大数据背景下公共图书馆读者决策采购模式构建研究

姚春玉

关键词：大数据;公共图书馆;读者决策采购;创新路径

摘 要：读者决策采购模式是一种以用户为主导的图书馆资源建设模式，能够有效满足读者对馆藏资源的需求，扩大公共图书馆的影响力。文章分析了读者决策采购模式的内涵及我国公共图书馆读者决策采购模式的发展现状，探讨了读者决策采购模式的优势，提出了基于大数据技术的读者决策采购模式构建路径，以期提升公共图书馆的服务效能。

中图分类号：G258.2文献标识码：A文章编号：1003-1588（2022）01-0027-03

公共图书馆以读者决策采购模式开展资源建设工作可进一步优化馆藏资源采购流程，吸引读者积极参与阅读推广活动，满足他们的个性化阅读需求。目前，公共图书馆的读者决策采购模式仍存在读者需求定位不明确、采购方案不科学等问题，相关采购工作及活动效果不尽如人意[1]。随着以互联网为代表的现代科学技术的发展，公共图书馆的文献资源建设模式不断转型升级，构建基于大数据技术的读者决策采购模式，可有效提升公共图书馆的馆藏资源建设水平，满足读者的个性化阅读需求。

1 读者决策采购模式的内涵

读者决策采购（Patron Driven Acquisitions，PDA），又称需求驱动采购（Demand Driven Acquisitions，DDA），是图书馆在掌握数字资源的点击率、纸质图书的借阅次数等馆藏资源使用情况的基础上，有针对性地设置采购参数指标，如果读者达成一定的行为条件，就能够自动触发购买指令的一种图书资源采购方式[2]。PDA是一种利用现代化信息技术的图书资源采购方式，相较于图书馆传统的资源采购模式，PDA模式使读者成为图书馆资源采购的重要决策者，对于优化馆藏资源体系、缓解馆员工作压力具有积极的作用。

2 我国公共图书馆读者决策采购模式的发展现状

2011年，华东师范大学图书馆首次提出PDA理念，迅速吸引了图书馆界的关注，对PDA的研究与实践案例逐渐增多。佛山市图书馆与图书供应商合作，共同设立了可供读者自主选购新书的阅览室，图书供应商提供的图书会在该阅览室进行展示，如果有读者提出借阅请求，佛山市图书馆会将读者选择的图书列入采购计划，长期无人问津的图书会被退还给图书供应商。目前，我国公共图书馆的PDA模式尚处于初期发展阶段，以PDA模式开展资源建设工作的公共图书馆数量较少，究其原因，一是PDA模式要求公共图书馆精准掌握读者的阅读动态，虽然公共图书馆可记录和统计读者的借阅信息，但难以记录读者的其他阅读行为，无法保障采购计划的精准性。二是PDA模式需要公共图书馆与图书供应商、图书出版商共同建立统一的信息化系统，雖然我国的图书供应商、图书出版商数量众多，但信息化技术水平普遍较低。三是PDA模式的投入成本较高，随着公共图书馆普惠性、低成本的数字文献资源共享体系的普及，很多公共图书馆尤其是基层公共图书馆不再愿意采用PDA模式。四是PDA采购模式强调读者参与，会在一定程度上限制公共图书馆采购部门的权利，在实际应用过程中存在执行阻力[3]。

3 读者决策采购模式的优势分析

3.1 提高馆藏资源的利用率

目前，很多公共图书馆存在约80%的馆藏资源长期闲置的问题，即图书馆“二八现象”，说明公共图书馆的馆藏资源体系难以满足读者的实际需求[4]。PDA模式是建立在读者需求之上的图书馆资源采购模式，能够在一定程度上避免公共图书馆馆藏资源长期闲置的问题，有效满足读者的阅读需求，提高馆藏资源的利用率。

3.2 满足读者的个性化阅读需求

公共图书馆传统的采购模式通常是根据馆藏资源结构制订采购计划，负责采购工作的馆员与读者及负责借阅工作的馆员沟通较少，难以掌握读者的阅读需求，导致馆藏资源的利用率较低。虽然很多公共图书馆尝试过读者荐书、定期调研等读者辅助采购方式，但往往因采购周期较长、参与调研人数较少等原因，无法从根本上解决馆藏资源供需不平衡问题。相比之下，PDA模式可帮助馆员切实掌握读者的阅读动态及需求信息，开展针对性的图书资源采购工作，满足读者的个性化、多元化需求，激发他们的阅读热情[5]。

