小數據思維驅動下高校圖書館精準化學科服務研究

摘要：小數據思維能夠提升高校圖書館學科服務的水平和用戶滿意度，在高校圖書館學科服務中具有精準化、個性化的服務優勢。高校圖書館精準化學科服務的構建要素包括政策支持、完備的資源和學科人才。服務模式、知識內容、服務體系和安全管理是高校圖書館精準化學科服務的實施路徑。

關鍵詞：小數據思維；高校圖書館；學科服務

中圖分類號：G258.6文獻標識碼：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2018.0009

高校圖書館學科服務普遍在功效上不能夠滿足現實的科研、教育等方面的需求，現階段的整體功效不足導致了應用的范圍和輻射的深度無法盡如人意，主要表現在不能夠有針對性地匹配到不同用戶的現實需求之中，不利于高校圖書館學科服務的有效發展，這一情況亟待改進[1]。現階段，在用戶需求導向下，有必要在高校圖書館推動精準化學科服務，將高校圖書館的資源進行整合，從功能、效率層面提高學科服務的針對性和使用效能。因此，為了提高高校圖書館學科服務水平，需要在大數據背景下引入小數據思維來提升“精準化”的學科服務，進而將學科服務面向更多用戶的即時需求，同時匹配更加人性化的學科服務模式，引導用戶更趨向于學科知識的整合和使用，在這樣的情況下能夠實現學科服務的全面優化[2]。

1小數據的概念與內涵

1.1小數據的概念

小數據（small data），或稱個體資料，是指需要新的應用方式才能體現出具有高價值的個體的、個性化的信息資產。小數據是大數據的補充和延伸，大數據是現階段商業、科研領域中應用較為廣泛的信息化技術手段，也是目前各個行業在技術、資金和人力投入的重點領域。具體來看，小數據在內容的細化程度上具有針對性，在信息的節點功能和分析上具有指向性，能夠將個體用戶的現實情況和需求點進一步解析[3]。因此，小數據又被稱為“量化的自我”，目的與大數據相同，提供個人決策的依據。

1.2小數據的內涵

隨著小數據研究的不斷深入，人們發現小數據在歸集、處理的過程當中更趨向于個體的行為數據和感知數據分析，處理結果十分具有針對性，盡管數據總量較小，但是分析結果十分精確，可以說小數據在存儲和分析過程中的標的性明顯，同時具有指向性，小數據和大數據的結構差異體現在數據的量度、維度、處理方式和標準化要求上[4]。另一方面，小數據在數據類型的擇選上要求細化，所以在分類上具有多樣化的特點，以圖書館為例，小數據針對的是每一個用戶的個性化需求，而大數據進行處理的數據類型需要龐大的數據總量來進行整體分析。兩者的數據類型來源和采集渠道有著明顯的差異，小數據更加突出于以用戶個體為中心進行的數據采集，過程更為細化和體現實施跟蹤方略，這種不間斷的用戶個體數據采集是大數據所不具備的特點[5]。在高校圖書館信息服務過程中，小數據能夠對大數據進行補充，是大數據決策的補充和延伸。小數據盡管在廣度上有著明顯的缺陷，但是能夠有效的針對個性化的數據進行分析和處理，小數據和大數據兩者之間的互補性十分明顯，也是未來社會各領域發展的重點內容。

2小數據思維在高校圖書館精準化學科服務中的優勢

隨著小數據思維的不斷發展和延伸，在大數據背景下的小數據研究逐漸走向成熟并逐步在各個領域得到了應用。在高校圖書館學科服務中，小數據思維更加趨向于定位用戶個體的學科知識需求，能夠更加精準的為用戶提供滿意度、迅捷度和有效度較高的細化服務，這是現階段高校圖書館學科服務所關注的發展重點[6]。具體來看，引入小數據思維能夠增加用戶的個體數據分析深度，提供學科服務精準化的數據引用來源，實現多元化數據的擴展和服務的延伸，是未來高校圖書館精準化學科服務的必由之路。

2.1用戶個體數據分析深度的增加

小數據在圖書館的應用有著得天獨厚的優勢，可以針對不同的用戶個體進行數據的全方位采集，對于信息的存儲、分析與決策能夠做到精準化的區分，在信息分析和處理活動的同時能夠進行樣本數據的類比校驗，這種方式是完全以用戶為中心的小樣本數據研究，對于用戶的個人偏好和需求能夠更為全面的掌控[7]。因此，有必要在精準化學科服務中全面的嵌入小數據思維來滿足不同用戶的個性化需求，并據此來實現圖書館綜合管理職能的提升。

