大數據對高校圖書館個性化服務的影響

李曉玲

【摘 要】隨著大數據時代的來臨，讀者獲取信息的途徑越來越多樣化，信息量也越來越大，讀者對圖書館的服務內容和服務質量要求越來越高。高校圖書館在大數據信息浪潮的沖擊下，應充分重視各種數據的收集、整理和分析工作。本文首先分析了大數據背景下讀者的需求特征，并探討了如何根據讀者的需求，利用大數據技術為讀者提供個性化服務。

【關鍵詞】大數據；圖書館；個性化服務

1 “大數據”與圖書館

在信息技術與互聯網快速發展的時代，人們每天都在生產大量的數據。大數據被用來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，在許多行業中開始廣受關注，并且越來越多的行業通過收集、分析、利用大數據來促進自身發展。

在大數據時代，館藏資源、建筑空間以及服務水平已經不是決定圖書館之間競爭的重要因素，相反，大數據的擁有量以及對各類數據信息的發掘與分析能力將成為大數據時代圖書館競爭的一項重要指標，圖書館的傳統業務也逐漸被數據分析、數據挖掘方向所取代。分析并處理大數據，為用戶提供知識信息服務將成為圖書館的重要業務，想要提高圖書館的服務水平，不單單要依靠數據分享、豐富館藏資源、增加時間等這些方法，同時要從大數據中找到規律，找出其潛在的價值，這樣圖書館的服務水平也將會迅速提高。

2 大數據時代高校讀者需求的個性化特征

現代信息技術不斷豐富著人們的生活，現在人們獲取信息的方式主要是電腦和手機等，人們對精神追求和個性顯現也越發重視，高校讀者的需求也隨著時代的變化而變化，并表現出新的個性特征：

2.1 讀者交流更加自由便捷

現在隨著互聯網和移動設備的普及，博客、微信、QQ等平臺為讀者自由交流提供了更加廣泛的空間，也使得讀者交流更加自由便捷，信息更加透明化。因此，圖書館也要提高移動服務水平，通過網站、微信、微博等平臺，搭建與讀者自由交流的橋梁，及時解答讀者的問題，充分了解和尊重讀者的需求。

2.2 讀者需求深層化

當前電子通信技術日益發達的形勢下，讀者獲取數據資源的方式及途徑已經越來越多，所以對圖書館的館藏資源擁有量和獲取資源的便捷性要求更高。當今時代，讀者對文獻的需求不再局限于過去傳統的紙質資源，現在很多讀者更愿意選擇電子期刊、電子圖書，以及各學術期刊網絡數據資源等數字化資源，同時讀者也對日新月異的數據資源獲取方式投入越來越多的關注。高校圖書館不僅要不斷創新和豐富館藏資源，還要通過館際互借、文獻傳遞、資源共享等形式來滿足讀者對本館稀缺資源的獲取需求。

2.3 讀者需求更加個性化

通過信息技術手段，讀者能夠隨時隨地獲得圖書館的資源信息，但讀者已不再滿足于在圖書館海量的資源里去搜索有價值的信息，而是需要圖書館針對不同讀者提供針對性的個性化服務。圖書館根據大數據分析不同作者的需求，智能化處理圖書館和互聯網的海量信息，把滿足不同作者需求的資源整合到一起，讓讀者一進入圖書館就能看到適合于自己的資源和信息。

3 利用大數據技術開展個性化服務

3.1 根據讀者需求制定針對性精準化服務

大數據時代下，用戶對服務價值方面的要求更高也更加多樣化，因此，圖書館的工作人員必須掌握多種數據分析手段，圖書館工作人員不光要了解用戶需要什么服務，享受了什么服務，更需要利用非結構化數據和半結構化數據在圖書館與用戶的服務關系中挖掘正在以及預測將來會發生什么，這樣更有利于了解用戶的需求，從而更好地面對新的挑戰和改革。

個性化信息服務也就是定制服務，是圖書館根據不同用戶的需求來提供的特色服務，圖書館要利用大數據分析讀者的需求，建立讀者檔案，根據不同讀者的偏好提供有針對性的個性化服務，更好地滿足讀者需求。

圖書館通過了解讀者需求，主動將讀者所需要的信息推送到網頁、手機、APP等。通過讀者的借閱和瀏覽記錄，從中分析出讀者的需求偏好，通過館藏資源整合展示圖書館圖書資源的多樣化和個性化，及時把最新的信息主動傳達給讀者，提供“私人定制”的免費信息推送服務。

3.2 建立有助于學校教學科研工作的信息服務平臺

高校圖書館可以根據不同教師的教學內容和科研需求建立一個個性化信息服務平臺，讀者可以在這里相互交流溝通，提高教學和科研水平。這個信息服務平臺可以按不同的專業、學科和科研課題進行分類，專家學者可以推薦自己研究領域的專業信息資訊等，圖書館工作人員把收集來的這些資料進行整理并發布，創造一個服務讀者的信息服務共享平臺。

3.3 打造基于讀者個性化需求的文獻資源建設體系

近年來，數字化、網絡化服務成為圖書館服務的主要內容，各高校圖書館購買了大量各類型的數據庫，還有些自建特色數據庫。這些圖書館資源在日常使用時會留存大量的日志信息在資源系統中，這些信息包括讀者在檢索、借還書時留存的數據，以及讀者日常瀏覽、下載資源的日志等。這些瑣碎而繁雜的數據并不能稱之為大數據，但是我們可以通過對這些數據的收集和分析，來了解讀者對各類資源的需求偏好，進而根據實際資金狀況來采購讀者需求較多的資源，從而提高圖書館文獻資源建設的質量。例如，復旦大學圖書館正是利用大數據技術來對圖書館資源在日常使用中的數據進行整合分析來進行數據建模，并建立輔助決策的支持系統以及資源使用統計平臺和惡意下載監控平臺，這些建設為復旦大學的文獻資源建設和讀者服務系統建設等提供了準確的數據支持。另外，圖書館還可以推出一系列讀者需求調研活動，通過調查表及電子郵件或網站投票等方式來更具體的了解及采納讀者對館藏資源的需求及對圖書館建設的可行性建議等，圖書館根據讀者反饋提高文獻資源建設的質量，真正做到“您薦書、我買單”、“您的閱讀需求我來滿足”，使圖書館的服務更貼近讀者。

4 結語

大數據時代，讀者對圖書館的服務質量、模式和內容方面有了更高的標準和要求。在大數據環境數據量與數據結構復雜度快速增長的同時，也要求圖書館對大數據的分析更加高效和深入。在大數據背景下，圖書館應堅持以讀者需求和服務質量為中心，為讀者提供科學、全面的個性化服務和圖書館智慧管理。

【參考文獻】

[1]樊偉紅，李晨暉，張興旺，秦曉珠，郭自寬.圖書館需要怎樣的“大數據”[J].圖書館雜志，2012（11）：63-71.

[2]溫浩宇，李京京.大數據時代的數字圖書館異構數據集成研究[J].圖書館雜志，2012（09）：138-141.

[3]李晨暉，崔建明，陳超泉.大數據知識服務平臺構建關鍵技術研究[J].情報資料工作，2013（2）：29-34.

[4]漆晨曦.電信企業大數據分析、應用及管理發展策略[J].電信科學，2013（3）：12-16.

[5]沈來信，王偉.基于Tree-Lib的大數據實時分析研究[J].計算機科學，2013，40（6）：192-196.

[責任編輯：王楠]