基于CiteSpace的大數(shù)據(jù)環(huán)境下智慧圖書館的思考

張雙雙

（長春財經(jīng)學(xué)院 吉林 長春 130000）

1 引言

大數(shù)據(jù)時代最早由全球知名咨詢公司麥肯錫，在2011年5月發(fā)表的一篇報告《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿》中提出，從這一刻起，大數(shù)據(jù)開始備受各行各業(yè)的關(guān)注。2012年，美國政府認(rèn)為大數(shù)據(jù)已經(jīng)能夠影響國家經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)升級，變得像“石油”等自然資源一樣重要。到了2013年數(shù)據(jù)已經(jīng)成為科研活動的核心，如果不能善于利用數(shù)據(jù)，就會造成大量的資源浪費。智慧圖書館是未來的發(fā)展趨勢，針對“大數(shù)據(jù)”和“智慧圖書館”這兩種新興事物進行研究，對圖書館的發(fā)展具有重要意義。本文通過此研究熱點進行分析，從而為智慧圖書館的發(fā)展提供幫助。

2 大數(shù)據(jù)與智慧圖書館的定義

2.1 大數(shù)據(jù)

麥肯錫公司給出的定義：大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合[1]。

目前，大數(shù)據(jù)沒有統(tǒng)一的定義，本文認(rèn)為大數(shù)據(jù)可以簡要概括為海量數(shù)據(jù)+處理辦法，實際上就是利用先進的處理數(shù)據(jù)的辦法，將海量數(shù)據(jù)挖掘出有價值的數(shù)據(jù)，并將這些有利用價值的數(shù)據(jù)進行可視化，還能利用一定的技術(shù)方法存儲這些海量數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)安全做好防護等一系列的問題。

2.2 智慧圖書館

智慧圖書館是指把智能技術(shù)運用到圖書館建設(shè)中而形成的一種智能化建筑，是智能建筑與高度自動化管理的數(shù)字圖書館的有機結(jié)合和創(chuàng)新[2]。智慧圖書館是未來圖書館發(fā)展的必然趨勢，是智能圖書館的升級，將云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)與智能設(shè)備結(jié)合在一起，能像人一樣提供智慧化服務(wù)，除此之外更要包含圖書館館員的智慧服務(wù)。

3 基于CiteSpace可視化分析

3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

本文利用中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，采用高級檢索方式，設(shè)定“主題詞=（大數(shù)據(jù)and智慧圖書館）”進行檢索，檢索出648條結(jié)果，檢索時間為2021年4月12日。由圖1可知，關(guān)于“大數(shù)據(jù)”并含“智慧圖書館”的文章是從2012年開始出現(xiàn)的，2012年出現(xiàn)了1篇，2013年出現(xiàn)了3篇，發(fā)文量從2014年開始緩慢上升，一直到2017年，這4年每年發(fā)文量都在50篇以內(nèi)；在2018年至今，發(fā)文量增加比較顯著，經(jīng)中國知網(wǎng)預(yù)測2021年這方面文章將達到271篇。我們將這648條數(shù)據(jù)導(dǎo)出Refworks格式作為此次基于CiteSpace研究的數(shù)據(jù)來源[1]。

圖1 主題詞“大數(shù)據(jù)and智慧圖書館”在中國知網(wǎng)中年發(fā)文量

3.2 數(shù)據(jù)分析

此研究利用CiteSpace5.7.R5版本軟件進行知識圖譜的可視化分析，主要分析在大數(shù)據(jù)環(huán)境下智慧圖書館研究熱點。經(jīng)中國知網(wǎng)檢索出的數(shù)據(jù)可知，在2012年開始出現(xiàn)這方面的文章，所以時間節(jié)點取2012到2021年近10年的詞頻進行分析。將648條Refworks格式的數(shù)據(jù)存放到input文件夾中，將txt文件改成CiteSpace可以識別的文件名稱，如“download1_converted”，利用CiteSpace軟件先轉(zhuǎn)化成其可以識別的數(shù)據(jù)，存儲在data文件夾中，再建立一個project文件夾用來跑數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備完成后，進行關(guān)鍵詞分析，選擇裁剪的算法，時間切片選“1”，以1年為單位進行研究，點擊“go”，最后得到CiteSpace可視化圖譜見圖2。

