摘 要：文章依據(jù)用戶心智模型評(píng)價(jià)型情感維度的元素構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用問卷調(diào)查法收集了493份文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)用戶的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，采用單因子方差分析法對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn)：隨著用戶熟練程度的提升，其對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)宏觀定位和檢索方法的評(píng)價(jià)會(huì)顯著提高；在后臺(tái)系統(tǒng)、信息資源、信息組織和檢索界面維度，初級(jí)用戶的評(píng)分顯著低于中級(jí)用戶和高級(jí)用戶，但中級(jí)用戶和高級(jí)用戶的評(píng)分無(wú)顯著差異；初級(jí)用戶的心智模型存在不完備性與不精確性，造成了其對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的評(píng)分結(jié)果較低；而文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)方面的不足造成了中級(jí)用戶和高級(jí)用戶的評(píng)分無(wú)顯著差異。

關(guān)鍵詞：用戶心智模型；文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)；評(píng)價(jià)；界面設(shè)計(jì)；信息資源

中圖分類號(hào)：G250.74 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2018067

Abstract The purpose of this paper is to evaluate academic database based on users' mental model theory. The evaluation indexes are developed by emotion aspects of users' mental model. The collected surveys （n=493）， which are from academic database users， are analyzed by one-way analysis of variance method. Study results are as follows： Firstly， with the improvement of users' proficiency， the evaluation scores on macro orientation and retrieval method will also significantly improved； Secondly， on background system， information resource， information organization， retrieval interface aspects， and novice users' evaluation scores are significantly lower than intermediate-level users' and expert users' scores， but there is no significant difference between intermediate-level user and expert user； Thirdly， novice users' mental model is incomplete and inaccurate， and it will result in lower evaluation score. The poor design of academic database results in no significant difference between intermediate-level user and expert user.

Key words users' mental model； academic database； evaluation； interface design； information resources

文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)作為以實(shí)現(xiàn)全社會(huì)知識(shí)資源傳播共享和增值利用為目標(biāo)的信息化建設(shè)產(chǎn)品，發(fā)展的規(guī)模越來(lái)越大，并且越來(lái)越為人們熟知和使用。為了不斷促進(jìn)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的蓬勃發(fā)展，以及隨著圖書館和相關(guān)機(jī)構(gòu)開始嘗試對(duì)數(shù)字資源進(jìn)行評(píng)價(jià)，不少學(xué)者開始思考如何評(píng)價(jià)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)劣問題。最初的研究?jī)H僅從定性的角度對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的評(píng)價(jià)問題探索，研究?jī)?nèi)容涉及評(píng)價(jià)原則與標(biāo)準(zhǔn)[1]、評(píng)價(jià)指標(biāo)[2]、存在的問題分析[3]等。2000年之后，對(duì)于該問題的探索，相關(guān)學(xué)者開始嘗試從“用戶視角”出發(fā)，不斷的引入了信息構(gòu)建、用戶滿意度和技術(shù)接受理論，借以制定相關(guān)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[4-6]。但這些指標(biāo)的制定依然需要依托專家和已有研究，并沒有完全做到“以用戶為中心”對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

