多源数据融合驱动的图书馆智慧化阅读推广服务模式研究

2023-08-05李睿

江苏科技信息 2023年16期

李睿

(天津市河东图书馆,天津 300171)

0 引言

随着信息技术的发展,全世界的信息量呈现出爆炸性的增长态势,大数据成为传统行业发展的新方向与新常态,越来越多的互联网或内部网络可以用数据源来实现互通,一致接口访问成为多源数据融合的推动力[1]。多源数据融合技术的研究,奠定了资源整合的标准,使数据一致性、标准化有了保障,这就为图书馆智慧化阅读推广服务工作提供了强大的推动力。总的来说,在大数据时代,数据融合与图书馆智慧化阅读推广研究均取得了显著成就,但在实践层面有所滞后,还需要图书馆尝试二者的融合,发挥多源数据的优势,推进图书馆智慧化阅读推广工作的升级与完善。

1 多源数据融合驱动下图书馆智慧化服务的时代特征

1.1 阅读推广媒介多元化

大数据的介入使图书馆阅读推广服务趋向数字化,多源数据融合扩充了数据的来源,进一步促使图书馆信息推广服务从传统的单一路径转变为多元的交叉路径。从阅读推广媒介上看,多源数据融合衍生出多种多样的资源格式,使其能够与多种媒体平台兼容。一方面,标准格式的数据在图书馆网页平台上流通,供读者阅读、下载、转发;另一方面,微信、微博、抖音等也成为常见的图书馆阅读推广资源传输载体。此外,图书馆开发的App则能够支持特定的数据格式,带给读者沉浸式、交互式的阅读体验[2]。总之,在多源数据融合的驱动下,图书馆的阅读推广载体更加丰富,阅读媒介可选择范围得到拓展,伴随数据挖掘的深入和知识增值的发展,多源数据融合将会扮演更加重要的角色,帮助图书馆的阅读推广工作应用更多的媒介平台。

1.2 阅读推广资源精准化

图书馆应用大数据和AI技术,全面收集与分析读者用户的实际情况,使读者的数据库更为立体完整,这就构成了图书馆阅读推广工作的基础。在此过程中,多源数据融合的驱动使图书馆能够绘制出独具个性的用户画像,图书馆在广泛采集读者用户数据基础上,对数据进行整理和计算,总结用户信息,提炼用户标签,并对用户之后可能产生的阅读需求进行科学预测。由此可见,多源数据融合实际上扩充了用户的数据池,在运算中尽量考虑到多维变量,控制和减小计算误差,使最终呈现的计算结果更加精准[3]。同时,图书馆的智慧化服务能够动态提取用户阅读过程中所产出的数据,再通过多源数据融合时刻调整图书馆服务的方向,过滤掉不符合用户需求的阅读资源,由此提升了图书馆阅读推广的精准度,带给用户更良好的体验。

1.3 阅读推广体验丰富化

多源数据融合打开了图书馆的思路,使图书馆的服务方式进一步创新。在多源数据融合基础上,图书馆应用先进的AI技术,搭建了智能化的服务场景,结合虚拟与现实,为读者用户呈现出耳目一新的沉浸式阅读环境。多源数据融合一方面是提取相关主题的多种格式资源,兼顾了文本、图片、影音视频的建设;另一方面也提取了读者用户的需求数据,为其匹配舒适有趣的阅读场景[4]。多源数据融合驱动的图书馆阅读推广使数字阅读动态化、场景化,使用户能够体验到全新的阅读状态,丰富用户的阅读体验。

