大數據環境下高校圖書館嵌入智庫建設模式探討

摘要：大數據環境為高校圖書館智庫建設帶來了機遇，智庫模式構建有三要素，即數據挖掘技術、智庫館員儲備和資金支持，建設原則為標準化、數據化和規范化。根據我國高校圖書館的智庫發展現狀，提出大數據環境下高校圖書館嵌入智庫的建設措施，要明晰智庫定位，保持可持續發展；增強服務意識，擴大宣傳力度；優化數據資源配置，實現協同效應；提高智庫利用率，同時將高效智庫研究成果推向社會。

關鍵詞：大數據；高校圖書館；智庫；構建模式

中圖分類號：G258.6 文獻標識碼：A 文章編號：2095-5707（2017）03-0008-04

Abstract： Big data has brought opportunities to the construction of think tank in libraries of universities and colleges. The construction of think tank mode has three factors： data mining technology， think tank librarian reserves and financial support， and the construction principles are standardization， digitization and specification. According to the present situation of the development of think tank in libraries of universities and colleges in China， this article put forward the construction measures of the embedded think tank in libraries of universities and colleges under big data environment： clarify the positioning of the think tank and maintain sustainable development； enhance service awareness and expand propaganda； optimize the allocation of data resources and achieve synergistic effects； improve the utilization rate of think tank and bring the results of efficient think tank research to society.

Key words： big data； libraries of universities and colleges； think tank； construction mode

智庫（think tank）又被稱為思想庫，起初是由民間組織形成的、為政府制定政策提供參考意見的專家團隊，智庫的職責主要是提出思想、匯集人才等。智庫是社會智慧的集中，可以輔助政府做出最佳理論決策等選擇，因此，智庫在西方國家的作用舉足輕重[1]。在我國，智庫也被廣泛應用在經濟、軍事、社會等領域，隨著大數據時代的到來，海量數據影響著高校圖書館的資源構建與服務方式，大

作者簡介：趙振營，副研究館員，研究方向為信息資源管理。E-mail： ZhaoZYHN69@163.com

數據（big data）體現在資源儲存和個人數據服務2個方面。大數據是多元的，也是龐大的，傳統高校圖書館的數據庫構建和服務難以滿足師生、讀者與日俱增的閱讀需求。在這種情況下，智庫與高校圖書館的結合形成了大數據時代新的發展趨勢。智庫通過定向分析高校圖書館數據，可以預測未來，提供決策參考。智庫與高校圖書館的融合日益成為圖書情報界的熱點研究課題。

1 大數據環境為高校圖書館智庫建設帶來機遇

海量數據是大數據時代的突出特點，伴隨而來的是在數據數量、格式以及處理速度上的巨大轉變。這對高校圖書館的智庫建設提出了難題，但也為智庫建設帶來了機遇，突出了智庫在數據分析和整合方面獨有的優勢。

1.1 數據量大，凸顯智庫數據分析職能

大數據時代對高校圖書館的影響在于圖書館數據資源的增加。一方面，圖書館數據庫中的數據資源浩如煙海，高校圖書館在對數據篩選、分類和儲存的過程中面臨著前所未有的挑戰。另一方面，目前我國大多數高校實現了對讀者的網上服務，師生可根據各自的賬號，登錄圖書館網站主頁，完成資源下載、圖書續借、圖書收藏等操作。而這些在線操作所產生的數據，也被圖書館所儲存，這類數據被稱為個人數據[2]。個人數據也匯集于大數據之中，成為服務讀者的寶貴資源。資源數據和個人數據的暴增，使得原有的圖書館數據分析模式難以跟上時代的步伐，管理、服務滯后影響著圖書館的發展。在這種情況下，智庫的嵌入尤為重要，通過智庫，圖書館工作人員可對圖書館資源建設和服務建設上出現的問題一目了然，數值高低直觀地表現出了高校圖書館的發展狀況，智庫也在此過程中充分扮演了評估者與決策建議者的角色?？梢哉f，海量數據為智庫的嵌入提供了必要條件，也凸顯了智庫數據分析的優勢。

