基于区块链技术的图书馆数字阅读精准推荐研究

刘一鸣，王佳佳（湘潭大学公共管理学院）

1 引言

根据2021年4月中国音像与数字出版协会发布的《2020年度中国数字阅读报告》显示，2020年中国数字阅读用户规模达到4.94亿，增长率5.56%，人均电子书阅读量9.1本［1］。伴随着“互联网+”战略持续推进，信息技术不断更迭，数字阅读蔚然成风，逐渐成为我国全民阅读进程中的主要抓手。在这种形势下，读者的数字化信息需求量也随之增加，图书馆数字阅读推荐作为数字阅读推广的重要形式之一，其精准化发展趋势则促成了精准服务理念的实践运用。纵观当前我国图书馆所提供的阅读推荐服务，其中数字阅读精准推荐服务水平面临很大挑战。那么，若解决了推荐对象隐私泄露、推荐资源版权受限以及推荐渠道管理不畅等难题，则有助于提高图书馆阅读服务高水平，并催生数字阅读精准推荐服务模式。

区块链技术已经被列入《“十三五”国家信息化规划》（《国务院关于印发〈“十三五”国家信息化规划〉的通知》，国发〔2016〕73号），该规划已明确将区块链技术定位为未来5年提供数字化、网络化、智能化服务的关键性信息技术之一［2］。这表明区块链技术的落地应用不仅局限于金融领域的加密货币，还将在各种社会、企业、政府部门中发挥作用，包括电子政务、社交网络、电子商务、运输物流、公益慈善等。Jeffrey［3］认为在图书馆与供应商之间利用区块链技术的智能合约维持电子资源合同的意义重大，并探讨了区块链技术的运作方式以及它在图书馆服务方面的潜在用途。Hirsh［4］等人在2019年6月于美国俄亥俄州召开的特殊图书馆协会中，讨论了区块链这项新技术在图书馆中的应用，并研究了区块链技术在公共文化领域的发展趋势。但截至2021年3月28日，在CNKI数据库上以“区块链and数字阅读推荐”为内容检索条件进行检索，相关搜索结果为0。基于此，本文将区块链技术引入图书馆数字阅读推荐服务，提出基于区块链技术的图书馆数字阅读精准推荐的发展策略。

2 我国图书馆数字阅读精准推荐的现状概述

随着数字化时代的到来，图书馆的信息服务模式也在发生着巨大变化。在理论研究层面，我国图书馆界有大量关于数字阅读推广服务的研究成果；在实践开展方面，国内图书馆也不断创新推荐服务体系，以期为用户提供数字阅读精准推荐服务。

