高 麗,王宏光
多指標(biāo)決策框架下圖書館用戶偏好變化分析
高 麗,王宏光
用戶偏好變化分析是改善用戶策略、提升個(gè)性化服務(wù)的重要指標(biāo)。為滿足用戶需求,需要對(duì)用戶偏好以及未來用戶行為的發(fā)展作深入分析?;诖?,文章提出分析圖書館用戶偏好變化的多指標(biāo)決策方法,構(gòu)建影響用戶偏好的滿意度指標(biāo)聚類集合,并確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重。基于多指標(biāo)決策框架和方法的分析結(jié)果,主要集中在評(píng)估用戶偏好的潛在發(fā)展趨勢(shì),并幫助圖書館決策者追蹤用戶偏好的改變,以及根據(jù)這些偏好改進(jìn)信息服務(wù)。
多指標(biāo)決策方法 圖書館用戶 用戶偏好 用戶滿意度
圖書館用戶偏好分析是影響圖書館提供或改進(jìn)用戶服務(wù)的重要因素之一。決策者必須考慮用戶偏好變化,因?yàn)樗鼈儾粌H體現(xiàn)了用戶現(xiàn)在的需求,也能預(yù)測(cè)用戶未來對(duì)圖書館服務(wù)需求的趨勢(shì)[1-2]。基于此,本文提出用戶偏好變化的多指標(biāo)決策方法。多指標(biāo)決策方法主要包括三個(gè)研究項(xiàng):確定影響用戶偏好變化的主要指標(biāo)、確定各指標(biāo)之間的權(quán)重比、用戶的整體及局部滿意度水平。本研究通過網(wǎng)上問卷形式,以兩項(xiàng)獨(dú)立的用戶滿意度調(diào)查為樣本,這兩項(xiàng)調(diào)查分別在2006年和2012年進(jìn)行。本文主要思路是基于同樣的指標(biāo),分析這兩項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù),從而分析用戶偏好的變化以及發(fā)展趨勢(shì),并根據(jù)用戶的選擇確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,進(jìn)而對(duì)如何改進(jìn)圖書館服務(wù)提出建議。
1.1 基于多指標(biāo)決策方法建立用戶偏好數(shù)學(xué)模型
多指標(biāo)決策方法(multi-index decision making methods,MDMM)已廣泛用于測(cè)量和分析客戶滿意度,2002年和2007年Siskos和Grigoroudis[3-4]運(yùn)用同類方法對(duì)客戶的滿意度進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析。本文將圖書館用戶當(dāng)作客戶——圖書館提供服務(wù)并將其提供給客戶(用戶)。多指標(biāo)決策方法是使整體滿意度指標(biāo)與用戶的偏好變化盡可能一致。用戶的整體滿意度取決于一系列指標(biāo):X={X1,X2,…,Xn},這一系列指標(biāo)被稱作滿意度維度[5]。多指標(biāo)決策方法可以分別評(píng)估全局和局部滿意度函數(shù)Y,其數(shù)學(xué)模型如下:
其中式(1)Y表示整體滿意度值;X表示各指標(biāo)集合;n是指標(biāo)的個(gè)數(shù),bi是第i項(xiàng)指標(biāo)的正權(quán)重,θ+和θ-分別表示高估或低估的誤差。式(2)決策變量中,n是顧客樣本的規(guī)模,i表示第i個(gè)指標(biāo),k表示滿意度水平等級(jí),yik表示客戶對(duì)第i個(gè)指標(biāo)的局部滿意度。約束條件式(3)-(6)表示:函數(shù)Y和X在區(qū)間[0,100]內(nèi)取值,其中最低滿意度值是0表示非常不滿意,最高滿意度的值是100表示非常滿意。MDMM的目標(biāo)在使得函數(shù)Y與用戶偏好X之間偏差最小。
1.2 用戶偏好評(píng)價(jià)體系及表示形式
從數(shù)學(xué)模型可以看出用戶滿意度取決于一系列滿意度指標(biāo),這些指標(biāo)構(gòu)成用戶偏好評(píng)價(jià)體系。通過MDMM分析,有助于決策者對(duì)用戶滿意度的評(píng)估和對(duì)未來趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。這些指標(biāo)按照用戶需求和優(yōu)先級(jí)沿著縱向和橫向延伸構(gòu)成用戶偏好評(píng)價(jià)體系[6]。
(1)需求指標(biāo)。將需求指數(shù)范圍規(guī)定在[-1,1]內(nèi),這些指數(shù)顯示用戶的需求水平,也可作為改進(jìn)決策的指標(biāo)。
(2)優(yōu)先級(jí)指標(biāo)。按照用戶滿意度,將平均指數(shù)在[0-1]的范圍內(nèi)顯示用戶全局或單個(gè)滿意度水平。它們可以作為平均偏好的基本指標(biāo)。
