柴源++杜文龍++劉曉東

[摘 要]如何充分實(shí)現(xiàn)大學(xué)圖書館網(wǎng)站的交互性、易用性及友好性，是圖書館面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)。首先運(yùn)用相似性評定法搜集網(wǎng)站標(biāo)簽分類的認(rèn)知信息，然后構(gòu)建基于徑路搜尋的網(wǎng)站架構(gòu)，并以任務(wù)導(dǎo)向?qū)嶒?yàn)法探究卡片分類與相似性評定、群集分析與徑路搜尋在網(wǎng)站內(nèi)部尋獲度的差異，希望為圖書館網(wǎng)站的信息架構(gòu)研究和網(wǎng)站建構(gòu)提供有益借鑒。

[關(guān)鍵詞]相似性評定法;徑路搜尋法;卡片分類法;大學(xué)圖書館網(wǎng)站

[中圖分類號]G258.6 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號]1005-6041（2016）01-0016-06

1 前 言

大學(xué)圖書館網(wǎng)站不僅提供館藏、館內(nèi)信息，還提供其他網(wǎng)絡(luò)信息。雖然有些網(wǎng)站提供了邏輯架構(gòu)，幫助用戶找到信息，但缺乏組織性架構(gòu)。如何讓用戶方便、有效地從網(wǎng)站獲取所需信息，專家學(xué)者們進(jìn)行了大量的研究。美國建筑師Richard .S.Wurman認(rèn)為通過信息架構(gòu)或地圖的形式能夠讓復(fù)雜煩瑣變?yōu)楹喢髑逦?，幫助人們有效地?shí)現(xiàn)其信息需求[1]。鄭勇指出圖書館網(wǎng)站建設(shè)必須更多以用戶的閱讀需要為依歸[2]。Wang、Hawk與Tenopir則指出，用戶掌握網(wǎng)站組織方式可有效地找到所需信息[3]。因此，圖書館網(wǎng)站設(shè)計(jì)必須貼近用戶需求，提供方便友好的界面，創(chuàng)造良好的使用體驗(yàn)。

本文運(yùn)用卡片分類法、相似性評定法，通過群集分析、徑路搜尋分析，獲得4組不同網(wǎng)站架構(gòu)，以用戶對于所建構(gòu)4組不同網(wǎng)站的尋獲度評量結(jié)果作為統(tǒng)計(jì)分析的依據(jù)，探究網(wǎng)站的最優(yōu)尋獲度，建構(gòu)更符合用戶認(rèn)知的圖書館網(wǎng)站。

2 研究設(shè)計(jì)與實(shí)施

2.1 研究對象

本文以N大學(xué)圖書館網(wǎng)站為例，該網(wǎng)站包含中文、英語及手機(jī)版三種版本，文中選取中文版本作分析樣本，版本日期為 2014年6月;主要研究對象為N大學(xué)在校生。

2.2 研究方法

首先，通過網(wǎng)站內(nèi)容分析法，分析N大學(xué)圖書館網(wǎng)站現(xiàn)有的網(wǎng)頁標(biāo)簽，篩選出卡片分類法及徑路搜尋法所需的項(xiàng)目清單，共30項(xiàng)。其次，針對所提取的網(wǎng)站標(biāo)簽項(xiàng)目，各邀請15位受試者分別參與卡片分類法、相似性評定測試。再次，將上述兩組結(jié)果通過群集分析與徑路搜尋分析獲得樹狀圖及網(wǎng)絡(luò)圖，并轉(zhuǎn)換繪制成 4種不同網(wǎng)站架構(gòu)圖。最后，針對4組網(wǎng)站架構(gòu)，分別邀請30位受試者（共 120位）進(jìn)行尋獲度分析，以驗(yàn)證不同網(wǎng)站架構(gòu)的尋獲度成效差異。

3 研究分析

3.1 網(wǎng)站內(nèi)容分析

Fuccella與Pizzolato指出若以卡片分類法對現(xiàn)行網(wǎng)站進(jìn)行研究，可通過分析網(wǎng)站來定義項(xiàng)目[4]。通過網(wǎng)站內(nèi)容分析可以了解N大學(xué)圖書館網(wǎng)站所涵蓋的資源、服務(wù)等，并提取卡片分類法所需要的標(biāo)簽項(xiàng)目。

