

Возможности использования цифровых персонализированных сервисов в библиотеках
https://doi.org/10.25281/0869-608X-2025-74-1-25-36
Реферат
Представлен обзор сервисов избирательного распространения информации (ИРИ) и систем интеллектуального анализа текстов. В мире существует множество систем ИРИ, различающихся задачами и масштабом. С середины 1990-х гг. за рубежом развиваются онлайн-сервисы ИРИ, основанные на применении систем искусственного интеллекта (ИИ): Selective Dissemination of Information (SDI), Current Awareness Services (CAS), Alerting Services и др. Дан сравнительный анализ сервисов по ряду критериев. Показано, что, во-первых, современные цифровые сервисы ИРИ обладают более широкими возможностями и требуют меньших усилий, чем используемые библиотеками ранее, а системы интеллектуального анализа текстов предоставляют аналитические данные для принятия решений. Проведен сравнительный анализ наиболее распространенных ИРИ-сервисов с выявлением их преимуществ и недостатков. Осуществлен также сравнительный анализ наиболее распространенных сервисов интеллектуального анализа текстов: MonkeyLearn, Thematic, Lexalytics, Chattermill, QDA Miner, Bismart Intelligent Folksonomy и др. Эти инструменты предлагают различные уровни сложности и функциональности. Выбор подходящего зависит от специфических потребностей и задач, стоящих перед организацией или пользователем. Обозначенные критерии для сравнения: доступность; удобство интерфейса; совместимость с другими программными инструментами; функциональность. В исследовании применялись следующие методы: контент-анализ документов для характеристики степени изученности вопроса и использования в деятельности библиотек; типологический анализ используемых систем по ряду критериев; сравнительный анализ для выявления эффективности анализируемых сервисов в библиотечно-информационной деятельности.
Об авторе
Андрей Игоревич КаптеревРоссия
Российская государственная библиотека,
Центр по исследованию проблем развития библиотек в информационном обществе,
главный научный сотрудник
Воздвиженка ул., д. 3/5, Москва, 119019, Россия
Московский городской педагогический университет,
Институт цифрового образования,
профессор
2-й Сельскохозяйственный пр-д, д. 4, Москва, 129226, Россия
доктор социологических наук, доктор педагогических наук, профессор
ORCID 0000-0002-2556-8028; SPIN 9195-3150
Список литературы
1. Захарова С.С. Избирательное распространение информации и информационно-коммуникационные технологии: обзор исследований // Библиотековедение. 2017. Т. 66, № 6. С. 651—658. DOI: 10.25281/0869-608X-2017-66-6-651-658.
2. Цветкова В.А., Родионов И.И., Гиляревский Р.С. Новые вызовы перед информационными и библиотечными структурами // Информация и инновации. 2017. № 1—2. С. 5—14.
3. Гончаров В.Н. Социально-философский анализ информационной потребности в контексте социокультурного развития общества // Экономические и гуманитарные исследования регионов. 2015. № 4. С. 104—108.
4. Межгосударственный стандарт ГОСТ 7.73—96 «Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Поиск и распространение информации. Термины и определения». Минск : ИПК Издательство стандартов, 1997, 15 с.
5. Белов В.В., Терехов А.А., Чистякова В.И. Повышение пертинентности поиска в современных информационных средах. Москва : Горячая линия — Телеком, 2012. 158 с.
6. Жуликов С.Е., Жуликова О.В. Проблема пертинентности современных информационно-поисковых систем // Вестник ТГУ. 2013. Т. 18, вып. 1. С. 224—226.
7. Каптерев А.И. Использование инструментов фиджитализации в библиотечно-библиографическом обслуживании // Библиотековедение. 2024. Т. 73, № 6. С. 520—531. DOI: 10.25281/0869-608X-2024-73-6-520-531.
8. Ивановский А.А., Ткачева Е.В. Различные аспекты использования менеджеров библиографии в системе избирательного распространения информации // Информационное общество. 2019. № 4—5. С. 113—118.
9. Ивановский А.А. Объектная модель системы избирательного распространения информации // Научные и технические библиотеки. 2019. № 4. С. 61—75. DOI: 10.33186/1027-3689-2019-4-61-75.
10. Фаркас Д. Google Alerts для построения ссылок: простое руководство // АНТ-ТИМ : сайт. URL: https://ant-team.ru/blog/google-alerts-dlya-postroeniya-ssylok (дата обращения: 26.12.2024).
11. Lu Zh. PubMed and Beyond: A Survey of Web Tools for Searching Biomedical Literature // Database. 2011. Bag036, 13 p. DOI: 10.1093/database/baq036.
12. Pranckutė R. Web of Science (WoS) and Scopus: The Titans of Bibliographic Information in Today’s Academic World // Publications. 2021. No. 9 (1), 12. DOI: 10.3390/publications9010012.
13. Rangaswamy B., Rajendra Babu H. Researcherʼs Perception on Zotero and Mendeley Reference Management Tools: A Study // Library Philosophy and Practice. 2021. August, 13 p.
14. Shawn J. Vulnerability Dashboard: Real-time CVE intelligence tailored to your stack and risk criteria // Feedly : сайт. URL: https://feedly.com/new-features/posts/vulnerability-dashboard-real-time-cve-intelligence-tailored-to-your-stack-and-risk-criteria (дата обращения: 26.12.2024).
15. Hailu M., Wu J. The Use of Academic Social Networking Sites in Scholarly Communication: Scoping Review // Data and Information Management. 2021. Vol. 5, is. 2, pp. 277—298. DOI: 10.2478/dim-2020-0050.
16. Каптерев А.И. Библиотечная профессиология / Министерство культуры Российской Федерации, Российская государственная библиотека. Москва, 1994. 375 с.
17. Каптерев А.И. Методологические и теоретические основания профессионализации библиотечных специалистов : автореф. дис. … д-ра пед. наук. Москва, 1994. 44 с.
Рецензия
Для цитирования:
Каптерев А.И. Возможности использования цифровых персонализированных сервисов в библиотеках. Библиотековедение. 2025;74(1):25-36. https://doi.org/10.25281/0869-608X-2025-74-1-25-36
For citation:
Kapterev A.I. Kapterev A.I. How Digital Personalized Services Can Be Used in Libraries. Bibliotekovedenie [Russian Journal of Library Science]. 2025;74(1):25-36. (In Russ.) https://doi.org/10.25281/0869-608X-2025-74-1-25-36