大數據背景下高校圖書館參考咨詢服務創新研究

摘要：大數據時代的到來為高校圖書館帶來了信息資源管理模式的轉變、用戶行為分析的深化，以及服務流程的優化等新的需求和挑戰。傳統的圖書館服務模式在面對大數據時顯現出一系列局限性，這促使圖書館必須尋求創新的服務模式以適應新時代的需求。該文通過闡述大數據的核心定義和特征，探討其在當代社會的廣泛應用及其對高校圖書館參考咨詢服務的深遠影響。研究發現，通過利用大數據進行資源優化、提供個性化的用戶服務，以及對服務流程進行優化和創新，可以顯著提升圖書館服務的質量和效率。這些創新措施不僅有助于高校圖書館更好地滿足用戶的需求，也為圖書館學和信息管理學科的未來發展提供了新的視角和啟示，為高校圖書館在大數據時代下的服務創新提供理論支持和實踐指導，推動圖書館服務在數字化、信息化背景下的持續發展和進步。

關鍵詞：大數據；高校圖書館；參考咨詢服務；服務創新；用戶行為分析；優化

中圖分類號：G252.6；G258.6" " " " " " " " "文獻標識碼：A" " " " " " " " "文章編號：2096-4110（2024）02（c）-0186-05

Innovation in Reference Consultation Services of University Libraries in the Context of Big Data

YANG Zhiqiang

（Changchun University of Architecture and Civil Engineering， Changchu Jilin， 130600， China）

Abstract： The advent of the big data era has brought new demands and challenges for university libraries， including the transformation of information resource management models， the deepening of user behavior analysis， and the optimization of service processes. Traditional library service models reveal a series of limitations when confronted with big data， necessitating the pursuit of innovative service models to meet the needs of the new era. This article elucidates the core definitions and characteristics of big data and explores its widespread application in contemporary society and its profound impact on reference consultation services in university libraries. The study finds that utilizing big data for resource optimization， providing personalized user services， and innovating and optimizing service processes can significantly enhance the quality and efficiency of library services. These innovative measures not only help university libraries better meet user needs but also offer new perspectives and insights for the future development of library science and information management disciplines. The results of this research provide theoretical support and practical guidance for the innovation of services in university libraries in the era of big data， promoting the continuous development and progress of library services in the context of digitalization and informatization.

Key words： Big data; University libraries; Reference consultation services; Service innovation; User behavior analysis; Optimize

在大數據時代，高校圖書館作為傳播知識和信息的重要樞紐，正面臨著前所未有的挑戰和轉型機遇。“互聯網＋”技術產生了海量數據。高校圖書館對海量數據的實時計算與挖掘，是智慧服務面臨的關鍵問題[1-2]。傳統的參考咨詢服務模式在大數據的沖擊下顯得力不從心，急需創新以適應新時代的需求。參考咨詢服務是高校圖書館的核心業務之一，是與廣大用戶深入溝通的有效途徑。參考咨詢服務的實施情況的好壞，決定了高校圖書館讀者服務質量的優劣[3]。因此，在大數據的背景下，創新高校圖書館的參考咨詢服務，可以更好地滿足數字化時代的挑戰和用戶需求。在大數據時代到來后，大數據技術、創新思維及新的服務理念等可以有效解決目前圖書館參考咨詢服務出現的問題[4]。在學科服務模式演進過程中，智慧化學科服務是信息服務、知識服務的高級階段，是智能技術、圖書館業務與學科館員智慧三者結合的產物，是“智能＋”環境下圖書館發展的新形態，也是未來圖書館服務發展的新趨勢[5]。研究的創新在于提出適應大數據時代的新型圖書館參考咨詢服務模式。這包括但不限于利用數據分析優化資源管理和信息檢索、采用個性化服務提高用戶滿意度，以及通過技術創新提升服務效率。將理論與實踐結合起來，旨在幫助高校圖書館有效應對大數據時代的挑戰。

