大數據背景下高校圖書館數字資源服務創新

張輝??

關鍵詞：大數據；高校圖書館；數字資源服務

摘 要：文章對大數據背景下高校圖書館數字資源服務中存在的問題進行了詳細介紹，并對其服務創新提出了相應的策略，旨在為高校圖書館相關工作的開展提供參考。

中圖分類號：G258.6文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2017）06-0077-03

1 大數據的概念和特點

2013年3月14日，全球知名咨詢公司麥肯錫最早提出“大數據”這一概念。大數據是指超常規數據范疇的數據群，這種數據群十分龐大且難以使用常規軟件對數據進行收集存儲。之后，IBM公司對大數據進行了研究，并總結了數據群的特點，主要包括：數量龐大、形式復雜多樣、生成速度快以及具有較大的價值等[1]。大數據是個龐大的數據群，其特點主要體現在數據存儲單位的變更上，過去GB已經可以作為常用數據的最大單位，而在大數據這個概念出現之后GB很快升級為TB，甚至更高級別。目前，大數據持續演變并快速滲透到各個領域，且得到了廣泛使用。在此背景下，圖書館要積極組織相關人員學習大數據的理論，并對數據群進行收集、整理和研究，以提升其應用價值[2]。

2 數字資源服務現有的不足

2.1 數字資源的整體聚合有待改善

目前，高校圖書館數字資源由自有資源、購買服務資源、用戶興趣資源組合而成。①自有資源。自有資源就是通過己方加工或由特色資源庫所產生的數字資源，其中包括報紙、期刊、圖書、論文以及科技報告等。其不足之處是資源庫所收集到的數據信息不完整，而且不同的數據信息分類標準也不相同。②購買服務資源。購買服務資源就是圖書館從中國知網、萬方、維普、超星以及中國高等教育文獻保證系統（CALIS）等平臺購買數據庫資源。其不足是數字資源之間的通用與關聯不夠緊密，而且不同的數據庫中出現不少資源重復，資源的整體聚合是以信息的表層鏈接為基礎，缺乏數字資源之間的關聯與交流。③用戶興趣資源。用戶興趣資源就是用戶使用網絡上與數據庫有關的平臺所產生的痕跡資源。其不足是數據的聚合度不高，用戶在平臺上產生的痕跡信息較為零散，且不能確定其真實性及用戶之間不能進行實時交流的弊端[3]。

數字資源的聚合既包括將不同數據庫的資源聚集到統一的處理平臺，還包括對數字資源的整體聚合。嚴格來說數字資源聚合就是利用多種集成方法與網絡技術將不同的數字資源緊密地聚合在一起，并且構建一個統一的檢索系統，達到對數字資源進行跨庫檢索和集中管理的目的，讓用戶體驗到全面的數字資源服務。

2.2 數字資源服務的滿意度有待提高

目前，高校圖書館的數字資源服務比較被動，僅是當用戶需要時圖書館才會對其提供數字資源服務，不能主動對用戶的行為信息做出判斷，使得高校圖書館數字資源的利用率較低，而且用戶獲取到的信息資源缺乏全面性，準確度不高，未能真正滿足用戶的需求[4]。用戶從圖書館獲取到的信息雖然數量很大，但實際有用的信息較少，也較為散亂，不能滿足用戶的實際需求，這種情況使得用戶對圖書館的信任度逐漸下降，轉而向其他網絡平臺獲取所需的信息資源。盡管其他網絡資源也與用戶的實際需求相差一定的距離，但會讓用戶感到自我滿足，同時也能減少搜集信息的時間。對此，筆者認為，高校圖書館數字資源服務可根據用戶在搜索時的行為習慣，判斷用戶所需的信息數據，并對信息數據進行相應的調整和優化，從眾多的數據中幫助用戶找到更貼合心意的信息，從而提升用戶的滿意度。

2.3 對用戶服務還停留在參考咨詢的層面

目前，高校圖書館對用戶的服務還停留在參考咨詢的層面。盡管其網站中有參考咨詢的欄目，但在實際運用中會受到咨詢人員的主觀條件影響，不能很好地了解用戶的需求，尤其是當用戶在對學科知識信息進行咨詢時，咨詢人員由于受專業知識限制和服務態度的影響對用戶的服務做得并不到位，不能滿足用戶的信息需求。因此，高校圖書館應培養一批具有數據搜集整理及對所服務學科內容的理解和評估、人際溝通等能力的高素質館員[5]，其能通過科學的應用信息技術和工具，更好地為用戶提供個性化與知識化的服務。

