基于學(xué)生行為數(shù)據(jù)和借閱數(shù)據(jù)的圖書(shū)借閱量分析*

孫 娜，姬丹丹，吳婉紅，郭 磊

（山東師范大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，山東 濟(jì)南 250358）

圖書(shū)館作為學(xué)生的第二課堂，是學(xué)生學(xué)習(xí)課外知識(shí)、實(shí)現(xiàn)知識(shí)互補(bǔ)的主要來(lái)源，而借閱量是衡量學(xué)生利用圖書(shū)館和圖書(shū)館藏書(shū)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)對(duì)閱讀量的分析，可以反映出學(xué)生在學(xué)習(xí)情況、課外活動(dòng)活躍情況活躍度等方面的一系列問(wèn)題。已有的研究大學(xué)生借閱數(shù)量的論文只著眼于圖書(shū)館的環(huán)境狀況、設(shè)備、藏書(shū)量等，[1][2]比如布艷艷在《科技風(fēng)》發(fā)表的文章從圖書(shū)館的角度對(duì)圖書(shū)借閱量減少展開(kāi)了分析，[3]而未考慮學(xué)生個(gè)人方面原因造成的借閱量的下降。很多學(xué)者以圖書(shū)館為切入點(diǎn)研究借閱量下降的影響因素，有文獻(xiàn)在借閱量下降問(wèn)題上進(jìn)行了探究，分析并得出了互聯(lián)網(wǎng)及電子設(shè)備的普及引起了紙質(zhì)書(shū)借閱量的下降，并對(duì)圖書(shū)館的硬件環(huán)境設(shè)施提出了建議。[4-6]在《高校圖書(shū)館圖書(shū)借閱量統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告》中，作者分析得出，影響圖書(shū)館圖書(shū)借閱量下降的主要原因是：電子資源的快速發(fā)展，館藏結(jié)構(gòu)不夠合理。[7]除了這些外部環(huán)境的變化會(huì)導(dǎo)致圖書(shū)館借書(shū)量的波動(dòng)，學(xué)生的個(gè)人行為因素，比如學(xué)生的成績(jī)、參加課外活動(dòng)的情況等也會(huì)影響其借書(shū)數(shù)量，從而對(duì)圖書(shū)館的整體借書(shū)量產(chǎn)生一定的影響。孫寶在《現(xiàn)代情報(bào)》中使用10年的讀者數(shù)據(jù)用灰色系統(tǒng)模型實(shí)現(xiàn)了圖書(shū)館借閱量的預(yù)測(cè)，為預(yù)測(cè)圖書(shū)館借閱量提供了參考經(jīng)驗(yàn)。[8]陳明通過(guò)一元線性回歸模型，將學(xué)生數(shù)量作為自變量進(jìn)行了圖書(shū)借閱量的預(yù)測(cè)，并提出影響因變量圖書(shū)借閱量的自變量因素不止一個(gè)，最主要的因素是學(xué)生人數(shù)。[9]如果考慮其他因素，這就涉及多元線性回歸分析問(wèn)題。

針對(duì)以上存在的問(wèn)題，本文在已有研究工作的基礎(chǔ)上，綜合考慮學(xué)生個(gè)人行為數(shù)據(jù)、借閱數(shù)據(jù)，分析得出影響學(xué)生借閱量的關(guān)鍵因素。本文統(tǒng)計(jì)了山東某高校某學(xué)院大學(xué)生近兩個(gè)月的借書(shū)信息，結(jié)合某學(xué)院大學(xué)生日常生活中的個(gè)人行為數(shù)據(jù)，分析是哪些變量引起的學(xué)生借閱數(shù)量的差異。通過(guò)分析我們發(fā)現(xiàn)，大學(xué)生的借書(shū)次數(shù)、續(xù)借本數(shù)、不同性別的活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、周課時(shí)數(shù)這五個(gè)因素是影響學(xué)生借閱量的關(guān)鍵因素，同時(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們所采取的模型擬合優(yōu)度高，實(shí)驗(yàn)效果顯著。

