Amazon用户参与机制及对图书馆的启示，本文主要内容关键词为：启示论文,机制论文,图书馆论文,用户论文,Amazon论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[中图分类号]G251 [文献标识码]A [文章编号]1003-2797(2015)03-0046-07 DOI：10.13366/j.dik.2015.03.046 以“以用户为中心，关注用户体验、吸引用户参与”为核心理念的Web2.0技术的普及和发展极大地推动了互联网的变革，也改变了互联网环境的各个层面，用户的身份从原来单纯的信息接收者演变为信息接收者和信息创造者。作为互联网上提供数字资源服务的重要机构，图书馆近年来也在其馆藏建设和服务中通过多种方式邀请用户来参与，但总体说来，用户参与的积极性还不是很高，参与深度和效果也都有待改善。研究互联网上高用户参与度服务提供者的用户参与内容和机制，对于图书馆邀请用户参与馆藏建设和服务实践具有很强的参考意义。亚马逊(Amazon)连续几年都蝉联用户最满意的互联网销售网站[1]，其用户参与和用户体验在相关领域一直都处于“标杆”位置，也被国内外用户津津乐道。如果排除掉图书最后环节在购买与借用上的区别，亚马逊网站的图书搜索展示利用功能实际上和图书馆相关功能非常类似，其用户参与途径和机制对图书馆有更为直接的借鉴意义。本文通过对亚马逊美国和卓越亚马逊两个网站注册后的详细跟踪体验和相关文献的分析，详细探究了亚马逊用户参与途径、参与机制，并讨论其相关做法对图书馆的启示。 1 用户参与途径和机制 1.1 用户对图书进行评论和评级 网络虚拟环境下的购物，因看不到实物，评论和评级已成为网络用户购买决策极为关键的影响因素。中国互联网络信息中心2014年4月发布的《2013年中国网络购物市场研究报告》[2]显示：“在购买不熟悉的产品时，用户评价在现阶段的网络购物决策中占据主导地位，37.5%的网购用户在决策时主要考虑因素为用户评价。在购买熟悉的商品时，重视用户评价的人群所占比例也有25%，而且90后用户比以往各代用户更加信任评价和看重评价。”这一点同样适用于图书，只看图书的标题、作者等基本信息很难确定图书内容是否能为自己所用，需要参考已阅读者的意见，亚马逊网站从建站伊始就特别重视用户对图书的评论和评级，经过多年的发展已经构建了较为完善的评论和评级机制[3，4]：①为防止恶意评价，只有购买过该图书的用户才能发表评论且每人对每书只能评论一次，如该书是通过赠送方式获得需说明；②评论可为文本类内容，也可为音视频内容，可以是正面评论，也允许负面评论，但评论需要真实可靠，需与图书内容、功能特征以及使用体验相关，负面评论需说明原因，还可进行相关图书比较，但不能涉及广告与主题无关及其他不合适内容，视频评论，最好有简单的导读；③用户可以用星级形式对图书及服务进行评级，共有5个星级，四星和五星为好评，三星为中评，二星、一星为差评；④借助于众多用户平均打分反映图书的整体情况，尽量消除单个消费者的主观评价；⑤亚马逊提供最佳评论实践指导，建议评论理想的长度在75～500词之间，视频限制在10分钟以内，但为了保持用户专注度，最好在2～5分钟之间。 评论虽已成为大多数网络购物网站提供的必备功能，但亚马逊的评论和评级机制非常完善且有自己鲜明的特色，如“非购买渠道获得需说明”、“允许音视频评论”、“提供最佳评论实践指导”，但最有特色的还是其3级评论体系和“评论有用否”用户判断机制[5]：①亚马逊有“Review”、“Comment”、“Post”三类评论，“Review”是针对图书的评论，“Comment”是对图书评论的评论，“Post”是针对“Comment”的跟帖，“Comment”和“Post”不再有“购买者方可评论”和“只评论一次”的限制，后续用户和图书原评论者以及其他用户借助于此可构建“互动交流论坛”，讨论与这本图书及作者等相关的内容。