大數據背景下公共圖書館的精準化服務研究

高 淦

(廣西民族大學 管理學院，廣西 南寧 530006)

0 引言

在大數據快速發展的新形勢下，公共圖書館逐漸從擴大服務范圍和數量上向提升服務質量轉變，服務精準化成為公共圖書館提高核心競爭力的發展趨勢。公共圖書館精準服務是指公共圖書館在穩步開展普適化服務的基礎上，針對讀者的差異化需求而開展的針對性服務，具有資源配置科學、服務針對性強等特點，是當前公共圖書館增強服務效能、提高讀者滿意度的有效途徑[1]。當前，越來越多的公共圖書館開始著手規劃建設“精準化服務”項目，但在推進建設過程中并沒有考慮將大數據技術應用在用戶的精準化服務當中。公共圖書館要轉變陳舊思維，充分發掘自身資源優勢的同時，找到為各層次、階段的讀者提供個性化、精準化服務的路徑。因為部分圖書館在推進精準化服務過程中，服務模式構建遇到一定的困難，導致實踐中服務效果不能達到預期，所以本文就服務中存在的問題提出相關措施，并加以優化完善。

1 大數據背景下公共圖書館精準化服務概述

1.1 公共圖書館精準化服務工作現狀

在信息技術支撐下，公共圖書館運作模式正向數字化、智能化方向悄然轉變，為讀者提供精準化服務并滿足讀者需求。由于讀者用戶的文化水平不同、職業身份不同、閱讀需求不同等因素，進而對圖書館中的文獻資源和咨詢服務的需求也不盡相同，對公共圖書館中資源的種類、數量上也有所側重。因此，使圖書館中有限的配置資源最大化利用，來滿足千差萬別的個性化用戶需求，成為公共圖書館推進發展必須應對的難題。

針對上面的問題，一些學者提出了“精準化服務”這一概念，是指在普適化服務的基礎上，根據讀者的需求差異而進行個性化服務，它具有科學合理配置資源、服務個性化強等特征，是當前公共圖書館優化服務效能和提高用戶滿意度的有效方法。公共圖書館的服務對象由整體人群轉變為相應群體及個人的用戶服務，由整體用戶的共同需求配置資源轉變為依據用戶個性需求配置資源。這表明公共圖書館精準化服務的重點在于發現、準確判斷用戶的特殊需求，然后依據用戶特定問題提供針對性服務和資源配置方案[2]。

過去公共圖書館會通過總量統計和意見信箱等傳統方法把握讀者需求意向，前者難免粗獷，后者過于片面，最終只能以大眾的意愿想法配置資源和服務，使得讀者用戶的服務質量并未得以提高。近些年來信息科技高速發展，暴露出了當前圖書館服務的不足。一方面，電子刊物等文獻資源通過網絡檢索便能高效地找到目標資源，導致圖書借閱量逐年下降；另一方面，新興學科領域的科技查新、文獻檢索、情報分析需求卻又讓圖書館館員應接不暇。隨著大數據時代的來臨，文獻資源的數字化和咨詢服務的信息化水平日漸提高，加快了用戶需求的精細化服務建設。

1.2 公共圖書館精準化服務的意義

(1)能夠準確地定位用戶行為和需求。用戶整體的學歷背景、職業、年齡、性別等因素不同，就導致公共圖書館對用戶的精準化服務存在較大差異性。傳統型公共圖書館多數是為讀者提供被動的服務，圖書館通過調查問卷、讀者訪談等人工方式去收集用戶的喜好、建議需求等信息，得出的結果也是片面化的。而大數據技術能夠實時觀測到讀者的閱讀軌跡和個性化需求，然后將讀者的閱讀行為轉化為數據信息，并分析出讀者用戶的行為特征，將其分類，最后劃分出僅需普適化服務就能滿足需求的用戶和需要定制個性化服務的用戶?？傮w來說，精準化服務是在大數據背景支持下，對用戶閱讀行為、用戶屬性等其他要素進行探究，公共圖書館通過對這些要素的轉化、分析、歸類最終得出讀者用戶的個性化需求，給予針對性服務。公共圖書館可以通過大數據處理技術、數學建模方法來對比數據源、分析數據源、測量數據源，以此為依據評估讀者的閱讀現狀，進而干預讀者的閱讀行為，或者預測未來的閱讀發展趨勢[3]。大數據讓公共圖書館給予的服務更加具有針對性、準確性，如休閑型讀者在圖書館更喜歡讀一些娛樂期刊、文藝書籍、趣味性強的圖冊等，其需求較容易滿足；而學術型讀者更側重于與其學習研究領域相關的核心期刊、參考文獻等，圖書館可以為其提供對應領域資源、專題理論知識信息推送等精準化服務。