圖2 基于CiteSpace關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下智慧圖書館的主題分布圖

通過這種可視化圖譜，可以將熱點清晰地呈現(xiàn)出來，圖中大圓點代表比較火熱突出的主題詞，主要有智慧圖書館、大數(shù)據(jù)、圖書館、高校圖書館、智慧服務(wù)等。各主題詞的高頻詞分析如下：（1）圍繞智慧圖書館的高頻詞主要有云計算、物聯(lián)網(wǎng)、手機圖書館、大數(shù)據(jù)思維、大數(shù)據(jù)平臺、智能+智能生態(tài)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)安全、總分館服務(wù)體系、功能拓展、實現(xiàn)路徑、用戶需求、圖書館智慧應(yīng)用等；（2）圍繞大數(shù)據(jù)的高頻詞主要有智慧服務(wù)體系、關(guān)聯(lián)主義學(xué)習(xí)理論、服務(wù)模式、Python、圖書館構(gòu)建、個性化服務(wù)、云田智慧云平臺、黨校智慧圖書館、AI、5G、聚類分析、共詞分析、因子分析等；（3）圍繞高校圖書館的高頻詞主要有：智慧校園、智慧閱讀、5G閱讀、Web4.0、圖書館4.0、“雙一流”建設(shè)高校、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、RFID技術(shù)、云計算技術(shù)、技術(shù)驅(qū)動、功能架構(gòu)等；（4）圍繞圖書館的高頻詞主要有：智慧化服務(wù)、個性化智慧服務(wù)、智慧圖書館體系、大數(shù)據(jù)時代、發(fā)展趨勢、建設(shè)策略、場景化知識推薦、微知識自動問答、圖書館系統(tǒng)、用戶畫像等；（5）圍繞智慧服務(wù)的高頻詞主要有：區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)環(huán)境、云技術(shù)、智能說、信息融合、nlsp、solomo、信息融合、文獻計量等。

CiteSpace軟件根據(jù)本文在中國知網(wǎng)檢索的648條數(shù)據(jù)，還自動生成了一個關(guān)于詞頻高低的排序，見圖3。排在前15位的分別是：智慧圖書館、大數(shù)據(jù)、智慧服務(wù)、高校圖書館、圖書館、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、高校、大數(shù)據(jù)時代、知識服務(wù)、建設(shè)、“互聯(lián)網(wǎng)+”、智慧化、公共圖書館。通過這些詞頻排行榜，我們可以很容易看出，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下智慧圖書館研究的方向所在，為日后學(xué)者開展此方向的研究打下良好基礎(chǔ)。

圖3 研究熱點中關(guān)鍵詞排行榜

在CiteSpace軟件中，點擊Burstness按鈕，再點擊view，可以生成一個關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下智慧圖書館研究的引用次數(shù)最多的詞頻排序，見圖4，可以清晰地看出排在前4位的分別是：物聯(lián)網(wǎng)、云計算、“互聯(lián)網(wǎng)+”、學(xué)科服務(wù)。而且它們有個共同的特點，這4個詞都是從2012年開始凸顯的，這也是隨著大數(shù)據(jù)和智慧圖書館的興起而出現(xiàn)的現(xiàn)象。

圖4 關(guān)鍵詞強度排行榜

4 大數(shù)據(jù)的特性

4.1 種類多樣性

數(shù)據(jù)作為信息、知識的基礎(chǔ)性加工材料，它的種類繁多，來源渠道多，如文本、圖像、視頻、機器數(shù)據(jù)等，也可以是結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，不連貫的語法或者語義。

4.2 價值密度低

數(shù)據(jù)的數(shù)量龐大，其中充斥著有價值和無價值的數(shù)據(jù)，由于它的種類多樣性，使得它的數(shù)量更加龐雜。在數(shù)據(jù)的海洋中挖掘出有用數(shù)據(jù)，猶如大海撈針一般，它的價值密度很低。

4.3 增長速度快

全世界各個地區(qū)、各行各業(yè)每分鐘每秒鐘都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，有的是人為數(shù)據(jù)，有的是機器數(shù)據(jù)。機器數(shù)據(jù)自動會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)，它的增長速度驚人。

