科研范式变革背景下高校图书馆参考咨询服务模式创新研究

张伟庆

（昆明理工大学图书馆，云南 昆明650093）

参考咨询服务是高校图书馆的核心业务之一，是与广大用户深入沟通的有效途径。参考咨询服务的实施情况，决定了高校图书馆读者服务质量的优劣。在知识经济时代，要想发挥馆藏资源的价值，有必要依靠馆员提供优质的参考咨询服务。当前，各种先进信息技术的应用促进了学术信息的多向交流，改变了传统的科研方式，使得数据密集型科研成为主流。这种全新的科研范式，被Tony Hey等称作第四范式，其强调充分利用大数据处理技术，对经验科学和计算机科学产生的数据进行分析，发现不同数据之间隐含的规律，发现符合科研需求的资源。与传统计算模拟科研相比，第四科研范式的特点是科研数据可分享，科研范式变革的目的在于提高科研效率和效益。作为服务于科研教学的重要机构，高校图书馆具备丰富的资源储备，具备支持科研的实力，应该正视科研范式变革背景下的新挑战，注重对科研数据的整合分析，获取价值密度高的数据。尤其是在开展参考咨询服务过程中，需要与科研人员进行深入沟通，改变单一的参考咨询方式与传统的信息检索服务模式，将第四范式嵌入科研活动的各个环节中，向深层次的数据挖掘方向转变，以便更好地为科研活动提供支持。

1 科研范式变革背景下高校图书馆参考咨询服务的新需求

数据密集型科研范式的广泛推广，凸显了大数据的利用价值，也促使高校图书馆创新参考咨询服务方式，以满足科研活动对图书馆服务的新需求。

1.1 对数据资源的需求增加

数据资源的规模不断扩大，这是大数据时代最为显著的特征[1]。对海量数据信息进行整合处理，发现其中隐含的规律，可以为高校图书馆开展参考咨询服务提供依据。尤其是数据密集型科研范式，对大数据处理能力具有较高的要求，这就需要高校图书馆做好信息资源的采集、整合、分析工作，不断扩充馆藏资源规模，全面提高数据资源整合能力。高校图书馆需要依托先进的信息技术，对日益增多的大数据资源进行动态分析，通过数据挖掘、可视化分析等操作，从中发现有价值的内容，为科研人员提供系统化的知识。面对数据密集型科研活动需求，高校图书馆参考咨询服务的实施，也要注重对信息资源进行梳理，以促进服务模式的完善和进步。

1.2 更多样化的服务形式

大数据时代信息环境发生了巨大变化，作为高校图书馆的重要业务，参考咨询的形式与内容发生了改变。传统的参考咨询服务，多以用户上门获取服务为主，这种被动的方式更加注重咨询结果，缺乏规范的服务流程，难以满足科研人员多样化的咨询服务需求。如今很多用户不再局限于单一的提问咨询方式，咨询的问题更为专业，咨询内容涉及面广，咨询的数量不断增多，对咨询质量的要求也更高[2]。面对数据密集型科研范式，高校图书馆不仅要做好大数据处理工作，也要充分利用先进的信息技术，制定合理的参考咨询服务程序，创新参考咨询服务形式，丰富咨询服务内容，明确参考咨询的范围、服务标准、问题类型等，以满足用户对参考咨询服务的新期待。

1.3 对软硬件设施的要求提高

在科研范式变革的背景下，高校图书馆不仅要解决对大数据进行挖掘利用的难题，也要注重对软硬件设施进行更新和升级。要想为科研人员提供更加精准的咨询服务，高校图书馆要引进云计算、人工智能等新技术，提高数据处理的效率和精度，也要对数据存储、开发设备进行升级，拓展数据存储空间，提高数据传输效率。对于图书馆员而言，则需要具备较好的数据处理能力，对数据具有较高的敏感度，能熟练地应用各种计算机技术，并通过团队协作为用户提供高质量的服务。图书馆员不仅要学习图情学知识，也要了解其他学科的知识，能够为用户提供更加专业的服务[3]。高校图书馆也要抓住科研范式变革的机遇，建立符合数据密集型科研需求的参考咨询服务体系，适应更为复杂的参考咨询服务环境。

2 现阶段高校图书馆参考咨询服务的主要内容

在信息技术日新月异的时代，要充分发掘高校图书馆馆藏资源的价值，适应科研用户多样化的需求，在很大程度上取决于参考咨询服务水平。目前来看，高校图书馆参考咨询服务的实施，主要涉及常规问题咨询、学术科研服务、特色馆藏建设等方面。