2.1 理论研究

首先，在CNKI上直接以“图书馆&数字阅读推荐”为检索条件进行主题搜索，可发现目前针对数字阅读推荐的研究文献较少，主要包括彭爱东［5］对国内图书馆数字阅读推广的相关实践情况进行研究，他认为数字阅读推荐是我国图书馆开展数字阅读推广活动的重要形式之一。陈俊鹏［6］等从快数据处理技术这一技术层面出发，尝试搭建数字阅读推荐的实践框架，从而改善用户数字阅读体验。此外，将“区块链&数字阅读”作为内容检索条件进行检索可以发现：李倩［7］在2019年以区块链技术为研究视角，分析了区块链技术在数字阅读应用中的研究；汤尚［8］等通过区块链技术搭建数字阅读推广新框架与新运行机制，从而有效提高了图书馆智慧服务水平；在智慧阅读平台与体系的构建上，周耀［9］尝试从高校图书馆出发，构建基于区块链技术的智慧阅读平台；李英珍［10］则运用区块链知识原理，构建智慧阅读体系推进全民阅读；漆月［11］等另辟蹊径，单从区块链技术的共识机制出发，研究数字阅读的用户激励问题。进而，笔者尝试将“图书馆&推荐”匹配检索，得到了大量研究文献。除了传统阅读推荐、书目推荐外，个性化推荐、智慧推荐、精准推荐等关键词频频出现。邵必林［12］认为信息时代之下，图书馆引入个性化推荐已是大势所趋，并借助Citespace软件对相关研究文献进行聚类分析。张晗［13］等将用户画像引入到数字图书馆精准推荐服务中，探索构建用户数据和资源数据之间的联系，从而实现一对一的精准推荐服务。此外，数字阅读推荐作为新的阅读环境下的产物，其精准推荐已然成为图书馆发展高质量信息服务的一个趋势，其更加注重细分对象，关注对象需求。根据蒋小峰［14］对我国近十年间图书馆推荐书目的研究综述，个性化的推荐服务逐渐在图书馆领域得到了推广与应用，图书馆推荐服务的对象得以精准细分。如，大学生与少年儿童的阅读心理、阅读需求存在一定的差异，图书馆在提供阅读推荐服务时则需细分服务对象，并进行精准化阅读推荐。同时，关于图书馆阅读推荐的渠道也发生了较大变化，利用微博、微信、App、小程序等新媒介挖掘潜在阅读群体，业界也据此开展了大量的调查研究。何雨蓉［15］研究了C9联盟高校利用新媒体打造的沉浸式交互体验阅读平台，强调利用新媒体开展去中性化的读者定制智能阅读，实现高校图书馆经典阅读精准服务，助力全民阅读。

2.2 实践进展

目前，随着我国图书馆数字化建设进程不断加快，其涵盖的数字资源如电子书、电子期刊、学术资源数据库等都属于数字阅读可选择的资源类型，且整体上类型丰富、数量巨大，并处于不断增长的过程中。新的信息环境下，读者的阅读需求和偏好瞬息万变，为了让读者能够在浩如烟海的数字资源中迅速找到自己需要的信息内容，图书馆应坚持以用户为中心，以精准为导向，开展相关数字阅读推荐活动。

虽然图书馆类型多样，但公共图书馆和高校图书馆由于自身数字资源建设能力较强，因此在推进全民阅读时社会影响力较大。公共图书馆通常由国家图书馆牵头与地方公共图书馆联合开展活动，如，每逢读书活动日公共图书馆都会开展此类阅读推广活动，而高校图书馆一般自行开展。其中，由于阅读推广活动需要资金、技术等支持，一般经济较为发达地区的实践案例较多。因此，结合具体的推荐实践案例，笔者选取了数字阅读推荐服务中实践较为成熟并具有创新推荐服务的几个公共图书馆与高校图书馆开展网络调研（见表1）。

表1 国家图书馆、部分公共图书馆与高校图书馆数字阅读推荐实践

通过深入分析目前图书馆数字阅读推荐的实践现状可以发现，多数图书馆利用官方网站、应用程序App、微博、微信、小程序等渠道定期或不定期向用户推荐丰富的数字资源。图书馆作为数字阅读推荐服务的提供者，其服务主要由推荐对象（资源需求方）、推荐资源（资源供给方）以及推荐渠道（资源传播方）构成，并由此构建了我国图书馆数字阅读推荐的基本模式。这种推荐模式不需要用户自行检索即可直接将阅读资源推送至用户终端，提高阅读便捷性，增强读者阅读体验。该模式以图书馆为主导，始终以用户为中心，整合推荐资源，协同推荐渠道，促进精准推荐在图书馆数字阅读服务领域的发展。

（1）推荐对象。图书馆用户来自各行各业，其专业背景、工作经历与阅读需求均有很大差别，这就需要对用户进行合理分类［16］，从而实现精准化的个性化推荐。图书馆数字阅读推荐对象往往与其传统服务对象重合，按年龄层次主要包括儿童、青少年、中老年等群体，不同年龄层次人群的具体阅读需求各不相同。一般来讲，公共图书馆服务对象类型更为复杂，而高校图书馆主要服务的师生群体，也需要依据不同的专业背景、学历层次进行区分。在进行数字阅读推荐时，以上单一、静态的读者用户信息，并不能精准勾勒用户阅读需求。因此，读者用户实时动态的阅读行为与浏览数据便值得我们参考。

