高校圖書館用戶畫像數據獲取與隱私保護的平衡機制研究

摘要：隨著科技的發展，用戶畫像數據獲取已成為高校圖書館開展個性化服務、提升服務質量的重要手段。然而，高校圖書館在進行用戶畫像數據獲取的過程中，面臨侵犯用戶個人隱私的風險。因此，現探討了高校圖書館用戶畫像數據獲取與隱私保護的沖突，在此基礎上提出了高校圖書館用戶畫像數據獲取與隱私保護的平衡機制構建策略，以期幫助高校圖書館加強用戶個人隱私保護，更好地發揮高校圖書館的知識傳統和學術研究的價值。

隨著互聯網和大數據時代的到來，高校圖書館作為知識傳播與信息服務的重要機構，正積極利用用戶畫像技術提升服務質量和個性化服務體驗。用戶畫像是指通過收集和分析用戶的各種數據，包括個人基本信息、網絡行為、興趣愛好等，將用戶的特征抽象出來，形成一個具有代表性的標簽體系[1]。這些標簽可以用來描述用戶的性格、消費習慣、生活方式等方面的情況，從而為用戶提供精準的個性化服務。然而，隨著用戶畫像技術的廣泛應用，高校圖書館在收集、處理和使用用戶數據的過程中，面臨著用戶隱私泄露的風險。如何在獲取用戶畫像數據以優化服務的同時，確保用戶隱私得到充分保護，成為影響高校圖書館高質量發展的重要議題。本文旨在探討高校圖書館在用戶畫像數據獲取與隱私保護之間的平衡機制，通過分析當前用戶畫像技術在圖書館中的應用現狀、隱私泄露的風險及其原因，提出有效的隱私保護策略，以期為高校圖書館開展個性化服務提供理論支持和實踐指導。

高校圖書館用戶畫像數據獲取概述

用戶畫像數據獲取，簡而言之就是指圖書館通過合法合規的途徑，系統地收集、整理和分析用戶在圖書館內外的行為軌跡，以及偏好選擇、學術興趣等信息，進而構建出能夠全面反映用戶特征的數字化模型。這一過程不僅涉及用戶顯性行為數據的直接獲取，如借閱記錄、檢索關鍵詞、參與活動記錄等，還涵蓋對用戶隱性行為數據的深度挖掘，如頁面停留時間、瀏覽路徑分析等，旨在全方位、深層次地理解用戶，為后續的個性化推薦、資源優化配置、服務策略調整提供科學依據[2]。具體而言，高校圖書館用戶畫像數據獲取是一個循環迭代的過程。首先，高校圖書館需明確數據收集的目標與范圍，遵循最小必要原則，確保數據收集活動的合法性與正當性。其次，高校圖書館利用現代信息技術手段，如大數據分析、機器學習算法等，對收集到的用戶數據進行清洗、整合和分析，提煉出用戶的關鍵特征。在這一過程中，用戶數據的處理需嚴格遵守隱私保護政策，采用脫敏、加密等技術手段保護用戶隱私安全。再次，基于這些特征構建用戶畫像模型，該模型不僅能夠反映用戶的當前需求，還能通過預測、分析和洞察用戶的潛在需求，為高校圖書館的用戶個性化服務提供依據[3]。最后，根據用戶畫像的反饋，高校圖書館可以不斷優化服務策略，形成“服務—反饋—優化”的閉環，實現用戶畫像數據獲取與服務改進的良性循環。

