Đang tải... (xem toàn văn)
Việc phân tích các dấu vết HVTT này từ nguồn dữ liệu lớn về thói quen tìm kiếm, sử dụng, khai thác, chia sẻ thông tin,… giúp các thư viện có thể dự đoán được tại từng nhóm đối tượng n[r]
(1)CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TRONG MÔI TRƯỜNG DỮ LIỆU LỚN Bùi Thị Thanh Diệu1
*
Tóm tắt: Sự phát triển nhanh chóng cơng nghệ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo vạn vật kết nối đem đến nhiều thay đổi cách thức tiếp cận nguồn tin phục vụ thông tin thư viện Tăng cường khả nhận biết nhu cầu tin người dùng tin thơng qua việc phân tích HVTT mơi trường liệu lớn vô cùng quan trọng để cải tiến chất lượng phục vụ thông tin thư viện Vì vậy, viết giới thiệu định nghĩa hành vi thơng tin, giải thích cần thiết vai trị phân tích hành vi thông tin người dùng tin môi trường liệu lớn Trên sở đó, viết đề xuất kế hoạch phân tích hành vi thơng tin người dùng tin trong môi trường liệu lớn thư viện Việt Nam.
Từ khóa: Hành vi thơng tin; Phân tích hành vi thơng tin; Dữ liệu lớn; Người dùng tin; Nhu cầu tin; Thông tin – thư viện.
MỞ ĐẦU
Trong năm gần đây, phát triển công nghệ thông tin, kết nối mạng viễn thông tồn cầu cơng nghệ lưu trữ điện tốn đám mây thúc đẩy nhanh trình sản xuất liệu lớn dẫn tới khối lượng liệu, đặc biệt liệu điện tử thư viện không ngừng gia tăng Theo đó, liệu hành vi thơng tin (HVTT) có cấu trúc phi cấu trúc tăng trưởng không ngừng khiến lý thuyết HVTT nghiên cứu phân tích HVTT trở nên đặc biệt quan trọng Vì phân tích HVTT người dùng tin thông qua liệu lớn
(2)bài toán đầy thách thức cho thư viện bối cảnh xã hội thông tin Thông qua việc phân tích liệu HVTT, thư viện phân tích, khai thác sâu nhu cầu, ý định tâm lý người dùng tiềm năng, đồng thời đưa sản phẩm, dịch vụ thông tin dự kiến có giá trị, cung cấp “đúng” “trúng” nhu cầu tin người dùng tin Rõ ràng phân tích HVTT mơi trường liệu lớn đóng vai trò quan trọng, định hướng phát triển thư viện tương lai Chính vậy, viết xem xét vai trị việc phân tích HVTT người dùng tin môi trường liệu lớn cách hệ thống đề xuất xây dựng kế hoạch chiến lược phân tích HVTT thư viện Việt Nam
1 HIỂU VỀ PHÂN TÍCH HÀNH VI THÔNG TIN CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TRONG MÔI TRƯỜNG DỮ LIỆU LỚN CỦA THỜI ĐẠI CHUYỂN ĐỔI SỐ
1.1 Khái niệm "hành vi thông tin"
(3)nghiên cứu hành vi người dùng phát triển ngày sở liệu đưa vào nghiên cứu hành vi người tiêu dùng Dữ liệu nghiên cứu hành vi người tiêu dùng chủ yếu đến từ thông tin nhật ký người dùng, thông tin chủ thể người dùng thông tin mơi trường bên ngồi Trong q trình phát triển, nhiều mơ hình nghiên cứu hành vi người tiêu dùng phát triển, để phân tích sau để dự đốn hành vi người tiêu dùng Kết là, khái niệm “dữ liệu lớn” (big data) phát triển cách áp dụng nay, cơng ty cố gắng hiểu dự đoán hành vi người tiêu dùng họ
