基于大数据的县域公共图书馆总分馆建设探究*

郝春柳

（河北省图书馆，河北 石家庄050000）

当前是一个信息技术高速发展期，各行业领域的数据信息爆炸式增长，“大数据时代”时代已经来临。2012年达沃斯世界经济论坛发布大数据报告，将大数据列为与货币和黄金同等重要的新经济资产；2015年我国国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署了我国大数据发展工作，大数据成为国家级的发展战略。随着党的十九届四中全会对创新国家治理体系和提高国家治理能力的要求，我们要改变以往如黄仁宇先生所说“中国人不懂得用数字来管理国家”的管理模式，必须有意识地从大数据分析的角度来科学决策公共文化服务体系建设。县域公共图书馆总分馆作为我国公共文化服务体系的“神经末梢”，它的完善程度是公共文化服务体系健全与否的直接见证。我国公共图书馆从2000年开始探索总分馆制建设至今，一些经济发达地区已经探索出了“上海模式”“嘉兴模式”“苏州模式”等因地制宜的发展模式，成为推动公共图书馆的社会公共化、均等化和提高图书馆服务效能的有效方法。随着《关于推进县级文化馆图书馆总分馆制建设的指导意见》和《公共图书馆法》对于公共图书馆总分馆制的明确要求和法律规定，公共图书馆总分馆制已成为整合我国县域基层服务设施和提高政府公共文化服务能力的重要举措。

历史证明，新型科学技术的出现将会推动图书馆历史进程和创新图书馆发展模式，大数据技术的出现无疑正在推动公共图书馆的发展。县域公共图书馆总分馆建设要做到科学规划、集中管理、多点服务，就必须提前布局信息技术尤其是大数据的广泛应用，通过对多个管理单元的图书馆群服务节点的数据进行采集挖掘、分析开发，在此基础上形成对总分馆科学决策的量化指标、管理运行的科学依据和提高服务效能的有效措施。

1 大数据背景下县域公共图书馆总分馆制建设影响因素分析

根据SWOT影响因素分析模型，对大数据背景下建设县域公共图书馆总分馆所处的外部环境和内部环境进行了分析（如图1所示），机会主要来自于专项政策支持和法律保障以及新型城镇化；挑战主要来自于建设主体对总分馆建设尤其是大数据应用的重视程度还不太够和政府逐渐关注总分馆服务效能的提升。内部环境中优势在于大数据的应用可以提升资源供给的有效性和精准度，让读者更便捷地享受到图书馆的服务，提高总分馆体系的服务效能；劣势主要来自于管理主体利用大数据提高服务水平的意识还较为欠缺和读者的流失。

1.1 以智慧城市为特点的新型城镇化

以智慧城市为重要特点的新型城镇化，将在交通出行、医疗、文化教育等各个方面，实现使用新一代信息技术进行公共服务的可持续管理。县域公共图书馆总分馆建设，有了国家政策支持和法律保障，还要“环顾四周”，与当地的城镇化建设结合起来，相互借力。城镇化是国家发展的必然趋势，因此也涌现出很多的特色小镇。县域公共图书馆在选取分馆时要优选城镇化程度较高的新型小镇，提前把图书馆总分馆列入地方发展规划，把图书馆总分馆与其他行业的建设通盘考虑，在全域范围内做到行业间大数据的共享，保证大数据采集的广泛度；提前做好总分馆每个服务节点的传感器、监控系统、读者阅读终端、可穿戴阅读设备等大数据基础设施的物理搭建，以较高的建设标准建设出一批精品总分馆群。

