數據驅動的智慧圖書館生態管理策略研究

李 睿

(天津市河東區圖書館，天津 300171)

0 引言

隨著大數據的快速發展，數據驅動帶給圖書館整個行業的變革越來越明顯，最終開啟了圖書館的數字化時代。目前，網絡上可以查找到的資源已經達到10億余，而智慧圖書館也作為未來圖書館發展的新模式成為當前圖書館發展、前進、創新和突破的新理念。在數據驅動時代下，將云計算、人工智能等技術融入智能圖書館，可以使圖書館的服務更加全面高效。因此，在數字化時代，實現數字驅動的智能圖書館生態建設尤為重要。

1 智慧圖書館概述

1.1 智慧圖書館的歷史發展

隨著大數據與人工智能時代的到來，以信息技術為中心，發展數字化、智能化的智慧圖書館成為現今圖書館發展的新目標；同時，圖書館的智能化管理也被不斷地摸索和研究。通過對數據的查詢可以發現：我國在2012年時開始出現對數字驅動環境下圖書館發展的研究；2013年之后有關這一主題的研究逐步增長；2014年以后，數據驅動下圖書館智慧化發展的研究更是引起了廣泛的關注，相關問題的受關注程度也逐漸增加。

1.2 智慧圖書館的構建研究

追溯歷史，智慧圖書館的概念最早出現在歐美。2003年，這一概念被芬蘭的學者定義為不受空間把控的可感知的移動圖書館，它可以更加廣泛且便捷地為更多用戶尋找合適的資料。智慧圖書館的發展已有約20年，但是目前學界中仍舊沒有一個廣泛統一的概念對其進行定義。但通過研究可以發現，智慧圖書館有數字化、網絡化等鮮明特點，其擁有高效便捷的特征，以用戶的利益為中心發展，是現代社會圖書館發展的方向和理論。而對不同的資料進行總結可以發現，智慧圖書館的主要內容包括以下幾點：第一，智慧圖書館的發展需要科技的支持，如大數據、物聯網等；第二，智慧圖書館要求對圖書館資料的總結和加工，將知識轉化為真正的智慧并遞交給用戶；第三，智慧圖書館擁有一系列鮮明特征，如高效化、智慧化等[1]。而智慧圖書館不僅需要在理論層面的研究，還需要對其進行實踐。從圖書館進行知識服務的本質出發，智慧圖書館是一種更加高效、精準的圖書館形態。因此，智慧圖書館更是一種圖書館發展的理念和精神內涵。

1.3 智慧圖書館的服務體系研究

智慧圖書館需要構建一個完整的圖書館服務體系。一個圖書館的創建離不開實體建筑、信息資源等多方面硬件作為構成要素，在數據驅動環境下創建智慧圖書館更需要多個基礎條件。例如，黃敏[2]所設計的智慧圖書館服務體系，以感知層、平臺層等作為基礎，將用戶的需求作為中心提供服務。

目前，有關智慧圖書館發展的研究大多較為落后，沒有具體結合數字驅動時代的技術進行研究，而是局限于過去的數字技術進行服務和應用的設計，缺少對整體性服務體系的研究，導致目前有關智慧圖書館的發展仍舊較慢。隨著數據驅動環境下各類技術的飛速發展和成熟，傳統的服務和技術已經很難再滿足新時代智慧圖書館的發展需求。在這樣的數字驅動背景下，發展智慧圖書館生態建設，不僅有利于圖書館業務流程和機制的發展，還有利于用戶得到更加高效、精細化的服務。

2 數據驅動對于智慧圖書館的影響

2.1 規劃圖書館發展的趨勢和規劃

在數據驅動時代，技術可以很好地幫助人們快速通過數據分析圖書館用戶的特征、閱讀頻次，了解清楚用戶的訪問量、分享內容等，以此篩選出圖書館需要的指標，為智慧化圖書館的建設提供依據和策略，有利于圖書館的針對性服務構建和其長期的運營與發展。與此同時，數據驅動可以為圖書館的智慧化服務提供非線性的形式，有利于打破信息和空間的阻礙，支持利用多樣化平臺進行圖書館數據的整理和傳播，對于干預圖書館的發展規則和影響其發揮趨勢都有著現實性意義。

