图书馆现代技术绩效评价研究

来源:岁月联盟 作者:未知 时间:2010-07-05

        引言
    目前,国外学者对于图书馆技术的投入产出和绩效的评价已经做了一些研究探讨。如POLL,R(2000)从关系结构与图书馆贡献率的关系进行分析, 得出网络关系结构不管是直接和间接关联均对有效产出有正向影响,而结构洞(网络结构缺口)对投入产出的影响则是负的。[1] YOUNG PETER R(2000)实证研究和分析了图书馆通过内网和外网进行沟通的能力与图书馆绩效的关系,得出在动态复杂的环境中,现代信息技术与图书馆、图书馆互联网之间的使用程度以及同行、用户参与决策之间有着正相关关系的研究结论。[2] 在国内,图书馆现代技术绩效评价研究和实践还处于萌芽阶段。由于在数字图书馆建设中现代技术网络建设投入之昂贵和复杂性,以及我国对国外图书馆先进经验的学习和借鉴尚未实质性开展,所以迫切需要对阶段性绩效评价标准进行研究和重点关注。[3]
    对此,本文着重对网络环境下的图书馆现代技术绩效评价指标体系设计、函数模型及检验等相关问题进行讨论。这不仅可以帮助管理者从总体上认知数字图书馆职能实施的全过程,也可从组织和技术结构上揭示不同层面的相互依存、相互制约的复杂关系,特别是投入产出的效果,为研究和评价图书馆的贡献率,编制长远规划提供价值依据。

        1、图书馆现代技术绩效评价指标设计

    网络环境下图书馆现代技术绩效评价的第一步是选取评价指标。从评价结果看,评价指标的选取应该满足图书馆现代技术绩效评价要求和原则;从评价过程看,应该满足图书馆现代技术服务职能的要求。按照图书馆现代技术的节点和技术构建不同环节之间的内在联系,整个指标的设置应充分反映图书馆现代技术功能效果的评价指标体系。因此,本文从图书馆现代技术网络化的结构、图书馆知识与信息资源获取及利用水平、图书馆现代技术过程中组织及管理要求等3 个方面来设置图书馆现代技术绩效评价指标树结构体系,具体由大类指标、二级指标及若干三级指标逐级细化组成。体系指标设计如表1所示。
    表1 图书馆现代技术绩效评价指标体系图  
      技术网络 网络关系结构       网络结构数量和质量
书  化指标  技术引进、合作及效用关联 直接及间接相关度
馆       度            拥有或引进现代技术数
现                    网络结构洞数
代                    可使用机用户占法定服务区用户百分比
技  知识信息 获取新知识能力和水平   员工知识水平、学习能力及培训所花时间
术  资源获取              信息收集、整理、应用能力
绩  和利用水              技术人员占馆总人数比例
效  平指标               处理资源占处理总体印刷文献资源的百
评                    分比
价       信息资源整合能力及水平  图书馆虚拟访问占图书馆全部访问的百分比
指                    用户利用电子文献资源服务的百分比
标                    用户中每人使用每项电子资源服务的会话次数
                     用户利用远程会话次数
                     每种电子资源服务的文献和记录数
                     馆内终端使用率及个人使用终端小时数
   技术系统              被拒绝登录次数占总体尝试登录次数的百分比
   优化过程              馆际间的协作和连接程度
   中组织管 技术系统优化中的投入   信息技术建设费用投入增长率和效果产出率
   理水平指              组织协调、重构、学习能力
   标                 电子资源采购费用占总体采购费用的比例
        组织能力及水平      用户群中每人参加电子资源利用培训课
                     程次数及时数
                     用户信息技术指导占总体用户服务活动比例
        投入产出效果       网络资源、电子资源深度利用和开发率
                     用户对电子图书馆服务的满意度
 

    在上述绩效指标体系中,设计指标包括定性指标和定量指标两类。
    (1)定性指标。图书馆现代技术的绩效评价指标体系中, 涉及到的定性指标包括:员工知识、信息意识、信息搜集能力、信息处理与应用能力、组织的协调能力、组织的重构能力、组织的学习能力、馆际间的协作和连接程度、用户满意度等。对于这些绩效指标的评价值,本文采用德尔菲专家法进行评价,其取值为0—1之间。这些指标转化为定量指标后,再按照定量指标的处理办法进行归一化处理。
    (2)定量指标。在图书馆现代技术的绩效评价指标体系中, 定量指标有:网络结构点数、直接关联强度、间接关联强度、网络结构洞数、现代技术人员占馆总人数比例、处理电子资源占处理总体咨询的百分比、图书馆虚拟访问占全部图书馆访问的百分比、用户利用电子文献资源服务的百分比、用户中每人使用每项电子资源服务的会话次、用户利用远程会话次数数、每种电子资源服务的文献和记录数、馆内终端使用率及个人使用终端小时数、被拒绝登录次数占总体尝试登录次数的百分比、网络建设及数据库购置投入比率与产出效果的各个指标。对于这类指标的处理,本文借用模糊数学中的有关隶属函数的思路,构成下列归一化处理函数。

