利用大數(shù)據(jù)挖掘城市圖書館地理空間分布特征及時空演變

李云華?趙曉明

摘 要 文章基于社交網(wǎng)絡(luò)點評數(shù)據(jù)（北京市），提出利用核密度估計和統(tǒng)計分析探測城市圖書館的空間布局及圖書館時空變化趨勢的方法，揭示城市圖書館的空間分布現(xiàn)狀及存在的問題。同時，結(jié)合圖書館的顧客評分，對不同類型的圖書館進(jìn)行用戶滿意度分析，檢測出不同類型圖書館用戶滿意度的差異性，以為城市圖書館資源的合理配置、圖書館的管理、選址和類型確定及讀者出行和選擇等提供有效的參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞 圖書館 空間布局 用戶滿意度

分類號 G250

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2019.09.014

Spatial Distribution and Spatial-temporal Variations of Urban Library Based on Big Data

Li Yunhua， Zhao Xiaoming

Abstract Based on the social network comment data （Beijing）， this paper puts forward the method of using nuclear density estimation and statistical analysis to detect the spatial layout of urban libraries and the temporal and spatial changing trends of libraries， so as to reveal the current situation and existing problems of the spatial distribution of urban libraries. At the same time， combining the librarys customer rating with different types of libraries， it carries out user satisfaction analysis and detects the differences of user satisfaction among different types of libraries， which can provide effective reference for rational allocation of resources， management of libraries， location and type determination of libraries， and the travel and selection of readers.

Keywords Library. Spatial layout. User satisfaction.

0 引言

隨著信息化時代的到來，閱讀對于個人成長、城市發(fā)展及國家競爭力提高都有著非常重要的意義。在城市中，作為必要的基礎(chǔ)公共設(shè)施——圖書館，不僅具有傳播知識與信息的職能，還能體現(xiàn)一個城市“以人為本”的理念和目標(biāo)。合理的圖書館布局有利于城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，并且影響城市居民的文化精神水平。因此，研究城市圖書館的空間結(jié)構(gòu)及分布模式對于城市資源合理配置、城市文化健康發(fā)展等有著重要意義。

圖書館作為城市文化的代表性建筑，一直受到學(xué)者的關(guān)注。從研究內(nèi)容來看，目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對圖書館的研究主要集中在以下幾個方面。一是對圖書館的效率和可持續(xù)發(fā)展水平空間分布研究[1-2]。二是城市圖書館的空間分布及圖書館信息資源空間分布公平性研究[3-4]。三是對圖書館服務(wù)滿意度影響因素的研究[5-9]。從研究方法來看，現(xiàn)有研究主要通過收集文獻(xiàn)資料或問卷調(diào)查的方法獲取研究數(shù)據(jù)，并且大多使用統(tǒng)計分析方法進(jìn)行研究分析。但可以看出，在城市圖書館空間分布特征上的研究還比較少，研究數(shù)據(jù)和方法也比較單一，對圖書館的空間分布動態(tài)變化及其用戶滿意度的研究重視程度也不夠。

隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來，社會信息的傳播方式發(fā)生了重大變化，特別是隨著智能手機(jī)的普及，F(xiàn)acebook、Twitter、微博、大眾點評等社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)網(wǎng)站，為人類活動提供了重要的數(shù)據(jù)源[10]。例如，“大眾點評網(wǎng)”是我國領(lǐng)先的城市生活消費(fèi)平臺和獨立第三方消費(fèi)點評網(wǎng)站，是為顧客提供不同空間位置的商戶服務(wù)的評價平臺，顧客可以根據(jù)自己的消費(fèi)體驗對商戶服務(wù)做出滿意度評價?！坝脩魸M意度”這一概念是由R.L.Oliver等最早提出，用于反映用戶對一種產(chǎn)品或服務(wù)滿足自身的需求與期望程度的感受，是對產(chǎn)品或服務(wù)本身的評價[11]。用戶滿意度已經(jīng)成為消費(fèi)者和商戶決策的重要考慮因素，并且能夠影響消費(fèi)者的選擇行為和商戶的空間分布布局[12-16]，還可以為商戶分析顧客滿意度提供數(shù)據(jù)支持。因此，利用大眾點評網(wǎng)點評數(shù)據(jù)來研究城市不同類別圖書館的用戶滿意度，不僅有助于解決傳統(tǒng)圖書館設(shè)施和圖書館資源研究中對用戶滿意度難以衡量和數(shù)據(jù)樣本量不足、獲取成本高等難題，而且可以為城市圖書館資源合理配置、圖書館布局、選址和類型的確定、消費(fèi)出行和選擇等提供有效參考。

