大數據視域下高校圖書館用戶行為分析與研究

高雅奇

摘 要

闡述了大數據的定義和特征，提出了大數據環境下圖書館用戶行為分析的重要意義。基于調查問卷數據分析和系統使用數據，探討了高校圖書館整體建設與本科生需求的聯結。分析了大數據技術給圖書館帶來的影響，提出了圖書館的應對策略。

關鍵詞

大數據;圖書館;用戶行為

中圖分類號： G250 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457 . 2020 . 06 . 44

0 引言

大數據是一個抽象的概念，首先提出“大數據”一詞的美國麥肯錫公司對其定義為：大小超出常規數據庫工具獲取、存儲、管理和分析能力的數據集。[1]隨著信息化時代的到來，大數據受到了越來越多的關注。近年來，大數據在電子商務、物流配送、金融等行業中都有很好的應用并創新了這些行業的運營模式。高校圖書館作為學校的信息傳播中心，應積極順應時代的發展趨勢，改變服務理念與服務內容，最大化地利用大數據的概念和方法，收集圖書館大數據，分析、判斷讀者閱讀心理、閱讀行為的變化，預測用戶需求，改進圖書館的各個工作環節，提升圖書館業務分析和讀者服務能力，全面提高圖書館的整體服務質量。

1 研究對象、目標與方法

研究對象：北京第二外國語學院是一所規模中等的北京市屬高校，近幾年招生規模相對穩定，每年本科生招生數約1650人，在校本科生總人數大概在6600人左右，本科生數量占全日制學生人數比率約85%。同時，本科生也是圖書館服務的主要對象，所以在研究如何開展圖書館服務時，將研究對象確定為在校本科生。

研究目標：全面掌握本科生讀者對圖書館文獻資源、綜合服務和館舍空間的利用情況，了解讀者的閱讀傾向和閱讀需求、征集讀者對圖書館工作的意見和建議。針對目前圖書館在服務中存在的問題，提出建設性意見和建議，增強本科生讀者與圖書館的聯結、增強讀者對圖書館的黏度，從而實現學校圖書館更好地為本科生提供服務。

本文采用的研究方法包括：問卷調查法、統計分析法。調查問卷結合了傳播學、心理學的相關知識，以目前時代特點的背景，從讀者對實體圖書館的利用、信息獲取行為、閱讀習慣等角度設計了有別于以往圖書館問卷調查內容的本科生讀者問卷，從讀者角度深入分析其利用圖書館的行為、原因;統計分析主要是針對近3年我校本科生讀者對館舍、紙質資源、圖書館硬件設備等數據進行收集、整理、分析。

2 調查問卷設計及基本情況統計

本文對北京第二外國語學院一至四年級本科生開展了關于圖書館使用情況、服務評價及建議的問卷調查，以期了解讀者圖書館的現狀及服務效果與改進方向。

2.1 問卷設計

本次調查問卷根據內容共設置15個調研問題，題目類型包括：單選、排序和開放式問題。采取手機微信掃碼答題的方式進行問卷答題及回收。調查問卷的設計分為三個層次：第一個層次為人口統計學問題，都為單選題，主要針對讀者的基本情況，如讀者身份、專業所屬學科情況;第二個層次為資源統計型問題，都為單選題和排序題，主要是了解讀者對圖書館資源、服務和館舍空間的利用情況及滿意程度;第三個層次為討論型問題，主要是讀者對圖書館資源利用的影響因素及如何提升圖書館服務提出意見和建議，都為填空題。

2.2 調查數據整理與分析

本次問卷共回收364份，有效率100%。外語語言文學專業占比18.68%，旅游科學專業占比40.66%，工商經濟金融專業占比23.63%，文學文化傳播專業占比14.84%，法律及其他專業占比2.2%。為與系統數據比較，選取紙本書年借閱量、周入館次數、紙質及數字資源滿意度的問卷調查結果如下：

2.2.1 本科生讀者年借閱紙本圖書數據

從問卷統計結果看，年外借圖書量大于40冊的讀者占比約9%，而年借閱量小于5冊的讀者占比約34.6%。我們注意到，約40%的讀者外借了70.2%的圖書。若年借閱量大于40冊的讀者按40冊計算、區間借閱量的讀者按均值計算，參與問卷的讀者年平均外借13.27冊紙本圖書，統計結果如圖1。

2.2.2 本科生平均每周入館次數

從問卷統計結果看，周入館次數大于7次的讀者占比約9.6%，4-6次的讀者占比約17.3%，1-3次的約占比56.6%，0次的讀者占比約16.5%。若周進館數7次及以上按7次計算，區間入館次數的讀者按均值計算，參與問卷的讀者平均周入館次數約2.67次，統計結果如圖2。

2.2.3 本科生對圖書館紙質資源滿意度調查

從問卷統計結果看，對圖書館紙質資源滿意度在20%及以下的讀者占比約1.8%，21-40%的約占比12.9%，，41-70%的約占比35.3%，71-90%的約占比41.2%，90%以上的約占比8.8%。

