基于用戶畫(huà)像的經(jīng)典閱讀推廣模式構(gòu)建
——以高校圖書(shū)館為例

盛琳涵

(遼寧中醫(yī)藥大學(xué)圖書(shū)館，遼寧 沈陽(yáng) 110847)

“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，隨著新媒體新技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，大學(xué)生的閱讀需求和方式也隨之向多元化、個(gè)性化轉(zhuǎn)變。高校圖書(shū)館傳統(tǒng)粗放的閱讀推廣模式難以匹配當(dāng)前讀者的精準(zhǔn)化需求，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出讀者真正需要的閱讀資源是高校圖書(shū)館面臨的新任務(wù)。

1 用戶畫(huà)像概述

“用戶畫(huà)像”(User Persona)最早由交互之父Alan Cooper提出，是真實(shí)用戶的虛擬代表，是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)上的目標(biāo)用戶模型，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)研、電話訪談等方法獲得用戶定性特征，盡可能勾勒出用戶信息全貌[1]。用戶畫(huà)像最初主要應(yīng)用于旅游、金融、健康、電子商務(wù)等領(lǐng)域，如：亞馬遜、京東、淘寶等電商平臺(tái)對(duì)用戶屬性、購(gòu)買(mǎi)行為等進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，提取興趣標(biāo)簽，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。近年來(lái)，用戶畫(huà)像逐漸在圖情領(lǐng)域受到關(guān)注，成為學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。

2 我國(guó)圖情領(lǐng)域用戶畫(huà)像研究現(xiàn)狀

我國(guó)圖情界基于用戶畫(huà)像的閱讀推廣研究主要集中在以下幾個(gè)方面：一是構(gòu)建智慧型閱讀推薦系統(tǒng)及應(yīng)用，如：王順箐認(rèn)為圖書(shū)館閱讀推廣要以讀者需求為核心，運(yùn)用用戶畫(huà)像、觀點(diǎn)分析等方法構(gòu)建智慧型推薦系統(tǒng)，提高閱讀推廣效果[2]；李曉旭通過(guò)用戶畫(huà)像建立智能閱讀推薦系統(tǒng)，并探討其應(yīng)用[3]；趙巖嘗試在大數(shù)據(jù)環(huán)境下構(gòu)建用戶畫(huà)像閱讀推薦系統(tǒng)及推薦流程[4]。二是構(gòu)建個(gè)體讀者與群體讀者閱讀推廣模式，如：劉漫依據(jù)用戶畫(huà)像模型運(yùn)用聚類與關(guān)聯(lián)算法構(gòu)建閱讀推廣服務(wù)模式，挖掘讀者需求與動(dòng)機(jī)，改進(jìn)服務(wù)方向，從個(gè)體和群體兩個(gè)方向促進(jìn)閱讀推廣的發(fā)展[5]；肖海清、朱會(huì)華梳理了用戶畫(huà)像在圖情領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，構(gòu)建了參與式用戶畫(huà)像模型，闡述了個(gè)體讀者與群體讀者不同的閱讀推廣模式[6]。三是閱讀療法及閱讀報(bào)告，如：韓梅花等提出用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法網(wǎng)上提煉用戶行為和情緒，構(gòu)建抑郁情感詞典，計(jì)算指數(shù)，得到用戶畫(huà)像，精準(zhǔn)推送閱讀治療資源[7]；都藍(lán)提出要對(duì)各類閱讀數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，利用標(biāo)簽集合構(gòu)建用戶畫(huà)像，以便了解用戶閱讀傾向，從而開(kāi)展精準(zhǔn)閱讀推廣工作[8]。綜上，高校圖書(shū)館將用戶畫(huà)像引入經(jīng)典閱讀推廣領(lǐng)域可刻畫(huà)讀者行為和興趣偏好，有助于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)閱讀推廣。

