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基于大數據思維的圖書(shū)館電子資源服務(wù)研究
摘要：圖書(shū)館在提供資源和服務(wù)的過(guò)程中，會(huì )產(chǎn)生很多的相關(guān)數據。大學(xué)圖書(shū)館擁有豐富的電子資源，如何讓用戶(hù)充分利用成為關(guān)鍵。文章從本館電子資源服務(wù)實(shí)踐出發(fā)，通過(guò)對電子資源服務(wù)過(guò)程中所產(chǎn)生的各種數據的分析和挖掘，試圖利用大數據思維，找到數據間的相關(guān)關(guān)系，從而為促進(jìn)大學(xué)圖書(shū)館電子資源服務(wù)提供決策參考。
關(guān)鍵詞：大數據思維;電子資源服務(wù);大學(xué)圖書(shū)館
大數據是云計算之后迅速崛起的一個(gè)概念。關(guān)于大數據的研究，已經(jīng)滲透到各行各業(yè)。在CNKI數據庫中搜索篇名為“大數據”的文獻，共找到11，000余條結果。搜索篇名“圖書(shū)館 大數據”，共找到近300條結果。圖書(shū)館界對于大數據的研究無(wú)論是理論溯源，還是體系構建，甚至是問(wèn)題對策，都有較為深入的研究及論述。
圖書(shū)館在提供各種資源和服務(wù)的過(guò)程中，產(chǎn)生了各種量級的數據。其實(shí)，哪怕是針對有些看起來(lái)并不起眼的數據，只要我們利用大數據思維，就可以從中發(fā)現有價(jià)值的關(guān)聯(lián)，從而對圖書(shū)館的相關(guān)業(yè)務(wù)進(jìn)行分析研究，并為相關(guān)業(yè)務(wù)的開(kāi)展提供決策參考。筆者從鄭州輕工業(yè)學(xué)院圖書(shū)館(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“我館”)某個(gè)時(shí)間段的電子資源服務(wù)工作入手，進(jìn)行了基于大數據思維的大學(xué)圖書(shū)館電子資源服務(wù)形式、服務(wù)方法、服務(wù)內容等方面的研究。
一、大數據思維
和婷[1]指出：大數據思維，即大數據技術(shù)的哲學(xué)基礎或內在邏輯，其具有規律性、無(wú)偏性、關(guān)聯(lián)性和開(kāi)放性4個(gè)特征。規律性是指看似雜亂的海量數據里必然隱藏著(zhù)規律性的東西，每個(gè)數據背后都是對真實(shí)個(gè)體行為、心理、思想等的客觀(guān)記錄，會(huì )呈現規律性。無(wú)偏性是指大數據思維體現統計學(xué)的思維特點(diǎn)或者是對其的突破，隨著(zhù)大數據技術(shù)的出現與應用，人們發(fā)現直接研究總體比較可行。關(guān)聯(lián)性是指在進(jìn)行數據挖掘時(shí)，既要注重數據群內部數據集與數據集之間的關(guān)聯(lián)，更要注重數據群與數據群之間的關(guān)聯(lián)，以挖掘更多的隱性?xún)r(jià)值。開(kāi)放性是指對可能的結論先不帶預設、預期，而是按照已獲得驗證的可靠的科學(xué)方法和流程去做研究。
王君超[2]在對維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼思·庫克耶所著(zhù)《大數據時(shí)代》進(jìn)行研究后指出：大數據時(shí)代帶來(lái)的思維變革，在數據視覺(jué)化、關(guān)聯(lián)性思維和預測性思維等方面對傳統的思維發(fā)生著(zhù)影響。數據視覺(jué)化是指更加注重對碎片化信息的整合，在對信息把關(guān)過(guò)程中強化“把關(guān)人”的過(guò)濾、降噪功能，同時(shí)重視數據的視覺(jué)化，力求用更直觀(guān)、更生動(dòng)的形式呈現新聞中的大數據。關(guān)聯(lián)性思維是指利用不同形態(tài)文本之間的某種聯(lián)系，來(lái)建構(組合)或解構(反組合)其中的關(guān)系，并通過(guò)訴諸視覺(jué)而呈現出某種意義。預測性思維是指大數據的關(guān)聯(lián)思維同時(shí)也是一種預測性思維，而預見(jiàn)性則主要來(lái)自對大數據的分析。
