大數據時代的圖書館信息服務

文/陳霞 楊萬勤

大數據時代的圖書館信息服務

文/陳霞 楊萬勤

伴隨移動互聯時代的到來，各種訊息技術得到迅速發展（如云計算技術、物聯網技術、二維碼技術、RFID技術、手機定位技術、網絡技術等），這使得人們的生活更加方便快捷，人們在使用相關產品過程中同時產生大量的半結構化、非結構化數據，這些數據以驚人的速度增長，海量數據的出現預示著大數據時代的到來。2012年，美國政府高調宣布在“大數據”領域投入2億美元進行研究，整個研究涉足生活中的各個重要領域，這引起了全世界的高度關注并進行相關研究，這標志著大數據時代的真正到來。面對大數據，人們如何從海量數據信息中及時、精準地獲取信息成為業界所關注的問題，而作為信息服務機構之一的圖書館，有義務對大數據進行研究，探索如何利用大數據為讀者提供各種前瞻性的信息服務。

一、大數據對圖書館信息服務的挑戰

在大數據環境下，各種結構化、半結構化、非結構化數據成爆炸式增長，面對各種數據，人們無所適從，常常會因為各種數據太多而陷入困惑，人們希望通過圖書館這一平臺在紛繁的信息中迅速提取出對他們真正有用的信息。大數據下讀者的信息需求變化是圖書館創新信息服務方式的根本動力，同時也是傳統圖書館面臨的挑戰與壓力。因為，在大數據環境下，傳統的圖書館信息服務已不能滿足讀者的信息需求，主要表現在以下四個方面：一是數字資源單一，傳統圖書館主要是以結構化數據（圖書、期刊、報紙，數據庫）為基礎向讀者提供信息服務，在大數據時代，除了結構化數據外，各種半結構化、非結構化數據同樣影響著人們的生活，成為人們分析預測事物發展的重要信息。二是數據處理能力欠缺。傳統圖書館信息服務主要以圖書、期刊、報紙、各種數據庫為基礎向讀者提供科技查新、定題服務、圖書借閱及其他咨詢服務，圖書館所面對的數據量相對較小，而面對各種結構化、半結構化、非結構化的大數據，圖書館并沒做好充分準備。三是數據存儲能力不足，傳統圖書館數據存儲基本以TB為單位，而在大數據環境下，各種數據呈爆發式增長，數據存儲基本以PB為單位，這使得圖書館的數據存儲能力嚴重不足。四是大數據時代要求各信息服務機構及時分析、處理各種數據為用戶提供各種前瞻性信息，而圖書館缺乏這方面的能力。

二、大數據時代下的圖書館信息服務新模式

面對大數據，現階段的圖書館信息服務面臨一定的困難，同時也給圖書館信息服務提供了廣闊的發展空間，圖書館應抓住信息服務變革所帶來的機會，積極探索大數據環境下的圖書館信息服務新模式，為讀者提供前瞻性的信息。

（一）構建與讀者溝通的平臺。在大數據時代，圖書館開展各種信息服務的基礎是有效和讀者溝通，把握讀者信息需求動向，為讀者提供其急需的獨具個性的信息服務。為此，構建與讀者溝通的平臺顯得非常必要，通過圖書館與讀者構建交互式交流平臺（開設圖書館BBS，博客，微信等），館員與館員、館員與讀者、讀者與讀者、館員與專家之間進行時時交流，館員通過專家了解最新服務策略，讀者通過館員了解圖書館最新服務，館員通過讀者了解讀者的切實需求。同時，圖書館應利用大數據相關技術，搜集各種半結構、非結構數據并對其進行分析、處理，及時了解館員服務情況，圖書館信息服務前沿以及讀者信息需求，為圖書館制定提升館員業務素養，探索信息服務模式，讀者各種個性化信息需求提供數據支撐。