Cùng với nghiên cứu hành vi người tiêu dùng nghiên cứu HVTT môi trường thư viện sớm với cơng trình nghiên cứu “tìm kiếm thu thập thông tin” “nhu cầu tin sử dụng thông tin” Dần dần thuật ngữ nghiên cứu việc “tìm tin” hay “hành vi tìm tin” sử dụng để tất nghiên cứu tương tác người với thông tin Tuy nhiên, sau số nhà nghiên cứu nhận thấy thuật ngữ “hành vi tìm tin” đề cập nỗ lực tìm kiếm thơng tin khơng bao gồm cách tương tác khác người với thông tin Đến năm 1990, thuật ngữ “hành vi thông tin” bắt đầu sử dụng rộng rãi để thay cho thuật ngữ “hành vi tìm tin” trở thành thuật ngữ thông dụng [7]
1.2 Dữ liệu lớn mối quan hệ phân tích hành vi thơng tin người dùng tin với liệu lớn
Theo định nghĩa Tổ chức Tư vấn công nghệ Gartner, “dữ liệu lớn” (big data) tài sản thông tin mà thông tin có khối lượng liệu lớn, tốc độ cao liệu đa dạng, địi hỏi phải có cơng nghệ để xử lý hiệu nhằm đưa định hiệu quả, khám phá yếu tố ẩn sâu liệu tối ưu hố q trình xử lý liệu Như vậy, ba khía cạnh quan trọng liệu lớn là:
(4)- Tốc độ xử lý (velocity): Dữ liệu đảm bảo xử lý thao tác truy xuất, cập nhật, chỉnh sửa, chia sẻ,… với tốc độ nhanh
- Sự đa dạng (variety): Dữ liệu khơng cần tn theo cấu trúc lưu trữ nhiều định dạng khác văn bản, hình ảnh,…
Sự khác biệt liệu truyền thống với liệu lớn thể rõ qua ba khía cạnh hình ảnh hố sau (xem hình 1):
Hình Sự khác biệt liệu lớn liệu truyền thống
(5)Trong bối cảnh kinh doanh, phân tích liệu lớn trình kiểm tra tập hợp “dữ liệu lớn” để phát mẫu ẩn, mối tương quan chưa biết, xu hướng thị trường, sở thích khách hàng thơng tin kinh doanh hữu ích khác Trong mơi trường thư viện, phân tích HVTT người dùng tin thư viện thông qua liệu lớn giúp thư viện xây dựng chế độ xem thông tin người dùng tìm quy tắc HVTT người dùng từ liệu hành vi lớn người dùng tin Nó giúp thư viện hiểu rõ sở thích người dùng tin, phát triển giá trị người dùng cuối mang lại nhiều hiệu cao cho hoạt động cung cấp thông tin thư viện Một ví dụ điển hình cho tính hiệu việc phân tích HVTT người dùng tin môi trường liệu lớn thành công hệ thống bán lẻ Amazon Lý mà Amazon giành lợi ngành sách khai thác phân tích sâu thơng tin hành vi người dùng Phân tích HVTT người dùng giúp Amazon tìm hiểu thêm sở thích người dùng cung cấp nhiều dịch vụ nhắm mục tiêu Chính điều tạo nên tin tưởng khách hàng sản phẩm, dịch vụ mà Amazon cung cấp, dẫn đến quay lại trung thành khách hàng gia tăng [4]
2 VAI TRỊ CỦA VIỆC PHÂN TÍCH HÀNH VI THÔNG TIN CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TRONG MÔI TRƯỜNG DỮ LIỆU LỚN
(6)2.1 Phân tích hành vi thơng tin người dùng tin thông qua liệu lớn giúp thư viện tự động điều chỉnh chế độ dịch vụ hỗ trợ định
