大數(shù)據(jù)時代高校圖書館服務(wù)模式及服務(wù)理念轉(zhuǎn)型研究

趙淑娟

[摘 要]隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)的獲取方式和處理手段發(fā)生了極大變化，為高校圖書館的服務(wù)轉(zhuǎn)型提供了新的思路和機遇?；谖墨I調(diào)研和問卷調(diào)查，本文從大數(shù)據(jù)時代的背景出發(fā)，對比了高校圖書館的傳統(tǒng)服務(wù)模式和大數(shù)據(jù)時代的服務(wù)模式，并提出了服務(wù)理念轉(zhuǎn)型的新思路。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)；高校圖書館；服務(wù)模式；服務(wù)理念；轉(zhuǎn)型

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.16.076

[中圖分類號]G250.76 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2018）16-0-03

1 大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)（Big data）是一個近年來被廣泛提及的概念，也是統(tǒng)計學(xué)、人工智能和信息技術(shù)等各領(lǐng)域研究的熱點。大數(shù)據(jù)的概念由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶提出，各機構(gòu)和專家對大數(shù)據(jù)給出了不同的定義?？偟膩碚f，大數(shù)據(jù)是指在給定時間內(nèi)無法用常規(guī)手段處理的海量數(shù)據(jù)，具有大量、高速、多樣、低價值密度和真實性的特點。

大數(shù)據(jù)具有重要的戰(zhàn)略意義，是一種蘊藏著巨大潛能的產(chǎn)業(yè)，其重點在于提高海量數(shù)據(jù)的加工處理能力。從其實現(xiàn)手段來看，云技術(shù)提供了必要的技術(shù)支持，依托于分布式架構(gòu)的云計算和云存儲是大數(shù)據(jù)實際應(yīng)用的基礎(chǔ)。從其結(jié)構(gòu)上來看，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已超越結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成為主要數(shù)據(jù)來源，借助云技術(shù)提供的新信息處理手段，這些原先難以分析整合的數(shù)據(jù)開始被有效利用。從其價值含量來看，數(shù)據(jù)的體量并不是決定性因素，價值密度和挖掘成本才是獲得有用信息的關(guān)鍵。精準營銷、微服務(wù)和與傳統(tǒng)行業(yè)的結(jié)合則提供了獲得高價值含量的思路。從其未來發(fā)展趨勢來看，高校圖書館正逐漸成為大數(shù)據(jù)挖掘的寶藏。高校圖書館提供了學(xué)生與館藏文獻乃至潛在資源的接口，隨著數(shù)據(jù)的資源化，圖書館每日通過館內(nèi)設(shè)備和移動終端收集的海量信息將成為寶貴的信息來源。此外，圖書館的技術(shù)手段將與云計算結(jié)合，依托數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)聯(lián)盟提供的理論基礎(chǔ)，實現(xiàn)讀者信息的整合和行為的預(yù)測，從而使高校圖書館的服務(wù)模式實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。

2 高校圖書館傳統(tǒng)服務(wù)模式的特點

隨著服務(wù)理念的更新和現(xiàn)代科技的不斷更迭，高校圖書館的服務(wù)模式也一直在發(fā)生新的變化。從紙質(zhì)時代到Web 2.0時代，圖書館的功能職責從單一的借閱圖書轉(zhuǎn)而成為融入電子文獻、館際互借、讀者薦購、智能入座等新環(huán)節(jié)的復(fù)合模式。然而隨著時代的發(fā)展，曾經(jīng)的新事物也逐漸成為人們所熟知和普遍使用的舊事物，需要指出的是，本文所提及的“傳統(tǒng)”服務(wù)模式，是相對于大數(shù)據(jù)時代的所有先前服務(wù)內(nèi)容的總和。過去的服務(wù)模式是對點數(shù)據(jù)的利用，而大數(shù)據(jù)時代的高校圖書館必將越來越依靠看似無關(guān)的非結(jié)構(gòu)化復(fù)合信息做出預(yù)測和決策，以滿足讀者的人性化需求。

2.1 基本服務(wù)模式依賴硬件

傳統(tǒng)高校圖書館的基本服務(wù)模式有圖書借閱、參考咨詢、新書采購、館藏整理等?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的到來使各高校圖書館廣泛采用了與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的電子文獻、公用數(shù)據(jù)庫等服務(wù)，并提供了網(wǎng)上讀者薦購等人性化服務(wù)。此外，館際合作也越來越得到重視，比如北京高校間成立了BALIS聯(lián)盟，提供館際互借、文獻傳遞等服務(wù)，近年來在不斷加大推廣力度的前提下獲得了較大的成功。不論是純紙質(zhì)文獻時代的服務(wù)，還是網(wǎng)絡(luò)時代新增的服務(wù)模式，都極大依賴于圖書館的硬件條件，包括紙質(zhì)和電子形式的藏書和館內(nèi)設(shè)備。然而，圖書館接收到的學(xué)生數(shù)據(jù)并未得到足夠重視和充分挖掘。

