數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價中DART模型的應(yīng)用研究

李曉霞

摘 要：“以用戶為中心”的市場需求導(dǎo)向使各個領(lǐng)域的服務(wù)工作紛紛從用戶視角出發(fā)提升自身服務(wù)水平，數(shù)字圖書館在資源建設(shè)過程中可通過Web2.0交互平臺實(shí)現(xiàn)同用戶間的互動交流，從而提升資源建設(shè)的用戶滿意度?；诖耍恼乱訢ART模型為理論基礎(chǔ)，研究其在數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價中的應(yīng)用，選取了CCSI用戶滿意度指數(shù)模型對數(shù)字圖書館用戶滿意度進(jìn)行評價，并選取數(shù)字資源內(nèi)容、系統(tǒng)平臺、信息服務(wù)和用戶預(yù)期四個自變量，通過專家評價得出各項指標(biāo)權(quán)重，最終建立數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型。

中圖分類號：G250文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-1588（2020）01-0112-04

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖書館;資源建設(shè)評價;DART模型

數(shù)字圖書館是圖書館未來發(fā)展的必然趨勢，數(shù)字圖書館打破了傳統(tǒng)圖書館存在的時空限制，且資源獲取成本較低。數(shù)字資源用戶滿意度指的是用戶通過數(shù)字資源在短時間內(nèi)獲取到所需資源，在滿足自身信息需求后給出的數(shù)字資源的便利性、有效性等各方面的評價。數(shù)字圖書館在資源建設(shè)過程中需要從用戶需求角度出發(fā)，明確用戶信息行為，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)字資源的高效建設(shè)。

1 相關(guān)理論界定

1.1 DART模型理論

DART模型即價值共創(chuàng)理論模型，Richard Normann和Rafael Ramirez在1993年提出價值共創(chuàng)理論[1]。價值共創(chuàng)的實(shí)施基礎(chǔ)為顧客需求導(dǎo)向，企業(yè)應(yīng)重視同用戶之間的雙向價值創(chuàng)造，并提升客戶的感知價值。DART模型共分為四大要素，分別是對話、獲取、風(fēng)險評估與透明性，其模型圖見圖1。

在價值共創(chuàng)模型圖中，對話指的是企業(yè)同用戶在問題解決的基礎(chǔ)上，按照一定規(guī)則進(jìn)行平等對話;獲取指的是用戶通過連接從企業(yè)一方或顧客團(tuán)體一方得到需求信息;透明性指的是為確保溝通的有效性，信息在流通過程中始終保證公開透明;風(fēng)險評估指的是顧客利用對話實(shí)現(xiàn)信息獲取且在保證信息流通透明性的過程中客觀地進(jìn)行個人風(fēng)險收益評價[2]。數(shù)字圖書館資源建設(shè)應(yīng)充分運(yùn)用DART模型，以用戶需求為導(dǎo)向，積極推進(jìn)信息資源建設(shè)。

1.2 CCSI用戶滿意度指數(shù)模型

CCSI模型是清華大學(xué)在ESCI模型基礎(chǔ)上提出的更適合我國運(yùn)用的用戶滿意度指數(shù)模型，其模型圖見圖2。

CCSI模型質(zhì)量評價主體是用戶，用戶需求是模型的唯一評價標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)營銷學(xué)與消費(fèi)行為選取了顧客滿意、顧客忠誠度等七項指標(biāo)，通過計算獲取用戶滿意度指數(shù)。

2 數(shù)字圖書館資源建設(shè)用戶滿意度影響因素

用戶類型不同，對于數(shù)字資源建設(shè)的認(rèn)知度就會存在差異，即便是同一類型用戶也會因?yàn)闀r間節(jié)點(diǎn)不同而存在不同的數(shù)字資源需求，因此，數(shù)字圖書館資源建設(shè)用戶滿意度會受到多方因素影響，是其資源構(gòu)建、服務(wù)態(tài)度、基礎(chǔ)設(shè)施等與用戶間的最終交互結(jié)果。通過實(shí)地考察，筆者認(rèn)為影響數(shù)字圖書館資源建設(shè)用戶滿意度的因素主要表現(xiàn)在以下三個方面。

