基于数据资源利用的高校图书馆创新服务模式探索

黄宝珠

(武夷学院，福建 武夷山 354300)

当前已经进入数据密集型科研时代，科学数据量开始呈现几何式的增长，科研也成为社会发展的新动力，同时也表明数据在科学发展过程中的重要地位。现如今，数据已经成为各行各业发展的根基所在。对于高校图书馆而言，同样需要注重对于数据价值的挖掘，充分运用自身所掌握的大数据，探索新的发展方向，发挥用户数据的增值作用，提高自身的服务水平，完成信息共享和知识创新的核心目标。

一、图书馆用户数据归纳分析

图书馆所掌握的用户数据主要涉及用户的基本信息，以及在使用图书馆过程中所产生的各类关联信息的集合。其类型主要包括用户基本信息、需求信息、行为信息、反馈信息。通过对这些信息的有效利用，实施资源化转变，有利于图书馆掌握用户的行为特征，以及需求特征，从而采取针对性的感受措施来完善自身的服务水平[1]。因此，对于高校图书馆而言，需要注重对于用户数据的全面收集，主要任务是需要理清用户信息的类别，才能采取针对性的采集措施。表1为图书馆获取的关于用户数据类型。

表1 图书馆用户数据归纳分析

二、图书馆用户数据的采集

从表1的信息分析得知，有关用户数据的结构类别主要包括：第一类是关于用户的基本信息和文献借阅信息等具有结构化特征的数据，表现出结构清晰、实用方便的特征；第二类为用户在使用图书馆书籍过程中所产生的类似日志记录形式的半结构化数据，具有数量大、价值密度低的特征，需要进行深度分析才能挖掘其中价值；第三类为用户的反馈信息和行为信息，具有非结构化特征，常见的信息类型包括文档、图片等。不同类型的数据分别对应着不同的采集方法。针对第一类数据主要采用接口调用的方式获取，第二类数据采集相对较为麻烦，需要根据用户IP或者事先设定的用户标识进行提取，同时还涉及数据的清洗及保存等。而针对第三类数据进行采集则更为复杂，由于其没有固定的结构，因此，无法通过标准化的程序进行采集，通常借助智能化系统完成非结构化数据转变为结构化数据，消除数据的异构性，在此基础之上完成用户数据的融合集成。

三、大数据环境下图书馆用户数据的特征

大数据环境下赋予图书馆用户数据更多的特征，分析这些特征的意义在于能够将多元化的用户数据转变为有序的用户数据资源，方便图书馆挖掘这些数据资源背后的价值，从而提高自身的服务水平，探索新的发展方向。

1.数据量更大且分布更广

用户数据方面，除了常规的基本信息和行为信息之外，也可以借助科研、教务、档案等各个管理系统中获取和用户存在关联的其他信息，用户对图书馆服务的评价或者反馈的信息，信息量更大，还具有更加广泛的分布，通常分布在图书馆的各个应用以及服务系统中。有关用户基本信息的获取通常在用户管理系统中进行，还有用户需求信息的获取则主要在OPAC系统、查新委托平台等进行，除此之外，图书馆的数据库服务系统主要储存用户关于数据库使用的日志记录信息，而各个网站、微博及微信系统则主要储存用户的反馈信息。考虑到互联网时代对于信息行为的影响不受时间和空间的限制，对于用户而言，可以在任何地点和时间借助终端的方式访问图书馆，或者是借助各种类型的网络技术与图书馆进行互动，这进一步增加了关于用户数据信息的分散性，同时也扩展了图书馆关于用户信息获取的途径[2]。

2.数据异构化程度更高

大数据时代的到来，使得数据的呈现形式更加丰富多样，常见的形式包括数据库数据、文本文档、表格、音频、视频等，并且不同类型的数据所运用的存储方式也千差万别，对应的服务器以及操作系统或开发平台也会呈现不同的差异，而这些差异的存在导致不同数据之间的转换共享受到阻碍。以数据格式进行类别划分，可以得到结构化数据、半结构化数据，以及非结构化数据三种，结构化数据占比大约在15%左右，由此可知，在大数据背景下，数据异构化已经成为一种必然的趋势，增加了关于用户数据提炼的难度。而一些新兴的网络技术能够完成非结构化数据向结构化数据的转变，例如，Web服务技术、SOA技术、XML技术等，因此，对于图书馆而言，想要充分挖掘用户数据资源，需要融入更多的网络技术，注重数据异构化的转变。

3.数据的动态性更强

图书馆所掌握的各类用户数据主要源于图书馆和用户之间的互动是经过长期积累而得的。对用户基本信息而言，通常处于相对静态状态，而涉及到用户需求、行为以及反馈方面的信息则呈现出动态的特征，并且还兼具多样化、多变性的特征。尤其是随着智能移动终端数量的不断增长，移动用户所产生的信息需求和传统用户之间存在本质上的区别，尤其是在搜索目的方面。在众多动态数据中，以日志信息形式最为重要，该种信息类型主要对应用户的个性化特征，是图书馆获取核心用户群体的重要依据，同时也用于用户行为的预测和需求的分析。这是因为通过日志数据信息能够获取用户的搜索特征，以及对于数据库的访问率等，对于图书馆而言，可以借助这些信息完成自身主业的建设以及优化业务流程，向用户提供更加优质的服务。

