蘆曉紅

（中國刑事警察學院圖書館，遼寧 沈陽 110854）

智能化設備的出現，給傳統(tǒng)圖書館造成很大的沖擊，圖書館轉型迫在眉睫?！盎ヂ?lián)網+”的發(fā)展，使以大數據和智能技術為背景的智慧圖書館發(fā)展模式應運而生，給圖書館未來提供了新的發(fā)展方向。智慧閱讀已成為人們關注的熱點話題，如何在深化閱讀推廣活動中發(fā)揮智慧性和多元性，是高校圖書館在閱讀推廣中的一項重要工作。

1 閱讀推廣研究的綜述

1.1 圖書館閱讀推廣文獻概述

1.1.1 閱讀推廣基礎理論研究

筆者2019年2月22日以“中國知網”為檢索平臺，以“圖書館+閱讀推廣”為主題，共搜索到3600多篇有效文獻。對此類文獻按年份做了如下統(tǒng)計（見圖1），數據表明，我國此項基礎理論研究工作尚且處于初級階段，近5年來才有了明顯的發(fā)展，這與國家從2014年開始連續(xù)6年將全民閱讀寫入政府報告密不可分。

通過研究發(fā)現，我國閱讀推廣的理論研究主要集中在閱讀推廣的內涵和特征，圖書館在推廣過程中所占的重要地位和智慧閱讀服務的模式與評價機制幾個方面，其中王波、張懷濤等幾位學者的論述被引率較高[1]。

圖1 圖書館閱讀推廣發(fā)文量年度統(tǒng)計

1.1.2 閱讀推廣活動案例研究

近年來，圖書館閱讀推廣活動層出不窮，公共圖書館和高校圖書館占據了主要陣地。從全國高校圖書館閱讀推廣案例大賽中發(fā)現，閱讀方式主要以實體場所紙質資料閱讀為主，內容形式豐富多樣，具體形式包括薦讀、展覽、征文、話劇、知識競賽、微電影等，涵蓋了眾多時尚與個性的元素。目前部分閱讀推廣活動已打破了固有的推廣模式，活動場地也不局限于圖書館內，而是延伸至書店、咖啡屋、展示廳等地，以滿足閱讀者更有個性化的體驗和感受，拓展其閱讀空間。

1.2 閱讀推廣研究工作中存在的問題

1.2.1 缺失用戶與資源關聯(lián)性的相關研究

傳統(tǒng)的閱讀推廣較重視館藏圖書借閱次數和閱讀推廣的關系，忽略了讀者閱讀行為主動性和被動性的關系，并且缺乏彼此間的數據分析。資源與用戶間的關系直接影響讀者的閱讀質量和閱讀理解的效果，閱讀推廣的宗旨在于讓讀者進行深閱讀，增強讀者的閱讀興趣和閱讀能力。通過數據分析可以很直觀地對用戶與用戶之間存在的關聯(lián)性進行分析，能將讀者按閱讀興趣的類型進行分類，將讀者資源進行整合，以便向他們推薦共同感興趣的文獻資源。

1.2.2 缺乏閱讀推廣智能技術的實踐應用

大多數圖書館往往忽略收集閱讀推廣數據。閱讀推廣的程度只能按照圖書的借閱數量作為評判的依據，因此沒有客觀真實的讀者閱讀行為數據，對讀者閱讀興趣的了解少之又少[2]。智能技術在閱讀推廣中應用很少，導致讀者的閱讀行為、閱讀記錄、收藏評價等得不到真實的反映，在對這些行為分析之后，可以更好地按照讀者的閱讀需求，進行有針對性的閱讀推廣。近年來，電子信息技術包括網絡自媒體的加速發(fā)展，微信、QQ 等已經成為閱讀推廣的新型工具，但是缺乏更加具有探索性智能化技術的深層次應用。

1.2.3 缺少專業(yè)數字化資源的閱讀推廣

近年來，我國國民的閱讀呈量上升趨勢，并且以年輕讀者為主，很多讀者喜歡閱讀電子書，并且電子書的閱讀量也在持續(xù)上漲。但是很多圖書館的閱讀推廣重心卻偏向館藏實體資源的利用。在推廣過程中，內容的主觀性較強，閱讀內容不合理，偏重于大眾閱讀，對專業(yè)性強的內容推廣較少，存在推廣內容有偏差和專業(yè)推廣不深入的問題。

