只瑩瑩（國家圖書館）

1 讀者大數(shù)據(jù)的意義

近年來，快速發(fā)展的大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為推動(dòng)公共文化服務(wù)發(fā)展、促進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新增值、提升公共文化機(jī)構(gòu)核心價(jià)值的重要驅(qū)動(dòng)力。圖書館讀者服務(wù)工作中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也越來越具備大數(shù)據(jù)的特征，以國家圖書館為例，截至2020 年8 月，已有282 萬到館讀者用戶、2,360 萬條借還記錄。隨著數(shù)字圖書館的進(jìn)一步發(fā)展，個(gè)人身份信息、借閱記錄、搜索方式、行為痕跡等都成為了非常有價(jià)值的大數(shù)據(jù)樣本。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量的館藏資源會(huì)加大讀者獲取信息的難度，因此，公共圖書館必須建立現(xiàn)代信息技術(shù)應(yīng)用發(fā)展背景下的圖書館服務(wù)新生態(tài)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)突破圖書館變革發(fā)展瓶頸，提升讀者大數(shù)據(jù)分析服務(wù)能力。圖書館在讀者大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對讀者個(gè)性化服務(wù)模式進(jìn)行研究既是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)圖書館變革”的共識(shí)，也是促進(jìn)圖書館可持續(xù)發(fā)展的必要手段。

2 讀者大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

2.1 基于讀者大數(shù)據(jù)的個(gè)性化服務(wù)研究

基于讀者大數(shù)據(jù)的個(gè)性化服務(wù)大多是針對讀者、時(shí)間、文獻(xiàn)三個(gè)維度進(jìn)行的交叉挖掘分析。讀者可分為年齡、性別、學(xué)歷、學(xué)科背景、職業(yè)等不同屬性；時(shí)間可分為年、季、月、星期、小時(shí)等不同間隔；文獻(xiàn)可分為題目、中圖分類號、語種等不同類別。對這些信息項(xiàng)進(jìn)行挖掘可以發(fā)現(xiàn)讀者的借閱傾向，對圖書館的個(gè)性化主動(dòng)服務(wù)、學(xué)科文獻(xiàn)資源建設(shè)決策、優(yōu)化服務(wù)格局等有重要的指導(dǎo)作用。通過讀者大數(shù)據(jù)還可挖掘出不同讀者群體間借閱興趣的相似性和相異性，找出讀者群與文獻(xiàn)類別的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)不同讀者群對不同類別文獻(xiàn)的需求模式，建立針對讀者群體興趣的個(gè)性化服務(wù)。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，要全方位、多渠道搜集、分析讀者行為數(shù)據(jù)，研究讀者的使用習(xí)慣和閱讀偏好，更要保護(hù)讀者隱私安全，在合理使用讀者個(gè)人信息的基礎(chǔ)上進(jìn)行滿足讀者需求的主動(dòng)、個(gè)性化推薦，構(gòu)建精準(zhǔn)服務(wù)體系。

2.2 基于讀者大數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)采訪決策研究

圖書館采訪是館藏建設(shè)的首要內(nèi)容，也是為讀者提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的資源基礎(chǔ)。采訪質(zhì)量影響著圖書館整體服務(wù)水平，因此文獻(xiàn)采訪策略要最大程度地契合讀者閱讀需求［1］。隨著信息載體形態(tài)、知識(shí)傳播方式、資源建設(shè)途徑的日益多元，原有的采訪模式已不能滿足圖書館高質(zhì)量館藏要求和讀者個(gè)性化需求，大數(shù)據(jù)技術(shù)給文獻(xiàn)資源采訪和館藏建設(shè)提供了前所未有的數(shù)據(jù)支撐。圖書館采訪策略包括文獻(xiàn)種類、采訪周期、經(jīng)費(fèi)配比等，對需求多、時(shí)效性強(qiáng)的文獻(xiàn)要優(yōu)先采訪編目，通過分析讀者檢索、借還、閱覽、查詢、學(xué)習(xí)等行為大數(shù)據(jù)，可以評估館藏文獻(xiàn)利用情況和文獻(xiàn)資源保障水平，分析挖掘出冗余文獻(xiàn)種類、急缺文獻(xiàn)種類、讀者閱讀趨勢、文獻(xiàn)利用率、服務(wù)布局是否均衡等信息，為實(shí)施科學(xué)的采訪決策提供依據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)優(yōu)化館藏布局、設(shè)置合理的剔舊周期、制定高效的服務(wù)政策目標(biāo)［2］?；谧x者大數(shù)據(jù)分析挖掘的文獻(xiàn)采訪策略既能充分滿足讀者需求、合理執(zhí)行經(jīng)費(fèi)預(yù)算，又能避免文獻(xiàn)資源閑置和浪費(fèi)，使館藏資源實(shí)現(xiàn)科學(xué)配置。

