李立睿 鄧仲華

摘 要：在“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境下，泛在互聯(lián)為科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的獲取以及微知識(shí)服務(wù)的推送提供了便利。文章首先介紹了科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，辨析了科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)與小科學(xué)數(shù)據(jù)的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，分析了科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)與微知識(shí)服務(wù)的契合性，據(jù)此重點(diǎn)探討了面向科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)模式及其典型特征，以及需要進(jìn)一步注意和解決的問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：小數(shù)據(jù)；科研用戶(hù)；微知識(shí)；知識(shí)服務(wù)；科學(xué)研究

中圖分類(lèi)號(hào)： G250.7；G252 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016040

Study on Micro-knowledge Service Based on Small Data of Researcher （I）

Abstract It is convenient to access the small data from researcher due to ubiquitous interconnection in the context of “Internet +”. This study firstly introduces connotation of small data of the researcher and compares small data with data of small science. On this basis， it expounds the relationship of small data of research and micro-knowledge services. Furthermore， it detailed analyzes the key pattern and typical characteristics of micro-knowledge services based on small data of researcher. Finally， it discusses some problems which are paid for attention and solved.

Keywords small data； researcher； micro-knowledge； knowledge service； scientific research

當(dāng)前，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”相關(guān)技術(shù)的發(fā)展和以密集型科學(xué)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為主要特征的科學(xué)研究模式日趨擴(kuò)大化和深入化，促使支撐科研過(guò)程的知識(shí)服務(wù)變得愈加趨于精細(xì)化和快捷化。僅僅依靠科研用戶(hù)主動(dòng)描述自身需求，并單獨(dú)由學(xué)科館員進(jìn)行知識(shí)組織和服務(wù)，在很大程度上，導(dǎo)致所推送的服務(wù)產(chǎn)品過(guò)于粗粒度化，而且服務(wù)周期長(zhǎng)，因此，這一服務(wù)模式已經(jīng)很難滿(mǎn)足新型科研范式下用戶(hù)的知識(shí)服務(wù)期望。因此，如何精準(zhǔn)獲取科研用戶(hù)實(shí)時(shí)需求，以前瞻性視角快速進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化知識(shí)服務(wù)的推送，是關(guān)系到圖書(shū)情報(bào)機(jī)構(gòu)服務(wù)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型的重要突破口。不難發(fā)現(xiàn)，小數(shù)據(jù)作為科研用戶(hù)的個(gè)體化數(shù)據(jù)，既是科研用戶(hù)在研究過(guò)程中的虛擬化數(shù)據(jù)描述[1]，又是其個(gè)體獨(dú)特性需求的表征，為科研用戶(hù)的需求挖掘和預(yù)測(cè)提供了基礎(chǔ)，通過(guò)組建一支跨時(shí)空、跨組織的專(zhuān)業(yè)知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)，針對(duì)科研用戶(hù)具體化和細(xì)微化研究問(wèn)題，發(fā)揮微知識(shí)的精煉化、通俗化優(yōu)勢(shì)，以知識(shí)協(xié)同的視角來(lái)重組個(gè)性化知識(shí)推送服務(wù)流程，對(duì)于提高服務(wù)效果是具有重要意義的。

1 面向科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)概念

1.1 科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的內(nèi)涵

美國(guó)康奈爾大學(xué)的Estrin教授認(rèn)為用戶(hù)的小數(shù)據(jù)是其日常行為活動(dòng)的全部表征，從醫(yī)學(xué)的視角來(lái)看，用戶(hù)的日常行為可以作為病理診斷的一種醫(yī)學(xué)證據(jù)，因此，醫(yī)護(hù)人員可以通過(guò)對(duì)用戶(hù)每時(shí)每刻的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、監(jiān)測(cè)和跟蹤，以分析出用戶(hù)在不同時(shí)間段的個(gè)人健康狀況[2]。就理解而言，小數(shù)據(jù)是個(gè)人信息的虛擬化表示，是通過(guò)各種方式（如移動(dòng)終端、可穿戴式產(chǎn)品、網(wǎng)絡(luò)行為監(jiān)測(cè)、視頻監(jiān)控等）對(duì)涉及個(gè)體數(shù)據(jù)的全方位收集，通過(guò)對(duì)這些不斷累積的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，從而為個(gè)性化服務(wù)決策提供依據(jù)?；诖耍蒲杏脩?hù)小數(shù)據(jù)就是個(gè)體研究工作者在項(xiàng)目推進(jìn)過(guò)程中全部行為和狀態(tài)的數(shù)字記錄集合。從數(shù)據(jù)本質(zhì)角度來(lái)看，面向科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)主要涵蓋了個(gè)體的基本信息、行為記錄、習(xí)慣偏好、情緒變化、性格特點(diǎn)、研究問(wèn)題等，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行追蹤、收集、分析和應(yīng)用，可以實(shí)現(xiàn)科研用戶(hù)立體化和全方位的數(shù)據(jù)描述。

