基于數據挖掘的閱讀推廣探索
——以“電子科技大學最受學生歡迎的二十本圖書”調查推廣為例

喻夢倩 侯 壯 王惠森 雷 萍

（電子科技大學圖書館，四川成都611731）

基于數據挖掘的閱讀推廣探索
——以“電子科技大學最受學生歡迎的二十本圖書”調查推廣為例

喻夢倩 侯 壯 王惠森 雷 萍

（電子科技大學圖書館，四川成都611731）

閱讀推廣中，推薦和導讀是極其重要的環節，如何更好地利用大數據中的有效信息服務于閱讀推廣是值得探究的課題。本文以“電子科技大學最受學生歡迎的二十本圖書”調查推廣為例,逐步梳理調查數據，深度挖掘相關數據信息,探索“數據挖掘+優秀讀本導讀+閱讀資源無縫對接讀者需求”的閱讀推廣新模式。

數據挖掘 閱讀推廣 資源導讀

1 前言

全民閱讀推廣的重要文化使命，除深入而持久地向一輩又一輩、一代又一代讀者弘揚閱讀，尤其是讀書的價值觀，多層次、多方位、多角度地激發社會各層面讀者的閱讀尤其是讀書情意外，更重要的一個方面，是結合文化的傳統、時代的需求和社會的發展，從書林學海中篩選出好書佳作和經典名著，進行各界人士皆宜的讀物推廣［1］。閱讀資源推薦，是閱讀推廣中不可或缺的重要環節。從古代到20世紀，我國一直延續著開列各種推薦書目的傳統：從元代的《程氏家塾讀書分年日程》，到明代的《思辨錄》；從清朝的《讀書次第》到民國的《一個最低限度的國學書目》；從二十世紀四十年代的《初學求書簡目》，到二十世紀九十年代的《影響中國的三十本書》［2］。

隨著信息技術席卷全球，所有人都被卷入信息洪流，在能便捷獲取信息的同時，也迷失在大數據當中。大數據最顯著的特點被稱為4V:Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）［3］,如何在多樣而又大量的閱讀資源中，高速的獲取有閱讀價值的資源，是大數據時代的閱讀推廣人必須思考并解決的問題。高校圖書館面對海量的讀者閱讀數據和讀者面對海量的可閱讀資源一樣，如不尋找到數據梳理途徑，不在數據海洋中尋覓到獲取有價值的數據的方法，我們都將錯過大數據的Value，而僅僅是困在大數據的Volume當中。電子科技大學圖書館在讀書月活動期間，面向全校讀者進行了一次問卷調查，最終整理并發布“電子科技大學最受學生歡迎的二十本圖書”。本文以“電子科技大學最受學生歡迎的二十本圖書”調查推廣為例,逐步梳理調查數據，深度挖掘相關數據信息,探索數據挖掘+優秀讀本導讀+閱讀資源無縫對接讀者需求的閱讀推廣新模式。

2 讀者調查問卷背景及數據分析

為了進一步了解本校讀者的閱讀習慣及偏好，了解讀者對閱讀資源的需求，并在“4·23世界讀書日”到來前，整理出一份有價值的推薦書單，電子科技大學圖書館自2015年3月中旬起，發布了一份讀者調查問卷，問卷時間持續半個月，共收到數百份問卷反饋。通過問卷，反映出科大讀者的閱讀現狀及閱讀中遇到的問題，并為下一步的優秀閱讀書目推薦及閱讀推廣工作的開展奠定了基礎。

2.1 調查問卷背景

電子科技大學圖書館此次面向全校讀者的網絡問卷調查內容涵蓋：讀者入館率、每日閱讀時長、借閱中遇到的問題、閱讀偏好及最喜歡閱讀的書籍等內容。為了擴大讀者調查問卷的覆蓋面，電子科技大學圖書館旗下的學生團隊圖書館學生管理委員會（下簡稱：圖委會）聯合校學生會、校官方微博運維團隊等，通過網頁、微信、微博等途徑，多管齊下大力宣傳。

