面向科研用戶小數(shù)據(jù)微知識(shí)服務(wù)研究（下）

李立睿 鄧仲華

摘 要：文章首先分析了面向科研用戶小數(shù)據(jù)微知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)的要素及其內(nèi)部知識(shí)流動(dòng)過程，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了以科研用戶實(shí)時(shí)需求為導(dǎo)向的微知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行了仿真分析，仿真結(jié)果表明隱私保障機(jī)制、協(xié)同激勵(lì)機(jī)制以及合作共建機(jī)制對(duì)個(gè)性化微知識(shí)服務(wù)過程具有關(guān)鍵性的影響作用，據(jù)此進(jìn)一步揭示了面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)質(zhì)量提升的途徑和對(duì)策。

關(guān)鍵詞：小數(shù)據(jù)；微知識(shí)；知識(shí)服務(wù)；系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)；科研用戶

中圖分類號(hào)： G252 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016102

Abstract This paper summarizes elements and knowledge flow process of micro-knowledge services based on small data of researcher. On this basis， the authors established the system dynamics of micro-knowledge services which supports real demand of researcher and simulates it. The simulation results show that the model can validly reflect the key influential factors on process of personal micro-knowledge service from the perspective of privacy protection mechanism，collaborative incentive mechanism and cooperative co-construction mechanism， which reveals the directive approaches and strategies of improving micro-knowledge service capability.

Key words small data； micro-knowledge； knowledge service； system dynamics； researcher

泛在信息環(huán)境下，科研用戶小數(shù)據(jù)不僅成為圖書情報(bào)機(jī)構(gòu)創(chuàng)新管理的基礎(chǔ)，而且是其個(gè)性化服務(wù)深化的依據(jù)。小數(shù)據(jù)作為科研用戶個(gè)體化、獨(dú)特化的數(shù)據(jù)，是科研用戶在項(xiàng)目推進(jìn)過程中的全部“數(shù)據(jù)足跡”，而這些“數(shù)據(jù)足跡”就是科研用戶臨時(shí)化、精簡化知識(shí)需求的表征[1]，因此，這為圖書情報(bào)機(jī)構(gòu)以科研用戶項(xiàng)目需求為導(dǎo)向開展個(gè)性化微知識(shí)服務(wù)提供了重要保證。但是，從科研項(xiàng)目生命周期的視角來看，整個(gè)微知識(shí)服務(wù)方式和內(nèi)容受多方面因素的影響，并具有明顯的不確定性，因此，對(duì)于這些影響因素定性化的研究直接關(guān)系到微知識(shí)服務(wù)的質(zhì)量和科研用戶的滿意度。

既有研究根據(jù)知識(shí)服務(wù)過程中，用戶需求狀況以及知識(shí)形態(tài)的特點(diǎn)，提出了面向用戶個(gè)人信息的新型知識(shí)服務(wù)模式。如：王炎等[2]探討了“互聯(lián)網(wǎng)+”視角下知識(shí)服務(wù)具有用戶中心性和精確性的特點(diǎn)，并以百度新上線的知識(shí)服務(wù)產(chǎn)品為例，通過移動(dòng)終端監(jiān)測用戶行為來感知其情景敏感性需求，據(jù)此實(shí)時(shí)推送快捷、簡約、智能的知識(shí)服務(wù)產(chǎn)品；鄧仲華等[3-4]提出了基于科研用戶情景感知的自適應(yīng)性個(gè)性化嵌入式知識(shí)服務(wù)，并以地球科學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔?，分別具體探討了嵌入科學(xué)數(shù)據(jù)生命周期和科研項(xiàng)目生命周期的知識(shí)服務(wù)過程。不難發(fā)現(xiàn)，用戶情景化信息作為小數(shù)據(jù)的重要組成部分，通過這些信息來判斷用戶需求，據(jù)此提供知識(shí)服務(wù)的研究已經(jīng)取得了一定進(jìn)展，但是這些研究多局限于知識(shí)服務(wù)的一個(gè)層面，并以案例化分析為主。鑒于此，本文通過抽象面向科研用戶的微知識(shí)服務(wù)過程，采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的方法從量化的視角對(duì)整個(gè)服務(wù)過程進(jìn)行分析，以此對(duì)微知識(shí)服務(wù)的創(chuàng)新進(jìn)行探討。

