新形勢下公共圖書館英文文獻采訪工作探析

（上海圖書館 上海 200031）

1 2016年上海圖書館英文文獻外借流通數據統計與分析

1.1 類別

2016年上海圖書館共外借英文文獻46 321冊，其中參考外借26 334冊，普通外借9 102冊，少兒類10 883冊。2016年參考外借圖書和普通外借圖書累計35 436冊，2015年為37 222冊，2014年為38 664冊，外借圖書逐年下降，分別較前一年下降了4.80%、3.73%。如表1所示，2016年、2015年、2014年外借圖書分類表中，I類借閱量最大；而T類在2014年、2015年借閱量位居第2，在2016年位居第3，與2014年相比，降幅為22.77%，下降趨勢明顯；F類也處于逐年下降之中，但降幅沒有T類大。在2015年、2016年各有16類圖書借閱量下降。2016年與2014年相比，I類上升明顯，H類微升，18個類下降，其中E、A、V、D、U、T、P、Q、G降幅達20%以上。T類中，TP、TS的下降率最低，因為TS中有烹飪飲食、時尚服飾等生活類圖書，在外借流通中頗受讀者歡迎。

1.2 出版年

2014—2016年數據中，越靠近最新出版年，其借閱量越大。圖書在出版3年內（不包含當年出版的圖書）借閱量最大，而在出版年的第三年，其借閱量達到峰值，如2016年借閱量最高的圖書其出版年為2014年（見表2）。此外，讀者對外文圖書出版年的需求跨度較大。前幾年出版圖書的借閱量下降趨勢穩定在16%左右，而近三年出版圖書，2016年較2015年借閱量下降趨勢不明顯。

1.3 出版社

筆者將2014—2016年外借圖書前100位出版社分別統計（見表3），一般而言，借閱數量列居前列的，其出版社也是每年也位列100名之內。Wiley借閱量最大；榜單中借閱數量最多的出版社一般是大型的綜合性出版社，如Routledge、Springer、McGraw Hill等；也有著名大學出版社，如Cambridge University Press、Oxford University Press、Princeton University Press等；Penguin、Signet、Vintage、Random House是由于近幾年大眾小說類圖書暢銷而位居榜單中。Nova圖書質量不是很高，但由于選題新穎使其擁有一定的讀者群，每年位于前100出版社之列，而借閱總量也在榜單前列。當然這也與該出版社出版總量大，上海圖書館訂購了不少該出版社的圖書有關。國內語言類的上海外語教育出版社，計算機電子類的清華大學出版社、機械工業出版社所出版的引進版英文圖書，我們也應加以關注。

表1 2014—2016年各類別圖書變動情況表

表2 2014—2016年外借圖書出版年比較

表3 2014—2016年外借流通圖書中排名前列的出版社列表

綜合對2014—2016年外借流通數據的分析可見，讀者對英文紙本圖書的利用尤其是研究性圖書的需求在降低，這與上海圖書館及上海各高校科研機構都訂有大型數據庫、電子圖書有關。但另一方面，大眾休閑小說、傳記等紙本圖書的需求在上升。另外這部分讀者中有相當部分是為了提高英語水平，因此除了利用英語紙本圖書提高其閱讀水平外，還嘗試引入配套的有聲圖書來提高聽力水平。

2 有電子圖書的紙本圖書外借流通情況分析

上海圖書館訂有De Gruyter、Springer、Wiley、IOP、RSC等出版機構出版的外文電子圖書，同時也訂有這些出版社的部分紙本圖書。筆者選取了其中的Springer、Wiley、Palgrave Macmillan三家大型綜合性出版社的紙本圖書外借量來闡述有電子圖書的紙本圖書2014—2016年外借流通變化情況。

2.1 Wiley紙本圖書外借流通統計

從表4看，以當年之前的3年內查詢量最大，如2014年有1 256冊出版年在2011—2013年的圖書被借閱，2015年有1 121冊出版年在2012—2014年的圖書被借閱，2016年有971冊出版年在2013—2015年的圖書被借閱。借閱量呈逐年下降趨勢，如2015年比2014年下降10.75%，而2016年比2015年下降13.38%。如果以當年開始的之前8年內計算，2015年比2014年下降了15.87%，2016年比2015年下降了11.00%，下降比較明顯但如果再往前看10年，會發現數據變化并不明顯：如2014年數據中，出版年為1997—2006年10年間的借閱量為519冊；2015年數據中，出版年為1998—2007年10年間的借閱量為519冊；2016年的數據中，出版年為1999—2008年10年間借閱量為507冊，圖書借閱量呈穩定狀態。由此可見，越是靠近最新出版年的年份，其借閱量的同比下降趨勢越明顯，這與引入了Wiley電子圖書有關。

