大数据下高校科研数据管理体制创新探究

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1、大数据下高校科研数据管理体制创新探究大数据下高校科研数据管理体制创新研究科研管理作为大学治理的前沿阵地，其工作的效率与效果直接影响着作为大学三大基本职能之一的科研职能的发挥。随着近年来信息技术的不断推进和发展，大数据互联网+”等概念的提出，高校科研管理又将面临新一轮的挑战和机遇。正如马云所说「当我们还没有弄清什么是个人计算机的时候，互联网就到来了；当我们还没有弄清什么是互联网的时候，大数据时代已经到来了。”关于什么是大数据，涂子沛（2013）认为大数据是现有一般技术难以管理的大量数据的集合，其特性体现在容量大、多样性、速

2、度快、价值高等四个方面。高校科研数据管理作为一种具备数量大、类型多、跨学科、价值高的数据体系管理，具备大数据的基本特性,因此大数据对科研数据管理的影响也越来越明显。舍恩伯格（2015）提出“大数据给予我们更全面、更精细的视角，来看待世界的复杂性和我们身处的位置”。杨维荣（2015）认为大数据给高校科研管理工作带来了机遇，有利于高校科研选题的科学化，实现数据的共享及科研成果的转化。姚慧（2015）认为大数据有利于改变研究思路、丰富研究方法、为研究者提供个性化服务、创新成果评价体系。张萍（2015）分析总结了英国高校科研数据

3、管理在专业机构指导和引领、实施方法和工具的提供、各种层面的多方合作等方面的经验，从国家层面相关机构的指导、引领高校内外各种层面和角色的合作、相应的科研数据管理政策三个方面提出对我国高校科研数据管理的启示。王婉（2014）通过调研澳大利亚科研数据管理服务的概念、政策，选取澳大利亚三所高校图书馆的科研数据管理服务作为分析样本，从服务部门、数据类型及服务内容进行分析，揭示澳大利亚高校图书馆开展科研数据管理服务的特点，对我国高校图书馆开展科研数据管理服务提出建议。张宇（2015）从加强数据采集基础建设、加强科研管理团队建设、转变

4、科研管理理念、积极推动数据共享等方面对提升大数据背景下我国高校科研数据管理的效果提出了建议。二、大数据对高校科研数据管理的影响大数据技术的出现和推进，为高校科研数据管理从传统走向信息化提供了重要契机，信息化管理有助于推动科研选题的针对性，同时有助于选题中的研究重复，避免资源浪费和利益冲突，另外利用大数据还可以优化学术道德监控体系，通过数据共享来实现科研成果的加速转化。（-）大数据有助于提升科研申报和选题的针对性。科研选题和申报工作是大学研究机构和研究人员开展研究工作的起点。目前，国家和各省及各部门的研究项目大多都是先在一

5、定范围内征集选题，再发布相应的研究指南，然后由研究机构或研究人员针对选题开展相应的研究工作，由于各地区或各部门的信息不对称，很容易造成地区之间或部门之间研究方向和研究内容的重复，同时由于选题往往局限于某一范围内开展征集，提供选题的人并不一定能够很好地把握当前的社会需求、研究热点及研究的能力，从而造成研究方向与社会需求和研究能力的脱节。大数据下，可以通过数据挖掘技术来找到社会公共、企事业单位、政府部门的需求方向，从而有效地确定研究选题。在高校的科研数据管理中，科研部门有责任和义务来引导科研人员的研究方向，利用大数据技术带来

6、的便利，科研数据管理人员可以便捷地搜集并整理出当前各研究领域的热点问题、社会需求的热点问题，以及当前国际国内各研究机构在相关领域已经取得的最新进展，从而提高科研选题及申报的科学化和针对性。（二）大数据有助于提升科学研究的创新度。从当前的科研体制来看，纵向的科研课题都是由各级各类科研主管部门发布选题开展研究工作，由于数据缺乏共享以及信息不对称，容易造成选题的重复，一是各地区、各部门之间的研究可能出现简单重复，特别是各省级及以下科研主管部门发布的选题之间容易造成重复；二是同一科研主管部门不同年度的选题之间也可能造成重复；三是

7、某一科研主管部门的选题与另一主管部门往年的选题可能造成重复；四是同一研究者或研究团队在不同级别的科研选题中重复申报。这种重复立项一方面违背了科研最基本的创新精神；另一方面也极大地浪费人力、物力和财力的相关投入。而在大数据下，通过建立并共享各主管部门的研究申报数据，并建立本部门研究人员开展各级各类项目研究工作的详细数据库，就能有效避免重复研究，从而节约资源，也有利于科研人员从更新的角度创新性的开展研究工作。（三）大数据有助于构建高效的学术监督体系。随着社会各界对科研学术道德的关注度越来越高，当前我国各高校已经逐步开始建立相

8、应的学术监督体系，目前普遍的做法是对已经公开发表的学术论文进行查重，但是还有一定的局限性。目前在查重技术上还不成熟，对于采用图片、表格、数据更换等技术手段的方式还无法有效判断，另外对于科研课题的申报材料还没有查重，因此导致部分研究人员在课题申报环节弄虚作假，抄袭别人的成果，而由于研究能力有限,从而导致不能顺利结题。大