智慧图书馆数据生态系统的模型构建及其运行机制研究?

摘 要：文章在阐述智慧图书馆数据生态系统内涵与特征的基础上，详细分析了智慧图书馆数据生态系统的学术价值、管理价值和服务价值，从关键要素、基本模型和数据处理三个方面构建了智慧图书馆数据生态系统模型，提出智慧图书馆数据生态系统运行机制主要包括建设数据平台、打造专业团队和先进技术支撑。

关键词：智慧图书馆；数据生态系统；模型构建；运行机制

中图分类号：G250 文献标识码：A 文章编号：1003-1588（2025）01-0119-04

本文系2023年度广西高校大学生思想政治教育理论与实践研究课题“新时期高校图书馆意识形态阵地建设路径研究”的阶段性研究成果之一，课题编号：2023SZ044；也系2022年度教育部职业院校信息化教学指导委员会职业院校数字化转型行动研究课题“数字转型背景下高职学生信息素养课程建设及研究”的阶段性研究成果之一，课题编号：KT22044；还系2023年度广西生态工程职业技术学院专项课题“数字化背景下图书馆开展高职生数字素养教育的路径研究”的阶段性研究成果之一，课题编号： 2023KY12。

智慧图书馆基于数据维度和技术维度的综合应用，通过大数据分析和人工智能技术，可实现对图书馆资源的优化管理和用户需求的精准满足，目前尚处于建设初级阶段，存在数字资源建设无序、技术平台滞后等问题，而数据生态系统的构建能够为其提供更多的可能性和发展机遇。20世纪90年代初，我国开始将生态学原理引入图书馆理论研究，在“自然生态研究→文化生态研究→图书馆生态系统研究”这一研究路径中，积累了丰富的理论基础和实践经验，能够对智慧图书馆数据生态系统建设起到积极的推动作用[1]。

1 智慧图书馆数据生态系统的内涵与特征

1. 1 内涵

图书馆数据生态系统的理论研究综合了“数据服务”和“生态系统”两个方面。国外学者从宏观和微观两个层面研究图书馆数据生态系统，宏观层面把图书馆视作一个研究整体，主要研究图书馆与其他数据利益主体间的关系；微观层面通过研究图书馆内部要素，实现图书馆数据生态系统的构建。我国学者主要研究不同发展时期的图书馆形态（传统图书馆、数字图书馆、移动图书馆、智慧图书馆等），在数据生态系统研究方面重点关注其功能构建、服务模式、模型架构、运行机制等[2]。

1. 2 特征

数据生态系统作为智慧图书馆的重要组成部分，具备以下特征：一是数据驱动特征，可以通过数据分析提供更加精准和个性化的数据资源推荐，通过数字化资源的建设开放为用户拓宽数据资源获取渠道，还可以与其他社会领域的数据进行融合和交互从而实现跨领域的数据共享和创新。二是开放共享特征，强调数据的开放性和共享性，可以与其他领域的数据进行创新融合。通过与其他科研机构、文化机构等进行数据共享和合作，智慧图书馆可以搭建庞大的数据网络，促进数据资源的流动和交流。三是智能化服务特征，可以应用新兴技术为用户提供个性化、智能化的服务体验，满足不同用户群体的需求，还可以通过分析用户的需求和反馈不断改进服务质量和提升用户体验。

2 智慧图书馆数据生态系统的价值分析

2. 1 学术价值

智慧图书馆数据生态系统代表了一种全新理念，提供了一种创造性服务模式。从学术层面看，其价值在于利用“互联网+”的优势特征和实践成果，把“生态系统”理念引入图书馆领域，进一步重构数据服务应用模式，开启“智慧图书馆+生态系统”的研究新进程；通过系统构建，遵循“数据融合→平台融合→生态融合”的迭代发展，构建闭环共享机制，开辟数据服务研究的新方向[3]。同时，数据生态系统的功能设计延伸了智慧图书馆服务发展的新方向，为研究图书馆发展方向等主题提供了借鉴作用。

2. 2 管理价值

构建科学合理的数据生态系统，能够为各行各业提供驱动力和创新空间，实现智慧图书馆的高效转型和重大突破；通过构建元数据仓储，对不同数据实施规范化处理，实现不同载体数据资源的深度融合；通过与其他科研机构、文化机构等进行数据共享和合作，搭建庞大的知识网络，促进数据的流动和交流，使数据统计分析更加科学合理，实现资源建设的“有据可依”，为智慧图书馆服务提供全面的数据支持[4]。通过数据生态系统，图书馆可以掌握馆藏数据资源、用户行为习惯和运行规律，制订更具针对性、专业性的数据资源采购方案和具体服务项目，为不同业务部门优化工作模式和工作程序、明确服务重点提供了更具操作性的指导。

