大數據視角下圖書館知識服務模式創新研究

文/長沙航空職業技術學院圖書館 粟曉艷

人工智能、大數據、云計算、物聯網等技術的飛速發展，給網絡信息技術注入了新鮮的血液，從而開啟了發展的新篇章。微軟、谷歌、IBM、亞馬遜等IT界領頭羊均加入大數據技術的研究行列，美國、英國等國家依據大數據技術對公共管理的創新戰略思維和實踐提出了新的想法。大數據的發展為用戶學習新技術、掌握新知識、運用新理念提供了有效的路徑。結合數字圖書館的發展，一種新技術的產生不僅會創新圖書館的管理工作和服務，同時會促進圖書館事業的發展。在網絡化、數字化與知識經濟的雙重影響下，需要對圖書情報工作的核心進行重新定位，挖掘其中新的生長點，這就使得“走向知識服務”的理念應運而生。大數據時代，很多具有破壞性特征的現代化技術都極有可能變作改變數字圖書館模式的技術、需求與機制。因此，本文以圖書館知識服務為研究對象，結合大數據的視角，深入剖析了大數據和圖書館知識服務二者間存在的關系，以期探究大數據視角下圖書館知識服務創新發展的新模式。

一、大數據與圖書館知識服務的關系

（一）大數據為圖書館知識服務引擎提供數據來源。圖書館知識服務引擎開展運行的基礎是“數據”，如：圖書數據、特色館藏數據、RFID數據、傳感器數據等。隨著信息的動態變化，使得數據量快速增長，大規模的數據更易找出事物發展的基本規律，更能全面地服務于用戶的信息知識需求。文本、圖像、音頻、視頻等都屬于大數據的類型，能夠促進用戶對不同知識的理解。從數據結構化角度來看，大數據可細分為三類：結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據，后兩者所占比例較大，且數據類型屬于隱形的，能夠有效揭露事物內部間的復雜關系。因此，在大數據背景下，圖書館為用戶提供知識服務時要主抓問題的本質，準確評估事物發展的整體規律，促進用戶做出正確的決策。

（二）大數據技術可提高知識服務引擎的速度。魚龍混雜的數據無論規模多大，如不構建數據間的關聯，不做出數據分析與挖掘，價值都得不到有效展現。常用的分析技術有：社會網絡分析技術、數據圖譜分析技術、移動平均線分析技術。結構化數據需要通過關系數據庫管理技術來進行數據管理和挖掘。大數據分析技術不僅能夠井然有序地組織數據，增強知識服務引擎的數據分析效率，同時還有效地縮短了用戶采集知識服務引擎的反應時間，提升了數據傳播的效率，成功地解決了用戶的信息知識需求問題。

（三）大數據價值性符合用戶對知識需求的高要求。大數據的隱形價值、隱形效率提高了數據價值的外顯性、應用性。知識服務引擎與搜索引擎的差異較大，其對象是知識而非信息。用戶將需求和問題輸入知識管理系統，系統能智能化地解決用戶的問題與需求，并將結果及時反饋給用戶。此系統能對用戶輸入的問題與需求進行自動翻譯，其反饋結果具有高效性、保障性，同時搜索引擎能和用戶進行有效互動，更符合新時期用戶對圖書館知識服務上提出的高標準和高要求。

二、大數據背景下圖書館知識服務模式開展的必備條件

（一）現代信息技術方面。分為三類：推送技術、導航庫技術、智能代理技術。推送技術根據用戶的需求，通過計算機搜索、刪選將所選數據準確推送至用戶的計算機，如：電子郵箱、微信、微博等媒體。導航庫技術屬于一種可指引用戶至特定地址取得需要信息的數據庫，本著為用戶提供方便的原則將其組織起來，為用戶提供該類資源的分類狀況，引導用戶查找。智能代理技術實質為根據用戶要求，消除用戶在資源檢索期間的各種繁雜流程，模擬人類行為，在自動運行條件下使用戶享受到便利。

（二）人才方面。知識型人才是圖書館進行知識服務的前提和關鍵，若缺乏知識型人才也就沒有知識型信息服務。在大數據視角下，圖書館要將知識服務工作做得更好，對人才能力提出以下要求：第一，應掌握最基本的與圖書館情報學相關的理論知識，具備較強的信息捕捉能力。第二，知識面較廣，除了圖書館學和情報學方面的知識外，還懂得其他相關學科的基礎知識，特別是計算機、英語、網絡和通信技術的基本知識。第三，有較強的創新和求索意識，大膽嘗試，敢于探索，在問題的解決上追求獨特。