该互动交流论坛不是建立在专门的交流讨论区，而是紧跟在每本图书后面。为了使“互动交流”更顺畅，亚马逊允许用户利用电子邮件和RSS阅读器跟踪这些评论和讨论且实现过程简单，只需点击该条评论或讨论后面的“跟踪评论”链接即可。②对于评论，网站用户不但关心是否有评论，更关心评论的质量，不希望看到垃圾评论，亚马逊除其自动过滤垃圾评论的机制外，还将评论质量的判断交给了用户，不管是“Review”，还是“Post”对于每条评论，网站会在评论的后面提出“这条评论对您有用吗？”，用户做出“Yes”和“No”判断，如果回答“No”则需给出理由。对于给出为“No”的评论，亚马逊会人工重点排查，如出现广告等违背原则的评论则移除。亚马逊在每个评论之后也跟了一个“Report abuse”的链接，如果用户发现某个评论有问题，可直接点击报告给亚马逊。每一个“Yes”都是对该评论或跟帖的认可性投票，亚马逊借助于用户投票的方式由用户决定评论的质量，网站每天计算评论投票的总人数与认为此评论有用的人数，最后会公布出所有评论中最有用的好评与最有用的差评。在评论排序时，也会利用相关算法自动将当时最有用的评论排在前面。亚马逊利用用户判断形成了评论的自治系统，既减少了自己的工作量，又方便了用户，据估算该评论策略为亚马逊增加了27亿美元的收入[6]。 为了鼓励用户评论，亚马逊设置“评论排行榜”、“最有用评论排行”，推选“评论达人”并给予奖励，在图书售出后一段时间后还会主动发邮件邀请用户进行评论。点评多的用户还将自动生成个人页面，个人页面包含其所有写过的点评，评论者排名、点评有用率等各项指标，也包含个人的基本信息、兴趣爱好和标签等内容[7]，便于凸显个人能力，还可吸引到粉丝，这也是很多用户能够长期稳定地撰写评论和进行图书点评的重要原因。 1.2 网站补充和修改图书的描述性信息 对于无法看到实物的图书而言，图书描述的信息越全面准确，用户对于图书内容的把握越准确，对于其购买或租借决策的帮助也越大。图书馆领域为帮助用户更好地了解图书的内容，在传统书目记录基础上提出了“enhanced bibliographic records”(增强的书目可记录)，增加了图书的目次、封面、摘要、述评、内容分析等内容，调查显示此举大大方便了用户，也提高了馆藏的利用率和可见度[8]，但这部分工作基本上由图书馆员来完成(部分链接至豆瓣等第三方网站查看)，囿于时间和精力，目前图书馆网站上能够为用户提供的“增强记录”还很有限。另外，图书编目即使经过多重严格审校，也难保不会出现错误，甚至连输入性错误都难以避免，这些对于准确理解和查找图书都会产生不利影响，需进行修改，但这只借助图书馆自己力量也不够。 这两种问题在亚马逊在线图书目录中也同样存在，亚马逊在自己为图书增加“增强记录”和修改错误的同时，更允许和鼓励用户通过目录更新表单(Catalog Update Form)修改网站图书的详细信息，只要发现有输入性错误等错误信息，或者有信息需要增加，都可通过目录更新表单进行修改。用户登录后，每个“商品详细信息”页面都有“update product info”链接，点击该链接地址即可到达目录更新页面。亚马逊依据产品类型(图书、音乐、电影等)提供不同的表单。其中图书涉及的可修改项目有图书的题名、作者、出版社、页数、出版日期、版本、装帧形式等基本元数据信息，也可以协助增加目次、封面、摘要等内容。 