2.2 Palgrave Macmillan紙本圖書外借流通統計

如表5所示，Palgrave Macmillan出版社圖書的借閱也是以當年之前的3年內查詢量最大，且借閱下降趨勢也最明顯，如2016年、2015年、2014年之前3年內借閱量分別為256冊、319冊和415冊，年下降量分別為19.75%、23.13%，這跟近年來上海圖書館訂閱了電子圖書，而全市范圍內其他高校和科研機構也訂閱了該出版社電子圖書有關。而之前11年內的借閱下降量則在每年平均10%左右，下降程度沒有最近幾年明顯。

表4 Wiley紙本圖書外借流通統計

表5 Palgrave Macmillan紙本圖書外借流通統計

2.3 Springer紙本圖書外借流通統計

Springer的年度借閱量不是很多，且呈穩定狀態（見表6），這與上海圖書館減少了紙本訂購量以及Springer電子圖書在上海市范圍內普及使用有關。2016年、2015年、2014年近8年內的借閱量分別為672冊、745冊、668冊，而之前的12年內借閱量分別為294冊、332冊、294冊，數據變化不大。

表6 Springer紙本圖書外借流通統計

3 對策

在紙本圖書受到電子圖書沖擊、借閱量日益下降的形勢下，外文文獻采訪人員有必要轉變采選思路。目前，西文采選工作還是沿襲傳統做法，即從代理商或出版商原版目錄中挑選出符合本館采選要求的圖書。在新形勢下，這種受制于代理商目錄范圍、憑借采訪人員主觀判斷的選書模式應加以改進。在大數據時代，應建立一個以大數據技術為依托、眾多信息源實時動態集成的管理系統。通過這個系統，采訪人員可以實時動態了解館藏情況、讀者不同的信息需求、圖書市場出版情況，掌握核心出版社出版動態，了解供應商實際情況等。圖書采選時利用大數據分析技術，根據各種因子的影響權重，建立圖書評價體系，精準挑選出符合本館的圖書。利用大數據建立的智能采選系統更具客觀性，避免摻雜采訪人員個人主觀意見，有利于提高圖書借閱率、提高館藏質量、有效利用文獻資源購置經費。

3.1 建立智能采選系統[1]

（1）建立常用的網址鏈接，如amazon年度排行榜、獲獎圖書等；建立年度choice outstanding、連續出版物、長期訂單等訂購提示，以保證每年常規圖書的采選；建立重要出版社網址總匯，有些出版社目錄中不多見，但在外借流通數據中有較高的比例，建立重要出版社網絡匯總列表，以便進行專題選書。（2）將每年的外借流通統計數據整理后（如規范出版社、出版年的格式等）轉入系統中，系統自動匯總出外借流通數據的出版社、類別、出版年等信息，由系統自動生成分析研究報告，為采訪人員合理采選提供參考。這種由機器生成的研究報告比人工分析更精準。目前上海交通大學圖書館已使用有電子圖書使用量的自動分析報告軟件。（3）將館藏數據導入系統，系統按要求匯總出館藏編目數據的類別、出版社、出版年等信息，以便采訪人員了解現有館藏狀況。（4）將采訪數據導入系統，系統可按要求匯總出采訪圖書的類別、出版社、價格、出版年、圖書到貨率等信息，以便采訪員了解采訪情況，隨時按需調整采訪策略。（5）新書目錄入系統后，設立有關參數，將目錄按出版年、出版社、價格/頁碼比、分類號等加權處理，輸出有權重的目錄供采訪人員采選。ISBN導入到Gobi系統，結合訂購該圖書的國外圖書館的多寡，初步篩選出所需圖書篩選掉的目錄也需要采訪人員再核對一遍，以免漏訂了某些重要圖書。在參照Gobi中其他圖書館訂閱情況時，由于有的新書還未出版或剛出版不久，因此在代理商處登記的圖書館并不多，這將會影響采訪人員判斷。因此這一舉措只是作一些參考而已。

根據各種因子的影響權重所建立的圖書評價體系的初步篩選，其圖書目錄有助于減少采訪人員工作量，更科學合理地量化采選，提高工作效率，使采選工作更精準，更符合本館采選目標。目前復旦大學圖書館已經開發了圖書采訪輔助決策支持系統。該系統包括館藏分析、流通數據分析和OPAC檢索日志分析等功能[2]。

