陳顯龍

（東莞理工學院城市學院，廣東 東莞 523419）

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基于大數(shù)據(jù)輿情分析的圖書館信息增值服務(wù)

陳顯龍

（東莞理工學院城市學院，廣東 東莞 523419）

［摘 要］目前大數(shù)據(jù)技術(shù)在各行各業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用，而圖書館信息服務(wù)仍處于傳統(tǒng)的模式中，本文把大數(shù)據(jù)輿情分析與圖書館信息服務(wù)結(jié)合起來進行了淺析，首先介紹了大數(shù)據(jù)與輿情分析的概念，其次簡述了圖書館信息增值服務(wù)的內(nèi)涵，最后就如何實現(xiàn)大數(shù)據(jù)輿情分析下的圖書館信息增值服務(wù)進行了探討。本文對圖書館從業(yè)人員提升業(yè)務(wù)水平有一定的積極意義。

［關(guān)鍵詞］大數(shù)據(jù)；輿情分析；圖書館；增值

0　引 言

近兩年來，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為全民關(guān)注的一個名詞，各行各業(yè)紛紛投身大數(shù)據(jù)的熱潮，政府部門也相繼啟動各種大數(shù)據(jù)項目。而當前現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心技術(shù)不能完全滿足大數(shù)據(jù)的需求，這就有可能會引發(fā)IT界的技術(shù)革新、架構(gòu)重構(gòu)等問題。目前輿情服務(wù)正在進行行業(yè)規(guī)范和整合，基于大數(shù)據(jù)的輿情分析，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以精準地掌握各項事態(tài)的發(fā)展，從而有利于得出正確結(jié)論，作出精準預(yù)測。 這樣的形勢為圖書館信息服務(wù)的發(fā)展帶來了機遇和挑戰(zhàn)，將基于大數(shù)據(jù)的輿情分析與傳統(tǒng)的圖書館信息服務(wù)相結(jié)合，可以挖掘用戶潛在的知識需求，拓展圖書館信息服務(wù)的渠道，衍生出新的信息增值服務(wù)，達到圖書館資源、服務(wù)、用戶三者之間的有機結(jié)合，推動行業(yè)的發(fā)展。

1　大數(shù)據(jù)與輿情分析

1.1大數(shù)據(jù)的概念

大數(shù)據(jù)這一概念是在2011年5月首次提出的，但是到目前為止人們對于大數(shù)據(jù)的概念、內(nèi)涵等有著多種的定義與理解，并未形成一個統(tǒng)一的規(guī)范。通過比較不同的概念會發(fā)現(xiàn)，盡管各種定義在對大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵的具體表達中會有所不同，但普遍存在這樣一個共識:大數(shù)據(jù)是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。下面筆者從大數(shù)據(jù)的內(nèi)容和應(yīng)用上談一下自己的認識。

首先，大數(shù)據(jù)從內(nèi)容上包含了三種類型的數(shù)據(jù)，即結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指能夠用統(tǒng)一的邏輯結(jié)構(gòu)表示的數(shù)據(jù)，如數(shù)字、符號等，反之則為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如郵件、視頻、論壇帖子等。而半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)與上面兩種不同，它雖然是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但結(jié)構(gòu)變化很大，無法在數(shù)據(jù)庫中簡單地建一個表與之對應(yīng)，如智能設(shè)備、社交網(wǎng)站等會產(chǎn)生大量的半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在當前這樣一個網(wǎng)絡(luò)社會中，人們所面對的信息更多的半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)的分析是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘工具的短板，也正是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的新型企業(yè)的優(yōu)勢。

其次，從大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)并不是靜態(tài)地存儲與展示數(shù)據(jù)，而是動態(tài)地對數(shù)據(jù)進行高速、實時分析。如在對圖書館用戶需求分析的過程中，可以結(jié)合用戶往日的閱讀行為、查詢記錄等，運用大數(shù)據(jù)技術(shù)實時預(yù)測出用戶的需求。在實際應(yīng)用中，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用往往與云計算相結(jié)合，云計算所特有的高速、分布式處理技術(shù)、云存儲技術(shù)等是大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進行挖掘的基礎(chǔ)和依托。

