面向智慧养老场景的数据资源分类体系框架构建研究

索智杨 祝小静

摘   要：智慧养老在我国“叫好不叫座”，服务成效差，其中智慧养老数据资源缺少科学分类体系和共享程度低是影响智慧养老服务成效的主要问题之一。文章主要论述了智慧养老服务场景中数据资源的来源、构成、特征与分类问题。研究发现，智慧养老是指一定时期内持续发生的一组不同场景的活动。智慧养老的每个场景，每类活动，都产生一组不同类型的数据。因而，文章在对智慧养老场景及其数据资源的来源、构成和特征分析的基础上，利用图书馆学的分面分類思想和场景的相关理论，研究发现多元场景多维度的智慧养老数据资源分类体系能够有利于智慧养老服务场景中数据资源的管理和利用。

关键词：智慧养老；智慧养老场景；智慧养老数据资源；分类体系；分面分类法

中图分类号：G254.1   文献标识码：Ａ   DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2023031

Abstract Application of intelligent elderly care service in China is still under the trials. Its service effect is poor. Among them， the lack of scientific classification system and public access to smart data resources are one of the main problems affecting the effectiveness of intelligent elderly care services. This paper mainly discusses the originality， composition， characteristics， and classification of data resources in intelligent elderly care service scenarios. This paper states that intelligent care for elderly is a set of activities that continue to occur in a certain period in different scenes. Each type of activity in independent scene of elderly care produces a set of different types of data. This study puts forward the idea of constructing a multi-scene and multi-dimensional intelligent elderly care data resource classification system， based upon use of the faceted classification idea of library science and relevant theories of data management to analyze the source， composition and characteristics of the intelligent elderly care scenario and its data resources， and summarizes the common characteristics of data resources in different scenarios of intelligent elderly care. The study found that the multi-scenario and multi-dimensional intelligent elderly care data resource classification system can facilitate the management and utilization of data resources in intelligent elderly care service scenarios.

Key words  intelligent elderly care; intelligent elderly care data resources; A classification system; scene of intelligent elderly care; faceted classification

“智慧养老”最早由英国生命信托基金提出，也被称为“全智能老年系统”［1］，即打破时间和空间的限制，为老年人提供高质量的养老服务。而随着技术的不断发展，这一概念的内涵也不断扩大。2012年，全国老龄办首先提出“智能化养老”理念，鼓励支持开展智慧养老的实践探索。2015年，国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确提出要“促进智慧健康养老产业发展”［2］。2016年，党的十八届五中全会做出了“推进健康中国建设”的重大决策，印发了建设健康中国的行动纲领——《“健康中国2030”规划纲要》。其中，第十章强调“加强重点人群健康服务”，“促进健康老龄化”。第二十四章“建设健康信息化服务体系”中强调“完善人口健康信息服务体系建设”和“推进健康医疗大数据应用”，建立和完善全国健康医疗数据资源目录体系，注重内容安全、数据安全和技术安全，加强健康医疗数据安全保障和患者隐私保护［3］。2017年，党的十九大报告将“健康中国战略”纳入国家发展的基本方略，要求“为人民群众提供全方位全周期健康服务”［4］。2020年中国65岁以上老龄人口达到1.91亿，占总人口比重为13.5%，社会老龄化程度进一步加深。预计2050年，60岁以上老年人口达4.3亿，老龄化水平达到30%［5］。经济学家任泽平团队发布的《中国人口形势报告2023》指出，我国老龄化趋势日趋严重［6］。为此，相关部门和专家呼吁“加强智慧养老服务体系建设”。

近些年，我国智慧养老服务投入巨大，然而，养老服务产业却一直“叫好不叫座”。究其原因，除了我国老年人的养老思想观念问题外，与我国当前智慧养老服务体系中数据资源共享现状密切相关。其中，包括智慧养老数据资源分类体系和标准体系的建设问题。陈大庆等针对智慧养老面临的诸多问题，如产品单一不智慧、数据挖掘与共享不足等问题，提出了发展多元智慧养老的思考［7］。因而，亟待在“健康中国战略”指引下，对我国智慧养老场景中各类业务主体的数据进行梳理和分析，建立智慧养老数据资源分类体系，规范智慧养老数据资源的存储、管理、共享与开发利用，实现我国智慧养老全产业链、多元主体之间数据互联互通，提高我国智慧养老服务体系的成效。研究拟针对我国智慧养数据资源管理与利用方面存在的问题，构建面向智慧养老场景，服务于多元主体应用的智慧养老数据资源分类体系框架，为智慧养老相关研究和应用提供参考。