4.4 時效性強

數(shù)據(jù)是實時產(chǎn)生就可以利用的，不像信息和知識是在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上利用人的思維、智慧提取出來的，因此數(shù)據(jù)的時效性非常強，產(chǎn)生之時即可利用。

5 大數(shù)據(jù)環(huán)境下智慧圖書館的發(fā)展啟示

5.1 建立機構(gòu)知識庫

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的智慧圖書館的重點就是大數(shù)據(jù)的利用，機構(gòu)知識庫是根據(jù)各個機構(gòu)自身需求建立的存儲數(shù)據(jù)、信息、知識的地方，可見建立機構(gòu)知識庫對于大數(shù)據(jù)環(huán)境的重要性。機構(gòu)知識庫可以針對每個圖書館不同的特點進行有針對性地建設(shè)，宗旨就是將一切圖書館中產(chǎn)生的有利用價值的數(shù)據(jù)全部收錄，當(dāng)用戶需要某項數(shù)據(jù)時，通過檢索該圖書館的機構(gòu)知識庫，可以快速、準(zhǔn)確地查找到所需數(shù)據(jù)的過程。圖書館在建立機構(gòu)知識庫時需要考慮的問題很多，目前全國有圖書館正在建立機構(gòu)知識庫，將數(shù)據(jù)放到機構(gòu)知識庫中，其難點在于怎么樣對這些數(shù)據(jù)進行保護，為哪些人提供哪些數(shù)據(jù)這是值得各個圖書館深思的問題。如果圖書館能將機構(gòu)知識庫做大做好，也能為地方政府提供數(shù)據(jù)支撐，還能為政府乃至國家做出重大決定提供預(yù)測等，同時也能提升圖書館自身的地位[2]。

5.2 用戶畫像

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，圖書館可以從傳統(tǒng)的“認(rèn)為用戶需要”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸烙脩粜枰保@是依靠大數(shù)據(jù)才能提供的精準(zhǔn)服務(wù)，這種智慧服務(wù)比以前人提供的服務(wù)還要讓用戶舒服，讓用戶毫無違和感，這就是好的智慧服務(wù)[3]。建立用戶畫像的過程實質(zhì)是通過收集用戶的特征數(shù)據(jù)、興趣數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)等，分析用戶的數(shù)據(jù)信息，將用戶進行分類，再通過數(shù)學(xué)建模預(yù)測用戶喜好和未來的行為。圖書館從一對多變成了一對一類人，隨著用戶畫像技術(shù)的提高，甚至可以達到一對一個人的個性化推送服務(wù)，這樣能更有針對性、更精準(zhǔn)地為各類用戶提供服務(wù)。

5.3 提高館員的數(shù)據(jù)素養(yǎng)

數(shù)據(jù)素養(yǎng)是在信息素養(yǎng)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，信息素養(yǎng)是快速獲取、利用信息的能力，數(shù)據(jù)是信息的原材料，因此可見數(shù)據(jù)素養(yǎng)是信息素養(yǎng)的高級模式，比信息素養(yǎng)更復(fù)雜。提高館員的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，才能為智慧圖書館數(shù)據(jù)管理提供人才，才能更好地將有價值的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中挖掘出來，更好地為用戶提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。智慧館員應(yīng)加強專業(yè)知識學(xué)習(xí)，可以通過提高學(xué)歷、參加慕課、參加行業(yè)內(nèi)的培訓(xùn)或者利用圖書館豐富資源，培養(yǎng)自己的數(shù)據(jù)意識，提高自己數(shù)據(jù)方面的能力，例如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)軟件使用等[4-5]。

6 結(jié)語

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，智慧圖書館雖然面臨技術(shù)和人才的雙重挑戰(zhàn)，但大數(shù)據(jù)也給智慧圖書館帶來了新的機遇，通過大數(shù)據(jù)和智慧圖書館熱點分析，可見在大數(shù)據(jù)環(huán)境下智慧圖書館的研究前景非常廣，為智慧圖書館的發(fā)展及用戶服務(wù)帶了很多可能性，讓我們圖書館人在大數(shù)據(jù)環(huán)境下砥礪前行。