小数据思维驱动下高校图书馆精准化学科服务研究

摘要：小数据思维能够提升高校图书馆学科服务的水平和用户满意度，在高校图书馆学科服务中具有精准化、个性化的服务优势。高校图书馆精准化学科服务的构建要素包括政策支持、完备的资源和学科人才。服务模式、知识内容、服务体系和安全管理是高校图书馆精准化学科服务的实施路径。

关键词：小数据思维；高校图书馆；学科服务

中图分类号：G258.6文献标识码：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2018.0009

高校图书馆学科服务普遍在功效上不能够满足现实的科研、教育等方面的需求，现阶段的整体功效不足导致了应用的范围和辐射的深度无法尽如人意，主要表现在不能够有针对性地匹配到不同用户的现实需求之中，不利于高校图书馆学科服务的有效发展，这一情况亟待改进[1]。现阶段，在用户需求导向下，有必要在高校图书馆推动精准化学科服务，将高校图书馆的资源进行整合，从功能、效率层面提高学科服务的针对性和使用效能。因此，为了提高高校图书馆学科服务水平，需要在大数据背景下引入小数据思维来提升“精准化”的学科服务，进而将学科服务面向更多用户的即时需求，同时匹配更加人性化的学科服务模式，引导用户更趋向于学科知识的整合和使用，在这样的情况下能够实现学科服务的全面优化[2]。

1小数据的概念与内涵

1.1小数据的概念

小数据（small data），或称个体资料，是指需要新的应用方式才能体现出具有高价值的个体的、个性化的信息资产。小数据是大数据的补充和延伸，大数据是现阶段商业、科研领域中应用较为广泛的信息化技术手段，也是目前各个行业在技术、资金和人力投入的重点领域。具体来看，小数据在内容的细化程度上具有针对性，在信息的节点功能和分析上具有指向性，能够将个体用户的现实情况和需求点进一步解析[3]。因此，小数据又被称为“量化的自我”，目的与大数据相同，提供个人决策的依据。

1.2小数据的内涵

随着小数据研究的不断深入，人们发现小数据在归集、处理的过程当中更趋向于个体的行为数据和感知数据分析，处理结果十分具有针对性，尽管数据总量较小，但是分析结果十分精确，可以说小数据在存储和分析过程中的标的性明显，同时具有指向性，小数据和大数据的结构差异体现在数据的量度、维度、处理方式和标准化要求上[4]。另一方面，小数据在数据类型的择选上要求细化，所以在分类上具有多样化的特点，以图书馆为例，小数据针对的是每一个用户的个性化需求，而大数据进行处理的数据类型需要庞大的数据总量来进行整体分析。两者的数据类型来源和采集渠道有着明显的差异，小数据更加突出于以用户个体为中心进行的数据采集，过程更为细化和体现实施跟踪方略，这种不间断的用户个体数据采集是大数据所不具备的特点[5]。在高校图书馆信息服务过程中，小数据能够对大数据进行补充，是大数据决策的补充和延伸。小数据尽管在广度上有着明显的缺陷，但是能够有效的针对个性化的数据进行分析和处理，小数据和大数据两者之间的互补性十分明显，也是未来社会各领域发展的重点内容。

2小数据思维在高校图书馆精准化学科服务中的优势

随着小数据思维的不断发展和延伸，在大数据背景下的小数据研究逐渐走向成熟并逐步在各个领域得到了应用。在高校图书馆学科服务中，小数据思维更加趋向于定位用户个体的学科知识需求，能够更加精准的为用户提供满意度、迅捷度和有效度较高的细化服务，这是现阶段高校图书馆学科服务所关注的发展重点[6]。具体来看，引入小数据思维能够增加用户的个体数据分析深度，提供学科服务精准化的数据引用来源，实现多元化数据的扩展和服务的延伸，是未来高校图书馆精准化学科服务的必由之路。

2.1用户个体数据分析深度的增加

小数据在图书馆的应用有着得天独厚的优势，可以针对不同的用户个体进行数据的全方位采集，对于信息的存储、分析与决策能够做到精准化的区分，在信息分析和处理活动的同时能够进行样本数据的类比校验，这种方式是完全以用户为中心的小样本数据研究，对于用户的个人偏好和需求能够更为全面的掌控[7]。因此，有必要在精准化学科服务中全面的嵌入小数据思维来满足不同用户的个性化需求，并据此来实现图书馆综合管理职能的提升。

