高校圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與隱私保護(hù)的平衡機(jī)制研究

摘要：隨著科技的發(fā)展，用戶畫像數(shù)據(jù)獲取已成為高校圖書館開展個性化服務(wù)、提升服務(wù)質(zhì)量的重要手段。然而，高校圖書館在進(jìn)行用戶畫像數(shù)據(jù)獲取的過程中，面臨侵犯用戶個人隱私的風(fēng)險。因此，現(xiàn)探討了高校圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與隱私保護(hù)的沖突，在此基礎(chǔ)上提出了高校圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與隱私保護(hù)的平衡機(jī)制構(gòu)建策略，以期幫助高校圖書館加強(qiáng)用戶個人隱私保護(hù)，更好地發(fā)揮高校圖書館的知識傳統(tǒng)和學(xué)術(shù)研究的價值。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時代的到來，高校圖書館作為知識傳播與信息服務(wù)的重要機(jī)構(gòu)，正積極利用用戶畫像技術(shù)提升服務(wù)質(zhì)量和個性化服務(wù)體驗。用戶畫像是指通過收集和分析用戶的各種數(shù)據(jù)，包括個人基本信息、網(wǎng)絡(luò)行為、興趣愛好等，將用戶的特征抽象出來，形成一個具有代表性的標(biāo)簽體系[1]。這些標(biāo)簽可以用來描述用戶的性格、消費(fèi)習(xí)慣、生活方式等方面的情況，從而為用戶提供精準(zhǔn)的個性化服務(wù)。然而，隨著用戶畫像技術(shù)的廣泛應(yīng)用，高校圖書館在收集、處理和使用用戶數(shù)據(jù)的過程中，面臨著用戶隱私泄露的風(fēng)險。如何在獲取用戶畫像數(shù)據(jù)以優(yōu)化服務(wù)的同時，確保用戶隱私得到充分保護(hù)，成為影響高校圖書館高質(zhì)量發(fā)展的重要議題。本文旨在探討高校圖書館在用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與隱私保護(hù)之間的平衡機(jī)制，通過分析當(dāng)前用戶畫像技術(shù)在圖書館中的應(yīng)用現(xiàn)狀、隱私泄露的風(fēng)險及其原因，提出有效的隱私保護(hù)策略，以期為高校圖書館開展個性化服務(wù)提供理論支持和實踐指導(dǎo)。

高校圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)獲取概述

用戶畫像數(shù)據(jù)獲取，簡而言之就是指圖書館通過合法合規(guī)的途徑，系統(tǒng)地收集、整理和分析用戶在圖書館內(nèi)外的行為軌跡，以及偏好選擇、學(xué)術(shù)興趣等信息，進(jìn)而構(gòu)建出能夠全面反映用戶特征的數(shù)字化模型。這一過程不僅涉及用戶顯性行為數(shù)據(jù)的直接獲取，如借閱記錄、檢索關(guān)鍵詞、參與活動記錄等，還涵蓋對用戶隱性行為數(shù)據(jù)的深度挖掘，如頁面停留時間、瀏覽路徑分析等，旨在全方位、深層次地理解用戶，為后續(xù)的個性化推薦、資源優(yōu)化配置、服務(wù)策略調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)[2]。具體而言，高校圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)獲取是一個循環(huán)迭代的過程。首先，高校圖書館需明確數(shù)據(jù)收集的目標(biāo)與范圍，遵循最小必要原則，確保數(shù)據(jù)收集活動的合法性與正當(dāng)性。其次，高校圖書館利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段，如大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等，對收集到的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和分析，提煉出用戶的關(guān)鍵特征。在這一過程中，用戶數(shù)據(jù)的處理需嚴(yán)格遵守隱私保護(hù)政策，采用脫敏、加密等技術(shù)手段保護(hù)用戶隱私安全。再次，基于這些特征構(gòu)建用戶畫像模型，該模型不僅能夠反映用戶的當(dāng)前需求，還能通過預(yù)測、分析和洞察用戶的潛在需求，為高校圖書館的用戶個性化服務(wù)提供依據(jù)[3]。最后，根據(jù)用戶畫像的反饋，高校圖書館可以不斷優(yōu)化服務(wù)策略，形成“服務(wù)—反饋—優(yōu)化”的閉環(huán)，實現(xiàn)用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與服務(wù)改進(jìn)的良性循環(huán)。

