大數據時代圖書館服務方向及創新策略研究

北京社會管理職業學院 盧淑玲

1.引言

隨著現代信息技術的不斷進步，信息資源的海量增長及獲取信息資源的渠道不斷增加，人們的生活習慣和行為方式產生了海量數據信息，近年來大數據被政府服務、市場營銷、個人服務等領域為了在強烈的市場競爭中搶占先機，廣泛應用數據挖掘和分析技術應對未來的危機和挑戰。圖書館作為大數據時代的節點，服務對象、服務方式、服務環境、服務手段都發生了根本改變，圖書館的服務也已經從傳統的文獻借閱、參考咨詢，向智能化、個性化、知識化的方向發展，圖書館要適應時代發展要求，就必須利用數據分析和挖掘技術了解了圖書館哪些服務被用戶享受，并在用戶利用圖書時發現和預測正在發生和將要發生的問題，以便圖書館找到更好的服務營銷模式應對未知的危機及挑戰[1]。本文闡述了大數據時代圖書館服務現狀及創新圖書館服務模式、打造強大的專業團隊的創新策略。

2.大數據時代圖書館服務

2.1 大數據使圖書館服務智能化更進一步

從圖書館自動化發展史看，每一次新技術革命都會引起圖書館界觀注，并推動圖書館的管理與服務升級[2]。大數據時代的數據挖掘和分析技術，對圖書館服務內容、服務對象、服務效率、服務質量等復雜數據收集、挖掘，總結對服務有用的描素、規則和預測，推進了圖書館高效、快捷和人性化、智能化服務發展道路。智能化服務不會因為信息的龐大與復雜影響讀者對圖書館服務的體驗，而智能化的利用對潛在的信息需求進行轉變，使得圖書館的知識資源能夠更好地被用戶發掘自己所需要的信息資料。例如高校普遍使用的超星發現系統，用戶利用手機、ipad等移動設備下載APP后，利用移動圖書館平臺集成的海量信息資源與云服務共享體系，進行搜索與獲取資源、自助借閱管理和信息服務定制，不用跨越平臺就能解決一站式服務方案。為了方便移動用戶，圖書館應用元數據整合技術對館內外信息資源如：中外文圖書資料、視頻資料標準、有聲讀物等各類文獻進行收集處理，在移動終端實現資源的一站式搜索、導航和全文獲取服務。平臺還提供24小時云圖書館文獻傳遞服務，無論是電子圖書還是期刊論文，都可以通過郵箱接受到電子全文。

2.2 數據分析技術使圖書館個性化服務更有針對性

學界對數據分析技術在圖書館個性化服務方面進行了積極探索，吳一平提出了基于智能聚合技術的圖書館個性化信息服務方法；史艷梅通過對CMPS系統模型的設計，實現對用戶興趣的獲取；柳炳祥等探討了粗糙集和模糊聚類算法應用到圖書館個性化服務中的方法；張英等提出了適合圖書館多媒體數據挖掘的系統框架，并且給出了對音頻、圖像以及視頻等多媒體進行挖掘的方法[3]，目的是利用數據分析技術對讀者行為日志比如在讀者使用圖書館服務的過程中的地理位置、進館時間、搜索歷史、搜索時間、瀏覽歷史、借閱歷史進行分析，與用戶形成一一對應關系，及時對用戶提出來的問題進行相關描述和反饋，進一步提升圖書館的個性化服務水平。個性化服務模式有：第一，用戶的個性化訂閱服務。如用戶利用OPAC系統根據自己的知識結構、信息需求對圖書館信息資源進行篩選、整理，收藏自己感興趣的各種信息資源或者其他信息服務。進行身份認證登錄“我的圖書館”，可根據自己的愛好為圖書館推薦新書、進行讀書經驗交流、咨詢圖書館工作、續借、預約、掛失、到期提醒等自助式服。第二，圖書館的個性化推送。圖書館對用戶的搜索內容、瀏覽方式、借閱歷史、借書地點等數據進行分析，總結用戶的行為、愛好、知識結構等信息，根據這些信息為用戶提供所需的主動的、動態的信息服務，如信息推送和學術信息導航服務。頻道式推送是個性化服務主要形勢，圖書館在分析用戶的行為日志時，有目的地搜集、組織網上的信息資源，用戶可以象選擇電視頻道一樣收看自己感興趣的，通過網絡播送的信息。另一種個性化推送方式是郵件推送，通過分析用戶的學科背景和專業特點對資源進行過濾，找出讀者的瀏覽模式和興趣模式，把資源流中符合需求的內容提取出來為用戶服務，從而形成一種因人而異的信息服務模式——個性化主動服務[4]。

