□赵 昕 高 珑 王祥伟

一、大数据

2011年5月，麦肯斯公司(Mckinsey and Company)发布了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告，首次提出“大数据”的概念，并指出“数据已经渗透到每一个行业和领域，逐渐变成重要的生产因素之一；人们对于海量数据的应用预示着新一波生产率增长和消费者盈余即将到来”。2012年，美国出台《大数据研究和发展计划》，把大数据作为一项国家战略，关乎国家核心竞争力。2013年，英国出台《英国数据能力发展战略规划》，投资1.89亿英镑，推动英国在“数据革命”中走在世界前列。2016年3月18日，我国“十三五”规划提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”[1]。由此可见，在全世界范围内大数据已经从商业层面上升到国家战略层面。但是，截至目前对于“大数据”的概念并未形成统一的定义，IT厂商、研究机构、维基百科和数据科学家等提出的各种定义存在一个共识：大数据不是对数据量的定量描述，而是在种类繁多、数量巨大的数据中对信息的快速获取。

大数据不仅仅是数量的大小问题，主要有以下几个方面特征：第一，数据总量巨大。近年来，数据总量已跃升至PB级甚至ZB级。第二，数据增长速度迅猛。每天互联网、手机APP、传感器网络、地理信息系统、数字图书馆、社交网络都会产生海量数据，很多领域的数据呈指数级别增长，并且动态性强，要求能够进行实时分析与响应，否则就会过时。第三，数据来源和类型多样。大数据中只有10%是储存在数据库中的结构化数据，其余都是在日常生活中由智能设备、网页点击、社交网站等产生的半结构化数据和非结构化数据。第四，大数据的价值巨大。令人不堪重负的数据洪流中隐藏着巨大的财富，这些数据准确记录了过去和现在发生的事情，只要能在数据中发现规律，就能够大大提高面向未来决策的准确性和可靠性。

二、大数据时代高校图书馆信息服务面临的问题

(一)服务理念存在缺失。大数据时代要求高校图书馆不仅要收集、整理、分析数据，还要时刻关注信息服务的全过程，并通过挖掘数据分析未来的服务走向。但是受传统信息服务思维惯性的影响，国内大部分高校图书馆的服务主要局限在提供文献和信息咨询，对于主动服务、推送服务、个性化服务等理念的贯彻和执行相对欠缺，影响高校图书馆的服务质量。此外，高校图书馆信息服务的服务理念还没有充分融入数据理念，尤其缺乏数据服务的意识，没有将服务建立在捕捉、挖掘和分析图书馆各类数据基础上，为用户决策和研究创新提供数据支持。

(二)没有准确获取用户实时信息需求。在传统的数据环境下，高校图书馆通常采用访谈或调查问卷的方式获取用户信息需求，但是这些获取方式存在一定的缺陷，比如调查问卷设计不合理、访谈时用户表达不清或担心隐私泄露等，这些都导致高校图书馆无法准确获取用户实时的信息需求。进入大数据时代，用户信息需求在内容表达和获取渠道上都发生了很大的变化，传统的信息获取模式将更加难以捕捉并理解用户的潜在需求，也不能及时地应对用户信息需求的变化。其实在大数据环境下，人们日常的信息行为日益频繁，会在图书馆各类系统中留下各种信息行为数据，图书馆应当及时对这些零散的数据进行整合与分析，通过数据挖掘了解用户的行为习惯，准确获取用户实时的信息需求[2]。

(三)缺乏专业人才队伍。面对密集型的数据环境，高校图书馆信息服务内容和模式发生很大的变化，快速增长的数据为图书馆开启了新的领域，高校图书馆应抓住这个机遇。但是，目前高校图书馆员普遍存在着缺乏数据意识和数据能力等问题，且馆员专业背景较为单一，不能为学科服务提供强有力的支持，人才的匮乏使得高校图书馆在大数据时代无法为读者提供更好的服务、无法满足读者的潜在需求。

