工程化视角下的科研数据需求管理模型构建

2019年3月Mar.摇2019JOURNALOFINTELLIGENCE

工程化视角下的科研数据需求管理模型构建

胡摇媛摇艾文华

(南昌大学管理学院信息管理系摇南昌摇330031)

*

摘摇要摇[目的/意义]在揭示科研数据需求内涵特征基础上,构建科研数据需求管理模型,有助于快速识别科研人员复杂多样的数据需求,有效构建相匹配的创新数据服务机制,更好地推动科研人员的研究活动。[方法/过程]引入情报工程研究范式,将工程思维下科研数据需求管理框架所涉及的关键要素与霍尔三维结构方法论融合,构建工程化思维下科研数据需求管理的霍尔模型,分析其特点和必要性,并对该模型的时间维、逻辑维与知识维等内容进行论述和探讨。[结果/结论]模型从整体上全面系统地揭示了工程化思维下科研数据需求管理工作所涉及的构成关键要素与各项管理工作流程,为建设适应科研人员数据需求动态变化的数据服务平台提供可靠的引导分析模式。关键词摇情报工程摇工程化思维摇科研数据摇霍尔模型摇需求管理

中图分类号摇G203摇摇摇摇摇摇文献标识码摇A摇摇摇摇摇文章编号摇1002-1965(2019)03-0187-07引用格式摇胡摇媛,艾文华.工程化视角下的科研数据需求管理模型构建[J].情报杂志,2019,38(3):187-193.DOI摇10.3969/j.issn.1002-1965.2019.03.029

TheConstructionofResearchDataDemandManagement

ModelfromanEngineeringPerspective

HuYuan摇AiWenhua

(SchoolofManagement,NanchangUniversity,Nanchang摇330031)

Abstract摇[Purpose/Significance]Onthebasisofrevealingtheconnotationcharacteristicsofresearchdatademand,theconstructionofresearchdatademandmanagementmodelcanassistscientificresearchersinidentifyingthecomplexanddiversedatademandquickly,con鄄structamatchinginnovativedataservicemechanismeffectively,andpromotetheresearchactivityofscientificresearcherbetter.[Method/Process]TheHallmodelofresearchdatademandmanagementunderengineeringthinkingisconstructedbyintroducingtheintelligenceen鄄gineeringresearchparadigmandintegratingthekeyelementsinvolvedintheframeworkofresearchdatademandmanagementunderengi鄄neeringthinkingwiththeHallthree-dimensionalstructuremethodology.Basedontheanalysisofthemodelofcharacteristicandnecessity,thisresearchdiscussedthetime,logicandknowledgedimension.[Result/Conclusion]Themodelcomprehensivelyandsystematicallyre鄄flectsthekeyelementsandmanagementworkflowinvolvedinscientificdatademandmanagementunderengineeringthinking,andpro鄄videsadataserviceplatformforthedynamicchangeofdatademandofscientificresearchpersonnel.

Keywords摇intelligenceengineering摇engineeringthinking摇researchdata摇Hallmodel摇demandmanagement

0摇引摇言

随着科研第四范式的发展,科研数据规模不断扩大,复杂度不断提高,应用领域不再囿于学科的藩篱之下[1],科研活动已不再完全基于系统提供的资源和知识发现服务,相关研究范围也逐渐在扩大。而科研活动中有关数据的行为都要依赖于科研人员的自身需

收稿日期:2018-08-16摇摇摇摇摇修回日期:2018-09-15

求,尤以数据需求为主。科研数据需求作为研究人员自身需求的一部分,能够间接反映新型科研范式下数据服务的内容、模式及发展方向。同时,大数据技术兴起,数据需求不断呈现出动态化、多元化与多层次性等特点,这就要求科研人员综合开发与管理科研数据需求,为科研创新提供保障。因此,研究科研人员的数据需求,有助于快速识别科研人员复杂多样的数据需求,

基金项目:江西省教育科学课题“大数据环境下高校学生学术数据素养能力测度指标体系构建与评价研究冶(编号:L18YB013)研究成果之一。作者简介:胡摇媛(ORCID:0000-0003-0149-4287),女,1989年生,博士,副教授,硕士生导师,研究方向:数字化信息服务、科学数据管理;艾文华(ORCID:0000-0002-7474-9669),男,1998年生,本科生,研究方向:用户信息行为、科学数据管理。

