基于數據驅動理論的圖書館智慧服務探析

龍柳亭

摘?要：文章基于圖書館數據驅動理論，探討了數據驅動理論解構及應用預設相關問題，研究了如何構建圖書館數據支撐平臺及實現數據融合，為用戶提供基于數據驅動的智慧服務，以期為今后圖書館的轉型升級和改革發展提供有益參考。

中圖分類號：G250文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2020）08-0105-03

關鍵詞：圖書館;數據驅動;智慧服務

大數據時代，人們的工作和生活越發便利，人們可以充分利用各種數據實現工作和生活的快速連通。毫無疑問，人們已經從信息時代進入了數據驅動大背景下的智慧時代。在人們身邊出現了越來越多利用大數據、云計算等技術的產品和服務，這也讓圖書館人清醒地意識到，圖書館服務思維要從傳統的“利用資源解決問題”轉為“利用數據解決問題”，提供智慧圖書館服務，提高圖書館的服務效率和質量。筆者的研究目的在于通過數據驅動理論探尋圖書館搜集、分析、利用數據的路徑，促使圖書館將知識服務置于數據驅動理念中進行重塑，努力打造新時代智慧服務，提升圖書館的服務水平和用戶滿意度。

1?數據驅動理論解構及應用預設

近年來，圖書館進一步加快了自身數字化建設的步伐，致力于為用戶提供各類數字資源和服務，不僅讓用戶體驗到了便捷的知識服務，也幫助圖書館更好地掌握了用戶使用行為，從而有針對性地定制智慧服務內容，構建契合用戶使用習慣和行為偏好的智慧服務體系。

1.1?數據化理念與數據應用思維

1.1.1?數據化理念。數據化理念指的是將圖書館的整個服務和管理過程進行數據化分析，包括圖書館資源數據化、用戶基本信息數據化，用戶使用記錄數據化三個方面。數據化理念有別于傳統的數據統計，是利用大數據技術對大量數據進行搜集、分析、處理、應用的深度挖掘行為，而非年度報表式的簡單羅列統計。因此，數據化理念較傳統的數據統計理念更有優勢，能夠為后續服務提供參考和預判，提升管理和決策的科學性。

1.1.2?數據應用思維。數據應用思維是將數據作為可利用的重要資源，通過數據分析問題、解決問題的一種應用思維模式。數據應用思維有以下幾個特點：①借助全量數據客觀反映事實。大數據技術是對全量數據進行分析，而不是僅對幾個樣本數據進行簡單分析，因此，大數據可以更加客觀全面地反映事物本身的性質和特征。②依靠海量數據計算概率。海量數據中有將近15%的數據沒有價值可言，但這并不影響大數據計算的準確性，通過剔除無價值的數據，大數據采集分析剩余的數據就能精準測算概率。③通過數據推演形成關聯。舍恩伯格指出，大數據的出現讓人們放棄了對因果關系的渴求，轉而關注相關關系，人們只需知道“是什么”，而不用知道“為什么”，其意義在于數據推演將復雜的因果求證簡單化、科學化，使資源與資源之間的關聯性更強。④憑借智能驅動提供深刻洞見。智能驅動是一種智能思維，相較于傳統的自然思維，智能思維借助物聯網、云計算技術、社會計算、可視技術自動收集各類信息數據，再通過主動、立體、邏輯分析做出精準判斷，為人們提供深刻洞見。近年來，圖書館在服務升級過程中收集了大量數據，卻不重視如何通過數據挖掘實現知識服務的精準化。數據應用思維可以幫助圖書館從儲存數據向利用數據轉變，更好地利用數據資源。

1.2?數據驅動下的應用預設

數據驅動理念下，圖書館變被動為主動，通過收集數據、分析數據、應用數據，改變了傳統以用戶需求為導向的服務模式，轉而通過應用預設提前感知用戶的行為特征，為開展智慧化服務提供了數據支撐。具體而言，應用預設包括資源數字化應用、服務感知應用、館員數據素養應用三個方面。

1.2.1?資源數字化方面的應用。圖書館要對現有的紙質資源進行數據化加工，并不斷擴大數字資源的占比。同時，圖書館還要注重收集本館自主建設的資源，鼓勵用戶在圖書館論壇創造和分享資源，結合“點餐”模式掌握用戶的數字資源需求數據，建設更有保障、更加全面的數字資源庫。

1.2.2?用戶使用感知方面的應用。用戶使用圖書館的行為數據是多方面的，而且是動態的，包括資源使用、到館記錄、學科服務、科研成果等。對用戶使用行為進行數據感知，不能停留在簡單的數據表面，而要對數據進行分析。例如，用戶借閱了10本電子書籍，圖書館不能簡單地將該數據作為閱讀數據，而要深入分析哪些數據是用戶閱讀時間較長的書籍，哪些是用戶泛泛而讀的書籍。只有掌握精準數據，圖書館才能夠提供精準服務。

1.2.3?館員數據素養方面的應用。館員素養水平直接影響智慧服務的質量，因此，圖書館要應用數據驅動理論，對館員素養培訓做出全面規劃和安排，以提高館員數據建設采集能力、存儲能力、管控能力、智慧分析能力為目標進行定期培訓和指導。

2?數據支撐平臺構建與數據融合模式

高效率、高質量應用數據資源首先需要平臺支撐，筆者認為，圖書館長期以來無法將海量數據進行充分應用的根本原因在于沒有建設數據支撐平臺。因此，筆者嘗試構建圖書館數據支撐平臺，推動各個層次的數據在平臺進行交互使用。

