数字图书馆与新媒体资源整合策略

王娜（盘锦市图书馆，辽宁盘锦124010）



数字图书馆与新媒体资源整合策略

王娜
（盘锦市图书馆，辽宁盘锦124010）

[摘要]图书馆信息化是将图书馆管理模式由“以实体资源为中心”向“以数字资源为中心”转变的过程。随着信息技术的发展，大数据时代的来临，也为数字图书馆大数据与新媒体的整合提供了新的平台。分析了大数据与新媒体资源整合的必然性，并提出了数字图书馆大数据与新媒体资源整合策略。

[关键词]数字图书馆大数据新媒体资源整合

[分类号]G250.76

近年来，随着大数据技术的发展，使得图书馆的管理、服务、竞争力得到了广泛的提升。大数据时代为数字图书馆的规划、配置、管理提供了新的契机，图书馆信息资源呈指数级增长，用现有的图书馆数字化手段、工具已难以满足。《全国公共图书馆事业发展“十二五”规划》中指出：“要全面推进图书馆的信息化步伐，加强数字化图书馆建设。”[1]图书馆学的“范式演变”原理认为：“图书馆的范式演变的根本是不断实现图书馆由图书的保管者向服务本体的信息提供者转变，由有边界图书馆的收藏转变为无边界图书馆的利用。”当前，随着大数据时代的来临，如何推进数字图书馆大数据与新媒体资源的整合，成为摆在我们面前的重要课题。

1大数据、新媒体与图书馆管理

最早提出“大数据时代”概念的是麦肯锡公司。美国计算机研究机构Gartner将“大数据”定义为：“大数据”是以云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术为基础的，拥有更具预测能力和流程管理能力的新型信息技术。寻找数据的规律和进行有效预测是大数据的突出特征。Gartner提出：大数据拥有四个“V”的特性，即：Volume（大量）、Variety（多样）、Value（价值）、Velocity（高速）。根据Gartner预测，到2020年，全世界的大数据容量将超过30ZB，大数据的类型涵盖了结构化、半结构化和非结构化数据，且传输速度快、使用价值高[2]。图书馆的新媒体则是以互联网平台、智能手机、Web4.0等为商品终端的新型媒介，是以数字信号为技术载体，通过传播媒体与现代媒体的整合，以人际传播和群体传播为主要形式的新型媒体群。美国CBS技术研究所的罗斯托曾指出：“新媒体是‘所有人’对‘所有人’的全面、立体化的传播，是以数字技术为保障，以网络为媒介的快速化传播方式”。如果说，大数据是图书馆资源管理与利用的技术平台，那么新媒体则是图书馆为读者提供的互动与交流的端口。新媒体在图书馆管理中的应用，为读者提供了更加个性化、互动化的社会化媒体平台（UGC），打造了交互界面，突破了时间与空间的限制，使得云计算数据能够实时传输。并根据读者的需求量身为图书馆读者提供产品，实现了图书馆服务的精细化。新媒体与传统图书馆媒体的不同组合，决定了传播形式的多样性和内容组合的多样性。

2数字图书馆大数据与新媒体资源整合的必然性

2.1大数据与新媒体资源整合有利于图书馆信息资源的拓展

大数据时代背景下，大数据与新媒体资源的整合，使得图书馆信息资源得到了有效的拓展。在纸质图书馆时代，图书馆资源存储量的大小直接取决于图书馆库房空间的大小，受制于存储空间的有限性以及纸媒物理介质的不确定性，使得许多非结构化的图书无法得到有效的保存；而大数据海量性的特征，为信息的传播方式带来了深刻的改变，图书馆管理的媒介由单个计算机转向云平台上建设云图书馆系统，实现云存储，使得信息传播的范围、领域更加宽泛。大数据时代背景下，大数据与新媒体资源的整合，使得媒体与受众间的距离感已消失。随着公共“云”、公共数据库的不断涌现，“数据暴政”“数据垄断”将不复存在，当前NSTL、Ohio Link、全国数字图书联盟等组织也在不断完善，并得到了广泛的应用，形成了包括电子期刊、图书、音视频资源、网络资源的海量数字资源。截至目前，我国的电子读物数量已达120万种，并以每年增加20万种的数量增长，单独出版的数字报刊已达800份，电子期刊两万余种。如果说传统的图书馆媒体具有“中心性”的特征，那么大数据背景下的新媒体则具有“多中心性”，读者与媒体间、媒体与媒体间、读者与读者间都形成了一定的依赖关系，并突破了时间与空间的限制，使得图书馆的资源开发功能更加完善。

