احصائيات 2018

الابحاث المستلمة: 73

الابحاث المقبولة: 32

الابحاث المرفوضة: 21

قيد التحكيم: 20

الدراسات المنشورة: 31

العروض المنشورة: 7

البحوث الجارية: 3

Print E-mail
العدد 19، يونيو 2009

نحو رؤية جديدة لإدارة المكتبات باستخدام تقنية التنقيب عن البيانات (Data Mining)

 

 

وسام محمود أحمد درويش

باحثة بمرحلة الدكتوراه، قسم المكتبات والمعلومات

كلية الآداب – جامعة القاهرة

This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it

 

الاستشهاد المرجعي

وسام محمود أحمد درويش. نحو رؤية جديدة لإدارة المكتبات باستخدام تقنية التنقيب عن البيانات .- cybrarians journal  .- ع 19 (يونيو 2009) .- تاريخ الاتاحة >أكتب هنا تاريخ الاطلاع على البحث<.- متاح في: >أكتب هنا رابط الصفحة الحالية<

 


 

تمهيد:

 

حتى يمكن لأى عمل أن يقدم المطلوب منه لابد ومن تخطيطه وإدارته بشكل سليم، فالإدارة في مجملها (علم – مهارة – موهبة – إدراك – ذكاء – خبرة – رؤية مستقبلية)، والمكتبات مثلها كأي مؤسسة كَبر أو صَغِر حجمها لابد وأن تخضع لهيكل وظيفي ينظم ويخطط الوظائف داخل المكتبة، إضافة لذلك تخضع المكتبة لهيكل وظيفي آخر يحدد موقعها داخل الكيان الأكبرالذي تندرج تحتهوهكذا .

 

ويعتبر أي موظف داخل المكتبة هو مسئول إدارى في إطار وظيفته وتخصصه والعمل والخدمة التي يقدمها، فمع وجود العلم والخبرة التي تتولد بالممارسة يستطيع الموظف أن يتقن عمله ويديره على خير وجه.

 

وإذا ذهبنا إلى نطاق أكبر على مستوى رؤساء الأقسام ومديري الإدارات والمديري العموم؛ يتطلب العمل الإداري رؤية أوسع لكل مسئول من حيث الأفراد وتنظيم العمل بينهم وتوزيعهم على المجموعات والخدمات سواء التقليدية وغيـر التقليدية، فالتخطيط الواعي- ومعرفة ما لديٌ من إمكانات مادبة وبشرية- ومقتنيات - وما يحتاجه المستفيدون الفعليون والمحتملون- وتوقعات المستقبل ، هذه هي الرؤية السليمة للإدارة.

 

ومن هذا المنطلق، كان لابد من التفكير في وجود آليات حديثة تساعد متخذو القرار في الحصول على رؤيات وتوقعات جديدة للمستقبل.

 

  • تحديات الإدارة الحديثة في المكتبات:

 

توالدت الآن الكثير من العوائق والتحديات التي تقف حائل بين المسئولين في المكتبات

وبين رغباتهم في تقديم أقصى استفادة ممكنة من المكتبة ، وكثير من هذه العوائق ليست بالجديدة؛ ولكن مع التقدم التكنولوجي وانفتاح الثقافات أصبحت هذه العوائق تأخذ أشكال أخرى هذا من جهة، ومن جهة أخرى أصبح أسلوب المعالجة هو الآخر مختلف وبرؤيات جديدة وفق الآليات العصرية الحديثة وتقنيات الجيل الثالث، ويذكر على سبيل المثال وليس الحصر بعض من هذه التحديات الحديثة و التي أخذت أشكال وتوجهات أخرى (14):

 

  • العامـلون، وهم العمود الفقري للمكتبة ولأي مؤسسة، ومن التحديات الحديثة التي يواجهها المسئولون فيما يتعلق بالعاملين أنه على الرغم من تخرج العديد من المتخصصين في مجال المكتبات والمعلومات في الآونة الأخيرة إلا أنه يفتقد البعض منهم القدرة على الإطلاع ومواكبة أحدث التطورات في التخصص وعلاقته بالتخصصات الاخرى ومن هـذه التطورات على سبيل المثال تقنيات Web2وتقنيات الجيل الثالث، وكيفية الاستفادة منها في تقديم أفضل الخدمات والعمليات والأنشطة داخل المكتبة، فالتحدي الجديد هو ليس وجود متخصصين ولكن مدى كفاءة وتطور هؤلاء المتخصصين مع تحديات العصر.

