圖書館讀者大數據系統研究

林曉　方敏強　楊軍

摘要：“大數據”給人們帶來的改變呈現在生活的方方面面，在圖書館、美術館、科技館、文化館等公共文化服務機構和場所，大數據也在逐步發揮其重要的作用。對圖書館的讀者大數據研究主要針對讀者流通數據、圖書借閱數據、媒體（自媒體）數據、人群軌跡及畫像數據等。這些研究對于統籌圖書資源、優化活動安排，提高服務效率均有積極的作用。

關鍵詞：圖書館;讀者大數據;研究

隨著互聯網、移動互聯網的快速發展，以及互聯網+時代的到來，互聯網正迅速融入于社會的各行各業。2012年，《紐約時報》發文稱“大數據”時代已經來臨，大數據將會給人們的工作、生活、思維帶來重大改變。維基百科將“大數據”的定義為“難以用現有的數據庫管理工具處理的兼具海量特征和復雜性特征的數據集成。”在圖書館、美術館、科技館、文化館等公共文化服務機構和場所，大數據正在逐步發揮其重要的作用。

一、圖書館讀者大數據來源

圖書館的讀者大數據主要來源于館內相關信息化服務平臺和外部數據供應商，根據其不同特點，可將數據來源具體分為管理數據和網絡數據兩個部分。

（一）管理數據

管理數據指的是維護圖書館運營的相關管理系統所產生的數據。管理數據包括內部數據和外部數據兩個部分。內部數據指的是辦公自動化系統、財務系統等產生的數據，這些數據多用于內部管理，不與外部數據進行交流，因此不可作為大數據加以使用。外部數據指的是與圖書館讀者相關的管理數據，如圖書借閱數據、人流分析數據等。該部分數據記錄的是讀者的閱讀內容、閱讀周期、讀者停留時間、人流峰值峰谷等，對于分析閱讀人群、閱讀習慣等有著重要的意義。因此，管理數據中的外部數據應成為圖書館讀者大數據中的一個主要數據加以分析。由于該部分數據的來源較為直接，且數據量不大，因此對該部分數據的提取較為簡單，采用數據庫直接采集的方式即可。同樣，在后期的數據清洗中，也只需采用傳統的數據清洗方法。

（二）網絡數據

網絡數據指的是基于電腦、手機、閱讀器等網絡服務平臺所產生的與圖書館讀者相關的數據。該部分數據的主要來源包括官方網站、官方微博、微信公眾號、館際互聯平臺、移動圖書館、數字圖書館、電子閱覽室平臺等。和管理數據相比，網絡數據不僅數據量更加龐大，其數據信息也更加復雜，其中既有自建數據庫的數據，也有大量外部數據庫的數據，因此對該部分數據的提取和清洗也顯得更加復雜。在數據提取方面，需要綜合運用網絡爬蟲技術、網頁抓取策略和分析算法，來抓取來自不同平臺的數據，并進行整合。在后期的數據清洗中，還需要考慮采用基于Hadoop的分布式數據方法來對相關數據進行清洗。

二、圖書館讀者大數據分析

在圖書館開啟信息化、網絡化新局面后，對關于讀者的相關大數據分析就成為圖書館管理和運營中的一個重要組成部分。以下本文將以閩江學院圖書館為例，對圖書館相關的讀者大數據進行分析。

（一）讀者流通數據

對于圖書館的管理和運營來說，必須做到對讀者的流通數據做到“心中有數”，這關系到服務模式的改革甚至圖書館的整體發展。圖書館的讀者流通受讀者單位來源等因素影響較大，因此在本文的數據提取中，將流通數據根據不同讀者單位進行分類。

經統計，閩江學院全年圖書館讀者流通數據為17466人次，讀者單位合計156個，日均人流量為47.85人。上圖分別表示在2019年1月1日至2019年12月31日間，排名前15讀者單位的流通數據。圖1記錄的為讀者流通量排名前15且日均人流量大于1的讀者單位來源信息和全年讀者流通數據，如圖所示，讀者流通數據排名前三的分別是海峽學院、福州墨爾本理工職業學院、海洋學院，全年讀者流通數據分別為：1684人、1543人、1543人，日均讀者流通數據為：4.61人、4.23人、4.23人。統計排名前15讀者單位的讀者流通數據，合計為14834人，占總流通數據的84.93%，以上讀者單位全部為閩江學院下屬學院，這一數據也直接反映出學生是閩江學院圖書館的主要讀者群體之一。

（二）圖書借閱數據

圖書借閱數據是圖書館主要重點關注的數據，該數據直接關系到后續圖書的采購和相關資源的分配。以閩江學院圖書館2019年1月1日至2019年12月31日間的圖書借閱數據為例。

如圖2所示，在2019年，閩江學院圖書館借閱數排名前三分別是文學類圖書、工業技術類圖書和語言文字類圖書，借閱數分別為16102、5488、5004。借閱數排名最后三位分別是航空航天類圖書、交通運輸類圖書和農業科學類圖書，借閱數分別為2、15、25。圖書館書籍資源配置可借助借閱信息進行完善。

