高 麗，王宏光

多指標決策框架下圖書館用戶偏好變化分析

高 麗，王宏光

用戶偏好變化分析是改善用戶策略、提升個性化服務的重要指標。為滿足用戶需求，需要對用戶偏好以及未來用戶行為的發(fā)展作深入分析。基于此，文章提出分析圖書館用戶偏好變化的多指標決策方法，構建影響用戶偏好的滿意度指標聚類集合，并確定各評價指標的權重?；诙嘀笜藳Q策框架和方法的分析結果，主要集中在評估用戶偏好的潛在發(fā)展趨勢，并幫助圖書館決策者追蹤用戶偏好的改變，以及根據(jù)這些偏好改進信息服務。

多指標決策方法 圖書館用戶 用戶偏好 用戶滿意度

0 引言

圖書館用戶偏好分析是影響圖書館提供或改進用戶服務的重要因素之一。決策者必須考慮用戶偏好變化，因為它們不僅體現(xiàn)了用戶現(xiàn)在的需求，也能預測用戶未來對圖書館服務需求的趨勢[1-2]。基于此，本文提出用戶偏好變化的多指標決策方法。多指標決策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2012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)，從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重，進而對如何改進圖書館服務提出建議。

1 多指標決策方法及框架模型

1.1 基于多指標決策方法建立用戶偏好數(shù)學模型

多指標決策方法(multi-index decision making methods，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——圖書館提供服務并將其提供給客戶(用戶)。多指標決策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]。多指標決策方法可以分別評估全局和局部滿意度函數(shù)Y，其數(shù)學模型如下：

其中式(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項指標的正權重，θ+和θ-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，其中最低滿意度值是0表示非常不滿意，最高滿意度的值是100表示非常滿意。MDMM的目標在使得函數(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)學模型可以看出用戶滿意度取決于一系列滿意度指標，這些指標構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未來趨勢的預測。這些指標按照用戶需求和優(yōu)先級沿著縱向和橫向延伸構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，也可作為改進決策的指標。

(2)優(yōu)先級指標。按照用戶滿意度，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。它們可以作為平均偏好的基本指標。

圖1結合用戶需求指標和優(yōu)先級指標，構成“需求/優(yōu)先級”用戶偏好象限圖，為用戶滿意度的改進提供行動線索。決策者可以根據(jù)改進項按優(yōu)先級排序，確定改進服務策略。

圖1 用戶偏好象限圖

2 多指標決策方法的應用及評估過程

2.1 圖書館用戶滿意度指標

本研究將多指標決策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2012年。最后收取大約200份調(diào)查問卷，其中116名用戶參與2006年的調(diào)查，而84名用戶參與2012年的調(diào)查。調(diào)查問卷發(fā)布于圖書館網(wǎng)頁，用戶可以在網(wǎng)頁上直接完成，調(diào)查問卷也通過圖書館的服務臺發(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。此外，兩項調(diào)查中的調(diào)查問卷具有相同的結構(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 圖書館用戶滿意度指標、權重和子指標指數(shù)

表1結合文獻[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(分別按照圖書館用戶需求如圖1用戶偏好象限圖所示，即不需要改變的固定資源、需要關注的資源、需要轉移的資源以及具有競爭優(yōu)勢的資源進行分類)，并分別設立子指標，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，通過權重和滿意度指數(shù)可以通過式(1)Y=計算各主指標的整體滿意度水平從而實現(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。

圖2 為用戶整體滿意度指數(shù)統(tǒng)計圖

從圖2可以看出，用戶滿意度指標整體呈現(xiàn)微弱增長。雖然在2006年的調(diào)查中幾乎所有指標的權重相同，而在2012年的調(diào)查中，“信息”占相當大的權重，幾乎是其他標準權重的兩倍。這可以解釋為在此期間關于提高信息服務方面發(fā)生了很大的變化(包括標志、規(guī)定、新服務提醒、關于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進空間。

