知识服务体系建设研究∗——以福田区图书馆“选书帮”为例

傅春平

（深圳市福田区图书馆，广东 深圳 518036）

1 引言

随着《中华人民共和国公共图书馆法》的颁布实施，我国图书馆事业迈入新时代，公共图书馆作为社会文化服务主阵地，致力于保障公民文化权益，提升公民文化素养，为提供平等、开放、共享的社会文化服务而不断努力。而要推动全民阅读服务的创新发展，实现公共图书馆转型，离不开新理念、新技术的应用。第三代图书馆服务平台是面向数据与知识服务的先进架构体系，是提供传统资源服务、数据服务和知识服务的系统。在馆藏资源上，从对馆藏资源的元数据级的管理向资源语义内容的获取与管理利用转变;在图书馆业务目标上，从仅仅向用户提供图书馆资源向为各种类型和需求的用户提供一种获取知识的环境转变，图书馆从以往的文献内容管理转向提供内容深度发掘和利用平台，供社会各界在此基础上创建新的应用;在系统架构上，从集中式的图书资源管理向高性能、可扩展的架构转变[1]。福田区图书馆“选书帮”知识服务体系正是第三代图书馆服务平台建设的探索者。它创新了馆店一体化的实践模式，已完成三期建设，为用户提供优质的服务体验，深得用户好评。为进一步做深做实公共文化服务，福田区图书馆以“选书帮”应用为抓手，以深化“知识服务与空间的提供商”角色为核心，突出“高端集聚、创新驱动”，整合创新资源，聚合创新要素，努力建成全面创新的“选书帮”知识服务体系，以更好地推动“全民阅读”。

2 研究意义

2.1 社会资源精准匹配，服务效益极大提升

伴随我国经济社会的繁荣发展，我国图书馆事业迎来一个快速发展的时代，各级、各类图书馆如雨后春笋拔地而起，馆藏文献“架”满为患，图书馆的资源建设和知识服务都存在不同程度的同质化问题。当馆藏资源过剩、服务趋向同质化，差异被逐渐抹平，我们需要用什么才能触发用户阅读？未来最重要的不是图书馆占有什么资源，而是图书馆能不能把最合适的知识送到最合适的人手里，使社会资源精准匹配，各归其位。这是知识服务模式应该遵循的基本逻辑。基于知识大数据，实现标准化的图书借还服务向非标准化的知识服务过渡，彻底打通了图书馆与用户、服务与需求，以及线上与线下之间的壁垒，实现双向互通，将会显著提升知识服务的效率和效益。

2.2 深耕线下阅读强场景，让体验感成为核心能力

图书馆线下的实体空间进入开放体验模式，体验感将成为图书馆核心竞争力的重要组成部分。项目初期进行小范围实验，以街道图书馆、一间书房为知识服务体验空间的物理载体，引入领读机制，通过聚合相似的知识需求，由领读人和领读机制带领用户开始并持续地体验学习与自我提升的美好。

2.3 重构知识服务价值点，打造新阅读服务体系

通过知识大数据和积分机制，把用户关系变成一种资产，通过心智占领而提高知识服务的使用频率。知识体验中心关注的是价值节点的分布与链接，最终让图书馆的公共文化服务效益从馆藏服务升级为经营用户数据，不断提高图书馆公共文化资源的分配效率。在这个意义上，馆藏资源、文献借阅服务、用户活动等只是一张时尚华丽的“皮”，而其精髓在于看不见的新知识服务逻辑。

3 “选书帮”知识服务体系

图书馆有海量的知识资源，在知识服务方面具有天然的优势。“选书帮”知识服务体系以数据服务和知识服务为核心，以海量的文献资源数据和用户数据为基础，基于云计算和规模化数据分析技术，建设从文献到数据，再到知识服务的知识供应链。

与传统的“以资源为中心”的服务理念不同，“选书帮”知识服务体系倡导“以用户为中心”。面向用户需求，包括两层内涵：一方面，图书馆的知识服务是为了用户，在目前规范服务的基础上，通过细化，实现有层次、有深度的差异化服务。阮冈纳赞的“图书馆学五定律”第一定律就是“书是为了用的。”用户作为知识服务的使用主体，用户的需求就是一切工作的指南针，用户的行为给图书馆的知识服务工作指出了一个清晰的方向。另一方面，知识数据和用户数据的建设和积累需要依靠用户，伴随着用户需求的满足、参与和期望变化所带来的服务改进，打造共建共享的知识服务新格局。

