圖書館服務行為計算的分析框架及研究領域

龐 博（東北師范大學圖書館）

1 引言

隨著大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等現代信息技術的快速發展，圖書館的服務環境、服務模式、圖書館制度正迎來持續變革，數據驅動的圖書館決策逐漸成為從圖書館信息化邁向圖書館治理體系和治理能力現代化的全新訴求［1］。從圖書館服務行為與用戶信息行為的本質屬性來看，館員與用戶在服務活動中是相互依存的兩個主體，只有對雙方的行為數據進行分析并掌握二者行為的客觀規律，才能真正認知和理解二者間的交互。從傳統圖書館服務過程來看，圖書館服務的設計、實施、策略及評價等主要依賴經驗主觀判斷或小數據，缺乏依據圖書館服務行為與用戶信息行為數據分析而得到的客觀依據。隨著互聯網與圖書館服務的融合，圖書館服務情境被進一步拓展，圖書館在線服務同樣需要基于對圖書館服務行為與用戶信息行為數據的分析與挖掘，從而對用戶精準畫像，為圖書館優化服務策略以提高在線服務質量提供有效支撐。

對人類行為的研究是計算機科學的重要內容之一，而計算行為科學正是大數據環境下二者聯結融合而形成的重要交叉學科［2］。計算行為科學快速的發展，為圖書館服務與用戶信息行為分析提供了一種更為便捷準確的方式，將優化甚至重構圖書館服務。由此，在推進圖書館服務過程重構和圖書館系統變革過程中，數據已成為核心因素。隨著新技術應用的落地，數據處理的高速率以及數據存儲效率的不斷提升，對圖書館的科學研究逐漸走向數據密集型研究范式。從圖書館服務行為與用戶信息行為數據中發現規律，并通過行為計算對圖書館服務行為進行深度挖掘和分析，打破了傳統的用戶行為分析模式，以數據驅動的智能化服務行為計算，已成為智能時代提升圖書館服務質量的重要方式。

2 圖書館服務行為與用戶信息行為研究的歷史變遷

從對圖書館服務行為與用戶信息行為研究的歷史演變來看，該研究大體上可分為傳統圖書館服務行為分析和廣義用戶行為分析兩個階段。

（1）20世紀60年代，隨著教育學和心理學領域對行為研究的持續深入，行為研究開始不斷滲透到社會科學的其他領域，圖書館學界也逐漸開始重視自身服務過程對用戶產生的影響，并形成了一些經典的圖書館服務行為分析方法。20世紀70年代，美國學者提出了圖書館和用戶的互動分析方法，將圖書館服務過程中的行為分為館員語言、讀者語言和沉默或混亂三種類型，對其進行編碼后，形成了最初的圖書館和用戶互動分析系統［3］。早期主要是通過對服務過程的觀察來劃分用戶行為和館員行為，計算館員行為的分布情況及圖書館行為對讀者行為產生的影響，從而確定圖書館服務模式、反映服務過程、館員工作態度和工作風格、服務氛圍等信息，并依此來改善圖書館服務［4］。國內學者也基于不同視角對館員和用戶的互動進行分析，如對互動類型進行劃分［5］、對用戶行為進行編碼［6］、構建數字圖書館環境下的有效互動［7］、基于服務主導邏輯的圖書館與用戶互動創新研究等［8］。國外的館員和用戶互動分析系統雖然具有一定的可操作性，但其對圖書館服務過程的編碼過于籠統，難以深入細化分析對象。我國學者雖然將圖書館服務行為和服務過程進一步細化，但編碼數量過于龐大，使得分析更加復雜，不可避免地出現誤差。

（2）隨著現代信息技術的快速發展，廣義上的用戶行為分析逐漸受到重視，并形成各種用戶行為分析的技術和方法，使其成為圖書館變革的重要技術和圖書館學研究的重要領域［9］。用戶行為分析技術是指運用計算機模型和已有算法對用戶信息行為進行深度理解，進而對圖書館的服務進行評價、改進、優化和預測［10］。有學者基于技術接受和利用整合模型理論，引入績效期望、努力期望、感知趣味性、感知風險、信息質量、服務質量、社會影響和促成因素等要素，構建了用戶行為分析模型［11］。還有學者構建了移動環境下的用戶行為分析模型，對用戶個人數據、數字足跡、環境數據等進行挖掘，研究用戶行為動作序列和用戶行為特征之間的關系，從用戶行為序列預測與用戶興趣引導實現數據應用［12］。