由此，在本次實(shí)證研究中，筆者需要做的首先是找到盡可能多的數據，然后發(fā)現數據所呈現的規律及相互間的關(guān)聯(lián)，最后以開(kāi)放的態(tài)度去做預測及決策。
二、研究范圍界定
2.1 時(shí)間范圍和電子資源服務(wù)內容范圍界定
電子資源服務(wù)內容提供時(shí)間界定在2014年11月―2015年4月期間。
我館上述時(shí)間段內為全校師生所提供的數據庫利用網(wǎng)絡(luò )培訓、電子資源培訓、Web of Science專(zhuān)題講座以及為全校教師所提供的論文檢索報告服務(wù)(檢索全校教職工相關(guān)文獻被SCI、CPCI、EI等數據庫收錄情況，并依據檢索結果出具檢索報告)。
2.2 數據范圍界定
盡可能搜集相關(guān)的所有數據，其中包括：展板通知數據，電子屏通知數據，圖書(shū)館微博通知數據，圖書(shū)館主頁(yè)通知數據，電話(huà)通知數據;微博閱讀量、轉發(fā)量數據，主頁(yè)點(diǎn)擊量數據，相關(guān)數據庫點(diǎn)擊量數據;到場(chǎng)人員結構數據，到場(chǎng)人員人數數據等。
三、利用大數據思維研究大學(xué)圖書(shū)館電子資源服務(wù)
根據上述界定，筆者盡量將相關(guān)數據以表格的形式視覺(jué)化。表1為我館該時(shí)間段內所提供的電子資源服務(wù)相關(guān)情況。
3.1 圖書(shū)館電子資源利用講座數據分析
從序號1、4、6及7的數據可以看出，其中只有到場(chǎng)人數的差別。這是因為，這4次講座通知是放在一起發(fā)布的。那么，到場(chǎng)人數從2人到16人到5人到95人，是因為讀者到場(chǎng)的隨機性決定的，還是和其他因素有關(guān)呢?通過(guò)觀(guān)察通知方式，可以看到人數最多的序號7，比其他三次多了“電話(huà)”通知，事實(shí)上，這也正是造成到場(chǎng)人數差別的關(guān)鍵所在。
圖書(shū)館電子資源利用講座由圖書(shū)館內部相關(guān)部門(mén)所承擔，從往年的情況看，因為只是通過(guò)在圖書(shū)館大廳放置展板來(lái)進(jìn)行通知，所以到場(chǎng)人數要么沒(méi)有要么是寥寥數人。培訓1雖然增加了微博及主頁(yè)通知，但當時(shí)本館微博的粉絲數量?jì)H有220余人，而學(xué)生讀者又極少查看學(xué)校主頁(yè)，又因為放置于圖書(shū)館大廳的展板于培訓前一天才制作出來(lái)，所以?xún)蓚�(gè)人的到場(chǎng)數量就不足為怪了。為了增加到場(chǎng)人數，我們又制作了一塊大展板放置于校園主干道旁。及至培訓3，我們欣喜地發(fā)現到場(chǎng)人數增加到了16人，本以為是大展板的功勞，結果，通過(guò)調查發(fā)現其中另有奧妙。
原來(lái)，16人中有6人(38%)是通過(guò)展板看到通知的，而其他10人(62%)均來(lái)自于藝術(shù)設計學(xué)院，有兩位老師，8位研究生。其中一位老師從學(xué)校主頁(yè)看到了講座通知后就告訴了一位同事和自己的研究生，而后者認為該講座十分有用，于是也帶來(lái)了自己的研究生。我們由此得到啟發(fā)，認為即使在網(wǎng)絡(luò )時(shí)代，傳統的電話(huà)通知等方式依然可能是最有效的方式。序號4講座之前，我們直接打電話(huà)給藝術(shù)設計學(xué)院(該學(xué)院未開(kāi)設科技文獻檢索課程)，結果圖書(shū)館視頻報告廳座無(wú)虛席。
序號9的講座地點(diǎn)在科學(xué)校區，通知方式為展板、微博、主頁(yè)及圖書(shū)館電子屏通知。26人的到場(chǎng)人數中，最多的是通過(guò)圖書(shū)館電子屏通知而來(lái)，其次是通過(guò)微博通知，僅1人是通過(guò)主頁(yè)通知�？茖W(xué)校區逸夫圖書(shū)館2014年正式建成并投入使用，各方面的硬件設施相對完善。圖書(shū)館大廳的電子屏位置好，尺寸大，非常容易吸引讀者的目光，這顯然也是到場(chǎng)人數增加的一個(gè)重要因素。
