1. <tt id="5hhch"><source id="5hhch"></source></tt>
    1. <xmp id="5hhch"></xmp>

  2. <xmp id="5hhch"><rt id="5hhch"></rt></xmp>

    <rp id="5hhch"></rp>
        <dfn id="5hhch"></dfn>

      1. 基于大數據思維的圖書館電子資源服務研究

        時間:2024-07-31 01:55:15 電子信息工程畢業論文 我要投稿
        • 相關推薦

        基于大數據思維的圖書館電子資源服務研究

          摘要:圖書館在提供資源和服務的過程中,會產生很多的相關數據。大學圖書館擁有豐富的電子資源,如何讓用戶充分利用成為關鍵。文章從本館電子資源服務實踐出發,通過對電子資源服務過程中所產生的各種數據的分析和挖掘,試圖利用大數據思維,找到數據間的相關關系,從而為促進大學圖書館電子資源服務提供決策參考。

        基于大數據思維的圖書館電子資源服務研究

          關鍵詞:大數據思維;電子資源服務;大學圖書館

          大數據是云計算之后迅速崛起的一個概念。關于大數據的研究,已經滲透到各行各業。在CNKI數據庫中搜索篇名為“大數據”的文獻,共找到11,000余條結果。搜索篇名“圖書館 大數據”,共找到近300條結果。圖書館界對于大數據的研究無論是理論溯源,還是體系構建,甚至是問題對策,都有較為深入的研究及論述。

          圖書館在提供各種資源和服務的過程中,產生了各種量級的數據。其實,哪怕是針對有些看起來并不起眼的數據,只要我們利用大數據思維,就可以從中發現有價值的關聯,從而對圖書館的相關業務進行分析研究,并為相關業務的開展提供決策參考。筆者從鄭州輕工業學院圖書館(以下簡稱“我館”)某個時間段的電子資源服務工作入手,進行了基于大數據思維的大學圖書館電子資源服務形式、服務方法、服務內容等方面的研究。

          一、大數據思維

          和婷[1]指出:大數據思維,即大數據技術的哲學基礎或內在邏輯,其具有規律性、無偏性、關聯性和開放性4個特征。規律性是指看似雜亂的海量數據里必然隱藏著規律性的東西,每個數據背后都是對真實個體行為、心理、思想等的客觀記錄,會呈現規律性。無偏性是指大數據思維體現統計學的思維特點或者是對其的突破,隨著大數據技術的出現與應用,人們發現直接研究總體比較可行。關聯性是指在進行數據挖掘時,既要注重數據群內部數據集與數據集之間的關聯,更要注重數據群與數據群之間的關聯,以挖掘更多的隱性價值。開放性是指對可能的結論先不帶預設、預期,而是按照已獲得驗證的可靠的科學方法和流程去做研究。

          王君超[2]在對維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼思·庫克耶所著《大數據時代》進行研究后指出:大數據時代帶來的思維變革,在數據視覺化、關聯性思維和預測性思維等方面對傳統的思維發生著影響。數據視覺化是指更加注重對碎片化信息的整合,在對信息把關過程中強化“把關人”的過濾、降噪功能,同時重視數據的視覺化,力求用更直觀、更生動的形式呈現新聞中的大數據。關聯性思維是指利用不同形態文本之間的某種聯系,來建構(組合)或解構(反組合)其中的關系,并通過訴諸視覺而呈現出某種意義。預測性思維是指大數據的關聯思維同時也是一種預測性思維,而預見性則主要來自對大數據的分析。

          由此,在本次實證研究中,筆者需要做的首先是找到盡可能多的數據,然后發現數據所呈現的規律及相互間的關聯,最后以開放的態度去做預測及決策。

          二、研究范圍界定

          2.1 時間范圍和電子資源服務內容范圍界定

          電子資源服務內容提供時間界定在2014年11月―2015年4月期間。

          我館上述時間段內為全校師生所提供的數據庫利用網絡培訓、電子資源培訓、Web of Science專題講座以及為全校教師所提供的論文檢索報告服務(檢索全校教職工相關文獻被SCI、CPCI、EI等數據庫收錄情況,并依據檢索結果出具檢索報告)。

          2.2 數據范圍界定

          盡可能搜集相關的所有數據,其中包括:展板通知數據,電子屏通知數據,圖書館微博通知數據,圖書館主頁通知數據,電話通知數據;微博閱讀量、轉發量數據,主頁點擊量數據,相關數據庫點擊量數據;到場人員結構數據,到場人員人數數據等。

          三、利用大數據思維研究大學圖書館電子資源服務

          根據上述界定,筆者盡量將相關數據以表格的形式視覺化。表1為我館該時間段內所提供的電子資源服務相關情況。

          3.1 圖書館電子資源利用講座數據分析

          從序號1、4、6及7的數據可以看出,其中只有到場人數的差別。這是因為,這4次講座通知是放在一起發布的。那么,到場人數從2人到16人到5人到95人,是因為讀者到場的隨機性決定的,還是和其他因素有關呢?通過觀察通知方式,可以看到人數最多的序號7,比其他三次多了“電話”通知,事實上,這也正是造成到場人數差別的關鍵所在。