·1摇88摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

有效构建相匹配的创新数据服务机制,更好地推动科研人员的研究活动。

目前,学术界对于数据需求研究甚少,已有的相关研究只是简单地借鉴信息需求内涵架构,并且仅限于描述性和介绍性的研究,即研究的内容主要是数据需求特征、现状描述等。而对于科研用户数据需求深层次的剖析,以及科研数据需求有效管理机制的相关系统论述文章较为匮乏。基于此,本文围绕科研数据需求内涵特征的揭示、科研数据需求管理模型的构建两个研究问题,在充分考虑协同科研数据需求管理内部而演化形成为新的科研规律或知识。因此,科研数据需求工作呈现出以数据为中心、数据为驱动等工程化特征。科研数据需求除了具备大数据化的表征[14],还体现出了一定的特殊性[15]。在明确科研数据需求的概念内涵基础上,我们认为科研数据需求具有如下特性:

a.大数据化。数据密集型科研范式下,数据来源广泛,具有海量化、异构化、多模化和多维化的大数据鲜明特征[16]。与此同时,科研人员的数据需求所表现出来的状态形式也会复杂多样,主要体现在类型的多条件及外部环境的基础上,融合情报工程范式和霍尔模型系统工程方法论,构建科研数据需求管理模型,为科研工作者的需求开发与管理提供参考。

1摇摇动中所产生的一切相关的数据资料1.科研数据需求概念内涵与特征

1摇科研数据需求内涵摇科研数据是指在科研活[2]和关联信息[3]其作为情报研究工作的基础[4-5],

值。新型科研范式下,由于科研活动中所涉及的数据,具有较高的应用价来源广泛、形式多样,科研情境也不断发生变化,科研人员的数据需求便显得尤为复杂深入,不再仅仅是对研究工作所需要事实或数据的需求[6]科研人员为满足事实数据客体这一需求而产生的对数,同时也包含了据服务的需求[7]从信息需求属性结构来看。

,C.Cole[8]认为信息需

求实质既是一种人类固有服务于知识构建的本能机制,也是外部信息和需求者内部知识状态相互联系的一种机制;从信息需求周期过程来看,BruceKogut[9]认为信息需求则是一种基于知识积累而呈现出自身认知状态发生改变的过程;从信息获取视角来看,马费成等[10]认为信息需求是潜在信息需求和实际信息需求的有机组合。因此,在前人研究的信息需求概念综述下,结合新型科研范式表征,本文界定科研数据需求是指科研人员在工作研究中,基于内部先验知识状态[11]和外部情境[12]特征规律,受目标任务[13]驱动所产生特定的数据行为动机。可见,科研数据需求是一个以数据为前提、内外部需求为导向相互联系结合的整体,并非孤立于科研环节中的数据行为,其既可以映射研究工作下的服务需求,也能够引致科研人员的数据行为的发生。在科研活动中,任何科研人员的数据需求都不会局限于某一个方面,而是数据获取、分析、描述和融合的综合动态体现。

摇术兴起1.2摇,科研数据需求特征科研数据迅速增长摇、大量积累随着云计算。科研数据作为、物联网等技数据获取、数据分析等一系列数据生命周期环节中必不可缺少的要素,海量积累的科研数据还因情境驱动

样性和层次的多样性。此外,科研人员数据需求的有效管理是建立在大数据分析的基础上,因此,在一定程度上,科研数据需求具备大数据化特征。

b.跨学科综合性。不同学科领域的科研数据在数据体量、结构和形式等方面具有较大差异,尽管如此,科研人员在科研活动中所获取、产生的数据仍会涉及多个学科领域。因此,科研数据需求管理工作下数据的内在融合、关联显得尤为重要。

c.情境阶段性,也称情境流程化。在新型科研范式下,满足科研工作的数据已不再是单一化,而是趋向知识单元细粒度复杂且与科研情境化关联的综合数字资源。为了能够更好地服务于科研工作,科研数据需求需要与研究任务同步,受外部任务情境和各阶段数据所驱动,不断演进,呈现动态化趋势。总之,科研人员的数据需求无论是广度、深度还是复杂度均发生了深刻的变化,为了准确获取这种复杂的数据需求,进行合理必要的管理,需要按照一定的流程,借助一定的理论、方法和技术来实施。