1   智慧养老服务场景与数据资源分类相关研究

2017年2月，工业和信息化部、民政部、国家卫生计生委印发《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》，将智慧健康养老定义为面向居家老人、社区及养老机构的传感网系统与信息平台，并在此基础上提供实时、快捷、高效、低成本的，物联化、互联化、智能化的养老服务［8］。由此可知，智慧健康养老（以下简称“智慧养老”）是一个涉及大数据、人工智能、医疗卫生、社会保险等多部门、多产业、多学科的研究领域。我国学界对智慧养老服务领域的相关问题开展了多视角的探讨。

1.1    智慧养老服务体系及其场景的相关研究

自从国家老龄委提出智能化养老理念之后，智慧养老相关问题研究已经成为我国学界的研究热点。相关学科领域的学者提出了针对不同区域、不同年龄群体、不同场景的智慧养老服务体系建设理念与服务技术等。如梁昌勇等提出了基于养老智联网的全域养老平台，个性化场景服务模式和利益相关者服务模式等四种全域养老模式［9］；左美云提出基于场景的多层次养老服务推荐模型［10］；彭聪认为应树立“人文型智慧养老”的理念，充分发挥政府在养老智能技术发展与推广中的作用等［11］；任国征和徐晓娜认为智慧养老服务体系是在传统养老模式的基础上，借助新一代信息技术，以智慧养老平台为基础，以产品和服务为核心，以服务对象为主体构建的养老服务体系［12］；高萍和孙玲娟提出了“构建新型智慧养老服务体系”［13］，未兰兰提出了农村老年人居家养老场景的“农村智慧养老服务体系”［14］；刘自春等针对老年人居家养老场景存在的问题，提出了“居家养老的‘场景化智慧策略”［15］；李文培开展了“基于城市大脑的智慧养老场景设计”［16］；针对城市老年人群体养老场景中的问题，提出了规划设计方案。鲁家亮和彭玉元开展了“智慧养老服务的场景化交互设计研究”［17］等。

本文通过对智慧养老概念、服务体系和养老服务场景等相关文献分析后认为，智慧养老的目的是提升老年人的健康水平和生活质量，手段是利用信息技术设备，方法是构建智慧养老服务（产业）体系。具体就是利用大数据和人工智能相关技术，帮助老年人尽可能实现不同场景（如居家、社区、养老院/所等）独立活动能力，使其生活更幸福、更有尊严。本文认为，智慧养老本质上是指在一定时期内特定主体利用信息技术设备持续不断地为老年人开展某些活动的过程。从活动论看，智慧养老服务是一组相关联的具体事务，由一系列不同场景的相关活动或事件组成。简单地说，智慧养老就是在一定的场景下为老年人提供的一组相互关联和具有针对性的服务活动。总体上，针对智慧养老服务问题，多数学者从智慧养老所需的信息技术、服务场景和服务体系建设等方面开展了一些相关探讨。但是，对智慧养老场景的构成要素，产生数据资源类型以及对这些数据如何类分等缺少系统的研究。已有的相关研究，宏观上未能从全产业链或智慧养老全域的视角构建服务体系；微观上对智慧养老的服务场景研究不够深入具体。

1.2    数据资源分类体系研究现状

分类是人类认识世界的基础，通过分类过程建立对象实体的身份［18］。《中国图书馆分类法》从1971年开始编制，到目前已经有半个世纪了。它是我国最具代表性的，图书馆使用最广泛的一部大型综合性分类法［19］。国外关于信息分类体系的研究比我国更早，也更系统。早在20世纪30年代，印度图书馆学家阮刚纳赞就提出了一种重要的信息组织方法——分面分类法。20世纪80年代，随着万维网的发展，网络信息资源和数字资源的分类，以及体系建设的研究日益增多，逐步代替传统的文献信息分类的研究成为新的研究热点。为满足人们对数字资源多维度的认知，针对数字环境和用户需求，相关专家学者对传统的分面分类法进行研究和拓展。范炜提出了系统化的分面分类设计方法，具体分为明确对象、主题分析與描述、分面划分、分面次序、焦点划分及排序、分面标识、分面类表、修订与维护等八个步骤［20］。孙金娟和郑建明利用分面分类理论，构建了公共文化服务大数据分类体系框架［21］。不过，有关数据资源分类体系建设的研究，还是近些年大数据快速发展之后才逐步成为热点。赵瑞雪等构建了面向不同应用场景的敏捷型知识服务系统模型［22］；雷小平和张鹏鹏提出了煤矿安全生产数据分类体系与大数据分析框架［23］；左美云等将智慧养老服务平台中的数据分为老年人数据、服务单位数据、服务人员数据、设备数据、日常照料服务数据、健康管理服务数据、安全守护服务数据、医疗护理服务数据和精神慰籍服务数据等九大类［24］。

