張韜 趙麗淳 孫瑜 時(shí)雨 姜毅

浙江理工大學(xué)管理科學(xué)與工程系

近年來，大數(shù)據(jù)已經(jīng)逐步成為了政府、產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。2012年，國家發(fā)展改革委發(fā)布《“十二五”國家政務(wù)信息化工程建設(shè)規(guī)劃》，提出我國大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用應(yīng)取得突破性進(jìn)展。2017年，習(xí)近平總書記指出，應(yīng)實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，加快建設(shè)數(shù)字中國。這標(biāo)志著大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略已經(jīng)上升到了國家戰(zhàn)略的高度，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)推進(jìn)政府管理和各行業(yè)治理模式的創(chuàng)新，已經(jīng)成為了社會(huì)各界的廣泛共識(shí)。

在不同學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)，大數(shù)據(jù)研究的發(fā)展根據(jù)各領(lǐng)域需求和應(yīng)用的不同產(chǎn)生了一定的差異性和特異性。圖書情報(bào)學(xué)是一門涉及管理學(xué)、信息科學(xué)、服務(wù)科學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域的交叉學(xué)科和邊緣學(xué)科，重視現(xiàn)代信息技術(shù)在圖書館和信息服務(wù)機(jī)構(gòu)中的應(yīng)用。在大數(shù)據(jù)概念和相關(guān)技術(shù)產(chǎn)生后，國內(nèi)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究者積極地把大數(shù)據(jù)引入到本學(xué)科中。國內(nèi)第一篇圖情領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)研究論文發(fā)布于2012年，是楊海燕所著的《大數(shù)據(jù)時(shí)代的圖書館服務(wù)淺析》，主要闡述了大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)時(shí)代的圖書館數(shù)據(jù)處理和服務(wù)[1]。近年來，圖情領(lǐng)域的學(xué)者密切關(guān)注著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，積極探索大數(shù)據(jù)技術(shù)在圖情工作中的應(yīng)用。

為了對(duì)大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析，本文選取了2012到2019年度圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域CSSCI期刊收錄的以大數(shù)據(jù)為主題的相關(guān)研究論文，以及國家自然科學(xué)基金和社會(huì)科學(xué)基金中圖情領(lǐng)域大數(shù)據(jù)相關(guān)的基金項(xiàng)目作為數(shù)據(jù)源，用多種定量方法分析了研究主題和研究內(nèi)容。

一、文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)

本節(jié)通過對(duì)研究論文和立項(xiàng)項(xiàng)目進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，客觀真實(shí)地反映大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)的基本研究情況。

（一）研究論文統(tǒng)計(jì)

以“中國期刊全文數(shù)據(jù)庫”為數(shù)據(jù)源，把來源期刊限定為CSSCI（中文社會(huì)科學(xué)引文索引）中“圖書館、情報(bào)、文獻(xiàn)學(xué)”學(xué)科所涵蓋的20種期刊[2]，于2019年12月5日進(jìn)行檢索。共獲得782條數(shù)據(jù)。按年代進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如圖1所示。

圖1 國內(nèi)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)研究論文的年度分布

2012年的10篇論文中，兩篇論文的研究方向?yàn)槲墨I(xiàn)與知識(shí)計(jì)量方向[3-4]，另兩篇論文的研究方向分別為大數(shù)據(jù)在公共交通和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)方向的應(yīng)用[5-6]，其余的論文研究方向均為大數(shù)據(jù)給圖書館帶來的影響與挑戰(zhàn)[7-11]。這說明在研究初期，圖書情報(bào)學(xué)主要關(guān)注于圖書館方向的大數(shù)據(jù)研究。從2012年到2016年，論文數(shù)量保持穩(wěn)定增長，直至2016年達(dá)到最高峰，為150篇。后幾年有小幅回落。說明大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究經(jīng)過發(fā)展，已經(jīng)趨于成熟，這體現(xiàn)了在圖書情報(bào)學(xué)方向大數(shù)據(jù)已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可并獲得了較高的關(guān)注。

