陈丰松

摘   要：新兴技术引发的科研范式演变深刻地影响了研究型图书馆的发展，成为研究型图书馆转型变革的技术驱动和支撑。2021年4月9日，北美研究型图书馆协会（ARL）发布研究报告《绘制研究型图书馆前景--在科研和学习中利用新兴技术》，提出了未来5年研究型图书馆面临的机遇和挑战。文章通过深入解读该报告，提出在新兴技术背景下，我国研究型图书馆应明确方向，找准定位，扩展资源边界以支持开放科学，加速人才培养为科学研究提供服务，构建基于用户需求的智能化空间的发展策略。

关键词：新兴技术;研究型图书馆;转型发展;北美研究型图书馆协会

中图分类号：G251   文献标识码：A   DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2021063

Change of Research Libraries Driven by New Technologies

——Interpretation of ARL's report about application of new technologies

Abstract Change of scientific research paradigm initiated by new technologies has affected the development of research libraries as the driving force and technological support. On April 4th， 2021， ARL issued a report "Prospect of Research Libraries——Making use of new technologies in study and research"， in which opportunities and challenges for research libraries to meet in the coming 5 years were put forward. Based on deep interpretation of the report， the author suggests that in the context of new technologies， the research libraries in our country should clear the direction and focus， support open science by extending resources， cultivate personnel to supply service for scientific research and construct intelligent developing strategies based on user needs.

Key words new technologies; research libraries;  transformation and development; ARL

北美研究型图书馆协会（Asscoiation of Research Libraries，ARL）是由加拿大和美国125所研究型图书馆组成的非营利性组织，其使命是促进研究、学习和学术交流。2019年，ARL與美国高等教育信息化协会（EDUCAUSE）、网络信息联盟（CNI）结成战略伙伴关系，并发起联合倡议，旨在了解新兴技术环境下研究型图书馆对科研和学习发挥的作用。EDUCAUSE是由IT领导者和专业人士组成的非营利性协会，其使命是通过信息技术促进高等教育发展;CNI则是由ARL和EDUCAUSE联合发起的组织，由来自高等教育、出版行业、信息技术行业、学术和专业组织、基金会、图书馆行业等行业领域的240个机构会员组成。由三个组织联合发起的倡议聘请了来自研究型图书馆、信息技术行业、高等教育、研究型企业和三个组织各自的专家、领导和社区成员进行调查和研究，为相关利益方、社区和合作伙伴就新兴技术驱动下研究型图书馆如何在科研和学习方面发挥作用提供建议和行动方案。

作为该倡议的一部分，2021年4月9日，ARL发布研究报告《绘制研究型图书馆前景——在科研和学习中利用新兴技术》（以下简称《报告》）[1]。回顾和总结了过去五年北美地区发表的信息科学技术方面的文献，对十几位图书馆领域的专家学者进行了半结构化访谈，提出未来5年内新兴技术驱动下研究型图书馆面临的4个跨领域机遇和5个核心服务领域，并列举了部分典型案例。本文通过解读该《报告》，以期为我国研究型图书馆在新兴技术环境下的变革和转型提供参考。

1   《报告》内容及解读

1.1    研究型图书馆面临的4个跨领域机遇

1.1.1   运用机器学习改善研究、学习和学术交流

机器学习（ML）通过收集大量实例来训练软件的识别模式，是人工智能（AI）的分支学科。随着大数据时代的到来，ML在自然科学、社会科学等领域的应用日益增多，研究型图书馆作为信息的创造者、管理者以及教育者的角色受到深刻影响。《报告》采访的许多专家认为，机器学习对科研和学习的影响使其成为研究型图书馆最重要的新兴技术。一些研究型图书馆利用ML为数字学术服务，如机器生成元数据，对大型文本语料库的自然语言处理等。虽然研究型图书馆在应用机器学习的实践中取得了一些成功，但还没有真正认识到ML在整个学术和研究图书馆服务与活动中的潜力。2018年进行的一项对25个研究型图书馆的调查中，没有一个在其战略规划中提到ML或AI。

