我國高校圖書館年度大數據報告調查與分析
——基于36所“雙一流”建設高校圖書館的調研*

徐 春，張 靜，卞祖薇

（中國藥科大學圖書館，江蘇 南京 211198）

年度大數據報告是指高校圖書館一個自然年內為讀者服務所產出的圖書館數據，并將這些分散的數據以報告形式展現出來。年度大數據報告一般分為2種形式：年度數據報告（又稱年度報告）、年度閱讀報告（又稱閱讀報告）。年度報告是高校圖書館一個自然年內的主要成就、重大事件、資源建設、讀者服務、組織機構、財務概況、學科服務、學術研究、捐贈信息、數據統計等工作的報告，是客觀記錄圖書館發展歷程的文獻資料［1-3］；閱讀報告是高校圖書館一個自然年內的反映讀者閱讀情況的數據報告，包括綜合性閱讀報告、個性化閱讀報告［4-5］。蘇秋俠［6］對112所“211工程”高校圖書館中的5所在圖書館網站公布的年度報告進行調查分析，提出將年度報告制度化、精心編撰年度報告、建設年度報告數據庫等建議。龍泉［7］對39所“985工程”高校圖書館中的17所發布的2016年度報告進行調查分析，調查內容包括發布時間、發布渠道（網站、微信、微博）、發布形式（圖片、PDF、H5、視頻）、發布內容（圖書館概況、館藏情況、入館情況等）4個方面。常穎聰等［8］對21所高校圖書館2017年數據賬單進行調查分析，調查內容包括數據賬單名稱、發布時間、發布途徑、發布形式、影響力5個方面。都藍等［9］對42所“雙一流”建設高校圖書館中的29所發布的2017年閱讀報告進行調查分析，調查內容包括報告名稱、發布時間、發布渠道（網站、微信）、發布內容（讀者入館數據、讀者借閱數據、資源建設數據等）、訪問量5個方面。劉霞［10］對42所入選“一流大學”建設名單的高校圖書館微信公眾號進行研究，調研其年度數據報告發布情況，研究認為高校圖書館的趨勢是打造自主學習中心、信息資源中心和校園文化中心。現有調查研究以某一年的年度報告或閱讀報告作為研究對象，對全面了解高校圖書館年度大數據報告存在一定局限性、片面性。本次研究覆蓋42所“雙一流”建設高校圖書館歷年發布的大數據報告，結合高校圖書館開展的各項業務對每一份大數據報告進行詳細分析，調查內容包括讀者閱讀數據、資源建設數據、媒體利用數據、學習支持數據、科研支持數據、文化建設數據、隊伍建設數據、創新服務數據8個方面。

1 調查對象、方法、內容及結果分析

1.1 調查對象、方法及內容

選取42所“雙一流”建設高校圖書館發布的年度大數據報告作為研究對象，對圖書館網站（網站專欄、新聞公告）、微信公眾號（信息推送）進行調查分析，獲取大數據報告的發布形式：PDF、H5、微視頻、微圖文等，并對其內容按8個方面（讀者閱讀數據、資源建設數據、媒體利用數據、學習支持數據、科研支持數據、文化建設數據、隊伍建設數據、創新服務數據）進行歸類分析。調查時間：2020年4月1日-8月31日。

1.2 調查結果分析

42所“雙一流”建設高校圖書館中有36所通過圖書館網站、微信公眾號發布大數據報告（年度報告、閱讀報告），大數據報告發布形式包括PDF、H5、微視頻、微圖文等，北京大學圖書館最早發布年度報告，華東師范大學圖書館最早發布閱讀報告，年度報告和閱讀報告發布時間為次年的1月-5月（極少數在當年的12月底發布），既發布過年度報告又發布過閱讀報告的高校圖書館有13所（表1）。

表1 42所“雙一流”建設高校圖書館年度大數據報告一覽表

續表

1.2.1 基于圖書館網站的大數據報告發布情況

36所“雙一流”建設高校圖書館中，有10所高校圖書館網站提供年度報告，其中有9所通過專欄服務發布，1所通過新聞公報發布，欄目名稱一般為“年度報告”；有8所高校圖書館網站提供閱讀報告，其中有4所通過專欄發布，4所通過新聞公報發布，欄目名稱一般為“閱讀報告”。

