| 标题 | 大数据环境下的高校图书馆学科服务创新探微 |
| 范文 | 关键词：大数据；高校图书馆；学科服务；服务创新 摘要：文章在厘清大数据内涵的基础上，详细地讨论了大数据环境下高校图书馆学科服务面临的挑战，并以研究型用户为例剖析大数据在高校图书馆学科服务创新的应用能力，以揭示大胆求新、深远影响和卓越领导，应是大数据环境下高校图书馆学科服务创新品牌的内涵。 中图分类号：G250文献标识码：A文章编号：1003-1588（2014）12-0062-02 收稿日期：2014-11-25 作者简介：宁耀莉（1964-），玉林师范学院图书馆副研究馆员。1大数据 1.1大数据的概念 “大数据”是指用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合。由于数据量的增大，导致对数据的查询（Query）响应时间超出允许范围的庞大数据。与过去的数据源相比，大数据的速度（数据传输和接收的速度）、复杂度以及多样性都有所增加。大数据的威力体现在人们所做的分析和所采取的行动上，而不是体现在“大”或“数据”这两个方面。大数据通常由某类机器自动地生成，而且其格式通常并不是用户友好的。默认的做法是先收集所有能收集到的数据，然后再考虑其中哪些是重要的。大数据是下一波新的、更大的、推动当前极限的浪潮。 1.2大数据的应用类型 其类型有很多，主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。大数据价值的完整体现需要多种技术的协同。文件系统提供最底层存储能力的支持。为了便于数据管理，需要在文件系统之上建立数据库系统，通过索引等的构建，对外提供高效的数据查询等常用功能，最终通过数据分析技术从数据库中的大数据提取出有益的知识。 1.3大数据的技术手段 Hadoop是目前最为流行的大数据处理平台。除了Hadoop，还有很多针对大数据的处理工具。这些工具有些是完整的处理平台，有些则是专门针对特定的大数据处理应用。事实上，大部分数据甚至毫无价值。一篇网页日志中会含有非常重要的数据，但其中也包含了很多根本没有价值的数据。对其进行提炼，从而保留有价值的部分是非常必要的。在进行数据分析时，驾驭新的、突破了当前可扩展性极限的大数据源是永恒的主题。为了更有效地处理大数据流，需要将新的工具、方法、技术和传统的分析工具结合起来。从原始大数据流中提炼出有用信息，需要开发复杂的过滤算法。同时，建模和预测流程也需要更新，需要将大数据输入添加到现有数据中。所以，高校图书馆学科服务必须利用最新的技术和方法开发更多的分析技术和流程，从而更加有效地分析和处理大数据。 2大数据环境下高校图书馆学科服务面临的挑战 2.1科学研究对象的虚拟化 大数据环境下科学研究对象的虚拟化，导致研究型用户拥有更强的数字化交互式的信息管理能力需求。互联网传播迅速产生的海量科学数据以及大量来自互联网的数据和信息成为科学研究的主要组成对象，使得研究转变成以互联网为基础的高度协作性活动，对海量虚拟化的数据和信息进行有效管理，成为研究型用户必须面临的问题。 2.2科学研究需求的知识化 大数据环境下科学研究需求的深度知识化，导致研究型用户拥有海量数据实时的分析挖掘需求。以互联网为基础的数字信息资源改变了研究型用户的研究行为，数据的获取不是问题的关键，而关键在于数据背后的深度知识挖掘以及研究型用户需求专深化的问题。 2.3科学研究交流方式的便利化和多样化 大数据环境下科学研究交流方式的便利化和多样化，导致研究型用户拥有科学数据融汇和多学科协同的信息资源共享需求。在数据密集型的科学研究学术交流过程中，交流方式随着信息技术的不断深入，而愈加便捷，但是对于整合所有科学数据和文献，形成一个具有全球开放获取的互操作世界，仍有相当大的差距。 2.4科学数据的全面整合与共享的挑战 大数据时代的到来，使科学研究正在被大量密集型的数据所淹没，在数据的分级、归档、备份和保护的问题上对数据共享的性能提出了挑战。同时，科学研究大数据涵盖了各类学科、各类层次研究人员或团队、各个研究阶段以及各类来源的数据集合，这些数据集合的多样性与复杂性对其整合提出了挑战。 3大数据在高校图书馆学科服务创新中的应用能力 3.1构建学科知识共享服务体系 共享服务离不开技术力量的支持。高校图书馆学科服务创新需要充分利用云计算、大数据技术，构建学科知识共享服务体系。该体系具有统一的协调合作组织、完善的规则制度、充裕的专项资金、合理的人才配置、丰富的知识资源等构成，在虚拟空间或物理空间，不同的研究型用户和学科馆员所拥有的知识进行自由碰撞、识别、融合、吸收、重构，实现知识分享与交流。