
Cite: Kapterev A. I. Library user digital profiling: The structural and functional 
approach. (Part I) // Scientific and technical libraries. 2024. No. 7, 
pp. 82–102. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2024-7-82-102

    
Модель ЦП пользователя библиотек
    Задачи проведённого исследования: а) контент-анализ литературы для выявления сущности, структуры и определений понятия «цифровой профиль», формулирование авторского определения, моделирование ЦП пользователя, определение этапов, методов и средств его формирования и использования в библиотечно-библиографической деятельности.
    В процессе работы применялись структурно-функциональный подход и следующие методы: анализ процессов цифровизации и цифровой трансформации социокультурных объектов, концептуальное моделирование, анализ отраслевого информационного потока.
    В «Стратегическом направлении в области цифровой трансформации отрасли культуры Российской Федерации до 2030 года» отмечено, что «не обеспечены полнота сбора и хранение первичных данных из учреждений культуры o посетителях и клиентах для наполнения их цифровых профилей» [1. С. 26]. Определим ЦП пользователя библиотечными услугами и продуктами как набор данных о пользователе, собранный библиотекой с помощью электронных средств. По содержанию он может включать разнообразную информацию о пользователе и его цифровом следе: интересы, историю чтения и опыт использования библиотечных продуктов и услуг. Форма ЦП зависит от того, какие средства его формирования использовала библиотека: от простой БД запросов пользователя (как удовлетворённых, так и отказанных или перенаправленных) до проактивной рекомендательной системы, включающей взаимосвязанные факторы, принадлежащие разным слоям и доступные количественному измерению и интеллектуальному анализу данных. 
    К этой проблеме в разное время обращались: один из крупнейших отечественных специалистов по информационным ресурсам и цифровой гуманитаристике А. Б. Антопольский [2], специалисты ГПНТБ России М. В. Гончаров и К. А. Колосов, обратившие внимание на важность альтметрик [3], директор ГПНТБ России А. С. Карауш, изучающий такие перспективные направления, как контентная и коллаборативная фильтрация информационных запросов [4]. О. А. Лаврёнова и 
А. А. Винберг изучают пользователей библиотек в связи с проблематикой открытых и связанных данных [5], моя коллега М. Ю. Нещерет анализирует опыт создания библиотеками личных кабинетов пользователей [6], Н. А. Сергеева продемонстрировала возможности работы 
с удалёнными пользователями на примере РНБ [7], Я. Л. Шрайберг, крупнейший организатор библиотечной деятельности в России и учёный-библиотековед, на протяжении многих лет активно анализирует тренды цифровизации библиотек [8]. Из зарубежных авторов назову лишь некоторых, чьи исследования ЦП пользователей библиотечными услугами созвучны нашему пониманию проблемы. Например, Бриони Бирди изучал характеристики читателей художественной литературы 
в связи с их жанровыми предпочтениями с помощью метода репертуарных решёток [9]; китайские специалисты Джао Линь, Венджан Гуан, Джинг Джанг исследовали применение технологии интеллектуального анализа данных с улучшенным алгоритмом кластеризации в библиотечной системе персонализированных рекомендаций книг [10]; учёные из Бангладеш Джиман Сарма, Танни Митра и Мохаммад Хусейн предложили эффективную систему рекомендаций книг для онлайн-пользователей на базе метода кластеризации [11]; специалисты из Индонезии Хафид Ахмад Аджатма и З. К. Байзал разработали систему рекомендаций книг с использованием матричной факторизации и коллаборативной фильтрации (CF) методом чередующихся наименьших квадратов, которая сравнивается с методом разложения по сингулярным значениям для получения точной системы рекомендаций [12]; испанские специалисты К. Порсел, Дж. Морено и И. Херерра-Видма представили модель нечёткой лингвистической рекомендательной системы, которая помогает пользователям университетских электронных библиотек получить доступ к исследовательским ресурсам, расширяет возможности сотрудничества в рамках университета и улучшает услуги университетской цифровой библиотеки [13]. Мы видим, что проблема использования ЦП изучается в разных странах и в разных аспектах. Однако нам не удалось выявить целостный анализ ЦП пользователя библиотечными продуктами и услугами в существующих библиотековедческих публикациях.
