„Olvasasiszokasok” változatai közötti eltérés

A lap jelenlegi, 2014. április 15., 19:12-kori változata

Vezetői összefoglaló

1. Bár az olvasási szokások átalakulóban vannak,a tényleges radikális mennyiségi csökkenés ténye jelen helyzetben nem reális.

2. Évről-évre a könyvtári állomány gyarapodásával a könyvtár használóinak száma is növekszik.

3. A könyvtár használók száma nem, hogy csökken, hanem évről-évre gyarapodik.

4. Lehet minden év másként egyforma. Mert bár, az olvasók száma ingadozik, változik, azonban a könyvtár szerepe állandó: valami olyasmit nyújtani az embereknek, amire szükségük van: a könyvre és annak égbeemelő történetére.

Forrás

http://miau.gau.hu/oktatas/2014tavasz/gvk.xlsx

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

A vallott olvasási szokások hitelesítése könyvtári adatok által

A feladat előtörténete

Ha Kosztolányi Dezső bármely művét olvassuk, magyarázatot nem kívánó ténnyé válik, miben is rejlik a csodája. Miatta szerettem bele az irodalomba és a könyvekbe, amely ragaszkodásom egyre nagyobbá nőtte ki magát a személyes érdeklődéseim ragsorába. Mikor egyetemre kerültem, tudtam, hogy elit közösség fogad majd, ami eleven tudásszomjjal fordul a könyvek felé. Ekkor azzal a ténnyel találtam szemben magamat, hogy a hallgatók nagy része - akik a társadalom műveltebb részét kell, hogy képezzék - az iskolai tankönyveken kívül nem mutat nagy hajlandóságot az iránt, hogy más könyvet olvasson. Úgy tűnik a digitális forradalommal egyidejűleg kibontakozott olvasási szokások negatív változása az elit közösségekbe, a főiskolások, és egyetemisták körébe is begyűrűzött. Ez ihlette a témaválasztásomat: a kérdést megválaszolása, hogy miért?. Továbbá annak feltérképezése, hogy valójában milyen irányú és milyen intenzitású folyamatok mennek végbe a mai olvasói elitek olvasási szokásait illetően.

A feladat megoldás jelenlegi helyzete és ennek értékelése

A szakdolgozatomban a megfogalmazott hipotézisek bizonyításának, cáfolásának érdekében 34 kérdésből álló kérdőíves felmérést végeztem egy 154 fős mintán, illetve mély interjút készítettem egy olvasáskutatóval. A korábban megvizsgált tanulmányok, illetve a saját kutatásom által kapott adatok hitelességének alapja, hogy a megkérdezettek valóban őszinték voltak-e, tehát azt válaszolták, ami tényleges igaz rájuk és az olvasási szokásaikra. Az adatok nem 100%-ig biztos hitelessége okozta az elégedetlenségemet, illetve vezetett a könyvtári kutatásomhoz. Az általam választott megoldás, hogy valós könyvtári adatokkal hitelesítem a megkérdezettjeim által nyilatkozottakat és az így kapott adatokat. Valószínűleg minden esetben ez a megoldás tűnik a legésszerűbbnek a problémára és az adatgyűjtést mindent esetben a most is alkalmazott módszer szerint gyűjtöttem volna ki: évre lebontva gyűjtöttem volna adatokat és ezek összehasonlítása alapján végeztem volna el a vizsgálatot. Az által elvégzett kérdőíves felméréstől jobb megoldásnak, a valós könyvtári adatok gyűjtésének és összehasonlításának nagyobb hitelességgel kell szolgálnia az általam feltételezettek kapcsán. A kutatásom irány irányú fejlődése alapján gyűjtöttem ki adatokat az olvasási szokásokra vonatkozóan, ahogy az az XLS 1. munkalapján is látható. A várható eredményeket illetően azt feltételezem, hogy a 2012-es év a legjobb év, ugyanis az évről évre bővülő könyvállománynak köszönhetően, ebben az évben lesz legnagyobb a könyvtári állomány. A nagyobb könyvtári állomány pedig több olvasót fog vonzani. Azonban az a lehetőség is fennáll, hogy mivel folyamatosan csökken a könyvet olvasók száma, ezért a 2006-os év lesz a legjobb és a 2012-es a legrosszabb, mert hiába bővül a könyvtár állománya, a könyvolvasók száma nem emelkedik egyenes arányosságban az állomány bővülésével.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

