譚楊

摘 要：研究了學(xué)生讀者對圖書館所提供服務(wù)質(zhì)量的滿意度，對應(yīng)性該圖書館讀者滿意度的因素進(jìn)行了分析，通過電子問卷對各指標(biāo)進(jìn)行了調(diào)研及結(jié)果分析。首先在所構(gòu)建的圖書館讀者滿意度評價量表進(jìn)行了信效度檢驗的基礎(chǔ)上做了指標(biāo)間的相關(guān)性分析;然后對讀者留言進(jìn)行了情感分析和主題模型分析。

關(guān)鍵詞：圖書館 讀者滿意度 評價指標(biāo) 量表

中圖分類號：G252文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-9082（2020）02-00-02

引言

高校圖書館在高校的機(jī)構(gòu)設(shè)置中屬于科研機(jī)構(gòu)，其功能和任務(wù)主要是兩個方面，即文獻(xiàn)的收集與傳播。盡管目前網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá)導(dǎo)致資源獲取的渠道多樣化，但就目前來說，圖書館仍然是師生獲取知識的重要來源，主要原因還是其資源收集實力的強(qiáng)大和專項經(jīng)費的支持。關(guān)于圖書館讀者滿意度測評，屬于一種心理感受，指的是讀者對圖書館所提供服務(wù)的滿意程度評價，通俗的說就是讀者對圖書館的感覺，換句話說，這樣的滿意程度越高，那么圖書館當(dāng)前所提供的服務(wù)質(zhì)量跟讀者期望中的服務(wù)水平就越接近，而圖書館讀者滿意度并不是單一的指標(biāo)，而是一個多維的綜合體系概念，因此相關(guān)的測評就需要建立多指標(biāo)評價體系。此次的研究對象為國家骨干高職院校，學(xué)生人數(shù)過萬，圖書館藏書量巨大，建筑總面積進(jìn)兩萬平方米。目的在于發(fā)現(xiàn)該圖書館目前的優(yōu)勢和存在的不足，以便于后期整改，不忘真正的為師生用戶服務(wù)的初心?？梢暬夹g(shù)是目前大數(shù)據(jù)潮流下方非常流行的一種數(shù)據(jù)展示方式，直觀性是其顯著的標(biāo)志。此次研究將滿意度測評通數(shù)據(jù)可視化結(jié)合起來，使?jié)M意度的研究成果更加多樣化。

一、研究方法

此次滿意度調(diào)查采用包含13個指標(biāo)（圖書種類、期刊種類、電子資源、流通借閱、資料查找、檢索機(jī)、閱覽座位、館藏布局、舒適程度、開放時間、服務(wù)態(tài)度、服務(wù)能力、服務(wù)效率）的李克特五級量表結(jié)構(gòu)，“1”代表非常不滿意，“2”代表比較不滿意，“3”代表一般，“4”代表比較滿意，“5”代表非常滿意，最后附有一個意見欄，用于收集受訪者對圖書館目前的服務(wù)水平的意見和建議。受訪方式為電子問卷的方式，調(diào)查對象為該校大一到大三的學(xué)生，共獲取1783份問卷，有效問卷1783份，有效率100%。分析工具為SPSS23.0和R語言。

二、結(jié)果分析

1.受訪者特征分析

1.1所在年級分布（圖1）與進(jìn)館頻率分布（圖2）：結(jié)果顯示，受訪者大部分為9月份進(jìn)校的大一新生，大三受訪者最少，因為大部分大三學(xué)生在外實習(xí)，因此人數(shù)很少。從進(jìn)館頻率結(jié)果看，受訪讀者大部分的周進(jìn)館次數(shù)低于3次。

1.2進(jìn)館時間（圖3）與目的（圖4）情況：結(jié)果顯示，受訪讀者基本上是沒課和周末時間進(jìn)館，而晚自習(xí)卻很少進(jìn)館。其主要原因是該校大部分二級學(xué)院都要求學(xué)生晚自習(xí)必須到教室進(jìn)行，因此頻率低。進(jìn)館目的方面，大多都是閱覽、自習(xí)或借書，較為普遍。但以查找資料為目的的人數(shù)很少，主要原因是該是通過目前的資源藏量低，無法發(fā)揮資料中心的作用。