高校圖書館用戶畫像數據獲取與隱私保護的沖突

沖突緣由：技術支持與隱私泛濫

隨著大數據、人工智能等技術的飛速發展，高校圖書館得以利用前所未有的精度和深度洞察用戶行為，為用戶畫像的構建提供了強大的技術支持。然而，技術的雙刃劍特性在助力高校圖書館實現服務創新的同時，也可能加劇用戶個人隱私泄露。高校圖書館在利用技術手段追求服務精準化的過程中，很可能不自覺地跨越個人隱私的邊界，收集過多關于用戶個人生活和思想觀念等高度敏感的信息，這些信息一旦泄露或被不當使用，將對用戶的個人權益造成不可估量的損害。更為復雜的是，技術的快速發展使得隱私泄露的方式更加隱蔽且難以察覺。例如，通過算法對用戶行為進行預測分析，可能會在用戶尚未意識到的情況下，便將其未來的行為模式、興趣變化等個人隱私暴露無遺。此外，數據的安全防護也面臨著前所未有的挑戰。黑客攻擊、內部泄露、技術故障等都可能導致用戶數據的非法獲取或意外泄露，進一步加劇了隱私保護的難度。從某種意義上來說，技術支持與隱私泛濫之間的沖突，本質上反映了技術進步與倫理規范之間的張力[4]。

沖突形式：信息的數據化與獲取途徑的多樣化

隨著信息技術的日新月異，圖書館用戶的行為與信息逐漸實現了全面的數據化。從傳統的圖書借閱記錄到現代的在線瀏覽、搜索歷史，乃至用戶在圖書館內的物理移動軌跡，一切可被量化的行為都能被轉化為數據，成為構建用戶畫像的基石。這種信息的數據化，無疑為高校圖書館提供了前所未有的洞察力，使其能夠基于大數據分析，精準捕捉用戶的學術興趣、閱讀習慣乃至潛在需求，從而為其提供更加個性化的服務。然而，信息的全面數據化也意味著用戶隱私的邊界被不斷模糊。原本私密的行為習慣、思想動態，在技術的放大鏡下變得透明，用戶的個人空間與自由意志面臨著被侵蝕的風險[5]。

沖突特征：更容易、更隱蔽、更嚴重

在技術進步的影響下，高校圖書館對于用戶個人隱私的侵犯行為，具有更容易、更隱蔽和更嚴重的特征。首先，獲取用戶個人隱私數據的方式更容易。隨著大數據、云計算、人工智能等技術的不斷成熟，高校圖書館獲取用戶數據的方式變得前所未有的容易。傳統的數據收集依賴用戶的主動提供，如借閱登記、問卷調查等，而現在通過智能設備、傳感器、網絡日志等，高校圖書館能夠幾乎無感知地收集用戶的各種行為數據。這種數據獲取的便捷性，雖然為圖書館提供了豐富的用戶畫像素材，但也極大地降低了用戶隱私的保護門檻，增加了用戶個人隱私泄露的風險。其次，用戶個人隱私泄露的方式變得越來越隱蔽。在用戶畫像的構建過程中，高校圖書館可能會對用戶的個人數據進行深度挖掘和關聯分析，這些操作往往通過后臺自動完成，用戶通常難以察覺。

高校圖書館用戶畫像數據獲取與隱私保護的平衡原則

個人信息采集用戶同意原則

個人信息采集用戶同意原則，即高校圖書館必須確保用戶知情并自愿同意對其個人信息的采集和使用。高校圖書館在收集用戶信息以實現精準畫像和優化服務時，應明確數據采集的必要性和合理性，并充分告知用戶進行數據收集的目的、范圍及可能的用途，使用戶能夠清晰了解數據被采集后將用于哪些具體應用情境。例如，高校圖書館若要獲取用戶的借閱偏好、訪問頻率等信息以改善個性化推薦，應當在用戶授權的基礎上進行采集，而非默認為用戶授權，甚至暗中收集用戶個人隱私數據。同時，為使用戶的同意真實且有效，高校圖書館應當提供簡潔明了的隱私政策并確保用戶有明確的選擇權。在技術上，應避免強制性地捆綁信息收集，將不同種類的數據收集進行分類，讓用戶可以對特定類別的數據采集自由選擇是否同意，這種分層的同意機制有助于提升用戶對數據采集行為的信任[6]。

