數據賦能高校圖書館智慧化線上服務的發展趨勢*

黎小妮

（華南農業大學圖書館 廣州 510642）

1 引言

線上服務通常是指依托互聯網完成的服務行為，高校圖書館傳統線上服務主要是以圖書館網絡化、數字化建設為基礎，利用圖書館文獻信息資源特別是數字資源優勢、專業的信息咨詢人員優勢，為讀者提供文獻資源或專題信息檢索、在線教育等服務。近年來，隨著互聯網和智能手機的普及，尤其是在線教育的發展，高校圖書館線上服務越來越受到讀者的歡迎。相關研究和實踐也向文獻信息資源檢索與獲取、參考咨詢、信息素養教育、學科服務、閱讀推廣、科研數據管理等各個領域延伸。

2019年末新冠肺炎疫情暴發，全世界范圍內的實體圖書館服務普遍受到影響，線上服務越發凸顯其重要性。相關的跟蹤報道和研究顯示，疫情期間世界各國高校圖書館都加強了線上服務力度，支持電子期刊、電子圖書、多媒體資源的遠程訪問，提供新冠肺炎疫情相關文獻的開放獲取。國際圖書館聯盟（ICOLC）、歐洲研究型圖書館協會（LIBER）、加拿大研究型圖書館協會（CARL）等紛紛發表聲明，呼吁出版商和教育資源供應商在疫情期間開放其在線資源的訪問權限，以支持大學的遠程教學、學習和研究。我國多個省（自治區、直轄市）的高校圖書館成立相關工作組，對疫情期間的線上服務提出指導意見，開通數字資源校外訪問渠道，利用多種渠道向師生推薦相關的網絡學術資源、學習資源，開展網絡咨詢和網絡信息素養教育等，在滿足師生的在線教學及科研需求方面提供了有力支撐[1]。

教育部高等教育司司長吳巖曾在2020年指出，疫情之后，未來傳統意義上的課堂教學與現代信息技術融入的在線教學將長期共存并深度融合。對高校圖書館來說，無論影響實體館舍服務的疫情何時結束，線上服務的重要性都不言而喻，因為與線上服務密切相關的5G、大數據、人工智能、區塊鏈技術的發展，高校圖書館也在不斷變革，數據化正在成為圖情機構的新常態，數據驅動正在成為圖情機構服務發展模式變革的核心動能[2]。基于數據驅動的智慧化線上服務如今已經成為圖書館發展的重要方向，充分利用數據與數據技術，實現線上服務的精準化、智能化，成為高校圖書館面臨的重要課題。

2 高校圖書館建設與服務的數據環境

隨著信息技術的發展和社會數字化程度的提升，數據已經演變為信息化發展新階段最重要的生產要素。2021年3月9日，歐盟委員會發布《2030數字羅盤：歐洲數字十年之路》（2030 Digital Compass：the European Way for the Digital Decade）計劃，內容包括擁有大量能熟練使用數字技術的公民和高度專業的數字人才隊伍,構建安全、高性能和可持續的數字基礎設施,大力推進公共服務的數字化等[3]，為歐盟到2030年的數字化轉型愿景指明方向。2019年，黨的十九屆四中全會第一次在黨的文件中將數據作為與土地、資本、勞動力、技術相并列的第五大要素。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》在第五篇“加快數字化發展 建設數字中國”中提出未來發展規劃：迎接數字時代，激活數據要素潛能，推進網絡強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革[4]。2021年4月國家互聯網信息辦公室發布的《數字中國發展報告（2020年）》顯示，“十三五”期間，我國數字經濟總量躍居世界第二，成為驅動經濟高質量發展的關鍵力量[5]。2021年3月，教育部發布《高等學校數字校園建設規范（試行）》，提出高等學校信息資源主要包括以結構化數據為主的基礎數據和業務數據，以半結構化數據為主的基礎設施運行數據，以及以非結構化數據為主的數字化教學資源、科研資源、文化資源和管理服務資源[6]。2021年7月，教育部等六部門發布《關于推進教育新型基礎設施建設構建高質量教育支撐體系的指導意見》，提出要充分發揮數據作為新型生產要素的作用，推動教育數字轉型，并確定了構建新型數據中心、促進教育數據應用、升級網絡學習空間等重點發展方向[7]。