2.2学科服务精准化的数据引用来源

图书馆学科服务往往对于某一类用户需求能够较好的满足，但是对于交叉学科的用户需求往往不能够有效满足，尤其是涉及到多个学科的服务在数据的引用来源上往往会出现混淆。在这种情况下，小数据思维能够引导图书馆在学科服务过程中将相关的数据进行个性化甄别，如文学和艺术之间的交叉数据能够根据用户的个性化需求进行大规模的遴选，在数据的引用来源上利用全方位的采集和整理、计算与分析、重组和创新来匹配到用户需求之中，在全面、系统的分析后能够匹配到用户的个性化需求，这也是现阶段图书馆学科服务的重点工作。

2.3多元化數据的扩展和服务的延伸

随着学科信息需求的体量增加，现有大数据层面下的学科服务无法满足日益增加的用户信息需求，在这样的情况下有必要利用小数据的“细、精、异”来保证服务高效、实时、便捷，只有在小数据不规范的信息处理能力下，才能够保证数据的多元化发展[8]。尽管在数据信号、频率效度和数据噪音上小数据存在一定的缺陷，但是能够为图书馆的精准化学科服务提供多元化数据的扩展和服务的延伸。

3小数据思维驱动下高校图书馆精准化学科服务的构建要素

高校图书馆在构建精准化学科服务过程中需要把握几个关键点和侧重点，在实施过程中结合自身的实际情况，从政策规划支持、资源服务内容到人才梯队建设三个方面来进行。这样能够有效的为学科服务提供必要的支撑，在精准化层面做到基于个体的服务，从而实现学科服务功能性的提升。小数据思维驱动下高校图书馆精准化学科服务的构建要素见图1。

3.1良好的政策规划指导

小数据思维的引入并非是图书馆单一层面的支撑便能够有效施行，在一定程度上更需要政府和机构的支持，只有在良好的政策规划指导下，才能够准确发现用户的细化学科需求，才能够保证学科需求和自身的服务能够协同发展。例如兰州市图书馆在学科服务层面联合政府、机构的资源库来迎合用户的需求，引入了定制化的计算机信息技术来掌握个体用户的学科需求使之形成自身独有的服务规律，这种将个性化的学科服务纳入到日常管理的方式，值得高校图书馆的学科服务借鉴。

3.2完备的资源服务内容

图书馆学科服务所涉及的学科门类和内容范围极广，引入小数据思维实现服务的精准化势必会导致服务内容的激增，在现有服务方式下难以满足服务的效率。为了保证小数据的价值显现，图书馆需要从软、硬件层面增加资源服务的内容，保证易被过滤和忽视的用户学科服务需求和细化内容能够不断的补足，这一点可以参照美国圣塔菲研究所的研究成果，将资源服务的多变量、相互作用、同时发生三个典型特征纳入到服务之中，从复杂的资源服务中找到图书馆的学科服务要素，从而实现图书馆学科服务的精细化目标。

3.3专业的学科人才梯队

小数据分析当中所包含的数据类型复杂、内容差异性大和数据噪音低，在学科服务中应用专业性较强，这就需要有专业的学科人才来明晰用户的具体需求，进而在不断的优化工作流程和应用模式下打造具有较高专业水平和业务水平的人才梯队，这是小数据思维驱动下高校图书馆精准化学科服务模式建立的前提。在应用创新层面为了保证学科服务在实施层面的一致性和标准化水平能够满足用户需求，需要设置独立的部门和岗位，引入具有经验、学识的综合人才，将用户的信息进行采集、处理和分析，这样才能够保证学科服务层面的精准性和匹配度适宜。

4小数据思维驱动下高校图书馆精准化学科服务的构建路径

小数据思维需要凸显用户个体对于学科服务的需求匹配，将用户的偏好从大数据分类中提取到个体之中，这需要大量的工作和技术手段才能够实现。在这种情况下，高校图书馆精准化学科服务的构建需要遵循小数据思维来保证其功能性提升。高校图书馆需要打造面向个体的实施方略、制定数据采集和过滤标准、构建精准化的服务和用户隐私安全模块，见图2。

4.1优化学科服务模式，打造面向个体的实施方略

高校图书馆精准化学科服务有必要建立具有针对性、个性化和隐私性较高的运行模式。现阶段，高校图书馆的学科服务内容宽泛、无指向性和交互性，整体服务效度不高。而在小数据思维驱动下，能够针对个体实现信息的归集、整理和交互，挖掘学科服务对象的潜在需求并加以匹配，从而保证图书馆的服务内容不单单是专业性的学科信息资源供给，更需要与用户形成一种联合体或利益共同体。例如，在高校图书馆设置量子物理专题、天文活动沙龙或人工智能贴吧等，打造面向个体的实施方略，进而全面优化高校图书馆的学科服务模式。