本文以北京市為例，采集了“大眾點評網(wǎng)”中的圖書館點評數(shù)據(jù)，提出利用核密度估計和統(tǒng)計分析探測城市圖書館的空間布局及圖書館的時空變化趨勢的方法，揭示城市圖書館的空間分布現(xiàn)狀及存在的問題。結(jié)合圖書館的顧客評分對不同類型的圖書館進(jìn)行用戶滿意度分析，檢測不同類型圖書館用戶滿意度的差異性。這些分析結(jié)果能為城市圖書館資源的合理配置、圖書館的選址和類型確定、讀者出行和選擇等提供支持。

1 點評數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

大眾點評網(wǎng)是中國使用最普及的點評類網(wǎng)站，它不斷產(chǎn)生涉及社交用戶日常生活的海量點評數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含時間、用戶評論等多種屬性。本文設(shè)計了一套數(shù)據(jù)采集的方案，采用網(wǎng)頁爬蟲方法爬取大眾點評上研究區(qū)域內(nèi)圖書館商戶數(shù)據(jù)和這些商戶的評論數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。本文對點評數(shù)據(jù)的獲取與滿意度處理流程如圖1所示，主要包括3個步驟。首先，爬取研究區(qū)域內(nèi)的圖書館數(shù)據(jù)，從爬取結(jié)果中解析出店鋪ID（用來唯一標(biāo)示商戶）、店鋪名稱、店鋪亞類、店鋪類別、區(qū)域名稱、店鋪URL、店鋪經(jīng)緯度坐標(biāo)等信息;然后，根據(jù)店鋪ID從“大眾點評網(wǎng)”獲取每個圖書館的評論地址，以獲取圖書館的顧客評論數(shù)據(jù);最后，計算每個圖書館的用戶滿意度和點評數(shù)量，得到每個圖書館的名稱、地理坐標(biāo)及用戶滿意度、用戶點評數(shù)量。

本文從大眾點評網(wǎng)共獲取362家北京市圖書館設(shè)施數(shù)據(jù)及各自對應(yīng)的用戶點評信息，總數(shù)為5180條，時間跨度從2006年1月至2017年12月。不同的圖書館具有不同的職能，針對的用戶群體也有所不同，本文研究對象為不同類型的圖書館。根據(jù)國際標(biāo)準(zhǔn)化組織頒布的ISO2784-1974（E）“國際圖書館統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)”中“圖書館的分類”一章所闡述的我國圖書館的分類標(biāo)準(zhǔn)，本文將北京市圖書館劃分為國家圖書館、學(xué)校圖書館、公共圖書館和其他專門圖書館（專業(yè)圖書館、科學(xué)圖書館、少兒圖書館、工會圖書館、軍事圖書館、盲人圖書館）四大類。據(jù)此分類標(biāo)準(zhǔn)，北京市各類圖書館數(shù)量統(tǒng)計見表1。公共圖書館數(shù)量最多，有208家，數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他類型的圖書館;學(xué)校圖書館和其他專門圖書館都有70家左右，數(shù)量相當(dāng);國家圖書館數(shù)量最少，只有14家。根據(jù)采集數(shù)據(jù)中圖書館的詳細(xì)地理坐標(biāo)及北京市地圖，經(jīng)過整理、分類和可視化分析生成圖書館設(shè)施的空間分布圖如圖2所示。從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，五環(huán)以內(nèi)與五環(huán)以外的圖書館數(shù)量差異較大。

2 圖書館的空間分布特征

圖書館作為向人們提供信息和知識的社會職能設(shè)施，其空間分布狀況及特征能夠直接影響公眾傳播信息、利用信息的效率與效果[16]。因此，研究城市圖書館的空間結(jié)構(gòu)及分布模式對于城市圖書館資源的合理配置、城市文化的健康發(fā)展等有著重要的意義。本文提出探測圖書館空間分布模式的核密度估計方法，分析圖書館的總體空間布局及現(xiàn)狀、不同類型圖書館空間分布特征及時空演變特征。

2.1 圖書館的空間布局

核密度估計是一種廣受歡迎的研究地理對象空間分布模式的方法，已經(jīng)被應(yīng)用于城市交通、城市規(guī)劃、城市商業(yè)設(shè)施布局、犯罪等領(lǐng)域[18-23]。核密度估計能夠求解給定樣本點集合的分布密度函數(shù)問題，它從數(shù)據(jù)樣本本身出發(fā)，研究數(shù)據(jù)分布特征，它依據(jù)核函數(shù)和帶寬來計算地理點事件在平面上的密度函數(shù)分布，估計函數(shù)公式（1） 為：