    Мы предлагаем в структуре ЦП пользователя выделить несколько слоев: а) субъектный, б) объектный, в) предметный, г) коммуникативный. 
    На субъектном слое, основной функцией которого является идентификация личности, отметим персональные данные, охраняемые многими законодательными актами: ФИО, паспортные данные (возраст, место регистрации) и др.
    На объектном слое ЦП менеджеров библиотеки могут интересовать такие данные пользователя, как: образование, специальность, квалификация, профессиональный стаж, принадлежность к организации, занимаемая должность, уровень дохода в семье (зависимость от родителей или опекунов), профессиональная роль. Эти факторы должны интересовать библиотекаря не сами по себе, а в соотношении с моделями предметных областей, в том числе применяемых для систематизации в фондах библиотек и в используемых АБИС.
    На предметном слое ЦП пользователя следует детально анализировать форму и содержание информационных запросов: а) очная, дистанционная форма; б) отраслевой характер; в) однократность, повторяемость, частота запроса; г) тип запрашиваемой информации; д) вид документов; е) число запрошенных документов.
    На коммуникативном слое выделим факторы обратной связи: прямые (отзывы пользователей, соотношение выданных и повторно заказанных документов, косвенные (реакции пользователей в соцсетях, участие в профессиональных мероприятиях, запросы из референтных групп и др.). Совместив слои, функции, доминирующие факторы на каждом слое, методы и средства, применяемые в процессе формирования и использования ЦП, построим концептуальную модель ЦП пользователя библиотек (см. табл.).

Концептуальная модель ЦП пользователя библиотек
Слои
Целевая 
функция
Факторы
Методы
Средства
Субъектный
Идентификация
Персональные данные
Формирование
СУБД + CRM
Объектный
Кластеризация
Социологические данные
Обработка
SPSS
Предметный
Фильтрация
Запросы
Анализ
АБИС
Коммуникативный
Коллаборация
Потребности
Прогноз
Рекомендательные системы (CXDP)
    Адаптируя идеи классика современного маркетинга Роджера Дж. Беста [14. P. 164], можем показать различные CRM1-стратегии библиотечного обслуживания, демонстрирующие зависимость удовлетворённости пользователя от финансирования (рис. 1). Очевидно, что персонализация обслуживания – дело затратное, но, если мы провозглашаем курс на клиентоориентированность библиотечной деятельности, то следует учитывать и траты на интеллектуальный анализ данных, без которого достичь удовлетворённости пользователей невозможно.
    Сегодня цифровая трансформация рассматривается как стратегическое направление развития многих отраслей, в том числе и библиотечной [1]. Виртуальные коммуникации и образ жизни современного человека, предполагающий дистанционное электронное взаимодействие в режиме 24/7, ставят проблему цифровой идентификации личности как минимум в социальном, психологическом, экономическом, юридическом и техническом аспектах. В науке изучение идентификации личности включает различные подходы и методы, применяемые в разных странах. 
    Социологи изучают личность как субъект, который стремится найти жизненный путь, соответствующий его индивидуальности, используя все имеющиеся в распоряжении способности и личностные свойства в качестве ресурса для достижения целей.
    

Рис. 1. CRM-стратегии библиотечного обслуживания.