概括地说，目前关于智慧养老数据资源分类及其体系研究的文献还很少。少量文献主要在以下三个方面进行了一些探究：（1）智慧养老数据来源和类型分析，如老年人口统计数据、健康医疗数据、社会服务数据、生活环境数据等；（2）智慧养老数据质量和安全的评估与保证，如数据的完整性、准确性、时效性、可信度和隐私保护等；（3）智慧养老数据挖掘和应用方法与模式，如基于大数据分析的智慧养老服务需求预测、个性化推荐等。因而，目前我国还缺少智慧养老数据资源分类体系相关标准规范，相关产业和服务中尚存在诸多亟待研究和解决的问题：一是智慧养老服务场景数据资源挖掘和利用不够，导致无法准确发现老人需求，实现个性化的精准服务；二是智慧养老数据采集、加工、利用和管理尚无标准与规范［23］；三是智慧养老不同主体各自拥有数据资源分类或组织方式、术语体系或数据字典，缺乏统一科学的数据资源分类体系，阻碍了智慧养老数据在各服务主体之间的共享［24］。因而，针对智慧养老数据资源管理与利用中存在的问题，本文拟利用图书馆学的信息分类思想和场景活动理论，构建一个面向智慧养老场景的数据资源分类体系框架。

2   智慧养老场景的数据来源、构成与特征分析

从智慧养老的概念和研究问题看，它属于多学科研究领域。从社会和经济角度看，是一个多产业领域，涉及到政府政策、医疗卫生、社会保障、智能设备生产、家政服务等多个不同主体的服务，不同服务主体在服务过程中都产生和记录不同类型的数据。因而，智慧养老数据资源来源广，类型多，构成复杂。智慧养老数据资源，不仅有各类载体的养老文献信息资源，还有各类养老智能穿戴设备产生的动态及时数据，以及医疗档案数据等。

2.1    智慧养老数据的来源

智慧养老数据是指各类服务主体利用信息技术和设备为老年人提供服务过程中产生的数据。智慧养老数据资源就是依据某种规则将各类智慧养老数据组织在一起形成的集合。具体地说，智慧养老数据既是不同智慧养老服务场景中各类信息技术设备和应用软件等记录或产生的各类数值型数据；又是老年人在参与具体养老活动中产生的各类描述性的数据，如电子病历和体检报告等。这类数据还可以分为以下三类：一是老年人参与养老活动的客观记录数据（客观数据），如某年某日某人参加了某养老活动；二是老年人参加养老活动内容的记录数据，如医护人员对老年人康复活动的记录等；三是老年人对养老活动的主观感受数据（主观数据），也就是老年人对参加养老活动的评价数据。概括地说，智慧养老数据主要来自以下几方面：

（1）来自于政府部门政策信息和档案信息。如《“健康中国2030”规划纲要》等智慧养老相关政策、规划等政策文本，参与养老服务的老年人个人档案信息——身份信息、医保信息等；（2）来自于提供智慧养老服务的相关企业组织的智能设备、服务平台等产生的数据。也就是养老服务过程中相关设备、传感器、软件和平台等产生或收集的各类数据，如日常生活中老年携带的智能装备对其心跳、血压、血糖等的记录数据，老年人就医过程中产生的电子病历等；（3）来自于参与智慧养老活动的老年人的个人感受信息，以及社会上其他人的评价信息等；（4）来自于智慧养老相关研究与教学单位的文献信息等。如老年人健康养老知识等图书、论文、专利、标准等文献信息资源。

