数字图书馆资源建设评价中DART模型的应用研究

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　　摘 要：“以用户为中心”的市场需求导向使各个领域的服务工作纷纷从用户视角出发提升自身服务水平，数字图书馆在资源建设过程中可通过Web2.0交互平台实现同用户间的互动交流，从而提升资源建设的用户满意度。基于此，文章以DART模型为理论基础，研究其在数字图书馆资源建设评价中的应用，选取了CCSI用户满意度指数模型对数字图书馆用户满意度进行评价，并选取数字资源内容、系统平台、信息服务和用户预期四个自变量，通过专家评价得出各项指标权重，最终建立数字图书馆资源建设评价的DART模型。
　　中图分类号：G250文献标识码：A文章编号：1003-1588（2020）01-0112-04
　　关键词：数字图书馆;资源建设评价;DART模型
　　数字图书馆是图书馆未来发展的必然趋势，数字图书馆打破了传统图书馆存在的时空限制，且资源获取成本较低。数字资源用户满意度指的是用户通过数字资源在短时间内获取到所需资源，在满足自身信息需求后给出的数字资源的便利性、有效性等各方面的评价。数字图书馆在资源建设过程中需要从用户需求角度出发，明确用户信息行为，最终实现数字资源的高效建设。
　　1 相关理论界定
　　1.1 DART模型理论
　　DART模型即价值共创理论模型，Richard Normann和Rafael Ramirez在1993年提出价值共创理论[1]。价值共创的实施基础为顾客需求导向，企业应重视同用户之间的双向价值创造，并提升客户的感知价值。DART模型共分为四大要素，分别是对话、获取、风险评估与透明性，其模型图见图1。
　　在价值共创模型图中，对话指的是企业同用户在问题解决的基础上，按照一定规则进行平等对话;获取指的是用户通过连接从企业一方或顾客团体一方得到需求信息;透明性指的是为确保沟通的有效性，信息在流通过程中始终保证公开透明;风险评估指的是顾客利用对话实现信息获取且在保证信息流通透明性的过程中客观地进行个人风险收益评价[2]。数字图书馆资源建设应充分运用DART模型，以用户需求为导向，积极推进信息资源建设。
　　1.2 CCSI用户满意度指数模型
　　CCSI模型是清华大学在ESCI模型基础上提出的更适合我国运用的用户满意度指数模型，其模型图见图2。
　　CCSI模型质量评价主体是用户，用户需求是模型的唯一评价标准，根据营销学与消费行为选取了顾客满意、顾客忠诚度等七项指标，通过计算获取用户满意度指数。
　　2 数字图书馆资源建设用户满意度影响因素
　　用户类型不同，对于数字资源建设的认知度就会存在差异，即便是同一类型用户也会因为时间节点不同而存在不同的数字资源需求，因此，数字图书馆资源建设用户满意度会受到多方因素影响，是其资源构建、服务态度、基础设施等与用户间的最终交互结果。通过实地考察，笔者认为影响数字图书馆资源建设用户满意度的因素主要表现在以下三个方面。
　　2.1 数字资源内容
　　用户需求得到有效满足的基础是数字图书馆的数字资源内容，数字图书馆馆藏质量的关键衡量标准为数字资源建设程度，并且其也是用户满意度的关键影响因素。当前社会发展的必然趋势是信息化，数字图书馆肩负着为所有用户提供需求资源的重要任务，只有加大资源购进经费、了解用户需求的数字资源、确保数字资源的实时性和覆盖面，才能切实提升数字图书馆资源建设的用户满意度[3]。
　　2.2 基础设施
　　随着数字资源需求的不断提升，数字图书馆一方面要重视数字资源质量，另一方面要重视网络系统建设。数字图书馆网站是用户了解馆藏资源的重要途径，也是实现DART模型中对话的关键平台。数字图书馆在网络系统建设过程中应着重凸显功能性、可操作性、先进性和定制化，保证对话的有效性和获取的低耗能[4]。
　　2.3 工作人员素养
　　数字图书馆用户有一个共同的特点，就是具有较高的文化素养，他们对工作人员素养的要求也会很高，具体表现在：一是工作人员必须具备强烈的责任心与职业道德。二是工作人员必须具备主动获悉用户需求的能力，并便于用户获取需求资源，以降低用户获取成本。三是工作人员必须具备敏锐的信息意识，可有效捕捉用户需求，从而不断提升数字图书馆的资源建设水平[5]。