1.2 數據種類多，體現智庫靈活性

與傳統的數據資源不同，大數據環境下，高校圖書館的數據資源不再局限于文檔格式，圖像、音頻、視頻等格式的數據日益豐富，數據資源既可以是結構化的，也可以以非結構化與半結構化的形式存在，智庫的功能即對這些數據進行全面分析，幫助師生、讀者有效利用數據。以往的計算機數據處理技術，通常是高校圖書館工作人員將編寫的編程輸入系統內，當師生、讀者進行資源檢索時，即自動按照檢索關鍵詞進行資源匹配，深度內容整合不足，計算機的編程式與數據分析整理之間存在著很大局限性。由于高校圖書館的讀者對象專業不同，對數據格式的要求也不同，因此大數據時代下的智庫要在保證數據分析全面性的基礎上，增加靈活性和安全性[3]。

1.3 數據處理速度快，彰顯智庫即時性

大數據對高校圖書館數據處理速度的要求較高，處理時間普遍以秒計算，高校圖書館對數據處理的同時，智庫也面臨著相同的參數和背景，與數據處理相同步。智庫的決策參考作用體現在其即時性，智庫的價值會隨著時間的增長逐步減低[4]。因此，智庫的高效性、即時性契合了大數據環境對高校圖書館的要求，可以在質量上和速度上滿足高校師生的閱讀需求，在讀者檢索資源的同時實現相關數據的數值指向鏈接。因此，智庫既可以為高校圖書館工作人員提供管理方面的參考，也可以直接面向師生、讀者，為其科研活動提供數據參考。

2 大數據環境下高校圖書館嵌入智庫模式構建要素

高校圖書館嵌入智庫模式，具有天然優勢。數據挖掘技術是智庫模式的核心要素，也是高校圖書館資源建設的重要內容。智庫館員既是高校圖書館嵌入智庫模式的人員要素，也是智庫構建與維護的中堅力量。而資金支持是智庫建設的保障，貫穿于智庫模式構建始終。

2.1 數據挖掘技術

數據挖掘技術是高校圖書館嵌入智庫模式的核心要素。首先，大數據環境下數據資源數量是巨大的、沒有邊界的，舊數據不斷保存，新的數據隨時生成，而海量數據之間的聯系是那些看起來并不相關的數據的深度整合，智庫的功能則在于幫助讀者挖掘出數據的相關性，實現數據的有效遷移和延展。其次，運用智庫揭示現象本質也是高校圖書館嵌入智庫構建的重要目的，通過智庫分析數據流向規律并利用數據挖掘來預測未來[5]。最后，智庫為高校圖書館工作人員和師生讀者提供全新的研究視角和可靠研究結構，都是在對數據資源的整合處理技術基礎之上的?？傊?，大數據思維決定了高校圖書館的發展方向和服務轉型，以數據挖掘技術為基礎在高校圖書館嵌入智庫模式已是必然。

2.2 智庫館員儲備

大數據環境下的智庫模式建設，關鍵在于對資源數據和個人數據的搜集與分析處理。有了數據挖掘技術的硬件支撐，還需要高素質專業館員的軟件建設。高校圖書館智庫需要國內外一流智庫人才隊伍為圖書館建設提供支撐，從而使智庫彰顯數據分析和實際應用的價值。由此可見，智庫館員的儲備與開發對于構建高校圖書館嵌入智庫模式起著至關重要的作用。伴隨著近兩年大數據環境的沖擊，智庫館員的斷層問題十分嚴重，高素質的智庫圖書館員一方面要具備基本的圖書情報學科知識，另一方面要精通智庫建設所必備的數據挖掘和數據處理技能。智庫館員是連通圖書館服務輸出與用戶技術使用的關鍵橋梁[6]。大數據環境下高校圖書館嵌入智庫模式的關鍵條件是要擁有盡量多的復合型的高素質的智庫館員。

2.3 資金保障

大數據環境下智庫的建設需要大量人力物力，是一項宏大的工程。我國高校圖書館的資金來源大部分來自地方政府的基金支持，高校圖書館自身力量有限，一方面在數據庫資源購買方面資金投入較大，另一方面，數據挖掘技術和智庫建設技術都屬于新興科技，需要政府領頭提供適當的幫助，并鼓勵廣開資金渠道，如社會組織和企業支持，從資金上彌補高校圖書館智庫建設發展過程中的短板。在“25家機構入選首批國家高端智庫建設試點單位”[7]中，有6個智庫是依托大學形成的專業性智庫，從研究領域和側重專業可以看出，由于資金來源單一，我國高校智庫主要為社會領域服務，與數據資源大環境相比，智庫的研究深度與廣度明顯滯后，對于微觀領域的數據分析和預測還存在著較大不足。

