基于大數據的縣域公共圖書館總分館建設探究*

郝春柳

（河北省圖書館，河北 石家莊050000）

當前是一個信息技術高速發展期，各行業領域的數據信息爆炸式增長，“大數據時代”時代已經來臨。2012年達沃斯世界經濟論壇發布大數據報告，將大數據列為與貨幣和黃金同等重要的新經濟資產；2015年我國國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署了我國大數據發展工作，大數據成為國家級的發展戰略。隨著黨的十九屆四中全會對創新國家治理體系和提高國家治理能力的要求，我們要改變以往如黃仁宇先生所說“中國人不懂得用數字來管理國家”的管理模式，必須有意識地從大數據分析的角度來科學決策公共文化服務體系建設。縣域公共圖書館總分館作為我國公共文化服務體系的“神經末梢”，它的完善程度是公共文化服務體系健全與否的直接見證。我國公共圖書館從2000年開始探索總分館制建設至今，一些經濟發達地區已經探索出了“上海模式”“嘉興模式”“蘇州模式”等因地制宜的發展模式，成為推動公共圖書館的社會公共化、均等化和提高圖書館服務效能的有效方法。隨著《關于推進縣級文化館圖書館總分館制建設的指導意見》和《公共圖書館法》對于公共圖書館總分館制的明確要求和法律規定，公共圖書館總分館制已成為整合我國縣域基層服務設施和提高政府公共文化服務能力的重要舉措。

歷史證明，新型科學技術的出現將會推動圖書館歷史進程和創新圖書館發展模式，大數據技術的出現無疑正在推動公共圖書館的發展。縣域公共圖書館總分館建設要做到科學規劃、集中管理、多點服務，就必須提前布局信息技術尤其是大數據的廣泛應用，通過對多個管理單元的圖書館群服務節點的數據進行采集挖掘、分析開發，在此基礎上形成對總分館科學決策的量化指標、管理運行的科學依據和提高服務效能的有效措施。

1 大數據背景下縣域公共圖書館總分館制建設影響因素分析

根據SWOT影響因素分析模型，對大數據背景下建設縣域公共圖書館總分館所處的外部環境和內部環境進行了分析（如圖1所示），機會主要來自于專項政策支持和法律保障以及新型城鎮化；挑戰主要來自于建設主體對總分館建設尤其是大數據應用的重視程度還不太夠和政府逐漸關注總分館服務效能的提升。內部環境中優勢在于大數據的應用可以提升資源供給的有效性和精準度，讓讀者更便捷地享受到圖書館的服務，提高總分館體系的服務效能；劣勢主要來自于管理主體利用大數據提高服務水平的意識還較為欠缺和讀者的流失。

1.1 以智慧城市為特點的新型城鎮化

以智慧城市為重要特點的新型城鎮化，將在交通出行、醫療、文化教育等各個方面，實現使用新一代信息技術進行公共服務的可持續管理。縣域公共圖書館總分館建設，有了國家政策支持和法律保障，還要“環顧四周”，與當地的城鎮化建設結合起來，相互借力。城鎮化是國家發展的必然趨勢，因此也涌現出很多的特色小鎮。縣域公共圖書館在選取分館時要優選城鎮化程度較高的新型小鎮，提前把圖書館總分館列入地方發展規劃，把圖書館總分館與其他行業的建設通盤考慮，在全域范圍內做到行業間大數據的共享，保證大數據采集的廣泛度；提前做好總分館每個服務節點的傳感器、監控系統、讀者閱讀終端、可穿戴閱讀設備等大數據基礎設施的物理搭建，以較高的建設標準建設出一批精品總分館群。

