淺析個人化服務技術的發展趨勢對圖書館的影響

卜小蝶　教授
世新大學圖書資訊學系
E-mail：htpu@cc.shu.edu.tw

壹、前言
　　網際網路的蓬勃發展無疑地開啟了資訊服務的新紀元，對於圖書資訊服務而言，任何一項網際網路的重要資訊技術都可能在未來創造出新的服務空間，但也可能是對傳統圖書資訊服務的一種挑戰。因此隨時瞭解與掌握網際網路資訊技術的發展，對圖書資訊學的進展是相當重要的。為此，本文將探討近來在網路上逐漸受到重視的個人資訊服務技術（註 1），因為這很可能是一項開啟圖書館資訊服務新天地、但也可能動搖傳統資訊服務的關鍵性技術。
　　個人化資訊服務強調資訊服務系統必須「因人而異」，以真正滿足使用者的資訊需求。個人化資訊服務一直是圖書館努力的方向之一，但是過去限於資訊服務技術不足與成本的限制，其成效並不彰顯。然而最近在網路上陸續出現的資訊服務，例如強調資訊過濾技術的 Firefly 系統，以及具備個人化服務功能的 My Yahoo! 等，個人化資訊服務的可行性以及影響逐漸受到重視。這對圖書館的影響是顯而易見，例如若 OPAC 系統也能具備類似個人化服務能力（註 2），可針對不同背景的讀者，提供不同的圖書資訊檢索服務，則圖書館將可提供更主動且長期的服務項目，如圖書推薦或選粹服務等以吸引讀者。相反地，若圖書館遲遲不能提供類似的服務，則不僅讀者抱怨，很多讀者也可能轉而運用類似 Amazon 這類網路書店的個人化服務。
　　究竟那些因素在促使個人化資訊服務的迅速發展？由於深入探討的文獻並不多，一時未有定論。在諸多個人化資訊服務中，個人化電子新聞的發展算是較為成熟的服務項目之一。在新聞服務領域裡，因為很早就有所謂新聞電子網路化、電子新聞個人化的趨勢，因此從個人化電子新聞服務的發展，或可較為清楚瞭解個人化資訊服務技術的進程。為此本文主旨即是希望從個人化新聞服務技術的發展趨勢，嘗試討論對圖書館的可能影響。
　　電子新聞因為具有即時、互動、易檢索、及多元化等特性，想像中的個人化電子新聞服務應該能掌握讀者的閱讀習慣、閱讀時間、及所喜愛版面等訊息，以提供不同讀者不同的新聞版面、題材、甚至內容。因此很早就有網路資訊服務單位允許讀者設定一些關鍵詞進行長期的主題檢索，並且隨時提供相關新聞。但是從技術發展觀點，深深影響個人化新聞服務的進程還是最近利用新興的資訊服務技術所提供的個人化新聞服務，包括資訊過濾技術、Push 式技術、以及以搜尋引擎提供的個人化新聞服務等。這些技術與服務對圖書館短期的影響將包括新聞資料庫檢索、剪報服務、及資料典藏等方面，而長期來看，更可能對圖書館資訊服務有全面性的影響。因此，以下我們將先針對上述這幾項新聞資訊服務及技術作介紹，之後探討在圖書館資訊服務的可能借鏡之處。

貳、個人化新聞服務的技術發展
(一) 以資訊過濾技術提供的個人化新聞服務
　　個人化新聞服務的發展已有相當歷史，早期的人工式剪報服務基本上就是一種個人化服務。以電子方式發行的個人化新聞服務也有相當時日，包括從開始的專業新聞資料庫服務（如 Lexis/Nexis、Dow Jones News Retrieval）、到光碟版電子新聞的發行（如 New York Times），以至最近以 Internet 做為服務管道（如 Relevant、Clickshare），都可以直接服務使用者。最近 Internet 上的服務多要求使用者先連結至指定網站，填入個人相關資料及興趣主題，之後才透過 E-mail 方式定期傳送相關新聞。很多傳統新聞社提供這類服務但多半採收費型式，如 Wall Street Journal 的收費服務就包括提供讀者股市資訊，以及特定主題的財經分析報告等。但是 LA Times 有不同作法，除了回溯檢索索取全文需付費外，其餘服務目前都不收費。LA Times 利用 Hunter 所提供的資訊過濾技術，允許讀者自訂關鍵詞以建立個人興趣檔（Profile）如圖一，之後使用者即可隨時連線瀏覽“個人化”新聞如圖二，據稱已有 25 萬人註冊訂閱此項服務。

