袁 潤 王 丹
(江蘇大學(xué)科技信息研究所 鎮(zhèn)江 212013)
在當今知識經(jīng)濟和網(wǎng)絡(luò)化的雙重沖擊下,信息的發(fā)展速度驚人,如何利用高校圖書館大量的信息資源為用戶提供服務(wù),需要重新審視和定位圖書情報工作的核心能力,提出了以知識服務(wù)為核心能力的定位[1]。傳統(tǒng)圖書館的信息服務(wù)內(nèi)容和模式已經(jīng)很難滿足如今用戶的服務(wù)需求,圖書館須進行服務(wù)變革來滿足用戶日益變化的服務(wù)需求,知識服務(wù)應(yīng)運而生。
本文采用定量分析與定性分析相結(jié)合的方法,對2000-2019年知識服務(wù)領(lǐng)域發(fā)表的CSSCI收錄的期刊文獻進行統(tǒng)計和梳理,并借助SATI軟件、CiteSpace、VOSviewer 等可視化軟件,繪制相應(yīng)的知識圖譜,對得出的知識圖譜進行解讀和分析,并且著重從知識服務(wù)主體、知識服務(wù)客體、知識服務(wù)內(nèi)容、知識服務(wù)策略4 個方面進行歸納總結(jié),探討知識服務(wù)研究發(fā)展的演化過程,展望圖書館知識服務(wù)未來的發(fā)展趨勢。
本文以2000年1月1日至2019年4月1日為檢索時段對國內(nèi)圖書館知識服務(wù)相關(guān)文獻進行專業(yè)檢索,檢索的數(shù)據(jù)庫選取中國知識資源總庫——CNKI,進行文獻統(tǒng)計。在CNKI 總庫中,選取“期刊”數(shù)據(jù)庫,進行專業(yè)檢索,來源期刊選取“CSSCI”,當按“主題”檢索時,以“知識服務(wù)”為檢索詞,學(xué)科選擇“圖書情報與數(shù)字圖書館”共檢索到1 485 篇文獻。當按“篇名”進行檢索,以“知識服務(wù)”為檢索詞精確匹配,學(xué)科選擇“圖書情報與數(shù)字圖書館”共檢索到704 篇文獻。最終選取以篇名進行精確檢索的704 篇文獻為研究對象,對其進行可視化、相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計、系統(tǒng)梳理等處理分析。
2000-2019年國內(nèi)圖書館知識服務(wù)研究文獻年度分布如圖1所示。從圖1可以看出,2000年關(guān)于知識服務(wù)研究的文獻發(fā)表了3 篇,2001-2003年發(fā)表的文獻數(shù)量較少,處在知識服務(wù)研究的萌芽時期。2004-2007年間發(fā)表的文獻數(shù)量呈上升趨勢,但增幅較小。2008-2010年間發(fā)文量呈大幅增長趨勢,2010年的發(fā)文量達到69篇。2011-2013年發(fā)表量保持在高位,上下波動不大,說明知識服務(wù)研究依然是學(xué)者們關(guān)注的焦點。2014-2019年(2019年發(fā)文量為CNKI 預(yù)測量)發(fā)表量有所下降,但總體趨勢和發(fā)文量仍然保持在較高水平,穩(wěn)定在50 篇左右。
圖1 2000-2019年國內(nèi)圖書館知識服務(wù)研究文獻年度分布
對704 篇文獻作者進行統(tǒng)計分析,并依據(jù)普賴斯定律得出知識服務(wù)領(lǐng)域的核心作者,計算公式為::M=0.749×Nmax 表示發(fā)表文獻最多的作者論文篇數(shù),M 為核心作者最低發(fā)文量[2]。根據(jù)作者發(fā)文量統(tǒng)計排名(表1),發(fā)文量最多的為牟冬梅,即得出Nmax=8,代入公式計算出M=2.12,按照得出的值取整數(shù),因此發(fā)文數(shù)量3篇或者3 篇以上者為該領(lǐng)域的核心作者。根據(jù)計算可知該領(lǐng)域發(fā)表3篇及以上的核心作者59 位(表1中列出發(fā)文量排名前20 的核心作者),共發(fā)表核心論文232 篇,占論文總數(shù)的33%,未達到賴普斯定律規(guī)定的占總論文數(shù)的50%,從數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析可以看出國內(nèi)知識服務(wù)研究領(lǐng)域內(nèi)還未形成具有核心規(guī)模的研究群體,研究者數(shù)量較大但是較為分散,這也表明該領(lǐng)域缺少具有代表性的核心研究者。按核心作者發(fā)文量統(tǒng)計見表1,展示了在國內(nèi)圖書館知識服務(wù)領(lǐng)域較為活躍的研究者。從表1中可以看出吉林大學(xué)、武漢大學(xué)、中國科學(xué)院等科研機構(gòu)的研究者們的發(fā)文數(shù)量相對較多,說明這些科研機構(gòu)高度重視知識服務(wù)領(lǐng)域的研究和未來的發(fā)展。因此,關(guān)注核心作者的研究動態(tài)和研究成果,有助于了解知識服務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展態(tài)勢與最新成果。