N大學(xué)圖書館網(wǎng)站分為網(wǎng)站導(dǎo)覽區(qū)、快速檢索區(qū)、個(gè)人化My Library三區(qū)塊，本文參考臺(tái)灣學(xué)者謝建成、丁依玲與陳慧倫的篩選規(guī)則[5]，刪除不需要的網(wǎng)站內(nèi)容。篩選規(guī)則如下：1）采用開放式卡片分類法，測驗(yàn)時(shí)請每位受者給予每個(gè)類別一個(gè)類別名稱，保留最底層標(biāo)簽。2）部分含有“其他”名稱的項(xiàng)目刪除。3）重復(fù)出現(xiàn)的項(xiàng)目僅取一項(xiàng)。4）性質(zhì)相似項(xiàng)目整合為一項(xiàng)。經(jīng)篩選過后，余下之網(wǎng)頁標(biāo)簽項(xiàng)目為26項(xiàng)，如表1所示。

3.2 知識結(jié)構(gòu)引出

知識結(jié)構(gòu)認(rèn)知是為了解受試者對每個(gè)概念配對間相似度的認(rèn)知，研究者以某種方式讓受試者判斷某領(lǐng)域知識概念兩兩配對間的相似性、關(guān)聯(lián)性或心理距離值，取得近似性信息作分析。網(wǎng)站內(nèi)容分析完成并擬定項(xiàng)目清單后，則利用此項(xiàng)目清單作為了解受試者對于個(gè)案網(wǎng)站的知識結(jié)構(gòu)信息。本文采用卡片分類法與相似性評定法兩種知識結(jié)構(gòu)認(rèn)知方法。

3.2.1卡片分類法。卡片分類法源自George Kelly的個(gè)人建構(gòu)理論，網(wǎng)站設(shè)計(jì)者通過用戶對標(biāo)簽的分類、排序、命名及網(wǎng)頁內(nèi)容的分類，了解用戶的心智模式，設(shè)計(jì)出符合用戶需求的網(wǎng)站，它是一項(xiàng)低科技的研究方法[6]。

根據(jù)Nielsen的研究[7]，應(yīng)用卡片分類法以15位受試者所得結(jié)果經(jīng)濟(jì)效益最高，所以本文隨機(jī)選取15位受試者參與。本文讓受試者不受影響的情況下，對最底層的網(wǎng)頁標(biāo)簽做分類，由下往上建立網(wǎng)頁架構(gòu)，并進(jìn)行分類標(biāo)簽命名。同時(shí)，本文利用Optimal Sort[8]法排除受試者間彼此的影響。在進(jìn)行卡片分類法前，研究者會(huì)先向受試者解釋研究目的、測驗(yàn)方法及確認(rèn)受試者對標(biāo)簽項(xiàng)目是否了解。然后進(jìn)行卡片分類，施測完畢后，將15位受試者的分類結(jié)果紀(jì)錄以相似性矩陣格式做記錄，便于群集分析、徑路搜尋分析，獲得基于受試者心智模式的知識結(jié)構(gòu)圖。

3.2.2相似性評定法。相似性評定是一種讓受試者對兩兩配對的知識結(jié)構(gòu)識別方法，以固定量尺評定概念間的相似度或關(guān)系強(qiáng)度，是評估用戶認(rèn)知結(jié)構(gòu)中概念相似性的最直接方法[9]。本文隨機(jī)選取15位N大學(xué)在校學(xué)生為受試者參與實(shí)驗(yàn)。首先請受試者針對網(wǎng)站標(biāo)簽概念進(jìn)行兩兩相關(guān)評定，相關(guān)的定義為兩個(gè)網(wǎng)站標(biāo)簽在圖書館網(wǎng)站中是否應(yīng)分類于同一個(gè)類別，以李克特五點(diǎn)量表評定其相關(guān)程度，非常相關(guān)者為 5分，非常不相關(guān)者為 1分，以此類推。由于本次研究共有 30個(gè)評定項(xiàng)目，每位受試者需進(jìn)行 435次30×（30-1）/2評定，為避免受試者心理上過于疲累而導(dǎo)致評定值的誤差，研究者規(guī)劃三階段的評定方式，分散受試者的心理壓力。