Az adatok beazonosításának során azon problémával találtam szemben magamat, hogy a könyvtári adatok csupán egy része publikus (amelyet az interneten is bárki elérhet), azonban léteznek olyan éves kimutatások, amelyek a könyvtárak maguknak készítenek el és nem nyilvánosak. Illetve akadtak olyan szempontok is, amelyek kutatásom tekintetében relevánsak voltak számomra, de erre vonatkozó adatok nem nem voltak hozzáférhetőek (példádul: hányszor hosszabbította meg egy olvasó a kikölcsönzött könyvet). Az interneten nem publikus, de témám kapcsán releváns adatokat lekérdezésében a könyvtárosok segítségemre voltak és ennek köszönhetően kezembe kaptam egy jelentős adatállományt, amelyek segítségével el tudtam indulni a kijelölt úton. Azonban a kezembe kapott adatállományt nem vihettem ki a könyvtárból, nem másolhattam, ezért összegyűjtésüket, adathalmazba rendezésüket a könyvtárban végeztem el. Az adatgyűjtés során minden olyan adat fontos volt, amely az általam feltételezettekhez kapcsolódott, tehát az olvasás gyakoriságára, az olvasott könyvek mennyiségére, témájára vonatkoztak és bizonyítás vagy cáfolás alapját jelenthetik annak a feltevésnek, hogy manapság az olvasás háttérbe szorul a többi szabadidős tevékenység mellett. A adatokat évekre lebontva találhatjuk az adatbázisban. Eredetileg az általam összegyűjtött adatok az utóbbi nyolc évre vonatkoztak, azonban az elemzés során kiesett ebből az eredeti adatsorból a 2005-ös év, ugyanis erre az évre vonatkozó adatok már némiképp hiányosak voltak. A továbbá az által összegyűjtött adatvagyon 21 attribútumot tartalmazott, amely a végző hasonlóságelemzésnél már csupán 6 attribútum alapján került összehasonlításra 5 objektum. Az öt objektum azokat az éveket jelölti, amelyekről hiteles adataim voltak és megfelelnek annak e szempontnak, hogy nem nagy közöttük az eltérés.

Objektumok (sorok)

- 2012. év

- 2011. év

- 2010. év

- 2009. év

- 2008. év

- 2007. év

- 2006. év

Attribútumok (X, Y oszlopok)

-Nyitvatartási órák száma egy héten (db)

-Nyitvatartási napok száma egy évben (db)

-A könyvtárból kivihető, kölcsönözhető állomány (db)

-Regisztrált használó (fő)

-Regisztrált használóból újonnan regisztrált (fő)

-Aktív használó (fő)

-Személyes (helybeni használó)(fő)

-Személyes használatból internethasználat (fő)

-Távhasználat összesen (fő)

-Kölcsönzött dokumentum (db)

-Közvetlen (helyben használt dokumentum)(db)

-Dokumentumok száma (kapott)(db)

-Leltárba vett állomány (db)

-Évi állomány (db)

-Leltárba vett állomány (db)

-Évi állomány (db)

-14 éven aluliak (fő)

-14-65 év közöttiek (fő)

-65 év felettiek (fő)

-Összesen (fő)

-Munkahelyi, felsőoktatási és egyéb könyvtárakba beiratkozott olvasók száma (fő)

Estünkben azt lehet feltételezni, hogy minél nagyobb a könyvtári állomány, minél több könyvvel rendelkezik egy könyvtár egy adott évben, annál nagyobb a kölcsönzött és az olvasók által valamilyen formában használt dokumentumok száma.

A feladat által érintett célcsoportok

-Olvasáskutatási intézetek

-Olvasásszociológusok és intézmények

-Könyvtárak

Olvasáskutatási intézmények, olvasásszociológusok: kutatásom leginkább azért releváns a számukra, mert szakterületükhöz kapcsolódik. Tehát olyan kutatást végeztem, amelyhez hasonlóakat vélhetőleg ők is elvégeznek. Azonban az én kutatásom összetettebb. A tanulmányokban látott felmérések leginkább kérőíves felmérések vagy könyvtári nyers adatok. Azonban az én kutatásom a kettő együttesére épül, így feltehetőleg releváns a számukra.

Könyvtárak: ebben az esetben leginkább a kutatásom helyszínére gondolok, a Gödöllő Városi könyvtárra. Az említett könyvtár adataival dolgoztam, és a kapott eredmények leginkább a számukra lehetnek hasznosak, ugyanis irányként szolgálhatnak, hogy a jelenlegi helyzetet tekintve milyen változások eszközölése szükségeltetik, illetve milyen programokat érdemes szervezni, a gyenge eredményeket kapott könyvtári területek fejlesztése, népszerűsítése érdekében.

Azonban az eredmények más könyvtárak számára a példaértékű lehet, így ők is képezhetik a feladatom célcsoportját.

