大數據時代高校圖書館嵌入式知識服務研究*

陳廉芳 許春漫

大數據時代高校圖書館嵌入式知識服務研究*

陳廉芳 許春漫

論文指出嵌入式知識服務與科學研究、知識計量的關聯與區別，從嵌入式知識服務是圖情工作特長，知識服務的開展需要嵌入用戶需求，嵌入式服務需要深入知識單元等方面，分析高校圖書館開展該服務的必要性；說明嵌入式服務內容有用戶需求的分析、研究項目的查新、研究力量的調查、前沿熱點的分析和規律趨勢的預測等五個方面，它的發展需要有人才、技術和制度等三個層面的保障。

嵌入式服務知識服務大數據高校圖書館

2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫發布的《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新前沿》引起人們對大數據的廣泛關注，該報告指出大數據已經滲透到當今每一個行業，成為推動業務職能發展的重要生產要素，海量數據的挖掘和運用將產生新一波生產率增長和消費者盈余浪潮[1]。大數據的發展使得科研方式產生了根本性的變革，數據密集型科研成為繼經驗范式、理論范式和計算機模擬范式后的科研第四范式，給科研工作帶來大量包含非結構化或半結構化的數據爆炸，缺少合理的數據保存、共享和重用制度，缺乏有效的數據工具等挑戰[2]，這對圖書館的服務產生深遠的影響。在大數據時代，圖書館需要重視用戶數據與信息，利用數據分析技術與工具，提高圖書館服務的智能化來創新圖書館的服務與發展[3]。高校圖書館需要在大數據分析的基礎上獲知用戶的需求、服務的績效和用戶的滿意度來開展知識服務，以確保服務與需求的高度匹配。

1 嵌入式知識服務的內涵

知識單元是客觀知識系統中具有實際意義的基本單位[4]。嵌入式知識服務是順應科學研究環境的變化，以用戶數據的計算來判斷需求導向，動態地收集某一個或若干個學科領域的各種文獻知識，從中抽取、選定知識單元，通過統計、對比、關聯、綜合、歸納、預測等知識分析方法進行深層次的知識重組開發，得出符合用戶需求的輔助科研的知識增值產品。強調服務嵌入用戶需求并深入至知識單元，有針對性地對知識單元進行整理和開發。

嵌入式知識服務以學科知識為整理對象，與以學科知識為研究對象的科研工作不同之處在于它以文獻中的知識單元以及相互關聯、分布、規律、趨勢等為研究對象，生產知識增值產品但卻不直接產生科研成果，通過輔助科研人員間接產生科研成果，服務層次雖已深入知識內容，但仍為圖書情報工作范疇。嵌入式知識服務要求館員具備一定的學科知識

背景，但其定位不是學科的研究專家而是文獻知識的研究專家，其專長是運用知識統計學、計算機科學和用戶心理學等科學進行文獻知識分析，這種圖書情報分析方法是各學科普遍適應的，而對于超出以文獻知識單元為研究對象的各學科獨特的研究方法，館員遵循“有所為有所不為”的原則，有選擇性地不予以涉及。

嵌入式知識服務需要運用知識計量學方法，但兩者的目的不同。知識計量是對文獻中蘊含的知識數量、質量和價值等的測量，是定量地對知識本身和知識活動及影響等進行測量的一個復雜的綜合性研究問題，不僅涉及圖書情報信息研究領域，而且與經濟學和知識經濟學研究領域、管理學和知識管理學研究領域密切相關[5]。而嵌入式知識服務是以用戶的顯性和隱性需求為出發點，面向特定科研而進行的知識單元整理，形成價值附加量高的知識增值產品，滿足研究人員對該領域有關情況的快速掌握，為某一領域科研工作提供指導借鑒。

2 大數據時代高校圖書館開展嵌入式知識服務的必要性

2.1 嵌入式知識服務是圖情工作專長

對信息資源的搜集整理可以看作科研過程的一部分，更不要說對文獻內容知識單元的整理，在此過程，科研人員能加深對學科知識的認知，還可能產生靈感思路。但是，對信息資源的收集和文獻知識單元整理并不是科研人員的特長，而是圖書情報工作領域的專長。隨著資源的不斷豐富，不通過專門文獻信息組織機構，用戶將不可能獲取某一領域齊全的研究資料，圖書館就必然需承擔起文獻資源的收集、分類、標引和提供使用的任務；同樣，隨著文獻信息的指數級增長，不借助專門的文獻知識分析機構，用戶也將不可能快速地了解某一領域發展動態，這就要求圖書館必須相應地嵌入文獻知識進行內容的分析。