 

  • المقتنيـات، من أهم المشكلات والتحديات التي يواجهها المسئولون تجاه المقتنيات هي التعدد والتشعب  في أكثر من جانب يذكر منها ]أشكالها – انواعها – لغاتها – أساليب الإتاحة – حقوق ملكيتها الفكرية والمادية[  هذا مما يجعل الأمر أكثر تعقيداً في الوقت الحالي من حيث الإختيار والتقييم.

 

  • الخدمـات، إن عائق تطوير الخدمات سواء الموجودة بالفعل داخل المكتبة أو الخدمات المستحدثة من الأمور التي تأخذ أكثر من جانب يأتي منها الجوانب المادية والبشرية المتاحة بالمكتبة ونوعية المستفيدين منها وأشكاليات المقتنيات بظروفها المختلفة كل ذلك وأكثر يجب أن يضعه المسئولون أمامهم فيما يتعلق بالخدمات والأنشطة، هذا من جانب ومن جانب آخر يجب استخدام أحدث الأساليب في عملية التقيم والإختيار وإعداد دراسات جيدة حول مدى أهمية هذه الخدمات وجدوتها.

 

ومما سبق ذكره، يتضح لنا أنه لا بد من وجود آليات جديدة تساعد هؤلاء المسئولين على الوقوف على القرارات السليمة، وقد كان للأنظمة الآلية المتكاملة دور لابأس به تجاه هذا الصدد ولكن مع وجود الكثير من التطورات على مختلف الجوانب أصبح دور هذه الأنظمة لم يفي بالغرض بعض الشئ وتطلب الأمر وجود أنظمة أكثر ذكاءاً للحصول على معلومات أكثر دقة وتحليلاً وترابطاً تفيد المسئولين ومتخدي القرار.

 

لماذا التنقيب عن البيانات Data Mining ؟

 

        يعد استخدام الآليات الحديثة وتطبيقاتها في مجال المكتبات والمعلومات من أهم التطورات التي تشهدها الساحة الآن سواء على المستوى الأكاديمي والمستوى العملي ..ومن المعروف أن استخدام المكتبات لعلم الإحصاء ليس بالجديد، فقد تم الاستفاة من كثير من التقنيات الإحصائية في تخصصنا من أجل قياس الآداء وكيفية التوزيع الصحيح لميزانية المكتبة على كافة الأنشطة والخدمات .وتعتمد تقنية التنقيب عن البيانات (Data Mining)موضوعنا الأساسي في هذا المقال على  الأحصاء بشكل أساسي وخاصة في إعداد الخوارزميات من أجل استخراج الأنماط المعرفية المستقبلية، ومن هذا المنطلق ليس بالغريب على تخصص  المكتبات والمعلومـات في اسـتخدام هذه التقنية الحديثة .

 

ويمكن تعريف تقنية التنقيب عن البيانات (Data Mining) بـأنها"تقنية أو آلية لتحليل قواعد البيانات تحـاول إكتشاف الأنماط والعلاقات المفيـدة في مجموعـة من البيانات لم تـكن معروفـة من قبل، ويسـتخدم في هـذا التحليـل الأسـاليب الإحصائيةالمتقدمة وأساليب الذكاء الإصطناعي والشبكات العصبية"(2)

 

وعملية اكتشاف المعرفة تتكون من مجموعة خطوات تبدأ من البيانات المجمعة في شكلها الخام حتى تصل إلى شكل جديد من البيانات، وهذه الخطوات هي (2):

 

1-Data Selection(إختيار البيانات): وفي هذه المرحلة يتم إختيار البيانات التى يتم عليها تحليل من مجموعة البيانات.

