高雅奇
摘 要
阐述了大数据的定义和特征，提出了大数据环境下图书馆用户行为分析的重要意义。基于调查问卷数据分析和系统使用数据，探讨了高校图书馆整体建设与本科生需求的联结。分析了大数据技术给图书馆带来的影响，提出了图书馆的应对策略。
关键词
大数据;图书馆;用户行为
中图分类号： G250 文献标识码： A
DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457 . 2020 . 06 . 44
0 引言
大数据是一个抽象的概念，首先提出“大数据”一词的美国麦肯锡公司对其定义为：大小超出常规数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。[1]随着信息化时代的到来，大数据受到了越来越多的关注。近年来，大数据在电子商务、物流配送、金融等行业中都有很好的应用并创新了这些行业的运营模式。高校图书馆作为学校的信息传播中心，应积极顺应时代的发展趋势，改变服务理念与服务内容，最大化地利用大数据的概念和方法，收集图书馆大数据，分析、判断读者阅读心理、阅读行为的变化，预测用户需求，改进图书馆的各个工作环节，提升图书馆业务分析和读者服务能力，全面提高图书馆的整体服务质量。
1 研究对象、目标与方法
研究对象：北京第二外国语学院是一所规模中等的北京市属高校，近几年招生规模相对稳定，每年本科生招生数约1650人，在校本科生总人数大概在6600人左右，本科生数量占全日制学生人数比率约85%。同时，本科生也是图书馆服务的主要对象，所以在研究如何开展图书馆服务时，将研究对象确定为在校本科生。
研究目标：全面掌握本科生读者对图书馆文献资源、综合服务和馆舍空间的利用情况，了解读者的阅读倾向和阅读需求、征集读者对图书馆工作的意见和建议。针对目前图书馆在服务中存在的问题，提出建设性意见和建议，增强本科生读者与图书馆的联结、增强读者对图书馆的黏度，从而实现学校图书馆更好地为本科生提供服务。
本文采用的研究方法包括：问卷调查法、统计分析法。调查问卷结合了传播学、心理学的相关知识，以目前时代特点的背景，从读者对实体图书馆的利用、信息获取行为、阅读习惯等角度设计了有别于以往图书馆问卷调查内容的本科生读者问卷，从读者角度深入分析其利用图书馆的行为、原因;统计分析主要是针对近3年我校本科生读者对馆舍、纸質资源、图书馆硬件设备等数据进行收集、整理、分析。
2 调查问卷设计及基本情况统计
本文对北京第二外国语学院一至四年级本科生开展了关于图书馆使用情况、服务评价及建议的问卷调查，以期了解读者图书馆的现状及服务效果与改进方向。
2.1 问卷设计
本次调查问卷根据内容共设置15个调研问题，题目类型包括：单选、排序和开放式问题。采取手机微信扫码答题的方式进行问卷答题及回收。调查问卷的设计分为三个层次：第一个层次为人口统计学问题，都为单选题，主要针对读者的基本情况，如读者身份、专业所属学科情况;第二个层次为资源统计型问题，都为单选题和排序题，主要是了解读者对图书馆资源、服务和馆舍空间的利用情况及满意程度;第三个层次为讨论型问题，主要是读者对图书馆资源利用的影响因素及如何提升图书馆服务提出意见和建议，都为填空题。
2.2 调查数据整理与分析
本次问卷共回收364份，有效率100%。外语语言文学专业占比18.68%，旅游科学专业占比40.66%，工商经济金融专业占比23.63%，文学文化传播专业占比14.84%，法律及其他专业占比2.2%。为与系统数据比较，选取纸本书年借阅量、周入馆次数、纸质及数字资源满意度的问卷调查结果如下：
2.2.1 本科生读者年借阅纸本图书数据
从问卷统计结果看，年外借图书量大于40册的读者占比约9%，而年借阅量小于5册的读者占比约34.6%。我们注意到，约40%的读者外借了70.2%的图书。若年借阅量大于40册的读者按40册计算、区间借阅量的读者按均值计算，参与问卷的读者年平均外借13.27册纸本图书，统计结果如图1。
2.2.2 本科生平均每周入馆次数
从问卷统计结果看，周入馆次数大于7次的读者占比约9.6%，4-6次的读者占比约17.3%，1-3次的约占比56.6%，0次的读者占比约16.5%。若周进馆数7次及以上按7次计算，区间入馆次数的读者按均值计算，参与问卷的读者平均周入馆次数约2.67次，统计结果如图2。
2.2.3 本科生对图书馆纸质资源满意度调查
从问卷统计结果看，对图书馆纸质资源满意度在20%及以下的读者占比约1.8%，21-40%的约占比12.9%，，41-70%的约占比35.3%，71-90%的约占比41.2%，90%以上的约占比8.8%。
