1、1面向科研用户小数据微知识服务研究（下）摘 要：文章首先分析了面向科研用户小数据微知识服务系统的要素及其内部知识流动过程，在此基础上构建了以科研用户实时需求为导向的微知识服务系统动力学模型，并对模型进行了仿真分析，仿真结果表明隐私保障机制、协同激励机制以及合作共建机制对个性化微知识服务过程具有关键性的影响作用，据此进一步揭示了面向科研用户小数据的微知识服务质量提升的途径和对策。 关键词：小数据；微知识；知识服务；系统动力学；科研用户 中图分类号： G252 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016102 Abstract This paper sum
2、marizes elements and knowledge flow process of micro-knowledge services based on small data of researcher. On this basis， the authors established the system dynamics of micro-knowledge services which supports real demand of researcher and simulates it. The simulation results show that the model can
3、validly reflect the key influential factors on process of personal micro-knowledge service from the perspective of privacy protection mechanism，collaborative incentive mechanism and cooperative co-construction mechanism， which reveals the directive approaches and strategies of 2improving micro-knowl
4、edge service capability. Key words small data； micro-knowledge； knowledge service； system dynamics； researcher 泛在信息环境下，科研用户小数据不仅成为图书情报机构创新管理的基础，而且是其个性化服务深化的依据。小数据作为科研用户个体化、独特化的数据，是科研用户在项目推进过程中的全部“数据足迹” ，而这些“数据足迹”就是科研用户临时化、精简化知识需求的表征1，因此，这为图书情报机构以科研用户项目需求为导向开展个性化微知识服务提供了重要保证。但是，从科研项目生命周期的视角来看，整个微知识服务
5、方式和内容受多方面因素的影响，并具有明显的不确定性，因此，对于这些影响因素定性化的研究直接关系到微知识服务的质量和科研用户的满意度。 既有研究根据知识服务过程中，用户需求状况以及知识形态的特点，提出了面向用户个人信息的新型知识服务模式。如：王炎等2探讨了“互联网+”视角下知识服务具有用户中心性和精确性的特点，并以百度新上线的知识服务产品为例，通过移动终端监测用户行为来感知其情景敏感性需求，据此实时推送快捷、简约、智能的知识服务产品；邓仲华等3-4提出了基于科研用户情景感知的自适应性个性化嵌入式知识服务，并以地球科学领域为例，分别具体探讨了嵌入科学数据生命周期和科研项目生命周期的知识服务过程。不
6、难发现，用户情景化信息作为小数据的重要组成部分，通过这些信息来判断用户需求，据此提供知识服务的研究已经取得了一定进展，但是这些研究多局限于知识服务的一个层面，3并以案例化分析为主。鉴于此，本文通过抽象面向科研用户的微知识服务过程，采用系统动力学的方法从量化的视角对整个服务过程进行分析，以此对微知识服务的创新进行探讨。 1 面向科研用户小数据的微知识服务系统分析 微知识服务实质上是通过服务团队和科研用户以知识协同的方式，进行服务产品的推送和服务内容的吸收，从而实现了微知识的增值。一方面，科研用户尽管对其学科专业领域知识具有丰富的应用和创新经验，但是在整个研究生命周期中，往往难以全面获取支撑科研问
7、题的相关知识，如密集型科学数据整合、分析、管理等工具的应用，特定科研问题的前沿趋势等5；另一方面，微知识服务团队由具有综合化专业素质的人员组成，其不仅熟练掌握了不同学科、不同领域的科研方法和科研工具，同时对于科研问题能够以跨学科的视角进行分析和解决问题，为科研项目的推进提供了重要的保障。这恰为科研用户与服务人员的知识协同创新创造了条件（见图 1） 。 由此可知，面向科研用户小数据的微知识服务系统中，主要涉及到的知识流动过程是以小数据知识库和微知识库为基础，其中通过小数据知识库感知科研用户知识需求，微知识库作为个性化知识服务推送的保障，据此服务团队与科研用户进行知识协同，促进科研用户知识发现和知
