基于大数据的高校图书馆服务质量评价模式研究

刘金玲，王 倩，张春红，黄筱瑾，肖 庆

(成都理工大学 图书馆，四川 成都 610059)

最大限度地满足读者的信息需求是图书馆各项工作的根本出发点和最终归宿，为读者服务是图书馆赖以生存和发展的前提与基础，也是检验和评价图书馆工作质量的重要标准[1]。图书馆服务具有无形性，难以准确测度和把握，很难找到普遍适用的服务质量评价标准模式，而及时了解和把握读者需求始终是做出全面系统评价的基础。如何客观评价高校图书馆的服务质量，并根据评价结果不断调整、改进和创新图书馆的工作，是图书馆界不断探索和研究的课题。

1 研究现状概述

随着社会的进步和科学技术的发展，高校图书馆的服务经历了由被动转变为主动，由单一化转变为多元化，由传统转变为智慧化，由信息服务转变为知识服务的发展过程[2]，在服务内容、服务方式和服务手段上都发生了巨大变化。在这个发展过程中，对高校图书馆服务质量的评价从内容到方式也都发生着变化。

传统的图书馆服务质量评价主要是通过设计一套科学的评价指标体系，如《普通高等学校图书馆评估指标》等，对高校图书馆职能的实现程度进行测量，包括考察图书馆的办馆条件、资源数量、经费投入等建设和发展状况[3]；通过服务数据的统计关注图书馆各类资源和服务的使用效率等[4]。稍后出现基于读者感知体验的读者满意度评价，比如以SERVQUAL为理论和方法基础的Lib QUAL+®方法等，主要从用户感知的角度评价图书馆的服务质量[5]。通过问卷调查等方式获取读者对影响要素的满意值评分和排序，关注的是读者对图书馆所提供服务的实际感受，是以“用户满意度”为核心[6]。这些不同层面、不同角度的评价方式，配合使用、互为补充，为高校图书馆的建设和发展提供了参考依据。但是，传统的服务质量评价模式更多的是从服务提供者的角度评价图书馆的基本条件、工作和服务能力以及服务过程，而图书馆的服务质量与图书馆拥有的资源条件并非完全正相关，高投入未必会有高利用率。读者满意度调查也受众多因素干扰，限于问卷设计的科学性、调查群体的数量和读者个体反馈的体验感受与期望程度的主观性差异，容易导致评价结果的局限性。

在科技不断发展的今天，大数据技术提供了新的方法和路径，为高校图书馆服务质量的评价提供全新维度的数据支持，我们应充分利用大数据的及时性、客观性和普遍性，克服传统方法的局限，由读者的各类数据分析结果“告诉”我们读者的需求和满意度，探索一套基于大数据分析的服务质量评价体系，以作为现有评价方式的补充。

2 构建基于大数据的高校图书馆服务质量评价体系

近几年，随着大数据技术的广泛应用，图书馆界开始对大数据环境下的服务质量评价进行研究。比如：张计龙介绍了所在高校图书馆利用内部的各种大数据分析并挖掘有用信息提升服务水平和能力的探索与实践[7]；吴旭东等抽取图书馆的借阅数据与教务处的成绩数据，分析大数据环境下图书借阅与学生成绩的相关性，为提升图书馆的服务提供依据[8]；于亚秀等分析了图书馆在开展决策支持服务过程中进行多源数据库融合的必要性，提出了基于多源异构数据库融合开展决策支持服务的模型[9]；毛志勇等选用高校图书馆面积、藏书数量、阅览座位、日进馆人次占学生总数比重、日外借次数占学生总数比重等指标，利用偏序集理论建立了高校图书馆服务质量评价模型[10]等。目前开展的基于大数据的图书馆服务质量评价研究，数据基本来自图书馆内部，图书馆外部数据除学生成绩外对其他很多有价值的学习成效数据很少涉及，图书馆内外部数据的关联性较弱，对读者的学习成效与图书馆服务质量之间关系的深入分析还较少。

