于景红

摘 要：用户画像是图书馆进行用户分析的重要工具，可指导数字图书馆个性化学术空间构建。文章描述了数字图书馆用户画像的搭建，分析了基于用户画像的数字图书馆个性化学术空间服务特点，重点从信息素养教育、数字学术平台、数字实验空间和数字化服务四个模块构建基于用户画像的数字图书馆个性化学术空间，最后提出了几点发展建议。

关键词：用户画像；数字图书馆；学术空间；个性化服务

中图分类号：G250   文献标识码：A   文章编号：1003-1588（2023）03-0112-04

个性化学术空间在西方出现后，引发了我国图书情报界的关注，激发了新一轮图书馆空间创新的服务热潮。学术空间侧重于支持学习，为读者提供相对完善的科研、學习活动，重视培养研究型人才，能够在提供图书馆阅读服务的同时整合学术资源和科研成果［1］。从数字化技术的应用看，打造数字图书馆个性化学术空间是必然的发展趋势。随着数字图书馆的广泛普及，读者群体规模日益扩大，用户之间由于阅读需求的不同逐渐产生了分化，一部分对学术要求较高的读者对图书馆提出了构建学术空间的要求，数字图书馆有能力糅合多媒体、计算机技术，提供强大的数据媒介，打造专业度强、覆盖面广的学术空间。

为了更好地匹配用户的需求，图书馆对用户行为、用户背景和阅读喜好进行了深度分析，采用用户画像技术，深入挖掘用户的实际需求。因此，基于用户画像的数字图书馆个性化学术空间构建一方面能够提高数字图书馆服务的精准化，另一方面也能增强数字图书馆的学术化。

1 数字图书馆用户画像的搭建

数字技术悄然兴起，跨领域研究如火如荼，用户画像的搭建已取得较成熟和完善的研究成果。数字图书馆对用户行为偏好进行分析和预测，借助爬虫软件抓取用户活动产生的轨迹和记录，提取分析相关数据，最后形成完整的用户画像。

1.1 用户画像数据来源

在构建用户画像前，数字图书馆需要大量采集用户数据，并为数据建立标签，形成相对完善的标签系统。数据源包括直接数据和关联数据两大子集，直接数据指的是用户浅层的基础信息［2］，如用户性别、年龄、学历、学科专业等。关联数据则指深层的用户行为动态信息，如心理活动、阅读方式、网站浏览轨迹等。

1.2 用户画像模型构建

通过对用户直接数据和关联数据的整理，数字图书馆能够提取用户特征，依托特征标签精准定位个体或用户群体，建立相应的描述画像，见图1。

数字图书馆应用文本挖掘技术、数据爬虫工具等，对用户使用图书馆过程中产生的活动轨迹和相关数据进行融合与分析，按照一定的规则对数据源进行整合与归类，形成能够被进一步识别处理的结构化数据信息。数字图书馆对大数据进行清洗、转换等预处理，并对数据进行深度聚类和挖掘，建成完整的分析机制［3］。

数据标签是构建用户画像的核心步骤，在大数据环境下，图书馆采用数据处理技术对用户的行为进行抽象统计分析，建立与之关联的标签并进行标记。标签能够直观反映用户的偏好和特征，实际上，标签是对用户数据筛选提炼后形成的具象表达，是将杂乱的用户信息转换成有规律、可归类的模块，用户因标签的不同而生成个性化的组合，进而形成独特的用户画像。

伴随用户职业的变化、年龄的成长及经历的丰富，用户画像不是一成不变的，而是动态发展的，数字图书馆在构建用户画像的同时，也没有停止数据的采集和分析，图书馆与各网络系统多源数据的整合工作一直在进行，并反馈到数据处理中心，作用于数据标签系统，保障用户画像的及时性和准确性。基于这一体制，数字图书馆能够根据画像对用户行为进行合理及时的预测，并动态优化调整用户画像。

2 基于用户画像的数字图书馆个性化学术空间服务特点

学术空间跨学科、重科研的性质，决定了其在数据管理和可视化方面要求更高且特点突出。北美一些高校在这方面表现突出，高校联合信息技术部，整合自身的资源和服务，打造数字学术空间，配备专业的服务人员，满足用户的实际需求，见表1。