（二）國家基金立項(xiàng)項(xiàng)目分析

為了研究大數(shù)據(jù)的立項(xiàng)情況，分別以國家自然科學(xué)基金委的科學(xué)基金網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)[12]、國家社科基金項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫[13]中的國家基金立項(xiàng)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源進(jìn)行系統(tǒng)檢索，共檢索到73條數(shù)據(jù)。由于2012年立項(xiàng)數(shù)量為0，所以不計(jì)入統(tǒng)計(jì)。2013～2019年國家社科基金、自科基金項(xiàng)目及總體立項(xiàng)情況的年度分布結(jié)果如圖2所示。

圖2 2013～2019年各類型項(xiàng)目及總體立項(xiàng)情況圖

從圖2中可以看出，社科基金和自科基金立項(xiàng)總數(shù)于2013年起步，2014年大幅增加，2015年后略有減少但保持穩(wěn)定，2019年立項(xiàng)數(shù)減至零。這說明大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究子方向，但隨著研究內(nèi)容的深入，立項(xiàng)數(shù)有所下降。

以所采集的國家立項(xiàng)項(xiàng)目數(shù)據(jù)樣本作為數(shù)據(jù)源，以受資助單位的地理位置分布作出國家立項(xiàng)項(xiàng)目資助的可視化地圖，如圖3所示。發(fā)現(xiàn)受資助的省份大多集中在沿海、中部和東北地區(qū)，西北部和西南部相關(guān)單位課題資助覆蓋率較小。

圖3 圖情領(lǐng)域大數(shù)據(jù)方向國家項(xiàng)目地理分布圖

二、主題研究

本節(jié)對(duì)圖書情報(bào)學(xué)中“大數(shù)據(jù)”主題的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析與總結(jié)。首先基于因子分析確定了核心的研究主題，聚焦大多數(shù)研究者關(guān)注的研究熱點(diǎn)。再對(duì)所得因子進(jìn)行分類匯總，闡述并總結(jié)了研究現(xiàn)狀。

（一）基于因子分析的核心主題確定

因子分析法用于通過一定數(shù)量的因子描述較多指標(biāo)或元素之間的關(guān)聯(lián)，是一種用較少的因子反映大部分信息的技術(shù)。

從CSSCI（中文社會(huì)科學(xué)引文索引）的相關(guān)文獻(xiàn)中提取關(guān)鍵詞。因?yàn)閲伊㈨?xiàng)項(xiàng)目沒有關(guān)鍵詞，所以使用jieba分詞工具對(duì)其名稱進(jìn)行分詞作為關(guān)鍵詞，共得到2421個(gè)詞。對(duì)不相關(guān)關(guān)鍵詞進(jìn)行清洗，將處理后的2335個(gè)關(guān)鍵詞作為此研究領(lǐng)域的主要研究方向。

出現(xiàn)次數(shù)越多的關(guān)鍵詞，說明在此方向的研究越多，即關(guān)注度越高。具有這一特點(diǎn)的關(guān)鍵詞稱為高頻詞，并用前N位選取法從全部關(guān)鍵詞中確定高頻詞[14]。取詞頻數(shù)不小于6的關(guān)鍵詞作為高頻詞，共確定43個(gè)高頻詞。

根據(jù)高頻詞的兩兩共現(xiàn)頻次，使用python生成高頻詞共現(xiàn)矩陣。通過使用SPSS軟件對(duì)高頻詞進(jìn)行因子分析。通過分析得到的共同度表、總方差分解表和旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，確定大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)的主要研究方向。

共同度表示全部的因子對(duì)原變量方差的解釋水平。根據(jù)分析因子總方差解釋表，把高頻詞分為13個(gè)因子，如表1所示。從而得到大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)的主要研究方向。根據(jù)每個(gè)因子包含的高頻詞，為核心主題命名。

表1 因子及其關(guān)鍵詞

（二）主要研究方向詳述

根據(jù)因子分析的結(jié)果，大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)方向共有13個(gè)主要研究方向，對(duì)研究熱點(diǎn)進(jìn)行整合歸類，可以分為三個(gè)主要研究方向。（1）大數(shù)據(jù)理論：包括大數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)管理與素養(yǎng)等；（2）大數(shù)據(jù)方法：包括數(shù)據(jù)挖掘與可視化、Hadoop、共詞分析、聚類分析等；（3）大數(shù)據(jù)應(yīng)用：包括圖書館服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)、情報(bào)工作、情報(bào)學(xué)、突發(fā)事件、高校圖書館、數(shù)字圖書館、企業(yè)信息分析、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等。下面對(duì)這三個(gè)方向進(jìn)行詳細(xì)闡述。

