采访质量控制数学模型研究

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1、采访质量控制数学模型研究【内容提要】为实现图书馆采访质量控制，可以建立数学模型。该模型粒度细、易操作。它对采访工作的指导作用是：调整采访政策，按价值构成调整购书经费分配，用最少的钱购回读者最需要的文献，兼顾馆藏建设。公式1。表5。　　　　2.3　进行采访质量控制　　按上述算法，得出的是每一种书的价值。用这样的数据来指导工作，显然是不合适的：因为量太大，每个馆都有上万种，甚至十几万种图书。正常的做法是按大类来指导工作。比如，科学院图书馆，一般会说，科技图书有多少种多少册；古籍有多少种、多少册；石油大学图书馆，一般会说，石油石化类图书有多少种多少册。因为这样

2、称呼（划分）能代表自己的馆藏特色，指导工作时，操作性很强。因为不同的馆，其馆藏特色不同，所以各馆的大类划分也不一样，比如，有的馆按少儿图书、社科、港台图书来划分；有的馆按文学、政治法律、经济来划分，不一而足。各馆的大类划分都可以归宗于“中图法”，只需建立一种对应关系，比如，文学类含“中图法”的Ⅰ类和K8类；石油石化类含“中图法”的P类和TE类。本文后面的算法实例中，提出了馆藏图书分类表，就是来表达上述情况。我们在计算出单种图书的价值后，可以通过求平均值办法，得出每个大类的价值。通过计算不同时间段内图书的价值，如果发现某类书的价值增大或变小，可以据此调整采

3、访政策，按价值构成来调整购书经费的分配，力争用最少的钱，买回读者最喜爱读的书，而且兼顾馆藏建设。这就是本数学模型对采访工作的指导作用。　　　　　　3　采访质量控制数学模型的算法实例　　本实例中的数据全部来自北京石油管理干部学院图书馆，图书馆自动化系统为IALS5.0。为了节省篇幅，在此列出每种书的被借历史时，因为借出记录与还回记录成对出现，故删去了还回记录。另外也略去了经济类（F）、文学类（I，K）和外语类（H）各随机选取的2种图书的价值计算表。　　表1　读者级别赋分表　　附图　　注：分值是相对值，所以，最后的书的价值也是一个相对的值，即，这种书相对于其

4、它书的价值。　　表2　馆藏特色相关度赋分表　　（表达某类书与馆藏特色的相关程度）　　附图　　表3　馆藏图书分类表　　附图　　表4　随机选取的2种政治、法律类图书　　附图　　表5　采访经费预算表（假设购书经费100万元）　　附图　　　　　　4　结束语　　本数学模型的特点在于粒度细、可操作性强，从最原始的图书借还记录，推导出采购经费预算方案，每一步都是可信的，建立在真实的数据之上，几乎没有个人经验掺杂进来。而且，由于图书馆的读者群相对固定，在一定的时限内，读者的需求也是有规律可循的，其间根本没有投机的因素，因而寻求定量分析的方法是可行的。在本算法提出之前，大

5、部分采购人员陷入一种怪圈，比如花大量的钱买计算机类图书，因为他到书库一看，大部分读者在看计算机类的图书，所以采购时，又狠买计算机类的图书。显然，采购人员眼中只有宏观上的利用率，根本不考虑浪费问题和价值问题。这就是对图书价值的理解不完整造成的，只抓住了图书价值构成要素中的一两个方面，而且没有量化，以此来指导工作，势必要出差错。　　本算法除了用于采访质量控制外，还可以用于以下方面：（1）对采购人员的工作进行评估。比如规定采购回来的书，其价值必须达到某一水平（值）。（2）确定各种图书在藏书布局中的位置。比如把质量高的书，集中放在读者易接触的地方。（3）为藏书复

6、选和剔除提供依据。现在很多馆在搞藏书剔旧时，没有量化标准，一切凭感觉和经验，这是很不科学的。（4）为阅读指导提供参考。把质量好的书推荐给读者，在藏书建设和读者需求之间，建立一种良性互动关系。　　本文提出的数学模型还需进一步研究的问题：（1）影响图书价值的因素是否考虑完整。比如，由于不同类的书的出版种数不同，这必然影响到采访工作中的选书问题，是否应设置一个出版影响因子。（2）图书价值公式的表达是否完美。首先，因素之间是否都是与线性无关的，如果因素之间存在着相关关系，如何进一步做函数分析。其次，因素之间是否可用加（减）连接，比如：　　Value＝（Count

7、＋Relative）／（Period＋Copy＋Price）　　对于这些问题，笔者也未深入研究，还请广大读者共同讨论。【