大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀服務(wù)新走向

王曉美

（中原工學(xué)院圖書(shū)館，河南 鄭州 450007）

大數(shù)據(jù)環(huán)境下高校網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀服務(wù)新走向

王曉美

（中原工學(xué)院圖書(shū)館，河南 鄭州 450007）

本文簡(jiǎn)述了大數(shù)據(jù)的歷史、基本概念、特點(diǎn)、發(fā)展方向，探討了在大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀服務(wù)問(wèn)題面臨著巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，最后，提出了大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，從而提高圖書(shū)館的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

大數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀

1 大數(shù)據(jù)概述

1.1 大數(shù)據(jù)的歷史

全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫第一個(gè)提出大時(shí)代來(lái)臨，他稱(chēng)：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)。[1]”生物學(xué)、物理學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)、金融、通訊、軍事等領(lǐng)域應(yīng)用大數(shù)據(jù)已久，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展壯大，大數(shù)據(jù)的價(jià)值也逐漸被人們關(guān)注。大數(shù)據(jù)是云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)之后IT行業(yè)又一大顛覆性的技術(shù)革命。維克托·邁爾·舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中前瞻性地指出，大數(shù)據(jù)帶來(lái)的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開(kāi)啟了一次重大的時(shí)代轉(zhuǎn)型。

1.2 大數(shù)據(jù)的概念

目前大數(shù)據(jù)作為抽象的概念存在。著云臺(tái)的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式，這些數(shù)據(jù)需要有強(qiáng)大的硬件、軟件、時(shí)間、金錢(qián)來(lái)支撐分析過(guò)程。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)理解為：互聯(lián)網(wǎng)公司在日常運(yùn)營(yíng)中生成、累積的用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的規(guī)模的龐大，不能用G或T來(lái)衡量。

1.3 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)不僅是數(shù)據(jù)的龐大，用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)來(lái)解釋共有以下四個(gè)特征：

1.3.1 海量數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P（1 000個(gè)T）、E（100萬(wàn)個(gè)T）或Z（10億個(gè)T）[2]。大數(shù)據(jù)能計(jì)算出來(lái)嗎？一組名為“互聯(lián)網(wǎng)上一天”的數(shù)據(jù)告訴我們，一天之中，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生2940億封郵件，發(fā)出200萬(wàn)個(gè)社區(qū)帖子（相當(dāng)于《時(shí)代》雜志770年的文字量），全部?jī)?nèi)容可以刻滿1.68億張DVD。

1.3.2 類(lèi)型多雜。包括blog、Email、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，IBM研究稱(chēng)每一天，全世界會(huì)上傳超過(guò)5億張圖片，每分鐘就有20小時(shí)時(shí)長(zhǎng)的視頻被分享。

1.3.3 利用價(jià)值小。如隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、傳感網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，正常生活已離不開(kāi)信息，信息量大，但利用價(jià)值很小，如何利用強(qiáng)大的機(jī)器算法更迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值“提純”，是大數(shù)據(jù)時(shí)代亟待解決的難題。

1.3.4 時(shí)效性高。這是大數(shù)據(jù)區(qū)的最顯著特征。IBM的研究稱(chēng)，整個(gè)人類(lèi)文明數(shù)據(jù)90%是過(guò)去兩年內(nèi)產(chǎn)生。十年后，全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達(dá)到今天的44倍。然而，即使是人們每天創(chuàng)造的全部信息——包括語(yǔ)音通話、電子郵件和信息在內(nèi)的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂(lè)，其信息量也無(wú)法匹及每一天所創(chuàng)造出的關(guān)于人們自身的數(shù)字信息量。

1.4 大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向

我們現(xiàn)在還處于所謂“物聯(lián)網(wǎng)”的最初級(jí)階段，而隨著技術(shù)成熟，我們的設(shè)備、交通工具和迅速發(fā)展的“可穿戴”科技將能互相連接與溝通?？萍嫉倪M(jìn)步已經(jīng)使創(chuàng)造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬件、軟件、人才及服務(wù)之上的商業(yè)投資也增長(zhǎng)了整整50%，達(dá)到了4 000億美元。大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用逐漸滲透在日常生活的方方面面，不遠(yuǎn)的將來(lái)我們將迎來(lái)真正的智能電網(wǎng)、智慧交通、智慧醫(yī)療、智慧環(huán)保、智慧城市。谷歌通過(guò)搜索行為預(yù)測(cè)流感爆發(fā)等例子已經(jīng)證明了大數(shù)據(jù)影響社會(huì)建設(shè)達(dá)到了驚人的地步。大數(shù)據(jù)不僅是美國(guó)白宮官網(wǎng)重點(diǎn)新聞報(bào)道，也成為互聯(lián)網(wǎng)主題講座沙龍中熱議對(duì)象，被國(guó)金證券、國(guó)泰君安、銀河證券等寫(xiě)進(jìn)了投資推薦報(bào)告?！都~約時(shí)報(bào)》稱(chēng)，“大數(shù)據(jù)”時(shí)代已經(jīng)降臨，在商業(yè)、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中，基于數(shù)據(jù)和分析將代替經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。