Субъектный слой ЦП
    Психологи рассматривают проблему идентификации с точки зрения индивидуальных особенностей и характеристик, таких как личностные ценности, стереотипы и механизмы самоактуализации. Когнитивная психология изучает процессы получения субъектом информации, её представления, хранения и преобразования в знания, а также результаты влияния полученной информации на сознание и поведение человека. У истоков когнитивной психологии стояли американские психологи Джордж А. Миллер, Джером Брунер, Ульрик Найссер. Их коллега Джордж Келли предложил модель личности, основанную на образе человека как исследователя. Для этого ему пришлось разработать особый метод – метод репертуарных решёток. «Интерпретация человека как исследователя, постоянно занимающегося построением своего собственного “образа мира” при помощи конструктов, предложенная Келли, сегодня весьма актуальна» [15]. В настоящее время многие организации для анализа поведения используют компетентностный подход. В этом случае критерием является демонстрация человеком определённых компетенций – моделей поведения, обеспечивающих успешное выполнение задач и описанных в поведенческих индикаторах. Оценивая способности и черты личности, мы можем оценить предрасположенность человека к демонстрации того или иного профессионального поведения и компетенций, то есть успехов в решении профессиональных задач. Этот подход мигрировал из психологии и в педагогику [16, 17]. Интересный опыт описан Татьяной Крупа: «На каждом шаге образовательной траектории [модель – А. К.] xMANN принимает конкретное задание и выдаёт вероятность его успешного выполнения, а затем обновляет значение в памяти для конкретной связки “задание – результат”. Модель xMANN отслеживает состояния учащихся путём чтения и записи в матрицу значений с применением корреляционных весов, вычисленных на входном задании и связке “задание – результат”» [18. С. 133]. «Благодаря использованию более богатой модели данных точность предсказания увеличивается на 15–20%. Это позволяет повысить уровень автоматизации оказания цифровых информационных услуг за счёт использования алгоритма предсказания оптимальных образовательных траекторий пользователей, а, следовательно, их индивидуализации». [Там же. С. 134].
    В исторических исследованиях личность, как правило, анализируется с точки зрения её роли в истории, что предполагает анализ влияния исторических деятелей и их личностных качеств на события и процессы в различные периоды. Цифровизация подобных исследований даёт результаты визуальных лент времени (таймлайнов), широко применяемых в образовательных процессах.
    ЦП используется также в экономике: индивидуальный ЦП кандидата на должность сравнивается с модельным, отчёт формируется в табличной и/или графической форме [19]. Работу по составлению ЦП потребителя маркетологи рекомендуют начать со статистической информации из таких источников, как Google Analytics, Google AdWords, Яндекс.Метрика, Яндекс.Директ. Данные систем помогают аналитикам провести анализ и разделить свою целевую аудиторию на сегменты, выделив общие характеристики в каждом из них. 
    В юриспруденции становится актуальной проблема защиты ЦП личности. Однако пока в законодательстве Российской Федерации понятие «цифровой профиль личности» отсутствует, его правовое положение и механизм защиты не определены [20]. Юристы предложили такое определение: «Цифровая личность – наиболее полная совокупность различного рода достоверных сведений о субъекте, выраженных в цифровой форме посредством размещения их в аккаунтах и/или профилях цифровых платформ с помощью программ для ЭВМ и позволяющих осуществить идентификацию этого субъекта среди других в реальном мире» [21]. При создании ЦП пользователя необходимо соблюдать конфиденциальность и обеспечить безопасность информации. Информация должна использоваться только в целях, для которых она была собрана, и должна быть защищена от несанкционированного доступа, использования и раскрытия. Для извлечения индивидуальной информации, как уже было показано многими исследователями, иногда достаточно иметь доступ к агрегированным данным, например, средним или суммарным значениям за период или географическим регионам. Дифференциальная приватность основана на внесении в данные случайного шума по определённым, достаточно сложным алгоритмам. Разумеется, часть информации при этом теряется, но статистические параметры даже по зашумлённым данным удаётся подсчитать с удовлетворительной точностью. «Алгоритмы разрабатываются так, чтобы можно было менять уровень вносимого шума в зависимости от того, насколько важно скрыть индивидуальные данные по сравнению с тем, насколько важно получить более точные результаты при анализе. Усовершенствованный алгоритм позволяет защитить данные с той же надёжностью, но с меньшими вычислительными затратами на добавление шума, что важно при работе с большими массивами данных» [22].
    В последние десятилетия во всём мире активно развиваются биометрические технологии идентификации личности. Они позволяют установить личность человека по его физиологическим или поведенческим характеристикам. В целом научное изучение идентификации личности включает в себя многообразные подходы и методы, позволяющие исследователям проникать в сложные процессы и явления, связанные с личностью и её развитием.
