Rittberger et Rittberger (1997) identifient et nomment quatre acteurs dans "la chaîne de l'information" (p.25) : Les créateurs de connaissance (les auteurs, breveteurs et autres producteurs de connaissance), les producteurs (producteurs de bases de données, éditeurs, organisations de propriété intellectuelle), les distributeurs (sites, administrateurs de réseaux, grossistes d'information et services) et, par fin, les utilisateurs. Tous ces acteurs de la chaîne de l'information doivent faire attention à des normes de qualité et à des nouvelles demandes des clients.
Les normes sont en train d'être crées et développés. Armstrong (1995) indique que dans cette "nouvelle industrie", où le produit primaire est l'information intangible, qualité n'est seulement difficile de définir mais aussi est difficile à quantifier. Cela étant, les auteurs cherchèrent d'abord se mettre d'accord sur le sujet. Basch (1995, apud. Rittberger et Rittberger, 1997, p.27) rapporte une proposition qui aujourd'hui réunit un grand nombre de personnes, celle du Southern California Users Group (SCOUG). Elle recommande les critères suivants pour évaluer la qualité d'une base de données :
1. Possibilité de déterminer des limites avec respect à géographie, langue et contenu ;
2. Indexation de tous les documents ;
3. Codification de contenus et des types de documents ;
4. Connexion entre des données liées, par exemple, connexion entre actes de conférences et les adresses correspondantes ;
5. Listes précises d'auteurs et de titres ;
6. Non abréviation des titres de revues scientifiques ;
7. Possibilité de recherches complètes en affiliations d'auteurs ;
8. Présence dans la base, au moins, des champs : Auteur, affiliation, titre, source et pays d'origine, date de publication, sommaire et indexation.
Le SCOUG (Basch, 1990, apud Medawar, 1995, p.265) propose aussi dix principes basics pour la qualité des bases de données :
1. Accessibilité/facilité d'utilisation (logiciel de recherche, thesaurus disponible en ligne, permission pour sauver des recherches) ;
2. Précision (erreurs typographiques, erreurs d'indexation, intégralité des références) ;
3. Consistance (des références dans la base de données, utilisation consistante des champs) ; 4. Couverture/secteurs d'étendue (couverture du sujet de la base, étendue, couverture telle
quelle est décrite par le producteur) ;
5. Appui et entraînement à l'usager (numéro 0800 pour des appels téléphoniques gratuits,
personnel entraîné pour attendre des usagers, entraînements gratuits et/ou à des prix raisonnables) ;
6. Documentation (impression du thesaurus, manuels actualisés, précis et gratuits et/ou a
des prix de coût, aide sensible au contexte) ;
7. Intégration (harmonie avec d'autres bases de données du producteur, structure consistante
dans les diverses bases de données, dénommer les champs avec consistance) ;
8. Résultat (exportation des données selon des formats définis par l'usager, impression
sélective de parties du document, exportation pour le courrier électronique) ;
9. Actualisation (période d'actualisation, actualité du matériel inclus à chaque fois) ; 10. Coût/bénéfice (des formats normalisés et libres et/ou bon marché, caractéristiques du
système efficientes en termes de coûts, vélocité, performance et structure de prix).
Dans une enquête réalisée par l'European Quality in Information Programme (EQUIP) auprès de 600 usagers de bases de données de différents types, en 12 pays d'Europe (Hollande, Finlande, Royaume Uni, Suède, Danemark, Grèce, Irlande, Slovaquie, Allemagne, Belgique, Suisse et Luxembourg), Wilson (1998) a identifié, dans les dix principes basics de qualité du SCOUG, les cinq les plus pertinents pour les Européens : Couverture, précision,
Dans son travail de revue de la littérature sur la qualité en bases de données Medawar (1995) signale que l'application de méthodes de qualité totale dans des bibliothèques et des services d'information est devenue un thème spécial de la communauté de l'information. Medawar cite l'étude de Fox et al. (1994) que fait référence à la nécessité d'une meilleure éducation des usagers en stratégies de recherche pour obtenir des meilleurs résultats et une plus grande satisfaction et "décrit les dimensions les plus importantes associées avec la qualité des données : Précision, couverture, consistance et actualité" (p.260).
