公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估研究

譚凱波?董婭茹?范瑞

摘 要 圖書(shū)館利用短視頻進(jìn)行宣傳推廣是創(chuàng)新服務(wù)功能與拓寬服務(wù)渠道的有效方式。論文構(gòu)建了合理的短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)，將改良一致性分析和關(guān)聯(lián)分析算法相結(jié)合對(duì)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重。應(yīng)用模糊綜合評(píng)價(jià)對(duì)公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效進(jìn)行綜合評(píng)估，并以廣東省立中山圖書(shū)館為例進(jìn)行實(shí)證分析，為提升圖書(shū)館短視頻服務(wù)績(jī)效提供借鑒。

關(guān)鍵詞 公共圖書(shū)館；短視頻；績(jī)效評(píng)估

分類號(hào)G252

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2023.07.011

Research on Performance Evaluation of Public Library Douyin Short Video Service

Tan Kaibo， Dong Yaru， Fan Rui

Abstract It is an effective way to innovate service functions and broaden service channels for libraries to use short videos for publicity and promotion. In this paper， a reasonable performance evaluation index of short video service is constructed， and the correlation among indexes is analyzed by combining improved consistency analysis and correlation analysis algorithm. On this basis， the index weight is determined by using the network analytic hierarchy process. Fuzzy comprehensive evaluation was applied to comprehensively evaluate the service performance of Douyin short video in public libraries， and the empirical analysis was carried out by taking Zhongshan Library in Guangdong Province as an example to provide reference for improving the service performance of short video in libraries.

Keywords Public library. Short video. Performance evaluation.

0 引言

短視頻作為4G時(shí)代快速發(fā)展的移動(dòng)產(chǎn)品，取代電視廣告成為了新媒體時(shí)代最具潛力的推廣方式之一，圖書(shū)館界開(kāi)始利用短視頻進(jìn)行信息傳播介質(zhì)的“二次變革”。據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第49次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》，短視頻用戶規(guī)模為9.34億，較2020年12月增長(zhǎng)6080萬(wàn)，占整體網(wǎng)民的90.5%。截至2022年6月，全國(guó)已有26個(gè)省級(jí)公共圖書(shū)館開(kāi)通抖音官方賬號(hào)，利用短視頻開(kāi)展館內(nèi)用戶服務(wù)已成為全渠道、全媒體、全數(shù)據(jù)時(shí)代圖書(shū)館最熱發(fā)展趨勢(shì)之一。

圖書(shū)館界學(xué)者對(duì)“圖書(shū)館短視頻”的研究自2019年開(kāi)始出現(xiàn)熱潮，當(dāng)前公共圖書(shū)館短視頻服務(wù)的實(shí)踐發(fā)展處于探索階段，研究如火如荼，其研究主要集中在服務(wù)現(xiàn)狀、服務(wù)策略和未來(lái)發(fā)展的剖析[1-5]，對(duì)圖書(shū)館開(kāi)展短視頻服務(wù)的績(jī)效評(píng)估方面的研究甚少。因此，本文以抖音App為例，選取經(jīng)過(guò)官方認(rèn)證的省級(jí)公共圖書(shū)館抖音短視頻賬號(hào)作為調(diào)查對(duì)象，對(duì)已發(fā)布作品分別從內(nèi)容、制作、傳播方面來(lái)整理分析，并結(jié)合文獻(xiàn)研究確定其評(píng)估指標(biāo)，運(yùn)用改良的算法驗(yàn)證指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，最后運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)構(gòu)建綜合評(píng)估模型，并以廣東省立中山圖書(shū)館進(jìn)行實(shí)證研究，以期為圖書(shū)館短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估的應(yīng)用和圖書(shū)館更好地利用短視頻進(jìn)行用戶服務(wù)提供借鑒和相應(yīng)的改進(jìn)方案。