2摇摇环境下2.理论基础

1摇,情报工程研究范式日益多样化的数据资源摇大数据等新技术兴起的、各类方法技术的逐步成熟以及科研用户需求愈加复杂和深入的变化给情报研究和相关服务工作带来了重要的发展契机和挑战[17]究工作流程进行适度融合。中国科技信息研究所将工程化思维与情报研,提出一种基于工程化思维嵌入式的情报工程研究范式,即强调以“事实数据+工具方法+专家智慧冶为主线。它是对情报研究方法论在新形势下指导实践的拓展与深化,使得工程化思维下的情报研究工作具有“信息来源大数据化、信息处理自动化、工作流程集成化、系统运作协同化冶四大显著特征。而工程化思维是一种价值定向的思维方式[18]也重视社会人文价值,这种价值定向渐趋于多维化,能够合理地将工程活动与现实,既强调技术理性世界进行交汇,具有“构建性冶、“设计性冶和“实践性冶作用[19]。目前,国外以情报工程化范式为基础的系统

摇第3期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇胡摇媛,等:工程化视角下的科研数据需求管理模型构建·189·

研究已经开始进行实践探索,并且取得较为成功的实践效果,如爱思唯尔的绩效国际比较研究[20]在诸多大型数据库(主要分为两类,一类是机构组织数据库如OECD数据库[21]、WIPO数据库等;另一类则是高校数据库,主要来自英国、美国及加拿大高校的数据库)基础上,通过借助各类数据分析、调研及深度访谈等系统集成方法以及SciVal等工具平台,并以诸多优质服务专家智慧团队为依托,形成较为完善的绩效研究体系;印第安纳大学的科学学图谱研究[22]则主要基于开源PostgreSQL8.4数据库,依赖TheScienceofScience的分析[30]。以霍尔三维立体结构模型为基础的系统研究已经被成功应用于众多领域:李信[31]将大数据战略实施嵌入至霍尔三维空间结构,并以此构建了大数据战略的“三元主体冶关系模型;罗巍等[32]以中国协同创新研究为例,引入霍尔三维立体结构模型,创建了面向时间、面向概念、面向能力的三维知识地图架构;唐晓波等[17]以霍尔模型为理论基础,提出相应的情报工程霍尔三维立体结构模型,参照科学技术工程三元论,将知识维划分为三层知识结构,与时间维形成活动矩阵,并以此为基础构建情报工程背景下的知识体系。(团队Sci2),并在可视化现实与虚拟等相关领域下取得诸多工具及171个算法,以专业化实验室[23]/平台/突破。而国内研究主要仍以理论探索为主。李阳等[24]将工程化思维嵌入至基于情报流的智库能力体系与运行机制模型中,对智库情报机能问题进行了系统性研究,构建了面向决策的智库协同创新情报服务体系基本架构[25];刘春年等[26]将工程化思维引入应急信息源可信度研究范式,对应急信息源可信度体系组建过程进行剖析,构建了WSR三维结构,以提升相关应急信息服务能力;郭路生等[27]借鉴工程化思维,对情报需求工程活动各项流程及所包含的关键要素进行研讨分析,为情报需求获取工作提供新方向,使得情报工程理论体系内涵更为丰富。

可见,工程化视角下的情报研究工作是一个有机的整体,涉及诸多关键要素(如海量数据、数据收集和融合技术、情报分析方法和工具、专家团队等)和工作流程(任务设计与规划、情报收集与处理、情报应用与服务、工作评估与反馈等)。将工程思维嵌入至情报研究工作中,通过情报研究工作中各层级、各阶段关键要素相互关联、集成以及协同至统一的工作流中,为科研用户提供有效和高效的数据服务和决策支持,使得科研用户的数据需求得以适配,以保证情报工作目标得以实现。因此,运用工程思维来研究新型科研范式下的情报研究工作是可行且必要的。

摇系统工程专家霍尔2.2摇霍尔三维模型(Hall摇霍尔三维立体结构是由美国)提出的一种系统工程方法论[28]的三维空间结构模型,它通过建立一个包含时间维,来刻画系统工程各项流程工作、逻辑维和知识维以及所涉及的要素内容,具有研究方法整体性、技术应用综合性、组织管理科学性、工作问题导向性等特征[29]当前工程化范式下的情报研究工作还处于萌芽状

