基于用戶信息獲取偏好的高校圖書館主動服務模式研究

[摘要]調研分析上海高校師生不同年齡段群體的信息獲取偏好，包括上網時間及主要使用的設備、信息獲取渠道、信息內容偏好以及推薦偏好，可以發現每個年齡段群體都有各自的信息獲取偏好和特點。高校圖書館應建立基于用戶偏好的主動信息服務模式，其應包含服務框架設計、信息服務動態跟蹤與反饋機制的建立以及服務動態優化方式設計，從而進一步提高服務水平以及更智能、主動地提供服務。

[關鍵詞]信息獲取偏好 圖書館信息服務 主動服務模式

[中圖分類號]G252 [文獻標識碼]A

1引言

信息技術的迅速發展及其在圖書館管理中的引入改變了圖書館管理及服務的方式與理念，Chen Jung-Fang等指出，用戶希望能夠隨時隨地獲取圖書館的任何信息，而互聯網、移動網絡及數字技術的迅速發展促進了圖書館電子信息服務的發展。由于電子服務的易獲取性及便利性，用戶可以非常方便地獲取圖書館的電子資源，在世界范圍內，圖書館都有全面提供電子信息服務的趨勢。TanmayDe Sarkar研究面向師生改進圖書館信息服務的方法，利用網頁中的鏈接擴展，設計提供簡單便捷的信息服務，使師生能夠方便地獲取資源與信息。而智能移動終端設備的普遍應用及移動網絡的發展已逐漸改變了用戶的使用習慣及信息獲取方式與偏好，圖書館移動服務的提供受到專家學者的極大關注。Huang Yueh-Min等即關注圖書館移動服務，設計了圖書館移動服務系統，并利用信息系統評價模型對其所設計的移動服務系統進行評價；Patrick Lo等則重點針對藝術設計方向的學生通過智能手機獲取圖書館服務的偏好及需求進行了調研分析。智能手機、移動網絡的發展極大地促進了社交網絡的廣泛應用，而在圖書館研究領域，如何能夠利用社交網絡促進圖書館服務成為很多學者的關注。Miriam Akeriwa等深入分析了圖書館如何利用移動服務的相關技術（如社交媒體等）更好地提供圖書館服務；Omobolanle Serifat Fasola[>l針對如何利用Facebook和Twitter促進圖書館服務進行研究。在中國，智能移動終端在用戶中的普遍應用、移動網絡的發展與促進、微博微信的廣泛使用，促使很多專家學者針對移動圖書館、圖書館移動服務、微信在圖書館中的應用等相關問題展開研究。趙發珍等深入分析了圖書館如何利用大學生中官方使用的微信提供微服務，并設計了圖書館微服務-體系；魏群義等19l針對全國19個典型公共圖書館的移動服務現狀進行調研，并與美國排名前25位的公共圖書館的移動服務進行了對比分析；梁欣和過任明深入探討了移動圖書館的服務模式李嘉興等則是關注到中國“互聯網+”環境，從而提出了圖書館創新服務模式。

面向用戶提供更好的服務是圖書館不斷改進的目標，Patrick Lo等、Marguerite A.Nel等都強調好的信息服務不僅僅是簡單的信息服務提供，更應是基于用戶需求偏好基礎上促進用戶對服務的接受。梁欣和過仕明指出，圖書館應注意服務群體的差異性。不同群體有不同的偏好，其獲取信息的時間、信息內容偏好、信息展示偏好以及獲取信息所使用的終端等都不同，圖書館應根據用戶的偏好，在用戶喜歡的閱讀時間及用戶所偏好的信息獲取終端，以用戶所偏好的內容形式顯示主動推送信息，這種服務勢必會提高圖書館的服務水平和用戶體驗。因此，本文面向高校師生進行調研，分析不同年齡段群體的信息獲取偏好，并根據群體偏好提出主動服務模式。

2用戶信息獲取偏好調研設計

2.1調研對象

本研究于2016年5月通過網絡在線發放問卷以及在學校面對面地向上海高校師生發放問卷，覆蓋15～25歲、26-35歲、36-45歲、46-55歲以及55歲以上各年齡段的群體，共發放問卷1000份，回收問卷910份，其中有效問卷872份，具體男女、年齡比例如表1所示。從表1中可以看出，由于學生所占比例較大，因此15～25歲年齡段的問卷比例也最高。