  附图(略)
    上式中X[,ij]、Y[,ij]分别是i个图书馆j个指标的原始值和评价值;X[,oj]为该指标的评价标准值;a为指标性质参数。
    为了科学地反映绩效的评价的结果,本文对评估对象的绩效状态(定义为绩优度[4])的优劣等级标准进行规定。设W为绩优度,并做如下规定:0<W<0.2时, 绩优度很低甚至无(K=1);
    0.2<W<0.4时,绩优度较低(K=2);
    0.4<W<0.6时,绩优度一般(K=3);
    0.6<W<0.8时,绩优度较高(K=4);
    0.8<W<1时,绩优度很高(K=5)。

        2、图书馆技术绩效评价模型建立

    图书馆现代技术绩效与其影响因素之间是一种复合型、多层次的动态系统,从影响因素集到其绩效状态集之间存在复杂的非线性映射关系,且各指标权重确定也相当复杂。所以本文采用ANN(人工神经Aricial Neural Network,简称ANN)中的BP神经模型,即通过样本训练,系统自身根据神经元间的连接权的修改规则确定出连接权,进而抽象出所研究的系统各因素之间的相互影响和关系。这为图书馆现代技术绩效评价提供了一种新的思路。
    BP神经模型是ANN模型中应用最广泛的一种。因此,本文借鉴BP网络拓扑结构模型来处理和评价图书馆现代技术绩效指标。(如图1所示)
    该网络结构模型由3层神经元组成:输入层、隐含层和输出层。 其中输出层神经元是经过归一化处理后的图书馆现代技术绩效评价标准指标,输入层神经元是图书馆现代技术绩效评价系统的输出——图书馆现代技术绩优度,即该BP模型只有一个输出神经元。
    附图(略)
    图1 图书馆现代技术绩效评价BP网络拓扑结构
    BP模型的学习过程由4个子过程[5] 组成:输入模式由输入层经中间层向输出层的“输入模式顺传播”过程;网络的希望输出与网络的实际输出之差的误差信号由输出层经中间层向输入层逐层修正连接权的“输出误差逆传播”过程;由“输入模式顺传播”与“输出误差逆传播”的反复交替循环进行的网络“循环记忆训练”过程;网络趋向收敛即网络的全局误差趋向极小值的“学习收敛”过程。BP模型在样本输入后,系统按照误差要求自动进行学习训练,最终形成的权值矩阵与阂值向量成为系统内部知识,存放在评价系统数据库中。根据这一原理机制,若要对某图书馆技术绩效进行评价,只需将该图书馆现代技术投入及应用的若干指标的相关数据输入到已训练好了的网络,就可得到相应的输出,即综合评分。
    由于BP网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点,实际中也有许多改进算法,但较为复杂,对此,本文将不再详述。本文要强调的是,BP模型设计的最大特点是其网络权值,即通过使网络输出与样本输出之间的误差平方和达到期望值而不断调整的权值训练出来的。研究表明,[6] 输入分量对应的神经元与隐含层单元A(A=1,2…p)之间的连接权Wkj之和越大,Xi(Xi表示第i个样本的网络实际评价值)对系统的影响越大;隐层单元A与输出分量Yi的连接权之和越大, 系统的实际输出Yj越灵敏。当Xi与Yj之间相关性越显著,则Xj与Yj之间的相关度越大(Rij ),即:
    附图(略)
    基于这一观点,与BP原理相联系,可以得到Xi对Yj的影响度Fij模型为:
    附图(略)
    根据公式(1)和公式(2),可得到图书馆现代技术绩效与其影响因素之间的相关度和影响度;根据相关度和影响度的大小进行排序,可以判断哪些因素是影响图书馆现代技术绩效的主要因素,从而为图书馆现代技术绩效评价客观性的改善提供依据。