 

2-Data Cleaning(تنقية البيانات): تختص هذه العملية بحذف البيانات غير المهمة والمكررة.

 

3-Data Transformation(تحويل البيانات): أى عملية توحيد/إدماج البيانات في أشكال محددة مناسبة حتى تكون مهيئة لعملية التنقيب.

4-Data Mining(التنقيب عن البيانات): وتعد الخطوة الجوهرية حيث يتم استخدام التقنيات الذكية لاستنباط أنماط مفيدة من المعلومات.

 

5-Pattern Evaluation(تقييم الأنماط): أي تحديد الأنماط التى تمثل المعرفة وفق المقاييس المعطاة.

 

6-Knowledge Representation(تمثيل المعرفة): وهي المرحلة الأخيرة حيث يتم اكتشاف المعرفة الجديدة، وفي هذه المرحلة يتم استخدام التقنيات المصورة Visualizationلمساعدة المستفيدين على فهم وتفسير النتائج المستخرجة.

 

ويوضح الشكل رقم (1) المراحل المختلفة لاكتشاف المعرفة، موضحاً مرحلة التنقيب عن البيانات كأحد خطوات عملية اكتشاف المعرفة، ويعد هذا الشكل من أشهر الأشكال المعبرة عن ذلك في أدب الموضوع (6)، (11)، (15) ، (20).

 

 

ومن الجدير بالذكر أن هذه التقنية دخلت مجالات أخرى كثيرة مثل التسويق والإدارة والتربية والإقتصاد والسياسة والعلوم والطب والتراث الإسلامي، واستخدمت في تقديم العديد من الأنماط المعرفية الجديدة من المعلومات والتي كشفت عن جوانب لم تكن معروفة من قبل علاوة على استخدامها في التنبؤ بما يمكن حدوثهمستقبلاًإذا تكررت أو تشابهت مثل هذه البيانات (1)،(16) ، (17).

 

 شكل رقم (1) خطوات عملية إكتشاف المعرفة من قواعد البيانات (KDD)

 

المصدر:Fayyad, Usama, Piatetsky-Shapiro, Gregory, Smyth, Padhraic. From Data Mining to knowledge Discovery in Databases.-AI Magazine.-(Fall 1996).- pp:37-54.                                                                                                                     

 

وفيما يتعلق باستفادة مجال المكتبات والمعلومات لهذه التقنية، فقد تم بالفعل استخدام هذه التقنية مع تخصننا فيما يتعرف بـData Mining in Libraries، وقداستخدم مصطلح (Data Mining) في مجال المكتبات والمعلومات للمرة الأولى عام 1998، ونظراً لما حدث من التباس عند الاسترجاع من جانب الباحثين في مجال المكتبات حيث كانت نتائج البحث تسترجع المؤلفات عن مكتبات البرمجيات المتعلقة بالتنقيب عن البيانات Software Libraries for Data Mining، وليس التنقيب عن البيانات للمكتبات Data Mining for Library Data  أو Data Mining for Libraries، لذلك صك مصطلح آخر لفض هذا الالتباس عام 2003  مصطلح "التنقيب الببليوجرافي: Bibliomining" الذي يعني بتطبيق الأدوات الإحصائية وأدوات التعرف على الأنماط في كم كبير من البيانات المرتبطة بنظم المكتبات من أجل المساعدة في اتخاذ القرارات، أو تبرير الخدمات المقدمة وتطويرها خاصة في المكتبات الرقمية، وبمعنى آخر فإن التنقيب الببليوجرافي Bibliomininigعبارة عن إعادة رؤية للبيانات من منظور مختلف لتحقيق قيمة مضافة" وقد ارتبط مصطلح Miningبالعديد من المصطلحات الأخرى في مجال المكتبات مثل Web mining، Knowledge Mining ،  Citation Mining، Text Miningإلخ(2)، (3)، (4)، (5)، (10)، (12)، (14)، (19).

