论大数据对图书馆员的能力要求

刘瑜

摘要 数据馆员是大数据时代对图书馆员的必然要求；从图书馆员到数据馆员不仅仅是名称变化，更是工作方式和服务模式的彻底转型；因此数据馆员必须具备比图书馆员更高要求的技术能力、创新能力和服务能力。

关键词 大数据 图书馆 图书馆员 数据馆员 知识服务

中图分类号：G250.76 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkx.2016.07.087

大数据从提出至今，已有三十多年历史，但是尚未形成统一的定义。由于大数据是一个相对的概念，因此，研究者对大数据大都只做了定性的论述，而并没有给定量化指标。但是梳理和分析有关大数据定义的文献不难发现，大数据是一种数据集，大数据的价值体现在它反映的内容上。它不同于传统的数据管理及处理技术。大数据时代的图书馆面临双重夹击：一边是一些IT公司凭借技术优势推出的“一站式智能搜索引擎”正迅速吞噬着图书馆提供的OPAC服务；另一边是大数据服务机构推行的量身定制服务正日益吸引着图书馆的传统用户。印度图书馆学家阮冈曾经说过，只有贴近社会，重视读者需求，积极引进新的技术为他们提供更方便快捷的服务，图书馆方能在社会找准位置并不断发展。目前，图书馆的技术优势和服务优势已经丧失，用户流失、贡献边缘化、价值遭质疑在所难免。图书馆要摆脱当前的生存危机，无疑需要对图书馆员的技术水平和服务质量“两手抓”。图情界研究者普遍意识到“数据馆员”是大数据时代背景下图书馆员的基本要求，然而他们却又对数据馆员的基本素养、评价标准和任职条件等语焉不详。鉴于此，本文基于“图书馆员是承担数据监护任务的理想人选”的立场，根据大数据的内在要求及其它对图书馆产生的实际影响来探讨数据馆员的能力素养问题。

1大数据对图书馆员技术能力要求

不難看出，解决大数据的主要矛盾的关键是提高人类对大数据的掌控能力。大致说来，“大数据掌控能力”包括数据搜索能力、数据获取能力、数据存储能力、数据挖掘能力、数据分析能力、数据转化为知识的能力，数据安全防范能力和数据应用能力八个方面。提高人类大数据掌控能力，除了期待大数据技术手段取得革命性突破外，更要取决于每个个人运用技术的水平不断提升。对于图书馆员而言，要具备上述大数据掌控能力，不仅需要掌握图书情报学、档案学等传统专业知识，还需要熟练掌握信息管理学、计量学、心理学、语义学、社会学等领域的学科知识，更要对大数据的基础理论、技术思想、应用方式有深刻理解。在必备的大数据技术方面，图书馆员目前需要掌握就有OPAC统计、可视化分析、相关性分析、数据挖掘、图形分析、文本分析、预测分析、语义分析、空间分析等。需要掌握的程序软件那更是不胜枚举。有学者指出，如果一个图书馆员真正能够通晓上述领域的知识和技术，他的知识结构和技能素养也就与IT巨头眼中数据工作者、数据科学家相差无几了。

美国图书馆协会明确提出，研究数据管理将成为下一代图书馆员的能力之一。从这个意义上讲，图书馆员要实现向“数据馆员”角色转变，必须努力把自己培养成跨学科的交叉性、复合型人才——目前，这样的人才在全世界都是稀缺资源，仅美国就有大约200万的缺口。更为困难的是，由于图书情报学中的大数据学科体系尚未构建起来，人们对于“怎样培养大数据服务馆员”也毫无头绪。目前，一些美国高校图书馆做法是，专门设置“数据馆员”岗位，并把它作为一项特色性服务活动和前沿性科研课题加以推广，不断在实践中探索总结。我国图书馆界也应积极行动起来，走这种“由做到学、边做边学”的大数据人才培养路径。

2大数据对图书馆员创新能力要求

迄今为止，图书馆服务模式经历了“文献服务一信息服务一知识服务”三个发展阶段。这充分反映了图书馆服务从“依赖资源”到“依赖技术”，再到“越来越依赖图书馆员的智慧”。知识服务是一种高阶的文献信息服务范式，它要求图书馆员围绕读者用户解决特定问题的需求有针对性地去把那些零散的文献、信息、数据按照一定逻辑整理成知识，从而为读者提供一套解决该问题的最优方案。由此不难看出，知识服务的胜任者，已经远远超出了“图书馆员”的传统涵义。