在图书馆的发展史上，图书馆集成管理系统始终扮演着不可或缺的角色，是图书馆服务的核心和重要组成部分。但进入21 世纪以来，随着社会结构和人们对知识需求的变化，用户阅读方式的改变和信息获取的便利性，以及图书馆在资源和理念上的变化，使得现有图书馆集成管理系统逐渐不适应于图书馆的实际业务和未来的发展趋势。因此，在设计“选书帮”知识服务体系的功能架构过程中，要注重研究知识价值和应用场景之间的关系。知识资源不是越多越好，资源的质量更关键；智慧服务不是越全越好，服务的精准更重要。知识服务将知识管理融入应用场景管理，并以此建立知识服务的新范式。主要体现在以下几个方面：在馆藏资源方面，对数据进行清洗、筛选，侧重于其内容的语义分析和利用，增强资源关联性；在用户服务方面，通过数据服务和用户管理，实现用户阅读行为画像和个性化服务满足，并支撑其参与知识场景的社交对接、知识共享等；在功能方面，强调平台化服务和开放性，加强和社会合作，下沉并融入社群，促进社会效益的放大。

“选书帮”知识服务体系框架如图1所示，由功能、数据和应用等3 个方面构成。其中，功能和数据相互依赖，相互递进。关于应用，则是指本实例研究成果方面和社区合作方面的应用，最终应用所得收益，捐助给相关公益单位用于公益活动。

图1 “选书帮”知识服务体系框架

3.1 功能模块

“选书帮”知识服务体系的功能模块，包括线下选书、我要物流、一间书房知识场、知识严选、个性化知识推送、场景化知识推荐6个部分。

3.1.1 “线下选书”服务

“线下选书”服务是该平台最基础的服务项目，也是“选书帮”知识服务体系的基础数据的主要来源。线下选书起源于当下热门的馆店合作项目，通过与深圳市大型书店合作，丰富了馆藏图书采购业务的开展形式，下放采购权到用户，有效践行用户参与图书馆文献建设的创新目标，书城新书，即选即借，阅读零时差，让用户可以第一时间获取热门图书，节省金钱、节省时间，真正实现了图书馆、书店和用户三方共赢。

3.1.2 “我要物流”服务

在当今的电子商务时代，各行各业的优质服务都面临着货物配送问题，物流服务的核心目标就是在物流全过程中，以最小的综合成本来满足客户多样化的需求。公共图书馆作为服务公众的文化传播公益性机构，也应该紧跟时代潮流，始终把用户的需求放在第一位，积极与外界第三方服务合作，提高服务质量水平，为全民阅读推广事业不懈努力。

“我要物流”服务是福田区图书馆在现有的正常借书业务基础上为广大用户提供的一项服务，可以让用户少跑腿、少排队，节省时间，进一步提升精细化服务水平。用户通过选书帮平台里的“我要物流”即可进入该服务流程，轻松地在线检索需要借阅的图书。该服务适用于整个图书馆之城的所有用户，贴合了快节奏的生活需求，有力调动了用户阅读的积极性，从而进一步提高图书的流通率。

3.1.3 知识严选服务+个性化知识推送

全开架的藏书借阅模式的优势在于“无限品种”，在资源匮乏的年代，为用户触摸海量图书提供了便利。然而，处于信息大爆炸的互联网时代，这种资源呈现方式很可能会伤害新用户群的阅读热情。如今，时间是最宝贵的，许多人愿意为更高效率而支付一定的溢价成本，“知识严选”服务将会成为未来图书馆服务的核心。“选书帮”通过技术手段获取图书数据和用户的检索、借还、物流等数据，形成“知识大数据”，分析用户的阅读行为和知识偏好，提供定制化的“知识严选”服务，包括书单、读书沙龙、讲座信息、文化演出活动等多元知识服务。“知识大数据”能让图书馆更准确地知道用户是谁，他们喜欢什么。最终基于大数据，图书馆能精准推送用户喜欢的知识服务内容。每位用户看到的知识产品都是不同的。“知识严选”服务以“一间书房”和基层分馆的阅读空间为阵地，实现从标准化的图书借还服务向非标准化的知识服务迈进。通过“知识大数据”，找到同读一本书的用户群体，并向他们发出话题邀请，开展线上讨论，线下分享活动，实现线上线下一体化，双线融合。图书馆和用户之间的割裂被打破，这将极大提高知识服务的效率和效益。

