國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究現(xiàn)狀分析*

任 湘 ，鄒慧玲

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書(shū)館，湖南 長(zhǎng) 沙 4 10128）

有關(guān)“大數(shù)據(jù)”最早的引用可追溯到apache org的開(kāi)源項(xiàng)目Nutch，當(dāng)時(shí)，它用來(lái)描述更新網(wǎng)絡(luò)搜索索引需要同時(shí)進(jìn)行批量處理或分析的大量數(shù)據(jù)集。短短幾年時(shí)間，“大數(shù)據(jù)”悄然興起，并給各行各業(yè)帶來(lái)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及使用方式的根本性變革。面臨著轉(zhuǎn)型的圖書(shū)館，必然在傳統(tǒng)的服務(wù)運(yùn)作模式之外尋求一種全新的發(fā)展方向。其中，服務(wù)模式的變革是圖書(shū)館轉(zhuǎn)型的重要內(nèi)容，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨正好給圖書(shū)館的轉(zhuǎn)型發(fā)展提供了契機(jī)。

由于大數(shù)據(jù)對(duì)各行各業(yè)的滲透和影響，其研究也日益受到專(zhuān)家、學(xué)者的廣泛關(guān)注，尤其是近幾年，繼計(jì)算機(jī)科學(xué)、醫(yī)學(xué)、工程學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域之后，圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域也開(kāi)始關(guān)注大數(shù)據(jù)研究，有關(guān)大數(shù)據(jù)時(shí)代圖書(shū)館的研究論文呈“井噴”態(tài)勢(shì)競(jìng)相出現(xiàn)。這些研究成果對(duì)圖書(shū)館未來(lái)的發(fā)展究竟有何價(jià)值？研究的主流方向和特點(diǎn)又是什么？筆者試圖對(duì)國(guó)內(nèi)外已有的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理和評(píng)析，以進(jìn)一步推動(dòng)和深化大數(shù)據(jù)時(shí)代下的圖書(shū)館研究，探尋圖書(shū)館發(fā)展如何更好地利用大數(shù)據(jù)。

1 國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館與大數(shù)據(jù)的研究概述

1.1 國(guó)外圖書(shū)館與大數(shù)據(jù)的研究概況

筆者利用Web of knowledge數(shù)據(jù)庫(kù)檢索平臺(tái)對(duì)圖書(shū)館與大數(shù)據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了檢索，檢索日期為2014年11月9日，通過(guò)標(biāo)題=(big data)或(age of big data)的檢索式共檢索到期刊論文446篇，主要分布在計(jì)算機(jī)科學(xué)、科學(xué)技術(shù)其他主題、衛(wèi)生保健科學(xué)服務(wù)、醫(yī)學(xué)信息學(xué)、工程學(xué)、信息科學(xué)與圖書(shū)館學(xué)等學(xué)科中，最早的論文發(fā)表于2008年。通過(guò)對(duì)研究方向進(jìn)行限定，即在上一個(gè)檢索式后通過(guò)“研究方向=INFORMATION SCIENCE＆LIBRARY SCIENCE”進(jìn)行精練，可檢索到期刊論文39篇，均涉及科學(xué)技術(shù)研究領(lǐng)域，其中17篇文獻(xiàn)為科技技術(shù)與社會(huì)科學(xué)的跨學(xué)科研究領(lǐng)域。

表1國(guó)外大數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)學(xué)科分布

從表1可知，在國(guó)外圖書(shū)館與大數(shù)據(jù)研究的文獻(xiàn)中，信息科學(xué)與圖書(shū)館學(xué)的研究文獻(xiàn)僅占8.74%。以大數(shù)據(jù)背景下圖書(shū)館為直接研究對(duì)象的文獻(xiàn)沒(méi)有，也就是說(shuō)，在大數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)量排前十的學(xué)科中，無(wú)圖書(shū)館與大數(shù)據(jù)為直接研究對(duì)象的外文文獻(xiàn)。