1 公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估模型

根據(jù)省級(jí)公共圖書(shū)館發(fā)布的抖音短視頻的內(nèi)容特點(diǎn)，借鑒短視頻評(píng)估準(zhǔn)則，遵循全面系統(tǒng)的指標(biāo)設(shè)立原則，結(jié)合公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)現(xiàn)狀，將我國(guó)省級(jí)公共圖書(shū)館抖音官方賬號(hào)發(fā)布的5629個(gè)短視頻作品（截至2022年6月）進(jìn)行分類整理，根據(jù)專家意見(jiàn)，結(jié)合已有評(píng)價(jià)指標(biāo)[6-11]，構(gòu)建短視頻平臺(tái)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系，并邀10位相關(guān)專家利用一致性分析對(duì)專家意見(jiàn)重要性賦權(quán)，再結(jié)合關(guān)聯(lián)分析算法對(duì)指標(biāo)的相關(guān)性進(jìn)行驗(yàn)證。

“清博指數(shù)”平臺(tái)使用KPI（Key Performance?Indicator，關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)）考核工具對(duì)抖音短視頻進(jìn)行評(píng)估，考核指標(biāo)有新增作品數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)、分享數(shù)、總粉絲數(shù)。國(guó)家廣播電視總局對(duì)短視頻的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分別從主題立意、內(nèi)容創(chuàng)作、內(nèi)容制作、傳播影響四個(gè)維度展開(kāi)。

公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建方面，根據(jù)專家調(diào)研和文獻(xiàn)調(diào)研，結(jié)合對(duì)已發(fā)布的短視頻分別從內(nèi)容、互動(dòng)數(shù)等各個(gè)方面進(jìn)行綜合評(píng)測(cè)，從四個(gè)方面選取了14個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效指標(biāo)體系。

根據(jù)表1利用yaanp建立公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)的結(jié)構(gòu)模型，如圖1所示。

1.1 抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)

（1）視頻內(nèi)容，是公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估任務(wù)的重中之重，是短視頻服務(wù)指標(biāo)中的核心考核模塊。視頻內(nèi)容的真實(shí)性、新穎性直接影響到與用戶的互動(dòng)效果，從而影響到視頻覆蓋面。

（2）視頻互動(dòng)，視頻互動(dòng)指數(shù)可以間接反映出用戶對(duì)視頻內(nèi)容的喜好程度，是圖書(shū)館短視頻服務(wù)的重要考核模塊，包括點(diǎn)贊數(shù)、分享數(shù)、評(píng)論數(shù)和收藏?cái)?shù)四個(gè)方面[12]。

（3）視頻效果，其中，視頻字幕配置一定程度上影響到對(duì)視頻內(nèi)容的解說(shuō)；視頻清晰度和剪輯效果直接影響到了視頻呈現(xiàn)出的效果，而剪輯效果保證了整個(gè)視頻的流暢性和內(nèi)容銜接合理性。

（4）視頻覆蓋，主要體現(xiàn)在每日/月發(fā)布的短視頻影響賬號(hào)的新增粉絲數(shù)和總粉絲數(shù)。

1.2 指標(biāo)信度檢驗(yàn)和效度檢驗(yàn)

根據(jù)構(gòu)建的指標(biāo)體系，設(shè)計(jì)《公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估體系調(diào)查表》用來(lái)檢驗(yàn)指標(biāo)設(shè)置是否合理和必要。問(wèn)卷采用李克特LIKER五分量表法，5分為十分必要，3分為一般，1分為十分不必要。筆者先后向圖書(shū)館相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜?、圖書(shū)館短視頻運(yùn)營(yíng)者、圖書(shū)情報(bào)專業(yè)碩士研究生及大眾發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷100份，收回有效問(wèn)卷100份。

采用Cronbach Alpha系數(shù)法，一個(gè)具有良好的信度因子的量表或調(diào)查表，其得分最高為0.80。通過(guò)運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行分析得到筆者設(shè)計(jì)的該研究調(diào)查問(wèn)卷的Cronbachs alpha系數(shù)為0.886>0.8，說(shuō)明指標(biāo)可以建立，見(jiàn)表2。

運(yùn)用SPSS中的KMO和Bartlett檢驗(yàn)對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，作為效度檢驗(yàn)。在KMO測(cè)試因子>0.5和Bartlett球檢驗(yàn)中P<0.05時(shí)，該量表具有結(jié)構(gòu)效度。運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行分析得到所設(shè)計(jì)的該調(diào)查問(wèn)卷的KMO=0.616>0.5，說(shuō)明指標(biāo)可以建立，見(jiàn)表3。