2 大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀服務(wù)面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

2.1 加快導(dǎo)讀服務(wù)技術(shù)的變革

各類(lèi)數(shù)據(jù)的迅速增長(zhǎng)對(duì)傳統(tǒng)的導(dǎo)讀服務(wù)能力帶來(lái)了壓力，傳統(tǒng)的導(dǎo)讀服務(wù)主要靠圖書(shū)館員已有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)推送服務(wù)，面對(duì)數(shù)量巨大，類(lèi)型多樣的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)，導(dǎo)讀服務(wù)需要依靠設(shè)計(jì)合理、分級(jí)存儲(chǔ)能力強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)支撐導(dǎo)讀推送的前提準(zhǔn)備工作。因此，圖書(shū)館建設(shè)的硬件成本越來(lái)越大，服務(wù)設(shè)施選擇趨向大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群，這對(duì)支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析與存儲(chǔ)設(shè)施提出了很高要求。

2.2 推動(dòng)導(dǎo)讀服務(wù)模式創(chuàng)新

導(dǎo)讀服務(wù)是圖書(shū)館服務(wù)的創(chuàng)新模式之一，傳統(tǒng)的導(dǎo)讀是根據(jù)館員的個(gè)人喜好推薦一些閱讀書(shū)目。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)成本的下降造成了數(shù)據(jù)量的迅猛增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣化加速了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的增加，傳統(tǒng)的導(dǎo)讀服務(wù)常用的信息收集、整理、分析與提供利用的服務(wù)模式已經(jīng)不能滿足用戶(hù)需求。數(shù)據(jù)分析正在向廣度、深度發(fā)展，信息服務(wù)正在向個(gè)性化、嵌入式的科研創(chuàng)新合作交互型知識(shí)服務(wù)模式發(fā)展。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，導(dǎo)讀服務(wù)不僅要收集、整理、分析潛在的用戶(hù)信息和結(jié)構(gòu)，更要時(shí)刻關(guān)注用戶(hù)的特征和需求，及時(shí)的根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)提供個(gè)性化的服務(wù)，投其所好使圖書(shū)館成為真正為每個(gè)人喜歡的知識(shí)服務(wù)部門(mén)。

2.3 促進(jìn)導(dǎo)讀服務(wù)能力提高

用戶(hù)數(shù)據(jù)是導(dǎo)讀服務(wù)的重要資產(chǎn)，導(dǎo)讀服務(wù)不再是提供簡(jiǎn)單的閱讀和信息服務(wù)，而是運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘信息中的數(shù)據(jù)和知識(shí)內(nèi)容，為科學(xué)研究提供創(chuàng)新所需的數(shù)據(jù)和知識(shí)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為各個(gè)行業(yè)的重要資產(chǎn)，成為盈利和創(chuàng)新發(fā)展的重要因素，大數(shù)據(jù)的運(yùn)用將成為未來(lái)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和決策與科學(xué)研究的重要參考條件，特別是依賴(lài)數(shù)據(jù)分析提供服務(wù)的機(jī)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)可以幫助導(dǎo)讀服務(wù)提供更準(zhǔn)確，更新的知識(shí)，甚至新的思路并從中獲取新的洞察力，從而為用戶(hù)決策和研究創(chuàng)新提供智力支持。導(dǎo)讀服務(wù)自身也在大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)與利用中提高了服務(wù)能力。

