“数据智能”环境下图书馆信息服务模式重构*

吴丽丽

（重庆医科大学图书馆，重庆 400010）

随着人类社会生产力的不断进步以及科学技术的不断发展，图书馆经历了从以实体文献资源为中心的传统图书馆，到以数字资源、网络环境为依托的数字图书馆的阶段性变革。如今图书馆正向以用户为中心的时空与资源交融、虚实空间结合的智慧图书馆发展，图书馆提供的信息服务模式也基于此发生了一系列变化，从传统的手工服务到自助服务，并逐渐向数据驱动的智慧化服务模式转变。数据驱动的服务理念以及集成系统技术平台的应用实践也将为图书馆服务模式带来新的创新契机与重构方向。

1 “数据智能”背景下图书馆信息服务需求变化

1.1“数据智能”的时代背景

自2013年大数据时代开启以来，各行各业逐渐意识到数据的内在价值，开始了从业务数据化到数据驱动业务智能化的变革发展。2014年，百度公司率先提出了“数据智能”概念。数据智能即利用大数据引擎的人工智能学习方法为数据赋能，让简单数据通过深度处理与分析便能实现内里价值的挖掘，赋予了数据驱动问题解决与变化预测的能力[1]。“数据智能”开启了大数据时代的新篇章，也为图书馆信息服务的智慧化、智能化跃迁带来了新的发展契机。

1.2 基于“数据智能”的图书馆信息服务

近年来，随着大数据、AI技术、物联网以及云计算等技术的发展与应用，图书馆信息服务的创新、融合成为了图书馆领域的热点研究方向[2]。从传统图书馆到数字图书馆，再到智慧图书馆，图书馆发展呈现出更加多元、智慧的发展业态，信息服务模式也迎来了从传统模式向“互联网+”的信息服务，再到“智慧服务”的模式转变，个中变化也充分体现出图书馆从“资源为王”到“用户为先”的信息服务理念的深刻变化[3]。基于“数据智能”的图书馆信息服务，更加强调动态用户需求的灵活、实时适配，更加关注多源异构资源的整合利用，更加重视图书馆服务平台（Library Service Platform，简称LSP）的融合应用，更加突出图书馆资源数据与用户行为数据对信息服务的业务决策驱动与模式重塑。通过图书馆智能平台的数据驱动与价值挖掘，能进一步对传统信息服务模式进行创新优化，从而提升图书馆信息服务的整体水平。

2 “数据智能”环境下图书馆信息服务的功能要素

2.1 图书馆资源、服务一体化

进入数字时代，用户获取信息资源的渠道呈现出多样、泛在、灵活等一系列特点。一方面，信息资源的生成主体更加多元化，发布平台与发布形式日渐多样，海量信息良莠不齐，极易造成信息迷航等问题，降低了用户获取高价值信息的效率[4]；另一方面，随着移动技术的成熟发展，用户获取信息资源的途径更灵活，传统依托于实体图书馆的以实体资源为主或依托于PC端的以数据商提供的数字资源为主的信息服务模式不再具有便利性，无法满足用户对信息服务即时灵活获取的期望。因此，图书馆亟需进行馆藏资源与网络资源、实体资源与数字资源的整合、筛选与关联，并将信息服务范围从物理空间向虚拟空间、从PC端向移动端延伸扩展，实现图书馆资源、服务的一体化变革。

2.2 图书馆空间设备联通化与多元化

基于“数据智能”的图书馆信息服务是建立在相对完备的智能化设备的基础之上[5]，不仅需要依托用户数据驱动信息服务的精准、即时、快捷投放，同时也需要资源数据的实时联通、共享，从而保障信息资源供给的有效性。通过传感器、RFID等各类先进设备有助于即时获取用户动态数据、实体资源数据或情景数据。特别是对于具有多个分馆的高校和公共图书馆而言，智能设备的应用有助于监测总馆与各分馆资源利用情况，方便进行资源的协同管理与调配，同时有助于设备与资源等的及时补充完备。

