大数据环境下的高校图书馆员数据素养研究
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摘 要：在大数据环境下，数据素养对高校图书馆员来说已经成为必不可少的业务素质。为适应图书馆发展需要，高校图书馆员必须具备良好的数据素养，包括一定的数据意识、较强的数据获取能力、分析与处理能力、评价与决策能力和必备的数据伦理知识。研究了它们的具体内容。给出了高校图书馆员提高数据素养的一些途径以及图书馆的对策。
关键词：数据素养 数据意识 数据能力 数据伦理 高校图书馆员
中图分类号：G254.97 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2020）03（a）-0245-02
Abstract： Under the background of big data， data literacy has become an indispensable professional quality for university librarians. University librarians must have good data consciousness， strong data ability and necessary data ethics. It analyzes the specific contents of data awareness， data ability and data ethics. Some ways to improve data literacy are given.
Key Words： Data literacy; Data awareness; Data ability; Data ethics; University librarian
大数据的出现对互联网时代各个行业都有很大的影响，图书馆也不例外。对图书馆而言，大数据既包括现有的数据库，也包括图书馆的MARC结构化数据，还包括读者利用图书馆过程中产生的各种数据，如反应读者借阅习惯的RFID和cookie等网络数据[1]，读者借还图书的数据，使用移动图书馆的数据等等。图书馆要想在大数据环境下生存，就要与时俱进，提高资源服务水平，其中一项就是提高数据素养，将数据素养教育融入到图书馆职能中，从而实现图书馆的可持续发展。
1 数据素养的概念
关于数据素养，目前业内对其名称的表述有很多，但绝大多数都认同“数据素养”的说法。至于定义，笔者经过文献调研，基本认同下面这个观点，即数据素养是指研究者收集、获取、管理、组织、分析、利用数据解决问题或进行决策的意识与能力，以及研究者在数据的生产、管理和发布过程中的道德与行为规范[2]。关于数据素养和信息素养的关系，从“信息是加工后的数据”这一点来说，两者是相似的概念，但应该各有侧重，信息素养出现的较早，侧重于检索能力，数据素养则加上了数据处理与分析能力。因此数据素养要求专业技能相对要高些。高校图书馆要在基本具备信息素养的情况下着重提高部分人员的数据素养。
2 数据素养的构成要素
2.1 数据意识
數据意识是指对数据和数据问题的感受力，以及对数据价值的洞察力和判断力，它决定了获取、判断和利用数据的自觉度[3]。它可以是天赋使然，也可以通过后天的培训和不断的实践增强数据意识，通过潜移默化的影响，逐渐形成数据思维模式，意识到数据是一种资源。实际上，这种资源已经成为新时代的标志，成为既煤炭、石油之后的新宝藏。当前，大数据已经深入到我们生活、学习与工作的方方面面，无论是老师、学生还是各行各业的工作人员，以及服务于他们的图书馆员都得具备一定的数据意识。一般来说，具有较强数据意识的人员能够主动搜集、分析数据并利用数据推动工作进展。
2.2 数据能力
数据能力是数据素养的核心部分，根据对数据利用的流程可以分为数据获取能力、数据处理与分析能力、数据评价与决策能力。数据获取能力是基础，处理与分析能力是关键。
2.2.1 数据获取能力
数据获取能力就是研究者根据发现的问题能知道从何处获取所需要的数据并能进行数据存储和安全控制的能力。简单地说就是要了解各种数据源，知道解决什么样的问题需从什么样相应的数据源中进行检索，获取数据。首先要有信息检索能力。它包括利用各种搜索引擎等工具获取数据、利用本馆的各类数据库获取数据、利用馆际互借和文献传递（包括私人之间）、微信以及各类APP等方式获取数据。在进行信息检索时要根据检索情况不断优化检索策略。其次要有数据存储和安全控制能力。即要了解数据存储、备份以及安全控制方面的知识、对数据操作中出现的问题能及时处理，另外还得有随时记录和存储数据以及数据共享的意识与能力。
