大數據時代高校圖書館精準服務探究
——以湖北民族大學為例

景愛霞，余昭芬，黃雙林

(湖北民族大學 圖書館，湖北 恩施 445000)

0 引言

大數據是多媒體技術和物聯網技術全面普及后的必然結果，是指數據規模巨大、類型多樣且信息傳播速度快的數據體系。大數據時代的特點是全面性、實時性、豐富性。大數據的思維具有規律性、開放性、關聯性的特點。圖書館每天產生大量的數據，包括讀者大數據、業務大數據及其相關聯的半結構化數據等。圖書館的大數據思維是對獲知的數據資源進行深入挖掘，然后根據這些數據之間的關系，對用戶行為、興趣愛好等進行分析預判，進而對圖書館進行科學的管理與服務創新。

個性化的精準服務是一種主動服務模式。精準服務體現在“精準”上，具有針對性和個性化的特點[1]，需要在服務之前對服務對象有個深入的了解、精確的定位。相對于傳統的服務而言精準服務更加具有主動性、創新性。以用戶需求為中心的個性化精準服務是大數據時代高校智慧圖書館的發展趨勢。

最早提出圖書館精準服務概念的是美國國家會議中心圖書館[2]。國外精準服務領域研究偏重綜合應用，大數據對圖書館服務建設的具體工作模式、解決方案等研究并不深入具體。隨著信息技術、AI智能領域的不斷發展，圖書館的建設領域、知識領域和服務領域迎來了全新的機遇和挑戰。我國圖書館“大數據+精準服務”尚處于起步階段，國內關于精準服務技術的研究主要圍繞單種技術應用展開，是一種“技術為導向”的“點型”研究。比如，代表高校圖書館創新發展主流趨勢的RFID技術、移動圖書館、微信服務平臺等的應用，還有很大的發展空間。

1 大數據時代高校圖書館精準服務面臨的現狀和挑戰

1.1 受到各種媒體、電子資源沖擊，沒有真正體現圖書館的優勢價值

隨著5G時代的到來，身處大數據時代的人們每天都可便捷獲取海量的信息，大數據降低了用戶獲取知識信息的成本。當代高校大學生更多是主動或者被動地從網上獲取一定的信息，反而對圖書館的利用程度較低。有關高校大學生對圖書館使用情況的數據表明，72%的學生通過網絡獲取信息，而通過圖書館獲取信息的學生僅占28%[3]。本文對湖北民族大學圖書館調查顯示，大學生訪問圖書館網站的只占26%，甚至有3%的大學生從來沒有使用過圖書館的資源。大數據環境下每天的信息量讓人應接不暇，如果高校圖書館不意識到面臨的嚴峻形勢，對讀者的精準化訴求還不引起重視，久而久之就會失去讀者。

1.2 各種館藏資源和讀者的實際需求不匹配，借閱量逐年下降

目前，湖北民族大學館藏紙質、電子文獻共計300多萬冊(件)，中外文數據庫32個，自建特色數據庫6個。但從近5年的閱讀報告分析數據來看，紙質圖書借閱量不斷下滑，數據庫的使用也不盡如人意，讀者對圖書館的整體滿意度不高。而專門為教師建立的服務群，每天的文獻檢索、科技查新和情報分析卻讓信息咨詢館員應接不暇。一方面，大量優質資源藏在深閨人不知；另一方面，讀者訴求得不到回應。目前，多數高校圖書館服務主要是以學校圖書館和數字圖書館為中心，學生通過登錄學校網站或來到圖書館尋求服務。采用的是“解答你的需求”的模式，而不是以“通過了解你的需求來幫助你”的用戶個性化需求為中心[4]，圖書館員要運用大數據思維來提高服務質量，為建設一批高水平高校而努力。

1.3 高校圖書館員對大數據分析處理能力偏低

對數據的挖掘、分析應用到高校圖書館的精準化服務中是智慧圖書館的創新要求。目前，除了少數發達地區“雙一流”高校，像湖北民族大學這類地方高校圖書館員普遍年紀偏大，學歷不高，所學專業非圖書情報相關專業，對傳感技術、云計算、移動互聯網、人工智能等新技術不甚了解，難以滿足智慧圖書館的管理與服務需求。大數據技術具有異構性、多樣性、跨領域、跨學科等特點[5]，大數據時代圖書館員需要重新對角色進行定位。未來的智慧圖書館員需要掌握處理和分析數據的能力，揭示出隱藏在背后的潛在價值，通過對大數據的深入挖掘，滿足用戶的個性化精準需求。大數據環境下圖書館服務模式構架如圖1所示。

圖1 圖書館服務模式構架

1.4 缺乏和讀者的互動交流平臺

湖北民族大學雖然擁有豐富的館藏資源，也進行了智慧圖書館的建設，包括流通系統、借還系統、門禁系統，但是各個系統是獨立的，沒有形成便捷互動的平臺，即使搭建了一些平臺也僅停留于新書推廣、閱讀推廣等表面。很多讀者在使用圖書館資源時感到眼花繚亂，不知所措。高校的服務模式是簡單的、被動的，難以滿足高校多層次讀者的個性化需求。

2 提高大數據時代高校圖書館精準服務的策略

一件事物發展到一定時期都面臨著轉型的問題，大數據背景下的高校圖書館也不例外。個性化教育是智能時代教育變革的必然趨勢，大數據技術給精準服務帶來挑戰的同時也帶來機遇。圖書館應該把握時代的發展脈搏，積極探索多種服務方式，提升師生對圖書館服務的滿意度。

