基于Kano模型的高校智慧图书馆服务需求分析与策略提升

摘要：文章以Kano模型为分析方法，探讨高校智慧图书馆服务项目的需求属性。结合LibQUAL模型，运用问卷调研和专家访谈法来确定适用于本研究的十个服务需求评测项目；使用Kano模型分析法、Better-Worse满意度指数分析法将影响服务需求的各个项目分别划分到必备、期望、魅力、无差异这四种属性中。基于这四种属性的特点，结合服务项目本身制定服务质量提升策略，旨在从服务需求角度来提高用户满意度，提升图书馆整体服务质量。

关键词：Kano模型；智慧图书馆；服务质量；用户满意度

中图分类号：G258文献标识码：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2024.0051

0引言

从传统图书馆到智慧图书馆的演进，验证了“图书馆是一个生长着的有机体”这一定律。智慧图书馆运用了大量的智慧化设备，节约了“可见”的人力成本，同时提供了更多 “不可见”的智慧化服务。

相较于传统图书馆，智慧图书馆拥有更高的服务质量，这种质量体现在智能化程度更高、个性化服务更丰富，读者可以参与互动式的自主管理［1］，从而更好地满足他们的需求。通过智慧化设备的运用以及馆员的专业分析来全面感知读者的使用轨迹进而了解每一位读者的需求，对每一种需求进行拆解、分析、总结并给予回应。通过全面洞察用户的需求，可以更好地推动图书馆的智慧化建设［2］，实现从传统的智能图书馆到更加先进的智慧图书馆的转型，这也是图书馆不断发展、提高服务水平的重要途径。鉴于此，本文将如何客观地了解读者的需求，以服务质量为切入点来提升用户满意度作为研究目标，通过提取LibQUAL模型中的图书馆服务质量评价项目，根据本文研究对象的特点对模型中服务项目的表述与指标进行优化，之后结合Kano模型对服务项目进行需求划分。通过服务项目分类，研究如何帮助图书馆有效了解读者对图书馆服务的感知和期望，增强图书馆的服务能力与服务水平，进而提高读者对阅读服务的满意度。

1文献回顾

1.1高校智慧图书馆服务需求研究现状

服务始终都是高校图书馆的核心所在。随着图书馆的智慧化升级，图书馆需要以用户为中心来开展服务，最大限度地满足用户的个性化、多元化、实时化、专业化等需求［3］。如何挖掘用户的深层次服务需求成为高校图书馆智慧化的研究重点。笔者以中国知网（CNKI）为数据来源，时间截至2024年4月，检索主题设置为：“高校智慧图书馆”AND “服务需求”，不限制文献类型进行检索，共检索出20条结果，其中有13篇学术论文和7篇学位论文。关于这一主题的研究始于2012年，发文量最高的是2021年。钟欢［4］剖析了图书馆信息服务的本质，阐述了用户需求与图书馆服务之间宏观和微观角度紧密的连带关系。高校图书馆以用户需求为导向，聚焦打造系统化、数字化、智慧化的图书馆智慧服务理念，能够提升用户需求获得感、满足感及幸福感［5］。

学者们根据不同服务视角开展了学术研究，分别为自助服务［6］、信息服务［7-8］、智慧服务［5，9］、融合服务［10］、读者服务［11］、智慧数据服务［12］、学科服务［4，13-14］、文献情报服务［15］、知识服务［16］。虽然视角不同，但本质均以满足用户需求、提升用户满意度为目标。

1.2Kano模型在图书馆服务需求研究中的应用

Kano模型是1984年日本东京理工大学教授狩野纪昭基于“双因素理论”提出的，它的出现标志着一个重大的理论突破，为科学研究带来了新的思路，其内涵是探讨产品/服务与用户满意度间的关系。同时Kano模型也是一种研究方法，用于分析需求层次和需求优先级。它通过正向与反向两套题项，对用户的需求层次进行区分，获得五种类型的需求：魅力型需求（A）、期望型需求（O）、基本型需求（M）、无差异需求（I）、反向型需求（R）［17］。

