浅析大数据背景下公共图书馆数字阅读推广策略

一、引言

随着信息技术的迅猛发展，大数据在各行各业的应用日益广泛，已成为优化服务、提升用户满意度的关键工具。在公共图书馆领域，通过大数据分析用户行为和阅读偏好，能显著提升阅读推广的精准度。然而，尽管数据驱动的服务模式前景广阔，我国公共图书馆在应用大数据方面仍面临技术实施、数据整合及个性化服务等多重挑战。鉴于此，本文深入探讨如何运用大数据优化公共图书馆的阅读推广策略，旨在为公共图书馆实际工作提供指导和参考，以进一步推动全民阅读深入开展。

二、大数据背景下公共图书馆数字阅读推广的现状

（一）发展机遇

大数据技术在公共图书馆的阅读推广中发挥着日益重要的作用。首先，借助大数据技术，公共图书馆能够从海量数据中提取详尽的用户信息，并从多个维度深入理解用户行为，包括借阅历史、在线查询习惯以及参与活动频率等。这些广泛收集的数据为图书馆构建起全面的用户画像，使阅读推广服务更加个性化。其次，凭借数据的实时更新和大数据技术的快速处理能力，公共图书馆能够迅速响应并适应用户不断变化的阅读需求。例如，图书馆可以实时追踪热门读物的借阅状况，并据此调整采购策略，优化藏书结构，从而为阅读推广服务提供坚实的资源支撑。[1]最后，大数据技术还能分析不同数据之间的内在联系，这对于发掘用户的潜在需求至关重要。通过深入剖析用户行为模式之间的关联，公共图书馆能够预测用户可能感兴趣的新领域，并据此进行有针对性的推荐。

（二）面临挑战

尽管大数据技术为阅读推广提供了新的可能性，但在实际工作中公共图书馆仍面临若干挑战。首先，数据收集不足。一些公共图书馆尚未构建系统化的数据收集与管理机制，导致部分有价值的数据，如用户在社交媒体上的非正式反馈等，未能得到有效采集。其次，资源整合的难题限制了大数据的应用成效。不同来源的数据需借助复杂技术手段进行整合，而这一过程常因数据格式不一致、数据质量不高等问题，影响到最终的数据分析质量。最后，技术应用不足以及专业人才匮乏也是重要的制约因素。当前，众多公共图书馆缺乏专业的数据分析师或技术支持人员，致使收集到的大量数据难以通过深度分析来充分挖掘其内在价值。这不仅阻碍了数据驱动策略的制订，也制约了服务创新的步伐。

三、大数据背景下公共图书馆数字阅读推广的策略

（一）构建用户画像

在公共图书馆的阅读推广中，构建精确的用户画像是提升服务质量和效率的关键步骤。通过综合分析来自不同渠道的大量数据，公共图书馆可以更好地理解和预测用户的需求和行为，设计更符合用户期待的阅读推广活动。

1.收集和整理数据

收集多元化的数据是构建用户画像的关键。公共图书馆的主要数据来源涵盖以下几个方面。一是收集和整理借阅记录。作为图书馆最传统且直接的数据源，它能够反映读者的阅读偏好及习惯。二是收集和整理社交媒体上的数据。通过分析用户在社交媒体上的行为活动，诸如评论、分享和点赞等，公共图书馆可以洞察用户的兴趣爱好及最新的阅读趋势。[2]三是收集和整理用户反馈。这包括线上问卷调查结果、线下活动反馈以及其他任何形式的用户意见，这些数据有助于图书馆了解用户对现有服务的满意度并提出改进建议。

2.分析和应用数据

在收集和整理数据之后，公共图书馆可以采用以下策略来分析和利用这些数据。一是实施用户行为分析。借助数据挖掘技术探究用户的借阅模式，识别出频繁借阅用户与临时访客；同时，通过聚类分析，图书馆可以将用户划分为不同的群体，并针对各个群体量身定制阅读推广策略。二是构建需求预测模型。利用机器学习算法，如回归分析、决策树或神经网络等，公共图书馆能够预测用户对书籍的未来需求。这些模型会综合考虑历史借阅数据、用户社交互动信息等多重因素，以预测用户可能感兴趣的新书或主题。