1 面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)分析

微知識(shí)服務(wù)實(shí)質(zhì)上是通過服務(wù)團(tuán)隊(duì)和科研用戶以知識(shí)協(xié)同的方式，進(jìn)行服務(wù)產(chǎn)品的推送和服務(wù)內(nèi)容的吸收，從而實(shí)現(xiàn)了微知識(shí)的增值。一方面，科研用戶盡管對(duì)其學(xué)科專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)具有豐富的應(yīng)用和創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)，但是在整個(gè)研究生命周期中，往往難以全面獲取支撐科研問題的相關(guān)知識(shí)，如密集型科學(xué)數(shù)據(jù)整合、分析、管理等工具的應(yīng)用，特定科研問題的前沿趨勢等[5]；另一方面，微知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)由具有綜合化專業(yè)素質(zhì)的人員組成，其不僅熟練掌握了不同學(xué)科、不同領(lǐng)域的科研方法和科研工具，同時(shí)對(duì)于科研問題能夠以跨學(xué)科的視角進(jìn)行分析和解決問題，為科研項(xiàng)目的推進(jìn)提供了重要的保障。這恰為科研用戶與服務(wù)人員的知識(shí)協(xié)同創(chuàng)新創(chuàng)造了條件（見圖1）。

由此可知，面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)中，主要涉及到的知識(shí)流動(dòng)過程是以小數(shù)據(jù)知識(shí)庫和微知識(shí)庫為基礎(chǔ)，其中通過小數(shù)據(jù)知識(shí)庫感知科研用戶知識(shí)需求，微知識(shí)庫作為個(gè)性化知識(shí)服務(wù)推送的保障，據(jù)此服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶進(jìn)行知識(shí)協(xié)同，促進(jìn)科研用戶知識(shí)發(fā)現(xiàn)和知識(shí)創(chuàng)新，從而促使知識(shí)服務(wù)產(chǎn)品增值。

2 面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型構(gòu)建

2.1 系統(tǒng)的邊界及其基本假設(shè)

面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)作為本文的研究對(duì)象，其中主要包括涉及服務(wù)團(tuán)隊(duì)、科研用戶、小數(shù)據(jù)知識(shí)庫、微知識(shí)庫內(nèi)部及其相互之間的關(guān)系和隱私保障機(jī)制、協(xié)同激勵(lì)機(jī)制以及合作共建機(jī)制對(duì)于系統(tǒng)內(nèi)部相關(guān)要素的影響規(guī)律。

根據(jù)面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)流程及其作用機(jī)理，該系統(tǒng)模型的基本假設(shè)如下：

（1）服務(wù)團(tuán)隊(duì)由具有跨學(xué)科專業(yè)背景且擁有一定知識(shí)服務(wù)經(jīng)驗(yàn)的人員構(gòu)成，并且其所開展的服務(wù)是圍繞單一科研用戶的特定小型項(xiàng)目或者子項(xiàng)目，整個(gè)服務(wù)周期為10個(gè)月，在此服務(wù)周期中，服務(wù)團(tuán)隊(duì)的人員數(shù)量、組織結(jié)構(gòu)、服務(wù)設(shè)施等保持相對(duì)穩(wěn)定。

（2）在整個(gè)微知識(shí)服務(wù)過程中，服務(wù)團(tuán)隊(duì)所采用的服務(wù)方式主要包括直接性的服務(wù)推送和基于微知識(shí)庫的服務(wù)推送，服務(wù)團(tuán)隊(duì)整體的知識(shí)存量和知識(shí)整合能力高于個(gè)體科研用戶，而且兩者始終保存一定的知識(shí)勢差。

（3）為保證整個(gè)微知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)具有一定普適性，在此不考慮其它系統(tǒng)外部因素（如外部政治環(huán)境、文化環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等）所引起科研用戶任務(wù)的巨大調(diào)整，以及一些偶然性因素所導(dǎo)致的科研用戶情景的巨大波動(dòng)。

2.2 系統(tǒng)因果模型

微知識(shí)服務(wù)過程中各主體間的數(shù)據(jù)整合與挖掘、知識(shí)交流與轉(zhuǎn)移等活動(dòng)以及適應(yīng)用戶科研外部環(huán)境而進(jìn)行的一系列相關(guān)結(jié)構(gòu)和狀態(tài)的變化，構(gòu)成了面向科研用戶小數(shù)據(jù)的知識(shí)協(xié)同創(chuàng)新服務(wù)的復(fù)雜化系統(tǒng)。鑒于此，本文通過因果關(guān)系分析以確定系統(tǒng)反饋結(jié)構(gòu)，直觀地描述系統(tǒng)內(nèi)部知識(shí)流動(dòng)過程[6]，最終構(gòu)建了面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)因果關(guān)系圖（見圖2）。

通過對(duì)整個(gè)因果關(guān)系模型進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)模型中主要涵蓋三條重要的因果反饋回路。

