大数据环境下完善图书馆服务体系的工作构想.doc

大数据环境下完善图书馆服务体系的工作构想 章淑丽刘晓婷邵军辉 河北北方学院075000 摘要在大数据时代背景下，传统图书馆不可避免地迎来了巨大的冲击和挑战，如何从数据信息中获得有效信息，再将信息精准反馈给读者，已成为现代图书馆服务工作的重点内容，所以，服务体系的转型是图书馆发展的必然趋势。鉴于此，本文通过对图书馆在社会服务体系中职能作用的及其服务特征的分析，提出了大数据技术应用下完善图书馆服务体系的实践路径，以期对当代图书馆创新服务相关思考提供有益参考。 关键词大数据技术；公共服务体系；图书馆服务；图书导航数据 前言 互联网技术的迅猛发展及普及，将人们无声息的带入了大数据时代，海量的数字化信息频繁出现在人们的生活工作当中，而如何从这些海量信息中准确、及时筛选出精准有效的信息，是当下图书情报工作人员高度关注的核心问题。而作为公共体系必备设施之一的图书馆，不仅是群众查阅文献、深化知识，实现综合能力全面提高的重要活动场所，还是彰显现代社会文化软实力的直接体现之一，对其服务体系的完善，不仅牵涉到广大群众学习、生活，亦影响着社会公共事业的长足发展。 一、图书馆在社会服务体系中的职能作用 立足于信息时代下的当代图书馆，在社会服务体系中承载的职能作用不仅有文化信息展示、知识资源交流、文化休闲等服务功能，如举办知识讲座、学术交流会、专业文献书籍展览、科学技术报告会等活动，为不同需求的读者提供知识文化交流服务；还能为公共建设提供良好的文化氛围，充分发挥着源于其自身的文化教育职能。除此之外，得益于馆藏历史的丰富，使得图书馆还兼具丰富的知识文献资源和人力资源优势，为我国现代化社会经济文化建设提供强而有力的信息保障，使之能够全面覆盖收集、开发、整合、传递、保存以及利用相关知识资源，为经济建设和文化发展提供了大量支持和服务。 二、大数据环境下图书馆的服务特征分析 （一）大数据的基础释义。大数据开发应用已经成为各行业的研究热点，然而，当前业界对于大数据的释义尚未有明确定论，对其广义上的解释一般其称为利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。而对其特征属性的认知则较为丰富，其中有认为大数据基础组成是由针对于数据量来说的规模性即“Volume”、针对于数据类型来说的多样性即“Variety”，以及针对于创建、处理、分析速度来说的高速性即“Velocity”组成；也有认为大数据在上述基础上，还应当增设价值性即“Value”的属性。西方学者曾预言，数据将会成为未来经济发展中的最重要生产因素之一，而数据的大面积应用也将预示着新一轮的生产率增长。据美国互联网数据统计结果显示，互联网数据总量正在以每年正比翻倍的速度急速增长，即当下超九成的互联网数据均由最近两年所产生。由此亦可说明，关于“数据”的研究，或将成为未来信息工作与经济发展的重点项目。 （二）图书馆的服务特质。图书馆作为人类知识的宝库，历来备受欢迎。其不仅为人类的进步和发展指明了方向，也为社会主义现代化建设提供了不竭的精神动力。在物质获得极大提升的当代，人们更加需要精神的“食粮”，图书馆便是一座巨大的精神营养宝库。而立足于大数据背景下的当代图书馆，究其服务特质，笔者认为首先是其“优于前人”的信息检索智能化性质。传统图书馆无法实现数字图书馆中信息查询的准确率，而数字图书馆能够利用智能搜索引擎实现快速精准查找，只需用户输入检索关键字，系统便可迅速对检索信息进行自动查找，并依相关程度先后排序，将最优化的结果全部反馈给用户。其次，是信息资源共享化的性质。由于传统图书馆无法搜集所有文献材料，通常只能依靠“互借式”来展开馆藏资源的互补，但此方法不仅耗费周期长，且操作过程繁复，而数字图书馆拥有庞大的互联网数据平台，能够轻易实现资源共享。 三、大数据技术应用下图书馆服务体系的完善路径 （一）提供智能化信息服务。智能化信息服务不仅是针对图书馆巨量数据信息的分析工作，还包括图书馆对其注册用户信息服务应用、工具及平台的智能化推荐。于实践应用中，其能够让用户更便捷的获取所需的结构化数据以及非结构化数据，例如相关文本、音频、视频、网络社交信息等资料。除此之外，还能够将传播中的隐性知识信息，智能转化为显性知识信息，从而进一步促使数据信息由单一个体向多个主体传播交流，更有助于知识新的发现和重组。 （二）建立专业导航数据库。为了最大程度便于用户的使用，图书馆应对分散的电子资源进行归类，并根据实际需要，建立功能完善的专业导航数据库。在具体实践中，信息资源建设应结合原有的馆藏资源，有针对性的建设特色数据库，其内容主要有资源整合和服务整合两方面。其中，资源整合是指将原有信息进行分类，形成集成的信息系统；服务整合则是构建读者信息库，包括读者基本信息和服务反馈信息等。相对于传统的信息服务，专业导航数据库的应用使之在内容上更为清晰易懂，分类更为精细，且具有较强针对性，系统操作界面亦简单明晰，进一步促进了各大信息资源平台不受时间、空间限制的无缝对接。 （三）构建服务业务风险模型。在大数据分析结果的精准“指导”下，图书馆工作能够“预见”未来将可能出现的故障和数据资源突变，事先帮助图书馆制订妥善的应对策略，建立相适应的风险评估模型。比如，传感器在图书馆的普及应用，将有效获取图书馆的人文环境、自然环境以及技术环境等多维数据，实现全面管控图书馆在运行中的各类风险，从而对图书馆的整体管理进行深度优化，使之得以完善与更新。 （四）建立网络化信息资源组合。现实中，一般传统图书馆中应用较为广泛的技术工具，主要有可视化分析、聚类分析、数据融合集成、数据挖掘等，但这些技术工具只能对结构化数据进行分析，并无法及时、准确的发现非结构数据之间的存在和联系，更枉论展开深入且有效的分析。然而，借助大数据技术录入用户信息，能够基于纵深层次分析出用户部分数据的关联性，以及相关数据的类别，再在此基础上，通过数据模型分析，把握整体相关事件的走势，便可判断出知识服务的整体过程和将来的发展动态，由此为用户提供更为精准、更具价值的图书情报服务。 结语 身处数字网络时代，用户对知识和信息的需求在不断地改变当中，他们不仅需要图书馆提供具体的知识检索和访问服务，还需要探索本身的知识和信息。这就要求图书馆必须在充分了解和掌握用户需求的情况下，提供能与大数据环境互动的多个资源点，实现有效的知识和数据的挖掘和分析，从而进一步提升图书馆服务。 参考文献 1孙卓.基于大数据构建图书馆知识服务引擎研究J.图书馆学研究,xx，(18):12-17 2曹霞.高校图书馆非结构化大数据的D-SFSD管理模式研究J.图书馆学研究