3 高校圖書館服務的改革

3.1 有效整合用戶興趣信息數據

在數據背景下，用戶的基本信息、社交網絡、信息咨詢記錄、流通歷史數據、視頻、圖片和語音等由許多信息系統所產生的多源數據，也就是高校圖書館的用戶興趣信息資源。用戶興趣信息數據類型包括非結構化、半結構化和結構化數據，從客觀的角度表現出人和事物之間的信息關系，高校圖書館應對其做相關的分析和處理，全面地反映事物間的關系，以期開創新的信息模式。所以，高校圖書館除在存儲與整理用戶數據記錄中的結構化數據以外，還應對用戶行為信息進行存儲和整理。其內容包括在線咨詢、搜索方式、瀏覽記錄與行為痕跡等數據，這些半結構化、非結構化的數據是圖書館信息服務中的一部分，也表明了用戶對該信息的需求。因此，高校圖書館只有充分利用這些多源信息，才能有效獲得對事物客觀、本質的認知。另外，高校圖書館還應主動搜集用戶意見，分析不同用戶所關注的領域和使用偏好等信息，減少用戶認知與圖書館服務之間的距離，有效提升用戶對數字資源的利用率和滿意度。

3.2 數字資源的有機聚合

高校圖書館可以利用技術工具和現有資源，改變傳統的思維模式，構建語義關聯的系統，將收集到的數字資源匯集到數字圖書館資源中，進行數字資源聚合。數字資源聚合是讓用戶根據需求進行全面的信息資源搜集和整理，利用跨庫檢索平臺對其他數據庫的數據進行檢索，并將各類有關的資源進行有效整合和聚合，以及對以此產生相應領域需求的深層次認知。在知識發現過程中，高校圖書館要根據用戶反饋的數據結果，不斷完善數據類型的轉換和采用，挖掘數據的質量和數量，提高數據挖掘技術，確保用戶需求信息的質量[6]。當前主流的大數據處理領域的熱門技術包括MapReduce、Hadoop、云計算、NO-SQL、關系型數據庫等，這些技術都是在大數據背景下應運而生的。筆者認為，高校圖書館可將上述數據挖掘技術應用于信息服務工作中，以提高其信息服務質量。

3.3 資源發現系統在信息增值下的利用

用戶利用資源發現系統進行操作的全部功能與服務就是知識發現。知識增值是圖書館數字信息服務的主要目的，知識在發現、實踐和創新的過程中會創造一定的價值。用戶在運用圖書館的數據信息時，會對原有的知識進行整理分析并實踐，在此過程中又會創造出新的價值，最終達到知識增值的目的。2009年，Serials Solution公司的Summon資源發現系統問世后，高校圖書館就相繼有了Worldcat Local、Primo與Encore資源發現系統，這些系統具有簡單、便捷、高效發現和獲取全部資源的優點。2011年5月，北京大學圖書館開始逐漸引入資源發現系統Summon——未名學術搜索，之后西安交通大學圖書館、浙江大學圖書館、東南大學圖書館、北京師范大學圖書館、中國科學院文獻情報中心等19家單位先后引進了該資源發現系統。清華大學圖書館、上海交通大學圖書館、中國科學院高能物理研究所圖書館、中國社會科學院圖書館則引進了Primo統一資源發現系統[7]。根據目前我國高校圖書館的系統升級和配套情況，推出以發現服務為主的多樣化服務是圖書館系統發展的關鍵。由于圖書館應用資源發現系統采用的時間較短，在使用過程中會出現一些比如系統全文鏈接出現失敗問題、數據缺失和元數據不規范等問題。對此，圖書館信息服務人員需要對這些問題進行準確判斷，并及時主動地將故障內容告知相關系統提供商以及圖書館相關部門幫助解決。另外，資源發現系統作為高校圖書館學術搜索引擎和知識發現的平臺，在資源發現系統向語義化、關聯化、可視化以及智能化方向發展的今天，圖書館員自身的數據分析和資源運用能力也要不斷提高，進而提高圖書館信息服務的精準知識增值服務。