表1 發(fā)文數(shù)量前20 位的核心作者
利用可視化軟件CiteSpace 對作者進行合作網(wǎng)絡(luò)分析(如圖2),知識圖譜顯示了發(fā)文作者之間的合作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系情況,在圖譜中節(jié)點的大小反應(yīng)的是作者的發(fā)文量,各節(jié)點間的連線粗細可以顯示出作者間合作關(guān)系的緊密程度。從圖2可以看出,發(fā)文量較多的作者為牟冬梅、吳新年、李賀、鄧仲華等,圍繞這些作者形成了各自的研究團體。從知識圖譜上顯示,共形成了10 個左右研究團體,由連線可知研究團體內(nèi)部的合作較為緊密,但是各團體之間的聯(lián)系較少,合作較為分散。
圖2 作者合作網(wǎng)絡(luò)
對國內(nèi)知識服務(wù)領(lǐng)域發(fā)文量排名前20 的研究機構(gòu)進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計,結(jié)果如表2。由表2可以看出,發(fā)文量最多的為武漢大學(xué)35 篇。其次是吉林大學(xué)(33 篇)、華中師范大學(xué)(14 篇)、中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館(11 篇)、南京大學(xué)(11 篇)等,這些機構(gòu)是目前國內(nèi)知識服務(wù)領(lǐng)域研究的中堅力量。由表2可看出,發(fā)文數(shù)量排在前的機構(gòu)多數(shù)為高?;蛘呖蒲性核ㄟ^對研究機構(gòu)發(fā)文量的情況分析,可發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域的研究主力軍,便于研究者們對該領(lǐng)域研究動態(tài)進行實時關(guān)注。
表2 排名前20 位的發(fā)文機構(gòu)
使用可視化軟件CiteSpace 對作者機構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系繪制出分析圖譜(如圖3)。知識圖譜中,節(jié)點大小反映的是機構(gòu)的發(fā)文量,發(fā)文越多節(jié)點越大。節(jié)點之間的連線表示機構(gòu)間合作的緊密程度,合作緊密的機構(gòu)由圖譜可以看出一般是同一地方上的高校之間或者隸屬于同一個單位的不同部門之間,例如南京大學(xué)信息管理學(xué)院與南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院、中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館與中國科學(xué)院國家科學(xué)圖書館蘭州分館等。圖3所示,知識服務(wù)領(lǐng)域的各研究機構(gòu)之間合作較為分散,節(jié)點間連線說明該領(lǐng)域的研究合作不緊密,大多為獨立研究缺乏機構(gòu)間的合作。發(fā)文量多的研究機構(gòu)節(jié)點之間沒有連線,說明知識服務(wù)學(xué)科領(lǐng)域的主力軍之間缺乏交流與合作,大多都是同城高?;蛘咄粏挝粰C構(gòu)內(nèi)部進行的合作。
圖3 機構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)