为了帮助用户高质量顺利完成参与工作，亚马逊建立了相应的保障机制：①提供细致详细的帮助信息。每一个可修改项目后面紧跟着相关帮助，对可增加的内容进行说明。如，作者项目后面的说明就有“列出作者的主要名字，不要在作者名字之前增加头衔，可增加图书作者之外诸如插图作者、序言作者之类的其他作者信息”。②使用规范表单且不允许修改唯一识别信息。为了保证参与工作质量，用户提交信息时须根据网站列出的标准格式提交，且对于ISBN/UPC号这样的唯一识别信息，一般不允许修改。③审核机制。对于错误信息，用户提交更正信息时需提交相关证明，这些证明包括图书作者关于该图书的介绍页面或其他有助于确认可修改内容的网站链接或图书相关图片、照片等。用户提供证明材料来源越权威，相关建议被采纳机会越大。如，上传图片时，包含了ISBN号等能唯一识别该图书的内容。④畅通的联系机制。如对详细信息之外内容有疑问，或认为图书的类目有误，或网站未提供“更新图书信息”链接或需修正内容在提供的表单中没有，都可跟客户团队联系[9]。 1.3 通过OpenAPI接口让用户利用其数据、技术和平台 OpenAPI泛指服务型网站经过封装的数据与功能以服务的形式在互联网上开放的应用编程接口[10]。第三方开发者或用户通过OpenAPI接口可以更加灵活和个性化地利用接口提供方的数据、技术和平台，方便根据需要开发出接口提供方无法提供的各种附加功能，更加灵活方便地供自己或其他用户使用。接口提供方则借助于提供接口提高自己的访问量、成交量或用户黏性，从而提高自身的盈利水平，同时将提高的部分盈利与第三方开发者利益分摊，吸引开发者持续开发和运营[11]。 作为互联网开放OpenAPI接口的领头羊之一，亚马逊非常重视接口的开发与提供，目前已成为一家拥有“超级API”接口能力的平台公司，对外输出的是维持庞大线上零售帝国的各种能力，如云计算、大数据、物流、商品管理、营销广告等，并由此搭建自己的生态系统[12]。在OpenAPI登记网站(http://www.programmableweb.com)上，亚马逊2005年2月～2014年12月期间共发布了32款OpenAPI，涉及云服务的有6款、数据库调用的6款、其他相关的服务还包括其付费系统、电子邮件服务、存储、消息服务、备份、电子商务、工具、视频服务等众多内容。API管理服务商Mashery调查显示亚马逊是业界提供最好API接口的公司之一[13]。借助于这些API，应用程序的开发者可以在自己平台上直接调用亚马逊数据库中的数据，使用其物流系统，推广其营销广告。比如Twitter利用其接口允许用户将Twitter上看到的图书等商品直接加入到亚马逊的购物车[14]，很多图书馆也在其OPAC中集成显示了亚马逊图书封面、目录、主要内容等丰富的书目增强记录信息。 API开发可大大节约应用开发者的时间和精力，因此API本身就对应用开发用户就有极大的吸引力。为了进一步激发应用开发用户的兴趣，以便开发出更加高质量，更符合用户习惯和需求的平台，亚马逊采取了应用分成的方式：用户借助于亚马逊的API开发一个购物的应用，其他消费者没有登录亚马逊而利用该应用实现了购物，应用程序的开发者可以获得相关销售收入最多6%的分成，这对于应用开发者而言具有很强的吸引力[15]。 1.4 众包模式下的用户参与 众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式外包给非特定的(而且通常是大型的)大众网络的做法[16]。