2 公共圖書(shū)館抖音短視頻績(jī)效評(píng)估

首先將一致性分析與改良關(guān)聯(lián)分析算法相結(jié)合，確定指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)性。然后，應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重[13]，最后，應(yīng)用模糊綜合評(píng)判方法對(duì)公共圖書(shū)館短視頻服務(wù)績(jī)效進(jìn)行評(píng)估分析。

2.1 指標(biāo)關(guān)聯(lián)性分析

選取十位相關(guān)領(lǐng)域的專家對(duì)14個(gè)二級(jí)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行選擇，認(rèn)為某兩個(gè)指標(biāo)之間有關(guān)聯(lián)選1，無(wú)關(guān)聯(lián)選0，并用ucinet對(duì)構(gòu)建的各項(xiàng)指標(biāo)關(guān)聯(lián)性進(jìn)行一致性分析，進(jìn)而求得十位專家的意見(jiàn)所占比重，一致性分析結(jié)果如下圖2所示。

計(jì)算求得特征根之比為3.221＞3，表明存在著單一回答模式。計(jì)算出來(lái)的十位專家意見(jiàn)比重結(jié)果如下圖3所示。

該值越大，表明該專家給出的意見(jiàn)越重要?？梢?jiàn)，專家4的意見(jiàn)最重要，其次是專家1和專家6的意見(jiàn)。將十位專家意見(jiàn)重要性的一致性分析結(jié)果進(jìn)行歸一化處理求得10位專家意見(jiàn)權(quán)重（保留小數(shù)點(diǎn)后兩位），專家1為0.12，專家2為0.10，專家3為0.07，專家4為0.13，專家5為0.05，專家6為0.12，專家7為0.10，專家8為0.10，專家9為0.10，專家10為0.11。

結(jié)合一致性分析所得的各個(gè)專家權(quán)重，進(jìn)一步運(yùn)用關(guān)聯(lián)分析算法確定某個(gè)因素的關(guān)聯(lián)影響因素，其中，點(diǎn)贊率e的關(guān)聯(lián)信息表如表4所示。

設(shè)定最小支持度與最小置信度均為75%，充分考慮不同專家意見(jiàn)權(quán)重，將支持度公式改良為：，其置信度公式，k=1，…，n-1，尋找頻繁項(xiàng)集，其中，s（X）k為關(guān)聯(lián)規(guī)則（X）kY的支持度，Wj表示專家j的意見(jiàn)權(quán)重，，I為關(guān)聯(lián)因素集{D}中除項(xiàng)集（X）k內(nèi)的因素外的其他任意某個(gè)因素。對(duì)于滿足設(shè)定最小支持度要求的K項(xiàng)集稱為頻繁K項(xiàng)集。

各個(gè)候選頻繁1-項(xiàng)集的支持度為：s（a）=95%，s（b）=100%，s（c）=83%，s（e）=67%，s（k）=73%，s（l）=82%，s（m）=80%，s（n）=100%。根據(jù)最小支持度，s（e）=67%＜75%，即項(xiàng)集s（e）為非頻繁項(xiàng)集，則布爾矩陣第1行的對(duì)應(yīng)列即第3列數(shù)值改為0，生成新的布爾矩陣如下所示：

根據(jù)專家意見(jiàn)所占比重尋找頻繁2-項(xiàng)集，各個(gè)頻繁2-項(xiàng)集的支持度為：s（a，b）=95%，s（a，c）=78%，s（a，e）=62%，s（a，k）=73%，s（a，l）=77%，s（a，m）=75%，s（a，n）=95%，s（b，c）=83%，s（b，e）=67%，s（b，k）=73%，s（b，l）=82%，s（b，m）=80%，s（b，n）=100%，s（c，e）=50%，s（c，k）=56%，s（c，l）=72%，s（c，m）=63%，s（c，n）=83%，s（k，l）=55%，s（k，m）=53%，s（k，n）=73%，s（l，m）=62%，s（l，n）=82%，s（m，n）=80%。