3.4 大數據背景下信息服務應加強智能化的應用技術

在大數據背景下，科學技術的支撐讓數據技術得到進一步發展，高校圖書館各種信息資源可以通過不同的方式進行儲存，如圖片、聲音等，而這些數據往往蘊含著豐富的含義。高校圖書館利用智能化技術可以自動辨別信息資源，可以去除各類復雜煩亂的信息，也可以進行信息歸類和整理。智能化技術的優點：①智能化技術不僅節省了人力、物力，更能將信息中的深層價值挖掘出來。②智能化技術能隨時隨地感知互聯網的變化，能夠獲取快速更換交疊的信息資源，利用其自身功能將這些更新的信息資源分析、識別、整理和存儲。由此可知，在大數據背景下，圖書館離不開智能化技術，信息資源的管理整合更離不開智能化技術。③智能化技術借助計算機將潛在的、隱含的信息資源挖掘處理，高校圖書館應結合用戶信息需求為其提供個性化的信息資源。但智能化技術在使用過程中也存在著一些缺點，如部分資源的呈現還需要相關專業人員進行整理、加工。

3.5 大數據背景下高校圖書館可將專業資源配置人才融入圖書館項目團隊中

隨著科學技術的進一步發展，當代圖書館智能化技術得到全面提高，各種各樣的自動化技術運用為用戶提供了更為全面和個性化的信息服務，但由于受相關技術和專業技術人員水平的制約，部分專業性信息的提供不能很好地讓用戶滿意。針對這一問題，高校圖書館可將專業資源配置人才融入圖書館項目團隊中，將用戶需求反饋給專業人才，最終為用戶提供專業性的信息資源。

3.6 注重數字資源網絡安全，防止用戶和重要資源流失

3.6.1 注重數字資源網絡安全。在大數據背景下，圖書館主要是利用自動化技術來獲取、采集以及分析用戶信息，以便為用戶提供個性化信息服務。大數據技術為用戶信息提供了儲存平臺，但黑客可以通過破解圖書館防護墻來獲取用戶的信息資源，導致用戶信息資源被泄露。因此，大數據技術在采集、分析以及儲存用戶信息過程中，需要進一步加強安全防護和監管。為了維護用戶對圖書館的忠誠度，圖書館應建立用戶平臺，允許用戶查看自己的信息資源，同時，允許用戶刪除隱私資源。

3.6.2 構建大數據平臺。高校圖書館在構建大數據平臺時，必須使用技術成熟且兼容性較強的數據包與分析工具，以盡快完成用戶信息的采集和收錄，保證用戶在信息采集、收錄過程中的安全性，減少黑客非法攻擊網站的頻次。

3.6.3 大數據平臺應當做好加密、備份工作，防止重要信息資源的丟失。數據備份是圖書館恢復數據的重要手段，圖書館可以將用戶隱私、服務信息等數據采用不同的方式進行備份儲存，并設計相應的加密碼，當用戶數據丟失時，即可立即啟用另一份用戶數據。

4 結語

在大數據背景下，高校圖書館的信息資源管理環境和管理方法發生了很大變化，對當前數據資源的管理和提供提出了更高的要求。高校圖書館要善于利用各種自動化技術，加強對信息資源的管理，要轉變服務理念，利用大數據技術和智能化技術為用戶提供個性化、全面化以及更深層次的信息資源服務，以促進高校圖書館更快、更好地向智能化發展。

參考文獻：

[1] 蘇新寧.大數據時代數字圖書館面臨的機遇和挑戰[J].中國圖書館學報，2015（6）：4-12.

[2] 王顯燕.大數據環境下高校圖書館信息資源建設與服務[J].農業圖書情報學刊，2015（10）：26-28.

[3] 于愛華.MOOC時代背景下的圖書館服務模式創新研究[J].圖書館學研究，2014（21）：81-85.

[4] 許伍霞，劉敏，戴述霞.大數據時代圖書館發展的應對之道[J].農業圖書情報學刊，2016（2）：19-24.

[5] 段瑞梅.大數據環境下高校圖書館服務模式淺析[J].圖書館工作與研究，2016（9）：107-109.

[6] 余子佳.新媒體時代高校圖書館創新閱讀推廣服務策略[J].閩南師范大學學報（哲學社會科學版），2015（1）：161-165.

[7] 牟燕.大數據時代圖書館的服務創新與發展探析[J].人才資源開發，2015（22）：132-133.

（編校：馬懷云）