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        突發(fā)公共衛(wèi)生事件視角下國內(nèi)外圖書館應(yīng)急服務(wù)模式分析

        2022-05-24 02:06:06冉從敬馮雪飛
        圖書館理論與實踐 2022年3期
        關(guān)鍵詞:應(yīng)急新冠肺炎

        冉從敬,李 旺,馮雪飛

        (1.武漢大學(xué)深圳研究院;2.武漢大學(xué)信息管理學(xué)院;3.九江學(xué)院圖書館)

        1 引言

        2020年暴發(fā)的新冠肺炎疫情嚴(yán)重影響了我國國民的經(jīng)濟生活和社會生活,密閉的空間與人流量較大的場所都有可能為病毒傳染創(chuàng)造條件,由此也觸發(fā)了圖書館疫情防控的警報。面對突如其來的疫情,各類圖書館應(yīng)采取何種策略來開展圖書館服務(wù)、采取哪些措施更好滿足讀者需求以及如何提升應(yīng)對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的能力等,值得深入探討。

        筆者通過查閱文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),國內(nèi)外學(xué)者對圖書館疫情防控與應(yīng)急管理措施進(jìn)行了多角度的研究。國外學(xué)者Ahlfeld等總結(jié)了新冠肺炎疫情防控期間學(xué)校圖書館運營的一些經(jīng)驗教訓(xùn)[1];Wang等對新冠肺炎疫情期間美國圖書館的公告進(jìn)行了分析,得出圖書館可以而且確實在為讀者提供有關(guān)COVID-19等流行病的可靠信息[2];Jones將新冠肺炎疫情與經(jīng)濟危機對圖書館的影響做了比較,提出對圖書館作用進(jìn)行重大范式轉(zhuǎn)變的建議[3]。國內(nèi)學(xué)者張麗萍等通過文獻(xiàn)調(diào)研等方法調(diào)研新冠肺炎疫情防控期間我國高職院校圖書館所開展的應(yīng)急信息服務(wù)情況,探析高職院校圖書館應(yīng)急信息服務(wù)的相關(guān)策略和實現(xiàn)路徑[4];宋薇總結(jié)了疫情防控期間圖書館開展的創(chuàng)新服務(wù)模式,并提出了提升服務(wù)質(zhì)量策略[7];范楠楠等以新冠肺炎疫情為背景,從預(yù)防與應(yīng)急準(zhǔn)備、應(yīng)急處置、事后恢復(fù)與重建三個階段對公共圖書館的應(yīng)急服務(wù)現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)查,并總結(jié)了圖書館在應(yīng)急服務(wù)中暴露的問題[6]。

        分析已有研究發(fā)現(xiàn),國內(nèi)外學(xué)者較多基于新冠肺炎疫情這個大背景總結(jié)圖書館應(yīng)急管理出現(xiàn)的問題并提出相應(yīng)策略,但較少對國內(nèi)外相關(guān)應(yīng)急策略進(jìn)行系統(tǒng)對比與分析。因此,本文擬通過Web of Science與CNKI數(shù)據(jù)庫,運用LDA模型與Vosviewer等工具來對比分析國內(nèi)外圖書館應(yīng)對新冠肺炎疫情的應(yīng)急服務(wù)措施,找出差異與不足,并提出建設(shè)性的意見與建議,以期為提升圖書館面對突發(fā)公共衛(wèi)生事件的應(yīng)急服務(wù)能力提供助益。

        2 研究方法與工具

        VOSviewer是一款用于構(gòu)建可視化書目計量網(wǎng)絡(luò)的軟件工具,該工具以萊頓算法為核心框架,并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)聚類與元素分布相似性等方法對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。本文處理外文文獻(xiàn)的研究方法為:首先通過Web of Science檢索主題數(shù)據(jù),而后將數(shù)據(jù)導(dǎo)入VOSviewer中,利用VOSMapping算法實現(xiàn)共現(xiàn)矩陣,而后結(jié)合距離和關(guān)系在二維空間的分布,通過VOSClustering算法對共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類分析,最后以可視化圖譜的方式進(jìn)行展示,每個主題聚類都以不同的顏色作為標(biāo)識。