其实，我们可以充分依托高校图书馆和学校各职能部门的大数据，利用数据挖掘和分析技术，探讨如何搭建读者学习成效与图书馆服务质量联动的评价体系。

2.1 以大学生学习过程和效果大数据为基础

大学生是高校图书馆最主要的服务群体，也是人数最多的服务对象。大学生优秀成绩的取得，影响因素是多方面的，可参考的指标也很多，比如上课率、自习率、社会实践活动参与度、就业情况、获奖情况等都有相关性。而在上课之余，大学生对图书馆的利用行为与其学习行为和成效之间存在怎样的联动关系，如何从满足学生需求的角度客观评价高校图书馆的资源、服务、空间等的使用效果，图书馆的服务对大学生优秀成绩的获得有多大的贡献度等，都需要我们分析和研究。

2.2 深入挖掘数据

图书馆存储着大量的数据[11]，可以从管理系统、网络服务器、阅读终端、第三方服务商等各个业务工作环节中，提取到大学生利用图书馆的资源、服务和空间过程中产生的行为轨迹和数据，包括读者阅读行为数据、知识服务数据、空间使用数据、资源使用数据等[12]。

学校各职能部门的管理系统中也存储着大量与学生学习学业相关的数据。教务处的教务系统中记录了学生的课程、学分、成绩等相关数据；学生处的管理系统中记录了学生参加社会活动、获奖、评优、考研、就业等相关数据；科技处的管理系统中记录了学生的科研项目、成果、专利等相关数据；创新创业中心的管理系统中记录了学生参加创新创业活动、竞赛获奖等相关数据。

这些数据都可以从网络系统中提取，有的高校还建立了学校统一的信息一体化管理平台，在一个平台中就可以采集到所需的各类数据，为开展大数据的分析提供了有利条件。我们需要对这些大数据进行深度挖掘，去除噪音数据，从海量数据中清洗出能够反映读者利用图书馆的状况和代表学生学习行为和成效情况的数据，进行数据比较分析，找出其中的关联关系，分析图书馆服务对学生学习成才的支撑作用和影响力，进而对各类服务的质量做出评价。

2.3 搭建评价框架

我们可以利用大数据思维和相关技术，深度挖掘图书馆内部和外部的潜在价值信息并进行定量分析，研究图书馆内外数据变化与服务质量之间的关联关系，构建基于大数据分析的高校图书馆服务质量评价框架体系(见图1)。即探寻图书馆服务数据与教务处、学生处、科技处、创新创业中心等部门的学习数据、科研数据、参与活动数据及创新、就业数据等学生学业数据之间的联动关系，以客观数据和事实为基础，分析读者利用图书馆和产生的学习成效之间的相关性，研究图书馆在学生的学习和成长中发挥的作用，评价图书馆服务对大学生学习、发展的影响，评价图书馆各项服务工作的质量。

同时，还应建立服务质量评价工作常态化的工作机制，将评价结果与各项服务工作的改进进行联动，以评价结果促进图书馆工作的创新和发展，科学有效地提升图书馆服务在满足和促进大学生的学习、成才需求中的契合度。

图1 基于大数据分析的高校图书馆服务质量评价模型框架

2.4 合理选择数据指标

应根据图书馆服务质量评价的目标，分类分析挖掘到的大数据资源，建立起服务质量、读者画像、专项研究、预测预警等一系列指标，反映图书馆服务过程中存在的问题。其中，应选定一些与图书馆主要服务项目相关的基础性、关键性指标进行定期分析，不断监测图书馆服务质量的变化，同时，还应对一些需要特别关注的指标进行不定期的针对性分析，通过横向、纵向和组合分析等方式进行关联性分析，评价读者服务质量的各个方面。

