數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境下的情報服務與發(fā)展論文
大數(shù)據(jù)時代的到來，使得學術活動的信息數(shù)據(jù)來源、組成、價值以及處理技術都發(fā)生了巨大變化，數(shù)據(jù)就如傳統(tǒng)價值認識中的“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術信息的交流環(huán)境，使得科學研究向數(shù)據(jù)密集型科研轉變，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、認識、解析和利用，數(shù)據(jù)成為了科學研究的基礎。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)密集型科學環(huán)境下，變化的不只是科學研究，一些服務機構特別是信息服務機構的服務內容、服務方式也在悄然發(fā)生著變化，對能為用戶創(chuàng)造價值與創(chuàng)新的科學數(shù)據(jù)日益重視，基于數(shù)據(jù)的服務也成為了它們的服務增長點，對新型科學環(huán)境下的服務發(fā)展學術研究也正在如火如荼的進行之中。基于此，本文從數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境出發(fā)，對科學研究的第四范式、數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境的形成與推動因素進行了概述，重點對數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境下的情報服務內容進行了陳述，同時也對情報服務的發(fā)展途徑如數(shù)據(jù)建設、人才建設、協(xié)作機制建設進行了分析。
1 數(shù)據(jù)密集型科學研究興起的社會環(huán)境
2007 年，Jim Grey在美國國家研究理事會計算機科學和遠程通訊委員會( NRC- CSTB) 的演講報告中首次提出了以數(shù)據(jù)密集型計算為基礎的科學研究“第四范式”概念[2]，并將其作為與實驗科學、理論推演、計算機仿真三種科研范式平行的科學研究[3]，但在對科學研究范式的發(fā)展及劃分簡單論述后，并未對第四研究范式的內涵、科學研究現(xiàn)狀等進行深入論述。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)密集型科學發(fā)現(xiàn))一書，才較為詳細的登載了第四范式的內涵和意義等內容，并從地球與環(huán)境、健康與幸福、科學基礎設施、科學交流四個方面展示了69 位學者從不同的視角觀察、理解、分析和探討[4]。
對數(shù)據(jù)密集型科學研究來說，科學研究第四范式強調傳統(tǒng)的假設驅動將向基于科學數(shù)據(jù)探索的科學方法方向轉變，并在這種數(shù)據(jù)的轉變與方法實現(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、機構庫中的結構化數(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構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)。
從數(shù)據(jù)密集型科學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)管理與應用的現(xiàn)代信息技術更新、發(fā)展是數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境興起與發(fā)展的根本推動因素，而信息爆炸、關聯(lián)數(shù)據(jù)運動、數(shù)據(jù)開放運動等直接推動數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境成熟的運動也都功不可沒。
2 數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境下的情報服務
2.1 科學數(shù)據(jù)服務
2012年6月，美國大學與研究圖書館協(xié)會出版了《學術圖書館與科學數(shù)據(jù)服務》白皮書報告[5]，該報告調查了美國和加拿大的大學與研究圖書館協(xié)會的351所成員館的科學數(shù)據(jù)服務情況，結果顯示盡管目前只有少數(shù)美國、加拿大的大學與研究圖書館協(xié)會成員館開展科學數(shù)據(jù)服務，但也顯示許多高校圖書館準備在未來一到兩年內開展科學數(shù)據(jù)服務。這說明在當前的數(shù)據(jù)密集型環(huán)境下，開展科學數(shù)據(jù)服務將成為情報服務的主要組成部分。數(shù)據(jù)密集型環(huán)境下的科學數(shù)據(jù)服務，既可以借鑒普渡大學圖書館的D2C2分布式數(shù)據(jù)保存項目[6]，開展諸如情報咨詢、科學數(shù)據(jù)管理、科學數(shù)據(jù)查找服務，也可以借鑒澳洲國立大學依靠超級計算機設備進行的存儲服務[7]，提供大量范圍內的數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)標注服務。且相信隨著技術的發(fā)展與用戶的需求變化，在未來的情報服務中，諸如科學數(shù)據(jù)的開發(fā)、發(fā)現(xiàn)、引用、標識、分析及技術支持等更大范圍的數(shù)據(jù)服務都將會實現(xiàn)。
2.2 數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務