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

A hitelesítő adatok költségvonzatai

-az adatvagyon megszerzése (internetre feltöltött adatokból, illetve könyvtárból lekérhető adatokból)

-a számításhoz szükséges keretrendszer (Microsoft office Exel)

-munkaidő

A hitelesítő adatokkal kapcsolatos folyamatok, az adatvagyon megszerzése, az elvégzett számítások és a munkaidő függvényében a teljesítés becsült ideje: 1 nap

Az adott állapot árban kifejezve: 30 000 Ft

Hasonlóságelemzés költségvonzatai

-adatvagyon megszerzése

-számításhoz szükséges keretrendszer

-munkaidő

A hasonlóságelemzéssel kapcsolatos folyamatok, az adatvagyon megszerzése, az elvégzett számítások és a munkaidő függvényében a teljesítés becsült ideje: 1,5 nap

Az adott állapot árban kifejezve: 50 000 Ft

Költségkülönbség: 20 000 Ft -adatvagyon megszerzése: azonos költség

-számításhoz szükséges keretrendszer 0 ft (ingyenes programok)

-munkaidő:

-hitelesítő adatok: 1 nap

-hasonlóságelemzés: 1,5 nap

Hasznosság különbözet becslése

Önellenőrzés:

-ellenőrző számítások elvégzése 0 Ft (a szolgáltatás tartalmazza)

-hitelesítő adatok ellenőrzése könyvtárosokkal készített interjúk által 1 óra: 10 000 Ft

Ha az eredi megoldás zátonyra fut:

-amennyiben az interjúk elbizonytalanítanak, meglévő források, tanulmányok, társadalmi egyéb kutatások általi hitelesítés: 30 000 Ft

Tehát a kutatásért várható össze a becslések szerint: 60 000 Ft, ennek fényében kezdjük meg a megoldások kidolgozását.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

1. A célok meghatározása, a célokhoz vezető út kijelölése

2. Adatvagyon összegyűjtése interneten keresztül (publikus adatok), könyvtári lekérdezés által (kikért adatok)

3. A kapott adatok táblázatba rendezése (Munka1)

4. Objektumok, attribútumok meghatározása, az adatok e szerint történő rendezése (Munka2)

5. Hasonlóságelemzés (COCO elemzés)a 2005-ös év elhagyásával (Munka3)

6. Az objektumok rangsorának felállítása a rendelkezésre álló adatok alapján (Munka4)

7. Újbóli hasonlóság elemzés a relevánsabb attribútumok alapján, 15 attribútum alapján (Munka5)

8. Az objektumok az előbbi elemzés alapján történő rangsorának felállítása (Munka6)

9. Újbóli hasonlóságelemzés csupán 10 attribútum alapján

10. Az egyformaságra való törekvés következményeképpen az objektumok közül csupán a nem nagy eltérést maradt éveket vesszük figyelme (2012, 2011, 2010, 2009, 2006)

11. Az előbb említett objektumok és a meglévő 10 attribútum alapján hasonlóságelemzés (Munka9)

12. Az előbbi elemzés alapján az objektumok végleges rangsorának felállítása

13. Az elemzések alapján történő becslés és a saját becslés elkészítése (Munka12)

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Média:Kép1.jpg

Az eredményeket kutató táblázatban három színt alkalmaztam annak jelölésére, hogy melyik év a legjobb, melyek a legrosszabbnak tekinthetőek és ehhez képest milyen a többi év.

Sárga: azokat az éveket jelöli, amelyek a középértéket jelentik, tehát az ezektől eltérő értékeket képviselő évek jók vagy rosszak. A sárgával jelölt évek azok, amelyek hasonlóak egymáshoz.

Piros: az egyes becslések által kapott legrosszabb éveket jelöli

Zöld: az egyes becslések által kapott legjobb évet jelöli

A különböző becslések esetében az egyes évekre vonatkozóan eltérő színkódokat látunk, amely a különböző objektumokkal és attribútumokkal (hol a teljes adatvagyont felhasználva, hol annak csak pár elemét) történő hasonlóságelemzések eredményeinek következményei, illetve a rendelkezésre álló adatok alapján történő saját becslés eredménye.

Az, hogy a becslések ennyire eltérnek, arra enged következtetni, hogy bár az évek közelítenek egymáshoz, ezen számítások szerint teljesen egyformák (1000-es érték) mégsem lehetnek, mert a trend alakulása eléggé hullámzó. 990 a legrosszabb és 1010 a legjobb. A két becslésnél 21-15-10-6 attribútumokat és 7-ről 5-re szűkített objektumokat felhasználó hasonlóságelemzések esetében minden másként volt egyforma sokféleképpen. Ezeknek az becsléseknek az esetében két év egymás antagonistájává vált, tehát a bemenetek és a kimenetek irracionalitást mutatnak két objektum esetében. Ettől eltérően azonban a saját becslés nem foglalkozott azzal, hogy melyek az értékes adatok, hanem mindent egyszerre és egyenrangúan használt fel. A saját becslés a rangsorok átlagát vette, amely rangsorból a kicsi a nagy hatású, a hasonlóság elemzés pedig a normához viszonyított minden esetben és a norma felettiségek kívánja jónak elismerni.

