王晨俊

(太原科技大學(xué) 圖書館,山西 太原 030024)

0 引言

世界的本質(zhì)就是數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)開創(chuàng)了人類社會發(fā)展的新時代。然而大數(shù)據(jù)應(yīng)用于高校圖書館閱讀推廣服務(wù)時，大范圍地收集零散的、多渠道的、非結(jié)構(gòu)化的用戶信息并提取有價值資源具有一定挑戰(zhàn)性，且大數(shù)據(jù)分析存在著操作難度大、設(shè)備要求高、信息安全難保障等問題，更是難以突出個性化數(shù)據(jù)，不能全面覆蓋多元化需求，[1]因此，小數(shù)據(jù)應(yīng)運而生。小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)相比，具有不同的數(shù)據(jù)思維及應(yīng)用模式，小數(shù)據(jù)立足于用戶基本特征，意在探索內(nèi)在關(guān)系，強調(diào)數(shù)據(jù)的精確匹配，可以為用戶提供動態(tài)的精準服務(wù)。

就目前國內(nèi)研究現(xiàn)狀而言，關(guān)于小數(shù)據(jù)主要有五種代表性的觀點：劉慶麟認為，小數(shù)據(jù)是圍繞不同個體采集相關(guān)個體的完全特征、全方位、多層次行為模式和情景感知的全部數(shù)據(jù)集合，著重分析個體在某個時間節(jié)點上的因果關(guān)系和數(shù)據(jù)背景，是對大數(shù)據(jù)的補充和完善[2]；王欣等認為，小數(shù)據(jù)是以讀者個體為唯一研究對象的全方位數(shù)據(jù)，關(guān)注讀者個體與知識獲取行為之間的因果關(guān)系[3]；劉揚等認為，小數(shù)據(jù)是個體用戶特征的完全表征，是用戶多層次、多維度的用戶行為數(shù)據(jù)的集合[4]；周欣認為，小數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的精確描述要求較高，通過研究單一用戶多種類型的特征、數(shù)據(jù)和行為來挖掘關(guān)于用戶個體的規(guī)律和知識[5]；張鳳斌認為，小數(shù)據(jù)具有鮮明的個體獨特性，也稱之為“量化自我”，小數(shù)據(jù)思維與圖書館“以人為本”服務(wù)理念高度契合[6]?？梢?，國內(nèi)研究者對于小數(shù)據(jù)概念和特征的看法趨于一致。小數(shù)據(jù)具有成本低廉、操作簡單、應(yīng)用價值高的優(yōu)點，本文認為，大數(shù)據(jù)時代高校圖書館應(yīng)當不斷加強小數(shù)據(jù)的管理，提高圖書館小數(shù)據(jù)的智能決策和數(shù)據(jù)分析水平，為閱讀推廣服務(wù)提供科學(xué)可靠的創(chuàng)新思維。

1 小數(shù)據(jù)內(nèi)涵

1.1 小數(shù)據(jù)

小數(shù)據(jù)最初是由美國康奈爾大學(xué)計算機科學(xué)教授德波哈爾·艾斯汀提出，他通過對父親日常生活的觀察和行為小數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)父親身體緩慢衰弱的發(fā)展趨勢無法從醫(yī)院的體檢項目中獲得，這促使艾斯汀將小數(shù)據(jù)作為一種可靠的醫(yī)學(xué)證據(jù)進行深入研究[7]。小數(shù)據(jù)是針對個體用戶的全方位、多層次行為模式和情景感知的全部數(shù)據(jù)集合，能夠全息地表征個體用戶的完整特征，包括個人的生活習慣、身體狀況、社交行為、情緒喜好等數(shù)據(jù)[8]?；谛?shù)據(jù)的分析能夠?qū)崿F(xiàn)對個體用戶行為習慣、興趣偏好、需求狀態(tài)等方面的動態(tài)預(yù)測，為個性化精準服務(wù)提供準確的導(dǎo)向。