其中，D（s） 代表當(dāng)前位置s的密度估計值，r代表核密度估計的帶寬， dis代表當(dāng)前位置s到第i個點事件的最短路徑距離。k（）代表一個服從距離衰減的核函數(shù)，一般采用高斯核函數(shù)，如公式（2） 所示：

運(yùn)用ArcGIS中空間分析工具的核密度分析，帶寬設(shè)置為800米，對從大眾點評網(wǎng)獲取北京市圖書館數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到北京市圖書館的分布核密度。北京市圖書館主要分布在五環(huán)以內(nèi)的主城區(qū)和昌平、房山、懷柔、順義、通州5個城郊區(qū)，但主城區(qū)與郊區(qū)圖書館數(shù)量差異較大。圖書館空間分布主要圍繞主城區(qū)重要的住宅小區(qū)、街道、高校等進(jìn)行布局，且集中于西城區(qū)、東城區(qū)、朝陽區(qū)和海淀區(qū)。其中， 西城區(qū)、東城區(qū)、朝陽區(qū)西部、海淀區(qū)東南部分布密度較高，且集聚范圍遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他地區(qū)。昌平區(qū)大學(xué)城、 石景山區(qū)居民區(qū)、 豐臺區(qū)東北部分布密度和范圍次之。其他區(qū)縣的圖書館分布較為零散，分布密度和分布范圍相對較小。

總體看來，由于受經(jīng)濟(jì)、人口、交通、自然環(huán)境等諸多因素的影響，北京市主城區(qū)和郊區(qū)圖書館空間分布不均衡的現(xiàn)象比較明顯。設(shè)施較好、功能較齊全的圖書館幾乎均集中于城市中心地帶，這反映了北京市主城區(qū)和郊區(qū)圖書館分布缺乏均衡性。

另外，分別計算公共圖書館、學(xué)校圖書館、國家圖書館和其他專業(yè)圖書館的空間分布核密度，生成四類圖書館的空間分布核密度結(jié)果，可以看出：公共圖書館數(shù)量較多，分布密度最高，且基本聚集在街道、小區(qū)等的居民住宅區(qū);學(xué)校圖書館基本分布在各個高校內(nèi)部，海淀區(qū)東部高校云集，故學(xué)校圖書館分布較為聚集，其他地區(qū)高校分布較零散，所以學(xué)校圖書館沒有呈現(xiàn)明顯的聚集現(xiàn)象;國家圖書館數(shù)量較少，但大多聚集分布在海淀區(qū)、西城區(qū)的高校附近;其他類型的專門圖書館分布較為零散，但基本分布在一些專門的科研機(jī)構(gòu)、教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)等附近。

由此可見，北京各類圖書館的位置選址顧及了區(qū)域功能需求，這是其他城市圖書館建設(shè)值得借鑒的地方。但是，大多數(shù)高校和專門圖書館多分布于市中心地帶，市中心雖然人群聚集，但過于喧鬧擁擠，無法保證讀者的閱讀環(huán)境和閱讀質(zhì)量。因此，學(xué)校圖書館和專門圖書館的選址不僅要顧及到人口聚集范圍，還要考慮到讀者所需的閱讀環(huán)境。

2.2 圖書館的空間分布時空演變分析

通過研究圖書館的空間布局和現(xiàn)狀，可以揭示城市現(xiàn)存圖書館的空間分布結(jié)構(gòu)及其合理性。一個城市圖書館空間分布特征的形成與其時空演變機(jī)制是密不可分的。為了進(jìn)一步探索圖書館的空間分布特征的形成及其合理性，我們運(yùn)用核密度估計方法探測北京市圖書館的空間分布隨時間變化的情況，分析圖書館的時空變化趨勢及其合理性。

基于大眾點評數(shù)據(jù)，我們按照年份分別計算2010年、2012年、2014年和2016年北京市圖書館的核密度，生成四個年度北京市圖書館的空間分布核密度圖，如圖3所示。