通過讀者調查問卷，從一定程度上反映出科大讀者的閱讀習慣及愛好，為后續閱讀推廣工作提供了非常重要的數據支撐。

2.2 調查問卷基礎數據分析

參與此次調查問卷的讀者中，男性讀者為64.82%，女性讀者為35.18%，與電子科技大學男女生比例接近。讀者學歷層次情況為：本科讀者94.97%，研究生讀者5.03%，與日常到館閱讀讀者學歷構成情況接近，從一個側面反映出最關注圖書館的讀者群體為本科讀者群。在閱讀推廣工作中，本科讀者應成為重要目標讀者群。而針對研究生以上讀者群，需要調整工作重心，讓閱讀推廣各有側重，有的放矢。

問卷對讀者到館閱讀學習時長進行了調查，課余時間絕大多數讀者選擇了在館內閱讀和學習，其中60.80%的讀者在館學習時長為1-3小時，3小時以上占13.07%。結合電子科技大學圖書借閱情況分析，大部分讀者仍然保持了每日閱讀的習慣（其中包括專業類書籍的閱讀），且閱讀時間并不短。在讀者閱讀偏好的調查中發現喜愛文學的讀者占69.35%，其他依次為自然科學、社會科學等。

問卷調查體現了科大讀者閱讀偏好（鐘愛文學作品，熱愛自然科學和社會科學），反應出他們的閱讀習慣（把圖書館當做第二課堂，每天堅持閱讀，哪怕是專業書籍），也折射出他們閱讀中的問題（面對海量的藏書，依舊覺得無書可讀；拿到圖書又不能合理安排時間，導致未讀完就要歸還等）。有了這些數據，為進一步的閱讀資源推薦和閱讀推廣提供了基礎數據保障，也讓接下來的數據收集分析目標更明確。

2.3 調查問卷推薦讀物數據分析

人們的生活節奏越來越快，而面對的圖書也越來越多，成功的推薦書目，不僅能夠節省讀者選擇圖書的精力、時間，還能快速直接地向讀者展現書本的魅力，將讀者從日益紛繁的生活娛樂中吸引到書本閱讀上來［4］。高品質的閱讀資源推薦，是最有效的閱讀推廣途徑之一。閱讀資源推薦不能是隨性而至的行為，應該是科學嚴謹，有據可依的。本次調查問卷為了更好地收集讀者對閱讀資源的需求，在問卷最后設置了一道開放題目：列舉幾本您最愛閱讀的書籍。最終獲得300余本讀者推薦書籍。

在調查問卷數據挖掘中，首先，對所有讀者推薦書籍的基本信息進行調查，包括館藏借閱量、豆瓣評分等，結合每本書籍被推薦的次數，最后為每本書標明推薦程度：低、中下、中、中上、高共五個等級，整理出了推薦度最高的20本圖書。

筆者對書單涉及的書籍進行館藏借閱歷史調查，具體情況如下表：

“電子科技大學最受同學喜愛的20本圖書”推薦書單部分圖書被借閱次數統計（2010-今）

調查結果發現，這些書籍多為副本均被借閱且多名讀者預約，供不應求。此外，通過豆瓣、亞馬遜等知名網站的讀者評價對這20本書進行進一步分析，在各大網站推薦評分中，這20本推薦書籍的讀者評分集中在8.4分-9分，平均分達到了8.5分，表明大多數讀者對于它們非常喜愛。

在推薦度最高的20本圖書以文學類作品居多，占總數的70%，其余均為社科類以及科技類書籍。基于以下評價緯度，最終電子科技大學圖書館整理并推出了“電子科技大學最受學生歡迎的二十本圖書”推薦書目：

1）閱讀審美價值：有作者指出文學作品的審美價值，既不單純是主觀因素決定的，也不單純是客觀因素決定的，它是凝結在作品所描寫的場景、事件過程和情感中的作者審美創造的結晶，以及讀者對此的認同、契合，從而產生和被喚醒的相類似的人生經驗與審美情感［5］。表1中推薦的20本書籍本身蘊含豐富的現實意義及教育意義，同時也被廣大讀者認同、接納。具有很高的閱讀審美價值。

