【摘要】知識(shí)服務(wù)智慧化是國家教育和文化數(shù)字化戰(zhàn)略的重要組成部分，在近年來的大數(shù)據(jù)技術(shù)熱潮下，研究者亟須冷靜思考小數(shù)據(jù)的價(jià)值。文章首先分析了潛在期、成長期、成熟期和衰退期四類小數(shù)據(jù)用戶，闡釋了其個(gè)體獨(dú)特性、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)性和適度可控性三方面特征，歸納了包括靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)以及第三方數(shù)據(jù)在內(nèi)的三類小數(shù)據(jù)來源及結(jié)構(gòu)。其次在數(shù)據(jù)與知識(shí)雙輪驅(qū)動(dòng)的第三代人工智能思想指導(dǎo)下，以知識(shí)圖譜為基石，以用戶畫像為核心，構(gòu)建了小數(shù)據(jù)視角下的知識(shí)服務(wù)體系，提出新型的知識(shí)服務(wù)需融合多模態(tài)數(shù)據(jù)提高用戶畫像的精準(zhǔn)性，以知識(shí)圖譜為引擎促進(jìn)知識(shí)管理的認(rèn)知性，堅(jiān)持應(yīng)用為王增加知識(shí)服務(wù)的多樣性。最后，從價(jià)值觀、正義觀、自由觀三方面審視小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)面臨的倫理挑戰(zhàn)。

【關(guān)鍵詞】小數(shù)據(jù) 知識(shí)圖譜 用戶畫像 知識(shí)服務(wù) 體系建構(gòu) 倫理反思

【中圖分類號(hào)】G230 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】Ａ 【文章編號(hào)】1003-6687（2024）7-045-08

【DOI】 10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2024.7.006

2022年5月，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳印發(fā)《關(guān)于推進(jìn)實(shí)施國家文化數(shù)字化戰(zhàn)略的意見》，要求統(tǒng)籌推進(jìn)國家文化大數(shù)據(jù)體系、全國智慧圖書館體系和公共文化云建設(shè)，增強(qiáng)公共文化數(shù)字內(nèi)容供給能力，提升公共文化服務(wù)數(shù)字化水平。智慧知識(shí)服務(wù)是國家文化數(shù)字化戰(zhàn)略的重要組成部分，在知識(shí)服務(wù)智慧化形態(tài)轉(zhuǎn)化過程中，大數(shù)據(jù)提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐，但也在社會(huì)文化、技術(shù)、學(xué)術(shù)等領(lǐng)域帶來諸多挑戰(zhàn)。因此，部分學(xué)者開始在大數(shù)據(jù)的狂熱浪潮之下，冷靜思考小數(shù)據(jù)對(duì)知識(shí)服務(wù)的重要價(jià)值。清華大學(xué)人工智能研究院院長、中國科學(xué)院院士張鈸等學(xué)者指出，人工智能已經(jīng)邁向第三代，其發(fā)展的思路是把第一代的知識(shí)驅(qū)動(dòng)和第二代的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合起來，利用知識(shí)、數(shù)據(jù)、算法和算力等要素，構(gòu)造更強(qiáng)大的AI，[1]而知識(shí)圖譜是第三代人工智能的核心技術(shù)。本文從小數(shù)據(jù)思維出發(fā)，將用戶小數(shù)據(jù)特點(diǎn)同知識(shí)服務(wù)過程相結(jié)合，以知識(shí)圖譜為引擎、用戶畫像為核心，重構(gòu)小數(shù)據(jù)視角下的知識(shí)服務(wù)體系，并對(duì)其中存在的倫理問題進(jìn)行審思，以期增強(qiáng)知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)的魯棒性和可解釋性，提升知識(shí)服務(wù)的智慧化、個(gè)性化、多樣化水平，推動(dòng)智慧知識(shí)服務(wù)平臺(tái)建設(shè)與發(fā)展。

一、用戶小數(shù)據(jù)

隨著大數(shù)據(jù)得到廣泛關(guān)注和應(yīng)用，關(guān)于大數(shù)據(jù)的研究逐步興盛，數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)思維滲透到人們學(xué)習(xí)和生活的方方面面。小數(shù)據(jù)被看作是與大數(shù)據(jù)相對(duì)的概念，關(guān)于小數(shù)據(jù)的研究伴隨著大數(shù)據(jù)的興起而發(fā)展。2013年Estrin正式提出“小數(shù)據(jù)”概念，指出小數(shù)據(jù)是全部關(guān)于“我”的數(shù)據(jù)，認(rèn)為從用戶數(shù)據(jù)中提取的具有個(gè)性化特征的數(shù)據(jù)，將有效揭示用戶行為模式和規(guī)律。[2]從這一觀點(diǎn)出發(fā)，我國學(xué)者陳臣、馬曉亭提出圖書館小數(shù)據(jù)是以讀者個(gè)體為中心開展的數(shù)據(jù)采集、處理、分析和決策活動(dòng)。[3]曹霞綜合多位學(xué)者的定義，認(rèn)為小數(shù)據(jù)是一種基于個(gè)人或單個(gè)團(tuán)隊(duì)的新興數(shù)據(jù)，是具有選擇性的、可靠的、可控的、增值的數(shù)字化信息。[4]小數(shù)據(jù)具有關(guān)聯(lián)性大、真實(shí)性高、操作性強(qiáng)三大特點(diǎn)。[5]相對(duì)于大數(shù)據(jù)重預(yù)測(cè)、感知及相關(guān)性的特征，小數(shù)據(jù)更強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)、個(gè)體和因果關(guān)系。[6]大數(shù)據(jù)分析普遍規(guī)律，小數(shù)據(jù)分析獨(dú)特個(gè)性；大數(shù)據(jù)解決普遍問題，小數(shù)據(jù)解決個(gè)性問題。[7]目前對(duì)小數(shù)據(jù)的研究遍及理、工、農(nóng)、醫(yī)以及教育學(xué)、圖書館學(xué)、情報(bào)學(xué)、新聞傳播學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等領(lǐng)域，本文主要探討小數(shù)據(jù)在知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新研究與應(yīng)用，以期闡釋和厘清認(rèn)知智能時(shí)代小數(shù)據(jù)的發(fā)展新方向。本文認(rèn)為，小數(shù)據(jù)思維和 “以人為本”的知識(shí)服務(wù)理念相契合，在新一代人工智能的驅(qū)動(dòng)下充分挖掘用戶小數(shù)據(jù)的價(jià)值，將進(jìn)一步推動(dòng)知識(shí)服務(wù)走向個(gè)性化、精準(zhǔn)化、智慧化。