1.“大數(shù)據(jù)”理論

在圖情領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)理論的研究熱點(diǎn)涉及數(shù)據(jù)管理與素養(yǎng)、大數(shù)據(jù)思維等方面。完善大數(shù)據(jù)的相關(guān)理論是發(fā)掘圖情領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的深層價(jià)值的基礎(chǔ)。

許多圖情領(lǐng)域的研究者提出和豐富了大數(shù)據(jù)思維相關(guān)理念的內(nèi)涵和外延。和婷提出了有助于擴(kuò)大信息服務(wù)范圍和提高信息服務(wù)質(zhì)量的創(chuàng)新圖書館的信息服務(wù)模式[15]。張麗娜、夏慶利探討了高校人事檔案信息化建設(shè)[16]，從而提高資源整合度，防止人才資源的流失。張浩如從大數(shù)據(jù)視角轉(zhuǎn)變思維、實(shí)施數(shù)據(jù)分析，提出了新的圖書館的品牌建設(shè)與營銷方法[17]。

隨著大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的重要性日益提升，數(shù)據(jù)素養(yǎng)與數(shù)據(jù)管理逐漸被研究者重視。數(shù)據(jù)素養(yǎng)是組織、理解和評(píng)價(jià)信息，使用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的能力。數(shù)據(jù)管理是先進(jìn)的管理技術(shù)方法，更是全新的思維理念。金波、晏秦分析了數(shù)據(jù)管理對(duì)檔案信息服務(wù)的影響，研究了探索數(shù)據(jù)管理背景下檔案信息服務(wù)的創(chuàng)新內(nèi)容[18]。鄧?yán)罹岢隽烁咝D書館應(yīng)當(dāng)針對(duì)不同的培訓(xùn)對(duì)象采取不同的數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育策略等數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育建議[19]。

大數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)管理與素養(yǎng)等大數(shù)據(jù)理論是圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)方法與應(yīng)用研究的基礎(chǔ)。由于圖情領(lǐng)域有大量的信息與數(shù)據(jù)，重視對(duì)大數(shù)據(jù)理論的研究與學(xué)習(xí)有助于更充分地理解數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、挖掘數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的海量信息。

2.“大數(shù)據(jù)”方法

在圖情領(lǐng)域，要將“大數(shù)據(jù)”落到實(shí)處，必須考慮如何將先進(jìn)的技術(shù)和方法與大數(shù)據(jù)結(jié)合，應(yīng)用于圖書情報(bào)學(xué)中。眾多圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的研究者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘與可視化、Hadoop、共詞分析、聚類分析等方法技術(shù)進(jìn)行了深入地探索。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要性及其巨大的價(jià)值在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域日益凸顯。許多學(xué)者通過對(duì)文本進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，研究不同學(xué)科的研究熱點(diǎn)，從而對(duì)各個(gè)領(lǐng)域的研究主題進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)。吳曉英、明均仁等以技術(shù)挖掘技術(shù)為核心，構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)挖掘的大數(shù)據(jù)管理模型[20]。 洪亮、李雪思、周莉娜等結(jié)合近三年國內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)，分類探討了數(shù)據(jù)挖掘在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，如商業(yè)智能、醫(yī)藥衛(wèi)生、學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、社交媒體等[21]。此外，可視化技術(shù)進(jìn)一步推動(dòng)了大數(shù)據(jù)背景下的信息分析工作。趙蓉英、魏明坤通過可視化分析，直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)發(fā)展情況，揭示大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀和研究熱點(diǎn)[22]。

隨著開源分布式計(jì)算框架Hadoop的迅速興起和逐步完善，眾多研究者發(fā)現(xiàn)了Hadoop高傳輸性、硬件低廉等優(yōu)點(diǎn)，把Hadoop應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)輿情與信息分析。馬梅等人把Hadoop引入到輿情分析，基于大數(shù)據(jù)建立了網(wǎng)絡(luò)輿情分析系統(tǒng)模型[23]，黃曉斌等人也建立了基于 Hadoop構(gòu)架之上的企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)模型[24]。同時(shí)，Hadoop與圖書情報(bào)學(xué)結(jié)合時(shí)也存在一些缺陷，如缺乏精細(xì)化的數(shù)據(jù)管理，支持迭代計(jì)算的性能較差等問題[25]。

