陳俊杰，王明理

（廈門大學 圖書館，福建 廈門361005）

圖書采訪人員限于人力以及相對單一的知識結(jié)構(gòu)遠遠無法滿足日益復雜的專業(yè)文獻選購需求。因此引入讀者薦購信息以及其他參考信息是必要的。

一、圖書薦購系統(tǒng)現(xiàn)狀

根據(jù)文獻1的調(diào)查（2012年數(shù)據(jù)），所有被調(diào)查對象都配備有圖書薦購系統(tǒng)。根據(jù)文獻2的數(shù)據(jù)（2013年），薦購系統(tǒng)開通率達87.5%。由于統(tǒng)計樣本的差別，統(tǒng)計結(jié)果上雖有些出入，但仍可以據(jù)此推斷，薦購系統(tǒng)在我國高校圖書館的普及率非常高。但是在如此高的普及率下實際使用過程中卻存在這樣那樣的問題，實際使用率、使用效果也差強人意。以廈門大學圖書館（以下簡稱我館）為例，2012年9月份至2013年9月17日，共有1933位師生參加薦購，薦購量為7733冊，平均薦購量約為4本，其中采納的薦購量為1880本，占總薦購量的24.3%。而廈門大學在校師生人數(shù)近45000人，薦購參與率4.29%，人均薦購數(shù)量為0.171本。另外一組數(shù)據(jù)為：我館同時期采購量為57549種，讀者薦購量只占了圖書總采購量的3.27%。

如此小的薦購比率對于館藏結(jié)構(gòu)調(diào)整的貢獻可以說微乎其微。導致這種情況的原因可以歸結(jié)為一個“無人使用薦購系統(tǒng)”的惡性循環(huán)：

（1）對于薦購系統(tǒng)的宣傳不夠或者薦購系統(tǒng)本身易用性上有問題；

（2）讀者不知道或者難以使用薦購系統(tǒng)，薦購系統(tǒng)未給予讀者充分的反饋及激勵；

（3）讀者使用積極性低；

（4）無法獲取足夠多的推薦數(shù)據(jù)；

（5）少量的推薦數(shù)據(jù)無法保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量；

（6）采訪人員認為薦購系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)無價值；

（7）及改善薦購系統(tǒng)上無積極性。

當前薦購系統(tǒng)的另一個問題是采訪人員所獲得的薦購信息不足，大多數(shù)情況下只包含題名、責任者等少數(shù)信息，采訪人員還需要通過外部途徑獲取更多的信息作為參考依據(jù)。這種工作模式導致采訪人員處理薦購的效率極為低下，甚至在工作量大的時候僅根據(jù)已有的少量信息就直接進行決策，這就違反了薦購系統(tǒng)的初衷。另外只有這少量的信息也無法采用新技術(shù)來實現(xiàn)薦購處理的自動化，降低采訪人員的工作強度。

二、社會化薦購的含義

上文提及兩大問題也是薦購系統(tǒng)的兩個核心功能：盡可能多的吸收讀者的推薦信息以及為采訪人員判斷薦購書目是否采購提供充分參考信息。本文探討在薦購系統(tǒng)中引入“全方位社會化”的思想，希望能夠解決提高讀者使用積極性以及為采訪人員提供足夠決策依據(jù)等問題。

“社會化”這個詞匯在信息技術(shù)領(lǐng)域的含義來源于“社交網(wǎng)站（Social Network Site）”，社交網(wǎng)站其中一個重要特點是用戶同時是信息的消費者與創(chuàng)造者。通過對海量用戶數(shù)據(jù)的有效整合將產(chǎn)生最為快速、準確的信息，這種信息收集模式也稱為“眾包”。本文引入的“全面社會化”包含兩方面的含義：

1.薦購系統(tǒng)本身的社會化

這是指采用社會化網(wǎng)站的建設思路，簡化薦購流程，通過各種手段積極融入讀者使用場景，盡量在使用場景的各處都能夠便捷地進行薦購，提高系統(tǒng)的使用率，進而更加有效地收集、利用用戶數(shù)據(jù)。

2.收集開放的社會化信息充實薦購系統(tǒng)

豆瓣網(wǎng)也是社會化的受益者，其網(wǎng)站上海量的書評數(shù)據(jù)就是廣大用戶貢獻的成果。另外當當網(wǎng)、亞馬遜的評論、評分也可稱為社會化數(shù)據(jù)。通過對于這些網(wǎng)站數(shù)據(jù)的抓取、有效整合到薦購系統(tǒng)內(nèi)，為采訪人員的采訪工作提供充分的參考。更進一步則可以設計相應的算法整合這些數(shù)據(jù)，“代替”采訪人員進行決策。