2.2    智慧養老数据资源的构成

在我国一些智慧养老产业报告和文件中，通常将智慧养老数据划分为：政务数据、健康数据（如体检数据或健康档案）、生活数据（如养生数据等）、医疗数据（如电子病历，康复数据等）、养老保险数据等。传统的文献信息分类目的主要是为文献信息的存储、管理和检索，而智慧养老数据更加突出利用。智慧养老数据的使用者包括机构、人和各类设备、应用软件和平台等不同主体，特别是为老年人提供智慧养老服务的机器设备和平台。因而，需要从更多角度对智慧养老数据的构成进行分析。

（1）从参与智慧养老服务的主体看，包括机构主体、个人主体、智能设备和软件平台等。机构主体包括：政府部门（如老龄委）、医疗机构（如医院）、康复机构、保险机构（如保险公司）、养老机构（如养老院）、家政服务机构等。个人主体包括：老人、医生、护士、从事养老服务的各类人员。

然而，老年人是最重要的养老主体，也是各类养老服务机构或平台服务的对象或客体。智慧养老数据，本质上就是对老年人养老活动的记录。因而，也可以进一步从智慧养老服务对象或养老主体出发，将智慧养老数据分为，参与养老服务老人的客观数据（如身份数据或档案信息等）、老年人日常生活数据（如日常饮食数据）、老年人的行为轨迹数据（如健身数据等）、老年人身体活动指标（如心跳、血压、血糖等）、老年人养老主观感受数据等。

（2）从智慧养老场景看，智慧养老数据就是从事养老活动的主体在生活、就医、康复训练等不同场景种产生的数据。

（3）从智慧养老数据使用主体看，有三类主体，人、机构和各类智能设备和应用软件。而且，智能设备和应用软件是智慧养老场景中数据的主要使用主体。

（4）按照智慧养老数据呈现方式分。可分为数值、文本、图像、音频和视频数据，以及多模态数据等。

2.3    智慧养老数据的特征

由前文分析可知，智慧养老数据的来源广，类型多，构成复杂，不同类型具有不同的特征。整体上，智慧养老数据可以分为静态养老数据和动态养老数据两大类。

（1）静态养老数据。如老年人的身份数据、档案数据、各类政策文本类文献信息资源等。静态养老数据与普通文献信息资源一样具有相对稳定性。这类数据一旦形成，其内容在一定时期内保持不变。这类养老数据资源，按照数据结构化程度还可以分为，结构化养老数据、半结构化养老数据和非结构化养老数据等。

（2）动态养老数据。如各类智慧养老设备和应用软件实时采集和记录的数据。这类数据数量大，变化快。概括地说，智慧养老动态类数剧主要有动态性、连续性、长期性和结构多样性四个主要特征：①动态性。动态性是动态数据的根本特征。智慧养老数据资源中各类智慧养老设备随时随地记录的数据。如智能手表等智能穿戴设备对老年人身心健康状况的监控数据——脉搏次数、血压值、血糖值、体重数值等；②连续性。数据的连续性是指数据在时间维上是连续的。如智能手环等持续地不间断地记录老年人的心跳、血压等数据；③长期性。长期性也是智慧养老数据的一个重要特征。对于智慧养老的个性化服务，需要依据对老年人身心、生活与活动数据的长期跟踪与分析。长期性不等于连续性，如我们需要长期检测老年人血糖数据，可以每天饭前饭后测一次，不需要24小时不间断地检测；④结构多样性。智慧养老数据的多样性，一方面是由于智慧养老不同厂家或平台不同的设备或应用软件都会产生不同的数据格式；另一方面不同的业务场景、不同的服务活动也会产生不同内容、不同结构的数据。

3   面向智慧养老场景的数据资源分类思想与方法

数据资源分类是数据资源管理与利用的前提，是实现智慧养老服务产业数据标准化、服务规范化的重要基础，是智慧养老服务实现个性化的关键问题之一。数据资源分类是否合理，直接影响管理和使用的便捷性，以及不同主体对数据资源的共享程度和用户服务的满意度。如前所述，研究认为，智慧养老是一定时期内持续发生的一组事务，它由一系列不同主体参与养老服务的场景组成，每个场景都包含一组相互关联的活动。而且每个场景的每种活动都会产生不同类型和结构的数据。概括地说，智慧养老数据资源来源多，构成复杂，使用主体多，需求多样。那么，依据什么思想和方法对智慧养老数据资源进行分类，对于智慧养老数据资源的管理和利用尤为重要。

