蔣 南
(聊城大學圖書館,山東聊城 252000)
學科服務作為一種創新型服務模式,已經成為高校圖書館滿足用戶深層次信息需求的普遍選擇,在高校圖書館得到了廣泛開展。然而,由于受服務理念、資源、人力、技術等主客觀方面因素的影響,大多高校開展的學科服務專業化、個性化、精準化不足。大數據環境下,高校學科用戶信息需求的多元化和個性化特征尤為突出,對學科服務的精準化提出更高要求。面對新環境和新需求,學科服務必須不斷創新服務內容、服務模式和服務手段,向精準化服務方向轉型。用戶畫像作為大數據環境下的用戶行為分析工具,能夠通過對學科用戶的行為數據進行分析,精準挖掘用戶真實需求和潛在需求,為實現精準化學科服務提供了新方法。本文探討了學科用戶畫像構建的全過程,并從用戶畫像精準化服務需要出發提出了保障措施。
用戶畫像(User Persona)的概念是交互設計之父Alan Cooper最早提出的。Persona是真實用戶的虛擬代表,是建立在一系列真實數據之上的目標用戶模型。用戶畫像技術已經比較成熟,并廣泛的運用到了社交、金融以及電子商務中。
用戶畫像構建過程包括數據收集、建立用戶標簽體系、構建用戶畫像等步驟。本節將結合學科用戶需求特點與學科服務內容對學科用戶畫像的構建流程進行詳細描述。
數據收集是構建用戶畫像的基礎,數據收集精確、全面是用戶畫像精準挖掘用戶需求的前提,是實現精準化學科服務的基礎支撐。在數據收集之前要做的準備工作是確定用戶范圍和用戶類型,針對不同層次用戶設計不同的數據收集方案。高校圖書館的學科服務對象是學校全體師生,學科用戶依據身份、專業、對圖書館利用和依賴程度等標準的不同表現出對圖書館資源和服務不同的需求。學科用戶按照身份可以分為本科生、研究生(碩士、博士)、教師、科研人員等。綜合考慮學科用戶身份和需求特點,本研究把學科用戶劃分為兩個層次:①以學習為主要需求的本科生、碩士研究生用戶;②以教學、科研為主要需求的教師、科研人員及博士研究生用戶。
進行學科用戶畫像數據采集時,其基礎數據包含了屬性數據和行為數據。用戶屬性數據包含了以下幾點,如姓名、性別、職務以及年齡等基本信息。用戶屬性數據比較穩定,用戶注冊、借閱時其基本信息會存儲在圖書館用戶管理系統中,屬性數據可以從管理系統中獲得。用戶行為數據包含用戶使用圖書館的文獻資源和服務時留下的信息,如借閱、預約、續借等文獻借閱行為;登錄、瀏覽、下載等網絡行為;薦購、咨詢、文獻傳遞、查收查引等學科服務行為;用戶發表論文、專著以及引用文獻等科研行為。用戶的行為數據是動態變化的,能夠從圖書館的門禁系統、書目檢索系統、門戶網站、微博、微信等服務平臺及移動終端等獲取。用戶行為數據是與學科用戶的信息需求密切相關且是不斷變化的,因此,需要針對不同層次學科用戶的需求特征分別設定不同數據收集維度,才能更深入地挖掘學科用戶的多元性需求。
基于對兩個層次的學科用戶需求特征進行調研,本文將本科生、研究生用戶的基礎數據分為4類,即基本屬性、行為日志、用戶偏好、社交網絡;將教師、科研人員及博士生用戶的基礎數據分為5類,即基本屬性、行為日志、用戶偏好、社交網絡、科研行為。根據不同的數據收集維度可以到相應的圖書館系統和平臺獲取數據。
學科用戶數據收集完成后,首先對采集的數據進行清洗,通過信息過濾系統篩選出有效數據,然后對收集到的屬性數據和行為數據進行聚類,構建多種類型的標簽模型,為用戶貼上標簽。本文對本科生、研究生用戶和教師、科研人員及博士生用戶收集數據,對數據進行分類并構建標簽模型,兩個層次的學科用戶貼上標簽后可視化如圖1所示。標簽構建好以后要對標簽設定權重,學科用戶畫像標簽的權重因子隨著時間的變化而動態變化,需要根據用戶具體需求及測試反饋,不斷調整權重因子,從而增強用戶畫像的科學性、準確性。

圖1 高校圖書館學科服務用戶標簽可視化
用戶畫像數據標簽構建完成后,將標簽結合真實的數據與信息進行具體化、場景化、標志化,選擇聚類的相似典型特征加入用戶畫像中,即將學科服務用戶標簽形象化、人物化。如以某位教師為例,根據其基本屬性、行為日志、用戶偏好、社交網絡和科研行為5個維度的部分數據進行畫像,畫像結果如文末圖2所示。

圖2 學科服務用戶畫像