　　3 数字图书馆资源建设评价模型
　　数字图书馆在建立资源建設评价模型的过程中，需要结合数字图书馆具体情况，对用户满意度因果关系进行详细分析[6]。数字图书馆资源建设价值共创的主导者是用户信息资源的需求，因此，笔者结合信息资源建设价值共创模型展开分析，其模型图见图3。
　　由图3可知，用户与数字图书馆的价值共创是以Web2.0技术为支撑，以信息资源为中心展开的价值互动过程，在对话平台内实现用户需求的有效获取与信息资源的对应处理，整个过程完全公开化，用户可随时提出问题和建议，从而大大降低因信息不对称而造成的资源浪费[7]。
　　3.1 指标选取及含义介绍
　　结合数字图书馆具体情况以及上述模型图，笔者构建的数字图书馆资源建设评价的DART模型见图4。
　　笔者从所建立的数字图书馆资源建设评价的DART模型图中选取四项指标作为自变量，即数字资源内容、系统平台、信息服务和用户预期，设定用户满意度为因变量。具体指标含义如下：①数字资源内容。其为用户满意评价关键变量，核心内容为用户感知质量。用户感知质量指的是用户使用信息产品或享受服务时对质量的真实感受，如产品特征、产品功能等。用户感知质量的来源为消费主观判断和客观经历体验，同用户预期密切相关[8]。②信息服务。其为工作人员素质在数字图书馆资源建设中的重要表现，工作人员应有足够的工作热情、专业能力和信息捕捉能力，可准确识别到用户的真实需求和潜在需求，从而帮助用户更便捷地获取所需的信息资源，并推动数字图书馆的良性资源建设。因此，笔者选取了信息服务这一项会对共创价值效果产生较大影响的评价因素[9]。③系统平台。其为数字图书馆网络建设，主要指的是内容简明程度，包括检索技术的响应时间、检索技术的可操作性、需求资源的获取成本、系统页面的清晰简洁、系统稳定性等。系统平台会对用户对话成本产生重大影响，因此笔者选取该影响因素作为评价指标[10]。④用户预期。其是对比用户事前设想服务和真实服务，获取到主观评价结果，在期望值和用户需求之间存在密切的联系，具体含义表现在两个方面：一方面为用户以往体验经历和受到外界因素影响所出现的非自身经历，另一方面为用户对以后的期待服务体验。因此，用户预期为非常重要的评价指标，笔者选取了用户预期作为自变量。 　　3.2 指标权重确定
　　笔者利用Yaahp软件对专家评价法给出的自变量进行处理，结果见表1。
　　对上述专家分配的自变量进行研究后发现，数字资源内容自变量和信息服务自变量的重要程度相差无几。此外，五位专家都表示系统平台自变量对数字图书馆资源建设的用户满意度评价影响最小。而对于数字资源内容自变量和信息服务自变量的分配，五位专家存在不同意见，有三位专家表示数字资源内容自变量相对于信息服务自变量来说更加重要。笔者通过Yaahp软件对上述数据进行处理，获取四项自变量的权重分别是数字资源内容0.4435、信息服务0.2880、系统平台0.1427、用户预期0.1258。因此，获取到的数字图书馆资源建设评价的DART模型见表2。
　　4 实证研究
　　根据上述构建的数字图书馆资源建设评价的DART模型，笔者以某校数字图书馆为研究对象，以此来验证模型的合理性。
　　4.1 调查问卷设计及收集情况
　　根据所选定的四项自变量，笔者设计了一份简易的调查问卷，问卷有针对性地设置了五个问题。
　　Q1：请问您是以下哪一种身份？A.教师;B.博士生;C.研究生;D.本科生;E.其他人员。
　　Q2：请问您认为学校数字图书馆资源构建的数字资源内容能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。
　　Q3：请问您认为学校数字图书馆资源构建的信息服务能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。
　　Q4：请问您认为学校数字图书馆资源构建的系统平台能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。
　　Q5：请问您认为学校数字图书馆资源构建的用户预期能得多少分？A.5分;B.4分;C.3分;D.2分;E.1分。