1.2輿情分析

輿情分析就是對某個問題相關(guān)的輿情進行深層次的分析研究，最終得到相關(guān)結(jié)論的過程。舉例來說就是，當一件事情發(fā)生后，人們通過網(wǎng)絡(luò)、電視、報刊等途徑了解事情發(fā)生的詳情，隨之對其進行抨擊，或同情、或感性、或理性的評論，對這些評論進行分析、匯總，識別其中的關(guān)鍵信息，作出有利于事態(tài)發(fā)展的正確決定。輿情的收集渠道有多種，如報刊、門戶網(wǎng)站、論壇、微博等。

傳統(tǒng)輿情分析，依賴隨機采樣，采用模式識別、自然語言處理等技術(shù)，來得出相關(guān)結(jié)論，作出態(tài)勢預(yù)測，具有單一化、靜態(tài)化的缺點。而基于大數(shù)據(jù)的輿情分析，在傳統(tǒng)的基礎(chǔ)上，采集更多的相關(guān)數(shù)據(jù)，對所有的輿情信息進行量化，可以得出超出人類經(jīng)驗的精準化結(jié)果。如中國足球隊在時隔15年后再次進入12強的機率，傳統(tǒng)分析為32.7%，而結(jié)合了專業(yè)數(shù)據(jù)、隊員信息、天氣情況等各項指標的大數(shù)據(jù)分析，結(jié)果則為86.2%。

2　圖書館信息增值服務(wù)

圖書館信息服務(wù)實質(zhì)上就是實現(xiàn)信息的傳播、交流、增值的過程。圖書館為用戶提供了紙制的、網(wǎng)絡(luò)的文字、圖像、視頻等信息，用戶對這些信息篩選、整理，使這些信息成為自己需要的有用信息，同時對這些信息分析、研究、判斷，使其效用與價值得到更大的發(fā)揮，從而實現(xiàn)信息的增值。

具體來說，信息的增值主要包括三個方面:一是量的增值；二是質(zhì)的增值；三是信息的使用價值。在實際工作中，對大量同類微觀信息的分析、加工，就可以獲得潛在的宏觀信息，通過量的積累，來產(chǎn)生質(zhì)的變化，微觀信息就會得到增值。同時在信息的增值過程中，隨著信息反映出來的新問題，人們需要及時作出新決策，在新的經(jīng)營決策中實現(xiàn)信息價值的再利用，也就是信息的二次增值。

對于圖書館的信息增值服務(wù)，圖書館工作人員要在傳統(tǒng)圖書館對信息產(chǎn)品簡單的供給和接受模式基礎(chǔ)上，開展更多個性化、差異化的服務(wù)。圖書館擁有海量的紙質(zhì)資源與數(shù)字資源，如何將這些資源共享，利用基于大數(shù)據(jù)的輿情分析來增強信息的價值和創(chuàng)造力，實現(xiàn)圖書館資源信息的增值？下面筆者從3個方面來進行簡要探討。

3　基于大數(shù)據(jù)的圖書館信息增值服務(wù)的實現(xiàn)

3.1樹立“大數(shù)據(jù)思維”，拓展用戶主體

大數(shù)據(jù)時代帶給人們的不僅是先進的技術(shù)與工具，更重要的是一種新的思維模式——大數(shù)據(jù)思維。大數(shù)據(jù)關(guān)注的從來都不是局部、單線的的信息來源，而是盡可能多地拓展收集信息源，這樣最后得到的結(jié)論才能更精準。同樣，基于大數(shù)據(jù)的理念，圖書館應(yīng)將服務(wù)用戶延伸到社會的各個領(lǐng)域，如政府、企業(yè)等，將服務(wù)內(nèi)容延伸到輿情分析、預(yù)警，決策制定等事件處理的各個環(huán)節(jié)。