1.2 建设主体的支持度

总分馆制最大的障碍是体制的障碍[1]。在我国分级财政体制下，各级公共图书馆的建设主体自然也就是各级政府，这样导致全国公共图书馆就像套杯一样，看似是一个整体，每层之间却相互独立；同时我国县域公共阅读资源分散，农村图书室、文化站、农村书屋等分属各家。所以县域公共图书馆要融入智慧城镇化建设，利用大数据等信息技术去谋划总分馆建设，首先要明确建设主体的责任，有了强有力的建设主体，才能从县域整体的社会经济发展出发去推进总分馆建设，才能“化零为整”把分散的公共阅读资源进行有效整合。从目前的建设实践中可以看出，县域总分馆制发展有两类：“总分馆制”和“中心馆—总分馆制”，前者当地政府是完全建设主体，有当地政府一杆子到底，统筹安排总馆及分馆的人财物；后者则是当地政府联合上下级政府共同承担建设主体，由上级公共图书馆作为中心馆进行各项业务管理。对于县域经济条件不好、县级公共图书馆自身发展落后的，建设主体和管理主体上移的做法更有借鉴意义（下文以“中心馆—总分馆制”的发展模式为分析对象）。

1.3 管理主体对大数据技术的重视程度

法律规定：“县级以上地方人民政府文化主管部门负责本行政区域内公共图书馆的管理工作。”按照以上两种县域总分馆发展模式，实际的业务管理主体是集中在县级图书馆或者上一级中心馆。总分馆运行过程中的管理应包括对财、物、设备、信息等资源管理和对馆员、用户的管理。在大数据背景下，总分馆的管理不再是单一要素的管理，而是综合管理，是将资源、馆员、用户、技术、设备和制度等要素建立联系，构建图书馆综合智能管理、决策和服务体系[2]。管理主体对于总分馆建设应该与时俱进，不能停留在传统图书馆业务管理的层面，应该对大数据技术带来的综合智能管理重视起来，并运用到县域公共图书馆总分馆建设中去。

1.4 服务效能成为考核目标

对于县域总分馆的建设主体和管理主体来讲，最关心的莫过于总分馆体系能带来的投入产出比，即总分馆体系的服务效能，这是总分馆建设的终极目标，更是直接得到当地政府政策支持和持续资金投入的有力指标。以往公共图书馆的服务效能定性分析多，定量分析维度少、准确度不高。有了大数据思维和技术支持，在县域公共图书馆总分馆建设中，通过综合智能管理系统，对每个服务点的服务人次数、用户基本数据和行为数据、服务满意度等多维度的量化分析，能够科学直观地把握总分馆的服务效能。同时根据大数据分析预测，建设主体和管理主体可以以服务效能为指挥棒，做到人、财、物等在图书馆群体之间和分馆各项业务之间的有效分配和调整，实现总分馆服务效能的正向循环。

1.5 读者流失的应对

基于互联网的大数据环境，所有网民都可以成为图书馆潜在的读者，这种数量的扩张，使得用户结构也产生了很大的变化，而图书馆读者大数据的关键不在于数量和结构本身，而在于数量与结构引发的关联改变[3]，这种关联改变正是用户需求变化之所在。图书馆简单的数字化资源已经不能满足现在读者的需求，图书馆读者流失及价值分析已成为大数据时代图书馆界关注的重要问题[4]。公共图书馆总分馆建设要分析所在县域的用户数量和结构，把握用户的年龄层次、素养层次、兴趣爱好和地域特征等结构特点，通过服务人群的结构特征和数量关系，对用户需求进行多方面定位；同时通过图书馆的用户登录系统、借阅系统、搜索系统、门禁系统和读者用户系统等数据对读者进行“用户画像”，对读者需求有更为精准的认识。只有“有的放矢”的资源供给，才能吸引更多的用户，才能把县域总分馆“做活”。

1.6 资源供给的精准性

用户需求的变化，决定着资源供给的发展方向。县域图书馆总分馆的用户需求包含知识获取、休闲娱乐和地域性特定需求。而目前绝大多数县域公共图书馆的馆藏不是很丰富，乡镇文化服务站、农村书屋的书籍更是陈旧。在此基础上建设总分馆，除了整合各渠道资金，对各分馆的馆藏资源统一采购、统一编目、统一配送、通借通还，更要充分利用互联网大数据技术优势，对用户需求和用户行为进行智能分析，提高图书馆资源采购和配置的针对性和高效率；把各类馆藏资源通过统一的著录、标引、解析、链接等加工和组织，实现数据化和知识元化解构、重组与关联，实现馆藏资源的跨媒体整合[5]，形成新的资源空间[6]；通过新型知识检索根据用户需求推送资源空间内容，还可以把资源空间里数据整合开发成县域老百姓喜闻乐见的产品或活动。

