分析圖書館用戶喜好的變化及未來趨勢,圖書館學論文

分析圖書館用戶喜好的變化及未來趨勢,圖書館學論文0引言圖書館用戶偏好分析是影響圖書館提供或改良用戶服務(wù)的重要因素之一.決策者必須考慮用戶偏好變化,由于它們不僅具體表現(xiàn)出了用戶如今的需求,也能預測用戶將來對圖書館服務(wù)需求的趨勢[1-2].基于此,本文提出用戶偏好變化的多指標決策方式方法.多指標決策方式方法主要包括三個研究項:確定影響用戶偏好變化的主要指標、確定各指標之間的權(quán)重比、用戶的整體及局部滿意度水平.本研究通過網(wǎng)上問卷形式,以兩項獨立的用戶滿意度調(diào)查為樣本,這兩項調(diào)查分別在2006年和2020年進行.本文主要思路是基于同樣的指標,分析這兩項調(diào)查數(shù)據(jù),進而分析用戶偏好的變化以及發(fā)展趨勢,并根據(jù)用戶的選擇確定評價指標的權(quán)重,進而對怎樣改良圖書館服務(wù)提出建議.1多指標決策方式方法及框架模型1.1基于多指標決策方式方法建立用戶偏好數(shù)學模型多指標決策方法(multi-indexdecisionmakingmethods,MDMM)已廣泛用于測量和分析客戶滿意度,2002年和2007年Siskos和Grigoroudis[3-4]運用同類方式方法對客戶的滿意度進行評價和分析.本文將圖書館用戶當作客戶---圖書館提供服務(wù)并將其提供應客戶(用戶).多指標決策方式方法是使整體滿意度指標與用戶的偏好變化盡可能一致.用戶的整體滿意度取決于一系列指標:X={X1,X2,,Xn},這一系列指標被稱作滿意度維度[5].多指標決策方式方法能夠分別評估全局和局部滿意度函數(shù)Y,其數(shù)學模型如下:華而不實式(1)Y表示整體滿意度值;X表示各指標集合;n是指標的個數(shù),bi是第i項指標的正權(quán)重,+和-分別表示高估或低估的誤差.式(2)決策變量中,n是顧客樣本的規(guī)模,i表示第i個指標,k表示滿意度水平等級,yik表示客戶對第i個指標的局部滿意度.約束條件式(3)-(6)表示:函數(shù)Y和X在區(qū)間[0,100]內(nèi)取值,華而不實最低滿意度值是0表示非常不滿意,最高滿意度的值是100表示非常滿意.MDMM的目的在使得函數(shù)Y與用戶偏好X之間偏差最小.1.2用戶偏好評價體系及表示形式.從數(shù)學模型能夠看出用戶滿意度取決于一系列滿意度指標,這些指標構(gòu)成用戶偏好評價體系.通過MDMM分析,有助于決策者對用戶滿意度的評估和對將來趨勢的預測.這些指標根據(jù)用戶需求和優(yōu)先級沿著縱向和橫向延伸構(gòu)成用戶偏好評價體系[6].(1)需求指標.將需求指數(shù)范圍規(guī)定在[-1,1]內(nèi),這些指數(shù)顯示用戶的需求水平,可以作為改良決策的指標.(2)優(yōu)先級指標.根據(jù)用戶滿意度,將平均指數(shù)在[0-1]的范圍內(nèi)顯示用戶全局或單個滿意度水平.它們能夠作為平均偏好的基本指標.圖1結(jié)合用戶需求指標和優(yōu)先級指標,構(gòu)成需求/優(yōu)先級用戶偏好象限圖,為用戶滿意度的改良提供行動線索.決策者能夠根據(jù)改良項按優(yōu)先級排序,確定改良服務(wù)策略.2多指標決策方式方法的應用及評估經(jīng)過2.1圖書館用戶滿意度指標本研究將多指標決策方式方法運用于圖書館用戶偏好分析中,以兩項獨立的調(diào)查作為參考樣本,第一項調(diào)查是在2006年,第二項是在2020年.最后收取大約200份調(diào)查問卷,華而不實116名用戶介入2006年的調(diào)查,而84名用戶介入2020年的調(diào)查.調(diào)查問卷發(fā)布于圖書館網(wǎng)頁,用戶能夠在網(wǎng)頁上直接完成,調(diào)查問卷也通過圖書館的服務(wù)臺發(fā)送至用戶手中,保證了幾乎所有圖書館的用戶能夠完成問卷.除此之外,兩項調(diào)查中的調(diào)查問卷具有一樣的構(gòu)造(指標和子指標).在兩項調(diào)查中,用戶都是圖書館的館員或教授、助教、碩士研究生和博士研究生.表1結(jié)合文獻[7]和文獻[8]以及圖書館實際使用情況,將用戶滿意度指標分為主要的6個大類(分別根據(jù)圖書館用戶需求如此圖1用戶偏好象限圖所示,即不需要改變的固定資源、需要關(guān)注的資源、需要轉(zhuǎn)移的資源以及具有競爭優(yōu)勢的資源進行分類),并分別設(shè)立子指標,以及按約束條件式(3)和(4)確定的5級滿意度水平:非常滿意[90-100],滿意[80-89],一般[60-79],不滿意[50-59],非常不滿意[0-49].2.2基于MDMM數(shù)學模型對圖書館用戶偏好的統(tǒng)計分析按MDMM的數(shù)學模型,通過權(quán)重和滿意度指數(shù)能夠通過式(1)目的函數(shù)計算各主指標的整體滿意度水平進而實現(xiàn)對用戶偏好變化的評估和預測分析.