滿足最小支持度的2-項(xiàng)集為：（a，b），（a，c），（a，l），（a，m），（a，n），（b，c），（b，l），（b，m），（b，n），（c，n），（l，n），（m，n），其對(duì)應(yīng)的置信度為：c（a，b）=100%，c（a，c）=82.11%，c（a，l）=81.05%，c（a，m）=78.95%，c（a，n）=100%，c（b，c）=83%，c（b，l）=82%，c（b，m）=80%，c（b，n）=100%，c（c，n）=100%，c（l，n）=100%，c（m，n）=100%。則根據(jù)最小支持度與最小置信度，頻繁2-項(xiàng)集為：（a，b），（a，c），（a，l），（a，m），（a，n），（b，c），（b，l），（b，m），（b，n），（c，n），（l，n），（m，n）。布爾矩陣第1行對(duì)應(yīng)即第5列改為0，生成新的布爾矩陣：

尋找頻繁3-項(xiàng)集，各個(gè)候選頻繁3-項(xiàng)集的支持度為：s（a，b，c）＝78%，s（a，b，k）=73%，s（a，b，l）=77%，s（a，b，m）=75%，s（a，b，n）=95%，s（b，c，e）=50%，s（b，c，k）=56%，s（b，c，l）=72%，s（b，c，m）=63%，s（b，c，n）=83%，s（c，e，k）=33%，s（c，e，l）=39%，s（c，e，m）=40%，s（c，e，n）=50%，s（l，m，n）=62%。

滿足最小支持度的3-項(xiàng)集為：（a，b，c），（a，b，l），（a，b，m），（a，b，n），（b，c，n）其對(duì)應(yīng)的置信度為：

c（a，b，c）=82.11%，c（a，b，l）=81.05%，c（a，b，m）=78.95%，c（a，b，n）=100%，c（b，c，n）=100%。則同時(shí)滿足最小支持度與最小置信度要求的3-項(xiàng)集為（a，b，c），（a，b，l），（a，b，m），（a，b，n），（b，c，n）。因此布爾矩陣的第1行所對(duì)應(yīng)的第1列和第2列的值仍為1，其他列為0，生成新的布爾矩陣：

尋找頻繁4-項(xiàng)集，各個(gè)候選頻繁4-項(xiàng)集的支持度為：s（a，b，c，e）=45%，s（a，b，c，k）=56%，s（a，b，c，l）=67%，

s（a，b，c，m）=58%，s（a，b，c，n）=78%，s（b，c，e，k）=49.04%，s（b，c，e，l）=49.51%，s（b，c，e，m）=50.55%，s（b，c，e，n）=60.85%，

s（c，e，k，l）=37.7%，s（c，e，k，m）=38.74%，s（c，e，k，n）=49.04%，

s（e，k，l，m）=15.59%，s（e，k，l，n）=37.7%，s（k，l，m，n）=50.43%。

滿足最小支持度的4-項(xiàng)集為（a，b，c，n）其對(duì)應(yīng)的置信度為c（a，b，c，n）=100%，則同時(shí)滿足最小支持度與最小置信度要求的4-項(xiàng)集為（a，b，c，n），因此布爾矩陣的第1行第1列所對(duì)應(yīng)的值仍為1，其他列為0，生成新的布爾矩陣：

尋找頻繁5-項(xiàng)集，由前面步驟可知，各個(gè)候選頻繁5-項(xiàng)集的支持度均不滿足最小支持度及最小置信度。因此布爾矩陣第1列的值變?yōu)?，生成新的布爾矩陣：

至此，布爾矩陣第1行所有列均為0，因而停止計(jì)算和尋找，則（a，b，c，n）為點(diǎn)贊率e的關(guān)聯(lián)影響因素。同理，可計(jì)算出其它指標(biāo)的關(guān)聯(lián)關(guān)系如下表5所示。

2.2 指標(biāo)權(quán)重分析

結(jié)合指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，采用網(wǎng)絡(luò)層次分析法計(jì)算各級(jí)指標(biāo)權(quán)重。各級(jí)指標(biāo)權(quán)重分析結(jié)果如表6所示。