盡管科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)僅僅只是針對(duì)個(gè)體所涉及的數(shù)據(jù)集合，但是隨著時(shí)間的推移及其項(xiàng)目研究過(guò)程的推進(jìn)，科研用戶(hù)所產(chǎn)生的小數(shù)據(jù)量會(huì)變得越來(lái)越大，這為支持科研用戶(hù)的需求決策提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。如，浙江省圖書(shū)館根據(jù)讀者借閱的各項(xiàng)原始小數(shù)據(jù)，并結(jié)合時(shí)下流行的星座元素，準(zhǔn)確呈現(xiàn)了每個(gè)星座讀者群體的閱讀偏好和借閱習(xí)慣，據(jù)此為不同人群進(jìn)行了定制化的閱讀推薦[3]。

1.2 科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)與小科學(xué)數(shù)據(jù)的關(guān)系

相對(duì)大科學(xué)而言，小科學(xué)通常是指?jìng)€(gè)體科研用戶(hù)或科學(xué)小組開(kāi)展以研究為主要特征的小規(guī)?？茖W(xué)活動(dòng)[4]，其研究過(guò)程主要包括科研用戶(hù)自行設(shè)定問(wèn)題、獨(dú)立執(zhí)行和探索式解決[5]。因此，小科學(xué)項(xiàng)目主要解決特定的科學(xué)問(wèn)題，以假設(shè)驅(qū)動(dòng)，并且多集中于單一學(xué)科，科研資源和人員相對(duì)投入較少。在小科學(xué)項(xiàng)目的研究活動(dòng)中所產(chǎn)生的全部科學(xué)數(shù)據(jù)被稱(chēng)為小科學(xué)數(shù)據(jù)，其中主要包括實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、仿真數(shù)據(jù)、結(jié)果數(shù)據(jù)等。然而，科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)是圍繞個(gè)體研究人員而言的，是科研用戶(hù)在進(jìn)行研究活動(dòng)時(shí)，全面描述科研用戶(hù)的數(shù)據(jù)。由此可見(jiàn)，小科學(xué)數(shù)據(jù)是圍繞整個(gè)小科學(xué)項(xiàng)目，并針對(duì)科研問(wèn)題提出、分析和解決，所產(chǎn)出的科學(xué)數(shù)據(jù)集合，而科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)是涉及個(gè)體科研用戶(hù)的全部行為或活動(dòng)數(shù)據(jù)，更加注重以科研用戶(hù)為唯一對(duì)象的個(gè)體性特征數(shù)據(jù)。在一定程度上，小科學(xué)數(shù)據(jù)是對(duì)科學(xué)問(wèn)題的描述，能夠從側(cè)面體現(xiàn)出科研用戶(hù)的需求，此時(shí)這部分小科學(xué)數(shù)據(jù)又可以作為科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)集合的一部分，解釋科研用戶(hù)的行為模式或者情景變化過(guò)程。例如，當(dāng)科研用戶(hù)在攻克項(xiàng)目難題時(shí)，針對(duì)其中某個(gè)具體問(wèn)題的分析和總結(jié)所做的文本記錄數(shù)據(jù)，既屬于科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)，又屬于小科學(xué)數(shù)據(jù)。因此，科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)與小科學(xué)數(shù)據(jù)既相互區(qū)別，又具有一定聯(lián)系，小科學(xué)數(shù)據(jù)可以為科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的采集、分析、處理、應(yīng)用和決策過(guò)程提供支持，提升小數(shù)據(jù)的價(jià)值總量和可用性。

2 科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)與微知識(shí)服務(wù)的契合性

學(xué)科的交融與發(fā)展，推動(dòng)著以科學(xué)數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和知識(shí)創(chuàng)新的科學(xué)研究模式產(chǎn)生，這也進(jìn)一步促使了科研用戶(hù)行為和需求的轉(zhuǎn)變。如今，科學(xué)數(shù)據(jù)已經(jīng)成為科研用戶(hù)的重要研究對(duì)象。2008年，Heidorn首次提出了科學(xué)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)尾理論，并認(rèn)為，如果將所有的科研項(xiàng)目按照其規(guī)模，以從大至小的方式沿著一條軸線(xiàn)進(jìn)行排列，可以發(fā)現(xiàn)，那些較小的科研項(xiàng)目構(gòu)成了整體科研的長(zhǎng)尾[6]。在這一科研長(zhǎng)尾上，科研用戶(hù)所產(chǎn)生的科學(xué)數(shù)據(jù)通常是趨向于異質(zhì)并未被系統(tǒng)整合和管理，其行為模式更具有不確定性[7]，這樣導(dǎo)致科研用戶(hù)需求也是經(jīng)常被忽略。然而，與科研長(zhǎng)尾上的科研用戶(hù)不同，對(duì)于開(kāi)展大規(guī)模復(fù)雜研究項(xiàng)目的科研用戶(hù)而言，在長(zhǎng)期的研究過(guò)程中，這類(lèi)用戶(hù)所產(chǎn)生的科研需求更加趨于密集型的知識(shí)服務(wù)內(nèi)容，以及正式化的溝通反饋方式，因此，這些科研用戶(hù)的行為模式通常也具有一定規(guī)律性，并已經(jīng)形成了自身固定的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的習(xí)慣方式。此外，對(duì)于科研長(zhǎng)尾以外的科研用戶(hù)，其知識(shí)服務(wù)的需求更加重視系統(tǒng)化和深入化。由于受圖書(shū)情報(bào)服務(wù)機(jī)構(gòu)本身預(yù)算和能力的限制，加上處于科研長(zhǎng)尾上用戶(hù)的需求層次不一，同時(shí)具有很大的不確定性，可能部分需求是零散的，這樣導(dǎo)致圖書(shū)情報(bào)服務(wù)機(jī)構(gòu)恰好被忽視了這一部分科研用戶(hù)的需求，而主要將知識(shí)服務(wù)重點(diǎn)圍繞在大型項(xiàng)目的科研用戶(hù)上。因此，科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)是其全方位狀態(tài)的具體表征，能夠高效地分析和獲取科研用戶(hù)的需求，為個(gè)性化和專(zhuān)業(yè)化的服務(wù)奠定基礎(chǔ)。

