Vai trò của việc phân tích hành vi thông tin của người dùng tin trong môi trường dữ liệu lớn

VAI TRÒ CỦA VIỆC PHÂN TÍCH HÀNH VI THÔNG TIN 
CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TRONG MÔI TRƯỜNG DỮ LIỆU LỚN
Bùi Thị Thanh Diệu1*
Tóm tắt: Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ dữ liệu lớn, trí 
tuệ nhân tạo và vạn vật kết nối đã đem đến nhiều thay đổi trong 
cách thức tiếp cận nguồn tin và phục vụ thông tin tại các thư viện. 
Tăng cường khả năng nhận biết nhu cầu tin của người dùng tin 
thông qua việc phân tích HVTT trong môi trường dữ liệu lớn là vô 
cùng quan trọng để cải tiến chất lượng phục vụ thông tin tại các 
thư viện. Vì vậy, bài viết giới thiệu định nghĩa về hành vi thông tin, 
giải thích sự cần thiết và vai trò của phân tích hành vi thông tin của 
người dùng tin trong môi trường dữ liệu lớn. Trên cơ sở đó, bài viết 
đề xuất kế hoạch phân tích hành vi thông tin của người dùng tin 
trong môi trường dữ liệu lớn tại các thư viện ở Việt Nam.
Từ khóa: Hành vi thông tin; Phân tích hành vi thông tin; Dữ liệu 
lớn; Người dùng tin; Nhu cầu tin; Thông tin – thư viện.
MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây, sự phát triển của công nghệ thông tin, 
sự kết nối của mạng viễn thông toàn cầu và công nghệ lưu trữ điện 
toán đám mây đã thúc đẩy nhanh quá trình sản xuất dữ liệu lớn dẫn 
tới khối lượng dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu điện tử tại các thư viện không 
ngừng gia tăng. Theo đó, dữ liệu hành vi thông tin (HVTT) có cấu 
trúc và phi cấu trúc cũng tăng trưởng không ngừng khiến lý thuyết về 
HVTT và nghiên cứu phân tích HVTT trở nên đặc biệt quan trọng. Vì 
thế phân tích HVTT của người dùng tin thông qua dữ liệu lớn đang là 
∗ Tiến sĩ, Trường Đại học Khánh Hòa.
490
PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH TRUNG TÂM TRI THỨC SỐ CHO CÁC THƯ VIỆN VIỆT NAM
bài toán đầy thách thức cho các thư viện trong bối cảnh xã hội thông 
tin. Thông qua việc phân tích những dữ liệu HVTT, thư viện có thể 
phân tích, khai thác sâu về nhu cầu, ý định và tâm lý của người dùng 
tiềm năng, đồng thời đưa ra những sản phẩm, dịch vụ thông tin dự 
kiến có giá trị, cung cấp “đúng” và “trúng” nhu cầu tin của người dùng 
tin. Rõ ràng phân tích HVTT trong môi trường dữ liệu lớn đóng một 
vai trò quan trọng, định hướng sự phát triển của các thư viện trong 
tương lai. Chính vì vậy, bài viết này xem xét vai trò của việc phân tích 
HVTT của người dùng tin trong môi trường dữ liệu lớn một cách hệ 
thống và đề xuất xây dựng kế hoạch chiến lược phân tích HVTT trong 
các thư viện ở 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"
"Hành vi thông tin" là thuật ngữ dùng để mô tả cách thức con 
người tương tác với thông tin, từ cách con người tìm kiếm, khai thác, 
chọn lọc, sử dụng, chia sẻ và tái tạo thông tin. HVTT là toàn bộ hành 
vi con người liên quan đến thông tin, bao gồm hành vi thụ động và vô 
ý như ngẫu nhiên gặp thông tin, cũng như hành vi có mục đích mà 
không liên quan đến tìm kiếm, như chủ động tránh thông tin [1]. Như 
vậy, HVTT là một thuật ngữ với nghĩa rộng bao trùm các khía cạnh 
khác nhau của hành vi con người liên quan đến thông tin. Có thể hiểu 
HVTT đề cập đến một loạt hoạt động của người dùng tin như: nhấp, 
tìm kiếm, duyệt, sao chép, lưu trữ, nhận xét, phản hồi, trong khi 
truy cập trang Web hoặc sử dụng dịch vụ tìm kiếm thông tin tại thư 
viện, thậm chí bao gồm đánh giá liên quan, đánh giá người tham gia 
và tương tác với bạn bè trong các trang Web của các tổ chức bên ngoài. 
