大數據時代圖書館的服務創新

摘 要：大數據時代，互聯網將從網頁相聯走向“數據相聯”和“知識相聯”。大數據技術應用將是圖書館服務創新、提升服務價值的重要手段。現階段，圖書館的核心競爭力將轉變為用戶資源，文獻資源趨向于同質化，衡量圖書館競爭力的將是用戶數及其服務效益。

關鍵詞：大數據 圖書館 服務創新

中圖分類號：G25 文獻標識碼： A 文章編號：1003-9082（2017）10-00-01

一、大數據時代的來臨

近十多年來，數字圖書館（DL）、信息共享空間（IC）、IFRD、機構知識庫（IR）、移動圖書館（ML）、云計算等等輪番登場，成為熱點。從去年開始，大數據（Big Data）開始成為熱點。2012年3月29日，美國奧巴馬政府宣布推出“大數據研究和發展計劃”（ Big Data Research and Development Initiative），該計劃涉及NSF等6個聯邦政府部門，投資超兩億美元，研發采集、組織和分析大數據的工具及技術。美國政府大數據計劃的出籠，表明大數據技術已經上升為國家戰略。

傳統資源被數字化只占數字資源的很小部分，原生數字資源（Born –digital resources ）不斷產生，每個用戶、每臺終端都在產生信息。Google Glass Explorer Edition 4月16日開始對2000位測試者發放，進行用戶體驗。預計2014年大規模上市，這是微型投影儀+攝像頭+傳感器+存儲+傳輸+操控系統的結合體。

據 IDC （國際數據公司）統計，全球數據量以年均50%的速率增長。2011 年全球所產生的數據總量是 1.8 ZB（10 的 21 次方）。根據美國南加州大學學者的研究結果，人類信息儲存量每18個月就提高一倍 。非結構化的數據（圖片、聲音、視頻、地理位置信息等等），已成為數字資源的主體，約占數據總量的80%以上。數據中蘊藏的巨大價值引發了對于數據處理、分析、挖掘的巨大需求。這樣催生了大數據的概念與相關技術。大數據技術的宗旨就是從海量、多樣性的數據中，快速獲得有價值的信息。

二、大數據對圖書館的影響

商業或經濟領域的觸角一般來說是最靈敏的。大數據已經對商業企業產生影響。樂購公司（Tesco）通過挖掘分析會員卡用戶的購物數據，對顧客分類，有針對性地發廣告郵件， 每年節省 3.5 億英鎊的廣告費用。圖書館的服務推廣能否這樣精準？智能手機可實現號碼（身份信息）的一對一鎖定，空間的一對一鎖定（LBS平臺）、時間的一對一鎖定（“時間軸”）、資金流的一對一鎖定（支付數據平臺），提供精準廣告與銷售。圖書館能否借鑒應用？樂購公司在韓國地鐵站的墻面展示所售商品的圖片，每張圖片上附有一個二維碼。消費者可用智能手機讀取二維碼，并將選好的商品放入虛擬購物車中，下班回家就可坐等送貨上門。曾經被浪費的等車時間成了便捷的購物時間。借書能否如此？

數據處理分析將成為許多行業的主業。例如，在網上支付中，數據業務已成為主業，而金融業務（刷卡、轉賬等）將走向免費化。在商業流通中，數據分析已成為主業，柜臺服務則日益邊緣化。

圖書流通業務也將有這樣的趨勢，即主業應是分析流通數據，而不是流通操作本身（用戶自助），從而提高服務的針對性、有效性和質量。

三、大數據對圖書館的機遇與挑戰

大數據為圖書館帶來的機遇是：大數據提供了采集數據的不竭來源，提供了分析問題的思想方法，提供了采集與分析處理數據的技術工具。大數據技術研究的主要目標就是開發、提供技術工具。

大數據為圖書館帶來的挑戰有：

1.用戶眼球的爭奪將更加劇烈

用戶的時間是有限的，太多的媒體與內容吸引著他們，導致高校圖書館不僅紙書流通和到館讀者量處在下降通道，而且數字圖書館網站對用戶的吸引力也在下降。

2.人才缺乏

限于人才與技術水平，圖書館對于文獻數據庫以外的數字資源的采集、處理、保存、挖掘和服務，還沒有引起足夠的重視。對于非結構化數據的采集、處理、管理與利用，圖書館基本上還沒有作出反應。

3.用戶隱私保護難度加大

個人隱私的泄漏和濫用的可能性在增大。隨著移動互聯、社交網絡、物聯網、電子商務等的迅速發展，人們在互聯網以及物理空間上的行為軌跡、檢索閱讀、言論交流、購物經歷等等都可能被捕捉到。

4.數據安全、知識產權、商業利益、公共安全受損的威脅增大

大數據的發展，信息開放度加大，新的信息采集、數據分析、數據挖掘技術以及海量數據存儲技術和設備將不斷涌現，云計算將更加普及。帶來的副作用是IT基礎架構將變得越來越一體化和外向型，對數據安全和知識產權、商業利益甚至公共安全構成較大的風險。

四、大數據時代圖書館發展的對策

1.更加關注特色資源建設

不同圖書館數字館藏趨向于同質化。在大數據時代，圍繞特色優勢學科進行專題數據采集，建立特色數據庫并實時更新數據變得十分重要。因此，我們需要從新的視角來看待數字圖書館的特色數據庫建設。在特色數據庫建設中，不僅要重視結構化的文獻數據，更要重視非結構化數據的采集、分析、管理與服務，如dataset、圖片、視頻等

2.引進、研發與應用數據挖掘、分析和發現工具，加強數字資源的整合、分析和挖掘，提供高質量的信息服務

關聯度分析、Hadoop：大數據處理軟件框架、大數據一體機、硬件軟件一體化的數據處理平臺、大數據處理的云服務。用數據說話。目前圖書館積累的數據：書目數據、用戶數據、流通數據、參考咨詢數據、OPAC查詢數據、圖書館網站利用數據、數據庫利用數據、門禁系統數據等等。對這些數據進行分析挖掘，是改進資源建設與服務的重要依據。

參考文獻

[1]譚影虹.從數字圖書館到數據圖書館--大數據時代的圖書館服務范式轉變，圖書與情報[J]，2016年3期.

[2]郗勤，傅永平.大數據，圖書館的新機遇[J]，集寧師范學院學報，2016年4期.

[3]劉明，李娜.大數據趨勢與專業圖書館，中華醫學圖書情報雜志[J]，2013年2期

作者簡介：李欣容，女，漢族，河南省洛陽市，本科，職稱：圖書館員，研究方向：圖書情報。endprint