一、基于多元線性回歸的借書(shū)量影響因素確定

由于學(xué)生借書(shū)量受學(xué)生成績(jī)、學(xué)生課時(shí)數(shù)等多個(gè)變量影響，因此需要用兩個(gè)以上的影響因素作為自變量來(lái)解釋因變量的變化，經(jīng)過(guò)分析，這些因變量與自變量呈現(xiàn)明顯的線性關(guān)系，因此本文采用多元線性回歸模型進(jìn)行借書(shū)量影響因素的提取。

1.數(shù)據(jù)處理

學(xué)生個(gè)人行為數(shù)據(jù)以及圖書(shū)借閱數(shù)量數(shù)據(jù)皆從教務(wù)處系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出，以文本文檔的形式呈現(xiàn)。學(xué)生在圖書(shū)館的借閱數(shù)據(jù)，包括學(xué)生在被調(diào)查時(shí)間段內(nèi)的借書(shū)次數(shù)、續(xù)借書(shū)的本數(shù)。學(xué)生的個(gè)人行為數(shù)據(jù)，主要有以下內(nèi)容：反映學(xué)生學(xué)習(xí)情況的數(shù)據(jù)，包括學(xué)生在被調(diào)查學(xué)期的課時(shí)數(shù)、是否獲得獎(jiǎng)學(xué)金；反映學(xué)生貧富情況的數(shù)據(jù)，包括學(xué)生在餐廳內(nèi)的消費(fèi)情況、是否獲得助學(xué)金；反映學(xué)生課外時(shí)間參與活動(dòng)活躍度的數(shù)據(jù)，即學(xué)生的德育成績(jī)；學(xué)生的基本信息數(shù)據(jù)，包括學(xué)生的性別、專業(yè)、班級(jí)。在獲取了原始數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上，根據(jù)客觀情況，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列的處理：[10]

（1）將學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)和德育成績(jī)按照以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行等級(jí)劃分：

成績(jī)≤60等級(jí)為 1，60＜成績(jī)≤70等級(jí)為 2，70＜成績(jī)≤80等級(jí)為3，80＜成績(jī)≤90等級(jí)為4，90＜成績(jī)≤100等級(jí)為5；劃分后學(xué)習(xí)情況的好壞用學(xué)習(xí)成績(jī)等級(jí)來(lái)體現(xiàn)，學(xué)習(xí)成績(jī)?cè)胶?，其學(xué)習(xí)成績(jī)等級(jí)越高。課外時(shí)間參加活動(dòng)的情況用活躍度來(lái)體現(xiàn)，參加活動(dòng)越多，其德育成績(jī)等級(jí)越高。

（2）將學(xué)生的消費(fèi)情況按照以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行等級(jí)劃分：

0＜消費(fèi)金額≤500等級(jí)為0，500＜消費(fèi)金額≤1000等級(jí)為 1，1000＜消費(fèi)金額≤1500等級(jí)為 2，1500＜消費(fèi)金額≤2000等級(jí)為3。劃分后學(xué)生的貧富情況以節(jié)儉程度來(lái)體現(xiàn)，即消費(fèi)金額越多，其消費(fèi)等級(jí)越高，節(jié)儉程度也相對(duì)越低。

（3）根據(jù)節(jié)儉程度以及參加課外活動(dòng)的活躍程度，建立了一個(gè)新的變量，即不同節(jié)儉程度的活躍度。本變量是由活躍度（即德育等級(jí)）與節(jié)儉程度這兩個(gè)變量相加而成，即“不同節(jié)儉程度的活躍度=活躍度+節(jié)儉程度”。學(xué)生的貧富情況不同，因此平時(shí)課外生活的活躍度也不同，因此將學(xué)生的節(jié)儉程度與學(xué)生的活躍度兩個(gè)變量相結(jié)合，以此來(lái)探究因?yàn)樨毟磺闆r不同而導(dǎo)致課外活動(dòng)活躍度不同對(duì)學(xué)生借閱量的影響。