。

态,研究方法层面上更是缺乏成熟的系统理论支撑。而霍尔模型作为一种系统化工程方法论,主要适用于较大的复杂系统工程,并通过解决系统工程的计划、组织、管理等一系列实施问题,对复杂问题进行全面系统

因此,将霍尔三维立体结构模型合理地应用到综合性工程管理活动中,它能从整体上系统地揭示情报工作管理活动中一系列构成要素集合,使得工程化下的情报工作平稳高效进行。

科研数据需求工程是一种涉及多要素、多关系、多过程并具有大数据化、自动化、集成化和协同化等突出特征的复杂系统工程。霍尔三维立体结构模型作为一种系统化工程方法论,能够全面系统地解析科研数据需求管理工程,以实现优化管理。因此,从科研数据需求工程自身属性出发,结合宏观动态视野和科研需求管理整体框架,将霍尔模型引入科研数据需求工程中,可针对科研数据需求工程系统复杂性和重要性,实现科研人员对自身数据需求有效管理,提升数据资源的利用率,并且有必要对科研数据需求工程其中任一阶段和每一个步骤展开进一步的研究。

3摇工程思维下科研数据需求管理框架

由于科研数据需求管理工程所涉及的关键流程要素主要包括数据资源、工具方法与专家智慧三个方面,以及科研数据需求所具备的工程化特征越来越突出。可见,科研数据需求管理工程符合工程思维下的情报科研范式,即以“事实数据+工具方法+专家智慧冶为主线的情报研究范式。因此,工程思维下科研数据需求管理范式的基本思路是:基于大数据的汇集,以及情境化驱动下数据的整合,形成科研人员相适应的数据需求知识库,采用大数据分析技术及方法,对目标任务情境进行匹配关联,进而构建数据需求模型,最后结合科研团队、科技智库建设和领域化理论知识,与专家智库协同处理。在工作流程集成化、系统运作协同化这类时间轴上的工程范式下,可分为数据需求获取、数据需求分析、数据需求描述、数据需求验证、数据需求融合,如图1所示。

摇一种科研数据服务3.1摇数据资源摇[33]在大数据环境下,数据资源实质是涉及的领域不断扩大,。具备大数据化特征的科研数据以数据为中心的科研活动所需求管理就在其范围内。科研数据需求管理涵盖的数

·1摇90摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

要将多流程、多因素综合化,如数据需求的获取、分析、描述、验证等环节需要不断交互、反复进行,以达到有效管理的最优状态。因此,工具方法作为科研人员与数据资源的中介。通过新型大数据技术及处理平台,为科研人员构建对科研活动认知反映的需求模型,并提供数据需求服务和决策支持,而这种需求模型正是科研人员基于目标任务和外部情境等多因素所需要的集成化产物。

图1摇工程思维下科研数据需求管理框架

摇3.3摇专家智慧摇“数据资源冶与

据既包括未经过分析处理的原始数据,也包括了由科研任务情境驱动所产生的能够反映一定客观事实的知识规律。这些数据所表现的形式既可以是碎片化,也可以是在特定技术条件支持下的数据集。此外,由于科研人员经常会受到复杂多变的决策环境[34]影响,科研数据需求还将与情境任务下的各类实体(如科研机构、学术出版物等实体)所产生的相关信息建立丰富的关联集成关系。总之,科研活动中广泛应用的数据通常以数字化的形式存在,包括在科研过程中产生的能储存在计算机等实体上的任何数据,也包括能转换成数字形式的非数字形式数据[35],且依赖于各种类型案例库等,如国外Elsevier的Scopus全文数据库、中国科技论文与引文数据库以及各类二次文献数据库等)。这类集成化数据库可以在统一接口下对海量化与异构化的数据资源实现深度聚合和组织[34],以提高数据资源的被发现、重利用的效率,符合科研人员知识库的需求。

