公共图书馆信用体系搭建与线上读者开发的实践研究——以深圳市宝安区图书馆为例

周龙军

(深圳市宝安区图书馆，广东 深圳 518000)

随着数字阅读和大文娱事业的发展，以及公共图书馆线上线下业务的双重推进，图书馆借阅服务的效率亟须同步提升。有别于图书馆传统借阅服务的判断逻辑，图书馆线上借阅服务依赖于本地化读者的信用体系搭建，结合目前支付体系中已经形成的信用评判标准，接入公共图书馆的读者评分体系，预判读者的信用履约情况，为读者提供借阅服务，减化了为他们办理线下借阅证、登记等手续，降低了借阅过程中双方的等待时间，提高了借阅效率。通过搭建和优化公共图书馆的信用体系，并持续开发线上读者，为他们提供持续且优质的推荐服务，不仅可以大幅提升公共图书馆的运行效率，而且在读者与图书馆之间建立起强互动关系，增强了读者黏性，打造了“文化强国”氛围，为社会进步和企业发展提供源源不断的信息资源支持。

1 公共图书馆信用体系构建对社会化服务的意义

公共图书馆的职能是为社会提供大量、优质、全面的纸质图书、电子图书等文献知识类信息。以提高图书馆运行效率为终极目的，可以发现提高借阅服务流程的运转效率将会使图书馆的整体运行流畅度大大增加。而提升借阅效率的前提是结合信息化技术进行信用体系的搭建，通过建立图书馆内部的信用评价机制，借助互联网终端为读者提供借阅服务，在服务器后台处理高并发信息，可为广大读者提供查询、借阅、电子版资源下载、付费、浏览、内部论坛发表评论等服务。其主要意义表现在以下几个方面。

1.1 信用评价机制的搭建优化公共图书馆的业务流转逻辑

面向全市甚至是全国公民提供图书浏览、查阅服务，能否借出的判断逻辑是读者是否具有足够的信用。借鉴互联网金融公司的业务逻辑，图书馆搭建信用评价体系后，可以通过内部算法快速给出可否借阅的判断，通过高效判定为读者提供高效借阅服务，大大降低了人工审核以及人工录入借阅信息的工作量。

1.2 信用评价机制的运行优化公共图书馆的分级管理策略

搭建读者信用评价机制后，图书馆根据内部制定的评价策略(支付宝芝麻分+内部判断逻辑)，在系统内形成信用评价分数等级，根据信用等级提供不同种类的服务，而针对限制类等级，读者需要通过其他增信、申诉等方式转由人工处理，再次判断合格后才可进入公共区域享受图书借阅服务。

通过读者信用的分级管理，一方面可以为高信用等级的读者提供优质的知识类服务，为他们提供即时的借阅、咨询、提醒类服务；另一方面能杜绝失信人员在没有经过过滤的情况下将书籍借出后导致资产流失。图书馆还搭建了失信人员申诉入口，通过信用复核后继续为他们提供借阅服务，大幅提高了馆藏资源利用率，为不同的受众群体提供不同的服务。

1.3 信用评价机制的改进促进了信用宝安的体系建设

公共图书馆的信用评价机制参考了信用经济的计算模型，该模型的内部逻辑是将多个信用主参考维度(学历、收入、单位、社保、车辆、房屋等)进行量化评分，得出综合评分，公共图书馆采用信用评价机制约束读者的借阅行为，同时为整个城市的信用体系贡献公民借阅行为的信用数据，强化用户对信用社会的认知和贡献，让更多的读者参与到信用宝安的建设和发展中。

2 公共图书馆信用体系搭建途径

公共图书馆读者信用体系的构建一般是接入支付宝蚂蚁评分，持续记录该用户在图书馆的借阅行为，并进行累计评价得分，汇总进入实时评价量表，从而向用户进行各项服务的判断、推荐和流转。

2.1 信用评价框架的搭建

深圳市宝安区图书馆在充分调研其他省市图书馆的信评体系运行情况后，对本馆进行了信评体制的搭建和优化，主要思路是采信读者的外部信用评价作为主评价策略，并积累本馆的行为信用分，得出信用评级。信用评价体系的搭建策略见图1。

图书馆结合大数据实时更新读者的信用评分，利用云计算技术将读者的信用评级和可提供的网络化服务类型进行关联，为不同信用评价得分的读者提供不同的图书馆服务。另外，用户的信用分在客户端实现了可视化，使读者在持续享受高信用带来高附加值服务的同时，更重视信用积累。

