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图书馆读者服务满意度可视化实证分析

2020-02-10 10:52:53 《中文信息》 2020年2期

谭杨

摘 要:研究了学生读者对图书馆所提供服务质量的满意度,对应性该图书馆读者满意度的因素进行了分析,通过电子问卷对各指标进行了调研及结果分析。首先在所构建的图书馆读者满意度评价量表进行了信效度检验的基础上做了指标间的相关性分析;然后对读者留言进行了情感分析和主题模型分析。

关键词:图书馆 读者满意度 评价指标 量表

中图分类号:G252文献标识码:A文章编号:1003-9082(2020)02-00-02

引言

高校图书馆在高校的机构设置中属于科研机构,其功能和任务主要是两个方面,即文献的收集与传播。尽管目前网络的发达导致资源获取的渠道多样化,但就目前来说,图书馆仍然是师生获取知识的重要来源,主要原因还是其资源收集实力的强大和专项经费的支持。关于图书馆读者满意度测评,属于一种心理感受,指的是读者对图书馆所提供服务的满意程度评价,通俗的说就是读者对图书馆的感觉,换句话说,这样的满意程度越高,那么图书馆当前所提供的服务质量跟读者期望中的服务水平就越接近,而图书馆读者满意度并不是单一的指标,而是一个多维的综合体系概念,因此相关的测评就需要建立多指标评价体系。此次的研究对象为国家骨干高职院校,学生人数过万,图书馆藏书量巨大,建筑总面积进两万平方米。目的在于发现该图书馆目前的优势和存在的不足,以便于后期整改,不忘真正的为师生用户服务的初心。可视化技术是目前大数据潮流下方非常流行的一种数据展示方式,直观性是其显著的标志。此次研究将满意度测评通数据可视化结合起来,使满意度的研究成果更加多样化。

一、研究方法

此次满意度调查采用包含13个指标(图书种类、期刊种类、电子资源、流通借阅、资料查找、检索机、阅览座位、馆藏布局、舒适程度、开放时间、服务态度、服务能力、服务效率)的李克特五级量表结构,“1”代表非常不滿意,“2”代表比较不满意,“3”代表一般,“4”代表比较满意,“5”代表非常满意,最后附有一个意见栏,用于收集受访者对图书馆目前的服务水平的意见和建议。受访方式为电子问卷的方式,调查对象为该校大一到大三的学生,共获取1783份问卷,有效问卷1783份,有效率100%。分析工具为SPSS23.0和R语言。

二、结果分析

1.受访者特征分析

1.1所在年级分布(图1)与进馆频率分布(图2):结果显示,受访者大部分为9月份进校的大一新生,大三受访者最少,因为大部分大三学生在外实习,因此人数很少。从进馆频率结果看,受访读者大部分的周进馆次数低于3次。

1.2进馆时间(图3)与目的(图4)情况:结果显示,受访读者基本上是没课和周末时间进馆,而晚自习却很少进馆。其主要原因是该校大部分二级学院都要求学生晚自习必须到教室进行,因此频率低。进馆目的方面,大多都是阅览、自习或借书,较为普遍。但以查找资料为目的的人数很少,主要原因是该是通过目前的资源藏量低,无法发挥资料中心的作用。

1.3信度和效度检验

这里,我们采用Cronbachas Alpha值检验量表的总体信度,结果如表1。

结果显示,整体的Cronbachas Alpha值为0.97,表明具有很好的信度水平。

再就是,采用探索性因子分析方法检验效度,方法是KMO检验和Bartlett球形检验。结果如表2。

表2的结果显示,检验的显著值小于0.01,即说明了我们在问卷中设置的各指标之间具有较为显著的相关性(如图6),在此基础上做的因子分析是大概率有效的。另外,偏相关性检验的方法主要是KMO检验,检验结果统计量的取值在0到1之间,KMO统计量越接近于1,变量间的偏相关性越强,因子分析效果越好。实际分析中,大部分研究者认为,该统计量的值超过0.7时的效果是比较好的。本次的问卷结果显示,得到的KMO统计量检验值为0.961,大于0.7。

1.4指标分析如图6:结果显示,13个指标中,平均得分最高的为“舒适程度”,即受访者认为对该校图书馆的整体环境的舒适程度是比较满意的,再就是服务方面,分数较高。平均分最低的指标为“电子资源”,一方面是该校属于高职院校,在电子资源方面的投入较少,未能达到读者满意的程度;另一方面是,读者的基本水平有待提高,对电子资源使用的基本能力不全面。

2.意见和建议分析

此次调研共收到1783条读者留言,数据清洗后得到1722条有效留言。

2.1情感分析:

针对一些带有主观色彩的中英文文本,按照一定的分析模型分析该文本的情感词性类别并给出相应的置信度。情感词性分为正面、负面、中性。我们采用基于中国知网hownet正负面词典对1722条有效留言进行情感分析(部分结果如表3),得出正面留言446条,中性留言1194条,负面留言82条,

2.2主题模型分析:

2.21针对1722条有效留言,我们将进行基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的主题模型分析。它可以以概率分布的形式给出文档集中每个文档的主题,因此在分析了一些文档并提取出它们的主题(分布)后,它可以根据主题(分布)对文本进行聚类或分类。同时,它是一个典型的词包模型,即文档由一组词组成,词与词之间没有顺序关系。此外,文档可以包含多个主题,文档中的每个单词都由其中一个主题生成。这里,我们将留言设置为4个主题,具体如表4。

结果显示,1722条有效留言分为四个主题,一是服务方面,比较满意的;二是关于培训讲座和图书方面,希望能够增加;三是图书馆时间方面,希望能够延长开馆时间;四是中性的一般评价。

2.22针对84条负面留言进行主题模型分析,结果如表12:

结果显示,负面留言出现较多的是图书馆培训活动较少、座位少和占座情况的出现。

参考文献

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