(2)能夠提高公共圖書館服務質量。讀者可以根據個人的實際情況測量閱讀數據，制定個性化學習方案，圖書館館員可以根據數據分析結果科學合理地調整服務方法、整合圖書館資源等，讓精準化服務與傳統服務進行有機結合。此外，傳統型公共圖書館的準確化服務涉及數據測量、數據記錄、數據分析，需要大量的人力、物力來完成[4]。而大數據技術的支持使這些過程更有效率，使服務變得更優質。

(3)能夠讓用戶服務效果評估更合理。圖書館精準化服務過程的好壞直接影響到精準化服務的效果評估，而要想真正地提高精準化服務的效果，就需要公正、合理的效果評估。通過大數據技術來評估精準化服務效果，成為目前公共圖書館的必由之路。眾多圖書館通過微信、微博等自由媒體平臺，向讀者全體曬出本年度閱讀清單、借閱量前10名的書籍、最喜愛的書籍領域等讀者關心好奇的數據，進而反映讀者本年度的閱讀情況，圖書館可以進行反思和服務模式上的調整，為來年的精準化服務“做好功課”。

2 公共圖書館精準化信息服務中存在的問題

2.1 基礎性信息技術建設不到位

對于公共圖書館，只有基礎性信息技術打牢固才能走好個性化、精準化信息服務道路，要在技術方面為公共圖書館全面的服務體系打好根基。在大數據背景下，實現精準化信息服務所運用的先進高新技術頗多，如數據挖掘技術、虛擬化技術、云平臺技術、AR技術等。但由于部分公共圖書館存在領導層意識、資金投入、技術人才等影響因素，導致基礎性信息技術建設不到位，綜合服務水平較低，在各種高新技術的應用方面較為匱乏，無法從技術方面來提升精準化信息服務的構建與完善。

2.2 對通過數據挖掘技術的讀者行為特征分析不足

對讀者用戶的總體情況充分把握，是開展精準化信息服務的基礎。在大數據背景下，數據挖掘技術是圖書館對讀者行為特征進行分析并掌握讀者基本情況的主要技術。然而，一些公共圖書館在運用該技術時存在不少問題，從而使技術的優勢與積極作用無法得以充分發揮，無法為精準化信息服務工作建設提供有力支持，容易出現讀者行為特征分析不全面甚至存在較大偏差等現象。首先，圖書館對于讀者行為特征數據搜集的范圍覆蓋面不全。借助數據挖掘技術對讀者用戶行為特征進行全面分析，需要針對讀者各方面的行為數據信息進行全面的挖掘與分析，包括讀者用戶訪問時段以及時長、物聯網訪問特征和路徑、訪客地域、用戶滿意度、用戶忠誠度等。然而，部分圖書館在運用數據挖掘技術時，并沒有全面覆蓋上述內容，僅僅針對其中部分信息數據進行挖掘和分析，難以全面、精準地獲取讀者行為特征，不能夠為個性化信息服務提供可靠依據。其次，分析過程中標準與規范不科學、不合理。對于不同的讀者行為特征指標，需要圖書館采用科學、合理的方式進行分析，才能保障結果的可靠性。一些圖書館并沒有形成符合自身實際情況的標準與規范，使分析結果和真實情況存在偏差。

