数据要素治理框架下图情学科的核心角色重塑

数据要素化作为数字经济时代的核心特征，正在深刻重塑图书情报学科（以下简称“图情学科”）的发展轨迹。随着数据被正式列为第五大生产要素，图情学科面临前所未有的机遇与挑战，其学科内涵、研究范式、实践方向均需重新定位以适应时代变革。 

一、学科发展机遇的拓展

1. 数据治理顶层设计的深化
数据要素化要求构建覆盖全生命周期的治理体系，图情学科在数据管理领域的积累成为关键助力。传统的数据生命周期管理经验可直接应用于数据确权、流通机制建设等领域。例如，政府需建立数据产品确权登记平台，明确数据所有权、使用权与收益权），而图情学科在元数据标准制定中的经验，可为数据产权界定提供方法论支持。 

2. 数据分类分级体系的构建
数据要素市场化亟需统一分类标准以促进流通。图情学科长期深耕信息组织与知识分类，其成熟的分类逻辑可迁移至数据资源管理领域。通过制定数据资源核心元数据、数据目录等标准，学科可推动政府与企业数据的规范化分级，平衡开放共享与安全保护的需求。例如，全国图书馆参考咨询联盟的文献传递机制，为跨部门数据流通提供了实践参考。 

3. 数据质量控制的专业化
数据价值的非均质性要求建立全流程质量控制体系。图情学科在信息质量评估领域的成果可转化为数据质量评估工具。通过界定数据质量控制范围、建立质量评价标准，学科能够协助构建国家数据资源质量评估体系，降低数据价值计量的不确定性。例如，生命科学数据质量控制研究已证明生命周期视角对提升数据可靠性的有效性。 

4. 数据市场培育的实践参与
数据要素市场需制定产品服务、价值评估等标准。图情学科的知识组织技术如知识图谱、语义关联能支持数据产品的整合加工，而学术评价体系对数据“信息熵”定价模型具有启发意义。深圳数据条例提出的地方标准建设，正是图情学科介入市场规则制定的契机。 

二、学科转型挑战的凸显

1. 学科内核的交叉融合压力 

数据要素化涉及法学、经济学、计算机科学等多学科知识，图情学科需在交叉研究中保持本体理论特色。例如，数据确权需结合法学产权理论与情报学的生命周期管理，但过度依赖外学科可能弱化本体的“信息链”核心逻辑。学科需在吸收跨领域方法的同时，强化数据管理、知识组织等传统优势的不可替代性。 

2. 学科边界的动态扩展困境
数据要素市场与经济活动深度绑定，迫使图情学科向商业、服务业等领域延伸。然而，当前研究仍集中于公共事业，缺乏对经济主体行为的深入探讨。若未能建立“数据-商业”融合的理论框架，学科可能陷入研究泛化与焦点失序的困境。 

3. 学科体系的内部失衡风险
图书馆学与情报学对数据要素化的适应能力存在差异。情报学因天然贴近数据生命周期管理更易转型，而图书馆学需突破传统文献服务框架。两者发展步调的不一致可能加剧学科分化，尤其在高校资源分配中，弱势方向可能面临被整合风险。 

4. 人才培养的结构性矛盾
数据要素管理要求人才具备理论转化能力，但当前图情专业生源中跨学科背景者占比超50%，专业基础薄弱。课程体系仍侧重传统数据管理技能，缺乏数据资产评估、市场运营等实践训练，难以满足要素市场化对复合型人才的需求。 

三、学科变革的必然路径

数据要素化已不可逆地改变了图情学科的发展环境。机遇源于学科在数据治理、分类管理、质量控制领域的积淀，而挑战则暴露出内核稳定性、边界延展性、体系协同性及人才适配性的短板。未来学科需在三方面寻求突破：

• 理论层面，构建“数据要素管理”分支学科，整合生命周期理论与市场配置机制；
• 实践层面，参与数据交易所标准制定，推动知识组织技术向数据产品转化；
• 教育层面，增设数据资产评估、要素流通法规等课程，强化产学研协同培养。

唯有主动拥抱数据生产要素化的浪潮，图情学科方能在数字经济时代重塑自身价值，实现从“信息管理者”向“要素治理者”的转型。

参考资料：

陆瑶,卢超,董克,等.从幕后到台前：数据要素化带来图情学科发展机遇与挑战[J].图书情报知识,2021,38(06):123-133.DOI:10.13366/j.dik.2021.06.123.