2.2學科服務精準化的數據引用來源

圖書館學科服務往往對于某一類用戶需求能夠較好的滿足，但是對于交叉學科的用戶需求往往不能夠有效滿足，尤其是涉及到多個學科的服務在數據的引用來源上往往會出現混淆。在這種情況下，小數據思維能夠引導圖書館在學科服務過程中將相關的數據進行個性化甄別，如文學和藝術之間的交叉數據能夠根據用戶的個性化需求進行大規模的遴選，在數據的引用來源上利用全方位的采集和整理、計算與分析、重組和創新來匹配到用戶需求之中，在全面、系統的分析后能夠匹配到用戶的個性化需求，這也是現階段圖書館學科服務的重點工作。

2.3多元化數據的擴展和服務的延伸

隨著學科信息需求的體量增加，現有大數據層面下的學科服務無法滿足日益增加的用戶信息需求，在這樣的情況下有必要利用小數據的“細、精、異”來保證服務高效、實時、便捷，只有在小數據不規范的信息處理能力下，才能夠保證數據的多元化發展[8]。盡管在數據信號、頻率效度和數據噪音上小數據存在一定的缺陷，但是能夠為圖書館的精準化學科服務提供多元化數據的擴展和服務的延伸。

3小數據思維驅動下高校圖書館精準化學科服務的構建要素

高校圖書館在構建精準化學科服務過程中需要把握幾個關鍵點和側重點，在實施過程中結合自身的實際情況，從政策規劃支持、資源服務內容到人才梯隊建設三個方面來進行。這樣能夠有效的為學科服務提供必要的支撐，在精準化層面做到基于個體的服務，從而實現學科服務功能性的提升。小數據思維驅動下高校圖書館精準化學科服務的構建要素見圖1。

3.1良好的政策規劃指導

小數據思維的引入并非是圖書館單一層面的支撐便能夠有效施行，在一定程度上更需要政府和機構的支持，只有在良好的政策規劃指導下，才能夠準確發現用戶的細化學科需求，才能夠保證學科需求和自身的服務能夠協同發展。例如蘭州市圖書館在學科服務層面聯合政府、機構的資源庫來迎合用戶的需求，引入了定制化的計算機信息技術來掌握個體用戶的學科需求使之形成自身獨有的服務規律，這種將個性化的學科服務納入到日常管理的方式，值得高校圖書館的學科服務借鑒。

3.2完備的資源服務內容

圖書館學科服務所涉及的學科門類和內容范圍極廣，引入小數據思維實現服務的精準化勢必會導致服務內容的激增，在現有服務方式下難以滿足服務的效率。為了保證小數據的價值顯現，圖書館需要從軟、硬件層面增加資源服務的內容，保證易被過濾和忽視的用戶學科服務需求和細化內容能夠不斷的補足，這一點可以參照美國圣塔菲研究所的研究成果，將資源服務的多變量、相互作用、同時發生三個典型特征納入到服務之中，從復雜的資源服務中找到圖書館的學科服務要素，從而實現圖書館學科服務的精細化目標。

3.3專業的學科人才梯隊

小數據分析當中所包含的數據類型復雜、內容差異性大和數據噪音低，在學科服務中應用專業性較強，這就需要有專業的學科人才來明晰用戶的具體需求，進而在不斷的優化工作流程和應用模式下打造具有較高專業水平和業務水平的人才梯隊，這是小數據思維驅動下高校圖書館精準化學科服務模式建立的前提。在應用創新層面為了保證學科服務在實施層面的一致性和標準化水平能夠滿足用戶需求，需要設置獨立的部門和崗位，引入具有經驗、學識的綜合人才，將用戶的信息進行采集、處理和分析，這樣才能夠保證學科服務層面的精準性和匹配度適宜。

4小數據思維驅動下高校圖書館精準化學科服務的構建路徑

小數據思維需要凸顯用戶個體對于學科服務的需求匹配，將用戶的偏好從大數據分類中提取到個體之中，這需要大量的工作和技術手段才能夠實現。在這種情況下，高校圖書館精準化學科服務的構建需要遵循小數據思維來保證其功能性提升。高校圖書館需要打造面向個體的實施方略、制定數據采集和過濾標準、構建精準化的服務和用戶隱私安全模塊，見圖2。