1.2 建設主體的支持度

總分館制最大的障礙是體制的障礙[1]。在我國分級財政體制下，各級公共圖書館的建設主體自然也就是各級政府，這樣導致全國公共圖書館就像套杯一樣，看似是一個整體，每層之間卻相互獨立；同時我國縣域公共閱讀資源分散，農村圖書室、文化站、農村書屋等分屬各家。所以縣域公共圖書館要融入智慧城鎮化建設，利用大數據等信息技術去謀劃總分館建設，首先要明確建設主體的責任，有了強有力的建設主體，才能從縣域整體的社會經濟發展出發去推進總分館建設，才能“化零為整”把分散的公共閱讀資源進行有效整合。從目前的建設實踐中可以看出，縣域總分館制發展有兩類：“總分館制”和“中心館—總分館制”，前者當地政府是完全建設主體，有當地政府一桿子到底，統籌安排總館及分館的人財物；后者則是當地政府聯合上下級政府共同承擔建設主體，由上級公共圖書館作為中心館進行各項業務管理。對于縣域經濟條件不好、縣級公共圖書館自身發展落后的，建設主體和管理主體上移的做法更有借鑒意義（下文以“中心館—總分館制”的發展模式為分析對象）。

1.3 管理主體對大數據技術的重視程度

法律規定：“縣級以上地方人民政府文化主管部門負責本行政區域內公共圖書館的管理工作。”按照以上兩種縣域總分館發展模式，實際的業務管理主體是集中在縣級圖書館或者上一級中心館。總分館運行過程中的管理應包括對財、物、設備、信息等資源管理和對館員、用戶的管理。在大數據背景下，總分館的管理不再是單一要素的管理，而是綜合管理，是將資源、館員、用戶、技術、設備和制度等要素建立聯系，構建圖書館綜合智能管理、決策和服務體系[2]。管理主體對于總分館建設應該與時俱進，不能停留在傳統圖書館業務管理的層面，應該對大數據技術帶來的綜合智能管理重視起來，并運用到縣域公共圖書館總分館建設中去。

1.4 服務效能成為考核目標

對于縣域總分館的建設主體和管理主體來講，最關心的莫過于總分館體系能帶來的投入產出比，即總分館體系的服務效能，這是總分館建設的終極目標，更是直接得到當地政府政策支持和持續資金投入的有力指標。以往公共圖書館的服務效能定性分析多，定量分析維度少、準確度不高。有了大數據思維和技術支持，在縣域公共圖書館總分館建設中，通過綜合智能管理系統，對每個服務點的服務人次數、用戶基本數據和行為數據、服務滿意度等多維度的量化分析，能夠科學直觀地把握總分館的服務效能。同時根據大數據分析預測，建設主體和管理主體可以以服務效能為指揮棒，做到人、財、物等在圖書館群體之間和分館各項業務之間的有效分配和調整，實現總分館服務效能的正向循環。

1.5 讀者流失的應對

基于互聯網的大數據環境，所有網民都可以成為圖書館潛在的讀者，這種數量的擴張，使得用戶結構也產生了很大的變化，而圖書館讀者大數據的關鍵不在于數量和結構本身，而在于數量與結構引發的關聯改變[3]，這種關聯改變正是用戶需求變化之所在。圖書館簡單的數字化資源已經不能滿足現在讀者的需求，圖書館讀者流失及價值分析已成為大數據時代圖書館界關注的重要問題[4]。公共圖書館總分館建設要分析所在縣域的用戶數量和結構，把握用戶的年齡層次、素養層次、興趣愛好和地域特征等結構特點，通過服務人群的結構特征和數量關系，對用戶需求進行多方面定位；同時通過圖書館的用戶登錄系統、借閱系統、搜索系統、門禁系統和讀者用戶系統等數據對讀者進行“用戶畫像”，對讀者需求有更為精準的認識。只有“有的放矢”的資源供給，才能吸引更多的用戶，才能把縣域總分館“做活”。

1.6 資源供給的精準性

用戶需求的變化，決定著資源供給的發展方向。縣域圖書館總分館的用戶需求包含知識獲取、休閑娛樂和地域性特定需求。而目前絕大多數縣域公共圖書館的館藏不是很豐富，鄉鎮文化服務站、農村書屋的書籍更是陳舊。在此基礎上建設總分館，除了整合各渠道資金，對各分館的館藏資源統一采購、統一編目、統一配送、通借通還，更要充分利用互聯網大數據技術優勢，對用戶需求和用戶行為進行智能分析，提高圖書館資源采購和配置的針對性和高效率；把各類館藏資源通過統一的著錄、標引、解析、鏈接等加工和組織，實現數據化和知識元化解構、重組與關聯，實現館藏資源的跨媒體整合[5]，形成新的資源空間[6]；通過新型知識檢索根據用戶需求推送資源空間內容，還可以把資源空間里數據整合開發成縣域老百姓喜聞樂見的產品或活動。