（2）推荐资源。图书馆数字阅读的推荐资源往往与图书馆馆藏数字资源密切相关，常见的资源包括电子图书、电子期刊、数据库资源、听书资源、视频资源等，且大多数字阅读推荐模式在运作过程中采用在线推荐，离线推荐资源较少。众所周知，当今社会获取信息的难度在于随着信息量不断增长，如何从繁杂多样的数字资源中高效、精准地获取信息，以实现资源与需求的最佳匹配。而这一环节的开展需结合读者信息行为，这也意味着读者用户的信息采集工作与数字资源的预处理是密不可分的。没有详尽、动态的用户数据，就无法为读者用户提供精准的阅读内容。

（3）推荐渠道。在图书馆的数字阅读推荐服务中，推荐渠道是指帮助读者获取及使用数字阅读资源与服务的系统性组织。当前，众多图书馆除了利用传统平台如官方网站、客户端外，还利用诸多主流新媒体如微信、微博、小程序、豆瓣等渠道，向用户推荐电子资源。从传播角度来看，推荐渠道本质的在充当着数字阅读推荐这一信息流的传播者角色，在资源提供与资源需求之间搭建沟通桥梁。图书馆以契合读者需求为基础，通过多种推荐渠道向读者传递数字阅读资源、活动、服务等信息，目的是引起读者的注意和兴趣，激发他们的阅读行为和阅读欲望，以达到促进数字阅读行为、提高数字阅读素养、改进数字阅读服务的目的［17］。

此外，关于区块链技术在推荐领域的应用，百度区块链平台中的金融智能获客平台便以数据算法为核心，基于用户视图为用户智能推荐个性化金融产品，助力金融机构获客。阿里巴巴集团的蚂蚁链摩斯多方安全计算平台，则基于区块链等多方安全计算技术，实现数据可用不可见，助力完成安全、精准推荐。虽涉及商用设计，但整体来看为区块链技术与精准推荐的结合提供了实践基础。

总体而言，图书馆不断提升自身服务能力，整体发展势头奔好，但付诸实践时仍存在些许问题。根据以上图书馆的实践情况，数字阅读推荐服务的重要性不仅仅在于满足用户的阅读需求，还要帮助用户突破他们的信息局限，发掘超出信息涉猎范围可能感兴趣的信息和资源，整个推荐过程是动态的、灵活的，既能充分满足读者的个性化推荐，又可烘托阅读氛围。

3 当前图书馆数字阅读精准推荐服务中存在的问题

当前，图书馆参与数字阅读推荐工作时，推荐对象难以精准识别、推荐资源难以精准匹配以及推荐渠道难以精准传播等成为阻滞图书馆数字阅读推荐精准化发展的主要因素。

3.1 推荐对象细分存在局限，阻碍精准识别用户

数字阅读推荐的关键在于精准识别用户，由于读者的动态属性，图书馆往往需要运用大数据技术进行信息采集，以实现对读者数据的多层面捕捉，但在利用大数据进行信息采集时，如何保护用户的隐私，也成了图书馆实现精准识别的“拦路虎”。用户隐私问题是一直都存在但也一直悬而未决的，在图书馆的推荐服务领域更为突出与紧迫。用户数据分为个人信息和个人敏感信息两大类：个人信息包括姓名、出生日期、住址、通信方式等；个人敏感信息包括身份证件号码、个人生物识别信息、银行账号、通信记录和内容、行踪轨迹、交易信息等［18］。