2.1 數(shù)字資源內(nèi)容

用戶需求得到有效滿足的基礎(chǔ)是數(shù)字圖書館的數(shù)字資源內(nèi)容，數(shù)字圖書館館藏質(zhì)量的關(guān)鍵衡量標(biāo)準(zhǔn)為數(shù)字資源建設(shè)程度，并且其也是用戶滿意度的關(guān)鍵影響因素。當(dāng)前社會發(fā)展的必然趨勢是信息化，數(shù)字圖書館肩負(fù)著為所有用戶提供需求資源的重要任務(wù)，只有加大資源購進(jìn)經(jīng)費(fèi)、了解用戶需求的數(shù)字資源、確保數(shù)字資源的實(shí)時性和覆蓋面，才能切實(shí)提升數(shù)字圖書館資源建設(shè)的用戶滿意度[3]。

2.2 基礎(chǔ)設(shè)施

隨著數(shù)字資源需求的不斷提升，數(shù)字圖書館一方面要重視數(shù)字資源質(zhì)量，另一方面要重視網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建設(shè)。數(shù)字圖書館網(wǎng)站是用戶了解館藏資源的重要途徑，也是實(shí)現(xiàn)DART模型中對話的關(guān)鍵平臺。數(shù)字圖書館在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建設(shè)過程中應(yīng)著重凸顯功能性、可操作性、先進(jìn)性和定制化，保證對話的有效性和獲取的低耗能[4]。

2.3 工作人員素養(yǎng)

數(shù)字圖書館用戶有一個共同的特點(diǎn)，就是具有較高的文化素養(yǎng)，他們對工作人員素養(yǎng)的要求也會很高，具體表現(xiàn)在：一是工作人員必須具備強(qiáng)烈的責(zé)任心與職業(yè)道德。二是工作人員必須具備主動獲悉用戶需求的能力，并便于用戶獲取需求資源，以降低用戶獲取成本。三是工作人員必須具備敏銳的信息意識，可有效捕捉用戶需求，從而不斷提升數(shù)字圖書館的資源建設(shè)水平[5]。

3 數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價模型

數(shù)字圖書館在建立資源建設(shè)評價模型的過程中，需要結(jié)合數(shù)字圖書館具體情況，對用戶滿意度因果關(guān)系進(jìn)行詳細(xì)分析[6]。數(shù)字圖書館資源建設(shè)價值共創(chuàng)的主導(dǎo)者是用戶信息資源的需求，因此，筆者結(jié)合信息資源建設(shè)價值共創(chuàng)模型展開分析，其模型圖見圖3。

由圖3可知，用戶與數(shù)字圖書館的價值共創(chuàng)是以Web2.0技術(shù)為支撐，以信息資源為中心展開的價值互動過程，在對話平臺內(nèi)實(shí)現(xiàn)用戶需求的有效獲取與信息資源的對應(yīng)處理，整個過程完全公開化，用戶可隨時提出問題和建議，從而大大降低因信息不對稱而造成的資源浪費(fèi)[7]。

3.1 指標(biāo)選取及含義介紹

結(jié)合數(shù)字圖書館具體情況以及上述模型圖，筆者構(gòu)建的數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型見圖4。