正反饋回路①：服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量—服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)輸出量—微知識(shí)庫—科研用戶知識(shí)吸收量—科研用戶知識(shí)存量—小數(shù)據(jù)獲取量—小數(shù)據(jù)整合量—小數(shù)據(jù)知識(shí)庫—科研用戶知識(shí)需求—知識(shí)整合量—服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量。此回路重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了服務(wù)團(tuán)隊(duì)根據(jù)科研用戶需求，借助微知識(shí)庫進(jìn)行個(gè)性化服務(wù)的推送。其過程主要包括三個(gè)階段：其一是科研用戶小數(shù)據(jù)的獲取、整合和挖掘，以此感知科研用戶需求；其二是服務(wù)團(tuán)隊(duì)根據(jù)科研用戶需求，并結(jié)合自身知識(shí)技能，對(duì)內(nèi)部和外部知識(shí)源進(jìn)行整合，從而獲取知識(shí)產(chǎn)品；其三是通過對(duì)知識(shí)產(chǎn)品進(jìn)行分解和萃取，形成具有特定功能的微知識(shí)塊，在豐富和擴(kuò)展微知識(shí)庫的同時(shí)，將其推送于科研用戶。

正反饋回路②：服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量—服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)共享量—微知識(shí)增量—微知識(shí)庫—科研用戶知識(shí)吸收量—科研用戶知識(shí)存量—科研用戶知識(shí)創(chuàng)新能力—小數(shù)據(jù)獲取量—小數(shù)據(jù)整合量—小數(shù)據(jù)知識(shí)庫—科研用戶知識(shí)需求—知識(shí)整合量—服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量。此回路重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了服務(wù)團(tuán)隊(duì)依據(jù)科研項(xiàng)目的實(shí)施進(jìn)度，通過對(duì)科研用戶的項(xiàng)目需求進(jìn)行預(yù)測，從而以前瞻性的視角對(duì)微知識(shí)庫進(jìn)行擴(kuò)充，有效降低了微知識(shí)服務(wù)的延遲。

正反饋回路③：微知識(shí)庫—科研用戶知識(shí)吸收量—科研用戶知識(shí)存量—科研用戶知識(shí)共享量—微知識(shí)增量—微知識(shí)庫。此回路重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)了科研用戶作為微知識(shí)庫的構(gòu)建主體，對(duì)研究過程中所產(chǎn)生的隱性知識(shí)進(jìn)行顯性化（如研究經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)、新工具的應(yīng)用等），通過特定的知識(shí)組織形式，以自發(fā)性的方式輔助微知識(shí)庫的構(gòu)建工作。

不難發(fā)現(xiàn)，在協(xié)同激勵(lì)機(jī)制下，服務(wù)團(tuán)隊(duì)具有相對(duì)較強(qiáng)的知識(shí)輸出意愿，能夠針對(duì)科研用戶的需求，為其推送相應(yīng)的微知識(shí)服務(wù)產(chǎn)品，從而提升科研用戶的知識(shí)吸收量，與此同時(shí)，這一激勵(lì)機(jī)制也能夠充分調(diào)動(dòng)服務(wù)團(tuán)隊(duì)對(duì)于微知識(shí)庫構(gòu)建的積極性，提升其與科研用戶的溝通和反饋效度，進(jìn)而有助于預(yù)測科研用戶的潛在需求，同時(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以以前瞻性的視角，對(duì)微知識(shí)庫進(jìn)行不斷的充實(shí)、完善和更新，保證科研用戶的知識(shí)需求量。此外，合作共建機(jī)制對(duì)于服務(wù)團(tuán)隊(duì)和科研用戶的微知識(shí)開放共享提供了支持，極大地提升了雙方互補(bǔ)性微知識(shí)的關(guān)聯(lián)和融合，從而以協(xié)同創(chuàng)新的方式促進(jìn)微知識(shí)庫的構(gòu)建。

2.3 系統(tǒng)流圖

系統(tǒng)流圖主要由變量狀態(tài)、信息傳遞、行為變化等要素構(gòu)成，用于反映系統(tǒng)動(dòng)態(tài)運(yùn)行過程中變量間的相互作用關(guān)系[7]。在因果關(guān)系圖的基礎(chǔ)上，本文根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的原理建立了模型的系統(tǒng)流圖（見圖3）。

其中系統(tǒng)流圖中主要方程及參數(shù)說明如下：

服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量= INTEG（服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)整合量-服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)失效量， 400）；

服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)整合量=STEP（科研用戶知識(shí)需求+知識(shí)整合效率服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量， 1）。

這里用階躍函數(shù)表示，服務(wù)團(tuán)隊(duì)通過運(yùn)用自身綜合化的知識(shí)技能，并結(jié)合科研用戶需求進(jìn)行內(nèi)部和外部知識(shí)資源的整合，設(shè)定服務(wù)團(tuán)隊(duì)從第1個(gè)單位時(shí)間后開始獲取所整合的知識(shí)。