2 智慧圖書館系統(tǒng)支撐閱讀推廣的優(yōu)勢

科學技術（互聯(lián)網、智能技術與云計算等）的不斷發(fā)展，為智慧圖書館技術應用奠定了基礎，在大數據資源整合環(huán)境下可以根據用戶的個性化需求，將各種數據進行分析，做到精準與高效、智慧與互通，為讀者推薦更為適合的圖書資源。

2.1 為閱讀推廣的數據分析與智能技術提供支撐

智慧圖書館系統(tǒng)可以更加全面地獲取讀者的相關信息資料、對圖書館內各類書籍的分布位置，甚至圖書的借閱信息都有詳細的數據記載[3]。其中用戶基本信息主要有用戶的姓名、性別、專業(yè)方向等，閱讀信息主要是記錄讀者在信息智能借閱平臺上的借閱記錄、瀏覽記錄等。掌握以上數據可以有效地將各種數據資源進行優(yōu)化整合，為讀者精準推薦圖書，提升用戶的閱讀體驗和閱讀效果。

2.2 為閱讀推廣的智慧服務平臺建設提供保障

傳統(tǒng)的閱讀推廣模式主要以實體場所為主，其推廣的載體大多以紙質圖書為主，具有很大的局限性，活動組織比較困難，成本較大，并且要做諸多的前期準備工作，且交流和分享的成果不易統(tǒng)計。依托智能技術的應用，建立一個智慧圖書館系統(tǒng)，能將所有資源進行整合，給用戶及數字圖書資源庫搭建起一個更加便捷的網絡平臺，智能化平臺可以根據用戶的基本信息推送適合該用戶特征的個性化信息，并與用戶形成互動。

2.3 為閱讀推廣的科學規(guī)劃提供方向

智慧圖書館系統(tǒng)在對用戶相關信息的收集及分析后，再科學地將圖書館的資源及服務推送給讀者，讓讀者獲取更有效的閱讀信息。其是“資源+平臺+服務”互相融合的產物，這種方案的提出可以有效地提高讀者的閱讀效率，具有較強的科學性、具體性、適應性，解決了主觀推薦存在的弊端和低效的問題。

3 智慧圖書館系統(tǒng)閱讀推廣模式框架設計

智慧圖書館系統(tǒng)搭載計算機技術、大數據技術以及智能終端技術，可以在閱讀推廣過程中對用戶的相關信息數據進行快速分析，從而找出數據背后的客觀規(guī)律。同時確定用戶的興趣和愛好，對不同的數據信息進行分類處理，完成對不同類型、不同層次客戶的分類。在分類過程中需要關注大眾與分眾閱讀相互融合的方式，通過分類實現一體化閱讀。

智慧圖書館以采集的數據、互聯(lián)網信息為數據源，通過人機交互智能化手段，建立對用戶的數據感知、關聯(lián)分析以及情境感知、個性化推薦功能，為不同的用戶分享推送針對性的資源，并通過對各項數據的變化分析，保證智慧圖書館的推廣效果[4]。

在智慧圖書館系統(tǒng)中，利用智慧門戶可以對圖書館系統(tǒng)進行集成處理，在整個系統(tǒng)平臺上容納海量的數據。通過對交互數據、非結構數據、動態(tài)數據等的分析，獲取趨勢性、前沿性的信息，為閱讀推廣工作的進一步深化奠定基礎。

智慧圖書館系統(tǒng)下閱讀推廣活動框架設計，如圖2所示。

圖2 智慧圖書館系統(tǒng)閱讀推廣活動框架

4 影響智慧圖書館系統(tǒng)閱讀推廣的因素

4.1 閱讀推廣的主體

智能圖書館閱讀推廣的主體即閱讀推廣者，主要指的是圖書館內的工作人員以及技術研發(fā)人員?？梢猿浞致?lián)合學校教師、知名人士、學生團隊以及其他校內外的社會組織機構共同參與，從而進一步提升推廣效果，。

