Knowledge Management Forum >

2024 , Vol. 9 >Issue 6: 547 - 562

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.2095-5472.2024.040

Research Data Management Services of German U15

  • Liu Yueru ,
  • Yuan Jinbo ,
  • Hua Zhiying
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  • Tongji University Library Shanghai 200092

Liu Yueru, associate professor, E-mail: ;

Yuan Jinbo, assistant librarian;

Hua Zhiying, assistant librarian.

Received date: 2024-08-28

  Online published: 2025-04-28

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Abstract

[Purpose/Significance] The German U15 Alliance has paid much attention to research data management and has taken measures to achieve good results. It is worth learning the experience from what U15 has done. [Method/Process] The paper researched the research data management services of German U15, including service team, ways of propaganda, detailed service content, and university alliance by using Network survey methods and literature research. [Result/Conclusion] The paper analyses the features of research data management services in German U15 and presents some suggestions on research data management services in China.

Key words： German U15; research data management service; service team; ways of propaganda; service content; intercollegiate alliance

Cite this article

Liu Yueru , Yuan Jinbo , Hua Zhiying . Research Data Management Services of German U15[J]. Knowledge Management Forum, 2024 , 9(6) : 547 -562 . DOI: 10.13266/j.issn.2095-5472.2024.040

1 引言/Introduction

研究数据（科研数据）尚未有明确的定义[1]，一般来说，可以理解为在科学活动过程中产生的数据。司莉等[2]认为，研究数据是指在科技活动（实验、观测、探测、调查等）或通过其他方式所获取的反映客观世界的本质、特征、变化规律等的原始基本数据。研究数据管理涉及数据的组织，从数据进入研究周期到有价值结果的传播和存档[3],旨在实现科学投资价值最大化，解决与研究过程完整性相关的问题[4]。
研究数据管理是为了获得高效且可重复的科学研究成果，在科学研究过程中逐渐变得不可或缺。对于学者而言，研究数据管理不仅为了可重复性，还为了使科学过程变得透明以及促进跨学科合作。可持续的研究数据管理是学者的期望，国内越来越多的学者对国外的研究数据管理服务开展了广泛的调查和研究。王丹丹[5]、柏雪等[6]、王晨阳等[7]分别对新加坡南洋理工大学图书馆、英国爱丁堡大学等4所大学图书馆、美国常春藤大学图书馆的研究数据管理服务展开研究，在合作对象和合作分工、科研数据全生命周期管理服务、科学数据管理服务路线等方面提出建议。
德国是开放获取的重要参与者[8]，对研究数据管理非常重视。无论是国家层面、还是大学层面或是学者群体，都意识到研究数据管理的重要性。2010年，德国科学组织联盟（Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen）通过了“研究数据处理原则”[9]；2014年，德国校长会议呼吁大学扩大研究数据管理的机构基础设施，为研究人员提供支持[10]。德国高校层面提供了研究数据管理的特定主题和相关服务，建设成效尤为显著[11]。波茨坦大学开设的研究数据管理的证书课程获得了巨大成功[12]。
国内学者对德国的科研数据管理服务进行了探索和研究。在高校和机构服务方面，刘舒然[13]、崔涛等[14]、周雷等[15]选择德国经典高校展开调研，对我国高校开展研究数据管理服务提出建议。在平台建设方面，王丹丹等[16]研究德国社会科学数据管理与服务平台（Sowi Data Net | Datorium）的构建情况、功能与特色等，揭示其特色和成功经验。在管理层方面，周雷既在德国国家的宏观层面[17]从整体历史趋势、学科变化特点和工作侧重等角度研究探寻德国国家科研数据项目的历史，又在德国FAKIN小型科研机构数据管理方案[18]的微观层面进行研究，强调研究数据管理的必要性以及相应方案制定的注意事项。
研究数据管理在世界范围内被高度重视[19]，然而国内已有的研究多集中于英美澳等国，对于德国高校图书馆，尤其是顶尖高校图书馆开展的研究数据管理服务研究较少。德国U15大学联盟类似美国常春藤联盟，是德国顶尖高校联盟。联盟各所高校对研究数据管理非常重视，采取相应措施并取得较好的效果。笔者以德国U15大学联盟研究数据管理服务为研究对象，从U15各高校的服务团队、理念宣传方式、服务概况、校际联盟4个方面进行探索和研究，着重研究了校际联盟的项目内容、优势、成果，并从中得到启示。

2 研究设计/ Research design

2.1 对象选择

德国U15大学联盟成员包括柏林自由大学、柏林洪堡大学、波恩大学、法兰克福歌德大学、弗莱堡大学、哥廷根大学、汉堡大学、海德堡大学、科隆大学、莱比锡大学、美因茨大学、慕尼黑大学、明斯特大学、图宾根大学、维尔茨堡大学。作为德国研究型高校联盟[20]成员，这些高校研究能力强大，在德国科学体系中颇具名望。
德国U15联盟对研究数据高度重视[21]，其与德国社会经济数据委员会（Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten, RatSWD）发布联合声明，支持正在制定的研究数据法，强调研究数据立法的必要性。联盟各高校均采取了相应的措施，不仅在官网中提供研究数据管理相关的宣传，还起草了相关宣言，在服务方面积极推进技术实施、咨询和能力培训等多方面的支持。

2.2 分析维度

笔者主要采用网络调查法和文献调研法。通过访问这15所高校的官方网站（见表1），查找研究数据管理服务的相关内容，结合已有的相关文献，研究、分析和总结德国高校图书馆研究数据管理服务的特点。
表1 德国U15大学联盟列表