        Latent Dirichlet Allocation(LDA)方法自問世以來,已在不同領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[7],圖書館的相關(guān)研究也使用了LDA方法,用來挖掘與識別相關(guān)研究主題。本文處理中文文獻(xiàn)的基本研究方法為:首先使用Python自然語言處理對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與分詞,在使用LDA模型初步運算出文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的主題詞后,運用Word2Vec工具包將每個主題下的關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)換為詞向量,用相似性表示各個關(guān)鍵詞之間的權(quán)重,而后使用TextRank方法對主題下的關(guān)鍵詞進(jìn)行二次過濾,最后調(diào)用Python的機器學(xué)習(xí)工具包Scikit-learn中的LatentDirichletAllocation函數(shù)對前期提取的關(guān)鍵詞進(jìn)行二次提取,獲取主題識別效果,并將LDA分析結(jié)果輸入pyLDAvis,從而得到可視化效果。

        3 數(shù)據(jù)來源與處理

        本文的研究數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)(CNKI)和Web of Science核心集中的科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫。

        在CNKI數(shù)據(jù)庫中檢索國內(nèi)文獻(xiàn),采用高級檢索方式,檢索主題詞為“新冠疫情”“圖書館應(yīng)急服務(wù)”,時間限定為“2019—2021年”,剔除會議通知與征稿啟事,選擇中文文獻(xiàn),共得到有效文獻(xiàn)104篇。筆者將文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SATI中提取文獻(xiàn)摘要,對摘要數(shù)據(jù)進(jìn)行文本處理和詞頻統(tǒng)計,而后導(dǎo)入LDA模型中,完成主題提取與可視化。

        通過Web of Science檢索國外文獻(xiàn),檢索式為:(TS=(LIBRARYANDservice ANDCOVID-19))AND語種:(English)AND文獻(xiàn)類型:(Article),合計檢索到89篇文獻(xiàn)數(shù)據(jù)。筆者對數(shù)據(jù)進(jìn)行地區(qū)排除,只保留國外作者撰寫的文獻(xiàn),共得到88篇有效文獻(xiàn)。將數(shù)據(jù)引入VOSviewer中,對該數(shù)據(jù)集進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析,最后得出網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D。

        4 結(jié)果分析

        4.1 國內(nèi)圖書館應(yīng)急服務(wù)模式分析

        筆者運用Python中文分詞組件Jieba對CNKI文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞處理,使用Scikit-learn向量化工具CounterVectorizer將參數(shù)Max_df設(shè)置為0.5,Min_df設(shè)置為0.1,得到文檔向量化結(jié)果。而后將向量化文檔數(shù)據(jù)導(dǎo)入調(diào)入基于Python的機器學(xué)習(xí)工具包Scikit-learn中的Latent Dirichlet Allocation函數(shù)中,當(dāng)主題數(shù)為4,迭代次數(shù)為50時效果最好,進(jìn)而初步獲取主題識別結(jié)果。為了使識別結(jié)果更加精準(zhǔn),筆者將初步識別的主題導(dǎo)入Word2Vec工具中,將每個主題下的關(guān)鍵詞都表示成詞向量,用文本相似度來表示關(guān)鍵詞之間的權(quán)重,并利用Text Rank算法對各個主題下的關(guān)鍵詞進(jìn)行二次清洗與過濾。由于LDA模型屬于一種非監(jiān)督式的學(xué)習(xí),所以在識別結(jié)果中并不能得到包含這個主題的顯式關(guān)鍵字標(biāo)記,只能通過一系列出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵字來描述該主題。所以,在確定主題內(nèi)容之前,筆者采用pyLDAvis軟件包對主題識別結(jié)果進(jìn)行交互式可視化檢驗,獲得的可視化圖形見圖1。

