大数据技术在高校图书馆管理中的应用和影响研究

时间：2024-06-04

文/常熟理工学院图书馆胡悦

大数据技术的运用对高校图书馆的管理产生了极大影响，大数据技术为图书馆管理的效率和空间提供了更多的可能，为图书馆在功能上的转型和信息化的发展找到了新的方向。

一、传统图书馆管理模式存在问题

传统的图书馆运营，一般是依据“以书为本”的模式，进行单纯的书本阅览和借还，或者是简单的文献资料的整理和管理。这样的管理方式在现代社会是十分落后的。对于快速发展的社会而言，图书馆的慢效率仿佛是另一个时空，这里的时间依旧停留在20世纪。对于习惯快节奏的现代人而言，无法适应图书馆的慢效率，这也是越来越多的人不爱进图书馆的原因之一。人们不爱进图书馆，意味着图书馆的资源无法被充足利用，图书馆的书成为了“死书”，不仅造成了资源上的浪费，也限制了图书馆的发展。

首先，实体的纸质图书需要大量的馆藏空间。进入图书馆的纸质图书，需要按中图法进行编目，确定每一种图书的索引号，以便读者借书时，可以将书籍在浩如烟海的书架中迅速定位，准确找到自己要借的书。随着图书馆的扩大，馆藏书籍越来越多、越来越丰富，找书、借书和还书的步骤越来越复杂。其次，传统的图书馆在信息的查找和阅览方面，必须由读者前往图书馆才能实现，虽然不少图书馆在馆内设置了电脑设备供读者自助查阅，但是设备过少，在人流高峰时期易造成拥堵和等待。在借书和还书环节仍旧依靠人工服务，无法24小时全天候进行管理和服务，某些读者存在图书借阅时间过期和续借的情况，无法及时满足读者的要求。最后，传统的图书馆的管理体系存在组织结构落后的情况，岗位职能固化，各部门分工细致但缺少联系，对于读者的需求处于被动服务状态，在知识服务和信息推送上，未形成主动服务的态势，无法发挥图书馆平台优势。

二、图书馆大数据运用的基本特征

大数据与云计算经常被一同提起，这两项主流技术是互联网领域所关注的焦点。但这两者在运用方面有很大的不同，大数据是处理海量的数据，而云计算是进行基础架构。本文主要论述的是大数据技术，通过大数据分析图书馆海量的书籍信息和读者信息。大数据通过处理结构化、半结构化和非结构化数据进行储存和数据分析，通过数据分析和价值链接，可以作为决策的依据。大数据一直处于不断发展中，从3V特征到4V特征，随后IBM公司提出了大数据的5V特征。最新的论述中，大数据具有Volume（海量性），即大数据在数据收集、存储和计算的量都非常大，起始计量单位至少是P、E或Z。Variety（多样性）即大数据的种类和来源多样化；Value（高价值）即大数据虽然数据价值密度相对较低，但是浪里淘沙却又弥足珍贵；Velocity（高速度）即大数据中数据增长和处理十分快速，时效性要求高；Veracity（准确性）即大数据的准确性和可信赖度，质量要求高。大数据的基本特征与图书馆的信息处理和要求在很大程度上是十分契合的，在图书馆的智慧化、信息化的过程中，大数据的运用得当将会对图书馆的智能发展十分有利。

三、数据技术在图书馆管理上的应用优势

（一）结构化数据的处理。人们在图书馆进行书籍信息的搜索时，带有目的性的图书搜索一般通过作者和书名。但是对于无目的的图书检索或是关于某一信息的大量图书资料的收集，就需要进行关键字或是图书分类进行检索。这些就涉及大数据对于图书的结构化数据的处理。传统的图书馆信息处理系统过于缓慢和单一，容易造成信息搜索的遗漏，而大数据对于图书信息进行学科、内容、时间和来源的分类，多样化的信息处理在读者进行某一关键词的检索时，能通过大数据层层筛选，为读者提供高效、准确的信息检索服务。这样不仅使图书馆的效率提高，也加大了图书馆馆藏图书的使用率。