2.3 績(jī)效評(píng)估分析

首先根據(jù)表1得出公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估的因素集X={真實(shí)性，新穎性，月發(fā)布量，點(diǎn)贊率，評(píng)論率，收藏率，轉(zhuǎn)發(fā)率，字幕配置，視頻清晰度，音效配置，剪輯效果，新增粉絲數(shù)，總粉絲數(shù)}，因素集進(jìn)一步分類得到類X={X內(nèi)容，X互動(dòng)，X效果，X覆蓋}，X內(nèi)容={真實(shí)性，新穎性，月發(fā)布量}，X互動(dòng)={點(diǎn)贊率，評(píng)論率，收藏率，轉(zhuǎn)發(fā)率}，X效果={字幕配置，視頻清晰度，音效配置，剪輯效果}，X覆蓋={新增粉絲數(shù)，總粉絲數(shù)}。

其次將公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估劃分為五個(gè)等級(jí)，P=（p1，p2，p3，p4，p5）=（優(yōu)，良，中，可，差）=（5，4，3，2，1）。通過(guò)視頻技術(shù)人員、績(jī)效評(píng)估專家、圖書(shū)館界專家學(xué)者、圖書(shū)館抖音運(yùn)營(yíng)人員二次指標(biāo)的單一因子綜合評(píng)估得到矩陣V。

最后對(duì)結(jié)果歸一化計(jì)算。通過(guò)計(jì)算M（·，⊙），得出了一個(gè)單因子的模糊綜合評(píng)判矩陣Ri，并通過(guò)Ri的綜合評(píng)判，得出一個(gè)模糊綜合矩陣R。

再用一級(jí)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效各項(xiàng)評(píng)估結(jié)果比重及最終得分。

3 實(shí)證分析

依據(jù)構(gòu)建的公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估模型，本文選擇廣東省立中山圖書(shū)館抖音官方賬號(hào)為研究對(duì)象，對(duì)該賬號(hào)截止到2022年6月底發(fā)布的659個(gè)作品進(jìn)行歸類整理分析。本次案例邀請(qǐng)了20位圖書(shū)館專家和80位普通讀者，根據(jù)山東省圖書(shū)館抖音短視頻運(yùn)營(yíng)的實(shí)際情況，以“5（優(yōu)）”“4（良）”“3（中）”“2（可）”和“1（差）”為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)廣東省立中山圖書(shū)館的短視頻業(yè)務(wù)進(jìn)行了綜合評(píng)定。

4 公共圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估分析與改進(jìn)

通過(guò)對(duì)廣東省立中山圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)進(jìn)行績(jī)效評(píng)估，可以看出對(duì)圖書(shū)館短視頻服務(wù)績(jī)效評(píng)估影響大的因素分別是視頻內(nèi)容，視頻互動(dòng)和視頻效果。在二級(jí)指標(biāo)中，對(duì)評(píng)估結(jié)果影響最大的因素是總粉絲數(shù)和點(diǎn)贊數(shù)，本次績(jī)效評(píng)估未出現(xiàn)多峰值。因此，廣東省立中山圖書(shū)館抖音短視頻服務(wù)績(jī)效為中上水平。短視頻以其視頻內(nèi)容的感染力強(qiáng)、傳播速度快、傳播范圍廣等特點(diǎn)迅速融入讀者的生活，被讀者所接受。為促進(jìn)圖書(shū)館短視頻服務(wù)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，還應(yīng)從如下幾個(gè)方面進(jìn)一步優(yōu)化：

4.1 視頻交互多樣性

圖書(shū)館短視頻服務(wù)除了展示對(duì)用戶的基本服務(wù)定位以外，還需要通過(guò)宣傳當(dāng)?shù)靥厣褡逦幕?，非物質(zhì)文化遺產(chǎn)、書(shū)籍，當(dāng)?shù)刈骷遥e辦地區(qū)特色線下活動(dòng)等，來(lái)突顯本地區(qū)本民族的特色服務(wù)，傳承區(qū)域文化。例如，四川省推出《農(nóng)家書(shū)屋助“耕讀”》的抖音短視頻宣傳片，展示了四川省以公共圖書(shū)館來(lái)助力鄉(xiāng)村文化振興。浦東圖書(shū)館在其宣傳片里詳細(xì)展示了館內(nèi)各部分的組成和館內(nèi)資源設(shè)施。