1.2.2 基于微信公眾號的大數據報告發布情況

36所“雙一流”建設高校圖書館中，有18所高校圖書館的微信公眾號推送了年度報告，推送標題中包含“年度報告”“年度數據”“數據報告”“年度大數據”“大數據”“小數據”“微數據”“數據”等；有27所高校圖書館的微信公眾號推送了閱讀報告，推送標題中包含“閱讀報告”“閱讀數據”“閱讀對賬單”“閱讀力報告”“讀書報告”等。

2 高校圖書館年度大數據報告現狀分析

考慮每個高校圖書館發布的大數據報告連續性不同，選取2020年發布的年度大數據報告（年度報告、閱讀報告）作為研究對象（中南大學圖書館的“資源利用報告”需要登錄訪問），研究年度大數據報告內容，按照讀者閱讀數據、資源建設數據、媒體利用數據、教學支持數據、科研支持數據、文化建設數據、隊伍建設數據、創新服務數據等8個方面進行分析。

2.1 讀者閱讀數據

讀者閱讀數據包括基礎數據、讀者排行榜、借閱排行榜、空間服務等。其中，基礎數據包括圖書館全年開放時間、入館人次、主頁訪問、資源訪問、館藏文獻資源總量、館藏電子資源總量等。讀者排行榜包括學院排行榜、個人讀者排行榜等。借閱排行榜包括中文圖書借閱排行榜、英文圖書館借閱排行榜、預約排行榜等。空間服務包括入館人次、座位預約、研討間預約、設備使用等。

2.1.1 來自年度報告的讀者閱讀數據

有14所“雙一流”建設高校圖書館發布的年度報告提供了讀者閱讀數據，在年度報告中作為最基礎數據，其中有3所“雙一流”建設高校圖書館同時在圖書館網站和微信公眾號發布讀者閱讀數據，其余11所僅通過微信公眾號發布讀者閱讀數據（表2）。

表2 來自年度報告的讀者閱讀數據情況一覽表

續表

2.1.2 來自閱讀報告的讀者閱讀數據

有20所“雙一流”建設高校圖書館發布的閱讀報告提供了讀者閱讀數據，在閱讀報告中作為最核心數據，其中有4所“雙一流”建設高校圖書館同時在圖書館網站和微信公眾號發布讀者閱讀數據，其余16所僅通過微信公眾號發布讀者閱讀數據（表3）。

表3 來自閱讀報告的讀者閱讀數據情況一覽表

2.2 資源建設數據

高校圖書館的資源建設數據包括資源利用數據、新增資源數據（紙質資源、電子資源）、剔除資源數據（紙質資源、電子資源）、試用資源數據等，資源建設數據在年度報告和閱讀報告中均有體現。

2.2.1 來自年度報告的資源建設數據

有6所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了資源建設數據，其中復旦大學圖書館提供了文獻資源建設、古籍資源建設、特藏資源建設、數據庫資源（平臺）建設數據；上海交通大學圖書館提供了印刷型資源建設、電子型資源建設、數字化資源、資源建設成效數據；蘭州大學圖書館提供了紙本資源建設、數字資源建設、特藏資源建設數據；南京大學圖書館提供了新增圖書、新增期刊、新增大套書、新增數據庫數據；中國海洋大學圖書館提供了新增紙質資源、新增數據庫數據；山東大學圖書館提供了紙本圖書新增、紙本期刊新增、電子圖書新增、捷閱通訂閱、新訂數據庫數據。

2.2.2 來自閱讀報告的資源建設數據

有7所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了資源建設數據，其中有4所提供資源利用數據，包括中文數據庫、英文數據庫等；有3所提供了新增資源數據。

2.3 媒體利用數據

高校圖書館的媒體利用數據包括圖書館主頁訪問數據、微信公眾號數據、微博數據等，圖書館主頁、微信公眾號為2個主流媒體，近幾年微博逐漸被淡化，總體趨勢是越來越多高校圖書館關注微信公眾號數據。

2.3.1 來自年度報告的媒體利用數據

有10所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了圖書館主頁訪問次數；有10所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了微信公眾號數據（包括發布次數、閱讀次數、轉發次數、收藏次數、熱門文章等）；有4所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了微博數據（包括發布篇數、閱讀次數、熱門文章等）。

