大數據時代小數據在高校圖書館的應用價值研究★

孫英月

(大連職業技術學院圖書館　遼寧 大連　116035)

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大數據時代小數據在高校圖書館的應用價值研究★

孫英月

(大連職業技術學院圖書館遼寧 大連116035)

摘要：通過論述大數據時代小數據在高校圖書館各部門業務中的作用及地位，指出小數據在高校圖書館發展中不可或缺的作用，并對小數據如何更好利用進行了深入細致地探討，提出切實可行的方案。

關鍵詞：大數據；高校圖書館；小數據應用

短短幾年間，大數據就以勢不可擋的勢頭迅速遍布了各個領域，成為引領各行業發展的積極因素。筆者從CNKI中檢索2015年高校圖書館有關大數據的文章就有300條之多，幾乎涉及到高校圖書館的所有業務范圍。大數據誕生之前，我們一直用作分析處理事物的小數據是否已經失去它存在的價值，筆者認為不然。大數據固然有其不可替代的作用，但對于高校圖書館而言，小數據的作用更不容小覷。

1小數據與大數據的區別

小數據(iData)，并不是指數據量小，而是指以個人為中心全方位的數據及其配套數據的收集、處理、分析和對外交互的綜合系統，是一個富有個人色彩的數據系統，小數據的特點在于以單個人為對象，重點在于深度。大數據(Big Data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的特點，簡單總結為高容量、多元化、持續性、高價值[1]。大數據要回答的是“What”，即“是什么”，而小數據要知道的是“Why”，即“為什么”；大數據注重對眼前形勢的分析，而小數據則側重對

長遠發展的探究。大數據對于一些行業，尤其是一些服務群體或客戶范圍是不特定的、大量的行業最具價值，而小數據對于高校圖書館這樣一個服務對象固定，數據也非大量的個體來說則更重要。

2大數據時代小數據在高校圖書館各部門的應用價值

2.1小數據在數據庫選購方面的應用

數據庫的選購對于任何高校圖書館來說都是一項看似容易抉擇難的工作。數據庫種類繁多，國內的、國外的，不同專業的、不同層次的、不同價格的，要將這些因素與本單位專業設置、讀者層次、購買能力這些情況相結合來決定取舍。首先，決策者一定要清楚本單位讀者群狀況。一個數據庫不管有多知名，應用多廣泛，只要不適合本單位讀者群就不是一個好的選擇對象。例如，大部分專科院校對于博士論文庫的采購都要斟酌，因為除了少數幾個專科(如醫學)外，多數專科院校的學術很難達到這一水平，如果購買，勢必會產生曲高和寡，無人問津的后果。再如，讀者群如果外語水平沒有達到可以無障礙閱讀外文文獻的層次，就不能大量購買外文數據庫。其次，還要考慮數據庫之間的相似性、重復性。另外，還可以根據在數據庫中瀏覽的讀者人次、人員類型和時間，判斷一種數據庫的應用前景、被讀者接受的程度以決定是否購買。不合理的選購一方面會造成資源浪費，另一方面又會使適合的數據庫因缺乏資金而失去被選擇的機會。以上這些都要通過對小數據的精心分析才會有最終正確的選擇。

2.2小數據在流通統計中的應用

高校圖書館工作中看似隨意的安排，其實要想安排得當，其背后對于小數據的分析必不可少。例如，每個圖書館基本都有固定時間閉館的規定。通過連續幾個月中讀者到館人次最少天的小數據統計來確定這一天，既達到了使圖書館休養生息的目的又將閉館給部分讀者帶來的影響降至最小。再如，智能系統為圖書館提供了實時數據，其中，閘機系統對于進入圖書館的人員進行了實時記錄，我們可以從這些人員的類型、單位、專業，甚至性別來分析，從而得出我們需要的結論并加以利用，可以通過查看某一時期讀者到館量最多及最少的院系，分析排名背后的原因，看是否與院系人數相對多少有關，還是與所學專業有關，或者與圖書館自身館藏資源結構及相關服務有關。利用這些小數據加以分析，既有利于高校圖書館工作又很好地兼顧了讀者利益。與大數據的統計方式正好相反，這些小數據的統計是一種主動的選擇。

2.3小數據在信息檢索中的應用

信息檢索部門的服務很多時候就是小數據的服務，為個別讀者提供有針對性的個性化服務，通常為被動形式的服務。有服務要求的讀者會提出服務的范圍、主題等，信息檢索部門的工作人員要根據這些信息，提供檢索、查重、推送等服務。因為這種小數據服務與個性化相關，因此信息檢索部門的工作更具挑戰性，時時處處都要對小數據加以分析，去偽存真。例如，一位讀者要查找一篇學位論文，當查找遇到困難時，求助于信息檢索部的工作人員，在認真分析了所提供的線索之后，工作人員發現其要找的并不是一篇學位論文，而是一篇會議論文，據此也就順利地查找到了。信息檢索部的工作要想做得盡如人意，就離不開對小數據縝密地分析，需要挖掘小數據中蘊含的有價值的信息，提取出具有鮮明特征的小數據，這種分析正是大數據所忽略的對因果關系的探索。

