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摘要：数据意识、数据能力和数据伦理构成了图书馆员的数据素养。图书馆员数据素养主要包含三个方面的价值意蕴：在图书馆内部营造良好的数据文化，提高馆员领导力；改进馆员决策方法，提升服务绩效；适应科研范式之变，提升馆员科研能力。另外，职前培养、职中实践、职后培训以及标准制定和政策保障是图书馆员数据素养培育的有效路径。
关键词：大数据；图书馆员；数据素养
中图分类号：G250 文献标识码：A
信息技术的发展，图书馆用户行为数据正在加速生成和积累，它们包含了丰富的用户信息，例如需求、偏好、信用等。如何发掘这些数据中有价值的信息，为决策提供可靠依据，促进图书馆管理水平提高以及馆员自身专业发展，是当前图书馆馆员需要认真思考的问题。因此，图书馆馆员要具备专业的知识和技能，要具有良好的数据素养，要能够顺应大数据时代的发展。本文基于大数据环境探讨馆员数据素养的内涵及培养发展路径，为促进图书馆良性发展和馆员的专业发展提供参考。
1 图书馆员数据素养的构成要素
数据素养是指馆员数据搜集、组织、分析、处理和创新等能力，以及在数据应用和管理过程中表现出来的职业道德和行为规范[1]。
1.1 数据意识
在大数据时代，公民必须具备数据素养，要学会利用数据指导行为。数据意识是数据素养的基本组成要素，是指导人们数据行为的重要意识，主要表现在人们对现实事物背后数据信息的敏锐性、洞察力，以及对数据价值的认可。馆员数据意识是指对图书馆业务背后存在的数据价值利用和开发的思维和认识，能从数据角度来把握图书馆用户行为。一般来说，具有较强数据意识的馆员能够主动搜集、分析和利用数据改进工作行为，并对现实情境下的数据意义做出解释。
1.2 数据能力
数据定位与采集能力。数据定位和采集能力是指在馆员平时工作中使用数据采集工具，利用各种图表搜集用户数据、汇总和操作的能力。馆员在日常工作中，需要收集四种与图书馆工作密切相关的数据类型，分别是常规性数据评价、基于标准的常规性评价、基于用户、实践和认知的数据评价以及综合性评价。
数据分析与解读能力。数据素养较高的馆员，一旦获得足够的数据就会利用专门的数据分析工具和方法，发掘数据背后的价值，找出有用信息并以此改进图书馆服务。图书馆馆员需要掌握的数据分析方法和技巧主要包含以下几种：基础性数据测量和提取工具；利用可视化工具制作数据表格和图表的能力；将数据分析结果用多种方式技术呈现出来；对数据所表示的内在规律和趋势进行深度解读。
数据反思与决策能力。馆员通过对用户数据进行发掘和分析，可以找出需要特殊服务的用户，或者发现自身工作存在的问题，这都是促进馆员服务水平提高的有效途径，通过分析和发掘与用户有关的数据信息，更好地把握用户需求，并调整自身工作方法和服务策略，以为不同用户提供有针对性的个性化服务，从而不断提高图书馆服务质量和综合竞争力。反思数据可以增强馆员因数据而动的紧迫感，督促馆员不断改进自身工作行为，例如寻求专业帮助或者改进服务策略等。
1.3 数据伦理
在数据发掘和利用过程中，要采用正确的方法和坚持伦理性原则。进入到大数据时代后，数据分析往往是查找不同数据之间的关系，所处理的数据种类十分多样化。虽然数据唾手可得，但是数据搜集和分析过程中必须要加强安全管理，尤其是涉及用户隐私的数据。用户隐私保护是图书馆必须要高度重视的问题，否则将会面临各种法律或道德问题。
2 图书馆员数据素养的价值意蕴
大数据时代，图书馆馆员必须要具备良好的数据素养，这既是工作需要，也是馆员自身专业发展的需要。
2.1 有利于帮助馆员适应数据文化，提高服务质量
大数据时代，数据是图书馆宝贵的资产，有效管理和利用数据是现代图书馆的重要工作内容。从图书馆管理角度来看，建立在数据分析基础上的决策更加科学合理。数据素养是在更大的文化实践过程中产生和发展的，数据文化是一个组织内部在进行管理和决策过程中崇尚数据的价值，重视数据分析和利用，包括在此过程中形成的行为准则、价值观和道德规范等[2]。数据文化主要包含四个方面的内容：首先，高度重视并强调数据的价值；其次，提供多种数据利用和分析途径；再次，营造浓厚的数据应用氛围；最后，建立开放、公开的数据应用平台。数据被广泛应用，数据文化也在深刻影响着图书馆。进入到大数据时代后，馆员要具备良好的数据意识，要善于利用数据学会分析问题，提高服务质量。