微知識(shí)服務(wù)充分發(fā)揮了微知識(shí)和微服務(wù)的優(yōu)勢(shì)，一方面，微知識(shí)是針對(duì)科研用戶(hù)在研究過(guò)程中所遇到具體問(wèn)題的答案，具有碎片化、精煉化的特點(diǎn)，與此同時(shí)，微知識(shí)是將大塊單知識(shí)進(jìn)行分解、萃取，再以問(wèn)題的形式對(duì)其進(jìn)行深度標(biāo)引的結(jié)果，是經(jīng)過(guò)提純加工的濃縮知識(shí)[8]，強(qiáng)調(diào)了知識(shí)的特質(zhì)化與細(xì)致化；另一方面，微服務(wù)是以用戶(hù)需求為導(dǎo)向，支持用戶(hù)解決具體問(wèn)題，利用當(dāng)前快捷的社會(huì)化媒體工具（如微博、微信、微視頻、微課堂等），進(jìn)而實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)為特定用戶(hù)推送個(gè)性化服務(wù)。由此可見(jiàn)，對(duì)于科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的充分挖掘，有利于高效分析科研用戶(hù)的實(shí)時(shí)需求，甚至以前瞻性的視角預(yù)測(cè)需求的變化趨勢(shì)，而微知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以通過(guò)全面融合不同層次的微知識(shí)庫(kù)，發(fā)揮自身知識(shí)整合處理能力優(yōu)勢(shì)，在分析科研用戶(hù)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上，實(shí)時(shí)為科研用戶(hù)提供知識(shí)服務(wù)，并根據(jù)其反饋結(jié)果，對(duì)微知識(shí)庫(kù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)化更新?？傊?，微知識(shí)服務(wù)重視科研用戶(hù)的細(xì)分，并強(qiáng)調(diào)了將各類(lèi)科研用戶(hù)看成服務(wù)工作的主體，面向科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)與微知識(shí)服務(wù)的結(jié)合，對(duì)于圖書(shū)情報(bào)機(jī)構(gòu)個(gè)性化服務(wù)的提升具有重要理論意義和實(shí)踐意義。

3 面向科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)模式

面向科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)重點(diǎn)強(qiáng)化了以單個(gè)科研用戶(hù)的個(gè)性化服務(wù)為原則，強(qiáng)調(diào)科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的全面收集和處理，通過(guò)對(duì)科研用戶(hù)整個(gè)研究過(guò)程的行為狀態(tài)、角色狀態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)描述，以此獲取科研用戶(hù)當(dāng)前知識(shí)需求，在服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶(hù)知識(shí)協(xié)同的基礎(chǔ)上，以一種全局性的視角對(duì)科研用戶(hù)的需求變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并結(jié)合微知識(shí)庫(kù)，對(duì)知識(shí)推送服務(wù)產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化，從而多渠道、全方位、多層次滿(mǎn)足科研用戶(hù)動(dòng)態(tài)化、碎片化需求（見(jiàn)圖1）。

（1）面向科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)收集是開(kāi)展微知識(shí)服務(wù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。不同的科研用戶(hù)在研究過(guò)程中，由于其專(zhuān)業(yè)背景、認(rèn)知能力和研究任務(wù)的不同，所導(dǎo)致的行為方式、需求層次、心理反應(yīng)也是不同的[9]，因此，描述科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)集合也是形式多樣、內(nèi)容各異。如袁靜等[10]認(rèn)為與用戶(hù)相關(guān)的信息主要包括用戶(hù)基本信息、用戶(hù)行為情景信息、用戶(hù)社會(huì)關(guān)系信息。William[11]將用戶(hù)的個(gè)人信息類(lèi)型劃分為紙質(zhì)文檔、網(wǎng)頁(yè)、電子文檔、郵件以及引文、鏈接等。李?lèi)?ài)國(guó)等[12]以學(xué)習(xí)者信息模型為基礎(chǔ)，將用戶(hù)信息按照內(nèi)容分為用戶(hù)基本信息、用戶(hù)需求信息、用戶(hù)行為信息和用戶(hù)反饋信息。綜上所述，筆者通過(guò)對(duì)科研用戶(hù)的研究過(guò)程進(jìn)行梳理，按照描述科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)屬性，將其分為兩類(lèi)，即具有物理屬性的科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)和具有虛擬屬性的科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)（見(jiàn)表1）。一方面，微知識(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)根據(jù)科研用戶(hù)的研究任務(wù)和問(wèn)題，以時(shí)間維度或空間維度作為參考，對(duì)科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)，確定針對(duì)科研用戶(hù)不同視角的數(shù)據(jù)描述；另一方面，在科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的同一類(lèi)別中，將具有物理屬性和虛擬屬性的小數(shù)據(jù)集合進(jìn)行全面關(guān)聯(lián)和聚類(lèi)，從而形成具有一定邏輯結(jié)構(gòu)的小數(shù)據(jù)集合。

