大数据时代下的推荐书目与经典阅读推荐

丁文祎

(苏州大学凤凰传媒学院，215000)

大数据时代下的推荐书目与经典阅读推荐

丁文祎

(苏州大学凤凰传媒学院，215000)

21世纪，在信息洪流的推动之下，我国的推荐书目和经典阅读推荐进入了大数据时代。在大数据时代特有的大量、高速、多样、价值差异化信息环境之下，有些人开始质疑推荐书目的价值和可行性，而更多的学者则坚信在大数据时代下人们将会更加需要推荐书目。文章就大数据时代下推荐书目与经典阅读推荐的争议、特点与发展展开讨论，并重点分析了当代公共图书馆经典阅读推荐的发展与变化。

推荐书目；导读书目；大数据；经典阅读；阅读推荐；公共图书馆

1 中国推荐书目的发展

推荐书目又称选读书目或导读书目，是针对某一特定读者群或特定目的，围绕某一专门问题，对文献进行选择性推荐，以指导自学或者普及知识而编制的书目。在我国，推荐书目应传统官学、家塾、书院与科举制度的需要，很早就发展起来了。我国现存最早的推荐书目来自唐代末期，记录在敦煌遗书伯2171号卷子《杂钞》中。《杂钞》是唐末在农村和城市居民中流行很广的一部小类书，因为对农民和城市居民来说非常实际，非常有用，他们又把它叫做《珠玉钞》或《随身宝》。其中有一节是用问答的体裁给青年士子们开列的一个书目单。[1]书单选列了当时流行于民间的25种常用书籍的书目单，所选的都是当时社会上最实用的书籍和最通行的注本，适应了当时人们读书识字的基本需求。[2]这个书目被后人称为“唐末士子读书目”。

从古代一直到20世纪，我国一直延续着开列各种推荐书目的传统：从元代的《程氏家塾读书分年日程》，到明代的《思辨录》；从清朝的《读书次第》到民国的《一个最低限度的国学书目》；从二十世纪四十年代的《初学求书简目》，到二十世纪九十年代的《影响中国的三十本书》；推荐书目对于历代中国读书人而言，是重要的向导和忠告，是先行者的经验总结，是智慧者的人生体验。

2 关于大数据时代下推荐书目价值的争议

进入21世纪以来，技术飞速发展，信息洪流冲击着中国社会的每一个角落，不容拒绝地将人们推入了大数据时代。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的信息。大数据最显著的特点被称为4V：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。[3]具体地对于推荐书目而言，大数据时代带来的是图书数量的巨大、图书更新速度的高速、推荐书目种类的繁多和推荐书目价值的差异。

无疑，大数据时代无论是对推荐书目的编纂，还是读者对推荐书目的选择和使用都带来了前所未有的挑战，一些声音开始质疑大数据时代下推荐书目的价值与可行性。以钟叔河、陈子善、止庵、袁伟时、夏谭等为代表的专家学者认为：首先，大数据时代的到来意味着个性时代的到来，大量的图书给了读者丰富的选择；“桃李无言, 下自成蹊”，读者自然会根据自己的需求和喜爱，被适合他们自己的好书吸引进而阅读，并不需要推荐书目。其次，编纂一份好的推荐书目，需要对所编纂推荐书目领域内的重要书籍进行深入的阅读、细心的甄别和慎重的选择，大数据时代带来的图书数量的激增和图书更新换代的加快，使得这一工作的难度大大增加，甚至几乎成为不可能。最后，大数据时代也使得编纂推荐书目不再是学者大家的特权。小到草根网民，大到互联网集团，都从各自的角度、利益出发，编纂、发布着形形色色的推荐书目。这些推荐书目良莠不齐，夹杂着广告与对潮流的盲目追逐，让读者难以选择、辨别，以至于“现在但凡有点文化的人，都不会太相信别人给开的单子了”。[4]但是，更多的声音则强调，在大数据时代，人们更加需要推荐书目。王余光教授在《推荐书目与传统经典的命运》中说，“阅读，确实是一项很个性化的活动，尊重读者的个性化选择十分必要。但这并不否定，阅读是一种社会现象，带有倾向性。而推荐书目就体现了这种倾向性。”一份优秀的推荐书目所体现的倾向性应该是奔腾不息的民族精神和积极向上的社会价值观，在信息泛滥、人心迷茫的当下，这种倾向性更显得尤为重要。[5]国家图书馆出版社编辑邓咏秋认为，在21世纪，人们的生活节奏越来越快，而面对的图书也越来越多，成功的推荐书目，不仅能够节省读者选择读书的精力、时间，还能快速直接地向读者展现书本的魅力，将读者从日益纷繁的生活娱乐中吸引到书本阅读上来。[6]武汉大学的陈红艳认为，大数据时代的推荐书目可以是打破纸本阅读和数字阅读界限的有利工具。全面整合纸本图书资源和数字图书资源，广泛利用传统传播渠道和现代传媒技术，同时将纸本图书和数字图书通过纸质媒介和数字媒介传播给纸本阅读和数字阅读读者，打破这两类阅读的界限和隔阂。[7]