为了开展数字阅读精准推荐服务，除了读者向图书馆提供的基本信息以外，图书馆还要分析与挖掘用户的信息行为与数据轨迹。如果图书馆无法妥善地存储与管理这些信息，那么相关隐私信息则可能被泄露或被不法分子窃取利用。而在具体实践中，图书馆要么由于薄弱的网络安全系统，导致用户信息泄露；要么无法把握利用读者信息的尺度，数据收集范围过于宽泛，造成读者产生被“监视”的恐惧。如，大多数图书馆在推荐电子阅读资源时，为了确认读者身份，读者一般点击在线阅读链接后，需要在线授权访问电子资源阅读界面，在这一操作的实施过程中，用户的个人信息或敏感信息都极易被非法获取。此外，关于图书馆获取用户数据过于宽泛的问题，也一直被读者从信息安全的角度提出质疑。

从全局来看，信息安全与隐私保护问题越来越受到关注，虽然图书馆作为非营利机构，其主观利用用户信息进行商业推介的可能性较小，但不排除在客观环境下泄露用户信息数据的可能。因此，图书馆应坚持以人为本，拿捏好读者隐私与读者需求的界限，在图书馆与读者之间建立起信任桥梁，做到不越界，不泄露，以此作为服务的前提，从而能够精准识别、精准细分用户，更好地为读者提供数字阅读精准推荐服务。

3.2 推荐资源共享存在障碍，影响精准匹配资源

近年来，伴随着数字阅读的受众外延不断扩大，图书馆也需加强自身数字化建设，不断充实馆藏数字资源。为了满足用户阅读需求，图书馆在进行数字阅读推荐服务时，必须保障电子资源实时更新。由于我国对知识产权的保护力度逐渐加强，尽管版权授权交易数量激增，但高昂的版权费使图书馆望而却步，进而影响了图书馆数字阅读推荐精准化发展。此外，数字资源很难与纸质书刊同步更新，具有滞后性，与电子信息时代读者的阅读需求脱节。这种情形之下，推荐资源的有限传播，触发了图书馆推荐资源的内容同质化，并不能与读者去中心化、多样化的需求相匹配。

同时，图书馆数字资源的版权问题也日益凸显，这主要表现在不合理使用数字资源方面，常见有未经作者授权将馆藏数字化并进行网络传播的行为等。如，2020年12月二审判决的国家图书馆侵权纠纷，北京三面向版权代理有限公司认为国家图书馆将三面向公司享有著作权的作品《家电观察与透视》数字化后为公众即全国各地的注册用户提供在线阅读服务，侵犯了三面向公司依法享有的复制权、信息网络传播权和获得报酬权［19］。在中国裁判文书网上还能检索到很多图书馆涉及版权纠纷、侵权纠纷的案件，其中涉及信息网络传播权尤为突出，这些侵权行为影响了图书馆的声誉，也表明当前图书馆数字资源的版权问题亟须解决。因而，图书馆完善数字资源的版权管理已成为图书馆更好地开展数字阅读推荐服务的核心要素。读者用户在享受图书馆提供的便捷数字阅读服务时也对其数字版权的处理与传播提出了更高的要求，尊重版权，合理利用数字资源，成为图书馆与用户的共同呼声。

数字资源版权保护的缺失，不仅限制了图书馆数字资源的质与量，也限定了图书馆数字资源的使用权限和范围，推荐资源无法与推荐对象的需求精准匹配，致使图书馆难以实现精准化的数字资源阅读推荐服务。

3.3 推荐渠道管理存在不足，制约精准传播信息

信息时代，推荐渠道作为图书馆与读者之间的沟通桥梁，其类型及融合应用的创新发展，不同程度地影响着图书馆与读者之间稳定关系的构建［20］。目前图书馆的推荐渠道，数量众多且有持续增多的趋势，不仅仅有传统推荐渠道如图书馆主页、短信、邮件等，还有许多新型的如微博、微信、应用程序以及其他数字终端等推荐渠道被广泛应用于数字阅读推荐活动。

