李苑蔚

(鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 信息管理學(xué)院，河南 鄭州 450046)

20世紀90年代，在圖書館七大發(fā)展趨勢中，個性化服務(wù)被美國圖書館界與信息技術(shù)聯(lián)合會的專家評選為第一大發(fā)展趨勢。我國學(xué)者于1999年至2000年期間開始涉及個性化服務(wù)研究。隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)逐漸滲透到人們的日常生活中，圖書館的服務(wù)理念較之過去已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙杂脩羧后w為中心”。因此，該領(lǐng)域的研究熱點無疑會朝著以滿足用戶需求為目標，提供個性化信息服務(wù)的方向發(fā)展[1]。

為此，本文以圖書館領(lǐng)域為例，以2011—2020年為時間段，通過可視化的呈現(xiàn)方式，從研究熱點、研究趨勢、文獻時間、文獻作者、研究機構(gòu)等方面對圖書館個性化服務(wù)研究的文獻進行統(tǒng)計分析，使之能夠直觀地展現(xiàn)圖書館領(lǐng)域個性化服務(wù)的研究進展情況和研究趨勢，旨在為該領(lǐng)域后續(xù)研究提供一定的參考。

一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

(一)數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)全部來自于中國知網(wǎng)收錄的文獻，通過在高級檢索頁面中選擇“篇名：圖書館(精確)AND篇名：個性化服務(wù)(精確)”，或“關(guān)鍵詞：圖書館(精確)AND關(guān)鍵詞：個性化服務(wù)(精確)”，時間范圍為“2011年—2020年”，來源類別選擇為“全部期刊”，進行檢索，共檢索出979篇文獻，將檢索的結(jié)果導(dǎo)出，進行人工去重，最終得到可用于統(tǒng)計分析的有效論文為794篇。

(二)研究方法

本文利用Citespace軟件對信息進行可視化分析、繪制知識圖譜，運用文獻計量法對圖書館個性化服務(wù)研究的文獻時間分布、作者分布、機構(gòu)分布和關(guān)鍵詞進行分析，從而歸納出我國2011—2020年圖書館個性化服務(wù)的研究熱點和研究趨勢。

二、結(jié)果與分析

(一)文獻時間分布分析

對794篇有效文獻的發(fā)文年度進行統(tǒng)計，可以得到發(fā)文量趨勢圖，如圖1所示。該領(lǐng)域的發(fā)文量時間分布可以更加簡潔明了地反映這10年來的研究水平和發(fā)展情況，為分析、預(yù)測發(fā)展動態(tài)和趨勢提供了依據(jù)。國內(nèi)圖書館個性化服務(wù)研究始于1999年至2000年期間，進入21世紀以來也一直受到科研人員的關(guān)注。如圖1所示，2011年的發(fā)文量在這10年中是最多的；2011—2014年，發(fā)文量呈現(xiàn)出相對穩(wěn)定的狀態(tài)；2014年以后，發(fā)文量呈現(xiàn)出逐年減少的趨勢，2020年的發(fā)文量僅為35篇。

圖1 發(fā)文量趨勢圖

(二)文獻作者分析

表1 高產(chǎn)作者發(fā)文量

從作者合作關(guān)系的角度進行分析，首先將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Citespace，把時間設(shè)置為2011年1月至2020年12月，將時間分段單位選擇為1年，節(jié)點類型為作者，運用軟件得到作者合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示。根據(jù)圖2可以得出該領(lǐng)域現(xiàn)已形成了幾個高水平研究團隊，如唐小新、唐秋鴻、李高虎、曹紅兵、高嵩等團隊。