众包可借助于大众用户的智慧完成机构无法或无力或需要耗费较多的时间精力才能完成的工作，现已成为很多行业关注和实践的热点，亚马逊就是众包模式应用的重要机构。 亚马逊2007年就创建了著名的众包业务平台Mechanical Turk[17]，亚马逊不但利用该平台为其他机构和个人提供了发包、接包和管理的功能，也充分利用该平台招募公众为亚马逊自我改善，这种自我改善是持续性的，几乎每月都有，2014年12月发布的就有12个，内容涉及“判断网站给定检索词位置检索的准确性”、“比较两个途径检索同一产品检索结果的优劣性”等，亚马逊网站的检索性能、推荐效果、体验效果等就是在众包用户不断反馈下日臻完善的。2014年10月，亚马逊推出新书出版项目平台Kindle Scout[18]，图书作者将他们未出版作品的手稿上传到该平台，其他读者可预览这些作品，并为他们认为应该出版的作品投票，投票约一个月之后，Kindle Scout团队将会参考读者投票决定Kindle出版社将出版哪一部作品。亚马逊这种读者投票决定图书出版思路来源于用户对亚马逊图书等产品的投票，而亚马逊也将这种投票机制用到了极致，在推出用户需要产品服务时都利用这种投票机制，如2013年4月亚马逊发布了14部电视剧的试映集，允许用户免费观看，并投票决定其中哪些电视剧(1-7部)可继续开发，最终使之成为一部完整的电视剧[19]。 由于众包面对的是不特定的用户，参与者、参与数量、参与质量如何都无法准确把控，因此，复杂的众包项目多数都是要给参与者付费的，而让用户免费参与的众包项目大多都是简单、耗时较短、可随时参与和退出的微任务[20]。亚马逊的众包项目，不管是检索效率评估和对比，还是投票参与决策，都属于比较简单的微任务，不需要对用户进行过多的培训，用户很容易就能完成。即便如此，亚马逊为了吸引众包用户参与，也会有一些物质激励或精神激励，比如公布任务完成者的排名，参与票选图书的用户如果所选的图书被出版可以免费获得一本等。 1.5 邀请用户参与线下活动 除了上述互联网线上活动外，亚马逊还会不定期举行一些线下活动，邀请用户参与，加深用户对于亚马逊的理解，增加用户的黏度。比如，亚马逊不定期邀请参观者参观其物流中心，这些参观者中大部分都是普通用户。用户看到的不只是物流中心先进的硬件条件和环境，更主要是通过员工介绍、现场订单处理竞赛等体验了解网络购物背后订单整体运转流程[21-22]。参加活动的用户将会得到亚马逊为其准备的精美礼品，用户参观后的在互联网上发布的各种体验报告则实际上又构成了亚马逊强有力的宣传内容。 2 亚马逊用户参与对国内图书馆的启示 2.1 参与方式方面 评论、评级、补充和修改数据、开放接口、众包式参与及线下参观是本文提及的亚马逊的用户参与方式，但纵观亚马逊的用户参与方式，“投票”是最有特色，最需要图书馆关注的参与方式。亚马逊将图书质量的好坏、书评是否有用、书评评论是否有用、要出版的图书、继续研发的电视剧等都借助于“投票”来完成。投票在其中承担的作用实际上有两个：“优胜”、“劣汰”。通过对图书质量的评级投票，选出用户认为高质量的图书，亚马逊会对这些图书加大宣传、突出显示，调整库存，而低质量的图书则极有可能被做下架处理。对于图书出版、电视剧研发方面的投票也是如此，只保留用户最感兴趣的内容而淘汰用户最不感兴趣的内容。 图书馆也需充分利用用户“投票”进行决策，如，优先数字化的内容、数据库建设的重大选题、针对读者的新服务等决策中遇到两难或几难问题无法决策时，都可借助用户投票来提供参考方案，甚至连资源描述元数据方案这样的“专业”问题也可通过投票来协助决策。