2.3 图书馆应用平台集成化

基于“数据智能”的图书馆信息服务需要依托集成化的图书馆服务平台，而保障图书馆数字资源建设的完整性是必要前提[1]。图书馆基础服务平台搭建主要依托于云平台，通过在云平台上搭载复杂系统模块，不仅能够实现资源数据、用户数据、情景数据等底层数据之间的共享互联，而且能够实现数据重用，通过数据驱动不同维度与不同粒度的微服务架构的搭建，实现精准推送、智能咨询、馆际互借等多种服务功能集成。在实践层面，目前较为成熟的智慧图书馆平台产品普遍具备了数据驱动的智慧服务功能，如清华大学使用了国外的ALMA平台，南京大学使用了国内超星研发的Libstar系统等。因此，依托智慧图书馆平台是目前实现基于“数据智能”的信息服务的重要方式之一。随着移动网络的快速发展，用户越来越倾向通过移动端获取信息资源，因此这种集成化服务平台也需从PC端向移动端扩展，信息服务提供上也能更精细、泛在、智慧、便捷。

2.4 馆员服务素质综合化

对于数据驱动的图书馆信息服务，数据是图书馆服务开展与落实的前提保障。一般而言，图书馆可依托于第三方或自建的图书馆服务系统平台，完成从基础数据的收集、整合、分析处理到信息服务辅助决策的全流程管理，对图书馆员的数据科学素养、系统设备操作、数据驱动的服务思维等多方面的能力素质都有较高的要求。因此，图书馆不仅需要吸纳更多具备交叉学科理论知识以及数据科学技术实践能力的专业人才，而且可以聘请领域专家对现有馆员进行系统化的培训指导。同时，图书馆要注重塑造新时代图书馆服务形象，在资源与服务环境、人才队伍建设上不断完善，挖掘并吸引高层次人才的加入，从而提高团队的综合服务素质，为图书馆创新信息服务提供人才保障[6]。

3 基于“数据智能”的图书馆信息服务模式重构

目前，各大高校图书馆、公共图书馆已经相继开展了不同程度、多种形式的信息服务创新工作。如上海交通大学图书馆目前已经成功搭建了一个开放性的智慧服务管理系统，并依托微服务架构、智能技术应用、数据挖掘、全媒体管理、5G通信技术以及一站式发现系统等技术方法，建立了馆内的全媒体数据中心及知识创造系统平台，服务内容涵盖了资源、学科、情报、空间、借阅、监测、推广、特藏等多元服务内容，提高了馆内信息服务的综合效能。有效的信息服务模式重构需要从硬件到软件、从设施设备到内容维度的综合性、集成化、全方位重构。数据赋能图书馆信息服务的模式重构需要图书馆在基础设施、服务资源、系统平台以及服务维度等多方面进行转型与革新（见图1）。

图1 “数据智能”的图书馆信息服务模式

3.1 基础设施设备

基础设施设备是图书馆开展基于“数据智能”的信息服务的基本保障。通过传感器、RFID以及NFC等智能设备，能够智能感知馆内用户、资源、设备、空间以及环境的动态变化；5G通信设备以及网络设备保障了数据的高效、安全传输，为系统平台的数据输入提供支撑。智能化的感知技术设备使图书馆可用资源之间、资源与用户之间建立了关联，有助于完整的图书馆智能服务生态的建设。

3.2 服务资源

在服务资源部分，具体涵盖信息资源、用户资源以及环境空间资源3个维度。服务资源是信息服务提供的资源基础，也是“数据智能”环境下驱动针对性服务方式、服务内容形成的有效依托。信息资源不仅包含实体文献资源、实体资源的数字化部分，还包括原生数字资源。图书馆可通过对用户的资源使用历史数据进行分析，帮助挖掘图书馆内外环境变化对馆内资源利用的影响，制定资源采购对策响应环境变化，从而为资源保障夯实基础。用户资源一方面代表了用户行为数据集合，对个体/群体用户行为的分析挖掘可以实现用户需求挖掘，为精准信息服务提供决策参考；另一方面可作为图书馆创新用户之间知识共享与交互服务的重要抓手，将用户作为资源进行推荐，创造“全员共享、全员服务”的良好馆内交流氛围。空间/环境资源包括可用空间、可用设备数据，通过智能设备监测馆内空间设备利用情况，能够动态了解图书馆的实时服务能力，方便为用户推荐适配性资源。

3.3 系统平台

系统平台是基于“数据智能”的图书馆信息服务的技术保障。综合考虑图书馆与读者对于信息服务开展的基本需求，面向资源的文献资源智能管理平台、面向用户的读者服务平台、面向图书馆的馆员管理平台以及面向服务的数据集成治理平台对信息服务质量与效率的提升十分重要。文献资源智能管理平台能够有效完成异构资源整合与基于供需规律的学科资源/跨学科资源的关联挖掘与集成整合，便于实现资源的定向推荐；数据集成治理平台能够综合集成用户行为以及空间/环境等多源数据，实现图书馆的综合监测、资源利用风险监测、用户行为数据分析等功能，并能以可视化形式直观表达。目前，上海交通大学图书馆已经开始利用数据大屏等可视化形式监测图书馆实时空间、环境与资源数据，并实现了通过对图书馆CPU、硬盘内存读写、流量等的异常数据分析，动态监测服务器、数据库资源的安全状态。实时数据监控可以有效防范资源盗用，保障馆内资源使用的稳定性。