Nghiên cứu HVTT bắt nguồn từ những nghiên cứu ban đầu về 
hành vi người tiêu dùng. Đó là một ngành khoa học liên ngành và 
mới nổi, được phát triển vào những năm 1960. Các nguồn thông tin 
chính để nghiên cứu đến từ kinh tế học, tâm lý học, xã hội học, nhân 
chủng học và trí tuệ nhân tạo. Đồng thời, các công cụ được sử dụng để 
491
VAI TRÒ CỦA VIỆC PHÂN TÍCH HÀNH VI THÔNG TIN CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TRONG MÔI TRƯỜNG DỮ LIỆU LỚN 
nghiên cứu hành vi của người dùng đã phát triển và ngày nay cơ sở 
dữ liệu được đưa vào nghiên cứu hành vi của 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 và thông tin môi trường bên 
ngoài. Trong quá trình phát triển, nhiều mô hình nghiên cứu về hành 
vi người tiêu dùng đã được phát triển, đầu tiên là để phân tích và sau 
đó là để dự đoán hành vi của người tiêu dùng. Kết quả là, khái niệm 
“dữ liệu lớn” (big data) được phát triển và bằng cách áp dụng nó hiện 
nay, các công ty đang cố gắng hiểu và dự đoán hành vi của người tiêu 
dùng của họ.
Cùng với các nghiên cứu về hành vi của người tiêu dùng thì 
nghiên cứu HVTT trong môi trường thư viện được bắt đầu từ rất sớm 
với những công trình nghiên cứu về “tìm kiếm và thu thập thông tin” 
hoặc về “nhu cầu tin và sử dụng thông tin”. Dần dần thuật ngữ nghiên 
cứu việc “tìm tin” hay “hành vi tìm tin” được sử dụng để chỉ tất cả các 
nghiên cứu về sự tương tác của con người với thông tin. Tuy nhiên, sau 
đó một số nhà nghiên cứu nhận thấy rằng thuật ngữ “hành vi tìm  ... ch hàng, giành được lòng 
trung thành của khách hàng và nhận được mức độ quay lại của người 
dùng tin cao hơn.
2.4. Phân tích hành vi thông tin của người dùng tin thông qua dữ liệu lớn giúp thư viện 
xây dựng kế hoạch tiếp thị thông tin hiệu quả 
Hiện nay, yếu tố quan trọng nhất để thu hút người dùng tin tìm 
đến các Website và dịch vụ thông tin của thư viện là thư phải thường 
xuyên có những nguồn tài nguyên thông tin mới, đa dạng và phù hợp 
với nhu cầu sử dụng của người dùng. Bên cạnh đó, thư viện cũng phải 
luôn xây dựng những kế hoạch truyền thông cho các sản phẩm dịch 
vụ thông tin thư viện của mình để người dùng tin biết đến và sử dụng. 
Thông thường, người dùng tin thích những nguồn tin đáng tin cậy và 
dễ dàng truy cập sử dụng một cách miễn phí. Vì vậy, thư viện sẽ phân 
tích HVTT của người dùng tin thông qua nguồn dữ liệu lớn để có thể 
497
VAI TRÒ CỦA VIỆC PHÂN TÍCH HÀNH VI THÔNG TIN CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TRONG MÔI TRƯỜNG DỮ LIỆU LỚN 
phân tích, so sánh các số liệu trong quá khứ, so sánh với các trang cung 
cấp thông tin bên ngoài để đưa đến cho người dùng sự trải nghiệm 
tuyệt vời ngay từ lần đầu. Trên cơ sở đó, thư viện có thể xây dựng các 
chính sách ưu đãi, lên kế hoạch quảng cáo hiệu quả với từng nhóm đối 
tượng người dùng. Đây chính là yếu tố quan trọng quyết định tới sự 
trung thành của người sử dụng các sản phẩm và dịch vụ thư viện trong 
bối cảnh tràn ngập các nguồn tin trong xã hội thông tin hiện nay.