第一階段以紙本問卷形式進(jìn)行99次評定，第二階段以計(jì)算機(jī)問卷形式進(jìn)行 102次評定，第三階段以海報(bào)形式進(jìn)行234次評定，三個(gè)階段合計(jì)完成 435次的評定。受試者的分類結(jié)果紀(jì)錄以相似性矩陣格式紀(jì)錄。

3.3 知識結(jié)構(gòu)表征

知識結(jié)構(gòu)表征主要目的是將認(rèn)知的信息以某種表征方式顯現(xiàn)出來。本文采用群集分析、徑路搜尋分析獲取網(wǎng)絡(luò)圖與樹形圖。

3.3.1群集分析。群集分析又稱為階層式群集分析，群集分析可顯示出卡片分類法項(xiàng)目整體的相關(guān)度?？ㄆ诸惙ㄅc相似性評定所得數(shù)據(jù)可整理成相似矩陣，將相似矩陣進(jìn)行群集分析后，會(huì)分別得到一張樹形圖。由研究者判斷后選取。

3.3.2徑路搜尋分析。新墨西哥州立大學(xué)計(jì)算研究實(shí)驗(yàn)室領(lǐng)導(dǎo)人Schvaneveldt率領(lǐng)研究小組，根據(jù)語意網(wǎng)絡(luò)理論和圖形理論，研究發(fā)展出徑路搜尋量尺化算法，用來建構(gòu)和分析知識結(jié)構(gòu)[10]。本文從徑路搜尋分析所得的網(wǎng)絡(luò)圖中尋找被其他詞匯聯(lián)結(jié)次數(shù)最多的詞匯作為分群的中心，以多次分群的方式繪制網(wǎng)站架構(gòu)圖。其規(guī)則如下：

（1）第一層分群：1）以被連線次數(shù)最多的詞匯作為擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)，擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)至少需有兩個(gè)，若擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)不足兩個(gè)，則繼續(xù)選取連線次數(shù)減1的詞匯，直到擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)數(shù)量大于2。2）從擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)向外延伸一層詞匯。向外延伸一層詞匯時(shí)：遇到其他擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)則不延伸;兩擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)延展范圍重復(fù)者采用相似數(shù)值較小者，若相似數(shù)值相同者皆納入擴(kuò)展范圍。3）從上個(gè)步驟之?dāng)U展范圍再向外延伸一層詞匯，向外延伸一層詞匯時(shí)：遇到其他擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)或前一階段已完成之?dāng)U展范圍則不延伸;兩擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)延展范圍重復(fù)者采用相似數(shù)值較小者，若相似數(shù)值相同者皆納入擴(kuò)展范圍。4）重復(fù)擴(kuò)展范圍延伸動(dòng)作，直到所有詞匯皆被納入各擴(kuò)展范圍。5）檢視分群，若兩群中的項(xiàng)目重復(fù)比率太高，則合并為一群。

（2）第二層分群：在第一層分群的各擴(kuò)展范圍中，分別重新選取以群內(nèi)被連線次數(shù)最多的詞匯作為“擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)”，并根據(jù)第一層分群的分群規(guī)則進(jìn)行分群。

（3）第N層分群：1）在前一層分群之各擴(kuò)展范圍中，分別重新選取以被連線次數(shù)最多的詞匯作為“擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)”，并根據(jù)第一層分群的分群規(guī)則進(jìn)行分群。2）直到所有分群范圍內(nèi)皆無兩個(gè)以上連線次數(shù)大于等于2的擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)，即完成所有分群。

3.4 尋獲度分析

Morville提出尋獲度的概念，即網(wǎng)站被找到的能力以及網(wǎng)站提供用戶查找信息的能力。Morville將尋獲度分為網(wǎng)站外部尋獲度與網(wǎng)站內(nèi)部尋獲度。網(wǎng)站外部尋獲度，是指網(wǎng)站在網(wǎng)絡(luò)中被找到的能力;網(wǎng)站內(nèi)部尋獲度是指當(dāng)用戶在某網(wǎng)站中，是否易于在該網(wǎng)站找到所需的信息，或網(wǎng)站幫助用戶發(fā)掘信息的能力[11]。

