【摘要】Social Q&A（问答式社交）理念的勃兴为高校图书馆学科服务转型增加了新动能。当前，高校图书馆学科问题主要体现为用户参与服务程度不深，参考咨询的针对性与时效性较低，学科服务的影响力与穿透力较弱。构建高校图书馆问答式社交学科服务模式，能够满足用户日趋多元的信息诉求：创建图书馆与用户深度交互的信息社区，提供宽口径、厚基础、广视域的资源导航服务;开发定制化参考咨询方案，增强咨询服务的针对性、时效性;打造全周期嵌入式学科服务系统，全流程跟踪用户的知识需求。

【关  键  词】问答式社交;图书馆;高校;学科服务

【作者单位】张丽霞，滨州医学院。

【中图分类号】G258.6 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2019.17.027

Social Q&A（问答式社交）理念被《2018美国图书馆协会白皮书》评为人工智能时代创新图书馆学科服务的学习方向。问答式社交理念以独特的价值链再造主张与商业模式成为当前图书馆学科服务的必要条件：一方面，其构建了旨在促进用户泛在交互、全时社交的信息社区，升级了用户学科服务体验;另一方面，其形成了以知识贡献、知识传递与知识评价为核心的用户参与机制，增强了智慧图书馆学科服务的针对性与时效性[1]。在此背景下，我国高校图书馆纷纷与问答式社交平台展开合作，提供符合用户心理预期的、多层次个性化的学科服务。如中国矿业大学沙河校区图书馆与新浪爱问结成战略合作联盟，依托新浪爱问为用户提供具有高附加值的学科服务解决方案。可见，基于问答式社交理念创新高校图书馆学科服务实践样态，不仅有助于用户实现从信息消费者向知识生产者的角色转变，还为用户提供超越回答問题本身的社交体验。

一、问答式社交理念的内涵

问答式社交理念的本质在于通过创建一个知识泛在共享与信息跨域链接的虚拟环境，促进用户分享高质量评论内容，进而增强用户价值感知体验。该理念的实践要求主要包括技术与组织两个方面：技术路线是基于智能人机交互技术创建允许用户全时社交的生态系统，不同个体属性、知识素养与需求层次的用户均可无限制地进行设问和解答;组织模式是通过形成具有社交媒体属性的知识库，有效地汇聚用户经验、知识与智慧，进而在促进社会化问答虚拟社区深度互动基础上，延伸场景社交情境下的人际关系价值链[2]。问答式社交理念的内涵主要表现在服务主旨、服务内容与服务媒介三个方面。

第一，开放协作的服务主旨。问答式社交理念的价值主张在于通过“自由设问，交互解答”的问答模式，促进信息社区内用户参与内容编辑、内容评价。当前，问答式社交平台均引入用户双向关注机制，构建 “用户—信息”的知识贡献结构，关注者与被关注者通过社交关系网络可实现提问、回答与话题的信息交互，进而模糊服务方与用户间的物理边界。

第二，靶向定制的服务内容。推送兼具时效性与个性化的服务内容是问答式社交理念的主要特色，即主张用户参与服务内容的编辑和评价，又强调推广以用户参与知识传递为导向的个性化学科知识服务实践。如知乎、Google answers、jelly.co等问答式社交平台通过引入用户声望制度、学分制度对优质内容进行分级聚类，对用户需求进行“马斯洛需求层次化”的识别，实现基于信息主动分级的细颗粒度服务。

第三，泛在智能的服务媒介。即凭借人工智能、大数据、云计算、物联网等智能信息技术创建泛在交互的智能学科服务载体，通过广泛地赋能用户参与学科知识传递，在图书馆与用户间营造专业、理性的知识共享氛围。以当前全球最具影响力的问答式社交平台Quora为例，其不仅设置了Twitter、Facebook等社交账号分享链接，将平台中的优质内容传递给第三方社交媒体中的海量用户，还通过电子书、机构账号等自媒体平台确保用户实现垂直精准的问答沟通。

二、高校图书馆学科服务现状与短板

当前，高校图书馆学科服务的核心内容主要包括学科资源推荐服务与参考咨询服务两类。从学科资源推荐服务现状来看，其在服务内容、服务形式等方面取得了长足发展。部分高校图书馆提供了“定向学科资源服务”，对用户的规范性需求与比较性需求进行智能聚类分析，搭建了符合用户学科资源诉求的知识服务平台。从参考咨询服务现状来看，高校图书馆充分利用慕课、微信等新媒体平台增强信息素养教学服务的质量效益，不仅提供了咨询馆员推荐、咨询主题推荐与自媒体热搜推荐等个性化咨询服务，而且利用人工神经网络技术与虚拟现实技术分析不同用户的咨询需求，进而进行精准画像，通过情境适配的资源推荐模式来提高参考咨询的精度。

