Wstęp
Zmieniające się potrzeby użytkowników, wzrost liczby wydawanych publikacji oraz pojawiające się nowe typy dokumentów i rodzaje nośników wpływały na rozwój bibliografii i przyczyniały się do rozwoju warsztatu dokumentalistycznego, kompetencji i wypracowania nowych metod i narzędzi. Różnego rodzaju pomoce bibliograficzne rozwijały się w odpowiedzi na różne potrzeby, a każdy z nich miał wpływ na te już istniejące (Hale 1970). Jerzy Reizes-Dzieduszycki [1996] wskazuje nawet na ciąg przyczynowo-skutkowy między odpowiedzią bibliografów na wyzwania nowoczesności a podstawą ukształtowania się informacji naukowej jako dyscypliny wiedzy. Również powszechna cyfryzacja i rozwój technologii wpłynęły na formę bibliografii, nawyki naukowców i naukowczyń z niej korzystających, a także same możliwości tworzenia baz danych z odniesieniami do zasobów i identyfikatorów zewnętrznych oraz technologii Linked Open Data (por. Koper&Umerle 2017).
Bibliografie najogólniej można zdefiniować jako uporządkowane i dobrane według określonych kryteriów spisy dokumentów, mających określone zadanie informacyjne (Czarnowska 1970; Birkenmajer, Kocowski & Trzynadlowski 1971). Dla naukowców i naukowczyń z poszczególnych dyscyplin najważniejsze będą bibliografie dziedzinowe obejmujące swoim zakresem tematycznym zagadnienia istotne z perspektywy prowadzonych badań. W przypadku nauk o literaturze znaczącą rolę odgrywają także bibliografie osobowe twórców i twórczyń w zakresie przedmiotowym i podmiotowym. Warto zaznaczyć, że w naukach humanistycznych bibliografie retrospektywne i bibliografie bieżące mają status równorzędny.
Bibliografie dziedzinowe ze względu na metodę sporządzania opisu mogą mieć charakter prymarny (materiał opracowywany z autopsji) lub pochodny (materiał zaczerpnięty z innych źródeł bibliograficznych). W przypadku bibliografii bieżących – zmagających się z ciągłym wzrostem materiału podlegającemu opracowaniu – istotne okazują się możliwości połączenia obu metod i automatyzacja pozyskania informacji z zewnątrz.
Warto przy tym zauważyć, że bibliografie dziedzinowe obecnie nie są postrzegane jako obiektywne, przejrzyste zasoby, ale stanowią zarówno epistemologiczne, jak i społeczno-polityczne konstrukcje. Funkcjonują w ustalonym, złożonym i dynamicznym ekosystemie infrastruktur cyfrowych, który w ostatnich dekadach uległ cyfrowej transformacji (Malinek&Umerle 2022; Umerle i in. 2022). Wszystkie te zmiany wpływają na przemiany w dwóch wymiarach: formy i struktury bibliografii oraz kompetencji i zakresu prac dokumentalistycznych.
W niniejszym artykule prezentujemy model rozwoju bibliografii od wydawnictwa drukowanego poprzez cyfrową bazę danych po infrastrukturę badawczą. Jest to model zaczerpnięty z doświadczeń zespołu opracowującego „Polską Bibliografię Literacką”, ale – przy pewnym założeniach – aplikowalny do innych podobnych przedsięwzięć.
Ów model koncentruje się bowiem na szerszych procesach przemian technologicznych i kompetencyjnych, które szczegółowo opisujemy. Wymiar technologiczny tych przemian dotyczy przekształcenia bibliografii od formy wydawnictwa drukowanego do cyfrowej bazy danych online, a następnie cyfrowej infrastruktury badawczej (research infrastructure). W tym wymiarze przemiany dokonują się na trzech polach: a) zmiany sposobu pracy (workflow) z manualnej na zautomatyzowany przebieg pracy w modelu human-in-the-loop (rozumianej jako zautomatyzowany proces przetwarzania danych połączony trwale z intelektualną i manualną pracą człowieka nie tylko zarządzającego procesem, ale i go modyfikującego), b) wprowadzeniu nowych modeli danych i usług (standaryzacja oraz nowoczesne interfejsy użytkownika) oraz c) zmianie modelu biznesowego na model badawczej infrastruktury cyfrowej. Przemiany te w przypadku PBL przebiegały przez III etapy: remediacji wydawnictwa drukowanego do bazy danych (1998-2001), I etapu transformacji cyfrowej (2015-2018), II etapu transformacji cyfrowej (2019-2022). W wymiarze kompetencyjnym przemiany dotyczyły dywersyfikacji ról bibliograficznych oraz włączenia nowych specjalizacji do prac bibliograficznych (w szczególności dotyczących kompetencji programistycznych, z zakresu data analysis i data science).