2.1 發揮圖書館的權威優勢，打造具有價值的優質資源

高校是知識分子集中的場所，涉及專業多，師生層次豐富。圖書館是一個比較有權威性的信息機構，能夠為用戶省去自己鑒別信息真偽的時間，提高信息資源的使用效率。高校圖書館的資源具有其他平臺不具有的優勢，例如連續性、稀缺性和專業性等。要充分利用其優勢，甄選一些權威性的優質信息。錢學森曾說：“現代的圖書館、檔案館、情報單位的人員，應該是信息專家和信息工程師，是信息系統的建設者，也是使用的向導和顧問”。調查表明，越是某些領域研究深入的學者對個性化精準服務要求越高。比如，湖北民族大學為教師提供的科技查新、高層次文獻信息連續性推送等服務，自開通以來得到教師一致好評。圖書館可對已有的各類大數據資源進行細致的甄別、篩選，確保圖書館每一類讀者甚至每位讀者都能精準化地獲取可靠有用的資源，從而對圖書館產生信任和依賴。

隨著高校的更名和“雙一流”大學的建設，高校圖書館購買了大量紙質圖書和電子數據庫。高校圖書館之間要主動開展大數據資源共建共享工作，積極彌補資源短板，這樣既彌補了資源不足又可以節約購置經費。圖書館還可以利用自建的特色數據庫發揮獨特優勢。一些古籍手稿在傳統閱讀模式中易損易壞，圖書館可借助VR，AR技術實現珍貴資料向大眾開放，提高資源利用率。隨著數據資源的深入拓展和不斷發掘，有人預言未來圖書館甚至有可能成為數據超級市場和數據交易中心[6]。

2.2 加快智能設備的建設，提供個性化精準服務

包括湖北民族大學在內的很多地方高校都建立了智慧校園、智慧圖書館。智慧圖書館建設方案之一就是使用電子標簽(RFID)和自助借還系統。圖書館要提高RFID的智能水平，通過移動互聯網云計算服務、大數據技術、人工智能技術等，把傳統的自助化借還服務逐步向高層面的“資源、空間、用戶的數據化”轉變。

湖北民族大學圖書館堅持“以讀者為中心，以服務為導向”的理念，全館紙質文獻實行全天候自助借還模式，電子文獻24小時開放，還和恩施州圖書館、恩施職院實行館際互借模式。推出了讀者薦購、新書推送、閱讀推廣等多類型、多層次的服務，可通過“OPAC——我的圖書館”享受個性化服務，但是大數據背景下的精準化服務的普及范圍不高。圖書館每天都會產生海量的數據，圖書館員要重視并利用好這些數據。還可以分析系統中用戶的閱讀習慣和感興趣的資料和書籍，搭建圖書館智慧服務平臺，做好圖書采購及資源分配管理。高校圖書館以差異化、分眾化理論為指導，為用戶建立以人工智能技術為核心的深層次精準服務，包括信息推送、參考咨詢、學科服務等個性化服務[7]。圖書館要根據已有的數據不斷跟蹤用戶需求變化，將最前沿的信息資源及時推送給用戶，并且不受時間和空間的困擾，讓讀者體會到圖書館精準服務的“溫馨”與“便捷”，從而吸引、留住讀者。

大數據環境下高校圖書館信息資源獲取整合路徑(數據的采集、存儲、預處理、大數據共享)，如圖2所示。

圖2 圖書館信息資源獲取整合路徑

2.3 培養一批符合大數據時代需求的高校圖書館精準服務人才

比爾·蓋茨1997年接受美國圖書館采訪時說過，圖書館是一個加油站和充電站。雖然人們可以上網獲取大量信息，但是圖書館所做的大量不可替代的工作更有助于人們提高工作效率。大數據時代的閱讀服務呈現出信息化、智能化、數字化特點。從技術層面，大數據時代高校圖書館開展精準服務已經不是難題，很多服務領域已經有成熟的模式可以借鑒。目前的困難是需要一批高素質的館員熟練地在圖書館精準服務中運用這些新方法、新技術、新手段，從而提高圖書館“以人為本”精準服務的效果。因此培養和引進一批高校智慧圖書館的復合型人才迫在眉睫。一方面對具備一定互聯網基礎知識的館員進行大數據、信息技術等知識的培訓，另一方面通過人才引進的方式解決具體困難。

2.4 建設便捷的互動平臺

隨著5G通信的覆蓋，物聯網技術在移動閱讀、館外自主閱讀等方面具有優勢。高校圖書館的服務系統更加便捷化、人性化。國內一些有條件的高校圖書館也進行了大膽的嘗試，如清華大學、上海交通大學、上海師范大學等高校圖書館的學科博客服務就是為用戶量身定制服務。上海交通大學研發的統計平臺將館藏資源、流通系統和學科服務進行管理，為圖書館的個性化精準服務做指導[8]。未來高校圖書館將是最前沿的學科知識服務中心、資源共享互動平臺。

3 結語

隨著智慧校園的建設，智慧圖書館的建設也隨之跟進，圖書館的建設使得高校圖書館不僅僅是個“藏書樓”，還將擔負著文化傳承交流的重任。它將在不斷拓展服務的過程中做出科學分析，積極主動跟蹤并不斷推進服務。當然，在為師生進行精準化服務的同時，圖書館要注意師生隱私和信息安全等問題。