3.1.4 “一间书房”知识场

图书馆服务创新实践包括从以馆员为中心到以用户为中心、从被动等待服务到主动寻求服务、从馆内阵地服务到馆外延伸服务等内容。图书馆服务不单单表现为馆员提供知识、用户接受知识这样一个供求关系，而更多会表现为知识创造与分享的场，图书馆通过物理与虚拟的情景化，使学习者成为创造者，使创造者兼具学习者角色，激发灵感，促进知识转化与共享[2]。“一间书房”知识场包括“一页”（主题书单和内容融合介绍单张）、领读人、共读人、线下空间和“选书帮”应用。在“一间书房”知识场内，图书馆服务要素被重新定义，服务被赋予新的时空观和整体观。领读人规划和发起阅读主题，组织相关图书形成书单，同时拆解书单中的图书，通过二次创作，将多本图书的内容融合，并为用户描绘出阅读和思考的路径。通过“选书帮”应用发起主题阅读分享会活动，通过线上线下互动方式，举办读书会。在“一间书房”知识场中，知识灵感将被激发，将有大量的隐性知识被转化，甚至可能超过知识本身，从而产生新知识。“选书帮”应用成为承接新知识的容器，完成“一间书房”知识场的内容沉淀。在这一过程中，图书馆服务已嵌入到知识的场域与情境。情境为数据增强意义，使知识创造成为可能。至今，“一间书房”知识场内共输出156 期“一页”（主题书单），举办160 场主题读书会，沉淀了160 条有价值、可获取的新知识。

3.1.5 场景化知识推荐——领读机制

以80、90 后为主体的用户群体追求更美好的人生。学习和自我提升是让自己变得更美好的主题，阅读却又是最能提升长期幸福感的、让用户不错过美好人生的重要但不紧急事项。任何重要但不紧急的事情，往往都意味长期才有结果（比如读书的好处），但是长期的反馈往往不能刺激短期的行为，这就需要外部服务者能够提供一些短期的反馈来帮用户做这件事。为此，要建立领读机制，组建领读人团队，提供“带领”功能，并牵头举办阅读分享会。领读机制给用户一个足够的理由和契机，开始去做并坚持那些“重要不紧急”的事情，比如阅读，并提供短期反馈机制，如打卡、监督、反馈等，督促用户每天坚持。

3.2 数据

3.2.1 文献资源知识图谱

2012 年，Google 提出“知识图谱”，将知识资源相互关联起来。知识图谱一直是学术研究的重要方向，现在有很多高校、企业都致力于将这项技术应用到医疗、教育、商业等领域，并且已经取得了些许成果。Google也宣布将以知识图谱为基础，构建下一代智能搜索引擎。根据百度百科定义：知识图谱在图书情报界称为知识域可视化，或知识领域映射地图，用来显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及他们互相之间的关系。换句话说，知识图谱目前没有标准的定义，它由一些相互连接的实体及其属性构成。通过实现相关知识关联，由同一个关键词所表示的不同事物根据特定的优先级算法罗列出来，构建知识图谱。用户借助这种信息组织形式就能方便地缩小搜索范围，快速找到真正关心的内容。例如，当用户搜索“曹雪芹”，相关的诸如《红楼梦》的不同版本，曹雪芹的其他著作和同属四大名著的另外三种名著都能呈现出来。借助知识图谱，能够将这些信息更有条理地展示给用户。

3.2.2 用户画像知识图谱

用户画像可以为描述图书馆用户行为特征，并据此为知识服务的个性化推送提供依据。要给图书馆用户画像，就要对图书馆用户属性进行多维度的标签体系构建。主要有以下3个方面：用户基本信息方面，包括性别、年龄、专业、教育程度；内容偏好方面，包括浏览、借阅、检索、预约、收藏；互动信息方面，包括评论、分享、咨询等。根据这3个方面，可以构建该用户的属性特征“知识图谱”，从而为用户提供个性化知识服务。