產(chǎn)生于大量智能終端、社交網(wǎng)站、活動場所的海量、復雜的半結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，使得傳統(tǒng)的情報服務中的數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)服務變得困難，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，成為了數(shù)據(jù)密集型科研環(huán)境下的主要情報服務內容之一。Web、本體、XML、RDF、標簽等技術的出現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)資源的共享、檢索、標注與利用更加便捷，實現(xiàn)系統(tǒng)化、語義化、網(wǎng)絡化、自動化的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務成為了可能，在以谷歌為代表的IT數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務帶領下，業(yè)界掀起了基于數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務系統(tǒng)開發(fā)熱潮，國內外研發(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)與服務系統(tǒng)Worldcat Local，提供了全世界近2萬個圖書館的館藏紙質資源和部分數(shù)字資源的信息共17億條[8]。在數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境下，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)服務不僅能為用戶發(fā)現(xiàn)和關聯(lián)可能存儲于社會各個行業(yè)、多個領域、多個學科的數(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，進而為用戶的市場預測、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
一直以來，信息咨詢服務都是情報服務的主要組成部分，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，得到了情報服務用戶的高度認可。但在數(shù)據(jù)密集型環(huán)境下，由于提供咨詢服務的數(shù)據(jù)來源、類型、處理平臺、服務方式都將發(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將應運而生。與傳統(tǒng)的信息咨詢、參考咨詢相比，知識咨詢服務更具專業(yè)化、知識化以及實現(xiàn)多樣化等特點，即需專業(yè)的`服務人員借助專業(yè)的服務平臺實現(xiàn)對專業(yè)學科資源的專業(yè)分析，用知識服務平臺實現(xiàn)對知識資源的知識處理并提供用戶知識產(chǎn)品，用多樣化的技術手段來處理多樣化的數(shù)據(jù)進而通過多樣化的途徑提供多樣化的服務。由于知識咨詢以用戶的知識需求為出發(fā)點，以復雜的海量數(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，因此，知識咨詢將在數(shù)據(jù)密集型科學環(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)新等領域。
2.4 學科服務
數(shù)據(jù)密集型科學環(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、調查等科研活動的相關數(shù)據(jù)都可能成為知識創(chuàng)新與科學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、大型科研團隊日益重視科研隊伍建設時的圖書館員等能靈活檢索和運用數(shù)據(jù)資源的團隊組成比例，國外興起的數(shù)據(jù)監(jiān)管教育就是順應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)的學科背景知識，運用掌握的信息素養(yǎng)知識，為科研團隊提供專業(yè)的學科服務。在未來日益發(fā)展的數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境下，這類學科服務將突破目前的第一代、第二代學科服務形式，即圖書館領域的設置學科館員形式與嵌入式學科服務形式，出現(xiàn)情報服務機構與科研團隊合作形式，進而為科研活動提供更為專業(yè)、有團隊協(xié)作保障的學科服務。
2.5 數(shù)據(jù)云服務
云計算的發(fā)展以及Google、亞馬遜等云計算服務提供商多種云服務平臺的推出，為情報服務的云服務實現(xiàn)提供了便捷條件。由于云服務是將分布式計算、網(wǎng)格計算、并行計算以及Internet結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資源以服務方式通過互聯(lián)網(wǎng)提供給用戶[9]，因此，情報服務對于云計算的應用并不需要昂貴的硬件設備、專業(yè)的技術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，以通過云計算虛擬技術而實現(xiàn)在云計算的技術支撐環(huán)境下提供數(shù)據(jù)的上傳、下載、運算等服務。云服務的模式主要有IaaS(Infrastructure as a Service，基礎設施即服務)、PaaS(Platform as a Service，平臺即服務)、SaaS(Software as a Service，軟件即服務)等三種模式[10]。從目前的云計算服務提供商來看，情報服務的云平臺既可以選擇Google和Amazon等云服務提供商提供的云平臺，大型服務機構也可以借鑒OCLC與美國國會圖書館通過自建云服務平臺來實現(xiàn)對用戶的云服務。
2.6 數(shù)據(jù)分析服務
