試論大數據時代高校圖書館讀者服務工作

鄭兵偉

（唐山學院，河北 唐山063700）

近年來，隨著計算機技術的不斷發展，大數據技術也開始活躍在大眾的視線中，隨著大數據的快速發展，傳統高校圖書館服務模式也在大數據技術的影響下顯現出不足，所以眾多高校開始在圖書館服務中運用大數據技術以滿足讀者日益嚴苛的需求。同樣的，高校圖書館也必須做出相應的改變以提高高校圖書館的服務質量和效率，要充分結合利用云計算、物聯網、智慧城市、移動互聯網計算等高新技術，從而更好地為讀者服務。

1 大數據概述

大數據指充分發揮新模式技術所具有的決策力、洞察力和流程優化能力，對海量信息和多樣化信息資產進行分析和處理。它的優勢在于能夠用最短的時間計算整合出最大的信息量，能夠精確計算數據，使數據誤差降到最低。一般而言，高校圖書館的藏書多達上萬冊，以往的圖書館服務模式下對高校圖書管理員和工作人員的工作要求極高，稍不注意就可能導致書籍擺放出錯，讀者就不能按照標識找到相應的書籍，大大降低了圖書館的服務質量和效率，所以在圖書館讀者服務中要結合時代發展，充分運用好大數據技術的種種優勢，對圖書館讀者服務模式進行創新。大數據不僅僅是信息數據的儲存，同樣也包含信息數據的攝取和計算運用，但是“浩如煙海”的文庫中所產生的大量信息數據往往能夠為單一讀者服務的有效信息數據只有微乎其微的一部分，所以在圖書館讀者服務中運用大數據就必須從根、從深、從核心了解大數據技術與高校圖書館信息數據之間的相關聯系，從而提高信息數據的準確性，進而提高高校圖書館的服務質量和效率。

2 大數據時代高校圖書館面臨的困境

雖然說時代發展下的大數據技術為高校圖書館的發展提供了很大啟示和幫助，但是任何事物都是一把“雙刃刀”，當運用大數據技術為廣大師生讀者服務的時候，不能正視它的問題，是不能夠將大數據技術的功能發揮到極致的，所以在運用大數據技術為讀者服務的過程中，高校務必重視大數據時代高校圖書館目前所面臨的困境，并采取有效的對策解決問題。主要存在的問題如下。

2.1 云計算的安全隱患

云計算的應用雖然解決了海量信息數據儲存和運算的問題，但是云計算在實際運用的過程中仍舊存在較大的安全隱患。眾所周知，高校圖書館作為高校實力的體現之一，高校一直很重視圖書館的建設以及圖書館信息數據的安全性，而且信息數據不僅受到高校的重視，同樣的也受到了廣大讀者的重視，讀者通過對高校圖書館書籍信息數據的了解可以衡定自己傾好的書籍有多少，從而關注到圖書館能夠給自己帶來的幫助。但是在云計算過程中，信息數據有泄露的風險，眾所周知，大數據技術是基于計算機技術下的分支，它的網絡性質決定了它所存在的安全隱患，人們熟知的黑客就可以通過相關的網絡技術手段侵入到其他的電腦當中獲取信息數據，所以從這一層面上而言，云計算的安全隱患是目前高校運用大數據技術最為擔心的一點。

2.2 數據分析能力不足以較快滿足每一位讀者

高校圖書館在對信息數據進行分析時，主要采用的方式是聚類分析、信息數據挖掘、可視化分析、數據融合與集成等方式。這些數據分析不是同時進行的，而是完成一步后再進行下一步，無法實現信息數據的深度挖掘，如非結構化或半結構化的數據，從而導致不能同時滿足每一位讀者的需求，比如在同一時間段查詢相關的書籍，也要采用以上模式，所以有些讀者往往要等很久才能找到書籍相應的位置，大大降低了高校圖書館的服務質量。

2.3 信息數據運算所產生的垃圾信息過多

網絡化和信息化時代的來臨，改變的不止是傳統的閱讀模式，同時也滿足了廣大讀者的個性化需求，為信息傳播與更新提供了強有力的技術支持，人們對信息的需求也向著多元化、多層面的方向發展。但是在大數據時代所蘊含的信息數據量過多，從而導致很多垃圾信息混入其中，嚴重影響著讀者的閱讀感受。

3 大數據時代高校圖書館讀者服務路徑

3.1 運用數據分析挖掘技術進行文獻資源建設

數據分析在商業當中的應用廣泛，它的運算速度快、分析準確，能夠很好地在商業競爭當中使該企業嶄露頭角。在高校圖書館的讀者服務工作中也可以采用這種模式，對圖書館資源的點擊率進行相應分析統計，然后計算出哪一類書籍在高校圖書館中比較受歡迎，利用此方法對高校圖書館的藏書書籍進行資源分類，以達到精準推送書籍信息的目的。