3.1    面向智慧养老场景的数据资源分类思想

3.1.1   智慧养老数据资源分类体系的内涵

智慧养老数据资源分类体系这一概念由智慧养老数据资源、分类和体系三个概念组配而成。智慧养老数据资源是指养老服务活动中不同主体在利用信息技术为老年人开展服务的过程中，采集和记录的各种数据的集合。分类是指人们把事物、事件，以及有关世界的事实，按照一定的原则和依据划分成类和种，使之各有归属，并确立它们之间关系的过程。数据分类就是把具有某种属性或特征的数据归并在一起，通过其类和属性来进行有效的区分。体系泛指一定范围内或同类的事物按照一定的秩序和内部联系组合而成的整体，是不同系统的系统，是由不同系统按照一定的秩序和规则组成的系统。基于对智慧养老数据资源、分类和体系三个重要概念的认识，因此，智慧养老数据资源分类体系就是依据一定的原则或标准，将智慧养老服务过程中采集和记录的数据进行科学分类，并按照一定的规则和内部联系组合成整体。

3.1.2   面向智慧养老场景的数据描述框架

智慧养老服务包括一系列的养老活动场景。面向智慧养老场景就是适应智慧养老场景，就是适应于智慧养老场景活动和事件数据记录与描述框架的需要。由于智慧养老服务的主体中包含各类智能设备和平台，因而场景对于智慧养老服务具有十分重要的意义。从老年人的养老过程看，每个场景既是独立的，又是相互联系的。因而，智慧养老是由一系列的相互联系的不同场景的事件构成的系统。每个场景都会与一个相对独立事件相关联。

“场景”一词本来是影视用语，指在特定时间空间内发生的行动，或者因人物关系构成的具体画面，是通过人物行动来表现剧情的一个个特定过程。从电影角度讲，正是不同的场景组成了完整的故事［25］。因而，场景是记录和描述特定时空内发生事件的框架。场景是关于“何人、何时、何地、何事”的描述框架。场景由活动主体、事件（指活动的内容）、时间和空间四要素构成。所以，智慧养老场景记录和描述特定的时空内老年人养老服务事件的数据描述框架。它包含智慧养老活动参与主体、智慧养老服务活动、以及智慧养老服务活动的时间和地点四个要素。如张大爷今天（2023年3月26日）在北医三院作体检。李阿姨的智能手环2023年2月10日8点记录她餐后血糖7.8等。这些数据都可以用智慧养老场景数据框架进行记录、存储和管理（见表1）。

3.1.3   面向智慧养老场景的数据资源分类思想的提出

分类就是依据事物的特征或属性将其归并为特定的类。那么，分类的基础条件是被分类的对象具有某种共同的特征或属性。由上文对智慧养老数据资源分析可知，智慧养老的数据资源来自不同的养老活动场景。所以，场景是智慧养老服务体系中一个重要的概念，是智慧养老数据资源分类的一个重要维度。通过场景不仅可以有效地区分活动主体，而且可以清晰地揭示活动主题，如这个场景是谁开展的什么活动，也可以区分谁需要这个场景记录的数据等。显而易见，通过场景可以有效地区分活动主题、区别数据记录的内容。如依据老年人所处的地域可以分为：居家养老场景、社区养老场景和养老院所等专业养老场景。依据老年养老服务活动可以分为：生活场景、就医场景、康复场景、健康锻炼场景等。

概括地说，智慧养老服务的每个场景，都可以依据场景框架，将有关活动或事件抽象为特定的数据模型（事件本体），记录参与事件的相关主体（如老年人、医生、智慧养老设备等）及其关系。因而，场景是识别智慧养老服务的一个重要维度，是类分智慧养老数据资源的一种重要特征，可以依据场景对智慧养老数据资源进行分类，然后，再对每个场景中的数据资源进行类分。

3.2    面向智慧养老场景的数据资源分类方法

3.2.1   智慧养老数据资源分类方法的选择

分类是人们认识事物的基本方法。通过分类实现对事物的区分或建立它们之间的联系。传统的文献信息分类体系通常是线性一维分类体系结构。分面分类体系实现了二维的体系结构。当前智慧养老领域的数据资源还没有科学的分类方法，其数据来源广，类型多，结构复杂，使用主体多，需求差异大，简单采用一维或二维分类体系结构，不仅难以实现对其进行科学地分类与管理，而且也难以满足不同服务主体间的数据共享与利用。由于图书馆学的分面分类法内含多维视角与多元表达，与大数据时代的多源数据融合理念高度一致。因而，本文选择分面分类法作为构建面向智慧养老场景的数据资源分类体系的理论基础。