2.2 知識服務的開展需要嵌入用戶需求

在大數據環境下，用戶的個性化需求是深度化、多維、復雜、動態和易變的，表現出明顯的情景敏感性[6]。在進行知識分析的過程中，需要與用戶緊密聯系在一起，針對用戶的特定需求，協調合作共同分析文獻知識，不僅要與用戶的專業、興趣、喜好等相吻合，而且要依賴時間、地點、科研用戶任務以及用戶與系統的交互歷史等信息情景探索用戶所需知識[7]。嵌入式服務在用戶情景與文獻知識內容兩方面嵌入，館員力圖融入成為科研團隊的一份子，既彌補科研人員圖書情報分析能力的不足，有效地推進科研進程，又不影響科研人員對文獻資料的全面透徹理解。

2.3 嵌入式服務需要深入知識單元

科研是為了認識客觀事物的內在本質和運動規律而進行的調查研究、實驗、試制等一系列的活動。大數據時代的到來催生出以數據密集型為特征的科研第四范式，科研從以單一學科為中心逐漸轉變為多學科多領域協調合作?？蒲袛祿焖僭鲩L、信息源不斷增多，研讀所有文獻變得越來越不可能；而且面對大量的專業文獻，不經過統籌分析，不僅利用效率低下，還容易忽視重要文獻；此外，新知識、新規律的發現還有賴于多學科交叉分析計算。因此，將科研中的非核心部分讓渡于館員成為一種需求，如科技查新、文獻計量、定題服務和綜述評論等都可以成為館員對科研工作的外包業務。

3 嵌入式知識服務的內容

嵌入式知識服務的開展需要以用戶的科研為驅動，圍繞用戶的研究方向和科研選題進行，嵌入式知識服務的內容有包涵以下幾點。

3.1 用戶需求的分析

大數據環境下用戶需求的獲取方法，除了要分析用戶學科、任務、興趣等身份特征和采取多種形式咨詢征集用戶需求，更重要的是動態地收集分析用戶與各種自動化系統交互中產生的數據。大數據思維分析用戶需求具有從隨機抽樣到全體推測，信息分析混雜高效，尋求事物之間相關關系等特點[8]。首先，要收集用戶數據，記錄用戶的基本信息，如年齡、學歷、喜好、所屬機構、科研經歷、科研成果等，挖掘、關聯并合成用戶的點擊、瀏覽、檢索、標記和收藏等信息行為，資源載體類型、內容類型、學科主題和資源使用權限等使用處理情景，參考咨詢、科技查新、定題服務、資源導航等服務接收情景。其次，整理分析數據，采用語義網的相關技術將收集到的用戶數據進行規范化和標準化，轉化成能被應用程序理解和使用的高級表示法，便于進行需求目標感知和預測。最后形成以數據為依據的決策服務，對科研用戶個人或群體的當前任務、短期目標和長期目標等多層次的資源需求進行定位并動態地把握環境和需求的變化，使服務能夠嵌入到科研活動的整個過程[7]。

3.2 研究項目的查新

圖書館以主動嵌入的姿態聯系本校的學科院系，通過多種方式宣傳查新途徑，擴展知名度。首先，在與科研人員良好溝通的前提下，充分融入科研團隊，調研該團隊的研究方向、領域和未來前景，分析學術成果的發表數量、質量和進展階段，橫向對比同

領域研究機構的科研成果，幫助用戶認識團隊的科研水平、優勢和劣勢，揚長避短，建設特色優勢項目。其次，對科研團隊的課題申報項目和論文選題進行透徹的分析比較，確定查新點，抽取關鍵詞，制定檢索策略，通過搜索國內外各類型文獻數據庫、網絡搜索引擎及Lib2.0碎片化信息，取得符合查新要求的相關參考文獻資源，經過客觀判斷，形成有依據的公正權威的對比分析結論；以文獻或事實鑒證選題的新穎性，避免重復研究，減少盲目性，保障研究內容的科學性和獨創性，為用戶選題的修訂提供依據。再次，圍繞某個研究方向，增強科研互動，貫穿整個科研項目的選題立項、研究過程、結論鑒定、專利申請、成果轉化等，定期連續地跟蹤、獲取和推送國內外最新前沿動態，并用這些參考資料論證成果鑒定、評估、驗收和獎勵等的科學性和可靠性[9]。

