档案资源建设2026年第40卷第5期《档案学研究》

场景牵引的高质量档案数据集建设路径——基于104个高质量数据集典型案例的扎根分析

Scenario-driven Path for Building High-quality Archival Datasets: A Grounded Analysis Based on 104 Typical Cases of High-quality Datasets

魏楠, 王乐, 周雪宁, 葛紫荟, 高大伟

WEI Nan, WANG Le, ZHOU Xuening, GE Zihui, GAO Dawei

郑州航空工业管理学院郑州 450046

出版日期2026-10-28卷期第40卷第5期页码52-61DOI10.16065/j.cnki.issn1002-1620.2026.05.006浏览次数0 次

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摘要

面向高质量数据集建设与“人工智能+档案”持续推进背景，亟须探索高质量档案数据集建设路径。以国家数据局发布的104个高质量数据集典型案例为样本，采用扎根理论，提炼高质量档案数据集建设的一般逻辑，并结合档案数据的来源基础、载体形态、场景属性与治理要求进行领域适配。研究发现，高质量档案数据集建设可概括为“场景输入—生产机制—价值输出与反馈”的基本路径，业务赋能目标与现实数据缺口构成场景输入，指向档案业务应用、模型真实性校准、数据要素化利用等需求；围绕差异化场景，应形成由采集汇聚、工程加工、知识组织、可信治理、协同保障构成的生产机制，并经由模型训练、要素化运营与场景验证实现能力生成、价值转化与持续迭代。

关键词：高质量档案数据集数据治理数据要素档案数据要素

Abstract

Given the advancement of high-quality datasets and "AI+Archives", this study explores a path for building high-quality archival datasets. Based on 104 typical cases released by the National Data Administration, it uses grounded theory to identify the general logic of high-quality archival dataset construction and adapts it to archival data in terms of source, carrier form, scenario attributes, and governance requirements. The findings show a path of "scenario input-production mechanism-value output and feedback". Operation empowerment and data gaps constitute scenario input, pointing to archival applications, factual calibration of models, and data-element utilization. Data aggregation, engineering processing, knowledge organization, trustworthy governance, and collaborative support form the production mechanism, while model training, element-oriented operation, and scenario validation enable capability generation, value transformation, and continuous iteration.

Key words: high-quality archival dataset; data governance; data element; archival data element

引用格式

魏楠, 王乐, 周雪宁, 葛紫荟, 高大伟. 场景牵引的高质量档案数据集建设路径——基于104个高质量数据集典型案例的扎根分析[J]. 档案学研究, 2026, 40(5): 52-61.

WEI Nan, WANG Le, ZHOU Xuening, GE Zihui, GAO Dawei. Scenario-driven Path for Building High-quality Archival Datasets: A Grounded Analysis Based on 104 Typical Cases of High-quality Datasets. Archives Science Study, 2026, 40(5): 52-61.

参考文献

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