2.2 Web 2.0服務(wù)模式依賴點數(shù)據(jù)輸入

Web 2.0服務(wù)是指一個用戶主動獲取并主導(dǎo)內(nèi)容生成的第二代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，近年來已被廣泛應(yīng)用于高校圖書館建設(shè)中。其主要服務(wù)模式有：個性化信息定制服務(wù)RSS、信息發(fā)布和互動交流平臺博客（Blog）、便于提供咨詢和學(xué)科服務(wù)的即時通訊（IM，Instant Massage）、社會性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)SNS等。

近年來，從高校圖書館Web 2.0服務(wù)的調(diào)查來看，Web 2.0在各大圖書館得到不同程度的運用，但總體建設(shè)情況依然滯后，受限于館員專業(yè)技術(shù)不足和缺少對用戶需求調(diào)查了解等原因，Web 2.0技術(shù)并未實現(xiàn)預(yù)期的由用戶主導(dǎo)內(nèi)容的效果。究其本質(zhì)，Web 2.0的信息輸入從根源上講依賴于用戶的點數(shù)據(jù)輸入，存在樣本容量難以保證、采樣范圍不均衡等問題。以RSS為例，筆者向華北電力大學(xué)、北京師范大學(xué)、北京農(nóng)學(xué)院、長治學(xué)院這4所高校的學(xué)生發(fā)放500份網(wǎng)上問卷，回收476份，回收率95.2%。調(diào)查結(jié)果顯示，RSS在高校圖書館的推廣收效并不顯著，尤其是近兩年隨著手機端APP和微信公眾號的興起，依賴用戶點數(shù)據(jù)主動輸入的Web 2.0的各項服務(wù)顯示出了局限性，如表1所示。

2.3 學(xué)科化服務(wù)依賴館員素質(zhì)

學(xué)科化服務(wù)是一種以用戶為中心的主動服務(wù)模式，通過與高校學(xué)科建設(shè)發(fā)展同步的學(xué)科館員向讀者提供精細化的文獻資源信息。而學(xué)科館員則是提供相應(yīng)服務(wù)的高級專業(yè)人才，既是圖書館學(xué)的高級人才，又有某一學(xué)科專業(yè)領(lǐng)域的高水準知識儲備。學(xué)科館員模式最早出現(xiàn)于20世紀50年代北美的一些高校圖書館，在我國，清華大學(xué)和北京大學(xué)也分別于1998年和2001年成立了學(xué)科館員小組，目前國內(nèi)已有40多所高校采用這一制度。

隨著圖書館2.0概念的興起，還出現(xiàn)了學(xué)科館員2.0的概念。大數(shù)據(jù)時代到來之前，兩代學(xué)科館員模式從服務(wù)深度和服務(wù)手段等方面有著顯著不同。比如，就其服務(wù)深度而言，第1代學(xué)科館員模式只專注被動提供文獻及信息內(nèi)容，而第2代則開始嘗試主動服務(wù)，并通過與用戶互動來挖掘潛在需求；就其服務(wù)手段而言，第1代完全依賴館員的學(xué)科素質(zhì)和能力，而第2代則更側(cè)重于網(wǎng)絡(luò)平臺和技術(shù)手段的運用。除了學(xué)科館員模式之外，提供學(xué)科化服務(wù)的還有參考館員、競爭情報人員等機制。前者是在圖書館中專職提供咨詢服務(wù)的館員，后者是事先搜集和分析競爭環(huán)境來擬定發(fā)展戰(zhàn)略，從而使用戶占據(jù)主動地位的人員，二者對館員的知識領(lǐng)域和素質(zhì)的要求更高，提供的服務(wù)水準也相應(yīng)更高。但是，二者同樣受限于館員的素質(zhì)而難以進行大規(guī)模、高水平推廣。

在大數(shù)據(jù)時代，上述幾種學(xué)科化服務(wù)模式的差別不再顯著。就其本質(zhì)而言，這些服務(wù)模式的思維方式仍是依賴于人的因素，即使有了整合數(shù)據(jù)做出預(yù)測的意識，也是通過學(xué)科館員的分析來實現(xiàn)，并未完全發(fā)揮數(shù)據(jù)本身所潛藏的價值。更值得注意的是，培養(yǎng)具有過硬素質(zhì)的館員成本過高，需要館員具有針對某一學(xué)科相對深入的知識儲備和熟練管理電子資源的能力，導(dǎo)致學(xué)科化服務(wù)這種相對新的服務(wù)模式難以發(fā)揮預(yù)期的實用效果。

