学科建设应主动服务数据要素市场培育的改革实践

数据要素市场地位的确立，不仅对于加快构建数据资源有序流通、数据资源有效配置起到了支持性、基础性作用，而且对于未来加快、加深对数据资源的利用，进一步构建数据密集性的智慧化生产力系统、智慧化服务系统，深化数据相关学科建设内涵，具有战略性意义。

首先，数据要素市场研究具有一定迫切性。改革开放以来，从产品市场到价格市场的改革，已经成功推进了社会产品的流通和运转效率，增强了社会活力;但随着改革进一步进入深水区，对要素市场的改革迫在眉睫。因此，要素市场改革是推动中国市场经济改革的深层次力量，也是未来中国改革面临的核心任务之一，是中国进一步深化改革的必然趋势。在中国要素市场改革中，既面临结构性问题，也面临着新的要素认定和参与问题。而数据要素就是信息技术广泛应用，数据资源深度参与社会生产实践的新兴事物，其构成要素和运行规律研究不仅具有时代特色与理论创新要求，更具有中国深化改革的宏大战略需求，是中国数据相关学科必然需要去面对和解决的现实学科命题。

其次，数据要素市场的培育仍面临着多种挑战。目前来看，培育数据要素市场仍然面临着诸如数据标准规范、数据交易确权、数据安全与隐私保护、数据价值计算和变现、关键数据资源管控等问题。培育数据要素市场，不仅需要协调政府、社会、企业以及个人等不同主体之间的关系，而且需要清晰界定数据参与市场流通的要件，确保数据安全、有效地流转和变现。总之，数据要素市场的培育所面临的问题具有跨领域、多样化等复杂实施背景，需要多机构、多部门、多领域开展密切合作。对于学科发展而言，加快数据要素市场培育和构建，迫切需要加快相关学科的整合力度，强化问题意识和问题导向，体现理论研究对社会重大问题的积极回应。

第三，加强数据要素流通对新型学科建构也具有积极意义。在国家大数据战略实施与数据新型要素市场培育的大环境下，以数据资源为基础的应用研究与技术创新层出不穷，为科学活动提供了丰富的研究视野与广阔的实践空间。以人文社科为例，人文社科的发展在数据驱动范式下迎来了新的契机。以人类社会活动和发展规律为研究对象的人文社科正在经历从研究小规模数据、结构化数据拓展到大规模的非结构化数据的转变，其研究方法也在不断突破传统的描述统计、案例推论、内容分析、质性研究方法等局限，人工智能、机器学习、深度学习等数据分析技术的发展为探究人类社会活动的复杂特征与全貌提供了新的技术途径，为人文社科的体系重构与转向数据驱动的研究范式提供了有力支撑，提供了利用大数据溯源社会现象本质、预测社会活动发展动态的可能。

此外，培育数据要素市场政策也相应会对数据人才市场提出更大需求。在数字经济和知识共享环境下，缺少数据思维和意识以及数据分析技术，难以适应日益竞争的社会数字化环境。因此，就人文社科而言，不同学科应根据数据产业的发展需要，创新人才培养模式，思考制定与学科发展紧密关联的数据人才培养计划，培养面向领域的专业数据人才或综合性数据人才，迎合不同类型数据市场的人才需要。

在大数据、人工智能、区块链、物联网等新一代信息技术与学科发展的深度交叉融合中，图书情报与档案管理（以下简称“图情档”）应率先参与国家战略、服务社会经济发展并在此过程中深挖学科新的增长点，主动培养维护国家安全与支撑社会发展的专门人才，提升学科影响力与辐射力。

（1）图情档的学科使命与数据要素市场培育的要求具有很高的契合度。作为综合性交叉学科，一直与数据、信息、知识、智慧“亲密接触”，不仅长期致力于信息资源获取、加工、组织、存储、分析与利用研究，而且对数据资源管理和利用具有足够洞察力和敏感性，为社会进步与经济发展提供重要的决策支持与数据支撑。