3 用戶畫(huà)像模型與經(jīng)典閱讀資源畫(huà)像模型融合構(gòu)建

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)來(lái)源包括靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要是相對(duì)穩(wěn)定、不易變化的信息，如用戶的基本信息，包括姓名、年齡、性別、專業(yè)、學(xué)號(hào)等；動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)是隨用戶行為改變而變化的信息，包括訪談、問(wèn)卷調(diào)查(閱讀推廣活動(dòng)各階段的訪談及問(wèn)卷調(diào)查反饋結(jié)果)、圖書(shū)館業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)(門(mén)戶網(wǎng)站、門(mén)禁系統(tǒng)、自助借還系統(tǒng))、移動(dòng)訪問(wèn)平臺(tái)(移動(dòng)圖書(shū)館、電子圖書(shū)借閱系統(tǒng))及微博、微信、App等。經(jīng)典閱讀資源畫(huà)像數(shù)據(jù)來(lái)源包括基本信息(作者、出版社、出版時(shí)間)、資源類型(音頻、視頻)、資源熱度(借閱、檢索、瀏覽頻率)等。

3.2 模型構(gòu)建

3.2.1 數(shù)據(jù)化。①數(shù)據(jù)收集。用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)主要包括讀者的閱讀行為、閱讀偏好、社交特征等；經(jīng)典閱讀資源畫(huà)像數(shù)據(jù)主要包括圖書(shū)作者、出版社、類別、內(nèi)容、借閱、轉(zhuǎn)發(fā)、下載、評(píng)論等，高校圖書(shū)館在收集數(shù)據(jù)的同時(shí)要注意保護(hù)讀者隱私。②數(shù)據(jù)預(yù)處理。由于數(shù)據(jù)來(lái)源及格式不同，高校圖書(shū)館需對(duì)獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后再運(yùn)用分類、聚類、關(guān)聯(lián)、提取等方法進(jìn)行深度挖掘，將所有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的格式。③數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。高校圖書(shū)館將處理后的數(shù)據(jù)運(yùn)用“數(shù)據(jù)—用戶標(biāo)簽映射法”分別構(gòu)建用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù)與經(jīng)典閱讀資源畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)于分布式系統(tǒng)中。

3.2.2 標(biāo)簽化。高校圖書(shū)館運(yùn)用大數(shù)據(jù)工具對(duì)用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù)和經(jīng)典閱讀資源畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行深度挖掘，計(jì)算權(quán)重，分別建立標(biāo)簽體系。用戶畫(huà)像標(biāo)簽體系包括：一是基本信息標(biāo)簽，包括姓名、年齡、專業(yè)、年級(jí)、性別等，可直接作為標(biāo)簽。二是興趣偏好標(biāo)簽，主要描述讀者的檢索、瀏覽、下載等行為，可將檢索的關(guān)鍵詞作為標(biāo)簽，需注意的是，由于讀者的興趣偏好隨情境變化，因此提取的標(biāo)簽應(yīng)及時(shí)更新。三是社交互動(dòng)標(biāo)簽，包括讀者閱讀過(guò)程中的下載、收藏、評(píng)論等行為，可從讀者間交流的話題和評(píng)論中提取關(guān)鍵詞標(biāo)簽。經(jīng)典閱讀資源畫(huà)像標(biāo)簽體系包括：一是圖書(shū)基本信息，包括作者、出版社、版次、出版時(shí)間等，可直接作為標(biāo)簽。二是資源類型標(biāo)簽，主要是媒體類型，如視頻、音頻、展覽、舞臺(tái)劇等，可將所屬的媒體類型直接作為標(biāo)簽。三是資源內(nèi)容標(biāo)簽，主要是知識(shí)領(lǐng)域、研究方向，可將研究主題作為標(biāo)簽。四是資源熱度標(biāo)簽，包括經(jīng)典閱讀資源被借閱、檢索、瀏覽、下載、轉(zhuǎn)發(fā)的頻率等，資源熱度標(biāo)簽會(huì)隨著讀者行為和偏好而改變，因而需定期更新優(yōu)化標(biāo)簽。