4.2 視頻內(nèi)容創(chuàng)新性

圖書(shū)館應(yīng)結(jié)合當(dāng)下社會(huì)熱點(diǎn)進(jìn)行積極宣傳，對(duì)短視頻內(nèi)容進(jìn)行不斷創(chuàng)新。一方面可以吸引更多的人來(lái)關(guān)注該圖書(shū)館短視頻賬號(hào)，增加粉絲量；另一方面，將館內(nèi)特色服務(wù)通過(guò)短視頻的方式展示出來(lái)，吸引用戶到館參觀。而社會(huì)熱點(diǎn)則是當(dāng)下關(guān)注度最高的熱門(mén)動(dòng)態(tài)，實(shí)時(shí)關(guān)注短視頻平臺(tái)的熱搜榜，將當(dāng)下的熱點(diǎn)話題與館內(nèi)服務(wù)進(jìn)行結(jié)合宣傳，例如正值建黨百年，福建省圖書(shū)館以建黨百年傳承紅色基因?yàn)楸尘?，在短時(shí)間內(nèi)讓用戶了解到該圖書(shū)館的特色。

4.3 短視頻服務(wù)優(yōu)化

大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的出現(xiàn)，讓網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)變得更加準(zhǔn)確，圖書(shū)館必須要通過(guò)大量的數(shù)據(jù)，來(lái)了解讀者的喜好，然后根據(jù)館藏資源優(yōu)勢(shì)，將讀者喜歡的內(nèi)容傳播給他們。因此，為了達(dá)到以上目的，圖書(shū)館的短視頻團(tuán)隊(duì)需要加強(qiáng)自己的云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的處理能力，并優(yōu)化服務(wù)意識(shí)，及時(shí)監(jiān)控作品的傳播數(shù)據(jù)、同類賬號(hào)的特性和屬性數(shù)據(jù)。

4.4 開(kāi)通短視頻直播功能

短視頻行業(yè)的日益興起，各個(gè)同類賬戶已形成內(nèi)卷的狀態(tài)，僅十幾秒到幾分鐘的視頻已逐漸滿足不了用戶對(duì)視頻內(nèi)容的需求。圖書(shū)館可考慮開(kāi)通直播服務(wù)，利用抖音短視頻的直播功能對(duì)用戶進(jìn)行館藏資源、設(shè)施服務(wù)的精細(xì)講解，使用戶更深層次地了解圖書(shū)館。

5 結(jié)語(yǔ)

本文依據(jù)專家訪談和文獻(xiàn)研究，結(jié)合抖音短視頻的發(fā)布要求，構(gòu)建出包含14個(gè)指標(biāo)的績(jī)效評(píng)估模型。目前國(guó)內(nèi)外公共圖書(shū)館抖音短視頻評(píng)估尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，尚需在各方面進(jìn)行完善，圖書(shū)館應(yīng)從用戶出發(fā)，根據(jù)后臺(tái)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)到的每天每月每年用戶對(duì)短視頻的點(diǎn)擊量及轉(zhuǎn)評(píng)贊數(shù)量等指標(biāo)，判斷短視頻對(duì)用戶提供的信息服務(wù)質(zhì)量，制定相應(yīng)評(píng)估方案。同時(shí)，對(duì)發(fā)布的短視頻從其內(nèi)容、表現(xiàn)力等進(jìn)行復(fù)盤(pán)，將圖書(shū)館短視頻平臺(tái)的年度數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)納入圖書(shū)館服務(wù)系統(tǒng)的年終評(píng)估指標(biāo)，從而優(yōu)化圖書(shū)館短視頻服務(wù)效果。

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譚凱波 吉首大學(xué)圖書(shū)館副研究館員、碩士生導(dǎo)師。 湖南張家界，427000。

董婭茹 吉首大學(xué)旅游學(xué)院圖書(shū)情報(bào)碩士研究生。 湖南張家界，427000。

范 瑞 吉首大學(xué)旅游學(xué)院碩士研究生。 湖南張家界，427000。

（收稿日期：2023-01-07 編校：謝艷秋，陳安琪）