淺析高校圖書館用戶分析的精準閱讀推廣

◎郭 歡

（廣州城建職業學院圖書館 廣東 廣州 510925）

近年來，中國大力開展全民閱讀活動，推動建設書香社會，許多高校圖書館也開展了一系列閱讀推廣活動，并且卓有成效。目前的閱讀推廣活動大部分都是從圖書館資源出發，將已有的圖書以各種各樣的活動展現給用戶，以吸引用戶提升借閱興趣，如好書推薦、圖書展覽、書評大賽、專題講座等活動，這些活動在一定程度上有效推廣了圖書資源，也提升了圖書借閱量。然而，用戶是圖書館的核心，高校圖書館擁有大量的文獻資源，用戶數量也十分龐大，而若要幫助用戶能夠迅速從浩如煙海的書籍中找到合適自己的書，提升借閱效率，可以嘗試從用戶角度出發開展精準閱讀推廣。

一、基于用戶分析精準閱讀推廣的可行性

（一）圖書館用戶的信息和行為記錄于大數據

2015年，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，標志著中國開始系統部署大數據發展工作。新一代信息技術與各領域的深度融合，使各領域數據呈爆發式增長。在互聯網世界中，人們的信息感知無處不在，無時無刻都在接受信息的刺激，一切與互聯網交互的信息、行為都保存于互聯網大數據中，如網站注冊、網上購物、實時地理位置等，各式各樣的信息數據已經無孔不入地滲透到了人們的生活中，而每個人的網絡歷史記錄都可以通過Cookie技術進行查找、還原，可以直接顯示出個人的網絡動態與偏好。

（二）獲取圖書館用戶信息，分析閱讀偏好

數據挖掘分析技術是指從大量的數據中通過算法搜索出隱藏信息的過程，是數據庫知識發現中的一個步驟，這項技術早已廣泛應用于銷售領域，如淘寶千人千面和京東用戶畫像技術。通過大數據了解用戶的偏好和購物特點，針對不同的用戶推薦不同類型的商品，制定個性化的營銷手段。大數據時代，系統、完整、全面的深度數據剖析，可以完善人們對事物的了解和認知，形成更深層次的知識體系和知識脈絡，從而展開決策[1]。如今在很多領域中，人們的決策日益依賴于數據和統計分析，而非以往的經驗和直覺。因此圖書館也應借助大數據技術對高校圖書館用戶的行為及信息進行深度挖掘，包括用戶個人信息、用戶閱讀行為信息、用戶社會關系信息、用戶使用的微博和微信等社交信息、搜索引擎檢索記錄、APP登錄數據、個人云應用傳輸數據等。海量的數據信息基本存儲于圖書館與其他共享服務商的數據中心，可以挖掘數據的關聯性，提取有價值的信息，分析用戶的閱讀需求，以用戶為中心，為用戶提供個性化定制的閱讀服務[2]。

二、基于用戶分析的精準閱讀推廣措施

精準閱讀推廣，一是推薦用戶可能感興趣的內容，吸引用戶閱讀。例如用戶在搜索引擎中查找萬歷皇帝、張居正、海瑞等關鍵詞，可能是用戶對明朝萬歷年間的歷史感興趣，可以向用戶推薦《萬歷十五年》這類歷史書。二是推薦用戶可能會需要的書，引導用戶閱讀。例如用戶報考了大學英語四級考試，通常需要提前準備，可以向用戶推薦四級詞匯、四級真題解析等有關四級英語類的書。通過分析用戶特點，掌握用戶的個性化需求；再與館藏資源進行匹配，對欠缺的書籍進行補充和優化；最后精確推送符合用戶需求的圖書，為用戶提供專屬的閱讀服務，并持續優化服務。

（一）用戶信息分析

對用戶信息分析進行初始定制。高校圖書館系統中錄有學生的詳細信息，包括性別、民族、專業、年級、成績、獲獎記錄、籍貫、社會關系、體檢報告等。用戶在初次登陸圖書館賬號時可以設置興趣傾向，讓用戶勾選感興趣的圖書類別。基于以上信息，可以建立用戶個人資料庫，分析用戶特點，將用戶按不同特點進行分類。例如阿美是來自遼寧的朝鮮族大一女生，就讀于經管學院會計專業，曾在舞蹈大賽中榮獲民族舞二等獎，她在借閱時勾選了文學、哲學、歷史地理等圖書類別，因此可以給阿美初始標簽：朝鮮族、大一、女生、會計專業、舞蹈、文學、哲學、歷史地理，可以嘗試為她推送相關的圖書，并根據阿美的后續興趣逐漸調整其閱讀推薦。用戶行為數據是一個不斷發展的變量，其反映了用戶的行為特征及潛在需求內容[3]。圖書館記錄了大量的用戶使用信息，包括用戶的入館信息、查詢信息、借閱信息、數據庫使用信息、咨詢信息等使用圖書館資源后留有的痕跡，結合用戶的初始信息，可以分析出用戶使用圖書館的特點及閱讀興趣。

（二）館藏資源優化

館藏資源是圖書館運行的基礎，滿足用戶的需求是圖書館建設的目標。然而高校圖書館一般是根據學校專業開設、出版社提供的電子書目以及館員的經驗等因素開展工作。目前高校圖書館電子書目的選訂模式，高度依賴電子書目的質量和采購人員的個人經驗，不能有效地覆蓋學校的學科和專業，經常會遺漏館內所藏圖書，館員和用戶間的偏好也存在較大差異，無法完全契合用戶的偏好，滿足用戶學習和娛樂的閱讀需求[4]。因此，圖書館需要充分利用大數據挖掘與分析，掌握用戶的個性化需求，然后精準確認需購買的圖書。

（三）精準推廣圖書

在充分了解用戶需求、為用戶找到匹配的書籍之后，還需將圖書信息通過各種方式推送至用戶。例如，定期通過電子郵箱、微信公眾號、OPAC系統向用戶推送書目，并附上詳細的圖書簡介、館藏地點、借閱時間、方式等；每天在圖書館網站、圖書館APP以及用戶在其他圖書館購買的數字資源網站發送彈窗廣告，不間斷地向他們推薦圖書的封面和簡介，讓用戶能夠及時獲取可能感興趣的圖書信息。還要對用戶進行數據跟蹤分析，持續獲取用戶的借閱記錄，以提高服務的可靠和精確度[5]。

三、結語

就目前而言，在國內普及精準閱讀推廣還存在一些困難：如對用戶進行分析需要獲取大量的用戶信息，這與用戶隱私保護存在矛盾；圖書館當前的系統和技術暫時無法實現對用戶的精確分析與推送；長期為用戶推送定制化閱讀信息需要大量財力物力做支撐，圖書館經費難以支持。但以用戶為中心，為用戶提供最便利的閱讀服務是圖書館閱讀推廣工作未來發展的主流方向，基于大數據技術支持，利用智能算法的個性推薦技術就能夠實現精準閱讀推廣。盡管困難重重，但“道阻且長，行則將至”，因為精準閱讀推廣能為用戶提供及時、匹配的圖書信息，相信在不久的將來，高校圖書館終能克服現有困難，普及精準閱讀推廣。