4.2创新学科服务内容，制定数据采集、过滤标准

在小数据思维驱动下，高校图书馆需要在学科服务内容方面进行创新，将用户的个体需求汇总并加以分析，通过聚类和关联的形式在交叉学科中将数据信息的采集和过滤制定更为细化的标准，如理学和文学之间的交叉内容需要进行重组，同时根据用户个体的工作环境、生活环境、专业需求和个人偏好来进行数据信息的供给，这样能够有效的为用户提供匹配度较高的个性化信息，在服务层次上得到提升。高校图书馆数据采集、过滤和清洗的规则进行改变，在学科服务中采用“无穷大”的标准来获取用户需求，细化到每一个个体用户，从而打造小思维分析的基础数据库，为学科服务的“触角”延伸打下信息化的基础。

4.3建立个性化服务体系，创设人性化、精准化的服务

学科服务的个性化服务体系包含用户交互、信息的采集分析、服务内容的专精化等多方面内容，在每一个功能模块中加入人性化的服务内容才能够确保学科服务的专业、专精和专有。在小数據领域中，更趋向于将学科服务根据每一个不同的用户需求来制定独有的服务，这种服务模式需要建立在以“用户中心”的原则下，通过整合资源及变更现有服务模式才能够予以实现，这是现阶段高校图书馆的重点工作。

4.4注重保护用户隐私

基于小数据思维的学科服务，对用户的个性化信息有一个完全的整理和分析，这涉及到用户的大量个人私密信息，如科研信息、项目信息等，这类信息需要图书馆能够建立区别于一般信息管理的独立单元模块，这样能够保证隐私数据的安全。在图书馆学科服务过程中一定要摆脱传统的安全管理模式，在软、硬件层面利用独立的隐私安全模块和信息管理系统来保证用户的隐私不会出现泄露，做到管理、分析和决策拆分，从而为高校图书馆精准化学科服务的稳定运行保驾护航。

5结论

小数据思维能够提高高校图书馆精准化学科服务的质量和用户满意度。只有围绕用户需求并使之能够“细化”和“精化”，才能够真正保证学科服务满足用户现实需求。随着计算机网络技术的不断发展，小数据在高校图书馆中的技术应用也逐渐走向成熟，高校图书馆更应当充分提升学科服务的能力和水平，不断丰富小数据覆盖的用户群体，进而利用小数据思维来构建精准的服务和资源体系，将服务的深度和广度不断延伸，这样才能够有效的满足用户的细化需求。小数据思维不但能够匹配国家大数据和资源共享战略，同时能够将之补充并予以完善，这也是高校图书馆精准化学科服务的必由之路。

参考文献

[1]马晓亭，陈臣.基于可信小数据的图书馆个性化服务研究[J].图书情报工作，2015，（4）：70-75.

[2]牛勇.基于小数据的图书馆知识社区构建研究[J].图书与情报，2016，（2）：58-61.

[3]王昊.基于小数据的图书馆个性化服务研究[J].图书馆学刊，2016，（6）：102-104.

[4]李剑.“互联网+”环境下高校图书馆精准化学科服务的构建[J].图书馆研究与工作，2017，（3）：47-50.

[5]胡秋玲，汤希玮.新媒体视角下高校图书馆学科服务模式创新[J].湖南第一师范学院学报，2016，16（4）：70-72.

[6]刘庆麟.基于小数据的图书馆精准服务研究[J].图书馆工作与研究，2017，1（5）：45-50.

[7]王秀艳.我国图书馆学科服务研究热点分析[J].情报探索，2016，（2）：84-88.

[8]曹静仁.高校图书馆嵌入微内容的个性化学科服务研究——以华南师范大学行政管理学科为例[J].情报探索，2016，1（12）：107-110.

作者简介：王宏波（1979-），女，硕士，天津商业大学图书馆馆员， 研究方向：知识管理、学科服务。

（收稿日期：20170924责任编辑：張长安）

Abstract： Small data thinking can improve the users' satisfaction and the service level of the discipline service in university library， and It has the advantages of precision and individuation of the discipline service in university library. The construction elements of the precise discipline service of university library include policy support， complete resources and discipline talents. Service mode， knowledge content， service system and security management are the implementation path of the precise disciple service of university library.

Key words： Small Data Thinking； University Library； Discipline Service