2.2 有助于提高馆员决策水平，改进工作绩效
数据和调研是科学决策的重要基础，数据能够为决策提供可靠依据[3]。图书馆数据内容和搜集渠道十分多样化，一些数据如用户的借阅记录是明显直观的，是可以直接利用的；但也有些数据虽然不够明显，但是在评估图书馆服务质量方面具有较大参考意义。馆员利用这些数据开展工作决策，可以更好把握用户服务需求和心理状态，并以此指导自身改进工作方法，提高服务质量。大数据分析技术能更好掌握馆员和用户之间的关系变化，跟踪每位用户的行为轨迹，再整合用户行为数据，分析用户心理变化，把握其行为规律。大数据可以有效拓展图书馆收集数据的深度、广度和细度，数据也会更加非结构化和多元。图书馆服务方式发生了深刻变化，逐渐朝着精确化、科学化、规范化方向发展，将为用户提供独特的服务体验[4]。
2.3 有助于馆员适应E化科研，提高科研产出
目前，科学研究已发生了巨大变化，逐渐从过去的实验科学、理论演绎、模拟仿真三种主要范式向数据密集型方向发展。著名学者格雷（J.Gray）将基于数据密集型的研究模式称之为科学研究的第四范式，这是从过去的假设驱动向数据分析和运用方法的巨大转变[5]。最近几年来，欧美等国家的科学家们启动了E-science项目，重新定义了科学研究的方式和思维，它致力于建立一个集信息数据密集、分散性、协同多元等多种功能的第四科研范式，通过各种数据处理工具和方法，以为现代科研提供强大的数据支持。数据素养成为当前图书馆馆员必备的科研能力和素质，数据型科研要求馆员必须要掌握数据搜集、分析和处理等专业化技术和实践能力[6]。具有良好数据素养的馆员，要敏锐捕捉最新数据工具和分析方法，正确认识到科学数据的科研价值，将科学数据作为现代科研重要投入要素，加强数据流管理和分析，在海量数据中找到有价值的信息，不断促进图书馆和馆员自身科研水平的提升。 3 图书馆员数据素养培育的路径选择
图书馆馆员数据素养高低直接影响当前图书馆可持续发展能力。馆员数据素养的提升是一个长期、动态的复杂过程。馆员数据素养不仅关系到其个人发展，而且也是影响图书馆转型发展的重要因素之一。系统思维为提升馆员数据素养提供了多角度的分析路径，要将馆员数据素养培养提高到国家层面的图书馆发展战略中来对待。
3.1 做好标准制定与政策建设
馆员数据素养的培养和提升受到图书馆发展理念、管理体制和组织文化影响，制定相应的培养标准和政策，有利于促进馆员数据素养培养水平提高。因此，图书馆要制定多种激励措施，不断健全和完善馆员数据素养标准和培育计划，要在更多的高校建立了馆员数据素养培育的试点，同时吸引越来越多的数据专家和学者投入到这方面研究中来。在图书馆员培训内容中添加数据素养培育内容，在图书馆内部营造良好的数据文化氛围，不断强化馆员数据开发、数据服务意识，在资金、编制和培训等方便给予其大力支持。
3.2 岗前培训是提升馆员数据素养的重要基础
图书馆员数据素养的形成需要经历一个长期系统的培训过程，不能指望在短期内完成，需要加强岗前和职后专业培训。目前，美国已经有图书馆员运用数据驱动决策，并取得成功。例如西俄勒冈大学图书馆已成为了数据驱动的学习型图书馆，数据为图书馆改革提供了强大的驱动力[7]。
在图书馆学教育教学体系中融入数据素养培训，作为未来图书馆员的重要来源机构，相关学校要将数据素养培育纳入到学生的日常学习过程中，侧重于提高学生的数据搜集和分析利用能力。因此，在进行馆员入职培养时，要将数据素养培养作为重点培训工作来抓，要开设专门的教学实践活动，学会利用大数据相关技术，对各种数据进行分析处理，为将来开展数据驱动的图书馆业务奠定坚实的基础。
3.3 基于数据的服务创新是馆员数据素养培育的关键
一系列的数据应用会引发馆员专业实践的重大调整和变革。馆员数据素养提升其实是馆员自我发展的过程，馆员需要在工作实践中利用数据技能改进服务和提高决策水平。在实际工作中不断强化数据搜集、分析和利用能力，这是馆员数据素养提升的关键。利用数据来改进图书馆服务面临着诸多挑战和压力，馆员要利用各种机会去反思他们的工作，学会利用数据来优化工作策略和服务模式。馆员数据素养要通过真实数据获取和利用过程来检验，更要通过深层次、高层次的服务来不断强化。
3.4 职后培训是馆员数据素养培育的保障
