Discovery vs Discoverability

在最新一期 Library Technology Newsletter 有一篇題名為「Discoverability of Library Collections」的文章^[1]，作者 Marshall Breeding 闡述了圖書館自動化系統 Discoverability 的現況。圖書館自動化系統廠商持續改善館藏目錄查詢介面，透過簡單的 Search Box 便能檢索所有資料類型的館藏資料及全文，這是所謂的 Discovery。

但這也只能服務到會來圖書館網站查詢的讀者，然而眾所皆知，大多數人找資料習慣先在 Google 等搜尋引擎查找，如何讓館藏資料在搜尋引擎也能被找得到，就是 Discoverability 的議題了。其實這議題也不是現在才有，以前就有人覺得不需將 OPAC 或 WebPAC 升級到資源探索系統，主該透過 Google 及 Google Scholar 來檢索就好了。此文整理目前主要圖書館自動化系統廠商 Discovery 與 Discoverability 的情況，可惜沒有Alma。

圖片來源：Library Technology Newsletter^[1]

雖然搜尋引擎的爬蟲(Crawler) 會不定時主動造訪圖書館網站，但被造訪方多屬於被動，除無法決定多久造訪一次外，也有可能因網頁技術的關係影響能被撈回資料的多寡。上表中雖沒有Alma，但據我所知，Alma 提供了「Publish Primo VE records to Google」功能。

這篇文章再次讓我想起在評估系統時，SirsiDynix 令人印象深刻的地方，就是 BLUEcloud Visibility+。這個功能當初是採用 Zepheira 鏈結資料技術將圖書館資料發佈到 Google，加上地理位置的判斷後，若一位使用者在圖書館所在地區使用 Google 檢索某一本圖書館有館藏的書，圖書館館藏連結便會出現在檢索結果頁面中較前面的位置，甚至是第一筆。

要讓搜尋引擎精準的找到館藏資料，除了透過圖書館自動化系統及其搭配的產品或功能外，圖書館應該也可以自行依 Google 要求的格式將資料發佈到 Google。

這篇文章主要講的 Google ，至於 Google Scholar，通常 Link Resolver 都會提供將電子館藏發佈到 Google Scholar的功能。

延伸閱讀：

1. Breeding, Marshall. (2022). Discoverability of Library Collections. Library Technology Newsletter 1 (4), 1.
2. 编目精灵III — BIBFRAME用于“关联图书馆服务”