小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的區(qū)別在于：小數(shù)據(jù)以個體為唯一對象，重點在于深度，即對個人數(shù)據(jù)進行全方位、全天候的分析，既關(guān)注個體用戶多要素間的關(guān)系，也關(guān)注它們產(chǎn)生的內(nèi)在原因；而大數(shù)據(jù)面向群體，側(cè)重于廣度，聚焦于挖掘不同事物間的關(guān)系，注重結(jié)果而非邏輯緣由[8]。大數(shù)據(jù)是由小數(shù)據(jù)構(gòu)成的，小數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的必要補充，大數(shù)據(jù)宏觀概括整體發(fā)展規(guī)律，對研究用戶行為有很強的說服力，但不可一概而論，忽略小數(shù)據(jù)的差異性與獨特性。一言以蔽之，大數(shù)據(jù)為宏觀服務(wù)做概略的理論支撐，小數(shù)據(jù)為微觀服務(wù)做精確的數(shù)據(jù)支持。

高校圖書館小數(shù)據(jù)是“一個讀者”與圖書館關(guān)聯(lián)的全部數(shù)據(jù)集合，包括讀者的個體特征數(shù)據(jù)、學(xué)習科研數(shù)據(jù)、到訪圖書館的行為數(shù)據(jù)、數(shù)字資源的利用數(shù)據(jù)等，具有總量小、價值高和相關(guān)性強的優(yōu)點，根據(jù)這些數(shù)據(jù)能夠?qū)ψx者的閱讀情景、閱讀心理、閱讀喜好、閱讀行為、閱讀習慣、閱讀社會關(guān)系等信息進行全方位的分析和應(yīng)用，以便于圖書館提高服務(wù)精準度[9]。大數(shù)據(jù)時代高校圖書館小數(shù)據(jù)服務(wù)是大勢所趨，圖書館應(yīng)當一方面有效利用外部的大數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)配置普適化資源；另一方面充分挖掘內(nèi)部的小數(shù)據(jù)，基于小數(shù)據(jù)提供精準化服務(wù)。

1.2 小數(shù)據(jù)是用戶畫像的基礎(chǔ)

用戶畫像，即用戶信息標簽化，最早由“交互設(shè)計之父”Alan Cooper提出，認為用戶畫像是真實用戶的虛擬代表，是基于一系列真實數(shù)據(jù)建立的目標用戶模型，也是最能體現(xiàn)用戶特征的形象集合[10-11]。利用用戶畫像可以更好更全地了解用戶的現(xiàn)實需求和潛在需求，便于精準化營銷、個性化推薦，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值的目的。

小數(shù)據(jù)是構(gòu)建用戶畫像模型的基礎(chǔ)，高校圖書館的用戶畫像數(shù)據(jù)包括靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)，見圖1。靜態(tài)數(shù)據(jù)是用戶的基本屬性數(shù)據(jù)，如姓名性別、專業(yè)院系、研究方向、學(xué)歷職稱等信息，可從圖書館的讀者管理系統(tǒng)中獲取。動態(tài)數(shù)據(jù)比較復(fù)雜，是用戶不斷變化的行為數(shù)據(jù)，描述什么用戶在什么時間什么地點做了什么事情，是用戶在圖書館網(wǎng)站系統(tǒng)、資源服務(wù)系統(tǒng)及移動終端平臺等登錄、瀏覽、咨詢、借閱、檢索、下載、收藏、評價等行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，分顯性數(shù)據(jù)和隱性數(shù)據(jù)，顯性數(shù)據(jù)是讀者自己填寫的活動報名、文獻申請、圖書薦購、課題檢索、科技查新及咨詢問題等信息，隱性數(shù)據(jù)是用戶使用圖書館數(shù)據(jù)庫、管理系統(tǒng)、空間設(shè)備留下的痕跡，如登錄次數(shù)、瀏覽內(nèi)容、下載數(shù)量、借閱記錄、使用頻次、評價轉(zhuǎn)發(fā)等信息，動態(tài)數(shù)據(jù)需要經(jīng)過分析提取才能被利用。[12-14]

Fig.1 User portrait data圖1 用戶畫像數(shù)據(jù)