1 大數據時代背景分析

1.1 大數據的定義與特征

大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集[6]，是規模巨大且復雜到傳統數據處理軟件無法有效處理的數據集合。在日新月異的IT業界，各個企業對大數據都有著自己獨特的解讀，但大家都普遍認為，大數據有著4V特征[7]：體量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）和真實性（Veracity）。體量巨大，意味著數據的規模達到了TB甚至PB級別，這為數據的存儲和處理帶來了挑戰。速度快，指的是數據生成和處理的速度非常快，這要求數據處理系統能夠實時或近實時地處理和分析數據。多樣性，則反映了數據類型的多樣，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，這使得數據分析變得更加復雜。真實性，強調了數據的質量和可靠性，這對于數據分析的準確性和可信度至關重要。在大數據時代背景下，這些特征不僅改變了數據處理的方式，也為各行各業包括高校圖書館，帶來了新的挑戰和機遇。

1.2 大數據在當前社會的應用

大數據的應用已經滲透到社會的各個角落，從商業決策、市場分析到公共管理和科學研究，大數據的作用不容小覷。在商業領域[8]，大數據被用來分析消費者行為，優化產品設計和市場策略，實現個性化營銷。在公共管理中，大數據有助于城市規劃、交通管理和公共安全等方面的決策制定。在科學研究領域[9]，大數據使研究人員能夠處理前所未有的數據量，從而在基因組學、氣候科學和物理學等多個領域取得突破。對于高校圖書館而言，大數據不僅改變了信息資源的管理方式，也為提高服務效率和質量提供了新的途徑。例如，通過分析大量的用戶行為數據，圖書館能夠更準確地理解用戶需求，實現服務的個性化和精準化。同時，大數據還為圖書館的資源建設和知識管理提供了新的思路和工具。因此，在大數據時代背景下，高校圖書館的服務創新必須緊密結合大數據的應用趨勢和特點[10]。

2 大數據背景下高校圖書館面臨的挑戰

2.1 數據隱私與安全挑戰

在大數據背景下，高校圖書館在創新參考咨詢服務時面臨的主要挑戰之一是數據隱私和安全問題。隨著用戶數據的廣泛收集和分析，保護用戶的個人信息成為一個重要議題。用戶的借閱記錄、搜索歷史和在線行為等信息如果沒有得到妥善處理和保護，可能會導致隱私泄露和安全風險。因此，圖書館必須建立嚴格的數據管理和保護政策，確保所有收集到的數據都符合隱私保護標準，并采用加密技術保護數據安全。此外，圖書館需要定期對員工進行數據隱私和安全培訓，增強他們在處理用戶數據時的安全意識和技能。同時，對于用戶而言，圖書館應提供透明的數據使用政策和隱私保護措施說明，讓用戶明確了解個人信息的使用和保護方式。在必要時，圖書館還應征求用戶同意，對于敏感信息實施額外的保護措施。

2.2 技術應用與人力資源不足

技術應用的快速發展要求圖書館不斷更新設備和軟件，同時也帶來了人力資源的挑戰。許多圖書館面臨著專業技術人才不足的問題，限制了它們在應用大數據和新技術方面的能力。為了解決這一問題，圖書館需要投資于員工的技能培訓和繼續教育，特別是在數據分析、信息技術和用戶體驗設計等領域。此外，高校圖書館還可以通過與學校的計算機科學、信息管理等相關部門合作，利用校內資源培養和吸引技術人才。通過這樣的跨學科合作，圖書館不僅可以獲得技術支持，還可以推動圖書館服務與教育教學的深度融合。

2.3 平衡技術創新與人文關懷

在積極擁抱技術創新的同時，高校圖書館還面臨著如何在技術應用和人文關懷之間找到平衡的挑戰。雖然大數據和人工智能等技術可以極大提升服務效率和精準度，但過度依賴技術可能會忽視用戶的個性化需求和人文關懷。因此，圖書館在創新服務時需要注重維護人際互動和個性化服務的溫度。為了實現這一平衡，圖書館可以將技術視為輔助工具，而不是替代人類服務的終極解決方案。在設計服務流程和用戶體驗時，重視用戶的感受和反饋，保留必要的人工服務環節，如面對面的咨詢和個性化指導。同時，圖書館應重視培養員工的服務意識和溝通技巧，確保即使在高度數字化的環境下，也能為讀者提供溫馨、人性化的服務體驗。

