大數據時代高校圖書館智慧服務的邏輯與路徑*

文/張小英（陜西學前師范學院）

一、引言

國外圖書館智慧服務的實踐探索有澳大利亞昆士蘭州立圖書館計劃通過在社區圖書館中應用智慧技術來建設智慧社區，搭建線上線下于一體的平臺為用戶服務。2002年，新加坡圖書館在全世界范圍內率先將RFID技術應用于圖書館，市民使用身份證等有效證件便可自有借閱，極大地提升了圖書的使用效率。之后許多圖書館也引進RFID技術，如洛克菲勒高校圖書館，購進安裝RFID系統來為全校師生創造便捷的服務。北美地區有130多家圖書館構建基于物聯網的RFID技術系統、芬蘭奧盧高校嘗試使用無線網系統、牛津高校和杜倫高校使用GPS定位技術、哈德茲菲爾德高校和邁阿密高校使用二維碼技術等為讀者提供服務。2014年，馬來西亞國家圖書館與三星電子合作，創辦2所三星智慧圖書館，為用戶提供平板電腦、電子雜志、電子報紙，并有專業的人員和志愿者提供全程的指導服務。

國內對圖書館開展智慧服務的研究是基于智慧圖書館的角度展開的。同國外學界一樣，可以分為理論研究和實踐研究。在理論研究層面，學界尚存在爭論——圖書館的服務是以技術為核心還是以用戶為核心。實踐研究層面是倡導在圖書館應用機器人服務，以降低工作強度，提高工作效率。

本文主要基于課題研究的基礎上，通過對大數據背景下高校圖書館智慧服務的研究狀況進行梳理，而后提出由物質、服務、技術三個層次組成的智慧服務邏輯體系。尤其是對高校圖書館智慧服務的推動路徑進行深入的探討，以期能夠為高校圖書館的智慧化服務提供強有力的支持。

二、智慧數據服務內涵

在大數據時代，從海量數據資源中獲取、篩選、整合可操作的信息，是圖書館智慧數據服務的重要組成部分，同時也是實現決策與執行的有效支撐。

首先，智慧數據服務突出智慧化，使得數據挖掘切實能夠與服務智慧化體系銜接起來。

其次，智慧數據服務是一種技術手段與流程[1]。例如，在用戶的科研活動中，可以通過智慧裝備、軟件等手段，把科學數據融入智慧數據服務的整個過程中。在此過程中，數據監控、指標評價、業務決策、用戶需求等具有高度的一致性。再者，智慧數據資源是一種可更新的資源，它包含文獻、文化資源、智慧館員、使用者實時數據資源以及圖書館運行過程中的數據資源。其基于圖書館所蘊含的大量信息對智慧系統的依賴性，切實構建以智慧化為核心的智慧圖書館服務體系，進而為推動圖書館業務改革提供良好的技術基礎。

三、大數據環境下高校圖書館智慧服務研究現狀梳理

（一）智慧性知識服務是高校圖書館智慧服務的核心

在科學技術的發展過程中，圖書館服務經歷文獻服務、信息服務和知識服務三個階段，最后進入智慧服務時代。

高校圖書館在智慧服務內容方面相對廣泛，其需要突破傳統的時空局限，通過對感知數據的分析、感知和利用，使用戶充分吸收、感知和利用這些信息，并將這些信息以個性化和智慧化的方式傳達出去，由此使得用戶的創造力能夠得到優化提升，并有助于用戶實現知識增值的目標。

（二）大數據是高校圖書館智慧服務的重要資源

“互聯網+”給高校圖書館帶來巨大的變化?！盎ヂ摼W+圖書館”是一種以數字圖書館為核心、以用戶為驅動的新型網絡應用。在智慧圖書館擴展業務的同時，也能吸引到一定的客戶群體，為客戶提供全方位的個性化服務。

在“互聯網+”時代，高校圖書館的智慧化服務，需要運用各種社會手段，實現對數字化信息的優化構建，同時還需要實現對半結構化信息的有效整合。數據是高校圖書館信息資源的重要組成部分，它包含用戶行為數據、海量資源數據和自身業務過程數據。在高校圖書館的建設中，應從大數據思維的角度探討各種問題。此外，還需要加強大數據為改進圖書館的服務提供準確的數據支持，以便為優化決策效果提供技術支撐[2]。

（三）大數據挖掘是高校圖書館智慧服務的關鍵

數據挖掘技術是實現豐富大數據類型以及促進大數據增長的有效方法。在智慧圖書館的建設中，智慧技術是關鍵要素之一。高校圖書館擁有豐富的文獻知識，可以運用數據挖掘技術對海量的信息進行深度挖掘。并且還能夠基于對用戶需求的發現和獲得，同時將海量的知識資源和用戶的大數據進行動態鏈接，從而促進知識的創造性運用，進而在最大限度地挖掘知識價值的情況下提升高校圖書館的智慧服務效果。