在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域，共詞分析用某一領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)中的高頻關(guān)鍵詞表示該領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究主題，常與聚類分析相結(jié)合，不同的簇表示不同的研究分支。李信等人對(duì)WOS題錄數(shù)據(jù)進(jìn)行共詞分析與聚類分析，挖掘圖書情報(bào)學(xué)科的熱點(diǎn)方向[26]。

數(shù)據(jù)挖掘與可視化、Hadoop、共詞分析、聚類分析等方法并非完全獨(dú)立，互相存在一定交叉。因此在對(duì)大數(shù)據(jù)的研究中，應(yīng)將先進(jìn)的技術(shù)方法綜合使用，才能更充分地在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域利用大數(shù)據(jù)。

3.“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用

大數(shù)據(jù)在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，主要包括基于圖書館和數(shù)據(jù)的服務(wù)方案設(shè)計(jì)、高校數(shù)字圖書館的建設(shè)、各領(lǐng)域的情報(bào)分析和檔案信息數(shù)據(jù)應(yīng)用等。

通過總結(jié)人們?cè)诖髷?shù)據(jù)時(shí)代下的行為規(guī)律，研究者提出了一系列能夠滿足新需求的服務(wù)方案。夏一雪、蘭月新等根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輿情的大數(shù)據(jù)特征，通過微分方程、數(shù)值仿真方法分析了網(wǎng)絡(luò)輿情的反轉(zhuǎn)及其預(yù)測(cè)機(jī)理[27]。電子政務(wù)在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的推動(dòng)下逐漸朝著“智慧政務(wù)”轉(zhuǎn)型，如將云計(jì)算的結(jié)構(gòu)融入進(jìn)了政務(wù)體系[28]、量化自我行為的解決措施[29]。

圖書館既是進(jìn)行讀者教育的主角，又是高校的文獻(xiàn)中心和科研服務(wù)中心。學(xué)者們從應(yīng)用、建設(shè)、服務(wù)模式等方面深入探討了圖書館應(yīng)如何順應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展，高效地為社會(huì)貢獻(xiàn)價(jià)值。孟祥保等研究了國外的高校圖書館在培養(yǎng)數(shù)據(jù)素養(yǎng)方面設(shè)置的課程，總結(jié)了值得借鑒的經(jīng)驗(yàn)[30]。鄧?yán)罹冗M(jìn)一步提出了針對(duì)不同角色的數(shù)據(jù)素養(yǎng)的教育策略[31]。在數(shù)字圖書館基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)[32-33]、服務(wù)模式[34]等方面有頗多研究成果。

大數(shù)據(jù)環(huán)境為情報(bào)行業(yè)源源不斷地提供著新的研究方向。劉小琳、曾祥效從科技情報(bào)的需求出發(fā)，提出了圍繞情報(bào)服務(wù)鏈條部署相關(guān)情報(bào)服務(wù)的構(gòu)思[35]。研究者探索了情報(bào)分析工作在不同領(lǐng)域方面的應(yīng)用（如公安情報(bào)、科技情報(bào)、企業(yè)信息等），討論了關(guān)于“城市病”的決策方案、以紐約為例的城市管理方案[36]。

大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用非常豐富，解決了圖書館異構(gòu)數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)素養(yǎng)欠缺等眾多現(xiàn)存問題。

三、核心主題結(jié)構(gòu)分析

學(xué)科的主題結(jié)構(gòu)可以表達(dá)任意主題間的關(guān)聯(lián)。 通常在共詞網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上構(gòu)建主題結(jié)構(gòu)，并將主題關(guān)系使用網(wǎng)絡(luò)圖譜進(jìn)行展示。在主題結(jié)構(gòu)中，通過使用尋徑網(wǎng)絡(luò)圖譜研究學(xué)科主題的發(fā)展方向。在尋徑網(wǎng)絡(luò)圖譜中，節(jié)點(diǎn)越靠近中央，代表在研究中處于越主要的地位。

把高頻關(guān)鍵詞作為節(jié)點(diǎn)、相關(guān)性系數(shù)作為權(quán)重，使用Ucinet和Netdraw繪制了尋徑網(wǎng)絡(luò)圖譜，屬于同一因子的關(guān)鍵詞顏色相同，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表了一個(gè)熱點(diǎn)關(guān)鍵詞[37]。熱點(diǎn)關(guān)鍵詞與標(biāo)號(hào)的對(duì)應(yīng)關(guān)系如圖4所示，進(jìn)而研究分析大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的核心主題結(jié)構(gòu)。

