覃利

摘 要：該文簡(jiǎn)述了大數(shù)據(jù)的相關(guān)知識(shí)，列舉了網(wǎng)絡(luò)時(shí)代圖書(shū)館的危機(jī)表現(xiàn)，并在此基礎(chǔ)上提出了圖書(shū)館應(yīng)借鑒大數(shù)據(jù)在其它領(lǐng)域的成功應(yīng)用，挖掘和利用圖書(shū)館用戶的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的服務(wù)，從而提升圖書(shū)館的能見(jiàn)度、競(jìng)爭(zhēng)力和吸引力。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析 圖書(shū)館服務(wù)

中圖分類(lèi)號(hào)：G250.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2015）09（a）-0174-02

美國(guó)數(shù)據(jù)可視化專(zhuān)家尼古拉斯·費(fèi)爾頓認(rèn)為大數(shù)據(jù)是“超出了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理工具處理能力的大型復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，并通常被認(rèn)為是數(shù)字時(shí)代創(chuàng)造大量的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和逐步完善，日志、微博、視頻、圖片、郵件的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)。根據(jù)IDC2011年統(tǒng)計(jì)，每?jī)赡耆蛐畔⒎叮瑑H在2011年一年，全球被創(chuàng)建和被復(fù)制的數(shù)據(jù)總量為1.8ZB。到2020年這一數(shù)值估計(jì)將增長(zhǎng)到35ZB。去年百度每天處理的數(shù)據(jù)量相當(dāng)于5000個(gè)國(guó)家圖書(shū)館，阿里集團(tuán)已經(jīng)積攢了超過(guò)100PB已處理過(guò)的數(shù)據(jù)，等于104857600GB，相當(dāng)于4萬(wàn)個(gè)西雅圖中央圖書(shū)館，大約580億本藏書(shū)的數(shù)據(jù)量。

為迎接大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，各國(guó)政府和相關(guān)行業(yè)都在積極制定和布局戰(zhàn)略規(guī)劃。2012年3月，美國(guó)政府制定了一個(gè)大數(shù)據(jù)研發(fā)計(jì)劃，投資額度為6億美元，歐盟也有類(lèi)似的舉措。中國(guó)于2012年10月成立了以探索大數(shù)據(jù)科技為核心的大數(shù)據(jù)專(zhuān)家委員會(huì)。騰訊在天津建立了亞洲最大數(shù)據(jù)中心，百度創(chuàng)建了大數(shù)據(jù)處理中心，新浪推出了可以提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析服務(wù)的微博產(chǎn)品。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，擁有大量資源和數(shù)據(jù)的圖書(shū)館的使用已出現(xiàn)了下降的趨勢(shì)，一些歐洲國(guó)家的圖書(shū)館面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。開(kāi)放的網(wǎng)絡(luò)資源和原生數(shù)字資源使圖書(shū)館資源中心地位有逐步被取代的危險(xiǎn)；搜索引擎使圖書(shū)館書(shū)目邊緣化，圖書(shū)館作為信息門(mén)戶的地位在下降；類(lèi)似百度知道的網(wǎng)絡(luò)百科和咨詢服務(wù)，使圖書(shū)館的參考咨詢服務(wù)面臨挑戰(zhàn)；社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、電子書(shū)的出現(xiàn)使傳統(tǒng)圖書(shū)館服務(wù)日益弱化，圖書(shū)館服務(wù)模式的改變迫在眉睫；在線學(xué)習(xí)和開(kāi)放教育的普及也對(duì)傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式形成沖擊。發(fā)現(xiàn)中，訪問(wèn)實(shí)體圖書(shū)館和網(wǎng)上圖書(shū)館的人數(shù)都在下降，圖書(shū)館在線咨詢的數(shù)量也在減少，圖書(shū)館的發(fā)展存在著如何聚集人氣、留住用戶的危機(jī)問(wèn)題。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)無(wú)時(shí)不在，無(wú)處不在。每個(gè)人都處于一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)海洋中，圖書(shū)館只是這個(gè)龐大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)而不再是用戶發(fā)現(xiàn)信息資源的唯一入口。面對(duì)圖書(shū)館危機(jī)，借鑒大數(shù)據(jù)在其它領(lǐng)域應(yīng)用的成功模式，圖書(shū)館要積極探索以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智能服務(wù)模式，促進(jìn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用信息技術(shù)識(shí)別、分析并挖掘隱含在用戶在利用圖書(shū)館的行為中的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息，了解用戶的想法，推斷出用戶檢索及閱讀方面的喜好和習(xí)慣，制定戰(zhàn)略規(guī)劃，創(chuàng)新和重構(gòu)圖書(shū)館服務(wù)體系，促進(jìn)行業(yè)發(fā)展，從而在大數(shù)據(jù)時(shí)代實(shí)現(xiàn)華麗轉(zhuǎn)身。

