量化自我技术在图书馆场景中的应用探析

摘 要 2016年《地平线报告》指出量化自我技术是影响高等教育信息化的短期关键技术之一。图书馆是高校信息化的重要阵地，技术革新与应用能够在图书馆的管理和服务转型中发挥至关重要的作用。论文通过分析量化自我技术在图书馆的应用场景、运用的关键技术、应用的自身特性及推广可能面临的障碍，指出量化自我技术在大数据时代能够推动图书馆的管理和服务升级。

关键词 量化自我 大数据 可视化 图书馆

分类号 G250.7

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2017.05.×××

Abstract The 2016 NMC Horizon Report pointed out that the quantitative self technology is one of the short-term key technologies of the informatization of higher education. The library has an important position in university informatization， and technology innovation and application can play an important role in promoting the management and service transformation in libraries. This paper describes the application scene of quantitative self technology in the libraries， the use of key technologies， the characteristics of the application and the possible obstacles of promoting the application， and points out that self quantitative technology can promote the library management and services in the era of big data.

Keywords Quantitative self. Big data. Visualization. Library.

信息技术的发展以前所未有的速度影响着今天人类的生活，电子商务、互联网金融、智能制造等正颠覆着传统行业的商业模式，大数据业已成为是这一时代的重要特征。新技术的出现总是能够引起图书馆的关注与重视，并且推动图书馆管理与服务的升级。如何适应大数据时代的发展趋势，完善馆藏资源结构，调整空间布局，促进服务转型，是图书馆面临的重要课题。用户在使用图书馆的过程中生产和累积了大量数据信息，通常情况下这些信息只供个人和图书馆使用，信息在相对封闭的、体验性较差的系统中运行，如果将用户产生的多元化信息进行采集、处理和分析，使之可视化并且呈现给每位用户，实现信息的流动和共享，激发用户的积极性和创造性，增强用户的體验感和获得感，提升用户对图书馆的黏性，将有利于实现良性互动的双赢效果。

《地平线报告》是由美国新媒体联盟（New Media Consortium，NMC）和美国高校教育信息化协会学习项目（EDUCAUSE Learning Initiative，ELI）定期联合发布的关于新技术在高等教育信息化发展中的应用前景和趋势的分析报告，该报告自2014年起开始将“量化自我”技术列入未来影响信息化发展的关键技术之一[1]。2016年该报告再次强调了对基于“量化自我”学习测量的日益关注，并指出该技术已成为短期影响高等教育信息化发展的关键因素，由2014年的长期影响技术（4～5年）转化为短期影响技术（1～2年）[2]。量化自我技术的本质是关注自我的发展，与当前图书馆提出的“以用户为中心”的理念不谋而合。该技术引入图书馆领域可以颠覆现有的数据统计和使用模式，将用户融入数据，在图书馆有着广阔的应用前景。

1 量化自我概述

1.1 量化自我内涵

“量化自我”，英文名称为“Quantified Self”，也称“监测自我”。国际上首次将此作为一个概念提出是在2007年，由美国著名科技杂志《Wired》主编Kevin Kelly和技术专栏作家Gary Wolf共同提出。沃尔夫认为量化自我的本质是从自我中认识自我（self knowledge through self-tracking）[3]。狭义的量化自我主要围绕着对身心健康、运动健身和日常生理这三类数据进行监测和分析，目的在于增强身体素质和改善身体健康状况。广义的量化自我则可以延伸为对与个人日常生活息息相关的包括生理、心理、生活、消费、学习等在内的所有数据的监测量化。

1.2 量化自我的发展

人类对自我的监测活动不是近几年才出现的，早期将与身体和健康相关的生理和心里数据手工记录下来，就是简单的量化自我。随着信息技术的飞速发展，今天自我可量化的内容、范围及技术手段都有了革命性的变化，尤其是基于传感技术和无线通信技术的可穿戴智能设备的兴起，极大地激发了人类量化自我的兴趣。较早开展量化自我商业化应用的是医疗领域，如血压、心率监测仪等，可穿戴智能设备的出现则将量化自我推广到了体育领域，如各种运动计步器、智能手环、智能腕表等。自2007年提出“量化自我”的概念，伴随着大数据和可穿戴技术的兴起，Gary Wolf于2010年成立了量化自我组织，并于2011年5月在美国加州召开了首届量化自我大会，推动了量化自我运动的发展。2012年12月，在中国北京也举办了国内首届量化自我大会。