2 多源数据融合驱动的图书馆智慧化阅读推广服务模式构建

2.1 多源数据的融合

图书馆具备很多的信息系统,包括用户数据、资源信息数据和读者用户的空间数据,这些系统是独立运行的,产生的数据集也是独立保存的,由于数据格式和存储方法的差别,形成了多源数据,可以拆解为3个维度:围绕“人”的数据、围绕“资源”的数据、围绕“空间”的数据[5]。多源数据融合即将原本独立运行和存储的系统进行有机融合,形成标准格式的结构化数据,服务管理子系统、资源管理子系统和空间管理子系统实现了数据交换,也就是将“人”的数据同“资源”数据、“空间”数据进行匹配重组。服务管理子系统包含用户交互数据和用户信息数据:用户交互数据指的是用户在进行阅读时产生的痕迹,反映出用户的阅读偏好和用户输出的评论、推荐等活动信息;用户信息数据指的是用户专业、年龄、性别等能够体现出用户个性化情况的个人数据。资源管理子系统包括馆藏信息数据和外来信息数据,目前,多数图书馆积极向数据化转型,构建了本馆的数据库,形成了覆盖全面的专业电子资源库,外来信息则指图书馆与其他图书馆或平台形成合作关系后,馆际互递传递的信息,在资源管理子系统中,存储的书目或文献按照主题、作者、关键词进行有序排列。空间管理子系统涵盖了用户在馆的时间数据和在馆的位置数据,形成读者的空间活动痕迹。3个系统数据的融合能够帮助图书馆从多维度分析用户的实际需求,为其智慧化服务和精准的信息推荐提供科学有效的参考。

2.2 多源数据的重构

在多源数据融合的基础上,图书馆系统会对数据进行重构,通过提取不同类型数据中的共同特征,形成主题式的数据网络,实现多源数据之间的联结与互通。图书馆系统从用户、资源、用户与资源之间关联3个维度进行多源数据的重构,对3个角度的数据进行深度挖掘和关联。第一,从用户维度来看,用户行为特征是用户相似度计算的基础,行为趋近的用户群体具备共性,可以作为一个群体成为图书馆阅读推广服务的对象,同时,根据对用户行为的分析和聚类,能够构建该群体与资源之间的内在关联,由此形成多源数据库的立体交叉,从多个层面实现数据重构;第二,资源内容特征能够直接地反映出资源之间的相似程度,关注同一主题或次主题的读者用户存在相似的特征,由此能够与用户标签建立起资源数据与读者用户数据之间的关联;第三,用户信息特征数据能够为用户相似度计算、资源相似度计算提供客观的依据,作为一种自然属性变量参与其中,并能够从内容上将读者用户的需求与信息资源供给进行有效关联,为图书馆阅读推广工作提供基础准确的数据。总之,在多源数据融合视域下,图书馆要对不同数据库来源的异构数据进行交叉关联,彼此之间形成交互关系,建立用户、资源、双向联结层面的网络关系,一方面可以拓宽读者用户的资源接受广度,另一方面也能够保障图书馆阅读推广服务的精准度,兼顾智慧化服务与个性化服务[6]。

2.3 多种类个性化推荐

传统的图书馆服务受制于单一系统,在这种情况下,图书馆是在有限的资源库中匹配读者用户的需求,进而实现一定程度上的个性化推荐,这是一种区域内的、有前提的个性化,并不能真正满足读者用户动态变化的实际需求。在多源数据融合驱动下,图书馆打破了单一的模式,取而代之为多种个性化推荐。一方面,资源来源广泛,多源资源数据的融合拓展了资源的内容和格式,使资源数据更加充实完整,扩大了与用户需求匹配的范围;另一方面,用户数据与资源数据的多源数据重构,使图书馆阅读推广服务能够深入挖掘多个数据库之间的关联,使阅读推广工作拥有较大的自由度与开放性。因此,在多源数据融合视角下图书馆智慧化阅读推广服务框架中,形成多种类个性化推荐的顶层设计,既包含馆藏资源推荐,也包含基于相似用户计算结果进行的同类群体与同类资源的推送,以及在万物互联环境下,用户生成数据与其他用户数据或馆内数据形成的数据重组,进而衍生出多种智慧化服务方式或内容,可以是文本、音频、视频、图片、虚拟现实、智慧设备阅读等。由此可见,在多源数据融合驱动下,图书馆阅读推广系统以数据为核心,以数据重构为技术,发挥智慧化服务的优势,可以增加用户获取目标资源的可能性,凸显用户阅读推广的主体性,从而充分彰显图书馆在资源服务中的质量与优越性。

