李晓茜

摘要：随着科技的发展，用户画像数据获取已成为高校图书馆开展个性化服务、提升服务质量的重要手段。然而，高校图书馆在进行用户画像数据获取的过程中，面临侵犯用户个人隐私的风险。因此，现探讨了高校图书馆用户画像数据获取与隐私保护的冲突，在此基础上提出了高校图书馆用户画像数据获取与隐私保护的平衡机制构建策略，以期帮助高校图书馆加强用户个人隐私保护，更好地发挥高校图书馆的知识传统和学术研究的价值。

随着互联网和大数据时代的到来，高校图书馆作为知识传播与信息服务的重要机构，正积极利用用户画像技术提升服务质量和个性化服务体验。用户画像是指通过收集和分析用户的各种数据，包括个人基本信息、网络行为、兴趣爱好等，将用户的特征抽象出来，形成一个具有代表性的标签体系[1]。这些标签可以用来描述用户的性格、消费习惯、生活方式等方面的情况，从而为用户提供精准的个性化服务。然而，随着用户画像技术的广泛应用，高校图书馆在收集、处理和使用用户数据的过程中，面临着用户隐私泄露的风险。如何在获取用户画像数据以优化服务的同时，确保用户隐私得到充分保护，成为影响高校图书馆高质量发展的重要议题。本文旨在探讨高校图书馆在用户画像数据获取与隐私保护之间的平衡机制，通过分析当前用户画像技术在图书馆中的应用现状、隐私泄露的风险及其原因，提出有效的隐私保护策略，以期为高校图书馆开展个性化服务提供理论支持和实践指导。

高校图书馆用户画像数据获取概述

用户画像数据获取，简而言之就是指图书馆通过合法合规的途径，系统地收集、整理和分析用户在图书馆内外的行为轨迹，以及偏好选择、学术兴趣等信息，进而构建出能够全面反映用户特征的数字化模型。这一过程不仅涉及用户显性行为数据的直接获取，如借阅记录、检索关键词、参与活动记录等，还涵盖对用户隐性行为数据的深度挖掘，如页面停留时间、浏览路径分析等，旨在全方位、深层次地理解用户，为后续的个性化推荐、资源优化配置、服务策略调整提供科学依据[2]。具体而言，高校图书馆用户画像数据获取是一个循环迭代的过程。首先，高校图书馆需明确数据收集的目标与范围，遵循最小必要原则，确保数据收集活动的合法性与正当性。其次，高校图书馆利用现代信息技术手段，如大数据分析、机器学习算法等，对收集到的用户数据进行清洗、整合和分析，提炼出用户的关键特征。在这一过程中，用户数据的处理需严格遵守隐私保护政策，采用脱敏、加密等技术手段保护用户隐私安全。再次，基于这些特征构建用户画像模型，该模型不仅能够反映用户的当前需求，还能通过预测、分析和洞察用户的潜在需求，为高校图书馆的用户个性化服务提供依据[3]。最后，根据用户画像的反馈，高校图书馆可以不断优化服务策略，形成“服务―反馈―优化”的闭环，实现用户画像数据获取与服务改进的良性循环。

高校图书馆用户画像数据获取与隐私保护的冲突

冲突缘由：技术支持与隐私泛滥

随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，高校图书馆得以利用前所未有的精度和深度洞察用户行为，为用户画像的构建提供了强大的技术支持。然而，技术的双刃剑特性在助力高校图书馆实现服务创新的同时，也可能加剧用户个人隐私泄露。高校图书馆在利用技术手段追求服务精准化的过程中，很可能不自觉地跨越个人隐私的边界，收集过多关于用户个人生活和思想观念等高度敏感的信息，这些信息一旦泄露或被不当使用，将对用户的个人权益造成不可估量的损害。更为复杂的是，技术的快速发展使得隐私泄露的方式更加隐蔽且难以察觉。例如，通过算法对用户行为进行预测分析，可能会在用户尚未意识到的情况下，便将其未来的行为模式、兴趣变化等个人隐私暴露无遗。此外，数据的安全防护也面临着前所未有的挑战。黑客攻击、内部泄露、技术故障等都可能导致用户数据的非法获取或意外泄露，进一步加剧了隐私保护的难度。从某种意义上来说，技术支持与隐私泛滥之间的冲突，本质上反映了技术进步与伦理规范之间的张力[4]。