Table 1 The list of the German U15

序号 大学名称 简称 中文名称 网址
1 Freie Universität Berlin FUB 柏林自由大学 https://www.fu-berlin.de/sites/forschungsdatenmanagement/index.html
2 Humboldt-Universität zu Berlin HUB 柏林洪堡大学 https://www.cms.hu-berlin.de/de/dl/dataman
3 Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn Bonn 波恩大学 https://www.ulb.uni-bonn.de/en
4 Goethe-Universität Frankfurt Goethe 法兰克福歌德大学 https://www.ub.uni-frankfurt.de/forschungsdaten/home.html
5 Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Freiburg 弗莱堡大学 https://www.ub.uni-freiburg.de/unterstuetzung/e-science-forschungsunterstuetzung/
6 Georg-August-Universität Göttingen Göttingen 哥廷根大学 https://www.eresearch.uni-goettingen.de/de/
7 Universität Hamburg Hamburg 汉堡大学 https://www.sub.uni-hamburg.de/universitaetsbibliographie0.html
8 Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg Heidelberg 海德堡大学 https://data.uni-heidelberg.de/
9 Universität zu Köln Köln 科隆大学 http://fdm.uni-koeln.de/
10 Universität Leipzig Leipzig 莱比锡大学 https://www.ub.uni-leipzig.de/open-science/forschungsdaten/
11 Johannes Gutenberg-Universität Mainz JGU 美因茨大学 https://www.forschungsdaten.uni-mainz.de/
12 Ludwig-Maximilians-Universität München LMU 慕尼黑大学 https://www.ub.uni-muenchen.de/schreiben/forschungsdaten/index.html
13 Westfälische Wilhelms-Universität Münster WWU 明斯特大学 https://www.ulb.uni-muenster.de/service/forschungsdatenmanagement/
14 Eberhard Karls Universität Tübingen Tübingen 图宾根大学 https://uni-tuebingen.de/forschung/service/forschungsdatenmanagement
15 Julius-Maximilians-Universität Würzburg JMU 维尔茨堡大学 https://www.uni-wuerzburg.de/rdm/startseite/

3 德国U15大学联盟科研数据管理服务概况/Overviews of U15 RDM services

3.1 服务团队的架构

德国U15联盟对研究数据管理（Forschungsdatenmanagement, FDM）服务极为重视，普遍设有研究数据管理服务团队（见表2），提供全方位服务以支持研究数据的整个生命周期。
服务团队的组成基本一致，通常由图书馆和计算中心组成，同时吸纳校内的其他机构参与。一般由图书馆负责业务牵头，提供咨询服务、理念宣传服务等；计算中心侧重于以软件支持和工具支持；而其他参与机构，则从职业发展、伦理道德、法律等不同方面进行辅助和补充。校内的跨部门合作兼顾了多方利益，能够在理念普及和实践服务层面有效推动研究数据管理发展。
服务团队的规模因高校投入而异。有些高校拥有较大规模的服务团队，如哥廷根大学、汉堡大学等，成员分工细致，包括领导、协调人、联系人、软件开发、咨询相关、数据保存、数据监控等。有些高校的服务团队规模中等（如图宾根大学等），团队成员需要负责多个服务板块。有些高校的服务团队规模较小（如法兰克福歌德大学等），由其他服务机构或团队提供兼职服务。
服务团队的成员来源广泛，除了高校图书馆馆员，高校教职工、院系学者、兼职学生、项目式聘用人员等都有可能成为团队成员。
总体而言，高校图书馆是研究数据管理服务团队的核心部门，与高校计算机中心和其他研究支持机构共同发挥着重要作用。德国图书馆联盟（Deutsche Bibliotheksverband, DBV）在其2025战略规划书中指出，研究数据管理是学术图书馆的未来任务之一[22]。这不仅是因为图书馆与校园、院系有着密切联系，更是因为图书馆的专业能力，在信息资源的管理、知识对象的描述与索引、数据出版等方面具有高水平的专业知识。
表2 德国U15大学联盟研究数据管理服务团队架构

Table 2 The RDM service team architecture of the German U15

序号 大学名称 团队成员来源机构分布 团队成员组成
大学图书馆 其他校内机构
1 柏林自由大学 参与 无 ● 团队领导，1名
● 研究数据管理参考馆员，2名
● 项目联络员，2名
● 项目兼职人员，4名
● 前工作人员，3名
2 柏林洪堡大学 参与 ● 计算机中心和媒体服务机构（Computer- und Medienservice, CMS）
● 研究服务中心(Servicezentrum Forschung, SZF)		 ● 团队负责人，1名
● 数据馆员，1名
● 项目兼职，1名
● 项目协调员，1名
3 波恩大学 参与 ● 大学计算中心
● 大学的其他参与者和密切合作机构,如研究部、研究资助部、波恩研究生中心、员工职业发展部、研究合同咨询处、研究伦理咨询处、法律顾问等		 ● 大学图书馆，5名
● 大学计算中心，4名
4 法兰克福歌德大学 参与 无 2名研究数据管理的参考馆员
5 弗莱堡大学 参与 无 （未提及）
6 哥廷根大学 参与 ● 科学数据处理协会
● 大学医院		 ● 15名成员，主要工作内容如下：协调人、eScience工作组成员、团队经理、IT咨询与开发、数字人文咨询、技术咨询与长期存档、团队经理、培训与教学、技术咨询、软件开发、IT服务的调整、医学信息学研究建议
● 2名学生助理（兼职人员）
● 前成员14名（前工作人员）
7 汉堡大学 （未提及） 可持续研究数据管理中心是汉堡大学的中心机构，由负责研究的副校长负责 ● 领导，1名
● 副领导，1名
● 其他人员，3名，负责研究信息系统与出版物质量监控
● 学科兼职，4名（兼职人员）
● 学生兼职，1名（兼职人员）
8 海德堡大学 参与 大学计算中心 团队有12名成员
9 科隆大学 参与 ● 区域计算中心(Regionales Rechenzentrum Köln)
● 研究管理7部(Dezernat 7 Forschungsmanagement)		 ● 区域计算中心，5名
● 研究管理7部，3名
● 图书馆，4名
10 莱比锡大学 参与 ● 研究与转移部(Dezernat für Forschung und Transfer)
● 大学计算中心		 （未提及）
11 美因茨大学 参与 无 OpenScience服务团队
12 慕尼黑大学 参与 无 （未提及）
13 明斯特大学 参与 ● 信息、通信和媒体
● 大学管理部门
● 大学IT部门		 ● 大学—州图书馆
● IT部门
● 大学管理部门：国家和国际资源研究资助计划应用咨询服务中心(SAFIR）
14 图宾根大学 参与 信息、通信、媒体中心(校长直接管理) 服务人数未提及。按照主题划分联系，包括数据存储、出版和开放获取和专业信息服务、隐私、版权、专利法、良好科学实践、研究数据出口限制、高性能(云)计算、GitLab、研究等
15 维尔茨堡大学 参与 ● 数据中心
● 研究促进中心(Research Advancement Centre, RAC)
● 研究与技术转让服务中心		 9名成员