圖書館學界對數據的關注持續較長時間，相關的研究和實踐涉及大數據對圖書館建設與服務的影響及其應用[12-14]、小數據在圖書館服務中的應用[15]、科研數據管理與服務[16-17]、關聯數據研究[18-19]、數據素養[20-21]和開放數據等[22]。研究視角和重點各不相同，有的是研究數據環境下圖書館建設和服務的機制，有的將數據作為圖書館建設和服務的一種理念和手段，有的將數據作為圖書館資源建設的對象。據此，筆者認為，圖書館依賴的知識創造、傳播與利用環境正在從信息時代進入數據時代[23],數據將為高校圖書館智慧化的線上服務提供物質和能量基礎。

3 數據賦能高校圖書館線上服務的特征和運行機制

3.1 數據賦能高校圖書館線上服務的特征

近年來，借助大數據、人工智能等技術提升工作效能已經成為各行業、各組織的普遍共識，對于基于網絡和數字化信息開展的高校圖書館線上服務，更應在工作中凸顯數據價值。具體來說，可以從資源、技術、服務機制三個層面審視數據賦能高校圖書館智慧化線上服務的特征。

首先，文獻信息資源的數據化。20世紀后期數字技術開始應用于出版領域之后，越來越多的出版社轉向數字化出版，Elsevier、Wiely、Springer、Taylor ＆ Francis等著名的國際出版集團紛紛推出數字化出版平臺，Springer于1996年推出Springer Link，Elsevier、Wiley則在1997年分別推出Science Direct、Inter Science，目前Springer所有出版物已經全部以e-First的形式出版[24]。出版形態的改變使得科研人員傳統的文獻獲取或信息索取方式也逐漸發生變化，互動性和創新型較強的知識服務以及多維度的數據分析服務成為新的需求。國際科技醫學出版社聯盟（STM）2015年發布的技術趨勢報告指出，科技出版領域的主要變化是從出版內容的可發現走向出版內容的可處理（From Discoverability to Actionability）[25]。

在數字化的基礎上走向數據化已成為科技出版領域的基本出版模式，與之相應的是，高校圖書館采購經費向數字化資源的傾斜和館藏資源的數據化。教育部高校圖書館事實數據庫中的歷年基本業務統計數據顯示，2015年之后，各高校平均電子資源購置費已經超過平均文獻資源購置費總額的50%，且逐年提升。麻省理工學院圖書館通過調查認為，在某些學科中越來越多的支持研究、教學和學習的信息是數字化的，因此該館把將近90%的館藏預算都用于購置在線期刊和電子書資源[26]。華南農業大學圖書館自2018年起持續進行文獻資源購置經費的結構調整，停訂了所有紙質學術期刊，電子資源購置費在文獻資源購置費總額中的占比超過80%。

高校圖書館館藏資源得以數據化或者館藏數字資源之所以能被稱為數據資源，是因為其數據量、數據類型都形成了較大規模，各種結構化、半結構化和非結構化的數據都可以通過分析、整理、計算、編輯等進行加工和處理，在圖書館服務工作的各個環節發揮其價值。傳統文獻信息資源的數據化主要是在數字化的基礎上，將文獻資源重新組織成為細粒度知識元，其核心方法是將文獻資源的具體內容置入按照一定規則設計的新的文本或數據結構中，并將眾多細粒度的知識元按照一定的語義鏈接在一起，揭示它們之間的各種關聯，實現知識內容的規范化、語義化、關聯化、智能化，讓這些知識對象都可計算、可重組、可融匯、可再創造，從而實現更有效的連接、更智慧的交互、更深度的計算、更有價值的發現和更智能的顯示，并通過和使用者進行個性化、動態化的交互形成新的數據對象和知識內容[27]。