三、兩個方面的具體措施

1.提高讀者使用率

筆者在本館讀者中進行了一次小規(guī)模的針對薦購系統(tǒng)的面對面調(diào)查（30人），根據(jù)調(diào)查所得，薦購系統(tǒng)對于讀者的使用場景可大致概括為如圖1所示內(nèi)容。

圖1 薦購系統(tǒng)使用場景流程

由圖1可知，傳統(tǒng)的薦購系統(tǒng)處于整個使用場景的最末端，只是被動地迎接讀者，未主動、充分介入整個使用場景。其次，當前薦購系統(tǒng)在用戶體驗上也存在諸多問題，如用戶需要將所需圖書的一些信息復制到系統(tǒng)內(nèi)才能薦購，這個過程對讀者來說無疑是繁瑣的。再次，薦購系統(tǒng)未考慮在讀者使用系統(tǒng)的流程中及流程結(jié)束后給予充分的正向激勵，促使其再次使用系統(tǒng)。在Web 2.0時代，“入口”為王，掌握了入口充分增加與用戶接觸的機會，才能夠盡可能地與用戶建立穩(wěn)定、緊密的聯(lián)系。本文以此“社會化”思想為基礎提出一些措施，以期助力薦購系統(tǒng)盡可能多地掌握讀者使用場景的入口，同時提供更多的正面激勵，提高系統(tǒng)的使用率、獲取更多的讀者推薦數(shù)據(jù)、最終優(yōu)化館藏建設、提高圖書使用率。上圖中灰色部分都是能夠進行優(yōu)化的部分：

（1）通過瀏覽器插件提前介入讀者的使用場景

根據(jù)CNZZ的調(diào)查數(shù)據(jù)，支持插件（擴展）的瀏覽器在中國市場的份額達47.25%，而且呈持續(xù)上升的趨勢。[3]這個數(shù)字確保了薦購插件的用戶覆蓋率。在功能上，筆者作如下設想（流程如圖2，效果如圖3）：在讀者瀏覽豆瓣、當當?shù)葓D書網(wǎng)站時，插件可提供本館的圖書館藏信息，如果存在館藏可提示讀者借閱，沒有館藏則可以提供便捷的薦購按鈕。插件直接從網(wǎng)站頁面中提取圖書相關(guān)信息，自動化地提交到薦購系統(tǒng)。這個流程極大地提高了薦購的效率，同時也是一個推廣圖書館資源、薦購系統(tǒng)的有效措施。插件還可以做到在讀者同意的情況下，記錄其所瀏覽的圖書網(wǎng)站內(nèi)頁面的圖書信息，該部分信息可用作薦購自動化決策的依據(jù)。

圖2 薦購插件工作流程

圖3 薦購插件效果圖（有館藏與無館藏的提示信息）

（2）OPAC查詢中整合可薦購書目信息

目前薦購系統(tǒng)都游離于主要業(yè)務系統(tǒng)之外，自成一統(tǒng)，沒有與其他業(yè)務系統(tǒng)進行有效地整合，在其他業(yè)務系統(tǒng)中增加薦購的入口。筆者的想法是利用OPAC查詢頁面這個讀者查詢的最主要入口，將書商提供的書目以及豆瓣的書目數(shù)據(jù)整合其中，用戶所查詢的圖書未館藏時同樣顯示該書的信息，同時提供醒目的“可供薦購”的標志。通過這種方式將薦購系統(tǒng)與OPAC查詢進行自然的、深度的整合。具體數(shù)據(jù)整合方式如下：書商提供的數(shù)據(jù)直接另外建庫，在未查詢到館藏信息時自動調(diào)用該庫的查詢以及調(diào)用豆瓣的API，獲取相應圖書信息，之后整合呈現(xiàn)到OPAC查詢結(jié)果頁面。

（3）有意識地整理展示專題圖書以供薦購

正常薦購系統(tǒng)除了常規(guī)薦購入口外還將書商提供的數(shù)目提供給讀者供其薦購。以我館為例，展示方式是直接將書商提供的所有書目呈現(xiàn)在網(wǎng)站上，同時附加一個中圖法的類別導航。如此籠統(tǒng)地將海量的書目展示給讀者并無法提起讀者薦購的興趣。更為優(yōu)化合理的方式是采訪人員可針對某個小類別、小領(lǐng)域?qū)ｉT選取少量的圖書形成專題供讀者薦購。還有一種方式是根據(jù)當前的熱點事件，收集相關(guān)的圖書進行推薦。如此少而精的圖書更能夠吸引讀者的注意，同時還能夠消除薦購系統(tǒng)一向冷冰冰的印象，拉近與讀者的距離。