在信息檢索的用戶研究方面：不斷有研究表明用戶信息檢索績(jī)效和行為優(yōu)劣的本質(zhì)原因需要上升到用戶認(rèn)知和情感層次進(jìn)行探索[7]。用戶使用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)是通過(guò)交互式信息檢索行為完成面臨的檢索任務(wù)。用戶信息檢索行為實(shí)質(zhì)上是一種高度的認(rèn)知處理和問題解決過(guò)程。在這個(gè)過(guò)程中，用戶的每一步檢索行為都會(huì)受到自身對(duì)檢索任務(wù)的認(rèn)知[8]、對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)界面的認(rèn)知[9]、內(nèi)心情感變化[10]等因素的影響。而這些認(rèn)知、情感和對(duì)檢索策略的偏好都隸屬于用戶所持有的心智模型。在信息檢索領(lǐng)域，已經(jīng)存在大量有關(guān)用戶心智模型的研究。這些研究主要關(guān)注用戶心智模型的測(cè)量方法[11]、特征[12]、分類[13]、影響因素[14]。但鮮有研究考慮如何將用戶心智模型的理論成果用于評(píng)價(jià)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)。用戶認(rèn)知和情感是文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)用戶心智模型的兩個(gè)核心維度[15]。其中，認(rèn)知是用戶對(duì)于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的感知和了解；情感則是在認(rèn)知的基礎(chǔ)上對(duì)于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)劣的判定。基于以上研究基礎(chǔ)和分析，考慮到在人機(jī)交互領(lǐng)域，心智模型被認(rèn)為可以降低用戶在任務(wù)執(zhí)行期間的認(rèn)知負(fù)荷，常用來(lái)指導(dǎo)系統(tǒng)的界面優(yōu)化和對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行可用性評(píng)價(jià)，本研究認(rèn)為對(duì)于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的評(píng)價(jià)，應(yīng)該同時(shí)從“用戶”和“動(dòng)態(tài)”雙視角出發(fā)，因此本研究依據(jù)用戶心智模型的情感維度構(gòu)建了文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，并對(duì)如何利用用戶心智模型的數(shù)據(jù)對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，以及隨著用戶心智模型的提升對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的評(píng)價(jià)有何變化等問題進(jìn)行了研究。在樣本的選取方面，本研究分別選取了對(duì)于CNKI認(rèn)識(shí)程度不同的用戶，以揭示不同類型用戶對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)評(píng)價(jià)的差異。

2 文獻(xiàn)回顧

（1）用戶滿意度視角。用戶滿意度源自于市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域Cardozo（1965）率先提出的顧客滿意度[16]。就術(shù)語(yǔ)而言，在實(shí)物產(chǎn)品與服務(wù)領(lǐng)域常常采用顧客滿意度，而在信息產(chǎn)品與服務(wù)領(lǐng)域常常采用用戶滿意度。在實(shí)物產(chǎn)品與服務(wù)領(lǐng)域，典型的滿意度模型有Kano模型、SCSB（Sweden Customer Satisfaction Barometer）模型、ACSI（American Customer Satisfaction Index）模型等[17]。在信息產(chǎn)品與服務(wù)領(lǐng)域，研究人員借鑒顧客滿意度模型，結(jié)合評(píng)價(jià)的信息產(chǎn)品與服務(wù)的特點(diǎn)，構(gòu)建相應(yīng)的用戶滿意度模型。這類評(píng)價(jià)的對(duì)象有電子商務(wù)網(wǎng)站[18]、電子政務(wù)網(wǎng)站[19]、圖書館網(wǎng)站[20]和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)（有的文獻(xiàn)采用數(shù)字圖書館術(shù)語(yǔ)）[21]等。分析文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶滿意度可為其系統(tǒng)優(yōu)化提供建議。具體優(yōu)化建議是圍繞用戶感知結(jié)構(gòu)變量和對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量最終得分展開。該類研究可以剖析用戶在利用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)其滿意度的形成機(jī)理，深入到用戶的心理發(fā)現(xiàn)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)存在的問題。甘利人教授的研究團(tuán)隊(duì)對(duì)該問題進(jìn)行了較為系統(tǒng)和全面的研究。甘利人等（2004）[22]以ACSI模型為基礎(chǔ)，結(jié)合文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，構(gòu)建了一套用戶滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用多層次模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)國(guó)內(nèi)四大文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。之后，該研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步構(gòu)建了基于感知質(zhì)量的科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)站信息用戶滿意度模型，通過(guò)實(shí)證研究得出信息用戶滿意度的形成機(jī)理和影響因素等結(jié)論[23]。此外，也有學(xué)者單獨(dú)對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)中的資源內(nèi)容質(zhì)量的滿意度及其影響因素進(jìn)行探索[24]。