2.3 基于讀者大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化研究

讀者大數(shù)據(jù)為圖書館業(yè)務(wù)決策管理提供了數(shù)據(jù)支撐和參考，從而促使圖書館優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，縮小讀者需求與圖書館信息服務(wù)之間的差距。① 根據(jù)讀者在某一時(shí)間段內(nèi)的使用頻次劃分讀者群并調(diào)整最大借閱限量和借閱周期，從而滿足不同讀者的需求；②通過文獻(xiàn)在不同時(shí)間內(nèi)被借閱次數(shù)、文獻(xiàn)利用類別的關(guān)聯(lián)，挖掘館藏文獻(xiàn)的供需和閑置情況，輔助圖書館學(xué)科建設(shè)決策和優(yōu)化館藏布局；③挖掘出讀者感興趣的圖書類別之間的相關(guān)性，將關(guān)聯(lián)圖書排架在相連的架位上或者同一區(qū)域內(nèi)，方便讀者查找；④通過分析各冊圖書的利用情況、讀者的需求以及館藏滿足情況等有效控制藏書的走向和范圍，將活躍單冊數(shù)字化，確保各個(gè)閱覽室均具有較強(qiáng)的文獻(xiàn)服務(wù)能力；⑤圖書館可以依此安排不同時(shí)段的工作重心，根據(jù)讀者需求動(dòng)態(tài)地調(diào)整工作人員數(shù)量［3］，提高工作效率和服務(wù)質(zhì)量。

2.4 基于讀者大數(shù)據(jù)的服務(wù)創(chuàng)新研究

知識(shí)服務(wù)、用戶畫像是圖書館服務(wù)創(chuàng)新的兩大熱點(diǎn)，已有研究集中在信息服務(wù)匹配推送、用戶畫像建模、用戶隱私保護(hù)、知識(shí)服務(wù)內(nèi)涵和運(yùn)行機(jī)理等方面［4］。圖書館之間應(yīng)加強(qiáng)館際交流，依托讀者大數(shù)據(jù)加強(qiáng)相互合作、共建共享，實(shí)現(xiàn)開放獲取和行業(yè)聯(lián)盟的發(fā)展，打破圖書館之間流通的壁壘，不斷拓展服務(wù)方式、延伸服務(wù)范圍、探索新的服務(wù)體系［5］。圖書館不僅僅是提供閱讀的場所，更應(yīng)該在推廣閱讀、培養(yǎng)國民良好閱讀習(xí)慣方面發(fā)揮重要作用，讀者大數(shù)據(jù)能夠幫助圖書館從形式、群體、內(nèi)容、平臺(tái)等方面進(jìn)行精準(zhǔn)高效的閱讀推廣服務(wù)。閱讀推廣要以線上活動(dòng)為主、線下活動(dòng)為輔，通過移動(dòng)服務(wù)等多媒體渠道搭建交流互動(dòng)的橋梁，挖掘公眾的隱性閱讀需求，激發(fā)其閱讀熱情，促進(jìn)其閱讀行為的產(chǎn)生［6］。

3 讀者大數(shù)據(jù)的延伸應(yīng)用

3.1 讀者分群模型研究

公共圖書館和高校圖書館都擁有海量的讀者群體，但這些讀者對圖書館的使用情況差別很大，因此，可將圖書館讀者分為高價(jià)值讀者和低價(jià)值讀者，高價(jià)值讀者的基本信息和行為大數(shù)據(jù)是圖書館研究的重點(diǎn)。2014 年，思域科技（Civic Technologies）在美國10 所圖書館展開用戶研究，這10 所圖書館共擁有400 萬用戶，占涉及區(qū)域總?cè)丝诘?2%，2014 年借閱量達(dá)6,749 萬次（包括書籍、VCD/CD）。Civic Technologies 以2014 年全年借閱量居于前20%的活躍持卡者為研究對象，這種劃分符合帕累托二八定律，且研究數(shù)據(jù)也驗(yàn)證了圖書館80%的流通率是由20%的重要用戶創(chuàng)造的［7］。可見，借閱量前20%的核心讀者是圖書館的高價(jià)值用戶，圖書館要提高對這個(gè)讀者群體的關(guān)注度，深入挖掘高價(jià)值讀者的需求，增強(qiáng)用戶黏性，以實(shí)現(xiàn)館藏資源的最大利用和高效服務(wù)。