冲突形式：信息的数据化与获取途径的多样化

随着信息技术的日新月异，图书馆用户的行为与信息逐渐实现了全面的数据化。从传统的图书借阅记录到现代的在线浏览、搜索历史，乃至用户在图书馆内的物理移动轨迹，一切可被量化的行为都能被转化为数据，成为构建用户画像的基石。这种信息的数据化，无疑为高校图书馆提供了前所未有的洞察力，使其能够基于大数据分析，精准捕捉用户的学术兴趣、阅读习惯乃至潜在需求，从而为其提供更加个性化的服务。然而，信息的全面数据化也意味着用户隐私的边界被不断模糊。原本私密的行为习惯、思想动态，在技术的放大镜下变得透明，用户的个人空间与自由意志面临着被侵蚀的风险[5]。

冲突特征：更容易、更隐蔽、更严重

在技术进步的影响下，高校图书馆对于用户个人隐私的侵犯行为，具有更容易、更隐蔽和更严重的特征。首先，获取用户个人隐私数据的方式更容易。随着大数据、云计算、人工智能等技术的不断成熟，高校图书馆获取用户数据的方式变得前所未有的容易。传统的数据收集依赖用户的主动提供，如借阅登记、问卷调查等，而现在通过智能设备、传感器、网络日志等，高校图书馆能够几乎无感知地收集用户的各种行为数据。这种数据获取的便捷性，虽然为图书馆提供了丰富的用户画像素材，但也极大地降低了用户隐私的保护门槛，增加了用户个人隐私泄露的风险。其次，用户个人隐私泄露的方式变得越来越隐蔽。在用户画像的构建过程中，高校图书馆可能会对用户的个人数据进行深度挖掘和关联分析，这些操作往往通过后台自动完成，用户通常难以察觉。

高校图书馆用户画像数据获取与隐私保护的平衡原则

个人信息采集用户同意原则

个人信息采集用户同意原则，即高校图书馆必须确保用户知情并自愿同意对其个人信息的采集和使用。高校图书馆在收集用户信息以实现精准画像和优化服务时，应明确数据采集的必要性和合理性，并充分告知用户进行数据收集的目的、范围及可能的用途，使用户能够清晰了解数据被采集后将用于哪些具体应用情境。例如，高校图书馆若要获取用户的借阅偏好、访问频率等信息以改善个性化推荐，应当在用户授权的基础上进行采集，而非默认为用户授权，甚至暗中收集用户个人隐私数据。同时，为使用户的同意真实且有效，高校图书馆应当提供简洁明了的隐私政策并确保用户有明确的选择权。在技术上，应避免强制性地捆绑信息收集，将不同种类的数据收集进行分类，让用户可以对特定类别的数据采集自由选择是否同意，这种分层的同意机制有助于提升用户对数据采集行为的信任[6]。

个人信息匿名性原则

个人信息匿名性原则是指加强对图书馆用户个人隐私数据的匿名化处理，去除或掩盖任何可能直接或间接识别个人身份的信息，将数据转化为“无法识别特定个体”的形式[7]，以便图书馆在开展用户画像和个性化服务时，能够尽可能降低对用户个人隐私数据的泄漏风险。具体而言，匿名化处理应遵循去标识化、模糊化和聚合化等技术手段，将诸如姓名、学号等敏感信息进行清洗或掩盖，使其与个体身份的关联性减弱至合理范围，这样既满足了高校图书馆对用户数据的利用需求，又有效规避了隐私泄露的风险。然而在实践中，高校图书馆对用户个人隐私数据匿名性处理也面临着复杂的技术挑战和伦理考量。首先，高校图书馆需要考虑用户个人隐私数据的去标识化程度，确保匿名处理后，数据难以通过反向推断出个体身份。即使在数据共享或第三方使用的情境下，依旧能够保证用户信息的隐私性。其次，数据的匿名性需要与用户画像的精准度之间找到平衡，过度的匿名化容易导致用户画像失真，影响图书馆服务的有效性。

