圖書館智慧度的評價模型構建與運用

摘 要：隨著數據挖掘、人工智能、物聯網、語音搜索等前沿技術的滲透，傳統圖書館向智慧圖書館轉型，但其智慧度應當如何評價，成為學界懸而未決的問題。文章通過對國內外相關文獻的梳理，從技術智慧化、空間智慧化、服務智慧化、運營智慧化、人文智慧化五個角度，構建了圖書館智慧度評價的要素體系，建立了圖書館智慧度評價的數學模型，并通過案例分析對模型進行求解。經過歐幾里得距離計算，得出案例圖書館的智慧值為1.79，處于中等水平，隨后通過模型求解，對案例圖書館智慧度構成的子元素進行了排序，發現空間智慧化等是該圖書館的薄弱項目，從而為其補齊短板提供了學術線索。

關鍵詞：圖書館；智慧度；歐幾里得距離；評價模型

中圖分類號：G252 文獻標識碼：A

Construction and Application of an Evaluation Model for Library Intelligence

Abstract With the penetration of cutting-edge technologies such as data mining， artificial intelligence， the Internet of Things， and voice search， traditional libraries are transitioning into smart libraries. However， the evaluation of their intelligence remains an unresolved issue in academia. This article， through a review of relevant domestic and international literature， constructs an element system for evaluating library intelligence from five angles： technological intelligence， spatial intelligence， service intelligence， operational intelligence， and humanistic intelligence. It establishes a mathematical model for assessing library intelligence and solves the model through a case study analysis. Using the Euclidean distance calculation， the intelligence value for the case library is determined to be 1.79， indicating a moderate level of intelligence. Subsequently， the model is used to rank the sub-elements constituting the intelligence of the case library， revealing that spatial intelligence is one of its weak areas. This information provides academic insights for addressing its shortcomings.

Key words library; intelligence; Euclidean distance; evaluation model

1 引言

智慧萬聯時代，圖書館向智慧化方向轉型，已成為智慧生活不可或缺的重要組成部分。作為人工智能發展的新型服務形態，圖書館智慧化建設也成為“十四五”時期圖書館高質量發展的轉型方向。

目前，對智慧圖書館的評價主要分為兩類。第一類是政界評價。國外已初步有ISO體系，但是對智慧度評價涉及內容不多。國內而言，2017年第六次全國縣級以上公共圖書館評估定級對圖書館的數字化、智慧化評價設定了相關指標和權重，但是指標設計較為簡單，適合在實踐層面操作，但是于學理性而言，還有待進一步討論。第二類是學界評價。國內外學界相關研究工作主要聚焦于圖書館智慧的概念、圖書館智慧化建設的基本構成要素、圖書館智慧化成熟度評價以及圖書館智慧服務評價等領域。圖書館智慧度的評價迫切性、重要性也在學界達成了基本共識，即無論是智慧圖書館的建設，還是建設后的整體功能評價，都離不開對圖書館智慧度的評估。

盡管既往對圖書館智慧度的評價做出了一些工作，但是還存在一些薄弱之處。第一，定性研究居多，定量研究偏少。不少研究分析了圖書館智慧度評價的現狀和問題，并提出了相應的解決對策，但是圖書館的智慧度應該如何評價，卻較少有研究涉及。第二，有研究利用定量研究方法對圖書館智慧度進行評估，但是這一類研究也有不足，主要是聚焦于圖書館智慧化建設的某一構成要素，如信息智慧、服務智慧等，雖然這類研究很有必要，但是遺憾的是，這些研究不能以點及面，從而給圖書館智慧度的整體性評估帶來了困難。當然，也有少數系統性評價研究，但是存在評價指標設計重復、指標設計偏重技術等問題，使實踐操作性不強。或評價體系的定量屬性不強，以致于評價結果有失精準。

因此，對于如何衡量圖書館的智慧程度，仍然具有較大的探索空間。國內圖書館智慧化建設，迫切需要新的評估體系。本文基于圖書館智慧度的集合要素的構成分析，構建公共圖書館智慧度指標體系，在此基礎上，構建測量數學模型，為圖書館明晰智慧化水平，并有針對性改善其薄弱環節，進一步推進智慧化建設，提供新的學術參考線索。