（4）有效、充分的激勵機制

充分、有效的反饋、激勵機制有助于吸引讀者的興趣，激勵其再次使用薦購系統(tǒng)：

1）適應當前社交網(wǎng)絡盛行的趨勢，在讀者薦購成功后提供分享到社交網(wǎng)站的功能，以此來增強讀者的投入感，同時擴大薦購系統(tǒng)的影響。

2）整個薦購流程都給予讀者充分的反饋信息。不僅僅是最終的圖書訂購與否的回復，在薦購信息提交成功、采訪人員開始審核、圖書開始訂購、到館、可借等狀態(tài)都給讀者以適當反饋。如此精細的流程掌握可以讓讀者不會再薦購過程中產(chǎn)生“苦等”情緒，提升其體驗，有助于激勵其進行再次薦購。

3）多樣化的信息反饋途徑。反饋信息應該盡可能地接近讀者，改變僅僅通過郵件的通知方式，引入類似短信或者當前在讀者群里中更為流行的微信進行通知，使讀者能夠第一時間了解薦購進展。另外還可以借助微信良好的自動交互功能，在反饋的同時提供相關(guān)的圖書供讀者選擇。

4）積分激勵機制：在整個圖書館自動化系統(tǒng)中引入積分制，分別對參與薦購、薦購成功等類型給予不同的積分獎勵。這些積分獎勵可用于免費使用館內(nèi)收費項目，如打印、復印等。還可以用于兌換一定金額的圖書超期欠款、一定時間的借期延長等。

（5）引入讀者決策機制

社會化不僅僅是大眾分享自己的信息，同時也應該鼓勵大眾參與其他人發(fā)布信息的評論。用于薦購系統(tǒng)中就是在采訪館員以本館館藏建設方針為基礎，授予讀者一定的采訪決策權(quán)限。充分發(fā)揮讀者的力量，讓讀者能夠?qū)λ送扑]的圖書進行評分，采訪館員則根據(jù)這個評分來決定訂購與否。

2.為采訪人員提供充足的參考信息

采訪人員針對薦購的決策流程大致為圖4所述，他們以讀者薦購信息為出發(fā)點，以館藏建設方針、自身知識、參考信息作為參考依據(jù)做出決策。在該流程中，薦購系統(tǒng)只提供讀者所錄入的圖書部分信息，如此少的信息量無法滿足采訪人員決策所需。而采訪人員在通過網(wǎng)絡獲取參考信息的過程往往又與薦購系統(tǒng)相割裂，如手動復制書目信息到豆瓣、亞馬遜等進行搜索以獲取圖書詳細信息，這樣的工作方式的效率是極其低下的。本文引入的“社會化”思想有助于整合網(wǎng)絡中海量的社會化信息，為采訪人員的決策提供充足的參考，更進一步甚至可以在采訪人員制定的一定范圍內(nèi)進行薦購的自動化處理。

圖4 薦購決策流程

（1）整合完整的書目信息到薦購系統(tǒng)

除非是通過整合到OPAC查詢的薦購途徑或瀏覽器插件產(chǎn)生的薦購，由讀者手動填寫的薦購信息基本不全?；诖说臅啃畔⒀a全過程可以分為兩步。第一步在讀者輸入薦購信息時，通過讀者輸入的信息，采用類似搜索引擎的輸入提示的方法，為讀者提供與輸入相關(guān)的書目以供選擇，這種方式可以省卻讀者的輸入，提升使用體驗，同時又能夠確保提交的薦購信息與讀者希望薦購的圖書保持一致。第二步則是在采訪人員查看薦購信息的時候，通過調(diào)用豆瓣、亞馬遜的API或者頁面解析，抓取完整的書目信息，另外還可以抓取包括書籍目錄、書籍評分、評論等附加等信息。這些附加信息在采訪人員的決策過程所起的作用甚至會大于基本書目信息，因為它們體現(xiàn)讀者對于書籍的看法。

（2）自動化處理薦購

社會化數(shù)據(jù)的準確度與數(shù)據(jù)量是成正比的，海量的用戶數(shù)據(jù)有助于通過統(tǒng)計學的方法推舉出更為準確的信息。如果通過上述的一系列措施能夠有效地提高薦購系統(tǒng)的使用率的話，就能夠以這些數(shù)據(jù)為基礎，配合網(wǎng)絡中其他社會化信息的抓取，進行一定程度上的薦購自動化處理，采用此種自動化處理的方式能夠加快薦購整理處理速度，改善普遍存在的“讀者需求與薦購系統(tǒng)處理的時間差”的矛盾。[9]自動化處理的關(guān)鍵點如下：