《报告》认为，从资源描述到提供参考服务，ML和AI在研究型图书馆工作中的潜在应用是多种多样的。机器学习在分类、预测以及模式识别中的应用，使其与信息发现密不可分。如许多研究型图书馆应用机器学习、计算机视觉、自然语言处理和其他技术来描述大规模数字馆藏并加强发现、访问和分析系统。由于利用ML分析数据会引发相关的伦理问题，如歧视、偏见等，一些图书馆就在校园里围绕ML的含义、伦理和未来，发起讨论和教育工作。美国2019年发布的《国家人工智能研发战略规划》列出了图书馆参与人工智能的几个方面：理解和解决人工智能的伦理、法律和社会影响;为人工智能培训和测试开发共享的公共数据集和环境;通过标准和基准衡量与评估人工智能技术[2]。

1.1.2   加强服务，认识数据对研究项目的重要性

研究型图书馆在数据生成、传播、发现、分析和管理方面能够发挥关键作用，并有助于实现FAIR数据环境，从而促进开放学术。《报告》认为，未来10年，培育一个FAIR数据生态系统需要大量投资，可为图书馆创造无数机会。研究型图书馆可通过描述结构化数据来促进FAIR数据;建立和提供对机读和ML就绪数据集的访问，促进计算驱动的科学研究;与领域专家合作开发描述性标准和本体，支持人类和机器的学科研究与多学科研究;维护重用驱动的存储库基础结构等。一些研究型图书馆正在开发新的服务，以适应那些使用大数据集和支持跨学科研究的较小、异构、独特数据集的学者的需求。作为教育者，图书馆员也有能力培养用户使用数据的流畅性和数据驱动的研究方法所需的技术技能。

由于已经意识到交换、交流、挖掘、重用和评价数据对科学生产率、协作、科学发现本身的重要性，研究型图书馆已开始提供对公共可用数据的访问，提供与数据使用和重用相关的知识产权指导，并为使用和重用驱动的数据存储库提供基础设施;此外还将FAIR数据原则应用于数字馆藏的管理，机器可操作的馆藏使研究人员能够超越简单的信息检索，从大量的馆藏数字内容中发现新的见解。对数据服务的迫切需求导致许多图书馆聘用专门的数据馆员，建立数据服务组和数据存储库。尽管如此，2017年的一项调查发现，美国约四分之一的R1类大学没有专职的数据馆员[3]。《报告》认为，未来几年，随着数据科学方法被越来越多的学术领域所接受，图书馆会在这些领域增加新的职位，以满足对数据服务的需求，提高创建和维持机读馆藏的能力。

1.1.3   将图书馆服务和馆藏与网络环境相结合

研究人员在地域分布式、跨学科、网络化的环境中工作，学术交流也变得多样化和细分化。研究型图书馆可以利用新兴技术，使其服务和馆藏具有互操作性，无缝地融入其成员的生活和工作中。如通过创建可获取的机读元数据，将其与持久标识符相关联，确保数字馆藏与Web规模应用和联合发现工具进行互操作。《报告》认为，研究型图书馆在信息管理中的角色，不再仅仅是一个地方馆藏的管理员，而是一个开放和可扩展的工具、资源和服务的网络组件的促进者。建立本地研究馆藏的重要性最终会降低，而管理和方便获取信息则变得至关重要。随着研究实践逐步跨越机构和地域边界，研究型图书馆也有机会采取联合行动或在当地框架之外采取行动，以最大限度地发挥其影响。如研究型图书馆可以开发多方协调的科研数据管理模式，其中各个机构根据当地的优势和能力，对一部分数据负责，图书馆可以将他们的专业知识贡献给与校园无关或由校园主持的活动，如被称为“数据社区”的由流动和非正式的研究人员组成的网络[4]。

1.1.4   培养隐私意识和隐私服务

新兴技术正在重新定义人们对隐私的期望，围绕个人数据使用引发的道德问题备受关注。在物理空间通过物联网技术收集连续数据流，以及在虚拟空间通过校园或第三方系统收集数字分析使持续监控变得更加容易。而ML以惊人的速度和精度处理这些数据时，几乎不可能进行真正的数据去标识化。《报告》认为，随着用户对数据驱动的个性化数字服务需求的增加，以及校园希望从大规模数据分析中获益，图书馆在帮助社区理解与保护物理和虚拟空间的用户稳私方面将发挥重要作用。在具体的工作中，图书馆可以致力于数据收集、保存、使用透明化的政策制定，有意识地管理和控制个人信息的收集，包括就读者隐私与供应商进行谈判，平衡隐私保护和个性化服务，围绕图书馆参与校园数据收集划定边界等。

