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公共圖書館智能化服務對讀者粘度的影響研究

2021-09-05 21:41:13李永揚
河南圖書館學刊 2021年7期
關鍵詞:影響研究

李永揚

關鍵詞:公共圖書館;智能化服務;讀者粘度;影響研究

摘 要:隨著信息技術的不斷發展,人工智能技術和物聯網技術的應用領域不斷擴大,公共圖書館服務也引入了眾多智能化設備,智能化服務水平越來越高,得到了讀者的高度認可。文章基于技術接受行為理論探究了公共圖書館智能化服務對讀者粘度的影響路徑,結果發現感知有用性對讀者粘度的影響權重最高,感知趣味性次之,感知易用性最低。細化感知有用性、感知趣味性、感知易用性指標可知,公共圖書館智能化服務應將重點放在圖書個性化服務、檢索效率、操作指令、操作流程、社交互動和趣味體驗,以有效提高讀者粘度。

中圖分類號:G258.2文獻標識碼:A文章編號:1003-1588(2021)07-0026-04

1 背景

隨著智能建筑技術、移動通信技術和物聯網技術的應用與普及,公共圖書館服務也日漸智能化,公共圖書館智能化服務應用主要表現在智能化感應系統、智能化信息處理系統、智能化信息分析系統和智能化信息資源分類管理系統等方面[1]。一方面,公共圖書館通過智能化感應系統進行實時定位和跟蹤服務,如:通過智能監控技術自動識別對照物品與數據庫信息,實現館藏資源信息與讀者、閱讀設備及地理位置的有效對接[2];另一方面,公共圖書館通過智能化信息處理系統整合分散資源,如:通過云計算技術合理分配信息數據,提高館藏資源利用率,實現資源的有效共享[3]。此外,公共圖書館可通過智能化信息分析系統全面匯總分析讀者信息,如:通過數據挖掘技術分析讀者行為數據,挖掘讀者潛在需求,實現圖書館信息服務的個性化[4]。公共圖書館通過智能化信息資源分類管理系統進行存儲信息資源的自動語義判斷,形成新的分類判斷標準,如:通過智能檢索技術實現分類檢索,推動圖書館快速檢索能力的有效提升[5]。總的來說,公共圖書館智能化服務通過計算機模擬或實現類似于人的智能行為,迅速準確地區分、識別讀者意圖,自主交互地執行模擬目標任務,為不同讀者提供差異化、針對性服務,能夠有效提升他們的使用粘度。

2 影響路徑模型

讀者粘度在本研究用于描述讀者對公共圖書館的使用頻率、依賴度和忠誠度,即圖書館能夠吸引讀者并留住讀者的能力,讀者粘度不僅反映了讀者訪問公共圖書館的頻率和花費在公共圖書館的時間,更體現了讀者對公共圖書館的認可和忠誠程度,增強公共圖書館讀者粘度是公共圖書館提升服務能力的重要目標[6]。技術接受行為理論認為,感知有用性、感知易用性、感知趣味性對讀者使用意愿和使用行為具有顯著影響[7],即公共圖書館智能化服務的感知有用性、感知易用性、感知趣味性對讀者粘度具有顯著影響。據此,筆者構建影響路徑模型見圖1。

3 問卷、方法與數據

3.1 問卷設計

公共圖書館智能化服務的感知有用性是公共圖書館智能化服務給讀者帶來的有用性感知,智能化服務可以提高檢索效率,提升信息質量,完善個性化服務,從而增強讀者的有用性感知,增加讀者的使用頻率。公共圖書館智能化服務的感知易用性是公共圖書館智能化服務給讀者帶來的易用性感知,智能化服務可以智能化操作設備、簡化操作流程、優化操作指令,從而增強讀者的易用性感知,增加讀者的使用頻率。公共圖書館智能化服務的感知趣味性是公共圖書館智能化服務給讀者帶來的趣味性感知,智能化服務可以提升趣味體驗,提供娛樂服務,促進社交互動,從而增強讀者的趣味性感知,增加讀者的使用時間。綜上,讀者粘度的圖書館智能化服務維度影響因素可以分為3個一級指標和9個二級指標,一級指標為感知有用性、感知易用性、感知趣味性,對應的二級指標分別為檢索效率、信息質量、個性化服務,操作設備、操作流程、操作指令,趣味體驗、娛樂服務、社交互動。針對上述一級指標和二級指標的影響權重進行相對重要性評價,評價問卷設計見表1。