其次，數據技術在不斷更新迭代，數據思維在逐步發揮主導作用。從技術角度來看，高校圖書館所有的數字化內容都是數據，例如文字、圖像、音頻、視頻、圖表、數值數據、流程、公式、工具、關系、過程、方法、結果等，而云計算、社交網絡、搜索引擎、人工智能等都是跟數據有關的前沿信息技術。技術的開發與應用建立在數據基礎之上，同時也使得數據產生的速度更快、數據量更大、數據種類更多。從前沿信息技術開放、共享的核心價值來看，其與圖書館長期提倡并踐行的共建共享理念是相通的。

張曉林教授在10年前曾提出諸多“顛覆性”問題[28]，其核心即技術對傳統圖書館的“顛覆”。圖書館行業一直行走在不斷應用新技術的道路上，例如機讀書目數據格式MARC、數字圖書館、移動圖書館等，數字學術出版、科學數據、語義化出版等也已逐步走入乃至“顛覆”圖書館服務場景。云計算、大數據、區塊鏈等新技術的出現，使現代圖書館從資源到服務都發生了深刻變化，研究者和工作人員努力基于圖書館線上服務的具體需求創新信息技術的運用場景、技術和方法，并且努力通過對既有數據的“學習”與“訓練”，探尋匹配未來數據的機器學習方法，從而獲得或提升線上服務的整體能力。目前學界對圖書館線上服務的思考模式，已經跳出傳統的文獻服務范疇，有研究者認為，在數據技術成為理性的“系統性知識集合”和“方法的總和”的情況下，應著力以數據智能計算為中心，著眼于數據的搜集、組織、挖掘、應用的全過程，并關注到數據技術所帶來的隱私管理風險，推進隱私管理的規范化與制度化，從而在數據價值與數據隱私之間實現平衡[29]。

最后，借助海量的數據及對數據的加工，高校圖書館線上服務可以對主體、行為、組織制度各方面進行科學解析，形成合理的資源配置機制與智慧決策機制。信息資源的數據化，顛覆性數據技術的應用，直接影響著圖書館提供具體服務的形態，甚至圖書館基礎設施和整個行業的業態。在行業深度整合、推進共建共享乃至跨機構的合作方面，圖書館在信息資源、人力資源、空間資源等方面都出現了多種形式的合作。2008年，美國中西部大學聯盟的13所大學、加利福尼亞大學系統和弗吉尼亞大學等聯合建立了HathiTrust數字圖書館，目的在于保存和分享成員機構的紙質館藏的數字化資源。目前它已成為一個成員達120多個，致力于通過合作收集、組織、保存、溝通和分享人類的知識記錄，滿足公眾數字學術資源需求以及數字資源長期保存的數字倉儲機構和高效能的資源服務平臺[30]。哈佛大學圖書館數字存儲庫服務（Digital Repository Service，DRS）在不斷強化其核心功能的過程中，還與校內信息技術部門、在線課程制作部門Harvard X、美國國會圖書館、JSTOR等校內外機構進行合作開發與建設[31]。此外，在加強與用戶合作，共同構建新型學習和學術資源共享體系方面，高校圖書館更是出現了很多新模式，從簡單的在線用戶需求采購到共同參與內容創建和機構知識庫建設，再到基于使用數據統計分析的資源自動匹配采購或收集，館員與用戶的角色在一定時候可以隨意轉換。數據已經不再僅僅被視為資源和技術，而是從“工具”轉化成了發揮重要作用的“本體”，對信息資源和用戶行為進行數據化分析，實現服務對象和服務內容的協同一致，并依托各類網絡終端設備實現資源或服務的無障礙推送，成為推進數據環境下高校圖書館線上服務逐步完善的新機制。