2 理論與文獻綜述

2.1 公共圖書館智慧度的集成要素

智慧圖書館概念與特征方面，Dirks等人將圖書館智慧度定義為“一種位置感知的移動圖書館服務”的程度[1]。而Capdevila等人強調智慧圖書館社交、開放、數字化、連接等多個方面特性[2]。Cao等人的定義進一步突出了智慧圖書館在捕獲用戶需求并提供相應資源和服務方面的智能性[3]。當然，智慧圖書館的概念還涉及一些新特征。如吳建中、吳江、Aittola等人所強調的非空間化業態特征[4-6]，以及熊莉君等人對“5G+人工智慧”在智慧圖書館中的作用的指出[7]。

要全面評價一個圖書館的智慧度，不僅要考慮智慧圖書館的定義和特征，還需從不同的視角進行分析。例如，從綜合要素視角，Giffinger等人確定了圖書館智慧的基本集成要素[8]。還有學者描述了智慧服務[9]、智慧人[10]、智慧場所和智慧治理等[11]要素。從技術要素視角，如數據挖掘、大數據分析、人工智慧等技術在提供個性化服務方面的明顯體現[12]，以及物聯網和RFID在為用戶提供上下文信息方面的應用[13-15]。從智慧服務要素視角來看，Simovi?、Gul、江蕓、Massis等人強調了圖書館智慧必須以人為本，反映了對各項智慧元素的重視[16-21]。Yang、Yao等人提出了圖書館智慧的以用戶為中心的成功實現[22-23]。從智慧管理要素視角，圖書館員管理涉及優質圖書館員的要求[24]，包括新信息來源和傳播技術的洞察力[25-26]。Sheridan等人強調了利益相關者的一致性和責任分擔[27]。從智慧空間要素視角，Barniskis提出圖書館智慧應將綠色建筑與物理空間相結合[14]。江蕓強調了圖書館空間的再造，以及空間服務的再造，以滿足用戶需求[26]。Sheridan等人引入了制造和創客空間的概念[27]。另外，一些學者還從智慧建筑視角和人文智慧視角等方面切入了圖書館智慧的集成要素[28-29]。通過綜合分析各個要素，可深化對圖書館智慧化的理解和實踐。

應該說，當前學界對圖書館智慧度基本構成要素研究已經十分豐富，但是還存在一些問題需要完善：（1）從綜合性構成要素而言，研究并不全面。通過學術回顧可以發現，其主要構成要素是智慧服務、智慧人、智慧場所和智慧治理等方面，然而缺乏一些智慧技術、智慧建筑的嵌入等，而這一些要素也構成了圖書館智慧度的重要組成方面。同時還有一些重復性指標，如智慧環境與智慧空間等，這就導致圖書館綜合性要素指標的合理性尚有待考證。（2）從單一性構成要素而言，盡管面面俱到，但是難以以點及面，且很多指標并不具備操作性。如學界指出的3D打印技術，在很多公共圖書館并不具備實施的條件。同時一些要素的數據搜集也很困難，如人文智慧等，這就導致理論與實踐的脫節。

2.2 圖書館智慧評價模型構建

圖書館智慧的評價模型構建研究并不多見。在僅有的文獻中，大部分學者從單一要素角度，評價了圖書館智慧的服務能力、館員能力、數字能力等。

第一，單一要素維度的評價視角。鄧李君等人對圖書館智慧服務能力評價體系進行了構建分析[30]。周玲元等人利用SERVQUAL（Service Quality）評價模型構建了評價指標與權重[31]。吳朋有娣、陳凌、Nicholson、唐清等人構建了圖書館智慧館員、服務等能力評價體系[32-35]。這些研究成果側重于圖書館智慧某一個要素的建設評價，雖然很有價值，但是并不適合對圖書館智慧的綜合性、系統性評價。

第二，系統性評價要素的評價視角。目前，僅有少數學者構建了系統性評價體系。段美珍等人對圖書館智慧建設的評價指標體系進行了構建，并在此基礎上利用層次分析法構建了評價模型[36]。叢敬軍等人從成熟度視角，構建了圖書館智慧建設評價指標體系[9]。劉趙為構建了高校圖書館智慧服務評價指標體系[37]。這些研究期望從綜合性視角，對圖書館的智慧度展開全面評估。