3.3 应用

3.3.1 积分应用

为鼓励用户自我学习和提升，本项目通过“选书帮”的积分机制正向引导用户行为。对积极荐购和借阅图书、按期还书、分享阅读心得、参加文化活动的用户，给予差异化的积分奖励。本项目提供多种积分的应用场景：积分换优惠券（麦当劳、肯德基、星巴克、喜茶等商家优惠券）；积分换书；积分换文化活动的门票；积分换文创产品。

3.3.2 文创应用

在“选书帮”知识服务体系建设过程中，事实证明，“一间书房”知识场输出的“一页”主题书单推荐，在“内容、设计和满足实用性功能”三方面相结合后，获得了大量用户的喜爱，不少用户表达希望可以获取完整的系列用于收藏。实际上，类似“一页”或其他产品，既可以是知识内容，自然也可以成为图书馆的文创应用，其相应获取的读者自愿支付的费用，可以作为公益用途，捐助到公益单位进行公益活动。

4 “选书帮”知识服务体系的服务效能分析

4.1 借阅数据分析

4.1.1 各大类占比分析

通过“选书帮”后台数据，选取2016 年至2019年4月的用户选购图书数据进行分析，了解用户阅读需求偏好。从表1中可以看出，用户选购的图书类别广泛，除H类图书外，其他21个图书大类都有不同数量的借阅记录，考虑到H 类图书主要是一些语言学习类书籍，偏向于工具书，出于馆藏合理配备的考虑，未开放H类图书的自选权限。

其中文学、经济、工业技术是用户自选图书中排名前四的图书类别，文学类高居榜首主要是因为文学类图书通俗易读，且品种多、复本量大，这也是所有公共图书馆的共性；经济类图书位居第二，这与深圳的地区特点是比较吻合的，深圳作为中国四大一线城市之一，是国务院定位的全国经济中心城市，三大全国性金融中心之一；排名第三的是T 类工业技术，其中计算机相关类图书占主要，因为深圳互联网及高新技术产业数量比较多。

表1 “选书帮”用户选购图书各大类占比分析

续表

4.1.2 自选图书利用率分析

为评估“选书帮”自选图书的借阅效益，我们对其选书的后续流通情况进行数据分析，由于“选书帮”图书即选即借，所以我们主要通过分析其借阅次数大于1 的图书数据进行评价。笔者选取的目标分析数据为“选书帮”服务2017 年-2018 年（两个完整年度）的读者自选图书数据，具体数据如表2、表3 所示。其中总借阅次数为所有图书借阅册次数总和，借阅次＞1 的图书数量占总采购数量的百分比就是该批图书的二次利用率，是图书流通效益高低的重要指标。通过对比分析数据可以发现，相较于过去的传统采购图书，通过“选书帮”服务自选采购的馆藏图书二次利用率得到很大的提升，图书二次利用率高达89%，选书质量高，每种图书的平均借阅次数高达6 次，图书使用效益大大提升。

表2 “选书帮”自选图书利用数据分析

表3 馆藏传统采购图书利用数据分析

“选书帮”服务不仅丰富了文献采访工作的方式，也大大提升了馆藏文献资源的服务效益，尤其是一些专业性要求比较高的图书采购，“选书帮”通过下放采访权，充分利用和调动不同读者的专业知识优势，帮助图书馆补充更科学更合理的专业性馆藏书籍。如表4 所示，以经济类F、工业技术T为例，“选书帮”自选的图书借阅热度明显高于传统采购，此外还有B、C、K 和R 类。通过图书借阅热度的对比分析，我们可以有针对性地优化传统采访策略，更多地把专业性要求较高的图书类别的采购权下放给专业性读者，让读者更深入更广泛地参与图书馆的馆藏建设工作。在图书排行榜方面，选书帮自选图书也占据着不小的比例。以2017 年为例，通过图书馆之城系统数据统计，在2017 年全年图书借阅前100 排行榜中，各入藏年份图书的数量占比如表5所示，