（2）信息構(gòu)建視角。信息構(gòu)建（Information Archit-

ecture，IA）由Wurman于1975年提出，并于1976年將其在美國(guó)建筑師協(xié)會(huì)會(huì)議上公開，其核心內(nèi)容包括組織系統(tǒng)、搜索系統(tǒng)、標(biāo)識(shí)系統(tǒng)和導(dǎo)航系統(tǒng)。之后，有學(xué)者開始探索將該理論用于評(píng)價(jià)網(wǎng)站的可用性問題，該理論可以指導(dǎo)網(wǎng)站設(shè)計(jì)人員通過(guò)優(yōu)化設(shè)計(jì)四個(gè)核心系統(tǒng)，幫助用戶有效的獲取信息[25]。甘利人[26]在國(guó)內(nèi)率先將信息構(gòu)建作為評(píng)價(jià)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)新視角，依據(jù)信息構(gòu)建的基礎(chǔ)理論和信息構(gòu)建在網(wǎng)站評(píng)價(jià)中的應(yīng)用，提出了一套完整的評(píng)價(jià)指標(biāo)。其中，一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)包括全局導(dǎo)航、局部導(dǎo)航、語(yǔ)境導(dǎo)航、補(bǔ)充導(dǎo)航、分類體系、檢索體系和標(biāo)記體系7項(xiàng)和若干二級(jí)指標(biāo)，并且進(jìn)一步采用這套指標(biāo)對(duì)CNKI、萬(wàn)方、維普和“國(guó)家科技圖書文獻(xiàn)中心”進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)與對(duì)比分析[27]。通過(guò)這些研究發(fā)現(xiàn)在做基于IA的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)評(píng)價(jià)時(shí)，需要在選擇評(píng)價(jià)人員方面非常慎重，因?yàn)樵u(píng)價(jià)人員使用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)歷的個(gè)體差異會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生較大的影響。

（3）技術(shù)接受模型視角。技術(shù)接受模型（Techno-

logy Acceptance Model，TAM）由Davis于1989年提出，是信息系統(tǒng)研究領(lǐng)域經(jīng)典的模型之一[28]。該模型可以解釋為什么會(huì)存在信息技術(shù)的高投入和低使用率的問題，因此被廣泛的應(yīng)用到電子商務(wù)、電子政務(wù)、移動(dòng)學(xué)習(xí)等眾多領(lǐng)域[29]。文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)作為一種信息技術(shù)產(chǎn)品，TAM自然也可用于分析其用戶接受問題。Thong等（2002）[30]基于TAM模型分析了文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的用戶接受問題，其中，系統(tǒng)界面特征、組織情境變量和個(gè)體差異特征被視為影響用戶利用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)的感知有用性和感知易用性的外在影響因素。之后，Park等（2009）[31]基于TAM對(duì)發(fā)展中國(guó)家用戶對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)采納的影響因素進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字圖書館的易用性顯著影響感知有用性，并且間接影響到用戶使用意愿。在國(guó)內(nèi)，李賀（2010）等[32]構(gòu)建了一套數(shù)字圖書館資源的用戶接受模型，考察了系統(tǒng)幫助和用戶的主觀規(guī)范對(duì)用戶感知易用性和感知有用性及對(duì)用戶使用數(shù)字圖書館的影響作用。

通過(guò)上述回顧可以發(fā)現(xiàn)：以往研究的共同點(diǎn)都是從“用戶”視角出發(fā)，呼吁文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)者關(guān)注用戶，實(shí)施以用戶為中心的設(shè)計(jì)。雖然評(píng)價(jià)指標(biāo)的提出考慮了用戶所關(guān)心的內(nèi)容，但這些指標(biāo)都是基于理論直接構(gòu)建或者通過(guò)專家的建議獲得。而且，研究沒有針對(duì)用戶對(duì)于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的熟練程度分別探索。當(dāng)用戶與文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)交互時(shí)，由于用戶心智模型的變化，他們對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)注的維度和評(píng)價(jià)的結(jié)果也會(huì)隨之發(fā)生變化。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 調(diào)查問卷設(shè)計(jì)

