智慧图书馆数据服务实现路径研究*

2022-08-01冷雪卓

图书馆学刊 2022年6期

安源赵南冷雪卓

（哈尔滨医科大学图书馆，黑龙江哈尔滨 150080）

伴随着互联网、物联网的快速发展，人工智能、大数据、5G、云计算等信息技术带来了颠覆性的时代创新。党的十九大报告提出建设科技强国、网络强国、数字中国、智慧社会等发展目标，作出推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合等战略部署[1]。当今世界已从信息时代进入智慧时代，数智时代将人类社会引向数据驱动的智慧社会发展之路。正是在这种网络化、数字化、智能化信息技术的社会背景下，在数据服务、个性化服务、知识服务等新服务模式及管理理念驱动下，新一代图书馆——智慧图书馆应运而生。

1 智慧图书馆及数据服务相关文献梳理

“智慧图书馆”一词最早于2003年出现在芬兰奥卢大学图书馆学者Aittola 等发表的《智慧图书馆：基于位置感知的移动图书馆服务》一文中[2]，随后欧美国家的一些大学图书馆开始了智慧图书馆理念及实践的研究探索。国内对智慧图书馆的研究起步较晚，2010 年学者严栋发表的《基于物联网的智慧图书馆》是较早研究智慧图书馆的文章[3]。此后，国内众多学者开始广泛关注智慧图书馆研究，发文数量逐年增多，无论在智慧图书馆概念、内涵、特征等理论研究，还是智慧图书馆服务、构建、实现等实践研究方面都取得了较多成果。在智慧图书馆的概念上，王世伟认为智慧图书馆以数字化、网络化、智能化的信息技术为基础，以互联、高效、便利为主要特征，以绿色发展和数字惠民为本质追求，是未来图书馆发展的新模式[4]。在实践中，杨新涯以重庆大学智慧图书馆为例，利用大数据对图书馆资源进行整合、利用与挖掘，实现了对纸质及电子文献资源的元数据收集，构建了一个基于文献元数据仓储的智慧图书馆服务门户[4]。

在进行理论研究和实践探索的同时，许多研究者把注意力集中在大数据环境下如何通过数据服务加强数据管理，提高智慧图书馆信息服务水平以及馆藏资源利用率。王世伟认为“数据的算力与算法将成为智慧图书馆核心推动力”[5]；沙淑欣从博弈论的视角出发，论述图书馆扮演着数据服务合作开展的核心角色[6]；解金兰探讨智慧图书馆数据服务的特征、功能和实施方案，为新时代数据增值[7]。由此可见，数据服务将重新定位智慧图书馆的未来发展方向。

2 数据服务的内涵

大数据是信息化发展到一定阶段的产物。目前全球数据总量每年呈现几何级数增长，过去几年产生的数据总量已超过了人类历史上以往的数据总和，人类已经进入了数据泽它（ZB）时代。在维基百科中定义大数据为所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间达到获取、管理、处理，并整理成更积极目的的资讯[8]。大数据发展到今天代表着一种新思维、新业态，并已成为科研人员进行科学研究的对象、手段和工具。

阿里巴巴创始人马云曾认为“大数据是一种服务（数据即服务）”。图书馆在转型发展的当下，应将各种不同渠道产生的海量数据作为取之不尽的数据资源，以用户需求为本，以数据资源为基，以技术融合为翼，运用数据分析技术和工具，对馆藏资源数据及用户数据进行搜集存储、关联分析、深度挖掘，揭示出隐藏在数据中有价值的信息，促进数据资源的快速传播、再生与增值，把图书馆从信息时代引入数据驱动的“智能时代”。

3 智慧图书馆数据服务的核心要素

在对众多智慧图书馆数据服务理论和实践研究分析的基础上，将用户需求、数据服务平台、信息技术做为智慧图书馆数据服务的3大核心要素，基于用户画像的需求为驱动，数据服务平台的构建为关键，信息技术为手段。