四、高校圖書館智慧服務的邏輯框架結構

高校圖書館智慧化服務模式的改革實質是不斷加深空間、資源和人之間關系的深度整合。圖書館知識服務和人工智慧技術是實現圖書館智慧化服務的關鍵。高校圖書館智慧服務的總體邏輯架構見圖1，包括物質層面、服務層面以及技術層面。

圖1 高校圖書館智慧服務邏輯總體架構

通過圖1可知，高校圖書館的智慧服務平臺建設以物質、技術和服務三個服務維度為基礎，以動態滿足使用者的需求為基本準則，并且充分運用了智慧的資源聚集形式。

在構建智慧服務平臺的過程中，高校圖書館可以利用動態服務解決用戶的實際需要，同時實現對多維信息資源的同步檢索，簡化檢索入口。利用智慧連接技術，還可以實現基于數據挖掘的智慧查詢和搜索。為了更好地滿足用戶的數據分析、信息篩選的需要，高校圖書館充分運用“智慧服務”技術支持，將圖書館的多元數據庫高度集成，并結合深層挖掘與整合的海量數據，為用戶提供智慧化以及高維度的知識服務。期間可以利用智慧數據收集的思想和智慧信息識別技術，促使館藏資源與社會實踐活動的良性互動。

五、高校圖書館智慧服務模式研究

（一）管理模式

高校圖書館的智慧化服務需要構建起各個要素相互獨立、相互制約、相互聯系的運作機制。本文從三個方面對高校圖書館的智慧服務管理模式進行調查。（1）資源管理。在智慧服務模式下，要突破文獻、期刊、多媒體等傳統模式的限制，實現對文獻、期刊和多媒體的統一加工、分類和存儲。在此過程中，要突破傳統的資源單元分割模式，以知識為基礎，重新加工、整理各類資源，以滿足使用者多樣化的需求。由于高校圖書館的資料種類較多，資料之間存在著不同的異構，因此可以將資料的格式轉換為便于管理的形式。（2）對使用者進行管理。高校圖書館的智慧服務是以用戶為基礎的，對其進行有效的管理能夠提高其信息素質和使用體驗。在此過程中，可以使用人像技術構建四個層次的結構模型，并根據使用者的需要，提供智慧的資訊。（3）空間管理。眾創空間由于其便利性、低成本和可開發性等特點，在高校圖書館中得到廣泛的推廣[3]。

（二）資源服務模式

本文從三個方面對高校圖書館的資源服務進行分析，指出目前高校圖書館的資源服務模式存在著三個問題。（1）移動圖書館服務。使用手機終端，使用者可以在任何時間、空間上使用圖書館APP，由此使其能夠突破時間和空間限制，享受到圖書館的服務。（2）推動資源的活動。通過智慧服務，實現從線下到線上、從咨詢到知識挖掘，再到通過無線連接的移動終端，使其在圖書服務中的應用更加廣泛。本文通過對目前高校圖書館智慧服務的現狀分析，結合用戶的潛在需求特征，提出建設下一代智慧服務平臺的構想，以達到滿足用戶個性化信息資源需求的目的。（3）提供個性化的客戶服務。高校圖書館根據讀者的閱讀路徑，對讀者的閱讀喜好進行分析，從而為讀者提供個性化的推薦服務，現如今，所提出的利用人物肖像技術為用戶提供準確的資源和提高用戶體驗的方法應用頻率相對較高。

（三）新型用戶體驗模式

通過調查發現，目前國內高校圖書館的用戶體驗創新主要有三個方面：（1）智慧推送。智慧推送是高校圖書館利用現代科技對網絡中的大量數據進行采集、整理、加工，并將其準確地傳遞給用戶。RSS技術以其高度集成、強大的分析能力和可繪制性，準確地滿足用戶的需要。運用嵌入式技術，在高校圖書館的基礎上，以聯盟機制為基礎，以用戶的需要為核心，以“轉知成慧”。（2）開發智慧產品。智慧產品指的是以物聯網、人工智慧等高新技術為基礎的二次開發。期間可以建設創新科技服務平臺，為高校科學研究提供支持。（3）智慧搜索。與傳統檢索相比，高校圖書館的智慧檢索具有靈活性、互動性和個人化等特點。檢索的結果包含館藏、數字和網絡等各種資源，同時還可以利用RSS、標簽等可視化技術，使得檢索的效果更加直觀，還可以將查詢的結果以電子郵件或二維碼方式直接傳送至使用者。

六、高校圖書館智慧服務模式的推進路徑

（一）優化配置智慧數據資源

首先，在“智慧管理”的基礎上，根據不同的數據資源，進行資源的合理配置、分類、存儲和利用，并將其應用到智慧數據服務中，根據不同的場景、不同的平臺，對不同的用戶提供個性化的數據服務?！爸腔酃芾怼敝鲝埲娴闹腔蹟祿Y源管理，是指在任何時間、任何地點都能熟悉和掌握數據資源，而后根據使用者的需要，準確快速地選擇分類、專題、軟件等智慧數據的識別方式，從中篩選和發現新的有用數據，并把它們轉化為智慧數據資源。