诚然，在大数据环境下，广西高校图书馆积极地借鉴CALIS广西中心文献资源“共建、共知、共享”的组织协调和建设任务的实践，充分利用大数据存储与处理技术，搭建高校图书馆学科知识共享服务平台，设置学术互动社区，突出以人为本，即人力资源的重要性，达到人才与新技术二者完美融合，实现高校图书馆学科服务资源共建共享。要使这些项目的高效运行，必须进行政策引导及管理创新、拓展服务的功能、合理的补偿机制研究、强化后台服务支持等。 3.2打造研究型用户的一线服务 高校图书馆学科服务创新在某种意义上极大地满足了在研究型用户面对的数据量大、结构多样化、生成速度快、价值密度低的研究问题的个性化服务需求。因此，学科服务创新过程将数据管理与信息服务融入到科研一线，以专业的学科馆员为基础，采用诸如云计算、语义网、大数据处理等技术，构建具有强大的知识资源整合能力、海量知识分析能力、大数据挖掘能力和多维度知识可视化能力的集成平台，以研究型用户需求环境和需求趋势为导向，是一种面向用户发现问题、分析问题、解决问题和提供解决问题决策的知识展示、交互和推送的服务模式。学科服务创新是基于中知网、万方、重庆维普、清华同方等数据库，围绕不同学科，构成二维空间，面向科研、分析以及决策人员提供的科技创新辅助决策报告知识咨询。 宁耀莉：大数据环境下的高校图书馆学科服务创新探微宁耀莉：大数据环境下的高校图书馆学科服务创新探微3.3开展深度的知识咨询服务 3.3.1作者科研协作关系。在检索原文的文章详细信息页展示了基于元数据揭示作者文献产出统计，包括按照研究主题、研究方向、发文期刊的文献统计；揭示同方向研究作者、揭示作者单位和简介。 3.3.2主题知识脉络分析。在检索到文章的详细信息页面、点击图标浏览该主题词的知识脉络关系，可视化图表，揭示主题词相关领域近些年的发文量。 3.3.3高校图书馆学科服务创新流程构建。目标是建立一个“以人为本”，即以作者为中心来展示多学科中文文献的集成数据库系统。该系统能够完整地展现一般学科领域的大数据处理的基本流程，即从异构数据源，抽取、集成、分析、管理，直到最后的结果解释，实现一系列的展示。高校图书馆学科服务的内容强调围绕着知识咨询，发现、挖掘、捕获有用的知识点、知识单元，凝聚各类智力、知识、专业、工具应用的优势，提供深度专业、个性化知识咨询的服务。 3.4注重大数据的隐私问题 高校图书馆学科服务创新属于高端服务，主要服务对象为研究型用户。这些研究型用户的核心隐性知识的保护在大数据面前显得力不从心，其隐私面临着人力和技术两个层面的双重考验，应该在不暴露用户个人隐私的前提下进行有效的数据分析和数据挖掘，这样才能确保信息的安全性和完整性。所以，面向大数据的高校图书馆学科服务创新必须坚持保护研究型用户的个人隐私权，深刻认识到自我约束和法律约束都是必需的，做到研究型用户的个人信息在合理、合法的范围内有效传播。 4结语 大胆求新、深远影响和卓越领导是大数据环境下高校图书馆学科服务创新品牌的内涵。面对大数据环境，高校图书馆需要转变思想观念，大胆面对挑战，积极地研究大数据与学科服务组织内外数据相关性，达到为我所用，进而解决用户的实际问题。为此，笔者认为，高校图书馆学科服务需要用科学的发展观看待大数据环境下高校图书馆学科服务项目运行，以“降本增效”为轴心，全面评估服务创新效益；强化跨领域战略设计与合作；提升信息安全机制级别，开发数据密集型计算方法[9]；重视相关大数据的人才队伍建设以及构建多维高校图书馆学科服务形态等措施，提升大数据环境下高校图书馆学科服务创新绩效的效果。 参考文献： [1]（日）城田真琴，周自恒译.大数据的冲击[M].北京：人民邮电出版社，2013：3. [2]（美）弗兰克斯；黄海等译.驾驭大数据[M].北京：人民邮电出版社，2013：4. [3]初景利.学科馆员对嵌入式学科服务的认知与解析[J].图书情报研究，2012，（3）：1-8，33. [4]邓仲华，李立睿，陆颖隽.大数据环境下嵌入科研过程的信息服务模式研究[J].图书与情报，2014（1）：30-34，40. [5]于曦，高洁.基于用户需求的高校图书馆嵌入式学科服务策略研究[J].情报理论与实践，2014（5）：73-75，82. [6]韩翠峰.大数据时代图书馆的服务创新与发展[J].图书馆，2013（1）：121-122. [7]崔慧红.基于大数据的CDRS知识整合研究框架构建[J].图书馆学研究，2013（17）：27-30. [8]容春琳.公共图书馆应用大数据的策略研究[J].图书馆建设，2013（7）：91-95. [9]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013（1）：146-169. （编校：马怀云） |
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