建立館藏書籍資源大數據庫，對高校整個圖書館的書籍進行信息數據統計，對高校整個圖書館的書籍精細化分類，并運用自動化系統的便利性，按照圖書館藏書書籍的學科、出版年限、文獻借閱率進行分組，從而使高校整個圖書館的藏書信息都可以在后臺找到，方便讀者借閱，精準高效地為讀者服務。其次，建立全面的觀察資源體系，此過程應當和書籍分組同時進行，對其中比較受讀者喜愛的書籍進行詳細觀察，并且通過讀者的喜好分析出不同類書籍被讀者借閱的趨勢走向，從而最大程度滿足讀者的個性化需求。

通過對高校圖書館書籍文獻的分析可以使高校圖書館的管理更加合理，不會手足無措，只需要根據相關文獻資料就可以查找到書籍文獻的借閱情況，從而可以根據實際情況盡快分析出書籍文獻的受歡迎度，這大大提升了高校圖書館的服務效率。讀者在進行相關文獻書籍查閱的時候也會更加方便，可以花最少的時間找到自己想看書籍文獻的具體位置，大大提升了高校圖書館的服務質量。

3.2 以讀者的需求喜好為基準，科學決策大數據時代高校圖書館的發展方向

眾所周知，任何事物的發展都是基于人的需求之上的，要想在大數據時代使高校圖書館發展，必須以讀者的需求喜好為基準點。高校圖書館必須將大數據作為提升讀者服務能力的首要因素，深刻意識到大數據對于高校圖書館發展的重要性，加大對結構化數據、半結構化數據、非結構化數據分析的力度，為圖書館服務決策的制定和實施提供支持和幫助。數據決策意識指所有決策，必須以數據分析的結果為基礎，不能無憑無據僅憑借自身感覺盲目做出決策。大數據時代下，讀者的閱讀需求已經發生了改變，高校圖書館必須充分發揮大數據的優勢，分析讀者的閱讀偏好、借閱習慣、借閱記錄、檢索歷史等不同類型的半結構化和非結構化數據，這樣才能在精準掌握讀者需求和變化規律的基礎上，及時調整服務內容，轉變服務理念，全面提升高校圖書館服務質量和效率。

3.3 借助科學服務發現模式的便利加快高校圖書館的管理結構建立

如今，中國的教育創新改革之路一直是國家視為重點的戰略。在人們熟知的高深科學技術企業一直都有著和中介合作的情況，而國家也相應委派了資深專家組成了調查小組對彼此之間的實際需求做了系統性調研。通過資深專家的調研可以因地制宜了解到企業的生產經營條件和中介科學服務的技術特點，從而從國內高新企業內部入手，為高校圖書館的讀者服務提供了更多的參考數據，并用這些數據可以很好預測出中國科學服務發現模式下的創新變革的態勢，為高校圖書館讀者服務提供相應的服務規劃和結構。借助科學服務發現模式的便利，可以提高高校圖書館的服務質量和效率。

3.4 建立以數據信息為基礎的資源管理模式

對于大數據技術的認識和理解，很多高校都還處于理論知識高、實踐應用不足的起步階段，還沒有建立相關的符合大數據技術特點的管理結構。在這方面很多西方國家比中國做得要好一些，他們已經建立了相應的圖書館管理結構。常言道“他山之石，可以攻玉”，憑借其他國家取得成就可以為中國高校圖書館管理模式及結構的建立提供很大的幫助，以信息數據為基準，借鑒他人之成果可以讓中國高校圖書館管理結構的建立相對輕松，但是在這個過程中一定要重視信息數據的準確性，一定要以高校圖書館的信息數據為核心，比起華麗的外表，純真的內心更為可貴。

以上四點策略可以使高校圖書館讀者服務在大數據時代立足于高校圖書館信息數據、立足于讀者的需求之上構建高校圖書館管理結構，從而提高高校圖書館讀者服務的質量和效率。

4 結語

綜上所述，在大數據技術發展如火如荼的今天，它不僅可以應用于商業競爭中，同樣也可以應用于高校圖書館讀者服務方面，但是在運用大數據技術的過程中，也要正視目前高校圖書館在大數據時代所存在的問題，要以讀者的個性化需求為基準點、以高校圖書館的是信息數據為核心，構建高校圖書館的管理結構，從而更好地為讀者服務。