8、识创新，从而促使知识服务产品增值。 2 面向科研用户小数据的微知识服务系统动力学模型构建 2.1 系统的边界及其基本假设 面向科研用户小数据的微知识服务系统作为本文的研究对象，其中4主要包括涉及服务团队、科研用户、小数据知识库、微知识库内部及其相互之间的关系和隐私保障机制、协同激励机制以及合作共建机制对于系统内部相关要素的影响规律。 根据面向科研用户小数据的微知识服务流程及其作用机理，该系统模型的基本假设如下： （1）服务团队由具有跨学科专业背景且拥有一定知识服务经验的人员构成，并且其所开展的服务是围绕单一科研用户的特定小型项目或者子项目，整个服务周期为 10 个月，在此服务周期中，服务团队的
9、人员数量、组织结构、服务设施等保持相对稳定。 （2）在整个微知识服务过程中，服务团队所采用的服务方式主要包括直接性的服务推送和基于微知识库的服务推送，服务团队整体的知识存量和知识整合能力高于个体科研用户，而且两者始终保存一定的知识势差。 （3）为保证整个微知识服务系统具有一定普适性，在此不考虑其它系统外部因素（如外部政治环境、文化环境、经济环境等）所引起科研用户任务的巨大调整，以及一些偶然性因素所导致的科研用户情景的巨大波动。 2.2 系统因果模型 微知识服务过程中各主体间的数据整合与挖掘、知识交流与转移等活动以及适应用户科研外部环境而进行的一系列相关结构和状态的变化，构成了面向科研用户小数据
10、的知识协同创新服务的复杂化系统。鉴于此，本文通过因果关系分析以确定系统反馈结构，直观地描述系统内部知识流动过程6，最终构建了面向科研用户小数据的微知识服务因果关系图5（见图 2） 。 通过对整个因果关系模型进行分析，可以发现模型中主要涵盖三条重要的因果反馈回路。 正反馈回路：服务团队知识存量服务团队知识输出量微知识库科研用户知识吸收量科研用户知识存量小数据获取量小数据整合量小数据知识库科研用户知识需求知识整合量服务团队知识存量。此回路重点强调了服务团队根据科研用户需求，借助微知识库进行个性化服务的推送。其过程主要包括三个阶段：其一是科研用户小数据的获取、整合和挖掘，以此感知科研用户需求；其二是
11、服务团队根据科研用户需求，并结合自身知识技能，对内部和外部知识源进行整合，从而获取知识产品；其三是通过对知识产品进行分解和萃取，形成具有特定功能的微知识块，在丰富和扩展微知识库的同时，将其推送于科研用户。 正反馈回路：服务团队知识存量服务团队知识共享量微知识增量微知识库科研用户知识吸收量科研用户知识存量科研用户知识创新能力小数据获取量小数据整合量小数据知识库科研用户知识需求知识整合量服务团队知识存量。此回路重点强调了服务团队依据科研项目的实施进度，通过对科研用户的项目需求进行预测，从而以前瞻性的视角对微知识库进行扩充，有效降低了微知识服务的延迟。 正反馈回路：微知识库科研用户知识吸收量科研用户
12、知识存量科研用户知识共享量微知识增量微知识库。此回路重点强调了6科研用户作为微知识库的构建主体，对研究过程中所产生的隐性知识进行显性化（如研究经验的总结、新工具的应用等） ，通过特定的知识组织形式，以自发性的方式辅助微知识库的构建工作。 不难发现，在协同激励机制下，服务团队具有相对较强的知识输出意愿，能够针对科研用户的需求，为其推送相应的微知识服务产品，从而提升科研用户的知识吸收量，与此同时，这一激励机制也能够充分调动服务团队对于微知识库构建的积极性，提升其与科研用户的沟通和反馈效度，进而有助于预测科研用户的潜在需求，同时服务团队可以以前瞻性的视角，对微知识库进行不断的充实、完善和更新，保证科
13、研用户的知识需求量。此外，合作共建机制对于服务团队和科研用户的微知识开放共享提供了支持，极大地提升了双方互补性微知识的关联和融合，从而以协同创新的方式促进微知识库的构建。 2.3 系统流图 系统流图主要由变量状态、信息传递、行为变化等要素构成，用于反映系统动态运行过程中变量间的相互作用关系7。在因果关系图的基础上，本文根据系统动力学的原理建立了模型的系统流图（见图 3） 。 其中系统流图中主要方程及参数说明如下： 服务团队知识存量= INTEG（服务团队知识整合量-服务团队知识失效量， 400） ； 服务团队知识整合量=STEP（科研用户知识需求+知识整合效率服务团队知识存量， 1） 。 这里
14、用阶跃函数表示，服务团队通过运用自身综合化的知识技能，7并结合科研用户需求进行内部和外部知识资源的整合，设定服务团队从第 1 个单位时间后开始获取所整合的知识。 服务团队知识失效量=STEP（服务团队知识失效率服务团队知识存量， 0.5） ； 知识整合效率=RANDOM UNIFORM（0.1， 0.1， 0.05）+0.1；服务团队知识失效率=0.1。 由于知识整合会受到知识稀缺性、外部资源的丰富性、服务团队的知识技能等诸多不确定性因素的影响，因此，这里设置其在0.15， 0.2区间内进行随机变化。 服务团队知识共享量=服务团队知识存量服务团队知识显性化程度；服务团队知识显性化程度=RAND