依據(jù)前期研究識(shí)別的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)用戶心智模型情感構(gòu)成維度，制定了一套基于用戶心智模型的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見表1）。這些維度反映了用戶利用文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)會(huì)對(duì)其哪些維度產(chǎn)生評(píng)價(jià)型情感，可以揭示用戶的關(guān)注焦點(diǎn)。心智模型是有關(guān)人類認(rèn)知的基礎(chǔ)理論。在人機(jī)交互領(lǐng)域，用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)（User Experience Design，UED）中對(duì)于用戶體驗(yàn)需求的挖掘通常也是不斷探索用戶認(rèn)知和使用習(xí)慣的過(guò)程[33]。如果信息產(chǎn)品的功能和設(shè)計(jì)能夠符合用戶心智模型，則會(huì)給用戶帶來(lái)很好的用戶體驗(yàn)。因此，用戶心智模型情感維度屬于用戶體驗(yàn)的核心指標(biāo)，該研究可為制定和優(yōu)化用戶體驗(yàn)的指標(biāo)提供借鑒意義。

3.2 調(diào)查問卷發(fā)放

在2017年6月進(jìn)行預(yù)調(diào)研，根據(jù)被調(diào)查者在填寫問卷過(guò)程中遇到的問題，對(duì)表達(dá)有不理解的專業(yè)術(shù)語(yǔ)進(jìn)行修正，形成了正式的調(diào)查問卷。正式調(diào)查于2017年6月29日開始，持續(xù)到8月28日。一共發(fā)放603份問卷，回收513份，有效問卷493份。被調(diào)查者群體中男性比例為43.2%，女性比例為56.8%；年齡主要分布在21-40歲之間，及其余人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征（見表2）。

4 研究結(jié)果分析與討論

4.1 信度分析

本次調(diào)查問卷數(shù)據(jù)整體的信度Cronbach's α系數(shù)為0.958。此外，宏觀定位、后臺(tái)系統(tǒng)、信息組織、檢索方法、檢索界面和信息資源變量的Cronbach's α系數(shù)分別為0.824、0.841、0.851、0.847、0.869和0.827。信度分析結(jié)果表明：調(diào)查收集到的問卷數(shù)據(jù)具有較高的可靠性、一致性和穩(wěn)定性。

4.2 評(píng)價(jià)結(jié)果與分析

（1）方差分析結(jié)果。為了從動(dòng)態(tài)的視角揭示用戶對(duì)于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)評(píng)價(jià)的結(jié)果，研究將調(diào)查的用戶分為初級(jí)用戶、中級(jí)用戶和專家用戶三類。其中，將學(xué)過(guò)信息檢索課，且是圖書館學(xué)、情報(bào)學(xué)和信息資源管理專業(yè)的被調(diào)查人員歸為專家用戶；將年級(jí)為大一到大四，且沒有學(xué)過(guò)信息檢索課和沒參加過(guò)圖書館信息檢索培訓(xùn)的被調(diào)查人員歸為初級(jí)用戶；將剩余的被調(diào)查對(duì)象都?xì)w為中級(jí)用戶。這樣處理的假設(shè)為：每個(gè)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)用戶的心智模型都是受到驅(qū)動(dòng)因素的影響不斷的發(fā)生變化，起初初級(jí)用戶的心智模型存在不完善、不精確甚至是錯(cuò)誤的特征。隨著用戶心智模型的變化，無(wú)論是完備度還是精確度均會(huì)有所提升。三類用戶對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)分的差異，可以反映在用戶心智模型變化的過(guò)程中，用戶對(duì)于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)評(píng)價(jià)的“焦點(diǎn)”分別在哪里。

首先，經(jīng)過(guò)方差同質(zhì)性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)宏觀定位、后臺(tái)系統(tǒng)、信息資源、信息組織、檢索方法和檢索界面均無(wú)違反方差同質(zhì)性檢驗(yàn)（p>0.05）。之后，進(jìn)一步進(jìn)行單因素方差分析，檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的F值均達(dá)到顯著水平。表明不同的用戶類型在一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均有顯著差異，事后檢驗(yàn)進(jìn)一步采用LSD檢驗(yàn)法分析得出，檢驗(yàn)結(jié)果（見表3）。