3.2 研究数据管理的理念宣传

德国U15联盟各高校在宣传研究数据管理理念时，采用了多元化的手段，不局限于文字形式的理论知识普及，还通过漫画、动画等多媒体手段增强普及过程的趣味性，让枯燥无味的理论变得容易理解和接受。而研讨会、咖啡讲座、数据管理日等活动的举办，增强了理论普及过程的互动性，通过案例分析和讨论，丰富了学者的研究数据管理实战经验。

3.2.1 静态普及——以网站初步宣传概念

研究数据管理的理论已经形成成熟体系。在推广理念时，德国U15大学联盟各高校的网站起到了初步的普及作用。
每个网站都详细介绍研究数据管理的基本概念，介绍遵循的逻辑不同。根据五要素展开介绍，探讨“什么是RDM”“为什么要RDM”“谁需要RDM”“什么时候需要RDM”“RD存放在什么地方”“如何RDM”等；基于项目的3个阶段展开详细介绍，从项目的计划阶段到项目的实施阶段再到项目的结束阶段，每个阶段的步骤和概念不同；结合“研究数据的生命周期模型”，围绕数据的各个环节，诸如计划、生产、处理、分析、存储、归档、出版、发现、重用（再利用）等作介绍。理论介绍的目的是普及研究数据管理的基本概念和基本方法，虽然普及的深度和广度上不一致，但都能起到初步宣传的作用。除了基本理论，网站还会罗列研究数据管理的延伸概念，如常见的元数据处理原则（FAIR原则、FORCE11原则等），还有法律和伦理的相关信息。网站还提供了相关的文献、材料和资源列表，学者可以深入了解相关内容。
在官网上公开研究数据管理的行动手册或行动指南，是高校实施研究数据管理的重要一步。行动手册或行动指南既是研究数据管理的概念介绍，也是本校具体实施方案。行动手册或行动指南的发布多由图书馆推动和完善，因为图书馆是面对学者科研工作的第一线，在了解学者研究数据管理的需求方面有天然优势。
在概念普及的过程中，文字说明释义是常用方法，而漫画、动画、视频等方式则使得概念普及过程更加生动有趣。例如，波恩大学用有趣的漫画形式，形象地介绍了研究数据管理的必要性；明斯特大学用动画形式描述了研究数据备份的相关概念。

3.2.2 动态普及——以活动丰富宣传形式

联盟中三分之二的高校有明确的详细活动介绍，举办的活动内容较为丰富，主要有基本概念普及、案例分析、实践培训、资源利用、特色活动等（见表3）。①概念普及是通过讲座、WorkShop或网络研讨会等多种形式，向师生宣传研究数据管理的基本概念和方法，讲述如何制定数据管理计划，介绍相关的法律信息等，如柏林自由大学、哥廷根大学等；②案例分析侧重于研究数据管理的应用，如哥廷根大学详细分析研究数据管理在人文和社会科学领域的应用、科隆大学分析科研数据管理在医学领域的应用；③实践培训强调研究数据管理的方法，如哥廷根大学校医学院指导如何将研究数据管理融入科研之中，海德堡大学邀请专业人士讲解如何利用本校已有资源、如何进行软件开发等；④资源利用是研究数据的再利用，如科隆大学介绍校内相关资源、联盟资源以及研究数据管理试点项目介绍，海德堡大学介绍如何利用已有项目（heidICON、 heiDATA、HFDM等）进行数据分享、数据出版等；⑤特色活动是以“活动日”等形式促进科研数据管理的理念普及，回顾过往的项目，讨论实践方式、宣传服务等，如美因茨大学的“研究数据2021项目行动日”（Aktionstag Forschungsdaten 2021 Programm）、图宾根大学的“图宾根科研数据管理日”（Tübinger FDM-Tage）。
表3 德国U15大学联盟研究数据管理宣传活动

Table 3 The RDM publicity campaigns of the German U15

序号 大学名称 活动主要内容
1 柏林自由大学 WorkShop (介绍研究数据管理、如何数据管理计划)；在线研讨
2 柏林洪堡大学 WorkShop; “Love Data Week”
3 波恩大学 (未提及)
4 法兰克福歌德大学 (未提及)
5 弗莱堡大学 (未提及)
6 哥廷根大学 Workshop(数据管理和研究服务的介绍，人文、社会学中的数字支持，面向PHD和DOCTORAL的介绍，UMG（Universitätsmedizin Göttingen)数据管理基本介绍）；offene FDM-Seminare “Love Your Data!”
7 汉堡大学 WiSo研究学院的研究数据管理研讨会；研究数据管理介绍与培训；研究数据管理日
8 海德堡大学 FDM实践软件开发介绍、heidICON介绍、FDM概念快速介绍、如何利用本校资源开展FDM，如数据出版（heiDATA）、HFDM（The Heidelberg Forum Digital Humanities）项目介绍、服务介绍、数据分享介绍、免费资源使用、DMP介绍、elabFTW介绍
9 科隆大学 相关法律介绍、研究数据管理基本概念介绍、联盟介绍、校内相关资源介绍、医学应用实例、文学应用实例、C³RDM介绍、出版准则介绍、FDM试点项目介绍
10 莱比锡大学 WorkShop(如何制定DMP的workshop)；SaxFDM的一小时“数字厨房”活动
11 美因茨大学 研究数据2021项目行动日(Aktionstag Forschungsdaten 2021 Programm)
12 慕尼黑大学 (未提及)
13 明斯特大学 (未提及)
14 图宾根大学 图宾根科研数据管理日（Tübinger FDM-Tage）
15 维尔茨堡大学 研究数据管理的资助方介绍；JMU研究数据管理的介绍

