基于小数据的图书馆精准服务研究述评

2019-02-06 03:56陶海柱
河南图书馆学刊 2019年12期
关键词:精准服务述评图书馆

关键词:小数据;图书馆;精准服务;述评

摘 要:小数据分析有利于提高图书馆个性化服务的精准度,但受观念、知识、行动、经验等方面的制约,图书馆应用小数据还存在诸多问题。文章对有关小数据的研究成果进行了统计分析,介绍了国内外的研究现状,探究了小数据研究和应用的困境,提出了图书馆基于小数据开展精准服务的策略。

中图分类号:G251.6文献标识码:A文章编号:1003-1588(2019)12-0103-04

1 数据统计与分析

1.1 中国知网相关研究数据

笔者在中国知网以图书馆和小数据为检索词,设置发文时间段为2015—2018年,共检索到相关研究论文29篇,具体内容如表1所示。

首先,从研究数量和发表刊物级别加以分析。本次检索到的全部研究成果数据仅有29条,其中发表在核心期刊的有16篇,且论文作者比较集中。由此可见,关于该课题的研究数量极为有限,学界对该课题的关注度还不够。但是,约55%的论文发表在核心期刊,在一定程度上肯定了该课题研究的学术价值和现实意义。其次,从研究主题加以分析。基于小数据的图书馆精准服务研究的重点问题包括:如何提升服务质量;如何科学采集、管理小数据;如何利用小数据准确发现和预测读者的兴趣和需求,实现精准服务;如何利用小数据进行学科服务、科研服务、创客教育等服务创新等。再次,从研究视角和宗旨加以分析。该课题的研究以图书馆个性化精准服务为目标,旨在提升服务质量和水平;以读者兴趣发现与预测为目标,通过采集、管理和分析小数据了解读者使用图书馆资源的态势、把握读者的阅读兴趣;以大数据与小数据的融合为基本方略,利用小数据分析个案,大数据把控全局,通过大、小数据的融合,整合资源,为读者提供个性化精准服务,为图书馆建设提供科学的决策依据。

1.2 爱思唯尔、施普林格等数据库相关研究数据

笔者在爱思唯尔数据库中进行检索,检索步骤为在“Year(s)”中输入“2014—2018”,在“Title,abstract or keywords”中输入“small data”,共检索到43,514条数据,这些研究数据的类型分布情况如表2所示。

笔者还在施普林格数据库中进行了检索,检索步骤为在“with the exact phrase”中输入“small data”,在起止时间栏中输入“2014”至“2018”,共检索到5,802条数据,这些研究数据的学科分布情况如表3所示。

从表2、表3可以看出:其一,近年来,关于小数据的研究保持稳定增长态势。其二,研究成果形式主要是学术论文(科研论文、文献综述等)、会议论文(会议纪要、会议报告等)、图书章节、短篇报道等。其三,小数据研究主要分布于计算机科学、工程学、数学、生命科学、医疗与公共健康、物理学、地球科学等领域。这些数据凸显了小数据研究的巨大潜力和广阔前景,同时也反映出图书馆学领域内的小数据研究还比较薄弱,尚需大力挖掘。

2 研究进展

2.1 国外研究动态

较早关注小数据重要性的是美国康奈尔大学计算机科学教授Estrin Deborah,他从医学角度提出小数据源于个体的活动轨迹,通过提取和分析个体的活动轨迹能为患者创建个人健康画像,从而为及时发现和预测健康问题提供重要的决策参考。随后,关于小数据的研究在诸多学科领域迅速蔓延开来,其理论内涵及应用实践也得到不断丰富和拓展。在图书馆服务实践中,小数据和大数据各有所长。大数据的核心价值在于宏观分析和总体控制,即對关系到图书馆发展规划、图书馆服务模式选择、读者阅读需求研判、用户管理等问题进行宏观分析和决策参考;而小数据的核心价值在于微观分析和个别管理,即在读者许可的范围内利用监测技术、传感器网络技术等实时追踪、采集、存储、分析读者个体的物理位置信息、社交活动、阅读行为、网络浏览痕迹等“数据面包屑”,为图书馆做出正确判断和准确预测提供有价值的参考。因此,图书馆在决策过程中加强小数据与大数据应用的结合和共享,把小数据作为大数据的重要补充,能有效提高大数据决策的效率和精确度。

2.2 国内研究动态

国内研究者通常把小数据看作是针对个体用户的全方位、多层次行为模式和情景感知的全部数据集合[1],进而把图书馆小数据看作是以读者为中心的高价值、多类型、数量有限和即时更新的数据集[2],陈臣则进一步根据小数据的价值总量、密度、可靠性和可用性将其划分为读者个体特征数据、读者行为监控数据、第三方共享数据和外围社会化数据四个层次[3]。概言之,学界对图书馆小数据的研究主要聚焦在小数据的采集、管理和应用三个方面。