2.3.2 來自閱讀報告的媒體利用數據

有4所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了圖書館主頁訪問次數；有9所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了微信公眾號數據（包括發布次數、閱讀次數、轉發次數、收藏次數、熱門文章等）；有1所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了微博數據（包括發布篇數、閱讀次數、熱門文章等）。

2.4 教學支持數據

高校圖書館的教學支持數據包括信息素養教育（新生入館教育、講座培訓、文獻檢索課）數據、電子教參服務數據等，信息素養教育作為教學支持服務重點工作之一，也是高校圖書館服務本科教育重點工作之一，除三種傳統教學方式外，嵌入教學（又稱嵌入講座、嵌入課程、嵌入課堂）、微課程（又稱微視頻、微課堂）等也被部分“雙一流”建設高校圖書館采用。

2.4.1 來自年度報告的教學支持數據

有12所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了信息素養教育數據，包括新生入館教育（場次、人數）、講座培訓（場次、人數）、文獻檢索課（學生類型、課時、人數）等。嵌入教學、微課程等也逐漸出現在年度報告中，開展嵌入講座的高校圖書館有復旦大學圖書館、上海交通大學圖書館（14門）、北京師范大學圖書館、同濟大學圖書館、南開大學圖書館；制作微課程的高校圖書館有上海交通大學圖書館（思源微課）、蘭州大學圖書館（微知充電寶）。上海交通大學圖書館2019年為學校661門本科課程提供7 374冊電子教參全文服務，應對教務系統改版，確定了基于Canvas在線教學平臺的電子教參服務開發需求［11］。

2.4.2 來自閱讀報告的教學支持數據

有11所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了信息素養教育數據，包括新生入館教育（場次、人數）、講座培訓（場次、人數）、文獻檢索課（學生類型、課時、人數）等。此外，北京大學圖書館、南開大學圖書館提供了嵌入教學數據；北京大學圖書館提供了電子教參服務數據。

2.5 科研支持數據

高校圖書館的科研支持數據包括文獻傳遞數據、查收查引數據、科技查新數據、嵌入團隊數據等，由于前三種服務是高校圖書館的傳統科研支持服務，在高校圖書館大數據報告中經常被展現出來，嵌入團隊服務對高校圖書館來說具有一定的挑戰性，開展此類服務的高校圖書館相對較少，因此，在高校圖書館大數據報告中很少出現嵌入團隊數據。

2.5.1 來自年度報告的科研支持數據

有10所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了文獻傳遞數據（篇）、查收查引數據（人次）、科技查新數據（份）。部分“雙一流”建設高校圖書館嘗試走進學院，開展嵌入科研團隊服務，比如上海交通大學圖書館2019年走進院系拜訪教授390人（226人為首次拜訪）。

2.5.2 來自閱讀報告的科研支持數據

有8所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了文獻傳遞數據（篇）、查收查引數據（人次）、科技查新數據（份）。

2.6 文化建設數據

高校圖書館的文化建設數據包括文化活動數據、文化講座數據等，近幾年文化育人服務在文化建設服務中成為一大特色，部分高校圖書館已經形成具有本館特色的文化育人品牌。

2.6.1 來自年度報告的文化建設數據

有8所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了文化建設數據（場次、人數），部分高校圖書館還在年度報告中介紹了文化育人品牌，比如同濟大學圖書館的“聞學堂”（聞學展堂、聞學講堂、聞學課堂、聞學知行堂、聞學雅集堂）；上海交通大學圖書館的科藝育人、環境育人、品牌育人、服務育人；天津大學圖書館的“知學品牌”（知學書香、知學展覽、知學科享、知學沙龍、知學音賞&知學影賞、知學講壇、知學悅讀）。

2.6.2 來自閱讀報告的文化建設數據

有6所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了文化建設數據（場次、人數），比如北京大學圖書館的“閱讀活動”包括閱讀馬拉松、北大讀書講座、文化工作坊。