3.3 科研数据管理的服务

德国U15大学联盟在研究数据管理方面提供了系列服务，覆盖了研究数据的整个生命周期，从数据产生到共享，为学者的研究数据管理行为提供全方位支持。

3.3.1 常见服务

德国U15大学联盟研究数据管理的常见服务包括咨询服务、培训服务、数据管理计划制定服务、永久标识符服务等。
咨询服务是最常见的服务之一，也是必要服务。咨询的范畴涉及面较广，基础咨询服务仅限于研究数据管理的概念和方法，更深层次的服务则根据学者项目经历展开，如项目申请阶段如何填报研究数据管理相关内容、如何应对研究数据的伦理和法律相关问题等。
培训服务通常与咨询服务同时提供。培训内容广泛，从研究数据管理计划制定到法律伦理等，从编程语言到数据处理语言；提供培训的既可以是来自图书馆的数据馆员或参考馆员，也有来自学校的法律专家、来自学院的有经验学者。培训的受众不应限制，学者和学生兼而有之。
数据管理计划（data management plan, DMP）制定服务是研究数据管理服务的关键环节。U15高校推荐的常用的DMP工具，有英国数字策展中心开发的DMPonline工具和德语友好的RDMO（Research Data Management Organiser）工具。DMPOnline配套使用Horizon 2020模板，更适用于欧盟项目；RDMO则与德语国家较密切，由波茨坦莱布尼茨天体物理研究所（Leibniz-Institut für Astrophysik Potsdam, AIP）、波茨坦应用科学大学（Fachhochschule Potsdam, FHP）和卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruher Institut für Technologie, KIT）运营，更适用于德国DFG和BMBF资助项目。通常，高校官网会提供DMP制定案例、RDMO使用指导，供学者参考。
永久标识符服务提供DOI等标识符的注册和管理，确保研究数据的可访问，较为实用。弗莱堡大学图书馆是大学DOI注册中心[23]，通过FreiDok plus平台发布的出版物可以获得DOI号；如果需要自己的DOI结构，也能协商单独的句法。汉堡大学不仅阐述了DOI构成方式与工作原理，还与汉诺威的莱布尼茨科学技术信息中心（Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften, TIB）签订了提供DOI的合同[24]，用户可以注册DOI。出版物出版时通过出版商获得DOI；如将研究数据或文档保存在汉堡大学的研究数据存储库中，能够自动分配到DOI；也可以通过邮件为电子期刊或者Web应用申请DOI。明斯特大学提供类似的服务。

3.3.2 存储服务

对于研究数据存储，联盟内各所大学提供了丰富的存储空间和存储方案。
波恩大学支持各种类型的存储需求。一般的数据存储可以使用北威州范围内的校园云sciebo（Campus-Cloud sciebo），每个人的存储空间至少30GB，最大500GB。对于Sciebo 无法涵盖的应用，研究数据基础设施提供功能强大的存储系统，无论什么操作系统（Windows、Mac或Linux）都可通过各种接口进行控制。如果需要自己的服务器，可以通过HRZ-Dienst uniVM虚拟服务实现，可自由调节服务器的性能配置，相应地需要支付一定的月租费。当需要与他人共享大量数据时，可以免费使用亚琛工业大学的Gigamove 2.0。
海德堡大学提供了数款存储服务。heiBOX可以存储研究数据，能够多个设备同步，与其他用户共享，甚至还能端到端加密。heiCLOUD是一种设施即服务（infrastructure as a service, IaaS），可以自行管理虚拟服务器，可以使用Hadoop集群。SDS@hd用于安全存储科学数据，特别是经常访问的“热数据”。
明斯特大学提供了组合服务。Tivoli存储管理软件（Tivoli Storage ManageVr, TSM）将研究数据备份在系统中，同时提供备份建议。Datasafe用于研究数据归档，存储时长有10年之久，满足一般的项目资助要求。此外还有4GB的个人存储空间以及校园云sciebo服务。
研究数据存储服务不仅考虑存储空间和存储时长，同时也顾及到访问限制。用户可以根据自身需求，对不同的人设置不同的访问权限。通过这种方式，既保障了数据安全，也实现了项目组内的数据共享。研究数据在一定程度上的公开，也符合项目资助方要求。

3.3.3 研究数据知识库服务

数据知识库是研究数据开放获取的重要途径，能够储、发布、传播和引用数据[25]。常见的类别有机构数据知识库、学科数据知识库、多学科数据知识库以及特定项目数据知识库[26]；也有划分为通用数据知识库、机构知识库和学科知识库[27]。
在德国U15大学联盟中，基本都明确规定了数据知识库可用于研究数据出版的本校存储机构。由于每所高校的研究数据管理建设进度不同，采用的数据知识库方式也不同。在资源有限的情况下，可以直接使用该校的机构知识库，如美因茨大学建议使用该校的机构知识库。在资源丰富的情况下，除了依托本校已有的机构知识库，还可以建设学社知识库，如柏林洪堡大学利用本校的机构知识库存储通用研究数据的同时，还建设有学科数据知识库，例如存放国内外学校绩效研究的研究数据的“教育质量发展研究所的研究数据中心库”、存放物理学材料数据的“NoMaD知识库”“历史语料存储库”和媒体知识库等。在具有一定的开发实力的情况下，可以建设本校的数据知识库，例如明斯特大学不仅有机构知识库，还有自己开发的数据知识库。无论采用何种方式，在存储和发布研究数据时，都需要揭示研究数据与其成果之间的“关系”。
U15中约三分之一有自己的研究数据知识库。在德国高校，研究数据知识库发展蓬勃，已有较多成熟的实践应用。如用于KIT数据管理（KIT DM）框架的MASi研究数据知识库[28]，性能优越、可以轻松支持各种用例；由德国研究基金（Deutsche Forschungsgemeinschaft, DFG）资助的RADAR项目[29]适用于长尾科学领域的通用研究数据基础设施，目前已有多所德国高校采用[30]。DFG早在2011年就资助了re3data.org项目，为研究人员提供有关研究数据知识库的指导[31]，re3data.org是目前全球规模最大、信息最全的研究数据仓储的索引[32]。

