学术图书书评的内容分析与信息优化

袁辉

摘要学术图书是高校图书馆的重要资源，由于其书评要求高、难度大，由读者撰写的学术图书书评数量少且缺乏足够的推荐理由和对图书馆有价值的内容评价，较难为其他读者提供信息向导。以重庆大学图书馆自建书评中心的学术图书书评为代表，采用内容分析法和比较研究法，对书评内容进行了分析，并与“豆瓣书评”进行了对比研究，提出了针对学术图书的“结构化书评”，并讨论了其组成的必要构件和结构化方式，以期在降低读者撰写学术图书书评难度的同时，提高这类书评信息导向的效率，促进图书馆更好地挖掘和推广馆藏中有价值的学术图书。

关键词学术图书 书评 信息优化 结构化

1.前言

学术图书是图书馆的重要馆藏资源，尤其在高校图书馆中，学术图书占有很大比重，但其借阅率总体偏低。这类图书涉及某学科或某专业领域，包括学术著作、专著、教材、教参等，具有一定创新性，对专业学习、研究具有价值。提高学术图书的流通与使用率是高校图书馆保障教学科研的必然需要。众所周知，书评对阅读行为有引导作用，高质量的书评效果尤其显著。虽有研究提出应针对专业图书构建书评系统，但如何构建适合读者的学术图书书评形式，进而提高学术图书的书评数量和信息量，目前尚缺乏深入的理论研究或实践探索。构建适合学术图书的书评方式，提供具有高效率的信息导向功能的书评，是高校图书馆提升服务的重要途径之一。

文章采用比较研究与文本分析的方法，以重庆大学图书馆自建的书评系统中的学术图书书评为对象进行分析，通过与典型的外部书评进行比较，归纳总结出现有学术图书书评的主题内容。并在此基础上，提出针对学术图书的“结构化书评”这一新形式，即通过对书评的格式化规范，让读者在撰写书评时将其对图书的评價、判断等信息进行抽取和重组，降低了学术图书书评的撰写难度，提高了学术图书书评信息导向功能的效率，并通过书评的推介功能和解读功能帮助学术图书在读者中更好地分享与传播。

2.学术图书的书评现状

目前，图书馆馆藏图书的书评建设一般采用从外部（如豆瓣书评）获取，或者由馆员和读者共同撰写，并且不断涌现出新的形式。但与大众图书相比，学术图书书评不仅在数量上总体偏少，内容上也未能完全实现书评的推荐功能价值。从国内现有的网络书评来看，以豆瓣为代表的书评网站或以亚马逊、当当为代表的图书销售平台中，学术图书书评的数量显著少于其他类型的图书。高校图书馆基于本馆馆藏目录系统的书评数据中，学术图书的书评数量也落后于非学术图书。以重庆大学图书馆的书评数据为例，截至2016年3月，累积书评数量最多的前100种图书中，文学等非学术类图书占77%，学术类图书占23%（其中工具类图书7%，教材教辅11%，专业图书5%），在其全部2711条书评中，学术图书的书评约占20.7%，在书友会和馆员选出的12931条推送到首页的书评中，属于学术类图书的书评仅占3.09%，且几乎全部以读后感的形式出现。

书评具有浅层“推介”、深层“解读”、自我实现三重作用。对学术图书而言，由于其实用性、工具性和学术性的特点，其书评更应具有对潜在读者提供阅读指导、内容推荐等功能。但在书评中经常出现“本书很好，值得一看”等没有给出推荐理由的书评，虽然这类书评在数量上达到一定程度后，也可带来累积效应（例如网络书店的图书星级），使读者对图书产生兴趣，但学术图书因为书评数量少，难以产生这样的累积效应。由于这类书评有效信息含量很少，因此书评的信息导向效率也很低。学术图书中同主题相近但针对不同读者对象的情况较多，如果书评中不提供足够的信息，读者在选择时就无法得到有效的指导。因此，学术图书的书评必须具备最基本的信息含量，即“给出理由的推荐”应成为其必要构件。

为了考察学术图书书评的信息含量，以重庆大学图书馆书评中心选取的有代表性的学术图书为例，并将图书细分为专业图书、工具类图书、教材和教辅类图书三类，对其书评进行内容分析并与豆瓣书评进行比较。

提取累积书评数量最多的前100本图书中的23本学术图书（序号1～23）以及2016年1季度借阅量靠前的6本学术图书（序号24～29），共29本图书的书评数据作为研究对象。鉴于豆瓣书评具有一定的代表性，同时提取上述图书在豆瓣网中的书评数据作为对照。数据处理时对同一读者发布的内容相同的书评进行了合并，并剔除无语意书评（如表情符号等）。整理后的书评概况见表1。