運用可視化軟件——CiteSpace、VOSviewer、SATI 軟件、UCINET 作出相應(yīng)的知識圖譜與數(shù)據(jù)統(tǒng)計。CiteSpace 著重以樹形圖為重點,各個節(jié)點之間的連線粗細表示及節(jié)點間的強弱關(guān)系,VOSviewer 主要是以距離和密度來表示各主題之間的聚類關(guān)系,兩種軟件可以發(fā)揮各自的優(yōu)勢[3]。SATI 文獻題錄統(tǒng)計分析工具可以進行關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計、關(guān)鍵詞相似系數(shù)共詞矩陣等,利用UCINET 可以得出關(guān)鍵詞中介中心性測度結(jié)果,綜合以上方法對知識服務(wù)學(xué)科領(lǐng)域的關(guān)鍵詞進行分析,挖掘出目前該領(lǐng)域研究的熱點問題。
2.4.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析 運用SATI 軟件,對文獻數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣的構(gòu)建,再將共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入UCINET 軟件,轉(zhuǎn)換格式后選擇可視化軟件NetDraw 進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜的繪制(圖4)。由圖可以看出,節(jié)點較大的關(guān)鍵詞分別是“知識服務(wù)”、“知識管理”、“圖書館”、“高校圖書館”、“信息服務(wù)”、“大數(shù)據(jù)”、“數(shù)字圖書館”等,節(jié)點越大說明共現(xiàn)頻次越多,代表其的重要性,起到聯(lián)系溝通其他關(guān)鍵詞中介樞紐的作用。
圖4 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜-NetDraw
由Vosviewer 繪制關(guān)鍵詞共現(xiàn)密度圖譜(圖5),反映出關(guān)鍵詞之間詞頻密度的高低關(guān)系。密度越大,填充的顏色越接近紅色;密度越小,填充的顏色越接近藍色,密度大小依賴于周圍區(qū)域的項目和這些項目的權(quán)值[4]。如圖5所示,以知識服務(wù)為中心,與周圍的高校圖書館、知識管理、圖書館、核心能力形成了重要的研究區(qū)域。在此區(qū)域以外的,以數(shù)字圖書館、信息服務(wù)、服務(wù)模式、學(xué)科館員、大數(shù)據(jù)為中心,也各自形成了具有相關(guān)性的研究領(lǐng)域。通過關(guān)鍵詞密度知識圖譜(圖5),并結(jié)合NetDraw 構(gòu)建的關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜(圖4),可了解知識服務(wù)領(lǐng)域研究主題的基本格局,主要集中在“知識管理”、“圖書館”、“高校圖書館”、“信息服務(wù)”、“大數(shù)據(jù)”等。
圖5 關(guān)鍵詞共現(xiàn)密度圖譜-VOSviewer
2.4.2 高頻關(guān)鍵詞統(tǒng)計分析 運用STAI 軟件進行關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計,為保證統(tǒng)計數(shù)據(jù)的準確性,再次使用VOSviewer 對數(shù)據(jù)進行確認,最終得出關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計數(shù)據(jù)(表3)。關(guān)鍵詞作為文獻主體的概括,是對研究主題的提煉,具有引領(lǐng)性作用,是掌握文獻核心信息的關(guān)鍵所在。統(tǒng)計出的高頻關(guān)鍵詞為近二十年知識服務(wù)領(lǐng)域代表性的熱點詞,由表3可知,頻次排名前五的依次分別是“知識服務(wù)”(522 次)、“圖書館”(138 次)、“高校圖書館”(89 次)、“信息服務(wù)”(45 次)、“數(shù)字圖書館”(44 次)。知識服務(wù)出現(xiàn)頻次最高,是目前該領(lǐng)域的主要核心標簽。高頻關(guān)鍵詞里出現(xiàn)的“圖書館”、“高校圖書館”、“數(shù)字圖書館”、“信息服務(wù)”,表明圖書館對知識服務(wù)領(lǐng)域的研究較為關(guān)注,是圖書館研究中的一個熱點內(nèi)容。