2.1 动态调整用户画像，全程跟进项目开展

从表1可知，北美高校学术空间服务因其服务群体不同而形式各异，突出体现了个性化、精准化的服务思路。区别于常规的图书馆服务，数字图书馆学术空间服务人员需要时刻跟进项目的开展，在项目周期内提供嵌入式的帮助，从项目启动、数据加工和管理利用，再到最终的成果展示，学术空间服务人员要参与每个环节，保障学术空间科研项目的科学性和专业性。

2.2 结合用户实际需求，开发特色研究项目

数字图书馆拥有丰富的资源，但不同图书馆的资源构建侧重点有所差异，每家数字图书馆都有自己的核心数据库，打造特色资源集合，这就决定其在项目开发上能够挖掘自身的亮点，形成较大的区分度。例如，纽约大学的网站托管服务为用户提供灵活的网络空间与可定制的托管平台；圣母大学的GIS在线模型能够帮助用户获取相关技能；杜克大学则凭借其丰富的资源优势和先进的数据处理技术对史料进行数字化处理、保存与展示，符合人文社科类用户的需求［5］。总之，基于用户画像的学术空间的构建，具有区分度大、特色性强的特点，符合用户深度探究、专业引领的实际需求。

2.3 精准捕捉用户数据，采用最新技术工具

用户画像不是固定的，而是处于变化中，这就决定了数字图书馆学术空间服务也不能固化，要适应用户画像的变化。因此，数字图书馆学术空间的第三个特点是采用最新技术工具，及时捕捉用户的动态数据。同时，学术空间还配备绘图仪、3D打印机、扫描仪等先进设备，对用户开展使用培训，帮助他们将新工具、新技术融入学术项目的研究中，发挥学术空间的技术优势［6］。

3 基于用户画像的数字图书馆学术空间构建框架

用户画像是图书馆构建学术空间的工具，能够有效提升图书馆服务的精准度。基于用户画像的数字图书馆学术空间构建框架包括信息素养教育、数字化服务、数字学术平台和数字实验空间四个维度，各模块之间互通互联、协同合作，提高了学术空间的服务效能，见图2。

3.1 信息素养教育

数字图书馆以用户画像为工具挖掘用户需求，为其提供有针对性的教研活动或学术服务。信息素养教育是学术空间不可或缺的构成部分，这一模块包括个性化数字学术培训、数字学术研讨和一对一科研指导等。学术空间具有全程跟进、专业性强的特点，因此学术空间要重视信息素养教育，结合用户画像特征的分析，充分利用数据挖掘技术，举办针对性数字学术工具的培训，提高用户的信息素养。信息素养模块旨在培养用户捕捉信息的敏锐性、筛选信息的果断性、评估信息的准确性、交流信息的自如性和应用信息的独创性，用户只有提升对信息的适应和正确使用能力，才能准确获取数字图书馆提供的各项资源与服务。数字图书馆随用户画像的更新而调整信息素养教育模式，充分落实信息素养教育工作［7］。

3.2 数字实验空间

数字图书馆学术空间构建要综合考量用戶的特征，结合本馆的特色资源和优势条件，创建符合用户画像的实验空间。一方面，学术空间重在科学布局、专业指导，引进最新的技术为用户打造功能完善的学术环境，保障空间有效运作。另一方面，图书馆根据用户画像的实际需求，将学术实验空间划分为若干职能。实体图书馆可构建的实验空间较多，如3D打印空间、GIS实验室、创客空间等，数字图书馆则可利用虚拟技术为用户提供数字虚拟实验体验，结合用户画像为不同用户群体开发不同的实验组件、构建不同的实验情境，既能满足用户实验的需求，提高用户的体验度，又能为图书馆节约成本，推动学术空间的创新发展。

3.3 数字学术平台

数字图书馆学术空间是一个虚实结合的场所，学术空间构建虚拟情境，利用网络的便捷性和先进的数据处理技术，为用户提供学术研究支持。基于用户画像的数字学术平台设计注重个性化和多样化，对有不同需求的用户群体推送对口的学术咨询。例如，科技领域的用户关注科技方面的热点和前沿问题，数字图书馆可以为其收集并归类科技领域的研究内容，并对专业术语进行注解，降低用户的阅读和理解门槛。此外，用户在访问学术平台时，平台自动与用户画像相匹配，计算其目标资源或潜在的感兴趣资源，并主动为用户呈现出来，突出学术空间服务的主动性和精准性，同时，图书馆学术空间应及时更新用户画像标签，与具备同样需求的用户群体进行联动，促进个体用户的互通互联，不断完善用户的个体画像和群体画像，并积极推进学术空间服务的完善。