馆员培训是提升馆员综合素质的重要手段，当然也是提高馆员数据素养的保障和重要途径。馆员数据素养专业化培训的后续过程不能局限于技术，而是要赋予数据意义和内涵。如果能够采用结构化的数据分析，则可以有效提高馆员的数据素养。我国对于馆员培训的方式十分多样化，这些培训方式虽然取得了巨大的成果，但是依然无法满足当前馆员数据素养培训的需要。馆员培训要为馆员建立一套完善的学习培训体系，利用大数据技术发掘馆员培训需求，利用馆员档案信息分析来制定培训方案和目标，选择行之有效的培训手段，不断转变传统馆员培训的思想观念，充分调动馆员参与培训的主动性。针对不同岗位、不同级别馆员的数据素养培训，可以采取差异性的培训方法，以保证达到预期的培训效果和目标。
参考文献
[1] Gummer E S， Mandinach E B. Building a conceptual framework for data literacy[J].Teachers College Record，2015，117（4）：145-152.
[2] Torbeck L. Data Culture[J]. Journal of Validation Technology，2011，17（4）：12.
[3] Provost F， Fawcett T. Data science and its relationship to big data and data-driven decision making[J].Big Data，2013，1（1）：51-59.
[4] 张晓林.颠覆数字图书馆的大趋势[J].中国图书馆学报，2011，（5）：4-12.
[5] 邓仲华，李志芳.科学研究范式的演化——大数据时代的科学研究第四范式[J].情报资料工作，2013，（4）：19-23.
[6] 孟祥保，钱鹏.国外高校图书馆数据馆员岗位设置与管理机制[J].图书与情报，2013，（4）：12-17.
[7] Wiens J D， Anthony R G， Forsman E D. Competitive interactions and resource partitioning between northern spotted owls and barred owls in western Oregon[J].Wildlife Monographs，2014，185（1）：1-50.
（收稿日期：2016-04-09 责任编辑：刘丽斌）
关键词：大数据；图书馆员；数据素养
中图分类号：G250 文献标识码：A
信息技术的发展，图书馆用户行为数据正在加速生成和积累，它们包含了丰富的用户信息，例如需求、偏好、信用等。如何发掘这些数据中有价值的信息，为决策提供可靠依据，促进图书馆管理水平提高以及馆员自身专业发展，是当前图书馆馆员需要认真思考的问题。因此，图书馆馆员要具备专业的知识和技能，要具有良好的数据素养，要能够顺应大数据时代的发展。本文基于大数据环境探讨馆员数据素养的内涵及培养发展路径，为促进图书馆良性发展和馆员的专业发展提供参考。
1 图书馆员数据素养的构成要素
数据素养是指馆员数据搜集、组织、分析、处理和创新等能力，以及在数据应用和管理过程中表现出来的职业道德和行为规范[1]。
1.1 数据意识
在大数据时代，公民必须具备数据素养，要学会利用数据指导行为。数据意识是数据素养的基本组成要素，是指导人们数据行为的重要意识，主要表现在人们对现实事物背后数据信息的敏锐性、洞察力，以及对数据价值的认可。馆员数据意识是指对图书馆业务背后存在的数据价值利用和开发的思维和认识，能从数据角度来把握图书馆用户行为。一般来说，具有较强数据意识的馆员能够主动搜集、分析和利用数据改进工作行为，并对现实情境下的数据意义做出解释。
1.2 数据能力
数据定位与采集能力。数据定位和采集能力是指在馆员平时工作中使用数据采集工具，利用各种图表搜集用户数据、汇总和操作的能力。馆员在日常工作中，需要收集四种与图书馆工作密切相关的数据类型，分别是常规性数据评价、基于标准的常规性评价、基于用户、实践和认知的数据评价以及综合性评价。
数据分析与解读能力。数据素养较高的馆员，一旦获得足够的数据就会利用专门的数据分析工具和方法，发掘数据背后的价值，找出有用信息并以此改进图书馆服务。图书馆馆员需要掌握的数据分析方法和技巧主要包含以下几种：基础性数据测量和提取工具；利用可视化工具制作数据表格和图表的能力；将数据分析结果用多种方式技术呈现出来；对数据所表示的内在规律和趋势进行深度解读。