个人信息使用目的正当性原则

个人信息使用目的正当性原则，即高校图书馆在收集、分析和使用用户数据时，必须明确限定用户个人信息数据的使用目的，保证使用目的合法、正当和必要，避免随意扩大个人信息数据用途或进行超出合理范围的处理。首先，高校图书馆需要设定明确、合规的用户个人信息使用目标，如提升图书馆服务质量、优化资源配置、分析用户需求和偏好等。这些目标应能够在法律和道德的双重框架下得到支持，确保用户数据的使用符合图书馆的核心服务职能，不偏离学术服务的初衷。其次，为实现使用目的正当性，高校图书馆对用户个人信息的使用应遵循“最小必要性”原则[8]，即仅收集与实现特定目标直接相关的用户个人信息，避免为了可能的潜在需求而采集过多用户数据，这样不仅减少了不必要的数据暴露风险，也减轻了用户对于隐私安全的疑虑。

高校图书馆用户画像数据获取与隐私保护的平衡机制构建策略

利用差分隐私算法优化用户个人数据加噪隐私保护

差分隐私算法是一种基于数学理论的隐私保护方法，具体操作方式是在采集、获取图书馆用户个人隐私数据的过程中，通过注入噪声加强对用户个人隐私的保护，让攻击者难以从输出中推断出个体的具体信息。首先，高校图书馆需要构建一个明确的数据模型，将用户行为特征，如借阅偏好、访问频次、资源利用习惯等信息转化为可以进行差分隐私处理的数值或统计数据。在此过程中，图书馆系统会为每个用户行为数据点引入随机噪声，以保证单一用户的数据在整体分析中变得不可区分，从而有效防止信息泄露。其次，高校图书馆应根据实际需要合理选用全局差分隐私和局部差分隐私两种模式。全局差分隐私适用于数据集中存储的场景，如高校图书馆可将所有用户数据收集在一个中央数据库中进行统一处理。在这种模式下，通过在整体数据集上加噪，可以对用户行为进行全面分析，同时保护用户个人隐私数据。局部差分隐私更适用于用户数据的分散采集，即在采集过程中对用户行为数据进行隐私处理，不依赖集中式的隐私保护策略。

利用区块链技术实现用户个人信息的去中心化存储与授权管理

区块链技术通过其去中心化、不可篡改和透明性特点，可以有效避免高校图书馆传统集中存储模式下的数据安全和隐私泄露问题。区块链的多节点分布式存储架构，可以消除单一中心化存储点的弊端，将数据存储分布在多节点网络中。每个节点持有的部分数据通过链上加密和哈希函数处理，只有授权用户才能通过专属密钥访问自己所需的相关信息。这样不仅能够确保数据在多节点分布情况下的安全性，还能够防止单点故障导致的数据丢失和隐私泄露等风险。首先，高校图书馆应通过智能合约技术，实现用户画像数据的精准授权管理。智能合约是区块链上的自动执行程序，可以根据预设的条件进行用户授权与数据调用控制。高校图书馆在引入智能合约时，可以为每个用户画像数据关联智能合约，根据用户授权需求设置访问权限。其次，高校图书馆应积极利用区块链技术的加密和去中心化存储特点，将用户画像数据进行分片处理并存储于不同节点之中。这样每个数据分片都由独立的加密密钥进行保护，只有在授权的情况下，才能进行完整的读取与还原。这种基于分片和加密的存储机制，有效降低了数据被整体泄露的风险，即使攻击者获取了部分分片数据，也难以还原完整的用户画像信息。最后，高校图书馆应利用区块链技术提高用户画像数据获取的合规性。现今，有关数据保护的法律法规日益严格，高校图书馆通过区块链技术的隐私保护优势可以有效应对数据安全的监管需求。在区块链上，用户的数据自主权得到尊重，用户授权记录和隐私保护机制内嵌于系统之中，高校图书馆在进行用户画像数据分析时能够遵循“最小必要”原则，避免未经授权的数据采集或使用，符合有关数据保护法律法规的要求。