3 多源数据融合驱动下图书馆智慧化阅读推广服务的实施策略

3.1 推进共建共享,加强跨界合作

从资源来源来看,图书馆自建资源依托馆内的储备,在深度和广度上受限,难以满足读者用户与日俱增的阅读需求,因此,图书馆要借助互联网时代的便利条件,遵循共建共享、协作共赢的发展理念,与其他数据库(如网络数据库、学科专业数据库、大学数据库、博物馆档案馆数据库)建立长期合作发展关系,有效吸收这些多源数据参与智慧化阅读推广。从系统建设来看,图书馆要加强用户数据库、资源数据库之间的联动,建设专业化、智慧化的多源数据整合平台,为精准分析读者用户需求奠定强有力的技术基础[7]。此外,图书馆推进共建共享,加强跨界合作还表现在智慧设备的万物互联方面,资源的互联、服务方式的互联、数据的互联,扩大用户行为特征、用户信息特征数据库,使多源数据重构的基数更大,有利于图书馆创新阅读推广服务项目,深入挖掘用户需求,以崭新的形态和智慧化的手段将个性化精准阅读推广内容呈现在读者用户面前。

3.2 量化分析指标,完善评价体系

图书馆智慧化阅读推广工作必须重视读者用户的反馈,图书馆以满足用户的需求为核心。因此,用户的反馈既是一个阶段的工作成绩评判,也是下一个阶段工作设计的出发点。传统的图书馆阅读推广工作类似线性的逻辑,即“服务—反馈”,缺乏图书馆依据反馈结果调整的环节。在多源数据融合的背景下,用户反馈数据也构成了多源数据的组成之一,从用户实际感受维度优化图书馆智慧化阅读推广工作,因此,图书馆应该量化分析指标,完善评价体系。具体来说,图书馆可以从服务保障、服务设施、服务内容、服务效果、服务总结反馈5个角度进行设计。服务保障包括政策保障、人员保障、资金保障、资源保障、应急保障,在多源数据融合驱动下,用户多元化的阅读内容和方式选择,要求图书馆要加强服务保障。该角度的反馈,图书馆可以有的放矢地提升保障水平,强化服务建设。服务实施包括服务规划、服务宣传、服务数量、服务形式、服务时间、服务周期、服务环境和服务可操作性几项内容,多源数据融合驱动下的图书馆,采用智能化的管理手段和服务方式,为用户打造更加便利、智能的阅读推广服务,拆解为以上细化指标,从用户的反馈上,可以提升图书馆智慧化服务水平,合理配置服务资源。服务内容包括服务主题、内容丰富性、内容前瞻性、内容知识性和数字化程度,基于用户视角,这部分内容的评价能够直观反馈阅读推广内容的成效,反映出多源数据资源建设的完整性。服务效果包括资源流通量、数字资源利用率、用户参与广度、用户参与深度、用户阅读认知提升等,由此来完善用户资源库的数据,以用户动态的变化为依据,及时调整图书馆智慧化服务的方向。服务总结反馈包括用户满意度、组织者满意度、协作方反馈,这部分既从用户的视角出发,又纳入了协作方和组织者的意见,细化多源数据的来源,全方位提升图书馆智慧化阅读推广工作的效率。

3.3 重视人才建设,优化馆员结构

多源数据融合驱动下的图书馆智慧化服务离不开先进的数据处理技术,这就需要图书馆重视人才建设,不断提升和优化馆员的专业素养。不同于以往的图书馆人才配置,目前,大多数图书馆都提高了馆员就职的门槛,由于馆员在智慧化服务工作中的任务不同,大致上可分为学科馆员和参考咨询馆员。第一,学科馆员要具备过硬的专业素养,专注资源数据库的建设,从技术层面确保多源数据融合的科学性、规范性,使专门信息的质量和数量得到保障;第二,参考咨询馆员应该积极发挥主观能动性,紧跟时事发展,了解用户群体的阅读动向,能够熟练应用智慧化设备为用户提供指导和帮助。总之,馆员是确保图书馆智慧化阅读推广工作顺利落地的关键要素,多源数据融合更是对馆员提出了新的挑战,图书馆应该重视馆员的培养,使理论能够真正不打折扣地落实到实践层面。