基于用戶畫像的經(jīng)典閱讀推廣模式構(gòu)建
——以高校圖書館為例

盛琳涵

(遼寧中醫(yī)藥大學圖書館，遼寧 沈陽 110847)

“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，隨著新媒體新技術(shù)的發(fā)展與應用，大學生的閱讀需求和方式也隨之向多元化、個性化轉(zhuǎn)變。高校圖書館傳統(tǒng)粗放的閱讀推廣模式難以匹配當前讀者的精準化需求，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出讀者真正需要的閱讀資源是高校圖書館面臨的新任務。

1 用戶畫像概述

“用戶畫像”(User Persona)最早由交互之父Alan Cooper提出，是真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列真實數(shù)據(jù)上的目標用戶模型，通過問卷調(diào)研、電話訪談等方法獲得用戶定性特征，盡可能勾勒出用戶信息全貌[1]。用戶畫像最初主要應用于旅游、金融、健康、電子商務等領(lǐng)域，如：亞馬遜、京東、淘寶等電商平臺對用戶屬性、購買行為等進行數(shù)據(jù)挖掘，提取興趣標簽，實現(xiàn)精準營銷。近年來，用戶畫像逐漸在圖情領(lǐng)域受到關(guān)注，成為學術(shù)界的研究熱點。

2 我國圖情領(lǐng)域用戶畫像研究現(xiàn)狀

我國圖情界基于用戶畫像的閱讀推廣研究主要集中在以下幾個方面：一是構(gòu)建智慧型閱讀推薦系統(tǒng)及應用，如：王順箐認為圖書館閱讀推廣要以讀者需求為核心，運用用戶畫像、觀點分析等方法構(gòu)建智慧型推薦系統(tǒng)，提高閱讀推廣效果[2]；李曉旭通過用戶畫像建立智能閱讀推薦系統(tǒng)，并探討其應用[3]；趙巖嘗試在大數(shù)據(jù)環(huán)境下構(gòu)建用戶畫像閱讀推薦系統(tǒng)及推薦流程[4]。二是構(gòu)建個體讀者與群體讀者閱讀推廣模式，如：劉漫依據(jù)用戶畫像模型運用聚類與關(guān)聯(lián)算法構(gòu)建閱讀推廣服務模式，挖掘讀者需求與動機，改進服務方向，從個體和群體兩個方向促進閱讀推廣的發(fā)展[5]；肖海清、朱會華梳理了用戶畫像在圖情領(lǐng)域的應用現(xiàn)狀，構(gòu)建了參與式用戶畫像模型，闡述了個體讀者與群體讀者不同的閱讀推廣模式[6]。三是閱讀療法及閱讀報告，如：韓梅花等提出用機器學習的方法網(wǎng)上提煉用戶行為和情緒，構(gòu)建抑郁情感詞典，計算指數(shù)，得到用戶畫像，精準推送閱讀治療資源[7]；都藍提出要對各類閱讀數(shù)據(jù)進行深度挖掘，利用標簽集合構(gòu)建用戶畫像，以便了解用戶閱讀傾向，從而開展精準閱讀推廣工作[8]。綜上，高校圖書館將用戶畫像引入經(jīng)典閱讀推廣領(lǐng)域可刻畫讀者行為和興趣偏好，有助于實現(xiàn)精準閱讀推廣。

3 用戶畫像模型與經(jīng)典閱讀資源畫像模型融合構(gòu)建

3.1 數(shù)據(jù)來源

用戶畫像數(shù)據(jù)來源包括靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要是相對穩(wěn)定、不易變化的信息，如用戶的基本信息，包括姓名、年齡、性別、專業(yè)、學號等；動態(tài)數(shù)據(jù)是隨用戶行為改變而變化的信息，包括訪談、問卷調(diào)查(閱讀推廣活動各階段的訪談及問卷調(diào)查反饋結(jié)果)、圖書館業(yè)務管理系統(tǒng)(門戶網(wǎng)站、門禁系統(tǒng)、自助借還系統(tǒng))、移動訪問平臺(移動圖書館、電子圖書借閱系統(tǒng))及微博、微信、App等。經(jīng)典閱讀資源畫像數(shù)據(jù)來源包括基本信息(作者、出版社、出版時間)、資源類型(音頻、視頻)、資源熱度(借閱、檢索、瀏覽頻率)等。