肖雪等［18］运用Kano模型对高校大学生有声阅读行为、图书馆有声阅读服务认知和利用情况以及有声阅读需求进行分类，并结合QFD模型分析图书馆工作改进的重点方向。韦景竹等［19］综合利用SERVQUAL、LibQUAL和Kano模型，对广州图书馆的读者需求进行问卷调查和统计分析后建立了适合我国现代城市公共图书馆的服务质量评价模型。贾子文［20］基于Kano模型，采用问卷调查法对27项需求指标进行属性归类和优先序分析，从彰显阅读推广服务影响力、采取针对性服务策略、优先满足关键需求三个方面提出高校图书馆阅读推广服务提升的策略。周玲元等［21］以社会用户需求分析为视角，构建了包括2个一级服务维度、3个二级服务维度、39种类型的高校图书馆社会化服务体系，通过问卷调查获取用户需求相关数据，并基于Kano模型理论进行属性归类和分析。王岚［22］利用Kano模型进行图书馆创客空间用户信息服务需求层次评估及满意度矩阵构建，识别图书馆创客空间用户满意度改善的关键因素，提出了图书馆创客空间信息服务改善策略。

2智慧图书馆服务质量评价项目问卷设计与分析

2.1智慧图书馆服务质量评价项目

本研究使用LibQUAL长版本测试调查中的22+5个指标作为初始项目用于评价智慧图书馆服务质量。LibQUAL模型是美国研究图书馆协会于1999年12月推出的基于SERVQUAL的图书馆服务质量评估改进模型。自2000年以来，35个国家共计1 300多家图书馆参与了该模型的评估，包括学院和大学、社区学院、健康科学和学术法律图书馆［23］。LibQUAL模型是一种评估方法，侧重于图书馆评估后的服务输出而不是传统的评估方法。

本研究应用LibQUAL模型的22+5个指标，经历两轮的论证、推敲并改进，最终得出十个评价指标。第一轮论证运用问卷调查法，具体为两个步骤：确定调研人员和制定调研目标。第一轮调研目标是细化和归纳这22+5个指标。一方面，对表述重合度较高的项目、内涵接近一致的项目进行整合。另一方面，针对本馆情况适当删除或优化项目表述，最终得到12个评价指标。第二轮是专家论证，目标是探讨第一轮确定的12个指标的合理性和可行性。专家共计五人，均具有副高以上职称且在图情领域工作。本轮研究采用的是专家访谈法，笔者单独邀请每一位专家进行访谈，并对访谈数据进行整合，最终确定适用于研究对象的10个评价指标。具体筛选结果如表1所示。

2.2问卷设计与分析

2.2.1问卷设计

为了方便用户填写及数据统计，本研究使用问卷星小程序发布问卷并进行回收。在问卷发放时间选择上，笔者选取了2023年的3-4月，问卷从发放到回收周期为一个月。为了保障问卷的合理性和填写顺畅，笔者邀请了10位图书馆老师进行问卷内测并对问卷内容进行了及时的调整和修改，对测试数据进行了删除处理。在题目设置上，问卷分为两部分：第一部分是人口统计学信息，第二部分为具体调研内容，共计14个题目。将第二部分问卷调查内容设置为Kano正反向问卷形式，具体的问卷样本见表2。

2.2.2问卷统计结果

问卷的第一部分是人口统计学信息。为保障填写数据的有效性，本研究设置了四个问题，分别为性别、身份、入馆频率和使用电子资源频率。通过上述问题来甄别填报问卷人员的身份情况及到馆频率。从图1的“读者身份信息分布”中可以看出，读者身份较为平均，大四学生和教师群体较少。笔者分析是由于大四学生的实习需求导致实际填写人数较少。图1“男女比例分布”差距较大，女生人数占比是男生人数占比的2倍多，笔者分析是因调研学校本身男女学生比例差距较大（女生人数远远高于男生，比例接近2：1）所致。从图1的“每学期入馆频率人数分布”来看，调研人群中大多数属于使用图书馆的高频用户，每个学期入馆次数在20次以上的人群分布占比最高，达到了34.81%，可以说明问卷抽取的数据较为可T5QTbEigpi0Nr3ecPkitUcnU8sJLiqbEw3Py3HT62Jw=靠，适合接下来的分析和研究。从图1的“每学期电子资源使用频率人数分布”数据统计可侧面看出读者对电子资源的利用率和使用频率比较低，大多数停留在“几乎不用”或者“使用频率较少”的阶段。针对这种情况，需要对电子资源能够提供的服务进行整合和优化，以此来提升使用频率。

2.3数据分析

本研究共邀请了511位本校师生参与问卷调查，其中60份被剔除，最终剩余451份被用于统计分析，并运用SPSS软件对问卷的数据进行了信度和效度评估，以确保问卷统计数据的可信度、可靠性以及有效性，最终得出的结论见表3和表4。