2. 3 服务价值

智慧图书馆数据生态系统强大的服务价值在于个性化推荐、多样化资源以及跨领域交互和决策支持等方面的创新应用，其不仅能满足用户个性化需求，提供便捷高效的服务体验，还促进了知识共享和社会创新的发展。智慧图书馆通过数据挖掘和智能推荐等方式，通过分析用户的兴趣爱好、学习需求和阅读习惯，精准地为用户定制阅读计划和学习路径，帮助他们更高效地获取知识和提升终身学习能力[5]。

3 智慧图书馆数据生态系统模型构建

3. 1 关键要素

智慧图书馆数据生态系统通过服务主体、服务客体、信息技术、服务环境之间的相互支撑联系与相互作用，保持数据生态系统平衡。其围绕用户这一服务主体，借助先进信息技术提供数据资源服务，并在智慧图书馆内外部环境中利用资源、信息等要素，推动数据资源的共建与共享[6]。用户作为服务主体，以自身需求为出发点，通过图书馆获取所需的数据资源，并将自己的观点和见解分享给其他用户，为智慧图书馆的发展带来新的创意和想法，提升数据生态系统的完善性，提升数据资源的处理效率与利用程度。数据资源是整个数据生态系统的唯一服务客体，除了纸质图书还包括数字图书、电子期刊、在线数据库和开放获取资源等。智慧图书馆借助云计算、大数据、人工智能等先进信息技术，实现图书馆资源的数字化、智能化管理，使数据资源的传播速度有了较大提升，传递成本显著下降，有效提升了数据生态系统的整体服务水平。通过实体空间（各类建筑、阅读空间、创客空间等）和虚拟空间（信息共享空间、数字学术空间等）的有机结合，智慧图书馆为用户提供了更加便捷和多样化的阅读、学习和交流环境，同时也促进了服务主体之间的交互和服务数据的流动[7]。

3. 2 基本模型智慧图书馆数据生态系统模型包括核心层、交互层、基础层和集聚层四个层面，通过集聚层的数据管理、基础层的基础设施、交互层的用户接口以及核心层的拓展功能，构建了一个完整、高效的图书馆数据管理体系，实现了图书馆资源的智能化管理、用户与图书馆的高效互动、系统的稳定运行和数据驱动的服务优化，进一步推动了智慧图书馆的智能化发展，有效提升了智慧图书馆的服务质量和用户体验。见图1。

3. 2. 1 核心层。核心层可通过数智赋能实现对信息资源的高效利用和管理，提供优质的服务体验。智能化的数据管理与分析系统通过数据的采集、存储、处理和分析，实现对图书馆各项数据的统一管理和智能化运营；人工智能技术实现对用户查询的语义分析和对用户需求的理解、预测；知识图谱技术可以将图书馆的各类信息进行结构化处理和链接，形成具有完整知识体系的图谱，用户可以方便地获取书目信息、著作权信息、作者信息等，提高信息检索的效率和准确性。

3. 2. 2 交互层。交互层可通过数智赋能提供多样化、个性化的交互方式，满足用户的个性化需求。智能终端设备让用户能够轻松利用图书馆的移动应用功能，方便快捷地获取所需资源；移动应用的智能化可以根据用户的阅读偏好和历史记录，智能推荐相关书籍和资料，用户通过与其他用户互动分享自己的阅读心得、评论书籍；虚拟现实技术让用户进入虚拟的图书馆环境，自由地翻阅书籍、查看图片、观看视频等，提升阅读体验。

3. 2. 3 基础层。基础层可通过数智赋能，利用先进的信息技术和设备提供稳定可靠的基础设施支持，保证系统的安全和稳定性。网络基础设施通过高速网络连接，实现了信息的快速传输和共享，用户可以远程访问图书馆的资源和服务；硬件设备运行的稳定性和高效性，为图书馆系统提供了强大支持，可以利用服务器和存储设备存储和处理大量的图书、论文和资料；先进的网络防火墙和入侵检测系统能够及时发现并阻止黑客攻击，确保系统的安全性，同时数据加密技术的应用可以有效保护用户的隐私信息，增强了系统的可信度。

3. 2. 4 集聚层。集聚层可通过数智赋能实现数据驱动和数据集成，形成更加丰富和多样化的数据资源，为图书馆提供更全面的信息支持和服务，优化图书馆资源运营和管理：通过分析用户数据，掌握用户的阅读兴趣、信息行为规律等，自动推送与用户兴趣相关的图书和资源，为他们提供更有针对性的推荐服务；通过分析图书馆资源利用数据，了解馆藏资源的利用情况、受欢迎程度等，合理规划采购方向，调整资源配置，提升资源的利用率；通过分析服务数据，发现服务中存在的问题和改进空间，完善服务流程，提升服务质量[8]。

