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現采用文獻分析和實例分析的方法，探討智慧環境下讀者參與文獻資源建設模型、智能化空間內的創作模式、開放合作的文獻資源建設、讀者開放型采購方式以及薦購工作的多樣化開展。在保障文獻資源建設的同時，注重擴大獲取信息的范圍，避免出現文獻薦購意見的馬太效應，不斷提升讀者的信息素養，避免數據使用出現安全問題。

引言

高校圖書館文獻資源建設，是圖書館開展一系列業務工作的基礎和有效保障，是服務讀者的根本要義。如何利用有限的經費滿足學科發展和讀者的多元化與個性化需求，是圖書館采購工作的核心。目前，高校圖書館的采購主要是目錄式訂購圖書模式：給各級學院發放新書書單，將老師選書后的反饋結果形成采購書單，并將讀者通過圖書館平臺的新書薦購模塊推薦的所需要的書目作為補充。這種單向選購方式結構較為簡單，反饋結果直觀，操作方便，是目前高校文獻資源采購的主流方式。但其弊端在于：參與的教師覆蓋面不夠廣；對讀者需求的重視程度不夠；采購資源與實際需求的吻合度不高；文獻資源的使用情況不理想等。

智慧圖書館通過數字與人工智能等技術對圖書館空間、信息、技術和服務等資源進行整合管理，建立跨越時間和空間的開放式共享大平臺，高效便利地為用戶提供智慧化、個性化、精細化的信息服務[1]。智慧圖書館是現代圖書館發展的趨勢和方向，它的出現使人們的學習、工作和生活變得更加簡單。

近十年來，國內智慧圖書館的理論和實踐取得了長足發展，但其中對文獻資源建設的關注度較低。通過CNKI中國知網檢索近十年來（2012.1—2021.11）主題為“智慧圖書館”和“智慧圖書館+文獻資源建設”發文數量，并對二者進行對比（圖1），得出以下結論。

圖1 2012年至2021年11月CNKI中國知網檢索發文數量統計對比（作者自制）

文獻資源建設隨著信息技術的發展不斷完善，而智慧圖書館的出現給文獻資源建設帶來了理論和實踐上的革新。如何在智慧環境下創新高校圖書館文獻資源建設模式，提高圖書資源供需雙方信息的對稱性，充分調動讀者的積極性，使其主動參與文獻資源建設的工作，是圖書館發展的永恒主題。本文擬從智慧圖書館的技術理論與應用出發，探討讓讀者更廣泛深入地參與圖書館文獻資源建設的方法和模式。

智慧圖書館文獻資源建設的創新模式

（一）讀者參與式文獻資源建設模型構建

當前圖書館除了滿足教學科研的需要外，還要注重滿足讀者的閱讀需求。以“讀者需求”為導向是圖書館發展的必然前提，讓讀者參與圖書采購是當前圖書館采購工作的新趨勢[2]。大數據和科學技術的廣泛應用為圖書館文獻資源建設的發展帶來了更多可能性，將讀者正式納入文獻信息資源建設主體中[3]。大數據記錄了讀者借閱記錄、行為動向、檢索信息、需求反饋等等信息，微信公眾號、微博和留言板側面反映出讀者的閱讀習慣、興趣愛好等。通過分析用戶在館內的動態數據，對讀者借閱記錄進行分析和預測，以及了解相關讀者的多元需求，是促進讀者參與圖書館文獻資源建設的有效途徑。

圖2 智慧圖書館讀者參與式文獻資源建設模型（作者自制）

1.讀者數據采集

讀者數據采集是對讀者的基本特征和行為特征數據進行收集和聚類（如圖2）。讀者基本信息包括姓名、年齡、性別、專業、班級等，而讀者行為特征數據包括讀者在圖書館的行動時間表、查詢和借閱記錄、電子書刊下載記錄、圖書館平臺發布的反饋意見和建議等。這些基本信息都是讀者數據處理的基礎和依據。

2.讀者數據處理

讀者數據處理是將采集分類的讀者數據經過整理和篩選，去除無效數據后進行分類，將數據內容進行編碼，按照重要性排序并將同質信息進行關聯。例如,將2021級本科學生作為一個大類，將其性別、專業、班級等進行編碼，并按照某屬性（班級）進行排序，由此將同屬性的讀者信息關聯起來。

3.構建讀者文獻資源標簽

將處理過的讀者數據按不同屬性劃分，通過屬性了解讀者基本信息。資源屬性用于記錄讀者對不同文獻資源的利用偏好；影響因素屬性是對讀者借閱行為的分析；目標屬性是結合讀者的專業背景、借閱習慣和需求反饋分析讀者行為的目的；行為屬性是對讀者文獻資源獲取行為的歸納。這六個屬性概括了讀者獲取文獻資源行為的目的及影響其偏好的因素，由此構建讀者文獻資源標簽體系。

4.館藏資源、供應商數據和讀者偏好三方匹配

將館配商或者出版社的數據與圖書館館藏進行查重后，進入本館的采購書單，形成文獻選購資源庫[4]。將同屬性、同目標、同行為讀者的偏好與之匹配，根據相應標簽篩選購書單，以此形成的館藏資源將更加符合讀者的需求。該模型利用大數據、云計算技術精準定位讀者閱讀偏好，通過讀者信息分析、偏好預測、交互數據等智能工具，捕捉并標注關鍵指標性信息，形成讀者標簽。標簽實現了讀者目標屬性和行為屬性的量化，為圖書館提供了多元化、個性化服務的參考指標。

