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基于数据驱动理论的图书馆智慧服务探析

2020-09-26龙柳亭

河南图书馆学刊 2020年8期
关键词:数据驱动智慧服务图书馆

龙柳亭

摘 要:文章基于图书馆数据驱动理论,探讨了数据驱动理论解构及应用预设相关问题,研究了如何构建图书馆数据支撑平台及实现数据融合,为用户提供基于数据驱动的智慧服务,以期为今后图书馆的转型升级和改革发展提供有益参考。

中图分类号:G250文献标识码:A文章编号:1003-1588(2020)08-0105-03

关键词:图书馆;数据驱动;智慧服务

大数据时代,人们的工作和生活越发便利,人们可以充分利用各种数据实现工作和生活的快速连通。毫无疑问,人们已经从信息时代进入了数据驱动大背景下的智慧时代。在人们身边出现了越来越多利用大数据、云计算等技术的产品和服务,这也让图书馆人清醒地意识到,图书馆服务思维要从传统的“利用资源解决问题”转为“利用数据解决问题”,提供智慧图书馆服务,提高图书馆的服务效率和质量。笔者的研究目的在于通过数据驱动理论探寻图书馆搜集、分析、利用数据的路径,促使图书馆将知识服务置于数据驱动理念中进行重塑,努力打造新时代智慧服务,提升图书馆的服务水平和用户满意度。

1 数据驱动理论解构及应用预设

近年来,图书馆进一步加快了自身数字化建设的步伐,致力于为用户提供各类数字资源和服务,不仅让用户体验到了便捷的知识服务,也帮助图书馆更好地掌握了用户使用行为,从而有针对性地定制智慧服务内容,构建契合用户使用习惯和行为偏好的智慧服务体系。

1.1 数据化理念与数据应用思维

1.1.1 数据化理念。数据化理念指的是将图书馆的整个服务和管理过程进行数据化分析,包括图书馆资源数据化、用户基本信息数据化,用户使用记录数据化三个方面。数据化理念有别于传统的数据统计,是利用大数据技术对大量数据进行搜集、分析、处理、应用的深度挖掘行为,而非年度报表式的简单罗列统计。因此,数据化理念较传统的数据统计理念更有优势,能够为后续服务提供参考和预判,提升管理和决策的科学性。

1.1.2 数据应用思维。数据应用思维是将数据作为可利用的重要资源,通过数据分析问题、解决问题的一种应用思维模式。数据应用思维有以下几个特点:①借助全量数据客观反映事实。大数据技术是对全量数据进行分析,而不是仅对几个样本数据进行简单分析,因此,大数据可以更加客观全面地反映事物本身的性质和特征。②依靠海量数据计算概率。海量数据中有将近15%的数据没有价值可言,但这并不影响大数据计算的准确性,通过剔除无价值的数据,大数据采集分析剩余的数据就能精准测算概率。③通过数据推演形成关联。舍恩伯格指出,大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求,转而关注相关关系,人们只需知道“是什么”,而不用知道“为什么”,其意义在于数据推演将复杂的因果求证简单化、科学化,使资源与资源之间的关联性更强。④凭借智能驱动提供深刻洞见。智能驱动是一种智能思维,相较于传统的自然思维,智能思维借助物联网、云计算技术、社会计算、可视技术自动收集各类信息数据,再通过主动、立体、逻辑分析做出精准判断,为人们提供深刻洞见。近年来,图书馆在服务升级过程中收集了大量数据,却不重视如何通过数据挖掘实现知识服务的精准化。数据应用思维可以帮助图书馆从储存数据向利用数据转变,更好地利用数据资源。

1.2 数据驱动下的应用预设

数据驱动理念下,图书馆变被动为主动,通过收集数据、分析数据、应用数据,改变了传统以用户需求为导向的服务模式,转而通过应用预设提前感知用户的行为特征,为开展智慧化服务提供了数据支撑。具体而言,应用预设包括资源数字化应用、服务感知应用、馆员数据素养应用三个方面。

1.2.1 资源数字化方面的应用。图书馆要对现有的纸质资源进行数据化加工,并不断扩大数字资源的占比。同时,图书馆还要注重收集本馆自主建设的资源,鼓励用户在图书馆论坛创造和分享资源,结合“点餐”模式掌握用户的数字资源需求数据,建设更有保障、更加全面的数字资源库。

1.2.2 用户使用感知方面的应用。用户使用图书馆的行为数据是多方面的,而且是动态的,包括资源使用、到馆记录、学科服务、科研成果等。对用户使用行为进行数据感知,不能停留在简单的数据表面,而要对数据进行分析。例如,用户借阅了10本电子书籍,图书馆不能简单地将该数据作为阅读数据,而要深入分析哪些数据是用户阅读时间较长的书籍,哪些是用户泛泛而读的书籍。只有掌握精准数据,图书馆才能够提供精准服务。

1.2.3 馆员数据素养方面的应用。馆员素养水平直接影響智慧服务的质量,因此,图书馆要应用数据驱动理论,对馆员素养培训做出全面规划和安排,以提高馆员数据建设采集能力、存储能力、管控能力、智慧分析能力为目标进行定期培训和指导。

