基于灰色關聯(lián)分析讀者行為的模糊評價

李琳琳

(黑龍江科技大學 圖書館, 哈爾濱 150022)

?

基于灰色關聯(lián)分析讀者行為的模糊評價

李琳琳

(黑龍江科技大學 圖書館, 哈爾濱 150022)

針對高校圖書館傳統(tǒng)讀者行為評價方法的局限性,提出基于灰色關聯(lián)分析的模糊綜合評價方法,將其應用到圖書館積分管理的讀者行為評價當中。根據圖書館積分管理的實際情況,建立科學、合理的讀者行為綜合評價指標體系,并以黑龍江科技大學圖書館為例,進行實證評價分析。結果表明,該方法能夠合理地處理讀者行為評估與排序過程中的模糊性，以及灰色綜合評判分析,使評價結果趨于完善。

灰色關聯(lián)分析; 模糊綜合評價; 讀者行為; 積分管理

高校圖書館的讀者行為綜合評價,主要是指在掌握讀者基本信息的基礎上,通過衡量讀者對文獻資源的利用情況,以及讀者在圖書館的日常行為等,反映讀者在圖書館的綜合表現(xiàn)。圖書館實行積分管理的過程中,首要工作就是對讀者行為進行科學、合理的綜合評價,其目的是為了體現(xiàn)圖書館信息服務的公平性原則,最大限度地服務并滿足讀者,鼓勵讀者積極參與到圖書館的互動當中,獲得所需要的信息服務[1]。傳統(tǒng)的讀者行為綜合評價主要通過館員問卷調查和投票信箱等形式進行,由于評價指標集多、數(shù)據量大,計算量難以估量,往往存在著評價方法單一、建立和修改指標體系過程復雜等局限性。而且讀者一般處于被動狀態(tài),參與的積極性不高,評價內容不具有即時性,評價結果很難反饋給讀者,無法適應信息時代高校圖書館的讀者管理要求和服務理念。因此,建立有效、實用的讀者行為綜合評價體系已成為高校圖書館讀者管理中不可或缺的關鍵所在。

基于灰色關聯(lián)分析的模糊評價法是將灰色理論與模糊數(shù)學相結合的一種綜合評價方法。該評價模型和算法具有嚴密的邏輯推理和數(shù)學依據,通過灰色關聯(lián)分析與模糊集理論建立評價對象的排序模型,可以合理地分析對象評估與排序過程中的模糊性以及灰色綜合評判性質,為評價對象排序的解析化、定量化提供了有力手段。

1　讀者行為評價指標體系

簡單地說,圖書館讀者行為評價就是對讀者的綜合表現(xiàn)進行量化考核,并以積分的形式體現(xiàn)出來,目的就是為了全方位地調動讀者積極性,激勵讀者參與到圖書館的互動當中。結合目前各商業(yè)機構和銀行積分管理中的用戶行為評價標準[2],按照科學性、可比性和適用性的評價原則,高校圖書館積分管理中的讀者行為綜合評價指標可分為文獻借閱行為、館內日常行為和活動參與行為[3],具體評價指標體系如圖1所示。文獻借閱行為是讀者行為的核心內容,對讀者行為評價有著直接的影響,主要包括文獻借還量、續(xù)借和預約量、超期罰款次數(shù)、丟書賠款次數(shù)、污損罰款次數(shù)。館內日常行為是指讀者遵守圖書館規(guī)章制度和違反圖書館規(guī)章制度的情況以及其他優(yōu)秀表現(xiàn)行為(包括建議行為、舉報行為、拾金不昧及樂于助人等),對讀者行為評價起到了同樣重要的考核作用。活動參與行為是指讀者參與圖書館組織的各項信息培訓、讀書宣傳活動、動態(tài)投稿、義務勞動、圖書捐贈,是讀者行為評價的輔助指標。

2　綜合評價數(shù)學模型

2.1模糊綜合評價方法

模糊綜合評價方法是在模糊數(shù)學概念的基礎上,針對現(xiàn)實生活中一些不易定量的因素進行定量化處理,利用模糊關系合成原理,從多因素角度對實際評價對象的隸屬等級進行綜合評價的一種方法[4]。它的步驟如下:

圖1　讀者行為評價指標體系

Ⅰ確定評價對象的因素集

U={u1,u2,…,un}。

Ⅱ劃分評語集

V={v1,v2,…,vn}。

Ⅲ建立從U到V的模糊綜合評判矩陣R=[rij]m×n,rij代表i個因素對第j個評語的隸屬度。

Ⅴ選擇綜合評價合成算子,并合成得到綜合評價結果,

B=W?R。

2.2層次分析法

層次分析法是指將評價問題的相關指標因素分解成目標層、準則層、方案層,并按照所劃分的層次結構,進行定性分析和定量分析的一種綜合評價決策方法。評價指標均以相鄰的上一層評價指標為準則,按1～9標度方法對各層評價指標進行兩兩比較,構造評價的判斷矩陣,根據判斷矩陣計算出本層評價指標相對于上一層評價指標的重要性次序的權值[5]。計算步驟為:

Ⅰ計算判斷矩陣每一行元素的乘積

(1)

Ⅱ計算Mi的n次方根

(2)

(3)

則W=[W1,W2,…,Wn]T即為所求的特征向量。

2.3基于灰色關聯(lián)分析的模糊評價法

關聯(lián)度分析法是灰色理論應用最廣泛的方法,其基本思想是分析系統(tǒng)中各因素之間的關聯(lián)程度或相似程度,再根據關聯(lián)度進行排序[6]。基于灰色關聯(lián)分析的模糊評價法是利用模糊集理論和灰色關聯(lián)分析建立的評價排序模型,可以較好地處理評價和排序過程當中的模糊性與灰色綜合分析,為許多應用領域的系統(tǒng)評價問題提供了一個新的研究途徑[7-8],具有十分可靠的參考價值。評價過程中參與評價的對象集合為A={a1,a2,…,an};評價因素指標集為Y={y1,y2,…,ym},yi(i=1,2,…,m)是第i個因素的指標。

2.3.1確定最優(yōu)指標集

2.3.2計算灰色關聯(lián)系數(shù)

(4)

(5)

其中,ρ∈[0,1],一般取ρ=0.5,稱為分辨系數(shù)。

2.3.3模糊綜合評價

通過計算所求得的灰色關聯(lián)系數(shù),構造模糊關系矩陣R。

則模糊綜合評判結果為

B=W?R={B1,B2,…,Bn}。

3　實　例

高校圖書館把積分制度用于讀者的管理當中,以積分的形式來衡量讀者對文獻資源的利用情況,通過讀者行為綜合評價反映和考核讀者在圖書館的綜合表現(xiàn),從而達到激勵讀者的主觀能動性,充分調動讀者積極性的目的[9-10]。

3.1綜合評價指標值

以黑龍江科技大學圖書館為例,依據讀者行為評價指標體系,分別從文獻借閱行為、館內日常行為和活動參與行為三個方面進行考核,隨機抽取10名讀者作為評價對象,調查時間為2014年9月1日至2014年12月31日,確定讀者行為綜合評價指標數(shù)據,如表1所示。

表1　讀者行為評價指標數(shù)據

3.2指標權重

采用層次分析法,邀請15位圖書館學術專家和館內工作人員組成專家組,根據圖書館信息服務現(xiàn)狀、館藏文獻資源的利用情況以及讀者滿意度調查分析,分層次建立讀者行為綜合評價指標體系,在各層次指標中進行兩兩比較,利用式(1)、(2)和(3)計算出讀者行為綜合評價指標體系的各級權重值,見表2。

表2　讀者行為評價指標權重

3.3基于灰色關聯(lián)分析的模糊評價

3.3.1劃分評語集

根據圖書館讀者積分管理中所制定的積分規(guī)則,將積分等級劃分為A類積分、B類積分、C類積分、D類積分,確定讀者行為綜合評價的評語集為:V={V1,V2,V3,V4}={0.75,0.50,0.25,0}。 積分等級的范圍則為:D類積分,0～0.25; C類積分,0.26～0.50; B類積分,0.51～0.75;A類積分,0.76～1。

3.3.2確定最優(yōu)指標集

0,1,2,2,1,5,3)。

3.3.3確定指標隸屬度

由最優(yōu)指標集y*和表1中讀者行為評價指標數(shù)據構造綜合評價指標的初始矩陣E。讀者積分管理所涉及的讀者行為評價指標因素具有不同的量綱,無法直接比較,故利用式(4)對初始矩陣E進行量綱歸一化處理,得到矩陣C。又由式(5)計算讀者之間的灰色關聯(lián)系數(shù),即可構造模糊評價的隸屬度矩陣R。