《报告》认为，对用户隐私的保护可能是研究型图书馆未来的基本特征之一。许多图书馆在其提供的物理空间和虚拟空间内，已经开始有意识地减少和透明化跟踪用户或收集用户数据的方式。在提供个性化服务、进行学习分析和使用校园跟踪技术时，图书馆应将自己定位为数据治理计划的领导者以及校园隐私教育的合作者。

1.2    研究型图书馆的五大核心服务领域

1.2.1   促进信息发现和使用

随着科研模式的变革，研究人员需求的信息类型、利用和查找信息的方式也在发生变化。在信息需求方面，科研人员越来越希望访问传统馆藏之外的信息，如海量数据集、可视化和三维对象、计算机模型等，一些科研人员对于元数据的需求远远超过了对传统期刊的需求。在信息利用方面，科研人员越来越希望对数据进行挖掘、整理和分析，如已发表的科学文献中包含有大量未被识别的发现，只有通过大规模的数据分析，才能找到嵌入在学术记录中的被忽视的模式和联系。在搜索信息的方式上，科研人员越来越期望搜索和发现界面能够支持不同的输入，并返回个性化和上下文感知的搜索结果。如输入数学公式作为检索词，根据公式的结构和含义返回相似结果;分析爵士乐表演中旋律模式的大型数据Dig That Lick支持用户通过虚拟音乐键盘输入作为检索词等。由于不同学科的搜索实践差异很大，科研人员希望发现与他们的研究方法相一致的搜索工具。

上述这些变化使图书馆在资源发现中的角色正在发生转变，而新兴技术则加速了这一趋势。影响图书馆资源发现的关键技术包括ML、自然语言处理（NLP）和计算机视觉。《报告》列举了研究型图書馆运用这些新兴技术增强搜索与发现的案例，如美国国家医学图书馆PubMed的生物医学搜索工具运用ML算法增强搜索结果的相关性;北伊利诺伊大学运用NLP从数万本小说中提取主题词;日本国立国会图书馆创建的插图搜索工具可自动从数字馆藏中提取图像和图表;达特茅斯学院图书馆开发的工具允许用户在运动的图像中搜索等。《报告》认为，研究型图书馆将在信息发现和便利获取方面继续发挥关键作用，信息发现仍将是研究型图书馆的核心服务;ML和NLP技术将促进信息搜索和发现新模式的形成;图书馆的专长可转向创建和维护便于发现、分析和利用的计算就绪数字馆藏。

1.2.2   管理学术与文化记录

新兴技术使信息增长呈现出动态化、网络化、交互式特征，数字信息的规模化、多样性和复杂性，虚拟现实等动态数字格式的盛行，算法对网络的管理以及专有格式和平台中数字内容的孤立，使大规模数据保存和管理面临诸多挑战。《报告》认为，应对这些挑战，研究型图书馆应从以下几个方面着手：

（1）技术方面。过去十年中，图书馆虽然在标准化、数据格式转换和迁移、模拟等核心数字保存方法方面取得了很大进展，但随着需要保存的文件类型和格式范围不断扩大，从软件和代码到三维数据，再到动态网站，数据的长期保存依然面临巨大挑战。而新兴技术如集装箱化技术、仿真技术、分布式记账（区块链）和ML工具可为研究型图书馆实施长期数字保存提供新的解决方案。如俄克拉荷马大学图书馆实施了旨在开发虚拟现实内容和软件保存所需的指导方针和技术的VR项目。

（2）保存原生数字内容还依赖于内容的可发现和可获取性。通过支持开放科学，包括采用开放元数据标准、创建机器可读出版物以及将科研成果存放在开放存储库中，图书馆可使科学研究更具可发现性、可重用性、可复制性和持久性，在实现 FAIR（可查找、可访问、可互操作和可重用）科研数据方面发挥关键作用。