對于惡性嗜鉻細胞瘤及其轉移瘤無法實施手術者,可實施聯合化療,半數以上的患者可部分或完全緩解達兩年左右。

3.2 數據賦能高校圖書館線上服務的運行機制

基于數據賦能高校圖書館線上服務的特征，筆者構建了數據賦能高校圖書館線上服務的邏輯框架，如圖1。

圖1 數據賦能高校圖書館線上服務的邏輯框架

首先，基于問題導向原則，從數據賦能高校圖書館線上服務需要面臨的主要挑戰構筑其實現基礎，并提出破解思路。一是通過技術接入，主要是新一代信息技術的廣泛應用，構建內容關聯、多層次、多維度、多粒度的數據資源體系，為智慧化服務提供可用的內容；建立以數據為核心的新型關系網絡，重構圖書館與讀者之間的連接，實現圖書館與讀者之間、讀者與讀者之間的互聯互通、資源共享、精準化溝通和有效協同。二是通過智慧化的線上服務平臺建設，實現出版商、數據商、內容、作者、圖書館、讀者的全知識生態鏈整合，并可根據需要裝配各種應用，打造一站式智能互動平臺。三是通過智能化、便捷化、實時性的信息交互，實現從單向傳輸到雙向交互的轉型，擴充數據資源的來源，提升在線服務的資源匹配能力和場景重構能力。

其次，基于目標導向原則，從實現智慧化的數據賦能高校圖書館線上服務模式提出具體的服務策略，并揭示其工作路徑。智慧化服務是高校圖書館線上服務的終極目標，也是高校圖書館線上服務的方式和手段。從本質上來看，數據賦能高校圖書館線上服務促進了服務從決策驅動和需求驅動轉向數據驅動，作為服務基礎的各類信息資源數據和服務過程中產生的各類交互數據互相融合；依據資源關聯關系、用戶和資源關聯關系、用戶關聯關系乃至服務機構之間的關聯關系進行數據重組與重構，搭建機構、用戶、資源、技術的多元協作體系，促進多元主體的高效協同；同時在數據與高校圖書館資源建設、學習支持、科研支持等各項業務全面結合的基礎上，在線上服務的理念、方法、工具、內容等方面都形成協同效應和一體化機制，達到線上服務上下游相關業務間的深度融合。相關業務包括圖書館的核心服務業務如采訪編目、流通借還、電子資源管理、知識庫管理、用戶管理、空間管理、知識發現服務、學科服務、情報服務、統計分析等，還包括數據環境下創新性的開放應用支持，例如多主體參與的智能采選、靈活可定制的活動管理、智能化的參考咨詢、實體文獻和實體空間的在線預約或交換處理等。

3.3 數據賦能高校圖書館智慧化線上服務的體系架構

高校圖書館智慧化線上服務本質上是一個智能化生態體系，數據基礎、數據管理、智慧化線上服務以及相關的設備設施、人員、管理制度等共同構成了基于數據管理的智慧化線上服務體系架構（見圖 2）。

圖2 數據賦能高校圖書館智慧化線上服務體系架構

高校圖書館線上服務的數據基礎不僅包含購置引進數字化的文獻信息資源或者本館館藏資源的數字化后產生的數據，數據的開放訪問、開放更新，各類機構的專家、用戶以及普通的社會終端用戶也可以產生數據。圖書館的書目控制和規范控制、知識組織、文獻循證等方法，與語義網、大數據、關聯數據、知識圖譜等新技術結合后，煥發出新的生命力，催生出大量的智慧數據資源；科學數據管理、數字人文項目的興起，以及在線教育的實施與系統性支持等也對高校圖書館線上服務的數據收集提出了新的要求。因此，海量網絡數據，以及用戶基本信息、用戶行為數據、各類服務數據、圖書館與用戶之間的交互數據、高校的學術成果數據、科學數據、輔助決策的各類評價數據、社會機構或個人的第三方數據等，都成為數據基礎建設的重要內容。

數據管理是實現數據價值的必要條件，其核心功能就是實現數據的高效采集、規范管理、安全存儲。主要包括：根據數據基礎的范圍、規模，采用智能化的技術手段和數據集聚對分布在不同平臺的不同格式的結構化、半結構化或非結構化數據進行采集，然后遵循一定的標準和規范對所獲數據進行分析、挖掘、清洗，形成標準化的數據集合，并通過分類算法實現數據的歸類合并，通過關聯分析、相似度計算、數據建模、人工智能等技術構建起不同來源數據的關聯關系和交換路徑，將數據進行系統地融合和重構，進而確保高校圖書館線上服務平臺、項目、資源等能精準化、智能化地匹配用戶需求。

