桂羅敏
(上海大學(xué) 圖書館,上海 200072)
縱觀圖書館學(xué)史,從阮岡納贊的圖書館五定律[1],到IFLA、ALA、ALIA、CLA所宣稱的圖書館核心價(jià)值[2],無不體現(xiàn)著圖書館用戶的核心地位。盡管現(xiàn)代科技的高速發(fā)展改變著圖書館的功能,但“一切為了讀者”依舊是圖書館不變的宗旨。然而,面對(duì)各種信息的海量涌現(xiàn),信息獲取手段的層出不窮,高校圖書館又該怎樣為用戶提供服務(wù)?對(duì)于高校圖書館來說,除了引入新技術(shù)和新方法之外,當(dāng)立足于本校用戶的需求,制定適當(dāng)?shù)牟呗裕峁┯行У姆?wù)。
那么,如何獲知本校用戶的需求?這是圖書館真正需要面對(duì)的難題。目前的高校圖書館在資源建設(shè)、信息服務(wù)技術(shù)方面都有很大改觀,但在獲取用戶需求的方法和途徑方面則是變化緩慢,跟不上時(shí)代步伐。傳統(tǒng)方式有其不可替代的功能,但若不能及時(shí)地了解用戶需求,勢(shì)必會(huì)影響到圖書館資源的合理配置,也會(huì)影響到用戶對(duì)圖書館的信任度。為了更好地服務(wù)用戶,高校圖書館需要拓展思維,整合傳統(tǒng)和現(xiàn)代技術(shù),在用戶需求獲取方面,尋求更有效的途徑和方法。
從理論到實(shí)踐,高校圖書館從未停止過對(duì)用戶需求的探索和研究,目前所采用的主要方式有需求征詢、抽樣調(diào)查、嵌入式服務(wù)等等。在實(shí)際工作中,這幾種方式各有優(yōu)勢(shì)和不足。
用戶需求征詢,是目前使用最普遍的方式,由圖書館向用戶征詢意見和需求。具體包括很多形式,比如,圖書館門廳常設(shè)實(shí)體咨詢崗、圖書館網(wǎng)頁專設(shè)在線或郵件咨詢、館長(zhǎng)信箱或讀者意見欄、業(yè)務(wù)部門的互動(dòng)專欄等。這些途徑的最大優(yōu)點(diǎn)是直接和便捷,但缺點(diǎn)也顯而易見,由于這種形式需要用戶主動(dòng)向圖書館表達(dá)需求,大多數(shù)用戶可能不愿意花費(fèi)時(shí)間做評(píng)論,或者即使愿意表達(dá)也不甚明確。這就導(dǎo)致圖書館所能收集到的用戶直接表達(dá)的需求信息來源不穩(wěn)定,數(shù)量也非常有限。
抽樣調(diào)查是對(duì)用戶的有意向的主動(dòng)詢問和交流。調(diào)查者將需要獲取的事實(shí),分解為更為細(xì)小的變量和指標(biāo),抽取特定的樣本人群,通過問卷或訪談收集相關(guān)數(shù)據(jù)[3]。比如,北京大學(xué)圖書館2012年通過問卷對(duì)讀者需求進(jìn)行調(diào)查,發(fā)現(xiàn)了高校不同讀者群體對(duì)圖書館的不同態(tài)度[4]。
用戶抽樣調(diào)查的優(yōu)點(diǎn)是可以把控整個(gè)過程,且所獲信息相對(duì)比較全面和客觀,但也存在不少問題:一是有主觀導(dǎo)向性。在預(yù)先設(shè)計(jì)調(diào)查問卷時(shí),難免摻入研究人員的主觀意志。二是缺乏個(gè)體性。因?yàn)槌闃诱{(diào)查關(guān)注整個(gè)群體的需求,調(diào)查的大部分是普遍性問題,對(duì)個(gè)體的特殊需求較難涉及。三是成本較高。抽樣調(diào)查需要耗費(fèi)較大的人力和財(cái)力,周期也較長(zhǎng)。
所謂嵌入式服務(wù),就是圖書館服務(wù)人員通過虛擬和物理的途徑,進(jìn)入用戶群體,站在用戶角度制定策略,提供個(gè)性化服務(wù)。嵌入式服務(wù)因其彌補(bǔ)抽樣調(diào)查存在寬泛和無個(gè)性的缺陷,在圖書館備受青睞。目前大家所采用的主要方法有:與學(xué)院、學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)或個(gè)人建立長(zhǎng)期合作關(guān)系;進(jìn)入課堂了解學(xué)生需求;進(jìn)入課題組參與科研過程;建立互動(dòng)平臺(tái)與用戶交流等等。清華大學(xué)、上海交通大學(xué)和廈門大學(xué)等高校的圖書館,在嵌入式學(xué)科服務(wù)方面積累了大量理論和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。[5]