1. 小數(shù)據(jù)用戶的類型

知識(shí)服務(wù)的關(guān)鍵是發(fā)現(xiàn)用戶的個(gè)性化需求。作為面向社會(huì)大眾的公共機(jī)構(gòu)，知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)需要充分了解用戶群體，才能在后續(xù)提供的服務(wù)中增強(qiáng)與用戶間的黏性。本文根據(jù)用戶不同程度的知識(shí)需求，結(jié)合生命周期理論，將知識(shí)服務(wù)用戶分為潛在期知識(shí)用戶、成長期知識(shí)用戶、成熟期知識(shí)用戶和衰退期知識(shí)用戶。

（1）潛在期知識(shí)用戶。這類用戶通常表現(xiàn)為沒有明確體現(xiàn)出知識(shí)需求或未采取相關(guān)的知識(shí)行動(dòng)，但他們具有利用公共機(jī)構(gòu)設(shè)施的資格、使用知識(shí)資源的能力以及潛在的知識(shí)需求。[8]潛在需求和潛在用戶存在的原因是多方面的，或是用戶對(duì)獲取渠道或信息質(zhì)量存在顧慮，或是用戶本身沒有意識(shí)到自己的潛在需求等。這類用戶具有較大的開發(fā)潛力，是知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)不能忽略的潛在服務(wù)對(duì)象。

（2）成長期知識(shí)用戶。這類用戶通常對(duì)自己的知識(shí)需求會(huì)采取一定的行動(dòng)，并產(chǎn)生相應(yīng)的檢索、瀏覽、借閱等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。根據(jù)McClure提出的用戶生命周期模型，獲得用戶之后需要先激活用戶，潛在期用戶被激活后會(huì)從被動(dòng)獲取信息逐漸發(fā)展為主動(dòng)搜索的成長期用戶。一般來說，成長期用戶是知識(shí)服務(wù)用戶類型中占比較高的一類，他們往往會(huì)主動(dòng)參與到知識(shí)活動(dòng)中，并在此過程中保持一定的信息交流行為。

（3）成熟期知識(shí)用戶。這類用戶通常會(huì)積極滿足自己的知識(shí)需求，同時(shí)產(chǎn)生較多的互動(dòng)數(shù)據(jù)，具有一定的穩(wěn)定性。他們是知識(shí)服務(wù)中最有活力和生命力的一類用戶，具有較強(qiáng)的信息需求，能夠熟練利用資源和服務(wù)。他們?cè)诟髯缘纳缃蝗觾?nèi)具有一定的影響力，會(huì)直接或間接為知識(shí)服務(wù)平臺(tái)帶來新用戶和新價(jià)值。

（4）衰退期知識(shí)用戶。這類用戶通常表現(xiàn)為對(duì)知識(shí)服務(wù)的興趣衰退、熱度驟降，在知識(shí)服務(wù)過程中信息活躍行為有所減少或停止，在連續(xù)一段時(shí)間內(nèi)保持沉默狀態(tài)。他們?cè)谛睦砩喜辉俜e極期待新功能和新服務(wù)，甚至產(chǎn)生一定的負(fù)面情感，在行為上表現(xiàn)為節(jié)制、停止、替代、抵制。[9]導(dǎo)致用戶興趣衰退并出現(xiàn)流失現(xiàn)象的原因不僅包含用戶個(gè)人的主觀因素，也包括資源、系統(tǒng)、服務(wù)、環(huán)境等客觀因素。

2. 用戶小數(shù)據(jù)的特征

與大數(shù)據(jù)不同，小數(shù)據(jù)鮮明的個(gè)體獨(dú)特性、高度的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)性和適度的數(shù)據(jù)可控性，能夠解釋用戶行為背后的驅(qū)動(dòng)因素，包括人們的態(tài)度、決策過程、使用體驗(yàn)等，有助于更精準(zhǔn)更深刻地挖掘用戶潛在需求，提升個(gè)性化知識(shí)服務(wù)效率，實(shí)現(xiàn)知識(shí)服務(wù)智慧化轉(zhuǎn)型。

（1）揭示個(gè)體獨(dú)特性，便于精準(zhǔn)把握用戶。小數(shù)據(jù)以個(gè)體為中心，圍繞不同個(gè)體采集有關(guān)人的思想、行為、個(gè)性、偏好等的個(gè)性化特征數(shù)據(jù)，[10]開展數(shù)據(jù)處理、分析和決策活動(dòng)。在小數(shù)據(jù)的支持下，平臺(tái)可以通過個(gè)人行為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)個(gè)人需求特征，破解服務(wù)精準(zhǔn)程度不足的難題。[11]在知識(shí)服務(wù)智慧化轉(zhuǎn)型過程中，基于小數(shù)據(jù)視角進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、挖掘、分析、融合等，有助于深入理解用戶的獨(dú)特性，發(fā)現(xiàn)用戶細(xì)粒度特征，更精準(zhǔn)地繪制個(gè)體用戶畫像，構(gòu)建小而精的知識(shí)圖譜，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化資源推薦、適應(yīng)性路徑規(guī)劃等功能，從而提供更加個(gè)性化的服務(wù)或產(chǎn)品。此外，處理小數(shù)據(jù)的用戶量較少，在隱私泄露方面的風(fēng)險(xiǎn)較低，有助于識(shí)別、分析和預(yù)測(cè)個(gè)體用戶可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)采取干預(yù)措施，降低用戶和系統(tǒng)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