（三）網絡輿情數據

“網絡輿情是指在互聯網上流行的對社會問題不同看法的網絡輿論，是社會輿論的一種表現形式，是通過互聯網傳播的公眾對現實生活中某些熱點、焦點問題所持的有較強影響力、傾向性的言論和觀點。”隨著互聯網+時代的到來，人們越來越習慣于在網絡上分享自己的工作、學習、生活，并在網絡上尋求相關的意見與建議。因此，必要的網絡輿情監控對許多行業而言都是不可或缺的，對圖書館的管理和運營也是如此。通過福建省千億信息科技有限公司對閩江學院圖書館2019年1月1日至2019年12月31日間的輿情監測可以看出，自習室占座現象、閱讀者食零食問題等是讀者最為關心的話題。同樣，通過互聯網平臺反映的相關問題，也得到了有效的解決，從而體現出網絡輿情監控的有效性和必要性。

三、圖書館讀者大數據應用

分析了解圖書館的大數據來源以及大數據信息，不僅在于這些數據能夠幫助工作人員了解圖書館的運營級管理情況，這些數據對于統籌圖書資源、優化活動安排，提高服務效率均有積極的作用。

（一）加強圖書采購的針對性

圖書采購工作是圖書館工作的基礎，也是圖書館工作的重點，直接關系到圖書館其它工作的開展。圖書館作為文化閱讀中心，對于提高群眾閱讀水平、營造良好閱讀氛圍有著重要的作用。“選擇圖書，乃為閱讀者而選擇，故處處從閱讀者之程度、地位及需要著想。”雖然在傳統的圖書采購中，工作人員就會結合采購經費、館藏書目的情況和讀者借閱的情況來勾選相應圖書，但對于讀者借閱情況的考量往往只能從借閱數量這一個標準出發。而在大數據時代，圖書館所掌握的數據不僅有借閱量，還有較為準確的借閱群體、借閱比例等相關數據，因此在采購選擇上就能夠更有針對性。此外，圖書館也可以結合大數據得出的不同區域借閱群體特點，合理配置移動圖書館的圖書資源，從而讓移動圖書館能夠真正為普通民眾良好閱讀習慣的形成提供助力。

（二）優化活動安排的合理性

除了提供圖書閱覽和借閱服務，多數的圖書館還積極參與到舉辦專題講座、主題展覽、讀書競賽等活動之中，并以此來塑造善圖書館的社會形象，傳遞圖書館的服務理念，協調圖書館的公共關系，從而推動傳統圖書館完成向服務型、創新型圖書館的轉換。通過對圖書館人流數據的分析，能夠較為準確地總結出每一類讀者群體出現的峰值時間。以此為依據，在每一個峰值時間安排與該讀者群體相關的活動，能夠在很大程度上促進活動效果的最優化。與此同時，人群畫像大數據系統所提供的相關數據，也能夠較為直觀地反映出讀者的興趣愛好以及對圖書館活動的建議和期望，從而進一步推動相關活動安排的合理性。

（三）提升網絡服務的有效性

大數據時代的圖書館不再是傳統的借書、還書的圖書館，互聯網推動了圖書館的閱讀空間和服務空間不斷拓展，讀者大數據提升了網絡服務的有效性。目前圖書館的網絡服務主要包括聯機檢索查詢、特色資源數據庫建設、參考服務等。在當前的網絡環境下，各種信息資源層出不窮，要精準挑選到匹配的圖書并不是一件特別簡單的事情。但如果你的閱讀習慣被大數據反饋給圖書館的系統平臺后，匹配的準確度瞬間即會有所提升，隨之而來的則是讀者滿意度的攀升。同樣，在遇到惡劣天氣等特殊情況不便出門時，圖書館也可以根據大數據的分析結果，對讀者進行相關閱讀材料的推送，充分體現出“閉館不停服”的態度，不斷提升其網絡服務的有效性。

四、結語

早在2015年，國務院就在《關于加快構建現代公共文化服務體系的意見》中提出了加快推進公共文化服務數字化建設與現代傳播能力的要求，并明確提出加強公共文化大數據采集、存儲和分析處理的意見。圖書館的數據基礎較為薄弱，對讀者大數據的采樣與分析是其在運用大數據上做出的初步探索，并取得一定的成效。日后，圖書館也將繼續采集、存儲和分析相關數據，并以此為基礎，構建出未來發展的宏偉藍圖。

參考文獻

[1]轉引自嵇婷.公共文化服務大數據的來源、采集與分析研究[J].圖書館建設，2015，（11）：21-24.

[2]網絡輿情[EB/OL].[2020-06-03].https：//baike.so.com/doc/5436975

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[3]張文娟.讀者決策采購（PDA）組織模式多樣性分析[J].河南師范大學學報（哲學社會科學版），2012，（05）：267-269.

作者簡介

林曉，1973年4月，福州，漢族，副研究館員，碩士研究生，研究方向：圖書資料。方敏強，1977年10月，福州，漢族，工程師，大學本科，研究方向：情報工程。楊軍，1972年3月，安徽寧國，漢，工程師，碩士，研究方向：政工。