摇3.2摇工具方法摇工具方法作为一种中介,为科研人员与科研数据之间的交互提供了渠道,同时也构成了数据需求获取、分析、描述和使用的基础。在工程化思维下,科研数据需求管理的实现是建立在有效的数据管理基础上,两者均离不开相关技术工具与研究方法的支撑。另外,一系列的方法、模型、技术和工具还将以构件的形式集成于流程化的作业程序中,且较为集中体现在科研人员需求模型的构建上。从数据异构、多维及碎片化特征来看,科研数据需求管理的工具方法不再仅仅局限于旧式的文献计量与数据分析方法,其他如用户画像、语义集成、机器学习、情景感知等新型大数据处理技术方法的组合应用还可以支持以“需求冶为导向的科研数据需求管理中的各项工作流程。在数据生命周期的基础上,从情报工程集成化、协同化特征来看,数据需求管理是一种非线性的管理活动,需丰富的集成化数据库(涵盖了国内外期刊、会议论文、

程活动的开展奠定了坚实的基础和条件;但科研人员数据需求的获取、分析、描述、验证等环节仍离不开知识的协同化服务,需要领域研究团队的智慧保障。此外,科研数据需求管理工程的跨学科综合性特征决定了参与活动中的主要要素的领域范畴,专家智慧也不例外。因此,像科研数据需求管理涉及诸多要素的复杂工程活动,更需要群体性智慧的实时参与和协同运行。专家智慧下的科研数据需求管理主要由科研团队建设、科技智库建设、领域化理论知识相互之间联系与耦合,其中,科技智库建设发挥着主要支撑作用。在大数据时代,智库长期所依赖的资源体系与服务环境发生了重要变化,工程范式下的智库建设将以大数据环境下的数据资源和专用的方法工具作为集成化的工作平台,沿着智慧型服务方向深化和创新。在具体的科研数据需求管理中,受任务、情境等不确定性较强因素的影响,科研人员还会面临如何选择合适、准确的专家智库等问题。

总之,在工程化范式下的科研数据需求管理工作流程中,通过对数据资源、工具方法与专家智慧进行集成、系统化,以形成“三点撑一冶架构。在此架构中,科研数据需求为主导因素,科研人员(研究团队)为了有效管理科研数据需求,通过建设自身领域化的集成数据库,以实现对海量、多维、异构数据资源的适配组织与聚合服务;将模块化下的特定工具方法应用到各项流程工作中,以完成对科研数据需求自动化、标准化的处理;在数据资源与工具方法集成的平台上,对跨度延伸的专家智慧进行统一协同化创新,从而达到“数据资源+工具方法+专家智慧冶同步驱动。

“工具方法冶为科研数据需求管理工

4摇融合霍尔模型和工程化思维的科研数据需求管

理模型

摇摇基于工程化理论范式和霍尔三维结构模型的系统思想,本文将工程化思维与霍尔三维结构模型交互融

摇第3期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇胡摇媛,等:工程化视角下的科研数据需求管理模型构建·191·

键要素。基于科研数据需求具备情境阶段性这一显著特征,针对不同阶段的预期合理目标实施相应的路径优化与管理策略,为保证科研数据需求管理工作的质量与效率做好前期准备工作。a.数据需求获取。数据需求获取是科研数据需求管理工程的首要任务,也是后续需求管理各阶段工作开展的关键环节,获取方法和途径的形式复杂多样,一般是由所处的特定任务情境和相关联的数据源决定。数据需求获取阶段需要以研究内容为依据、阶段目标为向标,自适

图2摇工程化范式下科研数据需求管理的霍尔模型

应性地确定要完成的任务,对采集

数据资源内容、分析处理工具方法及专家智慧各要素进行全局把控,形成可供有效分析的知识需求库。b.数据需求分析。通过合适的智能化分析方法和工具(如TIRML建模语言、LSTM分析预测模型等),进行情境下的数据需求特征模型建构,实现更深层次需求的层级化,以便需求管理的关键要素集成化。c.数据需求描述。在厘清不同层级的数据需求之后,通过构建可视化信息表达形式,将需求分析结果描述出来。d.数据需求验证。数据需求验证主要是基于一定标准化的方法规则,为了规避因需求更变引致的风险因素,保证科研数据需求工程的顺利进行,对数据需求做出的适时调整和反馈。e.数据需求融合。基于时间维度上的前期数据需求工作,数据需求融合将各阶段的需

