基于数据耕耘理论的图书馆信息咨询服务模式探讨

摘要：文章介绍了数据耕耘理论的研究背景和特点，并阐释了基于数据耕耘理论的图书馆信息咨询服务的优势。通过基于数据耕耘理论的图书馆信息咨询服务模式的构建，提出通过该模式实现数字信息咨询平台中咨询过程与咨询结果可视化、建立信息咨询服务动态化与有环反馈、提供分层次个性化信息咨询服务、构建基于智能Agent技术的信息咨询系统数据集成等创新策略。

关键词：数据耕耘理论；图书馆信息咨询；服务创新

中图分类号：G252 文献标识码：A 文章编号：2095-5707（2017）06-0001-04

Discussion on Library Information Consulting Service Model Based on Data Cultivation Theory

WANG Xiao-yan

（Medical Information Library of Shanxi People's Hospital， Taiyuan Shanxi 030012， China）

Abstract： This article introduced the research background and characteristics of data cultivation theory， interpreted analysis on advantages of library information consulting service model based on data cultivation theory， proposed realization of consultation process and consultation results visualization in information consultation platform of library information consulting service model through establishing library information consulting service model based on data cultivation theory， established information consulting services dynamic and ring feedback， provided personalized information services at different levels， and constructed innovative strategy of data integration system based on intelligent agent technology.

Key words： data cultivation theory； library information consultation； service innovation

隨着信息技术的发展，人们对图书馆信息咨询服务的需求不断变化，对于信息咨询服务的专业化要求不断提升。将数据耕耘技术引入图书馆信息咨询服务中，构建图书馆信息咨询服务模式。基于数据耕耘理论，针对图书馆信息咨询服务提出创新策略，优化图书馆信息咨询服务，将更好地满足图书馆用户的信息咨询需求。

1 数据耕耘理论的研究背景及其特点分析

1.1 数据耕耘理论

1998年，美国海军作战实验室为探究战争的本质，解决战争这一巨型系统复杂性问题，启动了一

作者简介：王晓燕，馆员，研究方向为医学信息情报管理、医学图书馆管理。E-mail： xinkeyu89@163.com

项以爱因斯坦的名字命名的“艾伯特计划”[1]。数据耕耘理论正是此次计划的核心技术，被用于分析巨型系统数据中的不确定性因素[2]。通过对实验中各种不确定性因素进行分析、处理，研究其对于整体的影响。这种军事建模仿真的系统分析方法就是数据耕耘理论。

1.2 数据耕耘理论下图书馆信息咨询服务的特点

数据耕耘是一种“循环之循环”的系统分析方法，通过将动态数据注入仿真模型之中，分析动态数据对于系统的影响，得到涌现的数据，不断循环分析，寻求动态数据与系统之间可能存在的规律。数据耕耘理论下图书馆信息咨询服务具有以下特点。

1.2.1 仿真性 数据耕耘理论下的图书馆信息咨询服务，在仿真模型中注入咨询问题，跟踪观察咨询问题在信息咨询服务中的过程，并对信息咨询结果进行仿真分析。由专家调整原有的仿真模型，在新的仿真模型中再注入咨询问题，对产生的仿真结果进行分析，并对出现的一些特殊情况进行重点分析和研究。

1.2.2 循环性 数据耕耘是一种仿真实验的探索性分析方法，在仿真建模中产生动态数据，再将这些动态数据注入仿真模型中，在提供信息咨询服务最优结果的过程中，对于出现的各种问题进行多方面考虑，并对于这些问题进行系统性分析，探索出现的问题对于信息咨询服务结果的影响，通过多次循环，寻求信息咨询服务的最优结果。

1.2.3 协同合作性 数据耕耘是多领域专家协同合作的系统分析工作。数据耕耘理论下的图书馆信息咨询服务仿真建模中，需要由问题领域专家、建模者、分析者、决策者组成合作团队，协同合作，在数据耕耘过程中，针对收集咨询问题、分析咨询问题、确定咨询方案、探索咨询结果、获取咨询结果的每一过程进行分析，并在数据耕耘循环过程中不断进行调整。

2 基于数据耕耘理论的图书信息咨询服务优势分析

数据耕耘理论作为一种系统分析方法，与图书馆信息咨询服务提供知识服务的目的相一致，因此将数据耕耘理论应用于图书馆信息咨询服务有着先天的优势。

2.1 图书馆信息咨询服务存在大量不确定无形数据

数据耕耘技术的优势在于对于大量无形数据的系统处理，而图书馆信息咨询服务的工作中每个环节都存在着大量的不确定无形数据[3]，主要体现在以下环节：⑴咨询问题本身所包含的不确定无形数据。由于图书馆用户对于咨询问题的学科分类、问题类型等不明晰，真正的咨询问题并没有被明确具体的提出。⑵图书馆用户对于咨询问题的表述中存在大量不确定无形数据。由于图书馆用户本身的身份限制、学科背景、表达能力等因素的影响，图书馆用户所表达出来的可能并非其本意想要咨询的问题，因此難以获取其期待获得的咨询结果。⑶咨询专家对于咨询问题理解中存在大量不确定无形数据。咨询专家对图书馆用户咨询问题理解与解读之后，给予相应的最优咨询结果，咨询专家对于咨询问题会根据自己的学科背景、咨询经验进行理解，但咨询专家和图书馆用户之间存在信息不对称，学科背景差异等情况，咨询专家对咨询问题理解中不确定性无形数据的存在，很可能导致咨询专家对于咨询问题理解偏差。

