大數據時代高校圖書館信息服務趨勢分析

□趙 昕 高 瓏 王祥偉

一、大數據

2011年5月，麥肯斯公司(Mckinsey and Company)發布了《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》報告，首次提出“大數據”的概念，并指出“數據已經滲透到每一個行業和領域，逐漸變成重要的生產因素之一；人們對于海量數據的應用預示著新一波生產率增長和消費者盈余即將到來”。2012年，美國出臺《大數據研究和發展計劃》，把大數據作為一項國家戰略，關乎國家核心競爭力。2013年，英國出臺《英國數據能力發展戰略規劃》，投資1.89億英鎊，推動英國在“數據革命”中走在世界前列。2016年3月18日，我國“十三五”規劃提出“實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享”[1]。由此可見，在全世界范圍內大數據已經從商業層面上升到國家戰略層面。但是，截至目前對于“大數據”的概念并未形成統一的定義，IT廠商、研究機構、維基百科和數據科學家等提出的各種定義存在一個共識：大數據不是對數據量的定量描述，而是在種類繁多、數量巨大的數據中對信息的快速獲取。

大數據不僅僅是數量的大小問題，主要有以下幾個方面特征：第一，數據總量巨大。近年來，數據總量已躍升至PB級甚至ZB級。第二，數據增長速度迅猛。每天互聯網、手機APP、傳感器網絡、地理信息系統、數字圖書館、社交網絡都會產生海量數據，很多領域的數據呈指數級別增長，并且動態性強，要求能夠進行實時分析與響應，否則就會過時。第三，數據來源和類型多樣。大數據中只有10%是儲存在數據庫中的結構化數據，其余都是在日常生活中由智能設備、網頁點擊、社交網站等產生的半結構化數據和非結構化數據。第四，大數據的價值巨大。令人不堪重負的數據洪流中隱藏著巨大的財富，這些數據準確記錄了過去和現在發生的事情，只要能在數據中發現規律，就能夠大大提高面向未來決策的準確性和可靠性。

二、大數據時代高校圖書館信息服務面臨的問題

(一)服務理念存在缺失。大數據時代要求高校圖書館不僅要收集、整理、分析數據，還要時刻關注信息服務的全過程，并通過挖掘數據分析未來的服務走向。但是受傳統信息服務思維慣性的影響，國內大部分高校圖書館的服務主要局限在提供文獻和信息咨詢，對于主動服務、推送服務、個性化服務等理念的貫徹和執行相對欠缺，影響高校圖書館的服務質量。此外，高校圖書館信息服務的服務理念還沒有充分融入數據理念，尤其缺乏數據服務的意識，沒有將服務建立在捕捉、挖掘和分析圖書館各類數據基礎上，為用戶決策和研究創新提供數據支持。

(二)沒有準確獲取用戶實時信息需求。在傳統的數據環境下，高校圖書館通常采用訪談或調查問卷的方式獲取用戶信息需求，但是這些獲取方式存在一定的缺陷，比如調查問卷設計不合理、訪談時用戶表達不清或擔心隱私泄露等，這些都導致高校圖書館無法準確獲取用戶實時的信息需求。進入大數據時代，用戶信息需求在內容表達和獲取渠道上都發生了很大的變化，傳統的信息獲取模式將更加難以捕捉并理解用戶的潛在需求，也不能及時地應對用戶信息需求的變化。其實在大數據環境下，人們日常的信息行為日益頻繁，會在圖書館各類系統中留下各種信息行為數據，圖書館應當及時對這些零散的數據進行整合與分析，通過數據挖掘了解用戶的行為習慣，準確獲取用戶實時的信息需求[2]。

(三)缺乏專業人才隊伍。面對密集型的數據環境，高校圖書館信息服務內容和模式發生很大的變化，快速增長的數據為圖書館開啟了新的領域，高校圖書館應抓住這個機遇。但是，目前高校圖書館員普遍存在著缺乏數據意識和數據能力等問題，且館員專業背景較為單一，不能為學科服務提供強有力的支持，人才的匱乏使得高校圖書館在大數據時代無法為讀者提供更好的服務、無法滿足讀者的潛在需求。

