互联网+视角下的科学数据生态系统研究Word格式.docx

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最后探讨了科学数据生态系统的动力形成机制、平衡调节机制以及互利耦合机制，以期实现科学数据价值的最大化。

关键词：

互联网+；

科学数据；

数据生态；

生态系统；

运行机制

G250.7；

G252：

ＡDOI：

10.11968/tsyqb.1003-6938.2016015

ResearchonScientificDataEcosystemfromthePerspectiveof“Internet+”

AbstractFromtheperspectiveoftheecosystemtheory,thispapersummarizestheconnotationandrelationshipof“Internet+”andscientificdataecosystem.Onthisbasis,itanalyzestheconnotationofscientificdataecosystemandentailsthemodelincombinationwiththeinterrelationshipsamongvariouselements.Furthermore,thisstudyanalyzesthetypicalcharacteristicsofscientificdataecosystem.Finally,itdiscussesthedynamicformationmechanism，balanceadjustmentmechanismandmutualbenefitmechanismofscientificdataecosystemsoastoprovidetheoreticalguidancetomaximizethevalueofscientificdata.

KeywordsInternet+;

scientificdata;

dataecosystem;

ecosystem;

operatingmechanism

在大数据环境下，数据已经成为企业创新的重要战略资源，对于企业的持续性创新具有突出作用。

科学数据更是如此，其作为研究活动的重要成果产出，是推动国家科技创新的重要驱动力。

当前，互联网技术的迅猛发展，不仅推动了信息环境的泛在化，而且加速了学科的交融以及科学数据的产生，并且引起了科研过程中数据的需求变得更加复杂化和多样化。

但是“互联网+”相关思维模式和技术应用的发展与成熟，在很大程度上进一步加速了科学数据的协同与创新，有利于数据开放共享及知识持续创新。

本文从“互联网+”的视角对科学数据生态系统的关联和影响进行了分析，并进一步构建基于“互联网+”的科学数据生态系统。

1“互联网+”与科学数据生态系统的概念

“互联网+”实质上是通过依托互联网与其他领域或产业进行深度化跨界融合，推动其效率提升和组织变革，以此实现创新发展［1］。

在这一过程中，“互联网+”极大促进了产业数据的在线化、互联化和融合化，进而形成了一个完整的产业化数据集合体［2］。

此外，互联网具有开放、平等、透明等特性，这也促使数据能够在产业内部进行最大限度的流动、共享、融合以及创造性的应用，提升了产业的数据增值和增效。

从系统的角度来看，“互联网+”作为一种新型的创新理念，能够以泛在互联、跨界融合的方式［3］，有效将整个产业构建成一个开放化的数据生态体，进而实现产业的技术创新、结构优化和服务转型。

生态系统是指生物有机体与其无机自然环境系统的结合，一方面，生物有机体是各种生态种群的集合，既能够适应无机环境，又能够对无机环境进行一定的改造；

另一方面，无机环境是生物有机体存在的物质基础，其条件状态直接影响生物有机体的分布特性和种群多样性［4］。

因此，生物有机体与自然环境之间相互联系、相互制约、有规律地组合在一起，并保持不断运动和变化。

通过能量流动、物质循环和信息流动,在自然界中构成一个相对稳定的自然体。

科学数据生态系统是以科学数据为中心，通过数据库、信息库和知识库等形式，作为科学数据流动的物质基础，在特定科研环境下，由系统中的科研人员、团队和组织等知识载体作为该生态系统基本骨架，以知识创新为目标，借助相应的研究方法或工具［5］，促进科学数据在不同科研人员之间的流动、再生、利用和增值。

2“互联网+”与科学数据生态系统的契合性

科学数据生态系统主要涵盖了不同层次（单个科研人员、科研小组、科研组织）的数据主体和不同性质（科研成果数据、科研过程描述数据、科研原始数据）的科学数据。

这些数据主体通过利用不同的工具，采用不同的交流形式，对数据进行融合和创新，而“互联网+”作为一种新型的思维模式和技术变革，能够有效促进科学数据生态系统的协同演化。

（1）“互联网+”加速了科学数据生态系统的互联化。

一方面，互联网能够有效加强科学数据的互联化，有利于科学数据之间关联化的形成，从而促进了科学数据的开放共享。

另一方面，互联网的不断发展，使科研人员之间的交流与合作能够跨越时空，极大克服了时间和地域的限制，这样，不同物理位置的科研团队能够根据各自的科研需求，有效的进行交流，提升自身科学数据的运用与分析能力，促进科研资源的高效配置。

（2）“互联网+”加速了科学数据生态系统的融合化。

科学数据生态系统是一个典型的开放化耗散系统，需要不断与系统外部环境保持数据、信息和知识等物质交换活动［6］。

在交换过程中，从外界输入的物质形成系统的负熵流，抵消系统本身因熵过度增加而呈现的无序状态，从而维持系统新的有序状态。

因此，互联网为科学数据生态系统与外界的互联互通提供保障的同时，极大促进了系统与外部科学数据的融合，加快了以科研人员为载体的知识输入，从而能够迅速形成负熵流，使科学数据生态系统快速向有序化方向演化。

（3）“互联网+”加速了科学数据生态系统的协同化。

科学数据生态系统是系统结构中各组成要素之间相互作用，相互协调的结果。

当前，学科知识的交融使得科研人员和科研资源的协作变得更加重要，“互联网+”充分将互联网与各种资源相结合，使这些资源能够在系统内部和外部进行快速的流动和交换，促进了科研过程中的人员和资源的协同，加速了知识的创新进度。