Với những vai trò quan trọng như trên, việc phân tích HVTT 
của người dùng tin trong môi trường dữ liệu lớn tại các thư viện cần 
được xây dựng thành các quy trình, ứng dụng các phương pháp, 
công nghệ giúp thư viện nắm bắt, trích xuất những kiến thức, thông 
tin hữu ích tiềm ẩn trong nguồn dữ liệu về HVTT. Mục đích chính 
của phân tích HVTT là tạo ra cái nhìn chi tiết và chính xác về người 
dùng tin, từ đó thư viện có thể đề xuất ra các sản phẩm, dịch vụ 
thông tin phù hợp, các quyết định chính xác về nội dung thông tin, 
các chiến lược tiếp thị hiệu quả để thu hút người dùng tin và “giữ 
chân” họ lâu dài trước sự cạnh tranh của các tổ chức cung cấp thông 
tin bên ngoài thị trường.
3. ĐỀ XUẤT XÂY DỰNG KẾ HOẠCH PHÂN TÍCH HÀNH VI THÔNG TIN CỦA NGƯỜI 
DÙNG TIN TẠI CÁC THƯ VIỆN Ở VIỆT NAM
Phân tích HVTT của người dùng tin là tâm điểm của cuộc cách 
mạng dữ liệu lớn. Xây dựng kế hoạch phân tích HVTT của người dùng 
tin tại các thư viện cần được tiến hành qua các quy trình sau:
(1) Quy trình thu thập và lưu trữ HVTT của người dùng tin trong 
môi trường dữ liệu lớn.
(2) Quy trình phân tích, trích xuất HVTT của người dùng tin từ dữ 
liệu lớn tiến tới phân khúc người dùng tin.
(3) Quy trình xây dựng chiến dịch marketing và sản phẩm mục 
tiêu hướng tới từng đối tượng người dùng tin thông qua phân tích 
HVTT trong môi trường dữ liệu lớn.
Có thể hiểu cụ thể các quy trình đó như sau:
498
PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH TRUNG TÂM TRI THỨC SỐ CHO CÁC THƯ VIỆN VIỆT NAM
3.1. Quy trình thu thập và lưu trữ HVTT của người dùng tin
Trước khi phân tích HVTT của người dùng tin, trước tiên thư viện 
phải thu thập tất cả dữ liệu do người dùng tạo ra trong quá trình sử 
dụng thư viện và các dữ liệu liên quan khác có thể suy ra nhu cầu của 
người dùng đối với thư viện. Mục đích chính là để dự đoán những gì 
sẽ xảy ra trong tương lai hoặc nhu cầu tiềm năng của người dùng bằng 
cách biết những gì người dùng đã làm trong quá khứ. Sau đó, dữ liệu 
thu thập được phân loại hợp lý, định nghĩa hành vi và đối sánh nhân 
tạo được sử dụng để xây dựng cơ sở dữ liệu lưu trữ dữ liệu HVTT 
người dùng lớn với chức năng lưu trữ hàng loạt, quản lý và truy xuất 
hiệu quả. Trong thời đại dữ liệu lớn, phạm vi thu thập dữ liệu HVTT 
của người dùng tin thường là các gói dữ liệu mạng khổng lồ được tạo 
bởi tất cả người dùng trong vùng phủ sóng của nền tảng, tệp nhật ký 
được tạo bởi máy chủ, thông tin chính của người dùng và thông tin 
môi trường bên ngoài. Thường có hai cách thu thập dữ liệu:
- Truy cập vào các tệp nhật ký máy chủ. Tệp nhật ký máy chủ thư viện 
có thể ghi lại tất cả các yêu cầu được máy chủ Web thu nhận: địa chỉ IP 
của khách hàng, thời gian đăng nhập, thời gian cư trú, trang truy cập, 
loại trình duyệt của người dùng, 
- Việc thu được nhận thức về hành vi của người dùng tin. Nhận thức 
hành vi của người dùng liên quan đến sự tương tác giữa con người với 
con người, con người và công nghệ tương tác với nhau trên nhiều khía 
cạnh, những yếu tố này ảnh hưởng đến nhu cầu dịch vụ và nhận thức 
hành vi của người dùng. Nó có thể được chia thành bốn cấp độ: nhận 
thức về tư thế cơ thể cá nhân, hành động và hành vi cảm xúc khác; nhận 
thức về hành vi của quỹ đạo trong một chiều thời gian và chiều không 
gian nhất định để định vị chính xác không gian - thời gian; nhận thức 
về hành vi học tập, nghiên cứu khoa học, công việc và cuộc sống trong 
không gian vật chất và không gian ảo nhất định; nhận thức hành vi xã 
hội của mạng kết hợp với trạng thái tình huống của người dùng.
