大數據環境下圖書館信息服務策略研究*

瞿 浩

(合肥師范學院圖書館，安徽 合肥 230000)

1 大數據的特征分析

隨著互聯網技術及移動終端技術的發展，數據量正以前所未有的速度增長，人類步入了大數據時代。大數據已在各領域凸顯其巨大價值，改變了人們的生活方式[1]。大數據或稱巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理[2]。鐘瑛等人認為，大數據是常規工具無法在短時間內對其內容進行加工和處理的大規模數據，具有多元化、可量化、可加工、可整合等特征，大數據技術是從各類型的數據中迅速獲取有價值信息的能力[3]。大數據的特性為“4V+1C”，即Volume(數量龐大)、Velocity(更新快速)、Variety(種類多樣)、Veracity(真實準確)和Complexity(處理復雜)[4]。

2 大數據環境下圖書館信息服務的特征分析

大數據環境下圖書館的各類資源快速增長、規模巨大，同時很多資源是動態的、不斷更新的。圖書館應具備對數據進行快速分析、整合、加工的能力。因此，大數據環境下圖書館信息服務具有以下特征。

2.1 以讀者的信息需求為中心

隨著網絡環境的優化及信息技術的進步，信息資源的數量迅猛增長，讀者很難從海量的信息中獲取真實有效、符合自身需求的信息。傳統的圖書館信息服務模式已經難以適應大數據時代的發展要求。因此，圖書館需要轉變服務觀念，更新服務模式，借助大數據技術，充分發揮資源優勢，形成以讀者需求為中心的信息服務模式。

2.2 高效的圖書館信息服務平臺

圖書館應按照讀者需求，為他們提供個性化的信息推送服務、全方位的信息檢索服務、交互性強的參考咨詢服務等。因此，大數據環境下圖書館應構建高效的信息服務平臺，開展形式多樣的服務活動，進而為讀者提供高水平、高質量的信息服務。

2.3 個性化的信息服務

大數據時代，讀者的信息需求呈現出多樣性特征。圖書館應根據讀者的不同需求，利用大數據處理技術對資源進行加工、處理和整合，進而為讀者提供個性化信息服務[5]。

3 大數據與圖書館信息服務的關系

3.1 加快圖書館信息服務變革

大數據時代，日益增長的數據量對圖書館的數據存儲能力和數據處理能力、處理速度提出更高的要求。因此，圖書館應對存儲設備進行改造或升級。此外，圖書館存儲容量的增長遠遠落后于數據量的增長，圖書館還需要對存儲設備的結構、架構進行優化設計，滿足數據量增長的需求。

3.2 推動圖書館服務模式創新

大數據環境下，數據量將呈指數級增長，數據類型日益豐富，大量非線性數據凸顯了大數據的多樣性和復雜性。讀者的信息需求正向碎片化、多元化的方向發展，傳統的圖書館服務模式已經不能滿足讀者的需求。圖書館不僅需要收集、加工、處理海量數據，還需要不斷更新信息服務的模式，開展嵌入式的知識服務，滿足讀者的多樣化信息需求，進而提高圖書館的核心競爭力[6]。

3.3 促進圖書館服務能力提升

大數據時代，數據將成為圖書館最核心的資產之一，圖書館的信息服務需要在提供常規文獻檢索等信息服務的基礎上，運用先進的大數據技術挖掘和開發文獻及知識，為科學研究提供必要的信息保障。因此，圖書館需要構建以數據分析和信息處理為基礎的信息服務平臺，通過對非線性、復雜的大數據進行分析、處理和挖掘，獲取有價值的信息資源，為科研機構的決策提供事實依據，進而使其在信息服務的過程中提升自身的服務能力。

3.4 推動圖書館服務跨界合作

圖書館運用大數據技術面臨諸多挑戰，數據的來源、數據的挖掘分析與加工整理所需的技術和人才，以及大數據運行的配套設施等，都對圖書館服務提出了新要求。盡管實力雄厚的圖書館可以通過自己的力量解決一些問題，但是對大部分中小型圖書館來說，開展跨機構、跨系統合作是更切合實際的辦法。大數據時代的圖書館數據分析、處理與服務需要各種信息機構的通力合作，需要“云計算”技術平臺的支撐，需要大型數據服務器集群的支持。任何一個圖書館都無法獨自解決所有這些問題，圖書館大數據服務應該走外部跨界合作的道路[7]。

4 大數據與信息服務的技術分層

4.1 大數據層

大數據層是指在大數據環境中圖書館所擁有的多種類型數據構成的集合體，具體包括線性化數據、非線性化數據及各種結構化數據，如科研成果數據、圖書借閱數據、讀者信息查詢數據、采購數據等。這些數據具有種類多、數量大、更新速度快、結構復雜等特點。大數據層是圖書館信息服務的基礎資源，是進行數據挖掘和分析的基礎。

4.2 讀者需求層

滿足讀者的信息需求是圖書館開展信息服務工作的目的，圖書館只有了解讀者的實際信息需求，并對讀者的需求進行細化，才能構建高水平、受讀者歡迎的信息服務體系。讀者需求可分為隱性需求和顯性需求兩個方面。隱性需求指讀者在頭腦中有想法但沒有直接提出或不能清楚描述的需求，如對附加服務的需求等。圖書館需要利用先進的信息技術手段對讀者的閱讀習慣進行分析，進而滿足他們的隱性信息需求。顯性需求是讀者對圖書館信息服務的具體需求。圖書館需要通過問卷調查和訪談等途徑了解讀者的顯性信息需求[8]。