　　LA Times 在電子新聞市場算是相當積極，最近更提供英語、西班牙的自動新聞翻譯服務，這在電子新聞領域是相當前瞻性的作法。表一列舉一些提供個人化新聞服務的網站，很可惜目前國內並無類似服務，即使最大的中文電子報－中時電子報，都尚未提供個人化新聞服務。

　　大部分個人化新聞服務都是採用所謂內容式資訊過濾技術（Content-based Information Filtering），其主要是以文件的內容（Content）做為過濾對象並加以分析比較。一般允許使用者建立一 Profile，Profile 中主要是一些關鍵詞或者更進一步是相關文件本文。資訊過濾系統會將每一新收集到的文件與此 Profile 加以比對，以判斷其相關性。著名的系統如 Verity 的 Topic 即是採用此類技術。這類技術最適合新聞服務使用，且應用相當普遍，相關的系統可參考附註 3。
　　前述內容式資訊過濾技術最大缺點，是在進行資訊過濾時不能對文件品質與內涵加以評定，另外對一些非文字性資源，如電影、音樂等多媒體資源而言，內容式資訊過濾的技術也很難施行。於是有所謂協力式資訊過濾技術（Collaborative Filtering）的提出（註 4）。這類技術著重建立大量的使用者 Profile，除了記錄每一個使用者在所設定主題的檢索結果外，還記錄使用者的個人背景、知識、與興趣等，之後針對使用者的查詢主題，利用 User Modeling 技術，將查詢者的 Profile 與現有系統中所有曾經出現者的 Profile 比對相似性與查詢相關性，最後再將有類似背景的使用者在類似查詢主題的檢索結果，給予加權提供使用者參考。這一類技術目前相當受到重視，如表二即是一些以協力式資訊過濾技術所發展的互薦系統（Recommendation System）。不過這類技術必須仰賴大量高可信度的 User Profile，因此在個人化新聞服務中還很難直接利用，但這類技術所可能達到所謂個人化推薦，如推薦電影、圖書、產品、網站等對新聞服務或者廣告服務的影響都是相當值得注意。

(二) 以 Push 式技術提供的個人化新聞服務
　　Push 技術的發展為 Web 資訊服務環境開創更好的即時新聞空間。透過 Web 傳輸，讀者雖可經由電腦獲取文字、影像、聲音等訊息，但是必須時時上網閱讀，由於網站內容越來越多，以及網路效率差，為了達到即時主動的多媒體資訊傳送，Push Technology 便應運而生。
　　Push 技術是指無須 Client 端要求便主動將資訊傳送到 Client 端的技術泛稱（註 5）。一些廣播媒體如電視、廣播電台都可算是 Push 技術的應用。但是目前大家泛稱的 Push 技術主要還是指在 Web 環境的應用技術。先前 Web 的傳播方式如同 BBS 一樣都屬於 Pull Technology，也就是必須使用者主動到網站閱讀資訊，而非資訊自動上門來。
　　基本的 Push 功能包括主動通知相關網頁內容是否更新、主動提供讀者可能有興趣的訊息、以及廣告服務。具有Push功能的網站，稱為 Active Channel，這類資訊服務網站可經由 E-Mail 或特殊軟體（如 Freeloader 軟體），將資訊或服務 "推" 給使用者，透過 Push 技術，使用者可自由選擇及隨時下載網站上某個特定資訊，而不須時常上網瀏覽層層網頁。目前擁有 Push Technology 功能的以 PointCast、Backweb、Netcaster、Internet Explorer 為主流。其中 PointCast 的推出曾帶動 Push 技術的熱潮。PointCast 提供即時的體育以及氣象資訊，讀者可利用其所提供的 Push 技術選擇想接收的新聞類型，如圖三。

　　不過 Push 技術也有許多為人詬病之處（註 6），如容易造成網路擁塞、強迫讀者閱讀垃圾廣告等。因此有人稱呼 PointCast 為 Web-based Advertising Software。但是對個人化新聞服務而言，Push 技術確實使得 Web 有很好的多媒體即時新聞發展潛力，也讓傳統電子新聞服務有了全新的想像空間。表三即是一些具備 Push 技術的系統舉例。

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