大数据时代图书馆信息服务发展及对策研究

阎 迪

(辽宁大学图书馆 辽宁 沈阳 110136)

大数据时代图书馆信息服务发展及对策研究

阎 迪

(辽宁大学图书馆 辽宁 沈阳 110136)

以大数据时代下的图书馆信息服务为研究背景，通过分析这一时代背景下的图书馆信息服务发展需求，从事业管理、技术应用、人才培养等三个方面提出了大数据时代的图书馆信息服务发展策略。

大数据；图书馆；信息服务；数据挖掘

1 引言

近年来，大数据成为了继移动互联网、物联网、云计算技术之后最具活力的一个热门词[1]，人类也随着大量异构数据的产生和挖掘而进入到了大数据时代。对图书馆而言，大数据时代的到来不仅为图书馆事业发展带来了新的机遇，同时也要求图书馆信息服务要基于大数据进行一场方兴未艾的革命，即不但要更新服务理念，创新服务方式，还要构建大数据时代符合读者需求的图书馆信息服务格局。因此，开展大数据时代图书馆信息服务研究，分析大数据时代的图书馆信息服务发展需求，寻求大数据时代的图书馆信息服务发展策略，进而全面提升图书馆信息服务水平，既是图书馆面临的重要任务，也是当前亟待解决的现实问题。

2 大数据时代图书馆信息服务发展需求

大数据时代，整个社会最大的发展特征就是数据增长迅速，且类型多样、结构复杂。这些变化趋势的呈现也对以信息服务为主要职能之一的图书馆提出了更高的要求，对其发展产生了深远的影响，使其信息服务在理念、模式等方面出现了新的表现和特征。

2.1 图书馆信息服务理念的创新需求

《大数据时代》作者维克托·迈尔·舍恩伯格将大数据革命的理念概括为：(1)不是抽样数据，而是全部数据；(2)不再追求数据的精准，而是接受数据的纷繁复杂；(3)不再追求因果性，而是更要关注相关性[2]。基于这样的特征与时代驱动，图书馆需转变传统的信息服务思维模式，树立正视数据复杂度、努力探索数据相关性的大数据信息服务理念，实现图书馆信息服务的转型升级。笔者以为：图书馆的大数据思维主要是：用“大数据思维”解决传统信息服务遇到的问题，打破“信息孤岛”消除“数字鸿沟”,实现互通共享；将大数据思维应用于信息服务中，以提升服务效率；及时获取社会热点信息，为读者提供服务；挖掘记录了人类活动的多类型数据，特别是占比达到了95%的非结构化数据价值，为政府决策、用户行为分析等提供支撑作用。

2.2 图书馆信息服务模式的转型需求

大数据给图书馆信息服务带来了深刻的变革，丰富和改变了图书馆与用户(读者)的关系，由人工化向智能化、由被动服务向主动服务、由单一数字图书馆服务向互联式服务的图书馆信息服务模式转型也势在必行。

(1)图书馆信息服务模式由人工服务模式向智能服务模式转变。大数据时代，传统的图书馆人工服务模式远不能满足大数据时代用户的信息服务需求，图书馆信息服务必须实现智能化。实现智能化的意义和作用主要表现在：一是有效提高图书馆信息服务能力，解决人工无法完成的任务，如对海量信息数据的关键词抽取、智能抓取等[1]。二是能够提升服务对象的决策能力。智能化的图书馆通过采用先进数据的处理技术，提升信息数据收集和处理高级复杂的数据能力，如对视频、图片、文本等信息数据的获取与处理，进而可以实现对服务用户特别是政府机构的决策支撑能力。三是使图书馆增加数据资料智能分析功能。读者可以利用图书馆智能化设备对所需的数据资料进行智能分析，使其能够高效、精准的检索到所需的内容，为读者带来很多便利；四是有利于图书馆知识的发现和挖掘，把隐性知识转变为显性知识[3]，有效的提升图书馆知识服务水平。

(2)图书馆信息服务模式由被动服务模式向主动服务模式转变。图书馆传统的被动服务模式，存在的服务满意度不高、主动意愿不强等问题在大数据时代尤为突出，从被动服务模式向以读者为中心、通过满足读者个性化需求来实现图书馆服务延伸[4]的主动服务模式的转型需求也迫在眉睫。同时，在大数据时代，主动的服务模式还可以利用用户阅读行为等数据来实现用户潜在需求的分析与预知，使主动服务模式更加富有人工智能特征。

