叶小娇 李检舟
摘 要 针对目前读者荐购系统普遍存在的图书信息录入繁琐、荐购数据不能查重、馆员反馈不及时、书目信息不完善等不足,论文提出了一个基于国家数字图书馆网站并通过扫描ISBN码自动获取图书信息、自动查重、自动反馈为一体的手机荐购APP解决方案。
关键词 手机荐购 读者荐购 APP
分类号 G250.78
DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2018.05.008
Abstract The current library reader recommendation systems is suffering from cumbersome detail logging, manual review, slow feedback, incomplete bibliographic information and so on. This paper proposes a mobile recommendation APP solution, which is based on the website of National Digital Library of China and the ISBN code scanned by mobile phones to obtain book information. Meanwhile, the data can be reviewed and fed back automatically.
Keywords Mobile recommendation. Reader recommendation. APP.
0 引言
读者荐购能有效地克服馆员选书的局限性,使馆藏资源利用率得到提高,为此绝大多数图书馆都开设有这项服务。然而,即便图书馆开展了现场荐购、QQ荐购、系统荐购、微信微博荐购等多种服务方式,用户的参与度却不高,很多图书馆的荐购工作收效甚微[1]。笔者认为除了荐购系统本身的设计缺陷及馆员的反馈情况外,用户的阅读需求、行为习惯以及系统的使用体验都有可能影响用户参与积极性。
随着智能手机的普及以及无线移动网络技术的发展,一些公共场合开始免费覆盖WIFI,手机上网不再受流量限制,用户的阅读习惯逐步发生了变化,他们更倾向于通过手机来获取和处理信息。据第37次中国互联网络发展状况统计报告指出截至2015年12月已有半数中国人接入互联网,而手机网民占比超九成之多[2]。庞大的用户基数给图书馆的荐购服务带来了新的思路,图书馆可以尝试着改变服务模式,开发手机APP荐购系统,吸引更多的读者用户参与采访工作。目前有关读者荐购服务的研究主要集中在网上荐购的现状调查以及基于WEB的荐购系统设计,而对于手机荐购APP方面的研究较少。笔者通过中国知网,以“手机”“APP”“荐购”等关键词进行组配检索,发现相关的论文不到10篇[3-5]。本文拟在上述研究的基础上,旨在设计一个方便、快捷、易用且适合中小型高校图书馆的手机荐购APP。
1 本荐购系统的设计特色
史丽香[6]、许静波[7]、尚新丽[8]等人分别在不同的时间段对多所高校图书馆的网上资源荐购服务进行了调研和分析,结果显示大多数荐购系统存在馆员反馈不及时、荐购数据不能查重、书目信息不完善等不足,使得读者推荐书目主动性不高,进而导致荐购系统使用率低。为了克服上述缺陷,本荐购系统的设计主要是通过以下几种方式改善用户的体验度。
(1) 采用手机荐购APP的形式满足用户对荐购系统使用方便的需要。手机携带方便,大大削弱了时间、空间以及各种软硬件对荐购行为的制约。不管是在书店、商场还是在电脑前,读者都可以随时随地向图书馆荐购好书。