（2）在初步建立的小數(shù)據(jù)資源庫(kù)的基礎(chǔ)上，以科研用戶(hù)需求為導(dǎo)向，對(duì)其進(jìn)行分析處理，從而建立相應(yīng)的小數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)。其具體過(guò)程主要包括：①小數(shù)據(jù)整合。主要是結(jié)合科研用戶(hù)研究的時(shí)序，將不同載體和形態(tài)的小數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、濾重、轉(zhuǎn)換等一系列交互活動(dòng)，建立小數(shù)據(jù)的規(guī)范化表示形式；②小數(shù)據(jù)挖掘。主要是通過(guò)對(duì)小數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析和提取，圍繞科研用戶(hù)的各類(lèi)具體問(wèn)題解決過(guò)程，利用時(shí)序分析方式進(jìn)行小數(shù)據(jù)集合的內(nèi)在關(guān)聯(lián)挖掘，使之內(nèi)化為具有高度內(nèi)聚的集合體；③小數(shù)據(jù)契合。主要是指通過(guò)結(jié)合科研用戶(hù)實(shí)時(shí)情景和對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)媒介，將關(guān)聯(lián)后的數(shù)據(jù)與當(dāng)前科研用戶(hù)情景進(jìn)行融合，據(jù)此生成圍繞科研用戶(hù)不同類(lèi)型和層次需求的數(shù)據(jù)鏈，這些不同的數(shù)據(jù)鏈可以從多樣化視角來(lái)描述科研用戶(hù)的需求狀態(tài)。由于科研用戶(hù)的同一需求事實(shí)或需求規(guī)律可以隱藏在不同數(shù)據(jù)鏈中，不同的數(shù)據(jù)鏈也可以揭示同一需求事實(shí)或需求規(guī)律的不同側(cè)重點(diǎn)，因此，這為判斷科研用戶(hù)的需求強(qiáng)度提供了契機(jī)，也為服務(wù)團(tuán)隊(duì)有意識(shí)地融合多樣化數(shù)據(jù)鏈提供了保障；④小數(shù)據(jù)監(jiān)護(hù)。主要是指小數(shù)據(jù)的維護(hù)和管理，一方面，由于科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)集合是隨著時(shí)間而不斷累積的，進(jìn)而需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新和管理；另一方面，科研用戶(hù)在研究過(guò)程中，可能會(huì)因?yàn)橥话l(fā)事件，導(dǎo)致其在某一層面上科研任務(wù)的中斷，此時(shí)服務(wù)團(tuán)隊(duì)需要對(duì)小數(shù)據(jù)鏈進(jìn)行偏差的糾正以及缺失數(shù)據(jù)的處理，以此保證各個(gè)小數(shù)據(jù)鏈的完整和統(tǒng)一。

（3）基于小數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)的科研用戶(hù)需求獲取和微知識(shí)服務(wù)推送。小數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)作為一種特定形式的數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)[13]，是科研用戶(hù)特征知識(shí)空間的集合，可以充分展現(xiàn)科研用戶(hù)在時(shí)間維度和空間維度的需求視圖。服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以結(jié)合科研用戶(hù)的實(shí)時(shí)情景狀態(tài)，對(duì)小數(shù)據(jù)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行交互的同時(shí)，對(duì)需求特征知識(shí)進(jìn)行再挖掘和再利用，這樣能夠深入地感知科研用戶(hù)的知識(shí)需求，及時(shí)的預(yù)測(cè)用戶(hù)需求的變化趨勢(shì)，從而利用自身的專(zhuān)業(yè)技能和學(xué)科優(yōu)勢(shì)，有針對(duì)性的提供個(gè)性化微知識(shí)服務(wù)。與此同時(shí)，根據(jù)科研用戶(hù)的研究需要以及相同或相似層次其他相關(guān)研究項(xiàng)目或人員的研究現(xiàn)狀，通過(guò)與科研用戶(hù)進(jìn)行協(xié)同，構(gòu)建特色化的微知識(shí)庫(kù)。其中微知識(shí)庫(kù)是以專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)，并結(jié)合不同層次的科研用戶(hù)在不同類(lèi)型的研究過(guò)程中的學(xué)科化知識(shí)，通過(guò)對(duì)這些復(fù)雜知識(shí)進(jìn)行分解、提取和重新組織，進(jìn)而呈現(xiàn)的一些碎片化科學(xué)問(wèn)題解決方案知識(shí)庫(kù)。此外，在微知識(shí)服務(wù)推送過(guò)程中，一方面，由于微知識(shí)已經(jīng)具有獨(dú)立功能的“模塊”，服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以充分利用這些“模塊”根據(jù)需求將其進(jìn)行有機(jī)的組織或串接，以完成特定功能的高度內(nèi)聚化的知識(shí)形式，在對(duì)微知識(shí)庫(kù)進(jìn)行不斷更新、完善和管理的同時(shí)，并協(xié)同專(zhuān)家知識(shí)和能力，可以在短時(shí)間內(nèi)以最靈活的服務(wù)方式為科研用戶(hù)提供相應(yīng)的專(zhuān)業(yè)化知識(shí)服務(wù)，以此充分利用科研用戶(hù)的碎片化時(shí)間，提升科研用戶(hù)的體驗(yàn)度。

