大數據視角下高校圖書館知識服務體系的變革與創新

江瑩

[摘 要]隨著信息技術的不斷發展，高校圖書館也開始轉變自己的管理模式，本文主要從大數據對高校圖書館的影響為出發點，詳細分析了我國各大高校圖書館服務模式的發展方向、知識服務體系的變革、科學服務等方面，最后研究了大數據環境下各大高校圖書館的知識服務體系創新，并給出了一些改革措施。

[關鍵詞]大數據；服務創新；圖書館；知識服務

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2017.24.112

[中圖分類號]G252；G258.6 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（2017）24-0-02

0 引 言

隨著信息技術的飛速發展，大數據時代已經到來。所謂大數據就是利用存儲設備把大量的文件和數據儲存起來，其存在的形式包括結構化、非結構化、半結構化三種。之所以稱為大數據是因其數據管理和處理能力遠遠超過了傳統的數據處理能力，它是在傳統軟件工具難以完成處理和分析的基礎上產生并發展起來的，并推動了現代科技的不斷進步。高校圖書館是高校的文獻信息資源中心，擁有豐富的紙質資源、數字資源和其他載體資源，這些日益增長的海量資源利用傳統的數據管理模式已無法滿足數據處理要求，在大數據環境下高校圖書館的知識信息服務體系也在不斷發展和革新。本文主要介紹了高校圖書館整體的服務變革和創新。

1 高校圖書館知識服務體系的現狀和特征

1.1 高校圖書館知識服務體系的現狀

目前，高校圖書館知識服務體系的變化主要體現在大數據己滲入圖書館領域。各大高校都在積極啟動數字校園、數字圖書館建設項目，順應了時代發展潮流，同時也是海量數據持續發展的必然方向。圖書情報領域也催生出大量的新數據，如智能設備數據、物聯網數據、互聯網數據、科研共享數據和移動互聯數據等。這些數據能夠大量縮減圖書館的紙質數據，此外云計算、移動網絡的廣泛應用也為高校圖書館的可持續發展提供了全面幫助，可以為學科提供研究方向及熱點變化，為科研人員提供學術共享環鏡，為讀者提供個性化服務，為資源采購提供決策支持等。因此，高校圖書館的大數據時代已經來臨。

1.2 高校圖書館知識服務體系的特征

大數據擁有傳統數據模式無法比擬的處理速度和技術優勢。圖書館大數據的來源也具有多樣化的特征，除了傳統的電子圖書、期刊、論文數據庫等結構化數據資源外，還包括大量的非結構化信息資源。大數據視角下，高校圖書館知識服務體系具有以下幾個特征。

1.2.1 數據的數量增長快，其類型、結構等日趨復雜

隨著高等教育學科的不斷增加以及招生規模的不斷擴大，高校圖書館的館藏數據也在不斷更新和增長，且增長速度十分迅猛，在這種情形下如何加快新購置圖書及館藏資源的數字化，就需要依靠大數據的結構和模式，對圖書館的各類資源進行存儲和壓縮。與此同時，高校圖書館的形態和類型都在逐步更新換代，結構日趨復雜，這也需借助大數據才能有效處理和管理。

1.2.2 對圖書館的人員的素質和知識儲備提出了新的要求

許多知識和重要信息蘊藏在大量零碎和不規則的數據中，圖書館應根據用戶需求，利用大數據分析的方法從海量數據中挖掘和提煉有用的信息，通過館員對信息的組織和知識優化，歸納整理出用戶所需的知識內容。而在目前大多數圖書館的實際管理中，還普遍存在館員專業技能和綜合素質欠缺的現象，因此培養具備較高專業素質和知識素養，具有良好創新意識和創新能力的高水平館員勢在必行，這也是今后圖書館人才培養的一個重要方向。

2 大數據環境下高校圖書館知識服務體系的變革

2.1 努力探索服務的新視角

目前，高校圖書管理的大數據分析類型主要有兩種：第一，是挖掘和分析讀者的讀書方式和閱讀興趣；第二，是利用大數據對讀者提出的問題進行歸類研究，并進一步通過大數據解決這些問題，這點至關重要，因為只有良性循環解決讀者提出的問題才能獲得讀者的滿意和認可。高校圖書館若要不斷完善大數據環境下的知識服務體系就必須從全新的視角去探索，通過創新服務模式、深化服務功能、拓寬服務范圍為讀者提供更好的服務，真正體現以人為本、讀者至上的服務宗旨。

2.2 智能化提升圖書館知識的服務質量

圖書館的知識服務是一項復雜、長期的系統工程。在當今各種網絡信息鋪天蓋地而來，顯性和隱性信息交互纏雜的知識經濟時代，如何才能在浩如煙海的網絡中把有價值的信息挖掘和引導出來，僅僅依靠傳統的定性或定量的分析處理方式往往難以達到理想的效果，必須要使用智能的大數據系統對此進行關聯、分類，方能提高讀者查找的針對性和便捷度，解決用戶實際問題。在大數據時代，人們對圖書館的服務有了更高的要求和期望，因此圖書館在未來一段時間內的任務是合理利用現代化的信息技術手段，包括可視化、數據集成、數據融合等，這些都是隨著大數據的發展應運而生的，反之也成為提升高校圖書館綜合水平和服務質量的一種動力。圖書館只有積極打造智能化的知識服務體系，才能跟上時代節拍，主動服務于讀者。正如多數學校都在加快建設智慧校園、數字圖書館的步伐，將信息技術與圖書館服務體系相結合，讓廣大用戶能夠更快捷地體驗到科技的進步。