（3）使用机器学习创建的伪造视频、音频、静止图像和文本内容对数字材料的真实性和完整性构成威胁，也直接威胁到社区对记忆保存机构的信任。恶意行为者比以往任何时候都擁有更多的方法来尝试通过创建深度伪造、更改文件格式和入侵数字档案来改写历史。作为教育者，图书馆员可以帮助用户培养评估信息完整性和可靠性所需的技能。

（4）大规模实现可信的、有代表性的数字保存需要将保存技术作为协调、跨机构甚至国家数字保存方法的一部分，要求研究型图书馆持续倡导采用开放标准、技术和协议，使数字内容可用于收集和管理。将开放标准和技术与协作治理相结合，可以采用更全面的方法来保存数字记录。

1.2.3   推进数字学术

数据是所有数字学术的基础。《报告》认为，图书馆的数据服务应支持整个数据生命周期：提取和生成数据，为分析做好准备，发布或共享数据，并进行长期保存。研究型图书馆推进数字学术应从以下三个方面着手：

（1）开发跨学科的大数据和小数据服务。新兴技术为研究型图书馆拓展其数据服务创造了三个相互关联的机会：一是收集和许可用于学术分析的数据集，图书馆可以利用其信息管理专业知识以及与供应商的关系提供数据集，并促进对专有或敏感数据的访问以进行数据挖掘和分析;二是开发支持数据利用和重用的基础设施。鉴于科研模式的演变，图书馆的数据基础设施应从以支持存储和检索为主转向支持分析和共享为主，开发内置分析工具和数据与计算资源共存的、重用驱动的数据存储基础设施;三是支持可复制科学。随着越来越多的科学研究使用计算密集型方法进行，为了重现科研结果，科学家不仅需要访问记录良好、公开可用的数据，还需要访问用于处理和分析数据的代码。研究型图书馆可通过鼓励学者应用适当的学科标准来支持可重复科学，并通过软件和基础设施的开发促进可复制数据集的创建和保存。

（2）提供和维护机读馆藏。数据科学家、人文主义者和社会科学家越来越多地将馆藏图书视为创造和揭示新知识的数据来源。研究型图书馆可以通过开发和实施从文本或其他格式馆藏中提取数据、清理数据并以数据库或其他适合分析的格式提供数据，进一步促进机读馆藏的建立，以支持计算驱动的科研和教学。如犹他大学图书馆将《女性指数》杂志整个运行数字化，开发基于网络查询的数据挖掘工具，并提供了对语料库的下载和访问。

（3）提供数据科学教育和咨询。随着科学界对数据和计算密集型研究方法的日益重视，许多图书馆推出了支持数据科学工具的教育和咨询计划，举办研讨会和兴趣小组，开展师生参与的合作计划等。如佐治亚理工学院图书馆提供 3D 建模、编程语言、网络抓取和其他数据科学和数字学术方法的非学分课程。

1.2.4   提高学生信息素养水平

随着搜索行为从馆藏目录转向网络规模的发现系统，图书馆在促进信息素养方面的作用发生了巨大变化。同时，数字媒体的普及使信息素养的定义也大大扩展。学生不仅需要了解文本媒体的可信度和可靠性，还需要掌握数据和算法素养与技能，拥有区分真实或被操纵和捏造的数字内容策略，了解线上数据涉及的隐私问题等。在这种情况下，研究型图书馆的作用体现在以下几个方面：

（1）识别信息真伪。人工智能和机器学习的应用，使媒体环境日益复杂，学生面对的是不可靠信息的激增，而且越来越多的是难以识别的捏造或篡改的内容，从自动生成的文本到“深度伪造”的视频，学生无法识别信息来源，也无法辨别内容真伪。馆员可以为学生提供策略，发现可疑内容，咨询有关其创建方式和原因、目的以及利益相关者等关键问题。

（2）提高算法素养。算法对数字信息的发现具有重要作用，但学生从他们的课程中不可能得到算法素养的指导。拥有算法素养的馆员可以帮助学生提高算法素养，为学生提供搜索策略，使他们能够批判性地选择和使用发现的资源。

（3）维护个人数据隐私。图书馆已经在考虑将数据隐私作为信息素养的核心，并将其纳入教学中。由于学生在其课程中会使用越来越多的商业电子学习平台，帮助他们了解隐私政策和服务条款以及此类平台如何收集和使用他们的数据是非常必要的。