從圖3可看出，從2010年至2016年，圖書館的數(shù)量由海淀區(qū)東南部逐漸向東城區(qū)、西城區(qū)、朝陽區(qū)等市中心區(qū)域擴(kuò)展，這與北京市政治和經(jīng)濟(jì)中心的發(fā)展地位直接相關(guān)。通過查看北京市中心地圖，可知北京市中心區(qū)域集中了眾多諸如國家氣象局、北京市文物局等國家機(jī)關(guān)和政府部門，以及中國中醫(yī)科學(xué)院、首都師范大學(xué)等科研教育機(jī)構(gòu)。而市中心以外的其他地區(qū)發(fā)展則十分緩慢，六年以來一直呈現(xiàn)零星分散的狀態(tài)，沒有形成明顯的聚集現(xiàn)象。由此可見，北京市圖書館布局由市中心逐漸向外發(fā)展，但總體上一直注重主城區(qū)的發(fā)展，而城市外圍圖書館發(fā)展十分緩慢，這種不合理的演化趨勢造成了主城區(qū)和郊區(qū)圖書館布局不均衡的現(xiàn)狀。

3 圖書館用戶滿意度分析

讀者的滿意度能夠影響讀者的選擇行為和圖書館的空間分布布局。為了進(jìn)一步探索用戶滿意度與圖書館的關(guān)系，本文通過統(tǒng)計不同類別的圖書館用戶滿意度情況，來探討各類圖書館用戶滿意度的差異性。

基于大眾點評網(wǎng)上用戶對每家圖書館的評分，本文將北京市圖書館按照顧客滿意度分為三類，即圖書館滿意度在4分至5分之間的為好評，滿意度在3分至4分之間的為中評，滿意度低于3分的為差評。經(jīng)過統(tǒng)計，共計177家圖書館在大眾點評上有用戶滿意度評價，滿意度為“好評”的圖書館共有82家，滿意度為“中評”的圖書館有61家，滿意度為“差評”的圖書館有34家。其中，滿意度排名靠前的圖書館有：國家圖書館學(xué)津堂、清華大學(xué)李文正圖書館、北京航空航天大學(xué)圖書館、首都圖書館南邵分館、西城區(qū)圖書館什剎海街道分館等。通過統(tǒng)計不同滿意度的各類圖書館的數(shù)量和百分比，得到表2和圖4，從中可以發(fā)現(xiàn)各類圖書館的滿意度分布情況。

從表2和圖4可以看出，對于公共圖書館，滿意度為“好評”“中評”和“差評”的圖書館數(shù)量相當(dāng)。學(xué)校圖書館相較公共圖書館數(shù)量較少，但只有不到10%的學(xué)校圖書館用戶滿意度較差。國家圖書館共有7家，6家（85.71%）的用戶滿意度較好，1家（14.29%）用戶滿意度較差。其他專門圖書館中，超過一半（19家）的圖書館用戶滿意度較好，只有約13.51%（5家）的圖書館用戶滿意度較差。整體來說，國家圖書館的用戶滿意度最好，學(xué)校圖書館和其他專門圖書館的用戶滿意度一般，公共圖書館用戶滿意度相對較差，這與圖書館的設(shè)施水平、文獻(xiàn)資源數(shù)量、閱讀環(huán)境、周圍設(shè)施等都有很直接的關(guān)系。為了進(jìn)一步了解哪些圖書館最受讀者歡迎，筆者還統(tǒng)計了圖書館用戶點評量，其中用戶點評量較多的圖書館有：中國國家圖書館（中關(guān)村總館）、首都圖書館、北京大學(xué)圖書館、籬苑圖書館、東城區(qū)圖書館、國家圖書館（古籍館）等。由此可見，用戶滿意度較好、用戶點評量較多的圖書館基本上都是國家圖書館、高校圖書館和較大型的公共圖書館。

4 結(jié)語

通過將社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與城市地理空間信息相結(jié)合，能夠在一定程度上拓展傳統(tǒng)城市設(shè)施研究的思路，并且為圖書館學(xué)或數(shù)據(jù)研究領(lǐng)域提供新研究方向。此次研究以社交網(wǎng)絡(luò)點評數(shù)據(jù)為信息源，設(shè)計了能夠探測城市圖書館設(shè)施的空間分布特征的核密度估計及統(tǒng)計分析的方法，研究了北京市圖書館設(shè)施具體的空間分布格局，并揭示了研究區(qū)域圖書館在空間上分布不均衡的現(xiàn)狀及在時序上的變化趨勢，同時揭示了四類圖書館用戶滿意度的差異性，發(fā)現(xiàn)用戶滿意度、點評量最好與最差的圖書館，可以為政府的圖書館設(shè)施規(guī)劃和政策制定提供重要的決策依據(jù)，并能夠引導(dǎo)圖書館管理層做好智慧管理和讀者的智慧選擇。