圖2 研究領(lǐng)域作者合作網(wǎng)絡(luò)圖

(三)研究機構(gòu)分析

通過對文獻研究機構(gòu)的統(tǒng)計梳理，得出在2011—2020年這10年來圖書館個性化服務(wù)研究中發(fā)文量排名前10的機構(gòu)，如表2所示。發(fā)文量排名第一的是蘭州財經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院，該機構(gòu)發(fā)文數(shù)量為9篇，這充分體現(xiàn)了該機構(gòu)在圖書館個性化服務(wù)領(lǐng)域較強的學(xué)術(shù)產(chǎn)出能力；發(fā)文數(shù)量排在第二位的是廣西大學(xué)圖書館和武漢大學(xué)信息管理學(xué)院，他們分別發(fā)表了8篇文獻；蘭州財經(jīng)大學(xué)信息中心以7篇的發(fā)文量排在第三位。在這些機構(gòu)中，來自蘭州財經(jīng)大學(xué)信息工程學(xué)院和信息中心的陳臣、馬曉亭，他們的研究重點是圖書館領(lǐng)域，研究成果十分豐富；廣西大學(xué)圖書館匯集了曹紅兵、唐小新等，他們注重圖書館個性化服務(wù)的研究，對于推動該領(lǐng)域的發(fā)展發(fā)揮著重要作用。2011—2020年開展圖書館個性化服務(wù)研究的機構(gòu)具有廣泛性，這也呈現(xiàn)出了機構(gòu)普遍關(guān)注該領(lǐng)域的態(tài)勢，圖書館個性化研究吸引了大量的機構(gòu)參與其中，從而為該領(lǐng)域的研究提供了空間。

表2 高產(chǎn)研究機構(gòu)發(fā)文量

(四)研究熱點分析

文獻的關(guān)鍵詞是對該篇文獻主題精確的提煉和描述，若某一關(guān)鍵詞在其領(lǐng)域出現(xiàn)頻率遠高于其他詞，那么該關(guān)鍵詞就可以被視為當前所在領(lǐng)域的研究熱點。若某些關(guān)鍵詞的頻次之和能夠占據(jù)全部關(guān)鍵詞總頻次的40%以上，那么這些關(guān)鍵詞就能被視為該領(lǐng)域的研究熱點。本文統(tǒng)計了794篇文獻的關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次，經(jīng)過梳理獲得911個關(guān)鍵詞，總頻次為2892次，對頻次大于等于65次的5個關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計，得出這5個關(guān)鍵詞的頻次為1182次，占總頻次的40.9%，如表3所示。

表3 關(guān)鍵詞頻次表

對文獻研究主題進行分析，可以了解到圖書館個性化服務(wù)研究的熱點、動態(tài)及其發(fā)展方向，使用聚類分析的方法，可以將關(guān)系緊密的主題聚集在一起。本文利用Citespace軟件對關(guān)鍵詞進行聚類分析，將檢索到的794篇有效文獻導(dǎo)入Citespace中，將時間設(shè)置為2011年1月至2020年12月，以1年為時間分段單位，節(jié)點類型為關(guān)鍵詞，運用軟件生成圖書館個性化服務(wù)研究的關(guān)鍵詞聚類視圖，如圖3所示，形成圖書館、個性化、服務(wù)模式、數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、數(shù)字化、RSS、學(xué)科館員、必要性、高校10個聚類。

在較短時間內(nèi)出現(xiàn)頻率突然增加或使用頻率明顯提高的詞叫做突變詞。突變詞具有動態(tài)變化的特征，因此更能反映出研究的前沿領(lǐng)域[2]。利用Citespace對數(shù)據(jù)進行分析，從眾多關(guān)鍵詞中得出2011—2020年圖書館個性化服務(wù)研究領(lǐng)域出現(xiàn)的頻率變化最高的5個關(guān)鍵詞，即5個突變詞，如圖4所示。由圖4可見，2014年前的以人為本、必要性突變詞持續(xù)研究時間較短；從2015年開始，小數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)、用戶畫像突變詞逐漸出現(xiàn)，這些研究內(nèi)容一直持續(xù)到2020年，并且很可能會在近幾年一直持續(xù)下去，因此這些研究內(nèi)容是圖書館個性化服務(wù)研究的熱點。