3.1 基于用户画像的需求

用户需求是智慧图书馆开展数据服务的驱动和导向。新媒体融合技术的出现促使用户信息资源需求呈现多样化、精准性、及时性等特点。新的需求环境下，我们可将用户数据通过关联聚类与分析，对用户需求进行深度挖掘，构建用户画像，精准定位用户需求。构建用户画像主要是给读者贴“标签”，用户的多维标签与图书馆资源相融合可为用户推送精准化和个性化服务。国外学者Amato 等将用户画像描述为一个从海量数据中获取的、由用户信息构成的形象集合，通过这个集合可以描述用户的需求、个性化偏好以及用户兴趣等[9]。智慧图书馆应从用户画像中凝练用户需求特点，及时掌握用户需求动态，并以此为导向提高数据服务的效能。

3.2 数据服务平台的架构

智慧图书馆数据服务平台的总体架构由下到上分为数据准备层、数据采集层、数据分析层和数据服务层（见图1）。①数据准备层。数据准备层是平台的底层，主要是对数据来源相关组织系统，如门禁系统、检索系统、用户管理系统等的描述。通过各组织系统获取数据样本，并在数据采集中通过不同数据系统接口构建数据集，从而访问各种各样的存储数据。②数据采集层。数据采集层是指通过传感器、RFID、社交媒体及网络等方式获得的结构化、半结构化及非结构化的多种类型的海量数据。智慧图书馆的数据源包括馆藏数字资源、数据库资源、网络数据资源，还有大量用户行为产生的多样化、异构化、分布式的数字资源，不同的数据源所采用的采集方法也各不相同。③数据分析层。数据采集层采集到大量非结构化、半结构化等多元异构数据，如文本、音频、视频、图片、超媒体等数据，这些数据占到图书馆数据总量一半以上。在遵循一定的网络协议和标准下，将大量非结构化数据转化为单一或者便于处理的结构数据后，利用大数据存储管理技术将数据存储到虚拟空间，通过分析挖掘、聚类、人工智能等多种方式实现数据关联，再利用大数据展示技术，在大屏幕上以图表、图像、图形等可视化的方式展示给用户。④数据服务层。数据服务层位于框架结构的最顶层，在大数据驱动下为用户提供有效的数据资源服务，如向科研用户提供科学数据管理服务、用户的个性化服务、教学服务及知识服务等。

图1 智慧图书馆数据服务平台的总体架构

3.3 信息技术的应用

日新月异的信息技术是智慧图书馆数据服务开展的手段和途径，图书馆海量的数据只有和信息技术相结合才能被有效利用，发挥其应有的价值。无论是数据资源的管理、数据资源的应用还是数据平台的建设，信息技术都起到了有力的支持和保障作用。在智慧图书馆数据服务运行中，关键的应用技术主要有：大数据、物联网、5G、人工智能、云计算、语音识别、RFID、二维码等。这些新技术在数据服务中各自发挥着不同的技术优势，共同引领支撑智慧图书馆数据服务的运行。

4 智慧图书馆数据服务的特点

4.1 智能化+多样化

智慧图书馆的数据服务是智慧数据和智能化服务的深度融合，物联网、云计算、人工智能等与大数据技术的结合能真正实现图书馆服务功能的智能化。如智慧图书馆数据服务体系通过从门禁、监控、感应器、定位仪等设备获取读者流量数据、位置数据，可在馆内大数据显示屏实时发布各阅览室的座位使用情况，用户可以根据空座数量选择阅览室，从而提高阅览室座位使用率。管理者还可通过馆舍配置的感应设备，获取馆内温度、湿度、光照等环境数据做为参考数据，便于制定相应的服务策略。另外还可从RFID 管理系统获取用户借阅书籍数据，根据纸质书籍的借阅量调整纸质资源采购策略，合理安排馆藏纸质资源布局。

智慧图书馆可为不同的人群提供有效多元化的数据服务。对有科研需求的科研人员在全生命周期内开展科研数据的咨询、分析、存储与共享等管理服务；对本科生、研究生用户，根据个人提交的基本数据，以及用户在图书馆使用过程中产生的数据“足迹”（如门禁数据、检索数据、借阅数据、情景数据）等进行个性化资源推送、数据资源宣传推广等服务；对特定领域的研究团队，数据馆员利用数据分析工具，定期发布学科发展趋势、最新学术动态、学术成果影响力分析报告等数据分析产品。

