“厚數據”思維下圖書館館藏數字資源整合與服務研究

李航

摘 要：文章對“厚數據”和數字資源的相關概念進行了概述，剖析了“厚數據”思維下進行圖書館館藏數字資源整合與服務的必要性，在此基礎上論述了圖書館館藏數字資源的整合方法，包括資源整合方案、采集終端過濾和互動性資源整合等具體思路，最后提出了相應的服務策略。

關鍵詞：“厚數據”思維；館藏數字資源；資源整合；服務策略

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588（2023）08-0128-05

在人類持續不斷的活動中，大量有意義的數據從中產生，這便是工業時代步入數字時代的重要保障，這些大數據被廣泛應用于各大領域。同時，大數據得到越來越多人的信任與依賴，人們也逐漸傾向于“用數據說話”揭示問題的實質，這就是“大數據”時代。但是，“大數據”思維下過分注重數據之間的相關性，弱化了其中的因果關系，應回歸數據意義本身，更好地挖掘數據背后的故事和因果關系。因此，將“人”的因素不斷融入數據分析中，這就是“厚數據”思維。本研究將引入“厚數據”思維探討圖書館館藏數字資源的整合方法以及服務策略。

1 相關概念概述

1.1 “厚數據”的內涵與特征

“厚數據”起源于人類學科當中的厚描述（Thick description）一詞，1990年人類學家克利福德·格爾茨提出了厚描述的概念：“厚數據”包括具體細節、概念結構、具有豐富意義的事實、評論和解釋。”^[1]根據相關研究，本研究認為“厚數據”（Thick data）是一種能夠反映行為內在屬性的信息數據，其產生于使用者的行為和活動。換言之，“厚數據”是指能夠體現研究對象更深層次內涵的數據，旨在用于揭示數據背后存在的感情和故事。

大數據是以龐大的數量為支撐，并不具備深刻性，也稱其為“薄數據”，而“厚數據”是在有限的樣本個體中揭示出其背后更深刻的故事^[2]。大數據是面，其范圍較廣；而“厚數據”是點，其范圍較窄，具體見圖1。相對于大數據來說，“厚數據”能夠提供大數據并不具備的數據信息，可以幫助研究者更好地解釋使用者的某些行為^[3]。國外學者已經對“厚數據”進行了相對深入的研究，涉及城市規劃、市場調查和教育等領域^[4]。目前，我國對“厚數據”的研究仍處于起步階段，集中在教育學、公共管理和醫療健康等領域。在圖書情報領域，袁曦臨提出了智庫的研究性取決于多元化的跨界研究與專題化的研究資源建設，“厚數據”成為其揭示事實背后的因果聯系和核心意義的重要方法^[5]。

1.2 數字資源的內涵與特征

數字資源作為圖書館館藏資源的重要內容，也常被稱作電子信息資源或文獻^[6]。在大數據等新興技術不斷進步的環境下，數字資源憑借其繁多的數量和種類、受限較少以及支持多用戶同時使用等無可比擬的優勢，陸續成為各大圖書館信息資源的重要組成部分。

圖書館館藏數字資源構建于豐富的數字資源基礎之上，主要是以數字狀態存儲和利用的館藏信息資源^[7]。圖書館館藏數字資源借助于圖片與音視頻等多種類型信息格式而存在，并以虛擬資源和數據庫等為主要的儲存形式，具備更為先進和便利的網絡檢索方式，使用戶能夠有效利用網絡資源開發和共享等方式獲取相關信息資源。圖書館館藏數字資源能夠實現共建共享，通過與相關圖書館間的有效聯合和購買資源等方式，用以實現館藏數字資源的共享，更實現了圖書館空間的節約，但對于環境與設備卻表現出極強的依賴性，圖書館館藏數字資源整合與管理難度較大。

2 “厚數據”思維下圖書館館藏數字資源整合與服務的必要性

2.1 “厚數據”思維契合了圖書館館藏數字資源的整合需求

大數據時代的數據并非憑空產生，其來源與社會背景、文化背景和個人需求等信息密不可分，而大數據卻難以將這些信息用量化的形式表示出來，不能被添加到統計分析模型和機器學習算法等技術中，因此大數據不能在數據產生的背景之外解釋數據。在處理復雜的問題時，大數據往往不能用準確的數據對參與者的真實情緒進行刻畫，而“厚數據”是對大數據的重要補充，只有引入“厚數據”思維才能克服大數據的局限性，對這一主題的研究將導致信息分析等相關領域特有理論和方法的豐富和發展，契合了數字資源的整合需求。

2.2 圖書館館藏數字資源整合是信息組織的需要

數字資源整合是信息組織標準化、自動化和動態化的需要^[8]。隨著科學技術的不斷發展，數字資源的自動注解和分類以及數字資源的自動鍵入是圖書館的關鍵研究領域。然而，今天的數字資源不僅數量大、種類多，而且構成復雜，使人工整理越來越困難。同時，因特網是一個結合了多種網絡的整合體，存在多種雜亂無章的數字資源，不同的網絡之間實現多種信息交流需要全方位的技術支持，這就要求有一定的信息整理和加工標準，如有統一的數據格式索引或描述語言等。