Hiện tại, việc thu thập dữ liệu HVTT của người dùng tin chủ yếu 
được lấy từ việc nhấp chuột, duyệt, tìm kiếm và tải xuống máy tính hoặc 
499
VAI TRÒ CỦA VIỆC PHÂN TÍCH HÀNH VI THÔNG TIN CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TRONG MÔI TRƯỜNG DỮ LIỆU LỚN 
thiết bị đầu cuối di động. Với việc các thiết bị công nghệ thông minh và 
cảm biến ngày càng tiếp xúc gần với cơ thể con người, nhận thức hành vi 
của người dùng sẽ phong phú và có chiều sâu hơn. Việc tích hợp nhiều 
dữ liệu trong lớp dữ liệu, lớp tính năng hoặc lớp quyết định được thực 
hiện bằng công nghệ tương tác ba yếu tố, đó là toàn thời gian và không 
gian và đa kênh, để những người dùng riêng lẻ là trung tâm của các dữ 
liệu khác nhau bổ sung cho nhau và hoàn thiện liên tục, tăng độ tin cậy 
và uy tín của việc thu thập dữ liệu HVTT của người dùng tin.
3.2. Quy trình phân tích, trích xuất hành vi thông tin của người dùng tin
Cái gọi là phương pháp phân tích quỹ đạo hành vi của người 
dùng, đề cập đến một loạt theo dõi HVTT mà người dùng tin để lại khi 
sử dụng các sản phẩm, dịch vụ của thư viện, theo dõi này về cơ bản 
phản ánh nhu cầu cốt lõi của người dùng. Trong thời đại của dữ liệu 
lớn, thư viện chủ yếu thông qua các quy tắc và phân tích đặc điểm lưu 
thông của người dùng trên trang Web và phần mềm quản trị, để tìm 
chế độ đường dẫn truy cập thường xuyên, tinh chỉnh đường dẫn chính 
của các nhóm người dùng cụ thể, dự đoán nhu cầu của người dùng, để 
mô tả các tính năng duyệt nhóm cụ thể, để cung cấp dữ liệu đầu tay 
cho việc tối ưu hóa trang Web thư viện và điều chỉnh dịch vụ tri thức. 
Ví dụ: trong dữ liệu hành vi nhật ký của trang Web thư viện, thư viện 
phân tách theo dõi hành vi của người dùng phù hợp với nhấp chuột, 
duyệt, tải lên, tải xuống, đăng ký, chú thích, tin nhắn, cung cấp tài 
liệu, và sau đó phân loại người dùng tin (được chia thành danh mục 
duyệt, danh mục tương tác,). 
Dựa trên phân tích thống kê về quỹ đạo HVTT cơ bản, chúng ta 
có thể nhận được tổng dữ liệu của từng loại hành vi và tổng dữ liệu 
liên quan về HVTT của người dùng tin. Những tổng hợp dữ liệu về 
HVTT của người dùng tin được trích xuất ra sẽ trả lời cho các câu hỏi: 
Lý do người dùng tin sử dụng thư viện, tần suất sử dụng thư viện? thời 
điểm sử dụng thư viện, khối lượng thông tin người dùng tin tiếp cận 
được, thời gian quay trở lại sử dụng thư viện, Kết quả của các phân 
tích HVTT này sẽ giúp thư viện phát hiện ra dữ liệu tâm lý (tính cách) 
500
PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH TRUNG TÂM TRI THỨC SỐ CHO CÁC THƯ VIỆN VIỆT NAM
của người dùng tin như: yêu thích, hài lòng, thận trọng, tin tưởng, tẩy 
chay, Những dữ liệu về tâm lý của người sử dụng thông tin sẽ là thông 
tin cần thiết để thư viện phát triển các hoạt động tiếp thị, ví dụ quảng 
cáo đánh vào tâm lý sử dụng thư viện, đặc biệt là cơ sở để thư viện có thể 
tìm hiểu sâu hơn về nhu cầu, mong muốn bên trong của người sử dụng.