從年載文量看，2008年發(fā)表論文3篇，2009～2010年沒(méi)有相關(guān)論文公開(kāi)發(fā)表，2011年發(fā)表1篇，之后三年的載文量呈直線上升趨勢(shì)，2012～2014年分別發(fā)表論文8篇、10篇、17篇。

從被引頻次看，在信息科學(xué)與圖書(shū)館學(xué)的39篇相關(guān)論文中，被引次數(shù)最高的為2008年Howe Doug、Costanzo Maria、Fey Petra等人發(fā)表在Nature上的Big data:The future of biocuration一文，被引頻次達(dá)146次。在同年同期刊上，Lynch Clifford發(fā)表的Big data:How do your data grow?一文被引頻次為56次。另外，在39篇文獻(xiàn)中，有25篇文獻(xiàn)被其他文獻(xiàn)引用。其中，被引50次以上的論文2篇，被引21～49次的論文6篇，被引11～20次的論文1篇，被引1～10次的論文16篇。

從載文期刊看，在39篇文獻(xiàn)中，載文最多的期刊為Nature，載文8篇。大部分文獻(xiàn)發(fā)表在醫(yī)學(xué)類(lèi)、計(jì)算機(jī)科學(xué)類(lèi)、科學(xué)技術(shù)類(lèi)雜志上，只有1篇文獻(xiàn)發(fā)表在PLOSMEDICINE上。

1.2 國(guó)內(nèi)圖書(shū)館與大數(shù)據(jù)的研究概況

筆者通過(guò)CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)檢索平臺(tái)，采用“題名=圖書(shū)館或圖書(shū) and題名=大數(shù)據(jù)”的檢索策略，檢索時(shí)間為2014年11月9日，共檢索到相關(guān)文獻(xiàn)237篇。其中：期刊論文235篇，碩士論文1篇，會(huì)議論文1篇。最早的論文發(fā)表于2012年，晚于國(guó)外。從年載文量來(lái)看，2012年度發(fā)表論文4篇，2013年發(fā)表論文60篇，2014年已發(fā)表論文173篇。

圖1圖書(shū)館與大數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)研究論文篇數(shù)及被引頻次

從圖1可知，只有23.63%的論文被引用，且被引頻次較低。究其原因，一是在大數(shù)據(jù)背景下，國(guó)內(nèi)圖書(shū)館界的研究比較晚，論文的關(guān)注度和影響力還不高；二是高影響力論文數(shù)量少，缺乏權(quán)威性研究成果。盡管如此，仍然有極少量論文獲得了較高的被引頻次，受到業(yè)界的較高關(guān)注。這也說(shuō)明短短幾年時(shí)間，圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的研究小有成績(jī)并受到一定程度的關(guān)注。如：蘭州商學(xué)院圖書(shū)館韓翠峰發(fā)表的《大數(shù)據(jù)帶給圖書(shū)館的影響與挑戰(zhàn)》［1］37-40、《大數(shù)據(jù)時(shí)代的圖書(shū)館服務(wù)淺析》［2］121－122短短兩年不到的時(shí)間內(nèi)被引頻次分別高達(dá) 63 次、38 次；樊偉紅等發(fā)表的《圖書(shū)館需要怎樣的“大數(shù)據(jù)”》［3］63-68，77被引達(dá) 54 次。

從國(guó)內(nèi)圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)數(shù)量占國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)總量的比例看，圖書(shū)情報(bào)與數(shù)字圖書(shū)館學(xué)科的大數(shù)據(jù)研究成果占比僅4.34%。如表2所示，國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)大多分布在計(jì)算機(jī)軟件及計(jì)算機(jī)應(yīng)用、信息經(jīng)濟(jì)與郵政經(jīng)濟(jì)、新聞與傳媒、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科里。

表2 國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)研究文獻(xiàn)的學(xué)科分布

從來(lái)源刊物級(jí)別看，發(fā)表在圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域核心期刊上的論文只有38篇，僅占檢索文獻(xiàn)的16.03%，涵蓋圖書(shū)館需要的大數(shù)據(jù)類(lèi)型、對(duì)圖書(shū)館服務(wù)模式與管理模式的變革、對(duì)數(shù)字圖書(shū)館建設(shè)及資源建設(shè)的沖擊、對(duì)圖書(shū)采購(gòu)與銷(xiāo)售的影響、用戶(hù)服務(wù)與信息服務(wù)的挑戰(zhàn)等研究?jī)?nèi)容。