（4）参与校园学习分析。学习分析（LA）系统通过收集和分析校园数据，帮助教育者发现、诊断、预测教育和学习面临的挑战，并设计改善学生成绩的干预措施。馆藏利用、教学会议、咨询量以及到馆人数等指标正在加入学习分析系统，以量化图书馆对学生成绩的贡献。图书馆可以通过参与学习分析，展示其在教学和学生成功方面发挥的关键作用。

1.2.5   构建和管理学习与协作空间

随着数字馆藏的增加，物理馆藏所占空间越来越少，传统的围绕实体馆藏进行空间配置的思路正在改变，通过物联网技术、沉浸式虚拟现实和人工智能等新兴技术的应用，图书馆正在将空间再造为适应性强、交流性强和实验性强的知识创造空间。《报告》列举了以下几个趋势：

（1）应用物联网技术使图书馆空间和服务更能适应用户行为。将技术融入整个建筑和用户体验中，通过传感器、信标和微控制器匿名监控用户使用情况，对获得的数据进行分析以改善用户对图书馆空间的体验，帮助他们找到最不拥挤或安静的地方学习，引导他们在书架中查找书籍，并允许用户定制自己的学习环境。如Alterspace是哈佛大学图书馆的创新实验室，该项目允许用户控制空间的声、色、光，从而为他们的学习、冥想和创造活动定制特定的物理空间。新兴技术的应用为图书馆规划和设计空间提供了信息，从期望用户了解图书馆空间转变为了解用户需求并让空间适应用户需求。

（2）通过新兴技术收集用户数据要注意对用户隐私的保护。如通过匿名WiFi数据、无法识别面部的热像仪以及运动传感器等收集数据就可避免对用户隐私的侵犯。如弗吉尼亚理工大学图书馆的Smart Commons项目，将运动传感器连接到椅子底部，收集有关占用座位数量的精细数据。红外门禁计数器虽已不再是新技术，但由于其成本低，无需收集可识别数据就可跟踪访客而被图书馆广泛采用，从保护用户隐私的角度考虑，未来这一技术还将在图书馆继续使用。

（3）开发图书馆空间应用程序和工具时要考虑可持续性。一些图书馆的空间改造项目由于馆员离职或项目资金耗尽而结束，因此在项目规划时就应考虑其持续性。如Alterspace、Smart Commons就是开源项目，其代码已发布在GitHub上，可供其他图书馆重用或修改。

2   《报告》对我国研究型图书馆发展的启示

《报告》内容反映了北美研究型图书馆在新兴技术驱动下的发展趋势，包括图书馆角色定位、资源、服务、空间等多个维度的发展变化，也为我国研究型图书馆把握发展趋势，实施新技术驱动的转型与变革提供了有益的借鉴和启示。

2.1    明确方向 找准定位

从《报告》内容可以看出，在角色定位上，北美研究型图书馆已从传统的文献信息服务者向科研过程的支持者、参与者和合作者转变，在新兴技术的驱动下，通过跨领域的科研交流与合作，研究型图书馆正在成为科研生态系统中的重要组成部分。《报告》中提到的4个跨领域机遇，勾勒出了研究型图书馆参与科研过程并发挥重要作用的路径，同时也强调了新兴技术在图书馆角色转型中的助力作用。图书馆角色与定位的转变，不是一蹴而就的，需要有中长期的战略规划来确定其使命、愿景、目标和实施计划。支持和参与科研过程涉及诸多方面，如开放科学、数字学术、科研數据存储与分析等，图书馆要善于根据自身优势和用户需求寻找突破口和侧重点，将其置于战略规划中逐步实现。一项对国外典型研究型图书馆战略规划的研究显示，根据自身优势制定支持和参与科学研究的发展策略是这些图书馆战略规划的普遍特点。如美国国立医学图书馆战略规划就包括“借助数据驱动的研究工具加快科学发现和促进健康”的战略目标;“注重交流互动，支持开放科学运动”则是英国伦敦大学学院图书馆的战略目标之一[5]。