在數據管理的基礎上，高校圖書館可以實現個性化支持、可視化呈現的線上服務以及創設各種服務場景，例如智能化的在線搜索和在線咨詢、資源精準匹配與推送，以及有強大交互功能的學習支持、科研支持、分享與交流支持等。

值得注意的是，數據管理和服務的開展離不開設備設施、人員、管理制度等基本條件的保障。首先，擁有強大的計算能力、海量的存儲空間、良好的網絡環境、優秀的統計分析和決策分析工具以及穩定的容災備份系統和安全保障系統是高校圖書館數據管理的基礎。其次，館員是開展數據管理和線上服務必不可少的角色，應當建立適應高校圖書館智慧化線上服務的館員人才隊伍和高效的組織機構，使館員不僅能勝任數據處理和數據服務工作，還擁有較強的自主創新意識和學習能力。最后，構建科學合理的管理機制、人員、設備設施、服務等各方面的標準規范和有效的激勵措施，可以保障館員的工作符合標準并激發其工作積極性。以上這些基本保障條件與數據基礎、數據管理、服務內容共同促使高校圖書館線上服務成為泛在化、智慧化的綜合服務平臺，成為貫通知識生產、知識聚合、知識服務、知識利用過程，集學習、交流、創新于一體的虛擬生態系統。

4 數據賦能高校圖書館智慧化線上服務的創新實踐探索

隨著高校圖書館線上服務的普及和數據賦能時代的到來，越來越多的高校圖書館不斷創新線上服務形式，相關實踐探索主要體現在數據基礎建設、服務平臺和內容兩個方面。

4.1 數據基礎建設

近年來，科學數據、數字人文、在線教育資源等相關項目逐漸在高校圖書館興起，成為高校圖書館線上服務數據基礎建設的重要創新發展方向。

科學數據方面，美國國家科學基金會（National Science Foundation, NSF）在2007年啟動DataNet項目計劃，要求以圖書館為主體實施科學數據管理[32]。經過多年的探索，目前已有一批國內外高校圖書館在科學數據管理方面有了較好的應用實踐。哥倫比亞大學圖書館在網站上設置了開放數據欄目，構建了具備開放數據目錄導航與檢索功能的開放數據存貯平臺，以供公眾免費獲取該校大量開放數據[33]；哈佛大學、牛津大學、劍橋大學等高校圖書館均設置了科研數據管理網站[34-36]；北京大學圖書館建設的北京大學開放研究數據平臺，目前收錄了北京大學中國調查數據資料庫、北京大學健康老齡與發展研究中心、北京大學可視化與可視分析研究組、北京大學生命科學學院生物信息學中心等跨學科的開放數據[37]；復旦大學圖書館建設的復旦大學社會科學數據平臺，現已創建40個Dataverses、279個課題并上傳了486個文件，還建立了“復旦能源”“長三角社會變遷調查”“人口普查”“居民消費和碳排放”等專題數據庫[38]。

數字人文方面，高校圖書館參與數字人文建設的最初切入點主要是手稿、古籍善本、檔案、口述歷史、圖片、音頻、視頻等特藏文獻，以最大限度開發其歷史、人文、學術價值。近年來人文社科的研究領域在數字人文的幫助下不斷擴展延伸，高校圖書館開始更多地關注面向數字人文的知識服務、嵌入數字人文過程的科研數據服務，甚至直接主持具體的數字人文項目。數字記憶方面的資源，尤其是互聯網信息、活態記憶資源等也成為了高校圖書館非常重要的保存和處理對象。例如劍橋大學圖書館主持的劍橋數字人文中心（Cambridge Digital Humanties, CDH）配備有專門的數字人文實驗室（CDH Labs），該實驗室負責在劍橋數字人文中心項目的概念形成期、啟動期、實施期和可持續發展期等各個階段提供研究支持和成果應用維護支持[39]；賓夕法尼亞大學的一個記錄16—19世紀西半球猶太人歷史的數字人文項目——杰西森-卡普蘭美國秘庫數字化項目（Jesselson-Kaplan American Genizah Project）是由圖書館直接主持[40]；香港浸會大學圖書館基于“推動數字人文發展”的理念, 與多個中外機構聯合推出了敦煌研究、中醫藥數字化、數字化遺產等數字人文項目[41]；上海交通大學圖書館為充分開發利用民間文書資源，也正在開發建設上海交通大學地方歷史文獻索引數據庫[42]。