從核心作者(以第一作者或獨(dú)著作者統(tǒng)計(jì))看，蘭州商學(xué)院的馬曉亭為發(fā)文量最多的作者（發(fā)文9篇）。根據(jù)普賴(lài)斯理論核心作者的計(jì)算公式m≌0.749*□Nmax(式中Nmax為發(fā)文量多的作者論文數(shù)，m為核心作者最低發(fā)文量)，即m≌0.749*□9=2.247。因此，發(fā)文3篇及以上的作者都可界定為核心作者，統(tǒng)計(jì)得到的核心作者有3名，分別為蘭州商學(xué)院的馬曉亭(9篇)、陳臣(5篇)，遼寧省圖書(shū)館的王天泥(3篇)。

從上述統(tǒng)計(jì)分析看，國(guó)內(nèi)圖書(shū)館與大數(shù)據(jù)的研究主要表現(xiàn)出如下特點(diǎn)：①短短3年不到的時(shí)間里，相關(guān)研究論文的數(shù)量從零開(kāi)始迅猛增長(zhǎng)，越來(lái)越成為國(guó)內(nèi)研究的熱點(diǎn)；②近1/5的論文發(fā)表在圖書(shū)情報(bào)領(lǐng)域核心期刊，個(gè)別論文短時(shí)間內(nèi)的被引頻次高達(dá)50多次、60多次。這說(shuō)明相關(guān)研究取得了一定成績(jī)并受到廣泛關(guān)注；③從論文總數(shù)與被引論文數(shù)量不多、被引頻次普遍較低的情況看，國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究尚處于起步階段，還缺乏較多的權(quán)威性研究成果；④相關(guān)研究還未達(dá)到系統(tǒng)、深入的程度，碩士學(xué)位論文只有1篇，沒(méi)有相關(guān)著作和博士學(xué)位論文出現(xiàn)。

綜上所述，國(guó)外與國(guó)內(nèi)的大數(shù)據(jù)與圖書(shū)館的研究都還處于初步發(fā)展但欲不斷深入的階段，相關(guān)的研究文獻(xiàn)會(huì)越來(lái)越多。

2 國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究的主要內(nèi)容

2.1 大數(shù)據(jù)的概念與特點(diǎn)

最早提出“大數(shù)據(jù)”時(shí)代到來(lái)的全球知名咨詢(xún)公司麥肯錫認(rèn)為：“數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到當(dāng)今的每一個(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)?！保?］

百度百科認(rèn)為大數(shù)據(jù)技術(shù)或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊，具有大量、高速、多樣、價(jià)值的 4V 特點(diǎn)［5］。

維基百科對(duì)大數(shù)據(jù)(Big data或Megadata)的定義是：大數(shù)據(jù)或稱(chēng)巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)，是指所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無(wú)法通過(guò)人工，在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)到截取、管理、處理，并整理成為人類(lèi)所能解讀的信息［6］。

張文彥［7］認(rèn)為大數(shù)據(jù)之“大”跟數(shù)量這一維度密不可分，但定義大數(shù)據(jù)需指明4V(即多樣性、大容量、高速度及時(shí)效性)和1C(即通過(guò)新的方法來(lái)滿(mǎn)足異構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的需求)。

孟小峰［8］借鑒云計(jì)算的發(fā)展特點(diǎn)，從字面上看，認(rèn)為大數(shù)據(jù)是一個(gè)抽象的概念，它表示數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，但僅僅數(shù)量上的龐大顯然無(wú)法看出“大數(shù)據(jù)”和以往的“海量數(shù)據(jù)”“超大規(guī)模數(shù)據(jù)”等概念之間的區(qū)別，只能從它的特點(diǎn)中歸納其定義，比較有代表性的是3V定義(規(guī)模性、多樣性和高速性)、4V定義(在3V的基礎(chǔ)上增加價(jià)值性)。