4.数据的复杂性更高

从目前情况来看，图书馆的用户数据无论是产生机制或者是结构组成方面更加复杂，并且对于用户数据的获取也分为人工录入和自动获取两种形式。更为重要的是，在大数据背景下，图书馆和用户之间的互动更加频繁，这与传统的图书馆与用户之间单向互动的形式有着本质上的区别。用户能够借助各种渠道更加方便地获取更多的信息，并且还可以成为信息的传递者。这使得社会网络逐渐演变成一种新兴的信息交流模式，无论是在加入群或者是互动性方面都更加明显，吸引着大量用户的参与。因此，对于图书馆而言，需要思考如何在社会网络环境中为用户的使用提供便捷，并不断开发潜在用户。国内许多高校图书馆都建立与社会网络站点合作的方式来达到上述目的。例如，在人人网、豆瓣网上就有高校图书馆的访问入口。对于高校图书馆而言，能够扩大自身的信息空间，但也面临着用户数据更加复杂的问题。

5.信息安全形势更加严峻

根据国际图联的相关规定，图书馆必须保证用户个人信息的高度安全，维护用户的个人信息隐私权。在大数据时代背景下，能够借助智能搜索，以及云计算等技术完成各类来源数据之间的对比分析，通过这种方式获取个人的私人信息，这对于用户的隐私和尊严造成了一定的侵害。考虑到图书馆信息打造了数字化网络服务体系，表现出开放性以及资源信息共享性等特征，其所拥有的系统防护能力十分脆弱，也就意味着存储于系统中的用户个人信息在安全方面面临一定威胁，同时也考验着图书馆对于用户信息进行加密保护的能力，这也成为图书馆在建设用户数据资源化过程中面临的首要难题。

四、基于用户数据资源化利用的高校图书馆服务创新

从目前情况来看，图书馆所拥有的用户数据十分分散，并没有进行有效的整合，同时也缺乏关于数据的深度分析和挖掘，无法针对这些数据信息所具有的价值进行充分利用。因此，要实施图书馆数据资源化的转变，必须加大用户数据资源的利用力度，才能推动自身服务的创新。笔者认为，在该方面的工作模式主要集中在以下四点。

1.建设用户信息数据库，提供精准个性化服务

对于图书馆而言，要提高自身服务的针对性，必须保证用户信息的准确获取。首先是针对用户信息的全方位、多渠道采集，通过搭建数字资源管理分析数据库的方式完成该项工作，以用户基本信息和需求信息为基础，借助数据库完成用户信息的搭建，同时借助智能数据挖掘系统完成用户需求的分析，明确用户需求内容，从而设计针对性的服务方案。例如，以用户的性别、职业和借阅记录数据为依据，分析用户数据需求的偏向，适时推送相关内容的信息，主动提供服务，以满足用户的需求[3]。同时根据一定时间段内用户信息行为的变化掌握其中规律，及时调整服务内容，保证服务的个性化。

2.搭建即时交互式平台，提升用户体验服务

在大数据时代，用户不仅仅是信息的获取者，同时也演变为信息的传递者。因此，图书馆在将用户进行资源化的过程中需要充分意识到这一点，面向用户提供一个具有交互功能的信息检索平台，其目的不仅仅在于方便用户对于信息的获取，更在于与用户进行有效的交流互动，从而获取用户的反馈信息，掌握用户的信息及行为规律。例如，运用超链接技术在向用户提供需求信息资源的同时，推荐一些相关联的知识内容，为用户提供更多的增值服务，或借助新媒体平台构建图书馆和用户之间的信息交互，允许用户参与到图书馆服务的考核和激励机制中，丰富用户的服务体验。除此之外，也可以选择与一些社会网络站点进行合作来扩大自身的用户群体，同时也有利于提高图书馆在网络环境中的影响力。

3.构建泛在知识环境，尝试泛在图书馆服务

泛在知识环境具体是指由多个科技以及知识基础支撑，实现资源作用最大化的具有普遍性和综合性的知识环境。在该环境背景下，有关高校图书馆的服务应以智能化、人性化为主要方向，以交互和协作为导向，借助通用技术的支撑提高图书馆资源的最大化利用，将此称之为泛在图书馆服务。这种服务体系更加关注用户的切实需求，以用户为中心，保证用户能够不受时间和空间的限制，享受图书馆所提供的服务。现阶段图书馆搭建的泛在服务项目主要包括：(1)移动图书馆：借助各种类型的智能终端操作访问图书馆；(2)嵌入式服务：嵌入式服务保证图书馆能够基于用户的信息环境提供更加高效和无缝的服务，部分高校所采用的 “学科分馆—学科馆员”模式是探索创新学科服务的新方向；(3)图书馆云服务：借助云计算技术提供各项图书馆服务，主要原理是在大量计算机所组成的资源池中通过分布计算任务的方式提供高度虚拟化的服务，打造按需使用、即需即用的服务模式。

4.适应用户需求转变，提供知识化服务

借助一些搜索引擎或者网络数据库的方式获得公开信息，在需求信息方面呈现多样化和非常规化的特征，并且这些信息还会被经过多次的加工，最终转变为具有综合性的知识特征信息。这些是今后用户需求的主要方向，也是高校图书馆创新服务的具体内容，不再停留在传统的馆藏文献和咨询的信息提供方式，更多的以数据的形式管理，挖掘关联等形式，打造知识化服务体系。具体内容如下：(1)建立具有一体化的知识服务平台，融合各个信息数据库、知识库以及资源库等，完成综合型的知识转变，并配套相关联的技术，保证服务质量。(2)注重对于科技水平的提升，保证学科服务的质量，并借助实时技术竞争；(3)采用主题情报服务的方式推动数据分析和数据挖掘，用于用户的决策制定，为用户提供更多的增值服务。相信在数据时代，用户的需求将呈现出更加多样化的特征，时刻考验着图书馆的服务体系。