大数据环境下高校图书馆嵌入智库建设模式探讨

摘要：大数据环境为高校图书馆智库建设带来了机遇，智库模式构建有三要素，即数据挖掘技术、智库馆员储备和资金支持，建设原则为标准化、数据化和规范化。根据我国高校图书馆的智库发展现状，提出大数据环境下高校图书馆嵌入智库的建设措施，要明晰智库定位，保持可持续发展；增强服务意识，扩大宣传力度；优化数据资源配置，实现协同效应；提高智库利用率，同时将高效智库研究成果推向社会。

关键词：大数据；高校图书馆；智库；构建模式

中图分类号：G258.6 文献标识码：A 文章编号：2095-5707（2017）03-0008-04

Abstract： Big data has brought opportunities to the construction of think tank in libraries of universities and colleges. The construction of think tank mode has three factors： data mining technology， think tank librarian reserves and financial support， and the construction principles are standardization， digitization and specification. According to the present situation of the development of think tank in libraries of universities and colleges in China， this article put forward the construction measures of the embedded think tank in libraries of universities and colleges under big data environment： clarify the positioning of the think tank and maintain sustainable development； enhance service awareness and expand propaganda； optimize the allocation of data resources and achieve synergistic effects； improve the utilization rate of think tank and bring the results of efficient think tank research to society.

Key words： big data； libraries of universities and colleges； think tank； construction mode

智库（think tank）又被称为思想库，起初是由民间组织形成的、为政府制定政策提供参考意见的专家团队，智库的职责主要是提出思想、汇集人才等。智库是社会智慧的集中，可以辅助政府做出最佳理论决策等选择，因此，智库在西方国家的作用举足轻重[1]。在我国，智库也被广泛应用在经济、军事、社会等领域，随着大数据时代的到来，海量数据影响着高校图书馆的资源构建与服务方式，大

作者简介：赵振营，副研究馆员，研究方向为信息资源管理。E-mail： ZhaoZYHN69@163.com

数据（big data）体现在资源储存和个人数据服务2个方面。大数据是多元的，也是庞大的，传统高校图书馆的数据库构建和服务难以满足师生、读者与日俱增的阅读需求。在这种情况下，智库与高校图书馆的结合形成了大数据时代新的发展趋势。智库通过定向分析高校图书馆数据，可以预测未来，提供决策参考。智库与高校图书馆的融合日益成为图书情报界的热点研究课题。

1 大数据环境为高校图书馆智库建设带来机遇

海量数据是大数据时代的突出特点，伴随而来的是在数据数量、格式以及处理速度上的巨大转变。这对高校图书馆的智库建设提出了难题，但也为智库建设带来了机遇，突出了智库在数据分析和整合方面独有的优势。

1.1 数据量大，凸显智库数据分析职能

大数据时代对高校图书馆的影响在于图书馆数据资源的增加。一方面，图书馆数据库中的数据资源浩如烟海，高校图书馆在对数据筛选、分类和储存的过程中面临着前所未有的挑战。另一方面，目前我国大多数高校实现了对读者的网上服务，师生可根据各自的账号，登录图书馆网站主页，完成资源下载、图书续借、图书收藏等操作。而这些在线操作所产生的数据，也被图书馆所储存，这类数据被称为个人数据[2]。个人数据也汇集于大数据之中，成为服务读者的宝贵资源。资源数据和个人数据的暴增，使得原有的图书馆数据分析模式难以跟上时代的步伐，管理、服务滞后影响着图书馆的发展。在这种情况下，智库的嵌入尤为重要，通过智库，图书馆工作人员可对图书馆资源建设和服务建设上出现的问题一目了然，数值高低直观地表现出了高校图书馆的发展状况，智库也在此过程中充分扮演了评估者与决策建议者的角色。可以说，海量数据为智库的嵌入提供了必要条件，也凸显了智库数据分析的优势。

1.2 数据种类多，体现智库灵活性

与传统的数据资源不同，大数据环境下，高校图书馆的数据资源不再局限于文档格式，图像、音频、视频等格式的数据日益丰富，数据资源既可以是结构化的，也可以以非结构化与半结构化的形式存在，智库的功能即对这些数据进行全面分析，帮助师生、读者有效利用數据。以往的计算机数据处理技术，通常是高校图书馆工作人员将编写的编程输入系统内，当师生、读者进行资源检索时，即自动按照检索关键词进行资源匹配，深度内容整合不足，计算机的编程式与数据分析整理之间存在着很大局限性。由于高校图书馆的读者对象专业不同，对数据格式的要求也不同，因此大数据时代下的智库要在保证数据分析全面性的基础上，增加灵活性和安全性[3]。