3 高校圖書館參考咨詢服務現狀

3.1 傳統服務模式的局限性

當前高校圖書館參考咨詢服務的主流模式主要是基于傳統的信息檢索和人工咨詢。這一模式在大數據時代具有顯著的局限性。首先，傳統的信息檢索方式難以應對日益增長的數據量，尤其是非結構化數據的管理和分析，這直接影響了圖書館資源的利用效率。其次，面對用戶需求的多樣化和個性化趨勢，傳統的人工咨詢服務往往力不從心，難以提供精準、高效的信息服務。此外，隨著數字化資源的普及，用戶對于信息獲取的方式和速度有了更高的期望，而傳統服務模式在快速響應和靈活適應新興信息形態方面存在不足。這些局限性使得高校圖書館的參考咨詢服務亟須創新和改進，以更好地滿足當代用戶的需求。

3.2 服務模式與技術應用的不均衡

在不同高校圖書館中，參考咨詢服務的模式和技術應用存在明顯的不均衡。一些圖書館已經開始嘗試使用大數據分析、人工智能和機器學習等技術來優化服務，如通過數據挖掘技術分析用戶行為，實現個性化推薦；或者利用人工智能輔助信息檢索，提高檢索的準確率和效率。然而，這些先進技術的應用并不普遍，許多高校圖書館仍然依賴于傳統的服務模式，缺乏足夠的技術支持和專業人才。這種不均衡不僅體現在技術層面，還體現在服務理念和管理模式上。一些圖書館已經意識到服務創新的重要性，積極探索新的服務模式，而另一些則仍然停留在傳統的框架內。這種差異導致了用戶體驗和服務效果的不一致，對于整體提升圖書館的服務水平構成了挑戰。

3.3 用戶需求與服務不匹配的問題

當前高校圖書館在參考咨詢服務中存在一個顯著問題：服務供給與用戶需求之間不匹配。隨著信息技術的發展和用戶習慣的變化，用戶對圖書館的期望已經不再局限于傳統的書籍借閱和基礎信息查詢。相反，他們期待更加多樣化和深入的服務，如專業的學術支持、數據分析和視覺化服務，以及個性化的資源推薦等。然而，許多高校圖書館的服務內容還停留在較為傳統的層面，缺乏針對性和深度。例如，在學術研究支持方面，一些圖書館未能提供足夠的資源和專業指導，使得研究者難以充分利用圖書館資源進行高效的學術工作。此外，對于數字資源和在線服務的需求日益增長，而一些圖書館在數字化轉型和在線服務開發方面步伐緩慢，未能滿足用戶的需求。這種服務與需求之間的不匹配，導致了用戶體驗的下降，也限制了圖書館在信息時代中的作用和影響力。

4 大數據對高校圖書館參考咨詢服務的影響

4.1 資源管理的變革

大數據時代對高校圖書館參考咨詢服務產生的首要影響是在信息資源管理方面。在大數據背景下，圖書館處理的信息不再局限于傳統的印刷材料，而是擴展到了海量的數字資源，包括電子書籍、在線期刊、數據庫、多媒體內容等。這些資源的多樣性和體量的增加對圖書館的信息組織和管理提出了更高的要求。圖書館需要采用更先進的技術來存儲、管理和處理這些資源，如使用大數據存儲解決方案和云計算服務來處理和保存大量的數據。此外，大數據技術還能幫助圖書館更有效地進行信息分類和檢索。通過利用數據挖掘和機器學習技術，圖書館可以自動分類和標簽化資源，提高信息檢索的準確性和效率。例如，圖書館可以使用自然語言處理技術來理解和處理用戶查詢，從而提供更加精準的搜索結果。這些技術的應用不僅改善了用戶的檢索體驗，也大大提高了圖書館工作人員的工作效率，使他們能夠更專注于高附加值的服務工作。