2.1 常规问题咨询

用户到馆借阅图书过程中，或者在线检索馆藏资源过程中，会遇到各种各样的问题，这就需要高校图书馆参考咨询馆员提供耐心的服务。目前最为普遍的参考咨询内容，就是为广大用户解答常规问题，如图书馆的资源分布、信息检索方式、数据库使用方法、借阅证办理规定等。很多高校图书馆设置了专门的信息咨询岗位，用于解答到馆用户的疑问，指导他们更好地利用馆藏资源。为了扩大参考咨询的服务面，高校图书馆可以借助官方网站、微信、微博等，为用户提供线上咨询服务，增进与用户之间的信息交互。若条件允许，高校图书馆还可以开设在线教程、专家讲座等，针对馆藏资源检索、数据库使用等内容进行专业讲解，拓展读者的知识面。

2.2 学术科研服务

互联网技术为信息资源的共建共享提供了便利，高校图书馆可以借助移动网络，为科研用户提供文献检索、传递服务，或者通过发送邮件的方式，向科研机构、科研人员采集学术研究成果，对馆藏资源进行补充和完善。开放获取运动的发展，让高校图书馆拥有了更加丰富的资源获取渠道，联机检索的应用和电子期刊资源的增多，也为高校图书馆开展科技查新服务提供了便利。高校图书馆可以根据教育部授权的科技查新条件，辅助本校科研人员查询最新科研成果，或者为他们的科研立项提供指导[4]。根据高校学科建设的需要，高校图书馆还可以对学术文献资源进行采集、整合与梳理，建立针对不同学科的导航库，便于用户查询、检索和利用。

2.3 特色馆藏建设

高校图书馆借助数据挖掘技术，对馆藏资源进行筛选、分析和优化，从中提取有价值的、有特色的文献资源，建立具有特色的数据库，这是参考咨询服务的热点[5]。我国很多高校图书馆根据需要，与数据库供应商合作建立了专门的数据库，但这些数据库多以收集学术期刊、论文等为主，其他类型的数据库较少。高校图书馆有必要审视参考咨询服务的定位，发现馆藏特色，结合高校“双一流”建设目标，建立可以体现学科优势、服务特色的数据库，拓展参考咨询服务领域。例如，华东政法大学图书馆建立的“国际航运法规数据库”，中国矿业大学图书馆建立的“岩层文献数据库”，就具有显著的学科特色，成为参考咨询服务新的增长点。

3 科研范式变革背景下高校图书馆参考咨询服务的模式创新

在数据密集型科研背景下，用户对数据资源的需求日益增长。高校图书馆开展线上参考咨询服务，是提高数据资源服务便捷性的重要方式。

要想让用户获得更好的体验，高校图书馆应不断创新参考咨询服务模式。

3.1 服务理念创新

传统的参考咨询服务模式，是等待用户上门咨询，然后再根据读者的需求，被动整合与提供相关服务内容。在数据密集型科研范式下，科研用户的需求更为专业化、个性化，高校图书馆应创新参考咨询服务理念，主动制定科学合理的服务方案，践行“以用户为中心”的宗旨，将参考咨询服务提升到全新的高度。在开展服务阶段，应切实掌握用户的需求，并据此选择贴切的服务内容，最大化满足不同用户的需求。要保障参考咨询服务的规范性，建立完善的资源整合程序，对数据资源进行统一处理，提高数据集成度和价值密度，促进数据的便捷传播和共享。在对服务效果进行评价时，不仅从咨询服务的时长角度分析，也要评估用户群体的满意度，促进用户积极参与，体现用户的主体地位[6]。

3.2 服务形式创新

高校图书馆的参考咨询服务分为人工咨询和自助咨询两类，在人工咨询时用户向图书馆提交申请后，馆员根据用户的学科背景和提出的问题，借助系统平台检索相关信息，并将这些信息反馈给用户。在自助咨询服务过程中，用户可以直接通过系统平台提交申请，由系统智能分析用户需求，并在线推送给用户，以减少咨询程序（见图1）。高校图书馆借助微博、微信等即时通讯工具，在智能分析用户需求的基础上，开展线上参考咨询服务，创新信息咨询方式，不仅提供实时问答服务，也可以提供信息检索、文献推送、个性化定制等服务。科研用户之间也可以在线交流，结合自己的专业和经验，与其他用户共同探讨可选择的解决方案。

