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公共圖書館大數據分析與服務對策研究

2018-06-23 11:24:36華瑩李潔
現代交際 2018年7期
關鍵詞:大數據

華瑩 李潔

摘要:合理利用并分析圖書館所產生的大數據信息,能夠有效地提高圖書館服務質量。對此,本文統計并分析了無錫高新區(新吳區)圖書館的讀者分布信息、讀者到館情況、借閱情況以及館藏分類情況。

并且,在分析這些數據的同時,提出相應的對策,以提高公共圖書館的服務效能。本文的主要內容分為以下部分:第一,介紹館內基本情況;第二,介紹數據來源與統計方法;第三,主要描述了數據統計與分析的結果;第四,分析研究結果并提出對策。本文的研究方法主要是文獻研究、數據統計等方法。

關鍵詞:公共圖書館 大數據 讀者服務

中圖分類號:G258 文獻標識碼:A 文章編號:1009-5349(2018)07-0104-02

隨著網絡技術和信息技術的不斷發展和普及,人類所產生的數據量正在呈指數型的增長。處理和使用這些數據,逐漸形成了一個新興的領域,于是大數據的概念應運而生?,F如今在文化部門的大力推進下,公共圖書館的發展也十分迅猛。[1]圖書館影響了越來越多的讀者,在科教文體領域有著很大的影響。無錫市新吳區圖書館開館于2011年,面向廣大讀者進行辦理讀者證以及文獻借閱等服務。新吳區圖書館的整個圖書館總分館建設包括1+8聯盟,分別為主館、兩園區分館以及六個街道分館。

一、數據資料來源與統計方法

本文數據主要為無錫市新吳區圖書館對該館讀者后臺統計所得的流通數據為主要研究對象,大部分數據來源于該館使用的Toread圖書管理系統,借助WPS Office 2016等軟件統計讀者借閱情況、到館情況、借閱偏好等數據。

二、數據分析

(一)讀者分布分析

截至2017年4月,目前聯盟館內有效讀者人數共有73349人。其中老年讀者(65周歲以上)130人;少兒讀者(7~16周歲)2201人;一般讀者(17~64周歲)有64890人;其余為部分網絡讀者、貴賓讀者、流動服務點等。從圖1可看出,館內大多數讀者都處于17~64周歲的年齡段。在所有有效讀者中,外借讀者占21.2%,普通讀者占77.8%,如圖2所示。

(二)到館情況分析

表1為無錫市新吳區圖書館2011—2016年的借閱人次以及到館人次情況。從整體上來看,由于2011年8月份才開館,所以借閱人次和到館人次較少,之后5年的借閱人次和到館人次都呈逐年上升的趨勢。而到館借閱率則沒有較大的變化,在18%~20%之間升降。各年度到館借閱率變化不大。[2]

(三)借閱情況統計

1.近三年借閱情況比較

圖3為無錫新吳區圖書館2014—2016年1到12月的借閱情況對比折線圖。可以看出每年借閱量的分布情況較為規律,且借閱量有逐年上漲的趨勢。從圖中可以明顯看出,7月、8月、12月的借閱量明顯高于其他月份。作為公共圖書館,寒暑假期間是讀者借閱量較多的時間段。

2.熱門借閱統計

我館對2013—2016年借閱量排行前200冊的圖書進行統計,如表2。依照《中國圖書館分類法》的22個大類進行分類,可以很明顯地看出,占比最多的是I類圖書,占比56.5%。可見,對于公共圖書館來說,最受歡迎的還是文學類書籍。依次下去為T類工業技術、B類哲學、K類歷史、地理,分別占比7%、5%、5%。其他大類的書籍占比均低于5%。

(四)館藏分類統計

各類圖書館占本館館藏百分比可以用來衡量某類圖書的利用率。本文進行了館藏分類統計,如表3。我館館藏量占比最多的是I類文學書籍,占比45.4%,此類圖書利用率最高。其后有K類歷史、地理書籍,占比為10.1%。后面依次還有B類、G類,分別占比7.8%、5.7%。其余均低于5%。[3]

三、對策研究

(1)根據到館情況調整人力資源。由上文可知,無錫新吳區圖書館作為公共圖書館在7月、8月以及12月等寒暑假時間,借閱需求比較大。此時,館內可合理增派人員,特別是一線服務人員,保證服務質量以及館內秩序。在這方面,新吳區圖書館通過招收暑期館員,以加大人力投入。

(2)加強館藏資源合理化建設。本館文學類書籍需求量較大,占比也較多。但是館藏數量過多,也易造成資源分配不均勻,可適當提高工業技術類、哲學類、地理、歷史類書籍的比例。一方面,采編館員在圖書采訪的過程中需要注意側重;另一方面,新吳區圖書館通過讀者來館隨時薦購、微信、官網薦購等多渠道滿足讀者對文獻的需求。

(3)注重館舍空間改造。上文統計得到,在所有有效讀者中,外借讀者占21.2%,普通讀者占77.8%,可見新吳區圖書館普通讀者量較大,在館閱覽的讀者不少。據此,圖書館應盡量多開辟讀者閱讀區域,優化人文環境,提升文化氣息。在館舍面積不大的情況下,新吳區圖書館采用館內放置軟墊的方法,來滿足讀者隨處可讀的需求。

四、結語

在大數據環境下,對圖書館館藏流通、讀者流通的數據進行有效收集與分析,能夠為圖書館在提升服務質量、深度挖掘用戶行為等方面提供依據和參考。本文在對本館大數據進行分析的過程中,沒有做到精準化,如分時段的借閱量統計,可更好地對人力進行合理安排;在統計借閱量排行時只統計了借閱量排名前200冊圖書,而沒有涵蓋全部館藏,統計數據不夠全面,可能導致結論偏差。[4]另外,還可結合圖書館電子資源用戶統一認證系統,對電子資源的借閱量進行進一步的統計與分析,發掘更多用戶偏好。這些方面都是今后的研究中可以進一步挖掘,從而深入討論的,可以為圖書館服務提供更有利的事實依據,提高圖書館資源的使用率,為不同讀者提供個性化的服務。

參考文獻:

[1]劉玉婷,呂文娟,龔佳劍.首都醫科大學圖書館流通借閱數據分析及服務對策研究[J].中國中醫藥圖書情報雜志,2017,41(1):40-46.

[2]馮敏瑩.晉城市圖書館大數據分析[N].晉城職業技術學院學報,2016(45).

[3]韋耕耘.從圖書館流通數據分析讀者閱讀傾向及館藏結構[J].醫學信息學雜志,2010,31(2):75-78.

[4]姬曼姝.高校圖書館流通借閱現狀的統計分析——以內蒙古師范大學圖書館為例[J].圖書情報工作,2013,(57):178-181.

責任編輯:景 辰

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