表3 關(guān)鍵詞詞頻統(tǒng)計(前20 個高頻關(guān)鍵詞)
高頻關(guān)鍵詞反映出知識服務(wù)領(lǐng)域的研究熱點和動向,而高頻關(guān)鍵詞中介中心性則表示關(guān)鍵詞之間信息流的數(shù)量以及對整個網(wǎng)絡(luò)資源的控制程度[5]。運用UCINET 軟件,選擇網(wǎng)絡(luò)菜單,選取中心度下Freeman 中間度,將關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣導(dǎo)入,得出高頻關(guān)鍵詞中介中心性(表4)。中介中心性排名前五的高頻關(guān)鍵詞分別是“知識服務(wù)”、“圖書館”、“高校圖書館”、“知識管理”、“創(chuàng)新”。由表3和表4所示,關(guān)鍵詞在兩種統(tǒng)計結(jié)果下,存在一定不同但也表現(xiàn)出具有較高的重合性,再結(jié)合關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜(圖4、5),可知所得高頻關(guān)鍵詞與之前分析的結(jié)論基本保持一致,說明統(tǒng)計出的高頻關(guān)鍵詞對研究知識服務(wù)領(lǐng)域動態(tài)具有重要價值。
表4 高頻關(guān)鍵詞中介中心性測度結(jié)果(前20 個高頻關(guān)鍵詞)
2.4.3 關(guān)鍵詞時區(qū)圖譜分析
通過關(guān)鍵詞時區(qū)圖譜反應(yīng)該領(lǐng)域研究主題隨時間的變化情況。因此運用citespace 軟件對關(guān)鍵詞共現(xiàn)關(guān)系進行時區(qū)圖譜可視化操作,首先可視化方式選擇“timeline”,然后視圖顯示類型再選擇為“Timezone”得出圖7。對選取的該領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞按時間進行排序得出表5。
由表5可知,該領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞主要集中在2000-2006年,該時間段為起步期知識服務(wù)作為一個新的研究主題被引入到國內(nèi)圖書情報領(lǐng)域,從萌芽到快速發(fā)展的階段,具有代表性的關(guān)鍵詞分別是“知識服務(wù)”、“圖書館”、“信息服務(wù)”、“高校圖書館”、“學(xué)科館員”等。2007-2012年雖然關(guān)鍵詞的頻數(shù)有所下降,但知識服務(wù)的研究范圍更加廣泛,分析高頻關(guān)鍵詞可知,研究者們對服務(wù)模式、技術(shù)、用戶需求、服務(wù)主體這些方面都有涉及。2013-2017年詞頻數(shù)起伏較之前變化不大,但是由于2013年大數(shù)據(jù)概念的火熱興起,因此大數(shù)據(jù)的詞頻數(shù)有所增加為27 次,此階段主要的研究集中在大數(shù)據(jù)、服務(wù)體系、個性化/嵌入式服務(wù)、隱形知識、科研數(shù)據(jù)等。而2018-2019年雖然沒有出現(xiàn)高頻次的關(guān)鍵詞,但是有出現(xiàn)新穎的關(guān)鍵詞,從這些詞可探知該領(lǐng)域未來研究的發(fā)展方向,最為代表性的關(guān)鍵詞為智能,未來知識服務(wù)的研究熱點之一是人工智能方向。
表5 知識服務(wù)高頻關(guān)鍵詞年代分布
如圖7所示,展示了知識服務(wù)領(lǐng)域在各時間段中研究主題的變化情況和整體趨勢。由圖7可看出,2000年知識服務(wù)開始萌芽,2000-2006年開始高速發(fā)展,2007-2013 該領(lǐng)域的研究主題增多,研究范圍變廣,研究熱點多樣化。因此可視化圖譜(圖7),驗證了對表5的分析結(jié)論。
圖7 關(guān)鍵詞共現(xiàn)時間線圖譜-Citespace
我國主要是圖書情報學(xué)界開展知識服務(wù),研究對象大多涉及圖書館知識服務(wù)。2000年,張曉林在《中國圖書館學(xué)報》發(fā)表“走向知識服務(wù):尋找新世紀圖書情報工作的生長點”一文,第一次明確地將“圖書館知識服務(wù)”作為研究對象,并提出了“圖書情報工作的核心能力應(yīng)定位于知識服務(wù)”的觀點[1]。2000年以后掀起了圖書館知識服務(wù)研究的熱潮,本文對近20年國內(nèi)知識服務(wù)研究重點進一步地整理與總結(jié),沿著知識服務(wù)主體、知識服務(wù)客體、知識服務(wù)內(nèi)容、知識服務(wù)策略4 個方面進行概括分析。
