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公共图书馆大数据分析与服务对策研究

2018-06-23华莹李洁

现代交际 2018年7期
关键词:读者服务公共图书馆大数据

华莹 李洁

摘要:合理利用并分析图书馆所产生的大数据信息,能够有效地提高图书馆服务质量。对此,本文统计并分析了无锡高新区(新吴区)图书馆的读者分布信息、读者到馆情况、借阅情况以及馆藏分类情况。

并且,在分析这些数据的同时,提出相应的对策,以提高公共图书馆的服务效能。本文的主要内容分为以下部分:第一,介绍馆内基本情况;第二,介绍数据来源与统计方法;第三,主要描述了数据统计与分析的结果;第四,分析研究结果并提出对策。本文的研究方法主要是文献研究、数据统计等方法。

关键词:公共图书馆 大数据 读者服务

中图分类号:G258 文献标识码:A 文章编号:1009-5349(2018)07-0104-02

随着网络技术和信息技术的不断发展和普及,人类所产生的数据量正在呈指数型的增长。处理和使用这些数据,逐渐形成了一个新兴的领域,于是大数据的概念应运而生。现如今在文化部门的大力推进下,公共图书馆的发展也十分迅猛。[1]图书馆影响了越来越多的读者,在科教文体领域有着很大的影响。无锡市新吴区图书馆开馆于2011年,面向广大读者进行办理读者证以及文献借阅等服务。新吴区图书馆的整个图书馆总分馆建设包括1+8联盟,分别为主馆、两园区分馆以及六个街道分馆。

一、数据资料来源与统计方法

本文数据主要为无锡市新吴区图书馆对该馆读者后台统计所得的流通数据为主要研究对象,大部分数据来源于该馆使用的Toread图书管理系统,借助WPS Office 2016等软件统计读者借阅情况、到馆情况、借阅偏好等数据。

二、数据分析

(一)读者分布分析

截至2017年4月,目前联盟馆内有效读者人数共有73349人。其中老年读者(65周岁以上)130人;少儿读者(7~16周岁)2201人;一般读者(17~64周岁)有64890人;其余为部分网络读者、贵宾读者、流动服务点等。从图1可看出,馆内大多数读者都处于17~64周岁的年龄段。在所有有效读者中,外借读者占21.2%,普通读者占77.8%,如图2所示。

(二)到馆情况分析

表1为无锡市新吴区图书馆2011—2016年的借阅人次以及到馆人次情况。从整体上来看,由于2011年8月份才开馆,所以借阅人次和到馆人次较少,之后5年的借阅人次和到馆人次都呈逐年上升的趋势。而到馆借阅率则没有较大的变化,在18%~20%之间升降。各年度到馆借阅率变化不大。[2]

(三)借阅情况统计

1.近三年借阅情况比较

图3为无锡新吴区图书馆2014—2016年1到12月的借阅情况对比折线图。可以看出每年借阅量的分布情况较为规律,且借阅量有逐年上涨的趋势。从图中可以明显看出,7月、8月、12月的借阅量明显高于其他月份。作为公共图书馆,寒暑假期间是读者借阅量较多的时间段。

2.热门借阅统计

我馆对2013—2016年借阅量排行前200册的图书进行统计,如表2。依照《中国图书馆分类法》的22个大类进行分类,可以很明显地看出,占比最多的是I类图书,占比56.5%。可见,对于公共图书馆来说,最受欢迎的还是文学类书籍。依次下去为T类工业技术、B类哲学、K类历史、地理,分别占比7%、5%、5%。其他大类的书籍占比均低于5%。

(四)馆藏分类统计

各类图书馆占本馆馆藏百分比可以用来衡量某类图书的利用率。本文进行了馆藏分类统计,如表3。我馆馆藏量占比最多的是I类文学书籍,占比45.4%,此类图书利用率最高。其后有K类历史、地理书籍,占比为10.1%。后面依次还有B类、G类,分别占比7.8%、5.7%。其余均低于5%。[3]

三、对策研究

(1)根据到馆情况调整人力资源。由上文可知,无锡新吴区图书馆作为公共图书馆在7月、8月以及12月等寒暑假时间,借阅需求比较大。此时,馆内可合理增派人员,特别是一线服务人员,保证服务质量以及馆内秩序。在这方面,新吴区图书馆通过招收暑期馆员,以加大人力投入。

(2)加强馆藏资源合理化建设。本馆文学类书籍需求量较大,占比也较多。但是馆藏数量过多,也易造成资源分配不均匀,可适当提高工业技术类、哲学类、地理、历史类书籍的比例。一方面,采编馆员在图书采访的过程中需要注意侧重;另一方面,新吴区图书馆通过读者来馆随时荐购、微信、官网荐购等多渠道满足读者对文献的需求。

(3)注重馆舍空间改造。上文统计得到,在所有有效读者中,外借读者占21.2%,普通读者占77.8%,可见新吴区图书馆普通读者量较大,在馆阅览的读者不少。据此,图书馆应尽量多开辟读者阅读区域,优化人文环境,提升文化气息。在馆舍面积不大的情况下,新吴区图书馆采用馆内放置软垫的方法,来满足读者随处可读的需求。

四、结语

在大数据环境下,对图书馆馆藏流通、读者流通的数据进行有效收集与分析,能够为图书馆在提升服务质量、深度挖掘用户行为等方面提供依据和参考。本文在对本馆大数据进行分析的过程中,没有做到精准化,如分时段的借阅量统计,可更好地对人力进行合理安排;在统计借阅量排行时只统计了借阅量排名前200册图书,而没有涵盖全部馆藏,统计数据不够全面,可能导致结论偏差。[4]另外,还可结合图书馆电子资源用户统一认证系统,对电子资源的借阅量进行进一步的统计与分析,发掘更多用户偏好。这些方面都是今后的研究中可以进一步挖掘,从而深入讨论的,可以为图书馆服务提供更有利的事实依据,提高图书馆资源的使用率,为不同读者提供个性化的服务。

参考文献:

[1]刘玉婷,吕文娟,龚佳剑.首都医科大学图书馆流通借阅数据分析及服务对策研究[J].中国中医药图书情报杂志,2017,41(1):40-46.

[2]冯敏莹.晋城市图书馆大數据分析[N].晋城职业技术学院学报,2016(45).

[3]韦耕耘.从图书馆流通数据分析读者阅读倾向及馆藏结构[J].医学信息学杂志,2010,31(2):75-78.

[4]姬曼姝.高校图书馆流通借阅现状的统计分析——以内蒙古师范大学图书馆为例[J].图书情报工作,2013,(57):178-181.

责任编辑:景 辰

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