學(xué)科教育論文-采訪質(zhì)量控制數(shù)學(xué)模型研究.doc

學(xué)科教育論文-采訪質(zhì)量控制數(shù)學(xué)模型研究【內(nèi)容提要】為實現(xiàn)圖書館采訪質(zhì)量控制，可以建立數(shù)學(xué)模型。該模型粒度細(xì)、易操作。它對采訪工作的指導(dǎo)作用是：調(diào)整采訪政策，按價值構(gòu)成調(diào)整購書經(jīng)費分配，用最少的錢購回讀者最需要的文獻，兼顧館藏建設(shè)。公式1。表5。參考文獻2?！菊}】實踐研究【英文摘要】Inthispaper,theautho1采訪質(zhì)量控制的重要性采訪工作的一個重要方面是采訪質(zhì)量控制。采訪質(zhì)量控制的重要性體現(xiàn)在兩個方面。（1）采訪質(zhì)量控制保證館藏建設(shè)的原則、方針得以正確實施。每個館一般都有自己的館藏原則。比如買什么，不買什么；藏什么，不藏什么；剔除什么，保留什么等。館藏建設(shè)包括購入與剔除兩個互逆的動態(tài)過程，目的是形成一種有特色的和有生命力的館藏1。其中，購入方面，就是采訪工作。提高館藏質(zhì)量，就得提高采訪質(zhì)量，理想狀態(tài)下是保證每種書都符合館藏規(guī)則。事實上，這是很難辦到的。這既有客觀因素，比如館藏原則本身描述不清楚，很難把握；預(yù)定書目內(nèi)容不詳細(xì)，無法了解每一種書究竟有什么內(nèi)容，這些內(nèi)容是否與館藏原則相關(guān)；也有主觀因素，比如采訪工作人員素質(zhì)偏低，既不了解館藏體系，也不了解讀者需求，采訪回來的書，肯定很少有讀者借閱，效益不高。有了采訪質(zhì)量控制數(shù)學(xué)模型，把館藏原則作為一項因素考慮到數(shù)學(xué)模型中去，借助于計算機，以量化的方式來控制采訪質(zhì)量。（2）采訪質(zhì)量控制是提高文獻信息服務(wù)質(zhì)量的保證。在前一條的基礎(chǔ)上，可以采訪回來與館藏原則相關(guān)，同時又兼顧讀者需求的文獻，滿足讀者需求方面，就容易了。如果采訪質(zhì)量沒有控制，采訪回一堆于館藏?zé)o益，于讀者無用的文獻，形成“讀者需要什么，館藏沒有什么”的局面，這是很可悲的，這不僅是對購書經(jīng)費的浪費，更是造成讀者流失的原因。從理論上講，這是館藏利用率下降的主要原因。2采訪質(zhì)量控制數(shù)學(xué)模型在談采訪質(zhì)量控制之前，先要說明一個概念：書的價值。這個問題比較復(fù)雜，可以從社會效益上講，也可以從經(jīng)濟效益上講；作者、出版商、讀者各自的認(rèn)識都不一樣。但是，什么樣的圖書是有價值的？這個問題的回答是肯定的：利用率越高，而書價越低的圖書是有價值的。用于指導(dǎo)工作就是：用最少的錢，買回讀者最愛讀的書。正如劉仲英指出：目前圖書館經(jīng)費緊缺，文獻價格不斷上漲的情況下，如何使有限的資金發(fā)揮最大效益，值得關(guān)注2。2.1圖書價值的構(gòu)成因素一種書的價值可以由8個因素來刻畫：（1）被借次數(shù)。這是最基本的因素。如果沒有任何讀者借過這種書，這種書的價值肯定不高。（2）拒借次數(shù)。讀者來借某種書，而這種書的復(fù)本被借完（暫不考慮裝訂、修補等情況），稱為拒借。（3）預(yù)約次數(shù)。在實際工作當(dāng)中，預(yù)約次數(shù)幾乎等于拒絕次數(shù)，因為讀者被拒借之后，第一反應(yīng)是預(yù)約。我們用其中一個因素就可以。（4）復(fù)本量：不同種的書，其復(fù)本量可能不同，這就有可能造成被借次數(shù)不一樣。（5）讀者級別。同一種書，被教授讀過一次和被本科生讀過一次是不一樣的，即體現(xiàn)的價值是不一樣的：教授在選書時，已經(jīng)進行了去粗取精的過程，但仍要借這種書，說明這種書的價值高，而一般讀者在借書時，沒有對比的概念，讀者本人也不清楚這種書與同類書的其他種有何區(qū)別，屬于“隨便借一本”。本文后面的算法實例中，提出一個讀者級別賦分表，就是來體現(xiàn)不同讀者對圖書的貢獻度。（6）書價。對出版商而言，書價越高，越有價值，但是對圖書館而言，情況不會是這樣，有可能出現(xiàn)低價格、高質(zhì)量的書；也有可能是高價值、低質(zhì)量的書，比如某些燙金的禮品書就是這種情況。（7）入藏時間。不同種書的入藏時間有早有晚，這可能造成被借次數(shù)不一樣。（8）館藏特色。每個館都有自己的藏書建設(shè)原則，要維持一定的購買方向。