2.3 大數據使圖書館咨詢服務走向知識化

大數據時代，圖書館的競爭力是知識生產率的競爭，它價值不僅是占有多少信息資源，而是利用為用戶創造有價值的知識和能力，實現目標的方式就是圖書館走上知識服務、知識咨詢，并以此作為圖書館工作新的生長點[5]。知識咨詢是在傳統參考咨詢的基礎上針對用戶行為和日常習慣中的知識進行歸納、總結、篩選、過濾，圖書館員以圖書館學、情報學、信息學等專業知識為基礎，利用數據挖掘分析技術對相關信息進行提取、組織、優化，融入用戶知識獲取的全過程，為用戶決策與創新提供豐富的知識、有效的答案[6]。這種分析以收集到海量信息為基礎，融合知識服務的全過程，具有傳統參考咨詢和信息咨詢的優點，還具有自身獨特的優勢，既能為用戶解決實際問題，又最大限度地滿足用戶需求，即在收集數據—量化分析—找出相互關系—提出優化方案的整個服務過程中，滲透著數據挖掘與數據整合，它的服務方式更加周到，更加關注用戶的個性化需求，提供服務時結合用戶的專業背景，提供的服務更加知識化[7]。

3.大數據時代圖書館服務創新的應對策略

3.1 創新圖書館服務模式

一是要轉變服務模式。圖書館應利用數據挖掘技術，實現服務模式由被動、等待、共性化向積極主動、自動推送和個性化、知識化的轉變。二是要開展手機圖書館智能化服務。第四十一次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2017年12月，我國手機網民規模達7.53億。圖書館要充分利用互聯網技術，開發手機圖書館APP應用，實現微信等平臺與圖書館信息系統的無縫連接，搭建起屬于自身的移動圖書館平臺，把圖書資料、視頻資料、視聽資料進行有效整合，在移動終端上實現資源的一站式搜索、導航和全文獲取服務，用戶不受時空限制享受圖書館高效、快捷的服務。三是開發圖書館智能化分析系統。圖書館通過智能化挖掘分析、預測能夠及時調整圖書館服務方向，提升圖書館的管理能力和服務水平，如根據用戶借閱歷史、檢索內容，調整圖書資源的采購方向，進行個性化定制服務；根據用戶利用圖書館時間可以調整圖書館開放時間；根據工作人員的工作時間、工作效率、服務內容可以加強圖書館內涵建設等。所以圖書館要面對大量的數據分析應用，開發可視化能實現的作者共現、引文共現等功能的可視化軟件，同時要制定以客戶為中心的發展戰略，轉變服務理念，強調為針對客戶群體的“量身”服務，為企業提供競爭情報、發展咨詢等特色服務[8]。

3.2 打造強大的專業團隊

大數據時代，信息資源的多渠道獲取，讓圖書館面臨著巨大的危機與挑戰，要化解這場危機，圖書館就要在人才隊伍建設上傾注精力，打造出一批專業的圖書館隊伍。這批隊伍要懂得現代化管理知識，牢固掌握圖書館專業理論知識，同時具有一定的計算機技術、對大數據知識深入了解，熟悉大數據分析軟件及應用能力，在圖書館建設和人文素質提高上知識互補、能力相輔、技術相彰，既有明確的分工又互相合作，形成一個密不可分的整體，圖書館一定會成為具有超強服務功能的“航空母艦”，成為讀者不可割舍的信息服務中心。

4.結語

大數據時代，數據挖掘和分析技術使圖書館競爭目標、核心價值都發生了根本的改變，為了在未來的發展中立于不敗之地，圖書館必須適應時代發展要求，以數據為導向，調整服務方向，創新服務策略，使圖書館的服務更加科學、高效。

[1]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.

[2]胡小菁,范并思.云計算給圖書館管理帶來挑戰[J].大學圖書館學報,2009(4):7-12.

[3]俞錦梅.數據挖掘在國內圖書館應用領域研究綜述[J].圖書與情報,2015(2):137-141.

[4]盧淑玲.數字圖書館建設和服務模式研究[J].中國科技縱橫,2015(2):43-44.

[5]許碧文.論大數據時代圖書館服務的發展與創新[J].圖書館理論與實踐,2014(12):19-20.

[6]王天泥.知識咨詢:大數據時代圖書館的知識服務增長點[J].圖書與情報,2013(2):74-77.

[7]李桂貞.大數據時代圖書館服務的創新與發展[J].圖書館學刊,2014(9):59-61.

[8]黃文浩.大數據時代圖書館服務創新策略探討[J].科技創新導報,2017(5):243-244.