2.3 讀者個人信息隱私風險大

大數據技術雖然為精準化服務的實現提供了技術層面的支持，但讀者用戶的個人隱私存在風險。若在日常信息服務工作中稍有不慎就會造成隱私泄露的問題，甚至威脅到讀者的隱私安全，這樣會使圖書館對讀者的服務質量下降。目前而言，在精準化信息服務中存在3種讀者隱私數據的泄露形式。

(1)非授權訪問和獲取數據。無論是信息服務過程中運用大數據技術對讀者的數據進行采集和分析，還是不法分子通過未授權渠道來試圖獲取讀者隱私信息，都有可能出現對讀者數據進行非授權訪問與采集的情況。圖書館若沒有嚴格按照相關法律法規進行規范化操作，在進行讀者數據訪問和收集時違規操作并對非授權數據進行獲取，就會直接侵犯讀者的隱私。一些不法分子通過各種違法手段獲取讀者終端的訪問權限，也會對讀者隱私造成巨大威脅。

(2)信息載體泄露。大數據時代對于數據的采集、傳輸、儲存、運用等環節比較復雜，同時也存在一些漏洞，很容易造成數據處理過程中數據泄露、竊取的情況出現。

(3)對隱私推理的攻擊。大數據技術在信息服務上的應用本質是對數據挖掘、數據分析、需求推理并預測，如果通過隱私推理方式進行攻擊，將會嚴重侵犯和威脅讀者隱私。

3 公共圖書館精準化服務創新策略

3.1 加強先進技術的應用

個性化信息服務模型的構建與技術支持分不開，需要加強相關先進技術的引進并進行有效的應用。首先，著重推進云存儲技術方面的建設，與云計算商家展開合作，以成熟的平臺為基礎，將儲存于數據庫中的讀者數據進行規范、合理的構建和管理，確保大量的相關數據信息能夠在穩定的環境下運行、收集、過濾、存儲。其次，運用虛擬化技術，能夠實現對數據資源的統一訪問、管理與維護，既能夠保證信息資源有效、及時的利用，還能提高硬件的使用年限，最大化地提升利用效率。再次，數據挖掘技術貫穿整個信息服務工作，是最基本而關鍵的技術，需要通過讀者數據信息的收集、尋找數據規律、構建模型等階段對獲取的數據信息進行有效挖掘與分析，從而實現對讀者行為特征進行精準化分析，最終預判出讀者的需求。同時，對于數據挖掘的方法模式，公共圖書館要根據自身的實際情況來進行選擇運用。最后，智能搜索技術可以在大量的數據資源中進行智能化獲取，這是傳統搜索技術不可比擬的，它主要運用并行處理、云搜索等多種方式進行處理。還有大家熱門討論的人工智能，即智能Agent技術，可以幫助圖書館信息系統自主學習和管理，模仿人對數據資源的處理方式，加快精準化服務項目的進行。

3.2 優化讀者行為數據挖掘和分析

公共圖書館需要對讀者行為進行合理、最優的數據挖掘和分析，確保數據資源分析的可靠性，保證個性化信息服務的有效性，促進服務質量的顯著提高。重點關注讀者的訪問時間段、窗口特點、訪客領域、訪客特征構成、新老讀者比例、用戶忠誠度、電子資源特征等數據并進行合理分析，規范相應的數據挖掘和分析程序、標準，實現更全面、更準確的分析。對于訪問時間段分析需要采用監控系統進行分析；對于窗口特點分析需要通過網絡訪問來源分析；對于訪客領域分析需要準確識別讀者網絡的IP地址和讀者網絡中注冊的賬戶信息；對于訪客特征構成需要對讀者注冊網絡賬號中的性別、年齡、職業、學歷、愛好、圖書借用情況等加以分析；對于新老讀者比例分析直接通過數據統計得出結果；對搜尋的電子資源特征可以運用大數據統計等基礎數據展開分析。與此同時，可以僅對閱讀用戶公開設置用戶智能統計，將用戶的閱讀時長、閱讀的信息類型、網站訪問量等數據透明化，不僅使讀者了解自身相關的數據，而且還減少了數據挖掘中讀者隱私數據泄露問題的出現。

