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科研項目風險分析及對策范文1
〔關鍵詞〕數據管護；生命周期；科研過程；風險管理
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.05.007
〔中圖分類號〕G251〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2017）05-0037-06
Research on the Risk Control Strategies of Scientific Research
Process Based on the Perspective of Data Curation Life CycleXu Weilan
（School of Information Management，Central China Normal University，Wuhan 430079，China）
〔Abstract〕In the environment of E-Science，the process risk management plays a more important role in scientific research project.This paper attempted to discuss the content constitution and the formation mechanism from the nature of the risk of scientific research process.The current situation and problems of risk management in the scientific research process were analyzed.The concept of data management life cycle was combined with three aspects of the research process，life cycle and risk management.Based on the time-process-logical three-dimensional structure，the risk management model of scientific research process was constructed.The operational mechanism of risk management was explored.In different stages，the identification and prevention of scientific research risk were provided.
〔Key words〕data curation；life cycle；scientific research process；risk management
經濟合作與發展組織（OECD）相關統計顯示，我國科研投入與產出比率較低，科研成果轉化率不足15%[1]。隨著大數據技術、互聯網+時代的到來，海量、多維、多模態的數據如井噴式劇增，成為促進數據密集型科研創新發展的重要資源。然而，在科研進程中囿于人們認知局限、管護策略欠妥，導致科研小數據與不可重復觀測數據的丟失、長尾數據忽視、信息損失不可讀、信息共享與復用艱難等風險。為了規避科研過程中不確定性的各種風險，避免數據的重復采集與處理，促進多學科科研人員協作交流，增強科研數據的可溯源性、可重用性、可驗證性，提升科研產出的質量創新與增值效率，無疑成為當前科研管理亟待解決的問題。
盡管國內外學者在科研項目風險、科研生命周期的數據管理服務方面關注熱烈，不乏有見地的研究成果。如：胡曉蕊（2014）[2]對科研項目財務風險做了識別與控制的界定，王靜等（2014）[3]提出了服務協作風險管理思路，朱光等（2016）[4]給出了隱私風險管理框架，楊丹（2007）[5]、蔣琰（2009）[6]、張萍等（2015）[7]探究了高?？蒲泄芾砟芰Τ墒於饶Ｐ秃驮u估方法。2015年葉蘭[8]、李偉綿[9]等討論了科研數據管理模型，等等。但從動態多維視角探討科研過程風險管理模型的研究比較罕見，鮮有文章提出了生命周期視角下科研項目風險管理，可大多圍繞時間、人員、經費、資源等維度進行綜合層面的分析，缺乏從形成機理層面深度揭示風險的來源，探知風險的可預測與可改進方略。因此，本文從內容構成及形成機理深入挖掘科研過程風險的本質，剖析科研風險管理的問題與歸因，從數據管護生命周期視角構建科研過程風險的動態管理模型，全面優化科研過程風險的管理方略。