2 高校圖書館閱讀推廣服務(wù)現(xiàn)狀分析

高校圖書館的讀者群是特定范圍的具有學(xué)科專業(yè)背景和高層次閱讀需求的大學(xué)生群體，讀者范圍相對固定，且閱讀欲望較強，然而由于讀者群的文化水平高、接受新事物速度快，一般性質(zhì)的閱讀推廣內(nèi)容很難吸引讀者眼球。常見的閱讀推廣方式如好書推薦，大多以借閱排行榜為依據(jù)，借閱量大的圖書被反復(fù)推銷，且不說排行榜是否表達了讀者的真實閱讀意愿，試問去年已經(jīng)多人閱讀過的圖書今年再行推廣的邊際效應(yīng)有多大，而且過度追捧所謂暢銷圖書，冷門圖書更加無人問津。很多圖書館的個性化推送服務(wù)，僅僅是根據(jù)讀者之前的借閱記錄，抓取數(shù)據(jù)推送同一主題的類似內(nèi)容，然而這似乎更縮小了閱讀視野，讀者無法獲得所學(xué)主題以外的知識靈感，甚至產(chǎn)生審美疲勞。

讀者群要求高、推廣方式單調(diào)、個性推送失準等這些實際問題都可歸結(jié)為閱讀推廣工作在精準服務(wù)方面遇到的困境。目前高校圖書館閱讀推廣普遍存在資金投入有限、缺乏思維創(chuàng)新、影響深度不足等方面的現(xiàn)狀問題[15-17]，因此，閱讀推廣館員需要探索做好精準服務(wù)、建立長效機制的有效辦法。

3 小數(shù)據(jù)思維應(yīng)用在閱讀推廣的優(yōu)勢

小數(shù)據(jù)的性價比高。高校圖書館讀者小數(shù)據(jù)只需通過本館的移動閱讀終端、傳感器設(shè)備、讀者登記等簡單方式獲取，總量不大，數(shù)據(jù)處理的配置要求較低、耗資有限、技術(shù)簡單;但可操作性強、針對性更強，小數(shù)據(jù)對于明確分析讀者個體的需求有重要價值，高校圖書館可以實時獲取讀者的閱讀需求及需求模式變化，實現(xiàn)個性化服務(wù)從直覺驅(qū)動的經(jīng)驗決策轉(zhuǎn)變成小數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準決策[3]。

提高閱讀推廣服務(wù)效率。小數(shù)據(jù)思維可以讓閱讀推廣館員有針對性地提供精準服務(wù)，避免盲目推廣，提高工作效率。比如可以對紙質(zhì)資源和數(shù)字資源進行利用率的小數(shù)據(jù)統(tǒng)計，不同利用率的資源對應(yīng)不同的處理方式，有效合理地配置有限的經(jīng)費，還可以通過觀察小數(shù)據(jù)波動，選擇閱讀高峰點更新資源，最大程度地吸引讀者，提升資源使用效率。

滿足讀者多元化服務(wù)需求。通過小數(shù)據(jù)分析，為各類讀者提供精準化服務(wù)，提升服務(wù)意識，拓寬服務(wù)功能，更好地滿足讀者的多元化服務(wù)需求。高校圖書館根據(jù)讀者的閱讀需求，采集整合大量的小數(shù)據(jù)資源，豐富的數(shù)據(jù)支撐可以為各類讀者量身定制，提供全方位、多層次、多維度的閱讀推廣服務(wù)[18]。

4 高校圖書館閱讀推廣服務(wù)創(chuàng)新舉措

高校圖書館閱讀推廣服務(wù)的一大難點就是如何與讀者的閱讀需求實時接軌，挖掘小數(shù)據(jù)為高校讀者畫像是最直接有效的方法，據(jù)此分析讀者的行為偏好和閱讀需求，有的放矢推進精準服務(wù)長足發(fā)展，最終轉(zhuǎn)化為借閱量的提升。筆者以所在的太原科技大學(xué)圖書館為例，以本館近五年的流通借閱數(shù)據(jù)為引，分析探索書與人的關(guān)系，為閱讀推廣服務(wù)創(chuàng)新提供參考舉措。

4.1 構(gòu)建讀者畫像模型

高校圖書館運用小數(shù)據(jù)的目的主要是構(gòu)建讀者畫像模型，建立具有相同屬性的讀者群，從而為其精準推薦。當讀者在圖書館的行為數(shù)據(jù)達到一定數(shù)量后，讀者畫像變得清晰，便于圖書館對讀者深入了解。閱讀推廣服務(wù)中，通過對讀者靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)的整合挖掘，可以準確找到讀者的個性化偏好，充分挖掘讀者的真正需求，并精準預(yù)測讀者的潛在需求，然后有針對性地提供專業(yè)化、智能化的閱讀推廣服務(wù)，將讀者需求匹配度高的資源推送給相應(yīng)讀者。