（2）重視實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)性，實(shí)時(shí)感知用戶需求。因小數(shù)據(jù)規(guī)模較小，平臺(tái)可以實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)地處理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘與分析效率較高。用戶的閱讀興趣具有突發(fā)、動(dòng)態(tài)變化和受外界環(huán)境變化影響等特點(diǎn)，[12]只有確保用戶興趣、偏好等挖掘得準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)，才能精準(zhǔn)地描摹用戶畫像輪廓乃至全貌。這需要圖書館等知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)動(dòng)態(tài)反饋信息并控制、優(yōu)化和完善個(gè)性化服務(wù)。小數(shù)據(jù)的獲取和收集需做到實(shí)時(shí)更新和動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)具體人物具體分析、具體事件具體更新，實(shí)時(shí)感知對(duì)象變化著的信息需求。[13]通過對(duì)動(dòng)態(tài)小數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，可以揭示用戶的閱讀需求、行為特征和活動(dòng)規(guī)律之間的因果關(guān)系，真正實(shí)現(xiàn)知識(shí)服務(wù)個(gè)性化定制和實(shí)時(shí)推送。[10]在知識(shí)服務(wù)智慧化轉(zhuǎn)型過程中，小數(shù)據(jù)有助于更好更快地了解用戶的需求、行為模式和偏好，快速響應(yīng)用戶需求，構(gòu)建動(dòng)態(tài)用戶畫像，動(dòng)態(tài)更新知識(shí)庫，及時(shí)調(diào)整決策方案，適應(yīng)性推送知識(shí)服務(wù)資源，更高效地滿足用戶個(gè)性化需求，優(yōu)化用戶的知識(shí)服務(wù)體驗(yàn)，提高用戶滿意度和忠誠度。

（3）具有適度可控性，避免資源成本浪費(fèi)。與大數(shù)據(jù)相比，小數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量更為可控，數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，對(duì)軟硬件的要求相對(duì)較低，數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、管理、分析、處理更加便捷和高效。小數(shù)據(jù)分析所需要的數(shù)據(jù)量有限，采集、計(jì)算和決策的成本較小。在數(shù)據(jù)2.0時(shí)代，小數(shù)據(jù)可以通過移動(dòng)閱讀終端、傳感器技術(shù)、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、讀者登記等簡單方式被用戶獲取和使用。[14]在知識(shí)服務(wù)智慧化轉(zhuǎn)型過程中，相對(duì)于需要Hadoop、Hadapt、HPCC等高尖端設(shè)備平臺(tái)支撐的大數(shù)據(jù)，小數(shù)據(jù)不需要投入巨大的硬件和軟件資源，可簡化算法，節(jié)約算力和人力成本，大大降低了系統(tǒng)處理與資源消耗的成本，具有較強(qiáng)的靈活性、可控性和可操作性，在人力、物力、財(cái)力、算力有限的情況下，更加實(shí)用、經(jīng)濟(jì)。

3. 用戶小數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、收集、存儲(chǔ)、分析、挖掘、發(fā)布與銷毀都是智慧圖書館等知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)必不可少的運(yùn)作環(huán)節(jié)。[15]小數(shù)據(jù)關(guān)注單個(gè)獨(dú)立的用戶，以個(gè)體為中心進(jìn)行數(shù)據(jù)采集研究，對(duì)數(shù)據(jù)的精確描述要求較高。[16]用戶小數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也可以分為靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和第三方共享數(shù)據(jù)（見表1）。靜態(tài)數(shù)據(jù)指存儲(chǔ)于用戶信息管理系統(tǒng)的基本讀者數(shù)據(jù)，包括用戶的ID、性別、年齡、職業(yè)、教育程度等，這些靜態(tài)數(shù)據(jù)可以形成用戶畫像的基本輪廓，方便對(duì)讀者進(jìn)行初步識(shí)別和判斷。[17]動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)指用戶在搜索、下載、瀏覽、互動(dòng)等閱讀活動(dòng)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可以在服務(wù)監(jiān)控設(shè)備、信息管理系統(tǒng)或閱讀終端上獲取。此外，借助第三方社交軟件也可以進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，如一些知識(shí)服務(wù)平臺(tái)可以將授權(quán)賬戶與微信平臺(tái)綁定，通過微信平臺(tái)采集相關(guān)小數(shù)據(jù)痕跡。

二、小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)的體系建構(gòu)

在知識(shí)經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，傳統(tǒng)圖書館等知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容和手段已經(jīng)很難滿足用戶的需要，[18]存在用戶需求多元化和服務(wù)模式單一化的矛盾。靜態(tài)化的知識(shí)資源缺乏社交互動(dòng)功能和情景化功能，面臨被動(dòng)態(tài)的互聯(lián)網(wǎng)知識(shí)資源取代的挑戰(zhàn)。知識(shí)服務(wù)須直面這些挑戰(zhàn)，緊緊圍繞用戶的知識(shí)需求，著重體現(xiàn)人本主義精神，重視人的價(jià)值。[19]本文在分析中融入小數(shù)據(jù)思維，將用戶小數(shù)據(jù)特點(diǎn)和知識(shí)服務(wù)過程相結(jié)合，融合知識(shí)圖譜，以用戶畫像為核心，提出小數(shù)據(jù)視角下的知識(shí)服務(wù)體系，主要包括數(shù)據(jù)處理、資源管理、服務(wù)應(yīng)用三大模塊（見下頁圖1）。通過采集信息管理系統(tǒng)、服務(wù)監(jiān)控設(shè)備、智能傳感設(shè)備、第三方平臺(tái)中用戶的屬性小數(shù)據(jù)、行為小數(shù)據(jù)、互動(dòng)小數(shù)據(jù)和情景小數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)構(gòu)建不同類型的動(dòng)態(tài)用戶畫像，并對(duì)畫像進(jìn)行評(píng)估；通過知識(shí)的抽取、融合、加工、更新等生成知識(shí)圖譜，構(gòu)建各類知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的知識(shí)庫，提供個(gè)性化、動(dòng)態(tài)化、社交化、情景化和智慧化的知識(shí)服務(wù)應(yīng)用；各類應(yīng)用融入知識(shí)服務(wù)循環(huán)過程，接受用戶的有效反饋，完善小數(shù)據(jù)管理全生命周期的各環(huán)節(jié)，形成知識(shí)服務(wù)的良性循環(huán)。這在一定程度上能夠擺脫以往固定和簡單的信息服務(wù)模式，提供智慧化、精準(zhǔn)化的認(rèn)知知識(shí)服務(wù)。