3 大數(shù)據(jù)時代高校圖書館服務(wù)模式拓展

3.1 大數(shù)據(jù)管理讀者狀態(tài)

讀者的一切行為都可以產(chǎn)生動態(tài)信息，碎片化的信息只有利用大數(shù)據(jù)的處理方式。高校圖書館作為眾多信息的接入口，每天通過出入刷卡、借還記錄、查詢下載記錄、瀏覽時間等數(shù)據(jù)來源獲得大量讀者的行為信息。以微信公眾號平臺為例，國內(nèi)許多大學(xué)如華北電力大學(xué)、山西農(nóng)業(yè)大學(xué)采用了掃碼入座機制，不僅有效掃除了占座的不良風氣、減少了學(xué)生因占座產(chǎn)生的糾紛，還極大提高了圖書館座位的有效利用率，圖書館內(nèi)不再出現(xiàn)一人占多個甚至一排座位的情況，激發(fā)了同學(xué)們的學(xué)習(xí)熱情。

如果和大數(shù)據(jù)分析相結(jié)合，這些信息將能發(fā)揮更大的作用。例如，將考試月與平時的在館學(xué)習(xí)時間相比較，可得出學(xué)生的相對學(xué)習(xí)強度，就可以在合適的時間節(jié)點設(shè)置預(yù)警，提醒學(xué)生合理安排時間，在一定程度上減少了考試月突擊的情況，有助于培養(yǎng)學(xué)生的良好習(xí)慣。再比如通過分析學(xué)生設(shè)置暫離和回座的時間，預(yù)測學(xué)生中途休息的活動去向和時間分布，為學(xué)校相關(guān)的餐飲、文娛等其他部門提供數(shù)據(jù)支持。

3.2 大數(shù)據(jù)預(yù)測讀者偏好

高校圖書館通過網(wǎng)頁、微信、微博等媒體收集了大量的讀者行為痕跡信息，通過大數(shù)據(jù)挖掘，可以得到讀者閱讀興趣、借閱需求等偏好。讀者偏好是基于資源評價得到的，大數(shù)據(jù)時代將不再采取傳統(tǒng)的定性與定量結(jié)合的方法，而越來越依賴于數(shù)據(jù)分析，整合不同渠道的非結(jié)構(gòu)化信息，綜合利用圖書借閱記錄、電子文獻訪問量、下載量和文獻被引頻次等指標，全方位評價讀者對圖書資源的偏好和需求。

基于分析得到的讀者偏好，可以實現(xiàn)具有新穎性和預(yù)測性的個性化推薦，幫助用戶拓寬視野，發(fā)現(xiàn)潛在的感興趣文獻。還可以實現(xiàn)個性化推送，通過郵箱和手機端的微信公眾號等渠道，向讀者推送所關(guān)心領(lǐng)域的最新進展和相關(guān)文獻，或設(shè)置提醒喚醒不活躍讀者等。通過基于內(nèi)容的推薦算法，可以對文獻的相似性建立模型，再將評分高的相似文獻推送給讀者。另外，還可以利用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法，結(jié)合讀者的瀏覽、下載等行為幫助改進檢索結(jié)果排序，對讀者可能感興趣的類型實現(xiàn)檢索結(jié)果定制化排序。

3.3 大數(shù)據(jù)改進采購流程

目前，高校圖書館的圖書采購來源主要有兩種：一是館員根據(jù)圖書采購原則和實際情況制訂采購計劃，二是由有需求的讀者薦購，由館員審核后購入。這兩種方法獲得的新書依賴于館員的經(jīng)驗和讀者的素養(yǎng)。而在大數(shù)據(jù)時代，圖書采購將越來越多地依賴于基于讀者偏好預(yù)測。

此外，圖書供應(yīng)上游產(chǎn)業(yè)鏈也將得到新的發(fā)展機會。需求驅(qū)動采購、讀者決定采購等代購模式將迅速發(fā)展，例如近年來全球知名學(xué)術(shù)出版商Wiley提出的循證采購電子文獻模式，先約定1個電子書采購最低數(shù)量并支付1年的訪問費用，再根據(jù)讀者實際利用情況向庫中加入新的書籍。類似的，基于“一切都被記錄，一切都被數(shù)字化”的理念，圖書市場的亞馬遜網(wǎng)站通過用戶對其網(wǎng)站的瀏覽、閱讀等行為留下的海量數(shù)據(jù)進行深度分析，從而實現(xiàn)對用戶興趣和需求的精準營銷，建立了強大的圖書推薦系統(tǒng)。該商業(yè)模式可以為高校圖書館借鑒采用，實現(xiàn)人性化、個性化精準決策。