1.3 数据处理速度快，彰显智库即时性

大数据对高校图书馆数据处理速度的要求较高，处理时间普遍以秒计算，高校图书馆对数据处理的同时，智库也面临着相同的参数和背景，与数据处理相同步。智库的决策参考作用体现在其即时性，智库的价值会随着时间的增长逐步减低[4]。因此，智库的高效性、即时性契合了大数据环境对高校图书馆的要求，可以在质量上和速度上满足高校师生的阅读需求，在读者检索资源的同时实现相关数据的数值指向链接。因此，智库既可以为高校图书馆工作人员提供管理方面的参考，也可以直接面向师生、读者，为其科研活动提供数据参考。

2 大数据环境下高校图书馆嵌入智库模式构建要素

高校图书馆嵌入智库模式，具有天然优势。数据挖掘技术是智库模式的核心要素，也是高校图书馆资源建设的重要内容。智库馆员既是高校图书馆嵌入智库模式的人员要素，也是智库构建与维护的中坚力量。而资金支持是智库建设的保障，贯穿于智库模式构建始终。

2.1 数据挖掘技术

数据挖掘技术是高校图书馆嵌入智库模式的核心要素。首先，大数据环境下数据资源数量是巨大的、没有边界的，旧数据不断保存，新的数据随时生成，而海量数据之间的联系是那些看起来并不相关的数据的深度整合，智库的功能则在于帮助读者挖掘出数据的相关性，实现数据的有效迁移和延展。其次，运用智库揭示现象本质也是高校图书馆嵌入智库构建的重要目的，通过智库分析数据流向规律并利用数据挖掘来预测未来[5]。最后，智库为高校图书馆工作人员和师生读者提供全新的研究视角和可靠研究结构，都是在对数据资源的整合处理技术基础之上的。总之，大数据思维决定了高校图书馆的发展方向和服务转型，以数据挖掘技术为基础在高校图书馆嵌入智库模式已是必然。

2.2 智库馆员储备

大数据环境下的智库模式建设，关键在于对资源数据和个人数据的搜集与分析处理。有了数据挖掘技术的硬件支撑，还需要高素质专业馆员的软件建设。高校图书馆智库需要国内外一流智库人才队伍为图书馆建设提供支撑，从而使智库彰显数据分析和实际应用的价值。由此可见，智库馆员的储备与开发对于构建高校图书馆嵌入智库模式起着至关重要的作用。伴随着近两年大数据环境的冲击，智库馆员的断层问题十分严重，高素质的智库图书馆员一方面要具备基本的图书情报学科知识，另一方面要精通智库建设所必备的数据挖掘和数据处理技能。智库馆员是连通图书馆服务输出与用户技术使用的关键桥梁[6]。大数据环境下高校图书馆嵌入智库模式的关键条件是要拥有尽量多的复合型的高素质的智库馆员。

2.3 资金保障

大数据环境下智库的建设需要大量人力物力，是一项宏大的工程。我国高校图书馆的资金来源大部分来自地方政府的基金支持，高校图书馆自身力量有限，一方面在数据库资源购买方面资金投入较大，另一方面，数据挖掘技术和智库建设技术都属于新兴科技，需要政府领头提供适当的帮助，并鼓励广开资金渠道，如社会组织和企业支持，从资金上弥补高校图书馆智库建设发展过程中的短板。在“25家机构入选首批国家高端智库建设试点单位”[7]中，有6个智库是依托大学形成的专业性智库，从研究领域和侧重专业可以看出，由于资金来源单一，我国高校智库主要为社会领域服务，与数据资源大环境相比，智库的研究深度与广度明显滞后，对于微观领域的数据分析和预测还存在着较大不足。

3 大数据环境下高校图书馆嵌入智库建设措施

高校图书馆智库构建三要素决定了高校图书馆既要重视智库的数据挖掘和整合技术，明确其服务定位；还要发挥智库人员的主观能动性，扩大智库服务宣传、增强影响力。同时，高校图书馆之间要形成馆际联盟，实现智库共享、社会资源互通是推动高校图书馆嵌入智库建设行之有效的措施。