2 量化自我在图书馆场景中的应用展望

用户在使用图书馆过程中形成和累积的数据量庞大、来源多样且结构复杂，笔者将其分为阅读量化、时间量化、服务量化和图书馆量化四类。

2.1 阅读量化

阅读量化是图书馆量化自我应用的核心指标，体现了用户利用图书馆文献的深度和广度。将用户纸质文献借阅册数，电子图书下载阅读册数，各类电子数据库下载使用量，图书馆门户访问次数，图书馆免费WIFI数据使用量等看似杂乱无序的阅读数据关联在一起，则可反映用户个人的综合阅读状况。

在任何学习环境下，学生自发或在自然状态下的学习效果更长久[4]。自发状态的阅读完全是出自用户内心的追求，用户通过追踪自己的阅读轨迹，可以了解自己的阅读倾向，反思自己的阅读内容，提升自己的阅读效率，从而更好地认识自我并重新激发自己的阅读兴趣，使自己的阅读效果更持久。

“精准扶贫”是党中央国务院在当前扶贫工作新环境下提出的新要求，同样图书馆在大数据环境下也要提供精准服务。用户的需求千差万别，个性化、差异化已成为当今用户服务的重要特征。图书馆基于用户量化自我产生的个人数据，梳理用户的阅读轨迹，找出每个用户的阅读习惯和偏好，可以更好地开展个性化和差异化的精准服务。例如用户刚进入图书馆，量化自我应用就根据该用户的阅读倾向和习惯，将其喜爱的作家新上架的图书实时推送到用户的终端设备上，并快速帮助用户定位楼层和书架，引导用户前去阅览和借阅，这一过程都在云端悄无声息地快速完成。

2.2 时间量化

时间量化是衡量用户对图书馆黏性的量化自我应用指标。现代图书馆已不仅仅是一个“藏、借、阅”空间，更是一个信息共享空间、协作交流空间和学习互动空间。2009年在意大利都灵市举办的国际图书馆协会联合年会上，在关于“图书馆设计建筑”的卫星会议中正式达成了图书馆成为“第三空间”的共识。会议指出图书馆是知识的共享空间，也应是博物馆、美术馆的文化共享中心，更应是提供创新的舞台[5]。

图书馆空间功能开始变得多样化，用户对图书馆的空间需求也变得多元化。将用户利用空间和设施设备的时长数据，包括用户到馆总时长、各楼层所待时长、不同空间使用时长，以及存包柜、电脑、电视等设施设备使用时长等数据串联起来，甚至将用户在使用空间过程中的生理、心里数据关联在一起，用户可以更加直观地了解自己在图书馆空间的活动轨迹，通过与朋友之间的分享比较，促使自己更有计划地使用图书馆的各个空间。

图书馆基于不同空间用户的利用时长及设施设备的使用时长，可以及时调整图书馆空间功能布局、馆藏分布、设施设备配备数量，更好地提升服务品质，提高用户满意度，增强用户黏性。

2.3 服务量化

服务量化是衡量用户参与图书馆的参与度量化自我应用指标。图书馆除了为用户提供基本的“藏、借、阅”服务以外，还提供了信息素养提升服务、学科服务、微博微信自媒体服务、阅读推广服务、自助借还等自助式服务、勤工助学服务、志愿者服务、社团指导服务等，图书馆开展的服务越来越多元化和多样化，这些服务的开展都跟用户的参与和互动有关。将用户参与图书馆各项服务的过程进行量化，可以调动用户主观能动性，提升用户参与性，变被动接受为主动参与图书馆各项服务。

图书馆基于服务量化数据，可以找出图书馆潜在用户和核心用户，进一步细化图书馆服务方式，提供精准化和差异化的服务，如为潜在用户提供导航式的指引服务，为核心用户提供定制化的跟踪服务。