3.2 模型構(gòu)建

3.2.1 數(shù)據(jù)化。①數(shù)據(jù)收集。用戶畫像數(shù)據(jù)主要包括讀者的閱讀行為、閱讀偏好、社交特征等；經(jīng)典閱讀資源畫像數(shù)據(jù)主要包括圖書作者、出版社、類別、內(nèi)容、借閱、轉(zhuǎn)發(fā)、下載、評論等，高校圖書館在收集數(shù)據(jù)的同時要注意保護讀者隱私。②數(shù)據(jù)預處理。由于數(shù)據(jù)來源及格式不同，高校圖書館需對獲取的原始數(shù)據(jù)進行預處理，然后再運用分類、聚類、關(guān)聯(lián)、提取等方法進行深度挖掘，將所有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的格式。③數(shù)據(jù)存儲。高校圖書館將處理后的數(shù)據(jù)運用“數(shù)據(jù)—用戶標簽映射法”分別構(gòu)建用戶畫像數(shù)據(jù)庫與經(jīng)典閱讀資源畫像數(shù)據(jù)庫，存儲于分布式系統(tǒng)中。

3.2.2 標簽化。高校圖書館運用大數(shù)據(jù)工具對用戶畫像數(shù)據(jù)庫和經(jīng)典閱讀資源畫像數(shù)據(jù)庫進行深度挖掘，計算權(quán)重，分別建立標簽體系。用戶畫像標簽體系包括：一是基本信息標簽，包括姓名、年齡、專業(yè)、年級、性別等，可直接作為標簽。二是興趣偏好標簽，主要描述讀者的檢索、瀏覽、下載等行為，可將檢索的關(guān)鍵詞作為標簽，需注意的是，由于讀者的興趣偏好隨情境變化，因此提取的標簽應及時更新。三是社交互動標簽，包括讀者閱讀過程中的下載、收藏、評論等行為，可從讀者間交流的話題和評論中提取關(guān)鍵詞標簽。經(jīng)典閱讀資源畫像標簽體系包括：一是圖書基本信息，包括作者、出版社、版次、出版時間等，可直接作為標簽。二是資源類型標簽，主要是媒體類型，如視頻、音頻、展覽、舞臺劇等，可將所屬的媒體類型直接作為標簽。三是資源內(nèi)容標簽，主要是知識領(lǐng)域、研究方向，可將研究主題作為標簽。四是資源熱度標簽，包括經(jīng)典閱讀資源被借閱、檢索、瀏覽、下載、轉(zhuǎn)發(fā)的頻率等，資源熱度標簽會隨著讀者行為和偏好而改變，因而需定期更新優(yōu)化標簽。

3.2.3 關(guān)聯(lián)化。關(guān)聯(lián)化的實質(zhì)是將用戶畫像模型與經(jīng)典閱讀資源畫像模型二者進行匹配與融合，運用網(wǎng)絡分析工具建立讀者和資源關(guān)系圖譜，使其關(guān)聯(lián)化。

3.2.4 可視化?？梢暬侵父咝D書館通過服務與交互平臺對用戶畫像模型和經(jīng)典閱讀資源畫像模型關(guān)聯(lián)匹配情況進行結(jié)果反饋，并根據(jù)反饋結(jié)果為讀者提供個性化、可視化的閱讀服務與資源調(diào)度。

4 基于用戶畫像的經(jīng)典閱讀推廣模式構(gòu)建

基于用戶畫像的經(jīng)典閱讀推廣模式由讀者、閱讀推薦系統(tǒng)、經(jīng)典閱讀資源等維度構(gòu)成，是一種可以及時更新反饋、互相轉(zhuǎn)化的內(nèi)在循環(huán)系統(tǒng)，詳見圖1。

4.1 用戶畫像與經(jīng)典閱讀資源畫像在閱讀推廣中的融合途徑

4.1.1 讀者維度。高校圖書館通過用戶畫像標簽分析篩選出潛在讀者、核心讀者，然后根據(jù)讀者需求和興趣開展個性化推薦。潛在讀者(不活躍讀者)是高校圖書館經(jīng)典閱讀推廣活動的重中之重，高校圖書館可通過業(yè)務管理系統(tǒng)和移動網(wǎng)絡平臺數(shù)據(jù)庫分析其閱讀行為和偏好信息，勾勒個體用戶畫像，挖掘、預測其閱讀需求，精準推送相關(guān)短視頻、音頻等新媒體資源。高校圖書館還可運用新媒體技術(shù)營造多元化的閱讀場景和沉浸式閱讀體驗以增強閱讀感知，提升讀者的閱讀興趣，促進讀者回歸。針對核心讀者(活躍讀者)，高校圖書館可通過分析具有相同閱讀偏好讀者群的特點，依據(jù)聚類算法得出大學生群體間的關(guān)系圖譜，從而勾勒出群體用戶畫像，將熱門閱讀資源推送給更多的讀者群體，提升活動成效。每個學院的專業(yè)領(lǐng)域不同，經(jīng)典閱讀書目也不盡相同，因此各學院可自行推選一位本學院的“校園領(lǐng)讀者”，既可以是學院有名望的專家、教授，利用名人粉絲效應增強閱讀活動的影響力，形成閱讀社群，建立閱讀生態(tài)圈[9]，也可以是學院“領(lǐng)袖”同學，其閱讀喜好、推薦書目具有朋輩效應，更易被讀者群體所接受。

