大數據技術背景下的醫學高校圖書館服務探析

關鍵詞：大數據;醫學圖書館;高校圖書館

摘 要：目前，醫學高校圖書館服務建設存在服務觀念老舊和專業人才缺乏的問題。文章通過分析大數據背景下醫學高校圖書館服務需求，結合哈爾濱醫科大學圖書館書籍借閱量和借閱人員等統計分析結果，為圖書館智能化服務的實施給出合理化建議。

中圖分類號：G250.72文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2021）08-0069-03

大數據作為建設圖書館的重要技術，已經被運用到我國圖書館的多項服務中。醫學高校圖書館文獻資源繁多、專業性強，用戶的網絡檢索能力、信息獲取水平和對圖書館智能化的要求不斷提高，不應僅停留在以往購買數據庫或館藏資源數字化等層面，還需借助大數據技術朝著能夠為各類讀者提供智能化服務的方向發展。

1 大數據背景下我國醫學圖書館的研究進展

目前，大數據技術已經被逐步引入我國圖書館服務中。為了能夠了解大數據背景下醫學圖書館的研究現狀，筆者通過中國知識資源總庫（CNKI），利用高級檢索功能，以“主題”為檢索條件，分別輸入檢索詞進行精準檢索。檢索時間截至2019年年底，檢索詞為“大數據”+“醫學圖書館”的檢索結果為2019年9篇、2018年10篇、2017年4篇、2016年16篇、2015年9篇;檢索詞為“大數據”+“醫學高校圖書館”的檢索結果為2019年3篇、2018年3篇、2017年1篇、2016年1篇、2015年0篇。檢索到的相關文獻主要是大數據背景下醫學圖書館的服務模式創新，服務定位，面臨的機遇、挑戰與對策等方面的研究。

2 大數據背景下的醫學高校圖書館服務需求

大數據技術可以剖析與挖掘圖書的海量數據，并從中獲得借閱人員的閱讀習慣、方式及閱讀價值觀，并根據其不同需求提供不同的服務。

2.1 醫學高校圖書館信息資源處理服務

醫學高校圖書館面向的服務對象為全校師生以及附屬醫院的醫護人員，而醫學相關專業所需書籍種類多、數量大，讀者在短時間內很難找到自己所需的書籍。因此，圖書館有必要對讀者的身份、近期借閱習慣等多元數據進行分析，使資源得到最大化利用，方便讀者能夠在最短的時間內迅速找到所需的書籍[1]。

醫學高校圖書館可以利用大數據技術實現由文獻服務向知識服務的轉變，基于醫學高校圖書館用戶行為數據（用戶檢索信息、借閱書目信息和下載文獻資源信息等），利用現有的多種大數據技術，分析用戶偏好，挖掘用戶需求[2]。醫學高校圖書館在日常工作中捕捉到用戶的原始信息后，利用大數據技術深入分析用戶的知識結構、借閱習慣、閱讀傾向和行為方式[3]，從而實現醫學高校圖書館的服務效用增值和服務體驗增值。

2.2 基于大數據技術的圖書館主動信息服務

圖書館主動信息服務要打破館員與讀者之間固有的信息提供者與接受者的關系，改變傳統的館藏資源推廣模式，由主動提供服務替代傳統的被動滿足用戶需求[4]。醫學高校圖書館如何利用大數據技術發揮圖書館的主導作用，完成科學數據的采集、保存、管理和共享，是未來圖書館服務發展的重點之一。

醫學高校圖書館以為醫學高校信息用戶的教學與科研保駕護航為出發點，開展面向信息構建與學科用戶需求與體驗的研究，綜合運用電子資源、館藏資源等，為用戶提供資源云匯聚、資源分析報告推送等信息主動服務，使醫學高校圖書館信息服務更加學科化、專業化和高效化[5]。

3 大數據背景下醫學高校圖書館智能服務面臨的挑戰

大數據技術是一把雙刃劍，在推動醫學高校圖書館發展的同時，又使其作為文獻信息中心的地位受到不斷沖擊，智能服務也面臨著前所未有的變革和挑戰[6]。

3.1 服務觀念較傳統

我國醫學高校圖書館在服務理念，尤其是在主動服務理念上的貫徹和執行方面有所欠缺。醫學領域數據種類較多，部分圖書館沒有對不斷增長的數據庫資源進行相關性分析、挖掘與研究，導致圖書館不能有效地為教學科研提供信息支持與保障，造成人力、財力資源的浪費[7]。

醫學高校圖書館應挖掘各類讀者潛在的信息需求，加強電子信息資源以及網絡信息資源建設，確保信息資源結構更加合理，構建以數據資源為基礎的醫學共享平臺，使圖書館真正成為學校信息化及醫學領域的重要基地[8]。

3.2 專業人才缺乏

嶄新的大數據時代已到來，醫學高校圖書館服務日益智能化，但依舊缺乏數據管理方面的專業人才。醫學高校圖書館對大數據服務館員有極高的專業性要求，這對館員來說是一個巨大的挑戰。因此，醫學高校圖書館必須抓住機遇，積極加強館員的業務培訓力度，開展數據管理服務，拓寬館員的知識面，增強館員的業務能力，使館員成為數據管理服務的提供者及信息資源的組織者、傳播者、導航者和教育者。

4 大數據在醫學高校圖書館的應用

4.1 各類書籍借閱量統計

筆者利用大數據技術統計2017—2019年哈爾濱醫科大學圖書館流通部各類書籍的借閱量情況，見圖1。2017—2019年，該館文學類及醫藥衛生類書籍的借閱量遙遙領先，因此在調整書庫庫位時可以適當增加庫位，將文學及醫藥衛生類書籍放在易于查找的書架上，使讀者能夠快速找到所需書籍。