国外图书馆已经有相关案例，如新加坡南洋理工大学图书馆在构建中国旗袍特色数据库时，先将DC、VRA Core中的元数据要素和其他标准中描述艺术品的元数据要素组成“元数据池”，让用户挑选出对于其利用最重要和最不重要的元数据要素，依用户投票数排序，选出用户认为最为有用的要素组成描述旗袍的元数据方案[23]。拓展开来，这里的“投票”并非一定有“投票”动作，资源采购中的PDA模式、根据图书的借阅情况调整复本、布局等实际上也是利用了用户“投票”动作，此类的投票还有很多，充分利用这些“投票”数据进行数据驱动型决策是图书馆特别需要关注和践行的内容。 亚马逊对于书评的投票，一方面可以将最有用的评论放在用户最容易看到的位置帮助用户进行决策，而对于评论为无用的评论，亚马逊则重点审查其内容的“合法性”，关于书评评论是否有用的投票也有这种作用，这便为用户生成内容建立了“自生成+自质量控制”的生态系统。国内图书馆界之前在OPAC2.0改造中都增加了图书评论、评级等功能，但是真正发挥作用的并不太多，有一部分原因是担心评论质量无法控制，亚马逊的“垃圾过滤+质量投票+重点审查”做法值得借鉴。 2.2 参与内容方面 比较亚马逊网上图书商城和图书馆OPAC查询网站，可看出，图书的评论、评级、标记等已经引起了图书馆从业者的注意，并在OPAC2.0建设中进行了一定程度的实施，而且在OPAC2.0的建设中通过调用其他数据网站的接口集成融汇补充了很多书目数据中没有的信息，比如从亚马逊获得书封，从豆瓣获得评论等，但是依靠用户进行书目数据纠错、补充和增强记录的增加国内外相关实践都还比较少。OPAC端的书目数据源于图书的编目数据，即便是有严格的数据审校环节，输入性错误、分类错误、标引错误等编目数据质量的问题也无法避免，更何况当前很多图书馆的编目工作已经外包，这在一定程度上又增加了编目数据出错的几率，因此OPAC查询发现错误并不鲜见，数据错误有可能影响到用户的准确检索和利用，完全依靠员工来纠错并不现实，更不用说图书目录、图书内容等增强记录的增加，前文亚马逊的做法和审核机制都值得借鉴。 亚马逊通过OpenAPI的方式让用户利用其数据和服务的做法也值得图书馆借鉴。将图书馆的书目查询、用户借阅信息和借阅历史、选座系统中的座位信息、图书馆用户可用的计算机信息、图书馆自建数据库数据和服务、图书借阅排行榜、经过隐私处理后的咨询记录、文献传递和馆际互借服务等与用户关系密切的数据和服务通过OpenAPI接口的形式对外提供查询和调用服务，可满足用户各种个性化的需求，也能增加图书馆数据和服务的使用率。国外已有一些图书馆通过API提供了这些服务[10]，比如美国国会图书馆为鼓励用户在网上使用其标题词表(LCSH)而开发相关了API，美国国家医学图书馆为用户使用其UMLS术语表开发了API和为公众查询其电子健康记录系统而推出了MedlinePlus Connect API，剑桥大学图书馆对外提供了15种相关的API，国内图书馆需关注和跟进实践。 作为图书馆对外提供服务主要支撑的图书馆网站(含移动图书馆网站)，好用与否最有发言权的是用户，因此在设计和实施过程中需要充分利用用户的智慧，听取用户的意见。包括OPAC、跨库检索、发现系统在内的各类检索平台检索效率、准确性如何，不能只依靠馆员的测试和少量的用户测试，需要像亚马逊那样有意识的持续进行测试及算法改进前后的对比测试。另外，亚马逊用户线下参观活动对图书馆也有借鉴意义。