1. 融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，提高用戶畫像的精準(zhǔn)性

基于小數(shù)據(jù)的知識(shí)服務(wù)需要融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建精準(zhǔn)的動(dòng)態(tài)用戶畫像，并根據(jù)不同類型的畫像為用戶提供個(gè)性化知識(shí)服務(wù)。小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)體系中的數(shù)據(jù)處理模塊分為采集層、處理層、數(shù)據(jù)層、畫像層，通過軟硬件設(shè)施分別采集用戶的靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和第三方數(shù)據(jù)；所有數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和處理，全部轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后，通過構(gòu)建相關(guān)標(biāo)簽體系，結(jié)合信任機(jī)制形成用戶小數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)層，用戶屬性小數(shù)據(jù)可以用于判別用戶的基本特征，行為小數(shù)據(jù)可以用于挖掘閱讀行為、知識(shí)需求、知識(shí)偏好等信息，互動(dòng)小數(shù)據(jù)可以用于發(fā)現(xiàn)用戶之間的關(guān)聯(lián)互動(dòng)，情景小數(shù)據(jù)可以用于分析如何給用戶提供合適的知識(shí)服務(wù)情景。同時(shí)，小數(shù)據(jù)庫結(jié)合相關(guān)動(dòng)態(tài)模型，可以做到實(shí)時(shí)更新，動(dòng)態(tài)記錄用戶知識(shí)需求、知識(shí)偏好的變化。如陳臣等設(shè)計(jì)的讀者閱讀興趣發(fā)現(xiàn)模型，可以識(shí)別讀者閱讀的長期興趣和短期興趣，從而提供個(gè)性化定制服務(wù)；[8]通過算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)建模、搭建標(biāo)簽體系等途徑構(gòu)建精準(zhǔn)化動(dòng)態(tài)性的用戶畫像。

用戶畫像是小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)體系的關(guān)鍵技術(shù)和重要基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)的采集和處理技術(shù)是構(gòu)建用戶畫像的關(guān)鍵技術(shù)支撐。知識(shí)服務(wù)用戶的數(shù)據(jù)是多模態(tài)的數(shù)據(jù)，包括文本、圖片、視頻、音頻等。首先，可利用移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、攝像頭、無人機(jī)等感知用戶物理空間數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)采集用戶人機(jī)交互過程中產(chǎn)生的、存儲(chǔ)在云計(jì)算設(shè)備或者邊緣計(jì)算設(shè)備中的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用數(shù)據(jù)。其次，可應(yīng)用向量機(jī)模型、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、注意力機(jī)制等機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)用戶多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取、建模融合，利用知識(shí)圖譜等自然語言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨媒體語義表達(dá)和信息融合，增強(qiáng)用戶畫像的泛化能力、可解釋性和魯棒性。最后，可運(yùn)用最新的大語言模型從用戶文本數(shù)據(jù)中挖掘和分析用戶偏好等行為信息，提取有用信息。大語言模型對(duì)用戶隱性信息、可疑信息和未知信息等具有強(qiáng)大的理解作用，可以增強(qiáng)用戶畫像建模能力，提高用戶畫像的精準(zhǔn)性。

2. 以知識(shí)圖譜為引擎，促進(jìn)知識(shí)管理的認(rèn)知性

基于小數(shù)據(jù)的知識(shí)服務(wù)需要融合知識(shí)圖譜，開發(fā)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)的認(rèn)知智能，促進(jìn)知識(shí)管理的認(rèn)知性。小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)體系中的資源管理模塊包括用戶畫像評(píng)估和知識(shí)管理層。很多用戶在使用知識(shí)服務(wù)平臺(tái)時(shí)留下的行為數(shù)據(jù)并不完整，一些關(guān)鍵性行為數(shù)據(jù)的缺失會(huì)影響畫像的清晰度，所以構(gòu)建用戶畫像后需要先進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，畫像合格后再進(jìn)入用戶畫像應(yīng)用和知識(shí)管理循環(huán)。畫像質(zhì)量的評(píng)估指標(biāo)主要包括準(zhǔn)確率、時(shí)效性、覆蓋率等。準(zhǔn)確率是用戶畫像最核心的指標(biāo)，指被打上正確標(biāo)簽的用戶數(shù)量占被打上標(biāo)簽用戶總數(shù)的比例；時(shí)效性要求不同類型的標(biāo)簽需建立合理的更新機(jī)制，以保證標(biāo)簽的有效性；覆蓋率指被打上標(biāo)簽的用戶數(shù)量占用戶總數(shù)的比例。此外，用戶畫像的可解釋性和可擴(kuò)展性也是畫像評(píng)估需要考慮的重要指標(biāo)。如果畫像評(píng)估指標(biāo)達(dá)到了知識(shí)服務(wù)的要求，則可以將畫像結(jié)果傳輸?shù)街R(shí)管理環(huán)節(jié)；如果評(píng)估結(jié)果未達(dá)到應(yīng)用要求，則應(yīng)分析畫像結(jié)果偏差的具體原因，通過返回控制操作，選擇性優(yōu)化和完善小數(shù)據(jù)處理過程，保證用戶畫像真實(shí)、動(dòng)態(tài)、可用和經(jīng)濟(jì)。[2]

