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摘要：在大数据时代，数据已经渗透到社会各个行业及其业务职能领域，其也是社会生产效益主要影响因素。而为了推动社会生产率增长，扩展消费者盈余空间，在业务工作开展过程中合理应用大数据信息非常必要。本文以高校图书馆读者服务工作为研究对象，通过对大数据时代对图书馆影响的分析，提出了几点大数据时代高校图书馆读者服务工作创新策略。
关键词：高校 图书馆 读者服务 大数据时代
中图分类号：G252 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2018）19-0096-02
大数据又可称为大资料或巨量数据，主要为无法通过人工整合的巨大规模数据量，在一定时间内，综合利用管理、截取、处理等方式，可促使大数据成为具体可解的信息数据。对于高校图书馆读者服务而言，由于其内部具有光盘资源、网络资源、数据库资源、纸质藏本、服务信息等多种结构化、非结构化信息。因此为了保证相关信息资源的合理应用，对大数据时代高校图书馆读者服务进行优化分析非常必要。
一、大数据时代对高校图书馆读者服务工作的影响
（1）高校图书馆服务理念更新。在网络时代，随着读者可利用资源获取渠道逐步增加，以往以资源为主导的图书馆服务方式，无法对读者产生足够的吸引力。因此，需要高校图书馆服务人员不断更新服务理念，从资源为中心的服务核心的服务原则，逐步转化为以资源、个性化服务为核心的服务原则。
（2）高校图书馆服务方式滞后。大数据时代信息开放程度的增加，促使新的数据挖掘技术、数据存储技术、数据采集分析技术大量涌现。这种情况下，高校图书馆IT基础架构也呈现了外向型特征，数据知识产权、公共安全及数据安全风险较大，以往物理空间定位服务方式已无法满足社会层面读者的需求。[1]
（3）专业服务人才缺失。由于高校图书馆服务人员数量及技术水平的限制，现阶段高校图书馆对于除文献数据库之外的数据资源并没有建立正确的认识。特别是对于读者服务信息等非结构数据的采集、整合、利用工作，高校图书馆内部并没有作出应有的反应。
二、大数据时代高校图书馆读者服务工作创新措施
（1）大数据时代高校图书馆读者服务理念创新。在科学技术飞速发展的背景下，更多新兴技术也在高校图书馆管理工作中发挥着越来越大的作用。一方面，大数据时代，高校图书馆数字化服务打破了围墙限制及物理空间定位，更加开放了图书馆服务方式，促使任一终端阅读者都成为图书馆服务对象。这种情况下，高校图书馆服务人员应通过对读者各种阅读信息的分析，主动为读者提供数据信息挖掘及潜在资源整合服务。同时以个性化、精准化为原则，结合高校图书馆内部学科馆员制度，进行大数据分析，以便将信息服务融入读者学习、科学研究或者教育教学模块。在这个基础上，通过高校图书馆培训讲座及文献导读活动空间的进一步扩展，也可以为读者服务工作向知识服务、智慧服务过渡提供充足的驱动力。
另一方面，基于我国高校数字化图书馆服务模式开放时间较短，为了保证高校图书馆读者服务工作质量，高校图书馆可以借鉴其他国家的经验，结合本校图书馆基本情况，进行图书馆读者服务工作创新发展，如美国。在2011年，美国就开展了高校图书馆大数据应用研究。哈佛大学、美国Hiptype公司、OverDrive公司都先后将图书馆大数据向社会层面公开展示。随后在资料、地图、视频等资源公开展示的基础上，进行了智能分析引擎的设置，为社会层面读者提供了更加完善、个性化的服务。[2]特别是OverDrive公司，其在实际发展过程中，利用Buy It Now网上書籍资源销售的方式，为社会层面读者及时了解新图书基础信息提供了有效的渠道。据此，结合我国国情，在高校图书馆读者服务工作开展过程中，高校图书馆可主动与内部绩效指标机构联合，创设三维图书馆服务结构，为高校学生、社会层面读者提供更加完善的服务。