3.2打造信息資源輿情監(jiān)測分析平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化

圖書館工作人員應(yīng)將大數(shù)庫技術(shù)與云計算技術(shù)結(jié)合，為政府和企業(yè)打造共享數(shù)據(jù)平臺，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通以及對輿情的實時監(jiān)測分析。這樣就能夠解決各系統(tǒng)之間的“孤島”狀態(tài)，從數(shù)據(jù)收集、挖掘到數(shù)據(jù)提取、報表等，將各個系統(tǒng)數(shù)據(jù)、技術(shù)共享，實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)價值的最大化。

下面筆者簡單描述一下數(shù)據(jù)平臺的具體實現(xiàn)方式。數(shù)據(jù)平臺利用物理服務(wù)器，搭建若干虛擬機，并基于NAS、IP SAN、FCS SAN等技術(shù)，架構(gòu)虛擬化存儲體系。同時在此云平臺的基礎(chǔ)上，架構(gòu)輿情監(jiān)測分析系統(tǒng)。如圖1所示，平臺底層為基礎(chǔ)資源服務(wù)（IaaS），主要包括虛擬存儲、虛擬服務(wù)器等；中間層為平臺即服務(wù)（PaaS），主要為平臺提供大數(shù)據(jù)服務(wù)及相應(yīng)的技術(shù)組件完成輿情監(jiān)測分析的功能，如網(wǎng)頁爬蟲組件、輿情分析組件、日志服務(wù)等；最上層為軟件即服務(wù)（SaaS），為用戶提供輿情應(yīng)用服務(wù)。

圖1　信息輿情監(jiān)測分析平臺

3.3以用戶為導向，提升深層服務(wù)能力

圖書館應(yīng)當利用用戶閱讀的行為偏好，對用戶進行行為分析。在大數(shù)據(jù)時代，用戶行為數(shù)據(jù)主要由5個活動步驟產(chǎn)生:閱讀服務(wù)需求、閱讀活動信息采集、閱讀模式選擇、閱讀活動開展以及用戶閱讀反饋。圖書館應(yīng)根據(jù)用戶閱讀活動的生命周期，對行為數(shù)據(jù)進行采集、分析、決策等。同時在采集數(shù)據(jù)時應(yīng)盡量減少采集的盲點，提高采集數(shù)據(jù)的精桷性、及時性。通過對用戶行為數(shù)據(jù)的輿情分析，就可以勾勒出每一個用戶的“數(shù)字剪影”，洞悉用戶的需求，從而為用戶提供個性化、深層化的服務(wù)。

當前智能手機已經(jīng)成為大量用戶的必備工具，所以圖書館還應(yīng)在手機APP端作好文章，拓展采集數(shù)據(jù)的廣度和深度，增強數(shù)據(jù)的可用性。

4　結(jié) 語

筆者預(yù)見，隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的深入，圖書館必將迎來新的發(fā)展。當然，圖書館信息服務(wù)的發(fā)展離不開專業(yè)人才的參與，而目前圖書館行業(yè)的人才結(jié)構(gòu)仍有些傳統(tǒng)和單一。因此圖書館還應(yīng)重點加強對數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)和引進，積極參與技術(shù)研發(fā)，為行業(yè)的發(fā)展打好堅實的基礎(chǔ)?？傊?，圖書館作為提供公共服務(wù)資源的部門，必須承擔起信息傳播的責任，通過對數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、分析、解讀，探索出一條為用戶提供多元化信息服務(wù)的發(fā)展之路。

主要參考文獻

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doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.12.127

［中圖分類號］G252.65

［文獻標識碼］A

［文章編號］1673-0194（2016）12-0188-02

［收稿日期］2016-05-20

［基金項目］東莞理工學院城市學院青年教師項目（2014QJZ005Z）。