除了直接將借閱量前20%的讀者視為高價(jià)值讀者群體外，還可以通過聚類分析的方法找出高價(jià)值讀者。聚類分析是指在沒有給定劃分類別的情況下，根據(jù)數(shù)據(jù)的相似度進(jìn)行分組的一種方法，分組的原則是組內(nèi)距離最小化而組間距離最大化。結(jié)合圖書館的具體情況，可選取讀者借書時(shí)間間隔、借書頻率、借書量、年齡、性別等數(shù)據(jù)（高校圖書館還可以增加學(xué)歷、專業(yè)、職稱），通過K-Means 聚類分析來識(shí)別最優(yōu)價(jià)值讀者。根據(jù)讀者的屬性特征進(jìn)行分析，將具有不同特征的讀者進(jìn)行歸類，再針對這些群體的客戶制定相應(yīng)的服務(wù)政策，極大地提高服務(wù)效率。

3.2 讀者流失趨勢分析

目前，對讀者流失的研究主要集中在：圖書館工作人員缺少危機(jī)意識(shí)，服務(wù)觀念陳舊，熱情服務(wù)和主動(dòng)服務(wù)較少［8］；讀者的“圖書館意識(shí)”比較淡薄，對圖書館的整體業(yè)務(wù)能力知之甚少［9］；新媒體的迅速發(fā)展使讀者的閱讀方式發(fā)生了根本性改變，特別是年輕人更多選擇了電子閱讀［10］；快節(jié)奏的生活和競爭壓力使人們讀書更具功利性，快餐化的淺閱讀變得普遍［11］。這些客觀原因能夠真實(shí)地說明讀者流失的問題，但是無法描述讀者流失的趨勢。圖書館必須由基于實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的認(rèn)知模式向基于數(shù)據(jù)的認(rèn)知模式轉(zhuǎn)變，提高對數(shù)據(jù)、事實(shí)研究的精確性。

筆者認(rèn)為，認(rèn)知讀者流失趨勢可以促使圖書館進(jìn)行自省，從讀者大數(shù)據(jù)中獲得定量的流失率可以使圖書館工作更加精準(zhǔn)，更有針對性地對讀者流失問題進(jìn)行思考和調(diào)整。當(dāng)定量的流失數(shù)據(jù)（讀者借閱量、借閱頻率、到館頻率、數(shù)字資源訪問頻率）低到一定程度，說明這個(gè)讀者正在慢慢退出圖書館，是一個(gè)具有流失傾向的讀者，具有流失傾向的讀者在整個(gè)讀者群的占比就是流失率。分析讀者流失率不僅可以幫助圖書館合理調(diào)整服務(wù)能力和服務(wù)范圍，還可以更加有針對性地思考流失原因，比如服務(wù)設(shè)施不夠人性化、針對老年人的服務(wù)內(nèi)容較少等是否為導(dǎo)致老年讀者減少的原因。

讀者的流失率在一定范圍內(nèi)波動(dòng)是正?，F(xiàn)象，說明新加入讀者和流失讀者達(dá)到一個(gè)平衡，能夠保證圖書館的服務(wù)效益和在社會(huì)生產(chǎn)中發(fā)揮的作用。當(dāng)讀者流失率過高，圖書館需要及時(shí)分析原因，調(diào)整服務(wù)策略、加大宣傳力度，吸引讀者回流；當(dāng)讀者流失率較低，圖書館則需要檢查各項(xiàng)服務(wù)是否能滿足日益增加的讀者需求，及時(shí)擴(kuò)大服務(wù)范圍或增派服務(wù)館員。