2.2    扩展资源边界支持开放科学

一项对国外数据科学文献的研究表明，快速产生的大量科研数据的存储、归档和管理以及数据的深度处理和价值挖掘是数据科学面临的主要问题[6]。这些问题的出现，为研究型图书馆馆藏资源拓展提供了契机。不仅是大规模数据，需要保存的文件类型和格式范围也在不断扩大，如软件、三维数据、动态网站等。《报告》显示，一些研究型图书馆的资源边界已经超越了传统馆藏资源的范畴，新兴技术导致的科研模式演变，使科研数据成为重要的馆藏，如何对大规模数据进行长期保存、管理和揭示，建设支持开放科学、符合FAIR原则的数据馆藏即将成为研究型图书馆资源建设的重要内容。《报告》显示，集装箱化技术、仿真技术、分布式记账等技术已经被一些研究型图书馆率先用来实施数字长期保存计划和馆藏数据的进一步揭示。如俄克拉荷马大学图书馆实施的VR保存项目，目的是为VR相关数据的归档和保存制定一套共同的标准，重点开发VR内容和软件保存所需的指导方针和技术;弗吉尼亚大学图书馆则开发了一种描述和保存三维数据的方法;大英图书馆的一项数字保存计划通过保存访问数字馆藏对象所需的软件、呈现策略甚至操作系统等来实现数字资源的长期保存;英国国家档案馆则把区块链技术作为确保数字档案记录完整性的工具。

我国开展科研数据保存的研究型图书馆数量较少，42所世界一流大学图书馆中仅有北京大学图书馆、武汉大学图书馆、上海外国语大学图书馆等6所图书馆建立了数据管理平台，但数据量少且增长缓慢。其中，仅北京大学开放研究数据平台明确提出以倡导开放科学为宗旨，使用DOI永久标识符和规范的数据引用，促进研究数据的传播和重用[7]，其他平台并未明确提出对开放科学的支持措施。我国研究型图书馆应充分发挥数据信息采集、加工和组织优势，从科研数据的保存和管理入手，倡导开放科学，关注新技术发展，扩展馆藏范围，尽快建立科研数据保存与管理规范，为支持和参与科研过程奠定物质基础。正如《报告》所言，大规模数字保存还需要行业协作以及跨机构、跨领域的技术合作与协调甚至是国家政策的支持，图书馆行业协会和相关组织应在其中发挥重要的宣传、倡导和协调作用。

2.3    加速人才培养为科学研究提供服务

基于数据而探索的科学方法即数据密集型科学正成为新的发展趋势，这不仅仅体现在自然学科，就连人文学科也引入了大数据的思维模式。数据抓取、分类处理、数据分析是数据密集型科学的基本科研活动，数据挖掘和机器学习则是其主要模式。因此，除了解决存储的数据基础设施建设问题，科研人员还需要数据科学家提供数字学术服务、科研数据服务、数据分析与挖掘服务的支持，以及有关科研伦理、数据隐私保护等数据素养方面的培训，这也正是《报告》所反映的研究型图书馆支持和参与科研过程的主要方式，馆员成为数据科学家，为科研人员提供支持整个数据生命周期的服务，并为他们解决科研伦理、数据隐私方面的困惑。培养馆员的服务技能和职业素养、设置相应的服务岗位是提供这些服务的前提。

《报告》显示，美国115所R1类大学图书馆约四分之三设有专职的数据馆员。2017年，美国博物馆与图书馆协会（IMLS）资助了一项蒙大拿州立大学图书馆的算法项目，为馆员开设算法素养开放课程，其目的就是提高馆员的算法素养，以便更好地为社区服务。纽约公共图书馆和科罗拉多大学博尔德分校通过设立专门的隐私馆员职位，为科研人员提供有关数据隐私方面的服务。2018年3月，国务院办公厅就印发实施了《科学数据管理办法》，高等院校成为科学数据管理的责任主体之一，高校图书馆无疑成为履行这一职责的最佳机构，但到目前为止，仅有武汉大学图书馆、复旦大学图书馆、上海交通大学图书馆等少数高校图书馆设有专职数据馆员。一项对我国42所世界一流大学图书馆的调查显示，9所图书馆的数据素养教育虽做得较好，但依然不能贯穿数据生命周期的全部过程;此外仅有12所图书馆开展了数据挖掘类的科研数据服务[8]。支持和参与科学研究，没有相关的服务制度体系是行不通的。因此，设置专门岗位，建设和培养专职馆员服务队伍，是图书馆开展科研数据服务必不可少的环节。