Trong môi trường liệu lớn, cách phân tích liệu lịch sử thói quen sử dụng thơng tin người dùng tin, sở thích, mối quan hệ xã hội, tảng kỷ luật thời gian hoạt động trực tuyến,… thư viện khám phá sở thích tin, u cầu tin người dùng tin mô tả khía cạnh khác nhu cầu người dùng tin, từ thư viện điều chỉnh tối ưu hóa chế độ phục vụ thơng tin cách linh hoạt kịp thời Đồng thời, dựa theo đặc điểm cá nhân, lòng trung thành nhu cầu cá nhân, thư viện phân chia người dùng tin thành nhóm người dùng khác nhau, sở đề xuất xác nội dung thông tin dựa HVTT người dùng mục tiêu Hơn nữa, thư viện thường triển khai không gian ảo cá nhân “thư viện tôi” (my library) để lưu trữ thay đổi động liệu HVTT người dùng tin, cung cấp sở định cho mơ hình dịch vụ thơng tin thư viện Ngồi ra, việc sử dụng biến động đột ngột tài nguyên khác (tài nguyên phần cứng phần mềm, tài nguyên kỹ thuật số, tài nguyên dịch vụ tài nguyên tri thức,…) chẳng hạn công mạng, vi rút, lọc rác rào cản yêu cầu dịch vụ thông tin,… với kết phân tích HVTT người dùng thơng qua liệu lớn, thư viện đưa chiến lược đối phó hợp lý mà khơng bị chậm trễ
2.2 Phân tích hành vi thơng tin người dùng tin thông qua liệu lớn giúp thư viện tránh gián đoạn người dùng gia tăng lợi cạnh tranh
(7)Hiện thư viện đối mặt với loạt vấn đề lớn như: câu hỏi giá trị thông tin, chất lượng dịch vụ thư viện, rào cản kỹ thuật nhân viên khơng thích ứng với thách thức thời đại chuyển đổi số Điều làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến phát triển thư viện, làm suy yếu giá trị tồn thư viện, khiến người sử dụng dần niềm tin vào giá trị thông tin, tri thức mà thư viện cung cấp [5] Chính vậy, thời đại liệu lớn, thư viện cần tập trung phân tích khai thác liệu người dùng, nắm vững thời gian thực phân phối thông tin tới người dùng, ý định người dùng, nhu cầu kinh doanh, khả đáp ứng thông tin chất lượng dịch vụ thông tin,… Hơn nữa, thư viện nên tận dụng công nghệ liệu lớn để phân tích tổn thất giá trị người dùng, tìm nguyên nhân thực việc người dùng tin đưa biện pháp khắc phục khả thi, tránh tin cậy trung thành người dùng trình chuyển giao giá trị thông tin, tri thức thư viện
2.3 Phân tích hành vi thơng tin người dùng tin thông qua liệu lớn giúp thư viện xác định danh tính giám sát hành vi người dùng theo thời gian thực
(8)đồng thời khám phá theo dõi mối quan tâm người dùng tin từ cung cấp giới thiệu chủ đề liên quan dịng thơng tin cập nhật cho người dùng, giúp họ có hướng nghiên cứu công nghệ tiên tiến ngành liên quan cách nhanh chóng hiệu (xem hình 2)[9]
Hình 2: Cải thiện trải nghiệm người tiêu dùng (Cá nhân hóa thời gian thực sử dụng liệu lớn)
Ngoài ra, cách cung cấp liệu thời gian thực, liệu lớn sử dụng để cải thiện thời gian phản hồi người dùng tin cuối làm tăng hài lòng khách hàng, giành lòng trung thành khách hàng nhận mức độ quay lại người dùng tin cao
2.4 Phân tích hành vi thơng tin người dùng tin thơng qua liệu lớn giúp thư viện xây dựng kế hoạch tiếp thị thông tin hiệu
(9)phân tích, so sánh số liệu khứ, so sánh với trang cung cấp thơng tin bên ngồi để đưa đến cho người dùng trải nghiệm tuyệt vời từ lần đầu Trên sở đó, thư viện xây dựng sách ưu đãi, lên kế hoạch quảng cáo hiệu với nhóm đối tượng người dùng Đây yếu tố quan trọng định tới trung thành người sử dụng sản phẩm dịch vụ thư viện bối cảnh tràn ngập nguồn tin xã hội thông tin