圖2為用戶整體滿意度統(tǒng)計圖.從圖2能夠看出,用戶滿意度指標整體呈現(xiàn)微弱增長.固然在2006年的調(diào)查中幾乎所有指標的權(quán)重一樣,而在2020年的調(diào)查中,信息占相當大的權(quán)重,幾乎是其他標準權(quán)重的兩倍.這能夠解釋為在這里期間關(guān)于提高信息服務(wù)方面發(fā)生了很大的變化(包括標志、規(guī)定、新服務(wù)提醒、關(guān)于OPAC和數(shù)據(jù)庫使用的研討會).有一些滿意度指數(shù)明顯降低,需要慎重考慮.如用戶似乎并不重視資料訂購,對圖書館意味著有顯著的改善空間.對于其他滿意度指標出現(xiàn)同樣的情況,也意味著有較大的改良空間.圖3和圖4分別是2006年和2020年評估結(jié)果的象限圖(各象限分別對應圖1).通過圖3和圖4比擬分析,能夠得出用戶偏好象限圖用于評估圖書館用戶偏好的變化非常有幫助.對照圖1能夠得出高需求高優(yōu)先象限顯示了良好的績效表現(xiàn),如服務(wù)工作等.除此之外,復印設(shè)備的可用性和使用的便利性有所改良;然而在圖書館的位置及到達便利性,圖書館規(guī)章制度,圖書館用戶請求所需的時間需要引起關(guān)注,由于它們?nèi)酝Ａ粼诘托枨蟾邇?yōu)先象限.能夠采取的行動是:位置重新布置,改良規(guī)范指南;同時,所有其他的處于低需求高優(yōu)先象限的都需要立即得到關(guān)注;同樣,一些措施包括OPAC交互界面的改良,珍藏更多專業(yè)圖書(例如藝術(shù)、歷史)也應該給予足夠的重視.最后,期刊覆蓋的學科在兩項調(diào)查中均位于高需求低優(yōu)先級象限.這表示清楚這些資源能夠用在其他地方,如增加相關(guān)學科的書籍或者增加電子期刊等.3本文的特色及后續(xù)研究本文提出多指標決策方式方法追蹤圖書館用戶的偏好變化包括對指標權(quán)重和滿意度指數(shù)進行比擬分析并提出改良措施,其主要特色如下:(1)該方式方法對圖書館用戶滿意度指標按主指標和子指標以用戶需求和優(yōu)先級作了具體分類,為用戶滿意度及偏好變化分析提供一個普遍適用的框架模型.(2)運用了多指標決策方式方法(MDMM)構(gòu)建了用戶偏好變化的數(shù)學模型,能夠?qū)υu價指標進行權(quán)重比擬,并根據(jù)各子指標權(quán)重能夠獲得圖書館用戶的整體和局部滿意度.(3)該方式方法能夠預測用戶偏好變化和發(fā)展趨勢,為圖書館的管理者和決策者確定需重點改善的相關(guān)服務(wù)項目、知足用戶相關(guān)需求提供幫助.由于該項研究只是對一段時間內(nèi)追蹤用戶偏好變化及發(fā)展趨勢具有明顯優(yōu)勢,而后續(xù)研究中應有足夠的調(diào)查數(shù)據(jù)進行比擬,并能結(jié)合統(tǒng)計方式方法對新的數(shù)據(jù)進行分析.除此之外,有必要建立和完善決策支持系統(tǒng),以更進一步支持多決策指標方式方法收集、存儲、分析數(shù)據(jù)的效率.以下為參考文獻:[1]雷潤玲.模型分析:用戶偏好對數(shù)字圖書館建設(shè)的影響[J].大學圖書館學報,2004(3):3-5.[2]黃希全.數(shù)字圖書館推薦系統(tǒng)中用戶偏好的建模方式方法[J].情報雜志,2006(1):28-30.[3]Grigoroudis,E.,Kyriazopoulos,P.,Siskos,Y.,Spiridakos,A.andYannacopoulos,D.(2007),Trackingchangesofe-customerpreferencesusingmulticriteriaanalysis,ManagingServiceQuality,Vol.17No.5:538-62.[4]Siskos,Y.,Grigoroudis,E.,Zopoundis,C.andSaurais,O.(1998),Measuringcustomersatisfactionusingacollectivepreferencedisaggregationmodel,JournalofGlobalOptimization,Vol.12:175-95.[5]Grigoroudis,E.andSiskos,Y.(2002),Preferencedisaggregationformeasuringandanalyzingcustomersatisfaction:theMUSAmethod,EuropeanJournalofOperationalResearch,Vol.143No.1:148-70.[6]Grigoroudis,V.andSiskos,J.(2005),ServiceQualityandMeas