2 大数据背景下县域公共图书馆总分馆建设模型的基本构建

大数据背景下县域公共图书馆总分馆的建设要充分利用好有利条件，把数据在中心馆——总馆——分馆——读者之间相互流通起来，以此重组传统业务，把总分馆各服务节点的业务系统产生的大数据进行采集、预处理、储存、清洗、分析，最终形成产品化、服务化的总分馆综合智能管理决策服务体系，以期能更好地把握读者需求趋势，做好资源供给的精准度，提高总分馆的服务效能，从而把“中心馆-总分馆”建成真正意义上的总分馆（如图1所示）。

2.1 业务系统

县域公共图总分馆涵盖不同层级和不同规模的图书馆（可以看作一个服务节点），这种多个服务点构成的管理单元，要把每个服务节点之间的业务、管理、服务、技术等形成闭环，需要由中心馆提前统一各个服务节点的共性需求，确定管理单元中所需要采集、分析和挖掘的核心数据，也就是确定采集策略。统一配置每个服务节点的业务系统，提供开放的数据接口功能，总分馆建设中业务系统大致有中心馆的业务管理系统、资源管理系统、联合参考系统，总馆的网站微信系统、用户管理系统，分馆的环境感知系统、设备管理系统等。通过数据接口服务器，把各类业务生产服务器对接到数据采集服务器上[7]。

2.2 数据采集系统

总分馆中各个服务节点业务系统数据有来自关系数据库的结构化数据，各种传感器、摄像头形成的非结构化数据和实时数据，以及智慧城镇化其他行业对总分馆运维有用的数据，要通过数据采集系统纳入信息系统。数据采集系统通常会对进入系统的数据依据制定的配置策略进行过滤、整理、格式转换等预处理；采集系统在逻辑拓扑上具有逐级汇聚的特征，实现数据量向中心汇集过程中逐级递减，最终输入数据存储系统[8]。

2.3 数据存储系统

被输入到数据存储系统的数据，强关系型结构化数据比如总分馆各服务点的业务数据像读者信息数据、书目数据、馆藏数据等，会被存储到关系型数据库。数量巨大、关联性不太强的半结构化数据，如读者行为数据、系统日志数据、环境数据等，会被存储到分布式实时数据库。总数量、总容量很大的非结构化数据，如监控设备产生的图片、视频、监控设备数据等非结构化数据储存到分布式文件系统。数据存储系统还要对海量数据特别是非结构化数据进行分类、检索和生命周期的管理，通过HDFS元数据服务器，把形成的元数据库写入内存，提高海量访问请求的快速响应[9]。

2.4 数据分析系统

数据分析系统对数据存储系统中的海量数据进行处理分析，主要是采用分布式手段面向海量数据提供数据转换、数据提取、数据聚合和数据挖掘等功能[10]。由于大数据具有数据量巨大、类型繁多、价值密度低等特征，总分馆中心馆一定要全面地采集和整合整个总分馆体系内部与外部的各类数据，确保数据来源要有一定的广泛度，只有这样才能通过数据分析、挖掘得到有使用价值的信息。数据分析系统结合图书馆的业务要求，对总分馆体系提供智能决策管理服务支撑。

3 县域公共图书馆总分馆智能决策管理服务体系

县域公共图书馆总分馆建设中应用大数据技术，最终是要实现总分馆的决策、管理和服务的智能化，以提高决策管理效能和服务标准，降低馆员工作强度。总分馆建设的决策、管理、服务要突破“事物之间隐性因素无法被量化的瓶颈[11]”，需要充分利用云计算平台为大数据提供的强大的存储空间和分布式并行计算能力，把总分馆体系与其他行业数据、各服务点内部各业务系统间数据等进行信息融合，找出非关联数据之间的关联，进行智能化分析和预测判断，提高整个总分馆的业务管理服务水平和建设管理主体的决策能力。