（2）大数据时代高校图书馆读者服务方式创新。在大数据时代，除教育专题网站、教育纸质图书资源以外，高校学生还可以通过数据库、慕课、开放性链接数据、研究专题、网络课程等方式进行学习资源的利用。在开放性课程及E-Learning学习方式的进一步推广应用的背景下，为高等院校级教育人员提供了更加广阔的知识学习空间。这种情况下，高校图书馆可根据自身特点，结合学科背景及馆藏优势，利用数据挖掘及互联网信息技术，为读者提供特色服务。如根据图书馆内部座位系统，与腾讯微信平台联合，开发余座查询程序。读者可以通过定位信息发送，了解图书馆内部各个阅览室座位应用情况及剩余座位分布情况。图书馆余座查询服务模式的推广应用，可在提高图书馆座位利用率的同时，为图书馆服务对象提供更加完善的服务。同时，高校图书馆也可以利用微信平台进行针对数据库的有奖问答活动。通过数据库问答活动，结合内部学生知识架构，制定更加完善的资源服务策略。
（3）大数据时代高校图书馆服务人员培训方式创新。在大数据时代，海量数据的应用，促使读者对图书馆数据分析计算机计算速度提出了更高的要求。因此，高校图书馆应及时与上级部门沟通，从软件、硬件两个方面不断提升内部基础设施服务水平。同时针对电子资源等数据信息类型，对内部服务人员进行培训教育。如在大数据挖掘分析模块，高校图书馆服务人员不仅需要具备数据信息挖掘及信息统计的能力，而且需要具备机器探究学习、利用的能力。因此，高校图书馆应结合现阶段区域内读者大数据需求，以元数据、数据迁移、数据监护等为主题，进行数据馆藏服务培训体系的设置。定期为图书馆服务人员提供相关课程培训教育，促使高校图书馆服务人员及时更新数据应用理念。[3]同时，高校图书馆也可以依据现阶段校企合作情况，主动与网络信息终端平台合作，为图书馆服务人员提供充足的信息情报知识库，为其数据分析及计算机技术应用能力的提升提供依据。
三、大数据时代高校图书馆读者服务工作发展趋势
（1）高校图书馆读者服务模式变化。从资源利用角度进行分析，高校图书馆读者是学习者的角色，高校图书馆则是为学习者成立的图书资源库。大数据时代新型资源学习形态，也对高校图书馆读者服务工作提出了更大的挑战。如随着慕课教育教学模式的大规模应用，慕课开放性、信息共享的思想，对高校图书馆限制性共享模式造成了一定的冲击，这种情况下，高校图书馆读者服务也将由以往课外辅助式被动服务逐步转化为课程内部嵌入式主动服务方式。
（2）高校图书馆服务范围变化。开放式网络课程资源学习方式，为高校图书馆面向整个社会开展资源服务工作提供了充足的驱动力。而高校图书馆信息资源总量的迅速增长，也对高校图书馆数据存储能力提出了更高的要求。这种情况下，高校图书馆服务范围也发生了大幅度的变化，且随着本地数据库镜像数据总量的持续增加，高校图书馆服务数据深度挖掘工作也将进一步纵深发展。
四、结语
综上所述，在高校学科服务日益个性化、专业化的进程中，高校图书馆读者对图书馆服务也提出了更高的要求。因此，高校图书馆应正确认识读者服务信息的递增情况，加大对数据的深度挖掘及潜在价值信息的整合。同时不断更新服务理念，加大对内部服务人员数据挖掘及储存、计算机应用技术的培训教育。结合基础设施及服务方式的创新，为高新图书馆读者提供更加优质的服务。
参考文献：
[1]高红燕.大数据时代高校图书馆提升读者服务能力的路径[J].图书馆学刊，2016（5）：116-118.
[2]张小平.大数据时代开放大学图书馆的读者服务工作[J].山东广播电视大学学报，2016（3）：78-79.
