智慧圖書館數據溯源與數據隱私研究*
——以ProVOC 模型為例

0 引言

科技領域的科學數據能夠客觀反映自然世界的本質、特征以及演變規(guī)律

，且能夠在數據共享中促進科技的發(fā)展與知識的創(chuàng)新。服務領域數據能夠客觀反映用戶的真實需求

，通過多維度的數據聚合，挖掘與分析用戶的隱性需求與顯性需求，用以開展針對性的服務，從而提升服務效率，是智慧服務的內涵與方法?？梢哉f，隨著互聯網技術的發(fā)展，以多種方式被應用在互聯網各類服務之中的數據作為互聯網重要的元素，已然成為一種新的資源，隨著數據流動、共享環(huán)境的變化，逐步呈現出價值，其價值隨著大數據決策應用的普及而備受各類機構、組織的關注。

根據曲線圖可直觀掌握不同分區(qū)沉降趨勢，整體掌握該期沉降情況，從而進一步生成沉降等值線。根據第十期單期/累積沉降量等值線及點號標記成果圖分析可知，本期最大沉降值、上浮值分別為1.95 mm和1.77 mm，累計最大沉降值、上浮值分別為8.27 mm和4.16 mm，最大不均勻沉降12.43 mm，主要發(fā)生在J60～J73。根據對各區(qū)分析可知，塔樓區(qū)域測點下降，裙樓區(qū)域測點上升，J71和J73上升值最高，分別為1.22 mm和1.77 mm，表明隨著塔樓荷載增加，塔樓區(qū)域出現沉降情況，裙樓則被抬高。此次借助沉降監(jiān)測數據管理系統(tǒng)進行數據分析，效率高，圖表精確且豐富，相關資料保存、調閱均較為便利。

對數據的深入挖掘、分析能夠為精準營銷提供參考依據，也能夠進一步提升機構、組織的服務效率、管理效率，然而數據的過度收集、挖掘、共享與應用，使得數據主體（用戶）的隱私、安全問題令人擔憂

，使得數據在應用過程中需要制定出更加規(guī)范的管理制度，以及構建安全的數據環(huán)境。

柳氏家族中的人們見到這樣的一幕，面面相覷，仿佛遇到了一條狼狗攔住了人們的去路，又好像時間也停止了，好一會兒才聽一個婦女憤怒地說道，這不叫“人氣”，叫“氣人”；說大話、使小錢，只朝里癡、不朝外癡，這哪里是“柳知客”，倒不如叫“柳癡客”。人們不禁哄笑起來。

良好的內部環(huán)境是各類制度得以有效實施的前提保證。因此，筆者認為，我國事業(yè)單位若要從根本上推行經費管控機制，首先應在單位內部創(chuàng)造一個良好的實施環(huán)境。事業(yè)單位在推行經費管控的過程中，應對單位整體的內部控制機制予以完善和修訂，以消除制度推行的阻力。

數據管理方面，要實現數據監(jiān)管與數據共享的有效融合，需要確定實施的主體、明確的制度和有效的技術工具三個方面的有機體系

，其中在管理制度的規(guī)范化過程中，數據應用中所包括的連續(xù)性、完整性與安全性等在內的問題不僅需要得到重視，而且數據之間的關聯性問題、可溯源性以及數據理解等保障數據應用價值提煉的行為

也是數據管理所需要關注的問題。圖書館發(fā)展長期受到用戶需求、服務創(chuàng)新等因素的驅動，擁有了一些信息、數據管理的經驗，具備了數據溯源（dataprovenance）的條件。因此，本文擬以GB/T34945-2017《信息技術數據溯源描述模型》國家標準為研究對象，圍繞智慧圖書館發(fā)展，包括技術保障、數據規(guī)范、數據追蹤管理平臺等要素，探索從業(yè)務層面與數據層面對用戶數據進行追蹤溯源的智慧圖書館數據溯源體系，嘗試破解數據隱私與數據應用悖論的途徑。

