大數據環境下圖書館員的數據素養培育

王曉東

(浙江省瑞安市圖書館　浙江 瑞安　325200)

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大數據環境下圖書館員的數據素養培育

王曉東

(浙江省瑞安市圖書館浙江 瑞安325200)

摘要：數據意識、數據能力和數據倫理構成了圖書館員的數據素養。圖書館員數據素養主要包含三個方面的價值意蘊：在圖書館內部營造良好的數據文化，提高館員領導力；改進館員決策方法，提升服務績效；適應科研范式之變，提升館員科研能力。另外，職前培養、職中實踐、職后培訓以及標準制定和政策保障是圖書館員數據素養培育的有效路徑。

關鍵詞：大數據；圖書館員；數據素養

信息技術的發展，圖書館用戶行為數據正在加速生成和積累，它們包含了豐富的用戶信息，例如需求、偏好、信用等。如何發掘這些數據中有價值的信息，為決策提供可靠依據，促進圖書館管理水平提高以及館員自身專業發展，是當前圖書館館員需要認真思考的問題。因此，圖書館館員要具備專業的知識和技能，要具有良好的數據素養，要能夠順應大數據時代的發展。本文基于大數據環境探討館員數據素養的內涵及培養發展路徑，為促進圖書館良性發展和館員的專業發展提供參考。

1圖書館員數據素養的構成要素

數據素養是指館員數據搜集、組織、分析、處理和創新等能力，以及在數據應用和管理過程中表現出來的職業道德和行為規范[1]。

1.1數據意識

在大數據時代，公民必須具備數據素養，要學會利用數據指導行為。數據意識是數據素養的基本組成要素，是指導人們數據行為的重要意識，主要表現在人們對現實事物背后數據信息的敏銳性、洞察力，以及對數據價值的認可。館員數據意識是指對圖書館業務背后存在的數據價值利用和開發的思維和認識，能從數據角度來把握圖書館用戶行為。一般來說，具有較強數據意識的館員能夠主動搜集、分析和利用數據改進工作行為，并對現實情境下的數據意義做出解釋。

1.2數據能力

數據定位與采集能力。數據定位和采集能力是指在館員平時工作中使用數據采集工具，利用各種圖表搜集用戶數據、匯總和操作的能力。館員在日常工作中，需要收集四種與圖書館工作密切相關的數據類型，分別是常規性數據評價、基于標準的常規性評價、基于用戶、實踐和認知的數據評價以及綜合性評價。

數據分析與解讀能力。數據素養較高的館員，一旦獲得足夠的數據就會利用專門的數據分析工具和方法，發掘數據背后的價值，找出有用信息并以此改進圖書館服務。圖書館館員需要掌握的數據分析方法和技巧主要包含以下幾種：基礎性數據測量和提取工具；利用可視化工具制作數據表格和圖表的能力；將數據分析結果用多種方式技術呈現出來；對數據所表示的內在規律和趨勢進行深度解讀。

數據反思與決策能力。館員通過對用戶數據進行發掘和分析，可以找出需要特殊服務的用戶，或者發現自身工作存在的問題，這都是促進館員服務水平提高的有效途徑，通過分析和發掘與用戶有關的數據信息，更好地把握用戶需求，并調整自身工作方法和服務策略，以為不同用戶提供有針對性的個性化服務，從而不斷提高圖書館服務質量和綜合競爭力。反思數據可以增強館員因數據而動的緊迫感，督促館員不斷改進自身工作行為，例如尋求專業幫助或者改進服務策略等。

1.3數據倫理

在數據發掘和利用過程中，要采用正確的方法和堅持倫理性原則。進入到大數據時代后，數據分析往往是查找不同數據之間的關系，所處理的數據種類十分多樣化。雖然數據唾手可得，但是數據搜集和分析過程中必須要加強安全管理，尤其是涉及用戶隱私的數據。用戶隱私保護是圖書館必須要高度重視的問題，否則將會面臨各種法律或道德問題。

