孟志強(qiáng)，玄雪花，李慧

（吉林大學(xué)圖書(shū)館，吉林長(zhǎng)春 130012）

正確的讀書(shū)觀對(duì)于大學(xué)生接受高等教育、培養(yǎng)健康人格、建立社會(huì)適應(yīng)性具有重要意義。因此，大學(xué)生成長(zhǎng)史在某種意義上可以理解為讀書(shū)史，讀書(shū)不僅對(duì)大學(xué)生個(gè)人知識(shí)的深度與廣度有所影響，還影響著一個(gè)民族的學(xué)習(xí)力與創(chuàng)造力。高校圖書(shū)館作為大學(xué)生學(xué)習(xí)的第二課堂，具有閱讀推廣的優(yōu)勢(shì)與資源，承擔(dān)著服務(wù)廣大學(xué)生閱讀教育、館藏推薦的重任[1]。為此，基于高校圖書(shū)館資源閱讀數(shù)據(jù)的大學(xué)生閱讀行為和閱讀傾向分析，可為高校圖書(shū)館閱讀推廣提供參考。本文以吉林大學(xué)圖書(shū)館為例，利用因子分析法對(duì)11 年的本科生借閱數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探求大學(xué)生閱讀行為與閱讀傾向性。

1 因子分析

1.1 因子分析法概念

因子分析通常是指在變量群中提取并聚類(lèi)共性因子的一種統(tǒng)計(jì)技術(shù)，數(shù)據(jù)分析相對(duì)綜合全面，具有一定可信度和參考價(jià)值。分析方法大致包含兩類(lèi)：一類(lèi)是探索性因子分析法（EFA）；另一類(lèi)是驗(yàn)證性因子分析（CFA），兩者區(qū)別主要在于是否事先假定因子與測(cè)度項(xiàng)之間的關(guān)系。本研究選擇探索性因子分析法（Exploratory Factor Analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)EFA）來(lái)解決本文的研究工作。

1.2 因子分析法具體操作

使用因子分析首先要謹(jǐn)慎確定因子數(shù)目，因子數(shù)目代表了我們所要挖掘的潛在變量個(gè)數(shù)，選擇相對(duì)合理的均值數(shù)字確定因子數(shù)目，可以作為因子分析相對(duì)合理地對(duì)標(biāo)參考，因子數(shù)目根據(jù)圖1 確定。

圖1 因子數(shù)目確定圖

Kaiser-Harris 準(zhǔn)則包含13 個(gè)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，是評(píng)估醫(yī)學(xué)研究質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)之一，要求研究設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)明確、可重復(fù)，并且應(yīng)該有足夠的樣本。

根據(jù)圖1 可以看出，當(dāng)因子數(shù)目達(dá)到8 的時(shí)候因子分析特征值達(dá)到0 且趨于穩(wěn)定，因子數(shù)目確定為8 個(gè)是合理的，恰好與借閱數(shù)據(jù)來(lái)源于該校的8個(gè)學(xué)部吻合。

（1）因子獨(dú)立性

通過(guò)將關(guān)系密切的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，揭示原始數(shù)據(jù)的基本信息。8 個(gè)因子使用因子斜交旋轉(zhuǎn)方法驗(yàn)證本文提取的8 個(gè)因子無(wú)論正交還是斜交都是不相關(guān)的，以此來(lái)證明我們選取因子個(gè)數(shù)的有效性。進(jìn)行因子分析得到因子的相關(guān)系數(shù)如表1。由表1 可以看出只有因子1 和因子5 的相關(guān)系數(shù)超過(guò)了0.50，具體數(shù)字為0.54，說(shuō)明二者兩者具有一定關(guān)聯(lián)性，但這種關(guān)聯(lián)性也很小。因此使用因子正交旋轉(zhuǎn)方法繼續(xù)進(jìn)行因子分析。

表1 因子相關(guān)系數(shù)表

（2）因子分析概況

表2 揭示了因子分析的合理性及有效性。從表2 可以看出8 個(gè)因子共解釋了數(shù)據(jù)的87%的平方差，可見(jiàn)數(shù)據(jù)為可信狀態(tài)。

表2 因子分析概況

圖書(shū)館的圖書(shū)是按照《中國(guó)圖書(shū)館分類(lèi)法》進(jìn)行分類(lèi)，按類(lèi)別分為從a—z 共計(jì)22 個(gè)大類(lèi)（表3）。如果圖書(shū)分類(lèi)級(jí)別過(guò)于細(xì)致會(huì)使每個(gè)分類(lèi)下的圖書(shū)數(shù)量過(guò)少，從而降低數(shù)據(jù)的揭示能力，因此只對(duì)一級(jí)類(lèi)目數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

