資料の充実希望を聞く理由

図書館職員の経験知

　図書館には長年蓄積された専門性があります。

地域にはどのような資料ニーズがあるのか、どのような展示や企画が利用されやすいのかなど、日々の業務を通じて把握しており、「アンケートで改めて聞かなくても分かる」という考え方です。

資料提供の公平性

　もう一つは、蔵書構成の公平性を保つという考え方です。

図書館は特定分野の要望だけに左右されるのではなく、出版動向や利用状況などを総合的に判断して選書を行います。そのため、利用者の希望を直接尋ねる設問は設けないという考え方です。

それでも充実希望を聞く意味はある

　もちろん、利用者の希望がそのまま購入につながるわけではありません。

しかし、「地域住民はどの分野を充実してほしいと思っているのか」という情報は、それだけで重要な利用者ニーズです。

　とは言え、充実希望の結果だけを見ていても、実は本当に知りたいことは分かりません。

例えば、

• 希望が多い分野は、本当に満足度が低いのか。逆に、満足度が高いが故にもっと要望しているということはないのか。
• 希望が少ない分野は、もともと需要が少ないのか、それとも現在の蔵書に満足しているからなのか。
• 希望数の「多い、少ない」は、要望の「強弱」を表しているのか。

そこで統計分析を用います。

重回帰分析で分かること：「どの分野が満足度に影響しているのか」

　
　例えば、次のような分野別の充実希望の結果があったとします。

　
　このグラフだけでは、どの分野の満足度が高いのか、低いのかは分かりません。

そこで、「所蔵資料の満足度」を目的変数、「各分野の充実希望」を説明変数として重回帰分析を行います。

　その結果、例えば、

• 中高生向け資料は、所蔵資料全体の満足度を高める要因になっている。
• 社会分野は、満足度を下げる要因になっている。
• 小説は希望者が多い一方で、必ずしも満足しているわけではない。

つまり、充実希望を聞くことで、分野ごとの満足度の特徴を把握できるのです。

主成分分析で分かること：「どの分野の要望が特に強いのか」

　
　次に知りたいのは、「本当に要望が強い分野はどこか」です。

単純な希望数だけでは、利用者全体の回答傾向に埋もれてしまい、本当に強いニーズを見つけにくい場合があります。

そこで主成分分析を行います。

　
　主成分分析では、原点から離れているほど、その分野が全体の回答傾向に強く影響していることを示します。

今回の例では、

• 中高生向け資料
• ビジネス
• 地域・行政資料
• 自然科学

などが、特に要望の強い分野として現れました。

　さらに、第1主成分、第2主成分を棒グラフで表すと、どの分野の影響が大きいかをより分かりやすく把握できます。

資料分野の充実希望を聞く理由

　改めて、最初の充実希望の投票結果だけを見ても、

• どの分野に不満があるのか
• どの分野の満足度が高いのか
• どの分野への要望が特に強いのか

までは分かりません。

しかし、「分野別の充実希望」という設問があれば、

• 重回帰分析によって分野ごとの満足度への影響
• 主成分分析によって要望の強さや特徴

を明らかにすることができます。

つまり、この設問は単に「購入してほしい資料」を尋ねるためのものではありません。

利用者のニーズを多面的に把握し、今後の蔵書構成やサービス改善を考えるための基礎データを得ることに大きな意味があります。