3.2.2   智慧养老数据资源的基本范畴与主题域分析

依据范炜提出的分面分類设计方法［20］，首先是对智慧养老数据资源的基本范畴和主题域的分析。这可以从智慧养老的概念入手。中国人民大学智慧养老研究所所长左美云教授认为，智慧养老是指利用信息技术等现代科技技术（如互联网、社交网、物联网、移动计算等），围绕老人的生活起居、安全保障、医疗卫生、保健康复、娱乐休闲、学习分享等各方面支持老年人的生活服务和管理，对涉老信息自动监测、预警甚至主动处置，实现技术与老年人的友好、自主式、个性化智能交互［1］。由此定义可知，智慧养老涉及从事养老活动的老年人和为老年人提供养老服务的主体，因而，智慧养老数据资源的基本范畴包括老年人数据和养老服务数据。也就是说，智慧养老数据一方面是关于老年人养老活动的数据；另一方面是为老年人提供养老服务活动的数据。因而，智慧养老数据资源包含“老年人数据和智慧养老服务数据”两个基本范畴。每个基本范畴下又包含若干个主题域（见表2）。

（1）老年人数据主题域分析。老年人是养老活动的主体，老年人数据也是智慧养老数据资源的基本数据，从老年人养老数据的内容看，涉及以下主题：老年人身份数据、基础数据和主观感受数据。其中，老年人的身份数据和基础数据，如身份证信息、保险信息、健康档案信息等是电子政府平台记录的客观数据。主观感受数据是老年人参与智慧养老活动服务的自我体验与评价数据。

（2）智慧养老服务数据主题域分析。养老服务数据是从事养老服务的有关组织和机构的基本数据、管理数据、监测和运营数据，以及养老类文献信息资源等。对老年人的监测数据是有关智能服务设备等记录的老年人身心活动数据，运营数据是智慧养老服务机构依据对老年人的监测数据开展的各类活动数据。这两个主题的数据多是动态的连续数据，也是智慧养老数据资源中数据最多的数据。

通过以上分析发现，图书馆学的分面分类法包含多维视角和多元表达的理念，适合于对来源广、类型多的智慧养老数据资源的分类需求。同时，场景是智慧养老数据资源的一个重要特征，可以有效地区分不同类型的养老数据资源，可以作为智慧养老数据资源分类的依据。

4   多元场景多维度智慧养老数据分类体系框架

20世纪30年代印度图书馆学家阮冈纳赞针对文献新事物新主题的出现与原有分类法表达不相适应这一矛盾，提出满足知识领域发展变化、无限容纳的系统化动态分类理论——分面分类法。图书馆领域经过多年的研究与实践，逐渐形成了分面分析技术。我国学者范炜以用户为中心的设计理念，提炼出一套分面分类设计方法。具体分七个维度的主题分析框架：本质、参与者、活动、主题、关联、载体、情境［20］。对照智慧养老数据资源基本范畴和主题域，结合智慧养老数据描述框架可知，从“参与者、活动、主题和情景”四个维度对智慧养老数据资源进行分类较为合理。由于在智慧养老活动场景中，参与者既包括老年人，又包括为老年人提供养老服务的人。因而，实际上可以从“老年人、智慧养老服务主体、智慧养老服务活动、智慧养老服务活动主题和智慧养老场景”五个维度对智慧养老场景数据资源进行类分。在阮冈纳赞的分面分类法中，面就是认知事物的维度。分面就是按照某一特征或属性确定的一组类目，每个分面是一个相对独立的分支。分面分类法最主要的内容有两个：一是面的划分与确定；二是每一个分面内焦点的划分。