3.2 分析研究讀者行為數據

3.2.1 以電子圖書數據庫檢索瀏覽下載的圖書為參考依據來了解讀者需求

上海圖書館采選有Springer、Wiley、Elsevier、Palgrave Macmillan等大型電子圖書數據庫，其電子圖書涉及的年份、內容、數量齊全，從讀者使用情況能分析出讀者需求，進而為印刷版電子圖書采選提供依據。利用電子圖書數據庫可以在一定程度上繞過采訪人員，更客觀地反映讀者需求。但我們也應看到，由于上海的高校、研究機構都訂有這些大型數據庫，在很大程度上分流了讀者需求，所以單純從上海圖書館的電子圖書利用率來推測讀者需求還是比較片面的。比較理想的狀態是形成上海地區統一的電子圖書檢索、瀏覽、下載界面，由數據庫商提供相關數據給采訪人員，這樣的讀者需求更全面、更客觀。采訪人員可對檢索、瀏覽、下載較多的電子圖書予以采購紙本圖書。

3.2.2 利用中圖海外圖書選書系統實現讀者薦書

中圖海外圖書選書系統是一個圖書齊全且極有可能采選到的圖書總匯平臺。為了對讀者對象進行篩選，可優先考慮支付寶芝麻信用為650分以上且學歷為研究生的讀者。根據讀者薦書，采訪人員能即時看到薦購信息，根據本館采選方針予以采選。由于中圖公司在上海自貿區設有倉儲倉庫，有些新書已是現貨，可最快地滿足讀者需求。此類讀者薦書類似于網上書店購書，而圖書到貨后，也可以通過支付寶短信方式通知讀者借閱。此外，通過對讀者在該系統平臺上的檢索、瀏覽書目信息所產生的用戶行為數據的分析研究，能了解到讀者喜好，通過DDC（Dewey Decimal Classification，杜威十進分類法）、LCSH（Library of Congress Subject Headings，美國國會圖書館標題表）的關聯，向讀者推薦相關圖書，并提供該圖書在國內有收藏的圖書館，實現大范圍內的文獻資源共享。目前中圖海外圖書選書系統已實現了相關圖書推薦功能，而對于易閱通平臺上的電子圖書可采用PDA（Patron Driven Acquisitions，讀者決策采購）的選書模式。PDA選書需根據實際情況，設定相應的參數，如出版年的范圍、出版社的權威性、學科類別、限價、讀者對象限制、選書的次數、所選圖書的利用率等[3]。

3.2.3 根據OPAC檢索日志文件數據對用戶實行個性化服務

讀者在OPAC上檢索所產生的數據能反映讀者利用的資源與館藏資源之間的匹配度。我們根據讀者的檢索式統計出題名、中圖分類號、著者、關鍵詞的頻次，找出讀者的需求。對于多次檢索而圖書館又缺藏的圖書應重點加以分析并購買，其比外借流通數據更能反映讀者的真實需求。通過OPAC上讀者信息行為的分析研究，能對圖書館的館藏建設有新的認識，同時也能對用戶實行個性化服務[4]。目前，上海圖書館聯合中心圖書館一卡通的各成員館通過“我的圖書館”個性化服務系統為讀者推薦圖書。根據其歷年來的閱讀偏好有針對性地推薦到館新書，并直接提供借閱鏈接和圖書封面。

4 結語

大數據技術正在對圖書館的資源評價、選擇、組織和服務等工作產生越來越大的影響，圖書館采訪人員應科學有效地采集、存取、管理數據，并通過分析研究提煉出有價值的信息，為文獻采訪工作提供有效支持，使采選文獻信息資源更具有針對性。

[1] 白廣思.基于大數據的圖書資源智能采購系統研究[J].圖書館學研究,2016(9):37-41.

[2] 張計龍.大數據驅動圖書館業務應用與服務創新[J].上海高校圖書情報工作研究,2013(3):1-6.

[3] 隆茜,鄭偉,雷敏.基于讀者薦購與館藏利用數據的PDA預設文檔建設策略研究[J].圖書館建設,2016(8):37-43.

[4] 姜婷婷,王淼,高慧琴.OPAC系統用戶搜索行為日志分析：以武漢大學圖書館為例[J].圖書情報知識,2015(5):46-56.