（2）宏觀定位維度的評(píng)價(jià)結(jié)果。在宏觀定位方面，F(xiàn)值為10.44***，達(dá)到顯著水平，表明不同類型的用戶對(duì)宏觀評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)存在顯著差異。由LSD檢驗(yàn)結(jié)果可知，這三類用戶間存在顯著不同。其中，專家用戶對(duì)宏觀功能的評(píng)價(jià)最高；中級(jí)用戶次之；初級(jí)用戶最后。三類用戶在該評(píng)價(jià)指標(biāo)方面的均值分別為4.41、4.09和3.86。表明：隨著用戶心智模型質(zhì)量的提高，他們對(duì)于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)宏觀定位的認(rèn)知也在不斷提升，如會(huì)清楚CNKI平臺(tái)本身具有權(quán)威性；知道CNKI是搜索文獻(xiàn)資源的平臺(tái)；會(huì)視CNKI為其學(xué)習(xí)助手。初級(jí)用戶認(rèn)為CNKI的權(quán)威性不高，也不會(huì)將其視為學(xué)習(xí)助手。從宏觀定位二級(jí)指標(biāo)得分可知，三類用戶對(duì)于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的性質(zhì)、功效和功能的認(rèn)可程度呈現(xiàn)出類似的趨勢(shì)，即：功效的評(píng)分>功能的評(píng)分>性質(zhì)的評(píng)分（見圖1）。就用戶的類型來(lái)看，在宏觀定位的三個(gè)二級(jí)指標(biāo)方面，專家用戶的評(píng)分明顯高于中級(jí)用戶；中級(jí)用戶的評(píng)分明顯高于初級(jí)用戶。初級(jí)用戶在這三個(gè)維度上的得分均低于4，表明存在不少初級(jí)用戶不了解文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的宏觀功能，不認(rèn)可該平臺(tái)具有權(quán)威性，不會(huì)將其視為學(xué)習(xí)助手，不認(rèn)為其是搜索文獻(xiàn)資源的平臺(tái)；中級(jí)用戶除了在性質(zhì)二級(jí)指標(biāo)得分低于4外，另外兩個(gè)指標(biāo)均高于4。

（3）后臺(tái)系統(tǒng)維度的評(píng)價(jià)結(jié)果。在后臺(tái)系統(tǒng)方面，F(xiàn)值為12.24***，達(dá)到顯著水平，表明不同類型的用戶對(duì)后臺(tái)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)存在顯著差異。由LSD檢驗(yàn)結(jié)果可知，初級(jí)用戶與中級(jí)用戶、初級(jí)用戶與專家用戶之間存在顯著不同，但中級(jí)用戶和專家用戶間沒有顯著差異。三類用戶對(duì)該評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)分均值分別為3.39、3.82和3.83。表明：隨著用戶心智模型的提升，其對(duì)后臺(tái)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)會(huì)逐步增高，但是當(dāng)用戶成為中級(jí)用戶之后，對(duì)系統(tǒng)后臺(tái)的評(píng)價(jià)維持在一定程度不會(huì)持續(xù)的顯著增高。從后臺(tái)系統(tǒng)二級(jí)指標(biāo)得分看專家用戶對(duì)系統(tǒng)后臺(tái)五個(gè)指標(biāo)的評(píng)分均高于初級(jí)用戶（見圖2）。但在智能性和功能多樣性指標(biāo)方面卻低于中級(jí)用戶。之所以出現(xiàn)這種情況，初步推測(cè)是由于隨著中級(jí)用戶向?qū)＜矣脩艮D(zhuǎn)變，其對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的智能性和功能多樣性的要求會(huì)增高。由于當(dāng)前CNKI的智能性和功能多樣性沒法全部滿足這類用戶的需求，而導(dǎo)致其得分降低。由于初級(jí)用戶對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)后臺(tái)系統(tǒng)的智能性和功能多樣性了解不夠充分，也就是其心智模型不夠完善，導(dǎo)致這類用戶對(duì)于這兩個(gè)指標(biāo)的評(píng)分較低。如在以往新手用戶信息檢索的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：CNKI雖然會(huì)根據(jù)用戶輸入的檢索內(nèi)容提供有智能推薦檢索內(nèi)容的功能，但是初級(jí)用戶卻常常會(huì)忽略，沒有很好的體驗(yàn)類似的功能[34]。在響應(yīng)性和易用性方面，隨著用戶專業(yè)程度的提高，他們的評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)也不斷提升。在這五個(gè)二級(jí)指標(biāo)中，三類用戶對(duì)于下載量權(quán)限指標(biāo)的評(píng)分均最低，表明CNKI的限制下載量功能會(huì)影響用戶日常的使用。