        圖1 國內(nèi)圖書館主要應(yīng)對策略

        由圖1可知,pyLDAvis可視化工具對每個主題均進(jìn)行了編號,用戶可以看到不同主題在二維向量空間上的距離差異,并且這四個主題在大小上也存在差異:主題越大,包含的文章越多,研究越充分,反之亦然。從圖1中可以看出這四個主題也不存在交叉現(xiàn)象,所以說該可視化結(jié)果是可接受的。

        (1)應(yīng)急服務(wù)。作為社會生態(tài)系統(tǒng)中開放和發(fā)展的有機體,內(nèi)外部因素產(chǎn)生的變化都可能會對圖書館的運營與存續(xù)產(chǎn)生挑戰(zhàn),從而引發(fā)危機[8]。圖書館的正常運行在新冠肺炎疫情的影響下受到了嚴(yán)重的挑戰(zhàn),由于人員大量聚集會出現(xiàn)交叉感染的現(xiàn)象,所以在保障讀者與工作人員生命安全的前提下,全國各類圖書館積極貫徹落實上級部門對新冠肺炎疫情防控工作的要求,于2020年1月24日起先后實施閉館策略,暫停各類線下活動,開館時間根據(jù)當(dāng)?shù)匾咔榉揽厍闆r另行通知。與此同時,為了最大限度地減小新冠肺炎疫情給圖書館帶來的沖擊,國內(nèi)大多數(shù)圖書館快速成立了圖書館疫情防控與應(yīng)急服務(wù)工作小組,并草擬了相關(guān)應(yīng)急預(yù)案。如,北京大學(xué)圖書館緊急制定了《北京大學(xué)圖書館關(guān)于做好新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控工作方案》[9];中國傳媒大學(xué)圖書館采取了“館、部、室”三級工作運行機制,并實行輪崗制以降低圖書館人員流動,從而降低感染風(fēng)險[10];上海市各類圖書館采用了多層級領(lǐng)導(dǎo)負(fù)責(zé)聯(lián)系機制,并制定圖書館應(yīng)急服務(wù)緊急預(yù)案,積極為讀者提供各類線上服務(wù),保證圖書館在突發(fā)公共衛(wèi)生事件期間有序開展各項工作[10]。

        (2)參考咨詢。由于圖書館相繼實行了閉館策略,促使參考咨詢成為新冠肺炎疫情防控期間圖書館開展各類服務(wù)的重要手段。圖書館通過QQ、微信等線上形式為讀者提供參考咨詢服務(wù),這不僅可以在特殊時期時刻與讀者保持密切溝通,厘清需求,還能及時為讀者提供文獻(xiàn)傳遞、文獻(xiàn)查詢、科技查新等各類線上服務(wù),從而滿足讀者的服務(wù)需求,讓讀者感受到圖書館“隔離不隔愛”的周到服務(wù)。不僅如此,全國各地圖書館也積極發(fā)揮資源優(yōu)勢,開展各類線上文娛活動。如,武漢圖書館通過構(gòu)建“云閱讀”服務(wù)平臺為讀者提供圖書館所具備的一切資源服務(wù)[11];中南大學(xué)圖書館通過疫情防控知識問答的形式提升讀者的疫情防控意識[12]。

        (3)資源服務(wù)。疫情暴發(fā)以來,圖書館的工作重點迅速向電子資源服務(wù)與數(shù)據(jù)庫校外訪問傾斜,做到“閉館不閉網(wǎng),服務(wù)不打烊”,使得圖書館的數(shù)字資源得到了充分的重視與利用,成為各類圖書館為讀者提供數(shù)字服務(wù)、遠(yuǎn)程服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、專題服務(wù)、知識服務(wù)的基礎(chǔ)。概括而言,各類圖書館資源服務(wù)采取的措施主要有增加資源供給、改善服務(wù)質(zhì)量、優(yōu)化服務(wù)方式。在增加資源供給方面,密切與各大優(yōu)質(zhì)資源供應(yīng)商的聯(lián)系,遠(yuǎn)程開放資源,多渠道擴展和豐富各類型數(shù)字資源的供給,促進(jìn)資源供給結(jié)構(gòu)的多元化;在改善服務(wù)質(zhì)量和優(yōu)化服務(wù)方式方面,利用圖書館官網(wǎng)、官微等渠道及時發(fā)布服務(wù)通知公告、資源服務(wù)指南和數(shù)字資源導(dǎo)航,使讀者在線上也可享受圖書館多元化的信息服務(wù)。在疫情防控期間,廣西壯族自治區(qū)圖書館的數(shù)字資源訪問量與文獻(xiàn)下載量同比增長超過95.41%,公眾號粉絲突破112,000人[13];海南省圖書館數(shù)字資源訪問量高達(dá)16萬人次,通過微博和微信發(fā)送的推文閱讀量高達(dá)6萬余人次[14]。