          圖書館電子資源利用講座由圖書館內部相關部門所承擔,從往年的情況看,因為只是通過在圖書館大廳放置展板來進行通知,所以到場人數要么沒有要么是寥寥數人。培訓1雖然增加了微博及主頁通知,但當時本館微博的粉絲數量僅有220余人,而學生讀者又極少查看學校主頁,又因為放置于圖書館大廳的展板于培訓前一天才制作出來,所以兩個人的到場數量就不足為怪了。為了增加到場人數,我們又制作了一塊大展板放置于校園主干道旁。及至培訓3,我們欣喜地發現到場人數增加到了16人,本以為是大展板的功勞,結果,通過調查發現其中另有奧妙。

          原來,16人中有6人(38%)是通過展板看到通知的,而其他10人(62%)均來自于藝術設計學院,有兩位老師,8位研究生。其中一位老師從學校主頁看到了講座通知后就告訴了一位同事和自己的研究生,而后者認為該講座十分有用,于是也帶來了自己的研究生。我們由此得到啟發,認為即使在網絡時代,傳統的電話通知等方式依然可能是最有效的方式。序號4講座之前,我們直接打電話給藝術設計學院(該學院未開設科技文獻檢索課程),結果圖書館視頻報告廳座無虛席。

          序號9的講座地點在科學校區,通知方式為展板、微博、主頁及圖書館電子屏通知。26人的到場人數中,最多的是通過圖書館電子屏通知而來,其次是通過微博通知,僅1人是通過主頁通知?茖W校區逸夫圖書館2014年正式建成并投入使用,各方面的硬件設施相對完善。圖書館大廳的電子屏位置好,尺寸大,非常容易吸引讀者的目光,這顯然也是到場人數增加的一個重要因素。

          3.2 論文檢索報告數據分析

          為更好地服務我?蒲泄ぷ,為教師提供方便,受科研處委托,我館今年開始負責檢索我校教職工相關文獻被SCI、CPCI、EI等數據庫收錄情況,并依據檢索結果出具檢索報告。出具檢索報告時間集中在2014年11月18日―11月24日進行。由表1可以看出,該項服務通知的主頁點擊量為最高值,為最低值的5倍多,即使是微博閱讀量,在無轉發的情況下,也達到了相對較高的數量,這充分說明了教師對此項服務的關注程度。2014年之前,我校教師為了職稱評定,往往需要到鄭州大學、河南省科學技術信息研究院等機構出具檢索報告,不僅費用高、不方便,而且相關檢索報告和我校的分值計算要求并不完全相符,所以此項服務一經推出便受到了我校教師的歡迎。

          3.3 Web of Science數據庫利用培訓數據分析

          由表1可以清晰地看出,序號5的Web of Science數據庫利用培訓達到了除主頁點擊量之外的所有數據的峰值,其微博閱讀量更是高達12,000余次,數據背后一定是有原因的。筆者由個人微博閱讀量多少發現,經過粉絲眾多的微博所轉發的微博閱讀量驚人,由此想到,本館官微的粉絲數量不足300,而鄭州輕工業學院官微的粉絲數量近7,000, 對于較為重要的培訓,不妨同時借助學校官微進行宣傳,于是委托本館官微管理人員在發布的同時特意私信了學校官微。更為可喜的是,學校官微將此培訓通知以#鄭輕公開課#為標簽進行了推薦,然后經過學生會官微、團委官微、女工部官微以及一些院系老師、學生的轉發,將閱讀量逐步推高。那么,當天220人的到場人數,且被湯森路透贊為“培訓效果很好”的Web of Science數據庫利用培訓是否由此而來呢?我們不妨先看一下事后湯森路透的調查問卷分析的相關結果。參加培訓人員中教師占2%,碩士研究生占73%,本科生占25%。

          按比例推算,參加培訓的本科生約55人,可以判斷這其中的大部分是通過微博通知而來的,幾位教師消息途徑來源于主頁的可能較大,而本次培訓講師所最為看重的“碩士研究生”,卻大部分是我們電話通知的結果。在培訓前一周,我們先是電話通知了科學校區各院系辦公室人員。在培訓前一天,我們又電話通知了科學校區各院系專門負責研究生教學的副院長或老師。培訓現場,聽眾和講師很有共鳴,互動良好,達到了應有的培訓效果。

          3.4 數據庫利用網絡培訓數據分析

          由表1可以看到,序號3和8的數據庫利用網絡培訓不論是微博閱讀量還是主頁點擊量都顯得單薄,而到場人數又不可知,那么,為什么要保留這樣兩場培訓的數據呢?李恬[3]指出:大數據概念的出現本身就給人們提供了一個思維方式,即可以從很多看似平常的數據或資源中挖掘有用的信息,通過對海量數據的分析,獲得更多有價值的產品和服務。之所以保留這樣兩組數據,是因為該數據和Web of Science數據庫利用培訓的調查分析結果放在一起頗為耐人尋味(見圖1)。

          由圖1可以看出,用戶似乎更加傾向于網絡培訓,選擇各種網絡培訓方式的占到了71%,而根據表1,數據庫商提供的網絡培訓的關注度又顯然不高,其原因到底在哪里,還需要后續更多的追蹤調查分析和更多數據的支持。

          四、利用大數據思維促進大學圖書館電子資源服務

          從大學圖書館的電子資源現狀看,我們缺的不是資源,而是如何讓用戶知道、了解這些資源,從而提高資源的利用率及利用效果。根據上述實證研究,我們不妨從服務形式、服務方法、服務內容等方面入手,來創新大學圖書館電子資源服務。

          4.1 大學圖書館電子資源服務形式

          為了提高用戶對大學圖書館的電子資源的興趣,可以采取多種形式來進行推廣:①可以將電子資源的推介及利用融入科技文獻檢索課的教學當中。②可以由圖書館相關部門舉行定期、不定期的電子資源利用講座。③可以邀請數據庫商進行現場培訓。④可以充分利用各數據庫商一定時間段內所舉辦的各種網絡培訓。⑤可以通過“電子資源利用比賽”等形式吸引用戶的參與。⑥可以拍攝相關視頻放置于網絡供用戶查詢利用。下學期,我館計劃走進院系為師生講解相關電子資源。

          4.2 大學圖書館電子資源服務方法

          在移動互聯時代,我們既要充分利用好效果明顯的電話告知方法,還要兼顧展板制作、電子屏通知方法,更要開發利用好微博、微信等新興平臺的作用。不同的通知平臺,也應該有不同的表達風格與之相對應。以我館電子資源利用講座通知為例,主頁通知風格如下:為幫助師生熟悉和掌握圖書館中外文數據庫的使用方法和檢索技巧,了解、熟悉圖書館文獻傳遞的方式方法,并能夠準確、快速查找文獻信息,圖書館將在科學校區舉辦數據庫利用講座。而在微博平臺的風格是:科學校區的小伙伴們注意了!寫論文、查資料還在找百度嗎?對外文數據庫還感到發怵嗎?大學時光不愿意虛度嗎?那么,圖書館電子資源入門級講座歡迎你!

          4.3 大學圖書館電子資源服務內容

          大學圖書館電子資源當然不只局限于各類數據庫培訓,而是可以提供更多的創新內容。上述我館的論文檢索報告服務即是圖書館對電子資源服務的創新實踐。以此為出發點,我館集中有學科背景的人員力量,計劃在預查新及查新方面有所突破。同時,在學科服務方面,正在為相關用戶進行資源利用講座、資料發放,將已授權課件放至圖書館網站及推廣移動圖書館服務等。

          綜上所述,數據無處不在,在大數據分析硬件條件不夠具備的條件下,我們依然可以利用大數據思維,將各種數據盡量視覺化,仔細查找數據間的關聯,通過對比分析來發現其中的規律性,從而對未來進行預測,對相關工作進行創新決策。在研究過程中,有一些很有價值的數據尚處于休眠狀態,還有一些數據尚未被充分挖掘,而未來,尚有真正稱得上“大數據”的量級數據等待研究。

          參考文獻:

          [1] 和婷.大數據思維對圖書館信息服務工作的啟示[J].圖書館建設,2014(1):64-68.

          [2] 王君超.大數據思維下的新聞編輯學[J].中國報業,2014(11):92-93.

          [3] 李恬.大數據理念與圖書館大數據[J].新世紀圖書館,2014(6):24-27.

        【基于大數據思維的圖書館電子資源服務研究】相關文章:

        基于SDO的異構服務數據模型研究03-28

        基于愛好的電子商務數據挖掘技術的研究12-08

        基于SWOT的圖書館服務危機研究03-16

        基于GPS的船舶數據模擬系統的研究03-07

        基于敏感數據流的電子商務安全體系研究03-22

        基于Web服務的集成研究03-08

        基于可信Web服務的電子商務應用集成模式研究03-21

        基于電子商務的物流模式研究12-07

        基于USB接口的數據傳輸系統的研究與設計03-15

        国产高潮无套免费视频_久久九九兔免费精品6_99精品热6080YY久久_国产91久久久久久无码

        1. <tt id="5hhch"><source id="5hhch"></source></tt>
          1. <xmp id="5hhch"></xmp>

        2. <xmp id="5hhch"><rt id="5hhch"></rt></xmp>

          <rp id="5hhch"></rp>
              <dfn id="5hhch"></dfn>