4.2 閱讀推廣的對象

通過對閱讀推廣對象相關數據分析，可以將讀者分成以下幾類：第一，普通型讀者。對于普通讀者而言，重點在于培養(yǎng)讀者的閱讀興趣，從而逐漸提升讀者的閱讀水平，同時還應該充分利用智能門戶的相關體驗、智能化操作以及虛擬閱讀技術，提高普通讀者的閱讀興趣。全平臺還應該提供一定的評價機制，激勵讀者發(fā)掘更加優(yōu)質的閱讀資源。第二，研究型讀者。該類讀者的閱讀文獻主要體現在與專業(yè)相關的領域上，因此對于該類讀者可以通過建立學科閱讀規(guī)則的方式，通過對讀者的閱讀行為進行實時監(jiān)測，及時為研究性讀者提供相關的專業(yè)閱讀資源推薦服務。第三，管理型讀者。這類讀者更多關注的是學科發(fā)展的趨勢、教育教學的動態(tài)等，因此可以從學科研究進展報告、相關重大會議、學科領域的相關專家報告等內容進行推薦。對于以上3種類型讀者的劃分，是基于當前數據形成的，通過對大量數據的持續(xù)分析，可以使服務變得更加細致。

4.3 閱讀推廣的方式

智慧圖書館的推廣形式主要是指利用智能終端的篩選功能在門戶上進行的推廣。具體來說，可以利用當前大熱的微信公眾號、微博、各類短視頻進行推廣。對于智慧圖書館的資源配置以及推廣，還可以借助APP智能終端，通過線上線下兩個途徑關注用戶的體驗。

4.4 閱讀推廣的效果

智慧圖書館閱讀推廣時，一方面應該重視對用戶實時動態(tài)數據的監(jiān)測，嚴格做到以用戶的動態(tài)數據為基礎，通過對相關資源數據動態(tài)的分析實現，對閱讀推廣效果進行有效評估。另一方面，還應該通過對相關數據變化規(guī)律、推廣服務效果以及用戶反饋等進行全面的評估和數據分析。通過分析評價閱讀推廣效果，并以此為依據不斷完善閱讀推廣工作的內容與形式。

5 智慧圖書館系統(tǒng)下的閱讀推廣策略

5.1 構建大數據智慧服務平臺

在智慧圖書館系統(tǒng)中，將圖書館目前所購買的數據庫、圖書資源進行去重篩選，對紙質文獻及數字文獻的元數據進行結構化描述、整合、組織，深度挖掘資源的價值，讓讀者可以便捷地獲取有效資源[5]。另一方面，通過對大數據平臺的建設，與國內外其他高校形成合作，從而更好地完成資源的流通和共享。

5.2 融入多維度智能推薦處理

圖書館館藏資源通過智能推薦處理，最大的好處在于通過分析單一用戶、多個用戶之間的信息行為以及資源的匹配度，提高推薦的精準性。當前，智慧圖書館系統(tǒng)下的推廣主要體現在資源的推薦和推送上，具體來說是通過對相關數據，用戶的興趣偏好、資源進行相互關聯(lián)并推薦，但這種推薦在一定程度上忽視了用戶的情感態(tài)度以及對文獻的評價情況[6]。因此利用智慧圖書館系統(tǒng)對文獻的閱讀、檢索以及交互作用的歷史記錄信息應該深入挖掘分析，并充分挖掘用戶對資源評價的屬性特征，為推薦資源提供基礎依據。同時，在用戶網絡資源交互時，還應該通過算法設計增加推薦的準確性。用戶之間的聯(lián)系既可以是顯性可見的，也可以是隱性不可見的，以此更好地保護用戶資源選擇上的私密性。

5.3 展示用戶深層次挖掘數據

在智慧圖書館中采集的用戶數據不僅可以作為資源推薦推送的重要依據，同時還能基于讀者需求的分析，對圖書館的服務以及戰(zhàn)略規(guī)劃進行調整，從而提高資源的利用率以及圖書館的管理水平。用戶數據的采集不僅體現在訪問量、瀏覽量、收藏量以及下載量等文獻的流通和下載指標上，同時還應關注用戶對相關文獻的閱讀停留時間、留言情況以及用戶的評價，從而深層次挖掘數據的價值。另一方面，還應該重視不同機構之間的合作?？梢越Y合學校的選課系統(tǒng)、成績情況以及學生的個人特長情況等，與采集的用戶數據進行關聯(lián)分析，從而加強對用戶閱讀行為以及學術成就的精準把握，為更加精確的閱讀推廣服務提供重要的數據參考。