随着图书馆服务的空间范围不断延伸，多元化推荐渠道虽然能够扩大图书馆传递资源与服务的覆盖范围，但却难以实现信息精准传播，从而限制了为读者提供数字阅读精准推荐服务。多数图书馆在利用多项新媒体技术推送数字阅读推荐活动信息时，没有定期定量的标准，无法统筹管理推荐渠道，显得比较杂乱随意，因而具体的传播效果也就参差不齐。如，国家图书馆近日基于移动终端开展了“网络书香·阅见美好”公益数字阅读活动，以微信小程序为服务渠道进行阅读推广和推介宣传［21］，与此同时，微博、网站与App客户端并行宣传，可以说在最大程度上延伸了信息传播覆盖面，扩大了受众的广度。但问题在于，利用多元化渠道却没能做到精准推送数字阅读活动相关信息，在某种情况上，读者可能收到了来自多个渠道的单方面、统一重复的服务信息，但却没有一项推送信息能够精准符合读者的需求，在最合适的时间以最理想的方式让读者“已阅”，从而使最终数字阅读推荐的效果大打折扣。图书馆在进行数字阅读推荐服务时，不能只关注社会化推荐渠道的丰富性，更要注重强化不同推荐渠道的协同服务，以及与用户的“有效对话”，不单单是多次重复信息以达到传播效果，还应注重用户体验，在各方推荐渠道高度融合中完成“信息—用户”的精准传播。

因此，推荐渠道的多元化是把双刃剑，图书馆在进行数字阅读推荐服务时，需要各式各样的推荐渠道达到推广效果，但应当运营好各方渠道，做到优势互补，从而达成精准传播。

4 区块链技术与图书馆数字阅读精准推荐的可契合性分析

区块链（Blockchain）是一种由多方共同维护，使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数据一致存储、难以窜改、防止抵赖的记账技术，也称为分布式账本技术［22］。在中国经济数字化转型的背景之下，区块链技术落地应用场景更加宽泛，尝试与不同业态融合，包括版权、文娱、农业、司法、医疗、公益慈善、文化教育等多个领域。在全民阅读的背景下，数字阅读推进全民阅读功不可没，因而将新一代区块链技术应用于图书馆数字阅读精准推荐服务中，可以帮助图书馆实现精准识别用户、精准匹配资源以及精准传播信息，构建个性化、高效化、精准化的数字阅读推荐服务。

4.1 加密算法与推荐对象

非对称加密算法的特点就是加密和解密使用的是两个不同的密钥：公开密钥和私有密钥，如果用公开密钥对数据进行加密，只有用对应的私有密钥才能解密，反之亦然［23］。图书馆能够利用非对称加密算法在不可信的环境之中以最低成本建立起图书馆与用户之间的信任。区块链上每个区块的数据都通过非对称加密算法加密，让所有用户对自己的数据持有绝对拥有权，这保障了数据安全且难以窜改，规避传统信息系统由于黑客攻击而导致隐私泄露的风险，使得图书馆在推荐对象数据采集阶段，可最大程度实现隐私保护。用户数据安全得到保证，使得进一步数据分析与精准识别推荐对象成为可能。

4.2 智能合约与推荐资源

智能合约是指一套以数字形式定义的承诺，承诺控制着数字资产并包含了合约参与者约定的权利和义务，自动运行，无须人工干预［24］。利用区块链智能合约，使图书馆与数字出版商之间的版权交易均可记录上链，并且图书馆数字资源被读者复制、粘贴等行为也会得到记录。基于此，数字资源的版权问题得到了极大的保护，任何非法使用数字资源的行为都能够被记录在区块链上，让侵权行为无处遁形，促进了推荐资源的安全共享，一旦数字资源的安全问题得到解决，那么推荐对象与推荐资源的精准匹配便可顺势而为。

4.3 去中性化和推荐渠道

去中性化是指区块链采用分布式核算和存储，不存在中心化的硬件或者管理机构，任意节点的权利和义务都是均等的，系统中数据由整个系统中具有维护功能的节点来共同维护［25］。图书馆利用区块链技术的去中性化，能够解决各个推荐渠道之间的信息不对称关系，提高各个渠道的分工协作效率，节省推荐渠道信息推送的成本，向推荐对象精准推送有关阅读资源与阅读活动的信息，从而实现推荐渠道的精准化传播。

