肖衛華
(長沙商貿旅游職業技術學院,湖南 長沙 410000)
2012年3 月,美國奧巴馬政府將“大數據戰略”上升為最高國策,認為大數據是“未來的新石油”,將對數據的占有和控制作為陸權、海權、空權之外的另一種國家核心能力,并投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”,希望增強收集海量數據、分析萃取信息的能力。世界各國普遍認為這與1993年9月,美國政府宣布實施“國家信息基礎設施”(National Information Infrastructure,簡稱 NII)計劃一樣,將對全球以互聯網為核心的產業鏈產生持續而深遠的影響。美國大數據的先驅麥肯錫在其報告《Big data:The next frontier for innovation,competition,and productivity》中給出的大數據定義是:大數據指的是大小超出常規的數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集[1]。但他同時強調,并不是說一定要超過特定TB值的數據集才能算是大數據。國際數據公司(IDC)從大數據的四個特征來定義,即海量的數據規模(Volume)、快速的數據流轉和動態的數據體系(Velocity)、多樣的數據類型(Variety)、巨大的數據價值(Value)[2]。面對數據爆炸式增長,高職圖書館如何在大數據環境中,為用戶提供準確、及時的信息服務成為一個圖書館不得不重視的課題。
在圖書館學界,讀者與信息用戶既緊密聯系又相互區別。兩者本質的區別在于:讀者對圖書館服務需求是多方面的,包括信息需求、娛樂欣賞需求、受教育需求、環境需求、情感需求等。信息用戶對圖書館服務的需求只有一個,就是信息需求。大數據時代,信息服務是圖書館讀者服務的重點和核心,其服務能力成為了圖書館生存發展的關鍵。高職院校圖書館在研究信息用戶和信息服務時,要從有別于讀者的思維角度來理解信息用戶。
傳統的圖書館服務中,讀者需親自到圖書館,才能使用圖書館的資源,才能享受讀者服務。因此,圖書館都有著各自特定的服務對象和相對穩定的讀者群體,讀者服務活動是面向館藏資源,以“本館”讀者為受眾而開展的。大數據時代,數字化、網絡化的發展,圖書館信息資源的建設體系發生了巨大的變化,從以紙質載體實體館藏資源為主的體系,轉變到實體館藏和虛擬資源相結合的資源體系。現在,信息用戶可以通過網絡來訪問圖書館,隨時隨地獲取所需信息資源,圖書館的信息服務對象也不僅僅是對物理館藏有直接依附性的讀者,還包括了打破時空和地域限制的信息用戶。
信息服務是面向一切有需求的用戶開展的信息開發、組織等提供活動,融入了社會信息資源體系中,而不僅僅是局限于圖書館。大數據時代,圖書館信息服務的目的是滿足用戶的各種信息需求。高職院校圖書館是為職業教育服務的,高職院校圖書館信息服務除符合圖書館服務的一般規律外,還需尊重職業教育的規律,有著自身的特色和服務目的。由于高職院校培養的是“應用性”、“職業性”人才,因此高職院校圖書館在做信息服務時,還需為用戶提供“情景性”、“全程性”、“主動性”、“開放性”的與職業資源結構緊密結合的資源[3]。
大數據時代,高職院校圖書館的信息服務需從海量不斷更新、結構復雜的動態數據中,快速準確的獲取有用信息并將其主動及時的反饋給用戶,其信息服務需具備主動性、交互性、針對性、時效性等特征[4]。
大數據時代,數字化信息資源激增,用戶已被海量數據包圍,絕大多數用戶已無法準確快速的從海量數據中找出自己所需要的信息。高職院校圖書館要樹立主動服務意識,要根據用戶的需求來提供信息服務,要主動與用戶交流溝通。主動服務是指圖書館要主動發現、挖掘并滿足用戶信息需求的過程。圖書館用熱情友好的服務態度讓用戶感受到圖書館的溫暖,能有效激發用戶信息反饋的積極性,形成圖書館與用戶之間良好的互動溝通關系。因此圖書館要樹立主動服務意識,主動發現并深入挖掘用戶的潛在信息需求,而不是被動的等用戶述說。
在實際使用過程中,圖書館和用戶之間會存在一些矛盾,這些矛盾大多是因用戶在查閱資料時與館員之間溝通不好而造成的。由于高職院校圖書館用戶的水平層次不齊,有部分用戶還不會使用基本的數字圖書館閱讀軟件,有部分用戶甚至連圖書館哪些數字信息資源都不知道,加強用戶與館員之間的信息溝通非常必要。用戶與館員之間及時、高效的溝通,可加強用戶與館員之間的了解,讓用戶更多的了解圖書館的情況,了解圖書館信息資源服務內容和使用方法,讓圖書館員準確了解用戶的信息需求,從而提供更優質的服務,提高館員的服務能力和服務水平。高職圖書館在進行信息咨詢服務時,要充分發揮用戶的主觀能動性和積極性,讓用戶主動的將自己所需的信息資源以提問的方式表達出來,讓用戶直接參與圖書館信息服務,明確用戶的信息需求,從而讓圖書館員為用戶提供專業、符合用戶需求的信息服務。