表3 因子載荷矩陣

載荷矩陣，指的是觀測(cè)變量與因子的相關(guān)系數(shù)，用來(lái)解釋因子的含義。本文利用讀者借閱圖書(shū)的分類(lèi)和，來(lái)解釋各個(gè)圖書(shū)分類(lèi)分別歸屬于哪個(gè)因子。

表3 可以看出書(shū)目g、j、k、b、i、c、h、a、z 與因子5的相關(guān)性最高，主要受因子5 的影響，這些書(shū)目主要與文學(xué)、哲學(xué)有關(guān)，因此將因子5 稱(chēng)為 “文哲因子”；書(shū)目f、d 與因子1 的相關(guān)性最高，主要受因子1的影響，這些書(shū)目主要與經(jīng)濟(jì)、政法有關(guān)，因此將因子1 稱(chēng)為“經(jīng)、政”因子；書(shū)目u、v、s 與因子4 的相關(guān)性最高，主要受因子4 的影響，這些書(shū)目主要與運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)有關(guān)，因此將因子4 稱(chēng)為“交農(nóng)因子”；書(shū)目q、o 與因子3 的相關(guān)性最高，主要受因子3 的影響，這些書(shū)目主要與理學(xué)有關(guān)，因此將因子3 稱(chēng)為“理學(xué)因子”；書(shū)目x、p 與因子6 的相關(guān)性最高，主要受因子6 的影響，這些書(shū)目主要與地球科學(xué)、環(huán)境科學(xué)有關(guān)，因此將因子6 稱(chēng)為“地環(huán)因子”[2]；書(shū)目t、e 與因子7 的相關(guān)性最高，主要受因子7 的影響，這些書(shū)目主要與工業(yè)技術(shù)有關(guān)，因此將因子7 稱(chēng)為“工業(yè)因子”；書(shū)目n 與因子2 的相關(guān)性最高，主要受因子2的影響，這些書(shū)目主要與自然科學(xué)有關(guān)，因此將因子2 稱(chēng)為“自科因子”；書(shū)目r 與因子8 的相關(guān)性最高，主要受因子8 的影響，這些書(shū)目主要醫(yī)藥、衛(wèi)生有關(guān)，因此將因子8 稱(chēng)為“醫(yī)藥因子”[3]。每種書(shū)目與不同因子的相關(guān)性及關(guān)系如圖2 所示。

圖2 書(shū)目因子關(guān)系圖

根據(jù)因子分析原理可以總結(jié)出如下公式[4]：

x-u=q1×經(jīng)政因子+q2×自科因子+q3×理學(xué)因子+q4×交農(nóng)因子+q5×文哲因子+q6×地環(huán)因子+q7×工業(yè)因子+q8×醫(yī)藥因子+ε

其中，x 為各個(gè)圖書(shū)大類(lèi)的借閱量（矩陣），u 為各個(gè)大類(lèi)借閱量的平均值（矩陣），為因子載荷，為特殊因子。

2 因子得分體現(xiàn)各因子與學(xué)部的關(guān)系

通過(guò)因子得分矩陣，反映了如下情況，白求恩醫(yī)學(xué)部主要受醫(yī)藥因子影響，即與書(shū)目r 有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)（表4）；地球科學(xué)學(xué)部主要受地環(huán)因子影響，即與書(shū)目x、p 有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)； 工學(xué)部主要受交農(nóng)因子影響，即與書(shū)目u、v、s 有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)；理學(xué)部主要受理學(xué)因子影響，即與書(shū)目q、o 有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)；農(nóng)學(xué)部主要受醫(yī)藥因子影響，即與書(shū)目r 有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)；人文學(xué)部主要受文哲因子影響，即與書(shū)目g、j、k、b、i、c、h、a、z 有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)； 社會(huì)科學(xué)學(xué)部主要受經(jīng)政因子影響，即與書(shū)目f、d 有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)；信息科學(xué)學(xué)部主要受工業(yè)因子影響，即與書(shū)目t、e 有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，受限于本文篇幅，后續(xù)表格不再一一列舉。

表4 白求恩醫(yī)學(xué)部的矩陣分析

以表4“白求恩醫(yī)學(xué)部的矩陣分析”為例，白求恩學(xué)部11 年數(shù)據(jù)顯示，只和ML8 有強(qiáng)關(guān)聯(lián)，每年強(qiáng)度不同而已，其他大類(lèi)均為負(fù)數(shù)。依次分析得出，地球科學(xué)部11 年數(shù)據(jù)顯示，和ML6 關(guān)聯(lián)最強(qiáng)。工學(xué)部11 年數(shù)據(jù)顯示，和ML4 關(guān)聯(lián)最強(qiáng)等。