與抽樣調(diào)查偏重整體相比,嵌入式服務(wù)最大優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)τ脩粜枨筮M(jìn)行精細(xì)化研究,但是嵌入式服務(wù)同樣存在不少弊端。一是投入成本高,收益小。為了與某學(xué)術(shù)領(lǐng)域用戶深入對(duì)話,學(xué)科館員往往需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力去熟悉相關(guān)學(xué)科,盡管如此,卻依然很難保證讓該學(xué)科領(lǐng)域的用戶滿意。二是服務(wù)面窄。學(xué)術(shù)發(fā)展導(dǎo)致學(xué)科越來越細(xì)化,圖書館服務(wù)人員只能在眾多的研究領(lǐng)域選擇極小部分相對(duì)地深入跟蹤。[6]
目前,大數(shù)據(jù)作為熱門議題,受到社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注。大數(shù)據(jù)并非只是一個(gè)時(shí)尚名詞,而是改變我們生活、工作和思維的新型理念。無論什么行業(yè),都將主動(dòng)或被動(dòng)地納入大數(shù)據(jù)進(jìn)程。目前,國(guó)內(nèi)的圖書館用戶需求獲取途徑受制于傳統(tǒng)思維方式,需要以大數(shù)據(jù)的思維來拓展相關(guān)研究,將圖書館學(xué)引領(lǐng)到新途徑之上。
大數(shù)據(jù)概念誕生于20世紀(jì)80年代,2009年之后才真正在互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)行業(yè)流行起來。所謂“大數(shù)據(jù)”是指一種數(shù)據(jù)集合,其一般被概括為4大特征:數(shù)據(jù)規(guī)模大(Volume)、數(shù)據(jù)類型多(Variety)、數(shù)據(jù)處理速度快(Velocity)、數(shù)據(jù)價(jià)值密度低(Value),即所謂的4V 特性[7]。
大數(shù)據(jù)并不僅僅是巨量的數(shù)據(jù),而是創(chuàng)造新價(jià)值的源泉。各個(gè)不同的領(lǐng)域都有著爆發(fā)式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量,比如,人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息,用戶網(wǎng)絡(luò)行為生成的數(shù)據(jù),全世界無數(shù)工業(yè)設(shè)備、汽車、電表上的數(shù)碼傳感器,隨時(shí)測(cè)量和傳遞的有關(guān)位置、運(yùn)動(dòng)、震動(dòng)、溫度、濕度乃至空氣中化學(xué)物質(zhì)變化的數(shù)據(jù)信息。這些數(shù)據(jù)的規(guī)模已不能以T,而需要以P、E、Z來計(jì)量。人們?cè)谑占瘍?chǔ)存數(shù)據(jù)的同時(shí),發(fā)現(xiàn)這些巨量數(shù)據(jù)不僅提供信息,在經(jīng)過專業(yè)化加工處理后還會(huì)產(chǎn)生出意想不到的“增值”意義。隨著大數(shù)據(jù)事務(wù)的深入和擴(kuò)展,從醫(yī)療保險(xiǎn)到銀行業(yè),從商業(yè)銷售到政府管理,甚至教育和文化,都將從數(shù)據(jù)的“增值”開發(fā)中獲得巨大利益。哈佛大學(xué)教授加里·金說:“這是一場(chǎng)革命,龐大的數(shù)據(jù)資源使得各個(gè)領(lǐng)域開始了量化進(jìn)程,無論學(xué)術(shù)界、商界還是政府,所有領(lǐng)域都將開始這種進(jìn)程?!盵8]
其實(shí),大數(shù)據(jù)還不僅僅意味著創(chuàng)造新價(jià)值,它還帶給社會(huì)一種新的思考方式和生活態(tài)度。被譽(yù)為“大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)言家”的維克托·邁爾-舍恩伯格認(rèn)為,社會(huì)的本質(zhì)是數(shù)據(jù),一切皆可量化,一切皆是數(shù)據(jù)。[9]97-120從我們自身到環(huán)境中的一切信息都可以作為數(shù)據(jù)予以記錄、分析,世界是一個(gè)可以預(yù)測(cè)和把握的世界。
大數(shù)據(jù)是個(gè)新興概念,但大數(shù)據(jù)相關(guān)理論和技術(shù)很早就在許多領(lǐng)域推廣和應(yīng)用。作為信息服務(wù)的前沿領(lǐng)域,圖書館更是首當(dāng)其沖。
