采编业务外包存在的问题及对策

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时间:2018-11-27

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1、采编业务外包存在的问题及对策[摘要]文章结合近几年来本馆采编业务外包的实践,对采编业务外包中存在的问题、成因进行深入的分析与研究,并针对现实问题,提出了更新观念、改进与图书供应商合作的方法和措施。  [关键词]采编业务;外包    1引言    从我国的实际情况来看,很大一部分高职院校是从原来的中等职业技术教育整改转型而来。发展高职教育后,随着学校办学规模的扩大、教学专业领域的拓展,对图书馆的服务水平、服务质量提出了更高的要求。然而,学校对图书馆建设的各项投入短时间内不能完全地改善,出现了图书馆人力资源缺乏、知识服务能力跟不上的现象。在工作量大、人力不足的情形下,有选

2、择地将图书馆原来重复性、简单性及技术要求不高的劳动外包,便成为一种趋势。    2 采编业务外包存在的问题及其成因分析    在采编业务外包的服务承诺中,几乎所有的图书供应商都提供了代盖馆藏章、加贴条形码、贴防盗磁条、随书配送编目数据等服务。但是,外包业务在一定程度上减轻馆员负担的同时,也相应的存在一些问题。  2.1 馆藏章的问题及成因  由于图书馆与图书供应商的关系是供需双方之间的合同关系,如果图书供应商所配送的图书完全符合订单信息,图书馆则无权退回。一般情况下,如退回的图书未盖馆藏章,图书供应商可将其调配到其他图书馆,或直接退回出版社。但是对于盖了章的图书,图书

3、供应商是拒绝退货的。而图书馆发出的期货图书订单,包括一些现货、特价图书,因采访人员未到现场采购,都是根据书目信息来定制的,而书目信息的不全、不准等多方原因,使得这些订单的确定往往包含了一些不确定的因素,如图书的适用性、价格误差和开本等。另一方面,由于采访工作人员预订查重工作的失误,也会出现不必要的重复订购,待订购的图书到馆后,发现误订或复本过多而需要退回。如果图书因盖了章且符合订单而无法退回,那将使图书馆有限的购书经费造成无谓的浪费。  2.2 随书配送编目数据的问题及成因  图书供应商手中的书目数据一般有两种一是向专做书目数据的公司购买,二是由图书供应商自己组织专业

4、技术人员编制。由图书供应商随书配送的编目数据存在一个共同的问题:数据的字段不全或不完善,有的甚至与图书本身的描述不一致,各馆需视本馆对书目数据的具体要求,对这些配送的书目数据进行修改、增删相应的字段。  配送的书目数据问题的存在,原因是多方面的。其一,我国的中文编目规则还存在差异,这就使得在具体制订各馆规则和使用规则时,也还存在差别。比如:全国联合编目中心系统和CALIS高校系统,这两大系统在规定信息源、著录元素的必选或可选项、具体字段及标识符的使用等方面就有不同的理解;其二,目前只有普通图书的MARC著录规则,其他载体形式如光盘、磁带、甚至古籍等MARC著录规则还没

5、有统一的标准;其三,我国制定的中文资源的著录规则,似乎仅适用于采用MARC格式的那些元数据的内容描述标准,而不适用于基于DC的各元数据内容描述的标准。  2.3 分类号取舍的问题及成因  笔者曾使用过多家公司提供的书目数据,通过对比,发现存在着比较严重的分类号混乱的问题。其一,有的公司为图书取的分类很详细,会分到最后一级的类目;而有的公司则为图书取的分类号很粗,只归入第一级类目。甚至于重复购买的同一种书,也可能因数据来源于不同的公司而分在不同的类目下,因此出现了诸多的“同书异号”。其二,对一些边缘学科的图书、多主题的图书,每个馆都会视本馆的具体藏书结构,将一些分类两可

6、的图书向本馆的重点藏书方向倾斜。因此,要求图书供应商配送的书目数据中的图书分类号要依本馆的具体情况进行一些调整。因为做数据的人员对此类图书内容有不同的理解,导致了不相同学科的图书却分在同类目下,出现“异书同号”的现象。  2.4 图书加工人员的培训问题  图书供应商委派参与图书加工的,大多不是图书馆学专业或相关专业的人员,他们除了具有简单的计算机操作技能外,并不具备对本专业知识的认知能力,缺乏最基础的文献编目、图书分类和数据编辑等专业知识。在进行图书加工的过程中,几乎是将所有的加工工序流于机械化的操作,对与不对无法识别。尤其是在数据转换、套录的过程中,即使是人为的操作

7、失误,出现技术上如文献著录、分类号丢失和错改等问题也解决不了。如果这些问题不能及时发现并解决,馆藏书目数据将会出现字段缺漏、混乱等情况。  另一方面,图书加工队伍很不稳定,人员变动频繁,人才流失严重。经常出现的现象是,这一拨人员经过培训,刚刚熟识必备的相关知识和操作技能,便因辞职或调离等原因,换成另一拨新手。“培训——辞职——培训”的模式,使得担任培训、指导工作的本馆工作人员,既要多次重复讲解软件的操作技巧,及时纠正因误操作所带来的错误,又要对书目数据进行查错、纠错。结果花费了大量时间、精力,仍不能完全保证图书加工的质量,尤其是书目数据的质量。3 应

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