在線教育資源方面，作為一個參與高校教育教學工作的重要機構，高校圖書館對教育資源的關注由來已久。數據環境下的在線教育資源建設有更豐富的內涵，既包括對網上公開課程資源、機構內部在線課程資源的收集整理，也包括對更大范圍的開放教育資源的收集整理，即開放內容（open contents）、開放軟件（open source software）和開放許可（open license）[43]，例如課程、課程參考材料、教科書、試卷、軟件以及用于支持獲取知識的工具等，還包括基于支持教育教學目的而開展的高校圖書館已有館藏資源的組織整合。近年來，高校圖書館在將開放教育資源納入信息資源建設體系，加強電子教參建設等方面都開展了一些探索實踐[44]，尤其在疫情之后更加重視對這些資源的收集和整理，例如清華大學2015年就已全部上線新雅書院的通識類課程指定參考書，2020年疫情期間更是多途徑收集各院系需求，電子教參在短時間內從3 100種增加到6 600種[45]。

4.2 服務平臺和內容

高校圖書館智慧化線上服務平臺和具體服務內容的相關創新實踐主要體現在資源服務，學習支持、科研支持、分享與交流支持，在線咨詢、在線教育以及線上活動組織等方面。

資源服務主要是通過整合各類文獻信息資源元數據，結合本校讀者的實際需要，建設資源搜索發現平臺來實現。隨著個人信息采集、存儲、管理、挖掘、應用等方面的關鍵性技術的推廣應用，越來越多的高校圖書館開始嘗試建設資源精準匹配推送平臺，通過從海量信息中高效選取有價值的部分，并將其加工成知識來滿足讀者個性化、專業化、動態化需求。

學習支持、科研支持、分享與交流支持等主要是基于讀者需求的類型進行劃分，一般是在資源服務的基礎上進行，也有些直接依賴資源搜索發現平臺，或者是通過在更加細粒度的知識組織基礎上建立新平臺并增強平臺的交互功能來實現。例如上海交通大學圖書館基于Primo系統建立的思源探索系統，可以通過功能拓展自動獲取用戶學歷、專業等信息，并實現學科化資源排序以契合用戶需求，用戶還可以為資源添加標簽、發表評論或者個性化定制自己所需的內容[46]；上海科技大學圖書館的知識管理系統支持對學校、院所、課題組和個人的知識產出、知識關系等進行多粒度、多維度的實時分析[47]；華南農業大學圖書館目前正在啟動學術成果數據庫及服務系統建設，建成后的系統將支持本校學術成果的存儲、管理、服務，具備ESI學科對比分析、學科發展趨勢分析、學術貢獻度分析等功能，可為學校的學科建設提供情報分析服務。

在線咨詢、在線教育以及線上活動組織等主要是基于服務的方式進行劃分。這些服務從表面上看是將線下服務轉移到線上，但是基于海量數據的智慧化服務方式又使其與線下服務有著本質區別。例如智能化的在線機器人咨詢已經取代了一部分人工在線咨詢的工作，清華大學圖書館、上海交通大學圖書館、南京大學圖書館等先后使用不同的平臺和技術構建了各自的智能咨詢系統[48]；在線教育和線上活動組織也在充分掌握讀者數據和相關資源數據的基礎上，實現了較高程度的資源自動匹配和自動推送。