1科研過程風險
11內涵
風險管理研究發端于企業，1989年Boehm出版的《軟件風險管理》[10]奠定了軟件項目風險管理理論基礎，隨后在科研管理領域的研究蔚然成風，但有關過程風險研究并未引起學者們過多關注。通常，西方學者側重從經濟學、精算學等領域的客觀維度來定義過程風險，國內學者偏向以社會文化為核心的主觀維度來構建過程風險內涵。本文認為，科研活動主觀上說是人的認知過程，客觀上是實踐與認識過程，科研過程風險實質是科研人員在認識和實踐中的風險現象的表征。該風險與企業風險、社會風險不同，其特征主要有復雜性、隱匿性以及可防范性。當研究主體在選取不同的研究方式與路徑后，表現出對未知事件分析與判定的結果差異顯著，致使多種不確定性產生，即科研過程風險的復雜性；在突破未知的灰色領域探求特定指向的智力密集型科研活動時，相關后果與影響無法直接感知，各種潛在風險隱性傳遞，呈現出隱匿性；可防范性則是指不斷發展與更新的理論體系與實踐方法為科研過程風險的防范可控提供了各種可能。
12內容構成與形成機理
科研過程是科研創新質量的形成、增值效率的提升過程，主要包括以科研項目、課題等為依托的核心過程與提供支持的科研資源配置、科研輔助管理過程。本文認為科研活動為非固化不變的程序，是一項復雜的實踐與認知系統工程，一般由需求識別過程、計劃實施過程、成果形成與改進過程以及反饋過程等幾個環節相互銜接，其過程風險的內容構成可從科研項目的啟動、執行以及后續3個過程深入剖析，如圖1所示。
圖1科研過程風險的內容構成圖
由圖1可知，科研過程風險的內容構成可由啟動過程風險、執行過程風險以及后續過程風險3部分構成?？蒲袉舆^程風險包括科研選題風險、學術構思風險以及方案擬設風險?？蒲羞x題的擬定是最基礎、最重要的環節，務必需要嚴格審查，并進行風險評估[11]。選題確定后，科研主題便開始對科研課題進行學術構思，確保論據符合科研認知邏輯與事物內在規律，該環節的風險有可能導致科研活動偏離正確軌跡。而方案擬設決定了科研全局活動的順利進行，所以該過程的風險會造成科研活動整個過程癱瘓。科研執行過程風險由硬件支撐風險、服務支持風險、資源配置風險組成。硬件支撐風險是指在現有網絡、圖書館、實驗室等硬件條件下，科研相應的儀器、材料、設備等是否齊全、精度如何、可供使用程度多大等風險。服務支持風險是說缺乏對科研用戶需求、科技發展情況等外界信息收集、分析、判定，使得科研機構在項目實施過程中無法確定和甄別問題本質，加上內部溝通不暢造成信息服務支持能力不足的風險。資源配置風險主要是科研成果產出過程中，時間、經費、共享數據等有關資源的調配與管護不當造成的損失。科研后續過程風險分為科研實施風險、知識表達風險以及成果轉化風險?？蒲袑嵤╋L險是科研周期與具體工作進度安排、實施方案科學規范等內容不當引發的風險。知識表達風險是將個人知識轉化成組織或零散知識對科研活動負面的直接和間接影響。成果轉化風險是科研成果轉化為社會產品、成果及生產力時，社會需求的適應性低、社會價值的擬合度不高等原因造成的負向影響。
追蹤科研過程風險的形成緣由不難發現：科研過程中科研主體的主觀風險和科研過程執行或后續進程中所引發的客觀風險是科研過程風險的形成機理。科研主體的功利傾向與科研團隊的不穩定性是引發主觀科研過程風險的內在因素，應用性科研產品脫離市場與不合理的科研獎評機制是引起客觀科研過程風險的外在因素[12]。
2科研過程風險管理問題歸因
宏觀層面來看，傳統科研過程風險管理不外乎3種類型：“終點式”考核過程風險管理、非均衡反饋過程風險管理以及“管制型”溝通過程風險管理[13]。第一種風險管理注重以科研成果最終形態為前提的風險防控；第二種風險管理傾向對科研立項數量與課題等級、初期科研經費匹配度等指標的管理，對科研項目完成情況、完成質量關注度次之，對科研過程風險管理幾乎完全忽略；第三種將科研立項考核和目標管理定位為一種管制模式，缺乏明確的管理機制和流程，無法完成科研過程的即時、全面監控與追蹤。顯然可知，現有風險管理中極其缺乏過程風險管理意識，科研過程風險管理方式也與管理制度環境嚴重脫節，科研過程中針對性、實效性的風險管理責任制嚴重缺位[14]。