服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)失效量=STEP（服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)失效率×服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量， 0.5）；

知識(shí)整合效率=RANDOM UNIFORM（0.1， 0.1， 0.05）+0.1；服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)失效率=0.1。

由于知識(shí)整合會(huì)受到知識(shí)稀缺性、外部資源的豐富性、服務(wù)團(tuán)隊(duì)的知識(shí)技能等諸多不確定性因素的影響，因此，這里設(shè)置其在[0.15， 0.2]區(qū)間內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)變化。

服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)共享量=服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量×服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)顯性化程度；

服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)顯性化程度=RANDOM UNIFORM（0.2， 0.7， 0.5）；

服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)輸出量=SMOOTHI（協(xié)同激勵(lì)機(jī)制服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量用戶跟蹤反饋， 0.5， 0 ）。

由于服務(wù)團(tuán)隊(duì)在知識(shí)產(chǎn)品輸出前，需要一定的時(shí)間，根據(jù)科研用戶的實(shí)時(shí)需求，對(duì)其進(jìn)行組織和優(yōu)化，因此，這里使用一階信息延遲函數(shù)表示這一優(yōu)化過程。這里設(shè)定初始的知識(shí)輸出量為0，延期時(shí)間為0.5個(gè)單位時(shí)間。

微知識(shí)創(chuàng)新量=0.35×服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)輸出量；合作共建機(jī)制=0.5；

微知識(shí)共享量=合作共建機(jī)制×（服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)共享量+科研用戶知識(shí)共享量）/4。

由于服務(wù)團(tuán)隊(duì)和科研用戶的知識(shí)共享在知識(shí)組織過程中會(huì)存在一定的重合甚至沖突，并且在知識(shí)交互時(shí)會(huì)出現(xiàn)知識(shí)的遺失，然后服務(wù)團(tuán)隊(duì)在這些剩余知識(shí)的基礎(chǔ)上進(jìn)行重新整合和萃取，以獲取直接可以推送于科研用戶的微知識(shí)，因此，這里設(shè)定只有雙方所共享總體知識(shí)的四分之一可以轉(zhuǎn)化為微知識(shí)。

微知識(shí)失效量=微知識(shí)失效率×微知識(shí)庫；

微知識(shí)失效率=RANDOM NORMAL（ 0.2， 0.4， 0.3， 0.08， 0.3）。

由于管理或技術(shù)方面的原因，以及知識(shí)具有時(shí)效性的特點(diǎn)，因此，微知識(shí)會(huì)出現(xiàn)一定的失效，而這種失效又具有不確定性，因此，這是采用隨機(jī)函數(shù)進(jìn)行表示，其失效率處于0.2到0.4之間。

微知識(shí)庫= INTEG （DELAY1I（微知識(shí)共享量+微知識(shí)創(chuàng)新量-微知識(shí)失效量， 0.5， 0）， 0）。

微知識(shí)庫的構(gòu)建需要管理和技術(shù)上的共同支撐，這就會(huì)存在一定延遲，因此這里用延遲函數(shù)表示微知識(shí)庫構(gòu)建的延遲，其延遲時(shí)間為0.5個(gè)單位時(shí)間，且初始化的微知識(shí)庫存量設(shè)定為0。

科研用戶知識(shí)共享量=科研用戶知識(shí)存量×科研用戶知識(shí)顯性化程度；

科研用戶知識(shí)顯性化程度=RANDOM UNIFORM（0.1， 0.5， 0.3）；

科研用戶創(chuàng)新能力=DELAY1I（arctan（1/100科研用戶知識(shí)存量）×2/π， 0.5， 0 ）。

科研用戶創(chuàng)新能力是以其擁有的知識(shí)存量為基礎(chǔ)的，而在一定程度上，知識(shí)存量對(duì)于創(chuàng)新能力的提升是一個(gè)從量變到質(zhì)變的過程，這里使用延遲函數(shù)表示，并且其延遲時(shí)間為0.5個(gè)單位時(shí)間。

科研用戶知識(shí)吸收量=SMOOTHI（協(xié)同激勵(lì)機(jī)制×（微知識(shí)庫0.25+服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)輸出量0.35）， 0.8，0）；

科研用戶知識(shí)創(chuàng)新量=STEP（科研用戶創(chuàng)新能力×5 ， 0.25）。

由于科研用戶創(chuàng)新能力轉(zhuǎn)化為知識(shí)產(chǎn)品需要一定時(shí)間，因此這里使用階躍函數(shù)來表示知識(shí)的創(chuàng)新量，正式的知識(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出在0.25個(gè)單位時(shí)間后開始形成。