圖3 圖書館個性化服務(wù)研究主題聚類

圖4 圖書館個性化服務(wù)研究Top5突變詞

結(jié)合表3、圖3和圖4進行分析，可以看出個性化服務(wù)、圖書館、高校圖書館、數(shù)字圖書館、大數(shù)據(jù)這些關(guān)鍵詞出現(xiàn)的次數(shù)較多；大數(shù)據(jù)、用戶畫像、小數(shù)據(jù)、以人為本這些關(guān)鍵詞的突變強度較高。因此，圖書館個性化服務(wù)、個性化服務(wù)內(nèi)容以及圖書館服務(wù)技術(shù)應(yīng)用是我國圖書館個性化服務(wù)的研究熱點。

1.圖書館個性化服務(wù)

圖書館個性化服務(wù)的主體包含高校圖書館、數(shù)字圖書館等不同類型的圖書館。許多高校圖書館依托其獨有的資源，針對特定群體提供個性化服務(wù)。如今網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)貫穿人們的日常生活，讀者在信息領(lǐng)域的個性化需求爆發(fā)式增長，這一趨勢更加體現(xiàn)出了圖書館個性化服務(wù)的重要性。大數(shù)據(jù)時代，圖書館服務(wù)于讀者的模式日益趨向數(shù)字圖書館、智慧圖書館。圖書館提供個性化服務(wù)一方面可以更好滿足讀者的需求，另一方面可以加快其資源的開發(fā)。曹紅兵、唐小新、唐秋鴻等人就當前高校圖書館資源有效利用率低、個性化服務(wù)質(zhì)量不高等問題進行了探討，并提出了改變現(xiàn)狀的措施。

2.個性化服務(wù)內(nèi)容

個性化服務(wù)內(nèi)容包含信息服務(wù)、服務(wù)模式、學(xué)科館員、讀者服務(wù)等，按照人們的需要，有針對性地為用戶提供服務(wù)。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，用戶越發(fā)重視個人隱私，馬曉亭[3]揭露了大數(shù)據(jù)時代圖書館為用戶提供個性化服務(wù)時，現(xiàn)行用戶個人隱私保護措施的不足，并提出了解決對策。邱均平、田磊[4]對我國高校圖書館個性化信息服務(wù)的情況進行了調(diào)查，針對現(xiàn)狀中存在的問題進行分析并給出了解決對策。

3.圖書館服務(wù)技術(shù)應(yīng)用

圖書館服務(wù)技術(shù)主要包含大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、小數(shù)據(jù)、RSS等，其中大數(shù)據(jù)及與之相關(guān)聯(lián)的技術(shù)十分熱門。如今大數(shù)據(jù)已經(jīng)涉及到了電商行業(yè)、金融業(yè)、生物技術(shù)、醫(yī)療服務(wù)、咨詢服務(wù)等各個領(lǐng)域，并為這些行業(yè)創(chuàng)造了巨大的收益[5]。圖書館利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)獲取用戶行為信息，精準定位用戶需求，從而給用戶帶來更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。柳益君、何勝[6]等分析了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館個性化推薦服務(wù)中的使用，提出了面向個性化服務(wù)的高校圖書館大數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)方案。

(五)圖書館個性化服務(wù)研究發(fā)展趨勢分析

運用Citespace軟件生成的時間線圖譜，可以展現(xiàn)圖書館個性化研究主題演進的趨勢，如圖5所示。圖的右側(cè)呈現(xiàn)了10個聚類，圖的上方顯示的是時間軸，展示了每種聚類的發(fā)展階段。聚類線上分布了主要的研究熱點，并顯示出各個研究點之間的關(guān)聯(lián)性，使用多條線的連接，展示出了這些聚類中研究熱點的始末時間及研究密集和分散的時間段落。

根據(jù)圖5所示，可將2011—2020年圖書館個性化服務(wù)研究區(qū)分為兩個階段。2011—2012年為第一階段，涵蓋了圖書館、個性化、服務(wù)、信息服務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘、讀者服務(wù)、信息推送等關(guān)鍵詞，這一時期重點研究了圖書館的個性化服務(wù)模式和服務(wù)技術(shù)。個性化服務(wù)模式主要包括讀者定制服務(wù)、主動推送信息服務(wù)、互動服務(wù)，從讀者根據(jù)自身需要進行的定制服務(wù)到根據(jù)讀者行為信息主動推送服務(wù)，再到圖書館和讀者之間建立起的互動服務(wù)，使服務(wù)方式由被動轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?，從而進一步提升讀者的閱讀體驗。個性化服務(wù)技術(shù)主要指的是云計算，云計算不僅提供了基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，而且也提供了平臺、軟件等服務(wù)，圖書館依托云計算將硬件、軟件、服務(wù)整理、協(xié)調(diào)，組合成網(wǎng)絡(luò)，運用綜合云應(yīng)用對讀者的個性化需求，提供相應(yīng)的服務(wù)。

