大数据时代高校图书馆移动化服务探究* https://www.chnlib.com https://www.chnlib.com/LunWen/2017-02-02/95070.html 王丽娜 (河南理工大学图书馆,河南焦作454000) 关键词:大数据;移动化服务;智能化门户;隐私保护 摘要:大数据技术给高校图书馆的移动化服务带来了巨大的变化,这些变化涉及服务意识、服务方式以及服务能力等诸多方面。文章从数据资源整合、智能化服务平台建设及知识推荐式获取三个方面阐述了大数据对图书馆移动化服务的创新,并提出了大数据环境下读者隐私保护的对策。 中图分类号:G250 文献标识码:A 文章编号:1003 -1588(2016)07 - 0043 - 03

大数据时代高校图书馆移动化服务探究*


  • 时间:2017-02-06 02:11:21
  • 来源:本站发布
  • 作者:王丽娜

王丽娜

(河南理工大学图书馆,河南焦作454000)

关键词:大数据;移动化服务;智能化门户;隐私保护

摘要:大数据技术给高校图书馆的移动化服务带来了巨大的变化,这些变化涉及服务意识、服务方式以及服务能力等诸多方面。文章从数据资源整合、智能化服务平台建设及知识推荐式获取三个方面阐述了大数据对图书馆移动化服务的创新,并提出了大数据环境下读者隐私保护的对策。

中图分类号:G250

文献标识码:A

文章编号:1003 -1588(2016)07 - 0043 - 03

l背景

大数据(Big data),也称为海量数据,它是在一定时间内用常规软件工具无法进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术具有从诸多类型的海量数据中快速获得有价值信息的能力。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,在2011年5月,麦肯锡在《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》中首次提出了“大数据”的概念,并指出:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90010是过去两年内产生的。预计到2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。

在大数据时代,数据随处可见,人们将置身于一个数据的海洋中,高校图书馆也不再是大学生读者寻找信息资源的唯一途径,它只是纵横交错的数据网络中的一个结点。大数据的及时性、移动化将图书馆服务带入新的时代。大数据下的图书馆移动服务,是指在大数据背景下,图书馆把相关大数据的数据存贮、数据处理、数据分析和数据挖掘技术,与以3G/4G通信技术为主导的移动技术相结合,为广大读者提供最新的移动信息服务。在此环境下,如伺利用信息技术识别、分析、挖掘隐藏在读者行为中有价值的信息,了解读者阅读检索的偏好和习惯,制订相应的个性规划,为读者提供更好的移动化服务,是高校图书馆亟须思考的问题。

2大数据给高校图书馆移动化服务带来的变化

2.1 移动化服务现状

高校图书馆移动化服务并不仅仅限于移动图书馆,它应该涉及所有能在移动终端上提供的服务,如:图书的到期催还、预约到馆等短信定制,新书推荐的短信推送,图书馆内无线上网设施,图书馆官方微博及微信等一系列服务。地处大城市的高校,图书馆移动化服务相对来说处于前沿,而一些位于中小城市的高校,图书馆的读者服务起色不大,移动化服务更是少之又少。以河南省为例,直到2012年12月郑州大学才建立了河南省第一家移动图书馆,2014年河南农业大学自主研发的移动图书馆也仅限于iPhone手机,这就将一大批移动用户拒之门外。据笔者调查,开通官方微博的有郑州大学图书馆、中原工学院图书馆、河南农业大学图书馆等十几家高校图书馆,但是微博信息量不大,受关注度不高。以郑州大学图书馆官方微博为例,其粉丝数量只有l万多,覆盖率不足50%;拥有微信公众平台的有郑州大学图书馆、河南农业大学图书馆、河南理工大学图书馆等高校图书馆,微信内容大多是图书馆的公告,与读书、信息推荐差距很大。从调查来看,河南省高校图书馆的移动化服务还处在起步阶段,并没有在高校读者群体中形成影响。

2.2 高校图书馆显现大数据特征

大数据时代的到来,意味着大量的半结构化和非结构化数据将不断映入读者的眼帘。虽然图书馆目前的数据资源类型较为单一,但是其中隐藏着具有巨大价值的非结构化数据。伴随着数据资源建设步伐的加快以及读者服务需求的不断提升,高校图书馆已具备了大数据的“4V”特征。首先,图书馆的自身信息资源总量日益庞大,图书馆的全天候服务、数字图书馆、移动图书馆等新型服务方式的不断涌现,使读者的服务信息不断增长,图书馆可以根据读者信息进行服务策略的调整以及对海量数据进行潜在价值的挖掘。其次,图书馆的信息资源种类繁多,除了有纸质文献资源、网络资源、期刊数据库资源等结构化数据资源,还有光盘数据、读者信息、服务信息等非结构化信息和图书馆自身建设的相关数据,这些数据结构存在较大的差异,形成了大量的异构数据。最后,图书馆利用大数据技术对收集到的读者信息、习惯、评价等行为数据进行挖掘和分析,可以洞察和预测出读者的行为偏好,为读者提供满足其阅读需求的信息和服务。

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