高校圖書館電子資源使用績效評價可視化分析

中圖分類號：G258.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588（2025）06-0049-05

1研究背景

電子資源使用績效評價是高校圖書館文獻資源保障的基礎。評價人員通過科學合理的分析方法了解電子資源的內容和使用情況，可以為圖書館的管理和決策提供數據支撐。電子資源使用績效評價也是圖書館了解用戶文獻需求的主要途徑之一，在此基礎上，圖書館可以為用戶提供更加精準的文獻服務。當前，文獻購置經費不增反降已成為普遍現象，科學分析評價電子資源使用績效、動態調整采購方案已經成為絕大多數圖書館亟須完成的重要課題。

2 研究現狀

電子資源使用績效評價主要圍繞電子資源訪問量、下載量等統計指標開展，即結合資源保障率、使用成本、數據庫商服務質量等相關分析維度，構建綜合評價指標體系或從某一角度展開重點研究[1]。袁芳等人利用訪問量、下載量等統計數據，結合采購價格，計算了單次使用成本[2]；畢艷芳等人橫向比較了外文期刊全文庫全文下載量，縱向比較了同一數據庫連續幾年的全文下載量變化[3]；賀文愛等人對Springer數據庫連續多年的年度使用量和月度使用量數據進行了統計，并分析了數據庫使用量波動的原因[4]

目前，學界關于電子資源使用績效評價的研究成果較為豐富，但現有方法在實際運用中依然存在以下問題：一是用于評價的數據本身存在局限性。從數據來源看，目前分析電子資源使用績效的數據主要來自本地網絡監測和數據庫商提供，但本地網絡監測數據因技術等限制效果不好[5-7]。部分外文電子資源數據庫商支持以COUNTER報告形式提供數據。COUNTER報告有明確規范，在數據供給和操作模式上保持了較高的一致性，數據相對可靠，是目前主流的數據來源[8.9]。COUNTER報告僅覆蓋大約 70% 的外文電子資源數據，其他外文資源和大多數中文電子資源不支持COUNTER標準[0]。圖書館從數據庫商處收到的數據通常遵守一定的標準規范，但不同的數據庫商的標準可能不同，因此電子資源使用績效評價的準確性和科學性都難以保障。從數據內容看，盡管COUNTER報告數據規范，但依然存在一定的局限性。COUNTER報告及其他來源數據只提供訪問量、下載量等統計數據，使電子資源使用績效評價多停留在描述性統計的分析上，無法滿足圖書館對電子資源更深層的分析和數據挖掘需求[1]。二是不同電子資源訪問量、下載量的橫向比較缺乏足夠的合理性。為避免經費浪費，圖書館采購電子資源必須充分考慮其獨特性，而不同類型和內容的電子資源不具有完全的可比性，并且用戶群體需求復雜、多樣，下載量、訪問量等常用指標事實上也并不能精確反映電子資源與需求的契合程度[12]。例如，越是專業性強的電子資源可能訪問量越低，但對高校學科發展具有至關重要的作用。因此，圖書館僅對訪問量、下載量等數據進行橫向比較，不足以全面分析電子資源使用績效。

3 研究設計

本研究采用問卷調查法收集數據。問卷調查法以用戶為對象，數據直接反映了電子資源的服務效果，能盡可能避免因統計方法不一致或其他人為因素造成的數據誤差，更能夠體現“以用戶為中心”的圖書館服務理念。通過問卷調查獲得的數據保留了個體用戶維度的數據，形成了“用戶一電子資源使用情況”一一相對的數據，為更深層的分析提供了條件[13]

數據分析階段主要分為兩部分：一是利用三年數據縱向對比每一個電子資源使用情況的變化，分析電子資源通用性和針對性的變化。本研究將電子資源滿足更多用戶普遍需求的特點稱為通用性，充分滿足特定用戶需求的特點稱為針對性。二是基于用戶對電子資源的選擇，利用社會網絡分析方法計算加權度[14，15]，發現電子資源使用網絡中的重要節點，并計算電子資源間的關聯性，形成聚類，分析電子資源在其主要服務群體中的使用情況

4實證研究

4.1 數據收集及描述性統計

為提高電子資源服務質量，了解用戶使用電子資源的頻率，連續三年開展了電子資源使用情況問卷調查。問卷通過學校圖書館工作委員會和圖書館公眾號等渠道面向全校師生發放，調查時間為2022—2024年。統計顯示，三年有效問卷分別為3，009、586、382份。因本研究重點在于對方法的探索，故對電子資源的名稱進行了隱藏，僅部分說明。

筆者分別計算每個電子資源每年“經常使用”“偶爾使用”“從未使用”的人數比例。所有電子資源“經常使用”比例三年平均值分別為 7% 、11%16% ；“從未使用”比例平均值分別為 64% 、60%57% ，用戶使用電子資源的頻率整體呈現上漲趨勢。統計顯示，“經常使用”比例最高和“從未使用”比例最低的均為中國知網；“經常使用”比例最低的分別是某農業數據庫、某生物醫學數據庫、某音頻數據庫；“從未使用”比例最高的分別是某化學數據庫、某生物醫學數據庫、某視頻數據庫。