通過個體學科用戶畫像能夠做好單個學科用戶行為數據以及屬性數據方面的計算和分析,從而對其現實需求和潛在需求進行挖掘。此外,通過對全部學科用戶的屬性數據和行為數據進行相似度計算,根據他們的不同學科屬性、行為偏好等建立個別學科用戶畫像之間的交叉關聯,形成群體學科用戶畫像。通過挖掘個體學科用戶和群體學科用戶的需求,圖書館及時將資源和服務提供給學科用戶,從而實現精準化學科服務。
1.加強圖書館用戶畫像基礎理論研究
當前,我國圖書館界尚未深入的研究相關理論,尚未形成成熟的理論體系。因此,在今后的研究中應重視對“用戶畫像”的概念界定、構成要素、基本原理等基礎理論的深入探索,注重圖書館傳統理論與用戶畫像理論的融合,形成圖書館領域的用戶畫像理論體系。
2.加強科學技術在學科用戶畫像中的應用研究
圖書館領域應該密切關注用戶數據收集技術、數據挖掘技術、動態數據監測技術等方面的新進展,即時將最新科學技術應用于學科用戶畫像,精準挖掘學科用戶需求。需要注意的是,在借鑒使用新技術時應結合學科服務特點進行用戶畫像研究。例如,在數據收集方面,由于學科服務提供的是信息搜集、項目查新、定題服務等深層次、個性化的知識服務,收集學科用戶數據時,要全面了解大數據與小數據的優勢和劣勢。大數據具有全面、多樣、海量的特點,但是大數據的價值密度較低,想要保證用戶畫像本身的完整性,需要將小數據的價值有效發揮出來,因為其可靠性、可操作性、適用性更強,人文氣息濃厚。因此,學科用戶畫像數據收集既要注重通過圖書館管理系統等渠道獲取用戶的大數據,又要注重通過傳統的用戶調查、訪談等方式獲取用戶的小數據。
3.推進用戶畫像在學科服務中的實踐應用研究
目前圖書館領域對用戶畫像開展理論研究較多,一些實證性研究設計了用戶畫像模型、推薦系統等,但將用戶畫像運用于圖書館工作實踐的成功案例較少。通過文獻調研,筆者了解到中國農業科學院國家農業圖書館成功構建了農業科研用戶畫像業務系統,在實際服務應用層面已取得初步進展,為圖書館用戶畫像研究與實踐應用提供了很好地借鑒。今后,圖書館領域應加強立足于學科服務實踐開展學科用戶畫像研究,以具體實踐項目實施為依托,積累學科服務用戶畫像實踐經驗。
1.構建精準文獻資源,加強文獻資源分析研究
構建精準文獻資源是圖書館開展精準化學科服務的基礎,圖書館應通過構建精準文獻資源和加強文獻資源分析研究,提高學科服務成效。首先,建立用戶需求驅動的資源采購模式。圖書館利用學科用戶畫像精準分析學科用戶的文獻資源借閱行為,精確把握學科用戶對文獻資源的需求情況,結合學校學科發展規劃購置文獻資源,這樣既能提高資源采購和用戶需求的匹配度,也利于形成學科特色資源。其次,構建文獻資源畫像,精準分析文獻資源。通過對文獻資源畫像,從資源分析與研究的角度定位用戶群體,對圖書館開展精準化學科服務具有重要意義。
2.提供精準服務內容,開展嵌入式學科服務
圖書館進行精準化學科服務,精準的服務內容提供是其關鍵和核心。圖書館需要利用用戶畫像來精準挖掘并梳理個人用戶和群體用戶存在哪些方面的需求,然后根據圖書館的服務能力確定精準服務內容。在服務實施過程中學科館員應該采取嵌入式服務模式,通過物理嵌入或虛擬嵌入等方式嵌入到學科用戶的實時情境下進行交流反饋。例如,為學科用戶提供科研服務,要嵌入科研的全過程,了解用戶在項目申請、組織實施、驗收鑒定及成果申報等不同科研階段的需求,提供多層次的知識服務滿足用戶需求。
建立科學、高效的學科用戶畫像數據動態更新以及評估機制,是用戶畫像完善、提供精準化學科服務的重要保障。學科用戶屬性數據形成的畫像標簽的相關指標比較容易評估,而學科用戶興趣等行為數據形成的畫像標簽比較模糊,評估較困難。對用戶興趣等行為數據形成的畫像進行評估時可以選擇部分畫像用戶,對其進行相關內容推送,通過收集畫像用戶的反饋情況評估學科用戶畫像的成效。學科用戶的基本屬性及學科行為特征不斷變化,學科用戶數據也隨之而不斷地更新,數據的更新會帶來標簽信息的變化。為保證學科用戶畫像標簽信息隨著學科用戶數據的變化進行及時更新與完善,必須建立數據動態更新機制。此外,學科用戶畫像還需要根據數據的變化敏感情況選擇適當的數據更新方式,建立科學的數據更新機制,以達到學科用戶畫像持續、精準刻畫學科用戶特征的目的。