3.3.4 工具服务

德国U15大学联盟提供了各种形式的实用工具，丰富服务内容。
弗莱堡大学提供了虚拟研究环境[33]的服务。虚拟研究环境使得用户能够在项目的所有阶段进行数字化和透明的合作，通过数字化方法和基础设施来支持研究和教学。在虚拟研究环境中，能够使用及共享资源和工具。学校提供项目相关且定制的研究环境，同时提供接口和链接。虚拟研究环境适用于地理位置分散的研究人员之间的沟通和协作[34]。
波恩大学提供RSpace服务[35]。RSpace服务是一种类似电子实验室服务，由大学计算中心提供服务，只能校内访问或者通过VPN访问。RSpace是基于组的，用户可按需自行调整读写权限从而实现协同合作，对内容能够实现版本控制。RSpace符合各种标准和规范，拥有电子签名和审计跟踪的功能。RSpace对研究小组是免费的，同时为每个账户提供2GB存储空间，用户能够通过Rspace连接自己的网络驱动器和外部服务。法兰克福歌德大学也提供了类似的服务[36]。eLabFTW是一款强大的文档工具，是现代实验室管理的开源解决方案，已经在多个部门成功使用。
哥廷根大学提供在线问卷调查的服务[37]。问卷创建简单且支持多选项，用户无需懂得IT技术，不需要安装额外的软件，只需要一个网络浏览器即可使用。数据能够导出，用于数据分析。
柏林自由大学的统计咨询团队(fu:stat)向学生、员工、科研机构和公司提供统计相关的建议和帮助[38]。
汉堡大学的Heurist[39]是一个协作式开源Web数据库系统，用于记录、管理、分析、可视化、发布和归档异构和复杂链接的研究数据。与传统的数据库系统相比，Heurist的结构可以不断适应研究成果和研究人员的新要求，而不必耗时重组现有数据。
海德堡大学提供高性能计算（high performance computing, HPC）服务。HPC费用较为昂贵，一般由学校的计算中心提供相关的有偿服务。柏林自由大学、明斯特大学等均提供HPC服务。

3.4 校际联盟式的合作项目

德国U15大学联盟中的高校在研究数据管理方面采用了校际联盟的合作方式。通过校际联盟项目的形式，共同推进研究数据管理的发展，实现资源共享、技术共享、人力共享，促进研究数据的再利用。

3.4.1 校际联盟式的合作概述

德国高校管理层研究数据管理战略认为研究数据管理是超越高校界限的合作[40]。通过校际联盟合作，能够使机构之间的研究数据管理系统相互通信，实现跨机构研究。在德国U15大学联盟中，7所大学有明确的校际联盟式的合作项目，如表4所示：
表4 德国U15大学联盟研究数据项目联盟

Table 4 The RDM Alliances of the German U15

序号 大学名称 校际联盟
1 柏林自由大学 ①BUA-FDM ②Projekt FDNext
2 柏林洪堡大学 ①Projekt FDNext ②BUA-FDM
3 波恩大学 Cloudspeicher Sciebo
4 法兰克福歌德大学 Projekt HeFDI
5 弗莱堡大学 -
6 哥廷根大学 -
7 汉堡大学 -
8 海德堡大学
9 科隆大学 -
10 莱比锡大学 Landesinitiative SaxFDM
11 美因茨大学 -
12 慕尼黑大学 Projekt “eHumanities – interdisziplinär”
13 明斯特大学 Cloudspeicher Sciebo
14 图宾根大学 CLARIN-D
15 维尔茨堡大学 -
FDNext项目是一个区域性联合项目，涉及6所位于柏林和勃兰登堡地区[41]的大学，分别是柏林洪堡大学、柏林自由大学、柏林技术大学、波茨坦大学、奥德河畔法兰克福欧洲大学、勃兰登堡工业大学。其中，U15高校占有两所，分别是柏林洪堡大学和柏林自由大学。FDNext项目旨在进一步推动研究数据实践，特别是在服务办公室、学术部门和研究合作伙伴中的应用，尤其关注各个学科和研究项目的具体需求。作为合作伙伴，6所高校承担不同的工作任务。
BUA项目是“研究数据管理协作服务的理念发展”（Concept Development for Collaborative Research Data Management Services）项目的简称[42]，该项目旨在共同加强柏林大学联盟（Berlin University Alliance）内研究数据管理的服务和信息设施[43]。项目的4个成员是柏林自由大学、柏林洪堡大学、柏林技术大学、柏林查理特大学医学院。BUA项目为柏林大学联盟内的研究人员等提供研究数据管理方面的专门服务，诸如咨询和培训服务、建立和网络化研究数据相关社区等，将卓越集群、研究项目和研究人员的需求整合到研究数据管理服务中去。
Sciebo是一项用于研究和教学的免费云存储服务，由北威州内的25高校或研究机构共同运营[44]。操作简单、安全、存储空间大，可以在其中安全地存储有关研究、学习和教学数据。Sciebo操作简便，支持与不同终端设备的数据同步；数据安全，严格遵守德国数据保护和数据安全准则；存储空间大，为每个人提供至少30GB的空间，甚至可以高达500GB。
HeFDI（Hessische Forschungsdateninfrastrukturen）项目，即黑森州研究数据设施项目，是由黑森州11所高校和黑森学术图书馆信息服务协会共同建设[45]，为成员高校提供研究数据政策、培训、咨询、数据管理计划咨询、研究资助咨询、法律咨询、数据存储归档和发布等服务[46]，现已进入第二研究阶段。
SaxFDM项目[47]是萨克森州的大学和研究机构的一项倡议，旨在建立研究数据管理的网络与合作，协调相关活动。目前已经有3个工作组[48]：“知识转移和咨询”“联合服务和工具”和“公共关系”。德累斯顿工业大学、莱布尼茨东欧历史文化研究所和莱比锡大学正在研究为萨克森州的所有研究人员，特别是非大型高校和研究机构，提供研究数据管理相关的咨询和继续教育；通过建立自己的研究数据管理结构，为所有州内学者和研究机构提供战略支持。
CLARIN-D项目[49]从广义来讲就是处理语言的、特别关注与语言学相关的资源。项目专注于用户，人文和社会科学的研究者和学生只需要用简单统一的方式使用资源和技术，而不必处理复杂的技术。该项目是公共语言资源和技术基础设施（Common Language Resources and Technology Infrastructure， CLAIN)项目的德语分支，由图宾根大学协调[50]，多所大学参与，每所大学负责的重点不同[51]。