当今时代，数据已成为知识构成的最主要来源之一，但数据本身还不是知识，因为“传统意义上的数据、信息和知识具有完全不同的概念。数据是信息的载体、信息是有背景的数据，而知识是经过人类的归纳和整理，呈现规律的信息”。0图书馆的最基本职责是提供知识服务，然而数据要转化为知识却需要一个人工转化过程。再从数据类型上讲，完全意义的知识是以事务为中心的结构数据，而占85%以上的数据却是半结构数据和非结构数据。由此可见，把数据转化知识实质就是把各式各样的、看似毫无关联的、碎片式的半结构数据和非结构数据按照一定逻辑关系勾连、转化或改造为结构数据。这个转化过程不是简单的排列组合，而是知识再创造，是数据价值由潜能变为现实从而实现“数据增值”的过程。

图书馆传统服务模式只是一种形式上的“知识服务”，因为在整个服务过程，知识的传递路径主要体现出“知识——知识”特征。这即是说，图书馆员的传统业务直接面对的是知识，其工作只是使知识发生了时空转移，其知识本身并没有发生任何变化。相比之下，以大数据为基础的知识服务的传递路径则表现出“数据——知识”特征，它一方面强调从数据到知识转变过程中发生了实质性变化，另一方面则强调了“新知识”里面蕴涵着图书馆员个人的创造性成果。换句话讲，在知识服务范式中，图书馆不再仅仅是知识存储库，而还是数据加工厂——原材料是数据，产出是知识。相应地，图书馆员不仅是知识的存储者和传递者，而且还应是知识的创造者。目前，如何把非结构数据转化为结构数据还是IT界人士面临的难题之一。在得不到充分技术支撑的情况下，图书馆人必须要发挥创新意识，努力培养自己知识创作能力和智慧分析能力。

3大数据对图书馆员服务能力要求

大数据时代的固有矛盾决定了图书馆不可能存储所有数据，只能有选择性地去保存那些“有价值”的数据。由于“价值”是一个具有相对性范畴，那么数据所含价值的“应许之地”就始终无法固定下来，举例来说，某一数据（A）对用户（甲）有现实价值，但不一定对用户（乙）有现实意义，更不能排除它对后者有潜在意义。这表明，数据本身没有好坏之分，只存在是否有与之相契合的使用者的问题。面对差异性的用户需求，图书馆在小数据时代可采用“通采通藏”方式去满足，然而在大数据时代则行不通。

图书馆在大数据时代必然改变传统的思维逻辑图式。图书馆理论强调采与访并重，不可偏废其一。然而，在小数据时代中，由于“采的对象”和“访的对象”都具有相对稳定性，出于工作方便的考量，图书馆实际上把“采的对象”当作了思维逻辑运行的“阿基米德点”——这能够很好解释图书馆为什么总存在“重采亲访”现象。在大数据时代，图书馆需要存储和处理的对象数据充满了不确定性，原有逻辑图式的基点已不再牢靠，这必然促使图书馆把思维逻辑的立足点“推回”到还相对稳固的“访的对象”。图书馆思维逻辑图式变化，自然会改变过去“以文献资源组织为中心”的工作流程，转而架构出了“以用户需求预判为中心”的服务模式——它不僅充分彰显了“访”的重要性，而且也使整个业务流程进入到“知识服务”语境之中。图书馆传统业务即使有所“访”，采用的也是经验的调查分析方法，采集到的用户需求信息总是非连续性的、静态的、定时的。在大数据时代，随着数据不断涌现，不仅数据的新质充满“熵聚”特性，而且数据始源与数据受众之间实时互动影响也具有辐射性。在这样的生态环境中，读者需求变化也呈现出动态化、弹性化、非逻辑性等特点。要使“访”有针对性，图书馆员一方面要充分利用大数据技术去实时“监控”读者的行为数据和OPAC，然后通过智能分析去把握每个读者需求与特定数据集合之间的衔接点，还要深度挖掘去相似个体之间的相关性，进而预测分析读者需求的变化趋势，揣摩读者的心理，以便为整合、发现、推送资源提供更好的服务营销模式。另一方面，图书馆员要主动“嵌入”到读者的学习、工作和科研过程中去，全方位跟踪读者的知识需求动态并提供协作式服务。无论哪一种服务路径，都要求图书馆员放低姿态，努力掌握与读者打交道并与之构筑和谐互动关系的技巧和策略，使“一切为了读者”的图书馆理念真正落到实处。要做到这一点，必须强化图书馆的激励机制，因为图书馆作为政府主导下的公益型事业，图书馆员总会在公共服务上面临内驱力不足的老问题。

4结束语

从图书馆员到数据馆员，不仅仅是名称的变化，更是工作方式和服务模式的全新转型。数据馆员是大数据背景下的图书馆员的理想形象，因此图书馆员应该自觉以此为标杆，不断锻炼自己的业务素养，全面提升技术能力、创新能力和服务能力。同时，图书馆也应该积极行动起来，为数据馆员培养提供支持、建议和适当的指导，努力提升自己的核心竞争力以应对来自大数据信息服务产业的挑战。