大数据环境下高校图书馆资源建设现状与对策研究

张 昕

(中南民族大学 图书馆，湖北 武汉 430074)

大数据的时代已经来临，大数据战略也正式上升为我国的国家战略[1]。大数据技术的颠覆和创新作用几乎在每个行业都有体现。大数据时代的图书馆也将发生一系列重大的改变，如图书馆将会从图书的管理者变为信息的提供者，从我们到图书馆去变为图书馆到我们中间来，从按时提供到及时提供，从区域服务到国家服务等等[2]。而图书馆资源建设始终是图书馆的基础业务，因此在大数据环境下资源建设如何满足高校读者的新要求，提升资源建设的质量与服务能力，是目前高校图书馆面临和需要解决的问题。

1 高校图书馆资源建设存在的问题分析

图书馆资源建设是图书馆的立业之本，而目前高校图书馆存在着资源建设模式单一、馆藏文献资源利用率逐年下降、文献资源建设模式落后等问题。

1.1 资源建设模式单一，标准化、科学化程度低

资源建设存在模式单一，标准化程度低、标准体系不科学、不全面、不完善等问题。以中南民族大学图书馆为例，2020年的纸质资源经费为306万元，其中90%的经费主要依靠采购人员个人挑选，而作为阅读主体的高校师生荐购图书只占总经费的10%，造成需求与资源的脱节。电子资源缺乏统一的评估与绩效评价标准，导致电子资源建设标准化、科学化程度低。

1.2 馆藏文献资源利用率逐年下降，电子资源使用绩效偏低

随着互联网技术的发展，读者对资源需求时效性和对资源获取便利、快捷性的追求，使读者的阅读渠道和阅读习惯都发生了改变，造成高校图书馆纸质图书借书总量逐年下降，而电子资源使用绩效偏低。

1.2.1 纸质图书资源的利用率逐年下降。图1是中南民族大学图书馆2013年—2020年纸质图书借阅册数统计图，从图1中我们可以清晰地看到，在8年时间里年借阅册数由2013年的319 557册下降为2020年的45 042册，2020年与2013年相比借阅册数减少274 515册，下降率为85.9%。

图1 中南民族大学图书馆2013年—2020年纸质图书年借阅册数统计

1.2.2 电子资源使用绩效偏低。表1是武汉市5所高校图书馆电子资源经费使用情况的统计表，从表1中我们可以看出除中南民族大学外，其他学校电子资源的篇均下载费用都在1元左右，中南民族大学的费用则超过了2元，可见中南民族大学电子资源成本总体较高，数据库使用绩效偏低。

表1 2020年电子资源经费统计

1.3 文献资源建设模式落后，与读者信息需求不匹配

资源建设工作中，资源的采选模式基本是依据部分数据库采购人员、决策人员的认知结构、知识体系以及其对学科知识需求的显性认知来决策，而缺乏对资源的系统、深入、细粒度的知识结构分析以及对不同层次、不同类型读者信息需求的科学分析与评估，造成文献资源与海量的读者需求类型不匹配，资源使用率普遍较低。

2 基于大数据的高校图书馆文献资源建设的优势分析

目前可利用基于大数据的分析方法来进行图书馆文献资源建设工作。大数据分析方法具有优化资源建设资金、与教学科研紧密结合以及提供针对性服务的特点。未来可利用大数据的分析优势来解决馆藏资源建设中模式单一、模式落后等问题。

2.1 有利于图书馆优化资源建设资金，提升资源利用率

在大数据下图书馆可以根据读者的借阅记录、浏览痕迹、借阅习惯等，挖掘出他们的阅读需求，制订采购策略，如对特色文献、重点文献进行重点采购，其他文献根据采购比例进行差异化的采购等。电子资源的采购可通过学科数据商进行打包购买，对属于重点学科领域的可以采取单独购买的模式以达到快速和时效性。这样在保证图书馆文献资源建设的学术性、专业性、系统性、完整性的同时也能够最大限度地满足读者需求，有利于节约人力、物力成本，合理配置资金。

2.2 有利于提升高校图书馆面向教学、科研的文献保障能力

在大数据下，充分利用机器学习、深度学习等最新处理技术与挖掘技术发现、跟踪重点人群、重点团队，从而发现重点学科研究趋势和使用周期等，为学院教学、科研团队提供精准、深层次的知识服务。同时为体现本馆特色、呼应学校特点，基于大数据分析结果构建高校特色馆藏服务体系，以推动高校教学、研究工作高质量成果的产出，分析助推高校的学科建设。

