大數據在圖書館服務提升與優(yōu)化中的應用

張永寧，徐晨辰

（南京中醫(yī)藥大學圖書館，江蘇南京 210023）

1 大數據的特點

大數據是指數據量巨大以至于無法用傳統數據處理方式進行處理的數據，大數據的技術路線包括了數據的獲取、分析、搜索、分享、存儲、轉移、可視化、查詢、更新以及信息的私密性等方面［1］。隨著信息產業(yè)的突飛猛進，大數據具有非常多的優(yōu)點，按照目前大數據技術的發(fā)展趨勢，大數據的獲取方式相比較傳統數據具備以下特點。

1.1 大樣本性

大數據最明顯的特質就是數據量巨大，不再是傳統的以書面材料為記錄方式，而是以計算機存儲為基本方式的機讀方式來存儲，數據量都是以TB 為存儲單位來進行的，可以說數據量的大樣本性就是大數據最為明顯的優(yōu)勢，數據量越大，潛在的實際意義也越大。

1.2 多樣性

大數據的樣本已經不僅僅是傳統的文字資料，變化為多樣性，譬如音頻資料、視頻資料以及各種圖譜資料。很多大數據是由專門的設備以及軟件產生的，譬如瀏覽器、微信、科研設備等。對于多樣性的資料，可以為不同的專業(yè)人士提供非常有意義的指導和建議。

1.3 快速性

大數據時代獲取資料數據的速度非常迅速，達到了實時獲取資料的速度，可以更好地反映事物變化的規(guī)律和潛在的發(fā)展趨勢，譬如現在的醫(yī)療APP可以實時獲取患者的心率、血壓等數據，使醫(yī)生可以及時獲得患者健康信息，為診療提供了有效的依據。

1.4 真實性

相比較傳統的數據獲取方式和分析手段，大數據具有真實性的特點。大數據不再是數據收集者有目的地去采取數據，而是直接無差別地去獲得所有的數據，這些數據無差異的采集可以更加真實地反映事物變化的規(guī)律，而且在后期進行數據處理分析時，也可以更加有效地分析出事物變化的真實趨勢，這種數據的分析處理方式比傳統用少量樣本通過統計分析其變化規(guī)律更加實際。

1.5 變化性

數據的獲得具有變化的特點，傳統的數據處理方式不能很好地反映出數據的變化特點。譬如科研的過程中，為了研究不同藥物和治療方式對患者的治療效果，只能采取不同時間點檢測患者血液等方式來大致分析患者的病情變化趨勢，這樣的傳統實驗過程使得很多快速變化的病情無法被觀察到，而且還會因此得到相反的結論。事物的發(fā)展都是處于一個動態(tài)的變化過程，所以大數據的出現有效地改變了這一現狀，大數據因為幾乎毫無差別地實時記錄了所有的數據，所以通過有效地分析大數據可以看到事物變化的全過程，為決策者做出決定提供了非常有意義的指導［2］。

2 大數據對圖書館服務的影響

大數據時代圖書館不能再局限于單純地提供學習環(huán)境和簡單地提供學習資料，而是要通過利用大數據的優(yōu)勢轉化為以信息服務和定制個性化學習方式為主導的新型圖書館服務為主，同時圖書館也需要開始向數字化圖書館轉型，大數據對圖書館的影響有以下幾點。

2.1 提升學科的相關性研究

大數據的一個優(yōu)勢就是把原本“風馬牛不相及”的東西聯系到了一起，一個明顯的例子就是沃爾瑪早期的啤酒和尿不濕的故事，在當今社會中這樣的案例比比皆是。筆者在醫(yī)學院校的圖書館工作，大數據信息在醫(yī)學領域的應用更為廣泛，譬如在早年的研究中很多疾病都是單純以一個疾病來進行研究的，但是在大數據的指引下，通過數據分析發(fā)現了很多疾病和環(huán)境、心理等因素有著明顯的相關性。大數據不僅在科學研究中起到了很大的作用，也給予了圖書館信息情報服務很大的啟發(fā)，可以一方面將相關的信息資料結合到一起，方便科研人員進行相關性分析，為今后的科研和臨床事業(yè)提供很好的指導建議，還能將不同的學科書籍和資料在整理擺放的過程中集合到一起，方便查找，建立一個彼此相關的專業(yè)數據庫。

2.2 加快圖書館的數字化進程

早年的圖書館都是以紙質書籍為主，但是在大數據時代的影響下，單純的紙質材料不僅難以整理和維護，也很難進行查找和編輯。以往為了一個簡單的問題可能需要在圖書館花費很長時間去檢索，這個過程還需要進行非常專業(yè)的訓練才能勝任，大數據的一個特性就是把信息完全轉化為機讀化數據，這樣大大地簡化了整理編輯的過程，對于用戶查找傳輸資料也極為方便。所以圖書館在服務過程中的數字化非常重要，通過建立圖書館的大數據庫，可以便捷地滿足用戶的學習要求，還能簡化圖書館管理人員的工作，降低了維護成本［3］。