1 圖書館數據使用的規(guī)范化與數據共享的規(guī)范化

數字圖書館發(fā)展至今，基于互聯網的信息技術應用逐漸成為服務的主體，無論是文獻資源的數字化服務，還是空間管理的感知化服務，都離不開互聯網技術的支持，并且隨著智慧地球、智慧城市、智慧社區(qū)等概念的不斷實踐，使得數字圖書館的智能服務逐漸向智慧服務轉型升級、轉變。這是下一代圖書館發(fā)展所具備的基礎條件，需要圖書館人擁有自我變革的勇氣進行業(yè)務重塑，實現智慧圖書館的高質量發(fā)展。

目前，圖書館試圖通過利用新一代信息技術來改變用戶與圖書館系統(tǒng)信息資源交互的方式，以提高決策服務的明確性、靈活性與時效性，實現服務與管理的智慧化的圖書館運行模式

。但是，自圖書館文獻保障數字化系統(tǒng)建設初就開始創(chuàng)建的數字圖書館業(yè)務系統(tǒng)在數據的保存，匯聚，挖掘與分析方面，用以提煉數據價值、進行數據決策反饋的機制尚未全面建立。為了改善這一點，以業(yè)務系統(tǒng)數據作為決策基礎，反饋業(yè)務實施的“智慧圖書館”概念被提出。其“智慧”的體現主要在于要以圖書館業(yè)務系統(tǒng)服務為基礎，以求將客觀、連續(xù)的數據進一步細化挖掘，構建以數據為元素的具有決策功能的智慧服務體系。為了實現這一目標，圖書館需要加大對業(yè)務數據的規(guī)范使用和管理，加大基礎業(yè)務的量化、實時地監(jiān)控，并反饋、完善服務內容，以提升服務的精確性，達到提高運營效率的目的。

1.1 數據使用的規(guī)范化

數據自產生起，經過各類系統(tǒng)流動及對數據的處理，都會留有日志信息，并在業(yè)務系統(tǒng)中已成為數據決策的依據?？陀^的數據通過分析模型產生的決策信息具有一定的可靠性，但是前提是對數據的完整性、連續(xù)性等有一定的要求。然而，龐大的數據體量必然含有過多的對數據決策無用的數據，數據的精準提煉、清洗，去除無用數據的成效也成為影響數據決策的因素之一。除此以外，從數據決策的理想狀態(tài)角度考慮，用數據來提高業(yè)務實施效率，保障機構、組織運行正常的基礎上，也要注意數據隱私問題、數據安全問題，以及實施者數據素養(yǎng)的差異，這都需要通過制定數據標準化、規(guī)范化制度來保障數據決策的效果。

本研究通過調查了解橫店影視職業(yè)學院足球選項課開展現狀，探討制約學院足球選項課發(fā)展的因素，力求通過本研究的成果為橫店影視職業(yè)學院足球選項課教學的改革和建設良好的高職院校足球文化環(huán)境提供一定的理論參考依據。

根據實際模擬需求，選取距離掘進工作面30 m的巷道建立物理模型，假設掘進機采煤速度恒定，硫化氫隨采動過程自掘進工作面涌出，考慮到煤層在自然狀態(tài)下硫化氫的解吸量極小，因此忽略巷壁的涌出，并假設作業(yè)場所內無明顯熱源，對硫化氫的運移擴散無影響。同時，為了考察風筒位置對工作面風流流場及硫化氫運移的影響，設置風筒距離工作面端頭分別為3、5、7 m，掘進工作面通風簡化物理模型如圖1所示。

數學的產生，來源于實踐和科學實驗，反過來為其服務，并在生產實踐和科學實驗中不斷發(fā)展提高。君子教育理念下的智慧課堂，更強調學以致用。教師要依據學生個體差異，有的放矢，設計有彈性、開放性及不同層次的練習，讓全體學生得到發(fā)展、都能享受到成功的喜悅。教師在此過程中要成為學生的良師益友，以“禮貌”“睿智”的君子形象展示給學生，以耐心、誠懇的積極態(tài)度去幫助學生解決疑難問題。

數據的規(guī)范化管理包括數據使用、數據流動與數據保存，是根據業(yè)務需求不同而制定的對應標準、規(guī)則。這些制度的建立，不僅需要業(yè)務實施者常年的經驗積累，也需要機構、行業(yè)與政府層面從業(yè)務發(fā)展與數據安全等角度進一步融合與完善。雖然圖書館屬于小型的互聯網環(huán)境，但其數據隱私、數據安全等問題仍然需要制度與技術相結合的方式加以保障，以保護用戶信息不受侵犯，業(yè)務系統(tǒng)能夠正常運行等