傳統(tǒng)的提供知識服務(wù)的主體大多是圖書館,主要以高校圖書館為主力,另外還包括一些公共圖書館,專業(yè)圖書館、數(shù)字圖書館、醫(yī)院圖書館、科學(xué)圖書館等[6]。但是隨著網(wǎng)絡(luò)時代的發(fā)展,各種技術(shù)和社會環(huán)境的共同作用下,服務(wù)主體不再單一化,呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展形態(tài)。人們可以通過各種途徑獲取知識,面向即時問答、在線社交的知識服務(wù)社區(qū)[7]、搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)等新的服務(wù)主體開始出現(xiàn)。
為此學(xué)者們進行了研究探討,楊光[8]等提出在Web2.0 時代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以為知識服務(wù)的發(fā)展提供廣闊平臺和技術(shù)支持,以圖書館作為服務(wù)主體,Blog、RSS、Tag、Wiki 等社會軟件可應(yīng)用在個性化的知識服務(wù)過程中。郭濤[9]等提出了Quora-面向即時問答、在線社交的知識服務(wù)社區(qū),促進用戶參與知識服務(wù)共建,以提升圖書館知識服務(wù)效能。在網(wǎng)絡(luò)化和數(shù)字化的快速發(fā)展下,帶動著服務(wù)主體的不斷變革,由最初的圖書館館員、學(xué)科館員等傳統(tǒng)的服務(wù)主體逐漸向著多元化的主體形式發(fā)展,例如問答平臺、在線社區(qū)、搜索引擎等虛擬網(wǎng)絡(luò)化的服務(wù)主體。張海燕[10]和尚珊[11]認為構(gòu)建圖書館知識服務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺,整合多元的信息資源,可使圖書館更好的為用戶提供個性化的服務(wù),滿足用戶多維的知識服務(wù)需求。侯志江[12]提出的問答式網(wǎng)站、陳茫[13]提出的微信知識服務(wù)和鄭德俊[14]認為圖書館應(yīng)該借鑒知乎這類的知識問答社區(qū),從用戶參與價值共創(chuàng)的角度去總結(jié)經(jīng)驗,這些新形式的知識服務(wù)主體,都是為了讓用戶能夠便捷地獲取知識。多元的服務(wù)主體形式,為用戶打造一個更加完善、開放、全面和迅捷的知識服務(wù)主體新范式。
近20年來圖書情報界對知識服務(wù)主體的認識,跟隨著時代變化和技術(shù)發(fā)展而不斷拓展,服務(wù)主體從傳統(tǒng)圖書館轉(zhuǎn)變到微信、社交網(wǎng)絡(luò)、搜索引擎、知乎等這些多元化、多維度的知識載體。圖書館作為傳統(tǒng)的知識服務(wù)主體,面對多元化服務(wù)主體時代的到來,要發(fā)揮好圖書館本身資源的優(yōu)勢去應(yīng)對時代變化帶來的挑戰(zhàn)。
圖情界有學(xué)者認為知識服務(wù)的客體是需要接受知識服務(wù)來滿足其需求的任何組織和個人[15]。在哲學(xué)范疇,客體是相對于主體而言的,是主體認識和實踐的對象,通過對這種主客關(guān)系的表達描述,可呈現(xiàn)出事物之間的關(guān)系。陳建龍[16]等認為知識服務(wù)客體是指對某一方面知識具有缺失感,通過外部客觀知識世界無法滿足其需求,需要求助于經(jīng)過高度專業(yè)化的知識學(xué)習(xí)并具備相應(yīng)專業(yè)技能的知識服務(wù)主體的對象,服務(wù)主體主要依靠內(nèi)化于服務(wù)者自身的知識積淀為知識服務(wù)客體提供優(yōu)質(zhì)且高效的服務(wù)。