1 利用大數(shù)據(jù)建立“數(shù)據(jù)找人”的個(gè)性化圖書(shū)館模式，提升圖書(shū)館的能見(jiàn)度

大數(shù)據(jù)在利用數(shù)據(jù)找人方面有其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。例如：大數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)曾幫助奧巴馬在2012年美國(guó)大選中大獲全勝。其分析師依據(jù)選民的住址、家庭背景、家庭狀況等數(shù)據(jù)分析出選民的性格特征從而有針對(duì)性開(kāi)展競(jìng)選游說(shuō)，以較低的成本獲得了大選的成功。在“人找數(shù)據(jù)”的傳統(tǒng)圖書(shū)館利用模式中用戶往往存在如何查找的困惑。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，圖書(shū)館是數(shù)據(jù)資源中心，應(yīng)注重建設(shè)以用戶數(shù)據(jù)研究為核心的個(gè)性化圖書(shū)館。圖書(shū)館應(yīng)加強(qiáng)用戶研究和交互數(shù)據(jù)的使用，通過(guò)分類(lèi)和聚類(lèi)、語(yǔ)義網(wǎng)和情感分析等數(shù)據(jù)處理方式進(jìn)行跟蹤服務(wù)、精準(zhǔn)服務(wù)等；依據(jù)用戶的喜好和需求建立用戶模型，從多渠道切入用戶的應(yīng)用；面向不同用戶提供有針對(duì)性的服務(wù)，改進(jìn)用戶體驗(yàn)，提升個(gè)性化服務(wù)的水平。努力從傳統(tǒng)的以資源為中心的“人找數(shù)據(jù)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐匀藶橹行牡摹皵?shù)據(jù)找人”模式，不斷提高資源的能見(jiàn)度，從而提高圖書(shū)館的能見(jiàn)度。

雖然企業(yè)的目的是為了贏利，圖書(shū)館的目的是為用戶提供公益服務(wù)，但兩者在“以用戶為中心”以及“如何滿足用戶的需求，節(jié)省用戶費(fèi)用”兩方面具用共同點(diǎn)。因此，大數(shù)據(jù)也為圖書(shū)館管理者更深入、更準(zhǔn)確地了解用戶行為和圖書(shū)館資源利用情況，提高自身服務(wù)和管理水平提供了寶貴的數(shù)據(jù)和手段。例如：分析圖書(shū)上架后借閱情況的變化，可以看到隨著時(shí)間的變化一部分圖書(shū)的流通率很快下降，而另外一部分圖書(shū)流通率的變化是緩慢的，據(jù)此書(shū)籍的剔舊年限不應(yīng)是一刀切而應(yīng)是有所區(qū)分的。對(duì)于外借圖書(shū)進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì)，而不只是統(tǒng)計(jì)一個(gè)總的流通量，可以找到借閱率非常高和非常低的圖書(shū)種類(lèi)，采購(gòu)部門(mén)在預(yù)訂時(shí)可以據(jù)此增加熱門(mén)圖書(shū)采購(gòu)的品種和數(shù)量，減少不受歡迎的圖書(shū)采購(gòu)的數(shù)量和種類(lèi)。

