大数据环境下图书馆信息服务发展探究

李巨伟

（衡水学院 河北 衡水 053000）

关键字：大数据；图书馆；信息服务；对策

近年来，大数据分析技术应用越来越广泛，越来越成熟，已经渗透进了各行各业。在大数据时代，读者的信息素质越来越高，而读者对于信息获取的速度、准确性及质量等要求也在不断地提高。对于高校图书馆来说，在大数据时代下传统的借还书式服务已经满足不了读者的需求了。因此，高校图书馆需要转变传统的服务模式，多向读者提供经过数据分析和整理的信息，为读者提供个性化的服务。

1 大数据对高校图书馆服务带来的影响

1.1 丰富高校图书馆信息服务的内容。图书馆服务内容由传统的借阅服务、联机信息检索服务以及信息咨询服务等组成。大数据技术的应用，丰富了图书馆原有的服务方式，并指导着服务的方向。大数据通过数据采集、统计分析和挖掘可以准确分析出读者的需求，进而为图书馆采购图书期刊、编制目录、开展咨询和检索服务提供帮助。此外，大数据可分析不同群体的信息需求，或者预测其潜在的信息需求，有针对性地提供个性化服务。

1.2 提升图书馆信息服务水平。大数据时代的到来，挖掘出图书馆馆藏数据的价值，并且提供了先进的数据分析工具和分析技术，应用这些技术分析读者信息，并根据分析结果指导高校图书馆信息服务。通过应用大数据技术，有效缩短了读者获取信息的时间，同时全面提高了获取的信息内容的准确性，节省了人力物力。

2 图书馆信息服务中存在的问题

2.1 服务理念存在不足。当前，国内高校图书馆的服务方式以被动接受读者借还书为主，主动给予读者信息服务的理念还相对欠缺。在大数据环境下，图书馆的个性化推送服务直接决定了服务的质量，但部分高校图书馆的服务理念还没有完全转变。因此，高校图书馆应当尽快转变服务理念来适应大数据时代。

2.2 电子资源建设急需加强。当前，高校图书馆对读者的信息服务主要以本馆的自有资源为主。当大数据时代到来时，图书馆的电子资源便显露出不足的一面。面对海量的数据资源，首先在硬件方面，需要更新、更大存储量、更快运算速度的服务器；软件方面，现有的管理软件已经跟不上大数据的要求，需要更新或购买新管理系统；电子数据资源方面，受限于资金等问题采购数量明显不足。

2.3 缺乏专业人才队伍。当前高校图书馆馆员的专业背景以图书管理专业为主，提供的服务以查找文献、反馈读者信息为主。当大数据来临时，由于对大数据技术了解不够，对从大数据延伸出来的个性化服务了解不足，使得个性化服务等工作开展的水平比较低。

2.4 与读者互动沟通不足。当前高校图书馆的服务方式以被动服务为主，对于读者的信息了解不足，与读者的互动较少。在大数据背景下，分析读者兴趣、了解读者需求都需要足够的数据支撑，缺少必要的数据或者数据较少就会影响到个性化的服务水平。

2.5 图书信息服务模式老化。当前大部分高校图书馆已经开始实行电子借阅一体化管理系统，实现了图书的借阅藏一体化，但是对于读者的服务还停留在借还书、目录查询等传统工作内容上。随着网络的发展，图书馆内纸质图书以及电子文献的数量得到了爆发式的增长，读者面对海量的文献资源已经无法快速选择自己所需要的信息。这种传统的工作方式已经跟不上读者日益增长的个性化需求，图书馆的服务方式和模式急需改变。

3 图书信息服务的改变策略

3.1 树立主动服务的理念。在大数据时代背景下，将大数据技术与传统图书馆相互对接、相互融合，最大限度优化图书馆的服务模式。高校图书馆作为社会信息服务的重要组成部分，要运用基于大数据的内容进行信息描述与传递，并从用户的信息服务环境出发，在复杂的数据中发掘、筛选用户需要的信息，实现图书馆信息服务理念的积极转变。

3.2 加强电子资源的建设。大数据来临时，图书馆为了储存更多的电子数据和提供更快的电子服务，需要采购新型的电子设备。同时加大投入购买更多的电子文献资源，电子资源不仅包括自有的电子图书，还包括网上的电子资源服务如中国知网电子文献、万方数据库等。为了避免重复购买和节省资金，可以几个高校建立馆际互通共享的电子网络资源平台。

3.3 建设适应形势的人才队伍。在大数据环境下，为了满足读者的个性化需求，高校图书馆馆员不能仅仅有图书情报的知识，还要了解当前的计算机知识以及其他学科的相应知识，这样才能根据读者的专业或者借书信息等为其提供准确快速的服务。高校图书馆应多吸收有计算机专业背景和其他学科相关知识背景的人才。同时建立相应的培训体系和奖励机制，对现有员工开展专业培训，加强馆员的自身素质，使之跟上时代发展的步伐，建设一支可持续发展的专业人才队伍。

3.4 加强与读者交流，获取相关数据。当前图书馆信息服务的难点是难以获取用户的准确需求信息，从而导致个性化服务的效果不准确。为了解决这一问题，图书馆在每次采购图书之前，会通过短信、网络以及辅导员告知等方式通知每位学生查看图书采购清单，学生可通过网络上传自己想购买的图书名称、分类号等。管理员通过学生上传结果再决定采购种类。同时保存每位读者上传的书单，可以知晓读者的准确兴趣。图书馆网站建立用户反馈专栏，定期对用户的兴趣、对服务的需求等进行调研，及时了解用户的动向。

3.5 创新图书馆服务模式

3.5.1 分析读者需求调整文献。读者在图书馆借阅图书或者浏览信息时会留下自己的行为数据。图书管理员可以应用数据挖掘技术采集这些数据，通过分析了解读者对文献的具体需求和喜好程度，也可以知晓读者在某段时间内的兴趣变动，可以以此指导管理者采购图书以及图书剔旧工作。

3.5.2 提高图书馆个性化服务水平。读者每天来图书馆借书还书以及浏览信息。这些行为之间看似毫无联系，其实在应用数据挖掘技术后都能找到一定的规律。比如通过分析读者的具体借书信息可以了解到读者除了喜欢借阅的图书类别还有可能喜欢的图书类别。根据这个分析结果可以调整馆内的图书摆放，将读者喜欢的几种类别图书调整到一个藏书室。当读者借阅时可以一次性将自己喜爱的图书都借走，方便读者。再如，由于图书馆人手紧张，在借书高峰期，读者借书等待时间长，可以通过数据挖掘技术，采集读者借书时间以及借书种类等数据，然后分析出在每周的哪一天、哪一个时间段为高峰期，然后在阅览室配置相应的图书管理员来解决借书等待时间长的问题。

3.5.3 基于大数据实现个性化服务定制。之前高校图书馆会按照读者的系别、年级及其兴趣将他们划分为几个不同的群体，来实施相应的服务方式和服务策略。可是，随着读者个性化阅读需求的不断上升，这种粗犷的处理方式已经无法达到读者预期的阅读效果了。为此我们应用数据挖掘技术采集读者的借书还书记录以及网上浏览图书的记录，通过这些数据分析出读者喜欢的图书，根据读者留下的联系方式推荐给读者，并且随着读者每一次的借书及时调整。