(2) 利用扫描荐购的方式满足用户对荐购系统简单易用的操作需求。据调查,81.74%的读者会选择网络自主荐购的方式进行图书荐购[9],而其中有33.05%的读者不能顺利完成推荐,原因是很多荐购系统需要提交有关图书的详细信息,推荐步骤繁琐[10]。考虑到国家数字图书馆网站中收录有绝大多数图书的基本信息,本荐购系统将利用计算机技术模拟用户访问该网站自动获取某本图书的基本信息,无需用户录入,简化了荐购流程。
(3) 通过采访人员设置采访规则、系统自动审核的方式满足用户对荐购系统反馈及时、高荐购通过率的需求。据调查,用户渴望馆员回复的最长时间不超过1天[11],长时间无反馈或者反馈不及时很容易挫伤读者的荐购积极性。本荐购系统融合了读者决策采购(PDA) 思想,采访人员只需设置采访规则,无需人工审核,系统会根据这些规则自动给予读者反馈,这种方式在兼顾读者阅读选择权的同时,也解决了馆藏的学术性和高利用率的矛盾。
(4) 分析用户阅读兴趣,推送相关馆藏新书,达到精准服务的目的。据调查,大多数图书馆的新书通报仅仅是按照中图法对一批新书进行简单的分类后就发布[12]。新书信息量巨大,读者很难找到自己感兴趣的书。本荐购系统可根据读者的荐购信息来分析其阅读兴趣,时刻监视OPAC的新书状态,并在第一时间向读者推送其可能感兴趣的馆藏新书。这种方式提高了读者对新书通报的关注度,同时也让用户感觉到图书馆正无时无刻的为自己提供服务,用户的主人翁地位得到升华。
总的来说,本荐购系统的设计充分考虑到了用户的体验度,通过满足用户对使用方便、操作简单、反馈及時、高荐购通过率、定制精准服务等方面的需求来提高用户的满意度和参与积极性。
2 手机荐购系统功能模块及工作流程
荐购系统的开发要遵守稳定、安全、易用等原则。本荐购系统分两部分(如图1):一部分是供读者用户使用的前台手机APP,在设计的过程中注意兼容性,供不同操作系统的手机用户下载安装使用;另一部分是供馆员使用的后台管理信息系统,安装在电脑客户端,方便馆员设置荐购规则、导入导出书目信息等。考虑到系统运行的稳定安全性,后端管理信息系统运行于校园网内部,通过互联网为APP客户端提供服务,从而完成整个荐购业务功能。
2.1 前台手机APP模块
初次下载安装APP的用户需要进行注册,自行设置用户名、密码、兴趣爱好、专业等内容,有条件的图书馆也可从后台统一导入学生的借阅证进行统一注册,学生进入系统后只需补充完善个人用户信息即可,无需重新注册。
APP主界面主要包括自由荐购、书目荐购、荐购历史、新书推荐、消息通知、个人中心等模块,下文将具体对各个模块进行论述。
(1)自由荐购。该功能适用于少量单本图书的推荐。系统提供两种方式供读者选择,一种是手工录入图书信息,另一种是扫描ISBN号自动获取图书信息。用户点击扫描荐购图标后,只需将手机对准图书封底的条形码,系统会自动调取摄像头进行对焦扫描并读取图书的ISBN号,然后通过ISBN号在后台进行图书查重、图书基本信息获取、是否满足荐购规则等判断运算工作,最后根据运算结果向APP用户反馈相应的信息,如:该本图书已被荐购、该本图书已有馆藏、该本图书价格太高不符合采购原则、荐购成功等,具体的后台运算流程如图2。另外,考虑到有些图书用户非常需要,但已被其他读者荐购导致用户无法荐购成功,这时系统给用户提供了是否关注此图书的功能,以便该本图书进入馆藏后,读者能第一时间获取该本图书的借阅信息。
(2) 书目荐购:该荐购模块主要是由采编人员预先提供新书征订书目,然后读者根据自己的兴趣爱好在这些目录中选择荐购相应的图书,是一种有限制的荐购服务。界面默认显示当前所有的荐购目录(如图3),读者也可通过选择图书分类筛选图书目录。页面以列表的形式显示可荐购图书的书名、责任者、荐购次数等信息。当用户点击后面的荐购按钮系统会自动显示已荐信息,同时用户还可以通过点击书名进一步查看图书的出版社、价格、内容介绍等详细信息来决定是否荐购该本图书。
(3) 荐购历史:该模块主要是用户所有荐购记录以及本人荐购图书的历史记录,可以有效防止用户由于重复荐购而浪费一定的时间和精力。系统对荐购图书的状态都是实时的,用户可以随时查看获取本人荐购图书的状态信息,方便其借阅。