4.1    智慧养老数据资源分类体系中面的划分

4.1.1   数据资源的面

面作为分面分类法的核心概念，相似的术语还有范畴、属性、类、组、维度等。在分面分类体系中，面能够让用户从一个可以预见的角度去分析一个“实体”。从本质上看，面是待分事物的某个属性或特征。这个属性或特征一般是经过明确定义的，而且是互相排斥。面也是被类分对象或概念赖以描述的基本范畴。这些范畴的一个非常重要属性就是互不相关。其實，面也是看待事物的一个维度。在智慧养老数据资源分类体系中，面就是我们从哪些维度去看待，去认识智慧养老数据。在智慧养老数据资源体系中，面既是一个养老数据资源的一个重要特征，也是人们认识它的一个重要维度。

4.1.2   智慧养老数据资源面的划分

如前文所述，任何智慧养老数据，都可以按照这样的“框架或模式”去理解、认识和描述：该数据是“何场景、何主体、何时何地、利用何设备产生的何种类型的数据”。这其中包含：智慧养老服务活动场景；智慧养老主体（老年人）；智慧养老服务主体；智慧养老活动主题；智慧养老服务技术设备、软件和平台；智慧养老服务的时间和地点；智慧养老数据的类型等七个维度。由于场景本身包含了活动（或事件）、活动参与者（养老主体和服务主体）、时间和空间四个要素，可以将智慧养老数据资源的分类维度精简为“智慧养老场景、老年人、智慧养老数据主题、智慧养老数据来源与服务主体、数据类型”五个维度。进一步简化为“智慧养老场景、老年人、服务主体、数据内容、数据类型”五个维度或分面。

4.1.3   智慧养老数据资源分面的排序

场景是识别智慧养老服务的一个重要维度，是类分智慧养老数据资源的一种重要特征。场景作为一个维度能够对智慧养老产业链上不同“产业领域、不同服务机构、不同服务内容”进行有效的类分。总体上，可以首先依据场景对智慧养老数据资源进行分类，然后再对每个场景中的数据资源进行不同维度地类分。也就是将场景看作智慧养老数据资源的一个独特的分面，或第一个分面。在场景分面中，再对数据资源进一步地类分，构成“场景分面的子分面或亚分面”。

另外，由于所有的智慧养老数据资源都是关于老年人（养老主体）养老活动的内容描述，所以，老年人是场景分面中的第一个子分面。客观上，智慧养老数据主要服务于智慧养老服务产业，服务于“数据使用主体”，因而，智慧养老各类服务主体，包括智能设备、应用软件和平台等是第二个子分面。智慧养老服务主体主要是各类智能设备和应用软件，它们关注数据类型与内容，这是第三、四分面。不过，由于智慧养老每个场景有所不同，因而场景内子分面的数量和顺序也不是固定不变的。或者说，智慧养老服务不同场景，其数据资源可以具有不同的分面与顺序。

概括地说，本文将智慧养老服务场景作为一个特殊的分面，简称主分面。场景分面包括时间维度（横向）和主题维度（纵向），分别对应于场景内发生事件（即智慧养老活动）的发生时间和养老活动的内容主题。然后，再将场景中的数据资源（对场景中发生事件或养老活动的记录数据）按照“老年人、服务主体、数据内容、数据类型”四个分面进行分类。这些分面称为场景分面的子分面或亚分面。因而，本文所构建的面向智慧养老场景的数据资源分类体系，从整体上看，是一个多元场景多维度的立体结构，具有多个分面或维度（见图1）。

4.2    智慧养老数据资源分类体系中分面焦点的划分

4.2.1   焦点与排序原则

智慧养老数据资源分类体系中分面确定之后，每个面内数据资源如何组织，是分面分类法需要考虑的另一个问题。焦点也称为分面取值，是组成分面的基本元素。分面内的焦点主要以线性列举的形式呈现。智慧养老的 “场景、老年人、服务主体、数据内容、数据类型”分面中包含着不同类型和不同数量的焦点。

阮冈纳赞在冒号分类法中制定了焦点排序有关原则：有效序列原则［26］。英国分类研究小组也提出焦点排列的几个原则。但实质上与阮冈纳赞的原则基本相同。范炜以阮冈纳赞的有效序列原则为基础，整理出了面内焦点排序的七个原则：时间原则、空间原则、数量原则、复杂性原则、惯用序列原则、实体保障原则和字顺原则。客观地说，范炜总结并提出了面内焦点划分的总体原则。但对于具体的分面分类体系的设计，不仅需要考虑被类分的资源，而且需要考虑每个分面的性质。也就是说，每个分面内焦点的排序采用何原则，要从多个方面考虑分类体系的实际使用。对于智慧养老数据资源体系来说，由于数据来源广，类型多，结构复杂，每个分面内焦点的数量和排序，都不能简单地采用统一原则。