2.2.1 小数据的采集。李志芳等认为,图书馆小数据的采集内容包括用户在使用图书馆过程中产生的一切与思维和行为相关的数据,即包括与实际行为相关的物理行为数据、与思维相关的认知行为数据及用户行为间的关联数据等[4]。也有学者认为,采集内容不仅包括用户的基本特征数据和图书馆活动数据,还包括社交活动数据和第三方开放数据等[5]。图书馆可通过用户表达和行为感知两种方式采集用户数据[6],如:图书馆可借助个人移动终端、可穿戴设备、图书馆信息设备、社会信息服务设备等进行采集,也可通过相关软件获取用户地理位置信息的小数据,生成用户旅游地理位置的热图等[7]。

2.2.2 小数据的管理。从小数据分析、决策流程看,图书馆需要对采集的小数据进行存储、预处理及发现与预测读者需求等。对小数据的存储,较可靠又可行的做法是采用SQL与NoSQL融合的方式,即传统数据库技术与大数据技术相结合的形式[8],该方式可发挥二者的优势,对小数据进行有效存储。小数据预处理方法通常有以下三种:一是小数据标准化——采用统一的数据管理模式、数据结构及设备接口,提升小数据的规范性。二是过滤噪声信号——提升信噪比,剔除干扰数据,保证小数据的精确性。三是小数据清洗——补充残缺数据,纠正错误数据,删除重复数据及无效数据,保障小数据的有效性[9]。图书馆还要对预处理后的小数据进行分析,发现和预测读者需求,进而提高个性化服务的精准性。为此,有些学者专门设计了“读者兴趣发现模型”,如:刘庆麟设计了以标准标签理论为工具对读者阅读兴趣进行实时更新的模型[10],陈臣设计了读者阅读兴趣的发现与个性化服务定制系统等[11]。

2.2.3 小数据的应用。图书馆采集、存储、处理小数据是为了准确发现和预测读者的真实需求,其最终目标是将馆藏纸本、电子资源及数据、信息、知识资源与读者需求相匹配,为读者提供个性化精准服务。图书馆实现该目标的总框架是基于大数据配置资源,基于小数据提供服务[12],即利用大数据检索、获取、整合有用资源,利用小数据发现、预测读者需求,并以此为基础优化配置馆藏所有资源,为读者提供精准服务。为了实现该目标,一些学者提出了以下措施:构建完善的知识资源自动控制识别系统;构建读者自我发现和自我管理平台[13];构建以读者为中心的开放、平等和个性化的服务体系;构建基于小数据的CRM系统,与读者建立忠诚的客户关系体系[14];构建一站式检索服务平台[15];利用小数据优化电子文献选购、读者群体分析、信息咨询等服务工作[16]等。

3 研究困境及突破

3.1 研究困境

小数据研究在图书馆界的应用难有突破,关键在于观念、知识、行动、经验等方面存在着诸多障碍和局限:一是观念障碍。图书馆引入新技术会产生两种相反的效应:新技术的利用会给那些因循守旧、固步自封及学习能力弱的馆员带来压力,致使其身心俱疲,加剧职业倦怠;而新技术的利用也会给那些善于学习、勇于开拓进取、敢于突破自我的馆员带来机遇,激发其工作热情,增强其职业情感。图书馆应用小数据也面临这一问题,如果视小数据为压力,就容易滋生怀疑、恐惧、焦虑等消极心理和负面情绪,进而影响制度设计和实践行动。二是知识局限。计算机技术、物联网技术的发展及移动终端、可穿戴设备等的普及,推动了人类活动与信息空間、物理空间的深度融合和无缝衔接,进而使以读者为中心的小数据的产生成为可能,小数据研究也在很大程度上依赖于图书馆利用先进技术实现数据的挖掘、采集、管理和应用,但广大图书馆服务的践行者——图书馆员和从事图书馆学研究的科研人员似乎还不具备对小数据开展研究的相关技术和知识。三是行动障碍。小数据专注于用户的个性化,而图书馆服务则面向全体读者,更关注共性、普遍性,虽然小数据具有一定的代表性,但图书馆要将它放大并应用于服务全体读者则缺乏严谨性。如:图书馆在图书采选的过程中不仅要考虑个别读者的需求,还要考虑馆藏情况、专业设置与发展情况、其他读者的需求情况等。因此,如何利用小数据将个性化服务与普遍性服务相协同,如何将读者个体小数据与图书馆大数据相衔接,这些问题是图书馆在实践中面临的切实困难,亟待加以解决。四是经验局限。纵观国内外相关研究和实践的现状,虽然小数据研究在其他一些领域硕果累累,但在图书馆服务方面还没有形成成熟的理论和可普遍推广的模式,许多研究要么停留在“研究”阶段,要么仍处于一种“建模”状态,尚未付诸实践,因此,理论的不成熟和实践的滞后阻碍了小数据在图书馆界的应用。