知識(shí)管理過程由知識(shí)生產(chǎn)加工、知識(shí)傳播、知識(shí)再利用的大循環(huán)組成。[20]知識(shí)服務(wù)以信息知識(shí)的搜尋、組織、分析、重組為基礎(chǔ)。平臺(tái)要想提供高質(zhì)量的知識(shí)服務(wù)，需要在海量的信息資源中做好知識(shí)發(fā)現(xiàn)工作，并基于知識(shí)圖譜對(duì)知識(shí)進(jìn)行組織、融合、推理和學(xué)習(xí)等。[21]知識(shí)服務(wù)平臺(tái)中海量的信息資源需要進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)清洗、知識(shí)抽取、知識(shí)融合、知識(shí)加工等步驟才能構(gòu)建優(yōu)質(zhì)的知識(shí)圖譜，生成可用、易用、可視化的知識(shí)內(nèi)容，從而不斷豐富知識(shí)服務(wù)平臺(tái)的知識(shí)庫，為用戶提供高質(zhì)量的知識(shí)產(chǎn)品。知識(shí)傳播是整個(gè)知識(shí)服務(wù)過程的核心，知識(shí)服務(wù)平臺(tái)以用戶畫像和知識(shí)圖譜為基石，分析不同類型用戶需求以及各個(gè)知識(shí)、用戶間的關(guān)系，為用戶提供知識(shí)檢索、知識(shí)導(dǎo)航、知識(shí)問答、知識(shí)應(yīng)用、知識(shí)推送、知識(shí)共享等智能化知識(shí)服務(wù)與傳播手段。知識(shí)服務(wù)平臺(tái)中的各類數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的推移而不斷變化更新，知識(shí)庫也需要通過知識(shí)循環(huán)加工不斷進(jìn)行知識(shí)更新，消除無用或質(zhì)量低劣的知識(shí)，使知識(shí)庫保持動(dòng)態(tài)更新和管理，從而更好地實(shí)現(xiàn)知識(shí)再利用。

3. 堅(jiān)持應(yīng)用為王，增加知識(shí)服務(wù)的多樣性

基于小數(shù)據(jù)的知識(shí)服務(wù)需要堅(jiān)持應(yīng)用為王，開發(fā)集成化、智能化、多元化和國際化的優(yōu)質(zhì)知識(shí)服務(wù)應(yīng)用，構(gòu)建線上線下相結(jié)合的知識(shí)服務(wù)模式，不斷豐富和優(yōu)化知識(shí)庫，增加知識(shí)服務(wù)的多樣性。小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)體系中的服務(wù)應(yīng)用模塊包括知識(shí)產(chǎn)品層和服務(wù)層。開展知識(shí)服務(wù)形成的“知識(shí)產(chǎn)品”既不是一個(gè)簡單的結(jié)論或數(shù)據(jù)，也不是一堆現(xiàn)成文件資料和數(shù)據(jù)的堆積，[22]而是經(jīng)過知識(shí)挖掘、整合重組、深度加工等多環(huán)節(jié)形成的高質(zhì)量成果。知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域包括學(xué)科知識(shí)服務(wù)場(chǎng)景、參考咨詢服務(wù)場(chǎng)景、情報(bào)服務(wù)場(chǎng)景、教育培訓(xùn)服務(wù)場(chǎng)景等。[20]知識(shí)服務(wù)商需要根據(jù)用戶需求開發(fā)各類場(chǎng)景的平臺(tái)、小程序、APP、人工智能助手等知識(shí)服務(wù)應(yīng)用，在知識(shí)產(chǎn)品層面分別形成學(xué)科知識(shí)庫、咨詢知識(shí)庫、情報(bào)知識(shí)庫和教育知識(shí)庫，并根據(jù)用戶畫像分析知識(shí)產(chǎn)品，迭代優(yōu)化知識(shí)服務(wù)應(yīng)用，動(dòng)態(tài)更新知識(shí)庫，優(yōu)化用戶體驗(yàn)，構(gòu)建線上線下融合的知識(shí)服務(wù)模式，最終促進(jìn)知識(shí)服務(wù)個(gè)性化、動(dòng)態(tài)化、社交化、情景化和智慧化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，知識(shí)服務(wù)平臺(tái)要實(shí)時(shí)跟進(jìn)知識(shí)服務(wù)整體過程，動(dòng)態(tài)收集用戶反饋，構(gòu)建用戶和知識(shí)產(chǎn)品等的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)知識(shí)服務(wù)各環(huán)節(jié)進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而不斷改進(jìn)各模塊各層次的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。

知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)可以根據(jù)潛在期、成長期、成熟期、衰退期不同類型的用戶畫像提供個(gè)性化多元化的知識(shí)服務(wù)。首先，知識(shí)服務(wù)平臺(tái)需要利用多樣化的用戶渠道，加強(qiáng)宣傳引導(dǎo)，消除潛在期用戶的信息顧慮，增強(qiáng)其對(duì)平臺(tái)的信任感，鼓勵(lì)和激發(fā)潛在用戶參與到知識(shí)服務(wù)活動(dòng)中。其次，對(duì)于成長期用戶，要優(yōu)化用戶體驗(yàn)，通過多種途徑推廣多樣化知識(shí)服務(wù)，立足用戶的實(shí)際知識(shí)需求，增強(qiáng)用戶的閱讀興趣及激活率。再次，在激活用戶后需注重用戶留存率，向成熟期用戶提供全面、優(yōu)質(zhì)、豐富的知識(shí)服務(wù)，以高質(zhì)量知識(shí)傳播提高用戶的滿意度。最后，對(duì)于衰退期用戶，一方面可以建立用戶激勵(lì)機(jī)制，擴(kuò)展互動(dòng)渠道，及時(shí)優(yōu)化用戶體驗(yàn)；另一方面可以探索新型服務(wù)模式，加強(qiáng)口碑營銷，推動(dòng)用戶自傳播，在提高用戶留存率的基礎(chǔ)上吸引更多新用戶。[23]

4. 重構(gòu)用戶與知識(shí)的交互關(guān)系

（1）重構(gòu)用戶至上的服務(wù)理念。早在2017年，學(xué)者初景利就指出，圖書館需要重新打造知識(shí)服務(wù)的能力，重新認(rèn)知“以用戶為中心”的服務(wù)理念，重新構(gòu)建“用戶在哪里，服務(wù)就在哪里”的服務(wù)精神。[24]知識(shí)服務(wù)的核心目標(biāo)是針對(duì)性滿足用戶的知識(shí)需求。雖然現(xiàn)有研究構(gòu)建了各類用戶畫像和服務(wù)模式，但大數(shù)據(jù)的多樣性、異質(zhì)性及龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模等都給具體實(shí)踐帶來極大挑戰(zhàn)，[25]用戶畫像、知識(shí)生產(chǎn)和知識(shí)服務(wù)的有效性并沒有得到充分驗(yàn)證，存在的問題也無法及時(shí)反饋。從大數(shù)據(jù)中延伸出來的小數(shù)據(jù)微觀思維，有助于知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)更好地應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)，契合“用戶至上”的服務(wù)理念。