[3]陈娟.大数据时代高校图书馆期刊阅览室开展读者服务工作探析[J].新媒体研究，2016，2（5）：112-113.
责任编辑：张蕊
关键词：高校 图书馆 读者服务 大数据时代
中图分类号：G252 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2018）19-0096-02
大数据又可称为大资料或巨量数据，主要为无法通过人工整合的巨大规模数据量，在一定时间内，综合利用管理、截取、处理等方式，可促使大数据成为具体可解的信息数据。对于高校图书馆读者服务而言，由于其内部具有光盘资源、网络资源、数据库资源、纸质藏本、服务信息等多种结构化、非结构化信息。因此为了保证相关信息资源的合理应用，对大数据时代高校图书馆读者服务进行优化分析非常必要。
一、大数据时代对高校图书馆读者服务工作的影响
（1）高校图书馆服务理念更新。在网络时代，随着读者可利用资源获取渠道逐步增加，以往以资源为主导的图书馆服务方式，无法对读者产生足够的吸引力。因此，需要高校图书馆服务人员不断更新服务理念，从资源为中心的服务核心的服务原则，逐步转化为以资源、个性化服务为核心的服务原则。
（2）高校图书馆服务方式滞后。大数据时代信息开放程度的增加，促使新的数据挖掘技术、数据存储技术、数据采集分析技术大量涌现。这种情况下，高校图书馆IT基础架构也呈现了外向型特征，数据知识产权、公共安全及数据安全风险较大，以往物理空间定位服务方式已无法满足社会层面读者的需求。[1]
（3）专业服务人才缺失。由于高校图书馆服务人员数量及技术水平的限制，现阶段高校图书馆对于除文献数据库之外的数据资源并没有建立正确的认识。特别是对于读者服务信息等非结构数据的采集、整合、利用工作，高校图书馆内部并没有作出应有的反应。
二、大数据时代高校图书馆读者服务工作创新措施
（1）大数据时代高校图书馆读者服务理念创新。在科学技术飞速发展的背景下，更多新兴技术也在高校图书馆管理工作中发挥着越来越大的作用。一方面，大数据时代，高校图书馆数字化服务打破了围墙限制及物理空间定位，更加开放了图书馆服务方式，促使任一终端阅读者都成为图书馆服务对象。这种情况下，高校图书馆服务人员应通过对读者各种阅读信息的分析，主动为读者提供数据信息挖掘及潜在资源整合服务。同时以个性化、精准化为原则，结合高校图书馆内部学科馆员制度，进行大数据分析，以便将信息服务融入读者学习、科学研究或者教育教学模块。在这个基础上，通过高校图书馆培训讲座及文献导读活动空间的进一步扩展，也可以为读者服务工作向知识服务、智慧服务过渡提供充足的驱动力。
另一方面，基于我国高校数字化图书馆服务模式开放时间较短，为了保证高校图书馆读者服务工作质量，高校图书馆可以借鉴其他国家的经验，结合本校图书馆基本情况，进行图书馆读者服务工作创新发展，如美国。在2011年，美国就开展了高校图书馆大数据应用研究。哈佛大学、美国Hiptype公司、OverDrive公司都先后将图书馆大数据向社会层面公开展示。随后在资料、地图、视频等资源公开展示的基础上，进行了智能分析引擎的设置，为社会层面读者提供了更加完善、个性化的服务。[2]特别是OverDrive公司，其在实际发展过程中，利用Buy It Now网上書籍资源销售的方式，为社会层面读者及时了解新图书基础信息提供了有效的渠道。据此，结合我国国情，在高校图书馆读者服务工作开展过程中，高校图书馆可主动与内部绩效指标机构联合，创设三维图书馆服务结构，为高校学生、社会层面读者提供更加完善的服务。
