基于讀者行為大數據的圖書館精準服務與管理優化研究

摘 要：通過統計和分析圖書館讀者行為數據，包括借書數據、門禁數據和閱覽座數據，總結讀者行為大數據的分析結果，并根據分析結果，對圖書館目前的服務及管理提出優化意見。

關鍵詞：民辦高校；圖書館；大數據；讀者行為；管理創新

1 圖書館讀者行為大數據分析

1.1 基于圖書館門禁數據的讀者行為分析

我館采用的圖書館管理系統是“金盤圖書管理系統”，該系統可以記錄讀者到館的時間、到館的次數，但由于只要求學生進館時必需刷卡，出館不強制刷卡，導致讀者在館時長統計不準確，這里只作為參考，在館時長主要以座位管理系統數據為準，同時我也查閱了其它館的門禁統計數據，通過分析我館門禁數據讀者進出館的時間、進館人數、進館人次得出以下結論：1）大四階段在校讀者到館次數最多，大四階段學生課程較少，部分學生在校外實習，在學校的學生大多在準備考研、公務員事業單位考試、資格考試，所以到館率較高；2）從數據上看，每天8：00-9：00、14：00-15：00、18：00-19：00為讀者集中到館時間，與學生作息吻合[1]；3）每年4、5、9、10、11月份，讀者到館率較高，與這一時期考試較多有關。

1.2 基于讀者借閱情況的讀者行為分析

通過分析本館2014年至2018年五年的圖書外借數據，可以得出以下結論：

從圖書借閱量分析：2014年至2018年紙質圖書借閱量在逐年下降，而且下降幅度越來越大，2014年至2015年下降了23%，2015年至2016年下降了35%，2016年至2017年下降了42.13%，2017年至2018年下降39%。

從圖書借閱種類分析：1）因館藏量較大，且不受專業限制，I類文學圖書借閱量較大，I類文學圖書館藏占總館藏的17%，借閱量占總借閱量的38%。其次是J類藝術圖書館藏占總館藏的8%，借閱量占總借閱量的17%；2）因我校學科專業設置及館藏量較大，語言、經濟、工業技術、文科教體借閱量相對較高；政治法律類圖書因我館藏書更新較慢，無法滿足專業要求，故借閱量相對較低；3）歷史地理、哲學、社科總論因專業限制不大，通用較強，但我館館藏圖書質量、種類均不能滿足實際需求，故借閱量相對較低；4）其他各大類，如醫藥、天文等均受較強專業限制，且館藏量較少，故基本無借閱；5）通過本館微信公眾號推薦的單本圖書借閱量高于書單形式推薦的圖書，在得到、喜馬拉雅、樊登讀書、邏輯思維等平臺推薦的圖書，檢索量和借閱量都較大，從亞馬遜和當當網的銷量曲線也可以看出，這些平臺正在影響著讀者的閱讀習慣。

從圖書借閱時間分析：1）讀者更喜歡在吃飯或離館前的11點、16點—17點、22點這三個時間段借還圖書；2）每年假期雖然學校提供了假期借閱服務，但實際上，學生少有在假期借閱圖書的行為。借閱高峰期分別發生在學生假期返校的3月和9月，開學之后逐漸下降[2]。

從圖書借閱的年級分析：1）大一和大二年級是學生借閱量較高的兩個階段，特別是大一新生報到階段，是新生的借閱高峰期；2）大一階段學生借閱圖書主要以名著、小說為主，專業書相對較少，大四學生在開題報告和選題階段專業圖書借閱量大幅度提高。[3]

1.3 基于座位管理系統的讀者行為分析

從統計數據可看出：1）學校圖書館的總體上座率主要在50%-60%之間，上午和下午相對穩定，晚上波動較大；2）每年9-11月份，大三大四學生參加社會考試較多，上座率隨即上升；3）每年4、5月份是考試的高峰期，且我校部分專業要求參加會計資格證考試，故4月上座率較高；4）我校是兩校區辦學，大四學生在大三下學期結束后搬回海源校區，通過分校區統計，海源校區的圖書館的上座率主要在80%-90%之間，楊林校區的圖書室的上座率主要在30%-50%之間，海源校區的上座率明顯高于楊林校區。

