大數據時代公共圖書館閱讀推廣研究

中圖分類號：G258.2 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588（2025）04-0030-03

《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》明確將“激活數據要素潛能”和“建設數字中國”作為推動經濟社會轉型的關鍵路徑，強調要深化數據資源整合與應用，促進公共服務體系創新。公共圖書館作為知識傳播的核心陣地，必須肩負起實現全民閱讀目標的歷史使命。大數據時代背景下，公共圖書館應用好大數據相關技術，創新對信息資源的存儲、傳播和應用方式，開展智能化、精準化的閱讀推廣工作。

1大數據概述

麥肯錫全球研究院對大數據的定義為：在獲取、存儲、管理及分析方面遠遠超出傳統數據庫軟件工具處理能力極限的數據集合[]。大數據具有以下特征：一是大量性。大數據的數據源較多，數據規模通常以TB、PB、EB等單位進行計量。二是多樣性。大數據包含結構化數據（如關系數據庫中的表格數據）、非結構化數據（如文本、音頻、視頻資料）及半結構化數據（如日志文件、傳感器數據）。三是速度快。大數據處理技術可高速采集、處理、分析及存儲數據資源，為實時業務決策與數據分析提供有力支持。四是價值密度低。大數據通常含有大量噪聲數據與無效信息，導致數據的價值密度較低。公共圖書館可利用數據采集、挖掘分析、存儲管理、實時處理與分析、安全開發等大數據相關技術，收集、整合閱讀資源，構建立體化的閱讀推廣工作體系，開展精準化、智能化的閱讀推廣工作，滿足讀者的多元化需求。

2大數據時代公共圖書館閱讀推廣的新特征

2.1 服務方式多樣化

大數據時代背景下，公共圖書館閱讀推廣的核心特征為服務方式的多樣化，具體體現在閱讀內容、閱讀渠道與閱讀方式等方面。在閱讀內容方面，公共圖書館整合電子圖書、電子期刊、音視頻資源及數據庫等數字資源，構建了覆蓋全媒體形態的閱讀推廣服務體系。在閱讀渠道方面，公共圖書館構建了“實體空間 + 云端平臺 + 移動終端”的全場景服務網絡，開發了具有智能預約、AR導航、在線閱讀等功能的應用程序，打破了閱讀推廣服務的時空限制。在閱讀方式方面，公共圖書館通過開展數字化技能培訓與閱讀指導服務的方式，引導讀者學習掌握快速瀏覽、碎片化閱讀及多任務協同閱讀等閱讀方式，提高了他們的信息處理效率。

2.2 閱讀推廣個性化

公共圖書館利用大數據技術，構建動態讀者畫像，以明確讀者的閱讀需求與閱讀興趣，為他們提供個性化、精準化的閱讀推廣服務；收集讀者的年齡、性別、教育背景等信息，根據這些信息為他們提供符合他們閱讀習慣的閱讀資源和活動資訊，提高讀者滿意度，增強讀者黏性；搭建智能問答與在線咨詢平臺，實時解答讀者提出的問題，實現與讀者的雙向互動。

2.3 閱讀推廣智能化

公共圖書館利用數據挖掘、機器學習等技術，深入了解讀者的閱讀需求和閱讀興趣，實現了閱讀推廣的智能化。公共圖書館可利用自然語言處理技術開發智能聊天機器人，實時自動解析讀者的咨詢內容，為他們提供精準的咨詢服務；利用機器學習算法持續優化資源推薦系統，并利用數據挖掘技術挖掘讀者的閱讀數據，分析讀者的閱讀行為和趨勢，及時優化閱讀推廣工作策略；利用VR、AR等技術，搭建虛擬閱讀場景，為讀者提供沉浸式的閱讀體驗。