高校圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與隱私保護(hù)的沖突

沖突緣由：技術(shù)支持與隱私泛濫

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的飛速發(fā)展，高校圖書館得以利用前所未有的精度和深度洞察用戶行為，為用戶畫像的構(gòu)建提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。然而，技術(shù)的雙刃劍特性在助力高校圖書館實現(xiàn)服務(wù)創(chuàng)新的同時，也可能加劇用戶個人隱私泄露。高校圖書館在利用技術(shù)手段追求服務(wù)精準(zhǔn)化的過程中，很可能不自覺地跨越個人隱私的邊界，收集過多關(guān)于用戶個人生活和思想觀念等高度敏感的信息，這些信息一旦泄露或被不當(dāng)使用，將對用戶的個人權(quán)益造成不可估量的損害。更為復(fù)雜的是，技術(shù)的快速發(fā)展使得隱私泄露的方式更加隱蔽且難以察覺。例如，通過算法對用戶行為進(jìn)行預(yù)測分析，可能會在用戶尚未意識到的情況下，便將其未來的行為模式、興趣變化等個人隱私暴露無遺。此外，數(shù)據(jù)的安全防護(hù)也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。黑客攻擊、內(nèi)部泄露、技術(shù)故障等都可能導(dǎo)致用戶數(shù)據(jù)的非法獲取或意外泄露，進(jìn)一步加劇了隱私保護(hù)的難度。從某種意義上來說，技術(shù)支持與隱私泛濫之間的沖突，本質(zhì)上反映了技術(shù)進(jìn)步與倫理規(guī)范之間的張力[4]。

沖突形式：信息的數(shù)據(jù)化與獲取途徑的多樣化

隨著信息技術(shù)的日新月異，圖書館用戶的行為與信息逐漸實現(xiàn)了全面的數(shù)據(jù)化。從傳統(tǒng)的圖書借閱記錄到現(xiàn)代的在線瀏覽、搜索歷史，乃至用戶在圖書館內(nèi)的物理移動軌跡，一切可被量化的行為都能被轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，成為構(gòu)建用戶畫像的基石。這種信息的數(shù)據(jù)化，無疑為高校圖書館提供了前所未有的洞察力，使其能夠基于大數(shù)據(jù)分析，精準(zhǔn)捕捉用戶的學(xué)術(shù)興趣、閱讀習(xí)慣乃至潛在需求，從而為其提供更加個性化的服務(wù)。然而，信息的全面數(shù)據(jù)化也意味著用戶隱私的邊界被不斷模糊。原本私密的行為習(xí)慣、思想動態(tài)，在技術(shù)的放大鏡下變得透明，用戶的個人空間與自由意志面臨著被侵蝕的風(fēng)險[5]。

沖突特征：更容易、更隱蔽、更嚴(yán)重

在技術(shù)進(jìn)步的影響下，高校圖書館對于用戶個人隱私的侵犯行為，具有更容易、更隱蔽和更嚴(yán)重的特征。首先，獲取用戶個人隱私數(shù)據(jù)的方式更容易。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)的不斷成熟，高校圖書館獲取用戶數(shù)據(jù)的方式變得前所未有的容易。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集依賴用戶的主動提供，如借閱登記、問卷調(diào)查等，而現(xiàn)在通過智能設(shè)備、傳感器、網(wǎng)絡(luò)日志等，高校圖書館能夠幾乎無感知地收集用戶的各種行為數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)獲取的便捷性，雖然為圖書館提供了豐富的用戶畫像素材，但也極大地降低了用戶隱私的保護(hù)門檻，增加了用戶個人隱私泄露的風(fēng)險。其次，用戶個人隱私泄露的方式變得越來越隱蔽。在用戶畫像的構(gòu)建過程中，高校圖書館可能會對用戶的個人數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和關(guān)聯(lián)分析，這些操作往往通過后臺自動完成，用戶通常難以察覺。

