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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、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。
【摘 要 題】實踐研究
【英文摘要】In this paper, the autho
1 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，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��；入藏時間越短，書的價值越大。書的價值與入藏時間呈負相關(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)本量呈負相關(guān)關(guān)系。（4 ）我們在強調(diào)購書經(jīng)費短缺時，可認為書的價值與書的價格呈負相關(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＝（Count×Relative）／（Period×Copy×Price）
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Ⅰ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)濟類（F）、文學(xué)類（I，K）和外語類（H）各隨機選取的2 種圖書的價值計算表。
表1 讀者級別賦分表
附圖
注：分值是相對值，所以，最后的書的價值也是一個相對的值，即，這種書相對于其它書的價值。
表2 館藏特色相關(guān)度賦分表
�。ū磉_某類書與館藏特色的相關(guān)程度）
附圖
表3 館藏圖書分類表
附圖
表4 隨機選取的2種政治、法律類圖書
附圖
表5 采訪經(jīng)費預(yù)算表（假設(shè)購書經(jīng)費100萬元）
附圖
4 結(jié)束語
本數(shù)學(xué)模型的特點在于粒度細、可操作性強，從最原始的圖書借還記錄，推導(dǎo)出采購經(jīng)費預(yù)算方案，每一步都是可信的，建立在真實的數(shù)據(jù)之上，幾乎沒有個人經(jīng)驗摻雜進來。而且，由于圖書館的讀者群相對固定，在一定的時限內(nèi)，讀者的需求也是有規(guī)律可循的，其間根本沒有投機的因素，因而尋求定量分析的方法是可行的。在本算法提出之前，大部分采購人員陷入一種怪圈，比如花大量的錢買計算機類圖書，因為他到書庫一看，大部分讀者在看計算機類的圖書，所以采購時，又狠買計算機類的圖書。顯然，采購人員眼中只有宏觀上的利用率，根本不考慮浪費問題和價值問題。這就是對圖書價值的理解不完整造成的，只抓住了圖書價值構(gòu)成要素中的一兩個方面，而且沒有量化，以此來指導(dǎo)工作，勢必要出差錯。
本算法除了用于采訪質(zhì)量控制外，還可以用于以下方面：（1 ）對采購人員的工作進行評估。比如規(guī)定采購回來的書，其價值必須達到某一水平（值）。（2）確定各種圖書在藏書布局中的位置。 比如把質(zhì)量高的書，集中放在讀者易接觸的地方。（3 ）為藏書復(fù)選和剔除提供依據(jù)�，F(xiàn)在很多館在搞藏書剔舊時，沒有量化標(biāo)準，一切憑感覺和經(jīng)驗，這是很不科學(xué)的。（4）為閱讀指導(dǎo)提供參考。 把質(zhì)量好的書推薦給讀者，在藏書建設(shè)和讀者需求之間，建立一種良性互動關(guān)系。
本文提出的數(shù)學(xué)模型還需進一步研究的問題：（1 ）影響圖書價值的因素是否考慮完整。比如，由于不同類的書的出版種數(shù)不同，這必然影響到采訪工作中的選書問題，是否應(yīng)設(shè)置一個出版影響因子。（2 ）圖書價值公式的表達是否完美。首先，因素之間是否都是與線性無關(guān)的，如果因素之間存在著相關(guān)關(guān)系，如何進一步做函數(shù)分析。其次，因素之間是否可用加（減）連接，比如：
Value＝（Count＋Relative）／（Period＋Copy＋Price）
對于這些問題，筆者也未深入研究，還請廣大讀者共同討論。
【參考文獻】
1 鞠文紅，辛希孟.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息資源建設(shè)的新理念及其實踐和發(fā)展前景.中國圖書館學(xué)報，2001（4）
2 劉仲英.試論高校圖書館文獻資源開發(fā)與利用. 河南高校圖書情報工作，1994（4）
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