5 高校圖書館線上服務的挑戰與未來發展

5.1 高校圖書館的價值回歸

以紙質文獻收藏為主的傳統圖書館運作模式逐漸式微已是不爭的現實，未來圖書館的形態也暫時未有定論，但不可否認的是，線上服務已經成為高校圖書館當下的主要服務方式。推進高校圖書館線上服務的深入發展，首先應該重視高校圖書館的價值回歸。圖書館的獨特性質是公眾熟悉、信任的社區中心的集散場地[49]，高校圖書館更應如此。現實的研究和實踐基礎充分證明，以數據為中心和以用戶為中心的高度統一，促進了高校圖書館“為人找書，為書找人”價值的回歸。數據時代，圖書館規范的分類思想和核心的知識組織技術，在持續推進高校圖書館前行，知識的中心、權威數據的中心始終在圖書館，而不在信息混雜的公共互聯網。由中國科學院武漢文獻情報中心和中國科學院文獻情報中心合作推出的“‘COVID-19’科研動態監測每日快報”，通過提供最新科研論文線索、摘譯科研論文主要內容來服務我國的科學研究。這些最前沿、最有價值的研究成果大多被刊載在Science、Nature、NEJM、LANCET等學術期刊和bioRxiv、medRxiv等預印平臺上，是高校圖書館的重點線上服務資源[50]。

5.2 服務能力與服務意識的再造

高校圖書館是基于知識內容開展工作的知識服務機構，也是符合高校二級單位定位的教育機構。當知識本身走向數據化和計算化，在線教學和線上教育資源越來越受到重視的環境下，線上服務便不可避免地成為主要的服務陣地。因此高校圖書館應高度重視并重新審視其線上服務的目標與方式，再造數據環境下高校圖書館的線上服務能力和服務意識。

從理論上來說數據賦能的高校圖書館線上服務能解決很多重要問題，例如資源的精準推送、資源建設的績效評價、服務效果評價、服務場景擴展等。但是高度融合、高度智慧化的線上服務體系首先需要解決數據孤島、數據黑箱等問題，打通從資源到服務應用乃至線下的用戶、館員、設備、環境等之間的壁壘，這個過程中，數據無法單獨發揮作用，而是要有相關的制度、人員、設備條件作為支撐。維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶說，大數據時代我們收集的所有數字信息現在都可以用新的方式加以利用[51]，但是我們不能迷信數據，避免走入數據依賴或者技術依賴的誤區。數據賦能高校圖書館線上服務并使其實現智慧化是技術應用的結果，然而我們也應該看到其中存在的風險，例如數據安全風險，知識產權風險，用戶肖像權、隱私權風險等，特別是為推進精準化服務而開展的基于讀者個人信息的大數據分析與利用，應避免讀者因其之前的行為而被貼上某種身份標簽，進而產生算法歧視或進入自治困境（autonomy trap）[52]。在具體實踐過程中，高校圖書館要以更寬廣的視角看待線上服務，基于任何已經產生數據或者可能產生數據的組織或個人，建立完善的上下游協作機制和面向創新服務的發展管理機制，并充分重視館員隊伍建設，通過開展學習培訓不斷提升館員的知識水平，通過多渠道引進人才來完善館員知識結構，著力培養一批適應數據環境且具備良好服務意識和多學科知識儲備的“智慧”館員。

我們應該認識到，智慧化的線上服務發展空間廣闊，而大部分圖書館目前還處在線上服務智慧化的初級階段，關鍵技術環節和制度建設支撐尚且不足，缺乏頂層規劃，因此高校圖書館在推進智慧化線上服務建設的過程中要合理規劃自己的發展方向。從在線文獻檢索、文獻傳遞，到在線咨詢、在線預約、在線活動，再到智慧化的知識搜索服務、在線信息素養教育、在線教學支持、科學數據服務等，高校圖書館線上服務的發展整體上是一個逐漸提升智慧化服務水平和收集、利用數據能力的過程，各高校也應該對自己的線上服務能力有合理的定位與預期。

6 結語

程煥文教授曾提出“資源為王，服務為本，技術為用”的觀點，初景利、高春玲則認為需求為本、資源為基、技術為翼、服務為王[53]。在信息技術高速發展的今天，資源的數據化、服務的泛在化已經成為不可逆轉的發展趨勢，只有主動適應新環境，主動利用數據賦能圖書館智慧服務，才能解決處于網絡時代的高校圖書館所面臨的入館人數減少、圖書借閱量下降、影響力下降等問題，進而不斷完善新時代高校圖書館的知識服務體系，提高高校圖書館的管理與服務效能，提升用戶知識信息獲取滿意度。