隨著時代的不斷發(fā)展與學(xué)科的動態(tài)演化,面對多元化的知識服務(wù)主體,對知識服務(wù)客體的認知與定義也都產(chǎn)生著變化與更新。圖情界有學(xué)者提出文獻就是知識,認為圖情機構(gòu)的所有文獻也是知識服務(wù)的客體[17]。具體而言,如劉楠[18]、任佳妮[19]等提出了學(xué)校師生、科研人員、學(xué)科專家以及學(xué)校決策職能部門為服務(wù)客體,圖書館以專利文獻、ESI 服務(wù)等為載體,為用戶提供全方位、全程化的“管家式”知識服務(wù),滿足用戶多重的需求。面對不同需求類型的服務(wù)客體,對各用戶群體進行深入的需求調(diào)研,能更精準的為用戶提供高質(zhì)量的知識服務(wù)。楊莉[20]和李立睿[21]認為對目標客體開展知識服務(wù)需求調(diào)查、構(gòu)建用戶實時需求為導(dǎo)向的知識服務(wù)系統(tǒng)模型,深入了解用戶的特殊需求和普遍需求,找準服務(wù)需求切入點,能為用戶帶來精準化的知識服務(wù)。為用戶提供個性化、高質(zhì)量、專業(yè)化的知識服務(wù),就需要判斷和了解用戶的需求和喜好特征,楊瑞仙[22]等提出了通過對社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的海量用戶以及數(shù)據(jù)的挖掘與分析,判斷用戶不同的特征與喜好,為用戶定制個性化的知識服務(wù)。隨著科技和時代的不斷進步和發(fā)展,不同用戶在學(xué)習(xí)、工作、科研、教學(xué)等過程中對知識的需求更迭變換,圖書館也要順應(yīng)用戶需求的變化,構(gòu)建出適合自身發(fā)展的知識服務(wù)體系。
在圖書館提供的服務(wù)中,知識服務(wù)是其中一種模式,還包括信息服務(wù)、一般性讀者服務(wù)、傳統(tǒng)服務(wù)、咨詢服務(wù)、數(shù)字資源服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)等,面向的是不同需求的客體,不同客體之間有層次之分。有學(xué)者提出了基于馬斯洛需求層次理論,將讀者需求分為文獻資源層需求、知識管理層需求、知識交流層需求、知識評價層需求和知識創(chuàng)新層需求共五個層次,建立面向讀者需求的分層知識服務(wù)模型[23]。對不同服務(wù)客體之間的界定有利于理清知識服務(wù)的范圍、明確知識服務(wù)的研究內(nèi)容,為知識服務(wù)理論體系模型的構(gòu)建提供依據(jù)。
現(xiàn)今圖情界對知識服務(wù)的內(nèi)容還未有一個較清晰的范圍,主要原因是:由于知識服務(wù)的理論體系尚不明確,還處在一個不斷發(fā)展與演進的階段。知識服務(wù)涉及的服務(wù)內(nèi)容種類繁多、并且也在不斷的擴展之中。就目前人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,給知識服務(wù)的內(nèi)容也帶來了新的發(fā)展機遇,人工智能+知識服務(wù)的組合使服務(wù)內(nèi)容更具有智慧化和智能化的特征。
近二十年來,對于知識服務(wù)的內(nèi)容,不同的學(xué)者從各角度對相關(guān)內(nèi)容進行了系統(tǒng)研究。從高校圖書館的角度出發(fā),靳紅[24]、范靜怡[25]等提出高校圖書館知識服務(wù)內(nèi)容報包括:咨詢臺式、學(xué)科館員式和門戶網(wǎng)站式等基礎(chǔ)性的服務(wù)內(nèi)容,同時還提供知識挖掘與獲取、知識分享、個性化和移動化的知識服務(wù)等專業(yè)化和特色化的服務(wù)內(nèi)容。隨著學(xué)者對知識服務(wù)的不斷探討與研究,知識服務(wù)的內(nèi)容也越來越廣泛,錢萬里[26]、徐以斌[27]和吳秀珍[28]認為知識服務(wù)的內(nèi)容主要有:一是圖書館知識的服務(wù),包括圖書館和數(shù)據(jù)庫的利用、學(xué)科導(dǎo)航、知識組織與開發(fā)、知識地圖和文獻型與非文獻型知識等;二是引導(dǎo)讀者利用圖書館知識內(nèi)容的服務(wù),包括信息素養(yǎng)、信息資源傳遞與交流、網(wǎng)絡(luò)信息資源的獲取等。知識服務(wù)內(nèi)容的發(fā)展,離不開對用戶需求的調(diào)研,從用戶角度分析,石聿根[29]提出知識服務(wù)應(yīng)涵蓋用戶需求分析和服務(wù)反饋,還包括信息收集、知識開發(fā)與提供。