3.3 讀者檢索結(jié)果重排序研究

資源檢索是圖書館知識(shí)服務(wù)的主要內(nèi)容，檢索平臺(tái)大都按照一定的規(guī)則對檢索結(jié)果進(jìn)行排序，然后將排序結(jié)果分頁顯示給讀者，如OPAC 是將檢索結(jié)果按照單冊的編目年份進(jìn)行排序。檢索平臺(tái)默認(rèn)的排序規(guī)則和呈現(xiàn)給讀者的排序結(jié)果并不完全合理，比如新出版的單冊雖然排在檢索結(jié)果的最前面，但是可能正處于采訪中或者編目中的狀態(tài)，讀者并不能獲得該文獻(xiàn)資源。目前，圖書館對不同層次的讀者提供同樣的資源發(fā)現(xiàn)服務(wù)，面對千百條檢索結(jié)果卻無法對讀者提供更加有效的排序。而將適合讀者需求、讀者更加感興趣的資源放在檢索結(jié)果的最前端，在提升服務(wù)質(zhì)量、節(jié)省讀者時(shí)間方面有非常重要的作用。

圖書館讀者數(shù)據(jù)具有大數(shù)據(jù)、大計(jì)算、大模型的特征，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)的算法對已有的讀者樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測，再結(jié)合實(shí)際情況不斷調(diào)整優(yōu)化參數(shù)設(shè)置，來提高排序結(jié)果預(yù)測的準(zhǔn)確性。機(jī)器學(xué)習(xí)以讀者大量的檢索、借閱行為和個(gè)人基本信息為樣本，進(jìn)行反復(fù)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和預(yù)測，再將預(yù)測的結(jié)果應(yīng)用于讀者檢索結(jié)果重排序。比如：根據(jù)讀者的檢索內(nèi)容和檢索頻率推測出此讀者是一個(gè)研究型學(xué)者，可以將檢索命中的相關(guān)領(lǐng)域的權(quán)威核心期刊和博士論文排在前列；如果用戶的檢索內(nèi)容不專業(yè)具體，并且檢索次數(shù)不多，可能是一個(gè)剛使用系統(tǒng)的入門者，可以將時(shí)間較新、整體概括性強(qiáng)、內(nèi)容簡單易懂的命中資源在排序結(jié)果中往前提［12］。下面舉例說明，以3 年內(nèi)借書超過50 本的讀者為樣本，讀者A 輸入“計(jì)算機(jī)軟件與理論”進(jìn)行檢索，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)檢索列表：

計(jì)算機(jī)軟件與理論相關(guān)圖書1

計(jì)算機(jī)軟件與理論相關(guān)圖書2

計(jì)算機(jī)軟件與理論相關(guān)圖書3

……

將借過圖書1 的所有人與讀者A 的相關(guān)度相加，得出圖書1 對于讀者A 的權(quán)重。在計(jì)算出所有檢索結(jié)果對于讀者A 的權(quán)重后進(jìn)行降序排列，使檢索結(jié)果更符合讀者A 的實(shí)際需求。由此說明，這本圖書借的人數(shù)越多越受歡迎；與讀者A的相關(guān)度越高越符合讀者A 的個(gè)性化定制。

3.4 讀者服務(wù)效能評估模型研究

讀者服務(wù)效能是圖書館在軟硬件上的投入與為讀者提供的服務(wù)能力之比，其決定了圖書館的工作效率、服務(wù)質(zhì)量和讀者滿意度，研究讀者服務(wù)效能的最終目的是提升圖書館服務(wù)水平。目前，提升讀者服務(wù)效能的觀點(diǎn)包括：優(yōu)化資源組合，以讀者需求為導(dǎo)向，推動(dòng)館藏資源科學(xué)建設(shè)［13］；健全館員培訓(xùn)機(jī)制和加強(qiáng)人才隊(duì)伍建設(shè)，完善圖書館服務(wù)體系和管理；堅(jiān)持以讀者為中心的服務(wù)理念，發(fā)揮新媒體優(yōu)勢，提速智慧圖書館建設(shè)［14］；打造品牌服務(wù)、特色服務(wù)，實(shí)現(xiàn)文化增值［15］；積極吸引社會(huì)力量參與，建立志愿服務(wù)等機(jī)制；引入讀者評價(jià)，完善監(jiān)督機(jī)制等［15］。