图1 公共图书馆信用体系搭建框架

2.2 采信方式实现路径

公共图书馆在采信信用系统提供的分数后，进入内部的信用评价系统，采信后的数据加上内部积累的行为数据形成内部信评系统的数据来源，形成内部的评价机制，并应用在以下工作流程中。

历史信用评价：即读者登录本馆网站后，同步其信用评价分数，经过时间的积累形成信用积分，构成该读者的历史信用评价。当前信用评价：即读者当前状态下在该馆借阅行为的流转状态。失信评价流转：当读者的信用评级进入D+级后，提供申诉入口，申诉后进入人工审核，如可修复则进行信用评级修正，如不可修复即将该读者纳入黑名单，不再向其提供借阅服务。见图2。

图2 公共图书馆采信处理流程

2.3 信用协作体系搭建

信用协作体系指的是为公共图书馆提供信用分接口输出的机构或商业组织，如人行征信中心、蚂蚁金服、芝麻信用等。公共图书馆共享或者采信该机构或商业组织输出的信息及数据，大幅提升信用体系的构建效率。

除了信用数据采信环节，另一个需要用到信用信息的环节为公共图书馆的风险控制。鉴于信用体系为风控前置，而不同的信用服务机构提供的信息各有侧重，公共图书馆需要根据地区实际情况进行采信数据的选择、调整、数据清洗等，并按照信用评价分支体系进行算法设定，将二次运算后的数据纳入不同的工作流程。其工作流程见图3。

图3 公共图书馆信用协助体系工作流程

2.4 失信处理措施

对失信读者给予申诉入口，方便读者进行原因申诉，如能通过人工复审，可以消除警告进入正常借阅通道；如人工审核仍未通过，图书馆则启动教育机制，该用户在被教育后再次出现失信评级为D级别及以上，则触发淘汰机制，该用户立即被拉入黑名单，已借阅书籍需要追缴，同时失信事件被记录到系统中，并同步传输至深圳市公共服务信用数据系统。

结合《深圳市人民政府关于印发深圳市贯彻落实守信联合激励和失信联合惩戒制度实施方案的通知》文件的要求，宝安区图书馆必须按照工作计划完善信用信息归集共享机制，推进信用信息的公示公开。在《宝安区“大诚信”体系建设实施方案》的要求下，宝安区图书馆制订了《宝安区公共信用信息平台数据报送方案》，根据失信严重程度分为一般失信和严重失信，对应算法评判中的“C”和“D”级别，按照季度实时报送失信(包括一般失信和严重失信)读者信息。失信细则判断及报送流程见下页图4。

3 公共图书馆线上读者开发现状

随着线上阅读人数的增加，公共图书馆的服务领域逐渐从线下转至线上，尤其是2018年1月1日实施的《中华人民共和国公共图书馆法》要求各省市图书馆务必提升数字资源的丰富程度，同时配备提供数字资源的设施和入口，搭建线上线下共享文献资源的信息平台，同时为公民提供图书推荐、阅读指导、读书交流等服务，全面推广数字阅读和全民阅读。线上读者的开发情况表现在以下几个方面。

3.1 线上阅读是大势所趋

随着付费内容的崛起，线上读者的开发十分迅速，尤其是付费阅读的市场增速相当可观，CNNIC发布的数据显示，2020年的付费用户规模达到4.21亿，而付费用户约占线上读者规模的30%～50%，线上阅读用户的规模至少超过8亿人。我国线上用户和智能手机的普及化、图书馆App的用户规模将呈高速发展态势，详见图5。

图4 宝安区图书馆失信读者数据报送流程

数据来源：CNNIC、Forst&Sullivan

3.2 线上读者的用户画像

我国《第十六次国民阅读调查白皮书》于2019年4月16日发布，数据显示综合阅读率为80%，数字化阅读触达率为76%，纸质图书阅读触达率为59%。目前，我国公民每天接触的信息渠道主要是手机App，每天手机接触时长为84.86分钟，互联网接触时长为65.13分钟，电子阅读器接触时长为10.75分钟。

3.3 线上资源及服务开发情况

根据国家统计局在2019年发布的数据，我国公共图书馆的数量在逐年增加，并于2019年达到3,189个，数字资源也在全面丰富中，2019年达15,509.2TB，见图6。

3.4 线上服务使用情况

随着信息化技术的发展以及在图书馆线上平台的应用，针对读者的精准化推送以及文献查阅咨询是

数据来源：国家统计局

读者使用概率最高的服务，结合我国已经形成的线上数字图书馆服务网络，公共图书馆能为公众提供更贴心、精准的服务。实现并持续优化上述功能体验的基础是图书馆数据库积累的大量的读者检索、查阅、借阅数据，以及对历史借阅行为、历史线上阅读数据进行统计分析，形成精准的推送机制。