图1 高校图书馆的参考咨询服务流程

3.3 技术手段创新

科研范式变革背景下，高校图书馆要创新参考咨询服务模式，离不开先进技术手段的支持。一方面是借助先进信息技术创新问题解答方式，在用户提问界面集成图片、视频、音频等多样化的资源，丰富信息推送内容[7]。可以设置在线讨论空间和留言交互模块，为用户交互搭建平台，在为用户解答疑问过程中，不仅可以采用一对一咨询的方式，也可以利用线上培训、小知识课堂、个性化推送等手段。在用户检索信息过程中，可以利用智能检索系统，由智能机器人等设备主动分析，推送符合用户需求的内容。另一方面，高校图书馆需要对用户的需求进行合理分类，对于用户提出的常规问题，可以直接交由智能系统处理；对于规范性的问答可利用智能系统进行用户需求分析，入库检索符合要求的内容后，由馆员再次筛选确认后发送给用户；对于复杂的提问，不仅需要馆员进行综合分析，也要寻求专家学者的帮助，依托智能设备、专业人士共同得出用户满意的答复。

4 科研范式变革背景下高校图书馆参考咨询服务平台的构建

面向数据密集型科研范式的参考咨询服务是复杂而系统的工作，高校图书馆不仅要提高大数据处理能力，也要建立完善的参考咨询服务平台，促进服务内容与用户需求的无缝对接（见图2）。

图2 高校图书馆参考咨询服务平台架构

4.1 数据收集层

高校图书馆对来源多样的数据资源进行采集分析，是支持数据密集型科研范式的基础。用户在使用图书馆服务过程中，会产生大量的交互信息，将这些信息收集整合起来，并进行定性和定量分析，是掌握用户行为习惯，发现参考咨询服务规律的关键。高校图书馆设置数据收集层，主要功能是对服务系统中的各项数据进行收集，对馆员上传的数据进行整理。这些数据包括元数据、重构数据两类，其中元数据纷繁无序，无法被直接利用，需要借助大数据技术进行处理，形成有序的重构数据。参考咨询馆员要合理选择和利用这些数据，兼顾元数据与重构数据各自的优势，保障数据整合的全面性、系统性、有效性[8]。

4.2 数据组织层

随着科研用户对数据应用需求的日益增长，高校图书馆对数据资源进行分析、重构、聚类分析，是体现数据应用价值的核心环节。数据组织层的主要功能，是对采集的大规模数据进行集成分析，对学科数据库、特色文献库等资源进行汇总，为开展科研活动提供指导。高校图书馆结合科研用户的咨询需求，可以集成大数据资源，筛选与科研项目相关的内容，然后借助语义分析、决策树等技术，基于数据驱动理念，发现不同数据之间隐含的关系，以及不同事物之间的规律。对于重复冗余的数据，可以根据需要剔除，对于关联度高的数据，可以利用聚类分析技术，将相似的数据纳入特定集合中，为科研活动提供必要的数据储备。

4.3 数据应用层

数据密集型科研范式下，科研数据的来源、构成、利用方式发生了变化，线上学术活动日益频繁。高校图书馆要把握科研用户需求的动态特征，既要从宏观上分析科研活动的规律，把握不同用户的实际需要，也要从微观层面对参考咨询服务模式进行调整，让服务形式更加多样，服务内容更加新颖。数据应用层的设置功能，是将经过组织处理的数据资源，以可视化的方式呈现给用户，形成针对不同学科的知识地图，优化用户的服务体验。可视化技术的应用，是在数据挖掘基础上，以图文并茂的方式展示出数据之间的关联，让科研用户可以直接提取有价值的内容。在这个过程中，参考咨询馆员要注重对用户界面进行优化，也要做好用户引导工作，通过在线发起讨论的方式解决复杂的问题，征询广大用户的意见，以便得到更加精准的解答内容。

5 结语

随着数据密集型科研的不断发展，大数据的应用价值得到进一步彰显，用户的情报服务需求也在日益增长。高校图书馆拥有着丰富的文献资源，作为辅助科研的重要机构，不仅要为用户提供必要的信息服务，也要抓住科研范式变革的机遇，结合自身特点创新服务形式和内容，在实践中不断探索和完善，将馆藏资源变为有价值的知识，为用户提供深层次的参考咨询服务，为高水平的科研工作提供智力支持。