2 利用大數(shù)據(jù)分析用戶的行為模式，增強(qiáng)圖書(shū)館的核心競(jìng)爭(zhēng)力

淘寶數(shù)據(jù)魔方是一款基于淘寶業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品，它可以分析淘寶消費(fèi)者瀏覽、交易、收藏、搜索等數(shù)據(jù)和消費(fèi)者特性，從而掌握消費(fèi)者的足跡以及消費(fèi)偏好，有利于分析競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，研究消費(fèi)者行為，提高銷(xiāo)售的針對(duì)性?！翱峁芬魳?lè)”通過(guò)相似的用戶組推斷出每個(gè)年齡段用戶喜愛(ài)哪一首歌，喜歡哪一類(lèi)電影；“迪卡儂”可以通過(guò)其各地商店銷(xiāo)售數(shù)據(jù)準(zhǔn)確判斷消費(fèi)者對(duì)運(yùn)動(dòng)品牌的不同喜好，從而在全國(guó)各地智能地調(diào)整庫(kù)存策略；著名的沃爾瑪?shù)摹捌【坪湍虿肌卑咐ㄟ^(guò)分析消費(fèi)者行為規(guī)律，找出購(gòu)物之間的相關(guān)性，并調(diào)整超市商品陳列方式，從而獲得銷(xiāo)售收入的增長(zhǎng)。

圖書(shū)館和超市有很多共同點(diǎn)，圖書(shū)館應(yīng)把用戶作為消費(fèi)者看待，通過(guò)大量行為數(shù)據(jù)挖掘以了解用戶的行為模式，圖書(shū)館應(yīng)注重收集用戶行為日志（包括用戶的借閱記錄、信息數(shù)據(jù)庫(kù)、離線數(shù)據(jù)等），分析不同用戶群體的借閱行為的差異，通過(guò)用戶的檢索記錄分析用戶的資源需求，利用用戶數(shù)據(jù)庫(kù)分析用戶的研究動(dòng)向等，以提高圖書(shū)館行業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。例如：解析OPAC用戶檢索，包括關(guān)鍵詞的使用頻率、檢索命中的結(jié)果數(shù)量、點(diǎn)擊了哪些檢索結(jié)果記錄及圖書(shū)的預(yù)約及續(xù)借情況等，可以了解讀者感興趣的內(nèi)容和檢索習(xí)慣；如果某種書(shū)的預(yù)約人數(shù)較多，這意味著需要增加購(gòu)買(mǎi)量；有些書(shū)被大量續(xù)借，則說(shuō)明需要調(diào)整借還時(shí)間。

3 利用大數(shù)據(jù)抓住有效數(shù)據(jù)贏得用戶，提高圖書(shū)館的吸引力

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，即時(shí)通訊、博客、微博、微信、社交網(wǎng)絡(luò)、搜索引擎等已成為網(wǎng)民使用最多的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，據(jù)統(tǒng)計(jì)，亞馬遜公司銷(xiāo)售收入的30%來(lái)自“猜你喜歡”推薦引擎，其口號(hào)是“最成功的書(shū)籍推薦應(yīng)該只有一本書(shū)，就是用戶要買(mǎi)的下一本書(shū)”；基于社交網(wǎng)絡(luò)的一家新創(chuàng)建的音樂(lè)網(wǎng)站利用用戶關(guān)系數(shù)據(jù)，挖掘其朋友圈及音樂(lè)喜好，并積極推薦他們可能喜歡的音樂(lè)。圖書(shū)館用戶的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和利用圖書(shū)館資源的日志數(shù)據(jù)是圖書(shū)館非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的重要組成部分，在大數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)代應(yīng)重視收集有關(guān)用戶的數(shù)據(jù)，在掌握數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上做好有針對(duì)性的服務(wù)，從而提高圖書(shū)館對(duì)用戶的吸引力。

總而言之，大數(shù)據(jù)時(shí)代為圖書(shū)館的發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇，但是用戶需求和選擇的多樣化使圖書(shū)館服務(wù)遇到了瓶頸，圖書(shū)館應(yīng)充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的歷史機(jī)遇，開(kāi)發(fā)更深入、更廣泛的資源集成、數(shù)據(jù)集成、知識(shí)集成、服務(wù)集成的智能成果，從而實(shí)現(xiàn)從資源管理到智能服務(wù)的飛躍。

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