高校圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與隱私保護(hù)的平衡原則

個人信息采集用戶同意原則

個人信息采集用戶同意原則，即高校圖書館必須確保用戶知情并自愿同意對其個人信息的采集和使用。高校圖書館在收集用戶信息以實現(xiàn)精準(zhǔn)畫像和優(yōu)化服務(wù)時，應(yīng)明確數(shù)據(jù)采集的必要性和合理性，并充分告知用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)收集的目的、范圍及可能的用途，使用戶能夠清晰了解數(shù)據(jù)被采集后將用于哪些具體應(yīng)用情境。例如，高校圖書館若要獲取用戶的借閱偏好、訪問頻率等信息以改善個性化推薦，應(yīng)當(dāng)在用戶授權(quán)的基礎(chǔ)上進(jìn)行采集，而非默認(rèn)為用戶授權(quán)，甚至暗中收集用戶個人隱私數(shù)據(jù)。同時，為使用戶的同意真實且有效，高校圖書館應(yīng)當(dāng)提供簡潔明了的隱私政策并確保用戶有明確的選擇權(quán)。在技術(shù)上，應(yīng)避免強(qiáng)制性地捆綁信息收集，將不同種類的數(shù)據(jù)收集進(jìn)行分類，讓用戶可以對特定類別的數(shù)據(jù)采集自由選擇是否同意，這種分層的同意機(jī)制有助于提升用戶對數(shù)據(jù)采集行為的信任[6]。

個人信息匿名性原則

個人信息匿名性原則是指加強(qiáng)對圖書館用戶個人隱私數(shù)據(jù)的匿名化處理，去除或掩蓋任何可能直接或間接識別個人身份的信息，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“無法識別特定個體”的形式[7]，以便圖書館在開展用戶畫像和個性化服務(wù)時，能夠盡可能降低對用戶個人隱私數(shù)據(jù)的泄漏風(fēng)險。具體而言，匿名化處理應(yīng)遵循去標(biāo)識化、模糊化和聚合化等技術(shù)手段，將諸如姓名、學(xué)號等敏感信息進(jìn)行清洗或掩蓋，使其與個體身份的關(guān)聯(lián)性減弱至合理范圍，這樣既滿足了高校圖書館對用戶數(shù)據(jù)的利用需求，又有效規(guī)避了隱私泄露的風(fēng)險。然而在實踐中，高校圖書館對用戶個人隱私數(shù)據(jù)匿名性處理也面臨著復(fù)雜的技術(shù)挑戰(zhàn)和倫理考量。首先，高校圖書館需要考慮用戶個人隱私數(shù)據(jù)的去標(biāo)識化程度，確保匿名處理后，數(shù)據(jù)難以通過反向推斷出個體身份。即使在數(shù)據(jù)共享或第三方使用的情境下，依舊能夠保證用戶信息的隱私性。其次，數(shù)據(jù)的匿名性需要與用戶畫像的精準(zhǔn)度之間找到平衡，過度的匿名化容易導(dǎo)致用戶畫像失真，影響圖書館服務(wù)的有效性。

個人信息使用目的正當(dāng)性原則

個人信息使用目的正當(dāng)性原則，即高校圖書館在收集、分析和使用用戶數(shù)據(jù)時，必須明確限定用戶個人信息數(shù)據(jù)的使用目的，保證使用目的合法、正當(dāng)和必要，避免隨意擴(kuò)大個人信息數(shù)據(jù)用途或進(jìn)行超出合理范圍的處理。首先，高校圖書館需要設(shè)定明確、合規(guī)的用戶個人信息使用目標(biāo)，如提升圖書館服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化資源配置、分析用戶需求和偏好等。這些目標(biāo)應(yīng)能夠在法律和道德的雙重框架下得到支持，確保用戶數(shù)據(jù)的使用符合圖書館的核心服務(wù)職能，不偏離學(xué)術(shù)服務(wù)的初衷。其次，為實現(xiàn)使用目的正當(dāng)性，高校圖書館對用戶個人信息的使用應(yīng)遵循“最小必要性”原則[8]，即僅收集與實現(xiàn)特定目標(biāo)直接相關(guān)的用戶個人信息，避免為了可能的潛在需求而采集過多用戶數(shù)據(jù)，這樣不僅減少了不必要的數(shù)據(jù)暴露風(fēng)險，也減輕了用戶對于隱私安全的疑慮。