圖書館領(lǐng)域雖非以大數(shù)據(jù)理論技術(shù)為研究重點(diǎn),但實(shí)際上圍繞大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)利用的研究成果相當(dāng)豐厚。我們可用有關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)文量予以證明。在CKNI的圖書情報(bào)學(xué)科范圍內(nèi),以大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)概念為主題詞獲取論文數(shù)量:以“數(shù)據(jù)庫”為主題詞,獲得相關(guān)論文6 593篇,內(nèi)容涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)、專業(yè)數(shù)據(jù)庫、特色數(shù)據(jù)庫等等。以“數(shù)據(jù)挖掘”為檢索詞,獲得相關(guān)論文330篇,其中最早的是1999年《情報(bào)雜志》增刊上的一篇文章[10],探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的使用。之后,有較多文章探討數(shù)據(jù)挖掘在圖書館業(yè)務(wù)中的功用,例如顧倩關(guān)于圖書館個(gè)性化服務(wù)的探討[11], 近年則偏重于挖掘技術(shù)具體案例,例如劉軍用決策樹算法來分析讀者的閱讀偏好[12]。另外,以大數(shù)據(jù)技術(shù)概念為檢索詞亦獲得不少的論文,如“元數(shù)據(jù)”有2 106篇,“云計(jì)算”有867篇,“關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘”有161篇,“可視化技術(shù)”有128篇,“數(shù)據(jù)聚類”有109篇,等。[13]
可以說,圖書館領(lǐng)域較早關(guān)注并涉足大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用和開發(fā),這些豐厚的理論成果是對(duì)圖書館尤其是用戶研究領(lǐng)域的有力支撐。
在探討大數(shù)據(jù)思維如何應(yīng)用于圖書館用戶需求獲取之前,有必要先厘清大數(shù)據(jù)對(duì)于高校圖書館用戶需求研究的必要性和可能性。
1. 引入大數(shù)據(jù)思維的必要性
眾所周知,信息服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈,高校圖書館面臨嚴(yán)峻的生存挑戰(zhàn)。電子期刊數(shù)據(jù)庫和聯(lián)機(jī)電子圖書館的新產(chǎn)品,以良好的個(gè)性化服務(wù),便捷的操作界面,吸引著高校信息用戶。高校圖書館因?yàn)椴荒軡M足用戶日益增長(zhǎng)的需求而導(dǎo)致用戶流失。而更令人擔(dān)憂的是,信息開發(fā)商們?cè)跔?zhēng)奪用戶的同時(shí),同樣爭(zhēng)奪著用戶的需求信息資源。他們將用戶的各種信息儲(chǔ)存、開發(fā),用以進(jìn)一步提升其產(chǎn)品。
高校圖書館要改變這種被動(dòng)局面,唯一可走之路是針對(duì)自己的用戶群體,開發(fā)他人無法取代的服務(wù)項(xiàng)目,這一切必須依賴于對(duì)本校用戶需求數(shù)據(jù)資源的掌握和利用。和自然資源、人力資源一樣,數(shù)據(jù)也是一種資源[14]。不少服務(wù)性企業(yè)在將對(duì)已有的用戶信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之后,改變經(jīng)營(yíng)策略,成功營(yíng)銷。同樣道理,每個(gè)高校擁有各自獨(dú)一無二的用戶需求資源,如能盡早地對(duì)這些用戶需求數(shù)據(jù)資源進(jìn)行挖掘和利用,將大大提升高校圖書館的工作效能,為圖書館服務(wù)開拓出新的天地。如果漠視用戶信息數(shù)據(jù)資源的存在,將使得圖書館長(zhǎng)期處于被動(dòng)和尷尬的境地。
2. 引入大數(shù)據(jù)思維的可能性
有人認(rèn)為,大數(shù)據(jù)技術(shù)要求擁有巨大的數(shù)據(jù)容量,而高校圖書館的服務(wù)對(duì)象只有幾千上萬人,與Google、亞馬遜每天億萬計(jì)的瀏覽量,是小巫見大巫,根本談不上大數(shù)據(jù)。這是一個(gè)認(rèn)識(shí)誤區(qū)。