3 大數據環境下高校圖書館嵌入智庫建設措施

高校圖書館智庫構建三要素決定了高校圖書館既要重視智庫的數據挖掘和整合技術，明確其服務定位；還要發揮智庫人員的主觀能動性，擴大智庫服務宣傳、增強影響力。同時，高校圖書館之間要形成館際聯盟，實現智庫共享、社會資源互通是推動高校圖書館嵌入智庫建設行之有效的措施。

3.1 明晰智庫定位，保持可持續發展

大數據環境下，高校圖書館建設嵌入智庫要從本校辦學特色和師生科研實際需要出發，凸顯本校學科優勢，考慮到高校教授、學者、專家的構成情況，將他們吸納到智庫的建設過程中，明確智庫決策顧問的定位[8]。智庫的數據挖掘和數據分析要遵循可持續發展原則，根據學科發展和數據格式、數據數量的變化而隨時調整，真正為師生讀者提供動態的、即時的參考性服務。各地區高校圖書館都具有一定的特色，智庫也可以根據本地情況有針對性地加強邊緣學科的建設，借力于地方資源和地方優勢，深入開展協同創新智庫建設?？傊?，高校圖書館的嵌入智庫建設不是一成不變的，而是一種個性化的、靈活性的創新服務模式。

3.2 增強服務意識，擴大宣傳力度

我國高校圖書館與智庫的融合起步較晚，一部分原因在于高校圖書館的轉型有待提速，服務意識有待加強。大數據時代為圖書館帶來了很大挑戰。高校師生、讀者對圖書館數字資源的獲取和使用行為均發生了改變，數據的遷移和關聯在科研活動中越來越重要，為師生、讀者進行有效的資源分析和數據整合也越來越成為圖書館服務工作的重中之重[9]。高校圖書館在積極促進智庫建設的同時，也要擴大宣傳力度，引導師生、讀者更好地利用智庫功能，如智庫的微信、微博公眾平臺，吸引用戶的興趣。此外，高校圖書館可以利用自身的資源和服務優勢，通過多種途徑即時向師生讀者傳遞智庫最新研究成果，增加讀者對高校圖書館智庫的了解，提高智庫的利用率。

3.3 優化數據資源配置，實現協同效應

高校圖書館經費有限，用于嵌入智庫模式建設的資金受到多方面因素的制約。在大數據時代，低成本高收益成為圖書館建設發展的一大原則。因此，實現協同效應是大數據環境下高校圖書館嵌入智庫建設的重要措施。首先，區域內高校圖書館可以學科專業為主題，有計劃地整合館際間的數據資源。其次，高校通過建立特色數據庫，如本校學術論文、學術會議等數據，成為高校自身圖書館智庫的特色，推動協同智庫差異化發展。最后，高校圖書館可實現與本地政府機構或民間組織的協作，充分吸納社會上的學術資源，實現共建共享，形成高校與社會資源互動、彼此共贏的局面[10]。

4 小結

在大數據環境下，高校圖書館要重視數據資源的價值，重視數據的分析處理與挖掘技術的開發。智庫與高校圖書館的融合，契合大數據時代數據資源數量增多、格式種類多樣、數據處理速度快的要求，提高高校數據庫建設水平，智庫資源積累和信息儲備，對于圖書館的轉型和圖書情報界的理論創新具有深遠意義。

在智庫建設過程中，要把握數據挖掘技術、智庫館員儲備和資金支持三要素，以標準化、數據化和規范化為智庫模式建設原則。在人員隊伍建設上，復合型、科技型人才是智庫建設的成效保障。通過對高校圖書館智庫建設的研究，我們認識到，推動高校圖書館向數據化轉型，關鍵要改變高校圖書館的服務理念，從規劃上明確智庫的定位，智庫在圖書館資源構建中，起著決策性、指導性的作用。要擴大對智庫的宣傳，讓更多師生、讀者高效運用智庫功能、提高智庫利用率。同時，應將高校智庫研究成果推向社會，讓更多人分享大數據環境下智庫帶來的學習與閱讀的全新改變。

參考文獻

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（收稿日期：2017-02-04）

（修回日期：2017-02-13；編輯：魏民）