 

ويوضح الشكل رقم (2) نموذج لخطوات عملية التنقيب عن البيانات في مجال المكتبات (Bibliomining)(18).

 

 

 شكل رقم (2) خطوات عملية التنقيب عن البيانات في مجال المكتبات (Bibliomining)

 

المصدر:SHIEH, JIANN-CHERNG. THE INTEGRATION SYSTEM FOR LIBRARIANS’ BIBLIOMINING, Asia-Pacific Conference on Library & Information Education & Practice, 2009                                                                                             

       

        علاوة على ذلك قد برزت في السنوات الأخيرة الكثير من الدراسات الحديثة التى اهتمت باستخدام هذه الأداة في علم المكتبات والمعلومات و مدى أهميتها وفاعليتها، ويذكر  في ذلك الكثير من الدراسات والمشروعات التي أعدتها منظمة OCLCفي هذا الصدد ويمكن الدخول على الرابط التالي للتعرف على هذه الأنشطة المختلفة :

http://www.oclc.org/research/projects/mining/default.htm

 

ويهتم الجزء التالي من هذه المقالة؛ بتوضيح الفوائد التي يمكن الحصول عليها من اسـتخدام تقنية التنقيب عن البيانات (Data Mining) في تقديم أوجـه جديدة تمكننا من الاستفادة منها في إدارة المكتبات ومراكز المعلومات بنظرة مختلفـة لمـوارد وأنشطة المكتبة، وهذه المجموعة من الفوائد على سبيل المثال وليس الحصر:

  

1- إدارة مقتنيـات المكتبـة:

    فمن خلال استخدام تقنية التنقيب عن البيانات يمكن للمكتبة إدارة مقتنياتها بشكل جديد في أكثر من جانب يذكر منها(5)، (12):

 

معرفة الثغـرات في مقتنيـات المكتبـة، حيث من خلال اسـتخدام خوارزميات التنقـيب عن البيانات يمكن الحصول على أنماط معرفيـة جديدة ودقيقـة لم تكـن معروفـة من قبل؛  تبين لنا أوجـه القصـور في المقتنيات وأوجـه الزيادة، مما يصبح أمام متخـذي القرار الفرصـة في تقييم مقتنياتهـم في أكثر من جهـة، وهذا يسـاعد أيضا في فتـح الباب أمام المكتبة للمشـاركة في المصـادر مع المكتبات الأخـرى لسـد هذه الفجوات لديها ولمسـاعدة المكتبات الأخرى في مشاركتها في الجوانب الأخرى التي تم تغطيها بشكل جيد.

 

  • إعادة تقسـيم مجموعات المكتبـة وتكاملهـا، يسـاعد ذلك متخـذي القـرار في الحد من تكرار المقتنيـات ويحدث ذلك على مسـتوى الموضوع الواحـد و/أوالموضـوعات الشـبيه وذات الصلـة؛ فمن خـلال التحليل الدقيـق والذكـي لمقتنيات المكتبـة وباسـتخدام الآليات المختلفة للتنقيب عن البيانات يتم استنباط أنماط معرفية (تمكن من وجـود علاقات تربط موضوعات ببعضهـا البعض لـم يكـن واضـح من ذي قبـل أمـام المسئولين ومتخـذي القـرار بوجود مثل هذه العلاقـات بينهـم)، ومن هنا تحدث التكاملية بين الموضوعات والمقتنيـات؛ فبدلاً من شـراء مقتنيات جديدة لموضـوع ما يتم اسـتبدال ذلك بوضع رؤى وتقسـيمات جديدة لمقتنيات موجـودة بالفعل من الممكـن أن يتم الاسـتفادة منها وتقديمها  للمستفيدين في هذا الموضوع.