筆者從所建立的數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型圖中選取四項指標(biāo)作為自變量，即數(shù)字資源內(nèi)容、系統(tǒng)平臺、信息服務(wù)和用戶預(yù)期，設(shè)定用戶滿意度為因變量。具體指標(biāo)含義如下：①數(shù)字資源內(nèi)容。其為用戶滿意評價關(guān)鍵變量，核心內(nèi)容為用戶感知質(zhì)量。用戶感知質(zhì)量指的是用戶使用信息產(chǎn)品或享受服務(wù)時對質(zhì)量的真實(shí)感受，如產(chǎn)品特征、產(chǎn)品功能等。用戶感知質(zhì)量的來源為消費(fèi)主觀判斷和客觀經(jīng)歷體驗(yàn)，同用戶預(yù)期密切相關(guān)[8]。②信息服務(wù)。其為工作人員素質(zhì)在數(shù)字圖書館資源建設(shè)中的重要表現(xiàn)，工作人員應(yīng)有足夠的工作熱情、專業(yè)能力和信息捕捉能力，可準(zhǔn)確識別到用戶的真實(shí)需求和潛在需求，從而幫助用戶更便捷地獲取所需的信息資源，并推動數(shù)字圖書館的良性資源建設(shè)。因此，筆者選取了信息服務(wù)這一項會對共創(chuàng)價值效果產(chǎn)生較大影響的評價因素[9]。③系統(tǒng)平臺。其為數(shù)字圖書館網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，主要指的是內(nèi)容簡明程度，包括檢索技術(shù)的響應(yīng)時間、檢索技術(shù)的可操作性、需求資源的獲取成本、系統(tǒng)頁面的清晰簡潔、系統(tǒng)穩(wěn)定性等。系統(tǒng)平臺會對用戶對話成本產(chǎn)生重大影響，因此筆者選取該影響因素作為評價指標(biāo)[10]。④用戶預(yù)期。其是對比用戶事前設(shè)想服務(wù)和真實(shí)服務(wù)，獲取到主觀評價結(jié)果，在期望值和用戶需求之間存在密切的聯(lián)系，具體含義表現(xiàn)在兩個方面：一方面為用戶以往體驗(yàn)經(jīng)歷和受到外界因素影響所出現(xiàn)的非自身經(jīng)歷，另一方面為用戶對以后的期待服務(wù)體驗(yàn)。因此，用戶預(yù)期為非常重要的評價指標(biāo)，筆者選取了用戶預(yù)期作為自變量。

3.2 指標(biāo)權(quán)重確定

筆者利用Yaahp軟件對專家評價法給出的自變量進(jìn)行處理，結(jié)果見表1。

對上述專家分配的自變量進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，數(shù)字資源內(nèi)容自變量和信息服務(wù)自變量的重要程度相差無幾。此外，五位專家都表示系統(tǒng)平臺自變量對數(shù)字圖書館資源建設(shè)的用戶滿意度評價影響最小。而對于數(shù)字資源內(nèi)容自變量和信息服務(wù)自變量的分配，五位專家存在不同意見，有三位專家表示數(shù)字資源內(nèi)容自變量相對于信息服務(wù)自變量來說更加重要。筆者通過Yaahp軟件對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，獲取四項自變量的權(quán)重分別是數(shù)字資源內(nèi)容0.4435、信息服務(wù)0.2880、系統(tǒng)平臺0.1427、用戶預(yù)期0.1258。因此，獲取到的數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型見表2。

4 實(shí)證研究

根據(jù)上述構(gòu)建的數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型，筆者以某校數(shù)字圖書館為研究對象，以此來驗(yàn)證模型的合理性。

4.1 調(diào)查問卷設(shè)計及收集情況

根據(jù)所選定的四項自變量，筆者設(shè)計了一份簡易的調(diào)查問卷，問卷有針對性地設(shè)置了五個問題。

Q1：請問您是以下哪一種身份？A.教師;B.博士生;C.研究生;D.本科生;E.其他人員。

Q2：請問您認(rèn)為學(xué)校數(shù)字圖書館資源構(gòu)建的數(shù)字資源內(nèi)容能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。

Q3：請問您認(rèn)為學(xué)校數(shù)字圖書館資源構(gòu)建的信息服務(wù)能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。

Q4：請問您認(rèn)為學(xué)校數(shù)字圖書館資源構(gòu)建的系統(tǒng)平臺能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。

Q5：請問您認(rèn)為學(xué)校數(shù)字圖書館資源構(gòu)建的用戶預(yù)期能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。