圖3和圖4分別是2006年和2012年評估結果的象限圖(各象限分別對應圖1)。通過圖3和圖4比較分析，可以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可以得出“高需求高優(yōu)先”象限顯示了良好的績效表現(xiàn)，如服務工作等。此外，“復印設備的可用性和使用的便利性”有所改進；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”需要引起關注，因為它們?nèi)酝Ａ粼凇暗托枨蟾邇?yōu)先”象限。可以采取的行動是：位置重新安排，改進規(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注；同樣，一些措施包括OPAC交互界面的改進，收藏更多專業(yè)圖書(例如藝術、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。這表明這些資源可以用在其他地方，如增加相關學科的書籍或者增加電子期刊等。

圖3 2006圖書館用戶偏好象限圖

圖4 2012年圖書館用戶偏好象限圖

3 本文的特色及后續(xù)研究

本文提出多指標決策方法追蹤圖書館用戶的偏好變化包括對指標權重和滿意度指數(shù)進行比較分析并提出改進措施，其主要特色如下：

(1)該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)先級作了詳細分類，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法(MDMM)構建了用戶偏好變化的數(shù)學模型，可以對評價指標進行權重比較，并按照各子指標權重可以獲得圖書館用戶的整體和局部滿意度。

(3)該方法可以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服務項目、滿足用戶相關需求提供幫助。

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)進行比較，并能結合統(tǒng)計方法對新的數(shù)據(jù)進行分析。此外，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法收集、存儲、分析數(shù)據(jù)的效率。

[1]雷潤玲.模型分析：用戶偏好對數(shù)字圖書館建設的影響[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法[J].情報雜志，2006（1）：28-30.

[3]Grigoroudis，E.，Kyriazopoulos，P.，Siskos，Y.，Spiridakos，A.and Yannacopoulos，D.（2007），“Tracking changes of e-customer preferences using multicriteria analysis”， Managing Service Quality，Vol.17 No.5：538-62.

[4]Siskos，Y.，Grigoroudis，E.，Zopoundis，C.and Saurais，O.（1998），“Measuring customersatis faction using a collective preference disaggregation model”，Journal of Global Optimization，Vol.12：175-95.

[5]Grigoroudis，E.and Siskos，Y.（2002），“Preference disaggregation for measuring and analyzing customer satisfaction：the MUSA method”，European Journal of Operational Research，Vol.143 No.1：148-70.

[6]Grigoroudis，V.and Siskos，J.（2005），Service Quality and Measurement of Customer's Satisfaction，New Technologies Publications，Peabody，MA.

[7]胡慕海，蔡淑琴，張宇.面向個性化推薦的情境化用戶偏好研究[J].情報雜志，2010（10）：157-162.

[8]孔繁超.個性化信息服務中用戶偏好的動態(tài)挖掘[J].情報理論與實踐，2009（6）：111-113.

Analyzing the Changes of Library User Preferences Based on Multicriteria Decision Making

GAO Li，WANG Hong-guang

It is of great importance to analyze the changes of user preferences so as to improve user strategy and enhance personalized service.Making in-depth analysis of user preferences and future changes of user behaviors contributes to meeting user's need.Therefore，this paper proposes multicriteria decision making methods for analyzing the changes of library user preferences；constructs the clustering of satisfaction indexes affecting user preference；and assigns certain weight for each index.The frameworks and methods of multi-criteria decision making are applied to evaluate future development of potential user preference；to help library decision-makers to trace the changes of user preferences；and to improve library information service according to such changes.

multi-criteria decision making method；library user；user preference；user satisfaction

格式 高麗，王宏光.多指標決策框架下圖書館用戶偏好變化分析[J].圖書館論壇，2014（2）：22-26.

高麗（1973-），女，博士，上海理工大學圖書館館員；王宏光（1962-），男，教授，博士研究生導師，上海理工大學圖書館館長。

2013-05-15