基于用戶畫像的經(jīng)典閱讀推廣模式構建
——以高校圖書館為例

盛琳涵

(遼寧中醫(yī)藥大學圖書館，遼寧 沈陽 110847)

“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，隨著新媒體新技術的發(fā)展與應用，大學生的閱讀需求和方式也隨之向多元化、個性化轉變。高校圖書館傳統(tǒng)粗放的閱讀推廣模式難以匹配當前讀者的精準化需求，如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出讀者真正需要的閱讀資源是高校圖書館面臨的新任務。

1 用戶畫像概述

“用戶畫像”(User Persona)最早由交互之父Alan Cooper提出，是真實用戶的虛擬代表，是建立在一系列真實數(shù)據(jù)上的目標用戶模型，通過問卷調研、電話訪談等方法獲得用戶定性特征，盡可能勾勒出用戶信息全貌[1]。用戶畫像最初主要應用于旅游、金融、健康、電子商務等領域，如：亞馬遜、京東、淘寶等電商平臺對用戶屬性、購買行為等進行數(shù)據(jù)挖掘，提取興趣標簽，實現(xiàn)精準營銷。近年來，用戶畫像逐漸在圖情領域受到關注，成為學術界的研究熱點。

2 我國圖情領域用戶畫像研究現(xiàn)狀

我國圖情界基于用戶畫像的閱讀推廣研究主要集中在以下幾個方面：一是構建智慧型閱讀推薦系統(tǒng)及應用，如：王順箐認為圖書館閱讀推廣要以讀者需求為核心，運用用戶畫像、觀點分析等方法構建智慧型推薦系統(tǒng)，提高閱讀推廣效果[2]；李曉旭通過用戶畫像建立智能閱讀推薦系統(tǒng)，并探討其應用[3]；趙巖嘗試在大數(shù)據(jù)環(huán)境下構建用戶畫像閱讀推薦系統(tǒng)及推薦流程[4]。二是構建個體讀者與群體讀者閱讀推廣模式，如：劉漫依據(jù)用戶畫像模型運用聚類與關聯(lián)算法構建閱讀推廣服務模式，挖掘讀者需求與動機，改進服務方向，從個體和群體兩個方向促進閱讀推廣的發(fā)展[5]；肖海清、朱會華梳理了用戶畫像在圖情領域的應用現(xiàn)狀，構建了參與式用戶畫像模型，闡述了個體讀者與群體讀者不同的閱讀推廣模式[6]。三是閱讀療法及閱讀報告，如：韓梅花等提出用機器學習的方法網(wǎng)上提煉用戶行為和情緒，構建抑郁情感詞典，計算指數(shù)，得到用戶畫像，精準推送閱讀治療資源[7]；都藍提出要對各類閱讀數(shù)據(jù)進行深度挖掘，利用標簽集合構建用戶畫像，以便了解用戶閱讀傾向，從而開展精準閱讀推廣工作[8]。綜上，高校圖書館將用戶畫像引入經(jīng)典閱讀推廣領域可刻畫讀者行為和興趣偏好，有助于實現(xiàn)精準閱讀推廣。

3 用戶畫像模型與經(jīng)典閱讀資源畫像模型融合構建

3.1 數(shù)據(jù)來源

用戶畫像數(shù)據(jù)來源包括靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)主要是相對穩(wěn)定、不易變化的信息，如用戶的基本信息，包括姓名、年齡、性別、專業(yè)、學號等；動態(tài)數(shù)據(jù)是隨用戶行為改變而變化的信息，包括訪談、問卷調查(閱讀推廣活動各階段的訪談及問卷調查反饋結果)、圖書館業(yè)務管理系統(tǒng)(門戶網(wǎng)站、門禁系統(tǒng)、自助借還系統(tǒng))、移動訪問平臺(移動圖書館、電子圖書借閱系統(tǒng))及微博、微信、App等。經(jīng)典閱讀資源畫像數(shù)據(jù)來源包括基本信息(作者、出版社、出版時間)、資源類型(音頻、視頻)、資源熱度(借閱、檢索、瀏覽頻率)等。

