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李亚青，田玲玲
大数据背景下图书馆工作模式的创新研究
李亚青，田玲玲
(辽宁工业大学 图书馆，辽宁 锦州 121001)
大数据时代的到来使知识的供应链被重新架构，同时也促进了图书馆工作模式的变革。在变革中,图书馆应加深大数据的挖掘力度，深入知识关联，对知识服务加入增值、注入高附加值。文章中对图书馆的大数据信息进行分类，根据各类大数据信息的特点，构建图书馆创新的工作模式，从而提高图书馆的服务质量。
大数据；
图书馆工作；
服务创新
图书馆工作的目标是为读者提供文献资源，将不同学科、门类的文献资源传递给读者。在传递过程中，图书馆应利用知识储备、文献建设、实践应用等优势给予读者最大的服务[1]。大数据时代，伴随着文献和情报传递模式的重新架构，图书馆的工作模式也得以创新。图书馆应依托大数据，以知识的增值、数据的挖掘、服务的高附加值为重点，积极开展工作模式的创新性探索。
图书馆大数据信息种类繁多，总体上可划分为馆藏信息、出版信息和管理信息。
馆藏信息主要包括MARC信息、数字资源元数据、文摘等。MARC信息是根据“中图法”或“人大法”建立起来的二次文献体系，能够展示纸质资源的题名、责任者、出版年、出版社、标准号、主题词等基本信息。数字资源元数据是数字资源基本信息的标识。标识包括题名、责任者、出版社、类别、网络来源等数字资源的特征和要素。文摘是对馆藏资源内容进行概括提炼的二次文献，文摘能体现出资源的主题。读者通过馆藏信息可以迅速检索和定位馆藏资源，并能初步对定位文献有所了解。
出版信息主要包括征订目录、图书评论、免费试用、网评等。征订目录是图书、报刊出版社或发行商和电子资源提供商提供的资源目录。图书评论是权威机构和专家对图书的专业评论文章，是具有学术性价值的资源。免费试用是电子资源商的促销手段，能在一定时间内让读者了解其电子资源，使其作出是否购买的决定。网评是读者对数字资源和纸质资源的网络评价，评价褒贬不一，能直接影响读者是否选择阅读和购买图书。
管理信息主要包括读者的个人身份信息、读者的阅读信息、读者的咨询和评价、读者的职业和学科背景、读者的爱好、生活圈等信息。图书馆通过管理信息可以了解读者的阅读取向，并能进一步根据读者的个性化阅读需求，制定阅读推广，提高采购精准度，实现智慧化服务。
（一）精准化阅读推广服务
阅读推广服务围绕读者，为读者的阅读需求提供服务，做到“每个读者有其书”。目前，图书馆界用“为读者发现好书”来概括图书馆的服务目标。依托大数据的馆藏信息、出版信息和管理信息，可以分析和推算出读者的阅读需求，继而根据这些信息为读者制定精准阅读推广计划。
（二）高效率文献建设
“节省读者的时间”是衡量现代图书馆管理水平的要素之一[2]。依托大数据，图书馆可以在采购、参考咨询、排架方面提高效率，服务读者。首先，通过管理信息，图书馆可以迅速推算出读者的阅读意向，根据读者的阅读意向，采购图书和电子资源，提高采购的效率和图书、电子资源的流通、访问率。其次，通过物联网和大数据进行线上参考咨询，可以实时与读者进行互动，提高参考咨询的效率。最后，通过大数据的关联，改革传统的图书排架方式，通过智能排架和检索来缩短检索时间，提高检索效率。
（三）图书馆服务功能的转变
在大数据时代，图书馆的服务功能也要进行升级与转变，提升图书流通率和提高图书供应渠道中的附加值[3]，从而促进图书馆服务功能的转变。一方面，依托大数据的图书馆管理信息，图书馆可以基于读者的个性化阅读需要，转变服务模式，将便于管理的功能模式转变为便于读者服务的功能模式，最大程度地为读者提供服务附加值，从而提高馆藏资源的流通率。另一方面，大数据也为图书供应渠道提供附加值。传统的反馈渠道中，读者的阅读意愿可以通过图书馆、书商、出版商的供应渠道反馈给作者。随着数字化、信息化的发展，读者的反馈信息可以直接准确地反馈给作者。图书馆、书商、出版商在供应渠道中的角色将被弱化。如果图书馆不在供应渠道中增加附加值，将逐渐落后于时代。所以，图书馆要积极转变服务功能，提高其服务的附加值，才能迎合时代的发展要求。