数据反思与决策能力。馆员通过对用户数据进行发掘和分析，可以找出需要特殊服务的用户，或者发现自身工作存在的问题，这都是促进馆员服务水平提高的有效途径，通过分析和发掘与用户有关的数据信息，更好地把握用户需求，并调整自身工作方法和服务策略，以为不同用户提供有针对性的个性化服务，从而不断提高图书馆服务质量和综合竞争力。反思数据可以增强馆员因数据而动的紧迫感，督促馆员不断改进自身工作行为，例如寻求专业帮助或者改进服务策略等。
1.3 数据伦理
在数据发掘和利用过程中，要采用正确的方法和坚持伦理性原则。进入到大数据时代后，数据分析往往是查找不同数据之间的关系，所处理的数据种类十分多样化。虽然数据唾手可得，但是数据搜集和分析过程中必须要加强安全管理，尤其是涉及用户隐私的数据。用户隐私保护是图书馆必须要高度重视的问题，否则将会面临各种法律或道德问题。
2 图书馆员数据素养的价值意蕴
大数据时代，图书馆馆员必须要具备良好的数据素养，这既是工作需要，也是馆员自身专业发展的需要。
2.1 有利于帮助馆员适应数据文化，提高服务质量
大数据时代，数据是图书馆宝贵的资产，有效管理和利用数据是现代图书馆的重要工作内容。从图书馆管理角度来看，建立在数据分析基础上的决策更加科学合理。数据素养是在更大的文化实践过程中产生和发展的，数据文化是一个组织内部在进行管理和决策过程中崇尚数据的价值，重视数据分析和利用，包括在此过程中形成的行为准则、价值观和道德规范等[2]。数据文化主要包含四个方面的内容：首先，高度重视并强调数据的价值；其次，提供多种数据利用和分析途径；再次，营造浓厚的数据应用氛围；最后，建立开放、公开的数据应用平台。数据被广泛应用，数据文化也在深刻影响着图书馆。进入到大数据时代后，馆员要具备良好的数据意识，要善于利用数据学会分析问题，提高服务质量。
2.2 有助于提高馆员决策水平，改进工作绩效
数据和调研是科学决策的重要基础，数据能够为决策提供可靠依据[3]。图书馆数据内容和搜集渠道十分多样化，一些数据如用户的借阅记录是明显直观的，是可以直接利用的；但也有些数据虽然不够明显，但是在评估图书馆服务质量方面具有较大参考意义。馆员利用这些数据开展工作决策，可以更好把握用户服务需求和心理状态，并以此指导自身改进工作方法，提高服务质量。大数据分析技术能更好掌握馆员和用户之间的关系变化，跟踪每位用户的行为轨迹，再整合用户行为数据，分析用户心理变化，把握其行为规律。大数据可以有效拓展图书馆收集数据的深度、广度和细度，数据也会更加非结构化和多元。图书馆服务方式发生了深刻变化，逐渐朝着精确化、科学化、规范化方向发展，将为用户提供独特的服务体验[4]。
2.3 有助于馆员适应E化科研，提高科研产出
目前，科学研究已发生了巨大变化，逐渐从过去的实验科学、理论演绎、模拟仿真三种主要范式向数据密集型方向发展。著名学者格雷（J.Gray）将基于数据密集型的研究模式称之为科学研究的第四范式，这是从过去的假设驱动向数据分析和运用方法的巨大转变[5]。最近几年来，欧美等国家的科学家们启动了E-science项目，重新定义了科学研究的方式和思维，它致力于建立一个集信息数据密集、分散性、协同多元等多种功能的第四科研范式，通过各种数据处理工具和方法，以为现代科研提供强大的数据支持。数据素养成为当前图书馆馆员必备的科研能力和素质，数据型科研要求馆员必须要掌握数据搜集、分析和处理等专业化技术和实践能力[6]。具有良好数据素养的馆员，要敏锐捕捉最新数据工具和分析方法，正确认识到科学数据的科研价值，将科学数据作为现代科研重要投入要素，加强数据流管理和分析，在海量数据中找到有价值的信息，不断促进图书馆和馆员自身科研水平的提升。 3 图书馆员数据素养培育的路径选择
图书馆馆员数据素养高低直接影响当前图书馆可持续发展能力。馆员数据素养的提升是一个长期、动态的复杂过程。馆员数据素养不仅关系到其个人发展，而且也是影响图书馆转型发展的重要因素之一。系统思维为提升馆员数据素养提供了多角度的分析路径，要将馆员数据素养培养提高到国家层面的图书馆发展战略中来对待。
3.1 做好标准制定与政策建设