总之，这种基于大数据的用户画像构建方法，可以为公共图书馆提供一个强有力的工具，让图书馆能以更科学、更个性化的方式推广阅读，增强用户体验。

（二）利用智能推荐系统

在现代公共图书馆服务体系中，智能推荐系统扮演着提升阅读资源使用效率与用户满意度的关键角色。借助机器学习与先进算法，公共图书馆能够打造出高度个性化的推荐系统，该系统不仅能精准对接读者需求，还能显著提升内容的多样性和个性化水平。

公共图书馆可以融合以下技术构建智能推荐系统。一是应用基于用户的协同过滤算法。通过分析用户间的相似性来推荐书籍，它会识别出具有相似借阅行为的用户群体，并向目标用户推荐他们所喜欢但尚未阅读的书籍。二是采用基于物品的协同过滤算法。该算法侧重于分析书籍间的相似性。它会比较用户过去喜欢的书籍与馆藏中其他书籍的相似程度，从而推荐那些可能引发用户兴趣的新书。三是运用内容推荐算法。该算法依据书籍的内容特征，如主题、风格、作者等信息进行推荐。内容推荐算法利用自然语言处理技术对书籍文本进行深入分析，识别出书籍的关键词和主题，并向对此类内容感兴趣的用户推荐相关书籍。四是采用混合推荐系统。该系统结合了协同过滤和内容推荐的优势。它综合利用用户的行为数据和书籍的内容特征进行推荐，旨在提高推荐系统的准确性和用户满意度，使书籍推荐更加精准且全面。[3]

通过上述技术的应用，公共图书馆得以构建一个既满足个性化需求又具备高度多样性的智能推荐系统，该系统不仅能显著增强用户的阅读体验，还能有效促进馆藏资源的充分利用。

（三）策划阅读推广活动

公共图书馆运用大数据技术精准分析来自各类数据源的信息，得以设计出更具针对性和吸引力的阅读活动，例如主题阅读月以及线上线下相结合的互动活动等。

在活动设计过程中，大数据技术为公共图书馆提供了有力支持，有助于其识别出最受欢迎的主题或书籍类别。具体而言，通过分析借阅记录和用户在线互动数据，公共图书馆能够精准地确定哪些主题的阅读资源最能吸引用户群体的关注，并据此精心规划主题阅读月活动。同时，大数据还能揭示在特定时间段内用户活跃度的峰值，从而帮助公共图书馆选择最为适宜的活动时间，以提升阅读推广活动的参与度。

此外，线上线下联动已成为当前图书馆活动策划的一个重要趋势。公共图书馆能够借助大数据分析技术，精准找到线上内容与线下活动的最佳融合点。例如，通过线上社区讨论和推文预热，可以有效提升读者对即将举办的线下活动的关注度和参与意愿；同时，线下活动的精彩瞬间和实时内容也能被即时同步至线上平台，从而形成一个良性循环的互动模式。[4]

以南京图书馆为例，该馆在大数据技术应用方面取得了显著成效，特别是在实施精细化阅读推广策略上表现突出。该馆通过深入剖析用户行为数据，包括用户的借阅记录、在线行为以及在社交媒体上的反馈，以精确捕捉不同年龄层和兴趣群体的阅读需求和偏好，为不同读者群体量身定制了阅读推广活动。青年读者群体往往对现代文学和科技主题抱有浓厚兴趣，据此，南京市图书馆组织了系列签名会和科技讲座，这些活动有效提升了年轻读者的参与度，并带动了图书馆的访问量增长。而针对少儿读者，南京图书馆则基于借阅习惯数据，精心设计了“亲子阅读周末”活动，旨在培养其阅读兴趣，同时加强家庭成员间的互动。这些由大数据驱动的活动不仅显著提高了图书资源的利用效率，还增强了社区的参与感和归属感，充分展示了大数据与图书馆服务深度融合的巨大潜力。

（四）构建阅读推广平台

为了提升公共图书馆的服务质量与效率，构建一个以大数据为支撑的阅读推广平台显得尤为关键。该平台应集成综合数据采集与整合、数据分析、活动管理以及用户交互等多重功能，为图书馆提供一个全方位的数据视图，这不仅能为决策制定提供有力支持，还极大地提升服务的个性化程度。该平台还应具备处理和分析海量借阅数据、用户反馈及互动信息的能力，使公共图书馆能够精准把握用户的需求和偏好，进而推出更加贴合用户需求的服务策略。