Trong môi trường dữ liệu lớn, chỉ cần nắm bắt được nhu cầu và 
tâm lý của người sử dụng thì thư viện mới thực sự phát triển bền vững 
và có sức sống mới. Do đó, trong phân tích HVTT, thư viện cần phân 
tích sâu hơn thông qua việc nghiên cứu các đặc điểm của những người 
dùng tin tích cực nhất, chẳng hạn như các thuộc tính cơ bản, thói quen 
lướt Web của người dùng, nền tảng học vấn, hướng nghiên cứu, hành 
vi của người dùng trang Web, thư viện phân tích đặc điểm nhóm của 
người dùng tích cực trang Web, để cung cấp dữ liệu quan trọng nhằm 
tối ưu hóa các dịch vụ thư viện.
3.3. Quy trình xây dựng chiến dịch marketing và sản phẩm mục tiêu hướng tới từng 
đối tượng người dùng tin 
Để xây dựng các chiến lược tiếp thị nhắm trúng khách hàng mục 
tiêu, thư viện cần phải phân khúc nhóm đối tượng người dùng tin. Sử 
dụng các thông tin mô tả về đặc điểm HVTT của từng nhóm đối tượng 
người dùng một cách hợp lý để đề xuất các quyết định phát triển. Để 
làm được điều này trong môi trường dữ liệu lớn, trước hết thư viện cần 
thu thập và phân tích dữ liệu nhân khẩu học (demographic analysis) 
như: độ tuổi, giới tính, trình độ, nghề nghiệp, của người dùng tin. 
Sau khi thu thập và phân tích các dữ liệu nhân khẩu học thì có thể 
tiến hành phân khúc người dùng tin thành các nhóm khác nhau theo 
từng đặc điểm nhân khẩu học, ví dụ: nhóm người dùng tin là sinh 
viên, nhóm người dùng tin là giảng viên, nhóm người dùng tin là nhà 
nghiên cứu, Bước cuối cùng là xác định các chiến dịch marketing, 
chiến lược sản phẩm, dịch vụ thông tin nhắm mục tiêu chính xác đến 
từng nhóm người dùng tin, sau đó kiểm tra xem thông tin đã thoả mãn 
từng nhóm người dùng tin thế nào? Nếu người dùng tin không hài 
lòng thì cần đưa ra giải pháp gì? Ví dụ thu thập, phân tích dữ liệu về 
501
VAI TRÒ CỦA VIỆC PHÂN TÍCH HÀNH VI THÔNG TIN CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TRONG MÔI TRƯỜNG DỮ LIỆU LỚN 
lượt truy cập trang Web, fanpage thư viện của người dùng tin sau khi 
giao dịch lần đầu để tìm hiểu khả năng họ có quay lại tìm kiếm thông 
tin nữa hay không. Quy trình này đóng một vai trò hết sức quan trọng 
bởi nếu không có chiến lược tiếp thị thông tin hiệu quả thư viện sẽ mất 
đi người dùng tin và cơ hội truyền thông, quảng bá hình ảnh của thư 
viện thông qua các chia sẻ của người dùng tin sẽ không được tạo lập. 