3大數據技術驅動下的公共圖書館閱讀推廣工作方式

3.1基于讀者畫像的智能推薦

在個性化、精準化的閱讀推廣實踐過程中，公共圖書館應利用大數據技術構建讀者畫像，并開發基于讀者畫像的智能推薦系統，以滿足讀者的個性化需求。公共圖書館可通過線上或線下渠道收集讀者的借閱記錄、數字資源訪問記錄及移動應用互動數據等閱讀行為信息，利用大數據技術對收集到的數據進行篩選、分類和整理，建立具有概括性及特征性的讀者群組，根據不同類型讀者的閱讀需求開展個性化、智能化的資源推送服務[2]。公共圖書館智能推薦系統主要采用協同過濾算法和內容過濾算法，協同過濾算法有助于系統深入分析讀者的閱讀行為和偏好，內容過濾算法有助于系統分析閱讀資源內容，提取讀者感興趣的閱讀內容。公共圖書館通過開展智能推薦服務的方式，實現了從被動服務向主動服務的轉變，顯著提升了閱讀推廣成效及讀者的閱讀體驗。

3.2知識圖譜與動態策略的協同優化

公共圖書館利用大數據技術搭建全域資源融合平臺，打破了紙質文獻資源與數字資源之間的物理界限，如：利用OCR識別、自然語言處理（NLP）等技術，對古籍、地方志等特色文獻進行深度結構化處理，建立可關聯檢索的語義知識庫，并收集整理圖書采編數據、典藏數據、流通數據、讀者薦購數據等數據，深度挖掘館藏資源內涵，提高館藏資源利用率，實現“每本書有其讀者”的目標[3]。上海圖書館構建了“紅色經典知識圖譜”，提取《共產黨宣言》等經典著作中的知識點，建立知識點之間的語義關聯，在讀者檢索相關內容的過程中，檢索系統能夠為其推薦相關的影視資源，并以時間軸的顯示方式展示相關的歷史事件。這種資源推薦方式不僅有助于讀者挑選閱讀資源，還有助于完善他們的知識體系，引導他們深入理解閱讀內容涉及的歷史事件和文化背景。此外，公共圖書館還利用大數據技術對館藏資源進行動態優化，及時調整資源布局和推薦策略，以滿足讀者的多元化需求。

3.3沉浸式閱讀服務場景

AR、VR技術的產生和發展為公共圖書館提供了新的閱讀推廣工作思路，有助于公共圖書館提升閱讀推廣活動的趣味性和表現力。蘇州圖書館利用AR技術，構建了宋代《平江圖》中的街巷3D虛擬場景，讀者僅需使用專用設備掃描相關插圖，即可觸發商鋪叫賣音效、觀看歷史人物全息投影，獲得沉浸式的閱讀體驗。這種閱讀推廣方式有效激發了讀者的閱讀熱情，提高了相關電子閱讀資源的下載量。國家圖書館針對視障群體開發了多模態語音交互系統，將館藏《四庫全書》轉化為有聲讀物，該系統具有語音指令跳轉章節、語速調節等功能，并嵌入了背景音樂與場景音效，為視障群體閱讀特色館藏資源提供了便利，提升了他們的閱讀體驗。

4大數據時代公共圖書館閱讀推廣面臨的挑戰及應對策略

大數據技術的發展和普及使公共圖書館不得不面對數據基礎、技術應用與服務創新等層面的多重挑戰，具體表現如下：一是公共圖書館的數據分散存儲于不同的管理系統或數據庫，難以快速、有效地整合讀者行為數據及資源利用數據，不利于公共圖書館的服務優化與決策分析。二是公共圖書館在收集和利用數據的過程中，難以有效保障讀者個人數據的安全。三是公共圖書館的閱讀推廣服務模式單一，難以滿足讀者的多元化需求。四是不同地區公共圖書館受地區發展水平的限制，對大數據技術的利用程度存在較大差異，部分欠發達地區的公共圖書館難以利用大數據技術開展閱讀推廣工作[4]。大數據時代背景下，公共圖書館應積極應對挑戰，秉持“數據驅動、技術賦能、人文引領”的核心原則，全力構建全域協同的數據治理框架與創新的閱讀推廣服務生態，推動閱讀推廣工作的持續開展。