李佳[30]和匡登輝[31]認為圖書館應(yīng)為用戶提供個性化、學(xué)科化、嵌入式、互動式的知識服務(wù)內(nèi)容,滿足用戶多樣化的信息需求和互動需求。從方法、技術(shù)的角度研究,可發(fā)現(xiàn)隨著技術(shù)與方法的更新,知識服務(wù)的內(nèi)容也隨之產(chǎn)生變化,張娟[32]提出了以領(lǐng)域本體知識資源為基礎(chǔ),為用戶提供語義檢索、知識瀏覽、知識推理和知識發(fā)現(xiàn)等服務(wù)。柳益君[33]、錢力[34]提出構(gòu)建人工智能+圖書館知識服務(wù)、科技大數(shù)據(jù)的智能知識服務(wù)體系,為用戶提供關(guān)聯(lián)性知識檢索、場景化知識推薦、自動化知識問答、智能語義檢索、精準推送、群體智慧涌現(xiàn)與智能分析等服務(wù)內(nèi)容。
綜合以上觀點,可以看出眾多學(xué)者試圖從各角度來闡述知識服務(wù)的內(nèi)容,知識服務(wù)的首要目標是滿足用戶的知識需求,根據(jù)用戶的不同需求提供相應(yīng)的服務(wù)內(nèi)容。縱觀以上學(xué)者的研究可知隨著技術(shù)與時代的發(fā)展,用戶從單一的服務(wù)需求轉(zhuǎn)變?yōu)閺?fù)合化的知識需求。面對用戶需求的變化,圖書館提供的知識服務(wù)內(nèi)容向著多元化、專業(yè)化、特色化、數(shù)字化、個性化、智能化、智慧化的方向發(fā)展。
從圖書館發(fā)展的角度考慮,目前圖書館知識服務(wù)的策略主要涉及技術(shù)發(fā)展策略、平臺構(gòu)建策略、方法和理論探索策略、制度發(fā)展策略、人才發(fā)展策略等。技術(shù)是知識服務(wù)開展的保障[8],需要不斷更新引進先進的技術(shù)來建設(shè)知識服務(wù)系統(tǒng)、搭建服務(wù)平臺。目前實現(xiàn)知識服務(wù)主要的技術(shù)和方法包括信息技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、本體、知識導(dǎo)航、知識推薦、語義技術(shù)、人工智能、數(shù)字化、聚類、云服務(wù)技術(shù)等。為考慮圖書館知識服務(wù)長遠和健康發(fā)展,制定相應(yīng)的配套制度、培養(yǎng)高專業(yè)性的知識服務(wù)人才也是必不可少的。
面對不同的發(fā)展需求,知識服務(wù)的策略處在一個動態(tài)演化的過程之中。李家清[35]和張紅麗[36]認為建立管理機制、知識導(dǎo)航、構(gòu)建科研信息資源體系和建設(shè)高素質(zhì)人力資源隊伍是開展知識服務(wù)的主要策略,完善的制度和高水平的人才是開展知識服務(wù)強有力的支撐保障。為實現(xiàn)知識服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化,服務(wù)平臺的建設(shè)也是學(xué)者們研究的熱點,郭琳[37]、司莉[38]和尚珊[39]、王娜[40]提出利用知識網(wǎng)格構(gòu)建知識服務(wù)平臺、建設(shè)基于本體的知識庫與交互功能較強的知識服務(wù)平臺、構(gòu)建公共圖書館開放型知識服務(wù)平臺、建立網(wǎng)絡(luò)知識服務(wù)平臺用戶反饋體系,將有利于實現(xiàn)信息、知識的有效共享、創(chuàng)新與服務(wù)的智能化。本體、云計算、數(shù)據(jù)挖掘、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等技術(shù)與方法的運用,也給知識服務(wù)帶來了發(fā)展機遇,加強技術(shù)的保障有利于給用戶提供更專業(yè)化、高效的知識服務(wù)。圖書館需要通過加強技術(shù)保障、挖掘數(shù)據(jù)資源、整合資源數(shù)據(jù)來強化知識服務(wù)運行策略。周敬治[41]提出了圖書館知識服務(wù)建設(shè)的關(guān)鍵技術(shù)有資源采集技術(shù)、知識處理技術(shù)、知識存儲技術(shù)等。李靜[42]、王銳兵[43]將本體理念與技術(shù)引入到知識組織、知識檢索過程中,利用領(lǐng)域本體為知識服務(wù)建立統(tǒng)一語義框架,提出基于本體的檢索系統(tǒng)模型和用戶模型。管進[44]與王忠義[45]指出圖書館應(yīng)加強針對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)整合和知識服務(wù)方式的整合,構(gòu)建基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的多粒度知識服務(wù)方式,實現(xiàn)圖書館一站式的集成知識服務(wù)體系。高俊芳[46]、唐曉波[47]提出構(gòu)建高校圖書館云計算下學(xué)科知識服務(wù)模型,借助于信息技術(shù)和人工智能等技術(shù)為用戶提供個性化、智能化的知識服務(wù)。
