高校图书馆读者行为研究

武新芳

【摘 要】高校图书馆积累了大量的读者访问历史记录数据。如何有效利用数据挖掘技术对这些数据进行分析，研究读者的行为，对改善图书馆的服务具有重要意义。

【关键词】高校图书馆；读者行为；图书馆服务

【Abstract】A lot historical data of readers access are accumulated in university library.How to analyze the data by data mining technology and research readers behavior is helpful for improving library service.

【Key words】University library；Readers behavior；Library service

0 引言

高校图书馆长期服务，积累并存储了大量的读者流通历史数据。利用这些数据、挖掘出其应用价值，能够合理配置资源，改善图书馆的服务模式，为读者提供主动服务。对读者类型、借阅图书馆分类、学科分类之间的关联，挖掘不同读者的需求和偏好，为读者行为的研究提供参考依据，使图书馆的工作由读者主动转为馆员主动服务[1-2]。

1 读者行为研究概述

读者对图书馆服务的满意程度及借阅、阅读习惯倾向均是读者行为的体现。读者在荐购、检索、借阅、归还时留下了大量的历史记录，这些记录反应了读者的借阅习惯、借阅需求等信息。对读者历史记录进行挖掘分析，将不同类型读者（包括不同年级、不同学院、不同专业的学生，学生与教职工等读者类型）的历史数据进行分析，有助于了解不同类型读者的借阅需求、借阅习惯、借阅偏好等行为，可以为高校的学风建设、教学、课程配置提供参考[3-4]。

对读者行为的数据挖掘分析，根据读者的检索记录、借阅记录，分析读者的借阅偏好，能够优化图书馆的资源配置、合理配置馆藏资源，根据读者的需求记录，能够改善图书馆的服务模式，由读者主动要求服务模式改善为主动为读者提供主个性化服务，如根据读者的借阅爱好主动为读者推荐图书馆等；同时图书馆能够改善阅读、学习环境，为读者提供舒适、学习氛围浓厚的学习环境，引导学生自主学习[5]。以上海电力学院图书馆为例对读者行为进行研究。

2 数据分析的主要内容

2.1 入馆人次统计

对读者入馆时间及离馆时间统计，分析读者平均在馆时间时长；对不同院系、不同专业、不同年级的读者在馆时长统计，分析不同类型的读者的在馆借阅情况；对全年进出馆人次统计，主要是期末考试周和开学初，分析读者进出馆高峰期和呆滞期，有利于图书馆在不同时期调整服务及人力。

2.2 读者借阅统计

对年借书总册数、月结束册数统计，分析本校图书馆读者借书情况的变化；结合读者人数统计，分析生均借书量及生均借阅量的变化情况；对读者的借阅情况按图书分类号统计，分析本馆不同类型的图书利用情况，分析呆滞书，为图书的采购提供指导，有利于资源结构优化；对读者借阅时间段进行统计，分析读者借书高峰期，为图书馆的人力资源管理提供指导；对读者预约、逾期还书、读者荐购等情况进行统计，为图书馆的服务模式提供指导。

3 读者行为分析结果

3.1 进馆人次分析

对上海电力学院图书馆2015年读者进馆人次进行采集，由进馆人数发现2月和8月处于寒暑假期间，入馆人次较少。1月和12月为学期末，入馆人数较高，这就要求图书馆在这两个月要合理配置人力资源及工作安排，维护系统、设备正常运行。上半年入馆人次高于下半年入馆人次。上半年各月入馆人次波动较大，可能原因有3、4月毕业班要外出找工作、实习，5、6月返校毕业答辩、6月份四六级考试等因素造成的。而下半年则呈现逐月递增趋势，可能原因是下半年是新学期伊始学生人数相对稳定、课业较多、天气变凉等。

3.2 读者借阅分析

对2013年-2015年期间在校生的借阅总册数和生均借阅册数统计。2013年-2015年学生借阅总册数在下降，本科生生均借阅册数低于研究生生均借阅册数。主要有以下因素导致：1）研究生课程学习主要以自主、探究、开放、交流学习为主，涉及范围广泛，需要阅读大量参考书；本科生课程则主要以教参书为主，注重应用。2）研究生主要任务之一是科研，这就要求研究生具有广泛的知识面、扎实的专业基础知识，在做研究、处理问题等的时候需要查阅大量的资料。研究生课余对读书、学习的需求远高于本科生。

由分析结果可见借阅图书总量和生均借阅册数呈现逐年下降趋势，主要原因有：1）互联网、智能手机的发展导致大学生的阅读时间减少，他们更倾向于网络生活；2）电子商务、搜索引擎的发展导致大学生的阅读方式发生了变化，一部分人选择自己购买图书，一部分人选择看电子书，其他的人则选择去图书馆借阅图书；3）大数据时代的到来，使当前图书馆的服务、管理模式越来越不能满足读者的多样化需求。

对我校2015年借阅图书分类统计发现，工业技术类、文学类、语言文字类、数理化学类和经济类图书位居月结总量的前五。T（工业技术）大类借阅图书最多，主要是由于我校是一所以工科为主的院校，工科专业的学生为了完成作业、科研等需要阅读大量专业书籍。I（文学）大类图书借阅量位居第二，学生在完成自己课程学习的同时，经常阅读一些文学类的书籍提升内涵、放松身心。H（语言文字）大类图书借阅量位居第三，由于外语学院专业需求、学生考证、出国、本科考研英语、工作后单位对英语的要求等需要所致。O（数理化学）大类图书借阅量位于第四，这是由于大学生基础课程的学习需要因素所致，如高等数学、大学物理等课程，其次本科生考研也涉及到基础课程。

4 结论

对读者行为进行研究，有助于了解不同类型读者的借阅需求、借阅习惯、借阅偏好等行为，可以为高校的学风建设、教学、课程配置提供参考；有助于改善图书馆的服务质量、服务模式。

【参考文献】

[1]康春鹏，杜蕊.大数据给图书馆带来的机遇与挑战[J].现代情报，2014，34（5）：47-50.

[2]江长斌，陈莉.基于读者行为分析的高校图书馆主动服务研究[J].武汉理工 大学学报，2009，31（5）：132-136.

[3]杨江丽，高凡，董若剑.基于数据挖掘的高校图书馆读者行为研究——以西南交通大学图书馆为例[J].图书馆研究，2013，43（3）：106-110.

[4]曾频，宁璐，王彬，周琦.高校图书馆读者行为与学风建设研究[J].农业图书情报学刊，2014，26（9）：146-148.

[5]叶艳.基于数据挖掘技术的高校图书馆个性化服务[J].兰臺世界，2016（6）：58-60.

[责任编辑：田吉捷]