Lee,Chung-Hong［9］認(rèn)為大數(shù)據(jù)的名噪一時(shí)不僅是因?yàn)樗鼣?shù)據(jù)的大小，而是它引起的復(fù)雜性。

馬曉亭［10］認(rèn)為大數(shù)據(jù)除了具有數(shù)量巨大、處理快速等特點(diǎn)外，還表現(xiàn)為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)異構(gòu)和低價(jià)值密度性，同時(shí)，圖書(shū)館大數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)“清洗”難度大，表現(xiàn)為垃圾數(shù)據(jù)多、污染重和利用難的特點(diǎn)。

從以上定義可知，大數(shù)據(jù)概念的文字表述雖然有所差別，但本質(zhì)上的區(qū)別不大，大多數(shù)定義強(qiáng)調(diào)的是大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，即大量(規(guī)模)、多樣(復(fù)雜)、高速和價(jià)值(高或低)。

2.2 大數(shù)據(jù)對(duì)圖書(shū)館的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

樊偉紅［3］64-65認(rèn)為圖書(shū)館要正視大數(shù)據(jù)帶來(lái)的幾個(gè)挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)所帶來(lái)的存儲(chǔ)能力及計(jì)算能力的挑戰(zhàn)，由傳統(tǒng)常規(guī)分析向廣度、深度分析所帶來(lái)的挑戰(zhàn)，基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)。

韓翠峰［1］38-39認(rèn)為大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)對(duì)作為社會(huì)中儲(chǔ)存信息知識(shí)、提供信息服務(wù)的載體——圖書(shū)館形成沖擊與挑戰(zhàn)，主要挑戰(zhàn)來(lái)自以下幾個(gè)方面：復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理、圖書(shū)館的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力、高標(biāo)準(zhǔn)的信息服務(wù)。

姜山［11］認(rèn)為大數(shù)據(jù)對(duì)圖書(shū)館實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同讀者的個(gè)性化服務(wù)、提供研究動(dòng)向以及研究熱點(diǎn)的變化、為本館的采編部門(mén)和數(shù)據(jù)庫(kù)采購(gòu)部門(mén)提供資源評(píng)價(jià)意見(jiàn)帶來(lái)了機(jī)遇，但同時(shí)，圖書(shū)館也面臨成本問(wèn)題與隱私保護(hù)問(wèn)題的挑戰(zhàn)。周加藝［12］持相同觀點(diǎn)。

朱靜薇［13］分析了大數(shù)據(jù)給圖書(shū)館的數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等方面帶來(lái)的挑戰(zhàn)，認(rèn)為圖書(shū)館應(yīng)從數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)技術(shù)及數(shù)據(jù)隊(duì)伍建設(shè)上抓住機(jī)遇。

2.3 大數(shù)據(jù)在圖書(shū)館的應(yīng)用領(lǐng)域

國(guó)內(nèi)外研究圖書(shū)館如何利用大數(shù)據(jù)的論文很多，各家觀點(diǎn)不盡相同?？傮w而言，圖書(shū)館利用大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域及具體運(yùn)作方式可以概括為以下七個(gè)方面：

（1）信息服務(wù)。王捷［14］、和婷［15］都認(rèn)為圖書(shū)館的信息服務(wù)工作主要須做好以下幾個(gè)方面：增強(qiáng)主動(dòng)服務(wù)意識(shí)、搭建交互式共享平臺(tái)、信息檢索簡(jiǎn)便化、有針對(duì)性地開(kāi)展個(gè)性化推送服務(wù)、加強(qiáng)館員素質(zhì)建設(shè)。

（2）學(xué)科服務(wù)。楊亮［16］75-76認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)能夠通過(guò)圖書(shū)館現(xiàn)有數(shù)字資源及用戶(hù)訪問(wèn)記錄，分析相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的科研熱點(diǎn)，形成分析報(bào)告，為科研人員服務(wù)，使他們及時(shí)了解本學(xué)科的最新科研動(dòng)態(tài)與研究進(jìn)展。