3.3.4模糊綜合評價

由表2構造評價指標權重向量W,再利用公式B=W?R得出讀者行為綜合評價結果。

W=(0.105 3,0.105 3,0.054 6,0.062 4,

0.062 4,0.054 6,0.113 1,0.054 6,

0.113 1,0.054 6,0.044 0,0.044 0,

0.044 0,0.044 0,0.044 0),

B={0.690.570.500.440.540.74

0.600.590.680.65}。

3.4評價結果分析

由讀者行為綜合評價結果可以看出,所選的10名評價對象的評價值由高到低依次排序:讀者6、讀者1、讀者9、讀者10、讀者7、讀者8、讀者2、讀者5、讀者3、讀者4。根據讀者行為評價值和評語集來確定該讀者的積分等級,即:讀者1、讀者2、讀者5、讀者6、讀者7、讀者8、讀者9和讀者10都屬于B類積分等級,讀者3和讀者4都屬于C類積分等級。此結果與讀者積分實際情況相一致。

4　結束語

基于灰色關聯(lián)分析的模糊綜合評價方法,能夠較好地處理讀者行為評價中的模糊性,擺脫了人為干預,使評價結果趨于完善,對于高校而言具有重要的應用價值。首先有利于圖書館開展讀者積分管理服務,以積分形式來衡量讀者對文獻資源的利用情況,反映和考核讀者在圖書館的綜合表現(xiàn),再把各種獎勵、優(yōu)先服務與積分掛鉤,并向高分人群傾斜,從而達到激勵讀者的主觀能動性,充分調動讀者積極性的目的。其次,對于讀者而言,有助于提高他們的自律意識和誠信意識,為其以后在工作和生活中形成良好的人際交往關系奠定基礎。 同時,通過讀者行為綜合評價模式,為高校學生管理中的評優(yōu)、評獎等考核工作提供了輔助依據。

[1]任家樂, 雷若寒. 讀者信用積分制度若干問題研究[J]. 圖書情報工作, 2010, 54(11): 89-91.

[2]王濤. 我國商業(yè)銀行客戶綜合積分管理思考[J]. 中國信用卡, 2015(5): 58-64.

[3]成永娟. 高校圖書館讀者信用評價體系的應用研究[D]. 上海: 華東理工大學, 2012.

[4]陳國宏, 李美娟, 陳衍泰. 組合評價及其計算機集成系統(tǒng)研究[M]. 北京: 清華大學出版社, 2007(6): 22-26.

[5]李琳琳. 集成綜合評價決策支持系統(tǒng)研究[D]. 哈爾濱: 黑龍江科技學院, 2009.

[6]鄧聚龍. 灰色控制系統(tǒng)[M]. 北京: 科學技術文獻出版社, 1994: 75-189.

[7]張輝, 高德利. 基于模糊數(shù)學和灰色理論的多層次綜合評價方法及其應用[J]. 數(shù)學的實踐與認識, 2008, 38(3): 1-6.

[8]傅立. 灰色系統(tǒng)理論及其應用[M]. 北京: 科學技術文獻出版社, 1992: 191-211.

[9]劉任伍. 關于個人資信評估的探討[J]. 海南金融， 2011(7)： 5-10.

[10]逮愛英. 關于建構高校圖書館服務質量評價體系的思考[J]. 圖書館工作與研究， 2007(1): 74-75.

(編輯徐巖)

Research on fuzzy evaluation of reader behavior based on gray correlation analysis

LILinlin

(Heilongjiang University of Science & Technology Library, Harbin 150022, China)

This paper highlights a fuzzy comprehensive evaluation method based on gray correlation analysis—a unique application in the reader behavior evaluation of library integration management, as part of the efforts to overcome the limitations plaguing conventional reader behavior evaluation method used in university libraries. The novel method is developed by establishing a scientific and rational reader behavior evaluation system in response to the actual situation of library integration management and is validated by performing an empirical evaluation and analysis, as is exemplified by Heilongjiang University of Science and Technology Library. The results show that the method promises to provide a more reasonable solution to fuzziness and gray comprehensive evaluation analysis occurring in the reader behavior evaluation and sorting process, thus enabling an improved evaluation.

gray correlation analysis; fuzzy comprehensive evaluation; reader behavior; integral management

2015-05-05

李琳琳(1979-),女,遼寧省遼陽人，館員,碩士,研究方向:計算機應用技術、讀者信息服務,E-mail:lll619@126.com。

10.3969/j.issn.2095-7262.2015.03.024

O159; G252

2095-7262(2015)03-0348-05

A