基于用戶心智模型的文獻數據庫評價研究

摘 要：文章依據用戶心智模型評價型情感維度的元素構建評價指標體系，采用問卷調查法收集了493份文獻數據庫用戶的評價數據，采用單因子方差分析法對收集到的數據進行分析。研究發現：隨著用戶熟練程度的提升，其對文獻數據宏觀定位和檢索方法的評價會顯著提高；在后臺系統、信息資源、信息組織和檢索界面維度，初級用戶的評分顯著低于中級用戶和高級用戶，但中級用戶和高級用戶的評分無顯著差異；初級用戶的心智模型存在不完備性與不精確性，造成了其對文獻數據庫的評分結果較低；而文獻數據庫設計方面的不足造成了中級用戶和高級用戶的評分無顯著差異。

關鍵詞：用戶心智模型；文獻數據庫；評價；界面設計；信息資源

中圖分類號：G250.74 文獻標識碼：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2018067

Abstract The purpose of this paper is to evaluate academic database based on users' mental model theory. The evaluation indexes are developed by emotion aspects of users' mental model. The collected surveys （n=493）， which are from academic database users， are analyzed by one-way analysis of variance method. Study results are as follows： Firstly， with the improvement of users' proficiency， the evaluation scores on macro orientation and retrieval method will also significantly improved； Secondly， on background system， information resource， information organization， retrieval interface aspects， and novice users' evaluation scores are significantly lower than intermediate-level users' and expert users' scores， but there is no significant difference between intermediate-level user and expert user； Thirdly， novice users' mental model is incomplete and inaccurate， and it will result in lower evaluation score. The poor design of academic database results in no significant difference between intermediate-level user and expert user.

Key words users' mental model； academic database； evaluation； interface design； information resources

文獻數據庫作為以實現全社會知識資源傳播共享和增值利用為目標的信息化建設產品，發展的規模越來越大，并且越來越為人們熟知和使用。為了不斷促進國內文獻數據庫的蓬勃發展，以及隨著圖書館和相關機構開始嘗試對數字資源進行評價，不少學者開始思考如何評價文獻數據庫的優劣問題。最初的研究僅僅從定性的角度對文獻數據庫的評價問題探索，研究內容涉及評價原則與標準[1]、評價指標[2]、存在的問題分析[3]等。2000年之后，對于該問題的探索，相關學者開始嘗試從“用戶視角”出發，不斷的引入了信息構建、用戶滿意度和技術接受理論，借以制定相關的評價指標體系[4-6]。但這些指標的制定依然需要依托專家和已有研究，并沒有完全做到“以用戶為中心”對文獻數據庫進行評價。

在信息檢索的用戶研究方面：不斷有研究表明用戶信息檢索績效和行為優劣的本質原因需要上升到用戶認知和情感層次進行探索[7]。用戶使用文獻數據庫是通過交互式信息檢索行為完成面臨的檢索任務。用戶信息檢索行為實質上是一種高度的認知處理和問題解決過程。在這個過程中，用戶的每一步檢索行為都會受到自身對檢索任務的認知[8]、對數據庫界面的認知[9]、內心情感變化[10]等因素的影響。而這些認知、情感和對檢索策略的偏好都隸屬于用戶所持有的心智模型。在信息檢索領域，已經存在大量有關用戶心智模型的研究。這些研究主要關注用戶心智模型的測量方法[11]、特征[12]、分類[13]、影響因素[14]。但鮮有研究考慮如何將用戶心智模型的理論成果用于評價文獻數據庫。用戶認知和情感是文獻數據庫用戶心智模型的兩個核心維度[15]。其中，認知是用戶對于文獻數據庫的感知和了解；情感則是在認知的基礎上對于文獻數據庫優劣的判定?；谝陨涎芯炕A和分析，考慮到在人機交互領域，心智模型被認為可以降低用戶在任務執行期間的認知負荷，常用來指導系統的界面優化和對系統進行可用性評價，本研究認為對于文獻數據庫的評價，應該同時從“用戶”和“動態”雙視角出發，因此本研究依據用戶心智模型的情感維度構建了文獻數據庫的評價指標，并對如何利用用戶心智模型的數據對文獻數據庫進行評價，以及隨著用戶心智模型的提升對文獻數據庫的評價有何變化等問題進行了研究。在樣本的選取方面，本研究分別選取了對于CNKI認識程度不同的用戶，以揭示不同類型用戶對文獻數據庫評價的差異。