（一）创新架位排列
图书馆的工作业务与大型超市有相似之处。某大型超市的销售数据库中包含交易时间、交易种类、交易数量和个人用户交易记录。根据这些记录，超市会将相关联的商品放在相邻的架位上。例如，电动玩具架位旁往往陈列着电池，婴儿尿不湿架位旁往往陈列着消毒湿巾[4]。这样的排架增强了服务的主动性，能够方便顾客挑选，提高一站式服务效果，增加销售额。
图书馆的架位排列可以借鉴某大型超市的排架方法。目前，国内图书馆以《中图法》的22大类进行排架，早期的图书以《人大法》密集排架，这种排架有利于读者精准定位图书的位置，但不利于个性化阅读推广。由于现在图书馆都实行大流通模式，很多读者来图书馆时没有准确的借阅目标，只是以浏览为主，所以图书之间的关联对其做出选择是非常重要的。例如，《亮剑》排架在文学类，而《亮剑》中的原型《王近山中将》却排架在军事类，《八路军386旅抗战史》更是排架到历史类，三个紧紧相关联的图书，排架却相隔甚远。再如，《三国演义》排架在文学类，《三国志》排架在历史类，而在大学生中最流行的《三国群英传攻略》却排架在计算机类。根据馆藏信息可知，这种关联图书的不同排架例子数不胜数。在提倡全民阅读的时代，图书馆的排架也应该参考超市的做法，以阅读推广为中心，对相关联的图书进行排架革新。
排架革新是文献建设的革命，需要图书馆人和其他专业人员的共同努力。伴随着数字化、信息化、智能化技术的成熟，关联图书智能化推荐首先可以在图书馆APP上实现。读者在通过APP浏览图书馆某一本图书时，流动框会推荐相关联图书，提供该图书完整的知识体系。目前，当当网的荐书功能相当强大，当你浏览一本好书时，当当网的相关系列好书功能就会给你推荐数十本相关图书[5]。读者也可以用APP寻找相关图书，例如图书馆每个架位安装定位器，APP具有寻书路线的导航功能，读者可以不考虑排架，根据在APP所选的相关图书和提供的寻书路线，按APP导航提示去寻找相关图书。
（二）定制私人服务
图书馆的定制私人服务可以参考超市的私人定制礼单活动。阿里云大数据为某大型超市提供了强大的数据支持。大数据包括每名顾客的历史消费数据、消费日期、天气变化、重大节日和体育赛事等，根据大数据，超市在节假日智能推出私人定制礼单，通过手机短信发送给顾客。通过私人定制礼单，为顾客提供精准服务。私人定制礼单把大数据演化成与顾客联系的纽带，扩大了零售市场[6]。
现在，很多高校图书馆在新生入学时就指导新生关注图书馆的微信公众号，通过公众号与学生建立联系的纽带。学生在图书馆微信公众号的各个栏目中进行评论和交流。这些评论和交流包括对图书馆的服务意见、阅读倾向、购书意向、活动方式和学生们喜欢的主流娱乐文化等。图书馆的流通设备在运行过程中也产生大量的管理信息。这些信息包括读者的借书数目、借阅时间、借阅时长、欠书记录、欠费记录、赔书记录等数据。除此之外，还包括图书馆的数字资源服务器记录的访问账号、访问种类、访问次数、下载数量等数据。这些信息对读者的借阅倾向、试用资源的选择起着重要的参考。根据上述这些管理信息，梳理和分析出读者的个性化服务需求，从而为读者定制私人服务。
图书馆的私人定制服务可以参考超市的私人定制礼单。例如，一名入馆超过一年的读者，突然接到一份电子邮件。这份电子邮件是一份阅读书单，书单内容是根据读者以前的阅读记录而推荐出的书目及关联的其他资源。通过读者借阅，书单荐书准确率信息反馈给图书馆，图书馆再根据反馈信息进行数据分析，进一步提高私人定制的服务质量。私人定制服务拉近了读者与图书馆的距离，加强了他们之间联系的纽带。
（三）建立荐书系统
目前，国内图书馆推荐图书的主要方式是依托于主题书展（包括线上和线下）和书评。图书馆工作人员通过阅读、讨论或引用专家的观点来撰写书评，但这些书评往往具有主观性和滞后性，不被读者认可，特别是不能吸引青年大学生。为迎合读者的口味儿，书评要依托大数据，通过大数据挖掘读者的阅读喜好，把握读者的阅读需求。京东微信荐书联盟的方式为图书馆的荐书系统提供了参考。