（3）參考咨詢(xún)。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)能夠根據(jù)用戶(hù)以往的咨詢(xún)記錄以及用戶(hù)的個(gè)人信息、瀏覽記錄，預(yù)判用戶(hù)需求，并隨著用戶(hù)提問(wèn)的不斷深入，在后臺(tái)為咨詢(xún)館員提供精確的參考答案［16］75。

（4）個(gè)性化信息推送服務(wù)。大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)通過(guò)分析用戶(hù)使用記錄就能夠推測(cè)出其信息需求，改善信息推送的針對(duì)性。當(dāng)用戶(hù)登錄時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)為其推送其可能感興趣的信息，如數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)結(jié)構(gòu)、新書(shū)采購(gòu)、興趣愛(ài)好、研究習(xí)慣等［16］75，［17］。 李建偉認(rèn)為大數(shù)據(jù)給圖書(shū)館個(gè)性化讀者決策采購(gòu)帶來(lái)發(fā)展機(jī)遇［18］。

（5）信息營(yíng)銷(xiāo)。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和處理，圖書(shū)館可以準(zhǔn)確把握不同用戶(hù)的信息需求偏好后進(jìn)行資源配置，設(shè)計(jì)營(yíng)銷(xiāo)策略、匹配營(yíng)銷(xiāo)渠道，以有限的營(yíng)銷(xiāo)成本實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)效率的最大化［19］。

（6）信息營(yíng)銷(xiāo)、信息情報(bào)的預(yù)測(cè)性分析。不僅可以通過(guò)數(shù)據(jù)了解用戶(hù)的行為、意愿、業(yè)務(wù)需求、知識(shí)應(yīng)用能力及知識(shí)服務(wù)需求等需要，更可以利用數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)將要發(fā)生的行為進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，從而應(yīng)對(duì)圖書(shū)館未來(lái)所面對(duì)的各種生存危機(jī)［20-21］。

（7）新型知識(shí)服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘、語(yǔ)義分析等技術(shù)可以使海量異構(gòu)信息置換為更易使用的知識(shí)，構(gòu)建知識(shí)網(wǎng)絡(luò)將有效助力科研［17］64。袁紅軍［22］則認(rèn)為要在強(qiáng)化人才因素、優(yōu)化整合資源的基礎(chǔ)上提升知識(shí)服務(wù)能力，提供知識(shí)服務(wù)。

2.4 圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的發(fā)展策略

（1）信息的集成服務(wù)與新型資源的收集。毛曉燕［23］74認(rèn)為要通過(guò)工具和手段將現(xiàn)有數(shù)據(jù)信息集合，并按一定的邏輯關(guān)系進(jìn)行統(tǒng)一組織，建立各類(lèi)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

（2）提高對(duì)大數(shù)據(jù)的分析和處理(挖掘)能力。 韓翠峰［2］122、容春琳［24］94、王天泥［25］43、Qian,H［26］都持該觀點(diǎn)。

（3）確立與大數(shù)據(jù)分析和處理能力相關(guān)的知識(shí)服務(wù)高標(biāo)準(zhǔn)［24］94。張興旺持這一觀點(diǎn)，并將標(biāo)準(zhǔn)具體細(xì)化：圖書(shū)館員除了掌握傳統(tǒng)的圖書(shū)館學(xué)、情報(bào)學(xué)、信息管理學(xué)等專(zhuān)業(yè)理論外，還要熟練掌握信息科學(xué)、心理學(xué)、教育學(xué)、管理學(xué)等其他學(xué)科知識(shí)，特別是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)密集型計(jì)算等基礎(chǔ)理論和技術(shù)思想［27］。毛曉燕［23］74認(rèn)為還要注重服務(wù)內(nèi)容的時(shí)效性。