在平台的功能设计方面，数据分析功能处于核心地位，能够揭示借阅模式、读者偏好及行为趋势。具体而言，通过分析借阅频次和类别分布，公共图书馆可以洞察到图书的流行趋势，进而优化图书采购和分类管理策略。同时，活动管理工具则能为图书馆员提供从活动初步构思到实际执行，再到效果跟踪的全链条管理支持，[5]涵盖活动的概念设计、执行过程以及通过后续数据分析评估活动影响力和受众满意度的全过程。此外，平台的用户交互功能通过个性化的用户界面和智能推荐系统，能够显著提升读者的参与度和满意度。个性化界面依据用户的历史行为和偏好，提供定制化的阅读建议；而智能推荐系统则能根据用户的活动情况和反馈，动态调整推荐算法，适应读者需求的变化。

以江苏省公共图书馆为例，该馆利用大数据服务平台对2019年至2023年间馆藏纸质图书的数量及读者规模进行了详尽分析。分析结果显示，馆藏纸质图书数量从9409.10万册增长至12039.77万册，增长率高达27.96%，人均馆藏量也由1.11册提升至1.41册，这充分展现了图书馆在满足读者日益增长需求方面所取得的显著进步。基于这些翔实的数据，图书馆针对不同年龄层的读者，精心制订和策划了年度图书采购计划和阅读推广活动。例如，为少儿特别组织了科幻阅读俱乐部和作家见面会，为成年读者推出了聚焦职业发展和自我提升主题的阅读月活动。这一实例生动凸显了大数据平台在图书馆阅读推广活动中的重要应用价值，彰显了数据驱动方法在优化资源配置和提升服务质量方面的巨大潜力。

总之，这种以数据为驱动的阅读推广策略，不仅能显著提升图书馆服务的效率，还能进一步加深公共图书馆与读者之间的互动关系，极大地优化用户体验，为公共图书馆在数字化转型的道路上迈出坚实的一步。

（五）提升员工专业能力

在数字化时代，大数据技术的应用已成为提升公共图书馆服务质量和效率的关键因素。公共图书馆的服务创新和质量提升，越来越依赖于工作人员对大数据技术的深入理解和有效运用。因此，提升公共图书馆工作人员的专业能力，特别是在数据分析和技术应用方面的能力，成为图书馆服务现代化的重要基石。为实现这一目标，公共图书馆需通过专业的培训和实践经验的积累，不断提升工作人员的技术应用能力和基于数据驱动的服务创新能力。

首先，公共图书馆需对工作人员开展系统的数据分析技能培训，涵盖数据挖掘、统计分析、机器学习及人工智能等多个领域的知识。通过这些培训，工作人员将能够熟练掌握从海量图书馆数据中提取、处理及分析的技巧，从而更深入地理解读者行为与偏好，准确预测借阅趋势，进而优化资源配置。此外，公共图书馆还应积极鼓励工作人员参与数据分析项目的实践，通过亲身操作来加强对理论知识的应用，提升解决实际问题的能力。[6]

其次，公共图书馆应当加强与高校及研究机构的紧密合作，并据此更新图书馆工作人员的专业知识体系，引入最前沿的技术手段。这种合作可以通过举办研讨会、工作坊、短期课程等多种形式来实现，不仅为工作人员提供宝贵的学习机会，还能有效促进员工间的经验分享与知识更新。

最后，公共图书馆还需构建一套健全的职业发展路径与激励机制，以此鼓励图书馆工作人员持续提升自身的数据分析能力和技术应用水平。同时，公共图书馆可以设立专项奖励，对在数据分析和技术应用领域表现突出的工作人员给予表彰，从而激发全体员工的学习积极性和创新意识。

通过持续的专业培训、实践经验的不断积累以及与学术机构的深入合作，公共图书馆工作人员不仅能够显著增强个人的职业技能，还能为公共图书馆探索新颖的服务模式和管理方法。这些举措将有力推动公共图书馆服务质量的全面提升，更好地满足广大读者日益增长的需求，从而不断彰显公共图书馆在社会文化发展中的重要作用。

四、结语

公共图书馆通过运用大数据技术进行精细化管理和优化阅读推广活动，能够显著提升服务的针对性。这种做法不仅提升了馆藏资源的利用效率，还进一步强化了图书馆作为知识与文化传播中心的角色，极大地增强了公众的阅读体验，提升了其文化参与度。这充分表明，公共图书馆与大数据技术的深度融合，是推动图书馆服务现代化、满足现代社会多元化需求的关键路径。

（作者简介：王芳方，女，本科，甘肃省图书馆，馆员，研究方向：读者服务、阅读推广）

（责任编辑 葛星星）