    Технологии четвёртой промышленной революции, стремительно ворвавшиеся в повседневную жизнь большинства людей, высвечивают новые ракурсы проблемы формирования идентичности личности, которые, являясь недостаточно изученными с научной точки зрения, тем не менее стали повседневной реальностью каждого человека, полем для практических экспериментов [23]. Так, например, в связи с развитием технологий ИИ появилась возможность моделирования ЦП с использованием нейронных сетей. Нейронная сеть обладает многослойностью (сегментацией факторов), токенизацией (разбиением каждого фактора на ряд параметров с конкретными количественными весами), векторизацией (отображением значений весов в n-мерном пространстве). 
Самообучаемость на сравниваемых выборках и уточнение весов позволяют отбирать документы, наиболее релевантные либо по контенту (контентно-зависимая фильтрация), либо по запросам пользователей, чьи ЦП наиболее близки (коллаборативная фильтрация). В последнее время применяются и гибридные методы фильтрации, которые детально рассмотрим в следующей статье.

Рис. 2. Половозрастной состав посетителей сайта. Объектный слой
    Первоначально необходимо собрать базовую информацию о пользователе (имя, фамилия, возраст, пол, контактные данные, адрес, информация для связи, дата рождения). Сбор информации для ЦП начинается с заполнения читательского формуляра при регистрации либо сотрудником, либо самим пользователем (при удалённой регистрации). На субъектном слое библиотека собирает в основном анкетные, демографические (возраст, пол, семейное положение, уровень образования, профессия, стаж и местоположение) и психографические данные: (информационные цели, жизненный этап, языковые предпочтения и уровень владения языком). Эта информация даёт представление о том, кто ваши читатели. Например, с помощью сервиса Similarweb можно получить информацию о половозрастном составе пользователей, обращавшихся к порталу удалённых ресурсов РГБ в определённый временной период (например, в декабре 2023 г.) (рис. 2).
    В качестве объектов ЦП пользователя мы рассматриваем документы, попадающие в зону его взаимодействия с библиотекой, как реально запрошенные, так и потенциально доступные. Библиотеки, архивы и музеи сталкиваются с проблемой обеспечения доступа к быстрорастущим коллекциям при ограниченном бюджете. Такие характеристики пользователя, как направление и уровень его образования, стаж работы по выбранной специальности и другие данные о целях, интересах и мотивах обращения в библиотеку становятся теми фильтрами, через которые необходимо «просеивать» имеющиеся в фонде и особенно новые поступления при выполнении запросов и последующей кластеризации потенциально пригодных для пользователя (пертинентных) документов. Ключом к этому являются создание, связывание и публикация метаданных хорошего качества, которые позволяют обнаруживать релевантные документы, получать к ним доступ и распространять. Проблема усугубляется неоднозначностью отнесения отдельных документов, проблемных кластеров на стыках наук, да и целых предметных областей к тем или иным научным разделам в разных классификационных системах. Поскольку вопрос о единой, признаваемой всеми классификационной системе документов, пригодной для использования в библиотеках, не решён, паллиативным, но всё же распространённым механизмом стало использование метаданных.
    Спектр метаданных, необходимых для управления цифровой библиотекой и сохранения её коллекций в долгосрочной перспективе, гораздо обширнее и сложнее, чем что-либо в традиционной библиотеке. Он включает в себя ту же описательную информацию, которая направляет пользователей к необходимым им ресурсам, но должен дополнять её всеобъемлющими метаданными: техническими деталями файлов, составляющих его коллекции, документацией о правах интеллектуальной собственности и обширным набором, необходимым для поддержки процессов хранения и поиска в долгосрочной перспективе. Для учёта всего этого требуется использование множества стандартов метаданных, все из которых в перспективе гипотетически должны быть сведены в единое интегрированное целое. 