微觀層面來說，首先，現有科研過程風險管理中大都拘泥于固定的管理流程，風險管理中過分倚重不靈活的考核機制，缺乏過程意識；過程管理中以形式主義非定期抽查為主，缺乏風險意識，無法實現主動管理。其次，大量豐富的科研原始數據被遺棄、長尾科研數據的管理不當或重用障礙等造成科研過程風險管理長效效用不足。此外，科研過程中，項目的質量要素指標復雜，交叉科研項目績效評價的局限以及科研成果社會效用的滯后與非顯性，因而難以精準測度科研過程風險管理的內在規律與價值[15]。
3數據管護生命周期理念引入科研過程風險管理的可行性分析2004年，英國綜合數據管理機構（Digital Curation Center，簡稱DCC）成立。2005年9月，英國巴斯大學第一屆數據管護會議召開。2006年，DCC與愛丁堡大學聯合創辦《國際數字管護期刊》問世[16]。這一系列活動，標志著“數據管護”研究的濫觴。結合國內外學者有關數據管護生命周期的界定，本文將其細化為以下階段：數據管護戰略規劃、數據收集、數據處理、數據保存、數據利用、服務質量評價。其理念不僅明確數據作為管理對象脫離于相關領域的獨立存在性，更重視厘清產生數據并與之關聯的某領域的特征，即數據管護生命周期應與其關聯領域活動的具體過程相結合。簡言之，數據管護生命周期可由“數據生命周期”和“領域活動過程”兩層次構成，如圖2所示。
如圖2所示，數據運動趨勢與其價值，主要從數據外在形式和內在價值的變遷為數據管護生命周期提供實施的路徑與依據。隨著數據科學（Date Science）、數據自然界（Date Nature）的來臨，科學數據與信息“價值老化”生命周期衰變規律異同，它與科研工作流程緊密關聯。所以將該理念引入科研過程風險管理，一是將科研過程風險管理中各類科研數據資源貫穿于整個研究生命周期，能實現從創建、使用、歸檔全過程的主動管理；二是從科研數據資源長期效用與可持續發展視角，使信息生命周期與科研數據價值緊密關聯；三是以定量化描述和測度科研過程風險管理中各類數據本身在生命周期各環節的特性，能挖掘其內在規律和價值；四是以SDM-CMM為核心的管護模型強調了一種持續性的過程改進，這與數據管護生命周期下的科研目過程風險管理極具不謀而合之處，二者實施主體都屬于知識密集型組織，具有相似的管理對象，都依托于項目的開發進行，且都由輸入、輸出過程組成，也均與擬解決的質量問題密不可分。借鑒該模型理念能將生命周期過程管理和科研項目風險管理有效整合，對數據管護服務能力各階段進行科學合理的劃分，并綜合評價出數據管護服務各方面的成熟特征，還能為科研項目各環節提供數據管護能力的改善路徑和提升策略。
4基于數據管護生命周期的科研過程風險管理方略
41科研過程風險管理模型的構建
411模型構建思路
在科研過程風險管理中，無論是科項目啟動前、執行中或后續過程，其過程風險的管理體系都包括風險的識別、評估、排序、緩解以及監督5個方面。數據作為科研過程的重要資源，數據管護服務能力實質表征了測度、評估和持續改善科研過程風險管理實踐的重要度量指標。數據管護服務能力的過程域及影響因子又與成熟度等級間存在一定的映射關系。因而，目蒲邢钅孔隕硤卣鞒齜，將數據管護生命周期理念與風險管理理論方法相結合，綜合借鑒SDM-CMM模型的成熟度分級思想、風險管理體系結構、數據管護生命周期的服務能力，構建出基于時間――過程――邏輯三維度的科研過程風險管理模型。
412管理模型的構建
風險管理模型旨在增強科研過程中風險應對決策能力，預防突發事件的產生，降低風險帶來的損失，識別并管理整個數據管護生命周期下科研項目全過程的風險因素，提供多重風險的評估與改善能力。該模型依據科研項目的特點，以時間維度劃分科研項目不同階段，在數據管護生命周期各階段的過程域，按照邏輯維序列，結合服務能力成熟度等級構建基于時間――過程――邏輯三維結構的科研項目過程風險管理模型。如圖3所示。
圖3科研項目過程風險管理模型圖
1）時間維――科研項目不同階段過程風險管理