3.2.3 關(guān)聯(lián)化。關(guān)聯(lián)化的實(shí)質(zhì)是將用戶畫(huà)像模型與經(jīng)典閱讀資源畫(huà)像模型二者進(jìn)行匹配與融合，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析工具建立讀者和資源關(guān)系圖譜，使其關(guān)聯(lián)化。

3.2.4 可視化。可視化是指高校圖書(shū)館通過(guò)服務(wù)與交互平臺(tái)對(duì)用戶畫(huà)像模型和經(jīng)典閱讀資源畫(huà)像模型關(guān)聯(lián)匹配情況進(jìn)行結(jié)果反饋，并根據(jù)反饋結(jié)果為讀者提供個(gè)性化、可視化的閱讀服務(wù)與資源調(diào)度。

4 基于用戶畫(huà)像的經(jīng)典閱讀推廣模式構(gòu)建

基于用戶畫(huà)像的經(jīng)典閱讀推廣模式由讀者、閱讀推薦系統(tǒng)、經(jīng)典閱讀資源等維度構(gòu)成，是一種可以及時(shí)更新反饋、互相轉(zhuǎn)化的內(nèi)在循環(huán)系統(tǒng)，詳見(jiàn)圖1。

4.1 用戶畫(huà)像與經(jīng)典閱讀資源畫(huà)像在閱讀推廣中的融合途徑

4.1.1 讀者維度。高校圖書(shū)館通過(guò)用戶畫(huà)像標(biāo)簽分析篩選出潛在讀者、核心讀者，然后根據(jù)讀者需求和興趣開(kāi)展個(gè)性化推薦。潛在讀者(不活躍讀者)是高校圖書(shū)館經(jīng)典閱讀推廣活動(dòng)的重中之重，高校圖書(shū)館可通過(guò)業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)分析其閱讀行為和偏好信息，勾勒個(gè)體用戶畫(huà)像，挖掘、預(yù)測(cè)其閱讀需求，精準(zhǔn)推送相關(guān)短視頻、音頻等新媒體資源。高校圖書(shū)館還可運(yùn)用新媒體技術(shù)營(yíng)造多元化的閱讀場(chǎng)景和沉浸式閱讀體驗(yàn)以增強(qiáng)閱讀感知，提升讀者的閱讀興趣，促進(jìn)讀者回歸。針對(duì)核心讀者(活躍讀者)，高校圖書(shū)館可通過(guò)分析具有相同閱讀偏好讀者群的特點(diǎn)，依據(jù)聚類算法得出大學(xué)生群體間的關(guān)系圖譜，從而勾勒出群體用戶畫(huà)像，將熱門(mén)閱讀資源推送給更多的讀者群體，提升活動(dòng)成效。每個(gè)學(xué)院的專業(yè)領(lǐng)域不同，經(jīng)典閱讀書(shū)目也不盡相同，因此各學(xué)院可自行推選一位本學(xué)院的“校園領(lǐng)讀者”，既可以是學(xué)院有名望的專家、教授，利用名人粉絲效應(yīng)增強(qiáng)閱讀活動(dòng)的影響力，形成閱讀社群，建立閱讀生態(tài)圈[9]，也可以是學(xué)院“領(lǐng)袖”同學(xué)，其閱讀喜好、推薦書(shū)目具有朋輩效應(yīng)，更易被讀者群體所接受。