盡管以往研究對圖書館智慧評價模型作了初步探索，但是還存在一些問題：一是主觀性較強。一些研究的指標體系缺乏依據說明。指標權重也缺乏精密計算。二是定性模型多，定量研究十分少。除有極少數學者利用層次分析模型構建了評價體系外，很多研究都是邏輯意義上的推導，缺乏嚴謹的實證研究，使得這一研究還有較大的拓寬空間。

3 方法與模型

3.1 基本要素提取

通過對國內外文獻的梳理和回顧，發現學界對圖書館智慧度評價的基本要素集中于五個方面，分別是技術、空間、服務、運營和人文。同時，通過對ISO制定的《信息與文獻——圖書館影響力評估的方法與流程》的梳理，發現其關鍵核心要素有四個，分別是資源建設、基礎設施建設、利用建設、效率建設。而這四個要素中，基礎設施建設的構成元素與學界強調的技術設施基本同合，利用建設的構成元素與學界所強調的服務基本同合，同時，效率建設和資源建設與既往學界所強調的服務、空間和運營智慧化頗有同合。因此，從這個角度而言，技術、空間、服務、運營應該成為評價的重點。但是，中國智慧圖書館應當體現出中國特色，即中國傳統文化的智慧化傳承與保護。這也是《“十四五”公共文化服務體系建設規劃》（以下簡稱《“十四五”規劃》）、第六次縣級以上公共圖書館等級必備條件和評估標準（以下簡稱“第六次評估標準”）和第七次縣級以上公共圖書館等級必備條件和評估標準（以下簡稱“第七次評估標準”）等文件中反復強調的重點內容之一。因此，本文亦將學術界較少引起關注的人文智慧化納入評價體系中。

因此，通過大量的文獻搜集，以及對政府相關文件的研讀，提取智慧圖書館的五個要素：（1）技術智慧化；（2）空間智慧化；（3）服務智慧化；（4）運營智慧化；（5）人文智慧化。在此基礎上，本文提取了16個子元素，94個子元素構成，如表1所示。

評價的要素指標選取完成后，下一步需要確定指標選取是否合理，以及指標的權重如何賦權，并進行最終計算，以便對圖書館的智慧度進行評價，這就需要構建一個數學方程式，來構建圖書館的智慧度評價模型。

3.2 評估準備

3.2.1 要素評議

采用專家咨詢的方法，對指標體系的必要性和明確性等進行評議。本研究邀請了7位專家，其中3位是大學圖書情報領域具有正高職稱的人員，2位是公共圖書館具有正高職稱的人員，2位是文旅部門副處級及以上的工作人員。經過系統性咨詢，有兩位專家因為疫情原因未能獲得數據，最后共獲得5位專家的問卷。

本研究向專家咨詢的內容包括五個方面：（1）指標的必要性評議；（2）指標的可操作性評議；（3）指標的明確性評議；（4）指標的刪減建議；（5）指標的補充建議。其中，（1）—（3）采取1—5的區間打分方法，5為最高分，1為最低分。

針對打分的數據，本文采取綜合平均值、高分占比以及歸一化標準對其展開分析。設Xn為第n個專家的打分數，n 為專家個數，則可得到：

（1）

高分占比可以體現出對指標的一致認同性。設Xm為Xn≥4的分數，y為高分專家占比，則可得到：

（2）

設為專家 j 對第 i 個指標的打分，xj為專家 j 對所有指標打分的和。對每個指標進行歸一化計算，可得到：

（3）

歸一化的誤差計算按照以下表示：

（4）

按照計算標準，將y≥60%，gt;0.005的標準對指標進行取舍。經過對數據的計算發現，五個指標的y值分別為87.81%，86.3%，75.32%，64.39%，62.88%，值分別為0.006 7，0.006 9，0.007 3，0.006 3，0.006 8，通過檢驗，這說明本文選取的94個指標達成了必要性、可操作性和明確性共識，符合選取標準。