筆者將三年數據兩兩進行對比，計算前后兩年數據中“經常使用”比例的增長量和“從未使用”比例的增加量。計算結果顯示，三年中，多數電子資源“經常使用”的比例在上升，而“從未使用”的比例在下降。2022年與2024年數據對比顯示，“經常使用”比例上升的電子資源為35個，占總數的 83% 。詳見表1。

4.2電子資源縱向對比可視化分析

電子資源本身的類型與內容短時間內不會有明顯變化，但用戶群體的使用習慣、電子資源的檢索功能、電子資源的宣傳推廣等因素都會影響用戶對電子資源的選擇。與訪問量、下載量等數據相比，不同使用頻率人數比例的變化可以在一定程度上反映出該電子資源通用性與針對性的變化。

筆者將“從未使用”比例的百分比點減少量設置為橫坐標，將“經常使用”比例的百分比點增長量設置為縱坐標，并將各個電子資源的使用情況變化以散點圖的形式展示。圖1和圖2中每個點代表一個電子資源，根據點所在象限和散點整體分布情況，可以直觀了解每個電子資源在兩次調查中使用情況的變化以及所有電子資源整體使用情況的變化。“從未使用”比例變低，意味著使用電子資源的用戶增加；電子資源“經常使用”比例變高，即便“從未使用”的比例增高，也認為其針對性提高。

對比前后兩年數據可知，當電子資源處在第一象限，即代表從未使用過該電子資源的人數減少，資源的通用性和針對性增強。在2022—2023年電子資源使用情況變化統計中，中國知網（13，27）、SCI（22，21）增長明顯，在2023—2024年電子資源使用情況變化統計中，ElsevierSD（19，20）、河南農業大學學科服務平臺（38，19）增長明顯。當電子資源處在第三象限，即代表從未使用的人數所占比例增加，且經常使用的人數在減少，通用性和針對性均減弱。在兩張圖第三象限中標出的兩個坐標（-13，-2）（-18，-5）為同一視頻數據庫，結合訪問量、采購價格、數據庫商服務質量等因素進行綜合判斷，該電子資源已經不符合采購需求和文獻資源建設目標，目前已停訂。當電子資源處在第二象限，即代表從未使用的人數所占比例增加，經常使用的人數也在增加，電子資源的通用性減弱，針對性增強；當電子資源處在第四象限，代表從未使用的人數比例減少，經常使用的人數也在減少，預示著通用性增強，針對性減弱。因處在第二象限和第四象限的電子資源數量較少，圖書館在評價電子資源使用績效時，還應充分考慮電子資源內容、圖書館文獻資源建設目標、宣傳推廣培訓等影響因素，結合多種指標開展綜合評價。

4.3電子資源使用網絡可視化分析

社會網絡分析法是研究網絡中事物之間相互作用關系和結構特點的方法。筆者將數據簡化為“使用過”和“未使用過”兩類，以同一用戶使用的所有電子資源數據為統計源，以每個電子資源為節點，以電子資源共現關系為邊，共現次數為邊的權重，形成電子資源使用的加權共現矩陣，再利用Gephi網絡可視化軟件生成電子資源使用圖譜。加權度中心性（WeightedDegreeCentrality）是指節點所有連邊的權重之和，用于測量電子資源處于使用網絡中心的程度，反映了電子資源在網絡中的重要性程度。經過計算，三年加權度中心性排在前10的電子資源如表2所示。

電子資源間的關聯性通過計算Jaccard相似性系數獲取。兩個電子資源間的關聯性表示用戶同時使用兩個電子資源的傾向，關聯性越高的電子資源，用戶使用其中一個時有更大可能也會使用另一個。Jaccard相似性系數的計算公式如下：。Jaccard （A，B）= （同時使用A和B的用戶數）/（使用A或B的用戶數）。

以節點代表電子資源，節點的大小代表使用人數，節點間邊的權重為兩個電子資源的Jaccard相似性系數，筆者使用Gephi將相似性矩陣轉化為可視化圖形，關聯性越高的電子資源距離越近，過濾掉權重較低的邊，形成聚類。通過聚類結果，圖書館可以直觀了解基于用戶選擇的電子資源分類以及不同用戶群體的使用習慣。