（4）根據(jù)學(xué)習(xí)成績(jī)以及參加課外活動(dòng)的活躍程度，建立一個(gè)新的變量，即不同學(xué)習(xí)成績(jī)的活躍度。本變量是由成績(jī)等級(jí)與活躍度這兩個(gè)變量相減而成，即“不同學(xué)習(xí)成績(jī)的活躍度=成績(jī)等級(jí)-活躍度”。學(xué)生的活躍度不同，因此平時(shí)用在學(xué)習(xí)上的時(shí)間也就不同，因此將學(xué)生的活躍度與學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)這兩個(gè)變量相結(jié)合，以此來(lái)探究因?yàn)榛钴S度不同而導(dǎo)致學(xué)習(xí)成績(jī)不同對(duì)學(xué)生借閱量的影響。

（5）根據(jù)學(xué)習(xí)成績(jī)以及節(jié)儉程度，建立了一個(gè)新的變量，即不同節(jié)儉程度的學(xué)習(xí)成績(jī)。本變量是由成績(jī)等級(jí)與消費(fèi)等級(jí)這兩個(gè)變量相減而成，即“不同學(xué)習(xí)成績(jī)的節(jié)儉程度=成績(jī)等級(jí)-花費(fèi)等級(jí)”。學(xué)生貧富情況不同，因此學(xué)習(xí)的用功努力程度可能不同（比如家庭困難的學(xué)生可能會(huì)努力學(xué)習(xí)爭(zhēng)取獎(jiǎng)學(xué)金），因此將學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)與花費(fèi)等級(jí)這兩個(gè)變量相結(jié)合，以此來(lái)探究因?yàn)樨毟磺闆r不同而導(dǎo)致的學(xué)習(xí)成績(jī)不同對(duì)學(xué)生借閱量的影響。

（6）根據(jù)學(xué)習(xí)成績(jī)以及學(xué)生性別，建立了一個(gè)新的變量，即不同性別的學(xué)習(xí)成績(jī)。本變量是由成績(jī)等級(jí)與性別這兩個(gè)變量相乘而成，即“不同性別的學(xué)習(xí)成績(jī)=成績(jī)等級(jí)×性別”（其中男生記為0，女生記為1）。學(xué)生性別不同，對(duì)學(xué)習(xí)的專注程度不同，因此將學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)與學(xué)生性別兩個(gè)變量相結(jié)合，由此探究學(xué)生性別不同導(dǎo)致的學(xué)習(xí)成績(jī)不同對(duì)借閱量的影響。

（7）根據(jù)活躍度以及學(xué)生性別，建立了一個(gè)新的變量，即不同性別的活躍度。本變量是由成績(jī)等級(jí)與性別這兩個(gè)變量相乘而成，即“不同性別的活躍度=活躍度×性別”（其中男生記為0，女生記為1）。學(xué)生性別不同，因此對(duì)課外活動(dòng)的時(shí)間安排不同（比如男生可能偏愛(ài)在宿舍中打游戲而不參與活動(dòng)）。因此將學(xué)生的活躍度與學(xué)生性別兩個(gè)變量相結(jié)合，由此探究學(xué)生性別不同導(dǎo)致的活躍度不同對(duì)借閱量的影響。

（8）根據(jù)節(jié)儉程度以及學(xué)生性別，建立了一個(gè)新的變量，即不同性別的節(jié)儉程度。本變量是由消費(fèi)等級(jí)與性別這兩個(gè)變量相乘而成，即“不同性別的節(jié)儉程度=活躍度×性別”（其中男生記為0，女生記為1）。學(xué)生性別不同，因此節(jié)儉程度不同。因此將學(xué)生的節(jié)儉程度與學(xué)生性別兩個(gè)變量相結(jié)合，由此探究學(xué)生性別不同導(dǎo)致的節(jié)儉程度不同對(duì)借閱量的影響。