2.2調研內容

本研究的調研內容主要包括上網時間及主要使用的設備、信息獲取渠道、信息內容偏好以及推薦偏好4大部分。

（1）調研上網時間及主要使用的設備的問題為：①請選擇以下主要上網設備（多選）；②請問您從最初上網至今已有多長時間；③請問您使用手機上網有多長時間？

（2）調研信息獲取渠道的問題為：①上網方式（多選）；②手機服務商（多選）；③請問在微信支付、余額寶、滴滴、快的等剛剛進入市場應用之時，您的態度是什么；④請問您每天有多少時間在上網；⑤請問您每天有多少時間在看電視；⑥請選擇主要信息獲取渠道（多選）；⑦請選擇主要新聞信息源（多選）；⑧請選擇主要上網場所（多選）。

（3）調研信息內容偏好的問題為：①請選擇您偏好的內容性質（多選）；②請選擇您偏好的內容長度（多選）；③請選擇您偏好的內容形式（多選）；④請選擇您偏好的內容類別（多選）。

（4）調研推薦偏好的問題為：①請問遇到您感興趣的報道您會經常評論嗎；②請問遇到您感興趣的報道您會經常推薦嗎；③請問您常使用的推薦方式是什么（多選）？

3用戶信息獲取偏好調研結果分析

3.1調研內容基本分析

3.1.1設備及上網經歷

（1）根據調研結果顯示，用戶日常主要采用手機和電腦作為終端上網獲取信息，而使用平板電腦上網的則較少。在15～5歲、26～35歲、36～45歲這3個年齡階段，即45歲以下受訪對象的90%以上日常主要靠手機上網查看信息，其次為電腦，約占75%。值得注意的是，46-55歲群體使用手機獲取信息的僅為56%，主要使用電腦的則占86%；而56-70歲群體也有80%主要靠手機上網。平板電腦使用率較低與智能手機屏幕越來越大、性能越來越高，而體積、重量卻明顯低于平板電腦有關。

（2）在上網經歷方面，本文主要調研了電腦上網和手機上網兩個方面。根據調研結果，45歲以下群體大都有豐富的上網經驗，其中，26-35歲、36-45歲兩個群體有80%以上的人電腦上網經歷超過lO年、手機上網經歷超過5年；而15～25歲群體，由于年齡較小，上網經歷絕對時間雖沒有上面兩個群體的時間長，但是其中的80%電腦上網經歷超過5年、手機上網經歷超過3年。

3.1.2信息獲取渠道

（1）在上網方式方面，各年齡段群體的90%以上都是主要通過Wi-Fi上網，45歲以下群體中70%以上通過手機流量上網。在手機運營商方面，各年齡層群體均為70%以上選擇移動。值得注意的是，55歲以下群體選擇電信的很少，但是56歲以上群體有近35%選擇電信。

（2）對于新技術的態度，35歲以下群體較容易接受，70%以上愿意去嘗試，其中，更有35%左右已經使用并且覺得很好用；46歲以上群體則對于新技術比較抗拒，近60%的46歲以上群體拒絕使用新技術。

（3）在上網及看電視時間方面，近80%的26-35歲群體每日上網時間在1～5小時；46-70歲群體中近一半每日看電視在1-3小時。45歲以下群體更樂于用手機流量在空閑隨時上網，而46歲以上群體則一般在家上網，而且根據調研結果，任何年齡段群體都有不小的比例有睡覺前上網查看信息的習慣。

（4）在主要信息獲取終端方面，85%以上的46歲以上群體的主要信息獲取道為電視，其次為微信；26-45歲群體的主要信息獲取渠道為微信、門戶網和移動APP客戶端；25歲以下群體的主要信息獲取渠道為微信、微博、移動客戶端。可以看出，年齡越大獲取信息的方式越傳統，這與對待新技術的態度相一致。

（5）在主要新聞獲取源方面，26歲以上群體網上獲取源主要為新浪新聞、騰訊新聞，其次為新浪微博；而25歲以下群體主要的獲取源為新浪微博、騰訊新聞。

綜上可以看出，無論是信息渠道還是信息源，論壇已沒有前兩年的熱度。值得注意的是，微信不僅是年輕人的主要信息獲取渠道，也是中老年人的主要信息獲取渠道，而微博在年輕人中的影響力已遠大于論壇。