個人信息匿名性原則

個人信息匿名性原則是指加強對圖書館用戶個人隱私數據的匿名化處理，去除或掩蓋任何可能直接或間接識別個人身份的信息，將數據轉化為“無法識別特定個體”的形式[7]，以便圖書館在開展用戶畫像和個性化服務時，能夠盡可能降低對用戶個人隱私數據的泄漏風險。具體而言，匿名化處理應遵循去標識化、模糊化和聚合化等技術手段，將諸如姓名、學號等敏感信息進行清洗或掩蓋，使其與個體身份的關聯性減弱至合理范圍，這樣既滿足了高校圖書館對用戶數據的利用需求，又有效規避了隱私泄露的風險。然而在實踐中，高校圖書館對用戶個人隱私數據匿名性處理也面臨著復雜的技術挑戰和倫理考量。首先，高校圖書館需要考慮用戶個人隱私數據的去標識化程度，確保匿名處理后，數據難以通過反向推斷出個體身份。即使在數據共享或第三方使用的情境下，依舊能夠保證用戶信息的隱私性。其次，數據的匿名性需要與用戶畫像的精準度之間找到平衡，過度的匿名化容易導致用戶畫像失真，影響圖書館服務的有效性。

個人信息使用目的正當性原則

個人信息使用目的正當性原則，即高校圖書館在收集、分析和使用用戶數據時，必須明確限定用戶個人信息數據的使用目的，保證使用目的合法、正當和必要，避免隨意擴大個人信息數據用途或進行超出合理范圍的處理。首先，高校圖書館需要設定明確、合規的用戶個人信息使用目標，如提升圖書館服務質量、優化資源配置、分析用戶需求和偏好等。這些目標應能夠在法律和道德的雙重框架下得到支持，確保用戶數據的使用符合圖書館的核心服務職能，不偏離學術服務的初衷。其次，為實現使用目的正當性，高校圖書館對用戶個人信息的使用應遵循“最小必要性”原則[8]，即僅收集與實現特定目標直接相關的用戶個人信息，避免為了可能的潛在需求而采集過多用戶數據，這樣不僅減少了不必要的數據暴露風險，也減輕了用戶對于隱私安全的疑慮。

高校圖書館用戶畫像數據獲取與隱私保護的平衡機制構建策略

利用差分隱私算法優化用戶個人數據加噪隱私保護

差分隱私算法是一種基于數學理論的隱私保護方法，具體操作方式是在采集、獲取圖書館用戶個人隱私數據的過程中，通過注入噪聲加強對用戶個人隱私的保護，讓攻擊者難以從輸出中推斷出個體的具體信息。首先，高校圖書館需要構建一個明確的數據模型，將用戶行為特征，如借閱偏好、訪問頻次、資源利用習慣等信息轉化為可以進行差分隱私處理的數值或統計數據。在此過程中，圖書館系統會為每個用戶行為數據點引入隨機噪聲，以保證單一用戶的數據在整體分析中變得不可區分，從而有效防止信息泄露。其次，高校圖書館應根據實際需要合理選用全局差分隱私和局部差分隱私兩種模式。全局差分隱私適用于數據集中存儲的場景，如高校圖書館可將所有用戶數據收集在一個中央數據庫中進行統一處理。在這種模式下，通過在整體數據集上加噪，可以對用戶行為進行全面分析，同時保護用戶個人隱私數據。局部差分隱私更適用于用戶數據的分散采集，即在采集過程中對用戶行為數據進行隱私處理，不依賴集中式的隱私保護策略。