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

Elemzés 1: az első elemzés már nagyobb hitelt adott az állításaimnak, mint a kérdőíves felmérés. Alátámasztotta, bizonyította azt. Az első elemzés az általam kigyűjtött adatok közül 21 attribútummal készítette el Tanár úr az elemzést, 7 objektum függvényében. Az így kapott eredmények már hiteles képet alkotnak az általam vizsgáltakról és némileg választ adnak arra kérdésre, hogy melyik év a legjobb.

Elemzés 2: a második elemzésben arra törekedtünk, hogy közelebb hozzuk egymáshoz az éveket. Tehát hasonlóságot kívántunk kimutatni közöttük. A második elemzésben továbbra is a 7 objektummal dolgoztunk, de már csupán 15 attribútum képezte az összehasonlítás alapját. Amely szempontok már közelebb hoztak bennünket a feltételezéshez, hogy ha nagyobb a könyvtári állomány, akkor több a könyvtárat használók száma.

Elemzés 3: a harmadik elemzésben ismét hét objektummal dolgoztunk, azonban az attribútumok sorát tovább szűkítettük 10-re. Ezek olyan szempontok amelyek már azt engedik sejtetni, hogy az állítás igaz, mi szerint ahogy évről-évre növekszik a könyvtári állomány, úgy az olvasók száma is gyarapodik.

Elemzés 4: a negyedik elemzésben az előbbi 10 attribútummal dolgoztunk, azonban az objektumok számát lecsökkentettük 5-re, tehát az elemzésben figyelembe vett évek a következők voltak: 2012, 2011, 2010, 2009 és 2006. Ezeknek az éveknek az esetében beszélhetünk leginkább a közöttük lévő hasonlóságról és még közelebb kerültünk a tételünk igazolásához.

Elemzés 5: az ötödik és egyben utolsó elemzés során csupán az előbbi öt objektummal dolgoztunk és csupán hat attribútum szerepelt az elemzésben. Ezek alapján azt mondhatjuk, hogy az évek ténylegesen hasonlóak egymáshoz és a könyvtári állomány növekedése egyenes arányosságot mutat a könyvtár használóinak számával. Tehát ezen eredmény alapján mondhatjuk azt, hogy lehet minden év egyforma (máshogy egyforma).

Végső döntésként az első elemzési módszert tartom a legmegfelelőbbnek, ugyanis bár minden egyes elemzéssel közelebb kerültünk a valósághoz, illetve az évek hasonlóságának kimutatásához. Az évek több tekintetben is hasonlóságot mutatnak, a két legfontosabb hasonlósági pont: az évről évre bővülő állomány évről évre több olvasót vonz a könyvtárba, ugyanis így mindenki megtalálja a neki való könyvet. Másrészt, bár igaz, hogy olvasó ízlések változnak, de egy valami állandó: az olvasók kapni szeretnének valamit a könyvtől.

Azért is az első elemzés a legtökéletesebb, mert ez ad egy teljesebb képet arról, hogy melyik év volt a legjobb és melyik a legrosszabb, illetve ehhez képest milyen volt a többi év. Ezek alapján a legjobb év a 2007-es év volt, a legrosszabb évek pedig a 2012-e és a 2011-es.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

Mivel a legideálisabb megoldás az első (a már említett okok miatt), ezért a ténylegesen realizált hasznosság nem 60.000 Ft, hanem ennek a harmada, 20.000 Ft, ugyanis a munka kevesebb idő alatt elvégezhető. Amennyiben ez a megoldás zátonyra fut, akkor a tanulmányok, egyéb társadalomkutatások általi hitelesítés becsült értéke 30.000 Ft. Tehát ezzel a kockázattal számolnunk kell. Az eredeti megoldás csődöt mondása esetében azért nem vettem számba a könyvtárosokkal készített interjúkat, ugyanis ezek inkább szubjektívek, mint tényszerűek, tehát leginkább akkor alkalmazandóak, amennyiben a társadalomkutatások és a tanulmányok csődöt mondanak.

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Lépcsők száma az egyes attribútumok esetében:

-a 21 attribútumból 11 esetében 7 aktív lépcső van

-az utolsó elemzésben (Munka8) szerepelő attribútumok esetében már csupán 5 aktív lépcső van

Az aktív lépcsők sorozata minden attribútumot figyelembe véve: 7

Következmények száma: 4

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok