大数据时代学科服务理念创新

责任编辑：editor007 作者：黄红梅 |来源：企业网D1Net 2015-08-18 17:30:44 本文摘自：《情报资料工作》 2015年03期

1 大数据及其对学科服务的影响分析

继1993年9月美国政府宣布实施高科技计划“国家信息基础设施”（National Information Infrastructure，简称NII）之后，2012年3月29日奥巴马政府公布了“大数据研发计划”（Big Data Research and Development Initiative）。“国家信息基础设施”以因特网为雏形，兴建信息时代的高速公路——“信息高速公路”，方便共享海量的信息资源，而“大数据研发计划”的目标是改进现有人们从海量和复杂的数据中获取知识的能力[1]。从“国家信息基础设施”、“大数据研发计划”的计划实现目标可以看到大数据的实质是在共享海量信息资源的基础上增强获取有价值信息的能力。“国家信息基础设施”的成功实施已经证明大数据对于上升为国家行为层面的信息决策有其不可替代的现实意义，因而可以预测其将具有广阔的发展前景，而学术界更是将大数据提升为大数据时代，认为大数据开启了一次重大的时代转型[2]。

大数据概念的引入在学术界没有明确的统一定义，但其4V特征（大量化、多样化、快速化、低价值）非常明晰[3-4]，即本已大量存在的数据，以不断增加的速度和多样化趋势发展，由于数据量的急剧增多，有用数据的数量相对减少，因而大数据的这种显著特征使信息的交叉性增强，呈现出多学科集合的特性，增加了有效使用数据的难度，因而对于任何规模的大数据而言，信息服务的能力体现在如何处理这些数据上。为了更有效地处理大数据，需要将信息服务的工具、方法、技术和传统的分析工具结合起来，催生出新的创新性的分析方法，但这些仅是工作策略的改变，不会从根本上改变分析的目标和流程，由此，大数据对学科服务产生的影响是工作策略的创新。新的工作策略需要创新服务理念，使信息分析不再是一个工具，而成为一种能让学科服务智慧运转的能力，将对信息的洞察力转化为行动，但创新的服务理念是在原有服务理念的基础上进行升华，使学科服务适应大数据时代的发展需要。

2 大数据时代学科服务理念创新定位

2.1 模糊服务理念

在大数据时代，学科服务需要分析很多数据，可以是某一个学科的研究信息，可以是相关学科的研究信息，可以是用户行为的相关数据，纷杂多样。拥有了这些庞杂的数据，学科服务不需要就某一个问题深入挖掘，而需要掌握这一问题大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，让学科服务在宏观层面上拥有更好的洞察力。模糊服务理念在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的关系，学科服务需要分析的是与要解决问题相关的所有数据，有乐于接受数据纷杂性的服务理念，关注信息之间的相关关系。

2.2 渗入服务理念

不断扩大的数据规模为信息素养带来了更高的价值，那些不具备信息素养技能以及访问互联网技术能力的人将越来越难以融入社会[5]，也会越来越远离以信息技能为基础的学科服务。在大数据时代学科服务要以渗入服务理念为指导，在原有嵌入式服务理念的基础上应用大数据创新的方法、技术、工具，潜移默化地影响用户，使其不断适应并运用学科服务技术，采用授之以渔的服务方法渗入用户的信息活动中，使用户对新的学科服务工具、方法、技术产生亲和性。在信息服务过程中运用传统服务方法、结合新的服务技术来提升服务能力的最有力的例证有图书馆微信、微博、移动图书馆，这些新服务环境下诞生的服务方法都是在用户日常使用的平台上推送图书馆信息和服务，从而寻求图书馆服务新的生长点。

2.3 边缘化服务理念

大数据的力量来自于数据，数据庞杂且来源广泛，因而支撑大数据时代学科服务的信息资源不仅仅是学科馆员为用户搜集到的本馆、外馆及网络上的学科信息，还有很重要的一部分信息资源来源于用户。大数据时代用户不再单纯地成为学科服务的客体，还可以成为学科服务的信息源，用户通过提交、评价甚至参与学科服务而成为学科服务的主体，因而大数据时代学科服务需要运用边缘化服务理念，弱化学科馆员与用户的区别，将这两种信息源紧密联系，不再分开分析，从学科服务的大数据中制定学科服务整体战略，以增添新的服务视角。边缘化服务理念下的学科服务需要有效管理来源于学科馆员搜集到的信息源和来源于用户参与的信息源，使两种信息源成为学科服务整体的一部分，而不是被严格区分的独立部分，从而推动学科服务规模的增长。

2.4 再生服务理念

大数据的核心是建立在相关关系分析法基础上的预测，这种预测要解决的问题是“是什么”，而不是“为什么”，这种预测是在大数据及其创新的分析技术支撑下的非因果关系的预测。学科服务在大数据时代同样需要这种预测，运用相关关系分析学科服务的所有数据，根据分析决定服务的行为，并利用数据分析来改变学科服务，以新的视角提供服务，实现学科服务的再生服务理念。再生服务理念需要学科服务打破传统的服务方式：只将主题作为服务主线，而需要突破主题的局限，从大数据的视角出发，探索学科间的相关关系、学科的研究手段、学科服务的相关技术等，用以预测学科服务热点，采取相应的服务策略，快速重组资源，提供新的服务内容和方式，以满足用户的新需求，而非传统模式下靠用户拉动的服务理念。