　　因调查问题所述内容并不容易为用户理解，因此笔者在每个问题后都留有注释问题解释，帮助用户了解问卷问题。本次问卷发放量为300份，回收问卷数量为282份，回收率为94.00%，经统计所有回收问卷均已答完所有题目，因此本次问卷调查有效率为94.00%，回收结果见表3。
　　4.2 效度分析
　　效度指的是测评结果的精准度，主要分为三项效度内容，即内容、建构和指标关联。笔者选取内容和建构两项效度内容对数字图書馆资源建设评价的DART模型效度进行分析。内容效度是对叙述准确性进行研究，属于推理判断过程，无法实现量化处理。因为笔者构建的数字图书馆资源建设评价的DART模型是借鉴国内外成熟的模型基础而构建的，并通过专家评价确定各项指标权重，因此在内容效度上有一定保障。建构效度指的是可以计算得到理论的概念获取程度。研究人员通常会采用因子分析法对建构效度进行检测，因此为验证建构效度是否符合标准，笔者通过KMO和Bartlett球形检验进行建构效度分析，分析结果见表4。
　　通常情况下，KMO结果值大于0.7表示比较好，低于0.5表示不能接受。从表4可知，KMO结果值是0.902，在“0.7范围内，表示各变量间的关联性非常强;Bartlett球形检验结果值为8496.822，显著性水平为0.000，因此可以用于进行因子分析。
　　4.3 实证结果分析
　　4.3.1 综合分析。问卷调查形式为五分制，因此需要把五分制转变为百分制，即最终均值×100/5，从而获取到各自变量的百分制数值。笔者结合各自变量权重数值，确定计算公式为：自变量得分=自变量权重×问卷得分均值×10020，最终用户满意度得分为四项自变量得分之和，具体结果见表5。按照上述最终统计结果，笔者得出数字资源内容得分为37.254，该自变量总分为44.35，得分比为84%;信息服务得分23.616，该自变量总分为28.8，得分比为82%;系统平台得分为11.1306，该自变量总分为14.27，得分比为78%;用户预期得分为10.8188，该自变量总分为12.58，得分比为86%。该结果表明该校数字图书馆资源建设评价的DART模型在用户预期方面做得比较好，但是系统平台内容得分比尚未达到80%，说明该校在这方面需要进行重点优化。
　　4.3.2 实际情况论述。该校数字图书馆在资源建设过程中存在以下问题：①数字资源内容。经实际考察，该校数字图书馆更新频率慢，文献覆盖面并不完整，难以让用户获取到前沿学术成果，会导致该项评分的下降。为此，该校数字图书馆在资源建设过程中需重视用户意见，结合用户实际需求及时剔除过时的馆藏资源，并扩大信息资源覆盖面，满足用户的多样化需求。②信息服务。经实际考察，该校数字图书馆工作人员有足够的工作热情，但对于用户需求的捕捉能力尚有欠缺，无法帮助数字图书馆资源建设提供更有针对性的提升建议。为此，高校图书馆在资源建设过程中需要提升工作人员对用户需求的捕捉能力，通过先进的数据分析技术提高用户阅览数据的分析能力。③系统平台。经实际考察，该项得分较低的原因是校园网速慢，且系统页面不太清晰。这种情况导致很多用户获取需求信息资源的时间成本较高，很多用户宁愿选择其他渠道获取自身所需信息。为此，数字图书馆在信息资源建设过程中应重点解决该问题，可申请加大资金投入，完善校园网络并优化系统页面。④用户预期。经实际考察，仅有少数用户反映真实服务与自身事先设定的服务存在一定差距，但总体情况反响良好。根据实际情况分析，通过笔者构建的数字图书馆资源建设评价的DART模型所得到的最终四项自变量得分与该校数字图书馆实际相符，因此本次实证具备一定的实效性。
　　5 结语
　　笔者以DART模型理论和CCSI用户满意度指数模型为理论基础，选取数字资源内容、系统平台、信息服务和用户预期四项自变量构建了数字图书馆资源建设评价的DART模型，通过专家评价法确定四项自变量的权重分别是0.4435、0.2880、0.1427、0.1258。笔者还以某校数字图书馆资源建设为实证，通过调查问卷的方式得出四项自变量的各自得分与用户满意度最终得分，并与该校数字图书馆资源建设实际情况进行对比，最终证明该模型合理。
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　　（编校：崔 萌）
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