2.3 提升信息咨詢服務

傳統的圖書館信息咨詢服務往往是為讀者提供具體書籍的位置和館藏情況，但書籍的具體內容無法展現。隨著社會進步，人們的生活節(jié)奏加快，時間也開始變得碎片化，很難有大把的時間花在尋找資料的過程中，但是單純的網絡檢索，因為涉及版權和專業(yè)檢索技術等限制，很多資料不能直接在網絡上簡單獲取，所以這個方面將會是大數據時代下圖書館服務的一個重要的內容［4］。圖書館通過前面的數據化和交叉學科等工作，可以很便捷地把相關數據進行匯總，方便用戶的咨詢。比如現在中國進入了老齡化社會，老年人有著足夠的時間和財力進行圖書館學習，其中老年人比較關心的往往是健康問題，如果可以將老年人比較關心的常見疾病相關資料數據匯總，就可以便于老年人學習，同時也可以給予老年人一定的健康意見。這方面的咨詢服務也同樣適用于專業(yè)的科研人員和在讀大學生，通過不斷積累圖書館咨詢服務的大數據庫，還可以為社會發(fā)現更多的新理論、新問題。隨著圖書館大數據咨詢服務的提升和強化，圖書館的地位將更加重要。

2.4 定制個性化學習方案

每個人的學習方式和學習曲線不同，加上時間精力工作等差異，單純的“一刀切”式的教育學習模式已經不能滿足當代讀者的要求。早年的圖書館都是簡單地擺上統一的報紙、雜志和書籍，讀者被動地選擇自己感興趣的資料進行學習，在大數據時代下，讀者的地位由被動轉為主動，讀者可以自由地選擇自己感興趣的資料進行學習［5］，這也是很多圖書館讀者大量流失的主要原因。圖書館如果通過讀者的借閱和分享資料的大數據分析，便可以有效地分析出讀者的學習興趣和學習進程，可以更好地通過大數據來為讀者提供更加適合讀者的學習資料和書籍推薦，使得讀者能夠更加科學有序地進行學習。這也是目前很多商業(yè)機構分析用戶消費習慣大數據的主要原因，這里面涉及部分讀者隱私權的內容，不在本文的討論范圍之內。

3 大數據對圖書館信息服務的案例討論

作者通過目前免費的大數據分析工具進行了對于疾病相關的大數據分析，旨在為醫(yī)學圖書館的相關科研教學服務提供一定的參考。本文主要通過使用在線大數據分析工具Wolfram Alpha?（http://www.wolframalpha.com）和免費的商業(yè)大數據分析軟件Tableau Public?對高血壓的相關資料進行大數據分析，其中軟件分析的數據資料源于美國政府數據開放門戶網站Data.Gov。

在大數據網站WolframAlpha?錄入關鍵詞：高血壓（hypertension），通過對大數據的計算，可以得到非常詳盡的分析數據。其中不僅是常見的高血壓病因病機，還有很多不曾被關注的信息，譬如表1 所示的高血壓和醫(yī)保的關系，不同疾病并發(fā)高血壓的概率（見表2），以及不同身體條件狀況對于高血壓發(fā)病的影響（見圖1）。大數據分析不僅可以在高血壓疾病的相關咨詢預防等資料上進行交叉匯總，還能對相關研究給予一定的信息支持。筆者還通過搜尋美國政府開放數據庫的方式，檢索并匯總了美國2005—2014年不同地區(qū)高血壓并發(fā)眼病的患者發(fā)病率的大數據資料（見圖2），通過這些醫(yī)學相關的大數據分析，可以分析出不同地區(qū)、不同社會條件甚至不同性別的人患有高血壓以及并發(fā)相關疾病的概率。這些大數據非常重要，因為醫(yī)學圖書館的服務對象主要是醫(yī)學學生和醫(yī)學科研人員，這些數據一方面便于圖書館在工作中主動地將相關資料整理匯總到一起，方便讀者閱讀和查找，另一方面也可以為讀者提供相關科研建議。

4 結語

大數據時代的到來是大勢所趨，傳統的圖書館工作受到了巨大的挑戰(zhàn)，但是也為圖書館情報事業(yè)的發(fā)展帶來了巨大的機遇，即向服務咨詢方向轉型的良好時機。大數據時代的圖書館將會改變以往被動服務的局面，轉而在信息搜集和傳播過程中得到更加積極主動的地位，通過大數據的支持，一個小小的圖書館將會煥發(fā)新的生機。

表1 高血壓和醫(yī)保的關系

表2 不同疾病并發(fā)高血壓的概率

圖1 不同身體條件對于高血壓發(fā)病的影響

圖2 美國2005—2014年不同地區(qū)高血壓并發(fā)眼病的患者發(fā)病率