其次，加強信息資源共享機制的構建。在大數據時代，各機構、行業和區域都難以獨立地構建起自己的智慧數據資源，因此為了更好地開發和合理利用這些信息，將需要對不同類型的圖書館進行全面的智慧數據資源分析。同時，在建立智慧數據資源的過程中，還應從館藏資源、特色資源中挖掘出智慧型數據資源。并加強與其他組織的協作，以促進信息資源的共享和整合。

最后，圖書館要加強對智慧信息資源的協同管理。適當地考慮到不同主體在智慧數據資源的優化分配中所扮演的角色，并對其進行分類，使其功能得到最大限度地發揮。除此之外，還應該根據服務經驗，不斷激發各主體對智慧數據資源的開發與使用，以提高其資源的優化配置效能。

（二）基于用戶畫像細化智慧數據服務

基于用戶畫像細化智慧數據服務主要是根據讀者的知識需要，對智慧數據進行精煉，以此有效地提升其服務效率。一方面，要重視挖掘和創造信息數據所蘊含的知識價值；同時，還需要根據使用者的行為軌跡，對使用者的行為進行分析，繪制出使用者的畫像，從而有效地預測使用者的資訊需求，并主動地為使用者提供個性化的智慧資料。同時，還要積極融入用戶的科學研究進程中，為用戶提供數據分析、數據挖掘、科技查新、知識發現、數據推送等多種服務。另一方面，需要根據具有一定的特點和宣傳價值的館藏資源，根據訪問量、關注度等構建具有特色的資源庫，以此提高智慧數據服務的可用性，進而為用戶知識創新提供有力的支持。

（三）以技術賦能智慧數據服務

智慧數據是建立智慧圖書館服務體系的基礎，而智慧數據是其最具代表性的體現。這種技術將能夠有效突破傳統文獻承載方式的制約，并能有效地將信息的細粒度進行組織和展示，從而提高智慧服務的準確性。圖書館可以通過建立動態的可視化知識圖譜促進知識服務的更新，從而為用戶提供高品質的智慧信息服務。而在智慧資料服務方面，區塊鏈技術的非中心特性特征可以有效地提高智慧資料的一致性，而非篡改特性特征則能有效地提高智慧資料儲存的安全性。利用時間戳技術，可以保證信息的可跟蹤性，而共識機制可以提高信息共享的透明度。因此，在圖書館智慧數據服務中引入區塊鏈技術，可以有效地推動信息服務的深入發展。在這種情況下，利用新技術對智慧數據業務進行賦能，將是提高圖書館業務效率的唯一途徑。

（四）依托評價與反饋機制持續增強智慧數據服務效能

圖書館要重視對智慧數據的評估和反饋，將其作為不斷完善和提升用戶滿意度的一個重要途徑。無論是導航檢索、參考咨詢等被動應答的服務，或是嵌入使用者的研究過程中主動為其提供個性化的科學研究服務，都屬于智慧數據服務范疇。其使用者評估的結果，是圖書館認識自身服務不足、確定服務改進方向的關鍵。因此，要構建和完善智慧信息服務的評估和反饋機制。并且需要采用定期網上和線下的問卷調查等方式，或者在主頁上設立評估反饋區，以了解讀者對智慧數據的使用情況和主觀感受。在此基礎上，完善智慧數據的業務模型，進而為提高智慧數據的服務效率奠定良好基礎。

（五）注重培育館員和用戶的智慧數據素養

數據素質通常包括數據意識和態度、數據知識和技術、數據道德。在新的歷史時期，如何建設智慧圖書館的信息資源，并在服務內容和服務方式上進行創新，是每一位圖書館工作者的共同追求。圖書館人員智慧數據素質的培訓是十分必要和迫切的。圖書館人員需要進一步熟悉數字化掃描、縮微加工、專業數據整理等智慧數據的制作和智慧共享過程，使其能夠在高度強化的技術處理能力下處理智慧服務過程中的問題，并且需要提高智慧數據的管理道德觀念。根據數據資源的獲取、加工、存儲和再利用等方面的需求，進行數據規劃、數據監護、數據共享、數據分析、數據權益等方面的訓練，以期提升圖書館人員的智慧數據素質。對于使用者來說，在大數據時代，提高資訊服務的使用效率，是獲取和利用所需資訊的重要保證。使用者可以通過參加講座、線上課程、培訓班等方式，切實強化自身的服務素養。

七、結束語

隨著“互聯網+”技術的普及，高校圖書館的智慧服務能夠有效地提升其個性化和主動性，從而極大地促進知識創新趨勢的發展。利用大數據挖掘技術，可以從海量信息中提取知識和信息，從而解決知識共享、推薦、導航等智慧服務等方面問題。

圖書館要始終立足于用戶的需要，依托自身的資源和人才優勢，不斷提高數據質量，拓展數據發布渠道，從而進一步提升智慧數據服務效能，并且還需要強化對智慧圖書館服務人員綜合素養的有效培養，進而為有效滿足用戶的知識創新與科學研究提供良好載體。