2013—2020年為第二階段，在這期間出現(xiàn)了數(shù)字環(huán)境、大數(shù)據(jù)、用戶畫像、智能服務(wù)等關(guān)鍵詞，這一階段的研究圍繞著服務(wù)模式及用戶行為展開。周林興等針對圖書館用戶畫像構(gòu)建和使用過程中暴露出的隱私保護問題，從4個層面提出了圖書館用戶畫像隱私治理的對策。

圖5 圖書館個性化研究時間線圖譜

三、結(jié)語

本文運用文獻計量法對2011—2020年中國知網(wǎng)收錄的圖書館個性化服務(wù)研究領(lǐng)域的794篇有效文獻進行處理，并將其以可視化方式呈現(xiàn)，從多個角度闡述該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、揭示研究熱點、分析研究趨勢，將以上內(nèi)容概括為以下3個方面。

一是文獻研究現(xiàn)狀。從發(fā)文數(shù)量來看，2011—2020年這10年里，圖書館個性化服務(wù)研究的發(fā)文量總體呈現(xiàn)緩慢減少的態(tài)勢，我國于1999年至2000年期間開始涉及圖書館個性化服務(wù)研究，21世紀以來該領(lǐng)域倍受研究人員的關(guān)注；從高產(chǎn)作者和合作關(guān)系狀況來看，該領(lǐng)域高產(chǎn)作者的數(shù)量還是很可觀的，但學(xué)術(shù)研究合作團體數(shù)量少，合作基本是在團體內(nèi)部展開，研究人員之間的合作度較低，大多數(shù)研究人員都是獨立研究者，因此需要凝聚研究力量、整合科研資源，扭轉(zhuǎn)“單打獨斗”的學(xué)術(shù)研究方式，加強研究者間的合作；從研究機構(gòu)看，高校和高校圖書館憑借著自身科研資源優(yōu)勢成為該領(lǐng)域的高產(chǎn)研究機構(gòu)，充分說明這些研究機構(gòu)在圖書館個性化服務(wù)領(lǐng)域的研究投入大、科研水平高、研究成果斐然。

二是研究熱點。對圖書館個性化服務(wù)領(lǐng)域進行關(guān)鍵詞聚類、突變詞分析，得出該領(lǐng)域的研究熱點為圖書館個性化服務(wù)、個性化服務(wù)內(nèi)容和圖書館服務(wù)技術(shù)應(yīng)用。大數(shù)據(jù)時代，圖書館服務(wù)于讀者的模式日益趨向數(shù)字圖書館、智慧圖書館，服務(wù)模式的轉(zhuǎn)變不僅能夠更好地滿足讀者需求，還能夠加快圖書館資源開發(fā)利用；但在這種環(huán)境下，用戶數(shù)據(jù)安全無疑會面臨較大的挑戰(zhàn)；圖書館利用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)獲取用戶行為信息，能夠?qū)崿F(xiàn)對用戶需求的精準定位。

三是研究趨勢。2011—2012年圖書館個性化服務(wù)主要體現(xiàn)在服務(wù)模式和云計算個性化服務(wù)技術(shù)的使用，讀者從根據(jù)自身需要進行定制服務(wù)到與圖書館產(chǎn)生互動，閱讀體驗實現(xiàn)質(zhì)的飛躍，云計算為圖書館個性化服務(wù)提供了基礎(chǔ)設(shè)施、平臺、軟件等；到了2013—2020年大數(shù)據(jù)時代，圖書館個性化服務(wù)研究將關(guān)注點轉(zhuǎn)移至服務(wù)模式及用戶行為，因此這一時期也更加重視隱私保護。