因調(diào)查問題所述內(nèi)容并不容易為用戶理解，因此筆者在每個問題后都留有注釋問題解釋，幫助用戶了解問卷問題。本次問卷發(fā)放量為300份，回收問卷數(shù)量為282份，回收率為94.00%，經(jīng)統(tǒng)計所有回收問卷均已答完所有題目，因此本次問卷調(diào)查有效率為94.00%，回收結(jié)果見表3。

4.2 效度分析

效度指的是測評結(jié)果的精準(zhǔn)度，主要分為三項效度內(nèi)容，即內(nèi)容、建構(gòu)和指標(biāo)關(guān)聯(lián)。筆者選取內(nèi)容和建構(gòu)兩項效度內(nèi)容對數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型效度進(jìn)行分析。內(nèi)容效度是對敘述準(zhǔn)確性進(jìn)行研究，屬于推理判斷過程，無法實(shí)現(xiàn)量化處理。因?yàn)楣P者構(gòu)建的數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型是借鑒國內(nèi)外成熟的模型基礎(chǔ)而構(gòu)建的，并通過專家評價確定各項指標(biāo)權(quán)重，因此在內(nèi)容效度上有一定保障。建構(gòu)效度指的是可以計算得到理論的概念獲取程度。研究人員通常會采用因子分析法對建構(gòu)效度進(jìn)行檢測，因此為驗(yàn)證建構(gòu)效度是否符合標(biāo)準(zhǔn)，筆者通過KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)進(jìn)行建構(gòu)效度分析，分析結(jié)果見表4。

通常情況下，KMO結(jié)果值大于0.7表示比較好，低于0.5表示不能接受。從表4可知，KMO結(jié)果值是0.902，在“0.7范圍內(nèi)，表示各變量間的關(guān)聯(lián)性非常強(qiáng);Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果值為8496.822，顯著性水平為0.000，因此可以用于進(jìn)行因子分析。

4.3 實(shí)證結(jié)果分析

4.3.1 綜合分析。問卷調(diào)查形式為五分制，因此需要把五分制轉(zhuǎn)變?yōu)榘俜种?，即最終均值×100/5，從而獲取到各自變量的百分制數(shù)值。筆者結(jié)合各自變量權(quán)重數(shù)值，確定計算公式為：自變量得分=自變量權(quán)重×問卷得分均值×10020，最終用戶滿意度得分為四項自變量得分之和，具體結(jié)果見表5。按照上述最終統(tǒng)計結(jié)果，筆者得出數(shù)字資源內(nèi)容得分為37.254，該自變量總分為44.35，得分比為84%;信息服務(wù)得分23.616，該自變量總分為28.8，得分比為82%;系統(tǒng)平臺得分為11.1306，該自變量總分為14.27，得分比為78%;用戶預(yù)期得分為10.8188，該自變量總分為12.58，得分比為86%。該結(jié)果表明該校數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型在用戶預(yù)期方面做得比較好，但是系統(tǒng)平臺內(nèi)容得分比尚未達(dá)到80%，說明該校在這方面需要進(jìn)行重點(diǎn)優(yōu)化。