    Библиотечные специалисты давно осознали этот факт и используют различные метаданные документов. В России широко применяется машиночитаемый формат MARC, существует ГОСТ «Набор элементов метаданных “Дублинское ядро”» [24]. В Европейском Союзе в настоящее время развивается проект OpenAIRE под названием OpenAIRE-Advance [25], краткую аннотацию сервисов которого любезно разместил в своей статье А. Б. Антопольский [26]. Он отметил, что «финансируемый ЕС проект EINFRACENTRAL предпринял шаги для исправления разрозненных форматов метаданных путём разработки общего каталога европейских электронных инфраструктур. Команда проекта собрала и опубликовала информацию о более чем 150 цифровых услугах и ресурсах на портале Европейского открытого научного облака ЕС (EOSC). Перечисленные услуги постоянно добавляются, и каталог доступен для бесплатного использования» [Там же. C. 9]. Александр Борисович дал и интересный обзор исследований связанных открытых данных в цифровой гуманитаристике [27].
    Два тематических исследования, проведённых Институтом Варбурга в Лондоне, показывают, как стратегия работы с метаданными может быть реализована в библиотечной практике. Описанная стратегия, изложенная в одной из книг, гарантирует, что метаданные цифровой библиотеки будут поддерживать все её операции, будут полностью совместимы с другими и обеспечат их долгосрочное сохранение. В работе содержится как введение в передовые методы работы с метаданными цифровой библиотеки, так и руководство по их практическому внедрению [28].
    В другой работе, посвящённой использованию связанных данных в цифровой гуманитаристике, эксперты по метаданным Сет ван Хуланд и Рубен Верборг знакомят с основными концепциями стандартов метаданных и связанных данных и показывают, как их можно применять к существующим метаданным. Работа с метаданными предполагает: а) создание метаданных, включая архитектуру, модели данных и стандарты; б) очистку метаданных; в) согласование метаданных; г) обогащение метаданных за счёт связанных данных и распознавания именованных объектов; д) экспорт метаданных [29]. 
    При создании метаданных необходимо отслеживать логику связанных данных с помощью основных парадигм их моделирования. Проблема несоответствия документных классификаций уходит глубоко в различия тех классификаций наук, которые стали фундаментом для создания конкретных документных классификаций. Специалисты отмечают сходства и различия между табличными данными, реляционными базами данных, XML и RDF, рассматривают влияние моделирования данных на метаданные, анализируют построение запросов в графах знаний, знакомят со SPARQL через DBpedia, а также c проприетарным языком запросов Metaweb.
    На этапе очистки метаданных обычно анализируют качество данных и пытаются понять, как устранить распространённые проблемы с их качеством. Как известно, «абсолютного качества» не существует, оно всегда относительно. Возникает вопрос, как метаданные эволюционируют с течением времени. Для профилирования и очистки метаданных используют общие функции OpenRefine – настольного приложения с открытым исходным кодом для очистки данных и преобразования их в другие форматы.
    На этапе согласования метаданных рассматривают возможности и ограничения повторного использования контролируемых словарей и тезаурусов. Распознавание именованных сущностей (NER) – это одна из функций, предлагаемых языком ИИ Microsoft Azure, набором алгоритмов машинного обучения и ИИ в облаке для разработки интеллектуальных приложений, использующих письменный язык. Функция NER может обнаруживать и классифицировать сущности в неструктурированном тексте – такие, как люди, места, организации и количества.
    На этапе обогащения изучают возможности и ограничения применения NER к метаданным, анализируют большие данные и оценивают возможности применения методов «дистанционного чтения» к метаданным культурного наследия. Так, например, отдельные специалисты дают сравнительный анализ различных сервисов NER (Zemanta, Alchemy и DBpedia Spotlight) и тестируют их на описательных полях метаданных, предоставленных Британской библиотекой через Europeana [Там же].
    На этапе экспорта метаданных рассматривают, как публиковать свою коллекцию. Здесь интересен опыт практических преимуществ стиля передачи репрезентативного состояния (REST). REST – это архитектурный стиль программного обеспечения, который определяет набор правил, используемых для создания веб-сервисов. Веб-службы, следующие архитектурному стилю REST, известны как веб-службы RESTful. Это позволяет запрашивающим системам получать доступ к веб-ресурсам и манипулировать ими с помощью единообразного и предопределённого набора правил. Взаимодействие в системах на базе REST происходит через интернет-протокол передачи гипертекста (HTTP).
     Принципы связанных данных часто неправильно понимаются и должны быть реализованы хорошо продуманным образом. Связанные данные создают огромные проблемы с точки зрения качества метаданных, и поэтому крайне важно выработать критический взгляд и провести различие между тем, что осуществимо, а что нет [30]. 