        (4)讀者線上服務(wù)。疫情防控期間,全國各類圖書館積極優(yōu)化服務(wù)模式,結(jié)合圖書館館藏資源,秉持“閉館不閉服”的宗旨,利用互聯(lián)網(wǎng)和各種讀者QQ群、微博、微信平臺等方式為讀者提供豐富的線上讀者服務(wù),同時還提供紙本圖書預(yù)約外借、文獻(xiàn)傳遞與館際互借、知識產(chǎn)權(quán)查新與科技查新、文獻(xiàn)情報分析服務(wù)、學(xué)位論文使用與提交等線上服務(wù),確保圖書館各項服務(wù)正常有序開展。如,華南理工大學(xué)圖書館、西安交通大學(xué)圖書館、電子科技大學(xué)圖書館等均開展了圖書預(yù)約外借服務(wù),并以無接觸方式將預(yù)約圖書送達(dá)讀者手中[12]。

        4.2 國外圖書館應(yīng)急服務(wù)模式分析

        筆者利用VOSviewer對國外相關(guān)研究文獻(xiàn)進(jìn)行聚類分析,通過調(diào)整參數(shù)值取得最優(yōu)可視化結(jié)果(見圖2)。

        圖2 國外圖書館主要應(yīng)對策略

        (1)閉館。新冠肺炎疫情在2020年3月11日被認(rèn)為具備大流行特征之后的兩個月之內(nèi),迅速在全球大面積蔓延[15]。為了避免因人員聚集而帶來的交叉感染風(fēng)險,最大限度地保障讀者和圖書館工作人員的身體健康和生命安全,國外各級各類圖書館紛紛實行閉館策略。如2020年3月13日,IFLA(國際圖書館協(xié)會聯(lián)合會)宣布3月16日起關(guān)閉其總部辦公室,各級工作人員實行線上辦公,借助網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)籌備2020年IFLA大會,并為全球圖書館提供服務(wù)和支持[16]。據(jù)IFLA數(shù)據(jù)統(tǒng)計可知,截至2020年4月14日,全球超過170個國家或地區(qū)的公共圖書館關(guān)閉。各國圖書館在閉館后都積極開辟多元化線上服務(wù),并且得到了圖書館行業(yè)協(xié)會與相關(guān)組織的積極響應(yīng)[17]。

        (2)數(shù)字圖書館服務(wù)。為保障讀者在特殊時期能正常訪問圖書館數(shù)字資源,國外各級圖書館通過多種方式向讀者推薦圖書館的數(shù)字資源和訪問渠道,雖然實體圖書館閉館給讀者帶來了許多不便,但是圖書館的數(shù)字資源卻可以借此機會得到大量宣傳與使用。國外如San Jose圖書館在閉館期間每周都會向讀者發(fā)送關(guān)于圖書館電子資源的郵件,鼓勵、引導(dǎo)讀者利用其電子資源;英國國家和大學(xué)圖書館協(xié)會開放各類圖書館數(shù)字服務(wù)與資源庫,暫時取消館際互借限制或影印限制,保證圖書館數(shù)字資源的獲取與服務(wù),幫助學(xué)生順利完成學(xué)業(yè)[18]。