同時，按照指標的選取程序，專家均未提出指標的刪減建議和補充建議。因此，本文選取的指標基本得當。

3.2.2 數據收集

對指標的權重測量是基于累加原理，即結合較低級別屬性的測量值來獲得較高級別屬性的測量值，給定一個候選庫，評估每個元素的重要性。

如果采用經典集合理論，評估者將使用布爾值來表示每個元素/子元素的存在水平和重要性，但是這將給出不準確的結果。過去研究人員使用由Zadeh引入的模糊集合理論來模擬決策中的模糊性和不確定性，模糊集合理論不僅可以表示極值，還可以表示部分項，例如完全存在、非常高的存在或完全不存在，因此，本研究使用模糊集合理論來測量。本研究使用三角模糊數來表示語言術語，三角模糊數是在域 x 中有三個參數（a，b，c） 的一個數，a表示悲觀值，b表示中性值，c表示樂觀值。

同時，本文參照Jadhav等人[38]的研究，使用隨機確定的子元素進行了試點研究。根據所使用的語言術語、所涉及的不確定性水平以及試點研究期間團隊成員的認知需求，本文使用7點量表（見表2）來評估存在和重要性水平，每個語言術語被映射到一個三角模糊數。使用這些量表，能夠提供他們對候選庫中的每個元素/子元素的存在水平和重要性的估計，這樣獲得的估計值可以輸入到數學模型中進行計算。

3.3 數學模型構建

按照德爾菲法，組成專家成員隊（i=1到l）用于評估候選庫的智慧程度，有m個元素（j=1到m），每個元素最多有n個子元素（k=1到n）；對于候選庫，要求每個評估員評估子元素的重要性。

設Rik=（xik，yik，zik）是評估員i對子元素k重要性的估計值，第 k 個子元素的平均模糊數如下：

（5）

設Wik=（aik，bik，cik）是評估員i對子元素k重要程度的估計值，第k個子元素的平均模糊數如下：

（6）

第k個子元素Lk的模糊數是重要性的模糊平均數和其模糊平均數的乘積，由下式給出：

（7）

元素的模糊值可以通過匯總其子元素的模糊值來計算，具體而言，第 j 個元素 Fj 的級別可以通過以下方式計算：

（8）

利用公式（8）可計算LSI（library smartness index，智慧圖書館智慧度），如下所示：

（9）

在這個階段，LSI仍然是一個模糊的數字，這個模糊的數字需要用一致的自然語言術語來表示，過去研究人員使用歐幾里得距離來測量模糊數字和自然語言標簽之間的差距，如下所示：

{Fully Smart[FS]， Almost Smart [AS]， Fairly Smart [RS]， Low Smart[LS]， Not Smart [NS]}

則計算出的LSI與其中一個自然語言標簽之間的歐幾里得距離可以由公式（10）計算得到：

（10）

其中p={x0， x1，…，xm}?[0，1]。差異最小的自然語言標簽對應候選庫的智慧級別。

下一步是根據每個子元素的模糊分數對它們進行排序，三角模糊數的排序可以通過計算它們的質心來進行，由以下給出：

（11）

其中a、b、c是三角模糊數的三個組成部分，公式（11）將生成一個清晰的分數ρ，可用于對元素/子元素的相對強度進行排名。

4 模型的案例運用

4.1 智慧度評價

某公共圖書館被確定為模型的運用案例對象。該圖書館是省級綜合性研究型公共圖書館和行業情報中心，也是全國文化信息資源共享工程省級分中心、文化部公共文化研究基地，是首批國家重點古籍保護單位。圖書館共有數據庫539個，其中訂購數據庫196個，自建數據庫10個。該圖書館東館功能定位是全媒體時代的智慧復合型圖書館，側重于提供面向大眾的多元化、主題化、體驗型的現代圖書情報服務，打造基于全球領先的開源微服務框架開發的智慧圖書館平臺，將全面覆蓋市、區、街鎮、社區四級公共圖書館網絡，為讀者創造安全健康的閱讀環境。該圖書館東館在本研究展開之時尚未開放。該圖書館配備智慧圖書分揀系統連接圖書消毒殺菌模塊，打造智慧全預約系統和“享借”服務平臺，將資源、空間和活動全面預約融為一體，推動人與人、人與資源、人與空間的交融互聯，提升服務人性化水平。該圖書館已經能夠成功整合數據挖掘、RFID和物聯網等技術以改善其用戶服務。本文邀請了5名專家，對案例圖書館的智慧度進行評估。表3顯示了評估員對元素和子元素的存在程度和重要性水平的評估。

