基于小數據的高職院校圖書館精準推送服務研究

（天府新區(qū)通用航空職業(yè)學院，四川 眉山 610000）

引言

學生及教職人員是高校圖書館服務對象的重要組成部分，也是高校圖書館的重要資源?，F如今，隨著數字化產業(yè)的不斷發(fā)展，互聯網信息以及數字圖書資源在高校圖書館中的不斷深入，學生及教職用戶獲取圖書資源的途徑也不僅僅停留于單一的紙質圖書，多樣的途徑使用戶能夠獲取的信息資源更加豐富。然而，海量的資源給用戶對于某些關鍵信息的尋找也造成了很大的困難。如何針對用戶需求信息進行深度挖掘與整理，對用戶在圖書閱讀方面的興趣和需求進行精細化分析，將直接影響高校圖書館服務的深化和發(fā)展。為了有效提高用戶獲取資源效率，眾多學者從用戶特征數據即小數據采集、分析與應用等角度出發(fā)，針對現有圖書館精準推送服務展開研究，探尋基于小數據的圖書館精準推送服務的可行性。在國內，陳安琪[1]等分析了小數據在圖書館移動服務中的必要性，并針對基于小數據的圖書館個性化移動服務流程進行了詳細的闡述；陳臣[2]等針對基于小數據的讀者興趣發(fā)現于動態(tài)更新進行系統(tǒng)性的研究，其研究結果表明基于小數據的個性化推送服務能夠有效的提高推薦預測準確性，提升個性化服務推薦效率。但上述研究多以成熟運行的本科院校圖書館為研究對象，而針對基于小數據的高職院校圖書館尤其是專業(yè)性質較強的高職院校圖書館精準推送服務研究尚且不足。

為促進精準推送服務在高職院校圖書館中的應用，有必要針對小數據在高職院校圖書館個性化推送服務中的應用策略做一個系統(tǒng)的分析與總結，亦希望借此引起國內高職院校圖書館同行的關注和討論。

一、圖書館小數據的概念及其組成

最早提出小數據概念的是美國康奈爾大學艾斯汀教授[3]。她受到父親日常生活習慣改變與個人健康狀況間聯系的啟發(fā)，提出個體的行為數據可以為疾病的診斷與治療提供決策依據的想法，進而引出小數據的概念。近年來，隨著網絡信息技術的不斷發(fā)展，人們在不同場景內所產生的能夠表述個體日常行為活動特征的小數據逐漸被挖掘、記錄。

圖書館作為高等院校的文獻資源信息中心，是學校信息化和社會信息化的重要基地[4]。就高校圖書館而言，圖書館小數據涵蓋了用戶查閱文獻資源的過程中產生的，包括基本特征（如專業(yè)、學歷、研究方向、性格特點和健康狀況等量化數據等）、閱讀行為（如個體位置、個體相關閱讀行為、閱讀偏好等）以及社交網絡信息（如文獻查詢歷史、論壇反饋等）等在內的所有個體性行為數據[5]。合理地使用這些數據是幫助圖書館分析讀者個性化需求，提供精準化推送服務的關鍵。

二、高職院校與本科院校圖書館的差異性分析

近年來，隨著高職院校規(guī)模的不斷擴大，作為高職院校辦學硬件核心的圖書館在場地建設以及圖書資料配備等方面也得到了相應發(fā)展[6]。但受起步較晚，資源、經驗薄弱等因素的影響，院校與本科院校圖書館還存在一定的差異，主要體現在以下幾個方面：發(fā)展定位、人才培養(yǎng)目標以及讀者的信息素養(yǎng)和需求等方面。

1.服務對象及服務內容

本科院校的學科設置相對復雜，學校以培養(yǎng)研究型人才為目標，教師科研任務繁重、學生學習能力相對較高、圖書館讀者數量較為龐大。因此，本科院校圖書館多以為學校的教學、科研提供保障性服務。除了完成圖書館傳統(tǒng)的業(yè)務工作外，更注重知識服務，圖書館的工作重心放在了為學科提供強有力的文獻信息服務上。相比而言，高職院校的學科設置相對簡單，學生水平及能力相對有限且人數較少，高職院校多以培養(yǎng)應用技術人才為主要目標，以此，圖書館為學校教學任務的有序開展提供文獻保障性服務。兩者在服務對象與內容上存在一定差異。

