［提要］　科研管理作为大学治理的前沿阵地，需要提升工作效率与效果，这其中占主导地位的就是科研数据的管理。大数据有助于提升科研申报和选题的针对性，有助于提升科学研究的创新度，有助于构建高效的学术监督体系，有助于研究资料的获取及研究成果的转化。为高校在大数据时代通过加强高校科研数据管理团队建设、高校科研数据管理硬件和软件基础建设、高校科研数据的有效利用，以便为改进科研数据管理工作提出建议。

关键词：大数据；高校；科研数据管理

基金项目：本文受江西省社会科学规划项目（编号：14TQ10）资助

中图分类号：G647 文献标识码：A

收录日期：2015年11月7日

一、前言

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。

（一）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。大数据下，随着计算机软件分析能力的加强，能够对图片、数据、表格等信息进行有效判断和比对，从而对学术不端的判定将会更加精确。另外，对于课题申报书就能开展学术识别，有助于从开展科研环节的源头堵住学术不端的恶习。

（四）大数据有助于研究资料的获取及研究成果的转化。目前高校在开展课题研究的过程中，对研究成果的判断主要集中在最终的研究成果，特别是公开发表的研究成果上，而往往这些成果都是结论性的资料。在研究过程中通过文献整理、调研、访谈、实验等研究活动搜集到的过程数据往往被沉寂下来，这些数据对别的项目及类似项目的开展往往具有重要的参考价值，但是目前在研究中还无法通过公开的渠道去获取并参考他人在开展研究过程中的方法和数据，这容易造成资源的浪费，同时也降低了科研项目的学术推广价值。另外，目前高校开展的科研活动往往都是闭门造车，研究机构、研究团队及研究人员往往无法与政府部门、企事业单位和社会公众进行对接，导致科研成果难以转化。在大数据下，就可以通过建立科研项目的完整数据库，将科研过程中形成的阶段性数据进行共享，有利于不同项目组之间节约信息采集成本，也有利于不同项目组之间对类似的问题开展交流沟通。另外，通过大数据还能够有效、便捷地了解到政府部门、企事业单位和社会公众的需求，建立有效的对接机制，有利于科研成果的有效转化。

三、大数据视域下高校科研数据管理体制创新

大数据为高校的科研数据管理带来了机遇，有助于提升科研数据管理工作的效率与效果，但是由于目前还没有将大数据应用到具体的工作中，还处于积极探索之中，各高校还没有一套行之有效的完整体系，这就需要我们在创新大数据下对高校科研数据管理的体制下开展探索。

（一）加强高校科研数据管理团队建设。从目前高校科研管理队伍的构成来看，具备信息管理背景的人员比例较少，大数据对科研管理工作人员的数据构建、整理、分析和处理能力提出了更高的要求，这就要求科研管理部门一方面要吸纳具备信息管理背景的专业人员进入，另一方面要对现有工作人员的信息素养加强培训，提升科研管理工作队伍在大数据背景下开展各项业务工作的专业胜任能力。大数据背景下，高校科研管理的相关数据复杂而庞大，工作人员在平时就应养成对数据进行分类收集和整理的工作习惯，扩大数据的基础，同时要具备对数据质量并行判断的能力，能够对数据的来源、收集方法、时效性进行判断，并能够对数据进行审核，对干扰性数据进行清理，对差异进行修正，从而形成标准化的数据库。另外，还要具备较强的数据分析能力，能够对数据及各变量之间的关系进行解读。

（二）加强高校科研数据管理硬件和软件基础建设。符合标准的基础建设是大数据下科研数据管理工作提升的物质前提。当前大多数高校都基本具备了数字化校园的软硬件基础，部分高校已经初步实现了智能化校园建设，这为大数据下开展科研数据管理工作提供了基础。在此基础上，高校应当采用稳定、先进、安全的技术来推进数据的便捷传输与存贮，在设备和布线上应具备一定的前瞻性，同时可以充分利用云技术来推动数据的容量和便捷性。

（三）加强高校科研数据的有效利用。随着我国高校整体科研水平的不断提升，科学研究越来越趋向于交叉发展，基于数据的实证研究越来越在研究中占据主导地位，而且科研本身就是不断生产数据的一个过程，因此可以说，数据既是科研本身的产物，同时也是科研开展的凭借。在大数据时代，随着数据越来越多，越来越杂，同时科研本身对数据的依赖性越来越强，对科研数据可信度的要求也越来越高。因此，高校应注重加强科研数据建设，一方面应建立高校数据共享的联盟，使各种科研数据在一定的范围内共享通用，避免资源的简单重复；另一方面要积极建立各种类型的数据库，为科学研究提供有效的支撑。另外，还应当建立科研数据的评价体系，对当前市场上的各种数据库的效用进行有效性评价，并能够对不同来源的数据库在功能和效用上进行比对，尽量选用优质的数据库，从而提升数据本身的利用率。

（作者单位：九江学院）

主要参考文献：

［1］丛培民.从政策研究视角看大数据对科研管理与决策的影响［J］.科研信息化技术与应用，2013.6.

［2］许哲军，付尧.大数据环境下的高校科研管理信息化探索［J］.技术与创新管理，2014.2.

［3］姚慧.大数据时代教育科研管理的变革［J］.中国教育学刊，2015.9.

［4］杨维荣.大数据时代高校科研管理创新研究［J］.科技管理研究，2015.14.

［5］张宇.大数据背景下提升高校科研管理水平的一些探索［J］.西北工业大学学报（社会科学版），2015.2.