與傳統圖書館服務行為分析相比，近年來的用戶行為分析體現出以下幾個特征：①研究的重心從圖書館服務行為轉變為用戶信息行為；②用戶行為分析的粒度更為精細，分析的結果更為精準；③實時自動的編碼方式替代了人工方式，不僅降低了工作量，還提升了分析結果的準確性和穩定性；④用戶行為分析的對象發生改變，海量的多模態數據代替了單一類型的小數據；⑤從簡單發現用戶行為的表面特征深入到試圖掌握用戶行為的深層誘因及其發展的普遍規律等。

3 技術與情境驅動的圖書館服務行為計算

信息技術的發展潛移默化的影響著圖書館服務理念、服務方式以及服務過程，而智能時代新興技術的指數式發展進一步加速了圖書館服務的巨大變革。如，5G技術的應用不僅帶來了數據傳輸的高速率和低延時，還在圖書館無感借閱、導航導覽、超清影視、智慧書房、智慧場館、云課堂、精準推送、機器人服務、智能安防、區域服務等方面具有廣泛的應用場景［13］。而VR/AR及數字孿生技術等也可以在圖書館設施的健康管理、綠色圖書館建設、圖書館創客空間建設、用戶畫像和評估、在線學習支持服務、再現圖書館文化遺產和提升用戶信息素養等方面發揮重要的支撐作用［14］。此外，5G技術還極大提升了數據的運算存儲速度，實現物理設備的無限連接；高速發展的語音視頻識別和分析技術可以實現對人類言語、表情等行為的計算和分析，這些都為圖書館服務過程的計算和處理提供了基礎。因此，在信息技術的驅動下，我們可以實現對多形態、多類型、大規模數據的挖掘、分析和理解。

隨著信息技術與圖書館的不斷融合，圖書館服務情境與用戶信息情境日趨復雜，圖書館服務的邊界不斷拓展，帶來了更為多元的大規模服務行為與用戶信息行為數據。對這些數據進行分析計算，從而掌握圖書館服務行為與用戶信息行為的含義、特征和規律已成為新時代圖書館服務質量提升的必然選擇。然而，由于受到數據采集、組織和分析能力的限制，傳統的圖書館服務行為分析和廣義的用戶行為分析在多數情況下只能發現行為的外部特征，無法深度挖掘和理解行為背后的動機、周期和規律，進而影響了智能時代圖書館精準化個性化服務的開展。圖書館系統、資源或服務供應商對新型服務模式的靈活應用及圖書館服務外包的常態化已經在倒逼圖書館服務進行改革［15］，圖書館學界和業界也迫切希望早日出現服務行為研究的新模式。圖書館服務情境與用戶信息情境的演化使得智能化的服務行為分析成為可能，圖書館服務行為計算應運而生。

4 圖書館服務行為計算的內涵

4.1 圖書館服務行為

服務行為是圖書館員與用戶的互動行為，是圖書館員的職業精神、服務理念、服務能力、專業知識和實踐智慧等隱性知識和素養的外顯和凝聚［16］。用戶行為是用戶為獲得某種知識或完成某項任務而通過各種方式利用圖書館資源和服務活動的總和［17］。單一從館員服務和用戶學習利用的維度去詮釋圖書館服務行為與用戶信息行為，顯然都無法支持圖書館服務情境、服務場域的多元化及二者在復雜環境中的互動訴求。實踐中，圖書館服務行為與用戶信息行為是相互依存的，因此，圖書館服務行為研究不僅應包括對用戶信息行為研究，也應包括圖書館與用戶交互行為研究。正如《圖書館·情報與文獻學名詞》中對圖書館服務行為的界定：圖書館利用館藏、設備設施等各種資源，向讀者或用戶提供文獻信息或情報的一系列活動。包括根據讀者或用戶需求提供信息、情報產品及相關服務，以及組織讀者或用戶開展各項活動［18］。顯然，這個定義包括了館員、用戶、服務環境三者之間的兩兩交互。