（4）信息資源維度的評(píng)價(jià)結(jié)果。在信息資源方面，F(xiàn)值為7.55**，達(dá)到顯著水平，表明不同類型的用戶對(duì)信息資源的評(píng)價(jià)存在顯著差異。由LSD檢驗(yàn)結(jié)果可知，初級(jí)用戶與中級(jí)用戶、初級(jí)用戶與專家用戶之間存在顯著的不同，但中級(jí)用戶和專家用戶之間沒有存在顯著差異。三類用戶在該評(píng)價(jià)指標(biāo)方面的均值分別為3.55、3.89和3.92。這表明：隨著用戶心智模型的提升，其對(duì)信息資源的評(píng)價(jià)會(huì)逐步增高，但當(dāng)用戶成為中級(jí)用戶之后，對(duì)信息資源的評(píng)價(jià)維持在一定程度不會(huì)持續(xù)顯著增高。在信息資源二級(jí)指標(biāo)的評(píng)分方面，除了專家用戶在信息資源數(shù)量和信息資源新穎性方面的評(píng)分低于中級(jí)用戶，其余指標(biāo)評(píng)分均高于中級(jí)用戶與初級(jí)用戶（見圖3）。隨著用戶由中級(jí)用戶向?qū)＜矣脩艮D(zhuǎn)變，他們對(duì)信息資源新穎性和數(shù)量要求變得越來(lái)越高，而CNKI當(dāng)前提供的資源更新速度和全面性沒有滿足他們的要求。初級(jí)用戶的評(píng)分結(jié)果均明顯低于中級(jí)用戶和專家用戶，表明他們的心智模型在信息資源維度完善性和科學(xué)性都不高，沒有很好的了解當(dāng)前CNKI資源的特點(diǎn)。

（5）信息組織維度的評(píng)價(jià)結(jié)果。在信息組織方面，F(xiàn)值為12.25***，達(dá)到顯著水平，表明不同類型的用戶對(duì)信息組織的評(píng)價(jià)存在顯著差異。由LSD檢驗(yàn)結(jié)果可知，初級(jí)用戶與中級(jí)用戶、初級(jí)用戶與專家用戶之間存在顯著的不同，但中級(jí)用戶和專家用戶之間沒有存在顯著差異。三類用戶在該評(píng)價(jià)指標(biāo)方面的均值分別為3.53、3.96和3.92。這表明：隨著用戶心智模型的提升，其對(duì)信息組織的評(píng)價(jià)會(huì)逐步增高，但是當(dāng)用戶成為中級(jí)用戶之后，對(duì)信息組織的評(píng)價(jià)維持在一定程度不會(huì)持續(xù)顯著增高。初級(jí)用戶在信息組織二級(jí)指標(biāo)的評(píng)分方面均低于中級(jí)用戶和專家用戶（見圖4），除了在排序功能方面，中級(jí)用戶對(duì)這幾個(gè)二級(jí)指標(biāo)的評(píng)分均高于專家用戶。一方面，表明目前CNKI提供的排序功能能夠滿足專家用戶和中級(jí)用戶的需求，但有個(gè)別的初級(jí)用戶不能夠完全掌握排序功能的使用；另一方面，CNKI在信息組織中的分類方面（分類的可理解性、準(zhǔn)確性、全面性和效果）得分較低，仍有進(jìn)一步改進(jìn)的空間。