3.4.2 校际联盟式的项目优势：域内联合，分工合作

区域内形成联盟，根据各个成员的特色分配不同的任务，提高了项目效率，使项目取得了实质性的进展。
在7个校际联盟项目中，有6个是区域内联盟，多为州内高校与研究机构的合作。域内联合在地理位置上占有优势，一方面同一地区的数据管理背景一致、用户习惯相似；另一方面地理位置相近，更易于面对面交流。在推进项目时，区域内的各个合作伙伴沟通顺畅，对项目的发展和推进起到积极的加速作用。
合作模式基本为一所高校牵头或者主导，其他成员或独立或共同负责一个专题任务，每个成员侧重点不同，共同建设发展项目。如在FD next项目中[41]，每所高校（合作伙伴）都根据自身特点负责一个特定的主题，由柏林洪堡大学负责协调，从而实现长期合作。其中，波茨坦大学负责研究数据管理策略，柏林工业大学负责研究项目的研究数据管理政策，德河畔法兰克福欧洲大学负责研究数据管理的相关法律咨询，柏林自由大学负责专业模块培训，勃兰登堡工业大学负责研究数据管理培训的嵌入式学习，柏林洪堡大学负责研究数据管理的服务供应相关、研究数据管理社区等。

3.4.3 校际联盟式的项目特点：循序渐进，持续发展

研究数据管理的建设与发展需要循序渐进。以联盟形式开展的项目，更容易持续发展。例如，FDNext是项目FDMentor的延续，两者的合作伙伴一致，项目内容有连续性。项目FDNext完成后，开启了FDLink项目[52]。再如，项目HeFDI第一期始于2016年3月终于2020年，第二期于2024年开始。而项目CLARIN-D则是项目CLARIN的德语分支，继承了已有资源，更容易开展后续的研究工作。

3.4.4 校际联盟式的项目成果：产出丰硕，投入使用

联盟形式的项目建设，成果产出丰硕，大多都已投入实际使用。
在软件工具类方面，成果颇为显著，多款产品已经投入使用。如项目Sciebo为研究数据存储提供了有力的保障，再如CLARIN-D项目基于网络的分析工具Weblicht工具包[53]能够分析、丰富和可视化研究数据。
在研究数据再利用方面，CLARIN-D项目的搜索引擎产品“虚拟语言天文台”[54]（Virtual Language Observatory, VLO）可以以不同的方式检索CLARIN项目的研究数据，如文本检索、关键字检索、资源标题检索等。
此外，非实体化的咨询服务也是项目成果之一。例如，SaxFDM项目的咨询服务[55]几乎每个工作日都能够提供咨询服务，服务时长可达1.5小时；HeFDI项目的HeFDI Data Talks[45]每个单周周五以网络会谈形式举办的研究数据讨论会，由来自联盟内不同高校或者国家研究数据设施NFDI项目的主讲，讨论内容涉及面广。

4 德国U15大学联盟研究数据管理服务的特点/Features of U15 RDM services

负责任地、可持续地处理研究数据，是良好科学实践的重要组成，也逐渐成为标准。德国是开放科学的先驱，对研究数据和研究数据管理有充分的认知和独到的理解，在推动与拓展研究数据管理上有着丰富的实践经验。如国家研究数据基础设施（Nationalen Forschungsdateninfrastruktur, NFDI）、欧洲开放科学云（European Open Science Cloud, EOSC）和欧洲新型云存储服务GAIA-X等。
U15联盟无论是高校层面或是学者层面，研究数据管理的氛围浓郁、蓬勃发展，相关服务广泛应用于实践之中；特别是学者自主参与度较高，如U15联盟中莱比锡大学的校际联盟项目SaxFDM是“自下而上”的，由参与者共同运营[47]。

4.1 多维度多方位开展服务

德国U15大学联盟研究数据管理服务颇具规模，服务模式成熟，基础设施齐全，覆盖整个研究数据生命周期，体现了服务的多维度和多方位。

4.1.1 清晰的信息导引

德国U15大学联盟的网站向学者提供了清晰的信息导引，表现形式多样化，既有详细的文字描述，也有趣味的多媒体内容。网站在陈述研究数据管理的相关理论时，脉络梳理逻辑缜密、条理分明，概念描述详尽齐全、清晰易懂，表述明了、形式多种兼具趣味。尤其是《行动手册》和《行动指南》，内容全面，不仅涵盖了研究数据管理的基本信息，更是根据本校特点提出了具体的实施方案。
德国U15大学联盟的网站总结了丰富的研究数据资源，提供有针对性的信息导引，方便学者检索需求数据。研究数据资源包括通用研究数据网站和各类学科数据知识库。对研究数据管理有浓厚兴趣的学者，还能从网站上找到图书馆归纳总结的更多资料，深入了解研究数据管理的方式方法和衍生研究。