2.7 隊伍建設數據

高校圖書館的隊伍建設數據包括科研項目數據、科研成果數據、獲獎情況數據、學術交流數據等。

2.7.1 來自年度報告的隊伍建設數據

有3所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了科研項目數據，包括國家社科基金、省級社科基金、館內項目等；有3所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了科研成果數據，包括發表論文、出版專著等；有3所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了獲獎情況數據，包括機構獲獎、團體獲獎、個人獲獎等；有3所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了學術交流數據，包括主辦（承辦）學術會議、參加學術交流、接待海內外代表（團）來訪等。蘭州大學圖書館年度報告提供“科學研究”和“合作與交流”2個方面內容，前者列出了2019年科研成果（32個）和2019年館內科研項目（14項）；后者列出了2019年各類合作、學術交流等。

2.7.2 來自閱讀報告的隊伍建設數據

有1所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了科研項目數據、科研成果數據及獲獎情況數據。

2.8 創新服務數據

高校圖書館的創新服務數據包括學科情報服務數據、決策支持服務數據、知識產權服務數據等，這類數據跟學校“雙一流”建設有密切關系，也代表了高校圖書館未來業務新趨勢。

2.8.1 來自年度報告的創新服務數據

有5所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了學科情報服務數據，包括ESI學科發展報告（2月一份）、學科競爭力分析報告等；有2所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了決策支持服務數據；有3所“雙一流”建設高校圖書館的年度報告提供了知識產權服務數據，包括專利競爭力分析報告、某一領域專利分析報告等。年度報告中有2所“雙一流”建設高校圖書館列出了具體報告名稱；4所“雙一流”建設高校圖書館在年度報告中提到2019年成立的高校國家知識產權信息服務中心，其中上海交通大學圖書館成立了“雙中心”（首批高校國家知識產權信息服務中心［12］、世界知識產權組織在華首批技術與創新支持中心［13］）。

2.8.2 來自閱讀報告的創新服務數據

有5所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了學科情報服務數據，包括ESI學科發展報告（2月一份）、學科競爭力分析報告等；有2所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了決策支持服務數據；有3所“雙一流”建設高校圖書館的閱讀報告提供了知識產權服務數據，包括專利競爭力分析報告、某一領域專利分析報告等。比如南開大學圖書館在2019年提供4份學科評估報告、6份ESI學科發展報告、1份專業競爭力分析報告。

3 高校圖書館年度大數據報告問題及對策

3.1 存在問題

調查發現，尚有6所“雙一流”建設高校圖書館至今未發布年度大數據報告，已發過年度大數據報告的高校圖書館存在間斷性問題，歸納起來有4個方面。

3.1.1 沒有嚴格區分年度報告和閱讀報告

調查發現，有的“雙一流”建設高校圖書館僅發布年度報告；有的“雙一流”建設高校圖書館僅發布閱讀報告；有的“雙一流”建設高校圖書館同時發布年度報告和閱讀報告。年度報告、閱讀報告沒有嚴格區分是大多數“雙一流”建設高校圖書館普遍存在的問題。

3.1.2 大數據報告發布媒體和時間不穩定

調查發現，大數據報告發布媒體包括圖書館網站和微信公眾號（表1），部分“雙一流”建設高校圖書館同時采用這兩種媒體發布，但微信公眾號發布量比圖書館網站多。發布時間上也存在各種差別，年度報告大多數在下一年度的1月份發布；閱讀報告大多數在下一年度的4月份發布，但也存在有些發布時間過早或過晚，缺少一定的規律性。

3.1.3 圖書館大數據報告的重視程度不夠

大多數“雙一流”建設高校圖書館的大數據報告開始年份為2016年、2017年（部分為2018年），只有8所“雙一流”建設高校圖書館在2015年之前發布過大數據報告，同時，有6所“雙一流”建設高校圖書館至今未發布大數據報告。部分發布大數據報告的“雙一流”建設高校圖書館缺乏連續性，也是由于重視程度不夠引起的。