4.2 圖書館服務行為計算

美國著名心理學專家Sudeep Bhatia認為計算行為研究是通過跨學科的方法進行大規模的行為實驗，并通過獲取大規模數據來建立計算模型，進而以類似人類的方式對大量日常決策問題進行審議和回應［19］。該領域研究的核心是行為計算，即基于對行為數據的采集、挖掘、分析和表征，實現對人類行為的深度理解，進而在實踐中輔助人類決策［20］。基于上述認識，我們認為圖書館服務行為計算是在信息技術驅動的圖書館服務行為與用戶信息行為過程中，對館員、用戶、服務環境三者之間的互動數據進行采集、挖掘、分析和揭示，進而抽取圖書館服務行為的特征，發現圖書館服務行為的規律，加深對圖書館服務過程的理解，從而既能支撐圖書館服務活動的設計、執行和評估，又能有效服務于智慧圖書館服務平臺的開發、優化及圖書館資源的個性化推送。圖書館服務行為計算不僅要關注館員和用戶的常態行為，還應注重計算其偶發的特例行為，因為出現這種行為表明圖書館服務或用戶狀態異常，需要引起圖書館的注意并及時反饋。

圖書館服務行為計算圍繞圖書館服務行為對數據進行組織，在對大規模、多維度實時數據獲取、分析、建模和呈現的基礎上，深入理解館員和用戶行為模式、動機、發展規律及潛在影響，進而指導圖書館服務實踐，推動圖書館服務活動的優化升級，為構建新時期圖書館新型服務模式提供支撐。

5 圖書館服務行為計算的邏輯模型

大數據環境下，為更好地進行圖書館服務行為分析，本文以通用行為計算過程為基礎，構建了圖書館服務行為計算框架。該框架主要包含數據獲取、服務行為表征與數據挖掘、結果呈現與應用三個部分（見圖1）。

圖1 圖書館服務行為計算通用框架

5.1 對與圖書館服務行為相關的應用和領域數據進行采集

與圖書館服務行為相關的數據主要來源于圖書館物理環境，包括圖書館服務行為、用戶自主信息行為、協作搜尋和探究行為等。在物理環境中，可通過智能攝像頭、眼動追蹤、電腦接口等技術采集館員和用戶的語言、舉止、表情、情緒等行為數據。在虛擬環境中，可以通過圖書館智能服務平臺、在線管理系統、社交平臺等獲取咨詢、瀏覽、下載、訪問、交互、分享等行為數據。獲取數據后，第一步，對數據進行清洗，剔除無效、缺失、冗余的數據，確保數據的有效性；第二步，集成數據，根據相關性對不同類型、多種來源的行為數據按照用戶與館員、用戶與環境、館員與環境三大類進行集成；最后，存儲不同結構的數據，以備之后進行分析計算。

5.2 對圖書館服務行為的揭示預測及對圖書館服務行為數據的分析發現

對圖書館服務行為的揭示預測和對圖書館服務行為數據的分析發現是相互聯系與作用的兩個模塊，其目的是融合行為數據分析服務，深度“感知”圖書館服務過程。“感”關注的是主體能感知并接收的數據或信息。廣義上講，圖書館服務行為數據的挖掘是信息采集、數據加工及轉換的過程?！爸睆娬{的是對“感”到的信息或數據進行分析和理解。這個過程需要依據圖書館服務理論和實踐經驗來構建行為揭示的標準規范，對服務行為的目的、對象、主體、影響、環境、空間、時間等進行描述。一般情況下，不同的服務情境和服務過程會使用差異化的揭示方法。如，在信息素養教育的情境下，館員的語言可以這樣表述：A老師在上課過程中向學習者提問了有關信息檢索的幾種方法，其目的在于鞏固學習者的知識點，而學習者對A老師的提問給予了積極主動的反饋。這正體現了服務行為計算對傳統圖書館服務行為分析方法的優化，即在對行為屬性標簽進行精細設計和操作的基礎上，幫助我們對其進行深度理解。

對于從各種智能傳感設備（可穿戴設備）和管理系統（服務平臺）中獲取的數據可以進行以下分析。①數據的劃分。根據特定標準提取眾多數據源中的服務行為數據。②行為模式挖掘。從海量的圖書館服務行為數據中挖掘各種行為模式和不同行為間的隱含關系，并通過構建行為模型進行檢驗和核查，而后依據發現的結果進一步完善行為模型，提升行為揭示的客觀性、全面性和準確性。③異常行為識別。發現圖書館服務過程中的偶發行為，如頻繁點擊、批量下載、超出常規的大量訪問、頻繁進出圖書館等行為。④關聯因素分析。一方面是為了了解推動行為出現的原因，另一方面是為了掌握行為出現后產生的影響，進而通過分析結果對圖書館主體的行為規律和形成狀態進行解釋。⑤綜合評判分析結果。如，從館員、用戶、服務環境三者之間的互動行為對圖書館服務效能、用戶學習利用過程和用戶滿意度的影響，確定圖書館服務模式對用戶的促進作用、可能存在的風險及服務的投入產出等。⑥在綜合評判的基礎上，根據分析結果表征和預測服務行為間的關系。如，發現用戶對圖書館數字資源的頻繁訪問和批量下載，則推斷用戶可能存在惡意下載行為，此時館員應及時進行反饋和干預。同時，行為關系的分析結果還可以對行為表征規則的改進、優化和升級提供支持。

