數字圖書館資源建設評價中DART模型的應用研究

李曉霞

摘 要：“以用戶為中心”的市場需求導向使各個領域的服務工作紛紛從用戶視角出發提升自身服務水平，數字圖書館在資源建設過程中可通過Web2.0交互平臺實現同用戶間的互動交流，從而提升資源建設的用戶滿意度。基于此，文章以DART模型為理論基礎，研究其在數字圖書館資源建設評價中的應用，選取了CCSI用戶滿意度指數模型對數字圖書館用戶滿意度進行評價，并選取數字資源內容、系統平臺、信息服務和用戶預期四個自變量，通過專家評價得出各項指標權重，最終建立數字圖書館資源建設評價的DART模型。

中圖分類號：G250文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2020）01-0112-04

關鍵詞：數字圖書館;資源建設評價;DART模型

數字圖書館是圖書館未來發展的必然趨勢，數字圖書館打破了傳統圖書館存在的時空限制，且資源獲取成本較低。數字資源用戶滿意度指的是用戶通過數字資源在短時間內獲取到所需資源，在滿足自身信息需求后給出的數字資源的便利性、有效性等各方面的評價。數字圖書館在資源建設過程中需要從用戶需求角度出發，明確用戶信息行為，最終實現數字資源的高效建設。

1 相關理論界定

1.1 DART模型理論

DART模型即價值共創理論模型，Richard Normann和Rafael Ramirez在1993年提出價值共創理論[1]。價值共創的實施基礎為顧客需求導向，企業應重視同用戶之間的雙向價值創造，并提升客戶的感知價值。DART模型共分為四大要素，分別是對話、獲取、風險評估與透明性，其模型圖見圖1。

在價值共創模型圖中，對話指的是企業同用戶在問題解決的基礎上，按照一定規則進行平等對話;獲取指的是用戶通過連接從企業一方或顧客團體一方得到需求信息;透明性指的是為確保溝通的有效性，信息在流通過程中始終保證公開透明;風險評估指的是顧客利用對話實現信息獲取且在保證信息流通透明性的過程中客觀地進行個人風險收益評價[2]。數字圖書館資源建設應充分運用DART模型，以用戶需求為導向，積極推進信息資源建設。

1.2 CCSI用戶滿意度指數模型

CCSI模型是清華大學在ESCI模型基礎上提出的更適合我國運用的用戶滿意度指數模型，其模型圖見圖2。

CCSI模型質量評價主體是用戶，用戶需求是模型的唯一評價標準，根據營銷學與消費行為選取了顧客滿意、顧客忠誠度等七項指標，通過計算獲取用戶滿意度指數。

2 數字圖書館資源建設用戶滿意度影響因素

用戶類型不同，對于數字資源建設的認知度就會存在差異，即便是同一類型用戶也會因為時間節點不同而存在不同的數字資源需求，因此，數字圖書館資源建設用戶滿意度會受到多方因素影響，是其資源構建、服務態度、基礎設施等與用戶間的最終交互結果。通過實地考察，筆者認為影響數字圖書館資源建設用戶滿意度的因素主要表現在以下三個方面。

2.1 數字資源內容

用戶需求得到有效滿足的基礎是數字圖書館的數字資源內容，數字圖書館館藏質量的關鍵衡量標準為數字資源建設程度，并且其也是用戶滿意度的關鍵影響因素。當前社會發展的必然趨勢是信息化，數字圖書館肩負著為所有用戶提供需求資源的重要任務，只有加大資源購進經費、了解用戶需求的數字資源、確保數字資源的實時性和覆蓋面，才能切實提升數字圖書館資源建設的用戶滿意度[3]。

2.2 基礎設施

隨著數字資源需求的不斷提升，數字圖書館一方面要重視數字資源質量，另一方面要重視網絡系統建設。數字圖書館網站是用戶了解館藏資源的重要途徑，也是實現DART模型中對話的關鍵平臺。數字圖書館在網絡系統建設過程中應著重凸顯功能性、可操作性、先進性和定制化，保證對話的有效性和獲取的低耗能[4]。

2.3 工作人員素養

數字圖書館用戶有一個共同的特點，就是具有較高的文化素養，他們對工作人員素養的要求也會很高，具體表現在：一是工作人員必須具備強烈的責任心與職業道德。二是工作人員必須具備主動獲悉用戶需求的能力，并便于用戶獲取需求資源，以降低用戶獲取成本。三是工作人員必須具備敏銳的信息意識，可有效捕捉用戶需求，從而不斷提升數字圖書館的資源建設水平[5]。