2 文獻回顧

（1）用戶滿意度視角。用戶滿意度源自于市場營銷領域Cardozo（1965）率先提出的顧客滿意度[16]。就術語而言，在實物產品與服務領域常常采用顧客滿意度，而在信息產品與服務領域常常采用用戶滿意度。在實物產品與服務領域，典型的滿意度模型有Kano模型、SCSB（Sweden Customer Satisfaction Barometer）模型、ACSI（American Customer Satisfaction Index）模型等[17]。在信息產品與服務領域，研究人員借鑒顧客滿意度模型，結合評價的信息產品與服務的特點，構建相應的用戶滿意度模型。這類評價的對象有電子商務網站[18]、電子政務網站[19]、圖書館網站[20]和文獻數據庫（有的文獻采用數字圖書館術語）[21]等。分析文獻數據庫的用戶滿意度可為其系統優化提供建議。具體優化建議是圍繞用戶感知結構變量和對應的觀測變量最終得分展開。該類研究可以剖析用戶在利用文獻數據庫時其滿意度的形成機理，深入到用戶的心理發現文獻數據庫存在的問題。甘利人教授的研究團隊對該問題進行了較為系統和全面的研究。甘利人等（2004）[22]以ACSI模型為基礎，結合文獻數據庫的特點，構建了一套用戶滿意度評價指標，采用多層次模糊綜合評價方法對國內四大文獻數據庫進行了評價。之后，該研究團隊進一步構建了基于感知質量的科技文獻數據庫網站信息用戶滿意度模型，通過實證研究得出信息用戶滿意度的形成機理和影響因素等結論[23]。此外，也有學者單獨對文獻數據庫中的資源內容質量的滿意度及其影響因素進行探索[24]。

（2）信息構建視角。信息構建（Information Archit-

ecture，IA）由Wurman于1975年提出，并于1976年將其在美國建筑師協會會議上公開，其核心內容包括組織系統、搜索系統、標識系統和導航系統。之后，有學者開始探索將該理論用于評價網站的可用性問題，該理論可以指導網站設計人員通過優化設計四個核心系統，幫助用戶有效的獲取信息[25]。甘利人[26]在國內率先將信息構建作為評價文獻數據庫的一個新視角，依據信息構建的基礎理論和信息構建在網站評價中的應用，提出了一套完整的評價指標。其中，一級評價指標包括全局導航、局部導航、語境導航、補充導航、分類體系、檢索體系和標記體系7項和若干二級指標，并且進一步采用這套指標對CNKI、萬方、維普和“國家科技圖書文獻中心”進行了綜合評價與對比分析[27]。通過這些研究發現在做基于IA的文獻數據庫評價時，需要在選擇評價人員方面非常慎重，因為評價人員使用文獻數據庫經歷的個體差異會對評價結果產生較大的影響。

（3）技術接受模型視角。技術接受模型（Techno-

logy Acceptance Model，TAM）由Davis于1989年提出，是信息系統研究領域經典的模型之一[28]。該模型可以解釋為什么會存在信息技術的高投入和低使用率的問題，因此被廣泛的應用到電子商務、電子政務、移動學習等眾多領域[29]。文獻數據庫作為一種信息技術產品，TAM自然也可用于分析其用戶接受問題。Thong等（2002）[30]基于TAM模型分析了文獻數據庫的用戶接受問題，其中，系統界面特征、組織情境變量和個體差異特征被視為影響用戶利用文獻數據庫時的感知有用性和感知易用性的外在影響因素。之后，Park等（2009）[31]基于TAM對發展中國家用戶對文獻數據庫采納的影響因素進行分析，研究發現數字圖書館的易用性顯著影響感知有用性，并且間接影響到用戶使用意愿。在國內，李賀（2010）等[32]構建了一套數字圖書館資源的用戶接受模型，考察了系統幫助和用戶的主觀規范對用戶感知易用性和感知有用性及對用戶使用數字圖書館的影響作用。

通過上述回顧可以發現：以往研究的共同點都是從“用戶”視角出發，呼吁文獻數據庫設計者關注用戶，實施以用戶為中心的設計。雖然評價指標的提出考慮了用戶所關心的內容，但這些指標都是基于理論直接構建或者通過專家的建議獲得。而且，研究沒有針對用戶對于文獻數據庫的熟練程度分別探索。當用戶與文獻數據庫交互時，由于用戶心智模型的變化，他們對文獻數據庫關注的維度和評價的結果也會隨之發生變化。