圖1結(jié)合用戶需求指標(biāo)和優(yōu)先級(jí)指標(biāo),構(gòu)成“需求/優(yōu)先級(jí)”用戶偏好象限圖,為用戶滿意度的改進(jìn)提供行動(dòng)線索。決策者可以根據(jù)改進(jìn)項(xiàng)按優(yōu)先級(jí)排序,確定改進(jìn)服務(wù)策略。
圖1 用戶偏好象限圖
2.1 圖書館用戶滿意度指標(biāo)
本研究將多指標(biāo)決策方法運(yùn)用于圖書館用戶偏好分析中,以兩項(xiàng)獨(dú)立的調(diào)查作為參考樣本,第一項(xiàng)調(diào)查是在2006年,第二項(xiàng)是在2012年。最后收取大約200份調(diào)查問卷,其中116名用戶參與2006年的調(diào)查,而84名用戶參與2012年的調(diào)查。調(diào)查問卷發(fā)布于圖書館網(wǎng)頁(yè),用戶可以在網(wǎng)頁(yè)上直接完成,調(diào)查問卷也通過圖書館的服務(wù)臺(tái)發(fā)送至用戶手中,保證了幾乎所有圖書館的用戶能夠完成問卷。此外,兩項(xiàng)調(diào)查中的調(diào)查問卷具有相同的結(jié)構(gòu)(指標(biāo)和子指標(biāo))。在兩項(xiàng)調(diào)查中,用戶都是圖書館的館員或教授、助教、碩士研究生和博士研究生。
表1 圖書館用戶滿意度指標(biāo)、權(quán)重和子指標(biāo)指數(shù)
表1結(jié)合文獻(xiàn)[7]和文獻(xiàn)[8]以及圖書館實(shí)際使用情況,將用戶滿意度指標(biāo)分為主要的6個(gè)大類(分別按照?qǐng)D書館用戶需求如圖1用戶偏好象限圖所示,即不需要改變的固定資源、需要關(guān)注的資源、需要轉(zhuǎn)移的資源以及具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的資源進(jìn)行分類),并分別設(shè)立子指標(biāo),以及按約束條件式(3)和(4)確定的5級(jí)滿意度水平:非常滿意[90-100],滿意[80-89],一般[60-79],不滿意[50-59],非常不滿意[0-49]。
2.2 基于MDMM數(shù)學(xué)模型對(duì)圖書館用戶偏好的統(tǒng)計(jì)分析
按MDMM的數(shù)學(xué)模型,通過權(quán)重和滿意度指數(shù)可以通過式(1)Y=計(jì)算各主指標(biāo)的整體滿意度水平從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶偏好變化的評(píng)估和預(yù)測(cè)分析。圖2為用戶整體滿意度統(tǒng)計(jì)圖。
圖2 為用戶整體滿意度指數(shù)統(tǒng)計(jì)圖
從圖2可以看出,用戶滿意度指標(biāo)整體呈現(xiàn)微弱增長(zhǎng)。雖然在2006年的調(diào)查中幾乎所有指標(biāo)的權(quán)重相同,而在2012年的調(diào)查中,“信息”占相當(dāng)大的權(quán)重,幾乎是其他標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重的兩倍。這可以解釋為在此期間關(guān)于提高信息服務(wù)方面發(fā)生了很大的變化(包括標(biāo)志、規(guī)定、新服務(wù)提醒、關(guān)于OPAC和數(shù)據(jù)庫(kù)使用的研討會(huì))。有一些滿意度指數(shù)明顯降低,需要慎重考慮。如用戶似乎并不重視“資料訂購(gòu)”,對(duì)圖書館意味著有顯著的改善空間。對(duì)于其他滿意度指標(biāo)出現(xiàn)同樣的情況,也意味著有較大的改進(jìn)空間。
圖3和圖4分別是2006年和2012年評(píng)估結(jié)果的象限圖(各象限分別對(duì)應(yīng)圖1)。通過圖3和圖4比較分析,可以得出用戶偏好象限圖用于評(píng)估圖書館用戶偏好的變化非常有幫助。對(duì)照?qǐng)D1可以得出“高需求高優(yōu)先”象限顯示了良好的績(jī)效表現(xiàn),如服務(wù)工作等。此外,“復(fù)印設(shè)備的可用性和使用的便利性”有所改進(jìn);然而在“圖書館的位置及到達(dá)便利性”,“圖書館規(guī)章制度”,“圖書館用戶請(qǐng)求所需的時(shí)間”需要引起關(guān)注,因?yàn)樗鼈內(nèi)酝A粼凇暗托枨蟾邇?yōu)先”象限。可以采取的行動(dòng)是:位置重新安排,改進(jìn)規(guī)范指南;同時(shí),所有其他的處于“低需求高優(yōu)先”象限的都需要立即得到關(guān)注;同樣,一些措施包括OPAC交互界面的改進(jìn),收藏更多專業(yè)圖書(例如藝術(shù)、歷史)也應(yīng)該給予足夠的重視。最后,“期刊覆蓋的學(xué)科”在兩項(xiàng)調(diào)查中均位于“高需求低優(yōu)先級(jí)”象限。這表明這些資源可以用在其他地方,如增加相關(guān)學(xué)科的書籍或者增加電子期刊等。