4.1.2 广泛的服务内容

U15联盟提供了全面的研究数据管理服务，基本覆盖了研究数据生命周期的每一步骤。在“数据计划”环节，有研究数据计划的服务，提供相应的工具；在“数据处理”和“数据分析”环节，丰富的工具提供了相应的支持，如问卷调查工具、虚拟环境、高性能计算资源等；在“数据存储”环节，提供了多套存储方案；在“数据出版”环节，提供存储知识库；在“数据发现”环节中，提供了永久标识符的服务。在整个生命周期中，咨询和培训是贯穿其中的，有概念的解说、方法的培训、法律咨询的支持等。
从学者较为关心的项目角度来看，服务深入项目的不同阶段，给予不同程度的支持。典型的案例有海德堡大学的服务，研究数据管理服务贯穿了整个项目，从计划阶段到实施阶段到结束阶段，都有相应的服务措施。

4.1.3 完善的基础设施

德国U15大学联盟在研究数据管理方面的基础设施较为完善，涉及研究数据管理的各个方面，如各阶段的工具使用、存储空间、计算资源、软件开发、工作流程等。良好的基础设施是实现研究数据管理服务的关键因素。
U15联盟的基础设施齐全。在工具使用方面，既有来自网络计算中心的辅助工具，也有来自图书馆的统计调研工具、永久标识符服务、虚拟环境等，还有来自其他机构的工具支持；此外还有联盟有本地化工具，如更适用于德语国家的数据管理计划工具RDMO。在存储空间方面，联盟各大学提供了各式各样的支撑，存储备份得到了有力的保证；从存储空间到存储方案，学者能够自由选择存储方式。在计算资源方面，网络计算中心提供高性能的计算机服务。

4.1.4 融合的人力资源

人力资源是研究数据管理服务的基本要素，是服务不可或缺的部分，为学者提供全方位的研究数据管理服务。
整个服务过程都需要“人”，需要熟悉研究数据管理的人。在研究数据管理的基本服务中，处处需要人。咨询服务需要人，培训服务也需要人。如何制定数据管理计划，如何在申请项目时填写数据管理相关内容，如何组织数据，如何保存数据，如何备份数据，如何让数据被“看到”，如何规避伦理法律问题等，都需要“人”的参与。
服务团队的成员可以是馆员，也可以是院系学科专家亦或是数据专家，只要熟悉和掌握研究数据管理，在研究数据管理的过程中都能够介入和参与。设置服务团队的岗位时，“全职+兼职+学生助理”是联盟中常见的组合，这是应对资源有限情况下提供优质服务的一种方式。

4.2 校内外密切合作

研究数据管理是一个复杂的过程，做好研究数据管理服务是一个大课题。仅由高校图书馆承担相关服务工作，无论是从学科专业角度还是服务经济开销角度，都是一个巨大的挑战，难以持续发展。因此，以合作形式来最大化校内外资源的利用率从而优化研究数据管理服务是一种必然趋势。

4.2.1 校内合作

在德国U15大学联盟中，五分之三的大学图书馆选择与校内机构合作，共同开展研究数据管理服务，促进共同发展。高校图书馆是研究数据管理服务的核心力量，但在资源有限的情况下，与学校的其他机构合作是必然结果。
网络计算中心是主要合作机构。优势在于中心拥有丰富的硬件资源储备，如充沛的存储空间、昂贵的高性能计算机等，同时还有专业的软件开发人力资源。在同样的研究数据管理服务理念下，两者的合作能让资源利用率最大化。
学院合作也是一个常见选项。研究数据管理理念在德国较为普及，学院同样重视研究数据管理。来自学院的服务成员能以自身的学科背景来促进研究数据管理，甚至使跨学科科学研究变得更加简单。

4.2.2 校际合作

德国U15大学联盟的高校参与多个联盟。在U15联盟内，15所高校共享相同的立场文件；而在区域内（或州内），通过与其他学校形成联盟（或者团体、网络），在区域内协调研究数据管理活动，实现资源共享和技术合作。
校际合作将松散的资源整合起来，让人力资源、技术资源、存储资源等得到共享。如SaxFDM项目的咨询服务统筹了咨询服务团队，为项目成员机构的学者提供了及时的咨询服务。此外，校际合作使得研究数据管理变得更加容易，是对本校研究数据管理资源不足的补充，增强了研究数据管理的影响力，也加深了技术深度。通过校际合作，使得跨学科科学研究变得更加容易实现，使得学术交流更加通顺，研究数据管理更容易被学者接收。

5 德国U15大学联盟研究数据管理服务的启示/Enlightments of U15 RDM services

5.1 建设初期：合作共赢，优势互补

在研究数据管理服务建设初期，资源有限，可以利用馆内外已有的资源，通过导引逐步展开服务。

5.1.1 基于馆内已有服务

图书馆研究支持服务已日趋成熟。基于图书馆馆内已有的服务，串联或是改造相对成熟的服务，走出研究数据管理服务的第一步。
在服务建设初期，人力资源有限的情况下，可以暂时不设置数据馆员的专职岗位，而是依托学科馆员，与有数据管理需求的学院合作，开展试点项目。这对学科馆员有了提升自身能力的要求，要求其对数据管理服务有了解、对研究数据管理的方法有研究。在宣传理念时，形式应不局限于网站文字介绍，尽可能多元化、趣味化，通过动画视频、讲座、信息素养课程等宣传研究数据管理的重要性和方法。
研究数据的存储知识库有多种类型。在建设初期，由于学者对该项服务的认知度不够、亟需度不高，同时图书馆缺乏了解学者的根本需求和个性化需求，学者对该项服务迫切度不高，直接建设数据知识库不一定能取得理想的效果。可以利用图书馆已有的机构知识库，通过改造部分功能，实现研究数据存储、备份和出版的功能。在用户数量达到一定规模后，不断积累用户的反馈意见，根据需求再重新建设独立的数据知识库。