        (3)圖書館心理健康服務(wù)。隨著感染人數(shù)與死亡人數(shù)攀升,讀者在信息沖擊的情況下不可避免地會產(chǎn)生惶恐不安、焦慮暴躁的情緒,如果讀者本人不幸確診或者成為確診患者的密切接觸者,這無疑會進(jìn)一步加重讀者心理負(fù)擔(dān),影響其隔離治療的效果?;诖?,國外圖書館相繼開展了多種形式的讀者心理健康服務(wù),幫助讀者疏導(dǎo)心理壓力,緩解惶恐情緒。如,溫哥華圖書館在圖書館主頁開辟了心理健康服務(wù)專欄,為失業(yè)群體、低收入群體、新冠確診患者群體提供各類公信力強的專業(yè)機構(gòu)、組織的官網(wǎng)鏈接,如加拿大健康基金會、精神委員會、心理協(xié)會等,為急需心理咨詢的用戶群體匹配專業(yè)人員與志愿者,并通過各類線上服務(wù)安撫民眾因新冠肺炎疫情而出現(xiàn)的不良情緒[19]。

        (4)危機管理。圖書館危機管理是指在圖書館運作過程中針對出現(xiàn)的危機因子與事件,從其出現(xiàn)到解決的全流程處理的一種管理理論與實踐。國外多數(shù)圖書館采取了危機管理的手段來降低新冠肺炎疫情對圖書館運營的沖擊。如,美、日、英三國圖書館在新冠肺炎疫情暴發(fā)后,在極短的時間內(nèi)擬定并發(fā)布圖書館應(yīng)急預(yù)案,迅速采取應(yīng)對行動,安排部署各項措施以保障為讀者提供服務(wù),同時采取發(fā)布新聞通知、創(chuàng)建新冠專欄等方式更新新冠肺炎疫情動態(tài),并與外界共享應(yīng)對方案[18]。

        (5)媒體宣傳。圖書館的知識信息資源為讀者所信服,源于社會各界對圖書館職能的普遍認(rèn)可。新冠肺炎疫情防控期間,民眾普遍居家隔離工作、生活,互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量激增,網(wǎng)絡(luò)信息傳播與擴散更加頻繁,虛假信息乘虛而入,讀者稍有不慎就會被虛假信息所迷惑,輕則造成個人隱私泄露,重則造成個人財產(chǎn)損失。圖書館作為信息資源傳播的重要媒介,應(yīng)幫助引導(dǎo)讀者在海量真假難辨的信息中作出判斷與甄別,篩選出真實、有效的信息。如OCLC(聯(lián)機計算機圖書館中心)為讀者實時更新來自WHO(世界衛(wèi)生組織)的最新報告,并將病毒癥狀、感染特征與合理防控等有用信息展示在WorldCat.org上供用戶獲?。?0];ALIA(澳大利亞圖書館與信息協(xié)會)每隔一個小時更新一次澳大利亞圖書館的服務(wù)變化,幫助用戶及時了解情況,作出決策[20]。

        (6)遠(yuǎn)程教學(xué)。圖書館通過為遠(yuǎn)程教學(xué)提供電子教學(xué)參考資料的方式深度參與高校的教學(xué)活動,既有必要性,也有可行性[21]。由于圖書館擁有豐富多樣的數(shù)據(jù)庫,所以圖書館遠(yuǎn)程教學(xué)服務(wù)為師生提供了至關(guān)重要的遠(yuǎn)程教學(xué)手段。國外很多圖書館在新冠肺炎疫情防控期間都采用遠(yuǎn)程教學(xué)的方式服務(wù)讀者,如,RLUK(英國研究型圖書館協(xié)會,Research Libraries UK)與大英圖書館、南方大學(xué)采購聯(lián)合會、大學(xué)協(xié)會等合作伙伴發(fā)表聯(lián)合聲明,呼吁供應(yīng)商在新冠肺炎疫情防控期間采取行動支持遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)和教學(xué);保加利亞圖書館發(fā)布書籍和其他圖書館資源的檢疫隔離措施,指導(dǎo)在線服務(wù)以及數(shù)字環(huán)境下圖書館運營[22],力求通過這種方式來介紹新冠肺炎疫情的危害與預(yù)防措施,促使讀者提高警惕,保障生命安全。