求进行系统整合,以形成符合科研人员系统化的数据需求。

摇4.2摇逻辑维摇逻辑维是系统工程每项流程内所要进行的任务内容和决策实施的思维程序步骤。与时间维不同的是,按照逻辑维的程序,工程化思维下的科研数据需求管理工作流程中,每一程序步骤都有其相关联的管理方法和手段。借鉴包昌火提出的一般情报研究基本程序[36],工程思维下的科研数据需求管理的逻辑维分别是明确研究任务、研究方案设计、需求

合,提出了工程化范式下科研数据需求管理的霍尔模型(图2所示)。通过把时间维、逻辑维与知识维的具体内容嵌入数据需求管理工作中(其中以时间维为主,逻辑维为辅,将知识维作为能力建设),深入剖析科研数据需求管理工程的各项流程,以此管理工程化视角下的科研人员的数据需求,为提高科研工作的质量和效率提供有力的保障。

摇4.1摇时间维摇科研数据需求管理工程的时间维,融合了整个工作流程中的各个阶段,揭示了工程系统中各个部分相互联系的规律。在科研生命周期的时间区间基础上,本文沿着时间维,即数据需求获取、数据需求分析、数据需求描述、数据需求验证和数据需求融合等五个步骤(图3所示),以期识别和研判各阶段的关

图3摇基于工程化思维科研数据需求管理—时间维

收集分析、情境模型构建、

·1摇92摇·摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇情摇报摇杂摇志摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇第38卷

数据需求表达和需求评价与优化。a.明确研究任务。科研人员需求动机的溯源可以研究任务为导向[37]明确研究任务是获得数据需求的基础,也是各阶段工作进行的前提条件,研究任务还包括时间、物理等相关情境。b.研究方案设计。科研数据需求管理作为一个错综复杂的集成化系统,管理工作的质量和效率与方案的设计是密切相关的。c.需求收集与分析。科研数据需求特征具备一定的跨学科性、综合化,据此,科研人员有必要通过科学的工具方法对复杂多样的数据需求内容的表征序化,进行多视角分析。d.情境模型构建。别出科研数据需求管理中的核心问题,将问题、研究任务、可行技术三部分协同联系起来,从而高效、有序地完成工程思维下的科研数据需求管理工作中每项流程、每个阶段、每一步骤的任务。

从霍尔三维模型的思想来看,时间维是工程化科研数据需求管理的各项流程(各阶段)时间状态发展,揭示系统工程各个部分之间的相互联系与规律;逻辑维是工程化科研数据需求管理的各项流程(各阶段)内所要进行的任务内容和决策实施的思维程序步骤,衡量系统工程各阶段实施的可行度与效度;知识维是基于特定的任务情境特征,对序化后的数据需求进一步分离抽取,并结合关联因素模型化,使得科研数据需求不断演进。e.数据需求表达。每个阶段工作运行后,都需要借助一定的模式将数据需求的内容成果进行呈现,为时间维下一阶段的执行做准备。f.需求评价与优化。建立阶段性的评价机制,对数据需求综合评价,并通过专家群协同对综合评价结果进行反馈调节,以此提高科研数据需求各阶段的管理能力。以上六个步骤紧密关联,构成一个首尾相连的环状结构(优化组合配置图4所示),通过数据资源,为科研人员对数据需求工程提供有效、方法工具以及专家智慧的管理控制。

图4摇基于工程化思维科研数据需求管理—逻辑维

摇所需要的知识综合4.3摇知识维摇知识维是指对科研数据需求管理的,且从本质上体现着知识的不同表现形态,即按照既定的时间维和逻辑维对科研数据需求管理的各项流程(阶段)中所需要配置的各类方法技术、理论知识等集成化的研究成果。具体到整个科研数据需求管理的过程中,表现为各项流程(各阶段)工作开展所需匹配的知识资源,包括专业数据库、决策分析工具、驱动性知识、研究团队、情报工程学、系统科学理论等。因此,科研人员需要综合考虑自身的认知及使用习惯,对知识资源本身的属性与内容表现形式要有一定的认识,以最大程度满足各层级的需求管理。通过运用知识维提供的方法工具和技术手段,分析、识