3.1.3內容及形式

（1）根據調研結果顯示，各年齡段群體都更喜歡看有事實基礎的事件客觀描述，而年輕人，尤其是35歲以下群體也比較喜歡語言生動活潑、網絡表情較多的文章；26歲以上群體對事件評論也比較感興趣，而25歲以下群體對事件評論沒什么興趣。另外，45歲以下群體比較不喜歡純官文式宣傳，對身邊事比較關注；而46歲以上群體對于官方的宣傳文章則比較感興趣。

（2）在內容長度方面，各年齡段群體普遍更傾向于喜歡閱讀短小文章；在內容展示形式方面，各年齡段群體普遍更傾向于喜歡閱讀文字+圖片、文字+視頻形式的信息。

3.1.4推薦與評論方面

（1）在推薦頻率方面，各年齡段群體均不經常評論與推薦，而較之評論，推薦的使用率更高。

（2）在推薦方式方面，15-25歲群體主要采用的推薦方式為轉發至朋友圈、轉發微博；26-45歲群體主要用微信轉發朋友圈或僅發給部分朋友，而46以上群體多為僅發部分朋友以及面對面交流時推薦。可以看出，微信在各個年齡段群體都有較高使用率。

3.2不同年齡段方差分析

本文進一步利用方差分析不同年齡段群體是否有顯著不同。

根據檢驗結果，15-25歲、26-35歲、36-45歲群體對待新技術的態度基本一致，沒有顯著差異性，而與46-55歲、56歲以上群體態度有顯著差異性，即15-45歲群體對待新技術的態度一致，46～70歲群體對待新技術的態度一致，而45歲以下群體與46歲以上群體對待新技術的態度不一致。

對于推薦傾向，56歲以上群體與其他群體明顯不同，即56歲以上群體即使看到感興趣的文章也不會主動去推薦，而其他年齡段群體則會主動推薦。盡管不同年齡段群體的推薦傾向有顯著不同，但是一旦推薦的話，其推薦方式并沒有顯著不同。

不同年齡段群體的信息獲取渠道及信息源基本一致，而且不同年齡段群體對內容性質、內容類別喜好并沒有顯著性不同，即根據檢驗結果，各年齡段群體的內容偏好基本一致。

4基于用戶信息獲取偏好的高校圖書館主動服務模式設計

Laura Schumann等指出，信息系統應根據用戶需求提供服務，而信息需求很多扎根于用戶信息行為，因此，近年來很多學者討論研究信息行為。信息行為包括信息生產行為（如社交媒體上用戶評論等用戶創造內容）以及信息搜索行為（如瀏覽行為等）。Marguerite A.Nel等即通過調研分析獸醫方向研究人員主要使用的數據庫、希望圖書館提供的服務等，根據需求結果指出圖書館面向獸醫方向應提供的服務；Raouia Ayachi等根據用戶背景、用戶社交網絡評論設計了政府電子政務主動服務模式；Christiana stoddard等分析并證明了準確信息的提供可以提升學術績效。高校圖書館服務模式主要集中于手機端圖書館服務、微博微信服務的功能模塊設計等，而隨著推薦系統、個性化服務的發展，應和用戶個體需求的圖書館主動智能服務將會促進圖書館服務推廣以及用戶有效獲取信息，因此本文設計了基于用戶信息偏好的主動智能服務模式，如圖1所示。

本文認為，良好的基于用戶偏好的高校圖書館主動信息服務模式應包括3個部分：服務框架設計、信息服務動態跟蹤與反饋機制的建立以及服務動態優化方式設計。

4.1高校圖書館主動信息服務框架構建

高校圖書館電子信息服務包括3大模塊：集成一體化信息服務平臺、基于不同群體信息獲取偏好的主動服務、基于用戶歷史信息的主動服務。

（1）集成一體化信息服務平臺：圖書館提供的集成一體化信息平臺應包括圖書館所有服務的入口，用戶僅通過該平臺就可以到達和獲取其所需的任何服務。因此，該平臺應提供師生所需的各種圖書館服務，包括根據師生登錄賬號識別師生ID、借閱圖書、查詢館藏信息。高校圖書館最重要的作用是提供資源，因此，其應提供豐富的電子數據庫資源服務；同時，平臺也應發布與高校圖書館相關的最新消息以及當前高校圖書館建設與服務進展；為進一步擴展服務，對于師生常用的資源應有相關鏈接，并且信息平臺可以同時兼容手機和電腦終端。