2.3 為圖書館館藏數字資源服務提供技術保障

在整合圖書館館藏數字資源的基礎上，圖書館提供優質的服務離不開先進的信息處理技術，尤其是較為稀缺的光盤和微縮文獻等。這些存儲技術具有運行穩定性較高等優勢，將簡易信息聚合技術（RSS）及Web2.0技術等應用于館藏數字資源工作，可用以幫助圖書館實現用戶信息的推送服務、用戶個性化的定制服務、擴大檢索服務、新書發送服務及相關信息鏈接的服務等^[9]。由于技術支持提供了保障，圖書館館藏數字資源才有了合適的環境，用戶才能根據自身差異化的信息需求獲取相應的數字資源服務。

3 “厚數據”思維下圖書館館藏數字資源整合方法

3.1 構建圖書館館藏數字資源整合方案

基于“厚數據”思維的圖書館館藏數字資源整合方案主要分為四個部分，見下頁圖2。第一部分是“厚數據”資源層，主要體現在故事化的演進過程，講故事的技術被用來從厚重的數據中創造一個故事，提供了講故事的背景、進展和邏輯鏈、解釋性與真實性。適當使用講故事的技巧，將情感融入敘事中，可以增加故事的影響力和感染力，并且故事中所包含的感情也使故事更容易被記憶。故事化技巧還包括故事敘述技巧和故事組織技巧。故事化敘述技巧對講故事的效果有同樣重要的影響，對激發觀眾的熱情和行動至關重要。因可視化是呈現復雜信息的有力工具，可以提高用戶的理解力、保持力和吸引力。第二部分是資源過濾和分析層，起到承上啟下的作用，主要承擔數據特征的提取、類型與格式的判別、數據清洗及數據解析等任務，其根本目的是對所產生的噪音進行及時過濾，從而對數據的格式與類型進行規范，并對數據存儲密度等進行相應提升。第三部分是資源整合層，所采用的準則為數據讀取與轉換，將上一部分所得數據進行轉換，并及時存儲到主數據庫中。第四部分是資源整合與反饋層，利用數據處理分析等技術進行準確評估，進而利用反饋技術實現數據整合與優化等，不僅提高了整體操作水平，還提升了數據的可控性。同時，圖書館會對整合過程進行全程監控，及時發現問題并改正錯誤，為用戶提供可靠的數據服務。

3.2 實現數據在采集終端的過濾

圖書館提供了優質數字資源并整合了用戶方方面面的數據，使用終端的監控及數據收集器等設備整理用戶使用信息。需要注意的是，這些數據設備的構造都較為繁瑣，數據量也較龐大，因此在整理數據時要充分把握數據量和網絡負載之間的平衡，在不影響硬件設備正常運行的基礎上，盡可能收集所需的信息數據^[10]。先進的技術能夠最大限度地遞減硬件的運載負荷，從而提高數據的分析效率，圖書館應重點對原始數據進行過濾和整合，有效降低噪音并去除冗余信息。

3.3 運用“厚數據”思維實現互動性的資源整合

圖書館館藏資源建設、借閱服務等各項業務的最終目標都是為了實現讀者利益。因此，圖書館有必要了解讀者的真正喜好、習慣和需求，找到優化數字資源與圖書館館藏資源整合的方向，為讀者提供更好的服務。基于“厚數據”思維，圖書館應通過開發互動管理服務平臺收集更多的用戶信息，并結合大數據智能分析技術，全面覆蓋用戶對數字資源的需求。除了搜索和借閱服務，圖書館應在數字平臺上增加互動功能，如：建立一個在線聊天室，為擁有不同興趣的用戶提供互動場所；創建一個留言箱，用戶可以在這里留下對圖書館的建議以及他們對數字資源的需求。信息箱里的信息由管理員定期收集，作為圖書館整合數字資源和優化管理服務的重要依據。圖書館應通過“厚數據”和大數據技術分析用戶行為，變被動服務為主動服務，通過全方位的分析實現精準的用戶定位，為他們提供更高效的服務，擴大數字資源的利用范圍。

3.4 應用關聯數據進行整合

在圖書館館藏數據資源的整合過程中應用關聯數據，有利于提高數字資源利用率，促進交流共享。應用關聯數據進行整合主要分為三種常見模式：將圖書館資源作為鏈接數據發布、利用鏈接數據擴展資源發現服務，以及利用鏈接數據進行數據融合和語義搜索服務^[11]。鏈接數據的應用不僅是為了盡可能提高協作交流，而且是為了建立一個用戶之間順利對話的交流平臺，使兩個主體——圖書館和用戶演變為三個主體——用戶、圖書館和用戶。簡言之，用戶與用戶之間的交流是另一個新的組成部分，允許用戶在檢索信息時與其他用戶的閱讀路徑相關聯，從而提供新的想法和觀點，這給鏈接數據技術提供了充分的發揮空間，使主題搜索得到拓展，實現了深度整合。