首先,從數(shù)據(jù)量上看,因?yàn)楦咝D書館用戶并非固定而是流動(dòng)的,每年有老生畢業(yè)新生入校,幾千位新生便是圖書館的新用戶。經(jīng)年累月,其用戶數(shù)據(jù)的容量也是驚人的。其次,大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)容量是個(gè)相對(duì)數(shù)量。隨著科技的發(fā)展,人們對(duì)數(shù)據(jù)容量的認(rèn)識(shí)和要求都在飛速變化,今天的數(shù)據(jù)量對(duì)于明天來說只是一小部分。再次,用戶需求的數(shù)據(jù)有無限細(xì)化的可能。對(duì)于一個(gè)圖書館用戶,與圖書館發(fā)生聯(lián)系,便產(chǎn)生了需求。比如,進(jìn)入圖書館之前,他的需求是找某本書,或者尋找某問題的答案;進(jìn)入圖書館空間后,他需求服務(wù)人員的微笑,需求檢索界面的便捷流暢。這些需求可以再進(jìn)一步細(xì)化,比如他需要獲得一本什么書、他是否具備足夠的尋找技能,等等。關(guān)于需求的探究可以被不斷深入細(xì)化,這樣所獲取的用戶需求數(shù)據(jù)容量將是無法估算的。
總之,高校圖書館擁有足夠的用戶需求信息和數(shù)據(jù)有待開發(fā)。隨著用戶與圖書館之間互動(dòng)深度和頻度的拓展,在一切皆可以成為數(shù)據(jù)的理念下,大數(shù)據(jù)更加注重如何更為細(xì)致地認(rèn)識(shí)、挖掘數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。
以大數(shù)據(jù)思維開拓用戶需求獲取方式,是對(duì)原有思維模式的改變。維克托·邁爾-舍恩伯格曾在他的論著中提煉了大數(shù)據(jù)的主要思維特征[9]27-94,筆者以此為參照,歸納出大數(shù)據(jù)思維下的圖書館用戶需求獲取方式的幾個(gè)特點(diǎn):
1. 研究對(duì)象從抽樣到全體
在技術(shù)受限的時(shí)代,人們以抽取隨機(jī)樣本來推測(cè)全體,從小數(shù)據(jù)中獲得模型,盡管存在不可避免的偏差,卻是無奈之舉。一直以來,圖書館通過抽樣調(diào)查研究來獲取高校用戶群的需求狀況,并為降低偏差而擴(kuò)大樣本容量,而隨著用戶群復(fù)雜程度的增加,抽樣難度愈來愈高。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,高超的數(shù)據(jù)收集和處理能力,使得全體成為樣本,分析與某事物相關(guān)的所有數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)偏差越來越小。我們無需面對(duì)面詢問用戶每周造訪圖書館的次數(shù),只要技術(shù)到位,計(jì)算機(jī)可以忠實(shí)地記錄所有用戶與圖書館的任何互動(dòng)行為。
2. 追求效率降低成本
在數(shù)據(jù)收集量較小的時(shí)代里,為了保證結(jié)果的準(zhǔn)確性,對(duì)每一個(gè)測(cè)量點(diǎn)上的數(shù)據(jù)追求精確,但由于將精力過于集中在個(gè)體上,未必能獲得明顯的效率。圖書館用戶抽樣調(diào)查往往耗費(fèi)不菲,而且周期越長(zhǎng)投入成本越高。圖書館的嵌入式服務(wù)希望獲取精準(zhǔn)的深度信息,往往將服務(wù)力量集中于幾個(gè)教師,所獲取的大部分?jǐn)?shù)據(jù)卻很難應(yīng)用于整體。大數(shù)據(jù)時(shí)代強(qiáng)調(diào)的是數(shù)據(jù)的完整性和混雜性,不重視某個(gè)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn),而是追求能否快速地獲得一個(gè)事物的大概輪廓及其發(fā)展脈絡(luò),追求以低成本獲得高效率。大數(shù)據(jù)讓圖書館全面迅速地獲取各類用戶信息,大大降低人力和物力的耗費(fèi)。
3. 尋求相關(guān)而不是因果