2）導向性：一份優秀的推薦書目所體現的傾向性應該是奔騰不息的民族精神和積極向上的社會價值觀，在信息泛濫、人心迷茫的當下，這種傾向性更顯得尤為重要［6］。

3）可讀性：這些書籍邏輯性強，兼具知識性，便于讀者閱讀和吸納。讀者在享受閱讀的過程同時，又能促進讀者對人生、對世界的思考，這同時也是閱讀最重要的意義之一。

4）接納度：這20本書籍知名度較高，作者影響力大，易于讓讀者接納，推廣效果好。同時，館藏借閱量極高，深受校內讀者喜愛。

推薦書單一經確定，圖書館利用學校官方微信平臺、微博平臺等進行發布書單一經推出，在校園內引起極大反響，是一次非常有效的閱讀推廣。

3 基于數據挖掘的閱讀推廣

基于讀者閱讀數據分析挖掘推出的“電子科技大學最受學生歡迎的二十本圖書”是一次成功的閱讀推廣。大數據里蘊含著很多有價值的信息，“數據挖掘+優秀讀本導讀+閱讀資源無縫對接讀者需求”的閱讀推廣新模式，需要充分挖掘數據里的秘密，才能充分解讀讀者需求，使閱讀推廣有的放矢。

3.1 根據閱讀數據配置館藏

在本次問卷調查中，讀者普遍反映熱門書籍需要排隊等候，導致想看的得不到，覺得無書可讀。筆者對“電子科技大學最受同學歡迎的20本書”推薦書單中館藏書籍借閱情況進行了一輪摸底，表1中被讀者推選的圖書絕大部分借閱量大，其中如《大數據時代》《從你的全世界路過》《三體》等出現“一書難求”的情況，其中《大數據時代》館藏全部借出的同時，已有13人在排隊等書。

通過借閱數據分析，可以為圖書館資源建設提供科學依據。圖書館對熱門圖書借閱數據動態跟蹤，根據讀者借閱熱度及時增加副本量，減少讀者排隊等候的時間，減輕“圖書館無書可讀”的錯位感。

3.2 建立圖書現場薦購機制

2015年電子科技大學圖書館“借、閱、購”一體空間——“博約書屋”正式面向讀者開放，博約書屋首創將PDA概念引入紙質圖書的選購過程，“無縫對接”讀者需求。

電子科技大學圖書館圖書現場薦購模型

“博約書屋”即選即借，即看即得的現場選書模式，大大縮短傳統圖書館采購周期，避免新書到館滯后情況，讓讀者第一時間與最新出版物親密接觸。這種“讀者說了算”的圖書采購模式，是以讀者需求為中心的資源采購模式。此外，博約書屋中還打造了舒適的閱覽區，讓讀者可以就地選擇，就地閱讀。自2015年4月開放起，兩個月中博約書屋接待讀者千余人，有400余位讀者參與圖書薦購、圖書借閱，辦理借閱手續的圖書近1000余冊。

在書人兩醉的博約書屋里，還不定期舉辦豐富多彩的知識沙龍、讀書分享等活動。“博約書屋”集圖書現場薦購、閱讀資源推薦、閱讀活動開展為一室，其優勢在于：

1）通過讀者現場選書，實時收集讀者動態閱讀數據。

2）經過數據收集分析，可分階段整理閱讀推薦書單，能不斷將優秀讀物推送給讀者。

3）開展讀書沙龍活動，吸引更多的讀者進入“博約書屋”參與資源薦購，分享優秀讀本。

這樣的良性循環，開啟了一種全新的閱讀推廣模式。一方面，便于圖書館實時收集閱讀數據和資源流通數據，更加機動靈活地調整閱讀推廣工作內容。另一方面，讀者作為閱讀的主體，同時也扮演閱讀推廣者的重要角色，真正參與到閱讀當中來。

3.3 聯合學生團隊舉辦閱讀活動

學生讀者不應只是閱讀推廣的目標群體，他們更應該成為閱讀活動的主體，成為積極的參與者。閱讀信息通過讀者之間傳遞，有效性和影響力更大。電子科技大學圖書館旗下的圖委會是圖書館溝通學生讀者的重要橋梁。圖委會與全校已注冊的學生社團建立了定期溝通機制，聯合各特色社團在每個學期開展不同主題的“讀者課堂”讀者沙龍活動，為全校讀者搭建“以閱會友”的交流平臺。此外，圖委會還負責圖書館全年閱讀活動中部分內容的策劃及具體實施，并在圖委會微博、人人網等平臺定期發布圖書館推薦書目，協助圖書館閱讀資源推薦工作。

