大数据时代图书馆学科服务模式探析,该文是关于大数据时代类论文范文素材跟图书馆和模式探析和学科类论文范文素材.
大数据时代论文参考文献：
杨振力
（大连外国语大学图书馆,辽宁大连116044）
[摘 要]在分析学科服务大数据背景的基础上,从学科服务链接方式、系统环境和服务价值3个方面分析大数据对学科服务的影响,以此为依据提出用户数据成为大数据时代学科服务模式的核心要素,并探讨大数据时代学科服务管理模式、功能构建等.
[关键词]图书馆学科服务大数据用户数据
[分类号]G258.6
1 学科服务大数据背景分析
2011 年5 月麦肯锡公司在《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》研究报告中首次提出大数据的概念,随后大数据进入各领域的视野之中,各类报告纷纷发布：《2012 年大数据技术生命周期》《分析：大数据在现实世界中的应用》《大数据：创造商业价值的大机会》等.各国政府也纷纷参与进来,2011 年韩国发布“智慧首尔2015”计划,提出“利用大数据解决市民小烦恼”、2012 年美国发布《大数据研究和发展倡议》[1]、英国政府发布了《开放数据白皮书》、日本制定和发布了《面向2020 年的ICT 综合战略》,重点关注大数据研究与应用.面对大数据如此迅猛的发展势头,适用于大数据应用的各类数据存储技术、挖掘技术、分析技术、处理技术、可视化技术等得到广泛研究,将各行业带入一个大数据时代[2].在大数据时代,与信息服务和数据处理密切相关的学科服务必然会受到大数据的影响[3],如何应用大数据成为学科服务在大数据时代首要解决的问题.
2 大数据对学科服务的影响
2.1 学科服务链接方式的转变
传统学科服务以“联”为主,以资源为纽带,通过资源的整合积极向用户推送学科资源.以“联”为主的链接方式是学科馆员经过了解用户的需求信息,收集学科信息,快速将信息传递给用户,但学科服务提供的方式是学科馆员经过信息或沟通交流方式产生用户需求的间接信息,然后围绕资源进行整合,向用户提供学科服务[4],而非用户信息行为产生的直接需求数据或由用户信息行为数据衍化而来的相关需求数据,并且服务节点之间是平面化结构,学科馆员与用户之间形成直线链接.
大数据环境下学科服务以“互”为主,以数据为纽带,通过资源的拉取,积极为用户挖掘学科资源,以“互”为主链接方式的特征是学科馆员经过对用户信息检索、信息获取等信息行为轨迹分析研究、聚类相关学科资源,并以此为基础,为用户提供学科服务,其学科服务提供的方式是经过用户信息行为数据分析直接获取其学科信息需求,学科服务节点之间形成互联的网状结构,通过大数据,学科馆员与用户之间、用户与用户之间相互联系.大数据让用户的信息行为有迹可循,同时也便于学科馆员发现用户之间的学科研究脉络和隐藏的网络关系.
2.2 学科服务系统环境的转变
传统学科服务系统环境的重要特征是微环境,学科服务以本馆用户为主体,强调嵌入式服务为主,突显个体服务特征,因而服务的系统环境是局部性的微观环境,用户之间的学科服务是独立的,整个微环境以学科资源为核心,学科馆员围绕学科资源营造服务系统[5].而大数据环境下的学科服务将用户纳入整个服务系统,围绕用户信息行为营造服务系统,具有动态宏观的系统结构,由于用户信息行为的不断输入输出,以用户信息行为为中心的学科服务系统也处于动态变化中,在用户自组织性的信息行为中通过大数据的系统互动作用使学科服务的系统环境形成一个复杂的、紧密联系的大系统环境[6].在学科服务的大系统环境中学科服务的一些要素是不断变化的,有些要素是相对稳定的,这些变化的和相对稳定的要素能使学科服务大环境具有自我形成结构和稳定存在的能力,从而形成行之有效的动态运行状态和模式,主动收集数据,以带动更多的数据进入学科服务的大系统环境,使系统中的数据通过分析和使用“活”起来,产生更有价值的数据,从而使学科服务的易用性和适应性越来越好.
2.3 学科服务价值的转变
传统的学科服务价值在于用户接受学科服务,学科服务经过创新服务方式、手段,运用相应的服务技巧,将学科资源推送给用户,使用户接受学科服务.而大数据环境下的学科服务通过用户信息行为数据分析,探寻用户的信息需求、信息习惯和服务要求,据此调整服务策略,整合服务要素,制定个性化信息产品,从而实现用户导向的学科服务价值[7].用户导向的学科服务价值使用户数据分析更加重要,体现在更高价值的用户交流、新用户需求分析报告、用户需求资源的重新分配、领先用户需求的资源整合,使数据成为学科服务的催化剂,在人与机器中逐步构建分析资源,实现从第三方用户信息行为数据获取信息线索,重新发现用户需求的学科资源外延,提升学科服务获取深度.另外,学科馆员如何从无序和有序的用户信息行为数据中识别用户的需求是大数据环境下学科馆员必备的职业技能[8].