高校圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與隱私保護(hù)的平衡機(jī)制構(gòu)建策略

利用差分隱私算法優(yōu)化用戶個人數(shù)據(jù)加噪隱私保護(hù)

差分隱私算法是一種基于數(shù)學(xué)理論的隱私保護(hù)方法，具體操作方式是在采集、獲取圖書館用戶個人隱私數(shù)據(jù)的過程中，通過注入噪聲加強(qiáng)對用戶個人隱私的保護(hù)，讓攻擊者難以從輸出中推斷出個體的具體信息。首先，高校圖書館需要構(gòu)建一個明確的數(shù)據(jù)模型，將用戶行為特征，如借閱偏好、訪問頻次、資源利用習(xí)慣等信息轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)行差分隱私處理的數(shù)值或統(tǒng)計數(shù)據(jù)。在此過程中，圖書館系統(tǒng)會為每個用戶行為數(shù)據(jù)點(diǎn)引入隨機(jī)噪聲，以保證單一用戶的數(shù)據(jù)在整體分析中變得不可區(qū)分，從而有效防止信息泄露。其次，高校圖書館應(yīng)根據(jù)實際需要合理選用全局差分隱私和局部差分隱私兩種模式。全局差分隱私適用于數(shù)據(jù)集中存儲的場景，如高校圖書館可將所有用戶數(shù)據(jù)收集在一個中央數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行統(tǒng)一處理。在這種模式下，通過在整體數(shù)據(jù)集上加噪，可以對用戶行為進(jìn)行全面分析，同時保護(hù)用戶個人隱私數(shù)據(jù)。局部差分隱私更適用于用戶數(shù)據(jù)的分散采集，即在采集過程中對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私處理，不依賴集中式的隱私保護(hù)策略。

利用區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)用戶個人信息的去中心化存儲與授權(quán)管理

區(qū)塊鏈技術(shù)通過其去中心化、不可篡改和透明性特點(diǎn)，可以有效避免高校圖書館傳統(tǒng)集中存儲模式下的數(shù)據(jù)安全和隱私泄露問題。區(qū)塊鏈的多節(jié)點(diǎn)分布式存儲架構(gòu)，可以消除單一中心化存儲點(diǎn)的弊端，將數(shù)據(jù)存儲分布在多節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)中。每個節(jié)點(diǎn)持有的部分?jǐn)?shù)據(jù)通過鏈上加密和哈希函數(shù)處理，只有授權(quán)用戶才能通過專屬密鑰訪問自己所需的相關(guān)信息。這樣不僅能夠確保數(shù)據(jù)在多節(jié)點(diǎn)分布情況下的安全性，還能夠防止單點(diǎn)故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失和隱私泄露等風(fēng)險。首先，高校圖書館應(yīng)通過智能合約技術(shù)，實現(xiàn)用戶畫像數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)授權(quán)管理。智能合約是區(qū)塊鏈上的自動執(zhí)行程序，可以根據(jù)預(yù)設(shè)的條件進(jìn)行用戶授權(quán)與數(shù)據(jù)調(diào)用控制。高校圖書館在引入智能合約時，可以為每個用戶畫像數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)智能合約，根據(jù)用戶授權(quán)需求設(shè)置訪問權(quán)限。其次，高校圖書館應(yīng)積極利用區(qū)塊鏈技術(shù)的加密和去中心化存儲特點(diǎn)，將用戶畫像數(shù)據(jù)進(jìn)行分片處理并存儲于不同節(jié)點(diǎn)之中。這樣每個數(shù)據(jù)分片都由獨(dú)立的加密密鑰進(jìn)行保護(hù)，只有在授權(quán)的情況下，才能進(jìn)行完整的讀取與還原。這種基于分片和加密的存儲機(jī)制，有效降低了數(shù)據(jù)被整體泄露的風(fēng)險，即使攻擊者獲取了部分分片數(shù)據(jù)，也難以還原完整的用戶畫像信息。最后，高校圖書館應(yīng)利用區(qū)塊鏈技術(shù)提高用戶畫像數(shù)據(jù)獲取的合規(guī)性?，F(xiàn)今，有關(guān)數(shù)據(jù)保護(hù)的法律法規(guī)日益嚴(yán)格，高校圖書館通過區(qū)塊鏈技術(shù)的隱私保護(hù)優(yōu)勢可以有效應(yīng)對數(shù)據(jù)安全的監(jiān)管需求。在區(qū)塊鏈上，用戶的數(shù)據(jù)自主權(quán)得到尊重，用戶授權(quán)記錄和隱私保護(hù)機(jī)制內(nèi)嵌于系統(tǒng)之中，高校圖書館在進(jìn)行用戶畫像數(shù)據(jù)分析時能夠遵循“最小必要”原則，避免未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)采集或使用，符合有關(guān)數(shù)據(jù)保護(hù)法律法規(guī)的要求。