2.變量確定

從社會(huì)科學(xué)和心理學(xué)的角度出發(fā)，影響大學(xué)生借書(shū)量的因素主要有學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)等級(jí)、重修課程數(shù)、課程數(shù)、周課時(shí)數(shù)、節(jié)儉程度、專業(yè)、班級(jí)、性別、獎(jiǎng)學(xué)金、助學(xué)金、續(xù)借本數(shù)、借書(shū)次數(shù)、活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、不同學(xué)習(xí)成績(jī)的活躍度、不同節(jié)儉程度的學(xué)習(xí)成績(jī)、不同性別的學(xué)習(xí)成績(jī)、不同性別的活躍度、不同性別的節(jié)儉程度這19項(xiàng)。

因此將這些作為回歸模型里的19個(gè)自變量，即：X1-學(xué)習(xí)成績(jī)等級(jí)、X2-重修課程數(shù)、X3-課程數(shù)、X4-周課時(shí)數(shù)、X5-節(jié)儉程度、X6-專業(yè)、X7-班級(jí)、X8-性別、X9-獎(jiǎng)學(xué)金、X10-助學(xué)金、X11-續(xù)借本數(shù)、X12-借書(shū)次數(shù)、X13-活躍度、X14-不同節(jié)儉程度的活躍度、X15-不同學(xué)習(xí)成績(jī)的活躍度、X16-不同節(jié)儉程度的學(xué)習(xí)成績(jī)、X17-不同性別的學(xué)習(xí)成績(jī)、X18-不同性別的活躍度、X19-不同性別的節(jié)儉程度。

由于這些數(shù)據(jù)的量綱的影響，度量標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一，因此需要將全部數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化之后再進(jìn)行多元回歸分析。

以下列多元線性回歸的數(shù)學(xué)模型來(lái)表示y與Xi之間存在的非確定線性關(guān)系：

二、基于多元線性回歸的借書(shū)量影響因素提取

首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后用輸入法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析，其中將借書(shū)數(shù)量作為因變量，其他因素作為自變量，最后對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析和共線性診斷。[11]以上過(guò)程皆利用SPSS軟件完成，部分輸出結(jié)果見(jiàn)表1-表4。

表1 回歸顯著性檢驗(yàn)

表2 模型摘要

由表1可知，從模型的F檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，回歸顯著性檢驗(yàn)的Sig值為0.000，即顯著性概率值小于0.001，表明回歸方程總的效果顯著，即方程是有意義的。[12]

復(fù)相關(guān)系數(shù)R用來(lái)描述因變量與自變量之間的線性相關(guān)程度，R越大表明相關(guān)性越好。得到的模型摘要說(shuō)明了回歸方程的擬合情況。由表2可知，模型中復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.944，決定系數(shù)R2=0.891，表明自變量與因變量的相關(guān)性很好。[13]

但由表3可以看出，偏回歸系數(shù)中有很多是非顯著的，表明它們相應(yīng)的自變量可能對(duì)借書(shū)數(shù)量沒(méi)有顯著影響，因此模型中引入這些變量沒(méi)有實(shí)際意義。表3中，有7個(gè)自變量的VIF（方差膨脹因子）＞10（通常VIF≥10，則說(shuō)明自變量之間存在共線性情況），表4中，有2個(gè)自變量的條件指數(shù)＞10（通常條件指數(shù)＞10，[14]則說(shuō)明自變量之間存在共線性情況），因此模型中存在多重共線問(wèn)題。

表3 回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)

表4 共線性診斷

表5 模型摘要

表6 回歸顯著性檢驗(yàn)

表7 回歸系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)

