高校图书馆阅读推广服务的创新

廖艳玲

摘 要：大数据时代，读者的阅读习惯发生了很大变化。读者对图书馆服务提出了更高的要求，在这种背景下，我们有必要探索大数据给图书馆阅读推广服务带来的机遇与启示。笔者针对读者的阅读需求，结合大数据的核心价值，提出高校图书馆阅读推广服务的创新对策。在此基础上，高校图书馆应该跟踪和评估推广的有效性，评估阅读服务质量与阅读推广，并不断调整评价体系。

关键词：高校图书馆;阅读推广;服务;创新

一、引言

世界知名咨询公司麦肯锡最早提出，大数据时代已经来临。研究报告指出，数据已经渗透到各个行业和业务功能领域，从而逐渐成为重要的生产要素。十大经典案例、成功的大数据营销，让人们感受到了大数据的震撼力。图书馆阅读推广，向读者推荐和宣传其服务和资源，这也是非盈利营销。图书馆应积极探索大数据思维，引导更多读者阅读，为读者提供更优质的服务。

二、大数据时代对高校图书馆的影响

目前，大数据的应用主要集中在企业，但也渗透到图书馆的服务，对其产生了深远的影响，具体表现在以下几个方面。

第一，大数据技术优化了数字信息环境，实现了文献资源的多元化发展，催生了新的文献形态、传播与阅读媒介的形式。立体通信模式的服务，由互联网、无线WiFi、卫星通信等组成，更加及时方便。

第二，读者的需求已经改变。在大数据时代，人们将置身于数据的海洋，读者不再满足于整本书提供的信息，需要数据库为其解决特定問题，非结构化数据、主题知识产品在读者中更受欢迎。针对用户、用户和组之间关系的数据，科研团队提供大数据时代读者所需要的信息服务。

第三，随着阅读方式的改变，读者越来越喜欢用电子产品阅读，如平板电脑和移动手机，可以随身携带，这样读者就能够利用碎片化的时间进行阅读。在现代电子产品的影响下，读者更喜欢参与互动式阅读，阅读的同时发表评论，在微信、微博等平台分享图片或视频。

第四，对图书馆的数据处理能力提出了更高的要求。到2012年12月31日为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。2020年，世界产生的各类数据，如网络日志、图片、音频、视频、地理位置信息等，将是2012年12月31日的44倍。在大数据时代，对于结构化数据，仍然存在着由社交网络产生的交互信息，如用户浏览历史、微博、微信、手机图书馆，图书馆需要结合结构化数据与这些非结构化数据进行分析，从而可以对资源进行优化配置实现。

第五，组织信息的目的已经改变。传统的图书馆使用元数据描述资源特点，进行分析和开采，目的是资源排序。在大数据时代，首先要分析资源数据，多挖掘有价值的信息，从而为决策或预测事件的发展提供支持;分析挖掘读者信息，建立有效准确分析模型，从而从“全数据挖掘”中获取“真相”，提供个性化的服务，为读者提供准确的知识。

第六，信息服务的内容和方式发生了变化。传统图书馆为读者提供完整的文献资源，而数据时代为读者提供了一站式服务。完整的数据信息可以解决特定的问题。传统图书馆需要读者寻找资源，在大数据时代，图书馆积极向读者推送资源。

三、基于大数据时代图书馆阅读推广的创新对策

2005年，“全民阅读”作为一项重要任务被写入《中国图书馆学会章程》，中国图书馆学会承诺图书馆在全国范围内推广阅读，为公民终身学习是图书馆的职业目标和社会责任，把阅读推广和全民阅读推广作为自己的职责。图书馆开展了多种形式的宣传活动，包括推广（纸质图书、数据库）、服务宣传、知识推广（专题讲座，知识问答），传统文化推广（中国古代研究）等，但这些活动主要是基于对图书资源的促进。现代图书馆依然无法为读者提供个性化服务，无法满足当代读者需求。

（一）建立全每日提阅读推广平台

大数据的核心价值是挖掘和分析用户的行为习惯，并在各种数据的基础上进行偏好分析，从而找到符合要求的产品和服务，根据用户的需求进行自我调整和优化，而图书馆的阅读推广则是通过满足读者的需求，为更多的读者提供满意的服务。大数据时代，图书馆应该挖掘数据，建立分析模型，实现资源优化配置。建立出版平台，将大数据、全媒体引入阅读推广，尝试建立立体化、个性化、互动化的读者服务质量评价体系，利用媒体宣传和各种方法和途径，不断进行调整和修正。