以上列出的對服務(wù)效能提升的觀點(diǎn)均是基于實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，對讀者服務(wù)效能的提升起到了重要的推動(dòng)作用，但是并沒有定量的評估和針對性的精確調(diào)整建議。在信息化飛速發(fā)展的今天，圖書館更應(yīng)該探討如何構(gòu)建科學(xué)合理的讀者服務(wù)效能模型，對讀者服務(wù)效能進(jìn)行定量評估，從而用真實(shí)的數(shù)據(jù)、科學(xué)的評估模型來對讀者服務(wù)效能進(jìn)行精準(zhǔn)的評測。筆者認(rèn)為，可以充分利用讀者大數(shù)據(jù)，通過讀者注冊地址或IP 地址確定讀者所屬區(qū)域，獲取讀者對各類資源的使用情況、利用率以及對資源的評論、分享等信息，將數(shù)字資源的點(diǎn)擊數(shù)、評論數(shù)、分享數(shù)、完播率和讀者的基本信息、門禁信息、流通信息等作為讀者行為相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，在時(shí)間、空間、人群等維度構(gòu)建讀者服務(wù)效能評估模型，確定評估模型中每個(gè)評估指標(biāo)的定量表示方法，對服務(wù)效能評估指標(biāo)體系進(jìn)行研究，確定每個(gè)評價(jià)維度的要素，并通過大數(shù)據(jù)智能挖掘算法對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，建立指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對讀者大數(shù)據(jù)的智能分析與挖掘，提升服務(wù)效能評估能力和評估準(zhǔn)確性。讀者服務(wù)效能模型為圖書館提供公共文化設(shè)施及資源建設(shè)、供給、分發(fā)、共享等事務(wù)的決策提供支持，及時(shí)合理地調(diào)整供給形式和內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)設(shè)施的高效投入、資源的按需供給。

3.5 讀者信用評估

在信息化社會(huì)中，信用是一個(gè)用戶最重要的標(biāo)簽。圖書館是與讀者生活密不可分的活動(dòng)場所，欠費(fèi)、毀書等不良現(xiàn)象均有跡可查，能形成非常全面的讀者信用記錄，將讀者長期的行為大數(shù)據(jù)與信用掛鉤，能夠真實(shí)透明地反映其誠信度。比如國家圖書館流通業(yè)務(wù)領(lǐng)域的款項(xiàng)信息主要有加減中文外借、加減外文外借、補(bǔ)辦長期讀者卡、丟失圖書、圖書污損、賠償新書加工費(fèi)、預(yù)約未取、逾期等，其中加減中文外借、加減外文外借、補(bǔ)辦長期讀者卡屬于常規(guī)業(yè)務(wù)操作，丟失圖書、圖書污損、賠償新書加工費(fèi)屬于偶發(fā)事件，因此本研究對預(yù)約未取、逾期這兩種欠費(fèi)現(xiàn)象進(jìn)行研究。以國家圖書館2010-2020 年的款項(xiàng)信息為例，發(fā)生過預(yù)約未取或逾期次數(shù)最高的普通讀者欠費(fèi)達(dá)349 次，欠費(fèi)讀者的比例為46%，其中產(chǎn)生10 次以上欠費(fèi)的讀者比例為10%，女性讀者欠費(fèi)比例為55%，男性讀者欠費(fèi)比例為45%，欠費(fèi)超過3 年且至今未還的比例為3.8%，每個(gè)年齡段的欠費(fèi)比例見表1。

表1 各年齡段欠費(fèi)比例

由以上數(shù)據(jù)可以看出，讀者欠費(fèi)比例不低，但是欠費(fèi)超過10 次的讀者數(shù)量不多，大部分讀者都是偶有逾期或者預(yù)約未取。讀者在圖書館產(chǎn)生的不良行為雖然只是生活中的小事，但是卻能充分反映出一個(gè)人的素質(zhì)，特別是對于長期欠費(fèi)不繳清和經(jīng)常毀書的讀者來說，其誠信度則大打折扣。安徽宿州市圖書館投入使用了“信易閱”管理系統(tǒng)，對讀者進(jìn)行信用月季評分，為評分登記較高的讀者延長借閱時(shí)間和增加借書數(shù)量［16］。這意味著圖書館也逐漸加入了推動(dòng)信用社會(huì)建設(shè)、營造誠信環(huán)境的隊(duì)伍中。