2 大數據背景下縣域公共圖書館總分館建設模型的基本構建

大數據背景下縣域公共圖書館總分館的建設要充分利用好有利條件，把數據在中心館——總館——分館——讀者之間相互流通起來，以此重組傳統業務，把總分館各服務節點的業務系統產生的大數據進行采集、預處理、儲存、清洗、分析，最終形成產品化、服務化的總分館綜合智能管理決策服務體系，以期能更好地把握讀者需求趨勢，做好資源供給的精準度，提高總分館的服務效能，從而把“中心館-總分館”建成真正意義上的總分館（如圖1所示）。

2.1 業務系統

縣域公共圖總分館涵蓋不同層級和不同規模的圖書館（可以看作一個服務節點），這種多個服務點構成的管理單元，要把每個服務節點之間的業務、管理、服務、技術等形成閉環，需要由中心館提前統一各個服務節點的共性需求，確定管理單元中所需要采集、分析和挖掘的核心數據，也就是確定采集策略。統一配置每個服務節點的業務系統，提供開放的數據接口功能，總分館建設中業務系統大致有中心館的業務管理系統、資源管理系統、聯合參考系統，總館的網站微信系統、用戶管理系統，分館的環境感知系統、設備管理系統等。通過數據接口服務器，把各類業務生產服務器對接到數據采集服務器上[7]。

2.2 數據采集系統

總分館中各個服務節點業務系統數據有來自關系數據庫的結構化數據，各種傳感器、攝像頭形成的非結構化數據和實時數據，以及智慧城鎮化其他行業對總分館運維有用的數據，要通過數據采集系統納入信息系統。數據采集系統通常會對進入系統的數據依據制定的配置策略進行過濾、整理、格式轉換等預處理；采集系統在邏輯拓撲上具有逐級匯聚的特征，實現數據量向中心匯集過程中逐級遞減，最終輸入數據存儲系統[8]。

2.3 數據存儲系統

被輸入到數據存儲系統的數據，強關系型結構化數據比如總分館各服務點的業務數據像讀者信息數據、書目數據、館藏數據等，會被存儲到關系型數據庫。數量巨大、關聯性不太強的半結構化數據，如讀者行為數據、系統日志數據、環境數據等，會被存儲到分布式實時數據庫。總數量、總容量很大的非結構化數據，如監控設備產生的圖片、視頻、監控設備數據等非結構化數據儲存到分布式文件系統。數據存儲系統還要對海量數據特別是非結構化數據進行分類、檢索和生命周期的管理，通過HDFS元數據服務器，把形成的元數據庫寫入內存，提高海量訪問請求的快速響應[9]。

2.4 數據分析系統

數據分析系統對數據存儲系統中的海量數據進行處理分析，主要是采用分布式手段面向海量數據提供數據轉換、數據提取、數據聚合和數據挖掘等功能[10]。由于大數據具有數據量巨大、類型繁多、價值密度低等特征，總分館中心館一定要全面地采集和整合整個總分館體系內部與外部的各類數據，確保數據來源要有一定的廣泛度，只有這樣才能通過數據分析、挖掘得到有使用價值的信息。數據分析系統結合圖書館的業務要求，對總分館體系提供智能決策管理服務支撐。

3 縣域公共圖書館總分館智能決策管理服務體系

縣域公共圖書館總分館建設中應用大數據技術，最終是要實現總分館的決策、管理和服務的智能化，以提高決策管理效能和服務標準，降低館員工作強度。總分館建設的決策、管理、服務要突破“事物之間隱性因素無法被量化的瓶頸[11]”，需要充分利用云計算平臺為大數據提供的強大的存儲空間和分布式并行計算能力，把總分館體系與其他行業數據、各服務點內部各業務系統間數據等進行信息融合，找出非關聯數據之間的關聯，進行智能化分析和預測判斷，提高整個總分館的業務管理服務水平和建設管理主體的決策能力。