我们在肯定高校图书馆学科服务的特色优势与先进做法之余，亦应看到其正面临着用户参与程度不深、个性服务效度与知识服务深度有限等突出短板。

第一，用户参与学科服务程度不尽如人意。根据《2017年中国高校图书馆发展报告》的统计结果，我国高校图书馆学科服务正面临技术与管理等多重掣肘：一方面，学科资源导航与检索的集成化程度偏浅，难以为用户提供跨学科知识服务;另一方面，高校图书馆尚不具备系统完善的用户培育参与机制，致使馆方仅能提供单一向度的实时或分时学科服务。更为重要的是，无论是学科馆员抑或是智能咨询机器人，均无法多角度地识别与分析用户的学科资源需求。可见，缺乏用户参与的服务模式极大降低了学科服务效能。

第二，咨询服务的靶向性效度有待提升。高校图书馆参考咨询服务往往具有较强的专业性与研究性特点，不仅需要解答来自科研人员的学术性问题，还需要为科研人员提供个性化、定制化的解决方案。因此，如何解决专业化、零碎化的咨询问题成为改善用户服务体验的重要前置条件。但由于当前高校图书馆未实现知识导航、虚拟参考咨询、智能搜索引擎等服务的高度集成，且疏于将面向用户需求的个性化服务融入用户信息环境建设中，导致参考咨询服务的精准度与靶向性大打折扣[3]。此外，当前高校图书馆参考咨询服务的核心语料依据大多为馆藏资源与各类开放存取信息，很难以用户知识检索行为数据为基础提供系统全面的知识解决方案。

第三，学科服务的影响力与穿透力较弱。问答式社交平台的出现对高校图书馆学科服务具有显著的挤出效用。以搜狗问答、360问答、新浪爱问为代表的问答式社交平台打造了全新的用户流量入口，凭借新媒体技术形成了全民参与咨询的生态系统，提高了学科资源推荐效率，并基于情景化资源推荐的智能交互技术提供实时问题咨询服务。加之当前高校图书馆应用新媒体技术进行学科服务的深度与广度严重不足，致使学科服务的影响力与穿透力较弱——学科服务的用户声誉长期在低位徘徊，学科服务不仅无法覆盖用户教学科研全流程，而且难以为用户提供符合其预期的高附加值信息[4]。

三、基于问答式社交理念革新高校图书馆学科服务模式

高校图书馆学科服务的应然目标在于能够满足用户多层次的学科资源需求，这与问答式社交理念的价值主张高度契合。因此，高校图书馆提供融合问答式社交理念的学科服务关键在于：依托泛在参與的知识共享社区提供联合咨询服务，开发个性化的服务平台，提供知识咨询的系统性解决方案，构建全媒体推广矩阵，开展大数据嵌入式咨询。

1.基于社交网络的深度交互式学科资源服务

当前，高校图书馆学科资源服务的核心路径是“识别用户需求—搜索馆藏资源—输出目标数据”，这一服务模式不仅费事费力，而且囿于馆方资源储备、服务能力等现实条件制约，无法为校内师生提供具有多重映射优势的目标资源。高校图书馆应依托问答式社交平台深度挖掘用户参与在学科服务中的价值，重视学科资源导航检索服务中的用户引导，提供深度交互的学科资源服务。

第一，构建用户深度参与的学科服务平台。问答式社交平台成功的关键在于高度重视用户参与价值共创，并依托智能化社交技术培育用户认知参与及情感参与的主观能动性，进而形成资源泛在共享的知识交互新生态。高校图书馆应利用新媒体技术、社交网络技术重点针对学科导航、学科知识门户、智能搜索引擎等服务进行系统化集成，并加速推进基于用户需求的个性化服务融入用户信息环境建设。如吉林大学珠海学院图书馆重点面向功能质量、可用性质量、用户互动质量，为用户提供平台优化参与入口，采用搜索引擎、集成检索、RSS聚合等技术为用户提供自我修炼与自我进化的帮助文档，并通过信息资源库、知识库与学科馆员三者间的高效协同提高用户学科资源利用效率。