4 大數(shù)據(jù)時代高校圖書館服務(wù)理念轉(zhuǎn)型

當前，大數(shù)據(jù)在高校圖書館的應(yīng)用越來越被廣泛提及，然而除了服務(wù)方式的變化，更重要的是服務(wù)理念的轉(zhuǎn)型，立足于大數(shù)據(jù)分析改進服務(wù)理念將成為高校圖書館未來發(fā)展的必然趨勢。

4.1 從被動型服務(wù)到主動型服務(wù)

受技術(shù)條件所限，傳統(tǒng)的圖書館多承擔被動型服務(wù)，坐等讀者上門借還書、咨詢。即使是資源共享時代的館際互借，其背后的思維模式仍是追求收錄圖書更全，以滿足讀者提出的借閱請求，其核心理念集中在調(diào)動已有的設(shè)備和資源來滿足讀者發(fā)出的服務(wù)需求，而不去主動預(yù)測讀者潛在的需求。技術(shù)和場地的限制對館員的服務(wù)思維也造成束縛，導(dǎo)致館員不能充分發(fā)揮主觀能動性，提供更深層次的服務(wù)。大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)壁壘被不斷打破，原先看似孤立的、靜態(tài)的數(shù)據(jù)之間的聯(lián)動性不斷加強，圖書館能夠通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)生活軌跡做出可靠預(yù)測。

4.2 從個人經(jīng)驗?zāi)Ｊ降綌?shù)據(jù)分析模式

目前，高校圖書館各項事務(wù)的運作和決策大部分是經(jīng)驗主導(dǎo)的，或輔以節(jié)點性的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分散、孤立、單薄，分析方法簡單、靜態(tài)。從日常管理到圖書采購，再到學(xué)科化服務(wù)，人的因素依賴過多，難以充分考慮和利用大數(shù)據(jù)本身所反映的學(xué)生需求。大數(shù)據(jù)時代使高校圖書館準確掌握讀者動態(tài)和提供個性化服務(wù)更加可行，通過對讀者信息進行整合分析，可以建立讀者行為模式的數(shù)據(jù)庫，并通過新信息的疊加實現(xiàn)模型的不斷迭代修正，在此基礎(chǔ)上建立更加科學(xué)的決策方案。相應(yīng)的，館員的職責重心也將從信息查詢和咨詢轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)挖掘和整理，在數(shù)據(jù)輸入后實現(xiàn)前期甄別，而后期的處理、分析和決策應(yīng)由相應(yīng)的大數(shù)據(jù)算法來完成。

4.3 從依賴點數(shù)據(jù)到依賴全貌數(shù)據(jù)

在大數(shù)據(jù)時代之前，高校圖書館管理日常事務(wù)雖然并不完全依靠經(jīng)驗，也有許多活動依靠數(shù)據(jù)的支持，但是總體來說，這些數(shù)據(jù)是分散的、孤立的點數(shù)據(jù)，且大多是用戶主動輸入的針對某一方面的部分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)算法處理關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)能力的不斷提高，數(shù)據(jù)分析將不再受制于數(shù)據(jù)的相關(guān)性和冗余度，圖書館的理念也應(yīng)從關(guān)注數(shù)據(jù)的因果關(guān)系轉(zhuǎn)向相關(guān)關(guān)系，更依賴全貌數(shù)據(jù)使建模更可靠、更實用。另外，大數(shù)據(jù)的獲取特點也決定了服務(wù)理念必將轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)信息的采集來源分布更加廣泛，從刷門禁卡到自助借還書記錄，再到圖書檢索管理系統(tǒng)和手機端互動，今后還將逐步融合物聯(lián)網(wǎng)感知、圖像識別、在線學(xué)習(xí)平臺采集等渠道。海量的學(xué)生日常軌跡信息除了體量大、非結(jié)構(gòu)化之外，還具有動態(tài)性、實時性、價值密度低等特點，只有在不斷迭代更新的模型下依靠全貌數(shù)據(jù)，才能實現(xiàn)全面、準確的個性化分析，從根本上提升服務(wù)質(zhì)量。

5 結(jié) 語

我國高校圖書館在大數(shù)據(jù)時代應(yīng)努力實現(xiàn)服務(wù)模式轉(zhuǎn)型，從讀者狀態(tài)管理、讀者偏好預(yù)測、圖書薦購等環(huán)節(jié)積極轉(zhuǎn)變，為讀者提供更加人性化的服務(wù)。同時，高校圖書館的服務(wù)理念也應(yīng)進行轉(zhuǎn)型，從而保證能更好地利用大數(shù)據(jù)提供的數(shù)據(jù)采集和處理方法。

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