在數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境下，不管是對用戶提供諸如上述的科學數(shù)據(jù)、知識咨詢、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)等服務，還是可能出現(xiàn)的如用戶定制的數(shù)據(jù)關聯(lián)、數(shù)據(jù)發(fā)布等服務，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)的科學數(shù)據(jù)、知識咨詢等服務，情報服務機構的依賴資源是云數(shù)據(jù)、機構存儲數(shù)據(jù)與購買數(shù)據(jù)等，即主要以社會或機構公有數(shù)據(jù)為主，但用戶的個性化定制如數(shù)據(jù)關聯(lián)等服務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)密集型科學環(huán)境下的數(shù)據(jù)分析，需以一些系統(tǒng)平臺和技術為支撐，如當前運用較多的可視化技術、數(shù)據(jù)挖掘與語義處理等。
3 數(shù)據(jù)密集型科研環(huán)境下的情報服務發(fā)展
3.1 重視對數(shù)據(jù)資源建設與價值挖掘
IBM的《分析：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實世界中的應用》白皮書認為數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)時代業(yè)務發(fā)展的主要驅動因素之一[11]，一些IT業(yè)發(fā)達的國家如美國、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)務實現(xiàn)基礎的情報服務來說更是價值巨大。情報服務機構如圖書館、情報研究所等應認清數(shù)據(jù)在未來情報服務中的重要性，提高數(shù)據(jù)收集意識，一方面，對現(xiàn)存結構化數(shù)據(jù)進行關聯(lián)、標注、索引等分析與重組處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的關聯(lián)化、語義化，以為數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)與關聯(lián)打下基礎;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構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)的建設，為將來的情報服務提供豐富的數(shù)據(jù)保障。
3.2 重視對人才隊伍的建設與培養(yǎng)
《中國大數(shù)據(jù)技術與服務市場2012-2016年預測與分析》報告認為“大數(shù)據(jù)相關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認為中國大數(shù)據(jù)技術與服務市場將會從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Gartner就認為只有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)密集型科學環(huán)境下基于大數(shù)據(jù)的情報服務，因為對數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)等情報服務來說，其不僅要有傳統(tǒng)情報服務的信息檢索、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，更要在學科服務中具備一定的專業(yè)知識。要滿足這種服務業(yè)務的發(fā)展需要，情報機構進行人才引進與人才培養(yǎng)是唯一的兩條出路，并且需相輔相成，即一方面，引進一些IT服務商的數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工作者以及高校數(shù)據(jù)監(jiān)護、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，進行現(xiàn)有人才的培訓培養(yǎng)。
3.3 重視情報服務合作機制的構建
大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)特點決定了數(shù)據(jù)的收集、利用都需以機構間、團隊間的合作為基礎，因此，在數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境下，情報機構既需要在數(shù)據(jù)資源上實現(xiàn)互相的共建共享以避免出現(xiàn)資源重復建設，還需在人才培訓、技術合作上實現(xiàn)互補，以通過資源共享、機構協(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，為情報服務的開展拓寬了人才隊伍知識領域，提高服務能力。
4 結語
大數(shù)據(jù)時代才剛剛來臨，科學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域得到體現(xiàn)，但隨著數(shù)據(jù)密集型科學環(huán)境的日益成熟與數(shù)據(jù)價值的日益體現(xiàn)，情報服務的數(shù)據(jù)服務價值也會被社會廣泛認可，適應用戶與社會發(fā)展需求的服務內容創(chuàng)新、方向轉變更將必不可少，重視數(shù)據(jù)資源、人才與合作機制建設，迎接日益社會發(fā)展步伐的需求挑戰(zhàn)，將是情報服務機構搶占先機的關鍵決策。
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