4.2.2   分面中焦点分析

（1）场景分面焦点的分析。智慧养老场景可以依据不同的原则，进行不同的焦点划分。若依据空间原则，可以将老年人智慧养老所处的地域空间划分为：居家养老场景、社区养老场景和养老院所等专业养老场景等焦点。若依据惯用序列原则，智慧养老服务场景可以分为：生活场景、就医场景、康复场景、健康锻炼场景等焦点。

（2）老年人分面焦点分析。我国已经进入老龄化社会，老龄人口众多。可以依据不同服务场景需要进行焦点设置和排序。若按照参与养老的老年人年龄分，可以划分为“60-70岁、70-80岁、80岁以上”三个焦点。再如，按照老年人身体健康状况，可以划分为“健康老年人、亚健康老年人、非健康老年人”等焦点。

（3）服务主体分面焦点分析。智慧养老服务主体包括开展智慧养老服务的组织机构团体主体，也包括个人主体，还包括一些智能设备和机器人等。这些都可以作为服务主体分面的焦点。

（4）数据内容分面焦点分析。数据内容分面焦点的分析可以参照对数据资源描述元数据的元素。由于智慧养老活动类型多，对其记录的数据资源类型也多，因而可以参照相应的元数据元素，确定焦点数量与类型。如数据名称、产生时间、内容描述和数据使用说明等。

（5）数据类型分面焦点分析。考虑到智慧养老服务智能设备或应用软件主体对数据的使用类型，依据实体保障原则，可以划分为“元数据、主数据、参考数据”等焦点；若考虑资源的表现形式，可以划分为：文本数据、图像数据、视频数据、多模态数据等焦点；若考虑数据结构，可以划分为：结构数据、半结构数据和非结构数据等焦点。

综上所述，面向智慧养老场景的数据资源分类体系框架包括场景主分面、老年人、服务主体、数据内容和数据类型等四个子分面。每个子分面，包含若干个焦点（其框架见表2）。

总之，对于任何数据资源分类体系的构建，对于分面和焦点的划分和排序，都需要“以用户为中心”，都需要考虑用户的实际使用需求。智慧养老一方面涉及多产业多领域，数据资源来源广、构成复杂；另一方面智慧养老数据资源使用主体多，需求多样，所以面向智慧养老场景的数据资源分类体系的构建，就要充分考虑智慧养老服务场景、数据资源的特征与服务主体的实际需要。所以，本文构建的多元场景多维度的分面分类体系是一个开放的，适应智慧养老场景数据资源分类的概念框架。在实际的应用中，可以依据实际的需要，增加或减少分面，以及分面中焦点的数量或顺序。

5   结语

党的十八大、十九大作出了“推进健康中国建设”的重大决策，印发了建设健康中国的行动纲领——《“健康中国2030”规划纲要》。我国智慧养老产业获得了较快地发展，智慧养老相关问题也成为学界的研究热点。从产业看，智慧养老服务业是一个横跨多个产业的综合性服务行业；从研究问题看，是一个多学科研究领域，涉及老年学、医疗卫生、人工智能、社会学等多个学科。目前我国智慧养老服务领域还存在诸多亟待解决的问题，其中智慧养老数据资源分类体系的建设，就是保障我国智慧养老行业数据资源规范化管理和共享的基本问题。本文对我国智慧养老数据资源的来源、构成和特征进行了较为系统深入地分析，利用图书馆学分面分类法思想和场景的相关理论，对智慧养老数据资源分类体系中的分面与焦点进行了较为系统深入地分析，构建了包含多元场景多维度的智慧养老数据资源分类体系框架。但本文没有对构建的多元场景多维度的智慧养老数据资源分类体系框架进行实际的应用分析。后续将对提出的智慧养老数据资源分类体系框架进行实证研究。

*本文系国家社会科学基金重大项目“面向健康中国战略的智慧养老数据资源体系建设研究”（项目编号：22&ZD328）研究成果之一。

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作者简介：索智杨，男，英国爱丁堡大学硕士研究生，研究方向：环境与健康；祝小静，女，中国人民大学图书馆副研究馆员，信息资源管理学院博士研究生，研究方向：知识组织。