（2）图情档前期的知识储备和学科基础能够有效应对数据要素市场培育的理论需求。从《关于构建更加完美的要素市场化配置体制机制的意见》中的培育数据要素市场的相关内容看，图情档学科在政府数据开放、大数据与社会计算、数据评估、数据标准化、个人信息保护、区块链与数据安全、数据素养、数据驱动的情报服务等领域的研究，都是数据要素市场培育中所面临的关键理论议题和现实政策需要。

基于此，我们认为数据要素市场培育将进一步提升图书情报学科对国家重大问题的参与度，进一步增强学科内涵与理论的适用性拓展，进一步提升学科人才培养的社会竞争力，是学科建设发展中面临的一次重要机遇。因此，从学科建设角度，图情档学科应该积极对接国家战略，构筑学科研究新范式，创新人才培养新模式。具体而言：

（1）正确认识和积极应对新技术、新人文的发展给图情档的研究内容、研究方法、研究理念、研究范式等带来的巨大改变。大数据注重整体、实时、多源、异构数据，而以往图情档领域的研究数据多为小规模、历史数据。大数据强调相关分析，图情档则更加注重对数据的检索、处理、加工、组织与分析，深挖數据背后的因果关系，为国家战略决策与发展提供直接支撑。在数据成为新型生产要素的大环境下，科学研究的范式进入到数据密集型的知识发现范式，其中，图情档的研究对象也正从结构化的小规模数据拓展到非结构化的大规模数据甚至是未来的智慧数据，图情档的研究应当推陈出新，积极吸收先进的大数据获取、存储、分析和可视化技术，将其移植到解决图情档及其相关领域的研究问题上，不断拓展和创新学科知识体系。在人才培养方面需要不断创新人才培养模式，增加数据元素，强化技术属性，提高人才培养质量。具体来说需要注重以图情档专业课程为核心，提高学生的数据分析技能与素养，培养具有扎实的图情档专业基础和大数据思维技术的复合型人才，力争将图情档打造成为支持数据要素市场的重要人才培育基地。如当前情报学的情报工程学方向就强调将数据驱动贯彻到底，如果我们能够培养出适应大数据环境新变化的各类情报工程师，无疑能够为数据市场的发展提供人才支撑和智力保障。这就要求我们无论是在学科教学意识上，还是在课程设置、社会实践上，都需要担负自身的“数据教育”责任，抓基础、谋创新，积极与数据驱动和情报赋能的理念相对接，真正做到培养社会需要的人才。

（2）坚守学科历史使命与责任，既要融合数据科学等新兴学科，也要谋求学科创新与差异化发展。作为与信息密切相关的学科，图情档的研究容易受到外部环境尤其是信息技术发展水平的影响，以往的图情档研究掣肘于小样本数据与经验性规律的归纳总结。随着大数据爆炸式增长与大数据分析技术迅猛发展，具有明显数据特征的新型学科数据科学诞生，这也意味着信息技术发展到了大数据技术的新阶段，图情档专业的理论体系、技术方法受到冲击，为顺应大数据发展形势，与数据科学的深度融合成为学科发展的必由之路。由此催生了数字人文、科技数据管理、数据素养、社会计算等研究领域的发展，促进了数据资产、数据开放与共享、数据安全与隐私保护等研究领域的升级转型。在数据新型要素市场背景下，图情档的发展应该大力借助数据科学的技术方法，聚焦攻克国家安全与战略发展中的难题。当然，在与数据科学碰撞的过程中，我们不能被“大数据”所淹没，即一味地追求“数据”而丧失了学科内涵。因此，图情档一方面要利用好“数智”赋能，一方面要打造特色，谋求差异化突围，由此才能找到新环境下学科发展和人才培养的答案。

总之，数据要素市场的培育在未来是可期的，我们要抓住数据的精髓，展现数据的魅力，就需要从各个角度激活数据的潜能发挥、支持数据的价值实现。图情档应坚守阵地、持续创新，积极服务国家数据新型要素战略，助推学科的全面发展。

作者简介：孙建军，男，南京大学信息管理学院教授，博士生导师。