（二）图书馆大数据仓库的建立及分析模型

根据数据结构，数据可以分为以下类型：结构化数据，非结构化数据，以及介于结构化和非结构化之间的半结构化数据。图书馆管理系统存储结构化数据，如注册读者的个人身份数据，个人借阅资料、馆藏借还资料、预约资料、图书馆馆藏;非结构化数据，如时间统计和进入的读者数量，图书馆通过门禁系统，和反映内容的元数据，显示书籍的物理特性。在传统的图书馆管理模式中，这些数据被存储作为基础信息和统计信息，管理系统只是一个数据仓库，而不是我们所说的大数据仓库。图书馆建设的大数据仓库应该是这样的：它是图书馆数据的总枢纽，包括图书馆知识服务的决策模型和评价体系，包括业务建设、用户行为价值挖掘、用户信息数据中心、读者信用体系模型、信息发布平台等。一方面，图书馆使用大数据仓库优化采集结构，挖掘内部采集统计数据。另一方面，挖掘和分析读者的基本信息、阅读习惯、科研动态，为每个读者建立个人数据库，挖掘和分析用户的行为习惯和基于各种数据的偏好，根据用户的需求进行自我调整和优化，利用数据信息发布平台的宣传和推送资源。

（三）加强数字图书馆、移动图书馆、手机图书馆建设

大数据的特点是海量数据的挖掘。面对海量信息，读者希望进行一站式检索，尽可能多地获取所需信息。通过链接和推荐，有关主题的各种形式的信息，如文字、图片、音频、视频等，可以随时随地浏览和阅读。梅尔·肖恩·伯格在《大数据时代：生活、工作》中提到，大数据时代最大的变化是放弃对因果关系的渴望、关注相关性。大数据关注相关关系，实现依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算的虚拟化技术。越来越多的数字图书馆、移动图书馆和手机图书馆依靠大数据来建立相关的知识网络，如CNKI建立的“知识网络”包括引文网络、相关作者、同类文献，读者推荐、相关基金文献等，还可以建立个人图书馆和机构知识库。这些数据库可以实现一站式检索，读者可以快速检索相关主题的各种资源。在过去，由CNKI、万方、超星等图书馆都限制读者在IP范围内阅读，而如今，它也推出了账户密码登录模式，通过这种方式，读者可以使用手机、iPad等手持移动终端设备来阅读校内外电子资源，不受时间和地点的限制。这些数字资源包括各种各样的书，优秀的课程，优秀的讲座等，汇集了各类学习资源。经过加工，内容丰富，形式多样，能够满足读者的需求。

（四）建立数字图书馆阅读传播社区

大数据是从多个来源收集的一大组多元形式的数据，来自社交网络、电子商务网站、客户访问记录和许多其他消息来源。从数据看人类社会的复杂行为模式，并进行数据收集和分析。图书馆可以挖掘这些大量杂乱的数据，分析用户的习惯和喜好，并利用社交网络平台推广资源。大数据的显著特点是注重相关性，因此图书馆有必要借鉴社会网络传播平台建立数字社区阅读推广与交流，如豆瓣等社交网络平台，以及微信、微博、人人网，建立自己的数字社区，通过学习这些平台，可以实现以下几点功能。

一是图书馆可以利用社会网络作为资源的宣传阵地，利用强大的社区傳播功能进行图书馆的推广活动，利用跨平台的阅读共享传播，把优秀的资源推广到更广阔的网络空间。

二是通过数字社区的传播与评论功能，给读者带来主观能动性。例如，通过微信圈，读者可以向其他人推荐好书，读者与读者交流阅读体验，满足读者阅读需求，彰显数字时代的互动性。

三是这些平台可用于读者的行为统计分析，为建立阅读服务质量指标体系，提供数据支持和阅读推广。国内许多图书馆都进行了一些相关的尝试，如南京大学图书馆，与豆瓣读书app开展合作，实现资源共享，通过书评信息提供阅读推荐服务，清华大学在人人网成立了图书馆俱乐部等。。

四、结语

我们已经进入了一个海量数据存储、挖掘、分析、处理的时代，数据推动社会创新和大发展。大数据正以畅通无阻的姿态，渗透到人们生活、工作、学习的方方面面，同时也体现了信息不可估量的价值。图书馆应建立挖掘数据分析，实现资源优化配置的模型;信息发布平台应将大数据和全媒体引入阅读推广，以提供个性化服务和主动推送服务，为读者提供深入阅读。

参考文献：

[1]谢萍，吕素娟.地方高校图书馆阅读推广创新服务研究——以湖南涉外经济学院图书馆助推“书香校园工程”建设为例[J].传媒论坛，2019，2（24）：128-129.

[2]黄旭东.新媒体环境下高校图书馆阅读推广服务创新——以黎明职业大学为例[J].武夷学院学报，2019，38（5）：105-109.

[3]徐晨辰.阅读推广活动中的服务创新——以南京中医药大学图书馆为例[J].大学图书情报学刊，2019，37（2）：75-78.

[4]吴亚平，别立谦，周春霞，赵飞，庄昕.基于读者数据的阅读推广及服务创新——以2016年北京大学阅读报告为例[J].大学图书馆学报，2019，37（1）：67-74.

[5]唐桑.新时代图书馆服务创新与融合、阅读推广研究——以钦州学院为例[J].智库时代，2018（36）：260，262.

[6]谭晶晶.高校图书馆阅读推广服务创新研究[D].昆明：云南大学，2018.

[7]郭诗阳.全民阅读时代高校图书馆的服务创新研究——以六盘水师范学院图书馆为例[J].河南图书馆学刊，2018，38（2）：36-38.