15、OM UNIFORM（0.2， 0.7， 0.5） ； 服务团队知识输出量=SMOOTHI（协同激励机制服务团队知识存量用户跟踪反馈， 0.5， 0 ） 。 由于服务团队在知识产品输出前，需要一定的时间，根据科研用户的实时需求，对其进行组织和优化，因此，这里使用一阶信息延迟函数表示这一优化过程。这里设定初始的知识输出量为 0，延期时间为 0.5 个单位时间。 微知识创新量=0.35服务团队知识输出量；合作共建机制=0.5； 微知识共享量=合作共建机制（服务团队知识共享量+科研用户知识共享量）/4。 由于服务团队和科研用户的知识共享在知识组织过程中会存在一定8的重合甚至冲突，并且在知识交互时会出
16、现知识的遗失，然后服务团队在这些剩余知识的基础上进行重新整合和萃取，以获取直接可以推送于科研用户的微知识，因此，这里设定只有双方所共享总体知识的四分之一可以转化为微知识。 微知识失效量=微知识失效率微知识库； 微知识失效率=RANDOM NORMAL（ 0.2， 0.4， 0.3， 0.08， 0.3） 。由于管理或技术方面的原因，以及知识具有时效性的特点，因此，微知识会出现一定的失效，而这种失效又具有不确定性，因此，这是采用随机函数进行表示，其失效率处于 0.2 到 0.4 之间。 由变化图可知，隐私保障制度的优化对于服务团队知识存量、科研用户知识存量、小数据知识库和微知识库的提升具有正向影
17、响作用。首先，隐私保障机制对于科研用户小数据的获取具有直接的作用，能够在很大程度上提升小数据的数量和质量，这样能够促进小数据的挖掘和分析工作，从而有利于服务团队快速而准确的获取科研用户需求，提升知识整合量，扩充微知识库，将隐性知识进行有效的转移。因此，在隐私保障机制的实践方面，服务团队可以制定用户隐私保护指南8，采用安全等级管理策略进行管理，其一，通过同行专家评估，确定不同类型和层面的科研用户小数据的隐私安全等级，并明确相关问责制；其二，对于不同隐私等级的小数据进行分区存储，采用网络监控技术和访问控制技术，设置不同的访问级别和融合层次，进而提升科研用户的隐私保障效度；其三，在微知识服务过程中，
18、科研用户对服务的反馈信息也是小数据的重要组成9部分，因此，服务团队在与科研用户进行服务沟通时，可以结合图书情报机构的行业标准规范，对服务双方进行隐私保护意识的教育和培训，明确各自的权利和义务，从而共同提升小数据的获取、分析和应用过程中的安全隐私问题。 （2）确立参与主体之间的知识协同激励机制。协同激励机制是针对服务团队和科研用户之间进行知识协同创新行为的鼓励机制，该机制强调了服务团队与科研用户之间的互动及其与外部知识环境的开放互联。本文将协同激励机制分别设置为 0.6、0.7、0.8、0.9 后，分别观察模型中每个系统存量的变化规律（见图 6） 。 协同激励机制对科研用户的知识吸收和服务团队的
19、知识输出具有直接的影响作用，通过对双方进行物质和精神层面的刺激和鼓励，能够有效提升各服务参与方的积极性，促进其以积极主动方式进行知识共享、知识互补和知识转移，进而实现参与方最大程度的耦合并产生向心力。由变化图可知，协同激励机制每提升一个层次，都能在很短的时间内，加速系统内部知识从无序状态向有序状态进行演化9，从而产生正向化的连锁反应，促使整个服务创新绩效提升一个更高层次。 因此，在服务团队与科研用户的知识协同过程中，服务团队可以通过举办学习交流会，邀请科研用户作为服务团队成员，体验整个微知识服务的流程，对其进行团队文化氛围的熏陶，同时对于科研用户提出的有效建议或意见，服务团队成员也可以及时采纳
20、和反馈，并通过相应的激励制度给予科研用户一定的奖励。这样可以极大激发服务团队和科研用户的知识共享和知识互动意愿，有利于服务团队充分运用自身服务技10能，将复杂知识进行分解和萃取，采用精炼化的知识描述方式，对整体知识资源内容属性进行深度解析，以科研用户的专业知识背景视角进行呈现，促进隐性知识的显性化，提升知识协同效果；另一方面，服务团队可以通过关系嵌入和网络嵌入的方式与科研用户进行相关知识协同激励措施的商定和修正，促进机制的动态发展和完善，从而在激励过程中提升服务团队与科研用户的关系品质，提高知识服务创新行为的匹配度、缩短双方认知的差距，有效促进整体知识服务创新绩效的增长。 （3）建立以管理和技
21、术协调发展的微知识库合作共建机制。微知识库是开展个性化服务的物质基础，是以科研用户的项目需求为导向而建立的，通过服务团队与科研用户的知识共享和知识交互，按照知识类别，将分散化、无序化和异构化的知识资源进行分析和处理，包括纸质化知识资源、数字化知识资源、问答式知识资源、隐性化学习经验等涉及科研项目的内外部知识资源，并利用统一的知识描述格式和微知识表示规范进行协同整合和组织，逐步形成跨内容、跨学科、跨系统的综合化、系统化和全面化的科研项目微知识体系，从而充分凸显项目特异性，为发挥微知识的特色型和权威性奠定基础。因此，本文将合作共建机制分别设置为 0.5、0.6、0.7、0.8 后，观察系统中服务团队知识存量、科研用户知识存量、小数据知识库和微知识库的变化规律（见图 7） 。 不难发现，提高合作共建机制对于整体服务质量具有积极作用，但是相比协同激励机制而已，其影响力相对较弱。这是因为微知识库的构建主要由经验丰富的服务团队主导，而在多数情况下，科研用户仅仅作为微知识库作用效果的反馈对象，因此，科研用户主要是微知识库构建