2.2.4 本科生对图书馆数字资源满意度调查
从问卷统计结果看，对图书馆数字资源满意度在20%及以下的读者占比约1.5%，21-40%的约占比13.8%，，41-70%的约占比35.5%，71-90%的约占比35.5%，90%以上的约占比13.46%。
3 系统统计数据情况
3.1 本科生图书外借情况
利用图书馆自动化系统数据库查询统计纸本图书外借情况，我校本科生读者2011-2018学年的借阅人数和借阅册数都呈下降趋势，见表1和图3。2018-2019学年，这两项数据止跌并有所回升。
3.2 本科生入馆情况
利用图书馆门禁系统数据库查询统计本科生入馆情况，我校本科生读者2011-2017学年的生均入馆次数总体呈下降趋势。2017-2018、2018-2019学年，这两项数据止跌并有所回升，具体数据见表2。
4 数据对比分析与服务对策
4.1 统计结果对比分析
从调查问卷的结果来看，参与问卷的读者年平均外借13.27册纸本图书，而系统数据显示近三年中读者年平均外借量最高的一年为10.21册。参与问卷的读者平均周入馆次数约2.67次，若以本科生每学期在校16周计算，参与问卷的读者平均年入馆次数约85.44次，系统数据显示近三年中读者年均入馆次数最高的一年为50.1次。参与问卷的读者的图书馆资源利用情况自我评价均值是高于系统统计数据的。但从2011-2019学年的入馆和借阅数据来看，在经历了6-7年的持续减少后，在近两年这两项数据止跌并有所回升。可见，就图书这一文献类型来说，电子版对纸版的冲击已经达到最高峰，随着读者对传播媒介认识的不断深化，会根据自己所处环境不断调整阅读习惯，形成相对理性的阅读模式，最后反应到本科生读者纸质图书的借阅人数、生均借阅册数的止跌回升。随之而来的，近两年生均入馆次数也有所回升。
从读者满意度调查数据看，纸本资源和数字资源的满意度大致相同，50%左右的读者对纸质、数字资源的满意度集中在70%以下，可见图书馆的资源建设工作，没有充分满足读者多样化、个性化的阅读需求。
4.2 图书馆的应对措施
4.2.1 改进图书馆服务方式与手段
大数据环境下，图书馆应该积极调整服务模式。重视大数据的收集、存储、利用。图书馆员应积极学习大数据技术和工具使用，从海量数据中挖掘有用的信息，提升自身服务能力。原有的向导式和指南式的用户服务已经不能满足读者的需要，图书馆需要向知识型服务型转变[2]，为用户提供更深层次、更智慧的学科分析与知识服务，并进一步扩大用户服务范围，提升用戶服务质量，获得用户对图书馆服务的认可。
4.2.2 为读者提供精准化服务
在大数据、人工智能技术的引领下， 图书馆信息服务趋向移动化、智能化、数据化、个性化态势[3]。大数据技术出现前，不全面、不细致的数据无法使图书馆获得用户的准确资源需求。数据挖掘技术充分挖掘用户与资源之间的联系，寻找用户行为规律，精确分析不同环境、不同层次、不同类型读者的隐性需求，融合推荐、可视化等技术，根据不同用户的需求匹配不同的资源，让资源精准配送到每一位用户。
4.2.3 优化图书馆资源建设
后信息时代下读者资源需求的多样化、个性化、特色化特点以及对图书馆服务需求的无时空与地域限制，都对图书馆的资源建设提出了更高的要求[4]。大数据分析技术可通过对用户使用轨迹、用户偏好，用户社交关系捕捉到用户行为、用户心理甚至用户情感等相关数据，通过对这些数据分析、提取进而挖掘有价值的用户需求。大数据时代，图书馆应以数据驱动服务和发展，以用户需求指导图书馆的资源配置，优化图书馆的资源建设工作。
4.2.4 着力解决信息孤岛问题
由于缺乏统一规划，图书馆的各系统间数据共享和数据交换困难，信息孤岛问题一直制约着图书馆服务的效率。图书馆应该利用大数据和物联网技术将独立的资源整合到一起，迅速、准确、全面地提供给用户。大数据和物联网技术将为图书馆带来一场变革，建设全新的开放、互联的智慧型图书馆。
5 结语
大数据时代的到来，必将改变传统的图书馆服务，带来信息组织、资源建设、用户服务等多个领域的变革。图书馆应密切关注如何将大数据技术与图书馆的智能决策与用户服务相结合，提高读者满意度，增加图书馆的竞争力和生存能力。
参考文献
[1]王振武.大数据挖掘与应用[M]，2017：3
[2]初景利.智慧图书馆与智慧服务[J].图书馆建设，2018（4）：85-95.
[3]刘文娟.大数据时代医院图书馆精准服务思考[J].中国信息化，2019（04）：86-88.
[4]康存辉，操菊华.大数据时代图书馆精准服务对策研究[J].图书馆工作与研究，2019（08）：120-123.