（6）檢索方法維度的評(píng)價(jià)結(jié)果。在檢索方法方面，F(xiàn)值為46.25***，達(dá)到顯著水平，表明不同類型的用戶對(duì)檢索方法的評(píng)價(jià)存在顯著差異。由LSD檢驗(yàn)結(jié)果可知，這三類用戶間存在顯著差異。三類用戶在該評(píng)價(jià)指標(biāo)方面的均值分別為3.13、3.89和4.06。這表明：隨著用戶心智模型的提升，其對(duì)檢索方法的評(píng)價(jià)會(huì)逐步增高。三類用戶在三個(gè)二級(jí)指標(biāo)方面的評(píng)分結(jié)果差異較為明顯，即專家用戶的評(píng)分>中級(jí)用戶的評(píng)分>初級(jí)用戶的評(píng)分（見圖5）。表明當(dāng)前CNKI提供的檢索方法的多樣性、檢索方法的效果和檢索方法的易用性對(duì)于初級(jí)用戶而言仍然存在問題，甚至部分中級(jí)用戶也沒法掌握。如在檢索方法的多樣性方面，初級(jí)用戶的評(píng)分結(jié)果為3.32，得分最低。這也就意味著，雖然CNKI的檢索方法的功能已經(jīng)較為全面，但是如何讓初級(jí)和中級(jí)用戶接受、理解和使用是需要進(jìn)一步關(guān)注的核心問題。

（7）檢索界面維度的評(píng)價(jià)結(jié)果。在檢索界面方面，F(xiàn)值為12.91***，達(dá)到顯著水平，表明不同類型的用戶對(duì)檢索界面的評(píng)價(jià)存在顯著差異。由LSD檢驗(yàn)結(jié)果可知，初級(jí)用戶與中級(jí)用戶、初級(jí)用戶與專家用戶之間存在顯著的不同，但中級(jí)用戶和專家用戶之間沒有存在顯著差異。三類用戶在該評(píng)價(jià)指標(biāo)方面的均值分別為3.48、3.93和3.85。這表明：隨著用戶心智模型的提升，其對(duì)檢索界面的評(píng)價(jià)會(huì)逐步增高，但是當(dāng)用戶成為中級(jí)用戶之后，對(duì)檢索界面的評(píng)價(jià)維持在一定程度不會(huì)持續(xù)顯著增高。專家用戶在檢索界面五個(gè)二級(jí)指標(biāo)的得分均高于初級(jí)用戶和中級(jí)用戶；中級(jí)用戶除了在符號(hào)設(shè)計(jì)和整體布局兩個(gè)指標(biāo)上與初級(jí)用戶得分相同，剩余三個(gè)指標(biāo)得分則高于初級(jí)用戶（見圖6）。

5 基于研究結(jié)果的相關(guān)建議

5.1 面向情感化的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化建議

本研究結(jié)果顯示：可以利用用戶心智模型評(píng)價(jià)型情感維度的數(shù)據(jù)對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。在人機(jī)交互領(lǐng)域，存在大量情感化設(shè)計(jì)的成果，感性工學(xué)就是其中之一。感性工學(xué)試圖將用戶的感性需求及意向轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品具體的設(shè)計(jì)要素，強(qiáng)調(diào)情感需求與技術(shù)的統(tǒng)一和融合，能夠真正的把握人與物的交互“界面”，使得產(chǎn)品更為貼近人的生活[35]。文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)用戶心智模型情感維度涉及的一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)和二級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)即為產(chǎn)品設(shè)計(jì)要素；而用戶在與CNKI交互過(guò)程中產(chǎn)生的心智模型情感維度的變化反映了用戶感性意向變化。通過(guò)感性工學(xué)的方法可以構(gòu)建設(shè)計(jì)要素和感性意向間的映射關(guān)系[36]。依據(jù)得到的映射關(guān)系，可以幫助設(shè)計(jì)人員找出存在負(fù)面情感較多的設(shè)計(jì)要素，從而有針對(duì)性的優(yōu)化文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)。

