孟志強,玄雪花,李慧
(吉林大學圖書館,吉林長春 130012)
正確的讀書觀對于大學生接受高等教育、培養健康人格、建立社會適應性具有重要意義。因此,大學生成長史在某種意義上可以理解為讀書史,讀書不僅對大學生個人知識的深度與廣度有所影響,還影響著一個民族的學習力與創造力。高校圖書館作為大學生學習的第二課堂,具有閱讀推廣的優勢與資源,承擔著服務廣大學生閱讀教育、館藏推薦的重任[1]。為此,基于高校圖書館資源閱讀數據的大學生閱讀行為和閱讀傾向分析,可為高校圖書館閱讀推廣提供參考。本文以吉林大學圖書館為例,利用因子分析法對11 年的本科生借閱數據進行分析,探求大學生閱讀行為與閱讀傾向性。
因子分析通常是指在變量群中提取并聚類共性因子的一種統計技術,數據分析相對綜合全面,具有一定可信度和參考價值。分析方法大致包含兩類:一類是探索性因子分析法(EFA);另一類是驗證性因子分析(CFA),兩者區別主要在于是否事先假定因子與測度項之間的關系。本研究選擇探索性因子分析法(Exploratory Factor Analysis,簡稱EFA)來解決本文的研究工作。
使用因子分析首先要謹慎確定因子數目,因子數目代表了我們所要挖掘的潛在變量個數,選擇相對合理的均值數字確定因子數目,可以作為因子分析相對合理地對標參考,因子數目根據圖1 確定。

圖1 因子數目確定圖
Kaiser-Harris 準則包含13 個評估標準,是評估醫學研究質量的重要標準之一,要求研究設計應當明確、可重復,并且應該有足夠的樣本。
根據圖1 可以看出,當因子數目達到8 的時候因子分析特征值達到0 且趨于穩定,因子數目確定為8 個是合理的,恰好與借閱數據來源于該校的8個學部吻合。
(1)因子獨立性
通過將關系密切的數據進行聚類,揭示原始數據的基本信息。8 個因子使用因子斜交旋轉方法驗證本文提取的8 個因子無論正交還是斜交都是不相關的,以此來證明我們選取因子個數的有效性。進行因子分析得到因子的相關系數如表1。由表1 可以看出只有因子1 和因子5 的相關系數超過了0.50,具體數字為0.54,說明二者兩者具有一定關聯性,但這種關聯性也很小。因此使用因子正交旋轉方法繼續進行因子分析。

表1 因子相關系數表
(2)因子分析概況
表2 揭示了因子分析的合理性及有效性。從表2 可以看出8 個因子共解釋了數據的87%的平方差,可見數據為可信狀態。

表2 因子分析概況
圖書館的圖書是按照《中國圖書館分類法》進行分類,按類別分為從a—z 共計22 個大類(表3)。如果圖書分類級別過于細致會使每個分類下的圖書數量過少,從而降低數據的揭示能力,因此只對一級類目數據進行數據分析。

表3 因子載荷矩陣
載荷矩陣,指的是觀測變量與因子的相關系數,用來解釋因子的含義。本文利用讀者借閱圖書的分類和,來解釋各個圖書分類分別歸屬于哪個因子。
表3 可以看出書目g、j、k、b、i、c、h、a、z 與因子5的相關性最高,主要受因子5 的影響,這些書目主要與文學、哲學有關,因此將因子5 稱為 “文哲因子”;書目f、d 與因子1 的相關性最高,主要受因子1的影響,這些書目主要與經濟、政法有關,因此將因子1 稱為“經、政”因子;書目u、v、s 與因子4 的相關性最高,主要受因子4 的影響,這些書目主要與運輸、農業有關,因此將因子4 稱為“交農因子”;書目q、o 與因子3 的相關性最高,主要受因子3 的影響,這些書目主要與理學有關,因此將因子3 稱為“理學因子”;書目x、p 與因子6 的相關性最高,主要受因子6 的影響,這些書目主要與地球科學、環境科學有關,因此將因子6 稱為“地環因子”[2];書目t、e 與因子7 的相關性最高,主要受因子7 的影響,這些書目主要與工業技術有關,因此將因子7 稱為“工業因子”;書目n 與因子2 的相關性最高,主要受因子2的影響,這些書目主要與自然科學有關,因此將因子2 稱為“自科因子”;書目r 與因子8 的相關性最高,主要受因子8 的影響,這些書目主要醫藥、衛生有關,因此將因子8 稱為“醫藥因子”[3]。每種書目與不同因子的相關性及關系如圖2 所示。