3.2 模型構建

3.2.1 數(shù)據(jù)化。①數(shù)據(jù)收集。用戶畫像數(shù)據(jù)主要包括讀者的閱讀行為、閱讀偏好、社交特征等；經(jīng)典閱讀資源畫像數(shù)據(jù)主要包括圖書作者、出版社、類別、內(nèi)容、借閱、轉發(fā)、下載、評論等，高校圖書館在收集數(shù)據(jù)的同時要注意保護讀者隱私。②數(shù)據(jù)預處理。由于數(shù)據(jù)來源及格式不同，高校圖書館需對獲取的原始數(shù)據(jù)進行預處理，然后再運用分類、聚類、關聯(lián)、提取等方法進行深度挖掘，將所有的數(shù)據(jù)轉換成統(tǒng)一的格式。③數(shù)據(jù)存儲。高校圖書館將處理后的數(shù)據(jù)運用“數(shù)據(jù)—用戶標簽映射法”分別構建用戶畫像數(shù)據(jù)庫與經(jīng)典閱讀資源畫像數(shù)據(jù)庫，存儲于分布式系統(tǒng)中。

3.2.2 標簽化。高校圖書館運用大數(shù)據(jù)工具對用戶畫像數(shù)據(jù)庫和經(jīng)典閱讀資源畫像數(shù)據(jù)庫進行深度挖掘，計算權重，分別建立標簽體系。用戶畫像標簽體系包括：一是基本信息標簽，包括姓名、年齡、專業(yè)、年級、性別等，可直接作為標簽。二是興趣偏好標簽，主要描述讀者的檢索、瀏覽、下載等行為，可將檢索的關鍵詞作為標簽，需注意的是，由于讀者的興趣偏好隨情境變化，因此提取的標簽應及時更新。三是社交互動標簽，包括讀者閱讀過程中的下載、收藏、評論等行為，可從讀者間交流的話題和評論中提取關鍵詞標簽。經(jīng)典閱讀資源畫像標簽體系包括：一是圖書基本信息，包括作者、出版社、版次、出版時間等，可直接作為標簽。二是資源類型標簽，主要是媒體類型，如視頻、音頻、展覽、舞臺劇等，可將所屬的媒體類型直接作為標簽。三是資源內(nèi)容標簽，主要是知識領域、研究方向，可將研究主題作為標簽。四是資源熱度標簽，包括經(jīng)典閱讀資源被借閱、檢索、瀏覽、下載、轉發(fā)的頻率等，資源熱度標簽會隨著讀者行為和偏好而改變，因而需定期更新優(yōu)化標簽。

3.2.3 關聯(lián)化。關聯(lián)化的實質是將用戶畫像模型與經(jīng)典閱讀資源畫像模型二者進行匹配與融合，運用網(wǎng)絡分析工具建立讀者和資源關系圖譜，使其關聯(lián)化。

3.2.4 可視化。可視化是指高校圖書館通過服務與交互平臺對用戶畫像模型和經(jīng)典閱讀資源畫像模型關聯(lián)匹配情況進行結果反饋，并根據(jù)反饋結果為讀者提供個性化、可視化的閱讀服務與資源調度。

4 基于用戶畫像的經(jīng)典閱讀推廣模式構建

基于用戶畫像的經(jīng)典閱讀推廣模式由讀者、閱讀推薦系統(tǒng)、經(jīng)典閱讀資源等維度構成，是一種可以及時更新反饋、互相轉化的內(nèi)在循環(huán)系統(tǒng)，詳見圖1。

4.1 用戶畫像與經(jīng)典閱讀資源畫像在閱讀推廣中的融合途徑

4.1.1 讀者維度。高校圖書館通過用戶畫像標簽分析篩選出潛在讀者、核心讀者，然后根據(jù)讀者需求和興趣開展個性化推薦。潛在讀者(不活躍讀者)是高校圖書館經(jīng)典閱讀推廣活動的重中之重，高校圖書館可通過業(yè)務管理系統(tǒng)和移動網(wǎng)絡平臺數(shù)據(jù)庫分析其閱讀行為和偏好信息，勾勒個體用戶畫像，挖掘、預測其閱讀需求，精準推送相關短視頻、音頻等新媒體資源。高校圖書館還可運用新媒體技術營造多元化的閱讀場景和沉浸式閱讀體驗以增強閱讀感知，提升讀者的閱讀興趣，促進讀者回歸。針對核心讀者(活躍讀者)，高校圖書館可通過分析具有相同閱讀偏好讀者群的特點，依據(jù)聚類算法得出大學生群體間的關系圖譜，從而勾勒出群體用戶畫像，將熱門閱讀資源推送給更多的讀者群體，提升活動成效。每個學院的專業(yè)領域不同，經(jīng)典閱讀書目也不盡相同，因此各學院可自行推選一位本學院的“校園領讀者”，既可以是學院有名望的專家、教授，利用名人粉絲效應增強閱讀活動的影響力，形成閱讀社群，建立閱讀生態(tài)圈[9]，也可以是學院“領袖”同學，其閱讀喜好、推薦書目具有朋輩效應，更易被讀者群體所接受。