        5 圖書館應(yīng)急服務(wù)模式優(yōu)化策略

        5.1 積極為讀者開展心理疏導(dǎo)

        當(dāng)突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后,各級圖書館應(yīng)該積極為讀者提供心理健康咨詢與輔導(dǎo),幫助讀者建立正向的心理防御,最大限度消除負(fù)面影響。①成立心理健康咨詢小組,為讀者實時提供在線心理干預(yù)與咨詢。圖書館應(yīng)加強與學(xué)校信息咨詢中心、社會各界心理咨詢機構(gòu)的聯(lián)系與合作,廣泛征集志愿者,組建心理咨詢小組,通過心理干預(yù)幫助讀者重構(gòu)心理防線,引導(dǎo)讀者放平心態(tài),構(gòu)建積極的心理狀態(tài)。②充分發(fā)揮圖書館資源優(yōu)勢,為讀者推送個性化的心理主題資源。圖書館可通過官網(wǎng)、公眾號等媒介為讀者推送各類安撫焦慮心理的音頻與書籍,為讀者提供正向心理引導(dǎo)。對于患有嚴(yán)重心理障礙的讀者,閱讀治療團隊可以對其開展更有針對性的心理疏導(dǎo),并制定特殊的治療方法[23]。③舉辦各類趣味活動,轉(zhuǎn)移讀者注意力。圖書館可以適當(dāng)開展線上文娛活動,如邀請讀者積極參加各類趣味小游戲、引導(dǎo)讀者創(chuàng)建和實施快樂列表,達(dá)到心理疏導(dǎo)的作用。

        5.2 開展信息素養(yǎng)教育提升公民的信息識別與判斷能力

        圖書館作為開展社會文化教育服務(wù)的主要職能機構(gòu),在加強公民信息素養(yǎng)、提升公民信息判別能力方面承擔(dān)著重要的職責(zé)。“后疫情時代”,各類圖書館應(yīng)總結(jié)疫情防控期間遇到的問題,并通過各種手段來提升公民的信息素養(yǎng)。一方面,圖書館需要通過線上宣傳、線下輔導(dǎo)的方式讓公民認(rèn)識到信息素養(yǎng)的重要性與必要性,從而切實提升公民信息素養(yǎng);另一方面,圖書館應(yīng)幫助公民提升從海量信息中分辨真假信息的素養(yǎng),提升公民信息意識,引導(dǎo)公民不散謠、不信謠、不傳謠[24]。

        5.3 加強情報分析,保障信息真實可靠

        在新冠肺炎疫情防控過程中,公共輿論場與新冠肺炎疫情有關(guān)的議題呈現(xiàn)高位運行態(tài)勢,這就使得疫情防控輿論引導(dǎo)和輿情應(yīng)對面臨著極大的挑戰(zhàn)[25],圖書館作為輿情應(yīng)對與處置的重要樞紐,應(yīng)加強情報分析,從而為決策機構(gòu)提供參考意見。圖書館應(yīng)充分發(fā)揮自身職能,結(jié)合社會發(fā)展需求,重構(gòu)圖書館情報分析與資源服務(wù)體系,全方位采集業(yè)界專家精髓與國內(nèi)外先進(jìn)經(jīng)驗、案例,對其進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與提純,構(gòu)建專家智庫,從而為決策機構(gòu)的參考咨詢、對策調(diào)整、措施制定等提供有效支撐,同時也為廣大民眾提供真實可靠的輿情信息,避免引起不必要的恐慌。

        當(dāng)前,圖書館疫情防控已成常態(tài),無論是理論工作者還是相關(guān)職能部門,均應(yīng)切實響應(yīng)國家號召,貫徹落實疫情防控政策,做到高效防疫、科學(xué)防疫,在突發(fā)事件中做好圖書館應(yīng)急服務(wù),發(fā)揚圖書館精神,承擔(dān)更強有力的社會責(zé)任。

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