為了從學(xué)部層面進(jìn)行客觀的分析，對(duì)每個(gè)學(xué)部11 年的因子得分取平均值，得到表5 的學(xué)部平均因子的分。

表5 學(xué)部平均因子得分

3 大學(xué)生閱讀特點(diǎn)分析

以上分析可以明顯看出當(dāng)代大學(xué)生閱讀館藏資源的3 個(gè)特點(diǎn)。

（1）閱讀多樣性

大學(xué)生作為高校圖書(shū)館的主要服務(wù)對(duì)象，其閱讀特點(diǎn)有著明顯的多樣化[5]。其中，大學(xué)生的閱讀特點(diǎn)與心理是相互交錯(cuò)的，再加上閱讀環(huán)境的變化，大學(xué)生閱讀不僅集中在專(zhuān)業(yè)知識(shí)的需求上，更對(duì)其他專(zhuān)業(yè)的知識(shí)有所涉獵，如工學(xué)部會(huì)關(guān)注交農(nóng)因子的圖書(shū)，農(nóng)學(xué)部會(huì)關(guān)注醫(yī)藥因子的圖書(shū)，社會(huì)科學(xué)學(xué)部會(huì)關(guān)注經(jīng)政因子的圖書(shū)，信息科學(xué)學(xué)部會(huì)關(guān)注工農(nóng)業(yè)因子的圖書(shū)等[6]。大學(xué)生在閱讀方面的多樣性不僅體現(xiàn)在如上幾個(gè)方面，在參與高校圖書(shū)館閱讀推廣活動(dòng)中也尤為明顯，特別是圖書(shū)館閱讀推廣活動(dòng)的推廣頻次、氛圍、時(shí)間、主題及類(lèi)型等，具有顯著的趨向性。

（2）閱讀數(shù)據(jù)化

選擇圖書(shū)閱讀時(shí)，會(huì)受到暢銷(xiāo)書(shū)排行榜、名人作者及熟人推薦等“大數(shù)據(jù)”分析等因素的影響，高校圖書(shū)館如何突破此方面的桎梏，采取移動(dòng)化的閱讀推廣手段，仍是未來(lái)較長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)要致力于此的工作[7]。

（3）大學(xué)生的閱讀傾向、閱讀興趣、閱讀需求等方面，也展現(xiàn)出明顯的多樣化。

4 圖書(shū)館閱讀推廣策略

首先，完善高校圖書(shū)館閱讀推廣活動(dòng)，對(duì)自身發(fā)展的作用，也會(huì)對(duì)大學(xué)生閱讀有所影響[8]。

其次，根據(jù)因子分析，調(diào)整高校圖書(shū)館數(shù)字館藏，按各學(xué)部讀者需求推送相關(guān)資源，以滿足不同學(xué)部讀者的科研需求[9]。

最后，細(xì)化閱讀推廣?？烧归_(kāi)多主體閱讀推廣活動(dòng)，以此滿足不同層次大學(xué)生的讀書(shū)需求[10]。通過(guò)因子分析，精準(zhǔn)掌握高校各學(xué)部的資源需求，并根據(jù)大學(xué)生不同班級(jí)、所學(xué)專(zhuān)業(yè)及受教育程度的差異，細(xì)分閱讀推廣活動(dòng)，將活動(dòng)目標(biāo)精準(zhǔn)定位到指定人群，以此提升閱讀推廣的實(shí)效性。加強(qiáng)閱讀推廣的頻次，實(shí)現(xiàn)閱讀推廣活動(dòng)的日?；?、常態(tài)化。

5 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，以吉林大學(xué)8 個(gè)學(xué)部本科生對(duì)館藏資源閱讀數(shù)據(jù)為例，通過(guò)因子分析法對(duì)大學(xué)生閱讀行為進(jìn)行分析，可以看出，大學(xué)生主要閱讀需要體現(xiàn)于專(zhuān)業(yè)知識(shí)上，并在職業(yè)發(fā)展、增長(zhǎng)知識(shí)等方面也有一定體現(xiàn)。從某種意義上說(shuō)，大學(xué)生閱讀價(jià)值傾向存在功利性閱讀的因素，并兼具提升自身與興趣愛(ài)好引發(fā)的閱讀傾向，具有多元化特點(diǎn)。鑒于此，以大學(xué)生閱讀行為方面著手，高校圖書(shū)館可調(diào)整自身的閱讀推廣策略，既可以結(jié)合大學(xué)生的某一閱讀特點(diǎn)予以推廣，也可以細(xì)化到某一群體的大學(xué)生予以推廣，有針對(duì)性地進(jìn)行，并改善閱讀推廣環(huán)境，提升閱讀素養(yǎng)，更好地服務(wù)于大學(xué)生讀書(shū)。