    Когда же речь идёт об использовании связанных данных (LOD) в библиотеках, то предполагают: работу по созданию, идентификации и представлению семантически насыщенных связанных данных; выбор концепции онтологий; сравнительный анализ проектов LOD (Open Graph, DBpedia, BIBFRAME и расширение Bib от Schema.org) [31];  оценку бюджетов электронных ресурсов, рабочих процессов, поставщиков и совместных инициатив; использование наборов данных для оценки коллекций по тематике, форматам или другим факторам; работу с данными с использованием распространённых приложений, таких как Excel, Access или MySQL; ключевые особенности создания хранилища данных и витрин данных; методы сравнительного анализа процессов обработки метаданных [32]; механизмы обмена и повторного использования данных с расширенными разделами, посвящёнными открытому доступу, открытым данным и инициативам по открытым стандартам; процессы, гарантирующие сохранность данных и их пригодность к использованию с течением времени. 
    Следует отметить, что в последнее время происходит переключение на контролируемые словари, краудсорсинг, использование API, профилирование данных. Часто в библиотеках эти задачи и связанные с ними процессы по-прежнему выполняются отдельными сотрудниками, расположенными на разных ветвях организационного древа, а иногда даже в разных зданиях. Это физическое и психологическое разделение часто способствует излишнему дублированию функций и снижает эффективность работы организации. Последовательное внедрение технологий на протяжении десятилетий разбросало метаданные наших библиотек по множеству БД, электронных таблиц и даже неструктурированных текстовых документов. 
    Мы не должны забывать и ещё об одной характеристике метаданных: они постоянно расширяемы, всегда можно добавить ещё один слой для описания метаданных поверх другого. Сообщество компьютерных наук за последние несколько лет выпустило специальные руководства по связанным данным [33, 34]. Отметим также ставшее классическим руководство по семантическому вебу Дина Аллеманга и Джеймса Хендлера [35]. Хотя эта тема актуальна в контексте связанных данных, стандарты метаданных за последние годы широко рассматривались и в других источниках. 
    Основываясь на работах по связанным данным, можно предположить, что мы откажемся от наших реляционных БД в пользу хранилищ триплетов – наборов данных, представленных моделью «субъект – предикат – объект» («Сергей – отец Елены» или «берёза является деревом»). Хранилище триплетов, или RDF-хранилище – специальным образом устроенная БД, в которой можно хранить и искать триплеты, используя семантические запросы. Схожесть таких хранилищ с реляционными БД в том, что информация извлекается через язык запросов, но, в отличие от них, такое хранилище оптимизировано для хранения именно триплетов. Помимо запросов, обмен информацией может производиться через RDF или другой формат. Реальность такова, что мы всё-таки продолжим использовать реляционные БД в течение следующих лет (и, возможно, десятилетий), поскольку они превосходно справляются со структурированными данными. Однако выбор программного обеспечения как для разных типов библиотек, так и для отдельных процессов всё ещё является предметом дискуссий.
    Предметный и коммуникативный слои ЦП пользователя мы проанализируем в следующей статье.
    Подводя промежуточный итог, констатируем, что периодический анализ новых поступлений, а позднее и всего фонда с использованием описанных методов позволит оптимизировать фонды и повысить эффективность обслуживания читателей в библиотеках различных типов.
    В качестве перспектив практического использования ЦП пользователя библиотечными услугами мы рассматриваем следующие направления: 
    персонализация обслуживания пользователей, в том числе проактивное информирование о новых поступлениях в фонд, цифровое сопровождение интересов пользователя (курирование), поддержка исследовательских проектов;
    приведение фонда в большее соответствие запросам основного контингента пользователей (оптимизация состава фонда, изменение политики комплектования, каталогизации и рекламы библиотечных услуг);
    эффективное изучение взаимосвязи запросов и потребностей пользователей библиотеки для принятия более обоснованных решений в комплектовании и предоставлении услуг; 
    приведение в соответствие деятельности библиотеки с планами развития местного сообщества. 