第一步使用了表2所示的規則將這些評價轉換為模糊數字，例如，A1為子元素E1.1分配的存在級別“非常高”的評價，將其轉換為模糊數字（6，7，8），隨后計算所有指標的平均模糊數，使用公式（5）和（6）來計算子元素E1.1的存在程度和重要程度，如表4所示。所有子元素的存在程度和重要性的平均模糊數字和子元素模糊數如表5所示。

然后通過公式（8）將子元素的模糊數字匯總到總元素級別，計算元素智慧技術的平均模糊數，示例計算如表6所示。從表中可以看出，作為智慧技術元素之一的子元素用于計算智慧技術元素的平均模糊數，智慧技術元素的模糊數為（4.46，5.48，6.51）。

類似的過程用于計算所有其他元素的平均模糊數，如表7所示，從表3中檢索得到元素重要性的平均模糊數字。使用公式（9）重復該過程，可以確定候選庫的模糊數，最后一行表示LSI，用一個模糊數（3.37，4.36，5.35）來表示。

最后一步是將模糊的LSI映射到自然語言術語，表8顯示了具有相應模糊數庫的智慧性的自然語言術語（參見第1列和第2列）。例如，自然語言術語“非智慧”由模糊數字（1，1，3）來表示。現在使用公式（10）計算每個自然語言項和模糊LSI之間的歐氏距離（3.75，2.39，1.79，3.17，5.49）。具體見表8和圖1。

按照一般的評價原則，差異最小的自然語言標簽對應于案例圖書館的智慧級別，即最小的歐幾里得距離為1.79，對應的智慧區間屬于一般智慧，換言之，案例圖書館的智慧度為1.79，按照評價區間，該圖書館的智慧度尚處于中等區間。

4.2 智慧度影響因素排序

所研究的圖書館智慧度測量結果表明，當前的智慧水平與期望的智慧水平之間存在嚴重的差距。為了系統地縮小差距，計算了元素和子元素的等級，表9給出了使用公式（11）來計算的每個元素的質心，以及根據遞減的質心值分配給元素的等級。

從表9的結果可以看出，技術智慧化和人文智慧化這兩個元素是案例圖書館的相對優勢，這與該圖書館成功實施移動計算、物聯網和RFID等相關技術以服務其用戶的觀察相一致。同時，該圖書館在古籍保護上頗有貢獻，如“自動古籍圖書超高頻殺蟲機”的研制。然而，空間智慧化、服務智慧化和運營智慧化，似乎是有待改進的領域。其中可能原因是該圖書館新館在本文研究開展之時尚未建成，該圖書館老館建筑破舊，空間有待改進，同時也影響了其服務功能的發揮。

根據分配給子元素的等級，進一步得出子元素的評分，并可以得出實踐較差部分相應的啟示：（1）最后一名是子元素E2.1：外部建筑智慧化。包括建筑節能保溫系統、圖書館建筑智慧化系統運用等。這是目前制約該圖書館智慧度的主要原因。該圖書館需要加快新館建設，開辟新的服務場景。（2）倒數第二名是子元素E2.2：內部空間智能化。包括智能空間定位、物理環境智慧化調節、虛擬空間構造、個性化場景空間等構成元素。因該圖書館老館空間極為有限，制約了服務空間的拓展，使其智能化空間建設成為“無源之水”。（3）倒數第三名是子元素E4.3：外部協同智慧化。該圖書館目前在與其他圖書館數據互聯上存在短板，需要改進。包括推進版權資源共享，建立情報聯盟協作平臺和構建知識交流社區，使智慧化分享成為可能。針對其他薄弱之處，該圖書館亦可以針對實際情況加以一一改善。

5 討論

5.1 本研究與其他研究的比較

第一，既往研究對智慧圖書館的構成元素研究十分豐富，但是略顯遺憾的是，這些構成元素多數是基于學人理解上的邏輯意義上的推導，缺乏理論上與實踐上的參照；或參照了其他學理性研究，但是缺乏對實踐文件的關照。盡管構建了構成元素體系，但是對元素是否適用、是否具備可操作性，也很少有學人展開進一步驗證。而本研究與既往研究不同的是，一方面，本研究所構建的元素體系大量參照、延續國內外相關研究，同時還參照了國內官方文件，具備學理性與實踐性。另一方面，對于指標的必要性、可操作性與明確性，本研究通過德爾菲法，并經過數學驗算，進行了進一步驗證，相對于既往研究而言，有一定的突破。