从表1和表2的数据可知，教材教辅类图书、工具类图书的书评数量明显多于专业类图书，这可能是由于专业图书阅读群体比工具类图书和教材教辅类图书更小。不论是豆瓣书评还是自建书评系统，读者都更倾向于撰写短书评。例如，豆瓣书评的“短评”（315条）数量显著多于“长书评”（19条）数量。学术图书书评的平均长度约为24～30个字符，一半的书评长度在16个字符以内。在不考虑长书评的情况下，不论是豆瓣的用户还是图书馆读者，其书评的平均长度较为接近。绝大多数读者（92.5%）的评论长度在50个字符以内。

由于学术图书具有较强的针对性和实用性，读者在阅读后较少产生类似阅读非学术图（如文学作品）后的感情共鸣，因此书评很难以感受的形式进行解读和推荐。学术图书的书评撰写难度较高，对书评撰写者的专业素质也有一定的要求，在传统书评的撰写模式下，普通读者较难通过书评对学术图书进行导读，因此撰写的难度也影响了书评长度。

对所选29种学术图书在重庆大学图书馆书评中心的书评进行内容分析，通过编码，归纳出12个主题大类。书评内容编码示例及内容分析结果分别见表3和表4。

从表3和表4可分析得知，在学术图书的书评中，无理由的泛评价出现频率最高，为24.64%，这类书评虽不能给书评阅读者提供任何有价值的信息，但撰写者在主观上有利用书评推介意愿，由于各种原因并没将推介的理由写出来。其次为对内容的具体评价、图书归类定位和读后感，分别为12.32%、12.03%和10.32%。

可见，由于学术图书书评撰写的难度，现有书评形式使得其内容不论在浅层推介还是深层解读上，大都未能发挥应有的功能。从书评内容的文本分析可知，尽管现有的学术图书的书评效果不佳，在剔除个人感受及空泛的评论后，学术图书评论中最常出现前五项内容为：对图书的具体评价、图书归类定位、阅读建议、有针对性的推荐/不推荐、判断内容有用程度。上述内容可以作为构建适合学术图书书评新形式的基本组成。

3.学术图书的结构化书评构建

通过对书评的内容分析可知，学术书书评的撰写难度大，读者不倾向撰写长书评或对图书进行解读。而过于简短的书评由于有效信息少而对其他读者缺乏指导性。文章提出对学术图书采用“结构化书评”的模式，以改变现有馆藏图书中的学术图书评价方式，在增加馆藏学术图书的评论数量的同时，提升书评内容的完整性和有效性。

“结构化书评”是对读者阅读学术图书后的体验、收获等信息进行抽取和重组，将书评中的感想与非感想内容分离，并对后者提供某种特定框架，采取标准化操作，形成一种包含特定信息组合结构的书评形式。从而降低读者评论学术图书的难度，增加书评数量，提高书评的有效性和指导性。便于其他读者从中快速了解自己需要的关键信息。

“结构化书评”应包括以下基本内容：（1）阅读原因。即为什么会选择阅读该书；（2）读者自我定位。即读者属于哪个阶段的读者；（3）内容评价。包括该书的难易程度、对学习是否有用等；（4）阅读推荐。即读者认为该书可以向具体哪些读者进行推荐；（5）阅读建议；（6）读后感。

为更好地方便读者采用结构化书评这种形式对其所阅读的学术图书进行评论，特采用书评结构表的形式（图1）。

4.用户需求与展望

为了解读者对“结构化书评”这种新形式的看法，笔者对35名到馆读者进行了随访。虽然多数读者（27人，77.1%）表示在借阅学术图书前很少或从不阅读书评中心的书评，但仍有18人（51.4%）认为有效的学术图书书评信息对自己的选书过程有参考价值，尤其是对同主题下的不同作者或版本图书的评价，可以减少自己的选择困境。在向读者展示了结构化书评的提交示例表后，94.3%（33人）的读者表示结构化书评降低了对学术图书的评价难度，约65.7%（23人）的读者对其产生兴趣并表示会参与对学术图书的书评撰写。

与传统书评模式相比，学术图书的“结构化书评”实际上是对书评内容进行信息分类，达到优化原来分散于读者感受之中的推介信息，并以结构化的形式引导读者进行书评撰写。结构化书评可降低学术图书书评撰写的难度，鼓励读者对其借阅的学术图书进行评论。

从结构化书评的实现途径来看，除了采用提交表的形式，也可以采用其他的方式。在工作实践中，可根据读者的需求不断进行调整和优化，针对不同类型的学术图书发展各有特色的结构化书评模式，从而丰富图书馆自建书评数据库的内容，促進读者对所阅读学术图书的知识经验分享，为其他读者提供更多有价值的参考信息，从而促进学术图书馆馆藏的流通，更好地发挥图书馆为科研、教学提供文献保障和支撑的作用。