(3)图书馆信息服务模式由单一数字图书馆服务模式向互联式服务模式转变。由于单一式服务模式图书馆数据库只由个别的图书馆数据库组成，其信息资源数量与种类较少，无法适应大数据环境下的读者需求，大数据时代的到来则为这个难题的解决提供了从资源、技术到应用的条件与契机，即向互联式服务模式的转变基础。具体来说，图书馆互联式服务模式就是由多个数字图书馆联合的信息服务模式，各个数字图书馆广泛参与，实现信息资源互联共享，并且提供数据信息化的服务方式多种多样，方便读者使用。例如：2013年厦门大学图书馆开展的个性化服务“图·时光”，它是通过收集并整理毕业生的借阅历史、入馆记录、论文题目等信息资料，经过数据系统的分析处理后反馈给毕业生，为广大毕业生提供在校期间的学习生活资料[5]。因此，互联式服务模式对信息的共享和流通具有很大的促进作用，能够最大化的满足读者需求。

2.3 图书馆信息服务能力的提升需求

随着一些大数据信息处理技术在图书馆广泛应用，使大数据时代的图书馆增加了许多信息服务功能，提升了图书馆信息服务能力。数据库技术为读者提供数据检索服务，如德国卡尔斯鲁厄大学图书馆通过数据库技术统计分析用户在不同时间段检索数据行为，开发了BibTip 资源检索系统，对用户使用量多的文献数据资源进行选购[6]。应用大数据挖掘技术为读者提供个性化服务，如国内的CNKI数据库已经具备基于用户使用数据的关联文献推荐功能。如美国Exlibris公司通过使用SFX数据库中的用户数据经行整合、分析挖掘，研发的BX学术推荐系统，能够针对读者的兴趣爱好向其提供学术推荐服务[7]。这样图书馆既可以为读者提供信息数据服务，也可以提供相关技术服务，读者可以使用软件进行科研分析，以此了解相关科研领域的热点。这既满足了读者需要又提升了图书馆在科研领域中的作用，更促进图书馆服务能力的提升。

2.4 图书馆信息服务价值的凸显需求

大数据处理分析技术在图书馆得到普遍应用，这极大的增强了图书馆数据分析和存储能力，为读者提供服务的同时，也为图书馆创造了新的价值。如图书馆可以利用大数据技术了解读者的借阅行为、阅读兴趣、阅读习惯、检索能力[8]，从而改进现有的信息服务，提高图书馆的服务质量；如当读者利用电子书阅读器阅览图书馆的电子资料时，电子书阅读器记录读者阅读该书所需时间、阅读的喜好程度以及阅读的行为，然后将通过数据分析得到读者对该类图书的兴趣爱好。读者再次使用这款阅读器时，将根据读者的兴趣爱好，优先向读者提供喜爱的电子图书，从而增加资源的利用效率，提升数据信息资源的利用价值。此外还可以将读者的信息反馈给图书出版社，这样出版社就可以根据读者读书的信息，预测读者阅读兴趣爱好、研究方向，从而有针对性的改变出版策略，从而产生市场价值。作家也可以根据图书馆反馈的读者对书刊评价信息来改进作品，提升创作水平，使自己的作品更受读者欢迎。这样图书馆、出版社、作者都可利用读者信息数据，实现了一种数据多次利用，创造出了许多新的价值。

3 大数据时代图书馆信息服务发展策略

3.1 构建科学的管理体系

构建科学的管理体系，是提升图书馆大数据服务能力的重要组成部分。因此，为了保障图书馆大数据建设有条不紊的推进，必须建立科学的管理机制。对大数据时代构建科学管理体系的图书馆来说，主要就是：成立专门的数据管理机构，制定统一的数据获取、使用、管理、分享的政策[9]，建立信息资源共享平台；成立专业的数据管理部门负责数据管理和有关服务；加强各个部门的数据统筹协调工作，为大数据工程提供制度保障。如在美国一些高校中的MIT、弗吉尼亚大学及康奈尔大学图书馆成立了专门的“研究数据管理服务工作组(RDMSG)”，专门负责解决数据管理中遇到的问题[10]。因此，要构建科学的管理体系，还要注重发挥其在图书馆大数据服务中的组织作用，研究图书馆大数据服务出现的新情况，解决新问题。

3.2 提升大数据的应用水平

大数据技术是指从数量巨大、种类繁多的数据中，获得对用户有价值信息的技术。因此，图书馆为了适应大数据时代的发展需要，就要将先进的大数据技术应用到图书馆日常工作中，以完成对大量、快速、高效、精准的数据处理，实现图书馆处理信息能力的转型升级。

(1)利用大数据即时实现图书馆数据类型的统一及整合。首先采用抽取、映射、收割、导入等大数据技术对类型不同的图书馆数据进行预处理；然后归类映射到标准化数据类型处理表达式，对不同类别的数据进行整合；最后形成格式统一，结构清晰的数据。此外还需根据实际需要进行各种信息数据分类，进而提高信息数据检索能力和数据处理能力，最后建立一个数据信息规范统一、相互融合关联的文献与数字资源保障体系。