亚马逊用户参观活动是针对亚马逊网络购物背后订单整体运转流程的，图书馆虽也有很多组织用户参观的活动，但多只涉及图书馆对外服务部门，图书采访编目、数字化加工、图书馆机房和系统支持等内部部门则很少提供对外参观，使图书馆在用户心目中的印象只停留在图书借阅层面，缺少对图书馆整体复杂性的理解，而“工作复杂性和辛苦程度”是判断“专业性”的重要指标[24]，只向用户展示图书馆简单重复的外借服务不利于图书馆工作“专业性”的体现，不利于图书馆整体地位的提升，因此图书馆参观应围绕业务工作流程全面开展。 2.3 参与激励方面 据笔者体验和观察，亚马逊之所以能够吸引到用户积极参与的根本原因是其“真正以用户为中心”的服务理念。这种服务理念贯穿于亚马逊各种服务之中，其中最外层的表现就是网站上所有言论都是围绕用户“您”，而不是“改善我们的服务”。虽然图书馆界也一直在宣称“以用户为中心”、“以读者为上帝”，但网站上的言论则大多偏向于后者“改善我们的服务”，而前者“您”给人的感觉是参与行为是帮助用户自己，故更有吸引力。 亚马逊从用户需求而不是管理者需求出发进行网站布局设计，从图书浏览和检索、热门图书推荐、庞大用户行为跟踪推荐(查看了这本书的用户还查看的图书等)、到评论有用性判断和最有帮助的评论排在最醒目位置，到基于某种图书设置的交流平台、分享和跟踪图书评论等，都是用户在使用过程中需要什么就提供什么。一个用户便于使用、愿意使用的平台能够聚集更多人气，能够吸引到用户参与平台上相关工作。相比较而言，相当多图书馆的网站是从机构展示、组织方便等自身角度设计和组织的，很多用户最需要的资源和服务却埋藏很深，很难找到。OPAC显示的内容、排列方式等用户使用起来也不够方便，也都需要从用户需求出发进行改善。 美国心理学家马斯诺将人的需求划分为生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现5个层次[25]。为了使用户参与达到最佳效果，亚马逊着力满足用户各个层面的需求。这一点可在图书评论功能上窥见一斑，图书评论的推出虽客观上是为了帮助其他购买者决策，但评论本身也满足了撰写评论者除生理需求之外4个层次的需求：在现实生活和网络世界中，大多数人都希望有一个自我展示的舞台，能够帮助其他人做些事情，评论功能的提供满足了用户尊重与被尊重的需求；亚马逊借助于图书通过三级评论体系、有用性判断和RSS及电子邮件评论内容动态自动跟踪围绕图书建立了一个交流论坛，满足了用户的社交需求；亚马逊通过“评论排行榜”、“最有用评论排行”、“评论达人评选”、“评论人个人主页展示和粉丝追捧”满足了用户对“个人成就感”的追求，在一定程度上满足了用户自我实现的需求；亚马逊的评论达人、评论抽奖等功能还提供了物质奖励，也稍稍满足了用户对于物质的安全需求。实践证明[7]，满足需求层次越多样化，其对于用户参与的吸引力越大。 3 结语 作为一家以“图书”业务起家的互联网公司，亚马逊现在的业务范围虽远远突破了图书，但是其很多业务增长点依旧在“图书”，而且正凭借其“Amazon Kindle Unlimited Subscription”(每月只要付9.99美元就可以无限制借阅其60万种电子书)等业务侵蚀着原本图书馆的领地，甚至有人在计算了图书馆的运行成本之后认为应该关掉图书馆而为用户购买亚马逊的服务[26]，业界部分文献[27]也将谷歌、亚马逊等商业公司视为自身的威胁和挑战，但只意识到威胁还不够，应该对其进行系统的分析和研究，紧密跟踪其最新进展，充分吸收其成功经验和失败教训，结合自身优势和特点，不断改善自己的服务，以图将来更好的发展。本文只是分析了亚马逊吸引用户参与的一些做法，其他方面的优秀做法还值得下一步分析和研究。标签：图书馆论文; 亚马逊论文; 亚马逊图书论文; 数据与信息论文; 众包平台论文; 亚马逊培训论文; 用户需求论文; 亚马逊运营论文;