（2）提升個(gè)性化知識(shí)服務(wù)的精準(zhǔn)性。小數(shù)據(jù)具有獨(dú)特性、動(dòng)態(tài)性、可控性優(yōu)勢(shì)，通過采集用戶靜態(tài)、動(dòng)態(tài)小數(shù)據(jù)，結(jié)合相關(guān)模型實(shí)時(shí)更新用戶數(shù)據(jù)庫與知識(shí)庫，可以提升個(gè)體畫像的細(xì)粒度。同時(shí)，在小數(shù)據(jù)的支持下用戶的知識(shí)需求被放大，知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)能更清晰地了解用戶實(shí)際需求，針對(duì)性地開展服務(wù)工作。知識(shí)服務(wù)平臺(tái)可以根據(jù)用戶屬性小數(shù)據(jù)、行為小數(shù)據(jù)、互動(dòng)小數(shù)據(jù)、情景小數(shù)據(jù)細(xì)分用戶的知識(shí)興趣與需求，從而定義潛在期、成長期、成熟期、衰退期用戶的特征。只有掌握用戶深層次需求，為不同類型、不同層次、不同需求的用戶提供個(gè)性化服務(wù)，才能推動(dòng)知識(shí)服務(wù)不斷向精準(zhǔn)化發(fā)展。

（3）提高知識(shí)服務(wù)創(chuàng)新的主動(dòng)性。傳統(tǒng)的知識(shí)服務(wù)模式強(qiáng)調(diào)服務(wù)方的主動(dòng)性，用戶作為接收方多是被動(dòng)地接受服務(wù)內(nèi)容。如今，知識(shí)服務(wù)用戶處于泛在化的知識(shí)環(huán)境中，一方面他們的知識(shí)需求層次與復(fù)雜化程度在不斷提高，另一方面知識(shí)再創(chuàng)新的需求愈加強(qiáng)烈，用戶不再單單滿足于獲取知識(shí)，而是希望通過知識(shí)創(chuàng)新知識(shí)。[26]從PGC到UGC，用戶已經(jīng)主動(dòng)參與到知識(shí)創(chuàng)新體系中，知識(shí)服務(wù)模式需要提供交互創(chuàng)新的渠道。在小數(shù)據(jù)視角下的知識(shí)服務(wù)模式中，用戶可以主動(dòng)參與整個(gè)知識(shí)服務(wù)體系的優(yōu)化進(jìn)程，通過服務(wù)層進(jìn)行有效反饋，幫助平臺(tái)針對(duì)性完善知識(shí)生產(chǎn)加工、傳播、再利用等環(huán)節(jié)，更新知識(shí)庫，形成服務(wù)創(chuàng)新的良性循環(huán)。

（4）促進(jìn)知識(shí)服務(wù)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通。在這場(chǎng)“小數(shù)據(jù)革命”中，用戶小數(shù)據(jù)將為知識(shí)服務(wù)帶來多方面的變革，產(chǎn)生順應(yīng)新趨勢(shì)、促進(jìn)圖書館等知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)智慧化的新亮點(diǎn)。[27]學(xué)者程煥文將智慧服務(wù)視作智慧圖書館的終極目標(biāo)，主張智慧服務(wù)的發(fā)展程度依賴于智慧服務(wù)體系的設(shè)計(jì)和運(yùn)轉(zhuǎn)。[28]因此，知識(shí)服務(wù)平臺(tái)應(yīng)做好小數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘工作，促進(jìn)數(shù)據(jù)庫不斷完善和更新，利用用戶小數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)面向個(gè)體的精準(zhǔn)知識(shí)服務(wù)，[5]消除大數(shù)據(jù)時(shí)代知識(shí)服務(wù)體系的弊端。小數(shù)據(jù)視角下的知識(shí)服務(wù)更注重個(gè)體用戶的特征和反饋，有利于動(dòng)態(tài)調(diào)整知識(shí)服務(wù)功能，規(guī)范服務(wù)模式。用戶小數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)相互融合之際，整體數(shù)據(jù)的價(jià)值密度將得到提高，各類知識(shí)服務(wù)平臺(tái)將被打通，形成萬物互聯(lián)的數(shù)據(jù)中心，真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通互應(yīng)用。

三、小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)的倫理反思

從過去簡單地為用戶提供信息檢索服務(wù)，到如今個(gè)性化、智能化、多元化的知識(shí)服務(wù)，數(shù)智時(shí)代下人們信息獲取渠道和方式的改變，給圖書館等知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)帶來諸多倫理挑戰(zhàn)。知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)提供的知識(shí)服務(wù)是否符合倫理規(guī)范，對(duì)其自身、社會(huì)和公眾有著深遠(yuǎn)影響。因此，有必要審視小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)帶來的倫理問題。

1. 價(jià)值觀：工具理性和價(jià)值理性

智慧圖書館的理想狀態(tài)應(yīng)該是工具理性和價(jià)值理性的合理呈現(xiàn)，[29]知識(shí)服務(wù)亦是。馬克斯·韋伯筆下的工具理性是一種以技術(shù)崇拜與利益優(yōu)先為取向的信息價(jià)值觀，價(jià)值理性則關(guān)注行動(dòng)本身的價(jià)值，追求更合理而有意義的實(shí)踐路徑。在小數(shù)據(jù)變革知識(shí)服務(wù)的過程中，也會(huì)出現(xiàn)工具理性凌駕于價(jià)值理性的現(xiàn)象，因此建立數(shù)據(jù)價(jià)值觀尤為必要。知識(shí)服務(wù)除了滿足有用性的要求外，還要顧及用戶在本能層、行為層、反思層三個(gè)層次的體驗(yàn)，包括用戶感官體驗(yàn)、用戶操作體驗(yàn)和用戶情感體驗(yàn)。[30]在小數(shù)據(jù)視角中追求知識(shí)服務(wù)與用戶需求精準(zhǔn)匹配的同時(shí)，讓用戶在享受服務(wù)的過程中有更好的體驗(yàn)，形成更具社會(huì)公共性、人文關(guān)懷的服務(wù)模式，是當(dāng)下數(shù)據(jù)運(yùn)用泛濫之下價(jià)值理性回歸的訴求。