3.1.4 圖書館大數據報告規范程度未統一

“雙一流”建設高校圖書館發布的大數據報告格式不一致，尚未形成統一規范格式，導致部分大數據報告可讀性較差，既不利于高校圖書館業務推廣又不利于高校圖書館數據存儲。

3.2 解決對策

3.2.1 構建高校圖書館年度大數據報告模式并細化常規內容

構建高校圖書館年度大數據報告模式是一種趨勢，將高校圖書館大數據報告分為年度報告、閱讀報告，并將8方面內容進行細化。讀者閱讀數據的內容包括借閱榜、個人榜單、部門榜單等；資源建設數據的內容包括資源利用數據、新增資源數據、剔除資源數據、試用資源數據等；媒體利用數據的內容包括圖書館主頁訪問數據、微信公眾號數據及其他媒體數據（抖音、西瓜視頻、B站等）等；教學支持數據的內容包括信息素養教育數據（新生入館教育、講座培訓、文獻檢索課）、電子教參服務數據等；科研支持數據的內容包括文獻傳遞數據、查收查引數據、科技查新數據等；文化建設數據的內容包括文化講座數據、文化活動數據等；隊伍建設數據的內容包括科研成果（出版圖書、發表論文、申請課題、獲得獎勵等）、合作與學術交流（國際合作、國內合作、舉辦學術會議、參加學術會議）等；創新服務數據的內容包括學科情報服務數據、決策支持服務數據、知識產權服務數據等。

年度報告的大數據應更加全面，可以包括讀者閱讀數據、資源建設數據等8個方面（圖1），讀者閱讀數據（虛線顯示）只需要提供基礎數據即可。閱讀報告的大數據應更加詳細，可以包括讀者閱讀數據、資源建設數據等6個方面（圖1），其中讀者閱讀數據（實線顯示）是閱讀報告的核心部分，需要詳細列出各類榜單，其余5個方面只需列出基礎數據即可。

圖1 高校圖書館年度大數據報告模式

3.2.2 組建高校圖書館年度大數據報告工作組并制定規章制度

高校圖書館應組建年度大數據報告工作組，制定大數據報告規章制度，內容涉及大數據報告的數據收集、存取、利用等，同時，高校圖書館應將大數據報告工作列入部門（個人）績效考核，提高館員參與大數據報告研究的積極性。

3.2.3 建立高校圖書館年度大數據報告存取機制確保持續性發展

高校圖書館應建立年度大數據報告存取機制，對歷年產生的大數據進行長期保存，便于今后隨時使用，同時，歷年產生的大數據可以為高校圖書館未來發展提供依據，比如2020年高校圖書館紛紛制定“十四五”規劃，需要分析往年的大數據，以便制定未來五年發展內容。在圖書館主頁設定大數據報告專欄（年度報告、閱讀報告），以PDF格式保存每年的大數據報告，比如北京大學圖書館的“年度報告”“年度閱讀報告”。

3.2.4 注重高校圖書館年度大數據報告發布形式、標題及時間

高校圖書館年度大數據報告發布形式堅持以PDF為主的前提下，結合圖書館營銷需要增加H5、微視頻、微圖文等發布形式。圖書館網站發布的大數據報告標題一般建議以“某某年度報告”“某某閱讀報告”為主，微信公眾號發布的大數據標題可以帶有個性化，比如中國海洋大學圖書館的“邂逅圖書館”（2016年年度報告）。兩種不同類型的大數據報告發布時間完全不同，年度報告的發布時間可定在下一年度的1月份（元旦當天發布最佳）；閱讀報告的發布時間可以定在下一年度的4月份（讀書節當天發布最佳），比如2020年4月23日有6所“雙一流”建設高校圖書館發布閱讀報告。

3.2.5 制定高校圖書館年度大數據報告標準并舉辦全國大賽

制定高校圖書館年度大數據報告標準，并將大數據報告相關數據列入《普通高等學校圖書館評估指標》（E3業務統計），比如可由教育部高等學校圖書情報工作指導委員會牽頭制定高校圖書館年度大數據報告標準，并實現數據共建共享，同時，舉辦有關大數據報告的全國性大賽，提升高校圖書館發布大數據報告的積極性。

4 結語

高校圖書館通過一年的運作都會產生服務大數據，這些大數據不應該成為死數據，而應該被充分展現出來。高校圖書館年度大數據報告（年度報告、閱讀報告）有助于高校圖書館開展服務營銷，展示高校圖書館過去一年的工作成績，便于讀者更全面地了解高校圖書館。高校圖書館借助制作年度大數據報告進行宣傳推廣的同時，可以對大數據進行縱向（年度趨勢）、橫向（同類院校）對比分析，為高校圖書館制定未來發展計劃提供借鑒，比如2020年制定的高校圖書館“十四五”規劃。