为解决完成工程化科研数据需求管理的各项流程(各阶段)所涉及到的学科理论知识、方法技能和专家智库等要素,反映出对系统工程每个阶段的支撑作用。

此外,各维度要素之间的具体关联还可以通过霍尔活动矩阵来体现,本文以时间维和逻辑维的活动矩阵为例(表1所示),表中每个矩阵方块A2,ij(其中i=1,

活动…,,对每个阶段所涉及的具体工作步骤和工作要素5;j=1,2,…,6)代表着一项具体的需求管理内容做出了更为详细的界定。如在数据需求获取阶段,A序,即根据之前的工作内容14代表数据需求管理工作中的这样一个工作程A11明确研究任务后设计出适合的研究方案A杂多样的需求内容的表征序化12,再通过科学的工具方法对复A需求进一步分离抽取,并结合关联因素模型化13,对序化后的数据,然后进入下一步程序。整体来看,工程思维下的科研数据需求管理的霍尔模型较好地做到了顶层规划、分段实施,同时充分体现了科研数据需求管理工作下的数据资源、工具方法、专家智慧协同作用,为提高整体需求管理工作的质量和效率提供了有力的保障。

表1摇工程思维下科研数据需求管理二维活动

矩阵:逻辑维和时间维

逻辑维(步骤)明确研1

研究方2

需求收3

情境模4

数据需5

需求评6

时间维(阶段)究任务案设计集分析型构建求表达价与优化

1AAAAAA2数据需求获取A11A12A13A14A15A163数据需求分析A21A22A23A24A25A264数据需求描述A31A32A33A34A35A365数据需求验证数据需求融合

A4151A4252A4353A4454A4555A46565摇结束语

本文将情报工程学理论研究与霍尔模型系统方法论,融合到科研数据需求管理中来,从情报工程范式视角出发,构建了工程思维下科研数据需求管理的霍尔模型。该模型能够全面系统地反映了科研数据需求管理工作所涉及构成关键要素、各项工作流程,为提升数据需求管理及相关数据需求服务的质量与效率,建设

摇第3期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇胡摇媛,等:工程化视角下的科研数据需求管理模型构建·193·

适应科研人员数据需求动态变化的数据服务平台提供可靠的引导分析模式。因此,该模型具有一定的普适性。此外,本文模型的研究对象仅是科研数据需求,同时融合其大数据化、跨学科综合性和情境阶段性内涵特征,且整个模型的关键要素和管理过程都围绕科研活动而展开,这也是本文模型的独特性所在。此外,本文研究暂未考虑每个个体的实际内在数据需求,一些具体的数据需求特征规律及影响管理的因素也未针对性地涵盖,后期将对影响科研人员自身数据需求管理的因素展开系统跟踪性调查,形成更为完善的科研数论与实践,2014,37(1):94-99.

[16]郭路生,刘春年,胡佳琪.工程化思维下情报需求开发范式--情报需求工程探析[J].情报理论与实践,2017,40(9):24-28.

[17]唐晓波,魏摇巍.工程化视角下的情报工作方法论研究:理论

模型的构建[J].图书情报工作,2016,60(7):5-10.制的构建[J].情报理论与实践,2016,39(6):1-6.版社,2007:102-114.

[18]张家年,王文韬.融入工程化思维:大数据环境下情报分析机[19]殷瑞钰,汪应洛,李伯聪,等.工程哲学[M].北京:高等教育出[20]UKgovernment.PerformanceoftheUKresearchbase:Interna鄄

据需求管理理论框架。

参考文献

[1]摇王中国图书馆学报摇琼,曹摇冉.英国高校科研数据保存政策调查与分析2016,42(5):102-115.[J].

[2]摇志刘晶晶,2015,34(10):146-150,96,马建华.论科研数据开放共享的三种途径.

[J].情报杂[3]摇吴新年2014(5):74-78.学术图书馆的科研数据管理服务.

[J].情报资料工作,[4]摇理论与实践化柏林,武夷山,2013,36(5):11-13,19.论我国科技情报工作的基本特征.[J].情报

[5]摇报贺德方,2010,19(5):.事实型数据771-776:科技情报研究工作的基石.