樹立小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)的正確價(jià)值觀需要處理好四組關(guān)系。一是用戶中心主義與利潤最大化的關(guān)系。用戶中心主義強(qiáng)調(diào)以用戶為中心，高度重視用戶的實(shí)際需求，充分運(yùn)用新技術(shù)、新理念、新模式，為用戶提供優(yōu)質(zhì)的知識(shí)服務(wù)。利潤最大化提倡以追求經(jīng)濟(jì)利益最大化為目標(biāo)，可能會(huì)忽視用戶的真實(shí)需求，損害用戶的合理權(quán)益。知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)應(yīng)秉持用戶至上和可持續(xù)發(fā)展的理念，平衡好經(jīng)濟(jì)效益與用戶體驗(yàn)之間的關(guān)系。二是規(guī)模化與個(gè)性化的關(guān)系。規(guī)?；鲝垶椴煌脩籼峁┶呄蛲|(zhì)化的產(chǎn)品和服務(wù)，主要目標(biāo)是擴(kuò)大用戶范圍、追求用戶規(guī)模。個(gè)性化主張尊重用戶的不同個(gè)性、文化、風(fēng)格和喜好，根據(jù)用戶需求特征為用戶提供個(gè)性化服務(wù)。知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)應(yīng)堅(jiān)持規(guī)?；蛡€(gè)性化相統(tǒng)一，在擴(kuò)大知識(shí)服務(wù)規(guī)模的同時(shí)，充分考慮用戶的個(gè)性化需求。三是服務(wù)效率與服務(wù)多元化的關(guān)系。服務(wù)效率主要需考慮利用技術(shù)手段提高用戶獲取知識(shí)的便捷性和快速性，但容易忽視用戶獲取知識(shí)的主觀能動(dòng)性和服務(wù)需求的多樣性。服務(wù)多元化以充分調(diào)動(dòng)用戶的主觀能動(dòng)性為目的，便于用戶主動(dòng)尋求多樣性的服務(wù)。知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)應(yīng)在提供算法推薦等服務(wù)提高用戶獲取知識(shí)效率的同時(shí)，引導(dǎo)用戶主動(dòng)獲取多樣性信息。四是個(gè)人發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步的關(guān)系。知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)和模式時(shí)應(yīng)以馬克思主義為指導(dǎo)，在促進(jìn)個(gè)人全面發(fā)展的同時(shí)，引導(dǎo)其承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，追求長遠(yuǎn)社會(huì)利益，促進(jìn)個(gè)人發(fā)展與社會(huì)進(jìn)步相統(tǒng)一。

2. 正義觀：權(quán)利保障和服務(wù)平等

亞里士多德將正義劃分為總體的正義和具體的正義，具體的正義又包含分配正義、回報(bào)正義和矯正正義。[31]隨著人工智能的發(fā)展，由于算法設(shè)計(jì)的偏差、決策的黑箱性和社會(huì)文化因素等的影響，基于小數(shù)據(jù)的知識(shí)服務(wù)出現(xiàn)了算法歧視和數(shù)據(jù)殺熟等不良現(xiàn)象，導(dǎo)致數(shù)據(jù)主體在享受知識(shí)服務(wù)的過程中遭受了不公平的待遇，還面臨個(gè)人隱私泄露、版權(quán)侵害等問題，違背了總體的正義。從用戶視角看，應(yīng)加大對(duì)小數(shù)據(jù)服務(wù)的宣傳和解釋力度，讓用戶能夠理性客觀地評(píng)估小數(shù)據(jù)的利弊。從知識(shí)服務(wù)平臺(tái)視角看，在小數(shù)據(jù)采集處理環(huán)節(jié)應(yīng)和用戶、第三方平臺(tái)達(dá)成合作協(xié)議，避免對(duì)用戶隱私的泄露和濫用。此外，保證知識(shí)資源和服務(wù)平等惠及每一個(gè)用戶，讓他們都能享受小數(shù)據(jù)帶來的福利，是遵循分配正義和回報(bào)正義的基本要求。對(duì)于非自愿授權(quán)數(shù)據(jù)的用戶，知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)要采取一定的補(bǔ)償服務(wù)措施，履行矯正正義的原則。

正確樹立小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)的正義觀需要加強(qiáng)三個(gè)層面的建設(shè)。一是監(jiān)管層面的建設(shè)。政府和機(jī)構(gòu)要制定相應(yīng)的法律規(guī)定，對(duì)智能技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行規(guī)范與管理，從法律政策上約束算法等技術(shù)的使用行為和場(chǎng)景，公平分配信息資源與服務(wù)，設(shè)立相關(guān)的監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)，制定保護(hù)措施和應(yīng)急方案，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)警各類知識(shí)服務(wù)平臺(tái)的信息安全風(fēng)險(xiǎn)。二是研發(fā)層面的建設(shè)。知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)要高度重視信息安全、數(shù)字版權(quán)保護(hù)等工作，加強(qiáng)相關(guān)人才培養(yǎng)和引進(jìn)，加大資金投入，推進(jìn)區(qū)塊鏈等技術(shù)在隱私保護(hù)、數(shù)字版權(quán)保護(hù)等領(lǐng)域的研發(fā)和應(yīng)用，提高知識(shí)服務(wù)平臺(tái)算法透明度和信息安全等級(jí)。三是宣傳層面的建設(shè)。相關(guān)機(jī)構(gòu)和部門要加強(qiáng)個(gè)人隱私保護(hù)、數(shù)字版權(quán)保護(hù)等方面的宣傳力度，充分運(yùn)用數(shù)字化技術(shù)，多舉措多渠道提升用戶數(shù)字素養(yǎng)，縮小用戶數(shù)字鴻溝，建立健全數(shù)字素養(yǎng)評(píng)價(jià)體系，提升全民數(shù)字素養(yǎng)與技能。