3 數字圖書館資源建設評價模型

數字圖書館在建立資源建設評價模型的過程中，需要結合數字圖書館具體情況，對用戶滿意度因果關系進行詳細分析[6]。數字圖書館資源建設價值共創的主導者是用戶信息資源的需求，因此，筆者結合信息資源建設價值共創模型展開分析，其模型圖見圖3。

由圖3可知，用戶與數字圖書館的價值共創是以Web2.0技術為支撐，以信息資源為中心展開的價值互動過程，在對話平臺內實現用戶需求的有效獲取與信息資源的對應處理，整個過程完全公開化，用戶可隨時提出問題和建議，從而大大降低因信息不對稱而造成的資源浪費[7]。

3.1 指標選取及含義介紹

結合數字圖書館具體情況以及上述模型圖，筆者構建的數字圖書館資源建設評價的DART模型見圖4。

筆者從所建立的數字圖書館資源建設評價的DART模型圖中選取四項指標作為自變量，即數字資源內容、系統平臺、信息服務和用戶預期，設定用戶滿意度為因變量。具體指標含義如下：①數字資源內容。其為用戶滿意評價關鍵變量，核心內容為用戶感知質量。用戶感知質量指的是用戶使用信息產品或享受服務時對質量的真實感受，如產品特征、產品功能等。用戶感知質量的來源為消費主觀判斷和客觀經歷體驗，同用戶預期密切相關[8]。②信息服務。其為工作人員素質在數字圖書館資源建設中的重要表現，工作人員應有足夠的工作熱情、專業能力和信息捕捉能力，可準確識別到用戶的真實需求和潛在需求，從而幫助用戶更便捷地獲取所需的信息資源，并推動數字圖書館的良性資源建設。因此，筆者選取了信息服務這一項會對共創價值效果產生較大影響的評價因素[9]。③系統平臺。其為數字圖書館網絡建設，主要指的是內容簡明程度，包括檢索技術的響應時間、檢索技術的可操作性、需求資源的獲取成本、系統頁面的清晰簡潔、系統穩定性等。系統平臺會對用戶對話成本產生重大影響，因此筆者選取該影響因素作為評價指標[10]。④用戶預期。其是對比用戶事前設想服務和真實服務，獲取到主觀評價結果，在期望值和用戶需求之間存在密切的聯系，具體含義表現在兩個方面：一方面為用戶以往體驗經歷和受到外界因素影響所出現的非自身經歷，另一方面為用戶對以后的期待服務體驗。因此，用戶預期為非常重要的評價指標，筆者選取了用戶預期作為自變量。

3.2 指標權重確定

筆者利用Yaahp軟件對專家評價法給出的自變量進行處理，結果見表1。

對上述專家分配的自變量進行研究后發現，數字資源內容自變量和信息服務自變量的重要程度相差無幾。此外，五位專家都表示系統平臺自變量對數字圖書館資源建設的用戶滿意度評價影響最小。而對于數字資源內容自變量和信息服務自變量的分配，五位專家存在不同意見，有三位專家表示數字資源內容自變量相對于信息服務自變量來說更加重要。筆者通過Yaahp軟件對上述數據進行處理，獲取四項自變量的權重分別是數字資源內容0.4435、信息服務0.2880、系統平臺0.1427、用戶預期0.1258。因此，獲取到的數字圖書館資源建設評價的DART模型見表2。

4 實證研究

根據上述構建的數字圖書館資源建設評價的DART模型，筆者以某校數字圖書館為研究對象，以此來驗證模型的合理性。

4.1 調查問卷設計及收集情況

根據所選定的四項自變量，筆者設計了一份簡易的調查問卷，問卷有針對性地設置了五個問題。

Q1：請問您是以下哪一種身份？A.教師;B.博士生;C.研究生;D.本科生;E.其他人員。

Q2：請問您認為學校數字圖書館資源構建的數字資源內容能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。

Q3：請問您認為學校數字圖書館資源構建的信息服務能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。

Q4：請問您認為學校數字圖書館資源構建的系統平臺能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。

Q5：請問您認為學校數字圖書館資源構建的用戶預期能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。

因調查問題所述內容并不容易為用戶理解，因此筆者在每個問題后都留有注釋問題解釋，幫助用戶了解問卷問題。本次問卷發放量為300份，回收問卷數量為282份，回收率為94.00%，經統計所有回收問卷均已答完所有題目，因此本次問卷調查有效率為94.00%，回收結果見表3。