4 未來讀者大數(shù)據(jù)應(yīng)用方向

4.1 新技術(shù)帶來讀者大數(shù)據(jù)的新應(yīng)用

繼云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等信息技術(shù)迅速普及發(fā)展后，5G、區(qū)塊鏈、數(shù)字人文、數(shù)據(jù)科學(xué)等新一輪的科技革命也已到來，未來將會(huì)是技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的圖書館變革。區(qū)塊鏈技術(shù)讓讀者之間互借成為可能，每個(gè)讀者都是鏈條上的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，所有讀者都可以看到圖書的流通記錄，可以對感興趣的書或者距離自己近的書發(fā)起預(yù)約請求，或者讀者之間可以進(jìn)行協(xié)商互借。5G 時(shí)代下的物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，將支持?jǐn)?shù)十萬節(jié)點(diǎn)的同時(shí)連接和大容量視頻、圖片數(shù)據(jù)的高速傳播，更多的讀者會(huì)通過5G 技術(shù)自然無感的體驗(yàn)圖書館提供的在線服務(wù)，圖書館會(huì)迎來讀者基數(shù)增加和讀者黏性提升的發(fā)展機(jī)遇，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)移動(dòng)服務(wù)與終端用戶連接不足等缺陷。5G 智能終端可以實(shí)時(shí)反饋移動(dòng)讀者行為動(dòng)態(tài)并準(zhǔn)確上傳，圖書館可以根據(jù)讀者動(dòng)態(tài)行為信息不斷調(diào)整最新服務(wù)配置，實(shí)時(shí)滿足讀者需求［17］。新技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的圖書館讀者大數(shù)據(jù)會(huì)更加龐大、多態(tài)、豐富和有價(jià)值，對讀者大數(shù)據(jù)的獲取、分析和挖掘，是重塑圖書館知識(shí)管理與知識(shí)服務(wù)的關(guān)鍵所在。

4.2 智慧圖書館下讀者大數(shù)據(jù)的變化

智慧圖書館是一種基于智能化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)以人為本、綠色發(fā)展、廣泛互聯(lián)的具有高效、便利、互聯(lián)、智慧等特性的圖書館［18］。當(dāng)前智慧圖書館的研究意在提升和豐富讀者的感官體驗(yàn)，打造萬物互聯(lián)、智慧共享的圖書館新生態(tài)，但并沒有意識(shí)到智慧圖書館下產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)的龐大體量、財(cái)富價(jià)值和重要意義。其實(shí)在智慧圖書館環(huán)境下，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，利用手機(jī)、電腦、射頻識(shí)別裝置、全球定位系統(tǒng)、紅外感應(yīng)器、激光掃描器等感知設(shè)備，能夠?qū)ξ墨I(xiàn)、數(shù)字資源、圖書館運(yùn)行狀態(tài)以及用戶需求等信息進(jìn)行深度感知、測量捕獲和傳遞［19］，獲得更加多樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。圖書館與讀者之間不僅是服務(wù)與被服務(wù)的關(guān)系，更多是知識(shí)互相提供、互相傳播、達(dá)成共識(shí)的關(guān)系，讀者與讀者之間的信息交流、知識(shí)交互、思想共識(shí)能產(chǎn)生豐富多彩的數(shù)據(jù)類型［20］。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)、分析工具、深度學(xué)習(xí)算法等不斷改進(jìn)提升和國家戰(zhàn)略、政策的扶持，未來智慧圖書館才是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的肥沃土壤，讀者大數(shù)據(jù)一定會(huì)產(chǎn)生更大的價(jià)值和效益。

5 結(jié)語

在未來，無論是人工智能，還是物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算的發(fā)展，都離不開大數(shù)據(jù)的支持。對大數(shù)據(jù)的管理、應(yīng)用能力能夠直接體現(xiàn)出圖書館的核心競爭力，使圖書館服務(wù)質(zhì)量大幅提升。通過對讀者大數(shù)據(jù)進(jìn)行加工、分析和挖掘，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的不斷增值，對圖書館服務(wù)的公益化、均等化、精準(zhǔn)化和融合共享等都起到重要作用。大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢是它的不可知性和無限的可能性，圖書館與大數(shù)據(jù)不斷地交接、碰撞，以數(shù)據(jù)促進(jìn)科學(xué)決策，吸引著眾多學(xué)者深入探索。