需要注意的是，數(shù)據(jù)是理性的，但圖書館是具有人情味的特殊文化領(lǐng)域，我們不能盲目迷戀數(shù)據(jù)，要學(xué)著在理性決策和感性決策之間找到平衡點[19]。圖書館既要充分利用讀者畫像模型、深入挖掘大小數(shù)據(jù)為讀者提供與其學(xué)識相當?shù)木珳史?wù)，也要展現(xiàn)圖書館的人文關(guān)懷，因此圖書館員需要親近讀者，及時了解數(shù)據(jù)以外的真實感受，修正完善數(shù)據(jù)的偏頗。

圖2為本館近五年的讀者所讀書目分布圖(本館書目按中國圖書館分類法排列)，每年的高峰都異常統(tǒng)一，T類(工業(yè)技術(shù))、I類(文學(xué))、O類(數(shù)理科學(xué)和化學(xué))居上，據(jù)此可認為工業(yè)技術(shù)類、數(shù)理化類圖書是本館讀者的首需，而文學(xué)類圖書屬大眾化需求，向來是閱讀推廣的首選，這表明如果本館的閱讀推廣工作僅限于人文社科類內(nèi)容，可能會缺失大量讀者。為充分把握讀者需求，筆者對機械學(xué)院、計算機學(xué)院的高借閱量讀者進行訪談，結(jié)果卻得知：T類圖書高峰很大程度上是因為畢業(yè)生對工具書的大量需求，而工具書是無需每年采購也無法推廣閱讀的；工科生偏理性思維而輕感性思維，智商與情商失衡，是更需要提升人文素養(yǎng)的讀者群。此種情況下，工科專業(yè)的讀者畫像就應(yīng)當在其行為數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上加入文學(xué)的培養(yǎng)需求，閱讀推廣館員在為其提供專業(yè)閱讀方面的個性化推送服務(wù)時，也應(yīng)配合推送文學(xué)方面的閱讀內(nèi)容。

4.2 進行讀者分類

讀者分群分類是高校圖書館精準服務(wù)的必然要求。從讀者的特征描繪、行為習慣及社會關(guān)系等信息中發(fā)現(xiàn)小數(shù)據(jù)的價值，對讀者的差異化需求聚類分析，全方位、多層次地進行讀者畫像描述，從而進行讀者分類，建立不同的讀者群。高校圖書館應(yīng)當依據(jù)讀者群的大小數(shù)據(jù)進行深層次分析，在讀者與讀者之間、讀者與館員之間搭建閱讀交流的平臺，更好地為讀者提供精準化的閱讀服務(wù)。

根據(jù)二八定律，20%的高端讀者群為圖書館貢獻了80%的服務(wù)收益率，圖書館可以著重研究這20%讀者的借閱行為，開展小數(shù)據(jù)的收集與分析，形成對讀者閱讀需求最直觀的判斷，力求服務(wù)效益最大化。圖3與圖4展示了本館近五年的讀者借閱情況，總量與均量可以體現(xiàn)圖書館的整體特征，高借閱量讀者的小數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)讀者的自我特征，可以看出：讀者的流通量與借閱量均呈下滑趨勢，且借閱量的下滑坡度大于流通量，這是近年來紙質(zhì)閱讀的共性；平均借閱量穩(wěn)中有升，最高借閱量從浮動大到趨于穩(wěn)定，這是本館閱讀推廣工作多年努力的成果。按照二八比例，我館每年有1 200～1 300人次的高端讀者群，將這些讀者的所有小數(shù)據(jù)抽取、疊加，便可定位具有本館特色的核心讀者。最高借閱量的讀者群、高于均值借閱量的讀者群、低于均值借閱量的讀者群便是閱讀推廣服務(wù)過程中需要區(qū)分對待的三個梯隊。