 

2- قواعد بيانات خاصة بالمستفيدين:

      من المعروف أنه يتوافر لدى المكتبة العديد من المعلومات التي تتعلق بالمستفيدن، وتعد دراسات سلوك المسـتفيدين تجاه مجموعات المكتبة سـواء في البيئة التقليدية أو بيئة الشبكات الرقمية، من المعلومات القيمة لتطويرات مبتكرة في كيفية عرض وإتاحة المعلومات بالشكل الذي قد يرغبه المستفيدين، ومن هذه المعلومات الدراسات الاسـتقصاءيه، وبيانات الإعارة، ومرات الولوج الى غير ذلك من المصادر، ولا سيما إذا تم وضع كل هذه البيانات في قاعدة بيانات واحدة واستخدم فيها آليات التنقيب عن البيانات وتم ربطها مع مقتنيات وأنشطة وخدمات المكتبة ، يصبح أمام المسئولين مادة خصبة يمن من خلالها استخراج معلومات تفيدهو في كافة الأوجة بالمكتبة(21).

 

3-  تنمية الموارد البشرية:

      يوجد بالمكتبة موارد بشـرية متخصصـة وغير متخصصـة، ويمكن تقسـيم العامليـن غير المتخصصين لأكثـر من تخصص، وبالتاليي يصبج هناك العديد من التخصصات والمؤهلات والدرجات العلمية داخل المكتبة الواحدة، ومع زيادة أعداد العاملين يزداد الأمر صعوبة أمام المسئولين ومتخذي القرار في الإلمام بجميع جوانبهم المختلفة. ولكن في حالة توافـر قاعـدة بيانـات واحـدة تشـتمل على كافة بيانات العاملين بالمكتبة من حيث ( أنواعهم – حالاتهم الاجتماعية – مسكنهم – تخصصاتهم – مؤهلاتهم – هواياتهم – ظروفهم الاقتصادية – خبراتهمإلى غير ذلك من بيانات يمكن تجميعها عن العاملين) مستخدمة في ذلك آليات التنقيب عن البيانات، يمكننا استخراج علاقـات ورابط قويـة بين هذه البيانات واسـتنباط أنمـاط معرفيـة ومعلوماتية تربـط كـل ذلـك ببعضه البعـض، وهذه المعلومات الجديدة لم يكن من الواضح اكتشافها أو الحصول عليها إلا من خلال قاعدة التنقيب عن البيانات، مما تسنح الفرصة أمام المسـئولين ومتخـذي القرار من اكتشاف الموارد البشرية المتاحة لديهم  بصورة جديدة ومبتكرة تساعدهم في إعادة توزيعهم داخل الأقسام والأنشطة المختلفة في المكتبة ــ ليس فقط وفق تخصصاتهم ولكن  وفق الأنماط المعرفية الذكية المكتشفة ــ مما يساعد كل من المكتبة وعامليها على حد السواء (14).

 

4- خدمات المعلومات المتاحة بالمكتبة:

      مما سـبق ذكره من حيث إعادة تقسيم المقتنيات وتكاملها وتنمية الموارد البشرية المتاحة بالمكتبة وحُسـن توزيعها ودراسات سلوك المستفيدين، يصبح أمام المسئولين الرؤية الواضحة لكيفية تقييم الخدمات المقدمة ومدى جـدواها وعلاوة على ذلك التخطيط الصحيح لتقديم خدمات جديدة (5)، (12).

 

5-اوجه صرف الميزانية:  

      فمن الطبيعـي بعد إعادة الهيكلة الجديدة لإدارة المكتبة بمسـاعدة آليـات هذه التقنية الحديثة، يصبح هناك بعض الترشـيد في أوجه صرف الميزانية وتوفيرها لجوانب جديدة كان من الممكن عدم التفكير فيها مع قصور الميزانية لتغطيتها(5).

 

قائمة المراجع:

 أولاً : المراجع العربية:

 1- حسن مظفر الرزو .التنقيب المعلومـاتي: على موارد المعرفــة الإســلامية.- أحوال المعرفة.- س (13)، (إبريل، 2008) .