3 大數據視角下高校圖書館知識服務體系創新的思考

3.1 大數據背景下的知識可視化服務

可視化服務是一種先進的服務模式，應用于圖書館主要是通過大數據系統對館內數據進行建模和渲染，將數據轉換成具有真實感的圖形，以直觀形象的方式展示給讀者，給予人們深刻與意想不到的洞察力。可視化服務能夠順利處理種類繁多的數據，使之變得簡明易懂，同時在圖書館里可以利用可視化服務把時間的分布、數據庫的分布進行可視化處理，還可以把書籍的關系進行關聯，讓讀者通過信息摸索到相同的知識和數據。

3.2 基于數據管理的知識轉移服務

知識的轉移服務是圖書館管理的一種新模式，即把圖書館的數據經整合和處理后轉移到用戶的計算機中，可謂是圖書館的創新體驗，它能夠把知識管理和服務統一起來。高校可通過大數據挖掘知識的價值，再從這些有價值的知識中篩選出與用戶問題相關的內容進行序化、整合，最終得到實用的、有價值的新知識，在大力提升圖書館資源開發效能的同時還可以運用科學的方式，制訂轉移目標，引進當前最新的技術手段，實現知識向用戶的成功轉移，開發圖書館知識服務的新功能、新類型。

3.3 基于圖書館資源發現的知識服務

資源發現的知識服務可以通過系統與系統的合作，把圖書館內非常雜亂的信息重新排列和規整，把無序的數據有序化同時建立標準的資源服務平臺，將有價值的知識集合到這個平臺上，方便用戶查閱。各大高校圖書館應充分發揮自身優勢，對各類數據進行采集、傳輸、匯聚及融合，通過資源發現服務來整合讀者感興趣的知識資源，通過跟蹤讀者信息行為了解其興趣愛好及知識需求，并據此利用技術引擎搜索相關知識內容以饗讀者。

3.4 大數據時代的知識咨詢服務

個性化服務是圖書館針對用戶的信息行為習慣和知識需求為其專門“定制”的知識服務，是基于分析用戶個體特定知識需求，向其提供符合條件的特色知識內容的服務方式。大數據分析技術在圖書館的日益普及使細粒度、個性化的知識咨詢服務成為可能，高校圖書館應通過網絡咨詢平臺為用戶提供交互性的知識咨詢服務，通過網絡人工智能功能為讀者解決學習、教學和科研過程中遇到的問題，并提供個性化、特色化的解決方案。

3.5 基于大數據分析的智慧服務

智慧服務是建立在知識服務基礎上的創新服務模式，是圖書館知識服務的升華。高校圖書館大數據中包含有許多用戶產生的信息數據，大數據背景下，高校圖書館應充分利用大數據技術搜集用戶的動態信息行為，建立用戶信息檔案，結合學科與行業分析用戶信息行為的變化情況，智能化地選取適宜的知識提供給讀者；通過對這些含有大量讀者信息的數據進行分析，準確描述、定位其信息行為，把握、預測并設法滿足讀者的知識需求。

3.6 基于數據推送的科研數據服務

高校圖書館是高校的主要知識資源集散地，應緊緊圍繞學校教學科研工作服務，加強對隱性知識的整合利用，構建科研數據共享平臺。科研數據指在研究過程中產生的能存貯在計算機上的任何數據，也包括能轉換成數字形式的非數字形式數據，如調研結果、神經圖像、實驗數據、傳感器讀取的數據、遙感勘測數據和來自測試模型的仿真數據等。長期以來，各高校雖然積累了豐富的科研數據，但往往局限于本課題組、本單位使用，尚缺乏有效的整理和建庫共享，造成了科技資源的極大浪費。因此科研共享數據是高校圖書館需要重點收集的一個大數據來源。

4 結 語

現代科技日新月異，大數據環境下，我國許多行業都開始使用智能化的大數據系統來處理繁瑣的數據。高校圖書館也應順勢而為，正確對待大數據時代帶來的機遇和挑戰，改變陳舊的服務理念和服務方式，拓展圖書館的服務功能和服務范圍，重視培養圖書館高素質人才，使大數據時代所帶來的現代化技術與圖書館的知識服務體系充分融合、相互促進，不斷提高圖書館知識服務的質量和水平。相信在不久的將來，圖書館將陸續步入大數據時代，盡管圖書館擁有資源的優勢，但其在技術方面的劣勢將是開展大數據服務的一大挑戰，圖書館該如何揚長補短，避免自己地位邊緣化，這將是每一個圖書館人應該深思的一大問題。

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