5.3 對服務行為計算結果的呈現與應用

圖書館各利益相關者可以共享通過分析計算得出的服務行為的規律和特征、用戶信息行為影響因素等。根據各方需要，使用可視化等方式來呈現圖書館服務行為的關系、動態、規律、網絡和模式等，有助于各主體深度理解圖書館服務行為產生發展的過程及用戶信息行為的影響因素，完成對圖書館服務過程的深刻認知。這個階段的主要工作是對服務行為間關系、服務行為序列及服務行為過程進行可視化，通過計算、分析和預測結論對圖書館服務的設計開展、管理評估等進行有效支持。同時，還可以支持圖書館智能服務平臺的設計和研發以及個性化資源的精準推送等。

圖書館服務行為計算框架不僅需要客觀準確的數據和嚴密細致的計算，還需要應用其他相關學科理論（如計算機科學、服務科學、心理學、數據科學、教育學等）進行多維度的分析和驗證，進而加深對圖書館服務行為的全面理解，支撐圖書館服務決策。基于過程感知的圖書館服務行為計算構建了以數據驅動為特征的新的圖書館生態，驅動圖書館服務不斷走向個性化。在獲取整個圖書館生態中以用戶為中心的多模態、全流程數據的基礎上，通過整合應用各種計算分析技術，對圖書館服務中的問題進行挖掘、識別、推斷和干預，以支持圖書館服務活動實時、動態、主動的調整。如通過用戶信息行為的引導、信息資源的配置和推送、個性化的管理和服務等，推動傳統圖書館服務轉向個性化、差異化、精細化，進而優化服務過程，提升服務質量。

6 圖書館服務行為計算研究的主要領域

對圖書館服務交互行為及其影響的研究是圖書館服務行為計算研究的核心，用戶為獲取知識或完成任務所進行的信息行為將與館員、圖書館服務環境之間產生交互（見圖2）。不同的情境下，館員和用戶交互的層次和質量會有差異，而這種差異對用戶的信息行為、學習利用過程和用戶成功都會產生不同的影響［21-22］。隨著信息技術對館員和用戶互動的不斷加持，圖書館領域也越來越重視交互行為對用戶成功的影響，相關研究和應用也不斷豐富。

圖2 圖書館服務行為計算的核心和主要研究領域

6.1 用戶與館員的交互行為研究

用戶的興趣和動力可以通過與館員的交互得以激發，進而推動用戶信息行為的發生并幫助用戶完成目標或取得成功，因此用戶與館員的交互是圖書館服務行為計算研究的重點內容。該研究領域主要采用定量、定性及混合型研究方法對交互理論、交互特征、交互分析工具、交互成效、交互模式和類型、交互動力機制、交互影響因素和發展趨向等進行研究［23-25］。研究結論可以用來加深對用戶與館員行為、思維及情感的理解，揭示館員與用戶交互和其他服務要素間的關聯，評估服務效果，優化交互模式，發現服務行為的一般規律，最終提升圖書館服務質量和服務效能。

通過調研，筆者認為該領域未來研究的重點是建立交互行為數據庫，以便對用戶與館員互動中的隱性信息和深度交互信息進行分析。在海量數據的基礎上合理均衡的選擇不同學科服務情境中的研究樣本進行分析，尤其要重視橫向、縱向的比較研究及跨時空交互的動態分析。此外，還需要運用各種工具和方法預測用戶行為的變化，不斷提升分析結論的客觀性和準確性。

6.2 用戶與服務環境的交互行為研究

用戶與圖書館服務環境的有效交互不僅能提升用戶信息行為的有效性，還能幫助用戶積累檢索經驗和豐富知識結構。該研究領域的主題主要包括開發友好的服務環境，研究用戶和服務環境交互的特征、理論框架及影響因素，探尋用戶的心理過程和情緒情感，構建交互的流程和框架等［26-27］。研究上述主題的方法包括分類分析、相關分析、案例研究、內容分析、聚類分析等?；谟脩襞c圖書館服務環境交互行為的研究結論，有助于研究者發現圖書館服務環境中用戶行為模式的特征和規律，預測用戶行為習慣，為圖書館服務過程的優化提供參照，進而推動圖書館精細化服務。