4.3 信息服務層

目前，各高校圖書館積極利用各種網絡及媒體技術開展信息服務，如圖書館微信公眾號、圖書館微博、移動圖書館、圖書閱覽平臺等。穩定高效的運營環境是圖書館開展信息服務的前提，在穩定高效的運營環境下，圖書館可將所加工的信息準確、及時地推送給讀者，這對于提高圖書館的信息服務效率和質量具有極其重要的意義[9]。

5 基于大數據的信息服務策略

5.1 虛擬參考咨詢服務

虛擬參考咨詢服務(簡稱VRS)是以網絡為基礎，通過常見問題解答、數據庫、電子郵件、Web表格、在線聊天、共同瀏覽等形式，滿足讀者各種信息需求的一種新型的信息服務模式。虛擬參考咨詢服務是傳統參考咨詢服務在網絡環境下的延伸和拓展，消除了時間和空間的限制，具有方便、快捷和個性化的服務特色。與傳統的信息咨詢服務方式相比，其優勢主要表現在三個方面：①超越時空的界限，能夠實現隨時隨地的咨詢服務。②可以提供個性化咨詢服務，即針對不同的信息群體，依據他們的信息需求特點提供滿足其需要的個性信息服務。③咨詢內容和咨詢結果的可重復再現性。虛擬參考咨詢服務可以將焦點問題集中化，形成常見咨詢FAQ欄目，減少重復咨詢率。圖書館通過電子郵件、留言板答復、虛擬平臺的在線交流或BBS等形式，以最短時間實現信息用戶與虛擬咨詢員的信息交流。因此，虛擬參考咨詢服務實現了信息咨詢服務的適時化、超前化和個性化，可以拉近圖書館與讀者之間的距離。

5.2 優質的讀者增值體驗

大數據環境下，圖書館信息服務應更加注重讀者的增值體驗，同時積極整合信息服務中的數據資源，推出一些增值服務項目，如語音識別服務、地圖導航服務、閱覽室導引服務、文化導航服務等。基于智能終端的語音識別業務簡化了讀者的檢索過程，讓讀者更便捷地查詢所需的信息，提高了檢索效率[10]。二維碼技術在圖書館工作和服務中的應用也更加凸顯，讀者可以通過手機等移動終端設備掃描二維碼，獲取座位信息和借閱信息。

5.3 功能完善的信息服務平臺

圖書館通過開設多媒體服務區、交互式閱讀區、信息共享空間等方式進行空間布局改造，實現信息服務平臺功能的延伸。同時，微信公眾平臺作為圖書館信息服務平臺重要的組成部分，可與各種集成系統的接口進行很好的對接，向讀者推送圖書館的各種信息資源。圖書館的移動終端、借閱機等設備也是其信息服務平臺中不可分割的組成部分。大數據環境下，圖書館應努力構建更加完善的信息服務平臺，滿足讀者日益增長的信息需求。

5.4 基于大數據的信息服務模型

筆者設計了基于大數據技術的信息服務模型，該模型主要由大數據處理和信息服務兩個功能區組成，具體包括四個階段：①數據整合與處理階段。圖書館運用大數據技術對讀者的借閱信息、瀏覽記錄等數據進行整合、處理[11]。②需 求調查與分析階段。圖書館通過本館網站、社交APP等媒介發放問卷，運用大數據技術對讀者的顯性需求進行調查、分析。③信息加工階段。圖書館根據讀者的不同需求，對館藏文獻和空間分布進行優化。④服務推送階段。圖書館利用微信公眾平臺向讀者推送信息資源。

5.5 智慧化的信息服務門戶

隨著大數據技術的日益成熟，圖書館可為讀者提供更加優質的信息服務。智慧化的圖書館信息服務門戶的建設應遵循以下幾個原則：①信息服務門戶應兼容并自動適應不同的移動終端。②圖書館利用大數據處理、加工和挖掘技術，向讀者提供智慧化的信息服務，如智慧科研服務、智慧學科服務、智慧閱讀推廣等。③圖書館通過開展在線智能化參考咨詢服務，實現與讀者的智能互動。④信息服務門戶的操作界面應更加人性化。

參考文獻：

[1] 何志俊.大數據環境下碎片化信息資源對圖書館微服務的影響[J].情報探索，2016(6)：129-131.

[2] 姜山，王剛.大數據對圖書館的啟示[J].圖書館工作與研究，2013(4)：52-54.

[3] 鐘瑛，張恒山.大數據的緣起、沖擊及其應對[J].現代傳播(中國傳媒大學學報)，2013(7)：104-109.

[4] 陳傳夫，錢鷗，代鈺珠.大數據時代的數字圖書館建設研究[J].圖書情報工作，2014(7)40-45.

[5] 郝春明，李守宏.大數據時代高職院校數字圖書館服務模式研究[J].河南圖書館學刊，2016(8)：64-65.

[6] 樊偉紅，李晨暉，張興旺，等.圖書館需要怎樣的“大數據”[J].圖書館雜志，2012(11)：63-68.

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[8] 李白楊，白廣思.圖書館大數據與微服務的技術融合體系研究[J].數字圖書館論壇，2016(1)：68-72.

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[10] 陳茫，周力青，呂艷娥.大數據時代下的圖書館移動服務創新研究[J].圖書與情報，2014(1)：117-120.

[11] 郭春霞.大數據環境下高校圖書館非結構化數據融合分析[J].圖書館學研究，2015(5)：30-34.