圖3 2006圖書館用戶偏好象限圖
圖4 2012年圖書館用戶偏好象限圖
本文提出多指標(biāo)決策方法追蹤圖書館用戶的偏好變化包括對(duì)指標(biāo)權(quán)重和滿意度指數(shù)進(jìn)行比較分析并提出改進(jìn)措施,其主要特色如下:
(1)該方法對(duì)圖書館用戶滿意度指標(biāo)按主指標(biāo)和子指標(biāo)以用戶需求和優(yōu)先級(jí)作了詳細(xì)分類,為用戶滿意度及偏好變化分析提供一個(gè)普遍適用的框架模型。
(2)運(yùn)用了多指標(biāo)決策方法(MDMM)構(gòu)建了用戶偏好變化的數(shù)學(xué)模型,可以對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重比較,并按照各子指標(biāo)權(quán)重可以獲得圖書館用戶的整體和局部滿意度。
(3)該方法可以預(yù)測(cè)用戶偏好變化和發(fā)展趨勢(shì),為圖書館的管理者和決策者確定需重點(diǎn)改善的相關(guān)服務(wù)項(xiàng)目、滿足用戶相關(guān)需求提供幫助。
由于該項(xiàng)研究只是對(duì)一段時(shí)間內(nèi)追蹤用戶偏好變化及發(fā)展趨勢(shì)具有明顯優(yōu)勢(shì),而后續(xù)研究中應(yīng)有足夠的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,并能結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。此外,有必要建立和完善決策支持系統(tǒng),以更進(jìn)一步支持多決策指標(biāo)方法收集、存儲(chǔ)、分析數(shù)據(jù)的效率。
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Analyzing the Changes of Library User Preferences Based on Multicriteria Decision Making
GAO Li,WANG Hong-guang
It is of great importance to analyze the changes of user preferences so as to improve user strategy and enhance personalized service.Making in-depth analysis of user preferences and future changes of user behaviors contributes to meeting user's need.Therefore,this paper proposes multicriteria decision making methods for analyzing the changes of library user preferences;constructs the clustering of satisfaction indexes affecting user preference;and assigns certain weight for each index.The frameworks and methods of multi-criteria decision making are applied to evaluate future development of potential user preference;to help library decision-makers to trace the changes of user preferences;and to improve library information service according to such changes.
multi-criteria decision making method;library user;user preference;user satisfaction
格式 高麗,王宏光.多指標(biāo)決策框架下圖書館用戶偏好變化分析[J].圖書館論壇,2014(2):22-26.
高麗(1973-),女,博士,上海理工大學(xué)圖書館館員;王宏光(1962-),男,教授,博士研究生導(dǎo)師,上海理工大學(xué)圖書館館長(zhǎng)。
2013-05-15