3 大数据下推荐书目的特点与发展

在大数据时代下，推荐书目依然有着它卓越的价值和重要的作用，甚至可以说，大数据时代，我们更需要推荐书目。但是，大数据时代下的推荐书目，也必然与传统的推荐书目有着许多不同的特点和发展。

(1)推荐书目范围的扩大。中国传统推荐书目重视经典典籍的推荐, 强调推荐书目的教育性。而大数据时代下推荐书目的推荐范围则更加广泛，除了在综合性推荐书目中包含了通俗小说、画书绘本、散文游记等各种类型的书籍外，还有专门针对漫画、轻小说、烹饪、手工等传统意义上“不入流”的书籍的推荐书目。推荐书目的主要目的变成了帮助读者找到他们需要的图书，强调推荐书目的实用性。除了内容范围的扩大外，推荐书目所推荐的形式、范围也得到扩展，逐步从单纯的纸本图书推荐，扩展到电子音像出版物、网络出版物等多种类型出版物的综合推荐。

(2)推荐书目编纂方法的扩展。传统的推荐书目编纂很大程度上是一种主观的行为；而随着大数据时代到来和随之发展起来的数据收集、储存、处理和利用技术，使得我们可以将各种图书信息、读者信息、环境信息科学合理地利用到推荐书目的编纂过程中来，使得推荐书目的编纂更具客观性、公正性、及时性和权威性。例如现在各大图书电商的本周推荐图书目录，很大程度上依赖了对读者图书购买信息的发掘；而许多图书网站的读者个性化推荐书目，则主要基于对读者阅读习惯的跟踪和不同读者之间的协同过滤和推荐。当然，对数据和技术的盲目推崇与崇拜也是在制定推荐书目中应当注意的，推荐书目中最核心最精华的精神和价值在于编纂者对图书的选择和感悟，是编纂者所倡导的文化精神和文化内涵。单纯的数据“游戏”为我们带来的，只能是盲目的随波逐流。

(3)推荐书目功能的延伸。新媒体技术使得大数据时代的推荐书目已经不仅仅是简单地对图书的推荐：互动平台可以使包括专家学者和普通大众在内的众多读者在不同的时间和不同的空间，能共同探讨和制定推荐书目。每位参与者都可以提出他所推荐的图书和理由，其他读者可以赞同支持，也可以评论反思；这样的推荐书目编纂更重要的不仅能使编纂出的推荐书目更加全面客观，而且编纂过程本身已经成为不同读者间思想的交流和意识的碰撞。

4 当代经典阅读推荐与公共图书馆

虽然大数据时代带来了推荐书目的全方位革新，但是对于中国读者而言，始终有一种推荐书目历经时代变迁却魅力常在，那就是经典阅读推荐书目。在当下中国公共图书馆，经典阅读推荐书目仍然是他们阅读推广和读者服务的核心和重点书目。

经典阅读推荐书目是指：针对一定的读者对象，对经典类图书文献经过精心选择而编成的书目，以帮助读者了解、阅读和理解经典；经典阅读推荐书目不仅告诉读者哪些图书是经典图书，引导读者读哪些经典，指明阅读经典的先后次序，还进一步指导读者怎样阅读经典。经典图书由于时间性和广泛性的特点，通常在一定时期内具有相对的稳定性和对读者的普遍适用性。因此，建立推荐书目，引导读者走入经典阅读，帮助读者选择经典读物，是公共图书馆经典阅读推广的重要手段之一。

