基于读者细分的个性化图书信息需求导向趋势研究

王健 徐淑琴

摘 要：对读者的需求进行定量刻画和导向趋势研究是开展信息服务的基础问题之一，本文通过对宁夏师范学院图书馆2010—2016年图书流通信息进行统计分析（频数分析和高频次类目图书共现分析），建立馆藏信息资源需求导向趋势与读者的细化分类的关联，以期在有限的服务人员配置下能提供更精细化的信息资源服务，进而提高图书采购的针对性和信息服务质量。

关键词：读者细分；信息需求导向；频数分析；共现分析

中图分类号：G252 文献标识码：A 文章编号：1671-0037（2018）4-93-3

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2018.04.023

Abstract： To quantitatively depict the demand of readers and research the orientation trend is one of the basic research problems for carrying out the information service. In this article， by statistical analysis of the book circulation information of Ningxia Normal College library from 2010 to 2016 （analysis of the frequency and high frequency category books co-occurrence analysis）， we established the relationship between information resource demand orientation tendency of library and refined classification of readers. It is hoped to provide more refined information resources service， and further promote specialized book purchase and information service quality， with limited service stuffs.

Key words： reader classification； orientation of information demand； frequency analysis； co-occurrence analysis

1 引言

对读者的需求进行定量刻画是开展信息服务的基础问题之一，如何有效地梳理读者的信息服务请求并根据有限的人力物力资源进行最佳服务策略的制定是开展图书馆信息服务的核心问题。而在实际界定过程中，由于现有图书馆的自由选择性，最能够直接体现读者信息需求导向的就是图书馆与读者之间产生的读者服务数据。读者服务数据主要包括：流通数据、访问数据、参考咨询服务数据等。

近年来，通过对读者服务数据的深度挖掘来优化和提高读者信息服务质量的研究已成为热点之一[1-4]。已有一些学者借助文献计量学或者数据统计分析的方法来研究馆藏资源的优化策略或信息资源推广服务策略。例如，张必兰和吴诗贤[2]运用数学建模的方法，建立了反映采购复本量与图书流通效用关系的数学模型，并设计了利用粒子群优化算法求解该模型的算法。曹树金等人[3]通过对图书馆用户满意和用户需求的研究成果进行梳理，分析图书馆用户满意的构成维度、影响因素、用户需求特征，以及用户需求与满意之间的关系。并从需求角度出发，构建图书馆用户满意度模型。吴志强等人[4]提出基于用户—资源协同驱动的个性化信息推荐服务是一种在分析预测用户个体信息需求基础上向用户主动提供其可能需要但又无法获取的信息资源的服務方式。

由上述文献可知，基于读者服务数据协同使用对传统信息获取、管理和咨询服务工作的模式产生了巨大的影响，已有的成果对如何挖掘图书流通信息，指导已有的图书采购和信息咨询服务工作具有一定的借鉴意义。然而，如何根据对读者服务数据的深度挖掘，制定馆藏信息资源的分配策略是影响图书馆个性化服务质量的关键问题。因此，本文将基于对读者服务数据（流通数据）进行深度挖掘，从而建立馆藏信息资源需求导向趋势与读者的细化分类的关联，进而制定个性化的图书采购及信息服务策略。

2 样本数据整理及分析

流通信息从宏观上反映了读者用户对图书馆藏的使用情况，也反映出读者的个性化图书需求和使用倾向。因此，为了能够较为真实全面地寻找出图书流通信息与不同类型读者的图书和信息服务需求之间的关联，本文以笔者所在的宁夏师范学院图书馆（以下简称为我馆）为例，对我馆在2010—2016年按学院和中图分类法类目的图书流通信息进行收集、分析，进而建立馆藏资源与读者的细化分类关联。数据统计分析主要利用SPSS（Version23.0）来实现。

2.1 图书流通及其对应学院信息数据

如表1所示，11个院系对中图分类法22类相关类目图书的使用强度不尽相同，有些类目的图书使用率较高，然而有些类目的图书近乎处于睡眠状态，如图1所示，高频次使用的图书类目主要集中在文学、艺术、文科教体和自然总论等几大类。而不同的院系图书的使用频次也不同，图书流通频次较高的主要集中在人文学院、政法学院、教科学院等文科类院系，相较而言，数计学院、物电学院、化工学院等理科类院系的图书借阅流通频次不如文科类院系高。进一步，可选择出每个学院流通量排序前3的图书，将其视为该学院学生重点关注的高频次流通图书，如表1中黑色字体标注出的部分。

2.2 基于流通频次的学院间使用行为模式的共现分析

将每个学院在22个学科门类中流通频次排名前3名的类目找出来，标注为高频次流通类目，然后将同时有相同高频次类目图书的两个学院视为具有共现关系，标注其共现矩阵为1，否则为0，以“文科教体”类目为例，音舞学院、体育学院、教科学院和研究生院之间就具有共现关系，标注为1，其余的学院在“文科教体”类目的共现关系标注为0，其余类似。