（三）圖書館方面。1.應始終以用戶需求為主。“用戶至上”自始至終都是圖書館的服務宗旨，也是服務目標，而知識服務也是向著該目標而進行的。因而若要有效落實圖書館知識服務，應重點關注用戶需求。第一，進一步掌握用戶信息知識需求，通過研究調查，了解館內用戶年齡、學歷、專業等信息，了解他們的學習研究動態，根據用戶所瀏覽信息、研究內容有效地整合信息資源，將原本的知識服務從以館藏為主轉變到基于用戶為主的潛在需求。第二，合理地制定用戶的反饋制度。通過微信、微博、小程序等新媒體新技術，可以及時地了解用戶對于圖書館的意見，再對意見進行改進，這樣才有利于圖書館知識整合與知識服務更好地發展。同時，邀請用戶代表加入到圖書館知識整合與服務里，將“用戶至上”的服務宗旨真正落到實處。2.應加強從文獻整合、信息整合至知識整合的轉變力度。加大力度從多方面提升圖書館知識服務的質量和水平，制定并建構滿足社會發展需要的知識資源保障體系，創造條件慢慢讓更多的圖書館形成知識整合的意識，形成統一的知識資源保障體系。首先，國家政府需從政策、法律入手對中小型圖書館，特別是邊緣地區基層圖書館傾斜，給予人員、資金、設備方面的保障，促其盡快實現信息化、智能化，提高知識整合能力。其次，從適應知識整合與知識服務需求著手，轉變已有組織體制，圖書館內增設以用戶任務為主的知識整合機構，專門開展信息知識資源的整合服務，以彌補館藏文獻資源不足的問題。3.應注重建設區域性與行業性圖書館知識共享保障體系。圖書館知識服務主要是針對多樣化、網絡化與動態化的知識資源系統服務，除了依靠傳統文獻資源系統外，更多的是依賴大量網絡虛擬資源。圖書館在為廣大用戶提供知識服務時，要充分明白，建構知識共享保障體系需所有圖書館共同參與，根據統一規范和標準，制定出特色數字化知識體系，并利用圖書館聯盟檢索系統，建構共建共享、互惠互利的良好關系。同時，還應構筑知識共享網絡體系，讓小資源變作大資源，小系統變作大系統。利用網絡協同與互動，真正達到知識共享的效果，要充分借鑒學習“流動圖書館”“流動圖書車”“朗讀亭”等創新模式，依照知識服務整體發展態勢，制定區域性和行業性知識服務體系。

三、大數據視角下圖書館知識服務模式的創新

（一）二次、三次文獻加工服務。知識經濟時代，館藏文獻信息的再加工是進一步增強圖書館知識服務的關鍵環節，圖書館采編部有計劃、有目的地為館藏文獻資源展開深加工，由以往的僅為用戶供給文獻書目轉變為用戶提供書目和具體內容。開展好書推薦，提供圖書內容簡介、作者、書號、網評等，第一時間為用戶展開新書通報，并在圖書館里最能吸引用戶眼球之處增設電子屏幕，便于圖書館實施新書實時通報。外文期刊文獻庫則提供期刊作者、文摘等信息供使用者網上查閱。

（二）個性化推送服務。大數據背景下，圖書館提供以數據驅動為主的特色化閱讀服務模式，使數據驅動流程管理更智能化、精細化，進而對數字圖書館發展中為用戶提供的特色化服務模式、內容等給予準確評估。在大數據平臺上得到關于用戶閱讀模式、閱讀行為、個體特征等數據，通過該類數據關聯計算、情感分析等，進而推出讀者閱讀內容、需求與模式的整體變化情況。若用戶登錄“我的圖書館”，系統就自動把讀者可能感興趣的文獻信息推薦給讀者。

（三）實施課題跟蹤和定題服務。一項科研課題的研究，期間必定會有課題研究、論證與鑒定的一系列過程，而每環節的進行都占有了大量知識信息。那么，圖書館工作者應結合科研人員在研究工作中的信息需求，為其提供專業性信息咨詢服務，并通過發送電子郵件的方式將已經加工的專題信息發送給科研人員，為他們節省大量的時間，同時又為她們提供周到的、有特色的服務，保證了課題跟蹤和定題服務模式的實現。

（四）建構專業特色數據庫。圖書館若要提供高質量知識服務，還應建構特色化的、豐富的文獻資源數據庫，方可符合不同層次用戶需求。1.應制定且建構館藏書目數據庫。實質即把傳統圖書館服務中所用的手工文獻目錄全部轉變成機讀目錄格式，使加工后的目錄更全面，更深入，且能實現網上查詢與館際互借。2.建構個性化文獻數據庫。能使圖書館更具特色，引起用戶關注度，提高圖書館影響力。3.建構館藏文獻信息開發數據庫。主要對文獻實施深層次開發，增強服務層次。4.建構虛擬館藏數據庫。圖書館需結合自身特征與讀者需求，成立專門工作組，對網上信息資源進行搜索、加工與組織，依靠下載與創建鏈接的方式，形成便于用戶使用的圖書資源體系，為用戶提供優質服務。

（五）參考咨詢服務。紙質圖書和期刊是傳統圖書館所儲藏的主要內容，這也就是決定了傳統圖書信息資源的參考咨詢服務的內容是館藏紙質文獻，對于用戶所提出的問題，圖書館館員在工作中結合實際情況，為用戶提供有針對性的文獻知識、文獻檢索方法等服務。傳統參考咨詢是一種館員與用戶進行“一對一”服務的模式，用戶若要獲取更多關于資料的數據和信息，應先到咨詢臺向參考館員請教，參考館員應認真解決用戶所提出的問題，讓用戶掌握文獻資源檢索的方法。

（六）數字化參考咨詢服務模式。數字化參考咨詢服務作為大數據背景下的圖書館知識服務創新模式，主要是結合用戶所輸入問題，將圖書館里現有文獻信息資源和館員智力資源、信息技術等進行最大化利用，并在雙方交流互動中滿足用戶的信息需求。大數據條件下，圖書館借助信息網絡技術實現了數據化的參考咨詢服務，其屬于集文字、聲音、視頻等于一體，順利實現文字、視頻、音頻咨詢服務，讓多個圖書館相聯盟并形成分布式虛擬參考咨詢。

四、總結

總之，知識服務應關注用戶需求，把服務融入用戶服務的全程里。大數據視角下展開知識服務，對圖書館服務的質量和要求越來越高，圖書館需對服務方式進行改進和優化，注重館員信息素養和專業素質的提升，成功達到知識服務與信息資源優化的彼此互補，才能使用戶的多元化信息需求得到滿足，并為用戶提供高質量知識服務。