為了解用戶在網(wǎng)站架構(gòu)中是否容易找到其所需信息，本文通過群集分析及徑路搜尋分析獲取符合受試者心智模式的網(wǎng)站架構(gòu)圖，然后隨機(jī)選取受試者，每個(gè)架構(gòu)分別抽取15位受試者，現(xiàn)場進(jìn)行網(wǎng)站尋獲度測驗(yàn)。

本研究依據(jù)上述所產(chǎn)生的4組網(wǎng)站架構(gòu)，請受試者以個(gè)案圖書館網(wǎng)站架構(gòu)為對象，并尋找5個(gè)選定項(xiàng)目，依各項(xiàng)目在架構(gòu)中的位置適合程度進(jìn)行評分。評分方式依照李克特五點(diǎn)量表之概念，即非常適合5分、適合 4分、普通3分、不適合2分、非常不適合1分。為進(jìn)一步了解用戶在網(wǎng)站架構(gòu)是否容易找到其所需的信息，我們以尋獲度實(shí)驗(yàn)評估所建構(gòu)網(wǎng)站的優(yōu)劣。

4 實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果

4.1 網(wǎng)站架構(gòu)

4.1.1卡片分類法—群集分析之網(wǎng)站架構(gòu)：CC架構(gòu)。知識結(jié)構(gòu)引出方法使用卡片分類法，知識結(jié)構(gòu)表征方法使用群集分析，所得的網(wǎng)站架構(gòu)圖為 CC架構(gòu)，如圖1所示。

4.1.2相似性評定法—群集分析的網(wǎng)站架構(gòu)：SC架構(gòu)。知識結(jié)構(gòu)認(rèn)知方法使用相似性評定，知識結(jié)構(gòu)表征方法使用群集分析，所得之網(wǎng)站架構(gòu)圖為 SC架構(gòu)，如圖2所示。

4.1.3卡片分類法—徑路搜尋分析的網(wǎng)站架構(gòu)：CP架構(gòu)?？ㄆ诸惙ú捎脧铰匪褜し治鏊玫木W(wǎng)絡(luò)圖，依本研究前述的方法轉(zhuǎn)換為網(wǎng)站架構(gòu)圖，選擇網(wǎng)絡(luò)圖中被聯(lián)結(jié)次數(shù)最高的詞匯擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分群，在每次分群完成后，根據(jù)前次分群結(jié)果尋找群內(nèi)新的擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分群，直到所有分群范圍內(nèi)皆無被聯(lián)結(jié)次數(shù)≥2詞匯，則完成該次網(wǎng)站架構(gòu)圖。

使用卡片分類法，知識結(jié)構(gòu)表征方法使用徑路搜尋分析，所得的網(wǎng)站架構(gòu)圖為 CP架構(gòu)，最后繪制成廣度為 3個(gè)分類、深度為 4層的網(wǎng)站架構(gòu)圖，如圖 3所示。

4.1.4相似性評定法—徑路搜尋分析之網(wǎng)站架構(gòu)：SP架構(gòu)。使用相似性評定法，知識結(jié)構(gòu)表征方法使用徑路搜尋分析，所得之網(wǎng)站架構(gòu)圖為 SP架構(gòu)，最后繪制成廣度為 5個(gè)分類、深度為 3層的網(wǎng)站架構(gòu)圖，如圖4所示。

4.1.5不同網(wǎng)站架構(gòu)分析。依據(jù)網(wǎng)站深度、廣度兩項(xiàng)，將上述產(chǎn)生的四個(gè)網(wǎng)站架構(gòu)整理如表2所示。比較可知以徑路搜尋分析所得到之網(wǎng)站架構(gòu)（CP架構(gòu)、SP架構(gòu)），其廣度較以群集分析所得之架構(gòu)（CC架構(gòu)、SC架構(gòu)）為窄，亦即分類之個(gè)數(shù)較少;至于網(wǎng)站深度則并無太大差異。若以知識結(jié)構(gòu)引出工具卡片分類、相似性評定比較，兩者并無特別差異情況。