4.2 用戶行為分析與個性化服務

大數據技術還對高校圖書館的用戶行為分析和個性化服務產生了深遠影響。通過收集和分析用戶的檢索歷史、借閱記錄和在線行為等數據，圖書館能夠獲得對用戶需求和偏好的深入了解。這些信息對于圖書館來說是非常寶貴的，因為它們可以被用來設計更加個性化的服務和資源推薦。例如，圖書館可以根據用戶過往的借閱習慣和研究領域，主動提供相關的圖書和學術資源推薦，或者定制個性化的信息檢索策略和研究輔助。此外，用戶行為數據的分析還可以幫助圖書館優化其服務布局和資源配置。通過分析哪些資源被頻繁使用，哪些服務受到歡迎，圖書館可以更加精確地調配資源和服務，以更好地滿足用戶需求。同時，這種分析還有助于圖書館識別和預測用戶需求的趨勢，從而更加前瞻性地進行資源采購和服務規劃。

4.3 提高服務效率與精準度

大數據技術的應用極大地提高了高校圖書館參考咨詢服務的效率和精準度。在大數據的支持下，圖書館能夠快速處理大量的查詢請求，并提供更加精準的信息服務。例如，利用大數據分析技術，圖書館可以快速地從海量數據中提取出用戶所需的精確信息，減少信息過載的問題。這對于那些需要處理復雜查詢和進行深入研究的用戶來說尤其重要。同時，大數據還為圖書館提供了更多的機會來優化其內部運營和服務流程。通過分析服務請求的模式和用戶反饋，圖書館可以不斷優化其服務流程，提高響應速度和服務質量。例如，利用大數據分析，圖書館可以識別出高峰期和用戶最常提問的問題類型，進而調整工作人員的安排和資源分配，以更有效地滿足用戶需求。此外，大數據還可以幫助圖書館在服務提供過程中進行精細化管理，如通過分析服務使用數據來評估和改進服務策略，確保資源和服務的最優配置。在提升效率的同時，大數據技術也增強了圖書館服務的精準度。通過對大量數據的分析和挖掘，圖書館能夠更準確地理解用戶的具體需求，從而提供更加針對性的服務。例如，基于用戶行為的數據分析可以揭示用戶在研究過程中的具體需求和偏好，圖書館可以據此提供更加精準的資源推薦和學術指導。這種精準度的提升不僅增加了用戶對圖書館服務的滿意度，也提高了圖書館資源的使用效率和價值。

5 高校圖書館參考咨詢服務創新探索

5.1 利用大數據進行資源優化與管理創新

在大數據的背景下，高校圖書館可以利用大數據進行資源優化和管理創新來提升服務質量。這首先涉及對現有資源的深度分析和優化。通過收集和分析用戶的借閱數據、在線訪問行為和檢索習慣，圖書館可以更準確地了解用戶需求，并據此優化資源采購和分類管理。例如，利用大數據分析，圖書館可以識別出高需求的領域和低使用率的資源，從而更加精準地進行資源配置和更新。此外，大數據也為圖書館提供了更有效的資源推薦系統。通過分析用戶行為和偏好，圖書館可以開發智能推薦系統，為用戶提供個性化的閱讀和研究資源推薦，這不僅優化了用戶的使用體驗，也提高了圖書館資源的利用率。同時，大數據技術還可以幫助圖書館進行更有效的資源整合。結合多樣化的數據源，包括社交媒體、開放數據集和在線學術資源，圖書館可以為用戶提供更全面、更深入的信息服務。這種整合不僅限于傳統的文獻資源，還可以擴展到視頻、音頻和多媒體內容，為用戶提供更豐富、更多元的學習和研究材料。