社交網(wǎng)絡(luò)點評數(shù)據(jù)的使用雖在一定程度上避免了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取方式的缺點，能夠大致揭示城市圖書館設(shè)施的空間分布特征及用戶滿意度情況，但社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的用戶多是年輕人，這部分人群更傾向于對圖書館商戶進(jìn)行光顧和點評，這樣就限制了樣本數(shù)據(jù)的范圍。另一方面，影響城市圖書館設(shè)施空間分布的因素及影響圖書館顧客滿意度的因素也需要進(jìn)一步的研究。

參考文獻(xiàn)：

王惠.中國省域公共圖書館的可持續(xù)發(fā)展水平空間分布研究[J].農(nóng)業(yè)圖書情報學(xué)刊，2015，27（4）：10-13.

王惠，趙堅.中國省際公共圖書館效率動態(tài)演進(jìn)與空間分布[J].圖書館理論與實踐，2016（5）：75-80.

吳正荊，孫成江，褚迪.長春市圖書館信息資源空間分布公平性研究[J].圖書館學(xué)研究，2010（22）：56-59.

侯海霞.西安市兒童圖書館的空間分布及其優(yōu)化對策研究[J].商，2016（19）：99，92.

王平，茹嘉祎.國內(nèi)未成年人圖書館服務(wù)滿意度影響因素：基于扎根理論的探索性研究[J].圖書情報工作， 2015（19）：41-46.

湯誠，李蕭蕭.讀者滿意度影響因素調(diào)查研究：以三所師范類院校為例[J].圖書情報知識， 2010（3）：96-100.

彭冬蓮，彭備芳.讀者滿意度測評方法研究[J].圖書館學(xué)研究， 2005（8）：52-56.

SHI X， HOLAHAN P J， JURKAT M P. Satisfaction formation processes in library users： understanding multisource effects[J]. Journal of Academic Librarianship， 2004，30（2）：122-131.

MARTENSEN A， GRONHOLDT L. Improving library users perceived quality， satisfaction and loyalty： an integrated measurement and management system[J]. Journal of Academic Librarianship，2003，29（3）：140-147.

景東，張大勇.社交媒體環(huán)境下用戶信任度評估與傳播影響力研究[J].數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn)，2018（7）：26-33.

OLIVER? R L， BURKE R R. Expectation processes in satisfaction formation： a field study[J]. Journal of Service Research，1999，（3）：196-214.

張子坤.在線點評平臺如何影響人們的消費(fèi)行為？一個信息性社會影響的觀點[D].合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2010.

郝媛媛，鄒鵬，李一軍，等.基于電影面板數(shù)據(jù)的在線評論情感傾向?qū)︿N售收入影響的實證研究[J].管理評論，2009，21（10）：95-103.

GHOSEH A， IPEIROTIS P G. Designing novel review ranking systems： predicting the usefulness and impact of reviews[C]//International Conference on Electronic Commerce. ACM， 2007：303-310.

MUDAMBI S M， SCHUFF D. What makes a helpful online review？ a study of customer reviews on amazon.com[J]. Social Science Electronic Publishing，2010， 34（1）：185-200.

陳江濤，張金隆，張亞軍.在線商品評論有用性影響因素研究：基于文本語義視角[J].圖書情報工作，2012，56（10）：119-123.

林光美.網(wǎng)絡(luò)時代圖書館的挑戰(zhàn)與方向[J].公共圖書館， 2007（1）：19-23.

BAILEY T C， GATRELL A C. Interactive spatial data analysis[M]. Essex： Longman Scientific & Technical， 1995.

OSULLIVAN D， UNWIN D. Geographic information analysis[M]. New York： John Wiley & Sons， 2014.

SILVERMAN B W. Density estimation for statistics and data analysis[M]. New York： Chapman and Hall， 1986.

DELMELLE E， THILL J C. Urban bicyclists： spatial analysis of adult and youth traffic hazard intensity[J]. Transportation Research Record： Journal of the Transportation Research Board， 2008（2074）：31-39.

ERDOGAN S， YILMAZ I， BAYBURA T， et al. Geographical information systems aided traffic accident analysis system case study： city of Afyonkarahisar[J]. Accident Analysis & Prevention，2008，40（1）：174-181.

ANDERSON T K. Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots[J]. Accident Analysis & Prevention，2009，41（3）：59-364.