2016年，京东商城图书部联手京东微信购物共同打造了京东微信荐书联盟。联盟招聘5万名图书推广人，参与全民荐书。从专家到普通读者都可以成为图书推广人。根据推广人的评论数据，撰写荐书书目和评语[7]。2017年，京东微信荐书联盟的推广人已经超过6万人，整个京东很大比例的图书销售额是推广人荐书的成果[8]。
公共图书馆的荐书系统可以参考京东微信荐书联盟的全民荐书模式，利用读者大数据来精准荐书，做到与时俱进，有的放矢。读者大数据可以来源于图书馆管理信息中的借阅记录、公众号和出版信息里的读者评论、超期图书、甚至丢失图书，这些都是可以参考的数据。在高校图书馆，读者大数据还可以来源于学生社团和阅读推广人。例如，辽宁工业大学图书馆通过英语共读活动建立起各班级阅读推广人制度[9]。可以通过各班级阅读推广人统计每班的阅读倾向、书评信息、推荐书目。将上述读者大数据进行梳理、分析和汇总，挖掘读者的阅读爱好和畅销图书数目。
（四）规划职业生涯
高校图书馆的管理信息往往会呈现出一名读者的思想成长过程。例如，如果一名理工科大学生在期末期间借阅了大量的武侠小说，那么辅导员老师应该给予提醒。管理信息也能体现出大学生的职业生涯。例如一名大四的学生借阅大量行测和申论类图书，体现出他想考公务员的想法；
如果一名学数学的学生借阅计算机方面的图书，证明他对数学的应用方向有了深入的理解，也能预测出他可能的就业方向或者进一步深造的方向。充分利用高校图书馆的管理信息，可以有效地把握大学生的思想动态，同时，对大学生的职业生涯也具有良好的指导作用。
（五）助力资源采购
目前，国内图书馆的检索系统功能比较全面，可以从作者、书名、主题、摘要、小标题、关键字、参考文献、出版社等方面进行图书检索。这些成熟的系统可以依据图书馆的管理信息，依据读者的个性喜好进行多角度检索。例如，主题与图书流通数据的关联，就会得出借阅主题的排行榜，分析出社会主流阅读倾向。分类号与流通数据信息关联，就会得出图书流通分类号排行榜，为图书排架预留做出准备。出版年代与流通数据关联，就会得出出版年代排行榜，对下架图书及密集书库的排架提供借鉴。上述关联例子对电子资源和纸质图书的采购也提供了巨大的参考作用。
[1] 李燮慧, 罗永有. 以知识应用增值为目标的图书馆管理模式探索[J]. 图书情报导刊, 2016(3): 90-92.
[2] 翁彩文. 浅谈图书馆如何节省读者时间[J]. 科技情报开发与经济, 2009(31): 33-35.
[3] 夏立新, 韩永青, 邓胜利. 基于知识供应链的知识服务模式研究[J]. 中国图书馆学报, 2008(2): 60-64.
[4] 李洋等. 超市商品排放效果研究——以南充大润发超市为例[J]. 经济管理, 2020(3): 154-155.
[5] 张玲. 当当网：以用户为核心建设自身图书零售渠道[N]. 国际出版周报, 2020-07-20(10).
[6] 周钻. 基于大数据的新零售转型研究——以阿里投资大润发为例[J]. 现代商贸工业, 2020(30): 53-55.
[7] 京东推出“京东微信荐书联盟”[EB/OL].(2016-04-01) [2021-05-19].https://www.sohu.com/a/67173107_115415.
[8] 盘点|要做行业老大，京东图书好“折腾”[EB/OL].(2016-12-27)[2021-05-19].https://www.cp.com.cn/Content/2017/01-22/1052475802.html.
[9] 我校2020级学生开展英语朗读打卡活动[EB/OL]. (2020-11-25)[2021-05-21].https://www.lnit.edu.cn/info/14156/186904.htm.
：10.15916/j.issn1674-327x.2023.01.012
G258.6；
252
A
1674-327X (2023)01-0044-03
2021-08-20
李亚青(1981-)，女，陕西西安人，馆员，硕士。
(责任编辑：许伟丽)
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