2.2大数据与新媒体资源整合有利于图书馆管理技术的改进

在传统的图书馆管理中，由于受到技术的限制，呈现出“重管轻用”的特征，图书馆的图书资源，只有读者亲自到图书馆调取，否则将束之高阁。图书馆工作只需要利用索引目录来对原始数据进行定位即可，图书馆管理的重点在于图书的“收集、整理、分类与保存”。传统图书馆资源的有限性、僵化性，管理的程式化、低效化等缺陷，都在大数据技术的影响下得到了解决。而在大数据时代，利用云计算技术和新媒体对图书馆进行制作、加工、信息转换、传播与二次开发，可以实现将图书馆由传统的“重藏轻用”转变为“藏用并重、以用为主、以人为本、效益为先”，将部门利益升级为社会利益。以No SQL数据库为代表的大数据云服务器，可以提供更加完善的检索与导航功能，促使图书馆管理有能力更加关注关系型数据库的引擎，将主要精力用于索引的优化、流媒体的应用、非结构数据库的开发等方面。

2.3大数据与新媒体资源整合有利于图书馆信息服务水平的提升

当前我国的网民人数已达6.18亿人，手机用户9亿人，IP⁃TV用户超过1200万户，这些都为图书馆大数据与新媒体的整合带来了平台与机遇。通过大数据与新媒体资源的整合，可以为读者提供智慧型的信息服务，为图书馆读者提供“量身定制”的信息资源。不再是图书馆向读者的简单单向传播，更多的是图书馆管理部门与图书馆读者间的互动与沟通，依靠大数据背景下的新媒体技术手段进行数据挖掘与数据预测，实现了“传播主体－信息流－受众－传播主体”间的多向传播，可以达到服务的“双向互动、多向联动、立体驱动”的效果。利用全数据处理对象、多数据处理工具，图书馆的使用者可以通过互联网来进行信息的碎片化筛选，实现了为图书馆的广大读者提供更加个性化、人性化的传播内容[3]。

3数字图书馆大数据与新媒体资源整合策略

3.1推进数字图书馆大数据与新媒体的业态整合，实现碎片化图书存储

在传统数字图书馆中，图书数据的存储主要是通过ETL工具来进行结构化收集、分类与保存，然后为读者提供统一的端口从数据仓库中读取及访问数据。而在大数据时代，图书数据的存储内容、存储方式均发生了变化，不但有结构数据，还有更多的文档、XML、HTML、视频、音频等非结构化数据、关系数据和派生数据，还有更多的网络设备连接到数字图书馆的数据处理中心，要求数字图书馆必须通过大数据与新媒体的业态整合，实现碎片图书的存储[4]。图书馆要利用分布式的数据云存储技术和与之相关的虚拟技术，构建起图书馆存储的新业态。相对于传统图书馆，大数据时代，图书馆的存储容量得到了拓展，存储空间得到了解决，使得图书馆必须面对“碎片化”信息存储的问题。数字图书馆能够从海量的关系型或非关系型的碎片数据中找到对读者有价值的数据，使得每类图书馆资料都能够满足图书利用者的需求。传统纸媒图书的价值具有离散性，而大数据与新媒体则降低了信息价值的密度，这就使得大数据与新媒体要对碎片化的信息进行识别与挖掘。图书馆要根据读者的需求偏好，实现碎片化信息的有效收集存储，为读者提供精准化的数据服务。在传统大数据与新媒体的整合中，通过“数据检验、相关性分析、回归分析、聚类分析、社会网络分析”等方式进行碎片识别，通过对图书馆的“聚化、类化”分析，增强图书馆甄别的针对性，实现图书馆识别后的自动编撰、分类。

3.2推进数字图书馆大数据与新媒体的链条整合，实现一站式资源共享

要不断优化图书馆“收集、整理、分类、存储、保管、检索、汇编加工、利用”的链条，利用大数据技术进行全流程控制。在图书的收集过程中，可利用大数据的Hadoop（高度可扩展的分布式批量处理系统）和NoSQL、MapReduce等非关系型的数据库分析技术功能，拓展图书馆的资源量。要让普通的读者能够参与到图书馆资源的建设中来，将传统的图书馆单方的图书资源建设转变为多方参与的图书馆建设[5]。要利用分布式客户端对数据进行收集，进一步提高图书馆收集的实效性，促进图书情报工作水平的提升，利用DFS（分布式文件系统），将相关数据上传到SaaS和SOA服务器中，不但实现了海量的资源背景下保障图书数据的安全性，同时也实现了读者的“即用即取”。笔者认为，数字化图书馆大数据与新媒体的链条整合过程中，可以借鉴“百度文库”“道客巴巴”等文库网站的成功经验，设置“积分”制度。充分发挥读者在图书馆资源建设链条构建中的作用，上传相关的图书资源，为其他读者提供使用的平台。充分发挥大数据海量性、高速性的优势，使用DaaS（上传与查询服务）技术，提高数据的价值密度，为每个图书馆的使用者发放该终端，使每个图书馆的读者参与到图书馆收集、管理中来，引入国际通用的ISO30301图书馆（文件）管理体系与PDCA循环管理，实现图书馆的“边上传、边甄别、边分类、边使用”。同时，对于上传文档的读者给予一定的积分，使读者不仅是资源的接受者和学习者，也是资源的发布者和贡献者，实现读者与数字图书馆的“互惠互利”。