第二，本研究通過歐幾里得距離的計算，得出了具體的智慧值。既往學界雖然有少數研究構建了智慧圖書館智慧度評價模型[34]，然而模型構建完成之后即“戛然而止”，缺乏對模型的應用與求解，因此這一類研究的實踐運用價值有待進一步討論。而與既往研究不同的是，本研究構建數學模型之后，通過案例圖書館的運用，對模型的應用性進行了進一步研究。對應相應模糊數庫的智慧性自然語言術語，計算每個自然語言項和智慧度之間的歐幾里得距離，從而得出了圖書館具體的智慧值，這突破了既往研究模型“構而不用”的缺陷。

第三，本研究結果可供圖書館改善相應薄弱之處。模型構建的最終落腳點是用于評價圖書館的具體智慧情況，并改善薄弱之處。盡管學界構建了智慧度評價模型，但是較少進行智慧度測算[14]，因此對于實踐的參照意義不大。同時，盡管有少部分針對單元素的測算，如技術、服務、管理等方面的計算[22]，但是最終只計算出了一個大概的數字區間，對于哪些是薄弱之處，哪些是優勢項目，缺乏進一步討論。與既往研究不同的是，本研究不僅計算歐幾里得距離值以得出了圖書館具體的智慧值，同時還通過排序得出了不同元素之間的差距，這為圖書館有針對性地補齊短板提供了學術線索，對于既往研究而言，有一定進步性。

5.2 模型進一步推廣運用空間

第一，針對單個圖書館智慧度評價的微觀運用。本文所構建的模型是基于對文獻的全面回顧以及對政府文件進行提取的元素和子元素而形成的。該模型已經在一個學術性圖書館進行了測試，其評估程序、數學模型計算所需的公式以及模糊標度都具有普適性，可應用于其他圖書館的智慧度評價。本文構建的數學模型為圖書館員提供了一個簡單而合理的結構，通過公式的計算，這個模型不僅可以用來估計智能程度，還可以確定圖書館的優勢和劣勢，進而為其他圖書館進一步改進智慧化建設提供學理性參考。

第二，針對檔案館、博物館進一步推廣的中觀運用。本文構建的數學模型還可以推廣到智慧博物館、智慧檔案館等其他組織中。當然，博物館與檔案館需要重新選取評價元素，但本文構建模型及其公式，在符合博物館與檔案館元素特征的基礎上，依然可以進行運算。

第三，針對全國圖書館智慧化評估的宏觀運用。本文所構建的模型利用歐幾里得距離的計算得出具體智慧值，這為政府部門對全國圖書館的智慧水平測度提供了理論上的參考可能。當然，全國各地圖書館各有不同，在指標設計上還需要兼顧地區特色，同時在評價程序上還要作進一步完善。

6 結論

在大數據、區塊鏈等新技術的影響下，智慧化是公共圖書館轉型的一個必然方向。但是，如何評價圖書館智慧程度，卻是一個擺在實踐上的難題。對其評價體系的構建，不僅有利于整體把握圖書館的整體智慧水平，也有利于圖書館改善薄弱之處，對圖書館進一步推進智慧化轉型具有重要價值與意義。

本文通過系統性回顧國內外文獻，并結合政府官方文件，析取了圖書館智慧度的基本構成元素，并檢驗了這些元素的必要性、操作性和明確性。通過構建數學模型，我們不僅可以對圖書館的智慧化水平進行評估，還能識別其強勢和弱勢屬性，并“補短強長”，以進一步推進圖書館的智慧化轉型。

當然，本文的研究也有一定的不足之處。第一，盡管本文構建了16個子元素，94個子元素構成體系，但是在評價中，只對16個子元素進行了評價。在理論上，將視角進一步延伸至94個子元素構成的微觀領域評價，也有理論上的可能，但是限于本文的篇幅，沒有進一步報告，未來可以對此展開研究。第二，受到新型冠狀病毒疫情影響，本文所邀請的專家有限，未來可以邀請更多的專家，并通過其他圖書館的案例，對模型展開進一步的運用并求解，以提高研究的適用性。

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作者簡介：王純明，聊城市圖書館館員，研究方向為數字圖書館。

收稿日期：2023-07-24本文責編：鄭秀花