2.5 科学对比分析

从评价模型中可以看到，评价图书馆各项服务与读者需求的契合度，可以从两个不同的维度进行：①以图书馆大数据为基础，对读者利用图书馆的行为进行分析，反映出读者对图书馆各项服务的接受度，这需要将图书馆大数据按照资源和服务进行细分，对于每一种服务和资源的使用效果都进行评价，并与学生的年级、学院、专业等身份信息进行关联分析，以得到不同类别、层级直至整体的评价结果。进行分析时，需要列出图书馆大数据与各服务项目的对应关系，逐一进行比对分析。②通过对图书馆和学校职能部门大数据的比对分析，找到学生学业数据和图书馆资源、服务数据之间的潜在对应关系，发现图书馆各项服务对学生学业成绩和成才的支撑作用和保障程度，进而评价图书馆的服务质量。这需要将图书馆和学校职能部门的大数据科学分类并一一进行比对分析。比如到馆次数多的学生，学习成绩好不好，有没有获奖，是否考研，就业情况怎样，即分析图书馆的各项服务是否对学生的学习学业有支撑保障作用。反之亦然，可以分析学习成绩好的学生，是否经常到图书馆，或者最常使用图书馆的哪些服务，分析不同发展方向的学生对图书馆各项服务的使用习惯，使图书馆可以有针对性地开展服务，并引导更多的读者使用图书馆的服务。

根据这两个维度下多角度的数据分析结果，研究高校图书馆服务内容和服务方式的合理性和先进性，进而以最有利于学生发展为主旨任务，改进和创新图书馆服务体系，提升图书馆对学生的黏合度。这其中需要注意的是应将相关数据进行事先的预处理，比如学生或服务方式等需要进行类型化，这样可以避免个案差异的扰动；同时，还需要利用以往的结构性的小数据研究的结果与大数据研究的结果来进行相得益彰的互补，最终得到科学严谨的分析结果。

3 基于大数据分析的高校图书馆服务质量评价机制建设

构建基于大数据分析的高校图书馆服务质量评价体系，需要有良好的工作机制做保障，只有建立起从数据采集、对比分析到应用分析结果改进服务工作等一整套的工作机制，将数据分析与服务工作进行联动，利用服务质量评价结果不断地矫正、调节与指导服务工作实践，才能保障服务质量评价体系的正常运转和可持续发展。

3.1 建立数据采集制度

海量的大数据是基于大数据分析进行高校图书馆服务质量评价的基础，对大数据的采集存储和统计分析是开展各项工作的基石。应建立规范的数据采集制度保障各类数据能够及时收割，通过科学的管理和细致的分类筛选，针对每一个要评价的服务工作项目建立相应的数据模块，在评价时按需调用，并可以用报表、图表以及可视化等形式呈现，实现实时数据反映、阶段数据汇总、年度数据汇总等，最终建立起围绕图书馆服务质量评价体系的大数据库，为进行大数据分析提供素材。

3.2 建立质量评价制度体系

进行高校图书馆服务质量评价工作的目的是更好地开展和改进工作。应建立合理的制度体系，将评价工作制度化、常态化，并通过完善的评价结果反馈机制，及时将评价结果准确反馈，用以科学指导服务工作的持续改进。因此，必须通过制度化的工作流程，由专门的部门和人员负责服务质量的日常评价工作，并由负责评价的部门定期和不定期地将评价结果反馈给图书馆的相关部门和领导，为图书馆服务工作的开展和改进提供依据。相关部门则应根据收到的评价结果，结合本部门工作提出改进措施和实施方案，最后还需要对所有的评价结果及改进措施进行评估、实施和归档，完成服务质量评价与改进的全部工作流程。

4 结束语

以大数据为基础的服务质量评价工作，可以充分发挥图书馆传统的文献分析和信息处理优势，将图书馆内外不同职能部门、不同类型、呈弱关联性的数据进行挖掘和重组，分析数据之间的联动关系，让分散的大数据变成联动的“活”数据，还原大学生在图书馆以及学校的学习行为轨迹，解读高校图书馆各项服务工作的质量与大学生学习成效之间的关系，为高校图书馆更好地了解读者需求、更加科学合理地开展服务工作、服务学校的人才培养目标，提供了全新维度的支持。