三、大数据时代高校图书馆信息服务走向

(一)个性化信息服务。随着大数据时代的来临，读者在检索数目、借阅书籍、浏览网页、检索数据库的过程中产生了海量的信息行为数据，高校图书馆通过对这些非结构化、半结构化数据进行深入挖掘和分析，了解读者的偏好和兴趣，获取读者的实时信息需求，为高校图书馆提供个性化信息服务提供了强有力的支持。此外，高校图书馆的主要服务对象为在校师生，师生都在网站上完成个人信息登记手续，非常容易识别目标人群，解决了个性化服务所面临的首要难题。高校图书馆的个性化服务可以分为个性化推荐、个性化检索和个性化推送3种模式。个性化推荐服务在准确预测读者行为的基本上，为读者提供可能感兴趣但又不易发现的图书、论文等资料，拓展读者视野，具有一定的新颖性和惊喜性。个性化检索服务是在读者进行模糊检索时，能够根据读者的身份信息以及搜索历史提供读者最为需要的文献资料，对精准性要求很高，同时还能够优化检索结果排序。个性化推送服务则是利用技术手段推送读者可能感兴趣的内容，比如通过手机APP向教师推送其感兴趣的学术著作，或通过电子邮件向某专业学生推送新上线的数据库等。

(二)信息资源建设。信息资源建设是图书馆工作的重要组成部分，如何最大限度地保障纸质资源和电子资源采购的针对性和读者满意度，让图书馆更好地服务读者一直是图书馆面临的问题。经过多年发展，高校图书馆通过各类信息系统以及社交媒体，积累了大量的用户行为数据。高校图书馆可以利用自建大数据平台或企业大数据平台，全面采集能够反映用户兴趣、需求和意愿的各种数据，对不同类型的数据进行清洗和预处理，建立不同类型读者群体的数据分析模型，从而有效评估读者对资源的使用情况、准确预测读者关注的热点，为评估图书馆已有文献的质量以及读者对未购资源的需求提供支持。例如，新加坡国家图书馆管理局(National Library Board，NLB)充分利用现有硬件资源，创新设计Hadoop平台，深入挖掘分析多种类型数据，尽可能通过数据分析了解用户的需求，以此作为更新信息资源的重要依据，改变以往根据个人经验建设信息资源的模式，提高用户对于馆藏资源的满意度和资源利用率。

(三)发散现有服务模式。计算机技术、网络技术、信息技术的快速发展对信息服务机构的服务模式提出了挑战。大数据环境下高校图书馆服务模式呈现智能化的趋势，如清华大学聊天机器人“小图”、南京大学配合RFID技术寻找图书的新型智能机器人等都是发散图书馆信息服务模型的实例。图书馆智能化服务水平的提高，使得用户能够更加便捷地获取信息、更加便于对知识进行智能化管理，促进知识流通和传递，利于信息挖掘和整理。此外，互联网的重心正在向移动互联网方向发展，移动设备作为人们生活中不可或缺的一部分，必将成为大数据时代图书馆信息服务的主导模式。高校图书馆应在发展移动图书馆的同时，结合微博、微信等移动互联网应用，拓展虚拟信息服务、在线咨询服务、在线用户教育等服务内容，使读者能够第一时间获得信息和数据，丰富现有服务模式。

(四)学科服务。《普通高等学校图书馆规程(2015版)》规定，“高等学校图书馆应积极拓展信息服务领域，提供数字信息服务，嵌入教学和科研过程，开展学科化服务，根据需求积极探索开展新服务”。大数据环境下，教学、科研需要更加专业化、系统化的数据资源支撑，而图书馆正是提供这种支撑的后台保障。建立学科馆员制度，配备具有专业知识背景和较强检索能力的学科馆员，通过新型数字工具，对数据进行分类、分析、挖掘，提取有价值的信息，并以恰当的形式将结果展示给用户。建立学科信息导航，对已有数据库、互联网中的学科资源进行收集、筛选、分类、整合，方便用户更加快速、准确地找到目标信息，并且能够轻松地对同类型信息进行对比选择，助力学校学科建设。完善学科服务平台，提供在线沟通、资源共建共享等服务，实现学科资源的一站式服务。

四、结语

信息服务是高校图书馆主要工作职责之一，不断创新信息服务模式，既是大数据时代的需要，也是高校图书馆发展的需要。本文在论述大数据内涵与特征的基础上，提出高校图书馆信息服务面临着服务理念缺失、无法获得用户实时的需求等问题，面对大数据时代的挑战，高校图书馆的信息服务应从个性化服务、信息资源建设、发散现有服务模式、提供学科服务等方面创新服务模式，为用户提供内容更丰满、形式更丰富、结果更满意的信息服务，充分发挥高校图书馆的资源优势，为学校发展做出更大的贡献。