基于借阅兴趣分享的热书借阅实证研究

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摘 要 热书指刚归还的图书，其承载着读者的借阅兴趣。设立热书专架是基于借阅兴趣分享的举措之一，能直观地揭示与分享借阅兴趣，为读者提供借阅参考。论文分析了网络模式和热书专架模式中的借阅兴趣分享特点，并以浙江大学宁波理工学院图书馆的热书借阅数据为基础，分析了热书专架实施效果、热书借阅规律、热书最佳存放时间、热书借阅间隔时间等。

关键词 热书专架 借阅规律 借阅行为

分类号 G252

Abstract Hot book refers to just returning books， which carry the readers' borrowing interest. Establishment of hot books bookshelf is one of methods basing borrowing interest sharing， which can intuitively reveal and share borrowing interest and provide a reference for the readers to borrow. This paper analyzes the borrowing interest sharing characteristics of the network mode and hot book bookshelf mode. Based on hot book circulation data from Zhejiang University Ningbo Institute of Technology Library， it analyzes the effect of hot book bookshelf implementation， regularities of hot book borrowing， hot books optimum storage time， hot book borrowing interval time etc.

Keywords Hot books bookshelf. Borrowing regularities. Borrowing behaviors.

0 引言

利用借阅记录挖掘读者借阅兴趣，一方面应用于个性化推荐，如参考文献[1]、[2]所论述的相关内容，其本质是个人数据服务于个人；另一方面了解读者倾向，应用于馆藏建设和服务策略参考，如参考文献[3]、[4]所论述，其本质是综合读者群体数据服务于读者群体。对读者兴趣的应用比较简单、实用的是基于网络模式的OPAC热门借阅信息的，是OPAC根据借阅记录自动生成的排行榜。上述对读者阅读兴趣的应用，是基于图书馆集成系统中的借阅数据分析得来的，属于数字空间。

在实体图书馆的物理空间，热书指刚归还的图书，其同样承载着读者的借阅兴趣，但往往忽视对它的利用。浙江大学宁波理工学院图书馆从2014年春季开学伊始，将大厅出纳台右侧的新书架改成热书专架，将所还图书先放到热书专架上，第二天晚上再从热书专架下架入库。这种以实体图书展示的形式分享读者借阅兴趣的热书专架模式，无需数据挖掘和分析就能实现读者阅读兴趣的分享，从而为书寻找下一位共同兴趣的读者，提升图书借阅率。热书专架本质是众多个体的阅读兴趣分别服务于所有读者，是多对多的数据分享模式。热书专架模式是对网络模式借阅排行榜的一种拓展和补充，能有效激发读者的阅读意愿，提升借阅量。本文通过对设立热书专架以来和往年同期的热书借阅数据的分析，了解热书专架实施的效果、热书再借阅规律和改进措施等。

1 网络模式与热书专架模式借阅兴趣分享特点

网络模式的借阅兴趣分享主要体现在OPAC的借阅排行榜和热门借阅栏目以及单本图书的借阅历史中，排行榜和热门借阅体现了读者群体在一段时间内的借阅兴趣，对读者借阅图书具有一定的参考价值。然而，网络环境下的读者群体借阅书目信息的揭示，更多反映的是群体信息，未入榜的借阅图书信息被忽略，实际是一段时间内的部分信息揭示。因此，网络模式下的借阅行为分享具有揭示信息不完整性和滞后性，对不上网或不登录OPAC的读者来说无法分享。

热书专架模式分享以书架的形式直接展现，所有归还的图书都有同等的揭示机会，是新的阅读推广手段，是读者个体阅读兴趣分享的新平台。相较于网络模式更直观、实时、细粒度，其对阅读需求的启发性更强。但相对于网络借阅行为分享来看，分享时间过短，传播范围有限，因此作为网络借阅行为分享的补充具有积极意义。

2 数据选取与分析工具

本文的分析数据选取2013年和2014年上学期5个月的借、还数据，数据时间段分别为：2013年3月3日～7月3日，2014年2月16日～6月16日。利用汇文客户端导出相关数据，采用Navicat Mysql工具导入Mysql数据库中，利用SQL语句完成数据的清洗和统计。数据清洗主要排除网络续借、自还自借、即还即借（未到热书专架上就被借阅，根据还书时间和再借时间间隔小于10分钟判断）等情况。根据图书条码作为唯一图书判断。将统计分析结果通过Excel进行图形化展示。

3 热书借阅情况分析

3.1 热书借阅效果分析

设立热书专架的效果主要看热书借阅率是否有所提升。笔者对2013年和2014年同期所有热书借阅数据依据借阅时间间隔（按天）进行分析，结果见表1（仅列出部分数据）。这里的时间间隔指的是图书从归还到再被借阅的时间差。浙江大学宁波理工学院图书馆的热书在热书专架上的展示时间最少1天，最多2天。因此，主要对比2013年和2014年图书从归还到再被借阅的时间间隔1―2天内的数据。2013年前两天的热书借阅占热书总借阅的16.4%，2014年为20.2%，提升了3.8个百分点，说明热书专架的实施有一定的效果，能提升热书的借阅率。