[J].情报学[6]摇edsMaurice,wantsB.,Line.demandsDraftanddefinitionsusers[J]:.InformationAslibProceedingsandlibrary,1974,26ne鄄

[7]摇(2):87SoperlibrarianMary.'sthesaurusEllen,Osbourne:AconciseLarryguideN,toZweiziglibraryandDouglasinformationL.The

terms[M].Chicago,IL:AmericanLibraryAssociation.[8]摇ColearchtoC.knowInformationledgeformationneed:A[theoryM].NewYorkconnecting:InformationinformationTo鄄se鄄

dayInc,2012.

[9]摇BrucetheemergenceKogut.Theofstructurenetwork[asJ].knowledgeStrategic:ManagementGenerativerulesJournaland

,

[10]2002马费成(出版社,21),2011:宋恩梅:405-425308-309.信息管理学基础.

.

[M].2版.武汉:武汉大学

[11]actionsVakari:P.IntegratingTaskcomplexitystudies,onprobleminformationstructureseekingandandinformation

retrieval

[837J]..

InformationProcessing&Management,1999,35(6):819-[12]ColethatconnectsC.Atheoryinformationofinformationtoknowledgeneed[forJ].informationJournaloftheretrieval

Amer鄄icanSocietyforInformationScienceandTechnology,2011,62[13]Bruce(7):1216-1231.InformationH.PersonalResearchanticipated,2005,10(3):1-27information.

seekinganduse[J].

[14]彭研究摇鑫[J,]邓仲华.数字图书馆论坛.数据密集型科研环境下的科研数据管理框架

,2017(7):61-67.

[15]白如江,冷伏海.“大数据冶时代科研数据整合研究[J].情报理

tionalcomparison-2013[EB/OL].[2018-07.26].https://www.gov.uk/government/publications/performance-of-the-uk[21]-www.OECD.researchoecd.JudithKamalski-base-internationalorg/sti/inno[/Judith%EB-/comparisonOL]-2013.

20.Kamalski.[2018-07pdf.

-26].http://

[22]Indianasearch[EBUniversity./OL].[2018-07-26]Centerforcomplex.http:netwoks//cnets.indiana.andsystemedu/.re鄄

[23][2018-07-26]IndianaUniversity..http:Advanced//rt.uits.in.Visualizationedu/visualizationLab[/EBavl/./OL].[24][李J]摇.阳情报杂志,李摇纲,2016,35(3):36-41,48,张家年.工程化思维下的智库情报机能研究[25]李位与体系构建摇纲,李摇阳.

[.J面向决策的智库协同创新情报服务].图书与情报,2016(1):36-43.

:功能定

[26]刘春年建———,基于工程化思维与张凌宇.应急信息可信度研究范式的三维阐释与构

WSR方法论[J].现代情报,2017,

[27]37(6):24-30郭路生.

研究[J,]刘春年.情报杂志,闫喜凤,2017,36(11):72-77.领域分析驱动的应急情报需求工程

.

[28]Halling[JA].D.TransactionsThree-dimensionalonSystemsmorphologyScienceandofCyberneticssystemsengineer鄄

,1969,

[29]5(2)156-160.

[30]汪应洛唐晓波.,系统工程朱摇娟.基于霍尔模型的情报工程知识体系构建[M].4版.北京:机械工业出版社,2008[.

数字图书馆论坛,2016(2):27-32.J].[31]图书馆论坛李摇信.基于霍尔模型的大数据战略实施体系构建,2016(6):28-33.

[J].数字[32]罗以中国协摇巍,张同摇创阳新,唐研摇究震为.基于霍尔三维结构的知识地图构建例[J].情报理论与实践,2016,39:

[33](10):117-121杨国立服务的发展机遇,周摇鑫.

.“[数据即服务J].情报学报冶,2017,36(8):772-780背景下图书情报机构科学数据

.[34]潘云涛实践的典,田瑞强型案例.工程化视角下的情报服务研究[J].情报学报,2014,33———国外情报工程

(12):1242-[35]1253李晓辉.

馆学报.,2011,37(5):46-52图书馆科研数据管理与服务模式探讨.

[J].中国图书

[36]包昌火.中国情报工作和情拫学研宄[M].北京:科学出版社,[37]王文韬2014.

[J].情报资料工作,谢阳群,张家年,2014(6):39-43.关于信息需求动机的“溯源冶研究

(.

责编/校对:王平军)