(4) 新书推荐。该模块只向用户推荐可能感兴趣的图书。系统根据用户的荐书情况以及兴趣爱好,时刻监视馆藏新书信息,根据入馆新书的分类号自动向读者发送相关的馆藏新书书目信息。新书推荐页面设置同书目荐购页面相似,展示图书的书名、索书号、作者等信息,点击书名还可查看图书的出版社、出版日期、内容简介等。
(5) 消息通知。读者荐购成功的或者被关注过的图书进入馆藏时,系统自动在第一时间告知用户索书号以便其借阅。另外,有关图书馆的活动通知、最新书目发布、新书入库等也会告知用户。
(6) 个人中心。该模块存有用户的各类信息,包括用户名、手机号、密码、荐购规则、积分等级、兴趣爱好、用户意见反馈、分享等信息。荐购规则能有效提高荐购图书的成功率,防止盲目荐购;积分等级主要根据用户荐购图书数量、使用频率等设定,等级越高的用户可荐购图书的数量就越多;兴趣爱好可作为新书推荐的一个重要参考;对于本荐购系统的一些意见也可以通过对话框反馈给馆员;用户还可以通过QQ、微信等社交平台分享该荐购系统。各个图书馆可根据实际情况进行设定实行。
2.2 后臺管理信息系统
(1) 荐购规则设置。采访人员根据学校学科建设、购书经费以及整体规划等条件设置荐购规则,如:荐购图书的学科范围、某类图书的总价格、单本图书的价格、出版时间、用户可荐购图书的数量等。这是采访人员对读者所荐购图书质量的最后一道把关。采访人员需要根据实际情况进行把握,条件设置过严可能会影响读者荐购积极性,条件设置过宽又可能会影响馆藏图书的学术性。
(2) 书目导入。为了使荐购者能顺利地完成书目荐购,采访人员需要定期在后台导入相应的书目信息。这些数据主要来源于合作书商提供的书目数据或者是一些适合本校学科需要而且出版质量较高的图书书目数据。建议采访人员在导入系统之前进行初步筛选,简化书目信息,如:将一些不符合本校专业设置的大类删除,事先将书目数据放入OPAC进行查重等。采访人员设置好征订截止日期以及批次后即可上传书目数据。导入成功后数据默认以分类号的形式进行归类,并根据采访人员设置的征订截止日期定期对数据进行清理,以确保向荐购者显示最新的有效的荐购书目。
(3) 荐购书目导出。荐购书目来源于APP中自由扫描荐购和书目荐购库这两个模块中的用户推荐。采访人员可根据时间导出相应的书目信息正式采购书单格式,直接交于书商采购。建议采访人员建立一条荐购图书绿色通道,优先采购、加工、编目、上架读者荐购的图书,缩短读者的等待时间,这样更有利于提高用户的参与积极性。
(4) 信息推送。这个功能适合馆员发送通知或新书推荐信息等,只要用户打开APP即可免费接收到。馆员可在该模块编辑信息内容,选择发送对象,设置发送时间以及其他操作。
(5) 读者建议回复。显示和回复读者提交上来的建议。
3 手机APP设计实现的关键技术
3.1 技术选型
APP开发可选的技术方向有三种:纯原生开发模式(native app),纯web开发模式(web app),混合开发模式(hybrid app)。综合考虑本应用的规模和复杂度等实际情况,笔者推荐使用第三种开发模式,并采用第三方开发框架APICloud,实践证明它能大幅节省跨平台的时间和成本,只需编写一次代码就可部署到多个主流手机平台(android+ios)。
3.2 自动获取ISBN号
图书的ISBN号是本应用的核心必要数据,获取速度和操作便利性是APP是否好用的关键所在。使用手机摄像头可以快速、准确地得到ISBN信息,无需荐购者手工录入。可以利用APICloud提供的FNScanner模块获取ISBN号,部分程序如下:
var FNScanner = api.require(‘FNScanner);//调用摄像头模块
FNScanner.openScanner({
autorotation: true
}, function (ret, err) {
if (ret) {