5 区块链技术在图书馆数字阅读精准推荐中的应用设计

服务是评价图书馆价值的重要指标，运用区块链技术的数字阅读推荐服务，既能在保障用户隐私的同时最大限度采集用户信息，精准识别读者的阅读需求，又能避免图书馆陷入数字资源版权纠纷之中，同时统筹管理烦冗、独立的推荐渠道，准确发挥各个渠道的优势，实现精准推送信息，从而为图书馆提供精准化的数字阅读推荐服务提供技术支持。

5.1 区块链的加密算法推动推荐对象精准识别

区块链的加密算法促进推荐阅读推荐对象分级分类，从而可以精准对应读者需求。图书馆在开展数字阅读推荐服务的重要前提就是采集用户信息，从而确定读者的个性化阅读需求。运用区块链的非对称加密优势，可以助力突破图书馆运用传统第三方服务器存储用户数据时存在的用户隐私泄露以及用户数据共享等难题，在坚持保护用户隐私与信息安全的前提下，最大限度收集与分析用户数据信息。

基于区块链技术建立的用户数据隐私安全模型包含用户、图书馆、分布式节点三个主体。用户利用区块链系统安全存储自己的隐私数据，实现数据可信不可见，最大化用户对隐私数据的控制权。如，当图书馆访问用户数据时，区块链会生成记录，用户即可随时查询。图书馆利用区块链系统获取用户的隐私数据与信息行为，以期分析读者的数字阅读需求，且图书馆访问用户的数据，需要得到用户的授权，保证数据访问的公开透明性和可审计性。分布式节点用来维护区块链，加密存储用户隐私数据，并验证图书馆解密者身份，此外分布式存储方式能够很好防御第三方的恶意攻击。

基于区块链技术建立起的用户隐私安全模型，主要在以下两个方面发挥着重要作用。一方面，用户对个人信息数据持有绝对的拥有权。用户将个人信息上传至区块链上，区块链利用非对称加密算法对读者的个人信息进行保密性传输，并允许用户所持有公钥进行签名；在解密数据时，区块链也会对图书馆是否私钥持有者身份进行验证，用户数据得到匿名公钥加密保护，有效降低个人数据被非法获取、窜改的风险［26］。另一方面，结合分布式账本上各个节点之间的协同共享，不同图书馆的数字阅读推荐服务藩篱也将进一步打破。读者的行为感知数据及个人数据形成的独一无二的网上数字身份可以被不同的图书馆共享［27］，走到哪里都能参与图书馆的数字阅读精准推荐活动。可以说，区块链技术这一应用落地为图书馆领域的数字阅读推荐服务提供了很好的发展引导，既能有效降低用户数据保护管理成本，防止个人隐私泄露，又能提升用户对图书馆服务的信任度和满意度。

整体上区块链技术能够解决图书馆在为读者提供数字阅读推荐服务时的隐私安全问题，保障了用户信息安全的同时，也能最大限度地分析用户信息与数据行为，从而精准识别用户，契合读者需求提供数字读物。

5.2 区块链的智能合约助力推荐资源精准匹配

区块链智能合约完善推荐资源的权益保护机制保证了数字资源共享安全畅通，从而为推荐资源与推荐对象的精准匹配提供契机。图书馆提供的数字阅读推荐服务中主要涉及数字版权的确权、授权与维权问题。区块链技术的智能合约技术能够很好地履行图书馆与数字出版商或是著作权人的协议，在数字资源版权确权问题上能够既快捷又安全地解决。分布式账本技术保证了版权授权问题，将版权交易环节透明化也能最大程度保障创作者权益。区块链技术的不可窜改能够为信息传播权的具体维权提供实时的证据。在图书馆数字阅读推荐服务领域中，基于区块链技术的数字版权保护具体见图1所示。