4.2 效度分析

效度指的是測評結果的精準度，主要分為三項效度內容，即內容、建構和指標關聯。筆者選取內容和建構兩項效度內容對數字圖書館資源建設評價的DART模型效度進行分析。內容效度是對敘述準確性進行研究，屬于推理判斷過程，無法實現量化處理。因為筆者構建的數字圖書館資源建設評價的DART模型是借鑒國內外成熟的模型基礎而構建的，并通過專家評價確定各項指標權重，因此在內容效度上有一定保障。建構效度指的是可以計算得到理論的概念獲取程度。研究人員通常會采用因子分析法對建構效度進行檢測，因此為驗證建構效度是否符合標準，筆者通過KMO和Bartlett球形檢驗進行建構效度分析，分析結果見表4。

通常情況下，KMO結果值大于0.7表示比較好，低于0.5表示不能接受。從表4可知，KMO結果值是0.902，在“0.7范圍內，表示各變量間的關聯性非常強;Bartlett球形檢驗結果值為8496.822，顯著性水平為0.000，因此可以用于進行因子分析。

4.3 實證結果分析

4.3.1 綜合分析。問卷調查形式為五分制，因此需要把五分制轉變為百分制，即最終均值×100/5，從而獲取到各自變量的百分制數值。筆者結合各自變量權重數值，確定計算公式為：自變量得分=自變量權重×問卷得分均值×10020，最終用戶滿意度得分為四項自變量得分之和，具體結果見表5。按照上述最終統計結果，筆者得出數字資源內容得分為37.254，該自變量總分為44.35，得分比為84%;信息服務得分23.616，該自變量總分為28.8，得分比為82%;系統平臺得分為11.1306，該自變量總分為14.27，得分比為78%;用戶預期得分為10.8188，該自變量總分為12.58，得分比為86%。該結果表明該校數字圖書館資源建設評價的DART模型在用戶預期方面做得比較好，但是系統平臺內容得分比尚未達到80%，說明該校在這方面需要進行重點優化。

4.3.2 實際情況論述。該校數字圖書館在資源建設過程中存在以下問題：①數字資源內容。經實際考察，該校數字圖書館更新頻率慢，文獻覆蓋面并不完整，難以讓用戶獲取到前沿學術成果，會導致該項評分的下降。為此，該校數字圖書館在資源建設過程中需重視用戶意見，結合用戶實際需求及時剔除過時的館藏資源，并擴大信息資源覆蓋面，滿足用戶的多樣化需求。②信息服務。經實際考察，該校數字圖書館工作人員有足夠的工作熱情，但對于用戶需求的捕捉能力尚有欠缺，無法幫助數字圖書館資源建設提供更有針對性的提升建議。為此，高校圖書館在資源建設過程中需要提升工作人員對用戶需求的捕捉能力，通過先進的數據分析技術提高用戶閱覽數據的分析能力。③系統平臺。經實際考察，該項得分較低的原因是校園網速慢，且系統頁面不太清晰。這種情況導致很多用戶獲取需求信息資源的時間成本較高，很多用戶寧愿選擇其他渠道獲取自身所需信息。為此，數字圖書館在信息資源建設過程中應重點解決該問題，可申請加大資金投入，完善校園網絡并優化系統頁面。④用戶預期。經實際考察，僅有少數用戶反映真實服務與自身事先設定的服務存在一定差距，但總體情況反響良好。根據實際情況分析，通過筆者構建的數字圖書館資源建設評價的DART模型所得到的最終四項自變量得分與該校數字圖書館實際相符，因此本次實證具備一定的實效性。

5 結語

筆者以DART模型理論和CCSI用戶滿意度指數模型為理論基礎，選取數字資源內容、系統平臺、信息服務和用戶預期四項自變量構建了數字圖書館資源建設評價的DART模型，通過專家評價法確定四項自變量的權重分別是0.4435、0.2880、0.1427、0.1258。筆者還以某校數字圖書館資源建設為實證，通過調查問卷的方式得出四項自變量的各自得分與用戶滿意度最終得分，并與該校數字圖書館資源建設實際情況進行對比，最終證明該模型合理。

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（編校：崔 萌）