3.2 研究方法

筆者使用層次分析法(AHP)測量讀者粘度影響因素指標的權重大小,并繪制公共圖書館智能化服務對讀者粘度的影響路徑圖。步驟如下:①構造兩兩比較的判斷矩陣獲取評分數據。1表示一個指標與另一個指標的重要程度相同,3表示一個指標比另一個指標的重要程度略高,5表示一個指標比另一個指標的重要程度一般高,7表示一個指標比另一個指標的重要程度較高,9表示一個指標比另一個指標的重要程度很高,2、4、6、8位于上述描述的中間值。②計算權重。按照判斷矩陣的列歸一化標準,得出歸一化矩陣,再根據歸一化矩陣求行和歸一化可得權重項量。以判斷矩陣為例,i、j為數字編號,介于1~n之間,k為行列數。③一致性檢驗。采用隨機一致性比率CR做一致性檢驗,CR=CI/RI,其中CI=(λmax-n)/(n-1),λmax判斷矩陣的最大特征值;RI是隨機一致性指標,取值和判斷矩陣的階數相關,2階的RI值為0.36,3階的RI值為0.52,4階的RI值為0.89。④若CR值小于0.1,則通過一致性檢驗。一級指標權重為一級層級權重,二級指標權重為二級層級權重與對應的一級層級權重的乘積。

3.3 數據來源

數據來源于問卷調查,主要邀請讀者對公共圖書館智能化服務維度讀者粘度的影響因素指標進行相對重要性評分。考慮到讀者樣本的代表性,讀者來源于兩個部分,一是網絡論壇讀者,二是公共圖書館現場讀者。針對網絡論壇讀者,筆者主要從經管之家、小木蟲、圖書館論壇隨機選取10名讀者進行線上問卷調查;針對現場讀者,筆者主要從玉林市圖書館隨機選取10名讀者進行線下問卷調查。筆者共發送20份調查問卷,回收得到有效問卷16份,問卷有效率為80%。

4 權重分析結果

問卷調查環節主要是邀請讀者對讀者粘度維度下的感知有用性、感知易用性、感知趣味性之間的相對重要性,感知有用性維度下的檢索效率、信息質量、個性化服務之間的相對重要性,感知易用性維度下的操作設備、操作流程、操作指令之間的相對重要性,感知趣味性維度下的趣味體驗、娛樂服務、社交互動之間的相對重要性進行評分。最終綜合16份有效問卷的評分結果,得到一致評分結果。

關于讀者粘度的判斷矩陣見下頁表2。感知有用性對感知趣味性的相對重要性評分為3,感知有用性對感知易用性的相對重要性評分為5,感知趣味性對感知易用性的相對重要性評分為2,計算最大特征值λmax為3.0049,一致性比例CI為0.0025,隨機一致性比例CR為0.0047,小于0.1,通過一致性檢驗。感知有用性、感知易用性、感知趣味性對讀者粘度的影響權重大小分別為0.4104、0.2695、0.3201。

關于公共圖書館智能化服務感知有用性的判斷矩陣見表3。個性化服務對信息質量的相對重要性評分為4,個性化服務對檢索效率的相對重要性評分為3,檢索效率對信息質量的相對重要性評分為2,計算最大特征值λmax為3.0043,一致性比例CI為0.0022,隨機一致性比例CR為0.0041,小于0.1,通過一致性檢驗。檢索效率、信息質量、個性化服務對感知有用性的影響權重大小分別為0.3301、0.2178、0.4521。