3 研究設計

3.1 調查問卷設計

依據前期研究識別的文獻數據庫用戶心智模型情感構成維度，制定了一套基于用戶心智模型的文獻數據庫評價指標體系（見表1）。這些維度反映了用戶利用文獻數據庫時會對其哪些維度產生評價型情感，可以揭示用戶的關注焦點。心智模型是有關人類認知的基礎理論。在人機交互領域，用戶體驗設計（User Experience Design，UED）中對于用戶體驗需求的挖掘通常也是不斷探索用戶認知和使用習慣的過程[33]。如果信息產品的功能和設計能夠符合用戶心智模型，則會給用戶帶來很好的用戶體驗。因此，用戶心智模型情感維度屬于用戶體驗的核心指標，該研究可為制定和優化用戶體驗的指標提供借鑒意義。

3.2 調查問卷發放

在2017年6月進行預調研，根據被調查者在填寫問卷過程中遇到的問題，對表達有不理解的專業術語進行修正，形成了正式的調查問卷。正式調查于2017年6月29日開始，持續到8月28日。一共發放603份問卷，回收513份，有效問卷493份。被調查者群體中男性比例為43.2%，女性比例為56.8%；年齡主要分布在21-40歲之間，及其余人口統計學特征（見表2）。

4 研究結果分析與討論

4.1 信度分析

本次調查問卷數據整體的信度Cronbach's α系數為0.958。此外，宏觀定位、后臺系統、信息組織、檢索方法、檢索界面和信息資源變量的Cronbach's α系數分別為0.824、0.841、0.851、0.847、0.869和0.827。信度分析結果表明：調查收集到的問卷數據具有較高的可靠性、一致性和穩定性。

4.2 評價結果與分析

（1）方差分析結果。為了從動態的視角揭示用戶對于文獻數據庫評價的結果，研究將調查的用戶分為初級用戶、中級用戶和專家用戶三類。其中，將學過信息檢索課，且是圖書館學、情報學和信息資源管理專業的被調查人員歸為專家用戶；將年級為大一到大四，且沒有學過信息檢索課和沒參加過圖書館信息檢索培訓的被調查人員歸為初級用戶；將剩余的被調查對象都歸為中級用戶。這樣處理的假設為：每個文獻數據庫用戶的心智模型都是受到驅動因素的影響不斷的發生變化，起初初級用戶的心智模型存在不完善、不精確甚至是錯誤的特征。隨著用戶心智模型的變化，無論是完備度還是精確度均會有所提升。三類用戶對于評價指標評分的差異，可以反映在用戶心智模型變化的過程中，用戶對于文獻數據庫評價的“焦點”分別在哪里。

首先，經過方差同質性檢驗，發現宏觀定位、后臺系統、信息資源、信息組織、檢索方法和檢索界面均無違反方差同質性檢驗（p>0.05）。之后，進一步進行單因素方差分析，檢驗結果顯示所有一級評價指標的F值均達到顯著水平。表明不同的用戶類型在一級評價指標上均有顯著差異，事后檢驗進一步采用LSD檢驗法分析得出，檢驗結果（見表3）。

（2）宏觀定位維度的評價結果。在宏觀定位方面，F值為10.44***，達到顯著水平，表明不同類型的用戶對宏觀評價指標的評價存在顯著差異。由LSD檢驗結果可知，這三類用戶間存在顯著不同。其中，專家用戶對宏觀功能的評價最高；中級用戶次之；初級用戶最后。三類用戶在該評價指標方面的均值分別為4.41、4.09和3.86。表明：隨著用戶心智模型質量的提高，他們對于文獻數據庫宏觀定位的認知也在不斷提升，如會清楚CNKI平臺本身具有權威性；知道CNKI是搜索文獻資源的平臺；會視CNKI為其學習助手。初級用戶認為CNKI的權威性不高，也不會將其視為學習助手。從宏觀定位二級指標得分可知，三類用戶對于文獻數據庫的性質、功效和功能的認可程度呈現出類似的趨勢，即：功效的評分>功能的評分>性質的評分（見圖1）。就用戶的類型來看，在宏觀定位的三個二級指標方面，專家用戶的評分明顯高于中級用戶；中級用戶的評分明顯高于初級用戶。初級用戶在這三個維度上的得分均低于4，表明存在不少初級用戶不了解文獻數據庫的宏觀功能，不認可該平臺具有權威性，不會將其視為學習助手，不認為其是搜索文獻資源的平臺；中級用戶除了在性質二級指標得分低于4外，另外兩個指標均高于4。