3. 3 数据处理

智慧图书馆数据生态系统的数据处理过程是一个不断循环的过程，数据的收集、存储、处理和应用是相互关联和相互促进的[9]。在数据收集环节，系统对采集到的数据进行清洗和处理，建立统一的数据格式和标准；在数据存储环节，系统对数据进行分类、标签和索引等处理，按照一定的规则和方式对数据进行存储和检索，通过数据压缩和优化技术降低数据存储的成本和资源消耗；在数据处理环节，系统清洗、整理杂乱和不规则数据，消除数据中的噪声和冗余，对数据进行模式识别和预测分析，使其更加适用于各种应用场景；在数据应用环节，系统通过智能化的管理工具，为用户提供更加多样化、智能化的服务和决策支持。在数据处理的各个环节，智慧图书馆要采取数据加密、权限控制、脱敏处理和审计日志等措施[10]，严格限制数据的使用范围和权限，保护用户的个人隐私。此外，智慧图书馆还应制定数据备份和恢复策略，确保数据不会因意外情况而丢失。

4 智慧图书馆数据生态系统的运行机制

4. 1 建设数据平台

智慧图书馆数据生态系统建设的主要目标是消除“数据孤岛”，实现数据的有效关联，因此需要树立以“连接”为特征的数据平台理念。数据平台要立足全局，强化顶层设计，把不同业务部门与业务线融合起来，构建科学合理的数据支撑平台，实现“资源—资源”“资源—用户”“用户—服务”的有效关联，实现数据连接与服务增值。

4. 2 打造专业团队

网络化、智能化是数据生态系统的技术基础，“人—物”互联是数据生态系统的核心要素。如何在智慧背景下实现“资源—资源”“资源—用户”互联和“用户—服务”互联，不仅对智慧图书馆数据生态系统建设是一个较大挑战，同时也对馆员提出了更加专业的要求。智慧图书馆专业团队的培养一是“外引”，即需要高校的专业人才输出；二是“内培”，即需要图书馆自行培养，如：山东大学图书馆实施馆员能力提升计划，构建多层次、常态化的“5+N”馆员能力标准体系模型，强调理论与实践相结合、研讨与访学相结合、专业性与综合性相结合，力争建设一支信念坚定、结构合理、业务精湛、素质优良的馆员队伍[11]。

4. 3 先进技术支撑

智能化技术是数据生态系统的核心，RFID、物联网、AI、VR等技术在智慧图书馆数据生态系统建设中得到多元化应用，在较大程度上提升了智慧图书馆数据服务效率与服务质量。但是，图书馆数据生态系统在应用智能感知交互等技术实现数据资源跨库共享与智能获取的基础上，也要认识到系统建设非一朝一夕之事，这是一个系统工程，不是简单引入先进技术或购买智能设备就能实现的，必须充分利用各种智能化技术，构建全方位、立体化的数据服务体系，可以借助一定的外部技术力量，通过合作为用户提供更专业、优质的数据服务。

参考文献：

[1] 刘巧英.面向“双创”的高校图书馆数据服务生态系统构建[J].大学图书情报学刊，2020（3）：27-30，105.

[2] 郭海玲，魏悦华.协同视角下数字图书馆知识生态系统发展评价研究：基于图书馆行业公开数据的实证测算[J/ OL].图书馆建设，1-18.

[3] 解金兰，冉从敬.图书馆数据服务生态圈的架构思路与功能研究[J].图书馆理论与实践，2017（6）：94-98.

[4] 咸秀柔，吕建新，王媛媛，等.多源数据驱动的智慧图书馆生态建设：以河北北方学院图书馆为例[J].信息记录材料，2022（6）：135-138.

[5] 魏珊，马海群.数智赋能图书馆转型的现实逻辑与实现路径研究[J].图书馆工作与研究，2022（11）：27-36.

[6] 姚燕丽，李晶晶.高校移动图书馆知识生态系统服务的关键要素与模型构建[J].河南图书馆学刊，2023（6）：67-71.

[7] 杨红岩.大数据环境下高校图书馆知识共享生态系统模型构建[J].图书馆理论与实践，2021（5）：52-57.

[8] 朱纯琳.基于数据流动的图书馆智慧服务生态系统构建研究[J].图书馆，2021（1）：49-55.

[9] 韩红蕾.“5G+智能技术”时代图书馆新生态系统构建研究[J].天津职业大学学报，2023（1）：49-53.

[10] 李安裕. 5G环境下高校移动图书馆知识生态系统服务模型构建[J].图书馆工作与研究，2022（8）：11-17.

[11] 赵兴胜，宋西贵，王平利，等.构建馆员能力提升的常态化模式新探：以山东大学图书馆为例[J].大学图书馆学报，2023（3）：5-13.

（编校：崔萌）