4.1構建全域數據治理體系

為解決“數據孤島”與讀者畫像失真問題，公共圖書館應建立一套覆蓋“采集—整合—應用”全流程的數據治理機制。公共圖書館應在采集讀者借閱數據的基礎上，對讀者的數字足跡進行采集，生成電子資源點擊熱力圖和社交媒體互動標簽，構建多維標簽體系，實現多源數據的標準化采集；開通跨系統數據共享的標準化接口，利用區塊鏈技術實現總館、分館、教育機構、文化部門之間的數據可信流通；建立健全數據質量評估與動態糾偏機制，設置“數字包容性指標”，及時修正算法偏差，避免技術性排斥問題的出現，確保數據的準確性與全面性，為閱讀推廣工作的開展提供可靠的數據支持。

4.2建立數據隱私保護機制

數據安全是閱讀推廣平臺運營與管理的重中之重。公共圖書館應建立健全數據隱私保護機制，明確讀者數據的收集范圍和使用邊界，利用數據加密、匿名化處理等技術手段，對讀者隱私數據進行分類、分級保護，嚴格限制相關數據的訪問權限，僅充許少數授權人員訪問和管理；在數據傳輸與存儲環節部署數據加密協議，利用防火墻、多因素認證等技術防范黑客人侵與信息泄露風險；培養或引進專業的技術人員，對館內軟硬件設施進行安全加固，定期開展系統安全審計與漏洞掃描工作，及時發現并消除數據安全隱患。

4.3 創新多元合作模式

公共圖書館應不斷深化與博物館、科技館、美術館等文化機構的交流和合作，共享藏書自錄、展覽信息等數據資源，實現數據系統的互聯互通，以豐富閱讀推廣服務內容，滿足讀者的多元化閱讀需求；與社區、企業等合作，利用社交媒體、論壇等數字化工具，建立閱讀社群，開展社群化的閱讀推廣活動，以激發讀者的閱讀熱情，營造濃厚的社區閱讀氛圍；與出版社、教育機構、科技企業等進行跨界合作，共同實施具有創意性和實效性的閱讀推廣項目，以擴大閱讀推廣服務范圍，提升服務質量。

4.4 加強人才建設

人才建設是公共圖書館提升服務和創新能力的關鍵舉措。公共圖書館應定期開展館員培訓工作，通過邀請專家授課、組織內部交流研討等方式，提升館員的數據挖掘、數據整理及數據分析能力，引導他們掌握新知識、新技術；與高校、科研機構等合作，引進專業的大數據分析及新媒體技術人才，為閱讀推廣工作的開展注入新的活力，推動閱讀推廣服務模式創新；建立完善的人才激勵和評價機制，鼓勵館員參與開展數據分析和閱讀推廣工作，通過獎勵、提供晉升機會等方式，調動館員的工作積極性，提升他們的創造力，引導他們為智慧圖書館建設貢獻力量[5]。

參考文獻：

[1］［美]麥肯錫.麥肯錫大數據指南[M].王霞，龐昊，任鵬，譯.北京：機械工業出版社，2016：16.

[2] 蔣玲，黃圣潔，趙欣.大數據環境下圖書館用戶畫像研究[J].科技創業月刊，2023（6）：80-83.

[3] 范鳳霞.大數據驅動下的高校圖書館精準閱讀推廣模式構建[J].圖書館理論與實踐，2023（4）：93-103.

[4] 黃燕.大數據時代高校閱讀推廣綜合評價指標體系研究[J].圖書館學刊，2021（8）：15-19.

[5] 朱國東.大數據背景下高校圖書館數據館員研究[J].圖書館，2024（4）：47-52.

（編校：馮耕）