科研用戶知識(shí)失效量=科研用戶知識(shí)失效率×科研用戶知識(shí)存量；

科研用戶知識(shí)失效率=0.15；

科研用戶知識(shí)存量= INTEG（科研用戶知識(shí)創(chuàng)新量+科研用戶知識(shí)吸收量-科研用戶知識(shí)失效量， 100）；

科研用戶知識(shí)需求=（1-需求感知偏差）×用戶跟蹤反饋×小數(shù)據(jù)知識(shí)庫；

需求感知偏差=RANDOM UNIFORM（0.05， 0.35， 0.2）。

由于科研用戶的知識(shí)需求隨著項(xiàng)目的推進(jìn)而不斷變化，并且在不同的研究階段，科研用戶的角色和任務(wù)會(huì)發(fā)生調(diào)整，導(dǎo)致需求的獲取不完全，此外，服務(wù)團(tuán)隊(duì)對(duì)小數(shù)據(jù)知識(shí)庫進(jìn)行分析的過程中，受服務(wù)團(tuán)隊(duì)認(rèn)知能力、專業(yè)背景的影響，促使對(duì)科研用戶知識(shí)需求的獲取也會(huì)發(fā)生偏差，因此，這是使用隨機(jī)函數(shù)表示這部分偏差的波動(dòng)。

小數(shù)據(jù)整合量=0.8×小數(shù)據(jù)獲取量；小數(shù)據(jù)知識(shí)失效率=0.2；

小數(shù)據(jù)知識(shí)分裂=小數(shù)據(jù)知識(shí)失效率×小數(shù)據(jù)知識(shí)庫；

小數(shù)據(jù)知識(shí)契合=0.8×小數(shù)據(jù)整合量；

小數(shù)據(jù)知識(shí)庫= INTEG （小數(shù)據(jù)知識(shí)契合-小數(shù)據(jù)知識(shí)分裂， 0）；

小數(shù)據(jù)獲取量=隱私保障機(jī)制×科研用戶創(chuàng)新能力×科研用戶知識(shí)存量/10。

小數(shù)據(jù)作為科研用戶的特征化描述，不僅關(guān)系到科研用戶的項(xiàng)目狀況，還涵蓋了科研用戶本身所處的知識(shí)狀態(tài)，這樣就一定涉及到科研用戶的隱私，因此科研用戶創(chuàng)新能力、科研用戶知識(shí)存量以及隱私保障機(jī)制對(duì)于小數(shù)據(jù)的獲取具有直接的影響作用，并且這些因素具有一定的乘積效應(yīng)作用。

互動(dòng)效度=RANDOM UNIFORM（0.2， 0.9， 0.5）；隱私保障機(jī)制=0.8；協(xié)同激勵(lì)機(jī)制=0.8；

用戶跟蹤反饋=協(xié)同激勵(lì)機(jī)制×隱私保障機(jī)制×互動(dòng)效度。

在微知識(shí)服務(wù)推送過程中，服務(wù)團(tuán)隊(duì)通過與科研用戶進(jìn)行互動(dòng)，以面向服務(wù)溝通和跟蹤的方式來獲取科研用戶相關(guān)的反饋信息，而整體跟蹤反饋的效果主要由協(xié)同激勵(lì)機(jī)制、隱私保障機(jī)制和互動(dòng)效度共同決定，并且在一定程度上，三者還具有乘積效應(yīng)。

3 面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)仿真與應(yīng)用

3.1 模型的有效性檢驗(yàn)

本文利用Vensim PLE軟件，對(duì)面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)模型進(jìn)行仿真分析，在此選取服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量、科研用戶知識(shí)存量、小數(shù)據(jù)知識(shí)庫、微知識(shí)庫、微知識(shí)共享量、科研用戶知識(shí)吸收量作為系統(tǒng)的主要檢驗(yàn)對(duì)象，通過結(jié)合現(xiàn)實(shí)情形，對(duì)其進(jìn)行模擬值變化規(guī)律的分析與比較，進(jìn)而對(duì)模型的有效性做出判斷（見圖4）。

