用户视角下公共图书馆智慧化服务质量指标构建与调查评价

黎玲

摘 要：文章从用户视角筛选了公共图书馆智慧服务质量的影响因素，采用因子分析法构建了公共图书馆智慧服务质量的评估指标体系，基于图书馆读者的调查数据评价了公共图书馆智慧化服务质量，最后提出了公共图书馆智慧化服务质量的提升策略，包括虚实融合提升阅读体验，拓展智慧化空间；
构建知识网络化组织，丰富智慧化资源；
制定细、精、准服务机制，提供智慧化服务。

关键词：公共图书馆；
智慧化服务；
指标构建；
调查评价；
用户视角

中图分类号：G258.2   文献标识码：A   文章编号：1003-1588（2023）04-0034-05

1 背景

大数据、人工智能、物联网等的普及应用，不仅改变了人们的信息获取方式，也影响了人们获取信息的质量，对各个领域产生了深远影响。在公共服务领域，公共图书馆也受到大数据、人工智能、物联网等技术的显著影响，要求其信息资源服务逐步由线下转到线上，要求其服务形式逐渐由人工服务转向智能化服务和智慧化服务。在此背景下，智慧化图书馆应运而生，智慧化图书馆不仅强调智能化设备的广泛使用，也强调读者服务过程的智慧化。智慧图书馆可以通过场馆智慧化建设，打造人机自动化交互环境，实现用户的一体化感知；
可以通过资源智慧化整合，打造泛在共享的资源集合，促进信息的智能化获取；
可以通过用户情境的智慧化塑造，打造个性化的服务模块，促进用户精准化服务的提供。

公共图书馆应立足用户智慧环境下的信息需求，提炼隐性需求和显性需求，结合用户的历史阅读行为和当前阅读状态，挖掘用户的有效需求，由此构建用户阅读兴趣模型，提供相匹配阅读资源。现实中，图书馆智慧图书馆的服务质量不高，影响了用户的阅读需求精准满足、阅读体验深度感知、阅读效果显著提升。因此，笔者从用户视角构建图书馆智慧服务质量的影响指标体系，评价图书馆智慧化服务质量，深度挖掘制约用户阅读体验的关键因素。

2 研究设计

2.1 研究方法

笔者以公共图书馆为研究对象，构建智慧化服务质量指标，评价智慧化服务质量，针对前者采用因子分析，篩选设定评价指标，针对后者采用5级李克特量表进行调查统计评估。

2.2 问卷及数据收集

关于公共图书馆智慧化服务质量指标，笔者采取开放式问题直接询问影响智慧化服务质量的指标有哪些，并进行程度评分；
关于公共图书馆智慧化服务质量，笔者采用标准化答案直接询问各个指标的主观得分。

本研究通过问卷调查的方式收集数据，调查对象为公共图书馆读者，首先基于图书馆论坛、小木虫、经管之家、知乎等平台随机抽取100名读者用户，其次基于微信、QQ或电子邮件发送网络问卷。调查时间为2022年7月15日—8月15日，回收有效问卷77份，问卷有效率为77%。

影响公共图书馆服务质量的因素指标见下页表1。表1显示，约90%的被调查对象认为“图书馆资源整合”“图书馆资源推送”是公共图书馆服务质量影响因素指标；
约80%的被调查对象认为“图书馆交互空间”“图书馆数字资源”是公共图书馆服务质量影响因素指标；
约70%的被调查对象认为“图书馆纸质资源”“馆员服务能力”是公共图书馆服务质量影响因素指标；
约60%的被调查对象认为“图书馆实体空间”“图书馆虚拟空间”“图书馆硬件设备”“图书馆软件系统”“馆员服务渠道”是公共图书馆服务质量影响因素指标；
约50%的被调查对象认为“馆员知识水平”“馆员服务态度”是公共图书馆服务质量影响因素指标；
约20%的被调查对象认为“图书馆装修设计”“图书馆光线温度”是公共图书馆服务质量影响因素指标。

3 公共图书馆智慧化服务质量指标

笔者采用因子分析法评估公共图书馆服务质量的影响因素指标。

3.1 开展KMO和巴特利检验，验证是否适合做因子分析

一般采用KMO值和巴特利检验显著性水平，如果KMO值大于0.7，且巴特利检验显著性水平小于0.05，则适合做因子分析。笔者基于SPSS软件进行因子分析，KMO和Bartlett检验结果见表2。KMO值为0.798，大于0.7，巴特利检验显著性水平为0.000，小于0.05，说明适合做因子分析。

3.2 确定公共因子，得到公共因子数量

一般采用主成分分析法进行因子分析，如果因子特征值大于1，则确定为公共因子，大于1的成分数个数即为公共因子数量。笔者基于SPSS软件进行因子分析，方差解释结果见表3。在15个旋转因子中，前4个因子的特征值均大于1，而后11个因子的特征值均小于1，由此得出公共因子数量有4个。