2.2.2 数据处理与分析能力
数据处理与分析能力是数据能力中最重要的一环。它包括判断数据的有用无用、对各类数据进行分类组织管理、对数据进行准确的解读并加以分析利用。由于数据的价值往往要通过分析工具的各种算法、分析以及数据挖掘才能体现出来，因此要有数据处理与分析能力就得掌握一些数据分析软件如Excel、SAS、Origin、Matlab等等，利用这些工具对数据进行处理与分析，掌握基本的数据统计与分析方法，利用可视化工具分析、表现和解释数据，对学科数据进行数据建模[4]。现代企业和科研人员更注重这种能力。 2.2.3 数据评价与决策能力
数据评价能力包括能够批判性地接受数据，结合实际质疑数据，能够认识到数据在反映现实时具有局限性[5]，能够正确评价数据质量等等。数据决策能力就是能结合具体情况分析数据并对统计分析结果做出合理的解释或者进行决策。研究者对数据进行处理与分析，最终是为解决问题服务的。有的是撰写论文、报告，有的是制定营销策略，有的是做出正确的决策，有的是改进工作方法等不一而足。这就要求研究者具有数据决策的能力。
如果说数据意识近似于发现问题的能力，那么数据能力就是解决问题的能力。在高校图书馆，允许不同的图书馆员有不同的数据能力。根据服务对象的不同可以分三种馆员：普通馆员、数据馆员（学科馆员）、图书馆决策人员。三种馆员所要具备的能力侧重点可以所有不同。首先三种馆员都必须具备做为馆员必备的基础的数据素养，即良好的数据意识、一般的数据检索与存储能力、简单的数据分析能力、必要的数据伦理知识。但作为数据馆员理论上来说掌握的数据能力越大越好，处理与分析数据的能力越强越好，当然也得掌握一定的数据评价与数据决策能力。而作为图书馆决策人员来说必须具备较强的数据决策能力。比如对于不是业务出身的图书馆决策者，他可以不具备很强的数据处理与分析能力，但得有较强的数据评价与数据决策能力。图书馆员可以根据用户利用图书馆产生的数据分析用户行为、改进工作方法。如可以根据读者借还图书的时间、馆藏、数量等数据分析到读者利用图书馆的周期性、读者的阅读喜好、图书流通的趋势等等，为图书馆的文献建设、人员配置、馆藏布局、读者服务等提供决策的依据。
2.3 数据伦理
数据伦理是指在整个数据生命周期中获取、利用数据行为时必须遵循一定的法律准则和道德规范，也就是要树立正确的法制观念，增强数据安全意识，准确合法地利用数据[6]。数据伦理主要包括数据获取、使用中的隐私问题和知识产权问题，具体包括所有权、知情权、采集权、保存权、使用权及隐私权等。我们在使用数据时既要尊重他人隐私，也要尊重他人数据的知识产权，使用时能规范说明。具体来说，不但要了解所研究学科领域数据所涉及的知识产权、隐私权等问题，还要了解数据伦理在学习和工作中的原则，了解有关的法律法规与隐私保护，如知识产权法、著作权法、版权法等以及宪法、民法、刑法、未成年人保护法等中有关条款，还有有关互联网使用方面的法律法规等等。
3 数据素养培训
目前国内图书馆专门进行数据素养培训的不多。高校图书馆可通过引进和对馆员进行岗前与职后培训来充实数据素养人才。培训包括传统教学如进修、讲座、培训或继续教育等，在线教学（网络教学）包括录播模式（视频公开课、MOOC等）、直播模式。馆员也可通过自觉和不断的实践来提升自己。
高校图书馆可逐步完善数据素养人才的培训与考核制度，明确他们的就职条件与岗位职责，建立相应的工作流程与服务指南等，以满足数据服务的需要。
参考文献
[1] 高琳.大数据思维与图书馆知识资源发现[J].图书与情报，2015（1）：122-124.
[2] 张静波.大数据时代的数据素养教育[J].科学，2013（7）：29-32.
[3] 郝媛玲，沈婷婷. 高校文理科研究生数据素养比较[J]. 图书馆论坛，2016（8）：126-132.
[4] 黄如花，王春迎. 面向学科的数据素养现状及需求调查——以《信息检索》MOOC学生为例[J]. 图书馆论坛，2016（6）：99-105.
[5] 隆茜.数据素养能力指标体系构建及高校师生数据素养能力现状调查与分析[J]. 图书馆，2015（12）：51-56，62.
[6] 郝媛玲，沈婷婷. 数据素养及其培養机制的构建与策略思考[J].情报理论与实践，2016（1）：58-63.
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