。因此，圖書館無論是在獲取用戶對圖書館文獻資源的使用數據方面，還是在獲取用戶使用圖書館各類業(yè)務所產生的日志數據（痕跡）方面，在促進整個數據流動對業(yè)務產生的影響與推動業(yè)務發(fā)展上都要規(guī)范數據使用行為，以此來發(fā)掘用戶的資源需求，調整圖書館資源建設方向與信息素養(yǎng)課程內容

。

1.2 數據共享的規(guī)范化

圖書館的數據可以分為兩類：一類為文獻資源，另一類為業(yè)務系統(tǒng)運行產生的數據。長期以來圖書館只關注文獻資源方面的數據，包括內容建設，平臺建設，服務創(chuàng)新等，忽視了對業(yè)務系統(tǒng)的數據管理。隨著大數據、云計算等技術應用對數據的需求逐漸增大，其中用戶對文獻資源的使用、館舍空間的利用，以及對圖書館各系統(tǒng)使用的日志數據可以直接或者間接地反映出其需求，對這類數據的匯聚、積累成為了圖書館開展智慧服務所需的另一類資源。對這些數據的全面監(jiān)測，可以讓圖書館管理層能夠動態(tài)掌握圖書館業(yè)務的運行情況，也能夠從異常數據中發(fā)現業(yè)務系統(tǒng)中還存在哪些保障功能的缺陷和問題，從而對業(yè)務、服務進行干預、調整，提升圖書館智慧服務質量。

全流程監(jiān)控的數據溯源將保證數據的完整性與真實性，而完整性、真實性的判別也將幫助圖書館實施數據隱私、數據安全的漏洞排查，為數據安全策略制定提供依據，有助于智慧服務在圖書館合理、合法、合規(guī)的數據使用，最終實現智慧圖書館對數據的全面保護。高校圖書館、科研院所等文獻資源機構、研究機構將數據溯源的技術方法應用到網絡安全領域、隱私保護領域與科學研究領域，可以對網絡數據、個人信息數據以及科研數據的連續(xù)性、完整性與安全性做到實時、動態(tài)地梳理與保障，從而維護互聯網信息、系統(tǒng)的正常運行，也會促進科學研究方面的創(chuàng)新。

數據溯源所關切的是數據的連續(xù)性、完整性，而數據溯源的實施也將保障數據能夠在使用過程中具有完整性、連續(xù)性。所以，圖書館數字化系統(tǒng)中問題發(fā)現、預測都可以通過數據溯源的方式實現。智慧服務也是如此。高校與科研院所中，除了圖書館外，科研機構的科學數據的管理，數據溯源的方式將幫助數據控制者、處理者對科研數據進行完整性、連續(xù)性分析，以確保數據的真實、客觀，將有助于圖書館智慧服務的精準性。

2 智慧圖書館的數據溯源體系

大數據應用改變了傳統(tǒng)結構化數據分析模式。結構化數據、非結構化數據及半結構化數據等多維度、多形式的數據源、格式讓大數據價值得到體現，然而數據的過度收集、分析、挖掘使得數據主體（用戶）以及安全專家對數據隱私問題的擔憂與日俱增。數據溯源體系的建立將成為保障智慧圖書館安全、穩(wěn)定、高效運行的數據規(guī)范化管理模式之一。數據溯源是指數據自產生起伴隨著時間推移而發(fā)生演化的過程，以評估應用流程與用戶數據使用效果，嘗試解決智慧圖書館領域存在著的數據共享與數據隱私之間的悖論，是數據規(guī)范化管理的重要環(huán)節(jié)之一。2017年11月發(fā)布的《信息技術數據溯源描述模型》標準，定義了數據溯源的描述模型（以下本文稱該模型為“ProVOC模型”）

，規(guī)范了數據溯源信息的表述方式，為數據溯源的實踐提供了范式，也為智慧圖書館數據規(guī)范化使用提供了理論依據，將為后續(xù)智慧圖書館實踐過程中的數據規(guī)范使用提供參考依據。