4.2 尋獲度分析

4.2.1尋獲度實(shí)驗(yàn)標(biāo)簽與受試者資料。個(gè)案圖書館網(wǎng)站固定監(jiān)測流量頁面的前十名為：快速檢索、多重查詢、借閱狀況、數(shù)據(jù)庫瀏覽、期刊查詢、電子期刊導(dǎo)航、中文數(shù)據(jù)庫導(dǎo)航、新書RSS、跨校區(qū)借書、電子資源發(fā)現(xiàn)。其中與實(shí)驗(yàn)所用28個(gè)標(biāo)簽項(xiàng)目相符者有 6個(gè)項(xiàng)目，即館藏資源查詢、學(xué)科主題資源、圖書借閱紀(jì)錄、電子數(shù)據(jù)庫導(dǎo)航、電子期刊導(dǎo)航、電子資源發(fā)現(xiàn)。

在尋獲度實(shí)驗(yàn)過程發(fā)現(xiàn)，“館藏資源查詢”的尋獲時(shí)間與其他項(xiàng)目的尋獲時(shí)間在 4組架構(gòu)中差異較大，因?yàn)镹大學(xué)圖書館網(wǎng)站的首頁已有“館藏資源查詢”的快速檢索欄，所以受試者多數(shù)不使用網(wǎng)站架構(gòu)尋找“館藏資源查詢”頁面。為避免此項(xiàng)目過度影響整體尋獲度的調(diào)查結(jié)果，將其結(jié)果數(shù)據(jù)刪除，僅以其他四個(gè)項(xiàng)目的尋獲度進(jìn)行分析。

每個(gè)架構(gòu)分別隨機(jī)抽取30位受試者，120位受試者中，大學(xué)部學(xué)生有 88人，研究生有32人。本文所獲得的4組不同網(wǎng)站架構(gòu)都有受試者針對4個(gè)標(biāo)簽所評比的尋獲度適合度信息，整理后可得到不同網(wǎng)站架構(gòu)的尋獲度資料，如表3所示。

4.2.2網(wǎng)站尋獲度分析。 用ANOVA雙因子變異數(shù)分析比較兩階段的差異，并輔以單因子變異數(shù)分析，進(jìn)一步比較相同變因的兩架構(gòu)間有否差異。將尋獲度數(shù)據(jù)使用 SPSS軟件進(jìn)行ANOVA雙因子變異數(shù)分析，探討知識結(jié)構(gòu)認(rèn)知方法之間、知識結(jié)構(gòu)表征方法之間是否有顯著差異，知識結(jié)構(gòu)認(rèn)知與知識結(jié)構(gòu)表征兩組方法之間是否有交叉影響，分析結(jié)果如表4、表5、表6。

表4 尋獲度雙因子變異數(shù)分析結(jié)果

表5 使用卡片分類法不同知識結(jié)構(gòu)

表征之尋獲度單因子變異數(shù)分析

表6 使用相似性評定不同知識結(jié)構(gòu)

表征之尋獲度單因子變異數(shù)分析

由表 5可得知，卡片分類、相似性評的 p值為0.301>0.05，也就是兩種方法之間并無顯著差異;而知識結(jié)構(gòu)表征的兩種方法群集分析、徑路搜尋分析的 p值為 0.033<0.05，也就是此兩種方法之間具顯著差異;另外，知識結(jié)構(gòu)引出方法與知識結(jié)構(gòu)表征方法之交叉比對的 p值為0.169>0.05，顯示知識結(jié)構(gòu)引出方法與知識結(jié)構(gòu)表征方法之間亦無直接影響。

從 ANOVA雙因子分析發(fā)現(xiàn)，知識結(jié)構(gòu)表征兩種方法之間具有顯著差異，因此再用 ANOVA單因子變異數(shù)進(jìn)行分析，在同一種知識結(jié)構(gòu)認(rèn)知方法的前提下，不同知識結(jié)構(gòu)表征方法之間是否有顯著差異。使用卡片分類法作為知識結(jié)構(gòu)認(rèn)知方法的有“卡片分類法—群集分析：CC架構(gòu)”和“卡片分類法—徑路搜尋分析： CP架構(gòu)”，其間的單因子變異分析結(jié)果如表6;使用相似性評定作為知識結(jié)構(gòu)認(rèn)知方法的有“相似性評定法—群集分析：SC架構(gòu)”和“相似性評定法—徑路搜尋分析：SP架構(gòu)”，其間的單因子變異分析結(jié)果見表6。