關于公共圖書館智能化服務感知易用性的判斷矩陣見表4。操作指令對操作流程的相對重要性評分為5,操作指令對操作設備的相對重要性評分為6,操作流程對操作設備的相對重要性評分為3,計算最大特征值λmax為3.0037,一致性比例CI為0.0019,隨機一致性比例CR為0.0036,小于0.1,通過一致性檢驗。操作設備、操作流程、操作指令對感知易用性的影響權重大小分別為0.1540、0.3742、0.4718。

關于公共圖書館智能化服務感知趣味性的判斷矩陣見表5。社交互動對趣味體驗的相對重要性評分為8,社交互動對娛樂服務的相對重要性評分為5,趣味體驗對娛樂服務的相對重要性評分為4,計算最大特征值λmax為3.0037,一致性比例CI為0.0019,隨機一致性比例CR為0.0036,小于0.1,通過一致性檢驗。趣味體驗、娛樂服務、社交互動對感知趣味性的影響權重大小分別為0.3142、0.1847、0.5011。

根據感知有用性、感知易用性、感知趣味性對讀者粘度的影響權重,以及檢索效率、信息質量、個性化服務對感知有用性,操作設備、操作流程、操作指令對感知易用性,趣味體驗、娛樂服務、社交互動對感知趣味性的影響權重,計算各個指標的最終權重見表6。

5 結語

筆者通過比較影響權重大小發現,公共圖書館智能化服務感知有用性對讀者粘度的影響程度大于感知趣味性,大于感知易用性。公共圖書館智能化服務個性化服務對感知有用性的影響程度大于檢索效率,大于信息質量。公共圖書館智能化服務操作指令對感知易用性的影響程度大于操作流程,大于操作設備。公共圖書館智能化服務社交互動對感知趣味性的影響程度大于趣味體驗,大于娛樂服務。因此,公共圖書館智能化服務應重點通過高質量的個性化服務和檢索效率增強讀者的感知有用性,通過高便利的操作指令和操作流程增強讀者的感知易用性,通過高人性化的社交互動和趣味體驗增強讀者的感知趣味性,最終提高讀者粘度。一方面,公共圖書館應優化人工智能技術基礎上的智能化服務系統。讀者進入圖書館只需進行人臉識別,簡化驗證程序,并依據讀者的信息數據庫引導讀者行為軌跡,節約讀者時間。讀者檢索信息資源時可以在智能終端設備進行手動輸入、語音輸入或關聯輸入,館員根據讀者的個性化特征提供個性化推薦服務,提升服務質量。無論是讀者時間的節約,還是服務質量的提高,都能夠有效提升讀者粘度。另一方面,公共圖書館應不斷完善信息過濾技術。究其原因一是采用智能化的內容過濾方法,比對讀者潛在需求和數據庫數據資源,匹配讀者的真實信息需求,可以為讀者提供有用的信息,提高讀者滿意度。二是采用智能化的協作過濾方法,借鑒相似讀者的信息興趣或相似信息的外延擴展,可以為讀者推薦更加廣泛的信息資源,調動讀者興趣。無論是讀者滿意度的提高,還是讀者興趣的調動,都能有效提升讀者粘度。

參考文獻:

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[3] 初景利,段美珍.從智能圖書館到智慧圖書館[J].國家圖書館學刊,2019(1):3-9.

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[5] 林曦,趙大志,李立冬.高校圖書館人工智能新服務模式探索與思考[J].圖書館研究,2020(5):103-109.

[6] 李賀,侯力鐵,祝琳琳.移動圖書館情景感知信息推薦服務用戶接受行為研究[J].圖書情報工作,2019(12):94-104.

[7] 季忠洋,李北偉,朱婧祎.智慧圖書館用戶使用行為影響因素研究[J].圖書館,2018(12):17-21.

(編校:崔 萌)

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