如圖3所示，從科研項目啟動、執行、后續全過程的時間維度看，風險管理始終由風險識別、風險評估、風險排序、風險緩解以及風險監督構成。首先，依據數據管護生命周期各階段關鍵過程域所關聯的子實踐的風險進行識別，主要目的是將評價數據管護服務能力的關鍵過程域分解成為公用實踐、專用實踐以及子實踐等可供評價的層次，識別整個數據管護生命周期的風險源的構成及其它們之間的關系。其次，根據科研過程風險發生的概率對某項目的影響程度做出非正式的估測，對于科研數據管護各階段不確定性風險概率及影響程度進行經驗相似項目單元參照評估，建立風險評價指標和方法體系。第三，根據帕累托最優原理，整合獲得對數據管護各階段所有風險源的概括性認識，并對其進行排序，集中加強對科研項目威脅較大的風險元素進行管理。第四，針對科研風險的量化結果，降低其風險產生的概率和帶來的負面效應，從而制定風險管理應對策略，實施有效的技術手段。最后，根據科研項目的數據變化情境，適度修改或擬定新的科研風險處置策略，跟蹤已識別的科研風險，同時監管未識別的潛在風險，確保風險應對計劃及時修補完善。
2）過程維――數據管護生命周期的過程域
本模型中，科研過程風險識別依據數據管護生命周期的過程域展開。如圖所示，數據管護生命周期服務能力的構成要素本身就是自成一體的過程，它由通用性的數據管護過程，數據采集、處理與鑒定選擇過程，數據的可視化、集成和導入過程，數據的共享與過程，數據服務質量的評價與保護過程這五要素構成了管護服務能力的關鍵過程域。關鍵過程域的組成部件是生命周期管護中某一域內的一組相關的實踐，科研過程風險實質就是過程域中各子實踐風險的集合，管控好實踐中的風險則能實現對過程域風險的有效管理。另外，實踐還包括公用和專用實踐，前者視為過程域的通用性問題，后者需建立專用風險清單。風險的識別與管理并非一蹴而就的，應在科研項目全過程以過程域、關鍵實踐、其他子實踐為依據自始至終定期執行。
3）邏輯維――CMM成熟度等級與數據管護服務能力映射關系
從邏輯維度分析，科研過程中，若數據管護服務未執行，那么依據CMM的五級成熟度等級判別該科研項目處于零等級，只有當其在一個臨時基礎上執行，科研項目才會被初始化；如果數據管護生命周期是根據科研項目級別設定并執行的政策和程序，此時科研項目處于可重復級；直到數據管護服務一直應用于所有科研項目的全過程，則標志著已在定義級執行；項目評估數據管護服務過程的有效性，以及管護標準的維持，意味著科研項目是在可預測級執行；在優化等級下，數據管護致力于對缺陷識別和弊端自處理。
413風險管理模型的運行機理
為了有計劃地進行風險分析，實施風險管理過程，三維風險管理模型的運行機理可如圖4所示：
首先，由上述三維模型建立起數據管護生命周期、科研項目開發文檔要求和CMM的映射關聯，然后給出數據管護服務每個過程域的主要活動與輸出，根據數據管護生命周期下科研過程風險定義：R=∑ni=1（W（xi）×P（xi），其中xi（i=1，2，…，n）表示科研項目過程中風險事件，n為風險事件的數量，W（xi）為科研項目中風險事件xi的權重，P（xi）則是科研項目進程中風險事件xi產生的概率。通過對每個數據管護過程域中的活動和輸出與最佳實踐進行比較，然后識別科研項目過程中的活動與輸出是否出現偏離。科研過程中，在組織與機構對數據管護最佳實踐指導下，風險發生的概率難免發生偏離，一方面，當科研過程中數據管護生命周期的某一節點處于風險產生的概率高于最佳管護實踐下的風險出現概率，稱之為正偏離；另一方面，因科研過程中數據管護策略持續不斷的改進，使得風險發生概率減低而形成負偏離。其次，對這一系列偏離進行客觀評估，裁剪出客觀存在偏離數據管護生命周期最佳實踐的不確定性，識別數據管護主體的決策和科研數據利用主體價值目標構成的潛在威脅或造成的損失。最后，判定兩類不同主體對相同風險的承受力與收效大小、投入多寡、科研活動的主體地位以及所掌握的資源，從而實現對科研項目過程的風險識別、風險評價、風險排序、風險緩解與監督。
42科研過程風險管理的實施
421關鍵風險因素分析體系的裁剪
裁剪就是通過以上風險管理模型中的關鍵過程域與關鍵實踐的實施情況快速定位每個具體科研過程風險因素，并在管護過程中實現對項目過程活動風險的監控與根除。從科研項目前、中、后期的科研數據管理的若干關鍵實踐、公用實踐、專用實踐等都可聚集到5個關鍵過程域中，如表1所示：①通用性的數據管護，主要目標是成立管護工作服務評議小組，根據科研用戶需求，追求高質量的科研項目管護流程，預判項目風險。②數據采集、處理與鑒定選擇，目的為獲取可靠數據，以便科研項目過程中的利用與保存。③數據的可視化、集成和導入，旨在描述和表示科研數據，便于后續研究的挖掘與使用。④數據的共享與，目標是為科技工作者共享、獲取與科研數據交互制定對應的政策和提供必備的技術基礎。⑤數據服務質量的評價與保護，目標是保障科研數據的可訪問性、復用性、合法性等。
表1關鍵過程域與關鍵實踐
