谈结果分析而来治理关注点既是受访者的共性思考点，也是具有现实基础的模型构成要素。结合前期文献调研，综合归纳得出的模型构成要素做到有理可据。基于树状图的结构特征，笔者将国内外访谈结果通过如图2所示的树状图展示。综上分析，高校科研数据治理模型应围绕科研数据生命周期展开，以数据为本，将治理举措落实到科研数据生长的每一步。针对科研数据，细化治理行为，同时保持开放的态度，科研数据生命周期更新速度与方式会随着科研的发展而改变，模型不应限制了科研数据的发展。换言之，一个笼统、模糊的亦或是过于具体的模型不具备协助治理的作用，反而适得其反，使治理过程中的利益相关者处处受限。谈及利益相关者，是指在治理过程中，受到影响并且也可对治理过程产生影响的个体或群体。利益相关者既是高校科研数据治理的实施者也是受益者。治理全过程都有利益相关者的参与，因此“人员参与”是模型必不可少的组成部分。突出人的能动性，使模型张弛有度，不拘泥于死板。除此之外，考虑到治理环境等实际情况，高校科研数据治理行为应有边界约束。政策、权限、资金、技术等是外在边界，隐私、安全、意识是内在边界。故而在构建模型时，首先应把握治理对象：科研数据，基于数据生命周期理论精准分析；其次应分清治理主体所扮演的不同角色，在利益相关者理论指导下，合理分配职责承担义务；最后借鉴协同治理理论，综合考虑治理环境与背景，以达成共同目标为治理中点，以治理成效检验为真正的治理终点，从而形成一个闭合的治理回路。
具体而言，数据生命周期理论贯穿治理全过程，指导治理行为贴合科研数据的特性展开。科研数据如何生长，如何存储，治理又将发挥怎样的作用，取决于对该理论的解读。周期即为循环往复的过程，把握理论的精髓才能指导治理工作的开展。与此结合的是对治理参与者的理论指导，即利益相关者理论。利益相关者理论源于管理学，是指管理者不断平衡协调各方的利益需求而采取的一系列管理行为，其目的是为提升组织的整体利益。根植于本次治理环境中，高校、科研人员、图书馆、政府、基金组织、出版机构等利益个体或群体，出发点各异，或主动或被动，如何综合考量各方利益诉求，确切找寻一个平衡点其实很难，但如若将各方捆绑在一起，变成同一个利益团体，位于同一根利益链条上，则共处、共同追求整体利益变成易事。从宏观层面看，治理不仅需要多方人的参与，也需要多个模块同时进行。如何协调，统筹规划，需要协同治理理论的指导。协同治理将指导治理主体依据不同的利益诉求，在治理过程中扮演不同的角色并承担相应的责任【17】。各模块关系紧密，在协同治理过程中不断巩固模块间的关联，提升治理主体的能力，从而实现目标。协同治理理论与利益相关者理论分别从宏观与微观角度，提出了一种治理新思路，即共同承担风险与责任，共享治理成果。
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据时代科研人员数据共享演化博弈研究:信任机制视角[J]. 刘晓婷,佟泽华,师闻笛. 情报理论与实践. 2019(03)
[2]国内外数据馆员能力要求比较研究[J]. 魏来,郑华敏. 图书情报工作. 2018(10)
[3]机构科研数据知识库联盟数据治理框架研究[J]. 司莉,曾粤亮. 图书馆论坛. 2018(08)
[4]政府大数据治理的成熟度评测指标体系构建[J]. 张宇杰,安小米,张国庆. 情报资料工作. 2018(01)
[5]基于耗散结构理论的科研数据管理系统概念模型及运行策略[J]. 程结晶,刘佳美,杨起虹. 现代情报. 2018(01)
[6]基于利益相关者视角的图书馆阅读推广研究[J]. 杜宗明. 大学图书情报学刊. 2017(05)
[7]国外机构科研数据知识库研究进展[J]. 司莉,曾粤亮. 情报学报. 2017(08)
[8]大数据治理的概念及其参考架构[J]. 郑大庆,黄丽华,张成洪,张绍华. 研究与发展管理. 2017(04)
[9]从第82届国际图联大会看世界图书馆的发展趋势[J]. 苏文成,卢章平. 大学图书馆学报. 2017(02)
[10]利益相关者视角下科研数据战略规划研究[J]. 孟祥保,高凡. 图书情报工作. 2016(09)
博士论文
[1]我国科研数据管理与共享政策保障研究[D]. 邢文明.武汉大学 2014
本文编号：3287132
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