三、大數據時代高校圖書館信息服務走向

(一)個性化信息服務。隨著大數據時代的來臨，讀者在檢索數目、借閱書籍、瀏覽網頁、檢索數據庫的過程中產生了海量的信息行為數據，高校圖書館通過對這些非結構化、半結構化數據進行深入挖掘和分析，了解讀者的偏好和興趣，獲取讀者的實時信息需求，為高校圖書館提供個性化信息服務提供了強有力的支持。此外，高校圖書館的主要服務對象為在校師生，師生都在網站上完成個人信息登記手續，非常容易識別目標人群，解決了個性化服務所面臨的首要難題。高校圖書館的個性化服務可以分為個性化推薦、個性化檢索和個性化推送3種模式。個性化推薦服務在準確預測讀者行為的基本上，為讀者提供可能感興趣但又不易發現的圖書、論文等資料，拓展讀者視野，具有一定的新穎性和驚喜性。個性化檢索服務是在讀者進行模糊檢索時，能夠根據讀者的身份信息以及搜索歷史提供讀者最為需要的文獻資料，對精準性要求很高，同時還能夠優化檢索結果排序。個性化推送服務則是利用技術手段推送讀者可能感興趣的內容，比如通過手機APP向教師推送其感興趣的學術著作，或通過電子郵件向某專業學生推送新上線的數據庫等。

(二)信息資源建設。信息資源建設是圖書館工作的重要組成部分，如何最大限度地保障紙質資源和電子資源采購的針對性和讀者滿意度，讓圖書館更好地服務讀者一直是圖書館面臨的問題。經過多年發展，高校圖書館通過各類信息系統以及社交媒體，積累了大量的用戶行為數據。高校圖書館可以利用自建大數據平臺或企業大數據平臺，全面采集能夠反映用戶興趣、需求和意愿的各種數據，對不同類型的數據進行清洗和預處理，建立不同類型讀者群體的數據分析模型，從而有效評估讀者對資源的使用情況、準確預測讀者關注的熱點，為評估圖書館已有文獻的質量以及讀者對未購資源的需求提供支持。例如，新加坡國家圖書館管理局(National Library Board，NLB)充分利用現有硬件資源，創新設計Hadoop平臺，深入挖掘分析多種類型數據，盡可能通過數據分析了解用戶的需求，以此作為更新信息資源的重要依據，改變以往根據個人經驗建設信息資源的模式，提高用戶對于館藏資源的滿意度和資源利用率。

(三)發散現有服務模式。計算機技術、網絡技術、信息技術的快速發展對信息服務機構的服務模式提出了挑戰。大數據環境下高校圖書館服務模式呈現智能化的趨勢，如清華大學聊天機器人“小圖”、南京大學配合RFID技術尋找圖書的新型智能機器人等都是發散圖書館信息服務模型的實例。圖書館智能化服務水平的提高，使得用戶能夠更加便捷地獲取信息、更加便于對知識進行智能化管理，促進知識流通和傳遞，利于信息挖掘和整理。此外，互聯網的重心正在向移動互聯網方向發展，移動設備作為人們生活中不可或缺的一部分，必將成為大數據時代圖書館信息服務的主導模式。高校圖書館應在發展移動圖書館的同時，結合微博、微信等移動互聯網應用，拓展虛擬信息服務、在線咨詢服務、在線用戶教育等服務內容，使讀者能夠第一時間獲得信息和數據，豐富現有服務模式。

(四)學科服務。《普通高等學校圖書館規程(2015版)》規定，“高等學校圖書館應積極拓展信息服務領域，提供數字信息服務，嵌入教學和科研過程，開展學科化服務，根據需求積極探索開展新服務”。大數據環境下，教學、科研需要更加專業化、系統化的數據資源支撐，而圖書館正是提供這種支撐的后臺保障。建立學科館員制度，配備具有專業知識背景和較強檢索能力的學科館員，通過新型數字工具，對數據進行分類、分析、挖掘，提取有價值的信息，并以恰當的形式將結果展示給用戶。建立學科信息導航，對已有數據庫、互聯網中的學科資源進行收集、篩選、分類、整合，方便用戶更加快速、準確地找到目標信息，并且能夠輕松地對同類型信息進行對比選擇，助力學校學科建設。完善學科服務平臺，提供在線溝通、資源共建共享等服務，實現學科資源的一站式服務。

四、結語

信息服務是高校圖書館主要工作職責之一，不斷創新信息服務模式，既是大數據時代的需要，也是高校圖書館發展的需要。本文在論述大數據內涵與特征的基礎上，提出高校圖書館信息服務面臨著服務理念缺失、無法獲得用戶實時的需求等問題，面對大數據時代的挑戰，高校圖書館的信息服務應從個性化服務、信息資源建設、發散現有服務模式、提供學科服務等方面創新服務模式，為用戶提供內容更豐滿、形式更豐富、結果更滿意的信息服務，充分發揮高校圖書館的資源優勢，為學校發展做出更大的貢獻。