關鍵過程域〖〗關鍵實踐過程評估通用性的數據管護通過項目數據來源、背景識別利益相關者；未來潛在用戶需求；建立數據管護的風險管理的量化目標；制定戰略規劃與管護計劃、政策。測評與分析；驗證實施情況數據采集、處理與
鑒定選擇制定數據質量控制政策、流程、方法、工具及數據文件政策、格式、組織形式；采集數據與數據文檔的思路、策略。測量與分析，確保數據質量；驗證其他來源數據的集成情況數據的可視化、
集成和導入制定元數據采集政策、規范、模式；制定數據生成策略、u估元數據。測評與驗證實施效果數據的共享與制定數據共享、權利與保密政策、使用規則；管理訪問支持技術和服務方式、流程、標準。測評與分析；驗證實施情況數據服務質量的
評價與保護制定數據保存、備份、管護、復用許可政策、計劃；選擇支持技術、模式、備份程序、數據遷移方案。測評與分析；驗證存儲與備份情況
表1中的關鍵實踐說明了組織機構為確?？蒲胁煌A段數據管護流程必須開展的行動、前提條件以及實現關鍵過程域必需的程序。過程評估則說明了進行風險管理所需的測量、分析過程與結論驗證。
422不同過程風險的識別與防控
風險識別是辨識所有可能影響科研過程風險因素和事件，為確認數據管護生命周期下科研過程風險不確定性的客觀存在，區分科研項目啟動前、進行中、后續過程所有工作流程各環節上潛在的風險因素與事件，以便為風險管理提供支持。
1）啟動過程風險的識別與防控
在科研前期啟動過程中，科研選題、學術構思以及方案擬定對科研過程風險產生直接正向顯著影響。良好的數據管護戰略規劃便于推進科研項目的有序開展，啟動過程風險識別與數據管護戰略規劃內容是否恰當、合理、周全密切相關。此階段，研究者們需明確各種國際慣例、國家政策與法規、上級機構與組織的數據共享政策，并制定適用于數據收集、組織處理、存儲備份等要素的高質量的數據管護計劃，提供包含數據管護計劃政策、計劃指南、計劃要素、計劃模板甚至具體工具等精準的計劃和資源導航，確?？蒲羞^程后續工作順利進行，預防項目目標實現的安全隱患。此外，為了防范源自于啟動過程的風險，我們可以通過對已有研究基礎、條件、知識和技能進行拓展與深化，不斷確保既定的知識性投入，實現知識向生產轉化的永續活動，提升科研成果質量[17]。
2）執行過程風險的識別與防控
科研執行過程中，硬件支撐通過影響成果轉化過程間接正向顯著影響科研過程風險，服務支持通過影響知識表達過程間接正向顯著影響科研過程風險，資源配置影響不夠顯著，但科研環境對科研過程風險影響值得重視。該過程風險隱患規避可體現在數據管護生命周期的數據收集、數據處理以及數據保存三個階段的合理管護。在數據收集環節中，管護人員必須檢索查驗是否有可重用的項目數據和方法，明確產生項目數據的類型、格式指標，繼而擬訂合適的項目數據創建、收集的方法與工具；數據處理中，管護人員首先需對項目數據與文件組織規范化處理，統一規范文件命名規則、進行數據文件的版本控制、根據項目數據不同類型選取恰當元數據標準。其次，根據科研項目數據類型及預期結果精選出匹配的工具來分析和處理數據；數據保存階段，管護人員以某一時間段為頻度對科研項目數據進行存儲和備份，選擇最佳的存儲途徑、工具、系統等。另外，為了防范源自于執行過程的潛在風險，我們可以試圖構建有利于創新科研成果的良好科研環境，加強管護人員與科研團隊相互交流與溝通，建立和完善合理的科研資源配置機制，為可持續有效的科研過程風險管理提供保障[18]。
3）后續過程風險的識別與防控
科研后續過程中，科研實施、知識表達與成果轉化都會給科研過程風險帶來正向影響。該過程風險的根除與數據管護工作的數據利用和服務質量評價緊密關聯。數據的利用就是對原始科研數據的挖掘與分析，從而實現數據增值。另外，為保證科研用戶能安全獲取與共享所需各類科研項目數據，采取合理的科研數據途徑，如：長尾數據的保存或刪除處理，科研小數據的儲存方式抉擇，可共享數據以論文或科研成果轉化形式發表。服務質量評價即檢驗科研項目中數據質量（各類數據文件的可執行性、兼容性、合法性、版權許可、系統平臺以及數據規模與來源等）；服務實施效果（用戶服務安全性、高響應度、互操作性、可擴展性等）；科研書目管護工具與技術等的評價。誠然，為了防范后續過程的風險，我們可以制定和規范明確的科研過程目標體系和責任問責機制，加強對科研過程生命周期的監管，最終實現科研質量的創新與提升[19]。
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