服務(wù)團(tuán)隊(duì)主要由具有綜合化素質(zhì)的專業(yè)知識(shí)服務(wù)人員組成，其整體科研問題解決能力較強(qiáng)，因此，服務(wù)團(tuán)隊(duì)的知識(shí)存量高于單個(gè)科研用戶。然而，在微知識(shí)服務(wù)初期，服務(wù)團(tuán)隊(duì)中的各參與成員由于在任務(wù)分配、合作分工過程中可能會(huì)產(chǎn)生分歧，甚至出現(xiàn)沖突，因此，整個(gè)團(tuán)隊(duì)需要一定的磨合時(shí)間，再加上知識(shí)具有時(shí)效性，在這段時(shí)間會(huì)出現(xiàn)遺忘或丟失，這樣導(dǎo)致在服務(wù)起步階段，服務(wù)團(tuán)隊(duì)的整體知識(shí)存量會(huì)出現(xiàn)少量的降低。同樣，在小數(shù)據(jù)知識(shí)庫的構(gòu)建前期，服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶雙方需要溝通和協(xié)調(diào)，小數(shù)據(jù)的獲取和積累也需要一定時(shí)間，因此在整個(gè)微知識(shí)服務(wù)初期小數(shù)據(jù)知識(shí)庫的構(gòu)建和開發(fā)進(jìn)度相對(duì)較緩。但是隨著服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶交流頻次的增加，知識(shí)協(xié)同關(guān)系逐步體現(xiàn)出顯著的提升，這樣微知識(shí)量的增速趨于更加平穩(wěn)的增加。盡管在整個(gè)科研項(xiàng)目的推進(jìn)過程中，由于科研用戶會(huì)遇到一些不確定性問題或者某些突發(fā)性事件的干擾，導(dǎo)致服務(wù)團(tuán)隊(duì)和科研用戶的微知識(shí)共享量會(huì)隨之出現(xiàn)相應(yīng)的波動(dòng)，但是對(duì)于科研用戶整體的知識(shí)吸收量而言，仍然保持著平穩(wěn)上升的態(tài)勢。

3.2 模型仿真結(jié)果應(yīng)用分析

在系統(tǒng)流圖的基礎(chǔ)上，以科研用戶需求為導(dǎo)向，通過改變系統(tǒng)運(yùn)行中的相關(guān)參數(shù)值，以此對(duì)微知識(shí)服務(wù)過程中不同保障機(jī)制進(jìn)行仿真模擬，觀察主要變量的相關(guān)變化趨勢，進(jìn)而全面分析系統(tǒng)的整體變化規(guī)律，為提升微知識(shí)服務(wù)的效率和效果提供支持。

（1）形成和完善科研用戶隱私保障機(jī)制。小數(shù)據(jù)作為科研用戶全面特征描述的數(shù)據(jù)集合，在時(shí)間維度上，記錄了科研用戶的物理位置、行為方式、目標(biāo)狀態(tài)、心理狀態(tài)、設(shè)備狀態(tài)等情景化數(shù)據(jù)，通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析，能夠準(zhǔn)確感知科研用戶需求的同時(shí)，也使其面臨個(gè)人隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。因此，隱私保障機(jī)制作為科研用戶隱私、需求和服務(wù)的重要平衡點(diǎn)，對(duì)于科研用戶的優(yōu)質(zhì)服務(wù)體驗(yàn)提升具有重要作用。本文將隱私保障機(jī)制分別設(shè)置為0.6、0.7、0.8、0.9后，觀察系統(tǒng)中四個(gè)存量，即服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量、科研用戶知識(shí)存量、小數(shù)據(jù)知識(shí)庫和微知識(shí)庫的變化規(guī)律（見圖5）。

由變化圖可知，隱私保障制度的優(yōu)化對(duì)于服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量、科研用戶知識(shí)存量、小數(shù)據(jù)知識(shí)庫和微知識(shí)庫的提升具有正向影響作用。首先，隱私保障機(jī)制對(duì)于科研用戶小數(shù)據(jù)的獲取具有直接的作用，能夠在很大程度上提升小數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，這樣能夠促進(jìn)小數(shù)據(jù)的挖掘和分析工作，從而有利于服務(wù)團(tuán)隊(duì)快速而準(zhǔn)確的獲取科研用戶需求，提升知識(shí)整合量，擴(kuò)充微知識(shí)庫，將隱性知識(shí)進(jìn)行有效的轉(zhuǎn)移。因此，在隱私保障機(jī)制的實(shí)踐方面，服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以制定用戶隱私保護(hù)指南[8]，采用安全等級(jí)管理策略進(jìn)行管理，其一，通過同行專家評(píng)估，確定不同類型和層面的科研用戶小數(shù)據(jù)的隱私安全等級(jí)，并明確相關(guān)問責(zé)制；其二，對(duì)于不同隱私等級(jí)的小數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)存儲(chǔ)，采用網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控技術(shù)和訪問控制技術(shù)，設(shè)置不同的訪問級(jí)別和融合層次，進(jìn)而提升科研用戶的隱私保障效度；其三，在微知識(shí)服務(wù)過程中，科研用戶對(duì)服務(wù)的反饋信息也是小數(shù)據(jù)的重要組成部分，因此，服務(wù)團(tuán)隊(duì)在與科研用戶進(jìn)行服務(wù)溝通時(shí)，可以結(jié)合圖書情報(bào)機(jī)構(gòu)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，對(duì)服務(wù)雙方進(jìn)行隱私保護(hù)意識(shí)的教育和培訓(xùn)，明確各自的權(quán)利和義務(wù)，從而共同提升小數(shù)據(jù)的獲取、分析和應(yīng)用過程中的安全隱私問題。