（3）后臺系統維度的評價結果。在后臺系統方面，F值為12.24***，達到顯著水平，表明不同類型的用戶對后臺系統的評價存在顯著差異。由LSD檢驗結果可知，初級用戶與中級用戶、初級用戶與專家用戶之間存在顯著不同，但中級用戶和專家用戶間沒有顯著差異。三類用戶對該評價指標的評分均值分別為3.39、3.82和3.83。表明：隨著用戶心智模型的提升，其對后臺系統的評價會逐步增高，但是當用戶成為中級用戶之后，對系統后臺的評價維持在一定程度不會持續的顯著增高。從后臺系統二級指標得分看專家用戶對系統后臺五個指標的評分均高于初級用戶（見圖2）。但在智能性和功能多樣性指標方面卻低于中級用戶。之所以出現這種情況，初步推測是由于隨著中級用戶向專家用戶轉變，其對文獻數據庫的智能性和功能多樣性的要求會增高。由于當前CNKI的智能性和功能多樣性沒法全部滿足這類用戶的需求，而導致其得分降低。由于初級用戶對文獻數據庫后臺系統的智能性和功能多樣性了解不夠充分，也就是其心智模型不夠完善，導致這類用戶對于這兩個指標的評分較低。如在以往新手用戶信息檢索的實驗發現：CNKI雖然會根據用戶輸入的檢索內容提供有智能推薦檢索內容的功能，但是初級用戶卻常常會忽略，沒有很好的體驗類似的功能[34]。在響應性和易用性方面，隨著用戶專業程度的提高，他們的評價分數也不斷提升。在這五個二級指標中，三類用戶對于下載量權限指標的評分均最低，表明CNKI的限制下載量功能會影響用戶日常的使用。

（4）信息資源維度的評價結果。在信息資源方面，F值為7.55**，達到顯著水平，表明不同類型的用戶對信息資源的評價存在顯著差異。由LSD檢驗結果可知，初級用戶與中級用戶、初級用戶與專家用戶之間存在顯著的不同，但中級用戶和專家用戶之間沒有存在顯著差異。三類用戶在該評價指標方面的均值分別為3.55、3.89和3.92。這表明：隨著用戶心智模型的提升，其對信息資源的評價會逐步增高，但當用戶成為中級用戶之后，對信息資源的評價維持在一定程度不會持續顯著增高。在信息資源二級指標的評分方面，除了專家用戶在信息資源數量和信息資源新穎性方面的評分低于中級用戶，其余指標評分均高于中級用戶與初級用戶（見圖3）。隨著用戶由中級用戶向專家用戶轉變，他們對信息資源新穎性和數量要求變得越來越高，而CNKI當前提供的資源更新速度和全面性沒有滿足他們的要求。初級用戶的評分結果均明顯低于中級用戶和專家用戶，表明他們的心智模型在信息資源維度完善性和科學性都不高，沒有很好的了解當前CNKI資源的特點。

（5）信息組織維度的評價結果。在信息組織方面，F值為12.25***，達到顯著水平，表明不同類型的用戶對信息組織的評價存在顯著差異。由LSD檢驗結果可知，初級用戶與中級用戶、初級用戶與專家用戶之間存在顯著的不同，但中級用戶和專家用戶之間沒有存在顯著差異。三類用戶在該評價指標方面的均值分別為3.53、3.96和3.92。這表明：隨著用戶心智模型的提升，其對信息組織的評價會逐步增高，但是當用戶成為中級用戶之后，對信息組織的評價維持在一定程度不會持續顯著增高。初級用戶在信息組織二級指標的評分方面均低于中級用戶和專家用戶（見圖4），除了在排序功能方面，中級用戶對這幾個二級指標的評分均高于專家用戶。一方面，表明目前CNKI提供的排序功能能夠滿足專家用戶和中級用戶的需求，但有個別的初級用戶不能夠完全掌握排序功能的使用；另一方面，CNKI在信息組織中的分類方面（分類的可理解性、準確性、全面性和效果）得分較低，仍有進一步改進的空間。

（6）檢索方法維度的評價結果。在檢索方法方面，F值為46.25***，達到顯著水平，表明不同類型的用戶對檢索方法的評價存在顯著差異。由LSD檢驗結果可知，這三類用戶間存在顯著差異。三類用戶在該評價指標方面的均值分別為3.13、3.89和4.06。這表明：隨著用戶心智模型的提升，其對檢索方法的評價會逐步增高。三類用戶在三個二級指標方面的評分結果差異較為明顯，即專家用戶的評分>中級用戶的評分>初級用戶的評分（見圖5）。表明當前CNKI提供的檢索方法的多樣性、檢索方法的效果和檢索方法的易用性對于初級用戶而言仍然存在問題，甚至部分中級用戶也沒法掌握。如在檢索方法的多樣性方面，初級用戶的評分結果為3.32，得分最低。這也就意味著，雖然CNKI的檢索方法的功能已經較為全面，但是如何讓初級和中級用戶接受、理解和使用是需要進一步關注的核心問題。