（4）關(guān)注和重視大數(shù)據(jù)的隱私問(wèn)題［24］94。王天泥、劉飛也持同樣觀點(diǎn)，王天泥［25］44認(rèn)為圖書(shū)館在面對(duì)數(shù)據(jù)安全問(wèn)題時(shí)，要以良好的職業(yè)形象、完善的保障機(jī)制、優(yōu)異的專(zhuān)業(yè)服務(wù)、合理合法的數(shù)據(jù)利用和傳播做到發(fā)揮大數(shù)據(jù)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)與不侵犯用戶(hù)隱私的雙贏目的，劉飛［28］也認(rèn)為圖書(shū)館人要樹(shù)立職業(yè)操守和起碼的道德底線。

（5）數(shù)據(jù)服務(wù)模式。張國(guó)杰［29］認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，圖書(shū)館的服務(wù)模式要做一系列的改變，如改量變到質(zhì)量同變，改管理信息化到管理數(shù)據(jù)化，改人找數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)找人，改資源整合到智慧傳播。楊海亞［30］認(rèn)為要通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)打造智慧圖書(shū)館，此乃圖書(shū)館服務(wù)模式創(chuàng)新的方向。

3 國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究的總結(jié)與建議

3.1 國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究總結(jié)

綜上所述，國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究特點(diǎn)可以概括為以下幾點(diǎn)：①?lài)?guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究體系正在逐漸形成，主要表現(xiàn)為圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究論文占整個(gè)大數(shù)據(jù)研究論文的比重較低，但近幾年的研究論文呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)；論文被引頻次普遍較低，權(quán)威研究成果匱乏；尚無(wú)系統(tǒng)、全面且深入的研究；②國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的研究還處在初步發(fā)展并不斷加強(qiáng)的階段，主要表現(xiàn)為呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)的一定數(shù)量學(xué)術(shù)論文的發(fā)表、圖書(shū)館界對(duì)大數(shù)據(jù)越來(lái)越高的關(guān)注度；③圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的研究過(guò)于單一，大部分研究成果集中在概念、特點(diǎn)、優(yōu)勢(shì)、機(jī)遇與挑戰(zhàn)、應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展策略等方面。這些研究雖然推動(dòng)了相關(guān)研究領(lǐng)域的發(fā)展，但也使得圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的研究視野相對(duì)狹窄；④圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的研究缺乏核心作者群；⑤國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的研究缺乏權(quán)威成果，國(guó)內(nèi)圖書(shū)館學(xué)、情報(bào)學(xué)的權(quán)威期刊［31］《中國(guó)圖書(shū)館學(xué)報(bào)》《大學(xué)圖書(shū)館學(xué)報(bào)》上沒(méi)有相關(guān)研究成果，《圖書(shū)情報(bào)工作》上的相關(guān)論文只有4篇，尚不足以形成圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究的完整理論支撐體系；⑥圖書(shū)館大數(shù)據(jù)缺乏案例研究與實(shí)證研究，應(yīng)用研究薄弱；⑦國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)研究不足，目前只有陸靜［32］、薛文靜［33］等對(duì)國(guó)內(nèi)圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的研究進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述或述評(píng)。

3.2 國(guó)內(nèi)外圖書(shū)館大數(shù)據(jù)研究展望

一是從圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的研究概況看，未來(lái)的橫向研究廣度還需要進(jìn)一步拓寬，縱向研究深度還需要進(jìn)一步深入，圖書(shū)館還有一些研究領(lǐng)域如科技查新、專(zhuān)家服務(wù)、外文編譯、閱覽區(qū)密集時(shí)段分析等尚未有人涉足。二是圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的相關(guān)理論還有待探索和系統(tǒng)化，應(yīng)該在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上增加權(quán)威性、實(shí)用性成果。三是借鑒其他領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)相對(duì)成熟的研究成果，指導(dǎo)圖書(shū)館的大數(shù)據(jù)研究。總之，圖書(shū)館大數(shù)據(jù)的研究尚處在初步并不斷加強(qiáng)的階段，這一特性說(shuō)明了現(xiàn)階段研究的不足，同時(shí)也為未來(lái)的研究提供了廣闊空間，填補(bǔ)研究空白、深化相關(guān)理論、強(qiáng)化實(shí)踐應(yīng)用應(yīng)該且可能成為圖書(shū)館大數(shù)據(jù)未來(lái)發(fā)展的目標(biāo)之一。

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