3.3 加強用戶的隱私保護

如今在大數據時代背景下，各種網絡高新技術的不斷發展讓公共圖書館的總體價值得以轉換、提升。為了更好地為用戶提供高質量的信息服務，推進精準化服務是必由之路，但在用戶數據挖掘分析的過程中必然會涉及讀者用戶的隱私問題。因此，公共圖書館要找好保護讀者用戶隱私與挖掘讀者數據信息之間的平衡點，方能真正地發揮精準化服務的效能，提高信息服務質量和讀者滿意度。圖書館要積極貫徹落實相關措施，加強讀者用戶的隱私保護，保障精準化信息服務模式的優化。圖書館還要對精準化服務中的五大環節進行重點分析，找出其中導致讀者隱私信息泄露的風險，并有針對性地提出保護措施。

(1)信息數據收集環節。讀者的信息數據基本上是基于信息系統進行自動化和智能化地收集，但讀者對相關數據被第三方獲取了解往往匱乏，導致一些讀者用戶的隱私數據被授權獲取，而讀者處于不知曉的狀態。因此，應給予讀者足夠的自主性，由用戶來決定自身信息的走向，建立開放式的數據采集模式，保證獲取的讀者信息數據是讀者已授權的。

(2)數據資源存儲環節。大數據時代數據資源的共享性和存儲性極強，利用云存儲、虛擬化等技術即可實現。雖然這些技術能夠為數據資源的存儲提供支持，但是也讓數據存儲訪問不易控制，容易發生讀者隱私泄露的現象。在該環節，需要加強云存儲和虛擬資源池的授權控制，制定縝密、科學、合理的訪問機制，嚴格把控工作人員在存儲環節中的操作步驟是否規范合規，進而保護讀者隱私安全。

(3)數據挖掘環節。在數據挖掘過程中，對已經收集的讀者用戶數據進行分析和隱私推理，基于讀者興趣模型構建對數據進行處理，容易侵犯讀者隱私。特別是在建模方式與讀者用戶認知和需求存在差異時，讀者很容易產生反感，認為自身的隱私信息被窺視泄露。在進行該環節時，公共圖書館首先要遵循讀者用戶意愿，允許讀者自由控制自身的相關數據資源是否進行處理，同時給予讀者自主了解自身相關數據信息及改變讀者興趣模型的權利，減少讀者隱私泄露情況。

(4)數據傳輸環節。在數據傳輸過程中，分布式網絡系統本身的特點和缺陷讓相關的數據資源容易被竊取和非法利用。大數據技術和云計算技術、互聯網技術等密切關聯，各類技術在該環節的應用中都可能導致信息的泄露，造成隱私安全問題。特別是分布式網絡自身具有公開性這一特點，讀者的信息數據更容易被竊取并泄露。圖書館必須加強數據信息安全保護，積極運用加密技術等增強數據傳輸環節的隱私數據保護。

(5)數據推送環節。數據推送是精準化服務的重要環節，不但決定了讀者對精準化服務的印象和體驗，還對整個信息服務關于讀者隱私的保護情況產生影響。該環節需要對讀者用戶信息進行訪問并控制，很容易造成隱私侵權問題。公共圖書館應加強讀者的訪問控制，同時可運用令牌技術、密保技術等維護讀者用戶的隱私信息不被泄露。

4 結語

在大數據環境下，公共圖書館想要進行高質量的精準化服務就必須克服各個方面的困難阻礙，從多個層面去探索有效的措施與方法，在精準化服務開展過程中不斷地優化服務結構，充分發揮其真正效能。公共圖書館要以相關的高新技術軟硬件做支撐，擴大專業化人才隊伍規模，制定科學合理的結構和管理制度，加強信息技術的應用能力，把讀者放在首位，不斷完善精準化信息服務。