从表3可以看出，三种问卷结果的Cronbach's α系数均在0.7以上。正向问卷的Cronbach's α系数在0.9以上，证明问卷中的测试项目信度甚佳，问卷项目较为合理。反向问卷的Cronbach's α系数在0.8-0.9之间，表示反向问卷信度不错。整体的问卷信度Cronbach's α系数在0.7-0.8之间，证明总体问卷信度达标。

经过数据分析，发现正向问卷、反向问卷及总问卷的KMO值均高于0.7，同时，Bartlett球形检验的显著性P值也达到了0.000，这说明变量间具有较高的相关性，问卷的设置具有一定的效度，能够满足接下来的分析需求。

结合上述信度分析和效度分析结果，可以说明问卷本身的项目设计以及后续的数据填写和数据收集具有较好的信度和效度，问卷数据可以为后续研究提供可靠的保障。

3基于Kano模型的需求分析

3.1Kano模型的选取

Kano模型是由美国行为学家弗雷德里克·赫茨伯格［24］提出的“双因素理论”演变而来，用于量化服务质量和用户满意度的高低，探究不同类型服务质量特性与用户满意度之间的关系（详见表5）。Kano模型把质量特征划分为五种：

（1）基本型质量，也称为必备型质量，是用户对所提供产品或服务的基本要求。当这个要求满足的时候，用户的满意度不会提升，但如果缺少这一类型服务，用户的满意度会下降。

（2）期望型质量，也称为意愿型质量。如果期望型质量特性得到了满足，那么用户的满意度就会大幅提升，而且这种改善是出于双方的努力所获得的。当用户的期望型质量特性得不到满足时，他们的满意度将急剧下滑。

（3）魅力型质量，这一质量又称为兴奋型质量，是在用户意料之外的服务质量。当魅力型质量特性得到满足时，用户的满意度会持续地增高。当魅力型质量特性得不到满足时，用户的满意度也并不会受到太大的影响。

（4）无差异型质量。这一质量又可称为无关紧要的质量，不管这一质量是否能够满足，对于用户来说都是“不痛不痒”的存在，可以说这一质量对用户满意度无任何影响。

（5）反向型质量。反向型质量指的是大多数用户都没有这一需求，当提供这一质量时，会引起用户的强烈不满，同时用户的满意度也会急剧下降，即提供的程度与用户满意程度成反比。

根据Kano的研究，用户对不同类型服务项目的态度受时间影响并进行转化，生命周期为：反向型质量→无差异型质量→魅力型质量→期望型质量→基本型质量

［25］（如图2所示）。

3.2Better-Worse指数分析

Better系数是衡量服务质量的重要指标。它的数值一般是正的，表明在某一特定情况下，该服务能够带来显著的改善，从而使用户的满意度有所提高。当Better系数接近1时，表明服务质量的改善程度较高，改善的速度也较快。

Worse系数是一个重要的指标，它反映服务的质量和性能。它的数值一般是负的，表示即使没有提供这项服务，也能够使用户的满意度有所改善。当Worse系数的绝对值接近于1，就表明这项服务的质量和性能有了显著的改善，从而使得用户的满意度也有显著的提升。

调整前的Kano属性：分别对每一个功能/服务项目正向和反向选项的频数进行统计，统计出正向和反向选项中频数最高的选项。参照表6统计出每一个功能/服务调整前的Kano属性。每一项功能/服务的正反项频次最高项目统计及Kano属性统计见表7。根据统计信息可以发现，各个服务项目的正向评价分值均为5分，反向评价分值有三种，分别是：1分、2分、3分。整体频次统计结果过于单一化。 同时，10个服务项目仅分为两种Kano属性，分别是魅力型属性（A）和期望型属性（O），这并不符合实际情况，缺少基本型属性（M）这一基础属性，所以需要进一步对每一个功能/服务项目的Kano属性进行深度挖掘，甄别出其实际的Kano属性。

3.3指标可视化与问题分析

根据Better-Worse系数计算方法得出计算数值，将每一个服务/功能项目的SI和DSI数值分别设置为X、Y象限，置于四象限散点图中可视化。Better系数平均值为0.7884，Worse系数平均值为-0.33517（详见图3）。第一象限Better>0.7884，Worse>-0.33517。 Better值大于平均值说明这一象限的属性能够提升用户满意度，Worse值大于平均值，说明此象限可以降低用户的不满意度，结合Better值可以说明隶属于本象限的服务是用户所期望提供的。随着图书馆走向智慧化，云计算、大数据的应用使图书馆整体服务更加便捷、丰富，但随之而来的是馆员与读者间的沟通渠道减少了，智慧图书馆的期望属性反而回归到了馆员的服务上。越来越多的智慧图书馆建设忽略了一个重要环节——智慧服务建设，智慧服务要求智慧馆员结合智慧化设备开展全方位、无死角的读者服务，目标是让读者感知到服务的“无处不在”和“无所不能”。