2 讀者畫像

從行為上圖書館的讀者可以分為三類：一類讀者到館次數很多，可是圖書借閱量相對較少，這部分讀者喜歡到圖書館看書，不喜歡將書借回去閱讀；另一類讀者圖書借閱量較高，這部分讀者自身比較喜歡閱讀紙質圖書，每年讀書日活動我館都會評選出上一年度圖書借閱量最多的前10名學生，作為閱讀之星，對評選出的閱讀之星，給予一定優惠政策；最后一類讀者到館次數和借書量都少，這類讀者沒有閱讀圖書的習慣，或者更傾向于閱讀電子圖書或自己購買圖書，他們不喜歡到圖書館，到圖書館的目的，可能只是因為要完成老師布置的任務，可見只要加大與專業教師的溝通，便可以快速提高教學參考書的利用率。

3 讀者行為大數據分析對精準服務與管理優化提供的思路

館藏評估是對圖書館的館藏資源文獻利用情況進行的檢測和評估，為制定館藏發展政策，加強館藏質量建設提供客觀依據。通過以上讀者大數據分析，不僅可以有效評估現有館藏結構及文獻保障水平，同時還為未來館藏的發展策略的制定提供了科學指導。[4]

3.1 輔助圖書館進行館藏布局及優化館藏采購模式

1）在借閱臺附近放置熱門圖書展架，從讀者借閱時間來看，讀者大多選擇離館時匆匆借書，這時借閱人數較多，可能需要等待，在等待期間借閱的部分圖書帶有盲目性和沖動性，比如一位讀者他只想借一本查找好的圖書，在等待借書時傾向于在周邊書架轉一轉，隨手再借幾本別的圖書。

2）根據得到、喜馬拉雅、樊登讀書、邏輯思維等平臺推薦的圖書，來采購一些熱門的圖書；

3）增加圖書采購的頻率，縮短圖書采購的時間，減少采購的本數。采購一定的熱門新書，讓本館的圖書保持活力。

4）與院系增進溝通，根據教師需求采購教學參考書，圖書上架后盡快將相關信息推送給相關教師；

5）為提高采購效率，與書商尋求新的合作模式。新華書店、新知圖書城等書商圖書更新速度非常快，可以直接讓新華書店、新知圖書城入駐圖書館，讀者需要某本書除了自己購買外，還可以推薦圖書館購買。學校可以給書商一些優惠政策，比如免收房租費，提供助學學生管理；

3.2 輔助圖書館館員改進圖書推薦

1）改進圖書推薦的形式：相較于傳統枯燥乏味、純文字的圖書推薦，現在新型的APP，比如得到、喜馬拉雅、樊登讀書、邏輯思維，他們主要以音視頻的形式來推薦圖書，讀者可以在開車或者課余空閑時間，快速的讀完一本書，受環境影響較小，讀者不用拿著書，只要一個手機，就可方便的聽完一本書，雖然音頻版的圖書推薦需要花費更多的時間和精力，但效果非常棒；

2）圖書推薦的內容：根據讀者年級、專業不同，推薦不同的圖書。

3.3 輔助圖書館開展讀者個性化服務

1）對不同類型圖書制定不同的借閱規則，對長期沒人借閱的圖書、副本數較多的圖書，可以延長圖書借閱時長，對新書和熱門圖書可以縮短借閱時長。

2）挖掘睡眠圖書與讀者的聯系，把它推薦給可能需要的讀者群體。

參考文獻

[1]郭亨藝.基于圖書館門禁數據的學生讀者到館行為分析——以電子科技大學清水河校區圖書館為例[J].四川圖書館學報，2018，（3）：61-64.

[2]吳釵蕓.大數據環境下高校圖書館讀者行為分析——以湖北工程學院圖書館2015年度統計為例[J].湖北工程學院學報，2017，37（3）：120-125.

作者簡介

嚴志慧（1988-），女，云南尋甸人，云南師范大學商學院，助理館員，本科，研究方向：圖書館服務。