3.3推进数字图书馆大数据与新媒体的技术整合，实现精细化使用定位

在开发利用阶段，利用大数据的数据分析与预测功能RDBMS（关系型数据库管理），对各类的科研成果、学术交流等文献资源的访问，OPAC图书阅读信息日志进行数据分析，通过关系型数据库管理系统复合型的架构，来反映整个数字图书馆数据库的数值变化趋势。大数据时代Hadoop（高度可扩展的分布式批量处理系统）、DFS（分布式文件）、DaaS（上传与查询服务）技术、SOA大数据系统等技术的应用，要求图书馆要构建图书管理的新平台[6]。大数据与新媒体的整合，涵盖了信息抽取、信息分类、信息聚类、数据压缩、数据处理等多个功能。将图书馆数据存储在本土服务器，也可以将图书馆上传到云服务器。将传统纸质图书馆管理中的“件、卷、宗”的保管，升级为数字图书馆下的“靶向定位、按需存取”[7]。将特定数据的存储备份、元数据加工、数据发布、数据共享实现一体化、无缝对接，通过大数据与新媒体的整合，使得数据流的异构、汇集更加便捷，实现图书自动借还、智能跟踪、自动分拣、图书位置计算、查询导航的一体化服务，建立完整的分类、标引、检索等电子期刊智能化导航系统，最终使得读者能够快速找到自己所需要的资源。

3.4推进数字图书馆大数据与新媒体的平台整合，实现多智能终端服务

新媒体是新的技术支撑体系下出现的媒体形态，而多智能服务是未来图书馆大数据与新媒体服务的新趋势与新途径[8]。要通过大数据与新媒体的整合，推进图书馆利用的全智能服务。首先，要对图书资源全量数据、流式数据和离线数据的相关性、拟合性进行离散分析。将图书馆利用情况进行数据挖掘，对读者群进行细分化，通过深入挖掘这些数据来了解读者需求，对每个读者的图书使用频数以及阅读内容、特征、偏好进行分析，解析读者显性行为和挖掘隐性行为，使图书馆的利用工作更贴近读者的需求。通过基于读者行为的协同、挖掘、过滤智能计算方法，将以数据节点为基础的简单而直接的图书资源利用活动转换为以数据流为主导的更为高级的信息价值的共享。开发图书资源的可视化与计量系统，利用读者的各方面特征数据生成各种属性的科学地图，依托关系型数据库RDBMS的云计算与海量存储相结合，来更直观、有效地表现出不同范围、学科、专业、文献、读者阅读量、阅读偏好之间的数学关系，对图书馆资源的潜在价值进入更深入的挖掘，为多智能终端服务的实现打下坚实的基础。其次，基于移动互联网技术，通过知识发现、智能代理、用户的行为描述等技术，利用APK、二维码、微信、RFID、社交网络等应用平台，为读者设立图书资源利用终端，实行更加主动式的推送服务，为读者提供更个性化、差异化的阅读空间，使图书馆读者能够“足不出户”“随时随地”地通过“主题检索”的方式使用图书馆资源。第三，为了保障图书馆数据使用中的数据安全。通过大数据与新媒体的资源整合，加强人工智能的开发，将指纹、人脸、声音识别、图像解析等技术应用于图书馆管理中，利用人工智能，为图书馆的读者设置不同的“门槛”，赋予读者不同等级的权限，在提供全智能服务的基础上为海量图书馆资料提供安全保障。

综上所述，图书馆信息化是将图书馆管理模式由“以实体资源为重心”向“以数字资源为重心”转变的过程。近年来随着大数据技术的发展，使得图书馆的管理、服务、竞争力得到了广泛的提升。在未来的发展中，只有进一步推进数字图书馆大数据与新媒体的业态整合，才能够更有效地提高数字图书馆的管理效能，更好地服务于图书馆读者。

参考文献：

[1]朱静薇，李红艳.大数据时代下图书馆的挑战及其应对策略[J].现代情报，2013（5）：15-16.

[2]刘明，李娜.大数据趋势与专业图书馆[J].中华医学图书情报杂志，2013（2）：28-29.

[3]李杰.大数据下图书馆服务的策略与挑战[J].现代情报，2014（10）：61-63.

[4]陈凤娟.大数据时代图书馆的新媒体营销策略[J].图书馆学刊，2014（11）：30-32.

[5]许玲.大数据时代图书馆面临的挑战与对策思考[J].中共福建省委党校学报，2014（5）：7-8.

[6]倚海伦.新媒体环境下图书馆的应对策略[J].图书馆，

2012（3）：15-16.

[7]王磊.新媒体环境下的图书馆参考咨询服务——以国家图书馆为例[J].国家图书馆学刊，2012（10）：38-40.

[8]林颖彦.浅谈新媒体技术在福建省图书馆服务中的应用[J].福建图书馆理论与实践，2014（3）：29-30.

王娜女，1973年生。本科学历，馆员，主任。研究方向：读者服务。

收稿日期：（2015-01-05；责编：徐向东。）