2.3 有利于实现文献保障服务的数字化、个性化与知识化

在大数据下建立信息资源统一检索平台，能将分布在互联网中的各个图书馆的资源融合并整合为一个整体，形成一个可控的、自适应的新型服务体系，通过大数据技术分析、挖掘用户更深层次的需求，通过整合文献、读者、场景知识构建三位一体的文献资源建设模式，来满足不同层次和规模的图书馆的需要，实现基于数据的决策、管理和服务创新[3]。

3 基于大数据的高校图书馆文献资源建设的优化策略

在大数据环境下，高校图书馆应采取有效措施，不断优化文献资源建设的策略，以实现图书馆资源建设的科学化、标准化、规范化。

3.1 做好高校图书馆数据的标准化、规范化建设工作，推动数据的完整保存与开放共享

高校图书馆要实现图书馆数据的标准化、规范化，实现全流程的数字化管理，才能更好地为资源建设提供数据资源。目前国家图书馆制定了《国家图书馆数字资源建设条例》《国家图书馆对象数据加工规则(文本、图像、音频、视频)》等规范条例[4]。各高校图书馆可以参考国家图书馆的规范和标准，再结合图书馆的自身实际情况，制定出适合自己的数据标准。同时，应建立图书馆业务数据的规范化存档、开放制度：制定文件数据存档的规范，做好文件命名规则；制定数据存档格式规范要求等，做好数据的存储和备份。在此基础上实现数据资源的完整保存和开放共享。

3.2 基于大数据做好图书馆文献资源采购模式的优化与变革

基于图书馆服务场景中所产生的业务数据，实现图书馆文献资源建设工作的优化与创新。我们可以把纸质图书采购比例分配为60%通过书商采购，20%采用用户决策采购模式购买，20%根据院校科研需要针对性购买。①通过书商购买的纸质资源，我们可以通过分析读者借阅行为、文献利用情况、出版社、主题分布等大数据统计数据，再结合本校学科结构、馆藏特色等，制定出文献的采购品种、比例和来年的文献采购计划。②通过用户决策采购模式，读者直接荐购图书，如果荐购次数或规模达到我们设定的阈值，图书馆就进行购买。③还有20%通过大数据深入分析院系科研需要进行针对性购买。通过大数据分析院系使用、浏览行为自动匹配学科分类、学科库、重点人群、重点团队学科跟踪，密切关注他们的科研动态，并主动与他们联系，重点采购他们所需文献资源。

电子资源的采购，我们可以根据读者对图书馆网站、服务平台的相关数据的采集，利用大数据分析、挖掘等技术，对该数据、下载量等进行分类统计，分析出电子资源的使用频率、使用量、资源的学科属性等数据。

3.3 基于大数据实现高校文献资源服务模式的创新

大数据环境下，图书馆可以通过用户画像、热门主题追踪与分析、文献利用场景分析等创新方法，实现服务模式的创新，如表2所示。

表2 大数据下图书馆文献资源服务创新方法和模式

3.3.1 基于大数据的用户画像。图书馆可对读者借阅行为数据进行分析从而绘制出读者画像，推送适合本人阅读层次、性格特征的文献资源，自动构建与用户需求相匹配的个性化图书馆主页，读者的个性化文献推送、订阅服务与智能科研助力服务等。

3.3.2 基于大数据的热门主题追踪与分析。图书馆可以通过基于大数据的热门主题追踪与分析，为读者提供个性化的新书推荐，还可以对异构文献进行个性化的聚类，当读者通过输入题名、主题词、责任者、关键词检索时，图书馆就能为其提供与之相关的异构文献，满足读者全方位的需求。

3.3.3 基于大数据的文献利用场景分析。图书馆可以通过基于大数据的文献利用场景分析，为读者提供嵌入式文献保障与知识服务。如利用大数据跟踪了解教师科研情况，在寒暑假期间整理出其学科有深度、广度的国内外最前沿的学科动态和成果分析，提供纸质文献和电子资源二次、三次信息文献的加工成果，最大限度地满足他们的科研需求。在四六级考试、考研期间利用大数据 分析，根据不同专业特点，为不同层次的学生提供所需求的文献和辅导信息，做好文献保障和服务工作。

4 结束语

在大数据环境下，高校图书馆资源建设如何承载教育和信息服务两大主要职能，从而满足教学、科研的新需求还有很多课题有待挖掘和深入研究。如大数据资源类型的变化与服务模式、馆藏数字资源的科学分类、分级存储、保护与服务、各类型资源数据库格式的转换等等。大家可以对此开展探讨、学习和研究，以完善图书馆的服务体系，使之成为一个不断生长的有机体，以推动我国信息化建设。