图1 推荐资源版权保护

首先，区块链的智能合约使全网对数字版权的归属迅速达成共识成为可能，理论上可以实现及时确权。图书馆与资源供给方或版权拥有者可通过智能合约完成点对点的版权登记与版权交易，这个过程在条件符合时自动完成，无须第三方介入，形成了良好的闭环，最大限度解决了确权难的问题。如，图书馆需要某种数字资源，便可快速与资源供给方进行无缝对接，既能降低交易成本，又可以提升数字资源的流转效率。此外，基于智能合约能够将数字资源的版权全网确权、信息留痕可追溯，使版权注册或交易的链条清晰可查，一旦发生版权纠纷，司法部门只需要调取区块链数据库中相应信息即可。

其次，分布式账本技术在帮助图书馆与读者进行数字作品的授权时，设置数字阅读资源的使用范围以及使用方式。这改善了以前图书馆进行推荐服务时，与读者之间联络阻断、信息封闭的情况，而且读者的一切数字阅读行为如查阅、下载、反馈等都会在链上留下痕迹，既保证了数字资源被合理利用，也确保了图书馆进行数字阅读推荐服务后，最终统计数据的真实性与权威性。

最后，区块链技术使图书馆与数字出版商的版权交易以及图书馆与用户的版权授权等数据清晰可查，全链传播、全链可视。且该记录数据不可窜改，由多中心保存，每个节点用户都保存了全部交易记录，整个交易过程均可进行查询、验证和追溯，使图书馆在遇到版权纠纷时能提供有力的证据，便于相关部门调查取证［28］。这表明区块链技术对于版权纠纷有着存证优势，图书馆在进行数字资源推荐服务时能够积极使用区块链技术存证，维护自身信誉的同时也能尊重保护创作者的权益，从而为读者提供专业化的数字阅读推荐奠定基础。

5.3 区块链的去中心化支持推荐渠道精准传播

区块链的去中心化能推动数字阅读信息传播更加平衡可信，有利于实现精准传播信息。推荐渠道是图书馆开展数字阅读推荐服务时与读者用户沟通的桥梁。在大数据、云计算等互联网技术助力下，图书馆推荐渠道的传播针对性大幅提高，但推荐渠道的精准推送依然需要不断深究，而区块链技术则能助力推送信息的精准传播，有效扩大读者的信息接触面，并通过阅读推荐引导大众进行深阅读和精阅读，助力数字阅读由“娱乐阅读”转向“品质阅读”的蜕变。

基于区块链技术设计的数字阅读推荐渠道精准传播模式（见图2），区块链技术可为图书馆进行数字阅读推荐服务的投放内容构建一个分发公链，将对不同推荐渠道有着个人倾向的用户通过区块链连接起来，形成去中心化的传播链，从而实现精准传播。区块链去中心化承认了各个推荐渠道在推荐信息上没有孰轻孰重之分，每个传播节点都在积极向用户传递信息。同时，如果有一个节点受到了攻击，或者无法运行，其他节点也会继续履行义务。各推荐渠道用户的点赞、转发、购买等行为在链上可追溯，图书馆可以根据内容类型、用户偏好、应用场景确定数字资源推荐的目标长尾定位，精准选择渠道方案进行有效分发与传播，提高传播转化率，增强传播效能［29］。此外，区块链自身点对点的信息传递方式，基于区块链构建的信息传递网络，信息可以非常快速、非常可信、不可窜改地发送给在链上的每一个用户读者，阅读行为可以上链，实现精准送达。

图2 去中心化的推荐渠道精准传播模式

基于区块链技术的数字阅读推荐传播模式无论对图书馆还是对读者而言均可以实现传播精准性，图书馆可快速将数字阅读推荐服务的相关活动信息推送至感兴趣用户，而用户则可快速获取自己感兴趣的内容。