Với vai trị quan trọng trên, việc phân tích HVTT người dùng tin môi trường liệu lớn thư viện cần xây dựng thành quy trình, ứng dụng phương pháp, cơng nghệ giúp thư viện nắm bắt, trích xuất kiến thức, thơng tin hữu ích tiềm ẩn nguồn liệu HVTT Mục đích phân tích HVTT tạo nhìn chi tiết xác người dùng tin, từ thư viện đề xuất sản phẩm, dịch vụ thông tin phù hợp, định xác nội dung thơng tin, chiến lược tiếp thị hiệu để thu hút người dùng tin “giữ chân” họ lâu dài trước cạnh tranh tổ chức cung cấp thơng tin bên ngồi thị trường
3 ĐỀ XUẤT XÂY DỰNG KẾ HOẠCH PHÂN TÍCH HÀNH VI THƠNG TIN CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TẠI CÁC THƯ VIỆN Ở VIỆT NAM
Phân tích HVTT người dùng tin tâm điểm cách mạng liệu lớn Xây dựng kế hoạch phân tích HVTT người dùng tin thư viện cần tiến hành qua quy trình sau:
(1) Quy trình thu thập lưu trữ HVTT người dùng tin mơi trường liệu lớn
(2) Quy trình phân tích, trích xuất HVTT người dùng tin từ liệu lớn tiến tới phân khúc người dùng tin
(3) Quy trình xây dựng chiến dịch marketing sản phẩm mục tiêu hướng tới đối tượng người dùng tin thơng qua phân tích HVTT mơi trường liệu lớn
(10)3.1 Quy trình thu thập lưu trữ HVTT người dùng tin
Trước phân tích HVTT người dùng tin, trước tiên thư viện phải thu thập tất liệu người dùng tạo trình sử dụng thư viện liệu liên quan khác suy nhu cầu người dùng thư viện Mục đích để dự đốn xảy tương lai nhu cầu tiềm người dùng cách biết người dùng làm khứ Sau đó, liệu thu thập phân loại hợp lý, định nghĩa hành vi đối sánh nhân tạo sử dụng để xây dựng sở liệu lưu trữ liệu HVTT người dùng lớn với chức lưu trữ hàng loạt, quản lý truy xuất hiệu Trong thời đại liệu lớn, phạm vi thu thập liệu HVTT người dùng tin thường gói liệu mạng khổng lồ tạo tất người dùng vùng phủ sóng tảng, tệp nhật ký tạo máy chủ, thơng tin người dùng thơng tin mơi trường bên ngồi Thường có hai cách thu thập liệu:
- Truy cập vào tệp nhật ký máy chủ. Tệp nhật ký máy chủ thư viện
có thể ghi lại tất yêu cầu máy chủ Web thu nhận: địa IP khách hàng, thời gian đăng nhập, thời gian cư trú, trang truy cập, loại trình duyệt người dùng,…
- Việc thu nhận thức hành vi người dùng tin. Nhận thức
hành vi người dùng liên quan đến tương tác người với người, người công nghệ tương tác với nhiều khía cạnh, yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu dịch vụ nhận thức hành vi người dùng Nó chia thành bốn cấp độ: nhận thức tư thể cá nhân, hành động hành vi cảm xúc khác; nhận thức hành vi quỹ đạo chiều thời gian chiều khơng gian định để định vị xác không gian - thời gian; nhận thức hành vi học tập, nghiên cứu khoa học, công việc sống không gian vật chất không gian ảo định; nhận thức hành vi xã hội mạng kết hợp với trạng thái tình người dùng
