基于数据分析的高校图书馆服务设计

孙盟盟

(河北大学管理学院　河北 保定　071002)



基于数据分析的高校图书馆服务设计

孙盟盟

(河北大学管理学院河北 保定071002)

摘要：基于读者需求的变化，利用数据分析对高校图书馆开展服务设计。通过数据分析对高校图书馆服务设计的意义及现状进行分析，建议从数字资源建设、学科影响力、学科关联度以及专利信息四个方面进行服务设计，以提高图书馆读者服务水平。

关键词：高校图书馆；数据分析；服务设计；

高校图书馆对服务过程中的产生的各种数据进行处理和分析，已成为分析读者需求、增加服务针对性的重要研究内容。高校图书馆是学校的文献信息资源中心，是为人才培养和科学研究服务的学术性机构，必须依据图书馆各种数据资源，以及读者多样化需求，进行数据分析，转变服务策略，适时改变或扩展服务方式及范围，为读者提供更优质的服务。

1基于数据分析的图书馆服务设计的意义

信息时代的来临，增加了高校图书馆处理的数据量，但由于对庞大的数据缺乏系统地整理和分析，图书馆无法提供更高水平的服务，同时无法对所开展的众多活动提供科学的指导和决策。基于数据分析设计高校图书馆读者服务，不仅可以指导文献资源建设，推动学科发展，拓展个性化服务的方式和范围，还可以依靠分析技术提升已有服务的鲜明性和针对性，为读者提供更优质的服务。

1.1提高资源建设针对性

对馆藏资源的使用数据进行分析可以解读读者行为，发掘读者喜好，找出资源建设中的不足之处，提高资源建设针对性，进行科学合理地采购。通过对馆藏借阅数据分析，可以获知读者的阅读倾向和喜好，及时掌握馆藏文献的利用情况和读者实际需求，指导调整馆藏比例结构，合理规划馆藏建设。对电子资源在采购、管理、服务中的数据进行统计分析，可发掘出检索率高、获取率低的电子资源，优化电子资源馆藏结构。对实体馆藏及电子资源的一些数据分析，可以使馆领导了解资源建设的不足，以便进行更好地规划和补充。

1.2提升学科服务针对性

高校图书馆为高校师生的科研及教学服务，学科服务是关键。对高校图书馆的服务数据进行分析可以提高服务与教学、科研的契合度，提升学科服务针对性。相较于以往融入学科研究过程，缩短研究者获取文献时间，提高科研效率的学科化服务而言，基于数据分析的学科服务将更具针对性。如分析论文发表数量及质量，观察学科研究人员或研究团队的科研能力，或利用引文分析法进行学术评价，或通过科研论文分析，对相应学科在学术团队建设、科学研究成果(论文发表、专著出版、项目申报、成果获奖)、人才培养水平等方面进行数据采集、汇总和统计分析，全方位地总结出学科研究态势、发展规律及该领域竞争对手的核心竞争力，为学科发展提供第一手资料[1]。

1.3便于提供个性化服务

个性化服务是高校图书馆在充分了解读者阅读行为与习惯的基础上而开展的一项主动式服务。进行数据分析，可以充分了解读者的阅读习惯、需求和兴趣，开展针对性服务，从而有效提升个性化服务水平，更好地进行信息服务。高校图书馆个性化服务具体来说就是在不同读者兴趣和需求的基础之上，根据用户自身独特的信息需求，进行个性化定制服务。如分析读者借阅数据，可以了解不同读者的阅读喜好，进行有针对性的信息推送服务。在个性化服务推送过程中，同样需要数据分析。除了要按照用户设定推送定制信息，还可以利用数据分析技术，挖掘读者兴趣，主动提供信息服务[2]。

2高校图书馆服务现状分析

信息技术的广泛应用，图书馆业务工作中产生了大量的业务数据，如传统的借阅数据、电子资源使用数据和基于互联网的大数据。目前，一些高校图书馆网站并没有将这些数据充分利用，仍以传统图书馆固定业务模式为主，即便有一些数据分析服务也只是基于简单的数据分析方法或工具且数据分析程度不高。图书馆日益积累的数据量得不到科学整理和有效分析，对于开展的读者服务而言，借鉴性并不高。大多数高校图书馆服务范围较小，局限于传统服务范围，缺少科学决策，服务不具针对性。