利用區塊鏈技術實現用戶個人信息的去中心化存儲與授權管理

區塊鏈技術通過其去中心化、不可篡改和透明性特點，可以有效避免高校圖書館傳統集中存儲模式下的數據安全和隱私泄露問題。區塊鏈的多節點分布式存儲架構，可以消除單一中心化存儲點的弊端，將數據存儲分布在多節點網絡中。每個節點持有的部分數據通過鏈上加密和哈希函數處理，只有授權用戶才能通過專屬密鑰訪問自己所需的相關信息。這樣不僅能夠確保數據在多節點分布情況下的安全性，還能夠防止單點故障導致的數據丟失和隱私泄露等風險。首先，高校圖書館應通過智能合約技術，實現用戶畫像數據的精準授權管理。智能合約是區塊鏈上的自動執行程序，可以根據預設的條件進行用戶授權與數據調用控制。高校圖書館在引入智能合約時，可以為每個用戶畫像數據關聯智能合約，根據用戶授權需求設置訪問權限。其次，高校圖書館應積極利用區塊鏈技術的加密和去中心化存儲特點，將用戶畫像數據進行分片處理并存儲于不同節點之中。這樣每個數據分片都由獨立的加密密鑰進行保護，只有在授權的情況下，才能進行完整的讀取與還原。這種基于分片和加密的存儲機制，有效降低了數據被整體泄露的風險，即使攻擊者獲取了部分分片數據，也難以還原完整的用戶畫像信息。最后，高校圖書館應利用區塊鏈技術提高用戶畫像數據獲取的合規性。現今，有關數據保護的法律法規日益嚴格，高校圖書館通過區塊鏈技術的隱私保護優勢可以有效應對數據安全的監管需求。在區塊鏈上，用戶的數據自主權得到尊重，用戶授權記錄和隱私保護機制內嵌于系統之中，高校圖書館在進行用戶畫像數據分析時能夠遵循“最小必要”原則，避免未經授權的數據采集或使用，符合有關數據保護法律法規的要求。

加強用戶畫像數據的分層加密，實現動態訪問控制

用戶畫像數據的分層加密是指將用戶畫像數據分為不同的隱私等級，如基本數據層、行為數據層和偏好數據層等，每層的數據具有不同的加密強度和訪問要求。例如，基本數據層包含用戶的基本信息（如學科背景或訪問頻次），加密方式可以相對簡化。而行為數據層和偏好數據層則包含了用戶的資源利用行為、借閱歷史等更加敏感的信息，因此采用更為復雜的加密算法，如高級對稱加密算法或橢圓曲線加密技術，以確保敏感數據在傳輸和存儲過程中不被輕易獲取或解密。同時，為了提升數據的安全性，可以采用多層加密策略，即將用戶畫像數據在不同層級上分別進行加密，甚至在更高層次上再次使用主密鑰進行整體加密處理，增加數據解密的難度和安全保障。而動態訪問控制機制則是分層加密的有效補充，通過動態調整圖書館用戶畫像數據的訪問權限，可以確保數據訪問的合理性和時效性。動態訪問控制的實現依賴用戶畫像數據的使用場景、數據訪問者的身份和權限級別等要素。

高校圖書館作為知識傳播與學術研究的重要陣地，其在用戶畫像數據獲取與隱私保護之間的平衡探索，不僅關乎用戶個人隱私的保障，更是推動高校圖書館服務向智能化、個性化發展的關鍵。高校圖書館應遵循個人信息采集用戶同意原則、個人信息匿名性原則、個人信息使用目的正當性原則，積極運用差分隱私算法、區塊鏈技術和用戶畫像數據的分層加密等方式，不斷完善用戶畫像數據獲取與隱私保護的平衡機制，助力新時期高校圖書館的持續高質量發展。

天津市教委科研計劃項目“圖書館數字生態中大學生隱私考量與推薦接受度的探索性研究”（項目編號：2023SK013）研究成果之一；2024年天津市醫學倫理學會科研項目“基于EEG技術的大學生閱讀情感與認知負荷實時研究：倫理視角下的人文素養提升”（項目編號：tjyxll2416）研究成果之一。

（作者單位：天津醫科大學圖書館）