3.1 智能決策系統

傳統的基于人工經驗、直覺以及少量數據分析的決策方式已經不能滿足日益個性化、多樣化、復雜化的決策需求[12]。決策支持系統（Decision Support System，DSS）的概念從上世紀70年代被提出[13]以來，隨著計算機、互聯網、云計算等信息技術迭代更新而得到發展。基于大數據的智能決策，已經應用到公共管理、醫療健康、工業制造等多個行業領域。如果縣域公共圖書館總分館建設過程提前布局了大數據的應用，就可以通過運行中的大數據去挖掘出知識信息，從而實現對總分館運行過程中的決策支持。可以通過讀者借閱信息數據進行聚類分析挖掘，分析出讀者閱讀傾向和相同閱讀傾向的群體范圍，在做閱讀推廣和讀者活動信息推薦時就能夠目標更加明確，各分館之間的館藏資源分配也可以加以借鑒，從而實現對管理者的決策支持。具體的流程圖如圖2所示，可以看出建設（決策）主體的決策意見通過人機智能界面進行實時共享，計算機會通過人機交互系統把總分館體系中需要決策的問題進行定義，與在大數據分析系統中提取對決策問題有潛在價值的知識形成的知識庫，進行復合推理智能決策，并將得出方案反饋到人機智能界面，知識庫里包括的數字字典、模型庫、規則庫和案例庫要根據總分館的業務需求定制。

3.2 智能管理系統

廣義上講，決策支持系統也屬于管理系統的一部分。這里智能管理系統是指縣域公共圖書館總分館日常的業務管理系統，主要體現在總館對分館的資源采購、集中編目和統一配置上，并在總分館體系中實現資源共享和通借通還。大數據技術背景下，總分館體系的智能管理系統（如圖3所示）包含著環境管理系統、用戶管理系統和資源管理系統，它結合各服務節點業務系統管理數據分析挖掘形成的數據模型、實時的環境空間、用戶行為、資源供給等方面的管理需求，實現智能環境監測優化、圖書智能分揀上架、桌椅智能管理、書目智能采購和編目等日常的智能化管理，實現管理的實時性和個性化；通過分析讀者信息、生活習慣、學習習慣形成用戶畫像，實現每個服務節點的精準化服務和個性化服務；通過知識發現、跨媒體資源整合等手段關聯不同類型和不同結構數據庫，實現面向讀者復合式檢索和知識推送。

3.3 智能服務系統

讀者的流失和精準服務分別成為在大數據背景下縣域總分館發展的挑戰和優勢，用優勢來面對挑戰，用優質服務來增強讀者對圖書館的忠誠度，是圖書館基于大數據智能服務的重要使命。在2014年，美國思域技術公司（Civic Technologies）對10家圖書館核心用戶（全年借閱量居于前20%的活躍讀者）大數據進行分析，提出了3R（定位、接觸——預測、關聯——調整、適應）和3C（內容——社區——服務交易）閉環設計思路規劃圖書館服務[14]。根據思域公司的大數據應用實踐，可以看出我國縣域公共圖書館總分館建設要發掘用戶與服務的潛在關聯，以“用戶思維”在縣域鄉鎮村的服務半徑中推出優質的服務內容對讀者進行服務滲透。在大數據背景下對讀者信息、行為和閱讀習慣進行挖掘分析，形成具象化的結果，實現分析成果向智能服務的轉化。目前我國總分館已經運用了數據可視化系統，用以展示總分館管理單元中的實時狀況，也運用數據發布系統，在館區等終端設備和讀者移動設備上統一發布。

圖3 基于大數據的縣域公共圖書館總分館智能管理系統

4 結語

未來社會包括公共圖書館很多運行環節都會被智能化設備取代，而取代不掉的是“連接人與人”的環節。公共圖書館總分館建設中在布局大數據等信息技術應用時，一定是建立在做好與讀者的情感連接上。只有這樣的設計意識和設計理念，才不會被信息洪流所淹沒。