2.4    构建基于用户需求的智能化空间

21世纪以来，空间的再造和演化成为研究型图书馆转型最常见的路径之一。研究型图书馆空间再造的根本目的，是满足用户不断变化的科研和学习需求，通过新兴技术获取用户使用数据就成为了解用户需求最快、最方便的途径，也是构建新型空间最重要的技术支撑。《报告》传达的信息主要有两方面;一是向用户学习的空间再造理念，强调图书馆的空间再造应从用户适应图书馆转变为图书馆通过新兴技术的应用向用户“学习”，让用户自己管理甚至是定制和优化空间，只有这样才能真正满足用户需求。理念的转变要远远难于通过技术实现空间功能的转变，完全从用户的视角出发再造空间也远远难于从图书馆的角度设计和规划空间;二是在空间再造过程中对用户隐私的保护。不能为了优化空间而损害用户隐私，恰当地运用技术就可以避免对用户利益的侵犯，关键是图书馆要具备用户隐私保护的意识，这也是研究型图书馆发展中不可回避的法律和社会问题。

我国研究型图书馆的空间再造已成为普遍现象，是图书馆创新服务的主要手段之一，其中尤以信息共享空间和创客空间最受图书馆青睐，无论是理论研究还是实践领域都取得了丰硕成果，近两年来一些图书馆还在尝试建设智慧空间。但实践中空间建设均表现为“图书馆设计，用户适应”，用户在空间优化、设计和使用中均没有主动权和发言权，空间再造中的用户隐私问题更是鲜有提及。随着新兴技术在图书馆空间建设中的广泛应用，用户参与、人机互动、人与空间交互必然成为新型空间特征，用户隐私问题也会日益突出，《报告》传达的向用户学习的理念和用户隐私保护理应引起我国研究型图书馆的充分重视。

3   结语

新兴技术的飞速发展，科研范式的不断演变，用户个性化和多样化需求的不断增长，对研究型图书馆的服务、资源、空间、人员等方方面面提出了更高的要求，研究型图书馆的转型与变革已迫在眉睫。在新技术背景下，如何把握发展机遇，及时解决发展中遇到的问题，研究型图书馆需要具备更广阔的视野，将图书馆发展置于科学研究发展的框架中，才能抓住机遇，实现高质量可持续发展。

参考文献：

[1]  Sarah Lippincott. Mapping the Current Landscape of Research Library Engagement with Emerging Technologies in Research and Learning[EB/OL].[2021-07-22].http：//www.chinalibs.net/Upload/Pusfile/2021/4/12/2021412164354784.pdf.

[2]  Select Committee On Artificial Intelligence of the National Science & Technology Council.THE National Artificial Intelligence Research And Development Strategic Plan：2019 UPDATE[EB/OL].[2021-07-22].https：//www.nitrd.gov/pubs/National-AI-RD-Strategy-2019.pdf.

[3]  Rebecca Springer.Counting Data Librarians[EB/OL].[2021-07-22].https：//sr.ithaka.org/blog/counting-data-librarians/.

[4]  Danielle Cooper，Rebecca Springer.Data Communities：A New Model for Supporting STEM Data Sharing[EB/OL].[2021-07-22].https：//sr.ithaka.org/publications/data-communities/.

[5]  曹玲靜，陈云伟.国际研究型图书馆战略规划及对我国的启示[J].图书情报工作，2020，64（18）：146-152.

[6]  王曰芬，谢清楠，宋小康.国外数据科学研究的回顾与展望[J].图书情报工作，2016，60（14）：5-14.

[7]  北京大学开放研究数据平台.北京大学开放研究数据平台简介[EB/OL].[2021-07-29].https：//opendata.pku.edu.cn/about.xhtml.

[8]  刘敏.“双一流”高校图书馆科学数据服务现状及优化策略[J].图书馆工作与研究，2020（11）：15-24.

作者简介：陈丰松（1976-），男，浙江省金华市图书馆副研究馆员，研究方向：图书馆管理、艺术创作文献研究、图书馆绩效评估。