（二）基于智能化空間布局的創作模式

智慧圖書館顛覆了傳統圖書館書庫、閱覽室的形式，構建了獨立創作空間、技術工具和交流平臺，如創客空間、研討室、自媒體空間、文化藝術空間、VR（Virtual Reality）虛擬體驗空間等。讀者可以利用智慧圖書館資源進行創造性思考，探索解決問題的方案，實現理論和技術上的創新。在創作過程中，用戶會產生明確、開放的信息需求，館員通過積極指導用戶的創作活動，及時捕捉用戶特定情境下的實時信息需求。

（三）開放合作的文獻資源建設模式

開放合作的文獻資源服務體系是高校圖書館資源建設的重要保障，大數據、區塊鏈等技術實現了高校圖書館館藏資源建設共享和利用共享的目標。高校圖書館之間可以通過借鑒相同或相似專業的館藏目錄完善文獻資源保障體系，保障本校相關專業的學科建設文獻資源，有效提高自身的館藏水平，反之亦然。在館藏資源充分共享的區域內，亦可避免資源建設的重復，實現經費利用最大化。

（四）推廣讀者開放型采購模式

開放型采購模式主要有讀者薦購和讀者決策采購（PDA），以上兩種模式都實現了讀者為文獻資源建設提供智力支持的目的[5]。前者有推薦權而后者有決策權，要讓讀者真正參與文獻資源建設工作，使其從推薦者轉變為決策者。智能采選的開放采購模式對數據的篩選、分析、匹配是同步進行的，篩選讀者的選購數據，匹配供應商數據庫并形成采購結果，最終形成符合館藏要求的開放型讀者參與式三方采購模式。

（五）智慧館員在圖書館文獻資源建設中的引導作用

AI（人工智能）技術的使用可以將圖書館館員的工作重心從重復率高的日常事務轉向個性化、精準化、智慧化的學科建設和讀者服務工作，提升館員的服務水平和專業技能，為用戶提供智慧服務，促進智慧圖書館的發展與應用[6]。讀者檢索記錄可以作為采訪參考數據[7]，通過對讀者在OPAC平臺查詢、借閱、瀏覽等數據信息的深度分析，挖掘同屬性讀者的閱讀類型、興趣領域、科研方向，以形成讀者的偏好標簽，向讀者推送符合其偏好的個性化知識專欄、學科動態、教學輔導、科研信息等內容。

智慧環境下文獻資源建設變革中出現的問題和對策

（一）避免文獻薦購意見方向性傾斜，權衡館藏保障

薦購數據主要通過圖書館網頁、微信公眾號和App等交互平臺實現，但實際的反饋效果并不好，相關信息數量少且質量參差不齊。薦購數據也會出現明顯的馬太效應：關注圖書館的讀者的大量反饋意見和建議成為薦購意見的主要來源，而其余不經常反饋的讀者的意見往往被忽視。長此以往，圖書館收到的薦購信息可能只是一小部分人的需求，不利于圖書館館藏資源的多樣化發展。

圖書館要積極調動讀者參與文獻薦購的積極性，通過不同形式讓更多讀者了解圖書館文獻資源的現狀，使其熟悉圖書館薦購渠道并及時向讀者反饋薦購圖書的到館情況。例如，筆者所在圖書館可以通過“讀書節”活動的“尋寶游戲”讓讀者熟悉圖書館的資源分布；也可以在圖書館微信公眾號、微博和相關App上持續發布讀者薦購和新書推薦專題欄目，廣泛征集讀者意見；通過邀請供應商進校園的活動讓讀者實地體驗圖書現購的樂趣，提升讀者參與圖書館文獻資源建設的積極性。

（二）讀者的信息素養與智慧圖書館的應用相匹配

智慧圖書館信息平臺的推廣方式顛覆了傳統圖書館單一平臺單向傳遞信息的方式，信息平臺的融合使用和互聯互通的信息傳遞方式對用戶的信息素養提出了更高的要求。讀者發現、檢索、獲取信息的能力決定了其獲取信息的廣度和深度，決定了其自主學習的效果。圖書館可以通過開展線上線下培訓講座、在線演示和實操演練等活動，提高讀者獲取和篩選信息的能力，使讀者的信息素養與智慧圖書館的應用相適應。

（三）數據安全和規范

智慧圖書館的建設離不開大數據、區塊鏈、5G網絡、AI等新技術的使用。處理讀者數據時，圖書館要嚴格遵守數據獲取的安全和規范原則。分析用戶數據時，必須遵守用戶數據使用的相關規定，謹慎保存、利用和保護相關數據，避免發生不當獲取信息的行為[8]。

智慧圖書館依靠大數據和云計算等技術的強大數據存儲、信息檢索和獲取能力，采集、處理、分析、標注讀者數據形成讀者文獻資源標簽，根據標簽將讀者偏好信息與館藏資源、供應商和出版社信息進行三方數據匹配，構建以讀者需求為導向的讀者參與式圖書館文獻資源建設模型。圖書館館員在圖書館智能化空間中通過參與讀者創新創作活動，既能指導讀者獲取信息，又能獲得有效的讀者需求信息。在智慧圖書館中使用區塊鏈技術，能實現以云服務為載體的區域圖書館之間的文獻資源共建共享的目標。在圖書館文獻資源建設過程中，同樣要注意獲取讀者需求途徑的多樣化，避免文獻薦購意見的方向性傾斜；加強讀者信息素養的培養，有助于其更好地利用館內資源滿足需求；同時也要保證數據的使用安全和規范，這些都是智慧圖書館發展過程中不可忽視的環節。