“卡片分類法—群集分析：CC架構(gòu)”與“卡片分類法—徑路搜尋分析：CP架構(gòu)”的尋獲度單因子變異數(shù)分析，得p值為 0.017<0.05，有顯著差異;而 CC架構(gòu)之平均為 14.77、CP架構(gòu)之平均為 16.13，顯示同為使用卡片分類法的前提下，知識結(jié)構(gòu)表征方法使用徑路搜尋分析較群集分析對于網(wǎng)站尋獲度較有效（16.13>14.77）?！跋嗨菩栽u定法—群集分析：SC架構(gòu)”與“相似性評定法—徑路搜尋分析：SP架構(gòu)”的單因子變異數(shù)分析，得p值為 0.577>0.05，未達(dá)顯著差異，顯示同為使用相似性評定的前提下，知識結(jié)構(gòu)表征方法使用徑路搜尋分析或群集分析對于網(wǎng)站尋獲度并無顯著差異。

5 結(jié) 論

（1）本研究將卡片分類法、相似性評定法與群集分析、徑路搜尋分析用于網(wǎng)站架構(gòu)研究，并分析網(wǎng)站尋獲度，證實(shí)其與卡片分類法及集群分析在網(wǎng)站尋獲度上基本相當(dāng)，在網(wǎng)站架構(gòu)研究方面具有可行性。

（2）在個(gè)案研究環(huán)境下，若以卡片分類法作為知識引出方法，則徑路搜尋分析在網(wǎng)站尋獲度的效益要優(yōu)于集群分析。

（3）本研究所采用的相似性評定與卡片分類，通過尋獲度分析后得知其間并無顯著差異，可見對于尋獲度效益是無差異的。然而就實(shí)際運(yùn)用上，相似性評定兩兩比較的次數(shù)很多，容易造成受試者不耐煩而失去耐性，存在影響受試者判斷一致性之隱憂;而卡片分類仍有其優(yōu)點(diǎn)，受試者操作容易，隨時(shí)可參考自己分類的結(jié)果，易于調(diào)整與方便分類進(jìn)行。至于知識結(jié)構(gòu)表征工具方面，群集分析產(chǎn)生的結(jié)果即為一樹狀結(jié)構(gòu)，再選取適當(dāng)網(wǎng)站寬度的閾值，則網(wǎng)站架構(gòu)立即產(chǎn)生;而徑路搜尋分析最先產(chǎn)生的是一網(wǎng)絡(luò)圖，再經(jīng)由本研究所提出的方法逐步繪制出網(wǎng)站架構(gòu)，兩者間的差異仍有待進(jìn)一步探討。

（4）對于本研究受試者于圖書館網(wǎng)站卡片分類之行為，經(jīng)過研究者記錄觀察整理，可以歸納出四種分類概念：信息與資源、資源類型、資源來源及資源使用權(quán)限。受試者在分類時(shí)會(huì)先將與圖書館有關(guān)信息的項(xiàng)目分為一類，再將其他各式資源分為一類;而資源分類時(shí)，有的受試者會(huì)依據(jù)資源的類型作分類，如期刊、視聽與電子資源等;也有受試者依據(jù)資源的來源作為分類概念。圖書館在進(jìn)行網(wǎng)站架構(gòu)規(guī)劃及設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)同時(shí)考量受試者的分類概念，建構(gòu)更符合用戶認(rèn)知的圖書館網(wǎng)站。

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[收稿日期]2015-11-11

[作者簡介]柴 源（1987—），男，碩士，西安航空學(xué)院圖書館;杜文龍（1986—），男，碩士，西安航空學(xué)院圖書館;劉曉東（1988—），女，碩士，河北醫(yī)科大學(xué)圖書館。

[說 明]本文系陜西省教育廳2014年科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“私立大學(xué)圖書館嵌入式服務(wù)的理論與實(shí)踐研究” （項(xiàng)目編號：14JK2075）與西安航空學(xué)院2014年重點(diǎn)基金項(xiàng)目“西安航空學(xué)院圖書館微信信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)研究與實(shí)踐”（項(xiàng)目編號：2014KY2119）研究成果之一。