2.機構、人員配置情況及其服務模式

本科院校圖書館由于其資源配置較為豐富、所能提供的保障性服務種類較為全面，故其在內部機構設置方面較為完整，人員配置較為齊全，所能提供的服務模式較為多樣；而相比本科院校圖書館，高職院校圖書館由于其資源配置相對單一、所能提供的保障性服務種類較為簡潔（主要為圖書的借閱服務），使其內部機構設置及人員配置相對簡單。

3.文獻資源配置及館藏體系建設

文獻資源是圖書館建設的重要組成部分，優(yōu)質、豐富的館藏文獻資源是圖書館合理發(fā)展的必要條件。本科院校圖書館館藏資源較為豐富，除紙質資源外還大量的數字資源，能夠為學校的教學及科研工作提供文獻保障。且其內設組織架構較為完整，科室分工明確，配套設施較為齊全。而高職院校圖書館受到場地規(guī)模、資金來源等多種因素的限制，其館藏資源僅能在某一專業(yè)方面形成較為完善的藏書體系，且多以實用型資源為主，更新速度相對緩慢。

正是這些差異，導致高職院校圖書館在合理調配館藏資源，滿足讀者個性化需求上存在一定不足。為了更好地彌補這些服務缺陷，筆者認為應在參考本科院校圖書館服務模式的基礎上，引入基于小數據的精準推送等服務理念，建立符合高職院校圖書館發(fā)展現狀、具備高職院校特色的服務模式。

三、針對高職院校圖書館用戶的小數據采集、分析與決策應用

用戶需求是圖書館提供個性化服務的先決條件，做好用戶個性化特征數據的收集、分析及推送決策等工作，有利于高職院校圖書館實現精準推送服務，滿足讀者的個性化需求。

1.針對高職院校圖書館用戶的小數據采集

成熟的本科院校圖書館通常采用讀者上傳信息和圖書館采集信息兩種方式來實現對圖書館小數據的收集。其中，讀者通過互聯網中所提供的微博、論壇、公眾號、搜索引擎等多種平臺渠道有意識或無意識地完成需求信息上傳；圖書館通過問卷調查、信息搜索等主動性信息收集方式完成對小數據的收集[7-8]。而針對專業(yè)性質較強的高職院校圖書館，由于其人員組織架構及資源配置情況的特殊性，對其進行圖書館小數據收集時，不應完全采用與本科院校圖書館相同的方式，應結合自身條件，進行方法的評估與選取。具體實施過程可考慮如下方案。

1.1 借助用戶的注冊信息，實現圖書館小數據的收集

學生、教職人員等用戶在進入圖書館前，通常會在工作人員的協助下完成個人信息的登記工作，這些信息包含了用戶的姓名、年級、專業(yè)、聯系方式、研究方向及領域、興趣愛好等。借助用戶的注冊信息，建立用戶與信息間的映射關系，并獲取用戶潛在的需求信息，完成圖書館的小數據收集工作。

1.2 借助用戶的教務信息，實現圖書館小數據的收集

用戶的教務信息通常包括學生課程配置、課程考試安排、英語、計算機以及其他等級考試信息等。本科院校的在校師生人數相對較多，且學科體系配置較為復雜，所涉及的教務信息的種類較多、體量較大，難以直接用于圖書館的小數據收集。而對于專業(yè)性質較強的高職院校而言，由于其學科體系相對單一，用戶數量相對較少，通過教務處與圖書館間的信息融合，能夠獲取用戶的潛在需求信息，完成圖書館小數據的收集工作。

1.3 借助用戶的檢索及借閱記錄，完成圖書館小數據的收集工作

定期收集、匯總用戶的檢索及借閱記錄，能夠獲取用戶在不同時期的需求信息，完成圖書館小數據的收集工作。

1.4 借助用戶咨詢、申請信息，實現圖書館小數據的收集

用戶在使用圖書館的過程中，會向工作人員咨詢圖書、文獻的檢索信息，提出文獻或相關資料的查詢需求等。館內工作人員可通過對用戶需求信息的整理、標記，完成對圖書館小數據的收集工作。