加强用户画像数据的分层加密，实现动态访问控制

用户画像数据的分层加密是指将用户画像数据分为不同的隐私等级，如基本数据层、行为数据层和偏好数据层等，每层的数据具有不同的加密强度和访问要求。例如，基本数据层包含用户的基本信息（如学科背景或访问频次），加密方式可以相对简化。而行为数据层和偏好数据层则包含了用户的资源利用行为、借阅历史等更加敏感的信息，因此采用更为复杂的加密算法，如高级对称加密算法或椭圆曲线加密技术，以确保敏感数据在传输和存储过程中不被轻易获取或解密。同时，为了提升数据的安全性，可以采用多层加密策略，即将用户画像数据在不同层级上分别进行加密，甚至在更高层次上再次使用主密钥进行整体加密处理，增加数据解密的难度和安全保障。而动态访问控制机制则是分层加密的有效补充，通过动态调整图书馆用户画像数据的访问权限，可以确保数据访问的合理性和时效性。动态访问控制的实现依赖用户画像数据的使用场景、数据访问者的身份和权限级别等要素。

高校图书馆作为知识传播与学术研究的重要阵地，其在用户画像数据获取与隐私保护之间的平衡探索，不仅关乎用户个人隐私的保障，更是推动高校图书馆服务向智能化、个性化发展的关键。高校图书馆应遵循个人信息采集用户同意原则、个人信息匿名性原则、个人信息使用目的正当性原则，积极运用差分隐私算法、区块链技术和用户画像数据的分层加密等方式，不断完善用户画像数据获取与隐私保护的平衡机制，助力新时期高校图书馆的持续高质量发展。

天津市教委科研计划项目“图书馆数字生态中大学生隐私考量与推荐接受度的探索性研究”（项目编号：2023SK013）研究成果之一；2024年天津市医学伦理学会科研项目“基于EEG技术的大学生阅读情感与认知负荷实时研究：伦理视角下的人文素养提升”（项目编号：tjyxll2416）研究成果之一。

（作者单位：天津医科大学图书馆）

参考文献：

[1]吴赛楠.基于用户画像的数字图书馆精准推荐服务研究[D].天津:天津理工大学,2022.

[2]刘晓婷,杨超,赵宇鹏.基于用户画像的高校图书馆精准服务探析[J].江苏科技信息,2022,9(31):30-33.

[3]付天新,张清华,刘诚斌,等.大数据视域下高校图书馆用户画像可视化构建与表达[J].北京农业职业学院学报,2023,37(01):90-96.

[4]任君红,张琴.高校图书馆电子书平台用户画像应用分析研究[J].文化创新比较研究,2024,8(02):64-68.

[5]王素娜,吴锦辉.融合心理偏好标签的高校图书馆用户画像构建实证研究[J].情报探索,2024(06):93-101.

[6]孟冬晴.基于用户画像的医学高校智慧图书馆移动资源精准推送服务构建[J].医学信息学杂志,2023,44(10):91-95.

[7]王素娜,陈添源.服务场景视域下的高校图书馆用户画像构建实证研究[C]//教育部高等学校图书情报工作指导委员会,CALIS管理中心,上海交通大学图书馆.2023年第十六届图书馆管理与服务创新论坛论文集.闽南师范大学图书馆,2023:61.

[8]郭宇,孙振兴,刘文晴,等.基于数据驱动的移动图书馆UGC用户画像研究[J].情报理论与实践,2022,45(01):30-37.