4.1優化學科服務模式，打造面向個體的實施方略

高校圖書館精準化學科服務有必要建立具有針對性、個性化和隱私性較高的運行模式。現階段，高校圖書館的學科服務內容寬泛、無指向性和交互性，整體服務效度不高。而在小數據思維驅動下，能夠針對個體實現信息的歸集、整理和交互，挖掘學科服務對象的潛在需求并加以匹配，從而保證圖書館的服務內容不單單是專業性的學科信息資源供給，更需要與用戶形成一種聯合體或利益共同體。例如，在高校圖書館設置量子物理專題、天文活動沙龍或人工智能貼吧等，打造面向個體的實施方略，進而全面優化高校圖書館的學科服務模式。

4.2創新學科服務內容，制定數據采集、過濾標準

在小數據思維驅動下，高校圖書館需要在學科服務內容方面進行創新，將用戶的個體需求匯總并加以分析，通過聚類和關聯的形式在交叉學科中將數據信息的采集和過濾制定更為細化的標準，如理學和文學之間的交叉內容需要進行重組，同時根據用戶個體的工作環境、生活環境、專業需求和個人偏好來進行數據信息的供給，這樣能夠有效的為用戶提供匹配度較高的個性化信息，在服務層次上得到提升。高校圖書館數據采集、過濾和清洗的規則進行改變，在學科服務中采用“無窮大”的標準來獲取用戶需求，細化到每一個個體用戶，從而打造小思維分析的基礎數據庫，為學科服務的“觸角”延伸打下信息化的基礎。

4.3建立個性化服務體系，創設人性化、精準化的服務

學科服務的個性化服務體系包含用戶交互、信息的采集分析、服務內容的專精化等多方面內容，在每一個功能模塊中加入人性化的服務內容才能夠確保學科服務的專業、專精和專有。在小數據領域中，更趨向于將學科服務根據每一個不同的用戶需求來制定獨有的服務，這種服務模式需要建立在以“用戶中心”的原則下，通過整合資源及變更現有服務模式才能夠予以實現，這是現階段高校圖書館的重點工作。

4.4注重保護用戶隱私

基于小數據思維的學科服務，對用戶的個性化信息有一個完全的整理和分析，這涉及到用戶的大量個人私密信息，如科研信息、項目信息等，這類信息需要圖書館能夠建立區別于一般信息管理的獨立單元模塊，這樣能夠保證隱私數據的安全。在圖書館學科服務過程中一定要擺脫傳統的安全管理模式，在軟、硬件層面利用獨立的隱私安全模塊和信息管理系統來保證用戶的隱私不會出現泄露，做到管理、分析和決策拆分，從而為高校圖書館精準化學科服務的穩定運行保駕護航。

5結論

小數據思維能夠提高高校圖書館精準化學科服務的質量和用戶滿意度。只有圍繞用戶需求并使之能夠“細化”和“精化”，才能夠真正保證學科服務滿足用戶現實需求。隨著計算機網絡技術的不斷發展，小數據在高校圖書館中的技術應用也逐漸走向成熟，高校圖書館更應當充分提升學科服務的能力和水平，不斷豐富小數據覆蓋的用戶群體，進而利用小數據思維來構建精準的服務和資源體系，將服務的深度和廣度不斷延伸，這樣才能夠有效的滿足用戶的細化需求。小數據思維不但能夠匹配國家大數據和資源共享戰略，同時能夠將之補充并予以完善，這也是高校圖書館精準化學科服務的必由之路。

參考文獻

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作者簡介：王宏波（1979-），女，碩士，天津商業大學圖書館館員， 研究方向：知識管理、學科服務。

（收稿日期：20170924責任編輯：張長安）

Abstract： Small data thinking can improve the users' satisfaction and the service level of the discipline service in university library， and It has the advantages of precision and individuation of the discipline service in university library. The construction elements of the precise discipline service of university library include policy support， complete resources and discipline talents. Service mode， knowledge content， service system and security management are the implementation path of the precise disciple service of university library.

Key words： Small Data Thinking； University Library； Discipline Service