（7）檢索界面維度的評價結果。在檢索界面方面，F值為12.91***，達到顯著水平，表明不同類型的用戶對檢索界面的評價存在顯著差異。由LSD檢驗結果可知，初級用戶與中級用戶、初級用戶與專家用戶之間存在顯著的不同，但中級用戶和專家用戶之間沒有存在顯著差異。三類用戶在該評價指標方面的均值分別為3.48、3.93和3.85。這表明：隨著用戶心智模型的提升，其對檢索界面的評價會逐步增高，但是當用戶成為中級用戶之后，對檢索界面的評價維持在一定程度不會持續顯著增高。專家用戶在檢索界面五個二級指標的得分均高于初級用戶和中級用戶；中級用戶除了在符號設計和整體布局兩個指標上與初級用戶得分相同，剩余三個指標得分則高于初級用戶（見圖6）。

5 基于研究結果的相關建議

5.1 面向情感化的文獻數據庫優化建議

本研究結果顯示：可以利用用戶心智模型評價型情感維度的數據對文獻數據庫進行評價。在人機交互領域，存在大量情感化設計的成果，感性工學就是其中之一。感性工學試圖將用戶的感性需求及意向轉化為產品具體的設計要素，強調情感需求與技術的統一和融合，能夠真正的把握人與物的交互“界面”，使得產品更為貼近人的生活[35]。文獻數據庫用戶心智模型情感維度涉及的一級評價指標和二級評價指標即為產品設計要素；而用戶在與CNKI交互過程中產生的心智模型情感維度的變化反映了用戶感性意向變化。通過感性工學的方法可以構建設計要素和感性意向間的映射關系[36]。依據得到的映射關系，可以幫助設計人員找出存在負面情感較多的設計要素，從而有針對性的優化文獻數據庫的設計。

5.2 基于符號學的界面引導設計建議

通過本研究發現：雖然專家用戶和中級用戶對于文獻數據庫界面評價的得分顯著高于初級用戶，但是三類用戶對該維度的評價得分均低于4。尤其是初級用戶對于CNKI界面引導與提示功能的評分在二級指標的得分上最低。這些數據均表明，當前CNKI的界面仍有較大的改進空間。此外，在檢索方法維度，初級用戶對于檢索方法的多樣性和易學性得分顯著的低于專家用戶。這一點也體現出當前文獻數據庫界面設計的缺陷。因為CNKI當前已經提供了可以滿足用戶檢索文獻的多種檢索方法，這一點可從專家用戶對于該維度的評分結果得知。初級用戶在這兩個指標上的得分低，一方面是由于用戶自身心智模型的不完備性和不精確性造成的，另一方面則是CNKI界面沒有很好的引導這類用戶發現和利用多種檢索方法。今后優化文獻數據庫的界面設計，可以參考符號學的基礎理論知識。如可以按照符號的分類，依據文獻數據庫的特點，設計一些具有隱喻功能的符號。此外，可以增加一些具有語音和視頻功能的信息服務產品，幫助用戶完成對文獻數據庫功能的認知和利用。

5.3 面向用戶學習行為的設計建議

本研究發現：用戶對文獻數據庫的評價結果會隨著其熟練水平的提升而發生改變，這是由于用戶心智模型發生演進，即學習行為的一種結果。隨著搜索即學習（searching as learning）研究主題的興起，文獻數據庫設計者可以將信息搜索視為學習來改進當前的設計。具體而言，文獻數據庫開發商可以設計具有支持性的搜索界面以支持搜索過程中的學習。因為，當用戶在搜索過程中遇到的信息客體（即文獻數據庫的界面元素）會激發用戶轉換他們的搜索任務或意圖。此外，用戶在搜索過程中的意義建構，可以通過知識結構的變更來揭示。文獻數據庫設計人員利用文本展示、圖像、圖表等多種形態來表征信息可以促進用戶意義建構的過程。如當前CNKI的版本已初步具備了面向用戶學習行為的界面設計。通過界面展示功能，可以幫助用戶加速了解檢索結果的基本概況。在今后，設計者可以結合可視化技術和文獻計量學對于知識結構演進的成果，不斷的將其引入到對文獻數據庫檢索結果的展示中，讓用戶在短時間內對大量的檢索結果進行初步分析，進而了解每個知識點在知識體中的位置及其演進的過程。

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作者簡介：韓正彪（1984-），男，南京農業大學信息科學技術學院、南京農業大學領域知識關聯研究中心副教授。