3.4 数字化服务

基于用户画像的数字图书馆学术空间构建的数字化服务模块是核心，数字图书馆依托数字化、数字工具、数据管理等技术，用户画像的数字化服务建设要兼顾理论和实践两个层面。从理论上看，智慧馆藏建设的重点要从“藏”转化为“用”［8］，根据用户画像的分析结果，将馆藏资源与用户需求相匹配，使资源能够实现个性化选择和精细化配置，真正发挥其效用。从实践上看，数字图书馆应结合不同用户群体的需求，自动为用户推送学术项目信息、相关领域研究进展，同时根据用户的项目咨询内容，结合数据分析软件，挖掘用户的潜在需要，使数字图书馆学术空间从被动服务向主动服务转变。

4 用户画像在图书馆数字学术空间应用的建议

4.1 提供多元化服务模式

用户群体来源广泛，需求多元，形成多种多样的用户个体或群体画像，以此为出发点，数字图书馆学术空间也要提供多元化的服务模式。一方面，数字图书馆可以根据用户画像主动为其推送相关的科研项目或科研支持，允许用户随时随地对专业信息进行查阅和获取；另一方面，数字图书馆应主动捕捉用户的反馈，对用户画像进行充实和调整，确保信息传输的及时性和有效性，不断提升学术空间的服务效率［9］。如果用户对培训形式感兴趣，数字图书馆可增加培训类服务，如果用户对文献传递形式感兴趣，数字图书馆可以提高信息推送频率。总的来说，从用户需求出发，以用户画像为导向，数字图书馆学术空间要结合实际情况打造多元化的服务方式，满足用户的学术科研需求。

4.2 完善用户画像技术和工具

数字图书馆在构建用户画像和为用户提供学术项目支持、全程跟进项目开展的过程中，需要用到一系列的技术工具。在今天，技术更新速度很快，数字技术、网络技术可以说是日新月异，数字图书馆在技术更新上必然会存在滞后性，但应尽量缩短已有技术和最新技术的差距［10］。从用户画像构建上看，数字图书馆可以增加特征标签，使用户个性更加鲜明，为学术空间服务提供更丰富的基础数据。此外，数字图书馆还可以使用大数据技术对用户可能产生的行为进行精准预测，以实现用户需求的智能识别和学术资源的个性化、精准化推荐。

4.3 加强主体间的合作共享

目前，数字图书馆获取用户信息的渠道较少，主要是用户填写信息、用户活动时的数据统计等，这些渠道并不能全面获取用户的信息。数字图书馆可以与其他主体形成合作关系，如社交媒体平台、教育网站、第三方学术空间等，实现用户数据的互通共联。这样做的优势还在于，用户只要在合作主体中的任何一个渠道申请资源传递，其他主体都可以进行资源互通，第一时间为用户提供服务，减少了反应时间，给用户带来更好的体验。

参考文献：

［1］ 刘相金，王梦菊.大数据环境下基于用户画像的学术文献推荐系统研究［J］.河南图书馆学刊，2019（12）：113-114，119.

［2］ 王显斌.基于用户画像的科学数据管理模型研究［J］.电子技术与软件工程，2019（17）：179-180.

［3］ 董丽.国内外高校图书馆数字学术空间研究进展［J］.图书馆学刊，2019（7）：129-137.

［4］ 李红培.国外高校图书馆数字学术空间的实践及启示［J］.图书馆理论与实践，2016（7）：89-92.

［5］ 尹雪，任树怀，平越.美国高校数字学术空间对图书馆服务的启示［J］.数字图书馆论坛，2018（5）：11-17.

［6］ 赵岩.基于用户画像的数字图书馆智慧阅读推荐系统研究［J］.图书馆学刊，2018（7）：121-124.

［7］ 向飒，杨媛媛.基于用户画像的学术期刊精准化知识服务策略［J］.科技与出版，2021（2）：103-107.

［8］ 明海，杨晓农.面向用户画像的数字图书馆精准服务体系建设［J］.出版广角，2022（3）：89-92.

［9］ 刘颖.大数据技术的图书馆用户画像模型建构策略［J］.现代电子技术，2020（9）：55-57，61.

［10］ 尹婷婷，曾宪玉.用户画像视角下数字图书馆个性化信息服务建模与分析［J］.新世纪图书馆，2020（4）：57-61.

（编校：崔萌）