（2）確立參與主體之間的知識(shí)協(xié)同激勵(lì)機(jī)制。協(xié)同激勵(lì)機(jī)制是針對(duì)服務(wù)團(tuán)隊(duì)和科研用戶之間進(jìn)行知識(shí)協(xié)同創(chuàng)新行為的鼓勵(lì)機(jī)制，該機(jī)制強(qiáng)調(diào)了服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶之間的互動(dòng)及其與外部知識(shí)環(huán)境的開放互聯(lián)。本文將協(xié)同激勵(lì)機(jī)制分別設(shè)置為0.6、0.7、0.8、0.9后，分別觀察模型中每個(gè)系統(tǒng)存量的變化規(guī)律（見圖6）。

協(xié)同激勵(lì)機(jī)制對(duì)科研用戶的知識(shí)吸收和服務(wù)團(tuán)隊(duì)的知識(shí)輸出具有直接的影響作用，通過對(duì)雙方進(jìn)行物質(zhì)和精神層面的刺激和鼓勵(lì)，能夠有效提升各服務(wù)參與方的積極性，促進(jìn)其以積極主動(dòng)方式進(jìn)行知識(shí)共享、知識(shí)互補(bǔ)和知識(shí)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)參與方最大程度的耦合并產(chǎn)生向心力。由變化圖可知，協(xié)同激勵(lì)機(jī)制每提升一個(gè)層次，都能在很短的時(shí)間內(nèi)，加速系統(tǒng)內(nèi)部知識(shí)從無序狀態(tài)向有序狀態(tài)進(jìn)行演化[9]，從而產(chǎn)生正向化的連鎖反應(yīng)，促使整個(gè)服務(wù)創(chuàng)新績效提升一個(gè)更高層次。

因此，在服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶的知識(shí)協(xié)同過程中，服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以通過舉辦學(xué)習(xí)交流會(huì)，邀請(qǐng)科研用戶作為服務(wù)團(tuán)隊(duì)成員，體驗(yàn)整個(gè)微知識(shí)服務(wù)的流程，對(duì)其進(jìn)行團(tuán)隊(duì)文化氛圍的熏陶，同時(shí)對(duì)于科研用戶提出的有效建議或意見，服務(wù)團(tuán)隊(duì)成員也可以及時(shí)采納和反饋，并通過相應(yīng)的激勵(lì)制度給予科研用戶一定的獎(jiǎng)勵(lì)。這樣可以極大激發(fā)服務(wù)團(tuán)隊(duì)和科研用戶的知識(shí)共享和知識(shí)互動(dòng)意愿，有利于服務(wù)團(tuán)隊(duì)充分運(yùn)用自身服務(wù)技能，將復(fù)雜知識(shí)進(jìn)行分解和萃取，采用精煉化的知識(shí)描述方式，對(duì)整體知識(shí)資源內(nèi)容屬性進(jìn)行深度解析，以科研用戶的專業(yè)知識(shí)背景視角進(jìn)行呈現(xiàn)，促進(jìn)隱性知識(shí)的顯性化，提升知識(shí)協(xié)同效果；另一方面，服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以通過關(guān)系嵌入和網(wǎng)絡(luò)嵌入的方式與科研用戶進(jìn)行相關(guān)知識(shí)協(xié)同激勵(lì)措施的商定和修正，促進(jìn)機(jī)制的動(dòng)態(tài)發(fā)展和完善，從而在激勵(lì)過程中提升服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶的關(guān)系品質(zhì)，提高知識(shí)服務(wù)創(chuàng)新行為的匹配度、縮短雙方認(rèn)知的差距，有效促進(jìn)整體知識(shí)服務(wù)創(chuàng)新績效的增長。

（3）建立以管理和技術(shù)協(xié)調(diào)發(fā)展的微知識(shí)庫合作共建機(jī)制。微知識(shí)庫是開展個(gè)性化服務(wù)的物質(zhì)基礎(chǔ)，是以科研用戶的項(xiàng)目需求為導(dǎo)向而建立的，通過服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶的知識(shí)共享和知識(shí)交互，按照知識(shí)類別，將分散化、無序化和異構(gòu)化的知識(shí)資源進(jìn)行分析和處理，包括紙質(zhì)化知識(shí)資源、數(shù)字化知識(shí)資源、問答式知識(shí)資源、隱性化學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)等涉及科研項(xiàng)目的內(nèi)外部知識(shí)資源，并利用統(tǒng)一的知識(shí)描述格式和微知識(shí)表示規(guī)范進(jìn)行協(xié)同整合和組織，逐步形成跨內(nèi)容、跨學(xué)科、跨系統(tǒng)的綜合化、系統(tǒng)化和全面化的科研項(xiàng)目微知識(shí)體系，從而充分凸顯項(xiàng)目特異性，為發(fā)揮微知識(shí)的特色型和權(quán)威性奠定基礎(chǔ)。因此，本文將合作共建機(jī)制分別設(shè)置為0.5、0.6、0.7、0.8后，觀察系統(tǒng)中服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)存量、科研用戶知識(shí)存量、小數(shù)據(jù)知識(shí)庫和微知識(shí)庫的變化規(guī)律（見圖7）。