2.2 图书馆信息咨询服务信息咨询需求多样性

图书馆信息咨询服务是面向社会大众提供信息知识的服务过程，信息咨询需求的多样性主要体现在以下3个方面：⑴图书馆用户类型的多样性。图书馆是面向社会的公共服务机构，由于用户年龄、学历、学科背景、知识层次不同，信息咨询服务的需求也不同。图书馆用户类型的多样性导致图书馆用户信息咨询服务需求的多样性。⑵信息咨询结果获取的多样性。信息咨询服务过程中，图书馆用户根据自身需求，可能期望传统的文献信息或者数字化信息等不同的咨询结果。⑶图书馆用户咨询目的的多样性。图书馆用户在信息咨询服务过程中，根据科研、工作、生活或者是单纯获取知识等不同目的，导致信息咨询需求的多样性。数据耕耘可通过仿真建模对于不同的信息需求进行模拟处理。

2.3 图书馆信息咨询服务最优咨询效果选择和评价

图书馆信息咨询服务的结果是要为用户提供最优咨询结果。传统的图书馆信息咨询服务中咨询专家就咨询问题会提出几套方案，由图书馆用户进行选择，最终图书馆用户选择的结果难以进行追踪，在最后阶段难以获得咨询结果反馈，无法对信息咨询服务进行评价。数据耕耘技术是循环之循环的分析方法，将数据耕耘技术引入图书馆信息咨询服务过程中，能更好地追踪信息咨询结果的反馈[4]。如果信息咨询结果被采用，信息咨询服务过程结束；如果信息咨询结果没有被采纳，可以重启信息咨询服务过程，以期获得最优信息咨询结果。

3 基于数据耕耘理论的图书馆信息咨询服务模式的构建

将数据耕耘理论中数据播种、数据施肥、数据耕作、数据栽培、数据收获等过程与图书馆信息咨询服务的5个流程相匹配，以此来构建图书馆信息咨询服务模式。这些流程相辅相成，不断循环，相互交叉，直至图书馆用户获得最终满意的结果。

3.1 数据播种——收集咨询问题

数据播种是数据耕耘的第一步，真正的咨询问题就是数据耕耘的种子，即咨询专家根据其咨询经验确定用户所提的咨询问题。咨询专家接受图书馆用户的信息咨询问题后，对其进行分析、深层挖掘，利用层次分析法、问题认知图、期望网格表、目标定向法等方法，对图书馆用户个人咨询需求进行分析，提炼出真正的咨询问题。

3.2 数据施肥——分析咨询问题

数据施肥是数据耕耘的第二步，即对于咨询问题进行分析。在图书馆的信息咨询服务中，咨询专家提炼出真正的咨询问题后，收集提炼咨询问题过程中发掘的关键要素和各种不确定要素，收集隐含的若干问题和先决条件，进行定性和定量分析，即对这些不确定要素进行数据施肥，变为动态数据，引入下一步数据耕作阶段[5]。

3.3 数据耕作——确定咨询方案

数据耕作是数据耕耘的第三步，是数据耕耘“循环之循环”的核心技术，也是数据耕耘的仿真想定过程。即咨询专家根据咨询问题中的不确定因素进行分析后，将若干不确定性因素引入咨询问题进行仿真模拟，探索每一不确定因素对于耕耘结果的影响，并对数据耕作结果进行整体性分析，得出结果。在图书馆信息咨询服务中，通过仿真想定，系统分析诸多不确定因素、咨询方案、咨询结果，探索确定最优咨询结果，确定咨询方案。

3.4 数据栽培——探索咨询结果

数据栽培是数据耕耘的第四步，是数据耕作结束之后，通过对于咨询问题中关键因素分析，探究咨询这些因素对于数据耕耘的整体性影响。在图书馆的信息咨询服务中，即咨询专家对于提出的若干套咨询方案进行整体性分析整理。

3.5 数据收获——获取咨询结果

数据收获是数据耕耘的第五步，是数据耕耘获得的仿真结果，并对结果进行分析评价之后，获得的最优咨询结果。在图书馆信息咨询服务中，数据收获是图书馆用户最终获取到的最优咨询结果。

4 基于数据耕耘理论的图书馆信息咨询服务模式创新策略

传统的图书馆信息咨询服务由图书馆用户提出咨询问题到专家最终给予最优咨询结果，是一个主观性很强且不可视的过程。图书馆用户只能获得一个咨询结果，对于咨询过程中咨询专家的分析、建议等信息，并不能看到。在数字信息咨询服务平台基础上，基于数据耕耘理论构建图书馆信息咨询服务框架可以实现图书馆信息咨询服务的创新发展。

4.1 实现咨询过程与咨询结果可视化

基于数据耕耘理论的图书馆信息咨询服务模式可通过建立数字信息咨询服务平台实现图书馆用户信息咨询过程与咨询结果可视化。

通过数字信息咨询服务平台进行信息咨询服务，第一步，根据咨询问题的关键字以及图书馆用户个人信息、知识储备、咨询记录等情况首先进行数据匹配，得出第一步的咨询结果。如果是符合图书馆用户预期的咨询结果，咨询过程即可完成。如果咨询结果不符合用户要求，可进入第二步，使用咨询平台的即时交流工具，用户可与咨询专家进行交流，或者由后台提供智能机器人的即时交流程序，通过互动交流，寻找与咨询问题相匹配的咨询结果。这样可以使得咨询过程更加生动，咨询信息及时得到反馈。数字信息咨询服务平台对图书馆用户获取的咨询结果全程进行记录，并备份至图书馆用户服务系统的云端，对咨询过程中的数据反馈至咨询平台后台，以利于下一次的信息咨询服务[6]。