2圖書館員數據素養的價值意蘊

大數據時代，圖書館館員必須要具備良好的數據素養，這既是工作需要，也是館員自身專業發展的需要。

2.1有利于幫助館員適應數據文化，提高服務質量

大數據時代，數據是圖書館寶貴的資產，有效管理和利用數據是現代圖書館的重要工作內容。從圖書館管理角度來看，建立在數據分析基礎上的決策更加科學合理。數據素養是在更大的文化實踐過程中產生和發展的，數據文化是一個組織內部在進行管理和決策過程中崇尚數據的價值，重視數據分析和利用，包括在此過程中形成的行為準則、價值觀和道德規范等[2]。數據文化主要包含四個方面的內容：首先，高度重視并強調數據的價值；其次，提供多種數據利用和分析途徑；再次，營造濃厚的數據應用氛圍；最后，建立開放、公開的數據應用平臺。數據被廣泛應用，數據文化也在深刻影響著圖書館。進入到大數據時代后，館員要具備良好的數據意識，要善于利用數據學會分析問題，提高服務質量。

2.2有助于提高館員決策水平，改進工作績效

數據和調研是科學決策的重要基礎，數據能夠為決策提供可靠依據[3]。圖書館數據內容和搜集渠道十分多樣化，一些數據如用戶的借閱記錄是明顯直觀的，是可以直接利用的；但也有些數據雖然不夠明顯，但是在評估圖書館服務質量方面具有較大參考意義。館員利用這些數據開展工作決策，可以更好把握用戶服務需求和心理狀態，并以此指導自身改進工作方法，提高服務質量。大數據分析技術能更好掌握館員和用戶之間的關系變化，跟蹤每位用戶的行為軌跡，再整合用戶行為數據，分析用戶心理變化，把握其行為規律。大數據可以有效拓展圖書館收集數據的深度、廣度和細度，數據也會更加非結構化和多元。圖書館服務方式發生了深刻變化，逐漸朝著精確化、科學化、規范化方向發展，將為用戶提供獨特的服務體驗[4]。

2.3有助于館員適應E化科研，提高科研產出

目前，科學研究已發生了巨大變化，逐漸從過去的實驗科學、理論演繹、模擬仿真三種主要范式向數據密集型方向發展。著名學者格雷(J.Gray)將基于數據密集型的研究模式稱之為科學研究的第四范式，這是從過去的假設驅動向數據分析和運用方法的巨大轉變[5]。最近幾年來，歐美等國家的科學家們啟動了E-science項目，重新定義了科學研究的方式和思維，它致力于建立一個集信息數據密集、分散性、協同多元等多種功能的第四科研范式，通過各種數據處理工具和方法，以為現代科研提供強大的數據支持。數據素養成為當前圖書館館員必備的科研能力和素質，數據型科研要求館員必須要掌握數據搜集、分析和處理等專業化技術和實踐能力[6]。具有良好數據素養的館員，要敏銳捕捉最新數據工具和分析方法，正確認識到科學數據的科研價值，將科學數據作為現代科研重要投入要素，加強數據流管理和分析，在海量數據中找到有價值的信息，不斷促進圖書館和館員自身科研水平的提升。

3圖書館員數據素養培育的路徑選擇

圖書館館員數據素養高低直接影響當前圖書館可持續發展能力。館員數據素養的提升是一個長期、動態的復雜過程。館員數據素養不僅關系到其個人發展，而且也是影響圖書館轉型發展的重要因素之一。系統思維為提升館員數據素養提供了多角度的分析路徑，要將館員數據素養培養提高到國家層面的圖書館發展戰略中來對待。