(11)thiết bị đầu cuối di động Với việc thiết bị công nghệ thông minh cảm biến ngày tiếp xúc gần với thể người, nhận thức hành vi người dùng phong phú có chiều sâu Việc tích hợp nhiều liệu lớp liệu, lớp tính lớp định thực công nghệ tương tác ba yếu tố, tồn thời gian không gian đa kênh, để người dùng riêng lẻ trung tâm liệu khác bổ sung cho hoàn thiện liên tục, tăng độ tin cậy uy tín việc thu thập liệu HVTT người dùng tin
3.2 Quy trình phân tích, trích xuất hành vi thơng tin người dùng tin
Cái gọi phương pháp phân tích quỹ đạo hành vi người dùng, đề cập đến loạt theo dõi HVTT mà người dùng tin để lại sử dụng sản phẩm, dịch vụ thư viện, theo dõi phản ánh nhu cầu cốt lõi người dùng Trong thời đại liệu lớn, thư viện chủ yếu thơng qua quy tắc phân tích đặc điểm lưu thông người dùng trang Web phần mềm quản trị, để tìm chế độ đường dẫn truy cập thường xuyên, tinh chỉnh đường dẫn nhóm người dùng cụ thể, dự đốn nhu cầu người dùng, để mơ tả tính duyệt nhóm cụ thể,… để cung cấp liệu đầu tay cho việc tối ưu hóa trang Web thư viện điều chỉnh dịch vụ tri thức Ví dụ: liệu hành vi nhật ký trang Web thư viện, thư viện phân tách theo dõi hành vi người dùng phù hợp với nhấp chuột, duyệt, tải lên, tải xuống, đăng ký, thích, tin nhắn, cung cấp tài liệu,… sau phân loại người dùng tin (được chia thành danh mục duyệt, danh mục tương tác,…)
(12)của người dùng tin như: yêu thích, hài lòng, thận trọng, tin tưởng, tẩy chay,… Những liệu tâm lý người sử dụng thông tin thông tin cần thiết để thư viện phát triển hoạt động tiếp thị, ví dụ quảng cáo đánh vào tâm lý sử dụng thư viện, đặc biệt sở để thư viện tìm hiểu sâu nhu cầu, mong muốn bên người sử dụng
Trong môi trường liệu lớn, cần nắm bắt nhu cầu tâm lý người sử dụng thư viện thực phát triển bền vững có sức sống Do đó, phân tích HVTT, thư viện cần phân tích sâu thông qua việc nghiên cứu đặc điểm người dùng tin tích cực nhất, chẳng hạn thuộc tính bản, thói quen lướt Web người dùng, tảng học vấn, hướng nghiên cứu, hành vi người dùng trang Web,… thư viện phân tích đặc điểm nhóm người dùng tích cực trang Web, để cung cấp liệu quan trọng nhằm tối ưu hóa dịch vụ thư viện
3.3 Quy trình xây dựng chiến dịch marketing sản phẩm mục tiêu hướng tới đối tượng người dùng tin
(13)lượt truy cập trang Web, fanpage thư viện người dùng tin sau giao dịch lần đầu để tìm hiểu khả họ có quay lại tìm kiếm thơng tin hay khơng Quy trình đóng vai trị quan trọng khơng có chiến lược tiếp thị thơng tin hiệu thư viện người dùng tin hội truyền thơng, quảng bá hình ảnh thư viện thông qua chia sẻ người dùng tin khơng tạo lập Nếu quy trình làm tốt, thư viện xác định kênh tiếp thị, truyền thông thu hút người dùng nhất; nhóm người dùng tin đánh giá tốt giá trị hiệu sử dụng thư viện; tính sản phẩm, dịch vụ thư viện đem đến trải nghiệm cho người dùng tin cách tốt nhất; người dùng tin có trung thành với dịch vụ mà thư viện cung cấp hay không,…