21世纪以来，我国公共图书馆参与编纂的经典阅读推荐书目，从形式上可以分为推荐书单和导读书目两类。推荐书单类的经典阅读推荐书目是编纂者根据书目主要面对的读者对象的特点和需求，从古今中外的众多经典之中，选择出一定数量的图书，并将它们的书名排列成为一份经典阅读推荐名录。推荐书单类经典阅读推荐书目的书单名录短则包含二十到三十本图书，长则能达到数百本图书。推荐书单上的图书大部分随机排列，也有的按经典图书推荐优先程度、图书出版时间顺序或是图书首字母排列。一般来说，公共图书馆推荐书单类经典阅读推荐书目的编纂和制定工作相对规模较小，发布形式也比较简单，通常只是在图书馆公告栏或是网站上发布推荐书目，也有的图书馆会印制一些推荐书单放在图书馆读者服务台或是阅览室供读者取阅。这种形式的经典阅读推荐书目比较适合规模较小或是资源预算有限的公共图书馆。在导读书目类的经典阅读推荐书目中，编纂者除了需要像推荐书单中一样选列出推荐的图书名录外，还会对每一本列出的图书进行简单的内容概述和必要的读者导读。有的导读类推荐书目还会对图书的作者和写作背景进行介绍，帮助读者更完整地理解经典图书；也有的导读类推荐书目会解释这本经典入选书目的原因和编纂者希望读者能从这本图书中得到的收获和感悟；还有的导读类推荐书目会对这本经典的版本流变进行介绍，并附上该书在本图书馆的索书号，帮助读者能够方便地在图书馆获取和阅读图书。通常来说导读书目类的经典阅读推荐书目在入选图书规模上要比推荐书单类的经典阅读推荐书目小，少则仅三五本图书，多则一般也不超过一百本，比较常见的规模在十本到三十本之间。导读书目类的经典阅读推荐书目一般会说明书目中图书的排列顺序，大都采用按经典图书的重要程度和推荐程度进行排序。导读书目无疑可以在经典阅读推广中给予读者更多的阅读引导和帮助，但是导读书目的策划和编纂周期较长，流程较多，工程规模较大，并且对编纂者的专业性、文学性要求较高，通常大型省市图书馆和经济发达地区公共图书馆较多地编纂此类经典阅读推荐书目。通常来说，公共图书馆在制定一份导读书目类的经典阅读推荐书目时，首先需要邀请一位或是一组馆内外的专家学者提出一份拟推荐书目目录，然后图书馆会择期邀请专家评审组来图书馆对这份推荐书目目录进行评定和审核，并提出可能的修改建议和意见；然后，图书馆和专家学者组在最终修订出经典阅读推荐书目目录后，还需要对目录中的图书逐一在精读基础上，进行概述和导读，最后才能完成一份完整的导读书目类经典阅读推荐书目。由于导读书目内容丰富，字数较多，如何向读者发布和推出推荐书目，引导读者充分地使用和利用推荐书目也是公共图书馆需要考虑的一个重要问题。比较多的公共图书馆选择将导读书目制作印刷成图书馆内部出版物，供读者订阅、购买或是免费浏览取阅，有的公共图书馆还会与出版社合作将比较优秀和大型的经典阅读导读书目制作成图书，公开出版发行。有的公共图书馆会将导读书目以展览的形式推介给广大读者：图书馆为导读书目中的每一本经典图书制作一块展板，放置在读者经常活动的区域；将导读书目中的经典图书从图书馆的馆藏中挑选出来，集中在某一区域展示陈列，供读者借阅；或是不改变经典图书原有的上架排列，但是对书目中的图书进行显著的标示，比如为这些经典图书套上一个特质的腰封，或是在这些经典图书的旁边放置针对该书的导读内容等。随着公共图书馆网站建设的不断发展，不少公共图书馆还根据经典阅读导读书目，在图书馆网站上设立专门的经典阅读导读栏目，使读者可以方便地随时随地利用导读书目进行经典阅读。

5 结语

在大数据时代的滚滚洪流之下，我国的推荐书目和经典阅读推荐同时也面临着前所未有的挑战和千载难逢的机遇，如何适应和应对从匮乏到泛滥的信息环境变化，提升推荐书目质量、内涵和价值，提高阅读推荐服务深度、广度和品质，将是未来中国推荐书目建设和经典阅读推荐发展的关键。

[1] 王重民．中国目录学史论丛[M]．北京：中华书局，1984.130-137.

[2] 钟智锦．推荐书目的发展概况及前景分析[J]．图书情报工作，2003，(3)：89-92，108.

[3] 百度百科．大数据时代[EB/OL]．http://baike.baidu.com/view/9424571.htm，2014-4-14.

[4] 钟叔河，陈子善，止 庵，等．专家谈推荐书目[N]．中国图书商报，2005-04-22(A03).

[5] 王余光．推荐书目与传统经典的命运[N]．中华读书报，2008-04-23(018).

[6] 邓永秋．推荐书目的过去、现在与未来[J]．高校图书馆工作，2009，3：1-4.

[7] 陈红艳．数字时代推荐书目的发展特征及策略探析[J]．图书馆建设，2009，10：49-52.

(责任编辑：傅 正)

Recommended bibliography and classic reading recommendation in the big data era

DING Wen-yi

(Soochow University, Suzhou 215006, Cbina)

With the great impetus of the information deluge in the 21st century, both the recommendation of bibliography and classic reading in China have entered the big data era. Some people begin to doubt the value and practicality of the recommended bibliography under the special environment of the big data era, which is characterized for the alienation of quantitative, instant and various information. On the contrary, many researchers believe that recommended bibliography is of greater interest and more badly needed under the big data era in the days to come. This paper aims at the discussion of the controversy, features and the developing trend of the recommended bibliography and classic reading recommendation. The development and changes brought about to public libraries by the recommended bibliography are penetratingly analyzed in the article.

recommended bibliography; big data; classic reading recommendation; public library

国家社科基金重点项目( 10ATQ003)

G252.1

A

1006-1525(2014)06-0020-04

丁文祎，女，讲师。

2014-09-04