4 公共图书馆线上读者开发

4.1 大数据思维持续优化推荐机制

公共图书馆对线上读者的开发应以精准推送为服务起点，持续优化推荐机制，打造优质的推荐信息处理流程。

4.1.1 技术实现路径。首先，图书馆要建设读者信息数据库，包括姓名、身份证号、学历、专业、家庭住址、兴趣爱好、专业特长、从事工作等相关信息；其次，图书馆要通过多种形式的线上调研、问卷调查得到读者同步的其他App授权查阅信息，结合大数据共享平台，完善读者信息数据库，形成该读者的动态知识诉求画像，持续为其进行需求知识方向对应产品、服务的推荐和消息推送。

4.1.2 数据整合联动。对于图书馆内部以及图书馆之间的数据联动和共享，各级图书馆需要探索相应的整合联动机制，以数倍于本馆数据量的视角，打造读者集约化、信息集约化的资源高效利用氛围，这也是为读者提供高效查阅、借阅和下载服务的基础。通过对不同读者按照不同的维度进行分类，图书馆可以为不同的读者制定不同的推荐策略，根据互联网商业类大数据为相应的读者群提供定制、精准的信息推荐。

4.1.3 人文关怀服务。推荐机制的有效性体现在推荐信息是否有足够的人文占比，大数据推存的读者信息可以作为图书馆与读者之间沟通的桥梁，与读者进行高频次的互动，为读者提供更加精准的线上人文关怀服务。

4.2 搭建咨询框架，丰富内容平台信息

以商业组织的视角衡量图书馆提供的服务，其检索的响应速度、线上阅读体验、借阅流程的流转效率是决定该馆运营效率和效果的关键因素。通过搭建咨询类服务框架，丰富平台推荐机制的内容，将会大大提升线上读者开发效率及速度。

5 公共图书馆信用体系搭建及线上读者开发趋势

随着互联网技术在公共图书馆服务线上化的应用，信用评价体系的构建和优化正在逐步变得成熟，同时，在优化用户体验的前提下，线上读者的开发和影响面覆盖也是图书馆努力的方向。

5.1 优化用户体验，全方位提升服务效率

鉴于以往的借书证制度效率低下，公共图书馆借阅体系正朝着信用化借阅方向发展，但作为公共服务的提供者，图书馆其他服务环节也需被纳入信用体系，通过优化信用前置模式，在提升读者借阅、下载体验的同时，同步提升图书馆的运行效率。

5.2 预判用户分级，实现图书馆服务的流程化、标准化和数据化

公共图书馆提供的服务可以按照工作流程进行分类，并将信评机制渗透进各工作环节，通过接入采信征信系统数据、芝麻信用分数据、金融系统评分数据等多维度社会化信用标准，形成图书馆的数据信源，并将其纳入图书馆行为数据库，结合实时更新的大数据及月度更新的信用分级数据，构成图书馆信用评价体系，打造零接触和实时触达的图书馆互联网服务新体验。

5.3 共享行为数据，加速信用联盟和信用社会建设

公共图书馆为读者提供的公共服务经过长期积累形成了维度丰富的行为数据库，包括借阅行为、查询行为、浏览行为和下载行为，多维度的数据库信息不仅可以为读者提供精准的内容推送，也可以与政府机关共享行为数据信息，尤其是失信不可原谅的行为信息。共享后的行为信息在构建信用联盟(如图书馆行业联盟或城市公共服务联盟)以及信用社会上具有十分重要的参考意义。自2017年5月2日开始，在为全区46万读者提供借阅服务的同时，宝安区图书馆共向宝安区公共信用信息平台报送读者失信数据400余条，为构建“信用宝安”“和谐宝安”贡献行为数据库信息。

6 结语

宝安区图书馆在信用体系的构建上初见成效，并且根据《宝安区“大诚信”体系建设实施方案》的要求，已经实时更新图书馆的信评机制。为提升用户体验，该馆在服务流程上仍需继续渗透信评算法，加速逻辑判断和数据处理效率。随着深圳市在互联网技术、芯片研发等尖端技术的快速发展要求下，技术人员、学者及企事业研究团队对行业发展文献及学科知识信息有更快、更全、更国际化的检索需求，这需要图书馆为他们提供精准、快速、高效的文献知识检索服务。此外，图书馆的高效线上服务也为建设文化强国、搭建公民获取知识的快捷通道提供了必要的信息基础。