學生讀者親身參與組織閱讀活動，更貼近學生讀者需求，更能引起共鳴，是閱讀推廣中不可或缺的力量。

3.4 書評征集及分享

讀者書評是對讀者閱讀喜好及熱門圖書信息收集的便捷途徑，圖書館若能充分收集并利用相關數據，就能挖掘出讀者閱讀愛好、情趣等的變化。掌握讀者閱讀動態，才能更好地開展閱讀引導。

有了這一認識，電子科技大學圖書館聯合學校官方微信平臺，在“微服務”一欄增添“閱·分享”專題。選擇官方微信平臺，因其關注度高，信息傳遞速度快。微服務模塊中，目前的板塊均貼近讀者日常學習生活，板塊活躍度較高。“閱·分享”板塊集合“閱讀心得+書評+圖書推薦+圖書薦購”，讀者可自由表達自己的閱讀心得，分享熱門讀本，還能為圖書館資源薦購提出建議和意見。

掌上閱讀交流平臺更貼合現代讀者習慣，能隨時隨地發表閱讀態度，隨時交流最新閱讀咨詢，實時交流，互動鮮活。

4 結語

傳統背景下，讀者在做閱讀決策時，通常通過瀏覽圖書館網站的新書導讀、好書推薦、借閱排行等專欄信息卻不足以讓其做出決策。大數據背景下，圖書館若不能將館藏資源精準、快速地呈現在讀者面前，可能會失去讀者［7］。因此圖書館要重視閱讀大數據挖掘，數據誠實地反映出讀者閱讀偏好、心態、習慣、需求等變化，只有掌握讀者動態，才能為讀者提供貼合讀者需求的閱讀資源，才不會導致讀者的流失。

電子科技大學圖書館不斷探索基于數據挖掘的閱讀推廣之道，讓數據揭示讀者需求，圖書館尋需而動，為讀者提供優秀的閱讀資源。此外，通過建立特色閱讀推廣模型、開展閱讀活動、加強立體宣傳等途徑，為讀者提供閱讀資源的同時，增強互動性和趣味性，讓更多的讀者成為閱讀過程中的主動者，而不是被動者。當讀者把積極參與閱讀當成一種習慣，閱讀推廣便落到實處，真正起到效果。

精于數據而不閾于數據，通過數據挖掘追蹤讀者動態，進而積極開展精品導讀，開展閱讀活動，打造書香校園，讓讀者回歸閱讀。

〔1〕徐雁,譚華軍.目錄明，方可讀書：推薦書目、影響書目、暢銷書目與讀物推廣［J］.圖書館雜志,2014（4）：30-36

〔2〕丁文祎.大數據時代下的推薦書目與經典閱讀推薦［J］.大學圖書情報學刊,2014，32（6）：20-23

〔3〕百度百科.大數據時代［EB/OL］.http://baike.baidu.com/subview/ 6954399/13647476.htm

〔4〕鄧永秋.推薦書目的過去、現在與未來［J］.高校圖書館工作，2009（3）:1-4

〔5〕楊立民.論文學作品審美價值的復雜性［J］.河北學刊，1990（2）：67-72

〔6〕王余光.推薦書目與傳統經典的命運［N］.中華讀書報，2008-04-23（018）

〔7〕李和娟,惠青.大數據背景下的圖書館閱讀推廣服務策略［J］.科技視界，2015（2）:39,175

Exploration of Campus Reading Promotion Based On Data Mining

Yu Mengqian Hou Zhuang Wang Huisen Lei Ping

Recommendation and guidance play an important part in reading promotion.It is a worthwhile project to study how to make better use of the useful information in big data to promote reading.The paper explores how to build a new reading promotion model of“data mining+reading guidance+resources connect readers seamlessly”，based on the investigation of“Top Twenty Books Most Popular with the Students in University of Electronic Science and Technology of China（UESTC）”.

Data mining;Reading promotion;Reading guidance

G252.17:G258.6

A

喻夢倩，女，碩士，電子科技大學圖書館館員。侯壯，女，電子科技大學圖書館副館長。王惠森，男，電子科技大學圖書館閱覽部主任。雷萍，女，電子科技大學圖書館閱覽部副主任。