4.1.2 資源維度。很多高校學生認為經(jīng)典書籍內(nèi)容曲高和寡，語言晦澀難懂，因而不愿“親近”。針對這一問題，高校圖書館可構(gòu)建導讀、精讀、研讀立體閱讀推廣模式，即將線上線下交叉融合的經(jīng)典閱讀資源按照主題、類型、熱度匯總生成主題詞，根據(jù)讀者的瀏覽、借閱、收藏等行為映射出目標資源主題詞，運用知識發(fā)現(xiàn)方法對線上資源和線下資源之間的關(guān)聯(lián)性進行挖掘和計算，將關(guān)聯(lián)度較高的資源推送給讀者。具體而言，高校圖書館可通過線下活動，如展覽(經(jīng)典圖書展、繪畫展)、講座(書友會、讀書講座、真人圖書館)、演出(古詩詞大賽、舞臺劇、詩詞快閃)等方式構(gòu)建多元導讀模式，讓讀者“走近”經(jīng)典；線上采取群內(nèi)共讀經(jīng)典圖書，通過每日語音打卡分享閱讀感悟、小組討論、撰寫讀后感等形式“輸出”經(jīng)典，同時開設(shè)經(jīng)典研讀選修課，采取讀、思、辯的形式提高學生的思辨能力，強化經(jīng)典閱讀輸出效果。

4.1.3 情境維度。情境主要指讀者在一定時期所處的境況和社會關(guān)系，讀者閱讀需求會隨情境變化而改變。高校圖書館可根據(jù)用戶畫像中的閱讀偏好標簽和行為標簽分析其中隱藏的情境信息，進而對讀者所處的情境進行預測，依據(jù)情境信息推送與讀者心境相匹配的閱讀資源，從而促進知識增值。例如，大一新生學業(yè)相對不繁重，課余時間較充裕，可大量閱讀經(jīng)典著作樹立正確的人生觀、價值觀，高校圖書館可為其推薦經(jīng)典圖書書單；大四生面臨畢業(yè)后繼續(xù)升學或求職的壓力，這一時期其所需要的書籍多為考研類或求職類圖書。高校圖書館只有根據(jù)讀者情境要素分級分類調(diào)整推薦內(nèi)容，才能滿足不同情境下讀者的閱讀需求。

4.2 建立反饋機制，提升服務質(zhì)量

基于用戶畫像的經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)不是一成不變的，而需要根據(jù)更新反饋結(jié)果，定期優(yōu)化與完善，才能滿足讀者不同的閱讀需求。讀者是經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)的使用者，其反饋的結(jié)果對改善和優(yōu)化經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)的服務和方式非常重要。因此，高校圖書館需積極接受讀者反饋意見，根據(jù)讀者反饋意見對用戶畫像模型、經(jīng)典閱讀資源模型進行修正，將與讀者期望不符的主題內(nèi)容刪除，有利于優(yōu)化館藏資源，提升經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)的服務功能，提高讀者滿意度。

5 結(jié)語

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，用戶畫像精準刻畫了讀者特征，用標簽化的信息虛擬用戶全貌，為高校圖書館開展經(jīng)典閱讀推廣工作提供了便利?；谟脩舢嬒竦慕?jīng)典閱讀推廣模式融合了讀者維度、資源維度、情境維度，兼顧個體讀者與群體讀者興趣偏好及需求，采用導讀、精讀、研讀三位一體的立體閱讀推廣方法，同時定期反饋讀者意見，更新優(yōu)化閱讀推薦系統(tǒng)，打造了“讀者—閱讀推薦平臺—經(jīng)典閱讀資源”的閉環(huán)良性循環(huán)的閱讀生態(tài)系統(tǒng)，真正實現(xiàn)了高校圖書館經(jīng)典閱讀推廣的個性化和精準化。