 2- وسـام محمود أحمد درويش .اسـتخدام تقنية التنقيب عن البيانات (Data Mining) في تطوير المكتبـات الرقميـة العربية: دراسة تجريبية.- مخطـط لنيل درجة الدكتوراه.- قسـم المكتبات والوثائق والمعلومات، كلية الآداب، جامعة القاهرة.2008.

 

ثانياً: المراجع الأجنبية:

 

3- Bovaneriee, K.- Is Data Mining Right for your Library. Computers in Libraries.-Vol(18) No.1 (Nov/Dec,, 1998).- pp:28-31

 

4-Chen, Chia Chen, Chen, An Pin. Using Data Mining Technology to Provide a Recommendation Service in the Digital Library.- The Electronic Library.-Vol(25) No.6 (2007).- pp:711-724

 

5-Cohen, Daniel J.From Babel to knowledge: data mining large digital collections.-D-Lib Magazine.-Vol(12), No.3 (2006)

6-Developing Digital Libraries Using Data Warehousing and Data      Mining.-(Jul., 2004).- Avaliable at  Cited in:20/5/2008

 

7-Fayyad, Usama, Piatetsky-Shapiro, Gregory, Smyth, Padhraic.From Data Mining to knowledge Discovery in Databases.-AI Magazine.-(Fall 1996).- pp:37-54

 

8-Jansen, Bernard J.-Making Sense of Data: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining.-Information Processing and Management.-Vol(44), No.2 (2008).- pp:978-979

 

9-Kaliammal, A., Thamaraiselvi, G. Data Mining: Concepts and Techniques.- SRELS Journal of Information Management.-Vol(41), No.4  (Dec., 2004).- pp:339-348

 

10-Kim, Hyunki, Developing Semantic Digital Libraries Using Data Mining Techniques .-Thesis ( Ph.D.).- University of Florida-2005.  

 

11- Larose, Daniel T. Discovering Knowledge in Data: an Introduction to Data Mining.-West Sussex: John Wiley & Sons Inc., 2004.-222 pp

 

12-Lavoie, Brian, Dempsey, Lorcan, Connaway, Lynn Silipigni. Making Data Working Harder.- Library Journal.-Vol(131), No.10 (Jan., 2006).- pp:40-42.

 

13-Liu, Peng. Information Processing and Management.-Journal of Enterprise Information Management.-Vol(21), No.1 (2008).- pp:81-92

 

14-Nicholson, Scott. The Basis for Bibliomining: Frameworks for Bringing Together Usage-Based Data Mining and Bibliometrics through Data Warehousing in Digital library Services.- Information Processing & Management.-Vol(42), No.3 (May, 2006).- pp: 785-804

 

15-Raghavan, V.V, Deogun, J.S., Sever, H.-Introduction: Knowledge Discovery and Data Mining.- Journal of the American Society for Information Science.-Vol.49, No.5 (Apr., 1998).- pp:397-402                          

 

 

16-Ranian, Jayanthi, Malik, Kamna. Effective Educational Process: A Data Mining Approach.- VINE: The Journal of Information and Knowledge Management Systems.-Vol(37), No.4 (2007).- pp:502-515

 

 

17-Rupnik, Rok, Kukar, Matjaz. Decision support system to support

decision processes with data mining..-Journal of Information and Organizational Sciences.-Vol(31), No.1 (2007).- pp:217-232

 

18- Shieh, Jiann Cherng, . The  Integration   System  for  Librarians’ Bibliomining, Asia-Pacific Conference on Library & Information Education & Practice, 2009                                                                                            

19-Shieh, Jiann Cherng, Lin, Yung Shun. Bibliomining User Behaviors in the Library .- Journal of Educational Media and Library Sciences.-Vol(44) No.1 (Fall, 2006).- pp:35-60

 

20-Two Crows Corporation. Introduction to Data Mining and Knowledge Discovery.-Third ed.- Maryland: Two Crows Corporation, 2005.-36 pp.-Available at:

 

21-Whittle, Martin. Data mining of search engine logs.-Journal of the American Society for Information Science and Technology.-Vol(58), No.14 (2007).- pp:2382-2400