4.2 个性化+精准化

用户至上的服务理念能更好地促进图书馆的发展，满足用户个性化需求的精准服务已成为图书馆服务模式变革的核心内容。智慧图书馆数据服务应基于以用户为中心的个人小数据，如用户的个人信息、行动数据、借还书数据、浏览数据等，为用户提供个性化服务。这些数据具有易采集、易分析和易应用等特点，个性化服务效果高效及时。用户画像数据分析工具能全面细致地抽象出用户的信息行为特征，跟踪并分析探求用户需求变化。通过用户画像技术分析用户的小数据，构建读者特征模型，利用图书馆已有的数据资源或开发、整合、重组新数据资源，匹配读者特征模型为其提供个性化、精准化的服务。

4.3 移动式+微服务

微媒体技术、大数据技术及网络信息技术将图书馆带入移动式的智慧微服务时代，微信、微博、微视频等微服务模式使得图书馆的服务更加智慧、方便与快捷。微服务搭建了智慧图书馆与用户之间的互动交流平台，大量的用户行为数据在平台的使用过程中产生，对数据进行充分的关联分析后可准确定位用户需求及阅读习惯。图书馆以文字、音频、视频以及图片等形式对馆藏数据资源进行推送，用户可通过手机、电脑、IPAD 等移动终端便捷地获取资源信息，提高了馆藏信息资源的利用率。

5 智慧图书馆数据服务的实现路径

5.1 加强数据馆员人才的培养

伴随着大数据时代的到来和数据服务的不断深入开展，海量数据的处理分析对馆员的服务能力、服务内容、工作职责等方面都提出了新的挑战。为此，智慧图书馆需加强数据处理型馆员——数据馆员人才的培养。许鑫等认为数据馆员经过一系列的数据素养培训，具备数据管理、存储、监管等数据处理方面的专业技能，并能够为用户提供专业化数据服务[10]。智慧图书馆数据馆员的培养，首先应制定严格的数据馆员选拔标准，在知识结构上应具备图书情报学、计算机、法律、数据统计软件工具使用等知识技能。其次应从专业能力、综合能力和特殊能力3 个方面培训数据馆员。最后应基于用户的服务需求，培养数据馆员的数据服务意识。另外还可以借鉴国内外图书馆数据馆员培养的成功经验，进一步推动智慧图书馆数据馆员服务的发展。

5.2 加强数据资源的建设

数据资源是智慧图书馆数据服务的基本保障，数量充足、质量优良、规范连续的数据资源是数据服务持续化发展的关键因素。加强智慧图书馆数据资源建设，首先应充分高效利用数据资源。麦肯锡发布的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》报告指出，全球有将近87.5%的数据并未得到真正的利用[11]。图书馆在数据收集存储上有着得天独厚的优势，应有效组织管理，并充分挖掘利用。其次，图书馆对于结构化数据的存储和管理技术比较成熟，但如何利用统一的技术标准对半结构化、非结构化等异构数据进行有效组织和管理，是一大挑战。最后，为了提升智慧图书馆的服务能力，应建设图书馆自有的文献元数据管理体系。通过对图书馆纸质资源、数字资源的元数据收集，构建元数据仓储，选择适合的元数据标准，清晰且规范地描述馆藏元数据，保证元数据的真正融合和互操作性，以提升馆藏资源的管理水平。

5.3 打造虚实融合的数据服务空间

互联网+、人工智能和大数据技术在图书馆空间建设中的应用，让图书馆空间研究范式开始在虚拟空间与现实空间的融合下展开[12]。人机交互技术、虚拟现实技术、人工交互的智能设备和数据资源将图书馆的实体空间、虚拟空间及用户融合起来，架构起虚实融合的高交互性、高感知度、高智能化数据服务空间。通过人脸识别、语音识别、机器人、触屏操作的人机交互，形成对用户意图与行为的深度感知。服务空间的建设应精准地满足用户对知识服务的需求，鼓励用户之间交互沟通，提升用户体验。数据服务空间，带给用户虚实融合的使用体验，提高了智慧图书馆在空间上的服务力，提升了用户利用图书馆的兴趣。