5.2 基于符號(hào)學(xué)的界面引導(dǎo)設(shè)計(jì)建議

通過(guò)本研究發(fā)現(xiàn)：雖然專家用戶和中級(jí)用戶對(duì)于文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)界面評(píng)價(jià)的得分顯著高于初級(jí)用戶，但是三類用戶對(duì)該維度的評(píng)價(jià)得分均低于4。尤其是初級(jí)用戶對(duì)于CNKI界面引導(dǎo)與提示功能的評(píng)分在二級(jí)指標(biāo)的得分上最低。這些數(shù)據(jù)均表明，當(dāng)前CNKI的界面仍有較大的改進(jìn)空間。此外，在檢索方法維度，初級(jí)用戶對(duì)于檢索方法的多樣性和易學(xué)性得分顯著的低于專家用戶。這一點(diǎn)也體現(xiàn)出當(dāng)前文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)界面設(shè)計(jì)的缺陷。因?yàn)镃NKI當(dāng)前已經(jīng)提供了可以滿足用戶檢索文獻(xiàn)的多種檢索方法，這一點(diǎn)可從專家用戶對(duì)于該維度的評(píng)分結(jié)果得知。初級(jí)用戶在這兩個(gè)指標(biāo)上的得分低，一方面是由于用戶自身心智模型的不完備性和不精確性造成的，另一方面則是CNKI界面沒有很好的引導(dǎo)這類用戶發(fā)現(xiàn)和利用多種檢索方法。今后優(yōu)化文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的界面設(shè)計(jì)，可以參考符號(hào)學(xué)的基礎(chǔ)理論知識(shí)。如可以按照符號(hào)的分類，依據(jù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)一些具有隱喻功能的符號(hào)。此外，可以增加一些具有語(yǔ)音和視頻功能的信息服務(wù)產(chǎn)品，幫助用戶完成對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)功能的認(rèn)知和利用。

5.3 面向用戶學(xué)習(xí)行為的設(shè)計(jì)建議

本研究發(fā)現(xiàn)：用戶對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的評(píng)價(jià)結(jié)果會(huì)隨著其熟練水平的提升而發(fā)生改變，這是由于用戶心智模型發(fā)生演進(jìn)，即學(xué)習(xí)行為的一種結(jié)果。隨著搜索即學(xué)習(xí)（searching as learning）研究主題的興起，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)者可以將信息搜索視為學(xué)習(xí)來(lái)改進(jìn)當(dāng)前的設(shè)計(jì)。具體而言，文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)商可以設(shè)計(jì)具有支持性的搜索界面以支持搜索過(guò)程中的學(xué)習(xí)。因?yàn)?，?dāng)用戶在搜索過(guò)程中遇到的信息客體（即文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的界面元素）會(huì)激發(fā)用戶轉(zhuǎn)換他們的搜索任務(wù)或意圖。此外，用戶在搜索過(guò)程中的意義建構(gòu)，可以通過(guò)知識(shí)結(jié)構(gòu)的變更來(lái)揭示。文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)人員利用文本展示、圖像、圖表等多種形態(tài)來(lái)表征信息可以促進(jìn)用戶意義建構(gòu)的過(guò)程。如當(dāng)前CNKI的版本已初步具備了面向用戶學(xué)習(xí)行為的界面設(shè)計(jì)。通過(guò)界面展示功能，可以幫助用戶加速了解檢索結(jié)果的基本概況。在今后，設(shè)計(jì)者可以結(jié)合可視化技術(shù)和文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)對(duì)于知識(shí)結(jié)構(gòu)演進(jìn)的成果，不斷的將其引入到對(duì)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索結(jié)果的展示中，讓用戶在短時(shí)間內(nèi)對(duì)大量的檢索結(jié)果進(jìn)行初步分析，進(jìn)而了解每個(gè)知識(shí)點(diǎn)在知識(shí)體中的位置及其演進(jìn)的過(guò)程。

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作者簡(jiǎn)介：韓正彪（1984-），男，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)領(lǐng)域知識(shí)關(guān)聯(lián)研究中心副教授。