加強(qiáng)用戶畫像數(shù)據(jù)的分層加密，實現(xiàn)動態(tài)訪問控制

用戶畫像數(shù)據(jù)的分層加密是指將用戶畫像數(shù)據(jù)分為不同的隱私等級，如基本數(shù)據(jù)層、行為數(shù)據(jù)層和偏好數(shù)據(jù)層等，每層的數(shù)據(jù)具有不同的加密強(qiáng)度和訪問要求。例如，基本數(shù)據(jù)層包含用戶的基本信息（如學(xué)科背景或訪問頻次），加密方式可以相對簡化。而行為數(shù)據(jù)層和偏好數(shù)據(jù)層則包含了用戶的資源利用行為、借閱歷史等更加敏感的信息，因此采用更為復(fù)雜的加密算法，如高級對稱加密算法或橢圓曲線加密技術(shù)，以確保敏感數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中不被輕易獲取或解密。同時，為了提升數(shù)據(jù)的安全性，可以采用多層加密策略，即將用戶畫像數(shù)據(jù)在不同層級上分別進(jìn)行加密，甚至在更高層次上再次使用主密鑰進(jìn)行整體加密處理，增加數(shù)據(jù)解密的難度和安全保障。而動態(tài)訪問控制機(jī)制則是分層加密的有效補(bǔ)充，通過動態(tài)調(diào)整圖書館用戶畫像數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限，可以確保數(shù)據(jù)訪問的合理性和時效性。動態(tài)訪問控制的實現(xiàn)依賴用戶畫像數(shù)據(jù)的使用場景、數(shù)據(jù)訪問者的身份和權(quán)限級別等要素。

高校圖書館作為知識傳播與學(xué)術(shù)研究的重要陣地，其在用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與隱私保護(hù)之間的平衡探索，不僅關(guān)乎用戶個人隱私的保障，更是推動高校圖書館服務(wù)向智能化、個性化發(fā)展的關(guān)鍵。高校圖書館應(yīng)遵循個人信息采集用戶同意原則、個人信息匿名性原則、個人信息使用目的正當(dāng)性原則，積極運(yùn)用差分隱私算法、區(qū)塊鏈技術(shù)和用戶畫像數(shù)據(jù)的分層加密等方式，不斷完善用戶畫像數(shù)據(jù)獲取與隱私保護(hù)的平衡機(jī)制，助力新時期高校圖書館的持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。

天津市教委科研計劃項目“圖書館數(shù)字生態(tài)中大學(xué)生隱私考量與推薦接受度的探索性研究”（項目編號：2023SK013）研究成果之一；2024年天津市醫(yī)學(xué)倫理學(xué)會科研項目“基于EEG技術(shù)的大學(xué)生閱讀情感與認(rèn)知負(fù)荷實時研究：倫理視角下的人文素養(yǎng)提升”（項目編號：tjyxll2416）研究成果之一。

（作者單位：天津醫(yī)科大學(xué)圖書館）