基于大数据思维的图书馆电子资源服务研究

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1、基于大数据思维的图书馆电子资源服务研究　　中图分类号：G252文献标识码：A：1003-1588（2015）08-0011-03　　简介：赵明霞（1974―），郑州轻工业学院图书馆馆员。　　大数据是云计算之后迅速崛起的一个概念。关于大数据的研究，已经渗透到各行各业。在KI数据库中搜索篇名为“大数据”的文献，共找到11，000余条结果。搜索篇名“图书馆大数据”，共找到近300条结果。图书馆界对于大数据的研究无论是理论溯源，还是体系构建，甚至是问题对策，都有较为深入的研究及论述。　　图书馆在提供各种资源和服务的过程中，产生了各种量级的数据。其实，哪怕是针对有些看起来并不起眼的数据，只要我们利用

2、大数据思维，就可以从中发现有价值的关联，从而对图书馆的相关业务进行分析研究，并为相关业务的开展提供决策参考。笔者从郑州轻工业学院图书馆（以下简称“我馆”）某个时间段的电子资源服务工作入手，进行了基于大数据思维的大学图书馆电子资源服务形式、服务方法、服务内容等方面的研究。　　1大数据思维　　和婷[1]指出：大数据思维，即大数据技术的哲学基础或内在逻辑，其具有规律性、无偏性、关联性和开放性4个特征。规律性是指看似杂乱的海量数据里必然隐藏着规律性的东西，每个数据背后都是对真实个体行为、心理、思想等的客观记录，会呈现规律性。无偏性是指大数据思维体现统计学的思维特点或者是对其的突破，随着大数据技术的

3、出现与应用，人们发现直接研究总体比较可行。关联性是指在进行数据挖掘时，既要注重数据群内部数据集与数据集之间的关联，更要注重数据群与数据群之间的关联，以挖掘更多的隐性价值。开放性是指对可能的结论先不带预设、预期，而是按照已获得验证的可靠的科学方法和流程去做研究。　　王君超[2]在对维克托?迈尔-舍恩伯格和肯尼思?库克耶所著《大数据时代》进行研究后指出：大数据时代带来的思维变革，在数据视觉化、关联性思维和预测性思维等方面对传统的思维发生着影响。数据视觉化是指更加注重对碎片化信息的整合，在对信息把关过程中强化“把关人”的过滤、降噪功能，同时重视数据的视觉化，力求用更直观、更生动的形式呈现新闻中的

4、大数据。关联性思维是指利用不同形态文本之间的某种联系，来建构（组合）或解构（反组合）其中的关系，并通过诉诸视觉而呈现出某种意义。预测性思维是指大数据的关联思维同时也是一种预测性思维，而预见性则主要来自对大数据的分析。　　由此，在本次实证研究中，笔者需要做的首先是找到尽可能多的数据，然后发现数据所呈现的规律及相互间的关联，最后以开放的态度去做预测及决策。　　2研究范围界定　　2.1时间范围和电子资源服务内容范围界定　　电子资源服务内容提供时间界定在2014年11月―2015年4月期间。　　我馆上述时间段内为全校师生所提供的数据库利用网络培训、电子资源培训、WebofScience专题讲座以及

5、为全校教师所提供的论文检索报告服务（检索全校教职工相关文献被SCI、CPCI、EI等数据库收录情况，并依据检索结果出具检索报告）。　　2.2数据范围界定　　尽可能搜集相关的所有数据，其中包括：展板通知数据，电子屏通知数据，图书馆微博通知数据，图书馆主页通知数据，通知数据；微博阅读量、转发量数据，主页点击量数据，相关数据库点击量数据；到场人员结构数据，到场人员人数数据等。　　3利用大数据思维研究大学图书馆电子资源服务　　根据上述界定，笔者尽量将相关数据以表格的形式视觉化。表1为我馆该时间段内所提供的电子资源服务相关情况。　　3.1图书馆电子资源利用讲座数据分析　　从序号1、4、6及7的数据可

6、以看出，其中只有到场人数的差别。这是因为，这4次讲座通知是放在一起发布的。那么，到场人数从2人到16人到5人到95人，是因为读者到场的随机性决定的，还是和其他因素有关呢？通过观察通知方式，可以看到人数最多的序号7，比其他三次多了“”通知，事实上，这也正是造成到场人数差别的关键所在。　　图书馆电子资源利用讲座由图书馆内部相关部门所承担，从往年的情况看，因为只是通过在图书馆大厅放置展板来进行通知，所以到场人数要么没有要么是寥寥数人。培训1虽然增加了微博及主页通知，但当时本馆微博的粉丝数量仅有220余人，而学生读者又极少查看学校主页，又因为放置于图书馆大厅的展板于培训前一天才制作出来，所以两个人

7、的到场数量就不足为怪了。为了增加到场人数，我们又制作了一块大展板放置于校园主干道旁。及至培训3，我们欣喜地发现到场人数增加到了16人，本以为是大展板的功劳，结果，通过调查发现其中另有奥妙。　　原来，16人中有6人（38%）是通过展板看到通知的，而其他10人（62%）均来自于艺术设计学院，有两位老师，8位研究生。其中一位老师从学校主页看到了讲座通知后就告诉了一位同事和自己的研究生，而后者认为该讲座十分有用，于是也带来了自己