
怎樣看待國民閱讀"大數(shù)據(jù)"_數(shù)據(jù)分析師
在第20個(gè)“世界讀書日”到來之際,一批閱讀“大數(shù)據(jù)”紛紛出籠,除了傳統(tǒng)的閱讀量調(diào)查外,有的甚至細(xì)分到特定讀者群體。在感嘆“大數(shù)據(jù)”力量的同時(shí),不少人也有點(diǎn)迷惑。比如中國新聞出版研究院公布的第十二次全國國民閱讀調(diào)查報(bào)告顯示,去年我國成人對個(gè)人閱讀數(shù)量評價(jià)中,44.1%的人認(rèn)為自己的閱讀數(shù)量很少或比較少。而上海市公共圖書館閱讀報(bào)告顯示,2014年,上海市中心圖書館圖書外借量同比增長30%,達(dá)5851萬冊次。于是,問題來了:當(dāng)下,人們到底是愛讀書還是不愛讀書?
“我書讀得少,你別騙我?!边@句出自電影《精武門》中的臺詞,一段時(shí)間以來成為年輕人的網(wǎng)絡(luò)流行語。有關(guān)中國人只看手機(jī)不看書的報(bào)道,也時(shí)不時(shí)見諸報(bào)端,網(wǎng)上甚至還出現(xiàn)過談?wù)撝袊碎喿x的“友邦驚詫論”。但是,中國人真的不愛讀書嗎?恐怕不能輕易下結(jié)論。
事實(shí)上,人們對于閱讀的渴望從未消退。接受國民閱讀調(diào)查的受訪者對于全民閱讀活動(dòng)的呼聲高漲,65.5%的城鎮(zhèn)居民認(rèn)為當(dāng)?shù)赜嘘P(guān)部門應(yīng)該舉辦閱讀活動(dòng),農(nóng)村居民中這一比例更高達(dá)72.3%。那么,是什么阻礙了人們閱讀?排名第一位的理由是工作忙,其次是沒有讀書的習(xí)慣和喜好。
相比工作忙這個(gè)更易被視為借口的理由,沒有讀書的習(xí)慣和喜好,需要引起更大的關(guān)注。被評為“最有書卷氣歌手”的李健近日在人民日報(bào)撰文談到,“其實(shí)我讀書并不多,但喜歡反復(fù)閱讀同一本書,尤其是經(jīng)典作品?!痹谒磥?,“如今各種出版物浩如煙海,而現(xiàn)代人很難有時(shí)間和精力去檢驗(yàn)?zāi)男呛眠€是壞。那些擺放在機(jī)場書店、火車站書店的圖書,多數(shù)看了會(huì)讓人失望,但經(jīng)典不會(huì)?!?/span>
機(jī)場和火車站的書店,可能是身為歌手的李健在日常生活中難得有機(jī)會(huì)接觸紙質(zhì)書的場所。對于多數(shù)現(xiàn)代人來說,專程前往書店買書的少了,通過電商網(wǎng)站買書,乃至在手機(jī)、閱讀器等移動(dòng)設(shè)備上進(jìn)行閱讀的多了。數(shù)據(jù)顯示,2014年我國成年人數(shù)字化閱讀方式的接觸率達(dá)到58.1%。其中,手機(jī)閱讀快速上升,2014年成人日均手機(jī)閱讀時(shí)長首次超過半小時(shí),手機(jī)閱讀接觸率首次超過50%。而在2008年,這一數(shù)字僅為12.7%。
國民閱讀方式的變化,是我們在解讀閱讀量等“大數(shù)據(jù)”時(shí)必須考慮到的變量。在美國,閱讀率統(tǒng)計(jì)已將“聽書”也納入其中,即通過有聲電子讀物進(jìn)行閱讀。所以,如果將移動(dòng)閱讀、有聲閱讀等電子閱讀方式也納入統(tǒng)計(jì)的話,中國人的閱讀量并不算少。
但是,光憑閱讀量數(shù)據(jù)就能反映閱讀狀況嗎?可以看看中國新聞出版研究院的另一組數(shù)據(jù):目前全國年圖書出版總量已近45萬種,比美國的圖書出版量高出一倍。遺憾的是,有學(xué)者估算,其中超過85%是“垃圾書”(無益、無害、無聊)。所以,提升全民閱讀不只是量的問題,關(guān)鍵在于提質(zhì)。
閱讀習(xí)慣是可以培養(yǎng)的,前提是人們有更多的選擇、更便捷的渠道。在這方面,技術(shù)的力量不可或缺。上海圖書流通量的提升,很大一部分得益于市公共圖書館“一城一網(wǎng)一卡一系統(tǒng)”服務(wù)體系建設(shè)的同城效應(yīng)。正如,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的出現(xiàn),既給傳統(tǒng)書城模式帶來了挑戰(zhàn),也為實(shí)體書店的轉(zhuǎn)型帶來了轉(zhuǎn)機(jī)。對于書、對于閱讀,人們?nèi)钡牟皇菙?shù)量和品種,而是在浩瀚書海中如何選擇。把握讀者的這種需求,是實(shí)體書店經(jīng)營走出寒冬的關(guān)鍵,也是適應(yīng)碎片化閱讀趨勢、建設(shè)“書香社會(huì)”、提升全民閱讀的重要途徑。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11