采用逐步回歸分析方法簡(jiǎn)化模型，部分輸出結(jié)果見(jiàn)表 5-表 7。

表5顯示，模型5復(fù)相關(guān)系數(shù)R=0.940，決定系數(shù)R2=0.884，調(diào)整后的決定系數(shù)R2=0.881，說(shuō)明選擇的因變量借書(shū)數(shù)量與所選的5個(gè)自變量之間存在非常密切的線性相關(guān)性。由表6可知，經(jīng)逐步回歸分析，最終確定對(duì)因變量借書(shū)數(shù)量有顯著影響的自變量為借書(shū)次數(shù)、續(xù)借本數(shù)、不同性別的活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、周課時(shí)數(shù)。其中，回歸方程的顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F=251.670，檢驗(yàn)p＜0.05，回歸系數(shù)至少1個(gè)不為0，所建立的回歸模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。[15]由表7可看出，由于自變量間存在多重共線，逐步回歸方法最終選擇借書(shū)次數(shù)、續(xù)借本數(shù)、不同性別的活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、周課時(shí)數(shù)作為預(yù)測(cè)變量代替其他變量建立模型，回歸系數(shù)均是顯著的，即所選自變量都是對(duì)借書(shū)本數(shù)有顯著影響的。B值即為偏相關(guān)系數(shù)，因此建立回歸方程為：

y=0.876x12+0.136x11-0.126x18+0.103x14-0.06x4

三、驗(yàn)證與誤差分析

采用我們建立的上述回歸方程計(jì)算借書(shū)數(shù)量，再與實(shí)際的借書(shū)數(shù)量進(jìn)行對(duì)比分析，如圖1所示。從圖1中我們可以看到，此回歸分析預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差很小，預(yù)測(cè)精度較高。

圖1 預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的對(duì)比圖

四、結(jié)論

影響借書(shū)數(shù)量的因素共有19個(gè)，通過(guò)共線性診斷發(fā)現(xiàn)自變量間存在多重共線問(wèn)題，通過(guò)逐步回歸分析最終選擇借書(shū)次數(shù)、續(xù)借本數(shù)、不同性別的活躍度、不同節(jié)儉程度的活躍度、周課時(shí)數(shù)5個(gè)變量建立回歸模型。從模型可以看出，對(duì)學(xué)生借閱量貢獻(xiàn)最為明顯的因子是借書(shū)次數(shù)，其次是續(xù)借本書(shū)和不同節(jié)儉程度的活躍度，周課時(shí)數(shù)和不同性別的活躍度對(duì)借閱量的影響最小。

雖然預(yù)測(cè)學(xué)生借閱量的方法可以多種多樣，但本文利用spss多元回歸分析方法進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)要求較小，建模過(guò)程簡(jiǎn)單，預(yù)測(cè)精度較高，預(yù)測(cè)值十分接近真實(shí)值，擬合效果很好。所以用該方法預(yù)測(cè)學(xué)生借閱量是一種十分可行有效的方法。

同時(shí)本文的研究存在一定的局限性。首先，本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源僅限于山東省某高校的某學(xué)院，受該學(xué)院個(gè)性化因素影響較大。僅研究某個(gè)學(xué)院的數(shù)據(jù)不具有代表性和權(quán)威性，無(wú)法形成對(duì)比，進(jìn)而得到更準(zhǔn)確的結(jié)論，因此由該研究得出的結(jié)論是否適用于其他學(xué)院、其他學(xué)校還需要進(jìn)一步的研究驗(yàn)證。其次，研究所用的各項(xiàng)數(shù)據(jù)并不全面，無(wú)法反映學(xué)生的各種背景信息，如學(xué)習(xí)習(xí)慣、獨(dú)立學(xué)習(xí)傾向、學(xué)科偏好等，研究無(wú)法根據(jù)全面詳細(xì)的信息展開(kāi)，因此具有一定的局限性。

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