4.1.2 資源維度。很多高校學(xué)生認(rèn)為經(jīng)典書(shū)籍內(nèi)容曲高和寡，語(yǔ)言晦澀難懂，因而不愿“親近”。針對(duì)這一問(wèn)題，高校圖書(shū)館可構(gòu)建導(dǎo)讀、精讀、研讀立體閱讀推廣模式，即將線上線下交叉融合的經(jīng)典閱讀資源按照主題、類型、熱度匯總生成主題詞，根據(jù)讀者的瀏覽、借閱、收藏等行為映射出目標(biāo)資源主題詞，運(yùn)用知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法對(duì)線上資源和線下資源之間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行挖掘和計(jì)算，將關(guān)聯(lián)度較高的資源推送給讀者。具體而言，高校圖書(shū)館可通過(guò)線下活動(dòng)，如展覽(經(jīng)典圖書(shū)展、繪畫(huà)展)、講座(書(shū)友會(huì)、讀書(shū)講座、真人圖書(shū)館)、演出(古詩(shī)詞大賽、舞臺(tái)劇、詩(shī)詞快閃)等方式構(gòu)建多元導(dǎo)讀模式，讓讀者“走近”經(jīng)典；線上采取群內(nèi)共讀經(jīng)典圖書(shū)，通過(guò)每日語(yǔ)音打卡分享閱讀感悟、小組討論、撰寫(xiě)讀后感等形式“輸出”經(jīng)典，同時(shí)開(kāi)設(shè)經(jīng)典研讀選修課，采取讀、思、辯的形式提高學(xué)生的思辨能力，強(qiáng)化經(jīng)典閱讀輸出效果。

4.1.3 情境維度。情境主要指讀者在一定時(shí)期所處的境況和社會(huì)關(guān)系，讀者閱讀需求會(huì)隨情境變化而改變。高校圖書(shū)館可根據(jù)用戶畫(huà)像中的閱讀偏好標(biāo)簽和行為標(biāo)簽分析其中隱藏的情境信息，進(jìn)而對(duì)讀者所處的情境進(jìn)行預(yù)測(cè)，依據(jù)情境信息推送與讀者心境相匹配的閱讀資源，從而促進(jìn)知識(shí)增值。例如，大一新生學(xué)業(yè)相對(duì)不繁重，課余時(shí)間較充裕，可大量閱讀經(jīng)典著作樹(shù)立正確的人生觀、價(jià)值觀，高校圖書(shū)館可為其推薦經(jīng)典圖書(shū)書(shū)單；大四生面臨畢業(yè)后繼續(xù)升學(xué)或求職的壓力，這一時(shí)期其所需要的書(shū)籍多為考研類或求職類圖書(shū)。高校圖書(shū)館只有根據(jù)讀者情境要素分級(jí)分類調(diào)整推薦內(nèi)容，才能滿足不同情境下讀者的閱讀需求。

4.2 建立反饋機(jī)制，提升服務(wù)質(zhì)量

基于用戶畫(huà)像的經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)不是一成不變的，而需要根據(jù)更新反饋結(jié)果，定期優(yōu)化與完善，才能滿足讀者不同的閱讀需求。讀者是經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)的使用者，其反饋的結(jié)果對(duì)改善和優(yōu)化經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)的服務(wù)和方式非常重要。因此，高校圖書(shū)館需積極接受讀者反饋意見(jiàn)，根據(jù)讀者反饋意見(jiàn)對(duì)用戶畫(huà)像模型、經(jīng)典閱讀資源模型進(jìn)行修正，將與讀者期望不符的主題內(nèi)容刪除，有利于優(yōu)化館藏資源，提升經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)的服務(wù)功能，提高讀者滿意度。

5 結(jié)語(yǔ)

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，用戶畫(huà)像精準(zhǔn)刻畫(huà)了讀者特征，用標(biāo)簽化的信息虛擬用戶全貌，為高校圖書(shū)館開(kāi)展經(jīng)典閱讀推廣工作提供了便利。基于用戶畫(huà)像的經(jīng)典閱讀推廣模式融合了讀者維度、資源維度、情境維度，兼顧個(gè)體讀者與群體讀者興趣偏好及需求，采用導(dǎo)讀、精讀、研讀三位一體的立體閱讀推廣方法，同時(shí)定期反饋?zhàn)x者意見(jiàn)，更新優(yōu)化閱讀推薦系統(tǒng)，打造了“讀者—閱讀推薦平臺(tái)—經(jīng)典閱讀資源”的閉環(huán)良性循環(huán)的閱讀生態(tài)系統(tǒng)，真正實(shí)現(xiàn)了高校圖書(shū)館經(jīng)典閱讀推廣的個(gè)性化和精準(zhǔn)化。