2.4 图书馆量化

图书馆量化是量化自我应用的综合指标，反映了图书馆的实时状态。图书馆是生长着的有机体，作为机构本身，也是一个“自我”。总进馆用户人数、各楼层分布人数，进馆时间段分布，用户性别、年龄、年级、班级、院系属性，阅览座位、活动空间、学习空间、存包柜、电脑等设施设备使用状况，图书借阅热门榜单、借阅归还流通册数、用户借阅排行榜，各类电子数据库利用下载状况、图书馆门户网站访问人次，图书馆微博、微信推送，天气状况等，这些实时综合数据的可视化可以增强图书馆的存在感、科技感和未来感。

图书馆量化综合数据不是新生事物，这些定量分析数据一直在为图书馆提供决策依据。但目前采集于不同软硬件应用系统的分析数据并未引起足够的重视，数据分析也处于相对割裂的状态，数据分析结果也只供图书馆内部使用，缺乏综合运用多个数据指标进行的系统分析，将数据可视化并呈现给用户更是鲜见。图书馆综合数据可视化的呈现已在少数图书馆做了有益尝试，如上海图书馆[6]、杭州图书馆科技馆、上海交大图书馆等。

3 量化自我的关键技术

3.1 可穿戴技术

可穿戴技术（Wearable technology）指的是可被用户以配饰的形式穿戴的设备，这些设备能够方便地将工具、设备、电源和网络集成到用户的日常生活和活动中[7]。可穿戴技术是能够在自然运动状态下持续工作的，实时反映人的生理、心理和物理状态的人机交互技术。图书馆量化自我应用中可能运用到的可穿戴设备包括智能眼镜、智能腕表、智能手环、眼动仪等。

3.2 无线通信技术

无线通信技术（Wireless communication）是相对于有线通信技术而言的，它是利用电磁波信号可以在自由空间中传播特性进行信息交换的一种通信方式[8]。目前已广泛应用于图书馆的WIFI、RFID、WLAN、4G等技术，都属于无线通信技术的范畴，也是图书馆量化自我应用的支撑技术。用户连接WIFI后，图书馆根据WIFI设备布设位置可以准确获知其所处的空间以及空间的用户数。RFID技术可以精确定位并揭示文献的楼层和架位，节约用户时间，提升用户满意度。

3.3 云計算技术

云计算（Cloud computing）是在2008年前后兴起的计算机领域的一个概念，是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物[9]。国内外图书馆领域专家很快便将这一计算机领域的新技术引入到了图书馆实践中[10]。图书馆量化自我应用的实现离不开强大的云计算技术支撑，用户端可视化的数据是轻质数据，其背后众多图书馆应用系统分布式、并行式计算及复杂的处理计算过程都依赖云计算完成。

4 量化自我的特性

4.1 可视化

大数据时代，人类在日常生活和学习中留下了大量与数据相关的隐性信息，如何将这些隐性信息变为显性信息，最终变得可感、可见、可读、可用，是今天人类感兴趣的重要议题。人类从未如此渴望数据，自我量化数据的可视化已深入到人类生活的方方面面，如生理健康相关的睡眠时间、心率变化、饮食摄入量、体重变化、运动步数等；消费相关的购物品种、消费金额、消费偏好、支付方式等。2016年5月15日开馆的杭州图书馆科技馆，入口大屏幕实时展示到馆读者数、楼层分布人数、年龄、性别、借阅数、热门借阅榜等，将后台平淡的隐性数据完全变成显性的可读数据，科技感和未来感十足。

4.2 社区化

“地球村”是20世纪末21世纪初互联网兴起时代的概念，人类社会从未像互联网时代一样紧密联系在一起，人与人的交流变得比任何一个时代都更加便捷和频繁，传统的面谈、书信和电话已完全被互联网取代。随着移动通信技术和智能设备的发展和普及，以微博、微信为代表的自媒体的兴起使人与人之间的社交属性发挥到极致，人们越来越渴望和习惯分享个人及身边的信息。量化自我产生的数据信息如果不分享，只会变成个人的信息孤岛，而通过分享则会激发个人自我监测的主动性、积极性与持久性。

分享的最终目的是为了鼓励用户彼此之间交换数据，并获得反馈及专家学者的指导。分享过程本身也是自我认识、生产知识的过程。当前图书馆的各种服务应用得不到较好的使用与普及，跟其是一个相对封闭的生态系统有较大关联。