（二）整合數據資源，構建—站式檢索服務。在大數據時代，各種數據呈爆炸式增長，整個數據類型多樣，結構復雜，圖書館很難搜集所有的數據信息，數據信息包括各種結構化數據（圖書、期刊、報紙、各種數據庫）和半結構化、非結構化數據（BBS記錄、微博、微信、視頻、聊天記錄及各種網絡數據），各種數據以不同的形態、格式出現，其結構也不一樣，這導致圖書館擁有很多不同類型的數據信息資源，面對這些數據資源，讀者變得很迷茫，解決一個問題往往要找多種復雜的數據資源，為此，整合現有數據資源形成統一的檢索平臺成為圖書館現階段必須解決的問題，大數據技術的出現為此奠定了基礎。大數據是基于Map Reduce、Hadoop、No SQL、云計算等技術對大量復雜的數據進行快速提取，集成，分析，解釋，實現從不同類型信息資源中查找，并用統一的數據標準表示査詢的結果，真正實現不同結構的數據的整合。通過對不同結構的數據進行整合（去除各種重復、冗余的數據）來實現對數據的統一管理，利用大數據技術對圖書館現有的館藏資源信息、各種讀者行為信息，網絡信息資源等大數據進行有效整合，形成一個統一的智能化檢索平臺，為讀者提供方便、快捷的一站式檢索資源服務。

（三）開展RSS個性化推送服務。

在大數據時代，伴隨計算機通訊技術的迅速發展，各種結構化、半結構化、非結構化數據呈爆炸式增長，面對海量數據，讀者無所適從，由于每位讀者有其獨特的興趣愛好、教育背景、知識結構，這使得讀者對信息資源有其獨有的個性化需求，這為圖書館為讀者提供個性化信息服務指明方向，如何主動為讀者推送個性化的信息成為圖書館信息服務探索的新領域。RSS個性化信息定制有效解決了圖書館為讀者提供個性化信息的訴求，利用相關技術，通過簡易信息聚合,讀者可以通過RSS定制自己所需的個性化信息 , RSS閱讀器自動將讀者所定制的信息自動推送到讀者面前。圖書館利用RSS閱讀器對各種網絡資源、新聞信息以及圖書館所擁有的新資源、新服務等以及用戶定制的專題信息、借閱提醒、參考咨詢、微博、微信、各種論壇以及網站專題信息等主動推送到讀者桌面或在線RSS閱讀器。RSS個性化信息定制在國內圖書館應用廣泛。如上海交通大學圖書館通過RSS服務整合MSN、Talk、google資源為讀者提供個性化信息服務。讀者可以通過廈門大學圖書館的RSS定制服務,整合個人借閱信息、圖書館公告信息、講座信息、專題信息等。

（四）充分挖掘數據潛在的價值，為讀者提供前瞻性的信息服務。在大數據環境下，圖書館服務能力的高低不再是以擁有館藏資源的多少作為唯一的衡量標準，更多的是將不同類型的數據進行有效地整合，為讀者提供前瞻性的信息服務，即用于大數據技術分析和處理數據，將隱性知識變為顯性知識，為讀者提供獨具個性化、前瞻性信息已成為圖書館信息服務的核心工作。以機器學習、模式識別、高性能計算、聚類分析、可視化和數據倉庫等為基礎的高級數據分析技術，將在圖書館服務中得到廣泛應用，并將有效促進數據向知識的轉化，知識向行動的跨越。要想在大數據環境下做好圖書館信息服務，應在對數據分析與挖掘上下功夫。第一是揭秘數據之間的各種內在聯系。在大數據環境下，由于各種數據類型多樣、結構復雜、數據間的相關性較為隱蔽，通過對數據分析找出數據間的相關性，建立關聯數據。第二是要將數據所揭示的隱性知識轉換為顯性知識。在大數據環境下，面對各種復雜的數據，讀者期望從中找到其所需的信息但又面臨一定的困難，圖書館應通過大數據技術分析，找出讀者急需的各種隱性知識，以更好地提供信息服務。

（五）利用現代通訊技術，創新圖書館服務。伴隨現代通訊技術的不斷發展，各種技術給人們的生活帶來了極大的方便，圖書館也不例外，各種新技術給讀者帶來全新的閱讀體驗，增強圖書館對讀者的吸引力。同時通過利用各種新技術、新的服務模式，為讀者構建一個智慧型圖書館。如在圖書館利用GPS、物聯網技術、手機地圖定位技術實現讀者利用手機智能查找、定位圖書、并迅速利用手機地圖找到自己需要的圖書。利用在線支付技術，手機支付技術實現圖書館所產生的費用便捷化處理。利用二維碼應用技術實現館藏資源、館藏結構數字化處理，使讀者能夠迅速便捷地查找到他所需要的各種個性化信息。同時利用大數據技術對讀者的行為數據進行分析、處理，探索讀者的閱讀興趣，為其提供獨具個性的信息服務。

(本論文系江西省社科規劃課題《基于大數據時代的圖書館信息服務策略研究》（課題編號為13TQ14）研究成果)

（作者單位：上饒師范學院圖書館;新余學院圖書館）