大數據時代,用戶通過多種途徑、多種方式等產生、獲得數字化信息資源的速度不斷加快,獲得信息資源的內容也不斷增多,提高數字信息資源的查準率十分重要。由于用戶的年齡、性別、興趣、學歷背景、知識結構、等不同,對信息的需求也不一樣。將用戶的基本信息收集起來,通過大數據技術對其瀏覽過的網站、訪問時留下的痕跡、下載過的動態、發展的信息資源等進行分析,再對這些進行抽取和集成,發現數據和數據之間的關系,找出用戶的潛在信息需求,預測用戶信息需求,推送用戶所需的信息,為不同類型的用戶有針對的提供個性化信息服務十分必要[5]。
大數據時代,信息更新速度加快,任何時延都有可能使信息過時而使其使用價值降低甚至是失去使用價值,因此,信息用戶需要的是更及時的信息。高職圖書館在進行信息服務時,應更加重視時效性,應當實時對大數據的動向進行監控,實時對大數據的動態進行收集、分析和處理,實時獲取能對行動提供決策支持的信息和知識。大數據時代,越來越多的用戶通過社會化網絡來獲得最新信息,用戶獲取信息方式的變化提高了用戶對圖書館信息服務時效性的要求[6]。因而,高職院校圖書館應為用戶從高速、動態變化的大數據中及時獲取有用信息,提供動態競爭、時效性高的信息服務。
大數據時代,圖書館在信息服務體系中提供、開發、維護和使用大數據,應用大數據技術拓展其服務范圍,這些新的信息服務對圖書館信息服務有著重大意義。圖書館可采用網站注冊、實時交流或問卷調查等方式,記錄用戶的年齡、性別、學歷、知識背景、查閱信息的習慣、科研情況、使用的社交工具和社交網絡等信息。對這些信息進行發現、搜集、去重等處理后,可建立用戶個人信息庫,通過大數據技術,對用戶瀏覽網頁、訪問數據庫留下的痕跡、下載的信息資源、分享的信息、評價信息等進行數據挖掘,可發現用戶真實和潛在的信息需求,并為用戶建立需求資源庫,通過分析,為用戶提供網頁定制、信息推送、學科導航、參考咨詢等個性化的信息服務[7]。
個性化定制是用戶加入產品的生產過程,將用戶的要求做到指定的產品上,用戶獲得自己定制的個人屬性強烈的產品或與個人需求匹配的產品和服務。高職院校圖書館信息用戶的差別很大,通過個性化的信息服務,可以簡化用戶界面,提供交互性的信息服務。例如,目前最流行的數字圖書館服務之一——“我的圖書館”,就是用戶在網上進行個性化的圖書信息資源管理的方式。在移動圖書館中,也可以根據用戶需求,采用短信服務、WAP網站服務等服務模式,為用戶提供個性化信息服務。
高職圖書館的數字信息資源包括實際館藏資源和虛擬館藏資源兩部分。實際館藏資源是指館藏書目數據庫、特色數據庫、本院學位論數據庫、實時發布的圖書館通知公告、網上采集并下載到本地服務器中的信息資源等自建的數字化信息,虛擬館藏資源包括購買的遠程訪問數據庫、在線出版物等動態信息。由于這些數據來自不同的數據庫和知識庫,且大數據時代,數字化的信息資源是海量的,數據結構復雜、數據種類繁多,因而需要用大數據技術將這些資源整合在一起。應用大數據技術,對圖書館的館藏信息、網絡信息、用戶信息等大數據進行實時的搜集、抽取、集成,并將這些動態的、復雜的、龐大的信息資源整合在一起,進行排重處理得到精準的數據,通過智能檢索技術為用戶提供一站式的信息資源服務。
隨著時代的發展,用戶對信息服務的方式提出了更高的要求,希望能提供可視化的信息服務。大數據時代,由于信息量激增,信息與信息之間的價值密度低,通過大數據技術對其進行深層次分析,通過數據挖掘技術找出數據中隱藏的有價值的信息,并通過可視化技術將這些信息提供給用戶。可視化技術的應用,可大大提高用戶評價檢索結果的速度,并及時將評價結果反饋給圖書館,圖書館根據反饋,是提供的信息服務更符合用戶的實際需求,從而提高用戶的滿意度。目前,常用的可視化技術有尋徑網絡和多維尺度分析等技術。
由于職院圖書館用戶水平層次不齊,有的甚至還不知道圖書館有哪些可用的信息資源,構建交互式共享平臺,例如開設QQ、郵箱、微信、論壇、博客等為用戶和館員提供實時交流提供渠道十分必要。這種交流包括用戶和館員之間、專家和館員之間、專家和用戶之間、用戶和用戶之間等多方面進行及時交流。通過這些交互式的交流和溝通,一方面可調動用戶積極、主動的參與到圖書館信息咨詢服務中,另一方面圖書館館員也可在圖書館信息服務中更多地發揮主觀能動性。用戶及時地將自己所需信息以提問的方式傳遞給圖書館員,圖書館員對所提的問題及時準確的進行解答,實現信息分享和交流。構建交互式的共享平臺,可讓用戶直接參與到圖書館的信息服務中,使圖書館提供的信息服務更符合用戶的需求,從而為用戶提供專業、切合用戶需求的信息服務。
[1]張文彥,武瑞原,于潔.大數據時代的圖書館初探[J].圖書與情報,2012,(6).
[2]劉明,李娜.大數據趨勢與專業圖書館[J].圖書館工作與研究,2013,(4).
[3]黃曉斌,鐘輝新.大數據時代企業競爭情報研究的創新與發展[J].圖書與情報,2012,(6).
[4]劉高勇,汪會玲,吳金紅.大數據時代的競爭情報發展動向探析[J].圖書情報知識,2013,(12).
[5]張曉林.研究圖書館2020:嵌入式協作化知識實驗室[J].中國圖書館學報,2012,(1).
[6]覃雄派,王會舉,杜小勇,等.大數據分析——RDBMS與MapReduce的競爭與共生[J].軟件學報,2012,(1).
[7]張興旺,李晨暉,秦曉珠.挑戰與創新:重新審視云圖書館未來發展的技術走向[J].情報資料工作,2012,(4).