近年來，讀者的閱讀方法隨著數字時代的到來和信息時代的急劇發展發生了巨大變化，選擇數字閱讀方式的讀者越來越多。哈爾濱醫科大學圖書館2018年和2019年外文醫學文獻數據庫分別新增注冊讀者666位和684位。隨著智能科技產品的不斷更新，很多學生都喜歡從網上下載電子書，2020年4月哈爾濱醫科大學圖書館為迎接“世界讀書日”，豐富線上資源，打造了“數字閱讀之門”。

4.2 全年借閱最高峰統計

筆者利用大數據技術統計2017—2019年哈爾濱醫科大學圖書館全年各月的借閱量，分析讀者的借閱習慣和偏好，從中獲得讀者行為特征。從下頁圖2可知，2017—2019年，該館每年3月和9月的借閱量較多，2月和8月的借閱量較少，因此，圖書館工作人員可在2月和8月檢查整理書籍，及時修補損壞的書籍，并做好資料整理和裝訂保管工作，為即將到來的借閱高峰作好準備。在9月新生入校之際，圖書館應做好新生入館教育宣傳工作，使新生能夠熟悉圖書館，充分利用圖書館資源，如：哈爾濱醫科大學圖書館每年都會開展新生入館培訓教育工作，介紹圖書館布局、紙本資源與電子資源使用方法、安全管理須知、自助借閱系統及閱覽規則等，并為新生答疑解惑。

4.3 借閱紙質書籍人員分布統計

筆者利用大數據技術統計2017—2019年哈爾濱醫科大學圖書館不同人員借閱書籍的數量，以期從中獲得讀者行為特征。結果顯示，2017年借閱紙質書籍人員中本科生占68%、研究生占15%、七年制學生占13%、教師占4%;2018年借閱紙質書籍人員中本科生占62%、研究生占18%、七年制學生占15%、教師占5%;2019年借閱紙質書籍人員中本科生占57%、研究生占20%、七年制學生占17%、教師占6%。借閱紙質書籍量最多的是本科生，其次是研究生和七年制學生，七年制學生、研究生和教師的借閱人數呈逐年增加態勢。因此，圖書館可以開展新書推薦、學術沙龍、征文比賽等活動，使圖書館成為知識的傳播者和主導者，2019年4月，哈爾濱醫科大學圖書館為迎接世界讀書日，與學工部共同舉辦“書香杏林閱讀校園”系列活動，向讀者推薦中華傳統經典和中外文學經典。2020年4月，哈爾濱醫科大學圖書館舉辦第二屆“圖書館杯”主題圖像創意設計征集活動，助力圖書館閱讀推廣宣傳工作。

4.4 醫學高校圖書館的主動信息服務

哈爾濱醫科大學圖書館在大數據技術分析的基礎上打通資源與服務通道，為學校提供了多次知識咨詢服務及科研指導等服務。為使信息服務深入學校科研，哈爾濱醫科大學圖書館走入行政機構和院系，為哈爾濱醫科大學發展規劃處提供了2014—2018年第一通訊或第一作者哈醫大擴展版ESI高被引論文206篇、哈爾濱醫科大學2019年11月ESI表現情況以及2019年11月哈爾濱醫科大學未進入ESI相關學科被引與ESI門檻值的差距報告，并為科研團隊及學校科研處提供了《2018年中科院期刊分區表》和《2018年WOS期刊分區表》。

5 結語與展望

綜上所述，筆者對醫學高校圖書館更好地提供深層次知識服務和專業指導提出幾點展望：一是根據醫學院校的專業特色、讀者借閱習慣統計，及時調整書籍的采購量，使館藏資源更加科學合理。二是館內服務應由被動服務轉變為依據大數據挖掘技術剖析讀者的潛在借閱需求。三是申請專項經費進行圖書館個性化服務建設。四是根據各類用戶的特點設計相應的服務內容，建設集科研方法指導、信息檢索技巧培訓、信息交流答疑等于一體的學科化服務平臺，為用戶提供精準的服務。

參考文獻：

[1] 馮磊.大數據挖掘在高校圖書館個性化服務中應用研究[J].圖書館學刊，2019（1）：109-112.

[2] 楊文建.大數據和“互聯網+”影響下高校圖書館信息服務轉型研究[J].圖書館工作與研究，2018（1）：72-77.

[3] 王丹.大數據影響圖書館服務與發展趨勢的調查研究[J].圖書館工作與研究，2017（6）：76-80.

[4] 楊俊麗.“互聯網+”背景下圖書館學科化服務的協同創新[J].現代情報，2017（2）：89-92.

[5] 沈洋，李小平.大數據背景下高校圖書館學科服務的創新發展研究[J].新世紀圖書館，2017（1）：46-49，55.

[6] 余楊.大數據環境下數字圖書館精準知識服務體系構建策略[J].圖書館學刊，2019（8）：115-120.

[7] 張雯，于景紅.大數據應用下的醫學圖書館服務定位研究[J].中國衛生標準管理，2018（3）：8-10.

[8] 劉奮.基于大數據的高校圖書館個性化服務研究[J].河南圖書館學刊，2018（3）：59-60.

（編校：崔 萌）

收稿日期：2021-07-04

作者簡介：卜靖宜（1989— ），哈爾濱醫科大學圖書館館員。

本文系2019年度黑龍江省高校圖工委課題青年課題“大數據背景下醫學高校圖書館個性化服務分析”的階段性研究成果之一，課題編號：2019-092-B。