3.1 明晰智库定位，保持可持续发展

大数据环境下，高校图书馆建设嵌入智库要从本校办学特色和师生科研实际需要出发，凸显本校学科优势，考虑到高校教授、学者、专家的构成情况，将他们吸纳到智库的建设过程中，明确智库决策顾问的定位[8]。智库的数据挖掘和数据分析要遵循可持续发展原则，根据学科发展和数据格式、数据数量的变化而随时调整，真正为师生读者提供动态的、即时的参考性服务。各地区高校图书馆都具有一定的特色，智库也可以根据本地情况有针对性地加强边缘学科的建设，借力于地方资源和地方优势，深入开展协同创新智库建设。總之，高校图书馆的嵌入智库建设不是一成不变的，而是一种个性化的、灵活性的创新服务模式。

3.2 增强服务意识，扩大宣传力度

我国高校图书馆与智库的融合起步较晚，一部分原因在于高校图书馆的转型有待提速，服务意识有待加强。大数据时代为图书馆带来了很大挑战。高校师生、读者对图书馆数字资源的获取和使用行为均发生了改变，数据的迁移和关联在科研活动中越来越重要，为师生、读者进行有效的资源分析和数据整合也越来越成为图书馆服务工作的重中之重[9]。高校图书馆在积极促进智库建设的同时，也要扩大宣传力度，引导师生、读者更好地利用智库功能，如智库的微信、微博公众平台，吸引用户的兴趣。此外，高校图书馆可以利用自身的资源和服务优势，通过多种途径即时向师生读者传递智库最新研究成果，增加读者对高校图书馆智库的了解，提高智库的利用率。

3.3 优化数据资源配置，实现协同效应

高校图书馆经费有限，用于嵌入智库模式建设的资金受到多方面因素的制约。在大数据时代，低成本高收益成为图书馆建设发展的一大原则。因此，实现协同效应是大数据环境下高校图书馆嵌入智库建设的重要措施。首先，区域内高校图书馆可以学科专业为主题，有计划地整合馆际间的数据资源。其次，高校通过建立特色数据库，如本校学术论文、学术会议等数据，成为高校自身图书馆智库的特色，推动协同智库差异化发展。最后，高校图书馆可实现与本地政府机构或民间组织的协作，充分吸纳社会上的学术资源，实现共建共享，形成高校与社会资源互动、彼此共赢的局面[10]。

4 小结

在大数据环境下，高校图书馆要重视数据资源的价值，重视数据的分析处理与挖掘技术的开发。智库与高校图书馆的融合，契合大数据时代数据资源数量增多、格式种类多样、数据处理速度快的要求，提高高校数据库建设水平，智库资源积累和信息储备，对于图书馆的转型和图书情报界的理论创新具有深远意义。

在智库建设过程中，要把握数据挖掘技术、智库馆员储备和资金支持三要素，以标准化、数据化和规范化为智库模式建设原则。在人员队伍建设上，复合型、科技型人才是智库建设的成效保障。通过对高校图书馆智库建设的研究，我们认识到，推动高校图书馆向数据化转型，关键要改变高校图书馆的服务理念，从规划上明确智库的定位，智库在图书馆资源构建中，起着决策性、指导性的作用。要扩大对智库的宣传，让更多师生、读者高效运用智库功能、提高智库利用率。同时，应将高校智库研究成果推向社会，让更多人分享大数据环境下智库带来的学习与阅读的全新改变。

参考文献

[1] 张真.数字环境下高校图书馆教育服务提升策略研究[D].杭州：杭州师范大学，2016.

[2] 李伟.大数据环境下嵌入式信息素质教育业务流程优化[J].情报资料工作，2016（3）：100-106.

[3] 陆雪梅.高校图书馆服务新型智库建设的思考[J].图书馆学研究， 2016（8）：79-82，88.

[4] 張明，张莹，李艳国.高校图书馆智库的组织架构及职能定位研究[J].图书馆工作与研究，2016（4）：10-17.

[5] 王海峰.大数据智库：中国特色新型智库建设途径研究[D].上海：华东政法大学，2016.

[6] 王凤满.我国高校图书馆智库型服务体系研究[J].图书情报工作， 2015，59（23）：45-50.

[7] 沙璐.25家机构入选首批国家高端智库建设试点单位[EB/OL]. [2015-12-04].http：//www.cssn.cn/zk/zk_jsxx/zk_zx/201512/t20151204_2741912.shtml.

[8] 夏秀双.大数据环境下高校图书馆个性化信息服务研究[D].曲阜：曲阜师范大学，2015.

[9] 李明晨.我国高校图书馆嵌入式学科服务开展情况分析[D].保定：河北大学，2014.

[10] 李媛.网络环境下高校图书馆服务模式创新的研究[D].天津：天津师范大学，2011.

（收稿日期：2017-02-04）

（修回日期：2017-02-13；编辑：魏民）