4 面向科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的微知識(shí)服務(wù)典型特征

4.1 全方位的用戶(hù)需求呈現(xiàn)

科研用戶(hù)在不同的研究階段，其知識(shí)需求的產(chǎn)生、發(fā)展是一個(gè)漸變的過(guò)程，盡管這些需求可以通過(guò)科研用戶(hù)的情景狀態(tài)、行為模式以及科研任務(wù)而以不同的角度呈現(xiàn)出來(lái)。但是，在不同的時(shí)刻，這種表現(xiàn)力強(qiáng)度也是不盡相同，在不同程度上，會(huì)體現(xiàn)出相關(guān)關(guān)系、因果關(guān)系，甚至?xí)a(chǎn)生矛盾，而且在短期內(nèi)，科研用戶(hù)的需求可能表現(xiàn)出零散性和不確定性，因此服務(wù)團(tuán)隊(duì)難以系統(tǒng)掌握科研用戶(hù)需求，而且即使服務(wù)團(tuán)隊(duì)感知到了此類(lèi)需求，也會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間，這樣縮短了服務(wù)內(nèi)容的選擇和服務(wù)產(chǎn)品的優(yōu)化時(shí)間，導(dǎo)致服務(wù)滿(mǎn)意度偏低。鑒于此，面向科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)作為其全方位的數(shù)字描述，通過(guò)對(duì)小數(shù)據(jù)的整合、分析和處理，無(wú)論是從時(shí)間維度，還是空間維度上，服務(wù)團(tuán)隊(duì)都能夠在短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確獲取科研用戶(hù)的需求及其相關(guān)變化情況，尤其是在研究過(guò)程中的學(xué)科知識(shí)需求，并據(jù)此不斷優(yōu)化微知識(shí)庫(kù)，為科研用戶(hù)微服務(wù)提供基礎(chǔ)。

此外，科研用戶(hù)的研究活動(dòng)雖然在總體需求趨勢(shì)上，會(huì)體現(xiàn)出一定的規(guī)律性和可預(yù)測(cè)性，但是隨著科研用戶(hù)項(xiàng)目進(jìn)展的深入，以及自身專(zhuān)業(yè)背景和認(rèn)識(shí)能力的影響，在特定環(huán)境下，對(duì)于一些涉及跨學(xué)科或跨領(lǐng)域的細(xì)致化專(zhuān)業(yè)問(wèn)題的微知識(shí)需求，會(huì)呈現(xiàn)出隨機(jī)性和復(fù)雜性。但是通過(guò)科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的融合，對(duì)某些不確定的需求，可以借助服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶(hù)的協(xié)同溝通反饋，以對(duì)小數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化梳理和層次化整合，排除具有干擾性的影響因素，從而促進(jìn)科研用戶(hù)需求全方位、多層次的挖掘和呈現(xiàn)。