5.2 提升用戶體驗的個性化服務

在大數據時代，高校圖書館可以通過提供個性化服務來顯著提升用戶體驗。個性化服務的實現基于對用戶數據的深入分析和理解。圖書館可以通過分析用戶的搜索歷史、借閱記錄和在線互動，來了解每位用戶的獨特需求和興趣。基于這些數據，圖書館可以定制個性化的資源推薦、學術支持和咨詢服務。例如，圖書館可以創建個性化的用戶界面，其中展示與用戶研究領域和興趣相關的資源。此外，圖書館可以通過發送定制化的通訊和通知，告知用戶關于其感興趣領域的新資源和活動。通過這樣的個性化服務，圖書館不僅能夠提升用戶滿意度，還能促進用戶與圖書館之間的深入互動。進一步地，個性化服務還可以擴展到學術研究支持上。圖書館可以利用大數據分析用戶的研究趨勢和需求，提供定制化的研究資料、數據分析服務和專業的學術咨詢。這種服務不僅限于傳統的文獻檢索，還包括數據集管理、研究方法咨詢以及學術寫作支持。

5.3 利用大數據進行服務流程優化和創新

高校圖書館可以利用大數據對服務流程進行優化和創新。大數據分析可以揭示服務流程中的效率問題和用戶需求的變化，從而幫助圖書館優化工作流程和提高服務質量。例如，通過分析用戶咨詢的峰值時段和常見問題，圖書館可以調整人員配置和服務流程，以提高響應速度和服務效率。大數據還可以幫助圖書館進行更精準的服務設計和創新。利用用戶行為數據，圖書館可以設計更符合用戶習慣和需求的服務流程，如簡化借閱流程、優化在線查詢系統等。同時，大數據分析還可以揭示用戶對于未來服務的潛在需求，為圖書館提供創新服務的靈感，如開發基于虛擬現實或增強現實的互動學習平臺，提供數據可視化工具等。除此之外，大數據技術的應用還為圖書館內部管理帶來革新。圖書館可以通過分析各種運營數據，如資源使用率、用戶滿意度和服務效率等，來評估和改進自身的管理策略和運營模式。通過對服務滿意度的分析，圖書館可以識別服務中的弱點和改進空間，從而持續提升服務質量。同時，圖書館還可以利用大數據進行預測分析，如預測資源需求趨勢，優化資源采購計劃和財務管理。

6 結束語

在大數據的影響下，傳統圖書館服務模式正面臨重大轉變，這不僅是挑戰，更是發展的機遇。通過深入探討大數據時代下高校圖書館參考咨詢服務的創新途徑，為圖書館服務的現代化轉型提供了寶貴的理論支持和實踐指導。利用大數據進行資源優化、實施個性化服務和優化服務流程，能顯著提高服務質量和效率，更好地滿足用戶的多樣化需求。創新過程中需要注意如數據隱私與安全問題、技術與人力資源的平衡，以及在技術創新與人文關懷之間找到合適的平衡點，以適應時代的變化，更好地服務于學術和研究。

參考文獻

[1] 王馨，陳繽.大數據背景下高校圖書館智慧服務研究[J].圖書館學刊，2021，43（12）：92-94.

[2] 左平熙.大數據時代高校圖書館智慧服務的邏輯與路徑[J].圖書館工作與研究，2021（5）：48-54.

[3] 張偉慶.科研范式變革背景下高校圖書館參考咨詢服務模式創新研究[J].圖書館學刊，2020，42（10）：67-70.

[4] 李世國.大數據環境下圖書館參考咨詢服務改進研究[J].河南圖書館學刊，2020，40（10）：102-103，106.

[5] 劉妍，王天泥.“雙一流”背景下高校圖書館智慧化學科服務研究[J].圖書館工作與研究，2019（10）：5-10.

[6] 朱秀梅，林曉玥，王天東，等.數據價值化：研究評述與展望[J].外國經濟與管理，2023，45（12）：3-17.

[7] 劉智慧，張泉靈.大數據技術研究綜述[J].浙江大學學報（工學版），2014，48（6）：957-972.

[8] 云樂鑫，徐海卿.數字化轉型企業如何實現商業模式創新：基于資源編排視角[J].財會通訊，2023（22）：142-150.

[9] 李建會，李長華.大數據驅動下的生命科學研究范式變革[J].哲學動態，2023（10）：97-105，127-128.

[10]任之光，李金，趙海川，等.大數據驅動的管理決策：研究范式與發展領域[J].管理科學學報，2023，26（8）：152-158.