2.2 以數據資產化為中心構筑智慧圖書館生態管理模式

在數據驅動時代，圖書館應該承擔起數據的查詢和融合責任，強化服務推廣意識，將數據資產融合起來，形成共同體。現在，數據成為新時代的知識載體和資產，信息對人的生活產生了巨大的影響，可以鏡像反映人的生活和意識。通過數據信息，可以改變數據和私人空間以及社群服務等概念。從大量的碎片化數據中整理出有用的信息并利用大數據技術識別出用戶的喜好、建立用戶群體的服務體系模型，使非同空間人群思想的集中了解和個體化觀念的深入了解變成現實。圖書館可以有效借助利用數據驅動技術收集到的信息對個人偏好進行個性化服務；對圖書館內的實際狀況和資料借閱情況進行及時了解，通過用戶的借閱趨向了解熱門書籍和目前的熱門研究。例如，重慶大學圖書館利用數據驅動技術，根據學生的閱讀狀況和數據下載趨向為學子提供館藏信息。這說明數據驅動不僅可以完善用戶需求網絡，還可以幫助他們在數據驅動下真正獲取智慧，使得數據資產真正成為智慧化圖書館建設的武器[3]。

3 數據驅動下智慧圖書館生態管理系統規劃

3.1 依據數據周期建設圖書館生態建設系統

隨著數據驅動圖書館的轉型和信息技術的普及，數據服務的發展也越來越快。為了更好地滿足用戶多層次、多變性和廣泛化的復雜需求，智慧化圖書館的數據價值愈加凸顯。為了更好地發揮數據的作用，應該依照數據的周期進行圖書館生態建設。數據周期有5個流程。第一，數據采集，也就是依照用戶的需求和圖書館所需數據進行數據的采集，這些數據不僅可以采集于用戶，還可以利用社交網絡等采集。第二，要做好數據整合和儲存。為了滿足各類數據的合并和統一，應該將不同格式的數據轉化為一體的數據進行儲存，進而為智慧化圖書館的建設提供依據。第三，要進行數據處理。將數據中存在的問題進行分析，篩選出有用的數據，利用數據技術提煉出有效信息。第四，要進行數據備份，防止因意外事故造成的數據丟失，以滿足智慧圖書館的數據保存需求。第五，數據再利用[4]。這是為了更為完備地發揮數據的作用，在數據的模擬和服務的再規劃等方面取得更好的效果。

3.2 數據驅動智慧圖書館生態管理體系構建的原則

智慧圖書館建設的核心在于服務，及時更新數據產品是圖書館的特征，根據用戶需求劃分服務準則是智慧圖書館建設的最基本要求。智慧圖書館和傳統圖書館在儲存手段、信息的處理和呈現、展示方面都有所不同。為了制定更好的智慧圖書館生態管理體系，應遵循以下原則。

一方面，要保證數據來源的真實性和數據的有效處理。現在，除了圖書館的文獻和電子資源，數據也成為其建設最重要的組成部分，借助對數據的有效利用，可以為更好地圖書館服務和現代科研的發展帶來進步。數據采集具有分散性，在進行數據采集時要保證信息的真實。利用好個體數據和集體數據，挖掘和處理智慧圖書館發展需要的信息。

另一方面，要利用數據進行精準服務。智慧圖書館的服務有許多類型，如可視化展示、閱讀游戲開發等，這些內容可以在不同的場景為不同用戶的需求進行服務。智慧圖書館的打造核心在于用戶對圖書館的依賴度和個性化，用戶在某一網頁的停留度、搜索偏好、常用平臺等都屬于圖書館服務的導向，堅守精準的服務準則來完善圖書館發展的核心內涵，這就是智慧圖書館建設的原則和價值所在[5]。