var ISBN = ret.content;//扫码获取的ISBN
} else {
alert(JSON.stringify(err));
}
});
3.3 自动查重处理
获取图书的ISBN信息后,即可将ISBN作为关键词进行自动查重处理。如果ISBN号一致,就告知读者图书已有馆藏。当数据库中未找到相匹配的记录,就说明该本图书符合荐购的基本要求,读者可以继续进入下一步荐购流程。
这里涉及到两个数据库的sql查询,分别为图书馆已有的图书系统数据库和本系统自建的荐购数据库。假设前者为db1.book1(db1为库名,book1为表名,isbn为ISBN存储的字段名),后者为db2.book2(db2为库名,book2为表名,isbn为ISBN存储的字段名),比对查重的sql可以是:select n=count(0) from db1.book1 a,db2.book2 where a.isbn=ISBN or b.isbn=ISBN,查询返回值n如果为0,表示此图书暂无馆藏,反之表示已有馆藏。
3.4 自动获取图书详情
录入图书的基本信息(书名、价格等),可通过利用国家数字图书馆的在线数据库进行自动获取。由于国家图书馆收录了绝大多数的中文图书,而且其网站又提供了馆藏目录检索服务功能,用户可免费查看图书基本信息,因此我们可以通过软件程序自动化获取图书信息。在程序中我们构建一些适当的参数向国家数字图书馆的在线服务接口发送ajax请求,获取所需的MARC格式HTML代码,然后使用正则表达式进行解码和分析,得到图书的名称、价格、出版社等详细信息,然后显示到用户界面上供用户查看和选择。部分代码如下:
4 结语
本系统采用手机荐购APP的形式满足了用户对荐购系统使用方便的需要;利用手机扫描条形码并从网络中获取图书基本信息的方式减少用户录入图书信息的繁琐操作,满足了用户对荐购系统简单易用的操作需求;通过改进读者决策采购(PDA)思想、设置采訪规则、给予读者一定阅读选择权的方式满足了用户对荐购系统反馈及时、高荐购通过率的需求。总的来说,这样的荐购系统在体现馆藏学术性的同时又有很高的利用率,满足了读者的长远和现实需要。
参考文献:
刘华,许新巧.高校图书馆荐购系统建设研究[J].图书馆建设,2015(4):5-9.
第37次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].[2016-07-30].http://www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201601/t20160122_53271.htm.
胡滨.智能手机:组建移动图书馆平台[J].图书馆论坛,2007,27(1):84-86.
黎邦群.手机图书馆用户参与采访研究[J].图书情报工作,2013,57(13):89-95,109.
李玉芬,吴华蕾.手机采访与荐购系统的构建与实践研究[J].图书馆论坛,2014(2):68,74-77.
史丽香.高校图书馆读者网上荐购的现状与思考:基于对50所高校的调查[J].图书馆论坛,2013(5):117-122.
许静波,孙媛媛,于静.高校图书馆开展网上资源荐购服务的调研与思考[J].图书馆,2015(12):63-67.
尚新丽,屈亚杰.高校图书馆网上荐购服务现状调查研究[J].图书馆学研究,2014(20):57-61.
毛晓燕.基于需求理论的中文图书采访策略研究:以上海理工大学图书馆为例[J].图书馆理论与实践,2012(6):12-14.
刘念,岳鸿,张骏毅.利用微信公众平台拓展图书馆读者荐购模式的方法研究[J].图书馆学研究,2014(13):7-12.
李明鑫,田丹.图书荐购用户参与行为的调查与分析[J].图书情报知识,2014(1):97-101.
赵雪松.高校图书馆个性化新书通报的系统设计[J].图书馆学研究,2007(11):16-17.