表1 不同时间间隔的再借阅册数情况

3.2 热书借阅时间间隔

图书归还后间隔多长时间再次被借阅，对确定热书专架上热书存放多长时间最合适有重要的参考价值。图1是根据表1所获得的数据，以图形模式直观展现了2013年和2014年同期热书不同时间间隔的借阅册数分布情况。2013年和2014年借阅曲线基本重合，均表现为：热书借阅主要在还书后的3天内，间隔超过3天后借阅率大幅下降，5天后逐渐下降，并保持小幅下降的趋势。可见热书的借阅受热度（还书时间）影响大，总体上遵循长尾理论。未设置热书专架的2013年和设置热书专架的2014年曲线的高度重合也说明，设立热书专架可在借阅率和读者体验上有所提升，但总体上并不能改变热书借阅遵循长尾理论的规律。

综上分析，热书专架上的热书存放时间由当前的2天调整为3天最为合适，将能更好地方便读者选书，提升热书借阅率。而遵循长尾理论的热书借阅规律表明加强热书的分享和推荐依然有意义，热书即使在第30天也有1.7%到1.8%的借阅比率；热书再次被借阅的几率在前几天较高，因此及时加强其信息的揭示是非常有意义的，可通过数据接口在图书馆入口的大屏幕、网站、微信等平台上实时展播。

3.3 借阅时间点分布的读者借阅行为分析

热书专架的设立对热书再借阅的行为是否有影响，以及热书再借阅的时间点有什么规律？为了弄清这个问题，笔者对2013年和2014年的再借阅数据的时间点进行了统计分析，详见图2。

图2中时间点的借阅量是从当前时间点到下一个时间点间的借阅量（以下各图均与此相同），图书馆的作息时间是上午8点到晚上22点。图2显示，2013年和2014年的借阅时间点曲线基本重合，只是2014年在闭馆前的晚上21点后的借阅量明显超过2013年，达到借阅量的高峰；而2013年则与之相反，20点的借阅高峰后借阅量明显下降。造成此现象的原因可能是读者在离馆时候顺便逛一下热书专架，看到合适的书后捎带一本，从而出现2014年在该时间段的借阅量超过没有设立热书专架的2013年。若上述推测属实，说明热书专架的设立对读者借阅行为有一定的影响。因此，需要对上述现象做进一步的观察和研究。

进一步分析图2，热书的借阅曲线和读者作息时间相关，各个峰值均出现在读者进馆或离馆人数较多的时候，而大部分则是下午和晚上。因此，提升入馆人数可提升再借阅的比率；在图书馆入口处进行热书专架的宣传和推广是比较合适的选择。

我们又对2014年热书专架上的热书在归还1天内（0-24小时）和归还2天内（24-48小时）被借阅的时间点进行了分析，见图3。从归还1天内借阅的曲线看，当天放上书架上的书由于展示时间短，在当天14点前借阅量较少，而在15点后开始逐渐增多。在晚上21点前后达到高峰，而且是两条曲线的最高点。可见有共同兴趣的图书最容易在存放的当天晚上21点前后被借阅。归还2天内的曲线几乎在大多数时间段都超过存放1天的借阅量，而且归还2天内的热书（存放时间超过24小时）即使在上午9点到11点人流量少的情况下都保持了较高的借阅量。结合两条曲线看，热书展示时间在24小时和48小时之间更容易被借阅，这和图1的借阅高峰点一致。

4 结语

热书专架以直观的展示形式将读者的借阅兴趣分享从网络搬到实体图书馆中，能激发读者借阅需求，对提升热书的借阅率有一定的效果，可以作为对传统OPAC热书揭示的一种拓展和补充。热书在热书专架上的存放时间以3天为宜，而且热书展示时间在24小时和48小时之间更容易被借阅。热书的借阅总体上遵循长尾理论，加强热书的分享和推荐能提高图书借阅率。热书专架对读者的借阅行为有一定的影响，读者大多会在进馆或离馆时顺带从展架上借一本书回去，设立不同的专题书架能提升图书借阅率。热书借阅行为的研究还可以继续关注热书的借阅行为和新书的借阅行为的比较、热书借阅图书种类和读者类型分布等方面。

参考文献：

[ 1 ] 陈垂呈.利用兴趣加权探勘技术发掘书籍借阅之适性化推荐.高雄师大学报：自然科学与科技类，2007（23）：53-76.

[ 2 ] 赵彦辉.基于流通数据挖掘的读者阅读兴趣本体模型构建[J].图书情报工作，2012（3）：121-125.

[ 3 ] 吴志强.基于聚类分析的读者阅读倾向研究[J].图书情报工作，2011，15：82-84，135.

[ 4 ] 侯蕾.基于借阅数据分析的读者阅读倾向及服务对策[J].图书馆学刊，2012（12）：90-92.

虞秀芬 浙江大学宁波理工学院讲师。浙江宁波，315100。

王建涛 浙江大学宁波理工学院图书馆副研究馆员。浙江宁波，315100。

（收稿日期：2014-08-25 编校：刘 明）