3. 自由觀：閱讀限制和知識(shí)自由

知識(shí)自由作為知識(shí)服務(wù)平臺(tái)的核心理念，是一種人與知識(shí)關(guān)系的合理呈現(xiàn)。隨著知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)的服務(wù)意識(shí)普遍提高，用戶選擇知識(shí)渠道的自由度也在逐漸提升。然而，維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定和發(fā)展、促進(jìn)個(gè)體全面健康發(fā)展、保護(hù)文獻(xiàn)和知識(shí)權(quán)利離不開必要的閱讀限制。[32]一方面，知識(shí)自由和閱讀限制相輔相成，為體現(xiàn)服務(wù)的最大公共性和保障公眾安全，在運(yùn)用小數(shù)據(jù)引導(dǎo)用戶使用知識(shí)資源的過程中需保持適當(dāng)?shù)拈喿x限制。另一方面，用戶信息素養(yǎng)不均衡也會(huì)產(chǎn)生閱讀限制，新技術(shù)導(dǎo)致的數(shù)字鴻溝不僅影響小數(shù)據(jù)采集的范圍和精確度，也影響用戶獲得個(gè)性化知識(shí)服務(wù)的能力和效度。[33]

樹立正確的小數(shù)據(jù)視角下知識(shí)服務(wù)的自由觀需要遵循兩個(gè)原則。一是算法推薦與自由選擇相統(tǒng)一。個(gè)性化推薦、用戶畫像、知識(shí)圖譜等技術(shù)的應(yīng)用一定程度上緩解了學(xué)習(xí)迷航、信息孤島等問題，提升了知識(shí)服務(wù)的效率，但也造成了信息繭房效應(yīng)，限制了用戶獲取信息的廣度和自由度。知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)在研發(fā)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)和提供知識(shí)服務(wù)時(shí)，要充分保障用戶自由獲取多元化和泛在化知識(shí)的能力，從平臺(tái)、技術(shù)、模式、路徑等方面為用戶提供多樣化的服務(wù)選擇，確保用戶能自主使用和共享其個(gè)人信息，完善其在知識(shí)服務(wù)平臺(tái)自由進(jìn)出的通道。二是用戶廣度與閱讀深度相統(tǒng)一。閱讀推廣是知識(shí)服務(wù)的重要舉措，圖書館、學(xué)校、社區(qū)、出版社等機(jī)構(gòu)要積極開展圖書角、閱讀節(jié)、讀書分享會(huì)、閱讀競賽等活動(dòng)，利用互聯(lián)網(wǎng)和新媒體平臺(tái)打造線上線下相結(jié)合的閱讀推廣模式，增加用戶群體的廣泛性，保障知識(shí)服務(wù)的多樣性。同時(shí)，知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)要把提高閱讀質(zhì)量放在首位，以用戶體驗(yàn)為核心，以用戶隱私保護(hù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、信息安全等為底線，秉持綠色發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展的理念，保障用戶閱讀的深度，促進(jìn)知識(shí)服務(wù)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

結(jié)語

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，從小數(shù)據(jù)視角思考知識(shí)服務(wù)是落實(shí)國家文化數(shù)字化戰(zhàn)略的創(chuàng)新舉措，對(duì)推進(jìn)國家文化數(shù)字化建設(shè)和知識(shí)服務(wù)生態(tài)體系構(gòu)建具有重要意義。如今，知識(shí)服務(wù)的數(shù)據(jù)量和服務(wù)能力已不再是影響用戶獲取知識(shí)的效率和閱讀滿意度的關(guān)鍵因素，準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地實(shí)現(xiàn)智慧化知識(shí)服務(wù)，才是保證平臺(tái)和用戶之間黏性的有效措施，才能加快知識(shí)服務(wù)的智慧變革與服務(wù)創(chuàng)新，助力新質(zhì)人才培養(yǎng)。小數(shù)據(jù)的特征、結(jié)構(gòu)和價(jià)值，勢(shì)必對(duì)我國知識(shí)服務(wù)體系構(gòu)建帶來不容小覷的變革力量，但受技術(shù)、制度、主觀精神等因素的影響，在小數(shù)據(jù)采集、處理、挖掘、分析過程中，也存在著一些倫理問題，需要知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)高度重視、時(shí)刻警醒，在遵循價(jià)值觀、正義觀和自由觀準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，促進(jìn)知識(shí)服務(wù)的個(gè)性化、動(dòng)態(tài)化、社交化、情景化和智慧化發(fā)展。面向未來，隨著第三代人工智能的成熟，AI從感知智能邁向認(rèn)知智能，在數(shù)據(jù)與知識(shí)的雙輪驅(qū)動(dòng)下，在日漸盛行的大語言模型的支持下，知識(shí)服務(wù)將更具安全性、穩(wěn)定性、精準(zhǔn)性、主動(dòng)性、可擴(kuò)展性和可解釋性。

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System Construction and Ethical Reflection of Knowledge Services from Perspective of Small Data

BAI Zhong-xian1，2， JI Cheng-jun3（1.Jing Hengyi School of Education， Hangzhou Normal University， Hangzhou 311121， China; 2.Information Technology Center， Communication University of Zhejiang， Hangzhou 310018， China; 3.China Educational Modernization Institute， Hangzhou Normal University， Hangzhou 311121， China）

Abstract： Knowledge service intelligence is an important part of the national strategy for the digitalization of education and culture. In the midst of the big data technology boom， there is an urgent need to think dispassionately about the value of small data. Firstly， the article analyzes the four user types of small data in the potential， growth， maturity and decline periods， explains its individual uniqueness， real-time dynamics and moderately controllable characteristics， and summarizes the three types of small data sources and their structure， including static data， dynamic data and third-party data. Secondly， under the guidance of the third-generation artificial intelligence driven by both data and knowledge， it constructs the knowledge service system from the perspective of small data. It takes knowledge graph as the cornerstone and user profile as the core， proposing that the new knowledge services need to integrate multimodal data to optimize the accuracy of user profile， promote the cognitive nature of knowledge management using knowledge graph as the engine， and insist on the principle of viewing application as the king to enhance the diversity of knowledge services. Finally， it analyzes the interaction reconstructed by small data between users and knowledge， and reflects on the ethical challenges from the viewpoints of values， justice and freedom.

Key words： small data; knowledge graph; user profile; knowledge service; system construction; ethical reflection