（二）个性化推送服务。大数据的最明显特征是可以根据人们的搜索喜好，进行针对性推送服务。这在淘宝、微博、百度等相关平台上已经进行了运用，人们在社交平台上搜索某一东西时，点开购物软件就能得到相关推送。这在图书馆的运营上也是十分有用的。在快节奏的现代生活中，智能手机的广泛普及，短阅读的流行，使人们对于书籍的阅读减少。虽然社会上有“放下手机，重新拿起书籍”的提倡，但需要图书馆主动出击，向人们推广书籍阅读。图书馆可以利用大数据的推送模式，依托于云计算所建立的图书馆APP或小程序，对图书馆的客户进行阅读爱好、习惯和偏爱书籍类型相关方面的数据收集，为客户提供定制化的书籍推送，引导读者进行阅读。同时在社会健康知识的宣传方面，图书馆也可以借助自身对于资料收集的高效性和准确性，对读者进行相关知识的宣传，扩大图书馆的社会影响力，让读者体验到完善的服务，增加读者与图书馆的联系。

四、数据技术在高校图书馆应用过程中存在的问题

（一）数据安全风险。大数据在数据收集方面虽然来源多样化，但是某些数据收集依旧涉及隐私方面的问题，大数据在日常的分析和处理上需要进行维护和确保数据安全。数据安全问题是不少大公司考虑的问题，由于收集的信息涉及客户的相关隐私，一旦泄露就会造成社会动荡，承担法律风险和客户信任问题。在图书馆方面，由于收集读者的身份证号、学号、手机号、读者借阅信息和借阅行为等敏感数据，所以对于数据维护和安全管理方面，图书馆需要投入大量的资金和人力。对于不盈利的图书馆机构而言，这无疑是一笔不小的开支。在图书馆没有构建大数据管理的能力之前，对于具有这方面技术的IT合作企业的选择也是一个重点。既需要构建一个高效的大数据管理系统，也需要进行数据安全的日常维护和安全风险的管控。

（二）知识产权数据化问题。图书馆在进行馆藏书籍数据化时，在知识共享和知识产权方面也有法律的限制因素。例如，高校图书馆使用自动化的网络数据搜寻工具为本校的优势学科和关键领域抓取相关的数据资源，为学科领域建立自己的文献数据库时，可能会侵犯已下载作品的复制权和编辑权。并且难以验证来自互联网的数据运用权力，可能会导致知识产权纠纷和著作权保护困难。此外，图书馆在自制的软件数据库中数字化他人作品也可能出现知识产权问题。为了保护知识产权，某些图书馆的自制数据库未完全向社会或个人开放，仅在有限的范围内提供使用。

五、数据技术在高校图书馆管理中的应用对策

（一）建立风险评估。图书馆的智能化建设需要投入大量的资金和人力。这就需要图书馆在初期建构大数据处理模式时投入大量资金购买好的硬件设备，获取设备供应商的准确信息，寻求好的品牌进行合作，确保设备的完善和优质。在网络和信息服务方面，可以与优秀企业合作，强强联手。图书馆工作人员需要不断提高自身工作水平，学习数据的维护和处理方式，为图书馆数据的完整性、准确性和安全性提供保障。

（二）强化数字资源建设。高校图书馆可以深层次挖掘本校图书馆的资料，将有效的资料内容转化为数字资源，集中储存到所建立的功能较为完善的网络数据库中，尽可能开发本校的知识产权资源。从图书馆中筛选出可以完成数字资源转化的文献资料，以便高校的师生查阅和学习。对于古籍类的文献资源，可以通过扫描、光学字符识别等技术进行数字化转化，不光可以建立文本资料库，对于视频、音频、图片等多媒体数据也可以进行数据分类、储藏，全方位构建信息化图书馆，促进高校图书馆文献资源共享，提高图书馆的信息服务水平。