3.3 研究力量的調查

對某一學科領域文獻的年代、來源、作者和機構等進行統計，得出研究力量的時空分布及合作引證關系。統計某領域文獻的發表年代，計算出該領域文獻發表的高峰期、低谷期、走勢、發文半衰期和引用半衰期，了解該領域的發展趨勢和研究價值；調查某領域研究在國內外期刊、專著、報紙、專利、學位論文和會議論文等的分布情況，得出高被引、高質量文獻作為推薦閱讀資料，特別注重對核心期刊的分布情況、引證情況、欄目設置和發文特點的分析，通過較少的期刊獲得較多較高水平的信息量，作為學術問題跟蹤和投稿的參考；分析某領域發表論文作者的產量、共引和引用認同情況，通過普賴斯理論、加權平均法、H指數法、綜合指數法等方法計算出核心作者群，了解核心作者的年齡職稱、機構地域、研究側重點、合作度等情況；分析某領域研究機構的類型特點、人員構成、地域分布、科研立項、研究方向、引證情況等，了解各機構的實力情況，遴選核心機構；通過核心作者和核心機構的分析，全局掌握該學科發展實力特點，便于關注追蹤學術動態，有利于同行交流探討，建立合作關聯，也能更清晰地獲知自身的水平和特色，作為發展方向的引導和研究選題的參考。

3.4 前沿熱點的分析

對前沿熱點的掌握，有益于跟進學科發展潮流、明晰研究目標、突破重點領域、獲知薄弱和空白、開拓嶄新方向及反思發展道路等，可以采用定性的學科動態編制和文獻綜述方法進行分析：在閱讀某一主題的文獻后，提煉重點內容進行濃縮形成學科動態，或經過文獻知識整合理解，融會貫通地對該領域綜合分析和評價。定性的動態和綜述編制法對館員的學科知識要求高且依賴個人經驗和主觀偏好。定量的文獻知識處理方法較為客觀、準確和系統，通常選取一定年代和范圍的數據來源，從文獻中選取關鍵詞進行初步整理和歸納，規范原始的關鍵詞形成概念準確的主題詞，總結主題詞出現的規律測定該領域的研究熱點和發展動向，常用的方法有詞頻分析法和共詞分析法。通過統計核心詞匯在某一個領域某一時期出現的頻次高低以及頻次的變化情況，并對核心詞匯在同一文獻共現頻率進行聚類、關聯和詞頻的計算及突發詞監測，歸納該學科結構與范式，總結同一客體的不同研究視角[10]。文摘綜述和計量方法都是建立在一定量的文獻基礎之上，對于最新前沿的關注，更應該注重各級別的課題項目、核心機構的科研動態發布及核心作者的博客、微博、社交網空間等。

3.5 規律趨勢的預測

對某一學科或行業的信息資源進行全面收集，在深入分析已知專業研究文獻的基礎上，利用通用的科學邏輯思維，如對比、分析、綜合和推理等手段，或專門的情報發展規律，如計量學方法，或某一學科特有的學科發展規律，結合使用信息分析軟件系統對未知或未來學科發展信息進行科學預測，總結其發展歷程、發展現狀、存在問題，預測其發展方向，揭示該學科的研究特點和發展規律，為后續的研究和工作提供科學的依據[11]。由于學科知識發展規律復雜且影響因素眾多，通常要用多種手段構建不同的發展模型，以期達到對學科發展規律趨勢的準確預測。預測方法通常有如下4種：根據大量積累的文獻知識實際統計的數據，歸納學科文獻分布規律，如布拉德福定律、洛特卡定律、齊普夫定律等；根據客觀數據發展趨勢，建立數學模型預測現實發展變化，如普賴斯的科學文獻的指數增長規律；將其他領域的數學概念、定量模型移植到文獻知識發展預測中，如生物學的“生長曲線”、經濟學的“人口增長模型”、物理學的半衰期等；對于涉及多領域的課題，先“模糊搜索”網羅全部文獻，導入并存儲在計算機群中，運用統計分析算法對大規模數據比對分析，輔助科研人員挖掘出新的科學發現[12]。