3.3 數據驅動智慧圖書館生態模型建設

數據驅動使得圖書館服務邁向全面性，智慧圖書館服務生態模型的設置包括應用展示層、技術分析層、數據管理層、數據采集層4個方面。

(1)應用展示層是整個模型的最高層，是一個用戶和服務的綜合工程。智慧圖書館將服務進行重組，體現出場景模擬、可視化推送等特點，智慧圖書館不僅是對局部進行發展，而是對整體進行深化。場景模擬化可以利用現代VR技術進行線上線下資源的融合。精準推送則可以根據用戶的信息數據分析出用戶的喜好、時間等，根據不同的場合推送不同的內容，并且依據用戶的登錄活躍度和文獻下載理性等進行智能推送。同時，圖書館作為教學和科研的根據地，智慧圖書館的建設和發展有利于學術交流體系的構建與文化發展[5]。

(2)技術分析層是智慧圖書館更優質服務和管理的核心，可以幫助用戶節省資料的搜集時間，構建更加完善精確的知識網絡。此層需要依照數據管理層涉及的數據，利用信息了解用戶信息取向，進而分析用戶的行為，為用戶提供更加完善的信息服務。

(3)數據管理層對數據進行抽取、轉換等，將相互關聯的數據進行總結和統計，為后續的數據儲存和再利用提供了依據。首先，從采集層提取出需要的數據；其次，將數據進行轉換，將不同的數據格式進行統一；最后，進行數據的整合。在數據驅動下，智慧圖書館依據數據管理層進行數據價值的挖掘，實現數據共享。

(4)數據采集層需要將不同結構的數據進行收集，分別是結構化、非結構化、半結構化和數據流4種。通過對這些不同類型數據的采集，數據采集層可以承載大量的信息。因而在這一層，數據的隱私保護成為重點。

4 當前智慧圖書館生態建設面臨的困惑和建議

4.1 用戶數據完整性和隱私保護問題

數據是智慧化圖書館知識的載體，是用戶個人隱私的表達。智慧圖書館需要更加多元、有實際來源的用戶數據，才能更加精準地為用戶實現全面、個性化的服務。用戶信息收集過程中的個人數據獲得權限和用戶信息保護也是現在智慧化圖書館建設中存在的問題之一。雖然目前大數據和數據收集等技術已經廣泛應用于人們的日常生活，數據的開放也已經成為常態，但用戶數據的完整性和隱私保護也仍舊是圖書館建設中的一大難題,信息泄露、用戶無故被騷擾已經成為常態。針對這兩個問題，智慧圖書館在建設過程中應該從用戶的隱私權限、法律、技術層次等方面進行數據使用策略的制定，以便解決用戶數據的完整性和隱私保護問題，使得智慧圖書館的建設更加完全。

4.2 數據的采集和轉化問題

社交媒體的誕生使得圖書館需要在經過用戶權限允許后利用微信、知乎等社交媒體進行所需信息的采集和上傳。但在這些社交媒體上所收集的數據并不是單純的文字信息，圖書館需要將視頻、圖像等各類信息進行轉化，這為圖書館的信息采集和數據分析帶來了極大的挑戰。為此，智慧化圖書館建設中，全國應建立起一套實用的標準化數據管理標準，解決數據的采集和轉化問題。

4.3 圖書館智慧型人才缺失問題

在數據驅動下，智慧化圖書館的發展急需一大批具有專業度、了解數據技術和具有經驗的人才。但目前不論是智慧型還是技術型人才，圖書館的現有人才都無法滿足現代發展的需求度。不過，隨著我國人員素質的整體提升和對人才的培養，這個問題正逐漸得到有效解決。

5 結語

數據驅動下智慧圖書館的生態建設不只是單純的分層和資源查詢，智慧服務也不僅是單純地為用戶提供資源借閱和下載服務，而是在數據技術的支持下了解用戶信息動向并向用戶提供個性化服務。在目前，智慧圖書館建設還存在許多問題，但是隨著數據技術的發展和成熟，智慧圖書館的建設會更加完善。