4.1.2 資源維度。很多高校學生認為經(jīng)典書籍內(nèi)容曲高和寡，語言晦澀難懂，因而不愿“親近”。針對這一問題，高校圖書館可構建導讀、精讀、研讀立體閱讀推廣模式，即將線上線下交叉融合的經(jīng)典閱讀資源按照主題、類型、熱度匯總生成主題詞，根據(jù)讀者的瀏覽、借閱、收藏等行為映射出目標資源主題詞，運用知識發(fā)現(xiàn)方法對線上資源和線下資源之間的關聯(lián)性進行挖掘和計算，將關聯(lián)度較高的資源推送給讀者。具體而言，高校圖書館可通過線下活動，如展覽(經(jīng)典圖書展、繪畫展)、講座(書友會、讀書講座、真人圖書館)、演出(古詩詞大賽、舞臺劇、詩詞快閃)等方式構建多元導讀模式，讓讀者“走近”經(jīng)典；線上采取群內(nèi)共讀經(jīng)典圖書，通過每日語音打卡分享閱讀感悟、小組討論、撰寫讀后感等形式“輸出”經(jīng)典，同時開設經(jīng)典研讀選修課，采取讀、思、辯的形式提高學生的思辨能力，強化經(jīng)典閱讀輸出效果。

4.1.3 情境維度。情境主要指讀者在一定時期所處的境況和社會關系，讀者閱讀需求會隨情境變化而改變。高校圖書館可根據(jù)用戶畫像中的閱讀偏好標簽和行為標簽分析其中隱藏的情境信息，進而對讀者所處的情境進行預測，依據(jù)情境信息推送與讀者心境相匹配的閱讀資源，從而促進知識增值。例如，大一新生學業(yè)相對不繁重，課余時間較充裕，可大量閱讀經(jīng)典著作樹立正確的人生觀、價值觀，高校圖書館可為其推薦經(jīng)典圖書書單；大四生面臨畢業(yè)后繼續(xù)升學或求職的壓力，這一時期其所需要的書籍多為考研類或求職類圖書。高校圖書館只有根據(jù)讀者情境要素分級分類調整推薦內(nèi)容，才能滿足不同情境下讀者的閱讀需求。

4.2 建立反饋機制，提升服務質量

基于用戶畫像的經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)不是一成不變的，而需要根據(jù)更新反饋結果，定期優(yōu)化與完善，才能滿足讀者不同的閱讀需求。讀者是經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)的使用者，其反饋的結果對改善和優(yōu)化經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)的服務和方式非常重要。因此，高校圖書館需積極接受讀者反饋意見，根據(jù)讀者反饋意見對用戶畫像模型、經(jīng)典閱讀資源模型進行修正，將與讀者期望不符的主題內(nèi)容刪除，有利于優(yōu)化館藏資源，提升經(jīng)典閱讀推薦系統(tǒng)的服務功能，提高讀者滿意度。

5 結語

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代，用戶畫像精準刻畫了讀者特征，用標簽化的信息虛擬用戶全貌，為高校圖書館開展經(jīng)典閱讀推廣工作提供了便利?；谟脩舢嬒竦慕?jīng)典閱讀推廣模式融合了讀者維度、資源維度、情境維度，兼顧個體讀者與群體讀者興趣偏好及需求，采用導讀、精讀、研讀三位一體的立體閱讀推廣方法，同時定期反饋讀者意見，更新優(yōu)化閱讀推薦系統(tǒng)，打造了“讀者—閱讀推薦平臺—經(jīng)典閱讀資源”的閉環(huán)良性循環(huán)的閱讀生態(tài)系統(tǒng)，真正實現(xiàn)了高校圖書館經(jīng)典閱讀推廣的個性化和精準化。