第二象限Better<0.7884，低于平均值，Worse>-0.33517，高于平均值。研究结果表明，虽然这一象限的服务可能无法显著提升用户满意度，但它却可以有效地缓解用户的不满情绪，故将该象限定义为必备属性。智慧图书馆的最大特征是大量智慧化设备的应用，例如：智能检索一体机、电子书阅读机、电子报刊期刊阅读机、智能机器人等等。当越来越多智慧化设备被应用时，读者便会关注其使用的便捷性和可用性。

第三象限Better<0.7884， 低于平均值，Worse<-0.33517，低于平均值。研究发现，在这个领域，服务的质量与用户的满意度之间的关系非常小，几乎可以忽略不计，定义为无差异型属性。图书定位/楼层导航作为图书馆智慧化项目中的细节本应该属于亮点，但却归属于本象限，结合所调研的智慧图书馆实际情况可以发现以下问题：一是对这一项功能的宣传力度不足，许多读者并不知晓这一功能。二是无配套服务，很多读者知晓这一功能但不知如何使用。

第四象限Better>0.7884， 高于平均值，Worse<-0.33517，低于平均值。研究发现，在这一象限中，提供的服务可以大幅提高用户的满意度，因此可以将其称为魅力属性。随着智慧图书馆整体运转节奏的高效提升，要求馆员在处理读者问题时要及时跟上服务节奏，在保障处理速度的同时还要保证处理结果的可靠性，同时在提供服务的过程中心态要有所转变，由传统图书馆的被动服务转换为智慧图书馆的主动服务。

4智慧图书馆服务质量提升策略

通过 Better-Worse 象限图（图3）可以发现，期望属性包含的项目最多，共计4项，占比40%，说明用户对期望属性的需求度最大。为了提升服务质量，应遵循一个总体优先级：必要性>期望性>魅力性、无差异性和反向性。首先，应满足第二象限的必备属性以满足用户的基本需求。其次，应尽力满足第四象限的魅力性，这是一个竞争性因素。最后，应争取提供第一象限的期望性内的所有服务，以此来提高用户的忠诚度，最终提升用户的满意度。所处同一属性的项目应根据Better-Worse综合系数来确定优先排序，具体的排序情况见表8。

4.1期望属性，找“亮点”

在整个期望属性中，纸质资源的提供回归到排序第一，足以说明图书馆最传统的业务——纸质资源的提供始终占据着不可撼动的地位。

（1）调整纸质资源的采购模式。借助智慧图书馆的大数据分析平台来调用读者纸质资源借阅数据，借助人工智能手段来调配馆藏采购范围和采购内容，同时还可以开发多渠道读者荐购方式，打破传统“为学生买什么”转变为“学生让我买什么”的思维逻辑，充分调动馆藏资源与读者的匹配度，让“每本书都有其读者”。同时，电子资源排序第二也足以说明随着图书馆智慧化的到来，读者对信息资源由起初的试探转变为依赖，由于电子资源不受空间时间的约束，其发展是不可限量的。首先要保障电子资源的版权合规，其次要与纸质资源进行关联，创建元数据语义库，在智慧图书馆发展阶段做到纸质资源和电子资源的互补。

（2）智慧服务“全天候”。本象限馆员素质类项目的需求定位诠释了读者对于“无时无刻能够提供服务”这一需求的期待。对此，智慧图书馆可以充分结合人工智能技术与馆员服务，包括使用AR、VR引导用户自助借阅，获得书籍信息

［28］；利用智能机器人为用户解决基本需求等。在未来，图书馆还可以打造属于自身馆藏资源的人工智能训练模型，将AIGC嵌入图书馆的智能聊天机器人，真正实现用户无时无刻享受图书馆的智能服务。

4.2必备属性，找“拐点”

（1）信息获取智慧化。应尽量简化信息获取流程，通过业务整合，搭建图书馆数据中台以及一站式业务窗口的方式来提升信息获取效率，降低读者信息获取成本。同时，图书馆要全面完善馆藏资源的导航、标识系统。具体包括：使用虚拟现实技术如MR技术与AR程序相结合帮助读者精准定位图书坐标；搭建本馆的数字孪生导航图，以立体化的形式引导用户获得所需资源。

