文獻數據庫用戶心智模型演進驅動因素建模分析

李娟

摘 要：文獻數據庫主要指計算機可讀的、有組織的相關文獻信息的集合。事實上，文獻數據庫不僅是傳統的文字類型，更是具備數據結構的信息集合。從多個角度對用戶心智模型的概念展開了分析，并對文獻數據庫演進驅動因素的建模進行了討論。

關鍵詞：文獻數據庫；心智模型；演進驅動因素；建模分析

中圖分類號：G358 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.07.077

用戶心智模型主要探索的是用戶與文獻數據庫的交互行為蘊藏的機理。從理論上看，心智模型是指基于一個試圖對某件事情作出合理解釋的個人發(fā)展可行的方法假設，并在有限的知識領域和信息處理的能力上產生的合理解釋。隨著信息技術的發(fā)展，文獻數據庫已經成為科研人員、高校學生尋求相關資料檢索、提供資料和發(fā)表論文等數字化的學習平臺。優(yōu)化文獻數據庫，使其更好地與用戶的需求相對應，推動其使用效率成為當前主要研究的問題。下文基于用戶心智模型的概念分析演進驅動因素建模，并提出如何優(yōu)化文獻數據庫，以更好地服務于用戶。

1 用戶心智模型的概念和應用

1.1 用戶心智模型的概念

心智模型是對思維的一種高級構建，表征了主觀知識。心智模型基于人的經驗和學習，是人大腦中對一些事物發(fā)展的過程所構成的像劇本一樣的解釋，較為抽象。具體而言，心智模型就是個體想要解釋和了解其經驗，所構造的知識結構，但該模型受限于個體關于其經驗的內隱理論。心智模型的概念在心理學領域提出后，被廣泛運用在計算機軟件設備評價、系統開發(fā)、電子產品的生產和網站建設等產品中，尤其是運用在文獻數據庫中，發(fā)揮了重要的作用。

1.2 心智模型在文獻數據庫中的應用

心智模型與人的內在化知識構建、決策制訂有著密切的關系。因此，心智模型逐漸被引入LIS學科，并用于探索用戶信息行為和優(yōu)化文獻數據庫的設計上。雖然心智模型起源于對心智規(guī)則的一種研究，但發(fā)展至今已經取得了很多研究成果。心智模型具有非常鮮明的內隱性，即心智模型是以一種含蓄的方式，活動在人們的行為之中。想要將心智模型轉化為線性，就要將心智模型理論用在考察信息行為和支持信息系統設計的難點中。

2 用戶心智模型演進驅動因素建模分析

2.1 文獻數據庫用戶心智模型的構成

從目前的情況看，雖然我國的文獻數據庫很多，但大都沒有統一、明確的定義，大多數的文獻數據庫是以服務信息用戶為對象，并通過網絡的方式向用戶提供檢索資料、提供刊物、專利和標準等信息服務的數據庫。這種文獻數據庫屬于信息系統的范疇，但相比于傳統的文獻數據庫，又具有交互性上的優(yōu)勢，服務方式與內容也逐漸變得多樣化和個性化。中國知網、萬方數據服務平臺等都是我國非常著名的綜合性文獻數據庫。文獻數據庫實際上屬于一種信息產品，與人類工效學研究對象有著密切的關系。用戶的信息檢索會受到用戶自身認知的影響，因此，對于文獻數據庫的設計優(yōu)化而言，應基于用戶的心智模型進行。

2.2 基于心智模型的文獻數據庫優(yōu)化

我國的文獻數據庫用戶心智模型建立是指必須在用戶自身的信念和結構知識基礎上，描述出我國文獻數據庫的目標和形式，解釋系統的功能、觀察系統的狀態(tài)并預測系統未來的狀態(tài)的一種心理機制。具體而言，基于用戶心智模型的文獻數據庫優(yōu)化，主要是用戶對數據庫的結構、功能和界面的理解，即用戶在使用數據庫后對檢索結果的評價的一種自我解釋。用戶心智模型是對文獻數據庫關鍵活動的一種描述、歸因和預測活動中體現的有關檢索時間的知識和信念，是選擇信息行為的基礎。然而，信息行為選擇將進一步檢驗和擴展用戶的心智模型。將用戶心智模型應用在優(yōu)化文獻數據庫的內涵界定范疇中，以突出用戶使用文獻數據庫系統的具體對象特點。為了更清晰地闡明文獻數據庫的用戶心智模型構建，需要進一步研究。

3 結束語

綜上所述，心智模型作為一種跨越認知、人際交互領域的核心概念，將其運用在優(yōu)化設計文獻數據庫中不僅有利于文獻數據庫的易用性設計，更有利于文獻數據庫依照用戶的需求和認知進行改善，從而更好地服務于用戶。因此，在研究中，不應僅停留在開發(fā)和設計的主觀階段，應使文獻數據庫達到藝術與科學統一的境界。

參考文獻

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〔編輯：張思楠〕

Abstract： This document mainly refers to computer-readable database， organized collection of related literature information. In fact， the literature is not only the traditional text database type， it is a collection of data structures with the information. From the point of view of the concept of multiple users mental model of the analysis carried out， and the literature database modeling the evolution of the drivers were discussed.

Key words： bibliographic databases； mental models； evolution drivers； modeling and analysis