（2）大数据时代高校图书馆读者服务方式创新。在大数据时代，除教育专题网站、教育纸质图书资源以外，高校学生还可以通过数据库、慕课、开放性链接数据、研究专题、网络课程等方式进行学习资源的利用。在开放性课程及E-Learning学习方式的进一步推广应用的背景下，为高等院校级教育人员提供了更加广阔的知识学习空间。这种情况下，高校图书馆可根据自身特点，结合学科背景及馆藏优势，利用数据挖掘及互联网信息技术，为读者提供特色服务。如根据图书馆内部座位系统，与腾讯微信平台联合，开发余座查询程序。读者可以通过定位信息发送，了解图书馆内部各个阅览室座位应用情况及剩余座位分布情况。图书馆余座查询服务模式的推广应用，可在提高图书馆座位利用率的同时，为图书馆服务对象提供更加完善的服务。同时，高校图书馆也可以利用微信平台进行针对数据库的有奖问答活动。通过数据库问答活动，结合内部学生知识架构，制定更加完善的资源服务策略。
（3）大数据时代高校图书馆服务人员培训方式创新。在大数据时代，海量数据的应用，促使读者对图书馆数据分析计算机计算速度提出了更高的要求。因此，高校图书馆应及时与上级部门沟通，从软件、硬件两个方面不断提升内部基础设施服务水平。同时针对电子资源等数据信息类型，对内部服务人员进行培训教育。如在大数据挖掘分析模块，高校图书馆服务人员不仅需要具备数据信息挖掘及信息统计的能力，而且需要具备机器探究学习、利用的能力。因此，高校图书馆应结合现阶段区域内读者大数据需求，以元数据、数据迁移、数据监护等为主题，进行数据馆藏服务培训体系的设置。定期为图书馆服务人员提供相关课程培训教育，促使高校图书馆服务人员及时更新数据应用理念。[3]同时，高校图书馆也可以依据现阶段校企合作情况，主动与网络信息终端平台合作，为图书馆服务人员提供充足的信息情报知识库，为其数据分析及计算机技术应用能力的提升提供依据。
三、大数据时代高校图书馆读者服务工作发展趋势
（1）高校图书馆读者服务模式变化。从资源利用角度进行分析，高校图书馆读者是学习者的角色，高校图书馆则是为学习者成立的图书资源库。大数据时代新型资源学习形态，也对高校图书馆读者服务工作提出了更大的挑战。如随着慕课教育教学模式的大规模应用，慕课开放性、信息共享的思想，对高校图书馆限制性共享模式造成了一定的冲击，这种情况下，高校图书馆读者服务也将由以往课外辅助式被动服务逐步转化为课程内部嵌入式主动服务方式。
（2）高校图书馆服务范围变化。开放式网络课程资源学习方式，为高校图书馆面向整个社会开展资源服务工作提供了充足的驱动力。而高校图书馆信息资源总量的迅速增长，也对高校图书馆数据存储能力提出了更高的要求。这种情况下，高校图书馆服务范围也发生了大幅度的变化，且随着本地数据库镜像数据总量的持续增加，高校图书馆服务数据深度挖掘工作也将进一步纵深发展。
四、结语
综上所述，在高校学科服务日益个性化、专业化的进程中，高校图书馆读者对图书馆服务也提出了更高的要求。因此，高校图书馆应正确认识读者服务信息的递增情况，加大对数据的深度挖掘及潜在价值信息的整合。同时不断更新服务理念，加大对内部服务人员数据挖掘及储存、计算机应用技术的培训教育。结合基础设施及服务方式的创新，为高新图书馆读者提供更加优质的服务。
参考文献：
[1]高红燕.大数据时代高校图书馆提升读者服务能力的路径[J].图书馆学刊，2016（5）：116-118.
[2]张小平.大数据时代开放大学图书馆的读者服务工作[J].山东广播电视大学学报，2016（3）：78-79.
[3]陈娟.大数据时代高校图书馆期刊阅览室开展读者服务工作探析[J].新媒体研究，2016，2（5）：112-113.
责任编辑：张蕊