2.4小數據在采訪中的應用

為提高圖書利用率，很多高校圖書館都改變了原先單一的采購方式，即圖書采購由以采購人員為中心向讀者需求為導向轉移。圖書館的文獻建設工作可以博采眾長，讓有閱讀愛好的讀者將其個性化的閱讀習慣帶入到高校圖書館的采購中，使文獻結構體現多樣化，以滿足更多讀者個性化閱讀的需求。讀者可以通過OPAC進行圖書薦購，向采購人員推薦自己認為有閱讀價值的書目；一些高校圖書館會將院系教師所選書目訂單作為圖書采購的一部分；如果書商在本地，甚至可以邀請部分讀者隨同采購；還可以通過讀者借閱情況的小數據分析，查看圖書采購中是不是忽略了某些專業圖書，或者某些讀者群的需求。這些措施的采用將會最大限度地激發讀者的閱讀興趣。聆聽小數據的聲音，體現了對個體的尊重，求同存異，讓任何一個有閱讀愛好的讀者都可以在圖書館找到屬于他的那本書。

3大數據時代高校圖書館在小數據應用方面存在的問題

3.1小數據容易被忽視

2014年某高校圖書館購進智能設備，借書還書實現全自助。自助設備投入應用一年后，對借閱的數據進行了統計，結果借閱量呈倍數增長，用大數據的理論看，只關注數據本身就可以了，可是如果用小數據來條分縷析一下就會發現，事實并非完全如此，通過表1可以看出這一年當中還有一些與以往不同的情況。

表1　讀者借閱量增加的原因分析

以上種種原因都可能促使圖書借閱量增大，而非僅如數據所反映的那么絕對化、表面化。如果不了解大數據背后的這些小數據，不去細分枝節，就會盲目樂觀、脫離問題的情境、忽略本質，它不但不能保證因果關系，還可能誤導決策。

3.2小數據容易被輕視

小數據很重要，可往往因其渺小而被輕視，在高校圖書館小數據被輕視的例子屢見不鮮，例如，寒暑假前，總有讀者詢問假期前所借圖書到期日。工作人員只能反復解釋：假期順延。相同的問題會被周而復始地提出并解答。如果我們在意這樣的小數據，就會試圖在這個問題上進行思考，主動讓讀者得知假期所借圖書的歸還日期，從而打消讀者對于假期所借圖書是否會超期的疑慮，并且如果從讀者與圖書館的雙重利益來考量還可以由此及彼地來想這個問題：既然很多讀者都有在假期讀書的打算，并且寒暑假基本都有一個多月的時間可以看書，何不在此期間適當放開讀者最大借閱冊數，這樣既可以提高圖書的借閱率，也滿足了讀者的需求。而這些數據通常因為微小而被輕視，這些被輕視的數據如果被重視起來，無疑會對高校圖書館的發展起到舉足輕重的作用。

3.3小數據應用不夠科學合理

一些高校圖書館對小數據的重要性雖然也有所認識，但落實到具體應用方面卻缺乏一定的科學性和合理性。首先，沒有具體的部門負責小數據的統計、整理與分析，在一些項目或者事件需要具體數據加以佐證或據以做出決策時無從下手，更不知該由哪些部門給出具體數據。因為高校圖書館各個部門業務在內容上都有一定程度的交叉，這種交叉性容易造成互相依賴又相互推諉，例如自動化部負責全館的工作系統管理，一些數據只能由自動化部基于一定的技術給出統計數字，但涉及到具體的業務，如采編數據、流通借閱數據等還是應由相應部門給出。由于索取數據的部門往往對于高校圖書館各部門業務并不熟知，就容易造成責任混亂、統計數據不準確的后果。其次，對小數據的應用不夠系統，缺乏一定相關性與內在邏輯性，通常只在需要的時候臨時收集，缺少規劃性，這樣的小數據即使被利用，也達不到理想效果。

4大數據時代小數據在高校圖書館有效應用對策

4.1重視小數據應用

關于小數據重要性極其形象的一個例子：“啤酒+尿布。”一家沃爾瑪店鋪的工作人員在不經意間發現，每個夏季，啤酒銷量會伴隨嬰兒尿布銷量增減，經過對銷售記錄的分析發現，夏季傍晚會有很多年輕爸爸來超市購買尿布，當他們離開時多半會順便給自己買兩罐啤酒，于是他們遵循了這個商品銷售規律，有意將啤酒與尿布一并擺放。這是小數據在銷售行業有效應用的小案例[2]。

要把握自己的命運就要了解關于自己精確的個體化數據。在高校圖書館，小數據的重要性也處處被體現，它記錄了每個讀者在圖書館的閱讀行為以及圖書館工作人員以讀者為中心的服務行為。小數據分析最終將證明其投入的精力和成本是值得的，數據分析成果對業務的推動作用將遠超所產生的成本，最終將會為高校圖書館在業務創新和讀者管理方面提供決策依據。