2.1?數據支撐平臺構建

圖書館數據支撐平臺主要包含資源文獻數據、用戶信息數據、用戶使用數據。數據支撐平臺收集這些數據后納入平臺管理系統，三類數據之間彼此獨立又相互交融，便于平臺系統進行后臺分析和前臺應用。三類數據橫向之間的關系為相互驅動，縱向之間的關系為垂直管理，可確保數據和服務的高效協作。數據支撐平臺采用電子資源管理系統ERMS實現從采訪到論證、從試用到評估、從付款到使用以及元數據收割的科學化流程。其中，資源數據支撐平臺主要負責對圖書館的資源進行采集、分析、管理和應用，為資源數據應用奠定基礎;用戶數據支撐平臺借助身份認證系統對用戶基礎信息數據進行采集，并構建用戶個人信息庫，實時更新用戶最新信息;用戶行為數據平臺利用大數據技術對用戶的資源使用、科研動態、入館借閱、平臺登錄等信息進行記錄，形成用戶獨有的個人行為信息脈絡，全面展示用戶的資源需求。

2.2?促使數據實現全面融合

筆者認為，數據支撐平臺的主要任務是提供數據采集和交互支撐，在此基礎上進行數據融合才能保證數據的高效利用，形成數據服務體系。

2.2.1?數據全面采集。數據包括圖書館的資源數據、用戶的基礎數據和行為數據，以及圖書館系統服務數據等。值得一提的是，圖書館要注意應用先進的大數據、云計算技術及可視化設備等對用戶數據進行全過程采集，確保數據的準確性和全面性。

2.2.2?數據多向融合。搜集數據不是目的，利用數據才是目的。因此，圖書館要依托數據支撐平臺系統所收集的信息，借助系統功能進一步實現深度挖掘，當分析某一類數據無法得出準確結果時，通過系統平臺對另一類數據進行協同分析，從而得出精準結果。例如，圖書館對A用戶的科研學術成果進行分析后，不能得出精準知識訴求，而圖書館融入用戶的借閱行為、資源下載、活動參與等數據后，智能分析用戶的行為特征和閱讀偏好，就能更精準地判斷出用戶的知識訴求，再根據用戶訴求提供更有價值的知識服務。

2.2.3?數據全面保障。數據支撐平臺的運行離不開安全保障，因此，圖書館要構建數據安全保障體系，需從數據采集、分析、應用等流程進行管控，對物理措施、系統措施、平臺措施、館員措施進行嚴苛管理。此外，圖書館要為用戶隱私提供數據保障，努力達成收集數據與尊重隱私二者之間的平衡，在為用戶提供知識服務的同時保障個人權益。

3?基于數據驅動的智慧服務分析

在數據驅動和資源協同背景下，圖書館智慧服務體系注重從多個維度形成驅動數據，精準識別用戶知識訴求，解決服務和訴求不對稱問題，在需求側和供給側同時實現智慧服務。

3.1?細化知識粒度

知識粒度也被稱為信息粒度。在圖書館知識體系中，所有信息對象的總和可以被看作知識粒度。知識粒度的粗細決定了圖書館服務的精細化程度。圖書館如果能夠進一步細化知識粒度，就能更智慧地記錄和識別用戶知識訴求。例如，一本書可以被看作一個知識粒度，也可以按章分為十個知識粒度，也可以按節分成一百個知識粒度。知識粒度被細化后，對應的服務數據記錄也會細化，從而提升資源利用率和用戶滿意度。

3.2?關聯知識單元

在細化知識粒度的基礎上，圖書館的知識單元數量越來越多，如何幫助用戶在海量的知識單元中快速搜尋和定位目標信息，成為圖書館知識服務的重中之重。關聯知識單元可以較好地解決知識冗雜問題，提供多元一體知識服務體系。圖書館利用多維標簽標注功能，打造放射狀知識圖譜，將網絡空間的海量信息提取出來供用戶選擇。同時，圖書館應不斷提升知識的單元化、標引化和聚合化水平，讓用戶能夠輕松獲得全面、精準、有效的關聯化知識。

3.3?再生知識服務

當前，人們已經進入后知識時代，更加迫切需要獲得智慧知識服務。再生知識服務是在技術和需求兩個層面實現圖書館知識產品和服務的創新。在技術層面，圖書館利用大數據、云計算、人工智能等技術，對傳統的服務流程和模式進行重塑，從而再生知識服務體系;在需求層面，圖書館結合社會知識服務發展方向和用戶知識訴求意愿，再生服務驅動要素，變需求驅動為數據驅動，實現功能轉型與服務嵌入，提升用戶的活躍度與歸屬感，推動服務產品創新。

4?結語

綜上所述，在大數據時代，圖書館毫無疑問要朝著數據驅動方向發展，提供基于數據信息的智慧服務。目前，大部分地區的圖書館尚未認識到數據信息對提供知識服務的深刻意義和重要作用，圖書館智慧服務建設依然任重道遠。接下來，圖書館要致力于構建數據應用體系，從數據驅動理論入手，結合圖書館發展方向進行應用預設，通過構建數據支撐平臺實現圖書館數據的全面融合，并在此基礎上為用戶提供多元智慧服務，滿足用戶潛在的知識訴求，將圖書館服務推向更高的發展階段。

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（編校：崔?萌）