3 大数据时代学科服务理念创新模式

3.1 学科服务理念创新模式的核心是用户行为

大数据时代由于学科服务理念的创新，在服务目标和服务要求上与传统学科服务存在诸多不同。边缘化的服务理念要求将用户参与信息作为学科服务信息源的重要组成部分；渗入服务理念要求与用户紧密联系，广泛渗入用户信息活动中；而模糊服务理念和再生服务理念的基础是将用户行为相关信息纳入学科服务的大数据中，从而发现和理解学科服务信息之间的相关关系，预测学科服务热点。大数据时代学科服务理念的创新定位从本质上决定了其创新模式的核心是用户，确切地说是用户行为，通过观察和搜集用户行为信息、影响用户行为来提升学科服务的能力。

用户行为信息的观察、搜集以及对用户行为的影响都要求学科服务对用户产生一种高强度的参与黏性，这一服务目标的实现基础是用户根植于服务过程，最好的实现手段就是让用户体悟学科服务，通过体悟用户既可以满足自己的信息需求又可以了解学科服务。在用户体悟中，服务是基础，体验是桥梁，而体悟是体会与理解，使用户通过体悟提升自身的信息素质和拓宽信息视角，而学科服务也可以借助用户体悟搜集用户行为信息，实现信息再生，进一步促进学科服务的发展，丰富学科服务的大数据环境。

3.2 学科服务体悟式创新模式

3.2.1 体悟式创新模式的内涵

体悟式创新模式通过让用户基于服务过程体验和领悟学科服务，同时学科服务通过用户体悟搜集用户行为信息和用户通过参与提供的学科信息，构建学科服务数据环境，寻找用户与学科馆员、用户与学科服务平台交互时产生的相关关系，为学科服务预测提供数据支撑。

体悟式创新模式蕴涵了功用、质量、信息和认知，功用是指学科服务的直接功能，即解决用户实际信息需求的实质性功能；质量是指学科服务的可靠性、一致性和再生性；信息指所有与学科服务有关的有效数据，既有服务支持数据，也有增加用户体验效果的再生数据；认知是用户学会新技术、新思维方法的体验价值，因而体悟式创新模式为用户营造出一个对服务过程的满意（对外满意）和用户领悟产生的自我满意（对内满意）的双重满意结果，从而提升了用户对学科服务的忠诚度，见图1。

　　3.2.2 体悟式创新模式的着眼点

体悟式创新模式首要解决的是找出用户真正想要的服务体验，并适当地调整已经构思出的样式，这是由于大多数用户在利用学科服务时，已经明确自己所需的服务内容、服务方式，并能描绘出其所需服务的要求。体悟式创新模式在明确用户所需的服务体验后，整合、修改服务方法、技术、平台，为用户个性化定制服务方式[6]，利用整合后服务方式的亲和性增强用户对学科服务的黏性，吸引用户积极参与，实现体悟式创新模式的渗入服务理念和再生服务理念，在提高用户信息素养技能的同时，为学科服务寻找用户服务数据间的相关关系，预测学科服务热点，为学科服务提供前瞻性指导。

其次，由于在用户体悟过程中，用户体悟本身具有个体差异性、互动性以及情景依赖性，学科服务还需要着眼于大数据分析工具、技术、方法、平台对各种用户行为的服务情景进行分析、整合、再现，通过不断改进、完善用户体悟的情景以保证学科服务传递的可靠性、一致性和有效性，实现学科服务过程的动态性。

再次，体悟式创新模式在着眼于寻找服务点和动态化服务过程的同时，还要着眼于用户状态。在实际服务中，并不是所有的用户都处于与学科服务相融合的状态，有的用户不懂大数据时代学科服务的技术、工具、平台，有的对学科服务期望过高，对于这种状况学科服务需要加强培训与互动，使用户了解学科服务的范围和规则。但大数据时代对用户的培训与互动是通过引导和影响渗入用户的交流，在恰当控制下保持用户互动的灵活性，让用户获得更好的服务体悟，而非完全控制用户行为。

3.2.3 体悟式创新模式的构建

体悟式创新模式的构建围绕着其核心即用户行为开展学科服务[7]，通过用户体悟不断规范其着眼点，形成网状管理模型。

对体悟式创新模式着眼点的规范是一个服务质量规范模型（见图2），用以规范用户对学科服务的实际体悟与用户对学科服务期望之间的差距（结果差距）。二者之间的差距来源有以下几个方面：（1）学科馆员没有准确定位用户真正想要的服务体悟，因此无法满足用户的需求（主观差距）；（2）由于受资源条件和大数据分析技术、交互平台等服务外在条件的限制，无法提供用户真正需要的服务要求（客观差距）；（3）学科馆员之间服务规范的非标准化直接影响用户的体悟评价（规范差距）;（4）学科服务的宣传推广误导用户对学科服务的认知（认知差距）。

体悟式创新模式对用户体悟与期望之间差距的规范需要借助大数据挖掘技术、分析技术，利用数据进行客观、科学的规范，由里到外，经过各种线索实行规范，形成网状管理模型。体悟式创新模式下的网状管理线索有基于服务技术表现的功能线索、基于服务有形性的信息线索和基于学科馆员行为、表情的主观线索。功能线索决定了学科服务的可靠性和能力，信息线索决定了学科服务的响应性，主观线索决定了学科服务的亲和性，三种线索从理性和情感两方面影响着用户对学科服务的质量认知，三种线索在网状管理模型中先搭经线，再由内向外搭框架（见图3），通过规范线索管理中出现的差距，协同用户，形成学科服务大数据环境，以规范体悟式创新模式的着眼点。