5.1.2 整合校内已有资源

通过调研发现，越是丰富的研究数据管理服务，越是对资源的要求较高。大多数高校图书馆，选择与校内的各个机构合作，共同提供服务。
高校图书馆是研究数据管理服务的主要部门，其承担主要的工作。在建设初期，图书馆可以牵头整合校内资源，展开与校内机构的合作，充分利用校内已有资源。对于一些硬件服务，可以寻求学校网络中心的协作，共同服务学者。例如，由网络中心提供硬件空间、保障数据安全，由图书馆提供多种存储策略和访问策略以及提供使用培训服务。合作试点的学院，既是被服务的对象，也是服务者，结合学科背景、结合学者需求成为政策的制定者之一。在涉及到法律伦理问题时，可以与学校职能部门合作，共同制定研究数据政策。

5.1.3 融合校外已有成果

中国高校研究数据管理推进工作组对研究数据管理有多年的研究，取得了一定的成果。北京大学和复旦大学先后主办了高校数据驱动创新研究大赛，促进了研究数据的再利用与共享[56]。充分利用已有的研究成果，融合进本校的研究数据管理服务，能够节约成本，更优质地展开服务。

5.2 逐步发展：提升自身能力，随时应对新挑战

图书馆是数据的生产地、存储地、处理地等，数据服务是一种必然趋势。研究数据管理服务是数据服务的一部分。在研究数据管理服务的发展时期，图书馆馆员应当建立数据管理服务的意识，接受相关概念以及实现方法的培训，在数据生命周期各个环节做好服务布局，兼顾各利益方需求，尽可能做到逐步覆盖，开展智慧服务。
馆员要熟悉研究数据的相关概念。不仅需要知道基本概念，还需要了解其衍生概念，如涉及的数据伦理问题等。基于此才能做好研究数据管理的宣传和咨询工作。馆员要精通研究数据的相关方法。精通方法，才能打消学者的顾虑、获取学者的信任、赢得学者的认可。这是数据服务嵌入学科研究的重要一环。在熟悉理论的同时，能够有实际操作能力。如在数据管理计划制定环节，能够清楚国内外各资助基金对DMP的要求、熟悉各类填写模板、掌握多种工具，能够按照学者需求随时提供咨询服务、嵌入服务。
研究数据管理并不是一个新话题，经过不断探讨和摸索，国外的服务模式已经基本成型。然而在信息化社会，随着科学的快速发展，数据管理服务的要求不会一成不变。优秀的研究数据管理服务，既要有充裕的固体支持，也要有“人”的服务。“人”的比重非常高，咨询、培训、嵌入式服务都离不开“人”的因素。固体的投入是前期的投入，较为容易实现。而“人”的服务是随需求不断变化、不断提升的。这对于图书馆馆员而言，是优势，也是挑战。图书馆馆员应当具备乐意学习、愿意提升自我的意愿和能力，随时应对接踵而来的挑战。

5.3 成熟阶段：服务多维度多方位，打造“1+N”专属服务

在服务的成熟阶段，图书馆已经积累了丰富的服务经验，累计了足够的服务人才。此时，图书馆可以组建图书馆服务团队，归纳总结已有的案例经验，制定符合本校特色的通用服务方案，从多个维度多个方位提供服务。
图书馆可以以馆员为主要服务人员，广泛吸纳学院、职能部门人员兼职或专职提供研究数据管理服务。团队成员学科背景不尽相同，但都熟知研究数据管理的具体流程和步骤。
通用服务方案覆盖研究数据的全周期，能更有效地整合和利用资源，使研究数据管理服务的经济开销降低。同时，团队应有各个学科背景的成员，以便能够结合通用方案提供更具针对性的服务。
在成熟阶段，图书馆能够为学者提供“1+N”专属服务。所谓“1”，是指有服务需求的学者或者研究团队；所谓“N”，是由多人组成的研究数据管理服务团队。
团队中每个岗位承担不同的职责，力争将服务贯彻在整个研究数据周期。团队有专职数据管理计划制定的馆员，熟知常见资助基金的要求，能够协助学者制定符合基金资助要求的管理计划。团队有专职数据处理的馆员，能够结合学科背景，协助制定数据存储计划、数据备份计划，培训数据处理工具的使用方法，甚至协助学者作好研究数据命名归档等。团队有专职数据出版的馆员，能够协助学者选择合适的数据出版方式，帮助学者揭示研究数据，使学者在其研究领域更具影响力。在开放研究数据时，开放到什么程度、涉及到哪些伦理问题和法律问题，学者不一定清楚其中的界限[57]，这也是团队成员承担的工作之一。

6 结语/Conclusions

通过对德国U15大学联盟的深入调研发现，德国高校图书馆非常重视研究数据管理，提供了多方面的服务。笔者从服务团队的架构、理念宣传的方式、服务的详细内容和校际联盟成果等多个方面展开研究，归纳总结德国U15联盟在研究数据管理方面具有“服务多维度、合作广泛”等特点。
笔者认为，高校图书馆可以先整合已有的校内外资源，踏出研究数据管理的第一步；在逐步发展期间，培养馆员能力，主动向学者提供服务；在服务成熟阶段，形成一个优秀的服务团队，嵌入学者研究数据的全周期。
然而，本研究还存在一定的局限性。由于研究主要基于网络调研和文献调研，缺乏与相关工作人员的直接沟通和实地考察，可能未能充分考虑到服务的细节问题。

刘悦如：确定研究方法，调研相关内容，撰写与修改论文；

袁锦波：修改论文；

华之颖：修改论文。

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