表4 各大类图书借阅占比数据对比

续表

入藏年份越新的图书越受用户的喜爱。在借阅排行前100的图书中，2017年入藏图书45册，占据了前100排行榜中近一半的比重，45册中有33册是来源于“选书帮”用户自选图书，比例高达73%，足以证明“选书帮”自选图书服务项目在馆藏建设和提升图书馆服务效益方面发挥着巨大的影响作用。

表5 2017年图书外借前100排行榜图书入藏年份分析

4.2 “3+3+1”主题书单推介项目

“3+3+1”主题书单项目是福田区图书馆基于选书帮图书借阅数据所开展的主题图书推广阅读项目，旨在通过特定主题书单的系统推荐，获取和聚集特定主题领域的读书会读者，鼓励和吸引读者分享其读书心得体会，进而实现选书帮图书推介的线上线下系统联动。“3+3+1”主题书单项目由多个主题书单组成，每个主题书单包括3本初阶图书、3本进阶图书及1本由读者推荐的图书。以此形成本馆3+3+1主题图书推荐清单。

项目每期聚焦10个特定主题，共推出20套相关主题系列图书，捆绑展示在福田区图书馆总服务台供读者借阅。读者一次性借阅整个主题图书，并在捆绑带上的互动小纸片留下读者的同主题图书推荐信息，以此来挖掘主题读书会目标读者群体，为后期线下读书会的开展做准备。

4.3 依托“选书帮”平台的社区阅读激活行动

2017 年福田区“社区阅读激活行动”以“阅读+公益+社会力量”为核心，依托“选书帮”技术支持，实现知识严选、领读机制和积分机制与阅读推广融合发展。社区阅读激活行动以“阅读+分享”为基调，以公共图书馆总分馆体系为服务阵地，通过“小书架+换书活动”“领读人+社区读书会”“阅读志愿者+社群”的运作模式，由阅读志愿者将公共文化服务带到基层，渗透入户，带动全民阅读的普及和提升。该行动有两大亮点：

亮点一：调研一定范围内的阅读需求，组织定制“小书架进家庭”书单，凸显知识严选的价值。同时通过“换书活动”扩大严选书单的服务面，让更多市民受惠于知识价值服务。

亮点二：组建领读人团队，由领读人作为“社区读书会”的核心人物，发起阅读倡议，跟踪阅读情况，逐步确立和发挥领读机制效能，开展“社区读书会”，加强线下的知识分享。

为考察福田区“社区阅读激活行动”的社会满意度，课题组以社区读书会为重点考察对象，针对150 场社区读书会进行问卷调查。共发放2500 份问卷，回收2405份问卷，问卷回收率为96%。其中有效问卷有2075 份，问卷有效率为83%。调查结果图2所示。

图2 满意度调查结果

数据显示，96%的受访者对社区读书会的内容满意，其中接近七成受访者认为“很满意，非常有收获”；96%的受访者对主讲嘉宾的授课表示满意，并将继续参加社区读书会活动。社区读书会成为了基层阅读推广的有效形式。

5 未来发展方向

如何创新发展图书馆知识服务体系，“选书帮”给出未来发展方向。

5.1 极大地扩大可供书源

现行各馆的PDA项目在馆藏资源建设上受限于合作书商的书目范围，尤其以现货为主的要求，极大地限制了可选范围。下一步“选书帮”将通过“按需印刷”项目，极大地扩展可供书源，并让绝版、断版书重现江湖。

5.2 社会力量参与建设信息资源

知识服务是大数据背景下产生的一种新网络应用服务理念，其核心在于借助互联网丰富的信息资源，按照特定需求通过一系列的信息挖掘和分析手段，将大量且无序的信息资源进一步进行提炼，并以此为目标用户提供有针对性信息服务。下一步，“选书帮”将引入外部资源，包括书评、知识树等，打破读者荐书过程的个体局限，改变选书荐书作为单纯的业务操作过程，转而成为一个学习的过程。

5.3 创新发展从资源建设端扩展到信息服务端

“选书帮”将建成为开放式的学习型系统，采用AI技术，创新发展图书馆参考咨询服务；同时提升服务端的数据运营能力，进一步提高图书馆精准知识服务的水平。