3.1做好標準制定與政策建設

館員數據素養的培養和提升受到圖書館發展理念、管理體制和組織文化影響，制定相應的培養標準和政策，有利于促進館員數據素養培養水平提高。因此，圖書館要制定多種激勵措施，不斷健全和完善館員數據素養標準和培育計劃，要在更多的高校建立了館員數據素養培育的試點，同時吸引越來越多的數據專家和學者投入到這方面研究中來。在圖書館員培訓內容中添加數據素養培育內容，在圖書館內部營造良好的數據文化氛圍，不斷強化館員數據開發、數據服務意識，在資金、編制和培訓等方便給予其大力支持。

3.2崗前培訓是提升館員數據素養的重要基礎

圖書館員數據素養的形成需要經歷一個長期系統的培訓過程，不能指望在短期內完成，需要加強崗前和職后專業培訓。目前，美國已經有圖書館員運用數據驅動決策，并取得成功。例如西俄勒岡大學圖書館已成為了數據驅動的學習型圖書館，數據為圖書館改革提供了強大的驅動力[7]。

在圖書館學教育教學體系中融入數據素養培訓，作為未來圖書館員的重要來源機構，相關學校要將數據素養培育納入到學生的日常學習過程中，側重于提高學生的數據搜集和分析利用能力。因此，在進行館員入職培養時，要將數據素養培養作為重點培訓工作來抓，要開設專門的教學實踐活動，學會利用大數據相關技術，對各種數據進行分析處理，為將來開展數據驅動的圖書館業務奠定堅實的基礎。

3.3基于數據的服務創新是館員數據素養培育的關鍵

一系列的數據應用會引發館員專業實踐的重大調整和變革。館員數據素養提升其實是館員自我發展的過程，館員需要在工作實踐中利用數據技能改進服務和提高決策水平。在實際工作中不斷強化數據搜集、分析和利用能力，這是館員數據素養提升的關鍵。利用數據來改進圖書館服務面臨著諸多挑戰和壓力，館員要利用各種機會去反思他們的工作，學會利用數據來優化工作策略和服務模式。館員數據素養要通過真實數據獲取和利用過程來檢驗，更要通過深層次、高層次的服務來不斷強化。

3.4職后培訓是館員數據素養培育的保障

館員培訓是提升館員綜合素質的重要手段，當然也是提高館員數據素養的保障和重要途徑。館員數據素養專業化培訓的后續過程不能局限于技術，而是要賦予數據意義和內涵。如果能夠采用結構化的數據分析，則可以有效提高館員的數據素養。我國對于館員培訓的方式十分多樣化，這些培訓方式雖然取得了巨大的成果，但是依然無法滿足當前館員數據素養培訓的需要。館員培訓要為館員建立一套完善的學習培訓體系，利用大數據技術發掘館員培訓需求，利用館員檔案信息分析來制定培訓方案和目標，選擇行之有效的培訓手段，不斷轉變傳統館員培訓的思想觀念，充分調動館員參與培訓的主動性。針對不同崗位、不同級別館員的數據素養培訓，可以采取差異性的培訓方法，以保證達到預期的培訓效果和目標。

參考文獻

[1]Gummer E S, Mandinach E B. Building a conceptual framework for data literacy[J].Teachers College Record,2015,117(4):145-152.

[2]Torbeck L. Data Culture[J]. Journal of Validation Technology,2011,17(4):12.

[3]Provost F, Fawcett T. Data science and its relationship to big data and data-driven decision making[J].Big Data,2013,1(1):51-59.

[4]張曉林.顛覆數字圖書館的大趨勢[J].中國圖書館學報,2011,(5):4-12.

[5]鄧仲華，李志芳.科學研究范式的演化——大數據時代的科學研究第四范式[J].情報資料工作,2013,(4):19-23.

[6]孟祥保,錢鵬.國外高校圖書館數據館員崗位設置與管理機制[J].圖書與情報,2013,(4):12-17.

[7]Wiens J D, Anthony R G, Forsman E D. Competitive interactions and resource partitioning between northern spotted owls and barred owls in western Oregon[J].Wildlife Monographs,2014,185(1):1-50.

中圖分類號：G250

文獻標識碼：A

(收稿日期：2016-04-09責任編輯：劉麗斌)