3 大数据环境下的学科服务模式
3.1 学科服务模式的核心要素
用户数据成为大数据时代学科服务模式的核心要素,大数据从链接方式、系统环境和服务价值3个方面通过用户信息行为产生的用户数据影响学科服务.因而大数据时代学科服务首先要做的是收集用户数据,并对用户数据进行分类和管理,使用户数据能够被分析和使用,产生新的价值.传统用户数据的收集多来自用户自己在使用数据库时填的个人研究领域、学科分类等,但用户的研究是不断变化的,信息行为是动态的,因而用户在搜索信息时会表现出与研究领域、学科分类不同的信息行为特征,因而大数据时代学科服务要收集用户信息行为的动态数据,准确定位用户数据的价值和相对稳定性,对用户数据进行有效的分类[9].
大数据环境下用户数据分类可以从多个角度进行考量,并定性其数据价值.从用户数据所处的存储层次来看,用户数据可分为基础层、中间层和应用层.基础层通常存储最基本的原始数据,以用作其他数据研究的基础,其数据价值在于描述价值,通过基础层的数据,学科馆员可以描述用户的日常信息行为,因而学科馆员需要收集与学科服务目标紧密相关的基础层数据；中间层数据是基于基础层数据加工的用户数据,这些中间层数据可以根据不同的学科服务目标,按照不同的用户主体进行存放,其数据价值在于预测价值,用户数据的预测价值包括两种：一种是对某一个用户信息需求进行预测,为用户提供精确学科服务；另一种是对相串联的用户信息需求进行预测,扩大学科服务外延；应用层数据则是针对具体学科服务要求的应用,解决具体学科服务问题的用户数据分析和数据挖掘,实现数据的应用价值,使用户数据成为有用的“活”数据[10].
3.2 学科服务模式的管理方式
从用户数据的收集到管理实际上是用户数据的使用过程,通过数据的分类与重组实现学科服务的创新.大数据环境下学科服务模式的管理方式需要围绕核心要素即用户数据开展,首先根据用户数据建立用户属性标签,其次是根据学科服务要求应用用户属性标签.建立用户属性标签实质是“活”做数据收集,不但收集用户信息行为数据,还要预测用户接下来的信息需求,而应用用户属性标签的实质是“活”看属性标签,结合学科服务系统环境下的其他用户属性标签,灵活应用收集到的“活”数据,整合出能够更好地促进学科服务发展的数据.
用户属性标签的建立需要以基础层数据为依据,通过中间层数据来生成用户在特定信息行为中的个性化标签,标签的建立标准与学科馆员的服务经验紧密结合,即使通过模型来建立标签,其模型要素的甄选与设立也离不开学科馆员的服务经验,所以用户数据的属性标签是学科馆员经验判断的数据,但用户标签的建设需要将这些经验数据与大数据学科服务模式的系统环境结合起来,在对经验数据进行归纳总结的同时,充分考虑系统环境的影响,进行准确设定.对于大数据环境下的学科服务来说,用户的属性标签是多种多样的,如何将多样化的用户属性标签进行串联、归一才是大数据系统环境下学科服务的核心问题.用户属性标签的应用需要一个管理平台,因为在大数据时代学科服务系统环境下[11],用户是以属性标签的形式存在,学科馆员可以利用管理平台进行用户选择,根据选择用户的属性标签制定学科服务计划,对学科馆员来说,选择标签需要足够简单并且能够非常清楚地知道所选择标签具体代表的含义.
3.3 学科服务模式的功能构建
为了实现对用户属性标签集成化管理和学科服务智能化的需要,学科服务模式的平台功能包括以下4个方面[12]：多个系统间数据集成；在保证信息安全的前提下共享数据；良好的数据获取和推送机制；互动的数据交流功能.多个系统间数据的集成包括数据资源的集成和用户标签的集成管理,将散落在不同地方的数据集成起来,设计结构化的标签体系和分类体系,包括数据目录、数据多维分类属性及用户标签命名规范,使多源的数据被系统地规划和整理.当所有的数据文档实现集成管理时,如果想要实现安全的共享,即向需求用户在合适的时间推送恰当的数据,就必须通过多种类型的权限管理方式建立信息共享安全机制[13].当共享数据的量和质达到一定规模时,为了保证有价值数据在需要时能被有效地获取,学科服务模式需要构建良好的推送机制,通过强大的跨平台搜索功能,根据用户属性标签,将价值数据进行系统和关联的显性呈现,并以此派生出用户需求数据的知识关联图,即关于某一个主题数据的聚类显示,使学科馆员和相应主题研究用户对于所查询领域的数据有系统的了解.大数据学科服务模式同样需要互动交流功能,将后台的数据运行和前台的互动服务结合起来,现在常用的交流平台如专家库、交流社区、知识维基、博客、微博、微信等为大数据时代的学科服务模式提供了交流功能基础（见图1）.
4 结语
大数据时代的学科服务中,数据是平台功能的中心,学科服务的隐性功能和显性功能必须联系起来才能发挥最有效的服务功能,数据集成需要在平台的隐性功能区完成,数据交流在平台的显性功能区完成.数据共享、数据推送是平台隐性功能区与显性功能区通过数据联系才能实现.平台功能相互联系,互为基础,通过数据实现学科服务大数据服务功能.
参考文献：
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[11] 马晓亭.大数据时代图书馆数据整合系统构建研究[J].图书馆建设,2014（6）：83-87.
[12] 朱维乔.面向大数据的机构知识库构建模式创新研究[J].图书馆学研究,2014（7）：32-36.
[13] 黄国彬,郑琳.大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J].图书馆学研究,2015（7）：24-29.
杨振力男,1981年生.硕士,馆员.研究方向：图书馆服务.
（收稿日期：2016-03-14；责编：王天泥.）
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