1.3信度和效度檢驗

這里，我們采用Cronbachas Alpha值檢驗量表的總體信度，結(jié)果如表1。

結(jié)果顯示，整體的Cronbachas Alpha值為0.97，表明具有很好的信度水平。

再就是，采用探索性因子分析方法檢驗效度，方法是KMO檢驗和Bartlett球形檢驗。結(jié)果如表2。

表2的結(jié)果顯示，檢驗的顯著值小于0.01，即說明了我們在問卷中設(shè)置的各指標(biāo)之間具有較為顯著的相關(guān)性（如圖6），在此基礎(chǔ)上做的因子分析是大概率有效的。另外，偏相關(guān)性檢驗的方法主要是KMO檢驗，檢驗結(jié)果統(tǒng)計量的取值在0到1之間，KMO統(tǒng)計量越接近于1，變量間的偏相關(guān)性越強(qiáng)，因子分析效果越好。實際分析中，大部分研究者認(rèn)為，該統(tǒng)計量的值超過0.7時的效果是比較好的。本次的問卷結(jié)果顯示，得到的KMO統(tǒng)計量檢驗值為0.961，大于0.7。

1.4指標(biāo)分析如圖6：結(jié)果顯示，13個指標(biāo)中，平均得分最高的為“舒適程度”，即受訪者認(rèn)為對該校圖書館的整體環(huán)境的舒適程度是比較滿意的，再就是服務(wù)方面，分?jǐn)?shù)較高。平均分最低的指標(biāo)為“電子資源”，一方面是該校屬于高職院校，在電子資源方面的投入較少，未能達(dá)到讀者滿意的程度;另一方面是，讀者的基本水平有待提高，對電子資源使用的基本能力不全面。

2.意見和建議分析

此次調(diào)研共收到1783條讀者留言，數(shù)據(jù)清洗后得到1722條有效留言。

2.1情感分析：

針對一些帶有主觀色彩的中英文文本，按照一定的分析模型分析該文本的情感詞性類別并給出相應(yīng)的置信度。情感詞性分為正面、負(fù)面、中性。我們采用基于中國知網(wǎng)hownet正負(fù)面詞典對1722條有效留言進(jìn)行情感分析（部分結(jié)果如表3），得出正面留言446條，中性留言1194條，負(fù)面留言82條，

2.2主題模型分析：

2.21針對1722條有效留言，我們將進(jìn)行基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）的主題模型分析。它可以以概率分布的形式給出文檔集中每個文檔的主題，因此在分析了一些文檔并提取出它們的主題（分布）后，它可以根據(jù)主題（分布）對文本進(jìn)行聚類或分類。同時，它是一個典型的詞包模型，即文檔由一組詞組成，詞與詞之間沒有順序關(guān)系。此外，文檔可以包含多個主題，文檔中的每個單詞都由其中一個主題生成。這里，我們將留言設(shè)置為4個主題，具體如表4。

結(jié)果顯示，1722條有效留言分為四個主題，一是服務(wù)方面，比較滿意的;二是關(guān)于培訓(xùn)講座和圖書方面，希望能夠增加;三是圖書館時間方面，希望能夠延長開館時間;四是中性的一般評價。

2.22針對84條負(fù)面留言進(jìn)行主題模型分析，結(jié)果如表12：

結(jié)果顯示，負(fù)面留言出現(xiàn)較多的是圖書館培訓(xùn)活動較少、座位少和占座情況的出現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

[1]翟曉娟.從用戶角度看圖書館業(yè)務(wù)流程自動化管理——基于高校圖書館用戶滿意度調(diào)查的數(shù)據(jù)分析研究[J].國家圖書館學(xué)刊，2013，22（1）：3-9.

[2]王雨，畢強(qiáng)，李影.高校圖書館讀者滿意度調(diào)查研究[J].圖書情報工作，2013，57（2）：57-63.

[3]李賀，關(guān)欣，邵長安.高校數(shù)字圖書館用戶滿意度的測評研究[J].情報理論與實踐，2010，33（4）：80-83.

[4]許黎黎.服務(wù)育人視角下高職圖書館滿意度調(diào)查與對策思考——以寧夏司法警官職業(yè)學(xué)院圖書館為例[J].圖書情報導(dǎo)刊，2015（18）：83-84.