1.5 借助互聯網平臺，實現圖書館小數據的收集

受經費、場地等因素限制，高職院校所搭建的內網服務器性能尚且不能完全滿足數據收集的要求。隨著互聯網技術的不斷發(fā)展，出現如微信公眾號、微博公眾號等免費互聯網平臺工具，工作人員可通過收集用戶在互聯網平臺上的反饋信息或借助如問卷星等網絡問卷調查工具主動收集用戶需求信息，實現對圖書館小數據的收集工作，降低數據收集成本。

2.針對高職院校圖書館用戶小數據的分析與決策應用

用戶的需求與其所處的時間、空間、環(huán)境、任務等數據信息密切相關。為了更好地實現基于小數據圖書館精準推送服務在高職院校中的應用，滿足用戶對資源獲取的需求，應結合如下決策因素，完成對多渠道收集的圖書館小數據進行有針對性的分析、整理，建立資源、推送方式與用戶間的一一映射關系，并以此為基礎借助微信公眾號、郵箱系統(tǒng)等推送平臺，實現個性化推送服務。

2.1 基于時間任務的用戶小數據分析決策

如前文所述，針對高職院校而言，用戶的注冊信息及教務信息中包含了如年級、專業(yè)、研究方向、課程設置、英語等級情況等信息。對上述信息進行合理的分類、判別、標記，結合校歷安排、考試安排等時間數據，建立用戶潛在需求模型，依托館內現有資源，可實現精準的推送服務決策。

2.2 基于學科專業(yè)屬性的用戶小數據分析決策

針對專業(yè)性質較強的高職院校，由于其學科體系較為單一，用戶組成結構相對簡單，因此，此類院校圖書館在文獻資源配置上更具一定的傾向性。針對歷史數據較少的用戶，應結合其專業(yè)學科及研究方向等屬性，挖掘用戶在專業(yè)知識領域的潛在需求，并合理地調動館內的文獻資源，尋找合適的推薦方案。

2.3 基于歷史信息的用戶小數據分析決策

用戶的歷史查詢信息是用戶需求的直接體現，對用戶的歷史查詢信息進行歸類、標記，統(tǒng)計不同分類信息的搜索頻率，建立用戶的興趣愛好模型，將對應分類中總搜索次數相對較多，評價相對較好的資源推送給用戶，實現圖書館資源的個性化推薦服務。

2.4 基于反饋機制的用戶小數據分析決策

相比基于歷史信息的用戶小數據分析決策手段而言，基于反饋機制的用戶小數據分析決策方法更為主動。通過對互聯網平臺上的反饋意見及用戶的咨詢申請信息進行分類、標記，完善用戶的興趣愛好模型，實現對分類資源的精準推送。且推送的同時，獲取用戶對于分類資源準確性的反饋信息，進而優(yōu)化推送資源的組成結構，提升推送服務的準確性。該分析決策方案針對高職院校而言，能夠在實現精準推送服務的同時，節(jié)約人力、物力的成本，易于執(zhí)行。

四、基于小數據的高職院校圖書館精準推送服務的應用價值

基于小數據精準化服務的概念已經滲透到本科院校圖書館的優(yōu)化服務中，在肯定小數據精準服務帶給本科院校圖書館的創(chuàng)造性變革的同時，還應積極關注小數據精準服務在高職院校中的應用。在滿足普適化服務質量的前提下，合理地將小數據應用到高職院校圖書館中，不僅能夠滿足用戶的個性化服務需求，提升用戶體驗，還能提升圖書館的服務質量，使高職院校圖書館實現從僅提供借閱服務到提供包括精準推送等多樣化服務的改變，促進高職院校圖書館的良性發(fā)展。

結語

伴隨著高職院校規(guī)模的不斷擴大，圖書館也得到了相應發(fā)展。然而相比于本科院校而言，高職院校圖書館還存在機構人員配置不足、服務模式單一、館內資源覆蓋不全面等問題，如何結合讀者的興趣需求及現有館藏資源，實現精準的圖書館推送服務，已經成為關系高職院校師生閱讀收益和評價圖書館服務效率的關鍵因素。本文對本科院校圖書館與高職院校圖書館之間的差異進行了討論，并結合高職院校圖書館的發(fā)展現狀，對基于小數據的高職院校圖書館推送服務策略進行了系統(tǒng)的分析與總結，為日后基于小數據的精準推送服務在高職院校的實施提供參考依據，也為提升高職院校圖書館服務質量奠定基礎。