第二，放大意见领袖与草根精英的晕轮效应。问答式社交平台的成功实践表明，以高质量UGC内容生长为牵引，以邀请的方式发展意见领袖与草根精英等优质用户，营造相对真实、友好、理性的问答互动氛围，是增强问答服务效能的充分必要条件。高校图书馆应重视激发精英用户参与学科服务的内生动力，促进用户通过行为参与进行价值共创。如哈尔滨工业大学深圳校区图书馆重点面向学科服务、交流沟通、信息组织、元素养教育，构建分层分类的用户参与激励机制，引入用户声望机制建立学科馆员与用户间的虚拟交流渠道。其通过虚拟头衔（评论达人评选）激励方式增强用户参与学科馆员和学科需求联络的积极性，凭借竞争激励（评论排行榜、最有用评论排行）等方式引导用户参与特色资源库以及虚拟资源定制服务建设。

2.基于海量数据的深度问答式参考咨询服务

问答式社交理念的实践方向是提问者与回答者之间形成渗透式的知识交互样态，其主要是基于以Deep QA（深度问答）为代表的开放式问答技术来增强问答服务的准确性、可靠性与灵敏度——平台用户可依托Deep QA智能深度问答系统实现具有深度嵌入特征的交互式问答，进而高效地满足用户对潜在衍生性问题的咨询需求。Deep QA技术建立了一套基于概率化证据的大规模并行架构，它不仅系统集成海量并行计算、自信度计算与知识整合等机器学习算法，而且通过知识图谱建设、语义表示、语义匹配来智能生成多种假设，并从中收集、评估、权衡各类证据，最终给出最佳答案。高校图书馆若能以该技术为基础提供深度问答式参考咨询服务，不但可显著增加咨询服务的精细化程度，还能够大大增强知识服务的穿透力。如中国人民大学图书馆利用Deep QA技术打造嵌入用户咨询全流程的服务系统，该系统的主要功能有如下方面。（1）问题深度分析。应用Deep QA自然语言处理算法对用户各类咨询提问进行智能聚类，通过焦点词检测、LAT检测、关系检测对用户意图进行命名实体识别，根据分析结果在语义网数据库中搜索出问题的表达形式。（2）答案生成与排序。馆员可基于软件滤波评分算法、置信度评估算法分析用户的资源需求行为轨迹，有针对性地采集每个备选答案的支持证据，应用置信度评估机制对最终咨询答案进行规整性排序。（3）自媒体推广。依托自媒体平台主动向用户进行资源推送，用户可自行选择是否接受信息推送，也可订阅所关注的知识推送。

3.基于用户画像的智能式知识推荐服务

问答式社交理念主张的是为用户提供面向用户画像的、多层次个性化的问答服务，这对提高高校图书馆学科服务精准度带来重要启示：不仅要准确判断用户学科知识的需求偏好，提供情景式适配的学科服务，而且应创建智能式知识服务平台，实现一站式满足用户学科资源需求。

第一，将用户画像作为知识推荐服务的首要前提。问答式社交平台的创新之处在于通过大数据分析用户信息期望、资源搜索习惯、信息获取偏好，向用户推荐与其所处场景相契合的个性化资源服务。我国高校图书馆应构建用户画像，并细分服务场景与服务情境，进而对用户信息接受期望的“场景—用户—情境”进行适配，实现知识的精准定向推荐。如郑州大学图书馆联合知乎创建了实现知识推荐服务与用户资源获取情境感知间动态适配的移动图书馆，对检索路径、网络口碑、下载历史等可反映用户个体偏好属性特征的小数据进行整理排序，从而推送与用户物理环境、资源偏好及社交氛围关联耦合的学科知识。

第二，创建智能式知识推荐服务平台。问答式社交平台之所以能够实现用户个性化泛在化的自由问答，是因为其构建了具有信息级联效应的智能化问答分享服务系统。高校图书馆学科服务应联合现有学科服务平台，创建具有一站式集成服务功能优势的智能门户系统，提供兼具深度、广度、温度的知识推荐服务。一方面，高校图书馆应设置凸显聚合数据特征的FAQ模块，提供智能化搜索联想服务，确保用户可及时获取高密度、广视域的知识解决方案;另一方面，高校图书馆应搭建面向互动性、功能性与可用性的集成化知识服务媒介，为用户带来集导航、搜索与推广于一体的保姆式学科知识推荐体验。

|参考文献|

[1]Kathy S. Rosa，赵小兰. 2018美国图书馆协会白皮书[J]. 图书情报研究，2018（2）.

[2]杨洸. 社交问答平台的知识生产与分享[J]. 现代传播（中国传媒大学学报），2019（1）.

[3]邱丰. 我国图书馆参考咨询中社交媒体利用情况调查研究[J]. 图书馆学研究，2017（23）.

[4]宋玲玲. 基于知识图谱和LibQUAL模型的高校图书馆学科服务质量评估指标监测机制研究[J]. 图书馆学研究， 2019（10）.