2 数据支撑平台构建与数据融合模式

高效率、高质量应用数据资源首先需要平台支撑,笔者认为,图书馆长期以来无法将海量数据进行充分应用的根本原因在于没有建设数据支撑平台。因此,笔者尝试构建图书馆数据支撑平台,推动各个层次的数据在平台进行交互使用。

2.1 数据支撑平台构建

图书馆数据支撑平台主要包含资源文献数据、用户信息数据、用户使用数据。数据支撑平台收集这些数据后纳入平台管理系统,三类数据之间彼此独立又相互交融,便于平台系统进行后台分析和前台应用。三类数据横向之间的关系为相互驱动,纵向之间的关系为垂直管理,可确保数据和服务的高效协作。数据支撑平台采用电子资源管理系统ERMS实现从采访到论证、从试用到评估、从付款到使用以及元数据收割的科学化流程。其中,资源数据支撑平台主要负责对图书馆的资源进行采集、分析、管理和应用,为资源数据应用奠定基础;用户数据支撑平台借助身份认证系统对用户基础信息数据进行采集,并构建用户个人信息库,实时更新用户最新信息;用户行为数据平台利用大数据技术对用户的资源使用、科研动态、入馆借阅、平台登录等信息进行记录,形成用户独有的个人行为信息脉络,全面展示用户的资源需求。

2.2 促使数据实现全面融合

笔者认为,数据支撑平台的主要任务是提供数据采集和交互支撑,在此基础上进行数据融合才能保证数据的高效利用,形成数据服务体系。

2.2.1 数据全面采集。数据包括图书馆的资源数据、用户的基础数据和行为数据,以及图书馆系统服务数据等。值得一提的是,图书馆要注意应用先进的大数据、云计算技术及可视化设备等对用户数据进行全过程采集,确保数据的准确性和全面性。

2.2.2 数据多向融合。搜集数据不是目的,利用数据才是目的。因此,图书馆要依托数据支撑平台系统所收集的信息,借助系统功能进一步实现深度挖掘,当分析某一类数据无法得出准确结果时,通过系统平台对另一类数据进行协同分析,从而得出精准结果。例如,图书馆对A用户的科研学术成果进行分析后,不能得出精准知识诉求,而图书馆融入用户的借阅行为、资源下载、活动参与等数据后,智能分析用户的行为特征和阅读偏好,就能更精准地判断出用户的知识诉求,再根据用户诉求提供更有价值的知识服务。

2.2.3 数据全面保障。数据支撑平台的运行离不开安全保障,因此,图书馆要构建数据安全保障体系,需从数据采集、分析、应用等流程进行管控,对物理措施、系统措施、平台措施、馆员措施进行严苛管理。此外,图书馆要为用户隐私提供数据保障,努力达成收集数据与尊重隐私二者之间的平衡,在为用户提供知识服务的同时保障个人权益。

3 基于数据驱动的智慧服务分析

在数据驱动和资源协同背景下,图书馆智慧服务体系注重从多个维度形成驱动数据,精准识别用户知识诉求,解决服务和诉求不对称问题,在需求侧和供给侧同时实现智慧服务。

3.1 细化知识粒度

知识粒度也被称为信息粒度。在图书馆知识体系中,所有信息对象的总和可以被看作知识粒度。知识粒度的粗细决定了图书馆服务的精细化程度。图书馆如果能够进一步细化知识粒度,就能更智慧地记录和识别用户知识诉求。例如,一本书可以被看作一个知识粒度,也可以按章分为十个知识粒度,也可以按节分成一百个知识粒度。知识粒度被细化后,对应的服务数据记录也会细化,从而提升资源利用率和用户满意度。

3.2 关联知识单元

在细化知识粒度的基础上,图书馆的知识单元数量越来越多,如何帮助用户在海量的知识单元中快速搜寻和定位目标信息,成为图书馆知识服务的重中之重。关联知识单元可以较好地解决知识冗杂问题,提供多元一体知识服务体系。图书馆利用多维标签标注功能,打造放射状知识图谱,将网络空间的海量信息提取出来供用户选择。同时,图书馆应不断提升知识的单元化、标引化和聚合化水平,让用户能够轻松获得全面、精准、有效的关联化知识。

3.3 再生知识服务

当前,人们已经进入后知识时代,更加迫切需要获得智慧知识服务。再生知识服务是在技术和需求两个层面实现图书馆知识产品和服务的创新。在技术层面,图书馆利用大数据、云计算、人工智能等技术,对传统的服务流程和模式进行重塑,从而再生知识服务体系;在需求层面,图书馆结合社会知识服务发展方向和用户知识诉求意愿,再生服务驱动要素,变需求驱动为数据驱动,实现功能转型与服务嵌入,提升用户的活跃度与归属感,推动服务产品创新。

4 结语

综上所述,在大数据时代,图书馆毫无疑问要朝着数据驱动方向发展,提供基于数据信息的智慧服务。目前,大部分地区的图书馆尚未认识到数据信息对提供知识服务的深刻意义和重要作用,图书馆智慧服务建设依然任重道远。接下来,图书馆要致力于构建数据应用体系,从数据驱动理论入手,结合图书馆发展方向进行应用预设,通过构建数据支撑平台实现图书馆数据的全面融合,并在此基础上为用户提供多元智慧服务,满足用户潜在的知识诉求,将图书馆服务推向更高的发展阶段。

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(编校:崔 萌)

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