在信息量較小的時(shí)代,人們偏向于以因果關(guān)系來推理和判斷事件之間的聯(lián)系,一般是找出事件發(fā)生的起因,揭示其內(nèi)部的運(yùn)作機(jī)制來預(yù)測(cè)走向。比如,圖書館發(fā)現(xiàn)工具書閱覽室讀者入室量下降,分析原因是用戶已經(jīng)偏向于使用電子版工具書,得出的結(jié)論是專設(shè)實(shí)體工具書閱覽室沒有必要。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,隨著掌握信息的全面,事件之間將呈現(xiàn)出更多的相關(guān)關(guān)系而不是簡(jiǎn)單的因果關(guān)系,大數(shù)據(jù)技術(shù)則提供快速尋找現(xiàn)象間相關(guān)性的能力。比如,通過數(shù)據(jù)分析得出時(shí)間點(diǎn)或者氣候與圖書館用戶咨詢量有著相關(guān)關(guān)系,由此通過建立一個(gè)關(guān)聯(lián)模型,以時(shí)間或氣候來預(yù)測(cè)咨詢接待量,隨時(shí)調(diào)整咨詢?nèi)藛T的數(shù)量布設(shè)。大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析法快速準(zhǔn)確,而且不易受偏見的影響。
用戶需求信息資源的大數(shù)據(jù)開發(fā)利用,除了改變?cè)兴季S,更為重要的是如何將新思維轉(zhuǎn)化到實(shí)踐中去解決具體問題。這是一項(xiàng)龐雜的系統(tǒng)工程。本節(jié)就目前國(guó)內(nèi)圖書館大數(shù)據(jù)實(shí)踐現(xiàn)狀做簡(jiǎn)要分析,并提出相關(guān)的建議。
有學(xué)者認(rèn)為,思維所包含的價(jià)值往往需要外在形式結(jié)構(gòu)來體現(xiàn),當(dāng)大數(shù)據(jù)的思維被應(yīng)用到某個(gè)組織中,也將引起組織結(jié)構(gòu)的變革[15]。高校圖書館引入大數(shù)據(jù)的思維模式,必然也需有相應(yīng)的結(jié)構(gòu)變動(dòng)。
傳統(tǒng)圖書館的結(jié)構(gòu)一般由業(yè)務(wù)決策層、資源建設(shè)、讀者服務(wù)、技術(shù)、情報(bào)等部門分別承擔(dān)統(tǒng)籌決策、建立館藏、一般服務(wù)、技術(shù)支持、深度服務(wù)的功能,其基本結(jié)構(gòu)如圖1所示:
圖1 傳統(tǒng)圖書館組織結(jié)構(gòu)
在這個(gè)結(jié)構(gòu)中,各個(gè)職能部門基本自成體系、各司其職;部門之間的合作任務(wù),則由業(yè)務(wù)決策層協(xié)調(diào)安排。
在大數(shù)據(jù)思維指導(dǎo)下,圍繞用戶需求研究,圖書館職能和結(jié)構(gòu)需要做出調(diào)整,其簡(jiǎn)易結(jié)構(gòu)如圖2所示:
圖2 大數(shù)據(jù)思維下的圖書館組織結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)部是圖書館的智囊部門,其基本職能是收集和分析數(shù)據(jù),為各個(gè)業(yè)務(wù)管理層提供決策支持。具體內(nèi)容包括:收集信息,建立數(shù)據(jù)庫,制作模型,分析用戶需求,為管理層和各個(gè)業(yè)務(wù)部門提供決策依據(jù)。日常工作中,數(shù)據(jù)部除了為管理層服務(wù),也與圖書館各個(gè)部門頻繁互動(dòng),指導(dǎo)各業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)匯總,并對(duì)其日常業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)模型和決策幫助。數(shù)據(jù)部人員素質(zhì)要求較高,既要懂得數(shù)據(jù)分析知識(shí),又要熟悉圖書館業(yè)務(wù),同時(shí)還要具備良好的溝通能力。
從理論上講,大數(shù)據(jù)的完整流程需要一系列步驟:獲取、存儲(chǔ)、組織、分析、決策、評(píng)估,以及可視化和利用[16]。根據(jù)目前高校圖書館的現(xiàn)實(shí)狀況,眼下的重點(diǎn)應(yīng)放在用戶需求數(shù)據(jù)獲取上。
1. 構(gòu)建本校特色數(shù)據(jù)倉庫