知識經(jīng)濟時代,在多重因素作用的背景下,為滿足不同層次用戶對知識產(chǎn)品的迫切需求,圖書館積極探索知識服務(wù)方法與理論、構(gòu)建知識服務(wù)系統(tǒng)平臺、建立知識服務(wù)人才團隊、建立有效的管控制度、運用先進的技術(shù)支持等服務(wù)策略。致力于為用戶提供具有精細化、深層次、高精度、多元化和智能化的知識服務(wù),實現(xiàn)服務(wù)策略研究的不斷前進與發(fā)展。
國內(nèi)圖書館知識服務(wù)研究雖然在理論、技術(shù)、方法與應(yīng)用等方面都取得了一定的成就,但就分析來看目前仍處在發(fā)展階段,尤其是如何使理論方法和實際相結(jié)合,形成統(tǒng)一的知識服務(wù)體系,來提高知識服務(wù)水平和質(zhì)量,更好的實現(xiàn)知識共享與創(chuàng)新。通過對知識服務(wù)發(fā)展脈絡(luò)知識圖譜的分析,能清晰的了解和把握我國知識服務(wù)不同時間階段知識服務(wù)的發(fā)展狀況,例如在萌芽期研究主題集中在理論、模式和方法等基礎(chǔ)概念性的研究內(nèi)容,在快速發(fā)展階段研究內(nèi)容則更加廣泛和多元化,理論探討更加深入,研究主題開始細化,在成熟階段,知識服務(wù)形成了以系統(tǒng)平臺、服務(wù)模式、技術(shù)方法和理論策略為主題的研究熱點,通過知識圖譜的解讀對本領(lǐng)域未來的研究發(fā)展具有一定參考價值。網(wǎng)絡(luò)時代的飛速發(fā)展為圖書館知識服務(wù)帶來了更為廣闊的天地,用戶需求的不斷發(fā)展將會帶動圖書館知識服務(wù)的革新。在圖書館事業(yè)的轉(zhuǎn)型期,面對機遇與挑戰(zhàn)我們?nèi)匀恍枰獣r刻關(guān)注這個國際學(xué)者的最新研究動態(tài),借鑒國外先進的技術(shù)、方法與理論、政策制度等方面不斷的深入研究,完善與發(fā)展國內(nèi)圖書館知識服務(wù)理論體系,加強圖書館在知識服務(wù)中的作用與價值。
隨著時間的推進,圖書館已從單純的提供文獻服務(wù)到信息服務(wù),再轉(zhuǎn)型發(fā)展為知識服務(wù),未來還會向著智慧服務(wù)方向努力。縱觀知識服務(wù)20年來的發(fā)展,知識服務(wù)的概念逐漸從模糊化、寬泛化向著清晰化、具體化發(fā)展,知識服務(wù)的主體、客體、內(nèi)容和策略隨著科技的發(fā)展和用戶需求的不斷變化,一直處在動態(tài)演化的發(fā)展過程之中。傳統(tǒng)的知識服務(wù)主體轉(zhuǎn)變?yōu)槎嘣姆?wù)主體,服務(wù)主體不再單一。面對多元化的主體,服務(wù)客體的認知也隨之發(fā)生變化,對不同層次客體的界定有利于明確知識服務(wù)的內(nèi)容。技術(shù)發(fā)展與用戶需求的變化,使知識服務(wù)的內(nèi)容向著多元化、專業(yè)化、特色化、數(shù)字化、個性化、智能化和智慧化的方向發(fā)展,服務(wù)內(nèi)容的種類也會隨之增加。從知識服務(wù)長遠發(fā)展的角度出發(fā),圖書館積極探索知識服務(wù)方法與理論、構(gòu)建知識服務(wù)系統(tǒng)平臺、建立知識服務(wù)人才團隊、建立有效的管控制度、運用先進的技術(shù)支持等服務(wù)策略。為適應(yīng)智慧時代發(fā)展的步伐與用戶需求的變化,圖書館必須把握住智能革命的熱潮,在人工智能技術(shù)的影響下,知識服務(wù)的模式也將會發(fā)生改變,面對智慧時代的到來,知識服務(wù)將向智慧化、智能化的方向轉(zhuǎn)型,智慧圖書館、智慧服務(wù)將是圖書館知識服務(wù)未來研究熱點與發(fā)展方向。