4.3.2 實(shí)際情況論述。該校數(shù)字圖書館在資源建設(shè)過程中存在以下問題：①數(shù)字資源內(nèi)容。經(jīng)實(shí)際考察，該校數(shù)字圖書館更新頻率慢，文獻(xiàn)覆蓋面并不完整，難以讓用戶獲取到前沿學(xué)術(shù)成果，會導(dǎo)致該項評分的下降。為此，該校數(shù)字圖書館在資源建設(shè)過程中需重視用戶意見，結(jié)合用戶實(shí)際需求及時剔除過時的館藏資源，并擴(kuò)大信息資源覆蓋面，滿足用戶的多樣化需求。②信息服務(wù)。經(jīng)實(shí)際考察，該校數(shù)字圖書館工作人員有足夠的工作熱情，但對于用戶需求的捕捉能力尚有欠缺，無法幫助數(shù)字圖書館資源建設(shè)提供更有針對性的提升建議。為此，高校圖書館在資源建設(shè)過程中需要提升工作人員對用戶需求的捕捉能力，通過先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)提高用戶閱覽數(shù)據(jù)的分析能力。③系統(tǒng)平臺。經(jīng)實(shí)際考察，該項得分較低的原因是校園網(wǎng)速慢，且系統(tǒng)頁面不太清晰。這種情況導(dǎo)致很多用戶獲取需求信息資源的時間成本較高，很多用戶寧愿選擇其他渠道獲取自身所需信息。為此，數(shù)字圖書館在信息資源建設(shè)過程中應(yīng)重點(diǎn)解決該問題，可申請加大資金投入，完善校園網(wǎng)絡(luò)并優(yōu)化系統(tǒng)頁面。④用戶預(yù)期。經(jīng)實(shí)際考察，僅有少數(shù)用戶反映真實(shí)服務(wù)與自身事先設(shè)定的服務(wù)存在一定差距，但總體情況反響良好。根據(jù)實(shí)際情況分析，通過筆者構(gòu)建的數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型所得到的最終四項自變量得分與該校數(shù)字圖書館實(shí)際相符，因此本次實(shí)證具備一定的實(shí)效性。

5 結(jié)語

筆者以DART模型理論和CCSI用戶滿意度指數(shù)模型為理論基礎(chǔ)，選取數(shù)字資源內(nèi)容、系統(tǒng)平臺、信息服務(wù)和用戶預(yù)期四項自變量構(gòu)建了數(shù)字圖書館資源建設(shè)評價的DART模型，通過專家評價法確定四項自變量的權(quán)重分別是0.4435、0.2880、0.1427、0.1258。筆者還以某校數(shù)字圖書館資源建設(shè)為實(shí)證，通過調(diào)查問卷的方式得出四項自變量的各自得分與用戶滿意度最終得分，并與該校數(shù)字圖書館資源建設(shè)實(shí)際情況進(jìn)行對比，最終證明該模型合理。

參考文獻(xiàn)：

[1] 楊夢晴，王晰巍，李鳳春，等.基于扎根理論的移動圖書館社群化服務(wù)用戶參與影響因素研究[J].圖書情報工作，2018（6）：85-92.

[2] 楊夢菲，孫艷芹，張藝超.用戶參與醫(yī)學(xué)院校圖書館數(shù)字資源建設(shè)的模式[J].中華醫(yī)學(xué)圖書情報雜志，2016（7）：44-48.

[3] 史樂樂.價值共創(chuàng)視角下圖書館信息資源建設(shè)的用戶滿意度研究[D].濟(jì)南：山東大學(xué)，2017.

[4] 肖希明.用戶參與圖書館資源建設(shè)研究的開拓與引領(lǐng)：評《社會網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶參與的圖書館數(shù)字信息資源建設(shè)模式研究》[J].新世紀(jì)圖書館，2016（5）：95-96.

[5] 曾建勛.重視“用戶生成內(nèi)容”的資源建設(shè)與服務(wù)[J].數(shù)字圖書館論壇，2018（8）：1.

[6] 韓萌.數(shù)字圖書館推廣工程資源整合平臺構(gòu)建[J].數(shù)字圖書館論壇，2018（2）：7-13.

[7] 吳鋼，石樂怡，陳瓏綺.加拿大圖書館版權(quán)例外制度研究[J].圖書館學(xué)研究，2018（15）：76-81，88.

[8] 王福，畢強(qiáng).移動圖書館場景化信息接受情境聚合研究[J].情報理論與實(shí)踐，2018（6）：8-13.

[9] 王素芳，白晉銘，黃晨.高校圖書館信息共享空間服務(wù)質(zhì)量評估研究：以浙江大學(xué)為例[J].大學(xué)圖書館學(xué)報，2017（2）：26-38.

[10] 周文杰.走向用戶中心：公共圖書館體系對個體發(fā)展影響的理論解讀[J].國家圖書館學(xué)刊，2017（1）：47-56.

（編校：崔 萌）