2022年電子資源關聯網絡圖譜形成5個聚類，每個聚類中最大節點分別是Resource1（中國知網）Resource12（超星移動圖書館）Resource27（中國共產黨思想理論資源數據庫）、Resource10（查重平臺）Resource2（SCI）。Resource1所在聚類為知網、維普、萬方三大中文學術文獻數據庫，Resource2所在聚類節點全部是外文學術資源；2023年電子資源關聯網絡圖譜形成6個聚類，每個聚類中最大節點分別是Resource1（中國知網）、Resource10（查重平臺）、Resource27（中國共產黨思想理論資源數據庫）、Resource5（ScienceOn-line）Resourcel5（入館教育平臺）Resource18（讀秀搜索）。與2022年數據相比，SCI、Nature和中國知網等中文文獻資源關聯性更強；2024年電子資源關聯網絡圖譜形成4個聚類，每個聚類中最大節點分別是Resource1（中國知網）Resource16（Spischolar）、Resource18（讀秀搜索）、Resource21（新東方多媒體學習庫）。與2023年數據相比，中外文學術資源間的關聯性更強。在所有電子資源聚類中，知網、維普、萬方具有較高關聯性，在三年圖譜中都為同一聚類。外文學術資源的關聯性較高，2022年外文資源獨立為一個聚類，之后兩年部分外文資源和知網、維普、萬方在同一個聚類，由此可以看出，部分科研用戶的電子資源使用習慣發生了變化。

Resource26是生物醫學學科領域文獻資源數據庫，在2022年和2023年的圖譜中，該電子資源不在學術文獻資源聚類中，聚類結果與電子資源本身的內容存在一定程度的不一致，該電子資源與用戶群體沒有精準匹配，但該資源在2024年進入學術文獻資源聚類。從縱向對比結果看，該電子資源在2023—2024年的數據對比中，“未使用”比例下降 6% ，“經常使用”比例上漲 5% ，說明該電子資源在學術文獻用戶群體中具有更高的使用率。結合其他數據分析可知，該電子資源在學術文獻資源中使用人數最少且加權度中心性值最低，圖書館應有針對性地推廣該電子資源并加強用戶需求調研評估。

Resource23、Resource24、Resource32、Resource34、Resource38為經管學院相關專業常用電子資源，聚類結果很好地呈現了這5個電子資源間的高關聯性。從內容上看，Resource39應當與這5個電子資源關聯性較高，但2024年數據的結果并非如此，因此，圖書館未來應對Resource39的使用群體開展更深入的調研。

5結語

電子資源使用績效評價不僅是判斷電子資源訂購與否的方法，也是圖書館有針對性地開展電子資源推廣、培訓等工作的依據。因此，除訪問量、下載量等常用指標外，評價人員還應該重點分析電子資源與用戶需求的匹配情況。受限于數據本身的局限性，電子資源使用績效評價很難深人開展。本研究利用問卷調查數據對電子資源的通用性、針對性以及使用網絡進行分析，可以在一定程度上反映出電子資源的適用群體和用戶需求，發現需要加強宣傳或動態調整的電子資源，為以后的采購計劃提供數據支撐，優化學校文獻保障工作。

參考文獻：

[1］劉爽.高校圖書館電子資源綜合績效評價實證研究[J].河南圖書館學刊，2022（9）：73-77.

[2]袁芳，梁紅妮.電子資源利用績效分析與評價：以南昌大學圖書館為例[J].圖書情報工作，2013（1）：91-96.

[3]畢艷芳，李泰峰.用戶數據維度的數字資源評價方法及實例：以電子科技大學圖書館為例[J].圖書情報工作，2017（22） ：82-88.

[4]賀文愛，吳進瓊，黃春燕.電子資源Springer數據庫使用成效分析與評價：以廣西大學圖書館為例[J].河南圖書館學刊，2014（7）：97-101.

[5]李娜.電子資源管理與評估：以上海財經大學圖書館的外文電子期刊為例[J].圖書情報工作，2018（15）：60-66.

[6]孫瑾.基于應用層的高校圖書館數字資源統計系統[J].農業圖書情報學刊，2018（6）：43-47.

[7]羅孟儒，袁小一.電子資源利用行為數據獲取模式比較研究[J].圖書館學研究，2019（18）：63-68.

[8]楊巍，葉仁杰，吳元業，等.COUNTERRelease5的新特征及其應用研究[J].大學圖書館學報，2020（1）：18-25，41.

[9]陳越，都平平，江艷霞.COUNTER5：關鍵變化及應用展望[J].圖書館論壇，2020（1）：132-139.

[10]孫瑾.電子資源績效評估系統對比分析研究：以山東大學圖書館為例[J].圖書館雜志，2022（6）：83-87，115.

[11］朱玲，崔海媛.高校圖書館電子資源使用監控與統計系統數據獲取質量評估方法探討[J].圖書情報工作，2016（5）：51-57.

[12]陳文娟.數字資源評價研究特征、前沿與展望：基于WOS數據庫的文獻計量學分析[J].圖書館學研究，2022（7） ：2-14.

[13]陽昕，張敏，廖劍嵐，等.社會網絡視角下的高校圖書館電子資源利用研究：以復旦大學圖書館為例［J].圖書情報工作，2021（15）：91-99.

[14］朱慶華，李亮.社會網絡分析法及其在情報學中的應用[J].情報理論與實踐，2008（2）：179-183，174.

[15]鄧君，馬曉君，畢強.社會網絡分析工具Ucinet和Ge-phi的比較研究[J].情報理論與實踐，2014（8）：133-138.

（編校：周雪芹）