1）館藏建設指導方針：館藏建設方針是采訪工作的前提，它決定了采訪的數(shù)量以及專業(yè)分配的比例，是圖書取舍的指導方針。在系統(tǒng)開始運作前，需根據(jù)當前的館藏建設方針，制定一定時間周期內(nèi)可由系統(tǒng)自動決策的采購策略。如在一個月的時間內(nèi)，根據(jù)圖書采購總額度的10%用于由薦購系統(tǒng)自動決策，其中各個專業(yè)的比例根據(jù)學科建設情況來確定。

2）數(shù)據(jù)來源：包括讀者正常提交的薦購信息，瀏覽器插件記錄的網(wǎng)上書店內(nèi)圖書瀏覽記錄，圖書在網(wǎng)站中的評分等。

3）決策算法：通過實際的測試，為不同來源的信息指定不同的權(quán)值，同時還可根據(jù)薦購人身份賦予不同的權(quán)值，如教師的權(quán)值要遠大于學生的權(quán)值。以這個算法為基礎，配合預先設定的閾值及系統(tǒng)預先設置的采購策略自動進行決策。算法流程如下：

薦購綜合值=（R1*W1+…+Ri*Wi）*P

IF薦購綜合值〉采購閾值AND該書所屬類別采購量〈該類別允許薦購總量

THEN自動采納薦購

說明：

Ri表示信息來源的值，如豆瓣評分、薦購人數(shù)等；

Wi表示信息來源相應的權(quán)值，通過測試預先設定；

P表示薦購人本身的權(quán)值，如教師的權(quán)值大于學生的權(quán)值，需預先設定；

薦購綜合值：表示通過上方算式得出的某圖書的綜合評價值；

采購閾值：預先設定的，當將薦購綜合值超過該值時表示值得采購；

所屬類別采購量：根據(jù)館藏建設方針預先設定的針對各個學科的允許薦購的數(shù)量。

四、展望

本文以目前國內(nèi)高校圖書館薦購系統(tǒng)的現(xiàn)狀出發(fā)，針對薦購系統(tǒng)的兩個核心功能探討引入社會化的方法提升薦購系統(tǒng)的可用性，吸引更多讀者參與薦購，同時也為提高采訪人員工作效率提供幫助，以期最終使薦購系統(tǒng)更好地作用于館藏資源建設。隨著薦購系統(tǒng)的改進以及讀者對于薦購系統(tǒng)的認同度的提高，后續(xù)可嘗試引入更為激進的“讀者決策采購”（Patron Driven Acquisitions，PDA）的思想。雖然PDA在紙本圖書采購中的使用涉及書商方、圖書館方的思想轉(zhuǎn)變以及兩者間大量的商務談判過程，短期內(nèi)大面積推行的難度較大。但可以嘗試結(jié)合我國的實際情況，變通的在紙本圖書采購中使用PDA，如通過在薦購系統(tǒng)中登記“加急（針對讀者個人，全體薦購總量進行限制）”來進行推薦，館員以最快速度反應，通過審核后讀者可以直接下單，之后憑發(fā)票到圖書館報銷。相信在進一步提升薦購系統(tǒng)可用性上還大有可為。

[1]劉麗靜.高校圖書館讀者網(wǎng)上薦書的調(diào)研與思考[J].圖書館雜志,2012（6）：53-55.

[2]易中梅,趙晶,曹洪欣.基于Web圖書薦購系統(tǒng)的比較分析與開發(fā)研究[J].圖書館理論與實踐,2013(3)：13-15.

[3]CNZZ[EB/OL].[2013-09-17].http：//brow.data.#/main.php?s=brow ffamp;uv=0ffamp;type=2.

[4]豆瓣閱讀.http：//read.douban.com/ebook/1346609/?dcs=book-hot ffamp;dcm=douban ffamp;dct=read-subject.(Douban[EB/OL].[2013-09-17].http：//read.douban.com/ebook/1346609/?dcs=book-hot ffamp;dcm=douban ffamp;dct=read-subject.)

[5]亞馬遜.http：//www.amazon.cn/%E5%9B%BE%E4%B9%A6/b/ref=sa_menu_top_books_l1?ie=UTF8ffamp;node=658390051.(Amazon[EB/OL].[2013-09-17].http：//www.amazon.cn/%E5%9B%BE%E4%B9%A6/b/ref=sa_menu_top_books_l1?ie=UTF8ffamp;node=658390051.)

[6]陳漫紅,盧小玲.高校圖書館網(wǎng)上薦購系統(tǒng)與采訪工作的無縫連接[J].圖書館論壇,2013,33(1)：126-128.

[7]amazon web services[EB/OL].[2013-05-25].http：//aws.amazon.com/cn/.

[8]豆瓣開發(fā)者服務.http：//developers.douban.com.(Douban Developers[EB/OL].[2013-09-17].http：//developers.douban.com/)

[9]張甲,胡小菁.讀者決策的圖書館藏書采購[J].中國圖書館學報,2011（2）：36-39.