3.3 旋转因子得到公共因子

笔者采用最大方差法，利用SPSS软件进行因子分旋转，最终得到旋转成分矩阵，见表4，通过得到的数据可以看出：第一个公共因子主要与“图书馆实体空间”（0.774）、“图书馆虚拟空间”（0.828）、“图书馆交互空间”（0.879）三个“空间”相关，定义其为空间因子。第二个公共因子主要与“图书馆硬件设备”（0.773）、“图书馆软件系统”（0.741）两个“设备系统”相关，定义其为设备系统因子。第三个公共因子主要与“图书馆资源整合”（0.826）、“图书馆资源推送”（0.887）两个“资源”相关，定义其为资源因子。第四个公共因子主要与“馆员知识水平”（0.711）、“馆员服务渠道”（0.736）、“馆员服务能力”（0.759）三个“服务”相关，定义其为服务因子。

综上，本研究界定公共图书馆智慧化服务质量的评价指标体系见表5。

4 公共图书馆智慧化服务质量评估

笔者基于5级李克特量表的调查数据，测算各个指标的平均分，公共图书馆智慧化服务质量指标评分结果见下页表6。

4.1 服务指标方面

关于“馆员知识水平”，评分为1～5分的分别有2人、7人、30人、16人、22人，测算平均得分为3.64分；
关于“馆员服务渠道”，评分为1～5分的分别有1人、8人、28人、26人、14人，测算平均得分为3.57分；
关于“馆员服务能力”，评分为1～5分的分别有4人、12人、21人、22人、18人，测算平均得分为3.49分。最终测算服务指标得分为3.57分，略大于5级李克特量表的中位数3，可见当前公共图书馆智慧化服务的服务因素表现良好，但仍需进一步提升改进。

4.2 空间指标方面

关于“图书馆实体空间”，评分为1～5分的分别有4人、9人、42人、12人、10人，测算平均得分为3.19分；
关于“图书馆虚拟空间”，评分为1～5分的分别有9人、8人、33人、10人、17人，测算平均得分为3.23分；
关于“图书馆交互空间”，评分为1～5分的分别有11人、14人、23人、16人、13人，测算平均得分为3.08分。最终测算空间指标得分为3.17分，略大于5级李克特量表的中位数3，可见当前公共图书馆智慧化服务的空间因素表现良好，但仍需进一步提升改进。

4.3 设备系统指标方面

关于“图书馆硬件设备”，评分为1～5分的分别有2人、11人、37人、14人、13人，测算平均得分为3.32分；
关于“图书馆软件系统”，评分为1～5分的分别有5人、10人、30人、17人、15人，测算平均得分为3.35分。最终测算空间指标得分为3.34分，略大于5级李克特量表的中位数3，可见当前公共图书馆智慧化服务的设备系统因素表现良好，但仍需进一步提升改进。

4.4 资源指标方面

关于“图书馆资源整合”，评分为1～5分的分别有6人、8人、24人、21人、18人，测算平均得分为3.48分；
关于“图书馆资源推送”，评分为1～5分的分别有8人、9人、25人、19人、16人，测算平均得分为3.34分。最终测算空间指标得分为3.41分，略大于5级李克特量表的中位数3，可见当前公共图书馆智慧化服务的资源因素表现良好，但仍需进一步提升改进。

5 公共图书馆智慧化服务质量提升策略

5.1 虚实融合提升阅读体验，拓展智慧化空间

5.1.1 打造以读者为中心的智慧化服务空间。公共图书馆可以依托人工智能、物联网等信息技术，实现人与空间的交叉衔接，智能化满足读者的即时需求，提升读者的实时阅读体验。

5.1.2 打造以图书馆为中心的虚拟服务空间。公共图书馆可以依托云计算、5G等先进技术，实现数据之间的高速传播、精准传递和实时共享，突破物理空间壁垒，开辟虚拟空间，通过虚拟场景为读者提供身临其境般的情景式体验，提升读者的沉浸式阅读体验。

5.2 构建知识网络化组织，丰富智慧化资源

5.2.1 加强知识融合发展。在大数据驱动环境下，公共图书馆可以借助语义挖掘、语义关联、语义匹配等现代信息技术，实现资源数据之间的关联与重组，通过数据的二次清洗和多次开发构建不同模块的知识网络，智能化满足不同读者的个性化需求。

5.2.2 构建知识图谱。在数字化时代，公共图书馆可以借助知识图谱等相关技术，实现资源整合向知识融合转变，形成不同模块的知识结构，智能化满足不同读者群体的集约化服务需求。

5.3 制定细、精、准服务机制，提供智慧化服务

一方面，公共图书馆应围绕阅读资源精细化目标，整合馆内外资源，推动信息资源的分层分级，依据读者的不同层次需求匹配适宜性资源，实现阅读资源推送的精细化。另一方面，公共图书馆应围繞阅读服务对象的精确化目标，挖掘分析读者行为数据，界定不同读者群体的需求偏好，明确读者个体的阅读倾向，通过关联匹配实现阅读资源推送的精准化。此外，公共图书馆应围绕阅读服务精准化目标，打造读者个人图书馆，允许读者进行个性化标签设置，满足读者的实时动态需求，实现阅读资源推送的精准化。

参考文献：

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[5] 杜希林，刘芳.关于“十四五”时期公共图书馆智慧服务若干问题的思考[J].图书馆工作与研究，2021（9）：20-29.

[6]李国新.摹画未来 指引方向 明确任务 促进发展：《“十四五”公共文化服务体系建设规划》解读[J].图书馆论坛，2021（8）：1-6.

（编校：崔萌）

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