本文后面的算法實例中，提出一個館藏特色相關(guān)度賦分表，就是來體現(xiàn)各類書與館藏特色的貼近程度。2.2各因素與圖書價值的關(guān)系（1）同樣的入藏時間內(nèi)，被借次數(shù)越多，書的價值越大；被借次數(shù)越少，書的價值越小。書的價值與被借次數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系。（2）被借次數(shù)相同，入藏時間越長，書的價值越?。蝗氩貢r間越短，書的價值越大。書的價值與入藏時間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。（3）相同入藏時間內(nèi)，同樣被借次數(shù)情況下，復(fù)本量越大，書的價值越??；復(fù)本量越小，書的價值越大。書的價值與復(fù)本量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。（4）我們在強調(diào)購書經(jīng)費短缺時，可認(rèn)為書的價值與書的價格呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，如果購書經(jīng)費十分充足，可以不考慮價值因素。（5）館藏特色這個因素，可以用館藏特色相關(guān)度來描述：與館藏原則貼合的書的館藏特色相關(guān)度為1.0，不太貼合的書的館藏特色相關(guān)度取小于1.0的值。書的價值與館藏特色相關(guān)度呈正相關(guān)關(guān)系。（6）考慮到本數(shù)學(xué)模型的可操作性，暫不考慮預(yù)約次數(shù)因素。許多圖書館自動化系統(tǒng)并不提供某種書的被預(yù)約歷史查詢輸出功能。如果有讀者感興趣，可以認(rèn)為書的價值與被預(yù)約次數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系。（7）讀者級別。本數(shù)學(xué)模型主要依據(jù)圖書借還日志來進行計算，如果圖書館自動化系統(tǒng)能提供某種書的被借歷史查詢，就可使用本算法。而某種書的被借歷史查詢的記錄中，記錄的是某借書證號（讀者）在某年某月某日借過某種書的某個復(fù)本，而讀者證號一般表達了該讀者的級別。綜上所述，一種書的價值可以表達為：Value（CountRelative）（PeriodCopyPrice）其中，Value：某種書的價值；Count：該書的被借次數(shù)，且已經(jīng)考慮了讀者級別；Relative：該書的館藏特色相關(guān)度；Period：入藏時間，即從此書入藏到計算時的時間，一般按年度計算；Copy：該書的復(fù)本量；Price：該書的價格。2.3進行采訪質(zhì)量控制按上述算法，得出的是每一種書的價值。用這樣的數(shù)據(jù)來指導(dǎo)工作，顯然是不合適的：因為量太大，每個館都有上萬種，甚至十幾萬種圖書。正常的做法是按大類來指導(dǎo)工作。比如，科學(xué)院圖書館，一般會說，科技圖書有多少種多少冊；古籍有多少種、多少冊；石油大學(xué)圖書館，一般會說，石油石化類圖書有多少種多少冊。因為這樣稱呼（劃分）能代表自己的館藏特色，指導(dǎo)工作時，操作性很強。因為不同的館，其館藏特色不同，所以各館的大類劃分也不一樣，比如，有的館按少兒圖書、社科、港臺圖書來劃分；有的館按文學(xué)、政治法律、經(jīng)濟來劃分，不一而足。各館的大類劃分都可以歸宗于“中圖法”，只需建立一種對應(yīng)關(guān)系，比如，文學(xué)類含“中圖法”的類和K8類；石油石化類含“中圖法”的P類和TE類。本文后面的算法實例中，提出了館藏圖書分類表，就是來表達上述情況。我們在計算出單種圖書的價值后，可以通過求平均值辦法，得出每個大類的價值。通過計算不同時間段內(nèi)圖書的價值，如果發(fā)現(xiàn)某類書的價值增大或變小，可以據(jù)此調(diào)整采訪政策，按價值構(gòu)成來調(diào)整購書經(jīng)費的分配，力爭用最少的錢，買回讀者最喜愛讀的書，而且兼顧館藏建設(shè)。這就是本數(shù)學(xué)模型對采訪工作的指導(dǎo)作用。3采訪質(zhì)量控制數(shù)學(xué)模型的算法實例本實例中的數(shù)據(jù)全部來自北京石油管理干部學(xué)院圖書館，圖書館自動化系統(tǒng)為IALS5.0。為了節(jié)省篇幅，在此列出每種書的被借歷史時，因為借出記錄與還回記錄成對出現(xiàn)，故刪去了還回記錄。另外也略去了經(jīng)