圖2 書目因子關系圖
根據因子分析原理可以總結出如下公式[4]:
x-u=q1×經政因子+q2×自科因子+q3×理學因子+q4×交農因子+q5×文哲因子+q6×地環因子+q7×工業因子+q8×醫藥因子+ε
其中,x 為各個圖書大類的借閱量(矩陣),u 為各個大類借閱量的平均值(矩陣),為因子載荷,為特殊因子。
通過因子得分矩陣,反映了如下情況,白求恩醫學部主要受醫藥因子影響,即與書目r 有很強的關聯(表4);地球科學學部主要受地環因子影響,即與書目x、p 有很強的關聯; 工學部主要受交農因子影響,即與書目u、v、s 有很強的關聯;理學部主要受理學因子影響,即與書目q、o 有很強的關聯;農學部主要受醫藥因子影響,即與書目r 有很強的關聯;人文學部主要受文哲因子影響,即與書目g、j、k、b、i、c、h、a、z 有很強的關聯; 社會科學學部主要受經政因子影響,即與書目f、d 有很強的關聯;信息科學學部主要受工業因子影響,即與書目t、e 有很強的關聯,受限于本文篇幅,后續表格不再一一列舉。

表4 白求恩醫學部的矩陣分析
以表4“白求恩醫學部的矩陣分析”為例,白求恩學部11 年數據顯示,只和ML8 有強關聯,每年強度不同而已,其他大類均為負數。依次分析得出,地球科學部11 年數據顯示,和ML6 關聯最強。工學部11 年數據顯示,和ML4 關聯最強等。
為了從學部層面進行客觀的分析,對每個學部11 年的因子得分取平均值,得到表5 的學部平均因子的分。

表5 學部平均因子得分
以上分析可以明顯看出當代大學生閱讀館藏資源的3 個特點。
(1)閱讀多樣性
大學生作為高校圖書館的主要服務對象,其閱讀特點有著明顯的多樣化[5]。其中,大學生的閱讀特點與心理是相互交錯的,再加上閱讀環境的變化,大學生閱讀不僅集中在專業知識的需求上,更對其他專業的知識有所涉獵,如工學部會關注交農因子的圖書,農學部會關注醫藥因子的圖書,社會科學學部會關注經政因子的圖書,信息科學學部會關注工農業因子的圖書等[6]。大學生在閱讀方面的多樣性不僅體現在如上幾個方面,在參與高校圖書館閱讀推廣活動中也尤為明顯,特別是圖書館閱讀推廣活動的推廣頻次、氛圍、時間、主題及類型等,具有顯著的趨向性。
(2)閱讀數據化
選擇圖書閱讀時,會受到暢銷書排行榜、名人作者及熟人推薦等“大數據”分析等因素的影響,高校圖書館如何突破此方面的桎梏,采取移動化的閱讀推廣手段,仍是未來較長一段時間內要致力于此的工作[7]。
(3)大學生的閱讀傾向、閱讀興趣、閱讀需求等方面,也展現出明顯的多樣化。
首先,完善高校圖書館閱讀推廣活動,對自身發展的作用,也會對大學生閱讀有所影響[8]。
其次,根據因子分析,調整高校圖書館數字館藏,按各學部讀者需求推送相關資源,以滿足不同學部讀者的科研需求[9]。
最后,細化閱讀推廣。可展開多主體閱讀推廣活動,以此滿足不同層次大學生的讀書需求[10]。通過因子分析,精準掌握高校各學部的資源需求,并根據大學生不同班級、所學專業及受教育程度的差異,細分閱讀推廣活動,將活動目標精準定位到指定人群,以此提升閱讀推廣的實效性。加強閱讀推廣的頻次,實現閱讀推廣活動的日常化、常態化。
綜上所述,以吉林大學8 個學部本科生對館藏資源閱讀數據為例,通過因子分析法對大學生閱讀行為進行分析,可以看出,大學生主要閱讀需要體現于專業知識上,并在職業發展、增長知識等方面也有一定體現。從某種意義上說,大學生閱讀價值傾向存在功利性閱讀的因素,并兼具提升自身與興趣愛好引發的閱讀傾向,具有多元化特點。鑒于此,以大學生閱讀行為方面著手,高校圖書館可調整自身的閱讀推廣策略,既可以結合大學生的某一閱讀特點予以推廣,也可以細化到某一群體的大學生予以推廣,有針對性地進行,并改善閱讀推廣環境,提升閱讀素養,更好地服務于大學生讀書。