3.2 突破上述困境的策略

3.2.1 平台开发与建设。以智慧服务为核心的智慧图书馆正在成为未来图书馆发展的新趋势,智慧图书馆建设离不开集信息检索、资源导航、参考咨询、开放存取、应用下载等服务于一体的智能平台,基于小数据的个性化精准服务也需要这种智能平台,图书馆只有利用这种平台,才能有效实现数据采集、管理和应用等诸多功能。因此,如何将小数据管理平台嵌入或融入智慧图书馆的智能平台,是一个值得图书馆深入探究的问题。

3.2.2 小数据的采集、管理和应用。小数据能否有效提高图书馆的服务质量取决于三个因素:采集、管理和应用。首先,虽然学界对如何采集小数据提出了许多设想,但由于小数据包含了诸多个体的所有活动信息,这些设想是否能保证采集数据的全面性、真实性、可靠性则有待商榷。其次,活的个体使关于该个体的小数据处于实时更新中,对这些实时更新、灵活多变的信息进行标准化、降噪及清洗,使其在动态变化中保持一种相对稳定的可用状态,这个过程充满了许多不确定性。再次,小数据应用的最终目的是发现和预测读者需求,并为读者提供精准服务,但图书馆在利用小数据的过程中也存在一些疑虑,如:如何保护读者隐私不受侵犯,确保图书馆提供的推介、推送等服务与读者真实需求相吻合,做到个性化服务的“适度”,避免引起读者反感,获取读者的实际需求,及时调整和优化服务内容等。

3.2.3 小数据与大数据的融合。小数据聚焦于对每个读者的个别、具体的认知,关注的是特殊性、个体性;而大数据聚焦于对所有读者的整体、共同的认知。此外,大数据还囊括了一切关乎图书馆建设和发展的数据信息,如馆藏资源情况、馆员情况、馆舍情况、图书馆管理制度实施情况、图书馆与馆外组织的协同情况等,因此,大数据关注的是普遍性、全局性。小数据与大数据的融合是图书馆提高服务精准度和决策有效性的重要途径,一方面,图书馆可运用小数据发现和预测读者的真实需求;另一方面,图书馆可运用大数据挖掘和整合与读者需求相匹配的资源信息,通过小数据与大数据之间的融合与联动,推动供需平衡,实现精准服务。但是,究竟如何实现小数据与大数据的融合与联动还需要图书馆开展进一步探索和研究。

3.2.4 图书馆基于小数据的个性化精准服务模式与方法。虽然已有部分学者探讨和设计了一些模式和路径,但毕竟还只是理论,理论推向实践还需要满足特定的主客观条件。因此,图书馆应从自身实际出发,以科学理论为指导,加强理论与实践的结合,推动模式建构和服务创新,并在实践中不断摸索、调整及推广。

3.2.5 转变馆员观念、提升馆员技能的措施与手段。基于小数据的图书馆精准服务归根结底还是人(馆员)对人(读者)的服务,小数据不过是工具和中介物。在数据挖掘、人工智能、虚拟现实等新技术不断发展的大环境下,图书馆应转变服务理念,提升服务技能,满足读者的多元化需求。一方面,图书馆要构建完善的制度,指引和敦促馆员转变观念,提升他们的服务技能;另一方面,馆员要理性判断形势,主动提高自身的综合素质和服务能力。

参考文献:

[1] 李立睿,邓仲华.“互联网+”背景下科研用户的小数据融合研究[J].图书情报工作,2016(3):58-63.

[2][14] 马晓亭,陈臣.基于可信小数据的图书馆个性化服务研究[J].图书情报工作,2015(4):70-75.

[3] 陈臣.基于小数据决策支持的图书馆个性化服务[J].图书与情报,2015(1):82-86.

[4] 李志芳.“互联网+”驱动下图书馆用户的小数据行为研究[J].图书馆理论与实践,2017(9):108-112.

[5][9] 王欣,张冬梅.大数据环境下基于高校读者小数据的图书馆个性化智能服务研究[J].情报理论与实践,2018(2):132-137.

[6] 陈廉芳.大数据环境下图书馆用户小数据的采集、分析与应用[J].国家图书馆学刊,2016(3):69-74.

[7][8] 杨晓刚,姜毅,张璡,等.基于大数据技术的用户小数据管理[J].情报理论与实践,2018(3):29-33.

[10][13] 刘庆麟.基于小数据的图书馆精准服务研究[J].图书馆工作与研究,2017(5):45-50.

[11] 陈臣.图书馆小数据读者个性化兴趣预测与发现模型的构建[J].图书馆论坛,2017(5):98-105.

[12] 牛勇.图书馆精准服务研究[J].图书馆学研究,2016(5):50-52.

[15] 于丽娟.大数据背景下高校图书馆小数据服务平台的搭建[J].四川图书馆学报,2017(4):22-25.

[16] 王昊.基于小数据的图书馆个性化服务研究[J].图书馆学刊,2016(6):102-104.

(编校:孙新梅)

收稿日期:2019-11-06

作者简介:陶海柱(1979— ),中原工学院图书馆馆员。

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