4.2 個(gè)性化的專(zhuān)業(yè)服務(wù)推送

在整個(gè)服務(wù)流程中，從科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的收集、分析以及需求獲取都是圍繞個(gè)體科研用戶(hù)而展開(kāi)的；在服務(wù)方式方面，微知識(shí)服務(wù)是以微知識(shí)庫(kù)為基礎(chǔ)，以科研用戶(hù)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)需求為出發(fā)點(diǎn)，以協(xié)同互動(dòng)為手段而進(jìn)行的專(zhuān)業(yè)化服務(wù)；從服務(wù)內(nèi)容來(lái)看，微知識(shí)庫(kù)是以科研用戶(hù)及其研究任務(wù)為導(dǎo)向而構(gòu)建的動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)，是把傳統(tǒng)的龐雜學(xué)科知識(shí)進(jìn)行再分解、深萃取，并根據(jù)科研用戶(hù)的專(zhuān)業(yè)項(xiàng)目問(wèn)題，對(duì)微知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)組織、深度標(biāo)引，最后結(jié)合科研用戶(hù)研究情景，經(jīng)過(guò)服務(wù)團(tuán)隊(duì)的綜合評(píng)估，最終推送于用戶(hù)的精煉化知識(shí)產(chǎn)品；從服務(wù)主體來(lái)看，整個(gè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)具有跨學(xué)科的專(zhuān)業(yè)背景，包括學(xué)科館員、數(shù)據(jù)館員、信息專(zhuān)家等，這些服務(wù)人員能夠以知識(shí)協(xié)同的方式，對(duì)服務(wù)于科研用戶(hù)的微知識(shí)進(jìn)行吸收、擴(kuò)展、組織和管理，大大優(yōu)化了服務(wù)流程，保證了專(zhuān)業(yè)化的微知識(shí)服務(wù)質(zhì)量；從服務(wù)方式來(lái)看，服務(wù)團(tuán)隊(duì)根據(jù)科研用戶(hù)的細(xì)微化和個(gè)體化特征，結(jié)合科研用戶(hù)的興趣偏好，利用社交媒體、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等微服務(wù)工具，采用綜合化信息手段，進(jìn)行適合于科研用戶(hù)的差異化服務(wù)推送。因此，微知識(shí)服務(wù)充分發(fā)揮了服務(wù)團(tuán)隊(duì)的協(xié)同能力，通過(guò)運(yùn)用相關(guān)的微服務(wù)技術(shù)手段，對(duì)龐雜的文獻(xiàn)資源、網(wǎng)絡(luò)資源等進(jìn)行系統(tǒng)化的分析和組織，針對(duì)研究環(huán)境的轉(zhuǎn)變，注重科研用戶(hù)的體驗(yàn)，從而為其快速準(zhǔn)確地推送即時(shí)化、碎片化的微知識(shí)產(chǎn)品。

4.3 實(shí)時(shí)化的動(dòng)態(tài)反饋跟蹤

在面對(duì)數(shù)據(jù)密集型科研范式的環(huán)境下，微知識(shí)服務(wù)是為特定科研用戶(hù)提供的細(xì)微化、個(gè)體化和差異化的數(shù)據(jù)或知識(shí)服務(wù)，其充分借助了移動(dòng)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和全媒體技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，嵌入到科研用戶(hù)的研究環(huán)境，實(shí)現(xiàn)微知識(shí)庫(kù)的動(dòng)態(tài)構(gòu)建以及個(gè)性化服務(wù)的實(shí)時(shí)推送。因此，服務(wù)團(tuán)隊(duì)與科研用戶(hù)的協(xié)同反饋和實(shí)時(shí)跟蹤體現(xiàn)在科研用戶(hù)的整個(gè)研究生命周期中，并表現(xiàn)在：①小數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，除了獲取科研用戶(hù)日常的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和智能設(shè)備的感知數(shù)據(jù)之外，服務(wù)團(tuán)隊(duì)需要對(duì)用戶(hù)進(jìn)行交流，獲取關(guān)于科研用戶(hù)心理狀態(tài)、研究經(jīng)驗(yàn)以及目標(biāo)計(jì)劃等相關(guān)具有隱性特征的數(shù)據(jù)，同時(shí)在服務(wù)推送過(guò)程中，需要時(shí)刻跟進(jìn)服務(wù)進(jìn)度，通過(guò)科研用戶(hù)反饋，評(píng)估微知識(shí)服務(wù)的效果和效率；②小數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，小數(shù)據(jù)集合作為挖掘科研用戶(hù)潛在需求的基礎(chǔ)，必須與科研用戶(hù)的期望目標(biāo)緊密結(jié)合，包括短期研究目標(biāo)和長(zhǎng)期研究計(jì)劃，而服務(wù)團(tuán)隊(duì)對(duì)科研用戶(hù)的密切協(xié)作，實(shí)時(shí)跟蹤科研用戶(hù)當(dāng)前所處情景狀態(tài)的服務(wù)模式，為服務(wù)期望的確定提供了保證；③微知識(shí)服務(wù)流程中，服務(wù)的過(guò)程其實(shí)是科研用戶(hù)與服務(wù)團(tuán)隊(duì)深入交互的過(guò)程，其中全面的交流和溝通是必不可少的環(huán)節(jié)，另外，圍繞科研用戶(hù)微知識(shí)庫(kù)的全局化構(gòu)建，也是在實(shí)時(shí)化服務(wù)反饋跟蹤過(guò)程中，知識(shí)協(xié)同作用的結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn)，與科研用戶(hù)的深度溝通、動(dòng)態(tài)反饋是提升服務(wù)滿(mǎn)意度的關(guān)鍵舉措，而借助微知識(shí)的精簡(jiǎn)性、專(zhuān)業(yè)化和便捷化的傳遞方式，無(wú)形將反饋跟蹤嵌入到整個(gè)研究活動(dòng)中，提升了服務(wù)的效度。