馆员数据素养的培养和提升受到图书馆发展理念、管理体制和组织文化影响，制定相应的培养标准和政策，有利于促进馆员数据素养培养水平提高。因此，图书馆要制定多种激励措施，不断健全和完善馆员数据素养标准和培育计划，要在更多的高校建立了馆员数据素养培育的试点，同时吸引越来越多的数据专家和学者投入到这方面研究中来。在图书馆员培训内容中添加数据素养培育内容，在图书馆内部营造良好的数据文化氛围，不断强化馆员数据开发、数据服务意识，在资金、编制和培训等方便给予其大力支持。
3.2 岗前培训是提升馆员数据素养的重要基础
图书馆员数据素养的形成需要经历一个长期系统的培训过程，不能指望在短期内完成，需要加强岗前和职后专业培训。目前，美国已经有图书馆员运用数据驱动决策，并取得成功。例如西俄勒冈大学图书馆已成为了数据驱动的学习型图书馆，数据为图书馆改革提供了强大的驱动力[7]。
在图书馆学教育教学体系中融入数据素养培训，作为未来图书馆员的重要来源机构，相关学校要将数据素养培育纳入到学生的日常学习过程中，侧重于提高学生的数据搜集和分析利用能力。因此，在进行馆员入职培养时，要将数据素养培养作为重点培训工作来抓，要开设专门的教学实践活动，学会利用大数据相关技术，对各种数据进行分析处理，为将来开展数据驱动的图书馆业务奠定坚实的基础。
3.3 基于数据的服务创新是馆员数据素养培育的关键
一系列的数据应用会引发馆员专业实践的重大调整和变革。馆员数据素养提升其实是馆员自我发展的过程，馆员需要在工作实践中利用数据技能改进服务和提高决策水平。在实际工作中不断强化数据搜集、分析和利用能力，这是馆员数据素养提升的关键。利用数据来改进图书馆服务面临着诸多挑战和压力，馆员要利用各种机会去反思他们的工作，学会利用数据来优化工作策略和服务模式。馆员数据素养要通过真实数据获取和利用过程来检验，更要通过深层次、高层次的服务来不断强化。
3.4 职后培训是馆员数据素养培育的保障
馆员培训是提升馆员综合素质的重要手段，当然也是提高馆员数据素养的保障和重要途径。馆员数据素养专业化培训的后续过程不能局限于技术，而是要赋予数据意义和内涵。如果能够采用结构化的数据分析，则可以有效提高馆员的数据素养。我国对于馆员培训的方式十分多样化，这些培训方式虽然取得了巨大的成果，但是依然无法满足当前馆员数据素养培训的需要。馆员培训要为馆员建立一套完善的学习培训体系，利用大数据技术发掘馆员培训需求，利用馆员档案信息分析来制定培训方案和目标，选择行之有效的培训手段，不断转变传统馆员培训的思想观念，充分调动馆员参与培训的主动性。针对不同岗位、不同级别馆员的数据素养培训，可以采取差异性的培训方法，以保证达到预期的培训效果和目标。
参考文献
[1] Gummer E S， Mandinach E B. Building a conceptual framework for data literacy[J].Teachers College Record，2015，117（4）：145-152.
[2] Torbeck L. Data Culture[J]. Journal of Validation Technology，2011，17（4）：12.
[3] Provost F， Fawcett T. Data science and its relationship to big data and data-driven decision making[J].Big Data，2013，1（1）：51-59.
[4] 张晓林.颠覆数字图书馆的大趋势[J].中国图书馆学报，2011，（5）：4-12.
[5] 邓仲华，李志芳.科学研究范式的演化——大数据时代的科学研究第四范式[J].情报资料工作，2013，（4）：19-23.
[6] 孟祥保，钱鹏.国外高校图书馆数据馆员岗位设置与管理机制[J].图书与情报，2013，（4）：12-17.
[7] Wiens J D， Anthony R G， Forsman E D. Competitive interactions and resource partitioning between northern spotted owls and barred owls in western Oregon[J].Wildlife Monographs，2014，185（1）：1-50.
（收稿日期：2016-04-09 责任编辑：刘丽斌）