2.1 智慧服務的數據溯源

互聯網領域倡導數據開放與共享，但開放與共享也產生了數據隱私等問題

。特定應用領域的數據追蹤，如云環(huán)境下的數據追蹤策略，在能夠保障數據的安全性、完整性與可用性的同時，也能夠有效地對用戶數據隱私進行保護

。數據溯源可以通過數據追蹤等模型與方式，發(fā)現數據隱私的泄露點與風險點，進而讓數據隱私問題得到及時、有效的解決。數據溯源為解決數據應用中的數據隱私這一難題開辟了新的路徑，也為數據隱私的規(guī)范化管理提供了新的技術方案。

在數據流動過程中，數據不僅是信息技術所獨享的組成部分，且與數據主體（用戶）進行關聯以后，同時也涉及人類的各項活動。從這一層意義上講，數據被賦予了新的內涵。但數據在流動的共享過程中，由于長期缺乏模塊化融合機制，使得其在共享過程中較為復雜，流動不暢。其中，在數據法律與法規(guī)不可能有效覆蓋所有應用的情況下，數據使用過程中所涉及到的數據倫理、數據素養(yǎng)以及數據隱私問題，將隨著大數據價值及數據共享（流動）的擴大而成為新的視角，其中數據倫理、數據素養(yǎng)成為機構、組織的數據處理者數據應用自律新方向。

在構建數據共享體系下，數據共享規(guī)范化是數據規(guī)范化使用的實踐之一。數據的管理不能僅停留在傳統(tǒng)業(yè)務系統(tǒng)的管理機制上，而是要以信息安全、網絡安全研究為基礎，從數據倫理、數據安全與數據邊界角度加以規(guī)范。知識產權等領域的專家也強烈呼吁對科學數據的知識產權保護，加強科學數據在共享過程中的監(jiān)管。在數據共享的過程中，需要使用PPDM（Privatepreserving Data Mining）等方法對動態(tài)數據、靜態(tài)數據的隱私、核心進行綜合保護?！毒W絡安全法》、歐盟的GDPR等法律法規(guī)為數據的規(guī)范化管理提供了法理依據。《信息技術個人信息安全規(guī)范》等標準，為共享數據的規(guī)范化使用與數據隱私保護等問題解決提供了參考。

2.2 數據隱私的數據溯源

在智慧圖書館的業(yè)務實施過程中，為了體現出其“智慧”的特點，需要對用戶使用圖書館業(yè)務系統(tǒng)所產生的日志數據進行數據溯源，這是圖書館業(yè)務拓展、服務創(chuàng)新的基礎，將是數據完整性判別與數據安全保護的重要方法。圖書館領域的數據追蹤

，其最初目的是獲取用戶資源的使用行為，從而了解和掌握用戶的需求，為服務改進提供決策依據。隨著智慧服務，智慧圖書館概念的提出，服務的精準性、高效性與實時性成了后數字圖書館時代圖書館轉型的目標。這需要更為精準的數據來支持決策，而其中數據溯源對數據使用流程的監(jiān)控，不僅在隱私保護、數據安全層面可以發(fā)揮作用，也可在業(yè)務的運行監(jiān)測、業(yè)務決策方面顯示出其重要的效果，為數據管理提供了另一種保障體系，具有一定的連續(xù)性

。

智慧圖書館的數據溯源成為數據隱私管理的一個重要方式。目前，智慧圖書館研究的主要關注點在服務模式、服務架構及科學數據管理、關聯數據和數字人文領域。其中，數據作為智慧圖書館構成的最基本的元素，其規(guī)范性研究尚未得到充分的重視。在用戶與相關人士有關數據安全、數據隱私等負面問題擔憂環(huán)境下，唯有實施數據溯源，并借助于相關法律法規(guī)，制定符合業(yè)務發(fā)展需要的數據規(guī)范化使用制度，才能進一步規(guī)范數據使用行為，保障智慧圖書館高質量發(fā)展。