通過對以往研究的梳理，筆者認為可以從以下幾個層面來對交互型服務環境開展研究：①從系統觀層面來看，在堅持以用戶為中心的基礎上，關注用戶、服務環境和館員之間的多方交互，實現服務環境、館員和用戶的無縫銜接；②從技術層面來看，需要不斷增強語音視頻技術在不同服務環境和服務情境中的識別精度，支持語音、文字、動作、視覺、環境等多種方式的人機交互，提升認知能力；③從服務層面來看，需要聚焦用戶在交互環境中獲取知識或完成任務的有效性，提升用戶信息行為與其真實需求的匹配度；④從研究層面來看，需要不斷增加數據規模，提升研究結論的可靠性和有效性。

6.3 館員對用戶成功的影響研究

美國大學與研究型圖書館協會收集的統計數據表明，圖書館通過積極的互動來促進學生的深度學習，并通過支持高影響力教育實踐來提高學生成績，幫助學生成功［28］。已有的研究證明，成功的館員與用戶互動對圖書館服務效能和用戶學習績效具有積極的正向影響［29］。該領域的研究內容主要有不同類型的圖書館員（如不同性別、年齡、崗位、學歷等）對用戶成功的影響、用戶與館員互動對用戶成功的影響、用戶和館員互動對用戶在某一方面能力提升的影響，以及互動中不同因素對用戶成功的影響等［30］。針對這些內容，可以采用問卷法、統計分析法、實驗法、準實驗法、觀察法等進行研究。館員對用戶成功的影響研究能夠發現館員是通過何種方式影響用戶的信息行為和深度學習，以及館員具體影響用戶信息行為或深度學習的哪些細分領域及其影響的不同程度，這些研究結論將有助于館員設計更有效的互動，進而促進用戶的學習，幫助用戶成功。

由于館員對用戶信息行為和深度學習影響的復雜性，未來研究者需要加強對用戶和館員多元復雜關系及其內涵和外延的關注，挖掘館員對用戶成功影響的各種介質性因素，在特定的服務環境中運用多元研究范式開展研究。同時，要聚焦于真實互動過程中出現的突出問題，重視互動細節，挖掘互動問題產生的深層次原因，通過采集大規?；訑祿磉M行深入研究。

6.4 服務環境對用戶成功的影響研究

良好的服務環境可以有效促進用戶的交互和學習。該領域的主要研究內容有圖書館服務環境中不同因素對用戶成功的影響研究、用戶感知的圖書館服務環境與用戶成功的關系研究、不同圖書館服務環境對用戶成功影響的比較研究等［31-32］。研究上述內容的方法可以采用問卷法、實驗法、觀察法等單一研究方法或綜合運用幾種研究方法。圖書館服務環境對用戶成功影響的研究結論能夠揭示出圖書館服務環境如何影響用戶成功，進而據此創建、管理和優化圖書館服務環境，有目的有計劃的設計圖書館服務活動。

創建和優化信息技術支撐的圖書館服務環境時，要科學設計服務活動，制定合理的服務策略，打造和諧共生的館員和用戶共同體，支持館員的角色轉化，為用戶提供良好體驗。與此同時，智能化的服務環境要提供與用戶特征和興趣相符的適應性支持。另外，除了需要重點研究圖書館服務環境對用戶認知成功的影響外，還要關注圖書館服務環境對用戶情緒、情感、心理等因素的影響，研究隱性因素在圖書館服務環境和用戶成功之間的中介效應，并通過持續的數據采集和分析研究來提升研究結論的信度。

7 結語

圖書館服務行為計算的相關研究雖然已經取得了一定的成果，但仍面臨著不少挑戰：①有關館員和用戶互動行為的內涵外延，圖書館學界和業界尚未形成統一的認識，有關圖書館服務行為的理論體系及評價標準等還不完善；②已有研究聚焦于圖書館與用戶互動模型的構建，而對于模型的操作性和推廣性的驗證較少；③對圖書館服務行為與用戶信息行為的外顯分析較多，缺乏對互動的深入挖掘；④已有研究對樣本選擇的面還不夠全，樣本量還不夠大，周期還不夠長，導致得出的研究結論解釋力不強；⑤數據分析的方法和工具還不夠豐富，尤其缺乏對互動行為的質性研究。對于服務行為計算的研究可以有力推動智能時代圖書館服務過程的重塑，我們將重點針對上文梳理的研究方向展開理論與實踐的研究。