        3、图书馆现代技术绩效评价应用的简要分析

      3.1 指标数据的采集、处理
    本文以网上问卷调查的形式对四川、云南、贵州等25所高校图书馆现代技术绩效评价指标的取值做了网络调查。本文用德尔菲专家法确定出若干项指标,并加权计算出相应的图书馆现代技术绩效的综合评分。在25个图书馆样本中,有8个作为检验样本。然后本文将利用上述的BP网络结构和算法对这些图书馆进行网络环境下现代技术绩效评价测试,做法简述如下:
    先将25家图书馆网络化技术绩效评价指标进行规范化处理,然后利用标准归一化数据作为BP网络结构算法进行的输入,再作隐含层节点数的确定,参照有关资料给出经验公式[7]:j≤+1(其中m为样本数,n为输出层节点数。这里m=25,n=1),选取U个隐层节点,其训练中的误差曲线和学习速率以及运算数据以图表(图2)的形式列出。
      3.2 评价数据的检验
    根据具体情况设置BP网络参数如下:最大训练步数1万次;误差指标0.005;学习率0.005。按照上述的评价步骤进行训练,训练结果如图2所示。
     BP网络模型训练结果分析图(略)
    从图2曲线可知,在学习样本区内,BP神经网络学习能力很强,通过BP网络学习训练后,各样本的目标值实际值误差率仅为0.49%。最后,用8个检验样本对训练好的BP网络进行检验,结果如表2所示。
    表2 样本检验结果与专家评估比较序号   
          1   2   3   4   5   6   7   8
检验结果 0.363 0.459 0.612 0.266 0.255 0.541 0.256 0.901
专家评估 0.366 0.461 0.616 0.269 0.257 0.545 0.258 0.903
    从表2可见,网络的训练结果是相对吻合的。 下面即可用于图书馆现代技术绩效的综合评价以及技术绩效影响因素分析。
    (1)根据训练完毕的网络模型, 只需输入评价图书馆现代技术建设与利用的若干项经过归一化处理后的指标分值,就能得到该图书馆现代技术绩效的综合评价总分值。然后网络自动计算结果,分值范围作为图书馆现代技术绩效综合评价结果。例如,用上述8个检验样本作为待评图书馆,由表2可知,图书馆8的综合评分最高为0.901,处于0.8<W<1,其绩优度状态为很高;图书馆3的综合评分为0.612,处于0.6<W<0.8之间,其绩优度为较高水平;图书馆2和图书馆6的综合评分分别为0.459、0.541,处于0.4<W<0.6,其绩优度为一般水平;而余下的4个图书馆,综合评分处于0.2<W<0.4之间,绩优状态为较低。
    (2)根据前述影响因素分析模型,同时可得到图书馆现代技术绩效与其影响因素之间相关信息。比如体现投入产出效果的指标:组织协调能力、学习能力、用户使用效率和用户满意度与图书馆现代技术关系资源的相关度最强,即绩效的相关度最强,影响最大,这与实际应用效果是相符的。因为产出本身就算图书馆现代技术投入和产出绩效的一部分。人力资源和设备等费用投入类指标,相对于图书馆现代技术网络资源水平和知识与信息资源水平的指标,对图书馆现代技术绩效影响也大,这与目前我国高校图书馆的实际情况相符。结果表明了网络环境下图书馆现代技术绩效影响因素分析模型的性,同时也说明,为提高图书馆现代技术应用绩效,应加大对人力资源和技术资源的投入力度。
    (3)图书馆资源协作关系的建立是其技术贡献率提高的又一关键。以信息技术为基础的图书馆建设已经全面进入了依靠网络及现代技术资源整合和优化的时代。地区之间、学校之间的合作也成为现代图书馆在时间维度和空间维度提升贡献纬度的组织创新。图书馆网络关系中的网络结构体现着图书馆与其各类合作伙伴间的直接或间接关系,或合作伙伴间的结构洞特征,这意味着降低信息资源中知识的获取、整理和利用的成本,有助于促进信息和知识的流动,有利于深度知识和敏感信息的开发与传播,从而可以带来现代技术有效的、可持续和利用。其中网络关系资源是影响图书馆现代技术绩效的关键因素。图书馆要想通过现代技术的投入和建设带动信息资源价值的提升,必须加强图书馆协作性网络关系资源体系的建立。

【】
    [1] 罗思嘉,等.大学图书馆成绩效用评估模式研究[J/OL].http://www.Lib.ncku.edu.tw/journal/1[st] journal/lib,2004.
    [2] 卢绣菊.学术图书馆的成绩效用评估[R].http://www.Lib.ntu.edu.tw/pub/univj,2003.
    [3] Young, Peter R.(2000).Measurement of electronic Services in Libraries: statistics for the digital age [EB/OL].http://www.ifla.org/IV/ifla63/63youp.htm,2003—04—12
    [4] Saracevic, teflo (2000)Digital Library Evaluation Toward an Evolution of Evolution of Concepts [J].Library Trends, 2000,96(3):36—39.
    [5] 许庆瑞,等.研究与开发绩效评价在:实践与趋势[J].科研管理,2002,23(1):46—53.
    [6] 魏明侠.基于ANN绿色营销绩效评价方法研究[J].科技管理研究,2003,(2):79—95.
    [7] 王旭,等.ANN网络原理与应用[M].沈阳:东北大学出版社,2000.