數據隱私問題的存在，與互聯網用戶隱私泄露事件影響擴大化，以及數據使用不規(guī)范引起用戶、有關學者的擔憂有關。傳統(tǒng)的靜態(tài)數據隱私保護方法，如模糊化、匿名化等方法雖然能夠在一定程度上實現保護，然而大數據環(huán)境下的動態(tài)數據隱私保護，無法通過模糊化、匿名化技術來實現動態(tài)數據保護，因為數據分析與挖掘在發(fā)現數據價值時，也可能包含用戶信仰、偏好等信息。所以，數據管理是智慧圖書館重要的工作之一，而數據使用的規(guī)范化作為數據管理重要的環(huán)節(jié)，將成為貫穿整個智慧圖書館業(yè)務流程的主線之一。

實驗主要研究下列問題：(1)根據學習者的眼動數據判定PPT課件的可用性是否良好；(2)PPT課件的不同設計要素對可用性的影響。

3 ProVOC 模型與智慧圖書館的融合

數據溯源（數據族系、數據系譜）是指在數據在整個生存周期內（從產生、傳播到消亡）的演變信息和演變處理內容的記錄

?！缎畔⒓夹g數據溯源描述模型》標準定義并規(guī)范了ProVOC模型構建的描述信息，為數據溯源應用進一步規(guī)范提供了標準依據。

3.1 ProVOC 模型綜述

ProVOC模型是由數據、活動以及執(zhí)行實體三個基本類構成，其中數據包括參數與數據集兩個子類（“參數”包括時間、空間與條件）。與數據溯源相關的主要是“數據集”?；顒觿t是執(zhí)行的實體或者被執(zhí)行的實體，包括控制、影響的動作等。執(zhí)行實體包括人類執(zhí)行實體（人、組織以及機構）與非人類執(zhí)行實體（數據服務、數據應用等）。執(zhí)行實體與活動之間通過數據相互關聯，即數據既是執(zhí)行實體（用戶、館員等）關注的對象（獲取數據價值），也是其產生的重要來源（用戶、館員是數據源之一），而活動則是智慧圖書館開展業(yè)務的行為，其中活動是通過具體業(yè)務來最終實現。所以，數據溯源的最終對象則是對執(zhí)行實體、活動的中間件——數據進行分析，以求發(fā)現、解決智慧圖書館業(yè)務實施過程中所產生的技術問題。其與智慧圖書館關聯的構建如表1所示。

ProVOC模型中的三個基本類，與智慧圖書館的數據主體、數據控制者與數據處理者存在著一定的關聯性。例如以用戶行為作為分析對象，其數據即用戶（數據主體）相關的數據?；顒邮菢I(yè)務，由數據處理者進行操作。而數據控制者與執(zhí)行實體可以認為是圖書館。對于智慧圖書館而言，二級類構件，將數據分為數據集合與參數，而執(zhí)行實體則分為人為執(zhí)行實體與非人為執(zhí)行實體（即人工操作與自動化、機器智能）。三級類構件則進一步細化參數，將參數分為時間、空間與條件三個類別。構件之間存在著一定的關系，例如從屬或者交互關系。

數據、業(yè)務及參數（維度）的關聯性，是數據連續(xù)性的關鍵所在，也是數據溯源能否有效實施的基礎。其中，數據（由數據主體產生）包含一些描述性的信息項目，如標識、子類、關聯關系等，而業(yè)務活動與數據處理者（業(yè)務數據執(zhí)行者）也包含著以上的信息項。數據包含著數據集合、參數以及與活動相關、數據相關的關聯關系。業(yè)務活動中包括在數據溯源應用中的一些定義，以及與業(yè)務數據執(zhí)行者的相互關系，并包括三個維度（時間、空間與條件），同時數據的使用與生成關聯關系一直存在。數據處理者（業(yè)務數據執(zhí)行者），分為人工與非人工，而與業(yè)務活動關聯性和三個維度（時間、空間與條件）的參數存在其中。其中以ProVOC模型拓展智慧服務業(yè)務的融合流程如圖2所示。