Fig.2 Distribution of reading items圖2 所讀書目分布圖

Fig.3 Reader circulation and borrowing volume圖3 讀者流通量與借閱量

Fig.4 Maximum and average borrowing volume of readers圖4 讀者最高借閱量與平均借閱量

將閱讀推廣的活動內(nèi)容與讀者進行匹配，為相應(yīng)的讀者群開展特色服務(wù)，可以避免盲目宣傳和不必要的干擾。比如好書推薦，網(wǎng)絡(luò)上的暢銷圖書排名榜屬大眾化的品味，不能代表高校讀者的需求，更不可一刀切，應(yīng)當依據(jù)本館館藏特色及本館讀者特征有所取舍，分門別類地推給不同梯隊的讀者群。比如讀書會，對低于均值借閱量的讀者群應(yīng)當以分享交流為主，閱讀一些便于提起興趣的入門圖書，內(nèi)容不可太過深沉；對高于均值借閱量的讀者群應(yīng)當以引導(dǎo)自主為主，引導(dǎo)其自主閱讀一些內(nèi)容有所思考、思想有所積淀的圖書，可加入辯證邏輯思維；對最高借閱量的讀者群應(yīng)當以支持閱讀為主，為其提供便利條件，甚至可以讓其作為閱讀主講人，帶動其他讀者。高校圖書館應(yīng)當有針對性地為不同的讀者群體提供個性化、差異化、特色化的閱讀推廣服務(wù)，有效滿足讀者多層次需求，提高圖書館服務(wù)凝聚力。

4.3 統(tǒng)籌閱讀推廣方案

高校圖書館的部門設(shè)置普遍是傳統(tǒng)意義上的采編、流通、咨詢、技術(shù)等職能部門，而閱讀推廣工作需要各部門統(tǒng)籌合作，按照矩陣管理模式、跨部門組建閱讀推廣小組可以在人手緊缺的情況下調(diào)動全館人員，提高部門響應(yīng)度，形成全館資源共建共享、互通互補的局面。高校圖書館需要組建一個系統(tǒng)性、針對性的閱讀推廣小組，小組成員并非簡單組合，而是以小數(shù)據(jù)為基點、以精準服務(wù)為目標，對各部門各類型的人才都有所兼顧，組員之間既密切配合又相對獨立，每個角色都是閱讀推廣進程的重要一環(huán)。

閱讀推廣小組統(tǒng)籌規(guī)劃閱讀推廣方案，一方面要深入理解讀者畫像模型，確保數(shù)據(jù)驅(qū)動精準推廣，另一方面在職能部門之間互通有無，有效保障數(shù)據(jù)資源的共享互補、合理利用，形成一套既立足本館實情又能滿足讀者需求的推廣方案。

圖5與圖6展示了本館近五年的圖書流通情況，可看出圖書的總流通量、借閱量走向與讀者總量的趨勢同步，體現(xiàn)了本館書與人的共振現(xiàn)象，說明總體上現(xiàn)有館藏與讀者需求的匹配度比較高；圖書的平均借閱量持平，最高借閱量上漲，說明讀者對少數(shù)種類圖書的需求強烈，而本館尚未滿足，應(yīng)當予以重視，彌補短板。閱讀推廣小組要努力提升圖書館的總流通量和借閱量，就要及時掌握高借閱量圖書的書目及讀者借閱小數(shù)據(jù)，為此類讀者畫像，對這批書目深度挖掘，為來年的閱讀推廣方案奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。要準確定位這些類型的圖書，需要技術(shù)部、流通部、采編部等部門的配合，來自這些部門的小組成員應(yīng)當盡力為數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)運用提供便利，確保閱讀推廣方案可落地。

Fig.5 Book circulation and borrowing volume圖5 圖書流通量與借閱量

Fig.6 Maximum and average borrowing volume of books圖6 圖書最高借閱量與平均借閱量

5 結(jié)束語

高校圖書館在閱讀推廣服務(wù)中應(yīng)當充分挖掘本館及讀者的小數(shù)據(jù)，構(gòu)建讀者畫像模型，這是精準服務(wù)的前提，也是服務(wù)創(chuàng)新的源泉，據(jù)此將讀者分群分類，針對性地開展群體特色服務(wù)，統(tǒng)籌優(yōu)化閱讀推廣方案。大數(shù)據(jù)背景下，高校圖書館閱讀推廣工作經(jīng)歷了從倡導(dǎo)閱讀重要性的口號主義向夯實閱讀價值觀的人文基礎(chǔ)的轉(zhuǎn)型升級，不再追求閱讀活動的全面開花，而更加注重精準服務(wù)的實證效果，小數(shù)據(jù)思維助力開創(chuàng)閱讀推廣服務(wù)的全新局面。