3.1 智能决策系统

传统的基于人工经验、直觉以及少量数据分析的决策方式已经不能满足日益个性化、多样化、复杂化的决策需求[12]。决策支持系统（Decision Support System，DSS）的概念从上世纪70年代被提出[13]以来，随着计算机、互联网、云计算等信息技术迭代更新而得到发展。基于大数据的智能决策，已经应用到公共管理、医疗健康、工业制造等多个行业领域。如果县域公共图书馆总分馆建设过程提前布局了大数据的应用，就可以通过运行中的大数据去挖掘出知识信息，从而实现对总分馆运行过程中的决策支持。可以通过读者借阅信息数据进行聚类分析挖掘，分析出读者阅读倾向和相同阅读倾向的群体范围，在做阅读推广和读者活动信息推荐时就能够目标更加明确，各分馆之间的馆藏资源分配也可以加以借鉴，从而实现对管理者的决策支持。具体的流程图如图2所示，可以看出建设（决策）主体的决策意见通过人机智能界面进行实时共享，计算机会通过人机交互系统把总分馆体系中需要决策的问题进行定义，与在大数据分析系统中提取对决策问题有潜在价值的知识形成的知识库，进行复合推理智能决策，并将得出方案反馈到人机智能界面，知识库里包括的数字字典、模型库、规则库和案例库要根据总分馆的业务需求定制。

3.2 智能管理系统

广义上讲，决策支持系统也属于管理系统的一部分。这里智能管理系统是指县域公共图书馆总分馆日常的业务管理系统，主要体现在总馆对分馆的资源采购、集中编目和统一配置上，并在总分馆体系中实现资源共享和通借通还。大数据技术背景下，总分馆体系的智能管理系统（如图3所示）包含着环境管理系统、用户管理系统和资源管理系统，它结合各服务节点业务系统管理数据分析挖掘形成的数据模型、实时的环境空间、用户行为、资源供给等方面的管理需求，实现智能环境监测优化、图书智能分拣上架、桌椅智能管理、书目智能采购和编目等日常的智能化管理，实现管理的实时性和个性化；通过分析读者信息、生活习惯、学习习惯形成用户画像，实现每个服务节点的精准化服务和个性化服务；通过知识发现、跨媒体资源整合等手段关联不同类型和不同结构数据库，实现面向读者复合式检索和知识推送。

3.3 智能服务系统

读者的流失和精准服务分别成为在大数据背景下县域总分馆发展的挑战和优势，用优势来面对挑战，用优质服务来增强读者对图书馆的忠诚度，是图书馆基于大数据智能服务的重要使命。在2014年，美国思域技术公司（Civic Technologies）对10家图书馆核心用户（全年借阅量居于前20%的活跃读者）大数据进行分析，提出了3R（定位、接触——预测、关联——调整、适应）和3C（内容——社区——服务交易）闭环设计思路规划图书馆服务[14]。根据思域公司的大数据应用实践，可以看出我国县域公共图书馆总分馆建设要发掘用户与服务的潜在关联，以“用户思维”在县域乡镇村的服务半径中推出优质的服务内容对读者进行服务渗透。在大数据背景下对读者信息、行为和阅读习惯进行挖掘分析，形成具象化的结果，实现分析成果向智能服务的转化。目前我国总分馆已经运用了数据可视化系统，用以展示总分馆管理单元中的实时状况，也运用数据发布系统，在馆区等终端设备和读者移动设备上统一发布。

图3 基于大数据的县域公共图书馆总分馆智能管理系统

4 结语

未来社会包括公共图书馆很多运行环节都会被智能化设备取代，而取代不掉的是“连接人与人”的环节。公共图书馆总分馆建设中在布局大数据等信息技术应用时，一定是建立在做好与读者的情感连接上。只有这样的设计意识和设计理念，才不会被信息洪流所淹没。