4 “厚數據”思維下圖書館館藏數字資源的服務策略

4.1 善用技術與工具加快服務進程

“厚數據”思維更關注的是個體的需求與問題的本質，加快圖書館館藏數字資源的服務進程離不開技術工具的有效利用。源描述與檢索（RDA）技術可對數字資源之間的關系進行有效分析，從使用者角度出發明確實體從而識別屬性，更注重揭示內在內容，從二維到三維模型確保數據的互操作性，更快地檢索信息和更好地訪問圖書館的數字資源^[12]，這也與“厚數據”思維相契合。例如，RDA技術改進了圖書館的開放式公共訪問目錄（OPAC）導航，用戶進入OPAC系統界面實現數字資源的檢索，并搜索關鍵詞獲取有關內容及其所附加的地址等信息，從某種意義上說增強了其可見度。

4.2 建立“O2O”數字資源服務渠道

隨著圖書館館藏數字資源的日益豐富，其地理分布也呈現出一些離散特點。為了增強數字資源服務的協同性，本著厚積薄發的原則提高圖書館館藏服務效率，建設網上服務平臺，有效整合數字資源服務勢在必行。這種服務渠道需要用戶在線注冊并簽署相關的服務合同，然后才能進入服務平臺獲得他們所需的數字資源服務。特別是為了滿足用戶對個性化、專業化服務的需求，圖書館有必要開通一個“O2O”數字資源服務渠道，將線上服務平臺提供的資源服務與線下“面對面”的資源服務有機地結合起來^[13]。例如，用戶在使用數字資源進行在線學習時，除了在線答疑還可以在線下進行討論和交流，以加深和鞏固所學內容；用戶在參觀虛擬校史館和在線標本館時，還可以在現場提供實地考察等線下服務，以加深理解，提高認知。

4.3 提供推薦信息協助用戶選擇資源服務

面對圖書館館藏數字資源的復雜性和多樣性，本著“厚數據”思維提供相關的推薦信息以幫助用戶進行選擇，充分滿足其服務需求尤為重要。本研究認為，一方面要把圖書館數字資源社會服務平臺作為一個“聚合器”，將不同類型的數字資源服務有機地整合起來，如文獻借閱和知識傳播的整合，以及信息檢索、科研創新和技術援助的不斷整合和再創新，同時還可以為用戶提供一定的分類信息^[14]。當用戶登錄圖書館館藏平臺尋找所需的數字資源服務時，可以利用平臺提供的數字資源服務的分類信息，準確、快速地進行定位。另一方面要充分發揮各種“過濾器”的作用，如搜索引擎提供的搜索服務、服務排名中有效利用資源的指導服務、資源服務推薦等，將館藏的數字資源服務與用戶的需求有機地聯系起來，有效降低用戶搜索數字資源的時間成本。例如，當用戶搜索圖書館資源時，可以得到相關的書目、文獻下載和排名等推薦信息，指導用戶選擇相應的數字資源服務；當用戶選擇課程資源、在線講座和特色課程等數字資源服務時，可以得到相應的內容簡介、教師簡介和以往用戶的反饋信息，使用戶可以獲得更詳細的信息，有利于用戶根據自己的需求做出快速和準確的選擇。

4.4 基于群體評測優化數字資源服務

隨著圖書館環境的不斷進步，加之“厚數據”思維的應用，用戶對圖書館館藏數字資源的服務需求也時刻發生著變化。為了持續滿足用戶對數字資源的服務需求，圖書館需做出與之相適應的調整與優化。通常情況下，圖書館會對所提供的館藏數字資源服務進行相應的充實與調整^[15]，但普遍決策多由對應管理部門進行，如如何調整資源服務、調整哪些部分和向什么方向進行調整等，而對用戶的了解情況較少。本研究認為，充分發揮用戶的群體智慧至關重要，同時契合了“厚數據”思維中“人”這一關鍵要素，而用量化的分數、等級或評論評價圖書館的各種數字資源服務，從而在群體評價獲得信息的基礎上優化數字資源服務，能夠更好地滿足用戶的服務需求。事實上，群體評價已經在圖書館館藏數字資源服務中得到了應用，如：一些高校圖書館的在線課程數字資源開發者就收集了用戶在使用數字資源過程中提出的意見和建議等群體評價信息，以便為進一步優化數字資源服務提供重要依據。

5 結語

“厚數據”思維是圖書館館藏數字資源整合和服務的一個重要發展趨勢，圖書館只有適應時代的變化，才能更好地滿足用戶的需求。通過技術和其他手段，圖書館可以有效地處理館藏數字資源，實現數字資源的互聯互通，從而大大提高資源利用率，同時應結合“厚數據”思維，善用技術，建立渠道，協助用戶優化館藏數字資源服務，從根本上提高館藏數字資源服務水平，促進圖書館的良性發展。

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（編校：周雪芹）