3.4 用户服务

“数据智能”背景下的用户服务具体包括资源发现服务、空间/设备服务、智慧咨询服务以及知识协作交互等。知识协作交互服务基于数据驱动实现具有相似需求的用户匹配，能够为用户提供知识交流共享的平台与契机，促进用户间的交流协作。“数据智能”驱动的资源发现综合利用了协同过滤、机器学习等多种推荐算法为用户推荐资源，挖掘用户采纳推荐的内在规律，有助于进一步提高推荐效果与推荐质量。上海交通大学图书馆在2021年推出了学术资源地图，为用户提供多维度的学科资源导航以及“一站式”整合资源入口。其中，学科资源聚合服务实现了资源打包推荐，便于用户快速了解学科实用资源与工具，同时为新生以及跨学科研究提供快速通道。智慧咨询服务方面，在线自动问答系统已经成功应用到多家图书馆，基于语音识别的线下自助机器人客服在解决简单事务性问题方面也已发展成熟。

4 “数据智能”环境下图书馆信息服务策略

目前已有图书馆依托智慧图书馆平台实现“数据智能”信息服务。国外FOLIO（The Future of Libraries in Open）是当前较为领先的开源图书馆服务平台，包括剑桥大学三一学院、杜克大学、康奈尔大学等高校图书馆已将图书馆系统成功迁移至该平台，并在平台基础上进行应用开发与功能集成。国内也基于FOLIO开源架构，由“智慧图书馆技术应用联盟”牵头研发了“云瀚”图书馆服务平台。这种云原生架构能够实现多种服务应用的灵活组配，并通过建立数据中台实现数据重用、功能复用，提供更细粒度的服务模式[3]，在信息服务策略上也表现为更加集成化、专业化、可定制、可交互[7]。

4.1 集成化服务

在集成化方面，图书馆基于云平台将已购数据库资源与优质网络资源统一整合重构，异构资源可实现一站式检索，方便的系统操作提升了用户获取所需资源的效率。同时基于资源之间的数据使用相关性以及学科属性关联性，建立资源之间的语义关系连接，进而对资源进行深度、多次分类与集成整合，便于向用户定向推荐优质资源[8]。的存储与开发利用，多维度解读数据，发挥数据更大的效能。此外，图书馆应在智能系统平台建设上不断完善更新，依托智能服务平台进行服务模式优化创新，锤炼信息服务供给能力，不断提高图书馆信息服务质量与效率。

4.2 专业化服务

在专业化服务方面，用户的信息需求已经不再局限于简单信息咨询，特别是在跨学科研究背景下，无论是学生群体还是高校科研人员都希望提供更加专业、更有深度的多主题信息服务，专业性研究咨询需求呈现上升趋势。因此，图书馆可通过利用专业智库以及虚拟知识社区的共享知识资源，自建或者通过资源集成的方式建立专业咨询服务平台，为用户提供更具有专指性、专深度的信息服务。

4.3 定制化服务

在定制化服务方面，基于数据驱动的图书馆信息服务是对图书馆数据资源、空间资源以及用户资源的整合处理与深度分析后制定的按需提供、灵活适配的信息服务。资源种类的多样性以及用户需求的动态性决定了单一的服务模式与服务维度远远无法满足个性化需求。因此，图书馆需要自建用户数据库，通过群体画像与个体画像的构建，深入挖掘用户信息行为的特点与规律，为不同学科、不同知识背景的用户按需提供资源服务[9]。

4.4 共享交互服务

在共享交互服务方面，图书馆不仅要成为资源的推荐者，同时需要承担起知识资源共享交互的枢纽角色。通过建立高效交流、实时通讯的虚实空间融合的共享协作平台，为用户推荐相似需求领域的用户资源，充分发挥群体智慧对信息服务自助的优势，为信息服务拓宽渠道，提高信息服务主体的参与维度。

5 结语

“数据智能”基于对图书馆数据的价值挖掘，为图书馆信息服务重构提供了决策依据。图书馆需要重视馆内用户、空间、资源、设备等多元数据