如前所述,在數(shù)據(jù)開發(fā)利用上,無論是技術(shù)還是人力,高校都不能與專業(yè)信息開發(fā)商相提并論,高校圖書館的立足點(diǎn)在于圍繞用戶需求,建立有本校特色資源的數(shù)據(jù)倉庫。所謂數(shù)據(jù)倉庫是一種來自多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)長(zhǎng)期存儲(chǔ)形式,用于支持管理決策。通常有一定主題并在某種一致模式下存放。[17]它與眼下高校都在營(yíng)建的機(jī)構(gòu)庫有同也有異。機(jī)構(gòu)庫存儲(chǔ)由某個(gè)或多個(gè)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)人員創(chuàng)造的學(xué)術(shù)成果,供機(jī)構(gòu)內(nèi)外用戶共享,而數(shù)據(jù)倉庫所儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)內(nèi)容和類型更為復(fù)雜,它用于部門制定服務(wù)策略時(shí)提取所需數(shù)據(jù)之用[18]。
特色數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)的來源,一是由本館設(shè)備和系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù);二是本校其它部門提供的數(shù)據(jù)資源。作為面向師生的服務(wù)部門,圖書館可與科研、教務(wù)部門及各學(xué)院建立起信息交流渠道,系統(tǒng)性獲取本校用戶的相關(guān)數(shù)據(jù),如本校的研究領(lǐng)域教師科研項(xiàng)目的立項(xiàng)情況、課程設(shè)置等即時(shí)信息。
2. 擴(kuò)大數(shù)據(jù)采集源頭
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要包括射頻識(shí)別技術(shù)(RFID)、傳感器技術(shù)、無線通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等多種技術(shù),這些技術(shù)的使用將對(duì)圖書館的環(huán)境、用戶、資源等進(jìn)行全方位的感知,是未來智能圖書館的發(fā)展方向。近年來,射頻識(shí)別技術(shù)已在高校圖書館漸漸得到推廣,跟蹤、記錄每本圖書刊物的流通和使用情況,成為獲取用戶需求信息的重要來源。
除了改造用戶需求獲取技術(shù),如何利用好已有技術(shù)也是一個(gè)重要問題。比如開發(fā)射頻識(shí)別技術(shù),要重點(diǎn)考慮如何與數(shù)據(jù)采集工作相結(jié)合。另外,需要以敏銳思維在可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方設(shè)立數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn),比如讓自助復(fù)印機(jī)記錄下用戶復(fù)印頻度等的信息,可能有助于文獻(xiàn)采購策略的制定。圖書館可讓每個(gè)功能部門發(fā)揮數(shù)據(jù)收集的主動(dòng)性,以獲取更豐富、更全面的用戶數(shù)據(jù)。
3. 采集用戶需求數(shù)據(jù)追求廣度和深度
數(shù)據(jù)無處不在,關(guān)鍵是如何從廣度上和深度上去感知和把握。在信息時(shí)代,用戶需求的特性、類型、形式等日益多樣。以基于互聯(lián)網(wǎng)上的互動(dòng)平臺(tái)、RSS、微信、博客以及微博,是用戶表達(dá)需求的途徑,也是圖書館獲取用戶需求數(shù)據(jù)有效采集渠道。圖書館可讓專門人員負(fù)責(zé)在網(wǎng)絡(luò)渠道上捕捉各種有關(guān)于圖書館用戶的需求信息。
用戶需求數(shù)據(jù)并非都是顯而易見的,需要深度分析才能獲取。比如某圖書館要建數(shù)據(jù)模型監(jiān)測(cè)某軟件的使用流量,在分析歷年流量數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn),某些時(shí)間段會(huì)周期性出現(xiàn)高峰。經(jīng)深度分析后獲知,該現(xiàn)象與校研究生部規(guī)定的畢業(yè)論文開題時(shí)間有關(guān),在開題之前的時(shí)間段里,該檢索系統(tǒng)將出現(xiàn)研究生用戶的使用高峰。此例中,開題時(shí)間和周期是容易被忽略的隱形因素。對(duì)于研究者來說,用戶需求數(shù)據(jù)更多是隱秘的,不易發(fā)現(xiàn)的。借助大數(shù)據(jù)的挖掘功能可挖掘出隱性知識(shí)、規(guī)則和關(guān)聯(lián),但更需研究人員花更多的時(shí)間和精力深入分析,細(xì)心縝密地推敲和判斷。
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