3.3 优化采购经费配置

我国大部分公共图书馆都属于财政全额拨款的公益性事业单位。目前，很多基层公共图书馆存在财政经费不足问题，导致图书资源更新速度缓慢，无法及时满足读者的阅读需求。PDA模式能够帮助基层公共图书馆以读者需求为基础制订更加科学合理的采购计划，优化采购经费配置，更好地满足读者的阅读需求。

4 基于大数据技术的读者决策采购模式构建路径

公共图书馆可利用大数据技术实现大范围的数据资源采集，以精准地预测读者需求，推动馆藏资源建设的均衡化发展，提高馆藏资源的利用率[6]。如图1所示，基于大数据技术的PDA模式不仅要凸显大数据技术在数据分析处理方面的优势，还要在整个流程强调数据的灵活运用。

4.1 数据处理阶段

4.1.1 数据预处理。公共图书馆在开展读者服务的过程中会产生文本、音频、视频、访问日志等数据，这些数据可被分为馆藏资源数据、服务应用数据、读者身份数据及读者行为数据等类型。公共图书馆必须通过数据筛选、清洗、过滤与加工等进行数据预处理，实现数据格式的标准化、规范化，并建立相应的数据库，以便更加有效地利用大数据技术构建PDA模式[7]。

4.1.2 数据组合。数据分析是基于大数据技术的PDA模式的重要环节，需要用到多种数据处理工具。公共图书馆应在保障数据完整性与高容错性的前提下，运用MapReduce计算框架对大规模数据集进行分析，通过数据的属性特征寻找数据的关联性，重新组合具有较强关联性的数据，实现对数据总体的优化。另外，公共图书馆应对优化组合后的数据进行规范化处理，并导入Hive数据仓库，保证数据查询的便捷性，为后续工作奠定基础。

4.2 计划编制阶段

4.2.1 读者需求预测。公共图书馆可采用关联规则算法、协同过滤挖掘法、聚类挖掘法及预测挖掘法等多种方法，对读者的资源检索痕迹、数字文献下载频率、图书借阅记录等数据进行深度挖掘，寻找文献资源、读者行为与读者需求之间的关系，构建读者行为分析模型，生成简易的读者需求偏好分析报告，为资源采购工作提供精准、可靠的决策支持[8]。

4.2.2 采购方案的制订与实施。公共图书馆在制订馆藏资源采购计划时，不仅需要参考读者需求偏好分析报告，还需要综合考虑馆藏资源结构、采购经费、图书储藏能力等因素。公共图书馆应制定馆藏资源采购标准，明确图书交付时间、质量、价格等，采用招投标的方式吸引和筛选图书供应商。在图书供应商竞标过程中，公共图书馆可利用大数据技术，对其资质进行评价，筛选实力强、信誉好的图书供应商建立长期合作关系。

4.3 运行监控阶段

公共图书馆必须对资源采购流程进行全方位监控，以保障读者服务质量和效果。很多公共图书馆都忽略了对资源采购流程的监控工作，导致PDA模式的采购效果大打折扣。因此，公共图书馆应利用大数据技术对PDA模式的采购流程进行实时监控，分析馆藏资源流通量、图书借阅率、数字资源检索率等数据，动态调整PDA模式参数，从而更加高效地开展资源建设工作，提升读者服务能力[9]。

参考文献：

[1] 周怡悦，郭晓雨.公共图书馆自建资源存在的问题及对策研究[J].河南图书馆学刊，2020（5）：20-22.

[2] 曾永杰.国内图书馆读者决策采购研究综述[J].内蒙古科技与经济，2020（6）：101-103，106.

[3] 刘月惠.读者决策采购（PDA）模式的实施现状与思考：以杭州、上海地区为例[J].四川图书馆学报，2019（4）：38-40.

[4] 韩冰，王洪波.我国图书馆读者参与馆藏建设的发展与思考：兼论PDA[J].图书馆研究，2019（4）：72-76.

[5] 刘绍荣.读者参与的馆藏资源建设模式探析：读者决策采购（PDA）模式与读者荐购之比较[J].图书馆研究，2015（3）：27-30.

[6] 凤莎莎.大数据时代图书馆空间、资源与服务融合模式研究[J].河南图书馆学刊，2019（7）：103-105.

[7] 王芙蓉.大數据环境下基于读者决策的图书馆文献资源采购模型研究[J].图书馆学研究，2017（12）：54-59.

[8] 朱轶婷，李霖，尚晓倩.大数据分析技术在读者驱动采购（PDA）模式中的应用研究[J].科技情报开发与经济，2015（16）：19-21.

[9] 杨丹丹.利用大数据分析法提高图书馆读者决策采购（PDA）效能探析[J].图书馆工作与研究，2015（1）：60-62.

（编校：冯耕）

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