5 需要注意和解決的問(wèn)題

由于小數(shù)據(jù)集合是科研用戶(hù)知識(shí)需求的客觀表現(xiàn)，而對(duì)這些小數(shù)據(jù)集合的處理是一個(gè)多層次、多維度的分析和管理過(guò)程，服務(wù)團(tuán)隊(duì)必須以跨學(xué)科的視角來(lái)對(duì)這些不同類(lèi)別的小數(shù)據(jù)集合進(jìn)行整合、關(guān)聯(lián)、評(píng)估等；另一方面，微知識(shí)服務(wù)在傳統(tǒng)知識(shí)服務(wù)的基礎(chǔ)上，更加強(qiáng)化了知識(shí)的粒度化和個(gè)性化，而如何根據(jù)科研用戶(hù)需求，把控知識(shí)的粒度層次，也是在服務(wù)實(shí)踐必須克服的。因此，在整個(gè)微知識(shí)服務(wù)的推送過(guò)程中主要有以下關(guān)鍵問(wèn)題需要進(jìn)行關(guān)注和解決。

（1）科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的全生命周期管理?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”及其相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，不僅深刻影響了科研用戶(hù)的行為方式和研究過(guò)程，而且正在改變科研用戶(hù)的思維理念和決策模式，因此，科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)是其情景化需求的最主要表現(xiàn)，需通過(guò)對(duì)這些零散的小數(shù)據(jù)進(jìn)行全面收集，進(jìn)而將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)依據(jù)不同的時(shí)間點(diǎn)和空間點(diǎn)進(jìn)行有針對(duì)性的濾重、篩選、關(guān)聯(lián)和融合。如，在小數(shù)據(jù)融合過(guò)程中，可以圍繞科研用戶(hù)的一個(gè)研究問(wèn)題或一個(gè)研究時(shí)間段，從關(guān)聯(lián)級(jí)融合（包括數(shù)據(jù)映射、異構(gòu)加權(quán)、數(shù)據(jù)濾重、數(shù)據(jù)更新等）、特征級(jí)融合（包括數(shù)據(jù)集成、屬性分析、特征提取、特征關(guān)聯(lián)等）和需求級(jí)融合（特征分類(lèi)、特征聚合、特征挖掘、態(tài)勢(shì)判斷等）對(duì)小數(shù)據(jù)進(jìn)行逐層遞進(jìn)的分析，挖掘不同生命周期階段的小數(shù)據(jù)特性[14]。不難發(fā)現(xiàn)，如何從小數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、發(fā)展和演變的全生命周期視角進(jìn)行分析和管理，從時(shí)間和空間維度挖掘科研用戶(hù)的需求產(chǎn)生根源及其變化方式，從而預(yù)測(cè)科研用戶(hù)的潛在需求，是值得繼續(xù)研究和探討的。

（2）科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的安全保護(hù)。小數(shù)據(jù)是科研用戶(hù)個(gè)體特征化的全面描述，涵蓋了科研用戶(hù)的虛擬行為數(shù)據(jù)和現(xiàn)實(shí)活動(dòng)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)直接關(guān)系到科研用戶(hù)的個(gè)人隱私問(wèn)題。然而，科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的質(zhì)量又是分析和獲取科研用戶(hù)隱性知識(shí)需求的基礎(chǔ)，直接影響了微知識(shí)服務(wù)的整體效果，因此，如何平衡科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)與隱私安全之間的矛盾，提升小數(shù)據(jù)的價(jià)值密度和安全程度，是個(gè)性化微知識(shí)服務(wù)必須解決的問(wèn)題。對(duì)于這一問(wèn)題的解決，可以根據(jù)國(guó)家相關(guān)法律規(guī)范或標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)科研用戶(hù)的隱私敏感層次，建立科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的保護(hù)協(xié)議和規(guī)范，其中應(yīng)該包括小數(shù)據(jù)的采集目的、防范計(jì)劃、問(wèn)責(zé)機(jī)制等一系列保護(hù)機(jī)制。

（3）微知識(shí)的粒度化表示。知識(shí)粒度是對(duì)知識(shí)不同細(xì)化層次的度量，因此對(duì)知識(shí)粒度粗細(xì)進(jìn)行調(diào)整實(shí)質(zhì)上是對(duì)非結(jié)構(gòu)化的知識(shí)進(jìn)行分解和重構(gòu)的過(guò)程，有利于知識(shí)的形式化表達(dá)[15]。而微知識(shí)是服務(wù)團(tuán)隊(duì)根據(jù)科研用戶(hù)的需求，經(jīng)過(guò)深度萃取、精煉化之后的高質(zhì)量知識(shí)形態(tài)，不難發(fā)現(xiàn)，服務(wù)團(tuán)隊(duì)對(duì)微知識(shí)的處理過(guò)程即是知識(shí)的粒度化表示，通過(guò)對(duì)微知識(shí)進(jìn)行不同視角和不同層次的粒度化表示，既能避免微知識(shí)粒度過(guò)粗導(dǎo)致服務(wù)產(chǎn)品的模糊化，又能防止微知識(shí)粒度過(guò)細(xì)引起科研用戶(hù)的問(wèn)題解答效率過(guò)低的現(xiàn)象。因此，服務(wù)團(tuán)隊(duì)如何根據(jù)科研用戶(hù)需求，對(duì)其中所涉及的問(wèn)題進(jìn)行分解，并從不同的知識(shí)粒度層面進(jìn)行分析，進(jìn)而保證微知識(shí)的粒度能夠恰當(dāng)?shù)貪M(mǎn)足當(dāng)前用戶(hù)的需求狀態(tài)，對(duì)于提升科研用戶(hù)的專(zhuān)深化和個(gè)性化服務(wù)的效果具有重要意義。如，服務(wù)團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)不同的知識(shí)粒度化規(guī)范（如文獻(xiàn)標(biāo)引規(guī)范、知識(shí)表示規(guī)范、知識(shí)融合規(guī)范等），以科研用戶(hù)的情景化需求為導(dǎo)向，對(duì)微知識(shí)粒度進(jìn)行不斷優(yōu)化，同時(shí)通過(guò)本體或語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)描述的方式，進(jìn)行微知識(shí)服務(wù)產(chǎn)品的組織、轉(zhuǎn)化和表達(dá)。