Nếu quy trình này làm tốt, thư viện sẽ xác định được kênh nào tiếp 
thị, truyền thông thu hút người dùng nhất; nhóm người dùng tin nào 
đánh giá tốt nhất về giá trị và hiệu quả sử dụng thư viện; những tính 
năng nào của sản phẩm, dịch vụ thư viện đem đến trải nghiệm cho 
người dùng tin một cách tốt nhất; người dùng tin có trung thành với 
các dịch vụ mà thư viện cung cấp hay không, 
Trong phân tích HVTT thông qua dữ liệu lớn, thư viện có thể nhận 
ra mối liên hệ kiến thức về thói quen sử dụng của người dùng và thói 
quen của người dùng khác; mối quan hệ giữa thói quen đọc của người 
dùng và thói quen sử dụng mạng hoặc các thuộc tính tự nhiên của người 
dùng như tuổi, giới tính, nghề nghiệp và thói quen sử dụng mạng đã 
được phân tích liên kết. Ví dụ, thông qua phân tích liên kết kiến thức về 
dữ liệu hành vi đọc tiềm ẩn của độc giả (nhu cầu đọc, điểm hấp dẫn đọc, 
mức độ liên quan đến hành vi đọc, v.v.), thư viện có thể tìm ra mối quan hệ 
giữa các hành vi khác nhau của độc giả trong thời gian thực và thói quen 
đọc của độc giả và các yêu cầu dịch vụ. Dữ liệu này có tầm quan trọng lớn 
đối với sự phát triển của các dịch vụ cá nhân hóa và chính xác trong các 
thư viện. Điều này được gọi là phân tích liên kết tri thức là khám phá mức 
độ liên quan hoặc mối tương quan tồn tại trong một số lượng lớn các tập 
dữ liệu từ dữ liệu khổng lồ mô tả các quy tắc và mẫu của sự xuất hiện đồng 
thời của các thuộc tính nhất định trong một sự vật.
KẾT LUẬN
Thư viện luôn là trung tâm của việc ứng dụng công nghệ mới và thời 
đại dữ liệu lớn cũng không ngoại lệ. Là trung tâm cung cấp thông tin tư 
liệu và nguồn dữ liệu, các thư viện phải đối mặt với áp lực của những thay 
đổi bên trong và bên ngoài. Các thư viện phải thích ứng với yêu cầu của 
502
PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH TRUNG TÂM TRI THỨC SỐ CHO CÁC THƯ VIỆN VIỆT NAM
người dùng và cải thiện khả năng cung cấp nội dung, tính dễ sử dụng và 
khả năng đáp ứng của các sản phẩm, dịch vụ. Các nghiên cứu phản ánh 
rằng sau năm 2017, kỹ thuật phân tích dữ liệu HVTT sẽ là nhu cầu cạnh 
tranh cần thiết, vì vậy các thư viện cần bắt đầu thích ứng với xu hướng để 
tồn tại trong thị trường năng động và số hóa. Phân tích HVTT trên nền 
tảng dữ liệu lớn là một phương pháp phân tích dữ liệu được nghiên cứu 
và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực có ứng dụng nền tảng công nghệ thông 
tin và truyền thông xã hội. Hay nói cách khác dữ liệu lớn là công cụ hoàn 
hảo để nghiên cứu HVTT của người dùng tin trong thời đại số. Tuy nhiên, 
kỷ nguyên dữ liệu lớn đã dẫn đến những thách thức mới cho quá trình 
phân tích dữ liệu HVTT tại các thư viện số. Phân tích HVTT trên nền tảng 
dữ liệu lớn đòi hỏi đầu tư lớn về mặt công nghệ khiến chi phí áp dụng 
công nghệ phân tích dữ liệu lớn không phù hợp với nhiều thư viện vừa 
và nhỏ. Hơn nữa các quy trình phân tích HVTT trong môi trường dữ liệu 
lớn cũng đặt ra những yêu cầu cao về trình độ đội ngũ cán bộ thư viện, sự 
am hiểu về các ứng dụng phân tích dữ liệu, khả năng hoạch định và xây 
dựng chiến lược tiếp thị nội dung, bài toán này đòi hỏi các thư viện cần 
có sự chuẩn bị kỹ lưỡng để có thể triển khai hiệu quả quá trình phân tích 
HVTT trong môi trường dữ liệu lớn, đáp ứng tốt hơn những yêu cầu tin 
ngày càng cao của 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 cơ hội từ 
dữ liệu? trường hợp Amazon. Truy cập tại: https://user-cdn.uef.edu.vn/
newsimg/tap-chi-uef/2019-05-06-46/9.pdf.
5. Fan, W., Li, C., Zhang, X. (2012), What kind of Big Data Do Libraries 
Need? Library Magazine, 2012 (11):63-68, 77.
503
VAI TRÒ CỦA VIỆC PHÂN TÍCH HÀNH VI THÔNG TIN CỦA NGƯỜI DÙNG TIN TRONG MÔI TRƯỜNG DỮ LIỆU LỚN 
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 và 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.
9. Ying, X., Sun, J. (2014), Research on Users’ Retrieval Behavior Based on 
Big Data, Journal of Intelligence, (2):140-143, 176.