4 嵌入式知識服務的保障

嵌入式知識服務是圖書館業務新的增長點和服務重大升華，在人才、技術和制度等三個層面都面臨著障礙，需要合理解決以保障服務的發展。

4.1 人才層面

嵌入式知識服務要求館員具備圖書情報分析、

學術參與、信息敏感、知識快速汲取、計算機技術、文字表達、合作協調、溝通交流和外語水平等多方面的綜合能力，以及一定的學科知識。要求嵌入式館員能在紛雜的用戶數據中挖掘出有價值的信息，能感性地認知學科領域發展概況，能理性地計算描繪出發展脈絡、前沿熱點、未來趨勢和重要機構作者等，掌握一定學術鑒別、評價、創作、交流和成果發表轉化能力。嵌入式館員與學科館員一脈相承，人才隊伍建設最理想的途徑是將現有的學科館員轉化為嵌入式館員。對于嵌入式館員的培養，除了派遣館員學習、邀請專家培訓、加強同行交流、指定書目學習外，更為重要的是要創造實踐條件，讓館員在開展知識分析的工作中邊做邊學，層層實踐積累經驗。

4.2 技術層面

嵌入式知識服務對技術有著高度的依賴性。用戶需求的分析從搜集用戶全部數據出發，運用各種統計分析和預測軟件在大型存儲運算設備中進行關聯計算。在硬件設備方面，以智能計算和海量數據設備為基礎，需要高性能的存儲設備、計算能力和網絡通訊，如單體容量可達數百TB高性價比的新型存儲系統，指令周期達每秒千萬億次的運算器和GB級網絡帶寬。在軟件方面需要實現用戶數據和文獻知識管理、計量統計和分析預測等功能，主要包括數據管理和科研輔助工具、知識圖譜可視化工具、信息分析預測軟件等[13]。在數據資源方面，引進知識發現系統和智能檢索系統，打破各數據庫資源各自分割的信息孤島局面，構建高效精準的一站式學術資源搜索系統。

4.3 制度層面

嵌入式知識服務的時間和空間不固定，知識產品的價值估量困難，需要從工作量的考核、激勵機制和監督機制三方面進行制度完善。采用柔性管理和彈性工作制，將定量與定性相結合考核工作量，注重用戶的滿意度和對用戶的幫助性考量，如考核參與的課題數量、知識產品的質量、職責的履行程度、完成工作的效率和服務用戶的態度等；在原有工資報酬的基礎上，增加多勞多得的獎賞激勵制度，根據工作考核情況給予適當的課題經費補貼，并推行精神獎勵辦法，鼓勵科研工作者對服務進行評價，在科研成果中對滿意的服務發表致謝，甚至加入署名；在強調館員自律的前提下，他律機制不可偏廢，施行學年服務工作數量、質量、效果和用戶滿意度的考查與監督，防止懈怠瀆職，盤活用人機制。

[1]Big data：The next frontier for innovation,competition, and productivity[EB/OL]．[2014-01-28]．http：//www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the _next_frontier_for_innovation．

[2]Beyer M A，Laney D．The Importance of Big Data：A Definition[EB/OL]．[2014-01-28]．http：//www.gartner.com/ resId=2057415．

[3]周曉英．數據密集型科學研究范式的興起與情報學的應對[J]．情報資料工作，2012（2）：5-11．

[4]韓翠峰．大數據時代圖書館的服務創新與發展[J]．圖書館，2013（1）：121-122．

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[11]鐘偉金，李佳．共詞分析法研究（一）：共詞分析的過程與方式[J]．情報雜志，2008（5）：70-72．

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[13]樊麗萍．傳統圖書館：拐點或終點[N]．文匯報，2012-05-06（1）．

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陳廉芳福建醫科大學圖書館館員。福建福州，350122。

許春漫福建師范大學社會發展學院圖書館學系教授。福建福州，350122。

Embedded Know ledge Service of Academic Library in the Age of Big Data

Chen Lianfang，Xu Chunman

Embedded know ledge services are closely related to the scientific research and the know ledgemeasurement,but also distinguish from each others.It is necessary to carry out the services in academic library,for embedded knowledge service belong to library and information work skills,knowledge services need to embed user needs,and embedded services require to go deep into knowledge unit.The service programs mainly contain five aspects which are analysis of users’requirement,novelty retrieval of research programs,survey of research forces,analysis of trend and hot domain,and forecast of law and trend.Their developmentneeds three levels of protection which are talent,technology and institution.

Embedded service.Knowledge service.Big data.Academic library.

G258.6

2015-03-16編校：劉勇定）

*本文系教育部人文社會科學研究規劃基金項目“當代學習理論視閾下高校圖書館泛在學習共享空間構建研究”（項目編號：12YJA870022）、福建省中青年教師教育科研項目A類社科研究課題(文獻信息資源共享與服務研究專項)“大數據環境下的高校圖書館嵌入式服務”（項目編號：JAS14959）研究成果。