4.3 游戏化

游戏化是量化自我应用的重要趋势，量化自我多数情况下是一个枯燥的长期持续过程，漫长的监测过程中人们很容易失去兴趣产生审美疲劳。引入与用户朋友之间的相互竞争，让单调机械的量化变成一个游戏，使用户有足够的动力去重复这种量化自律行为，激励自己实现短期和长期目标。腾讯QQ健康的“好友PK”，就是通过朋友圈的相互比较提升了该量化自我APP的活跃度。

5 量化自我面临的障碍

5.1 数据安全

数据安全是自互联网诞生以来一直伴随的重大问题，需要从技术和法律两个层面共同解决。无论是数据存储还是数据防护，都是大数据时代面临的严峻挑战，尤其是后者更容易受到安全威胁，在消费和金融领域的案例比比皆是。图书馆量化自我产生的数据与个人信息息息相关，用户只用在确保个人信息安全的前提下，才会更容易信任和参与图书馆量化自我应用，因此如何存储和防护这些数据是图书馆面临的一项重要课题。

5.2 个人隐私

量化自我监测的数据多数情况下事关个人隐私，用户是否愿意分享数据是影响图书馆量化自我应用成效的关键。个人隐私和数据分享是一对矛盾结合体，哪些数据适合分享，哪些数据不适合公开或者有条件公开，需要图书馆与用户共同研究决定。图书馆量化应用应向用户公开监测数据的知情权，让用户了解哪些数据会被采集与处理，并提供用户数据公开与分享的自主选择权。

5.3 实施成本

量化自我应用现有的各种可穿戴的智能设施设备单体成本较高，谷歌眼镜、苹果智能腕表动辄要数千元，智能书架的价格更是数以十万计。图书馆量化自我应用要实现功能全面、数据多样，必须与自动化管理系统、图书馆主页、电子资源以及各类服务器、无线设备等软硬件设施实现无缝对接，多种应用的集成成本同样价格不菲。除了经济成本，用户花费的时间成本也很高，还要付出大量的体力和精力，这些都会阻碍量化自我在图书馆的应用和推广。

6 结语

互联网的出现推动了数字图书馆的发展，移动互联网的发展推动了移动图书馆的发展，大数据、云计算、物联网的出现又促进了智慧图书馆的发展。回顾图书馆的发展历程，技术进步一直在促进图书馆的管理和服务转型中发挥着至关重要的作用，量化自我技术同样将在大数据时代图书馆的转型中拥有广阔的应用前景。

参考文献：

[ 1 ] NMC.2014 Horizon report[EB/OL].（2014-01-25）[2016-04-15].http：//www.nmc.org/publication-type/nmc-hor-izon-report-2014-higher-education-edition/.

[ 2 ] NMC.2016 Horizon report[EB/OL].（2016-01-15）[2016-04-15].http：//www.nmc.org/publication-type/nmc-horizon-report-2016-higher-education-edition/.

[ 3 ] 刘振声.“量化自我”：从数据化个体的角度重新审视“大数据”[EB/OL].（2016-03-21）[2016-04-15].http：//media.people.com.cn/n/2014/0321/c150620-24705386.html.

[ 4 ] 张婷，李子运.量化自我技术支持的未来学习构想与实现[J].现代教育技术，2015（3）：18-22.

[ 5 ] 吴明明，刘华.转型期学术图书馆的空间再造[J].图书馆杂志，2015（7）：32-36，58.

[ 6 ] 杨佳，梁永平.创新型可视化数据服务：上海图书馆的实践[J].图书馆杂志，2015（2）：11-17.

[ 7 ] 陈然，杨成.量化自我：大数据时代教育领域研究新机遇——2014年地平线报告研究启示[J].现代教育技术，2014（11）：5-10.

[ 8 ] 黃筱淑.无线通信技术及应用探析[J].智能建筑，2013（5）：36-37.

[ 9 ] 孙香花.云计算研究现状与发展趋势[J].计算机测量与控制，2011（5）：998-1001.

[10] 胡小菁，范并思.云计算给图书馆管理带来挑战[J].大学图书馆学报，2009（4）：7-12.

徐德军 苏州卫生职业技术学院图书馆馆员。江苏苏州，215009。

（收稿日期：2016-05-26 编校：方玮）