Medawar (1995, p.266) traite aussi de l'initiative du Centre for Information Quality
Management (CIQM) en Grande-Bretagne. Son objectif est développer une méthodologie
pour que les producteurs de bases mesurent la qualité de leurs données et publient les résultats de recherche comme partie de leur stratégie de marchandage institutionnel. Armstrong (1994) rapporte que le CIQM a adopté les principes basics du SCOUG et que la grande partie des réclamations reçues concernait les données eux-mêmes : "Erreurs dans les données, couverture déficiente de revues scientifiques et failles dans les collections disponibles, actualisation déficiente et contrôle déficient de l'indice, représentaient approximativement les deux tiers des messages" (p.46). Les plaintes les plus communes sont : Les problèmes dans la documentation de la base (21%) les déficiences dans les services d'appui aux usagers (10%) et la politique de recouvrements et prix (5%).
Jacsó (1997, p.233) indique que la grande augmentation, en ces dernières années, du nombre de bases électroniques et du nombre de références réunis "peut-être n'a pas été accompagnée par une augmentation similaire de la qualité" (p.237). Ainsi, il recommande l'évaluation systématique du contenu des bases, en termes quantitatifs et qualitatifs comme une des principales activités d'évaluation et de contrôle de la qualité des bases de données.
L'emphase dans le processus
Blakeslee et Rumble Junior (2003) expriment que "le problème est de déterminer combien une base de données est conforme aux critères et principes" (p.36) de qualité. Cela étant, ils affirment que "les processus mis en oeuvre pour assurer la présence de certains critères et principes de qualité dans une base de données" (p.37) sont plus importants que le simple fait de mesurer ou non la qualité de cette base.
"données référentielles technico-scientifiques évaluées critiquement" (p.35) à des scientifiques et ingénieurs. Ces données sont réunies en 26 bases de différentes disciplines incluant la Biotechnologie, la Chimique, la Physique et la Science des Matériaux. Le NIST observe trois critères : Précision - les données doivent être précisément déposées et être identiques aux données finales analysées par les évaluateurs des données ; Correction - les données récupérées doivent être les données correctes pour la propriété et la substance sélectionnée ; Et Fiabilité - la base de données doit être fiable, ceci veut dire, elle doit toujours donner le même résultat toutes les fois qu'elle est consultée. Un manuel a été produit,
The database process, pour orienter dans la création des bases de données. Il est divisé en
quatre phases : 1) Planification et dessin ; 2) Développement et implémentation ; 3) Révision du produit et édition ; 4) Procédures après-lancement. Les auteurs rapportent que plus de 40 bases de données ont été crées selon ces procédures avec des résultats satisfaisants :
Les participants du projet de base ont une meilleure compréhension de ses rôles et responsabilités. Il y a moins des mal-entendus résultants d'expectatives
irréalistes. Des conflits de chronologie sont réduits et les étapes des projets sont accomplies plus proches des délais (Blakeslee et Rumble Junior, 2003, p.44). La nécessité du processus de planification dans la construction et l'intégration des bases de données est supportée par Baer et al. (1995, p.184) :
S'il y en a une leçon à tirer en cette analyse [le titre de l'article est : "Problèmes dans la création de la base de données OPAC"] est que l'ante vision du processus de planification et aussi l'attention soigneuse aux procédures est essentielle à n'importe quelle activité - mais ils sont spécialement nécessaires pour le processus de production de références qui seront utilisés par un catalogue électronique. Dans un consortium qu'administre une base de données partagée, le processus doit être pris en compte de façon encore plus soignée si l'on ne veut pas être mordu dans les fesses par les dents pointues de l'ignorance et de
l'inexpérience (p.184).