2.1基于馆藏借阅数据的服务现状

高校图书馆传统业务有较为固定的模式，如编目流通、借阅服务、参考咨询、馆际互借、文献传递、学科服务等。在大多数高校图书馆，基于馆藏借阅数据较为平常的服务仅仅停留在借书还书，并没有对馆藏借阅数据进行深层次的读者信息挖掘，也并没有对馆藏文献进行系统地开发和利用[3]。在日常工作中，大量业务数据会随着服务产生，并存储于自动化系统后台，形成结构化数据，以表格或报表的形式呈现。经过实践摸索，现有数据对图书馆服务有一定促进作用，如根据馆内借阅数据掌握师生阅读情况，并据此进行推荐式服务。但如今这些数据大多只经过了简单、宏观的分析，很少有通过对高校用户个性、习惯的分析，缺少主动向用户提供其可能需要的个性化服务。

2.2基于电子资源统计数据的服务现状

电子资源种类多样，标准不一，对于电子资源统计数据的服务开展，也一直备受研究者关注。如今，高校图书馆一般会购买多家数据库，并且数字资源种类多样。为解决分布式信息和信息孤岛问题，高校图书馆一般会设计一站式检索平台，将数据库及馆藏电子资源放置在同一平台之上，供读者检索；同时，针对于不同读者的学科需求，图书馆对电子资源进行二次数据挖掘，开发“高级检索”功能，针对于电子资源类型，或不同学科等进行设置，使读者可以从资源分类或学科角度进行个性化检索[4]；电子资源管理系统不仅可以进行跨库检索，收集用户信息，还可以详细记录数据资源生命周期，追踪读者使用状况[5]。但由于系统尚处于发展阶段，电子资源系统中许多分析数据有待进一步的开发利用，以获取价值信息，改善电子资源统计及呈现形式。

2.3基于互联网大数据的服务现状

相对于图书馆已有的馆藏数据和电子资源统计数据而言，大数据属于非结构化数据，收集、分析工作相对困难。随着互联网的发展和新媒体的兴起，图书馆不仅开通移动信息服务，并且开通微博账号，或运营微信公众号，与读者进行互动沟通。用户不仅可以通过浏览器浏览图书馆网站，还可以通过移动终端、社交网站或软件(如QQ、微博、微信、博客、贴吧等)询问或获取图书馆各类信息。信息来源多样、个性化服务推荐特征被越来越多的读者所接受，个性化服务需求日益增长[6]。但信息时代，这些数据庞大而复杂，难以在最短时间内有针对性地进行搜集、清洗和分析，使用户获取更准确的信息。

3基于数据分析的图书馆服务设计

面对数据结构及类型的新变化，高校馆需要新的技术和方法将大量数据转化为指导用户服务工作的理论信息，数据分析技术可以解决这一问题。随着理论和技术的发展，这一技术在自动化系统和电子资源管理系统中得到应用。馆员依靠数据分析技术，对馆藏流通数据和电子资源数据进行分析处理，指导用户服务工作。提供基于数据分析的图书馆服务，进行新的服务模式设计，使高校图书馆的服务更具有针对性。

3.1数字资源建设的优化与评估

随着高校图书馆数字资源的增加，优化数字资源结构，合理配置数字资源也逐渐成为研究者关注的焦点。提高数字资源建设水平，要基于对数字资源使用的分析，对读者类型、使用资源类型、使用数据库类型、获取途径、使用频率等进行数据搜集和分析，构建数字资源使用分析平台，获取用户对于数字资源使用情况的分析报告，做出相应的数字资源建设调整。首先，需要设计一站式检索平台，避免部分资源或数据库利用率低的情况；其次，对于报告中显示出用户偏爱的数据库，应着重且持续购买；再次，对于用户所表现出的对不同学科资源的使用情况，需要对数字资源进行学科结构的调整；最后，高校图书馆要注意各学院的数字资源建设情况，注意沟通，避免重复购买。同时，对于数字资源建设的优化，还需要设置资源评估服务，可借鉴电子资源评价指标体系中对于电子资源内容的评价指标，对图书馆购买或自建的数字资源进行系统性评估。