不難發(fā)現(xiàn)，提高合作共建機(jī)制對(duì)于整體服務(wù)質(zhì)量具有積極作用，但是相比協(xié)同激勵(lì)機(jī)制而已，其影響力相對(duì)較弱。這是因?yàn)槲⒅R(shí)庫的構(gòu)建主要由經(jīng)驗(yàn)豐富的服務(wù)團(tuán)隊(duì)主導(dǎo)，而在多數(shù)情況下，科研用戶僅僅作為微知識(shí)庫作用效果的反饋對(duì)象，因此，科研用戶主要是微知識(shí)庫構(gòu)建的輔助者。但是對(duì)整個(gè)系統(tǒng)而言，科研用戶作為一個(gè)重要的參與者，對(duì)于微知識(shí)庫的豐富和發(fā)展具有不可替代的作用，合作共建機(jī)制能夠充分發(fā)揮科研用戶的協(xié)助補(bǔ)充作用，促進(jìn)微知識(shí)庫的優(yōu)化和更新。因此，在應(yīng)用實(shí)踐中，服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以通過管理維度和技術(shù)維度來促進(jìn)微知識(shí)庫的合作共建：在管理維度，服務(wù)團(tuán)隊(duì)要通過營造和諧的關(guān)系氛圍，降低其與科研用戶的關(guān)系距離，如服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以組織非正式交流會(huì)、學(xué)習(xí)研討班等，促進(jìn)雙方微知識(shí)的有效溝通交流，提高知識(shí)顯性化程度，在知識(shí)協(xié)同創(chuàng)新過程中，相互尊重知識(shí)產(chǎn)權(quán)和知識(shí)獨(dú)有性，建立合理的利益分配機(jī)制；在技術(shù)維度，由于微知識(shí)具有一定粘滯性，服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以借助相關(guān)的技術(shù)平臺(tái)，尤其是“互聯(lián)網(wǎng)+”相關(guān)技術(shù)[10]，通過網(wǎng)絡(luò)虛擬的方式嵌入到科研用戶的整個(gè)項(xiàng)目研究生命周期中，及時(shí)有效地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)行為互動(dòng)，盡可能降低在合作過程中數(shù)據(jù)損耗和知識(shí)遺失，進(jìn)而提升合作效果。

4 結(jié)語

本文運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的原理以定量化的方式分析了面向科研用戶小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)，并對(duì)整體服務(wù)模式進(jìn)行了細(xì)致的探索性研究，仿真結(jié)果表明了模型較好地模擬并詮釋了個(gè)性化微知識(shí)服務(wù)的實(shí)際變化過程，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了微知識(shí)服務(wù)的推送實(shí)質(zhì)上是各服務(wù)參與者之間（包括服務(wù)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部、服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶）知識(shí)協(xié)同創(chuàng)新的結(jié)果。通過對(duì)不同參數(shù)的設(shè)置可以發(fā)現(xiàn)，在小數(shù)據(jù)的獲取和管理方面，隱私保障機(jī)制對(duì)小數(shù)據(jù)知識(shí)庫的構(gòu)建顯得至關(guān)重要，其直接決定了科研用戶需求的獲取層次以及服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)的整合效度；在微知識(shí)共享與轉(zhuǎn)移方面，協(xié)同激勵(lì)機(jī)制對(duì)服務(wù)團(tuán)隊(duì)知識(shí)產(chǎn)品的產(chǎn)出和優(yōu)化具有重要作用，有利于知識(shí)的顯性化表達(dá)，這將直接影響科研用戶能否快速而主動(dòng)地吸收這些知識(shí)服務(wù)產(chǎn)品；在微知識(shí)庫的構(gòu)建方面，合作共建機(jī)制對(duì)于服務(wù)團(tuán)隊(duì)和科研用戶作為創(chuàng)新主體，共同擴(kuò)充和發(fā)展微知識(shí)庫具有最直接的作用。

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作者簡介：李立睿（1989-），男，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院博士研究生，研究方向：信息組織與知識(shí)服務(wù)；鄧仲華（1957-），男，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：信息組織與信息系統(tǒng)。