（2）馆内环境智慧化。图书馆环境空间的智慧化也将是未来发展的方向。未来在人工智能技术和传感系统的支撑下，可以将馆内的温度、湿度以及灯光全部交给人工智能，结合不同的环境空间场景来制定策略。例如在南方梅雨季节，藏书较多的书库就要提前预设除湿策略，将馆内空间划分不同区域，对每个区域采取相应策略，以保障馆藏纸质资源、电子资源的完善保存，馆内设备的顺利运行以及读者体验的提升。

4.3魅力属性，找“闪光点”

所属魅力属性的两项服务均为馆员素质类，智慧图书馆服务建设的“闪光点”最终还是要回归到“人”。在图书馆走向智慧化的进程中，馆员角色的转变起着关键的推进作用。

（1）馆员能力的提升。首先要制定一套全面的馆员业务能力标准，定期开展培训和交流以确保与馆内业务的同步。转变传统馆员角色，开展学科馆员服务，为读者提供定制化全方位的服务。在服务中创新，灵活开展读者服务和信息交流。

（2）馆员服务效率的提升。借助智慧化手段做到参考咨询多渠道无障碍沟通，无论是在线上还是线下，都要保障馆员服务态度和服务的专业性。馆内管理人员应定期与一线服务馆员进行沟通交流，及时了解馆员心态，保障馆员良好的服务心态，保障读者获取服务内容的合理化、人性化。

4.4无差异属性，“转换点”

无差异属性从理论上讲，在某一特定领域的项目并不会显著地改变用户的满意度，但是一些研究人员提出，没有明显区别的需求也许会变得更加吸引人，因此不应该完全忽视它们［27，29］。如图3中“图书馆环境激发学习兴趣”所处的位置可以看到，其紧靠第二象限，故可将其转化为必备属性来进行分析和研究。同样，“图书馆提供图书定位/楼层导航”在象限中所处位置紧靠第四象限，那么这一项目很有可能会转化为魅力属性。

（1）与用户深度交互。为充分调动读者的积极性，与读者建立沟通的桥梁与纽带至关重要。通过入馆数据及资源利用轨迹分析来规划开展活动的时间和类别，定期召回“沉默用户”，同时还要维护好“活跃用户”和“潜在活跃用户”。通过读书节大型系列活动、各类讲座、书展、文艺展、读书竞赛等活动来持续性地调动读者的积极性和参与度，最终达到激发读者阅读、学习兴趣的良性循环。

（2）突出图书定位/导航定位功能。多渠道宣传图书定位/导航定位功能，可以是线下宣传海报、信息素养培训的方式，也可以是线上微信公众号、网站宣传的方式，同时配合馆员的引导，使读者了解馆内各项功能。运用大数据行为分析，通过公众号或数字化平台定期推送各类服务内容。

5结语

建立一座智慧图书馆并非仅仅依靠使用先进的设施和技术，而是应该持续改进和提高服务水平。随着科技的进步和读者需求的变化，定期的服务质量检查和评估对于推动智慧图书馆的发展至关重要。需求的划分能够提升服务效率、降低服务成本，对需求的剖析能够理解到读者深层次的需求和内涵。本研究运用本土化的LibQUAL服务质量模型，以笔者所在学校图书馆为实验对象进行全流程的服务质量测评，并利用Kano模型对需求属性进行划分，最终得出的服务提升策略希望可以对本领域研究提供借鉴，对实际工作提供参考依据。

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作者简介：

汪悦，女，硕士，浙江工商大学杭州商学院图书馆馆员。研究方向：智慧图书馆、用户满意度。

杨杰 ，男，硕士，浙江工商大学杭州商学院图书馆馆长、高级工程师。研究方向：软件工程、数据分析。

（收稿日期：2024-03-12责任编辑：马玉娟）

Demand Analysis and Strategy Enhancement of Smart Library

Services in Universities Based on Kano Model

Wang YueYang Jie

Abstract：

This article uses the Kano model as an analysis method to explore the demand attributes of university smart library service projects. Using the LibQUAL model，questionnaire surveys and expert interviews， ten service demand evaluation projects suitable for this study were determined. By combining the Kano model analysis method and the Better-Worse satisfaction index analysis method， the various projects that affect service demand are divided into four attributes： necessity， expectation， charm and indifference. Based on these four attribute characteristics and combined with the service project itself， a service quality improvement strategy is formulated， aiming to improve user satisfaction from the perspective of service demand and improve the overall service quality of the library.

Keywords：Kano Model; Smart Library; Service Quality; User Satisfaction