(2)利用大数据来提高大量、异构数据的存储和计算能力。大数据时代，图书馆应具有较高的数据存储效率，以及实时的数据分析处理能力，以此建立保障其服务的高可扩展性、高可用性数据库。因此，图书馆应当有效地运用数据库分析技术和云计算分布式存储技术。其中，数据库分析技术是一种有效的数据存储技术，如NoSQL、MapReduce和Hadoop。这些数据库技术具有大规模并行处理、操作简单等优势，非常适合处理非结构数据；云计算分布式存储技术是大数据领域中的另一种有效的存储技术，它是利用分布式数据云存储技术和相关的虚拟技术，可以将整合后的数据按照一定的规律有序排列，能够有效提高图书馆数据计算与存储效率，大大的增强了图书馆数据存储服务能力。

(3)利用大数据技术增强非结构化数据的分析与挖掘的能力。为了应对处理数量庞大、种类繁多的数据，图书馆需要运用多种大数据分析挖掘技术，通过分析挖掘读者行为而向读者提供个性化信息服务。其主要数据处理方法是内容算法和协同过滤的算法。协同过滤算法是通过分析读者信息数据，为读者构建个性化行为模型，并结合读者行为挖掘数据库中的模型，为读者提供个性化服务。

3.3 构建大数据人才体系

大数据相关技术在图书馆的应用，其技术含量高、操作难度大，对图书管理人员提出了更高技术要求。因此，培养一批熟练应用大数据技术、具备大数据服务理念的人才队伍是大数据时代图书馆的最重要任务，也是做好图书馆事业发展的关键。从服务理念来考量，图书馆大数据人才就是责任意识、服务意识强，能积极调动自身的主观能动性，能够更加积极的投入到图书馆资源建设、用户服务等事业发展之中，推动图书馆事业的向前发展；从技术应用来看，图书馆大数据人才需要掌握数据挖掘、用户服务、资源建设等领域常见的技术与工具；从知识储备来看，图书馆大数据人才不仅有着一定的图书馆学、计算机等信息科学基础，还需具备心理学、管理学等学科背景，能够胜任学科馆员、嵌入式知识服务等工作岗位[11]。对图书馆来说，实现大数据人才的培养，除进行一定的招聘引进外，还更应该重视现有岗位人员的培养与培训。如根据图书馆人员的能力和素质，结合岗位的要求，科学的分配人才；根据工作需要，提供技术培训，提高员工业务水平和工作能力；建立科学的人才发展机制，使每一位优秀员工都有着广阔的事业发展前景。

4 结语

本文以大数据时代下的图书馆信息服务为研究背景，通过分析这一时代背景下的图书馆信息服务发展需求，从事业管理、技术应用、人才培养等三个方面提出了大数据时代的图书馆信息服务发展策略，以期增强图书馆大数据信息服务能力，进而推动图书馆事业的发展。

[1]严浪.大数据在图书馆的应用与对策[J].图书馆学刊，2014，(5)：54-57.

[2]迈尔·舍恩伯格V，库克耶K.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社，2012.

[3]韩翠峰.大数据时代图书馆的服务创新与发展[J].图书馆，2013，(l):121-122.

[4]余凌.“互联网+”背景下的图书馆业务重组内容与方向研究[J].图书与情报，2016，(3):79-82.

[5]程晓岚.厦门大学图书馆的“圕·时光”营销实践与启示——以对IFLA国际营销奖高校图书馆的获奖项目分析为切入点[J].图书与情报，2016，(5):62-69.

[6]王丹丹.基于用户使用实现文献推荐的实践与启示[J].情报资料工作，2014，(3)：80-84.

[7]高琳.大数据思维与图书馆知识资源发现[J].图书与情报2015，(1):122-124.

[8]李锦兰.大数据在图书馆的应用[J].知识管理论坛，2014，(5)：1-6.

[9]朱静薇，李红艳.大数据时代下图书馆的挑战及其应对策略[J].现代情报，2013，(33)：9-13.

[10]马建玲，祝忠明,王楠.美国高校图书馆参与研究数据管理服务研究[J].图书情报工作，2012，(21):77-82.

[11]邱庆东.知识资源建设中的图书馆员需求能力分析[J].图书与情报，2016，(3)：90-93.

Research on Library Information ServiceDevelopment and its countermeasures in Big Data Age

Yan Di

Based on the era of large data background of library information service, this paper puts forward the development strategy of library information service from the aspects of career management, technology application and talent cultivation by analyzing the development requirement of library information service.

Big Data; Library; Information Service; Data Mining

G252

A

10.13897/j.cnki.hbkjty.2017.0011

阎迪(1988-)，男，硕士，辽宁大学图书馆助理馆员。

2016-11-03 责任编辑：张静茹)