6 結(jié)語(yǔ)

就科研用戶(hù)而言，其科學(xué)研究更加趨向知識(shí)協(xié)作化、數(shù)據(jù)密集化和智能計(jì)算化，這樣導(dǎo)致與此相應(yīng)的知識(shí)服務(wù)的反應(yīng)時(shí)間更加突出實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)性，知識(shí)內(nèi)容更加強(qiáng)調(diào)精煉性、高密度性和易吸收性，在知識(shí)推送方式更加重視快捷性和多樣性。然而，面向科研用戶(hù)小數(shù)據(jù)的全面收集和深度挖掘?yàn)榉?wù)團(tuán)隊(duì)分析科研用戶(hù)行為、獲取科研用戶(hù)需求以及預(yù)測(cè)需求變化趨勢(shì)提供了強(qiáng)有力的支撐。此外，基于微知識(shí)庫(kù)的服務(wù)推送能夠充分發(fā)揮新型社會(huì)媒體工具的優(yōu)勢(shì)，利用微知識(shí)易于理解、易于吸收的特征，避免了知識(shí)的重復(fù)性組織和處理，極大降低了知識(shí)服務(wù)的周期，有效改善了科研用戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)，對(duì)于圖書(shū)情報(bào)機(jī)構(gòu)個(gè)性化知識(shí)服務(wù)工作的開(kāi)展提供了新思路，具有重要的參考價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

[1] 馬曉亭，陳臣.基于可信小數(shù)據(jù)的圖書(shū)館個(gè)性化服務(wù)研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2015（1）：85-88.

[2] Estrin D，Thompson C W.Internet of You： Data Big and Small[J].IEEE Internet Computing，2015，19（6）：8-10.

[3] 陸祝政.2014年度浙江圖書(shū)館讀者閱讀“小數(shù)據(jù)”[J].圖書(shū)館研究與工作，2015（2）：9-12.

[4] 熊志軍.試論小科學(xué)與大科學(xué)的關(guān)系[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2004（12）：5-8

[5] 申丹娜. 大科學(xué)與小科學(xué)的爭(zhēng)論評(píng)述[J].科學(xué)技術(shù)哲學(xué)研究，2009，26（1）：101-107.

[6] Heidorn P B.Shedding light on the dark data in the long tail of science[J].Library Trends，2008，57（2）：280-299.

[7] 楊平，田野.長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)共享研究進(jìn)展[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2014，58（8）：133-138.

[8] 侯志江.微知識(shí)服務(wù)——問(wèn)答式網(wǎng)站的啟示[J].圖書(shū)館建設(shè)，2015（3）：77-79.

[9] 鄧仲華，李立睿.面向科研的嵌入式知識(shí)推送服務(wù)研究（上）——產(chǎn)生、環(huán)節(jié)與內(nèi)涵[J].圖書(shū)館雜志，2015（7）：19-23.

[10] 袁靜，賈聰聰，李思藝.高校圖書(shū)館情景敏感服務(wù)中的用戶(hù)隱私保護(hù)研究[J].圖書(shū)館，2015（1）：73-77.

[11] William J.Personal information management[J].Annual Review of Information Science and Technology，2007，41（1）：453-504.

[12] 李?lèi)?ài)國(guó)，汪社教，孟祥保.圖書(shū)館用戶(hù)信息模型框架構(gòu)建[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2015，59（13）：13-19.

[13] The Edinburgh University.Data Repository：DataShare[EB/OL].[2015-11-13].http：//www.ed.ac.uk/ schools-departments/information-services/services/research-support/data-library/data-repository/definitions.

[14] 李立睿，鄧仲華.“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下科研用戶(hù)的小數(shù)據(jù)融合研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作，2016，60（6）：58-63.

[15] 馮琴榮，苗奪謙，程昳，等.知識(shí)的劃分粒度表示法[J].模式識(shí)別與人工智能，2009，22（1）：64-69.

作者簡(jiǎn)介：李立睿（1989-），男，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院博士研究生，研究方向：信息組織與知識(shí)服務(wù)；鄧仲華（1957-），男，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：信息組織與信息系統(tǒng)。