（2）基于不同群體信息獲取偏好的主動服務.基于上文有關用戶信息獲取偏好結果，高校圖書館可以每天晚上推送一次微信信息，白天隨時更新微博；考慮到55歲以上群體的偏好，對于一些借閱服務的跟蹤信息，建議同時發送短信通知；推送的內容建議用年輕人易于接受的輕松愉快的語句，并適量運用生動且很受年輕人喜歡的表情符；推送的文章應采用文字+圖片的形式，并符合用戶偏好，以助于提高所推送信息的關注和轉發數量，從而提高服務的關注度。根據調研，微信在各年齡段使用比例都很高，因此，圖書館可以于微信公眾號中集成一些簡單的功能，建立微信服務平臺，以便于用戶直接于微信中實現提問、咨詢、借閱、登記等功能（見表2）。

（3）基于用戶歷史信息的主動服務：本科生、研究生以及教師使用高校圖書館資源的目的一般不同，研究生和教師使用圖書館資源主要用于文獻查閱與科研，不同專業對文獻需求也不同；而本科生使用高校圖書館的目的主要為圖書館訂座、借閱等。因此，高校圖書館可以根據用戶專業、類別（教師還是學生），以及用戶最近的借閱歷史記錄推送相關的信息資源及服務。

4.2高校圖書館信息服務動態跟蹤與反饋機制構建

實時跟蹤與反饋所提供的服務，對于進一步改進高校圖書館服務具有重要意義，因此本文設計構建了高校圖書館信息服務動態跟蹤與反饋機制。

高校圖書館信息服務的動態跟蹤與反饋內容包括信息提供表現形式跟蹤與反饋以及信息提供內容的跟蹤與反饋。建立跟蹤反饋流程機制如下：①自動跟蹤收集用戶原始數據，包括用戶在訪問查看信息過程中系統自動記錄的日志數據，如點擊類目、類目停留時間、類目點擊序列，以及用戶接受服務后使用手機或電腦終端對服務的評分及文字評論；②對收集到的原始數據進行分析，對評分直接進行數值統計分析，對于日志則分析用戶在各類目信息中點擊信息的類別與內容、點擊信息停留時間、信息轉發數以及點擊序列，對于文字評論則進行觀點挖掘與情感分析；③得出數據分析結果，分析得出用戶信息形式偏好，包括信息內容提供形式偏好、信息點擊位置偏好、信息閱讀時間偏好，以及信息內容相關性、有效性、準確性、全面性和完整性；④結果反饋，對信息形式和信息內容向相關部門進行反饋。

4.3高校圖書館信息服務動態優化方式設計

高校圖書館信息服務動態優化包括對信息形式及信息內容動態優化，具體優化方式設計如下：①信息形式動態優化：根據用戶偏好的信息表現形式反饋結果提出改進方案建議.根據用戶信息訪問位置偏好反饋結果自動重新調整信息位置；根據用戶閱讀時間偏好反饋結果自動調整信息發送時間，并將優化結果發送給圖書館相關負責人員。②信息內容動態優化：對于用戶反映較多的不準確、不完整、不全面的信息內容，從圖書館知識庫中篩選出最為相關內容進行更新；對于更新不及時的信息內容自動調整、實時更新；根據用戶信息內容偏好，實時動態調整信息發送內容量，調整增加用戶更感興趣的相關內容的信息數量；如果圖書館知識庫內容不足而無法更新優化相關內容，則提醒圖書館相關管理人員更新圖書館知識庫。

移動互聯網、微博微信等社交網絡以及大數據等信息技術的迅速發展，為圖書館利用新技術、進一步提高服務提供了有利支持，高校圖書館可以根據用戶的信息獲取偏好以及用戶在訪問資源時的歷史記錄，動態地提供更好、更能滿足用戶偏好的主動信息服務。本文提出的服務模式可以為高校圖書館進一步提高服務水平以及更智能、主動地提供服務提供參考。