高校图书馆读者服务策略研究.doc

本资料来源搜集与网络和投稿如有侵权牵扯利益关系请告知上传人联系删除。高校图书馆读者服务策略研究摘要。阐述了大数据特征及大数据背景下图书馆服务模式转变的必要性大数据时代图书馆读者服务工作的策略如何提升馆员和用户获取和整合科学数据信息资源的能力利用碎片化的信息资源进行微服务及信息资源和微服务的碎片化利用大数据的环境进行舆情预测分析和信息资源的增值服务。关键词：大数据；信息资源；图书馆；读者服务现代的信息量已难以为我们所掌控大数据已成为信息传播的媒体大数据在多个领域成为研究热点。图书馆读者服务工作内容也发生着如数据处理和挖掘数据的隐性信息和潜在价值资源信息的碎片化、碎片化信息的微服务及实现信息资源的增值服务等方面的变化。因此对数据进行分析、决策和预测将成为大数据环境下图书馆读者服务工作的重要方向服务模式将趋向数据驱动型模式。1大数据的特征大数据没有一个准确的定义就是数据规模大人工无法对其进行有效的管理、无法将其包含的价值提取出来。根据大数据本身的性质和特点将其归为数据量大、类型多样、处理速度更快、价值密度低等特征。1.1数据规模超大且一切可被数据化。数据规模激增的原因有很多。互联网的广泛应用使数据获取变得相对容易。各种传感器数据获取的数据越来越接近原始事物本身因此描述同一事物的数据量激增。如图书、网络、摄像头、监测器等等都可成为大数据的来源几乎所有的一切原始资料都可以被记录被数据化。但在某些特定的应用领域采集数据远不能描述整个事物可能丢掉大量重要细节也可能得到完全相反的结论。所以在一些领域里直接处理数据而不是只考虑采集数据。1.2数据类型多样且整体大于部分之和。数据类型层出不穷大数据关注的是大量细节信息的非结构化数据具有小众化体验化的特性。数据的整体是由部分组成的整体与部分是相互依存的。部分离不开整体离开整体也就失去了自身存在的价值。而整体也不是将部分进行简单的堆砌是将各部分按照一定的逻辑关系、一定的方式组合而成的有机体。把那些部分的信息汇总起来经过大数据算法的深度分析提炼出从表面观察不出来价值。不同数据类型之间的信息也具有关联性能够挖掘出很多隐含的知识和信息。1.3更快速的处理数据及低密度的数据价值。大数据对实时数据分析处理的时间非常短否则结果就会过时和无效。大数据以数据流的形式产生、快速流动、迅速消失数据流量也是不平稳的在某些特定的时段突然激增对不断激增的海量数据的实时处理。大数据的数据价值密度低。如视频在连续的监控过程中有用的数据可能仅有一两秒钟。虽然数据价值密度低但其商业价值高。2大数据时代构建高校图书馆新型读者服务模式的必要性大数据时代使人类的生活方式和思维方式都发生巨大的改变信息知识的制造商和信息服务中介等不断涌现海量的科学数据在互联网的迅速传播对有需求的信息用户可通过网络或联机平台为其提供丰富的信息资源和便捷的信92息服务来自互联网的信息和数据要求研究人员高度协作和有效管理。大数据时代信息用户对实体图书馆的依赖在降低图书馆的信息服务的功能在逐渐弱化图书馆生存和发展面临挑战构建现代网络和多元化服务方式使信息服务延伸到任何有用户的地方时刻以用户为中心以适应未来发展的图书馆服务方式。3大数据时代的高校图书馆读者服务工作的策略研究3.1提升馆员和用户获取和整合科学数据信息资源的能力。高校图书馆是作为本校教学和科研项目研究的学术场所它是信息资源管理者和信息资源服务的提供者为了能够更好地为客户提供科学数据信息图书馆要开设相关的文献资源检索课程馆员要熟悉图书数据检索。3.1.1培养馆员和用户掌握获取科学信息数据的途径。图书馆要传授用户对多种获取科学数据资源的途径如：在线免费阅读、自动下载资源、专用下载软件、文件压缩下载等。对于部分开放的科学数据信息因受某种因素的限制阻碍了用户自由获取高校图书馆员可利用自己所掌握的专业技术知识为用户提供这类受限数据资源的下载。如果用户不能直接搜索所需资源用户可以向图书馆资源管理中心申请所需的数据信息馆员再将检索的数据传递给用户。3.1.2图书馆员利用不同渠道获取的信息数据进行科学的整合。为了更好地发挥数据资源利用价值提供针对性、实用性及优质的管理和服务水平馆员需采取相应的技术手段进行科学的管理和组织。图书馆员需要把文献、科学数据资源二者结合管理加强相关的文献、数据资源机构或组织多方合作为用户提供与此相关的优质服务。3.2构建碎片化的信息资源为基础的微服务。大数据时代读者的行为选择趋向多样性获取信息资源的动因多样化手段多样化尤其是便捷、快速的微服务在快节奏时代需求下图书馆的信息服务也要与时俱进引进碎片化的理论将专业信息进行碎片化分解从而