2.4 推動(dòng)圖書(shū)館服務(wù)跨界合作

導(dǎo)讀服務(wù)要運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)具有很高難度，數(shù)據(jù)的來(lái)源、挖掘、分析、整理、加工、利用需要專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員來(lái)實(shí)現(xiàn)，支持大數(shù)據(jù)運(yùn)行的配套設(shè)施也讓圖書(shū)館無(wú)力承擔(dān)。部分實(shí)力雄厚的圖書(shū)館可以獨(dú)立實(shí)現(xiàn)這些難題，但是大部分圖書(shū)館還是中小型規(guī)模，資金、能力、人才有限，有的甚至還沒(méi)建設(shè)導(dǎo)讀服務(wù)體系，因此，利用外部力量幫助提供數(shù)據(jù)信息，也是一種實(shí)際的方法，就像圖書(shū)加工外包業(yè)務(wù)已成熟一樣，同社會(huì)信息類(lèi)機(jī)構(gòu)大力合作，整個(gè)數(shù)據(jù)分析和處理需要“云計(jì)算”技術(shù)平臺(tái)的支撐和大型數(shù)據(jù)服務(wù)器集群支持，這是任何一個(gè)圖書(shū)館都無(wú)法實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，因此，服務(wù)的提升依賴(lài)于社會(huì)力量的支持，帶動(dòng)了整個(gè)信息服務(wù)行業(yè)的發(fā)展。

3 大數(shù)據(jù)環(huán)境網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀服務(wù)建設(shè)將如何進(jìn)行創(chuàng)新

當(dāng)前圖書(shū)館為用戶(hù)提供豐富的導(dǎo)航條目，但圖書(shū)館導(dǎo)讀條目局限性很多，如能夠豐富這些條目，則需大數(shù)據(jù)分析結(jié)果支撐，抓住問(wèn)題關(guān)鍵點(diǎn)，不僅能讓導(dǎo)讀體系更具人性化，還能提高文件檢索利用率和讀者閱讀率。結(jié)合一些實(shí)際例子，筆者對(duì)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀體系建設(shè)提出如下建議。

3.1 管理格局的變更

圖書(shū)館是提供科研文獻(xiàn)信息的主要部門(mén)，傳統(tǒng)的職能部門(mén)不能滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的要求，因此，成立專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)管理部門(mén)與機(jī)構(gòu)，制定數(shù)據(jù)管理政策、統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)及共享平臺(tái)，建立良好的運(yùn)行機(jī)制，加強(qiáng)校內(nèi)、外各部門(mén)的協(xié)調(diào)工作。如MIT、弗吉尼亞大學(xué)及康奈爾大學(xué)圖書(shū)館成立了專(zhuān)門(mén)的研究數(shù)據(jù)管理服務(wù)工作組。負(fù)責(zé)研究數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)的評(píng)估、管理、推介、導(dǎo)航服務(wù)等。

3.2 導(dǎo)讀服務(wù)準(zhǔn)確定位

圖書(shū)館作為信息服務(wù)部門(mén)必然要對(duì)全校師生進(jìn)行導(dǎo)讀[3]。如何準(zhǔn)確定位，依賴(lài)于大數(shù)據(jù)環(huán)境下發(fā)展的新型信息資源媒體，如構(gòu)建在Web2.0技術(shù)上的、允許用戶(hù)創(chuàng)建交換信息內(nèi)容的維基百科、博客、微博、社交網(wǎng)站等等，這些媒體依托于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以用戶(hù)為中心，是人們信息交流的重要途徑，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)很容易收集和分析公眾的喜好、預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展、研究社會(huì)現(xiàn)象。因此，重視這類(lèi)信息的結(jié)合能夠準(zhǔn)確定位導(dǎo)讀服務(wù)對(duì)象喜好，根據(jù)喜好建設(shè)導(dǎo)讀平臺(tái)，逐級(jí)分類(lèi)推送，進(jìn)而提高了讀者閱讀率。

3.3 導(dǎo)讀條目準(zhǔn)確推送

電影票房高低和導(dǎo)演努力有關(guān)，同樣導(dǎo)讀條目受歡迎程度和導(dǎo)讀員推送文獻(xiàn)有關(guān)，如何提高文獻(xiàn)關(guān)注度是關(guān)鍵[4]。例如，定期關(guān)注百度指數(shù)，郭敬明導(dǎo)演《小時(shí)代》，票房過(guò)億，在采訪中坦言會(huì)利用百度指數(shù)收集、分析粉絲數(shù)據(jù)。如分析受眾的年齡、性別、教育背景、地域分布等等通過(guò)對(duì)普通大眾的數(shù)據(jù)采集，郭敬明逐漸找準(zhǔn)了觀眾的需求.痛點(diǎn)，并開(kāi)始利用到電影拍攝中。