圖4 大數(shù)據(jù)在圖情領(lǐng)域的高頻詞尋徑網(wǎng)絡(luò)圖譜

從圖4中看出，自2012年到2019年存在多個(gè)中心子群，“圖書館”、“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”、“數(shù)據(jù)挖掘”、“信息服務(wù)”位于中心位置，說明“圖書館”、“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”、“數(shù)據(jù)挖掘”、“信息服務(wù)”是大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)最基本最核心的內(nèi)容。由此演變出云計(jì)算、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)管理、科學(xué)數(shù)據(jù)等方向。

四、核心主題分析

為分析各主題在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)方向中的研究情況，本文采用戰(zhàn)略坐標(biāo)分析法，通過繪制戰(zhàn)略坐標(biāo)圖對(duì)研究領(lǐng)域中各主題類團(tuán)的內(nèi)部發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行具體分析，從而體現(xiàn)研究領(lǐng)域中各主題的研究情況。

戰(zhàn)略坐標(biāo)圖可以體現(xiàn)某個(gè)學(xué)科領(lǐng)域中各主題的研究情況。本文將因子分析所得的各類關(guān)鍵詞間共現(xiàn)之和的平均值定義為向心度，作為坐標(biāo)圖的橫坐標(biāo)；將各因子的貢獻(xiàn)率定義為密度，作為坐標(biāo)圖的縱坐標(biāo)。根據(jù)以上數(shù)值的平均值定義坐標(biāo)原點(diǎn)，對(duì)應(yīng)于坐標(biāo)軸上的（0,0）點(diǎn)進(jìn)行戰(zhàn)略坐標(biāo)圖的繪制[38]。圖情領(lǐng)域大數(shù)據(jù)核心主題戰(zhàn)略坐標(biāo)圖如圖5所示。

圖5 核心主題戰(zhàn)略坐標(biāo)圖

對(duì)圖5中的點(diǎn)按象限分類。處于第一、四象限的為學(xué)科研究的核心主題，其中處于第一象限的是發(fā)展較成熟的研究熱點(diǎn)，而處于第四象限的為發(fā)展尚未成熟的研究熱點(diǎn)。綜上得出，情報(bào)工作和數(shù)據(jù)管理與素養(yǎng)為2012～2019年的主流研究主題。

五、結(jié)語

通過對(duì)上述研究成果的梳理發(fā)現(xiàn)，研究者關(guān)注的大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛。圍繞大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的后續(xù)研究，不僅需要進(jìn)一步深化大數(shù)據(jù)主題的研究，而且需要逐步形成內(nèi)容框架和方法體系，產(chǎn)生更有價(jià)值的理論、方法與應(yīng)用研究成果。在以下方面值得更深入探索：

在研究視角上，大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)的研究實(shí)踐超前于理論。針對(duì)大數(shù)據(jù)方法與各領(lǐng)域的應(yīng)用較多，但是對(duì)其理論的研究較少。研究者可以從現(xiàn)有的應(yīng)用中精煉歸納出大數(shù)據(jù)理論與規(guī)律，有助于產(chǎn)生更有價(jià)值的理論與應(yīng)用研究成果。

在研究主題上，大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的高校圖書館、數(shù)字圖書館和情報(bào)學(xué)處于核心位置，其中圖書館、知識(shí)發(fā)現(xiàn)是最核心關(guān)注度最高的研究方向，但是尚不成熟。因此，建議研究者在這些方向上繼續(xù)深入研究。

在應(yīng)用領(lǐng)域上，目前大數(shù)據(jù)在圖書情報(bào)學(xué)的成熟應(yīng)用領(lǐng)域在情報(bào)工作、圖書館服務(wù)、突發(fā)事件等方面，研究者還可以繼續(xù)深化到企業(yè)大數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等領(lǐng)域。

研究者還需加大在圖書情報(bào)領(lǐng)域中對(duì)大數(shù)據(jù)的研究力度，深入探索大數(shù)據(jù)應(yīng)用的切入點(diǎn)，不斷推動(dòng)圖書情報(bào)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展。