“互联网+”不仅是一种技术的变革，更是一种思维模式的转变，对于科学数据生态系统的发展和进化具有不可替代的作用。

此外，“互联网+”也强调了以系统的观点看待关联化科学数据的变化，从整个科学数据生态来分析其在整个科研过程中的演变过程。

因此，“互联网+”与科学数据生态系统具有相当紧密的契合性。

3“互联网+”视角下科学数据生态系统

3.1“互联网+”视角下科学数据生态系统的内涵

与自然生态系统类似，科学数据生态系统是一个具有完整结构的开放化动态系统，根据不同的研究项目和研究问题，可以形成规模不同、形态各异的生态系统。

“互联网+”理念和技术的发展，进一步促进了科学数据的产生、管理、分析、共享和服务等一系列相关形态的转型。

因此，“互联网+”视角下科学数据生态系统是在充分发挥互联网技术优势的同时，利用互联网思维，以生态化的系统观来分析科学数据整个生命周期的演化过程，以此将科学数据生态系统中各要素（如科研人员、科研工具、科研设备、组织文化、政策制度等）及其相互关系进行优化配置，促使科学数据价值的最大化，从而提升知识的发现和创新效率，如图1所示。

科学研究的过程实质上是围绕科学数据生命周期，对数据进行收集、整合、挖掘、可视化以及再利用的过程，但是在不同科研个体、科研种群以及科研群落之间，科学数据的交换、互动、竞争和演化又是贯穿于整个科学数据生命周期的。

例如，一个科研个体所产生的结果化科学数据既可能作为其它种群或群落开展研究的原始化数据，又可以成为自身所属种群或群落内部的派生化数据。

科学数据生态系统就是利用生态学的理论与方法，借助“互联网+”思维及其相关技术的优势，最大化的发挥科学数据价值的生态化系统。

通过不同层面之间的相互影响、相互作用，协调整个科学数据生态系统内部的各要素，促使其不断演进和优化，同时作用于科学数据、数据主体以及数据环境，进而促进知识的发现和创新，推动科学数据资源的利用更趋于生态化、有序化和高效化，在一定程度上赋予科学数据以生命体的特征，即形成有机科学数据体、自组织科学数据体和进化科学数据体。

科研人员作为科学数据生态系统的主体，既表现出人本化的生态系统特征，同时也具有其特殊性质。

作为一个开放的系统，科学数据生态系统的构建应当以研究问题的差异化为导向，进而确立各要素的分布和关联状态，形成形态各异的科学数据生态系统。

因此，科学数据生态系统是整个涉及科学研究过程及其与之相关的内外部环境的有序集合系统，尽管不同层面的构成要素、运行机制各有区别，但是核心要素主要包括科学数据，数据主体和数据环境。

（1）科学数据。

从科学数据资源的利用角度来看，在科研人员的研究过程中，科学数据主要包括原始化科学数据、派生化科学数据和结果化科学数据。

其中原始化科学数据是科研人员在开展研究活动时所收集，并即将用于分析处理的科学数据；

派生化科学数据是科研人员在研究过程中，对原始化数据进行处理之后，所产生的中间数据；

结果化科学数据主要是指直接支持知识描述、知识发现和知识创新的科学数据。

就如能量需要某种物质作为载体一样，科学数据也是依附于不同的数据载体之上的。

而这三类科学数据通过借助互联网，相互作用、紧密关联，形成了科学数据的三层金字塔，共同构成了科学数据生态系统的物质基础，这也体现了“互联网+”的核心特征，将这些科学数据视为新的生产要素，并利用物联网、云计算等新的技术和基础实施，形成整个科学数据资源的泛在互联。

以生态系统中食物链层次的视角来进行分析，此三层金字塔如同食物链结构，底层的科学数据（即原始化科学数据）类似于食物链中最底层的绿色植物，中间层的数据（即派生化科学数据）可类比为这条链上的植食性动物，顶层的数据（即结果化科学数据）可类比为链上的肉食性动物，而这三层科学数据之间底层数据向高层数据的转化率可类比为食物链中各级的传递效率。

而在不考虑科学数据的增值，单从数据量的角度来看，当顶层结果化科学数据增加一个数量级时，在中间层的数据会增加几倍或者几十倍，甚至上百倍的数量级，而在最底层支持上层的原始化科学数据则会增加得更多。

（2）数据主体。

在一定程度上，科学数据生态系统是一个人工控制的生态化系统。

科研人员是科学数据的主体。

根据生态系统中生物成分的划分规则，可以将以知识载体为核心的科研人员划分为科研个体、科研种群和科研群落。

科研个体是科学数据收集、分析和利用的基本单位，是拥有特定科学数据能力的单一科研人员。

科研人员的知识水平、学习能力、认知能力等指标是影响科学数据能力的重要因素。

不同的科研个体之间通过组建不同规模的科研群体，能够有利于最大化发挥科学数据的价值，便形成了科研种群。

科研种群通常只是具有共同目标的科研个体组成的集合体。

而科研群落是围绕重大科研问题或难题，由多个科研种群组成的具有特定功能的种群集合，是完成某类特定复杂功能的高级生态单位。

此外，任何一个科学数据生态系统中的科研种群不是孤立存在的，可以与其他数据种群一起形成数据群落，并通过合作竞争的方式，担任特定功能的角色。

因此，通过依托互联网，根据不同数据主体的数据需求，可以将不同层次的数据主体进行全面感知，形成互联互通的社会网络关系，真