《公共文化服务精准供给模式分析》

公共文化服务精准供给模式分析

摘要。利用大数据技术，可以为公共文化服务精准供给提供有效的解决策略。在研究现状分析的基础上，提出了由公共文化宏观大数据、服务供给方大数据、服务需求方大数据和第三方大数据构成的公共文化服务大数据内容体系。以大数据技术体系为参照，分析了公共文化服务精准供给的过程及其迭代。

关键词：大数据;公共文化服务;精准供给;模式构建

由于国家政策的大力扶持，各路资源的聚集推动，技术支持能力的与日俱增，理论与实践领域都对发掘大数据这座“数据金矿”的前景充满了希望。公共文化服务充分利用大数据的优势提升服务效能，补齐服务短板，既是时代赋予的使命，也符合公共文化服务自身发展的要求。

1公共文化服务大数据的内容框架

公共文化服务大数据在内容产生上它同政府、公共文化服务机构、公共文化用户和关联于公共文化的社会信息网络关系密切。笔者认为公共文化服务大数据主要由宏观大数据、服务供给方大数据、服务需求方大数据和第三方大数据构成。

1.1公共文化服务宏观大数据。在我国，围绕公共文化服务的总体建设，从中央到地方的各级政府形成了大量公共文化服务的宏观信息与数据，如文化法规政策信息、文化发展规划信息、文化宏观统计数据、文化发展的宏观资金数据等，这些信息与数据构成公共文化服务大数据之一。

1.2公共文化服务供给方和需求方大数据。在《公共文化服务保障法》中，公共文化服务被定义为“由政府主导、社会力量参与，以满足公民基本文化需求为主要目的而提供的公共文化设施、文化产品、文化活动以及其他相关服务。”该定义反映了公共文化服务中两类相互依存的对象及其关系，对象即公共文化服务供给方和公共文化服务需求方，供给方通过向需求方提供公共文化服务产品、活动建立关系。因此笔者认为公共文化服务大数据还包括公共文化服务供给方大数据、公共文化服务需求方大数据。

1.3公共文化服务第三方大数据。上述大数据反映了公共文化服务体系内的基本数据分布，但由于大数据具有跨界和相通的特性，所以除公共文化服务体系外的一些第三方大数据也需要纳入公共文化服务大数据的范围，这些第三方大数据主要包括来自身份证系统、社保系统的用户社会信息，用户在微博、微信等社交媒体和论坛、网络社区中涉及与公共文化活动相关的信息，［1］等等。

2基于大数据的公共文化服务精准供给模式构建

2.1公共文化服务精准供给的可行性。从理论上讲，公共文化服务大数据为实现公共文化服务精准化提供了数据基础与技术动力，公共文化服务供给方通过大数据应用分析文化用户的个性特征后可以进行有针对性的定制服务。同时，精准供给作为一个在公共服务供给侧结构性改革领域用以提高供给效率和改善服务效果的创新手段，其提出的精准识别公共服务需求、精益生产公共服务产品和精确提供公共服务内容的系统化思路对于确立公共文化服务精准供给的运行逻辑也具有理论借鉴意义。［2］从实践来看，以图书馆借助大数据开展精准服务为例，佛山市盐田区图书馆的智慧系统平台对馆内所有资源进行了有序的分类和标引，在利用大数据技术分析了读者的阅读历史、爱好后，通过智能手环、移动app程序等感知到读者，根据读者所处的位置，结合图书馆目前的资源状态、服务内容向读者进行个性化推送服务。［3］公共文化服务的精准供给模式正是在这样的理论与实践情境下得以提出。

2.2公共文化服务精准供给的过程模型。公共文化服务精准供给从根本上讲是公共文化服务供给方通过大数据技术对公共文化服务需求方（用户）的需求进行精准识别、分析和表示之后，对自身所拥有的资源进行重新梳理、规划、配置，并对公共文化服务产品的生产和供给业务流程进行精益化改造，从而达到用户所获得的公共文化服务与其实际需求的匹配高度一致的过程。大数据的技术体系，一般认为它由数据采集、数据存储和数据分析与挖掘、数据可视化四个主要过程构成。（1）公共文化服务大数据采集。公共文化服务大数据从公共文化服务数据仓库、公共文化服务信息系统、物联网、政府网站、论坛、微博等平台上进行采集，数据采集方式包括数据库直接采集、网站公开api数据采集、网络爬虫采集和物联网感知采集、视频采集、图像识别采集［4］等方式，对采集的大数据可以根据公共文化服务大数据内容体系进行归类。（2）公共文化服务大数据存储。采集的数据包括结构化、半结构和非结构化的数据类型，半结构化和非结构化数据占主体且规模日益膨胀;数据还存在批量数据、流式数据、交互数据和图数据多种形式。［5］复杂的数据要通过数据的辨析、抽取、清洗等预处理操作转换为构型便于处理、内容“去噪”的有效数据，所用技术包括deepweb技术、异构数据集成技术、传感器网络融合技术、web中实体识别技术等。［6］预处理后的数据可存入轻型数据库，如sql，nosql和newsql数据库，以及远超过轻型数据库存储能力的大型分布式存储数据库或者分布式存储集群。（3）公共文化服务大数据分析。大数据分析的主要任务是通过对数据的去粗取精，进行数据挖掘，将数据中隐含的信息与价值提炼出来，从而发现研究对象的内在规律。［7］所采用的主要方法包括多维分析、聚类分析、预测分析、回归分析和关联分析等。可视化是通过图表和图像表现技术对分析所形成的表格形式的文件进行丰富多彩的图形化展示，以利于使用者接受。（4）公共文化服务精准供给实现。公共文化服务精准供给可以被视为公共文化服务大数据的一类应用，即建立在大数据分析基础上的对用户需求研判和对自身资源与业务优化的相互匹配。大数据分析可以形成表征用户需求的需求标签，这些标签实质是一组反映诸如用户行为习惯和兴趣的数据。在这里需要说明的是，需求标签的产生是完全依赖大数据分析的。在未应用大数据之前，公共文化服务供给方即使了解到用户的某些潜在需求，但由于信息在广度和深度上存在发掘的技术性障碍，无法完整准确描述需求，所以也就不大可能提出针对性的服务供给。

［6］杨刚，杨凯.大数据关键处理技术综述［j］.计算机与数字工程，2016，44（04）：694-699.

［7］邬贺铨.大数据时代的机遇与挑战［j］.中国经贸，2013（6）：16-19.

［8］李婷.百姓的文化需求“云”上精准对接［n］.文汇报，2017-06-30（006）.