Trong phân tích HVTT thơng qua liệu lớn, thư viện nhận mối liên hệ kiến thức thói quen sử dụng người dùng thói quen người dùng khác; mối quan hệ thói quen đọc người dùng thói quen sử dụng mạng thuộc tính tự nhiên người dùng tuổi, giới tính, nghề nghiệp thói quen sử dụng mạng phân tích liên kết Ví dụ, thơng qua phân tích liên kết kiến thức liệu hành vi đọc tiềm ẩn độc giả (nhu cầu đọc, điểm hấp dẫn đọc, mức độ liên quan đến hành vi đọc, v.v.), thư viện tìm mối quan hệ hành vi khác độc giả thời gian thực thói quen đọc độc giả yêu cầu dịch vụ Dữ liệu có tầm quan trọng lớn phát triển dịch vụ cá nhân hóa xác thư viện Điều gọi phân tích liên kết tri thức khám phá mức độ liên quan mối tương quan tồn số lượng lớn tập liệu từ liệu khổng lồ mô tả quy tắc mẫu xuất đồng thời thuộc tính định vật
KẾT LUẬN
(14)người dùng cải thiện khả cung cấp nội dung, tính dễ sử dụng khả đáp ứng sản phẩm, dịch vụ Các nghiên cứu phản ánh sau năm 2017, kỹ thuật phân tích liệu HVTT nhu cầu cạnh tranh cần thiết, thư viện cần bắt đầu thích ứng với xu hướng để tồn thị trường động số hóa Phân tích HVTT tảng liệu lớn phương pháp phân tích liệu nghiên cứu ứng dụng nhiều lĩnh vực có ứng dụng tảng công nghệ thông tin truyền thông xã hội Hay nói cách khác liệu lớn cơng cụ hoàn hảo để nghiên cứu HVTT người dùng tin thời đại số Tuy nhiên, kỷ nguyên liệu lớn dẫn đến thách thức cho trình phân tích liệu HVTT thư viện số Phân tích HVTT tảng liệu lớn địi hỏi đầu tư lớn mặt cơng nghệ khiến chi phí áp dụng cơng nghệ phân tích liệu lớn không phù hợp với nhiều thư viện vừa nhỏ Hơn quy trình phân tích HVTT môi trường liệu lớn đặt yêu cầu cao trình độ đội ngũ cán thư viện, am hiểu ứng dụng phân tích liệu, khả hoạch định xây dựng chiến lược tiếp thị nội dung,… tốn địi hỏi thư viện cần có chuẩn bị kỹ lưỡng để triển khai hiệu q trình phân tích HVTT mơi trường liệu lớn, đáp ứng tốt yêu cầu tin ngày cao người dùng tin
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1 Case, D O (2007), Looking for information: A survey of research on information
seeking, needs, and behavior, San Diego: Academic Press
2 Cristina, S (2015), Big Data, the perfect instrument to study today’ s consumer behavior, Database Systems Journal vol VI, no 3/2015
3 Danielle, C M., Ashley C Adiel T A., R, V (2019), Group Decision and
Negotiation: Behavior, Models, and Support, 19th International Conference,
Loughborough, UK, June 11–15, 2019, Proceedings
4 Duy, N A., Như, N P Q (2019), Dữ liệu lớn: cách thức khai thác hội từ liệu? trường hợp Amazon Truy cập tại: https://user-cdn.uef.edu.vn/ newsimg/tap-chi-uef/2019-05-06-46/9.pdf
(15)6 Lu, J (2014), Review and Prospect of Library Big Data Research in China,
Library Journal, (1):20-25
7 Thảo, N T (2014), "Nghiên cứu hành vi thông tin: thực trạng xu hướng", Tạp chí Thư viện Việt Nam, Số 6, tr 26-29
8 Ying, G., (2017), Research on Library Users’ Information Behavior in Big
Data Environment, 3rd International Symposium on Mechatronics and
Industrial Informatics (ISMII 2017) ISBN: 978-1-60595-501-8