2.2.4 本科生對圖書館數字資源滿意度調查

從問卷統計結果看，對圖書館數字資源滿意度在20%及以下的讀者占比約1.5%，21-40%的約占比13.8%，，41-70%的約占比35.5%，71-90%的約占比35.5%，90%以上的約占比13.46%。

3 系統統計數據情況

3.1 本科生圖書外借情況

利用圖書館自動化系統數據庫查詢統計紙本圖書外借情況，我校本科生讀者2011-2018學年的借閱人數和借閱冊數都呈下降趨勢，見表1和圖3。2018-2019學年，這兩項數據止跌并有所回升。

3.2 本科生入館情況

利用圖書館門禁系統數據庫查詢統計本科生入館情況，我校本科生讀者2011-2017學年的生均入館次數總體呈下降趨勢。2017-2018、2018-2019學年，這兩項數據止跌并有所回升，具體數據見表2。

4 數據對比分析與服務對策

4.1 統計結果對比分析

從調查問卷的結果來看，參與問卷的讀者年平均外借13.27冊紙本圖書，而系統數據顯示近三年中讀者年平均外借量最高的一年為10.21冊。參與問卷的讀者平均周入館次數約2.67次，若以本科生每學期在校16周計算，參與問卷的讀者平均年入館次數約85.44次，系統數據顯示近三年中讀者年均入館次數最高的一年為50.1次。參與問卷的讀者的圖書館資源利用情況自我評價均值是高于系統統計數據的。但從2011-2019學年的入館和借閱數據來看，在經歷了6-7年的持續減少后，在近兩年這兩項數據止跌并有所回升。可見，就圖書這一文獻類型來說，電子版對紙版的沖擊已經達到最高峰，隨著讀者對傳播媒介認識的不斷深化，會根據自己所處環境不斷調整閱讀習慣，形成相對理性的閱讀模式，最后反應到本科生讀者紙質圖書的借閱人數、生均借閱冊數的止跌回升。隨之而來的，近兩年生均入館次數也有所回升。

從讀者滿意度調查數據看，紙本資源和數字資源的滿意度大致相同，50%左右的讀者對紙質、數字資源的滿意度集中在70%以下，可見圖書館的資源建設工作，沒有充分滿足讀者多樣化、個性化的閱讀需求。

4.2 圖書館的應對措施

4.2.1 改進圖書館服務方式與手段

大數據環境下，圖書館應該積極調整服務模式。重視大數據的收集、存儲、利用。圖書館員應積極學習大數據技術和工具使用，從海量數據中挖掘有用的信息，提升自身服務能力。原有的向導式和指南式的用戶服務已經不能滿足讀者的需要，圖書館需要向知識型服務型轉變[2]，為用戶提供更深層次、更智慧的學科分析與知識服務，并進一步擴大用戶服務范圍，提升用戶服務質量，獲得用戶對圖書館服務的認可。

4.2.2 為讀者提供精準化服務

在大數據、人工智能技術的引領下， 圖書館信息服務趨向移動化、智能化、數據化、個性化態勢[3]。大數據技術出現前，不全面、不細致的數據無法使圖書館獲得用戶的準確資源需求。數據挖掘技術充分挖掘用戶與資源之間的聯系，尋找用戶行為規律，精確分析不同環境、不同層次、不同類型讀者的隱性需求，融合推薦、可視化等技術，根據不同用戶的需求匹配不同的資源，讓資源精準配送到每一位用戶。

4.2.3 優化圖書館資源建設

后信息時代下讀者資源需求的多樣化、個性化、特色化特點以及對圖書館服務需求的無時空與地域限制，都對圖書館的資源建設提出了更高的要求[4]。大數據分析技術可通過對用戶使用軌跡、用戶偏好，用戶社交關系捕捉到用戶行為、用戶心理甚至用戶情感等相關數據，通過對這些數據分析、提取進而挖掘有價值的用戶需求。大數據時代，圖書館應以數據驅動服務和發展，以用戶需求指導圖書館的資源配置，優化圖書館的資源建設工作。

4.2.4 著力解決信息孤島問題

由于缺乏統一規劃，圖書館的各系統間數據共享和數據交換困難，信息孤島問題一直制約著圖書館服務的效率。圖書館應該利用大數據和物聯網技術將獨立的資源整合到一起，迅速、準確、全面地提供給用戶。大數據和物聯網技術將為圖書館帶來一場變革，建設全新的開放、互聯的智慧型圖書館。

5 結語

大數據時代的到來，必將改變傳統的圖書館服務，帶來信息組織、資源建設、用戶服務等多個領域的變革。圖書館應密切關注如何將大數據技術與圖書館的智能決策與用戶服務相結合，提高讀者滿意度，增加圖書館的競爭力和生存能力。

參考文獻

[1]王振武.大數據挖掘與應用[M]，2017：3

[2]初景利.智慧圖書館與智慧服務[J].圖書館建設，2018（4）：85-95.

[3]劉文娟.大數據時代醫院圖書館精準服務思考[J].中國信息化，2019（04）：86-88.

[4]康存輝，操菊華.大數據時代圖書館精準服務對策研究[J].圖書館工作與研究，2019（08）：120-123.