3.2学科影响力分析

学科影响力代表着一门学科的发展程度，它代表着本学科的科研实力及学术水平。提供学科影响力服务，首先可通过各数据库或学术期刊获知数据，进行数据搜集，统计出高校各学科专业所发表的论文；其次，可利用数据库自带分析工具对论文进行统计分析，如年代、学科分布以及作者分布等，呈现数据报告并进行分析；最后，对论文被引情况进行综合分析，如被引次数、被引时间等，以确定某学科的影响和辐射范围[7]。同时，对外文数据库的分析还可以得出学科的国际影响力。分析后可针对实际情况提出学科发展改进意见，或引进人才，提高论文质量；或增加国际交流，加强对话与合作，提升学科竞争力。

3.3学科关联度服务

设置学科关联度服务，主要从馆藏借阅数据及论文发表情况进行数据搜集。首先，在一定时期内所借阅图书的流通数据中分离出读者借阅数据的非本专业请求，分析某一学科与其他学科的基本交叉情况；其次，将某一学科发表论文通过电子资源系统自带工具进行统计，统计结果按学科类别进行划分，以教师所在专业为准析出非本专业文献或本专业与其它专业融合知识点，得出某一学科与其他学科的交叉程度，为学科关联度服务提供数据支持。学科关联度服务代表隐含的学科关系，对于调整图书馆资源建设的学科结构，提升读者服务水平同样具有指导意义。

3.4专利信息服务

高校图书馆专利信息服务是指图书馆根据用户专利信息需求，发挥人才、图书信息与设备优势，利用专利数据库和丰富的馆藏专利信息资源，为用户提供专利相关知识和专利信息咨询的知识服务[8]。专利信息服务依托科技查新工作开展，直接服务于科技创新，其中包括专利信息素养教育以及专利信息检索分析。首先，高校图书馆应开设专利信息素养教育课堂或讲座，培养用户的专利文献检索技能；其次，开展专利信息检索分析，根据用户需求，开展专利信息查询、专利定题检索、专利新颖性检索等专利咨询服务。可开展嵌入式专利信息服务，学科馆员在服务过程中主要扮演检索专家或查新专家的角色[9]。同时，各高校图书馆还可建立图书馆联盟，共享专利信息服务成果；或与当地政府合作，利用政府专利信息进行分析服务。

4结语

数据分析可以为高校馆决策层提供可视化或表格式的分析报告，打破以往依靠工作经验的决策模式，为科学决策提供强有力的保障[10]。面对图书馆系统中丰富的文献资源，图书馆管理者所面临的问题就是如何有效、及时并准确地将信息传达给用户。面对海量无序的信息，科学准确地为教学和科研提供信息是高校图书馆持续发展的一个必然要求。图书馆基于数据分析技术设计服务内容和方式，目的不在于分析数据本身，而在于图书馆服务功能能够与时俱进和创新。图书馆应该一直秉承为读者服务的理念，紧跟时代发展，丰富服务内容及服务策略，为读者提供更贴心、方便、快捷及有针对性的服务，构筑起高校图书馆的核心竞争力。

参考文献

[1]周亮文．Excel 在图书馆数据分析中的应用[J]．农业网络信息，2013，(8)：86-88．

[2]徐杰飞．数字图书馆个性化服务研究综述[J]．情报探索，2010，(7)：116-118．

[3]金玉姬．新时期高校图书馆读者服务模式发展及策略研究[J]．河南图书馆学刊，2013，(8)：35-36．

[4]李宁，马路．国内外高校图书馆电子资源服务策略研究[J]．医学信息学杂志，2014,35(2)：71-74．

[5]陈大庆．电子资源管理系统的发展及未来思考[J]．大学图书馆学报，2014，( 3)：74-79．

[6]叶少青．探讨大数据环境下图书馆数据分析与实现[J]．内蒙古科技与经济，2015，(1)：117-119，121．

[7]王新霞，蒋萍．基于ESI及SCIE的学科影响力统计分析[J]．农业图书情报学刊，2013,25(8)：72-75．

[8]肖秋红．自主创新中高校专利信息服务研究[J]．情报科学，2008,26(6)：888-891．

[9]赵慧清．高校图书馆专利咨询服务现状调研分析与发展对策[J]．图书馆理论与实践,2012，(6)：59-61．

[10]田瑞雪．国内图书馆数据挖掘技术应用研究述评[J]．科技信息，2014，(1)：167，232．

(收稿日期：2015-12-01责任编辑：张静茹)

中图分类号：G250

文献标识码：A