3.2 論文檢索報告數據分析
為更好地服務(wù)我�？蒲泄ぷ�，為教師提供方便，受科研處委托，我館今年開(kāi)始負責檢索我校教職工相關(guān)文獻被SCI、CPCI、EI等數據庫收錄情況，并依據檢索結果出具檢索報告。出具檢索報告時(shí)間集中在2014年11月18日―11月24日進(jìn)行。由表1可以看出，該項服務(wù)通知的主頁(yè)點(diǎn)擊量為最高值，為最低值的5倍多，即使是微博閱讀量，在無(wú)轉發(fā)的情況下，也達到了相對較高的數量，這充分說(shuō)明了教師對此項服務(wù)的關(guān)注程度。2014年之前，我校教師為了職稱(chēng)評定，往往需要到鄭州大學(xué)、河南省科學(xué)技術(shù)信息研究院等機構出具檢索報告，不僅費用高、不方便，而且相關(guān)檢索報告和我校的分值計算要求并不完全相符，所以此項服務(wù)一經(jīng)推出便受到了我校教師的歡迎。
3.3 Web of Science數據庫利用培訓數據分析
由表1可以清晰地看出，序號5的Web of Science數據庫利用培訓達到了除主頁(yè)點(diǎn)擊量之外的所有數據的峰值，其微博閱讀量更是高達12，000余次，數據背后一定是有原因的。筆者由個(gè)人微博閱讀量多少發(fā)現，經(jīng)過(guò)粉絲眾多的微博所轉發(fā)的微博閱讀量驚人，由此想到，本館官微的粉絲數量不足300，而鄭州輕工業(yè)學(xué)院官微的粉絲數量近7，000， 對于較為重要的培訓，不妨同時(shí)借助學(xué)校官微進(jìn)行宣傳，于是委托本館官微管理人員在發(fā)布的同時(shí)特意私信了學(xué)校官微。更為可喜的是，學(xué)校官微將此培訓通知以#鄭輕公開(kāi)課#為標簽進(jìn)行了推薦，然后經(jīng)過(guò)學(xué)生會(huì )官微、團委官微、女工部官微以及一些院系老師、學(xué)生的轉發(fā)，將閱讀量逐步推高。那么，當天220人的到場(chǎng)人數，且被湯森路透贊為“培訓效果很好”的Web of Science數據庫利用培訓是否由此而來(lái)呢?我們不妨先看一下事后湯森路透的調查問(wèn)卷分析的相關(guān)結果。參加培訓人員中教師占2%，碩士研究生占73%，本科生占25%。
按比例推算，參加培訓的本科生約55人，可以判斷這其中的大部分是通過(guò)微博通知而來(lái)的，幾位教師消息途徑來(lái)源于主頁(yè)的可能較大，而本次培訓講師所最為看重的“碩士研究生”，卻大部分是我們電話(huà)通知的結果。在培訓前一周，我們先是電話(huà)通知了科學(xué)校區各院系辦公室人員。在培訓前一天，我們又電話(huà)通知了科學(xué)校區各院系專(zhuān)門(mén)負責研究生教學(xué)的副院長(cháng)或老師。培訓現場(chǎng)，聽(tīng)眾和講師很有共鳴，互動(dòng)良好，達到了應有的培訓效果。
3.4 數據庫利用網(wǎng)絡(luò )培訓數據分析
由表1可以看到，序號3和8的數據庫利用網(wǎng)絡(luò )培訓不論是微博閱讀量還是主頁(yè)點(diǎn)擊量都顯得單薄，而到場(chǎng)人數又不可知，那么，為什么要保留這樣兩場(chǎng)培訓的數據呢?李恬[3]指出：大數據概念的出現本身就給人們提供了一個(gè)思維方式，即可以從很多看似平常的數據或資源中挖掘有用的信息，通過(guò)對海量數據的分析，獲得更多有價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)。之所以保留這樣兩組數據，是因為該數據和Web of Science數據庫利用培訓的調查分析結果放在一起頗為耐人尋味(見(jiàn)圖1)。
由圖1可以看出，用戶(hù)似乎更加傾向于網(wǎng)絡(luò )培訓，選擇各種網(wǎng)絡(luò )培訓方式的占到了71%，而根據表1，數據庫商提供的網(wǎng)絡(luò )培訓的關(guān)注度又顯然不高，其原因到底在哪里，還需要后續更多的追蹤調查分析和更多數據的支持。