3.2 數據溯源的主要方法

數據溯源技術已經廣泛運用至互聯網領域，目前主要的方法包括標注法、數據追蹤法、反向查詢法、結合圖論思想與專用查詢語句追蹤法以及雙向指針追蹤法等

。不同的數據溯源方法對應著相應的數據溯源模型。例如標注法一般采用“流溯源信息模型”或“時間-值中心溯源模型”；反向查詢則采用“思維溯源模型”或“開放的數據溯源模型OPM”；而“Provenir數據溯源模型”則是標注法與反向查詢結合采用的模型。ProVOC模型融合了當前較為普遍的數據溯源模型，國家標準委員會在此基礎上制定了GB/T34945-2017的標準，供各行業(yè)數據溯源的應用參考。

數據也同樣具有版權，數字水印等長期以來被應用在數據版權方面，數據標注等思想即源自于數字水印。在智慧圖書館的建設中，數字資源是圖書館文獻資源服務重要的資源形勢，而數字資源的用戶使用行為的監(jiān)測，一直以來是圖書館所關注的內容。所以，數據溯源為智慧圖書館數字資源使用的科學、客觀的評測提供了有效的工具。

4 結語

互聯網技術的發(fā)展為智慧圖書館提供了多元化工具與策略選擇。智慧圖書館的服務創(chuàng)新需要互聯網的新技術、新理念、新方法來升級、改造。隨著數據安全、隱私問題不斷被媒體披露，社會中的個人信息保護的呼聲也越來越高。圖書館作為公共服務機構，在業(yè)務發(fā)展的同時，也需要關注數據隱私、數據安全等問題。引入數據溯源方法對智慧圖書館數據使用行為加以規(guī)范，建立規(guī)范的數據使用流程、制度，才能進一步提升業(yè)務系統(tǒng)數據共享（流動）的安全性，降低數據隱私泄露的風險，逐步提高用戶的信任度、滿意度與忠誠度，提升服務效率，推進智慧服務逐漸形成，最終促進智慧圖書館事業(yè)的高質量發(fā)展。

[1]司莉,邢文明.國外科學數據管理與共享政策調查及對我國的啟示[J].情報資料工作,2013(1):61-66.

[2]陸康.兩種數字資源OLAP 系統(tǒng)比較研究：基于數據價值分析視角[J].高校圖書館工作,2018,38(4):56-60.

[3]殷建立,王忠.大數據環(huán)境下個人數據溯源管理體系研究[J].情報科學,2016,34(2):139-143.

[4]郝世博,鄧雨亭.融合數據監(jiān)管與數據溯源的科學數據共享管理研究[J].情報理論與實踐,2018,41(3):23-28.

[5]朝樂門.數據連續(xù)性:未來跨學科研究的重要課題[J].情報學報,2016,35(3):227-236.

[6]嚴棟.基于物聯網的智慧圖書館[J].圖書館學刊,2010,32(7):8-10.

[7]陸康,劉慧,杜京容,等.我國圖書館大數據管理制度建設研究：以《信息安全技術大數據安全管理指南》為例[J].圖書館,2020(11):6-12.

[8]GUSTAFSON M M. They searched what? Usage data as a measure of library services and outreach[J]. The Serials Librarian,2018,74(1-4):240-243.

[9]陳希,胡良霖,朱艷華,等.數據溯源描述模型國家標準研制與推廣[J].標準科學,2019(4):108-112.

[10]陸康,陸興華,劉慧.基于讀者行為追蹤的智能服務研究:以帆布指紋識別與CNZZ 為例[J].現代情報,2016,36(7):107-112.

[11]劉耀宗,劉云恒.基于區(qū)塊鏈的RFID 大數據安全溯源模型[J].計算機科學,2018,45(S2):367-368,381.

[12]朱光,楊嘉韻,豐米寧,等.問責情境下的大數據隱私溯源框架研究[J].圖書館學研究,2016(13):67-73,60.

[13]OLIVE Q Z，MARKUS K，RYAN K L，et al. How to track your data: the case for cloud computing provenance [C]// Third IEEE International Conference on Cloud Computing Technology and Science,Athens: IEEE,2011: 446- 453.

[14]信息技術數據溯源描述模型[EB/OL].[2019-05-15]. http://c.gb688.cn/bzgk/gb/showGb?type=online&hcno=B05FB0694A5C2E9995C50F8F57645304.

[15]陳歡.面向電子商務大數據的隱私信息追溯方法研究[J].哈爾濱師范大學自然科學學報,2018,34(3):94-100.