4.2拓展小數據應用的深度和廣度

從高校圖書館內部的小數據看，可利用的數據源包括讀者信息、借閱記錄、采訪數據、編目數據、檢索記錄等。例如，讀者信息模塊，通過對讀者人數、性別、單位、院系、專業等自然狀況的分析，有針對性地組織高校圖書館資源，合理調整資源分布，使讀者狀況與圖書館資源的配比達到一個最佳契合點。對流通數據分析，如對圖書借閱率的對比，可以適時改變采購圖書類型的配比，使館藏圖書結構更趨合理。從高校圖書館外部信息看，包括各院系信息數據和校外信息數據。各院系信息數據，例如國際商務語言系新增留學班，就需要增加相關外語類書籍；某專科要改為專升本，需要增加此專業的本科層次圖書；學院實行教學改革，就要根據教改內容及時提供相應服務。校外信息源，如莫言獲得諾貝爾文學獎，其相關的書籍在一定時期內必然會受到熱讀，因而就要考慮適當增加這些書籍的復本。另外政策法規變化以及對其他院校圖書館先進技術與經驗的學習研究都是一些相關的校外信息。這些內外部信息是高校圖書館自我調整與改造的原因和動力，都需要對小數據收集整理與分析，得出有價值、有指導意義的結論。

4.3成立小數據應用研究部門

高校圖書館應成立小數據研究部門，收集并解讀已經生成的內、外部數據。小數據分析看似簡單實則繁雜，同采編與流通等部門相比，它的工作特點更具無形性、零散性，大部分工作都不在表面，但重要性一點也不遜色于其他業務部門，因為小數據研究不僅關乎讀者服務，也關乎高校圖書館的決策與發展，一個看似不經意的小數據，卻與未來的發展息息相關。比如中國的海爾，運用服務工程師收集的信息推動了創新，最知名的可洗土豆的洗衣機就是在上世紀90年代末，工程師發現一些農村消費者用洗衣機清洗蔬菜造成了堵塞，海爾運用該信息開發了一款在洗衣服之外兼顧清洗土豆、紅薯和花生的新型洗衣機，打開了農村這個廣闊的市場[3]。

小數據應用研究部門執行特殊的數據分析程序來對一系列的小數據進行收集、存儲、管理和分析，識別關鍵數據信息，以便提供更好的決策。分析人員要有統計、圖書資料及心理學方面的相關知識。小數據研究部門可以采取不同的方式方法收集與高校圖書館業務與管理相關的小數據，例如可以組織善于思考的成熟讀者組成讀者小組，在改革創新圖書館業務的過程中聽取讀者小組的建議。還可以做一些實際的調研工作，對與高校圖書館相關的內部、外部數據加以收集、整理、研究，使高校圖書館的業務與管理實現精細化和科學化。

4.4實現信息共享與協同

在建立小數據研究部門的基礎上，各部門間要實現信息共享與協同,互相協作,建立一個統一的數據信息平臺,把涉及本部門的數據信息適時發布在此平臺上,供其他部門參考。例如流通部與采編部門是兩個在業務上銜接緊密的部門,流通信息的反饋對于采編工作有著極其重要的作用,同樣，采編部的信息對于流通部開展工作也不可或缺。而以往各部門之間的信息交流通常是一種被動的交流,即通常在出現問題后才進行溝通,如果建立這樣一個數據信息交流平臺，無疑會加強各部門之間的協作，使許多問題能夠防患于未然，減少人力財力的消耗，也更有利于服務讀者。

5結語

“一切數據存在的根本在于人，人的需求是所有科技變革發展的動力。”[4]對于高校圖書館而言，其發展的永恒動力就是讀者的需求。從數據中找尋為讀者服務的方式方法和途徑就是高校圖書館工作的不竭動力。大數據固然有它不容忽視的價值，但在預測股市、戰爭、地震方面，不管大數據陣容有多大，其最終的作用卻微乎其微，而在每次地震海嘯過后，人們都會不禁想起那些可以預警的小數據，如果當時有人注意到了，結局將會是不同的。不管是大數據還是小數據，他們都有各自的作用，對于高校圖書館而言，服務對象是固定的讀者群，不需要海量的數據對他們的閱讀行為進行分析研究，因此更多時候需要小數據發揮作用，我們要讓小數據在這個舞臺上展現充分，才會使高校圖書館贏得足夠多的讀者。

參考文獻

[1]郭新平、黃貽俊.淺析大數據時代的小數據[J].現代經濟信息，2014，(20)：149.

[2]鮑勇劍.為什么小數據更重要？[N].第一財經日報：管理周刊，2014-01-17(B04).

[3]徐晉.小數據戰略決勝大數據時代[J].數字商業時代，2014，(7)：66-68.

[4]陳臣,馬曉亭.基于小數據的圖書館個性化推送服務與服務質量保證研究[J]. 情報理論與實踐，2015，38(10)：95-99.

(收稿日期：2015-11-31責任編輯：孫煒)

中圖分類號：G250.76

文獻標識碼：A

基金項目：★本文系2015年度遼寧省高等學校圖書情報工作委員會基金項目“基于微媒體的大學生數字閱讀推廣研究”(L2015018)的階段性成果。