四、利用大數據思維促進(jìn)大學(xué)圖書(shū)館電子資源服務(wù)
從大學(xué)圖書(shū)館的電子資源現狀看，我們缺的不是資源，而是如何讓用戶(hù)知道、了解這些資源，從而提高資源的利用率及利用效果。根據上述實(shí)證研究，我們不妨從服務(wù)形式、服務(wù)方法、服務(wù)內容等方面入手，來(lái)創(chuàng )新大學(xué)圖書(shū)館電子資源服務(wù)。
4.1 大學(xué)圖書(shū)館電子資源服務(wù)形式
為了提高用戶(hù)對大學(xué)圖書(shū)館的電子資源的興趣，可以采取多種形式來(lái)進(jìn)行推廣：①可以將電子資源的推介及利用融入科技文獻檢索課的教學(xué)當中。②可以由圖書(shū)館相關(guān)部門(mén)舉行定期、不定期的電子資源利用講座。③可以邀請數據庫商進(jìn)行現場(chǎng)培訓。④可以充分利用各數據庫商一定時(shí)間段內所舉辦的各種網(wǎng)絡(luò )培訓。⑤可以通過(guò)“電子資源利用比賽”等形式吸引用戶(hù)的參與。⑥可以拍攝相關(guān)視頻放置于網(wǎng)絡(luò )供用戶(hù)查詢(xún)利用。下學(xué)期，我館計劃走進(jìn)院系為師生講解相關(guān)電子資源。
4.2 大學(xué)圖書(shū)館電子資源服務(wù)方法
在移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，我們既要充分利用好效果明顯的電話(huà)告知方法，還要兼顧展板制作、電子屏通知方法，更要開(kāi)發(fā)利用好微博、微信等新興平臺的作用。不同的通知平臺，也應該有不同的表達風(fēng)格與之相對應。以我館電子資源利用講座通知為例，主頁(yè)通知風(fēng)格如下：為幫助師生熟悉和掌握圖書(shū)館中外文數據庫的使用方法和檢索技巧，了解、熟悉圖書(shū)館文獻傳遞的方式方法，并能夠準確、快速查找文獻信息，圖書(shū)館將在科學(xué)校區舉辦數據庫利用講座。而在微博平臺的風(fēng)格是：科學(xué)校區的小伙伴們注意了!寫(xiě)論文、查資料還在找百度嗎?對外文數據庫還感到發(fā)怵嗎?大學(xué)時(shí)光不愿意虛度嗎?那么，圖書(shū)館電子資源入門(mén)級講座歡迎你!
4.3 大學(xué)圖書(shū)館電子資源服務(wù)內容
大學(xué)圖書(shū)館電子資源當然不只局限于各類(lèi)數據庫培訓，而是可以提供更多的創(chuàng )新內容。上述我館的論文檢索報告服務(wù)即是圖書(shū)館對電子資源服務(wù)的創(chuàng )新實(shí)踐。以此為出發(fā)點(diǎn)，我館集中有學(xué)科背景的人員力量，計劃在預查新及查新方面有所突破。同時(shí)，在學(xué)科服務(wù)方面，正在為相關(guān)用戶(hù)進(jìn)行資源利用講座、資料發(fā)放，將已授權課件放至圖書(shū)館網(wǎng)站及推廣移動(dòng)圖書(shū)館服務(wù)等。
綜上所述，數據無(wú)處不在，在大數據分析硬件條件不夠具備的條件下，我們依然可以利用大數據思維，將各種數據盡量視覺(jué)化，仔細查找數據間的關(guān)聯(lián)，通過(guò)對比分析來(lái)發(fā)現其中的規律性，從而對未來(lái)進(jìn)行預測，對相關(guān)工作進(jìn)行創(chuàng )新決策。在研究過(guò)程中，有一些很有價(jià)值的數據尚處于休眠狀態(tài)，還有一些數據尚未被充分挖掘，而未來(lái)，尚有真正稱(chēng)得上“大數據”的量級數據等待研究。
參考文獻：
[1] 和婷.大數據思維對圖書(shū)館信息服務(wù)工作的啟示[J].圖書(shū)館建設，2014(1)：64-68.
[2] 王君超.大數據思維下的新聞編輯學(xué)[J].中國報業(yè)，2014(11)：92-93.
[3] 李恬.大數據理念與圖書(shū)館大數據[J].新世紀圖書(shū)館，2014(6)：24-27.
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