(三) 搜尋引擎提供的個人化新聞服務
　　除了傳統新聞社外，許多新興網路搜尋引擎也開始提供個人化服務（表四）。這些搜尋引擎不僅提供各種新聞資源，更結合多元化服務。以 My Yahoo! 為例，其不僅提供個人化新聞服務，也提供了線上交談（Chat）、訊息留言板（Message Boards）、電子郵件、互動遊戲（Games）等加值服務。

　　就個人化資訊服務而言，新聞只是其中一項來源，其提供使用者建立 Profile，允許使用者設定分類習慣、決定收藏範圍（其實只是設定有興趣的範圍）、及設定檢索主題如圖四，等於規劃了一個個人使用的網路搜尋引擎如圖五，除長期提供新聞等主題服務外，也會主動告知最新異動等。Yahoo 希望藉此吸引使用者，也更加提高資訊的使用價值。

　　類似 Yahoo 的網路搜尋引擎基本上已經是一種多元傳播媒體。由於網路族在網路的活動多需經過搜尋引擎的指引與協助，搜尋引擎因此人氣旺盛，除了提供分類目錄，還可充當傳播媒體，甚至旅行社、銀行等角色等。對傳統新聞社而言，搜尋引擎提供的電子新聞服務，特別是個人化新聞無疑是空前的挑戰，搜尋引擎因為具備使用者 Profile，而且有大量使用紀錄，因此比傳統新聞社更能掌握社會脈動，以及個別讀者興趣。此外搜尋引擎可以提供的服務種類繁多，傳統新聞社很難競爭。不過幸好類似的搜尋引擎本身尚未能產生新聞，必須透過加盟服務，像 My Yahoo! 的服務由於不收費，因此其新聞來源還無法如傳統新聞社所提供的豐富深入。可是展望未來，當搜尋引擎與人們生活結合更加密切、服務更直接有效時，傳統新聞社將面臨應自己經營電子新聞服務、還是將新聞提供網路搜尋引擎代為經銷的痛苦抉擇，無疑地，除了具有特色的新聞服務如 Lexis/Nexis、Dow Jones 等較不受影響，一些性質雷同的新聞社可能數量減少，且部分新聞服務收入或許需與搜尋引擎共享。

參、個人化資訊服務技術對圖書館的影響
　　前述三類個人化資訊服務技術對圖書館都將會有一定影響。以資訊過濾技術而言，其對圖書資訊服務的影響較為技術面，諸如 CCS、SDI 服務需不需要運用資訊過濾技術，OPAC 要不要參照改進，圖書館要不要提供利用協力式資訊過濾技術提供音樂 CD 等多媒體資訊服務。可以想見，如果圖書館資訊服務技術不能跟上搜尋引擎的腳步，讀者的流失是肯定的。
　　至於 Push 技術對圖書資訊服務的影響則可能不是那麼直接，但多少有些影響。圖書館因為缺乏多媒體資訊，而且圖書資訊服務也比較沒有即時需求，因此 Push 技術直覺上不是那麼容易應用在圖書館裡，可是當讀者習慣類似 PointCast 的即時多媒體資訊服務時，讀者很清楚高品質資訊系統應具備那些功能，而當他們回過頭來看圖書館所提供的資訊服務時，一個沒有 Push 服務的資訊服務將很難令他們滿意或感激。
　　而網路搜尋引擎對圖書資訊服務的影響則必須正視。圖書館會不會有朝一日與傳統新聞社一樣需與搜尋引擎競爭。試想搜尋引擎可能在廣告資助下與圖書館同樣提供免費圖書資訊服務，搜尋引擎可以迅速累積大量資料庫，提供高品質檢索，或許還會與一些著名圖書館合作。如此一來，圖書館的電子資訊服務與搜尋引擎的區隔何在？筆者以為圖書館定位應該是公眾服務，而搜尋引擎自然是商業服務。圖書館可以有少數館員提供服務，搜尋引擎則幾乎會以自動化服務為主。圖書館技術進步緩慢，搜尋引擎任何時候都可引進先進技術。圖書館大致都需長期保存資料，而搜尋引擎則可能只對大量即時資料有興趣。圖書館進行區域性服務，而搜尋引擎則以廣域服務為主。果真如此，圖書館是否應收錄搜尋引擎所不收集但有參考價值的資訊、是否應提供搜尋引擎不易提供的資訊服務，如回溯性資料檢索、地區性資料服務、深度主題性服務、以及提供需付費資料庫的檢索服務等。至於很容易從搜尋引擎獲取的資訊服務，圖書館是否可以不必重複進行，例如剪報服務是否宜改為電子剪報、或利用搜尋引擎來整理電子新聞以進行剪報服務，以提高服務品質及效益。

肆、結語
　　網際網路的蓬勃發展開啟了資訊服務的新紀元，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。本文所探討在網路上逐漸受到重視的個人資訊服務技術，包括資訊過濾、Push 技術、搜尋引擎等，並以個人化新聞服務的發展做為借鏡，瞭解這些應用可能對圖書館的影響。這些關鍵性技術可能開啟圖書館資訊服務的新天地，但也可能會動搖傳統資訊服務的種種理念。圖書館須考慮是否要運用資訊過濾技術來改進電子資訊服務，圖書館亦可能會面臨讀者希望 Push 式服務的要求卻不知所措，然而更重要的是圖書館的電子化資訊服務，將可能和傳統新聞社一樣，須與搜尋引擎做相當的區隔，走出特色才是生存之道。

註　釋
註 1：Jesse Berst . "Why Personalization is the Internet's Next Big Thing." April 14, 1998.
（http://www4. zdnet.com/anchordesk/story/story_1977.html）

註 2：卜小蝶。「提供個人化服務的線上公用目錄檢索系統初探」。中國圖書館學會會報。59 期（民 86 年 12 月），頁 127-133。

註 3：Doug Oard and Jinmook Kim. Information Filtering Resources. （http://www.enee.umd.edu/medlab/filter/filter.html）

註 4：Shardanand, Upendra and Pattie Ma-es. "Social Information Filtering: Algorithms
for Automating 'Word of Mouth'," ACM CHI '95.
<http://www.acm.org/sigchi/chi95/Electro-nic/documents/papers/us_bdy.htm>

註 5：Tim Sigmon et al. "Are You Interested in Push Technology?" Aug. 6, 1997. （http://www.itc.virginia. edu/atg/techtalk/push/）

註 6：Mel Duvall. "Has 'Push' Technology Been Left in the Dust?" Jan. 26, 1998. （http://www.zdnet.com/zdnn/content/inwo/0126/278540.html）

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