未來(lái)圖書(shū)館的核心資產(chǎn)也在于對(duì)大數(shù)據(jù)的綜合掌握，如利用百度指數(shù)搜索《紅樓夢(mèng)》，地域關(guān)鍵詞選擇河南鄭州，就會(huì)顯示近三十天搜索指數(shù)，周六周日顯示為搜索高峰點(diǎn)。查看需求圖譜會(huì)顯示需求變化，近三十天中新紅樓夢(mèng)，紅樓夢(mèng)人物、小說(shuō)下載、打包下載等呈現(xiàn)上升需求。利用這些數(shù)據(jù)，導(dǎo)讀員可根據(jù)用戶(hù)需求來(lái)選擇何時(shí)推送能提高點(diǎn)擊率，選擇何種版本和何種形式能提高閱讀率。

3.4 加快云服務(wù)臺(tái)建設(shè)

數(shù)字圖書(shū)館建設(shè)的重點(diǎn)逐漸向云服務(wù)方面發(fā)展，依托云計(jì)算技術(shù)的成熟和應(yīng)用，為讀者提供個(gè)性化閱讀服務(wù)將更加便捷。圖書(shū)館導(dǎo)讀服務(wù)的提高依賴(lài)于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，大數(shù)據(jù)分析結(jié)果依賴(lài)于云計(jì)算為基礎(chǔ)的數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)平臺(tái)。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具的應(yīng)用對(duì)圖書(shū)館人才需求提出更高的要求。例如，聚類(lèi)分析、網(wǎng)絡(luò)分析、可視化分析、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)融合等都是未來(lái)研究的重點(diǎn)。

4 結(jié)語(yǔ)

IBM執(zhí)行總裁羅睿蘭認(rèn)為，“數(shù)據(jù)將成為一切行業(yè)當(dāng)中決定勝負(fù)的根本因素，最終數(shù)據(jù)將成為人類(lèi)至關(guān)重要的自然資源?！币环昼妰?nèi)所產(chǎn)生的10萬(wàn)微博數(shù)據(jù)及600萬(wàn)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)堪稱(chēng)石油和黃金。因?yàn)楫?dāng)你在微博上抒情或者發(fā)議論時(shí)，華爾街的斂財(cái)高手們卻挖掘到了免費(fèi)的“數(shù)據(jù)財(cái)富”，先人一步用其預(yù)判市場(chǎng)走勢(shì)，而且取得了不俗的收益。例如，華爾街根據(jù)民眾情緒拋售股票；對(duì)沖基金依據(jù)購(gòu)物網(wǎng)站的顧客評(píng)論，分析企業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)售狀況；銀行根據(jù)求職網(wǎng)站的崗位數(shù)量，推斷就業(yè)率；投資機(jī)構(gòu)搜集并分析上市企業(yè)聲明，從中尋找破產(chǎn)的蛛絲馬跡；美國(guó)疾病控制和預(yù)防中心依據(jù)網(wǎng)民搜索，分析全球范圍內(nèi)流感等病疫的傳播狀況；美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬的競(jìng)選團(tuán)隊(duì)依據(jù)選民的微博，實(shí)時(shí)分析選民對(duì)總統(tǒng)競(jìng)選人的喜好[5]。

一個(gè)智慧型圖書(shū)館應(yīng)該未雨綢繆，為完善網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀體系做好準(zhǔn)備。哈佛大學(xué)社會(huì)學(xué)教授加里·金說(shuō)：“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(kāi)始了量化進(jìn)程，無(wú)論學(xué)術(shù)界、商界還是政府，所有領(lǐng)域都將開(kāi)始這種進(jìn)程?！?/p>

[1][英]維克托·邁爾-舍恩伯格.大數(shù)據(jù)時(shí)代[M].杭州：浙江人民出版社.2012.

[2]毛曉燕.大數(shù)據(jù)環(huán)境下圖書(shū)館信息服務(wù)走向分析[J].圖書(shū)館工作與研究，2014（3）：72.

[3]姜山，王剛.大數(shù)據(jù)對(duì)圖書(shū)館的啟示[J].圖書(shū)館工作與研究，2014（3）：54.

[4]劉哲.高校圖書(shū)館網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)讀服務(wù)現(xiàn)狀研究[J].圖書(shū)館論壇，2013（9）：99-100.

[5][英]維克托·邁爾-舍恩伯格.大數(shù)據(jù)時(shí)代[M].杭州，浙江人民出版社.2012.

G258.6

A

1671-0037（2014）09-54-2

王曉美（1982-），女，碩士研究生，助理館員，研究方向：信息咨詢(xún)