用戶視角下公共圖書館家譜閱讀推廣策略探索*

馬步遙 （上海圖書館）

0 引言

IFLA《圖書館保護文化遺產》 （Libraries Safeguarding Cultural Heritage）指出，保護文化遺產是圖書館的核心工作。隨著全球文化遺產保護的實踐與理論探索，圖書館文化遺產的保護重心從古籍類文化遺產發展為保護記錄性文化遺產[1]。家譜是記載血親集團世系和家族資料的歷史圖籍，與方志和正史并稱為中國歷史的三大支柱，是重要的記錄性文化遺產之一。傳承家譜這類文化遺產，需根植于對其內容的開發與利用，而閱讀推廣是家譜發揮其文化傳承作用、體現其社會價值的關鍵。

公共圖書館對家譜的研究主要有以下幾個方面：①資源建設：討論家譜征集方式[2]，介紹圖書館家譜的管理模式[3]，展望家譜資源建設的未來[4]。②數字人文領域：探索家譜數字化技術[5]，包括基礎數字技術的研究、計算機技術運用于文獻的研究以及在此基礎上結合其他數據庫發現文獻的某種規律，進而驗證學術觀點的研究[6]。③海外家譜研究：對海外華人家譜的收藏和利用現狀進行梳理[7]；介紹國外圖書館和檔案館的家譜利用情況[8]；借鑒國外家譜網站的設計模式，對我國家譜網站建設提出優化方向[9]和構建設想[10]。④閱讀推廣：圖書館界對家譜的閱讀推廣主要從圖書館推廣實踐出發，對各圖書館家譜的推廣形式進行介紹[11]。

目前公共圖書館對家譜的研究大多是從資源開發利用的角度進行思考的，普遍存在用戶視角缺失的問題。尤其是在需要與用戶大量接觸的家譜閱讀推廣方面，由于圖書館對用戶興趣方向的前期調研不足，在推廣策劃時圖書館的主觀性過強，理念往往停留在營造聲勢階段，止步于知識普及層面[12]。而已有的少量家譜用戶調查和用戶畫像也只面向圖書館的既有用戶，忽視了非圖書館用戶的推廣對象。家譜的閱讀推廣要邁入深耕階段，就需要從用戶視角出發，以數據為支撐，分析研究推廣對象的志趣方向，從而兼顧存量用戶和增量用戶，實現閱讀推廣的精準化。本文通過對知識社區用戶的家譜回答文本進行LDA模型構建，解讀家譜興趣群體對家譜的認知，探索用戶視角下家譜閱讀推廣的設計路徑。

1 文獻綜述

1.1 家譜推廣研究

我國家譜主要收藏于公藏機構，對“中國家譜知識服務平臺”的441個典藏機構進行統計，可以將典藏機構細化成8個不同的類型，見表1。

表1 典藏機構8個不同的類型

其中由于公共圖書館的家譜藏量總和最大、機構數量也最多，因此在家譜推廣方面，公共圖書館有著無可替代的作用。近年來公共圖書館在家譜推廣方面進行了多種嘗試。例如湖南圖書館舉辦“中華姓氏源流及族譜系列展”，從家譜文本出發，追溯湖湘宗族文化的歷史進程；揚州市圖書館策劃并舉辦了“追尋家族源流留存家族譜系——揚州市圖書館線裝家譜制作活動”讓讀者親自參與線裝家譜的制作[13]；湖北省圖書館聯合湖北廣播電視臺，推出家譜文化的廣播專欄《湖北家譜》，邀請民俗文化專家、家譜姓氏專家講述自己家族的遷徙繁衍[14]；上海圖書館在B站開辟“觀止講堂”欄目，以館內外專家為主體，結合館藏家譜，制作解說視頻[15]。此外，多地圖書館以“曬譜節”的形式，在每年固定的時間進行家譜展覽、曬譜儀式、修譜交流等活動，推廣家譜文化。

目前公共圖書館的諸多家譜推廣項目，重點在豐富家譜的推廣內容和拓寬家譜的推廣途經兩個方面，但是推廣大多還停留在科普性質的淺層，而拓寬的推廣途徑雖然提升了對人群覆蓋的面，但推送末端的接收效果難以評估。圖書館在家譜推廣項目策劃時，往往只是從圖書館的館藏角度出發，對已有資源進行內容再利用，而不是從用戶角度出發，深度挖掘他們對家譜內容的偏好。閱讀推廣的核心價值在于對推廣內容的聚焦和重組，使其具有對推廣對象的針對性[16]。因此基于圖書館主觀判斷的全盤推送注定無法達到理想的宣傳效果。

從已有研究來看，圖書館的用戶調查大多還是集中在對圖書館家譜平臺已有用戶的調查，例如王昭以國家圖書館的中華尋根網線上用戶咨詢作為調查對象，統計用戶咨詢需求[17]；趙雪芹等對上海圖書館家譜知識服務平臺用戶進行問卷調查，借鑒技術接受模型（TAM）和信息系統持續使用模型（ECMISC），研究用戶的持續使用意愿[18]。然而這類的調查過多依賴調查問卷，預設問題也主要站在圖書館的視角，樣本量小，同時忽略了對家譜平臺以外的潛在家譜用戶的調查，對家譜增量用戶的納新幫助有限。

1.2 用戶研究

用戶回答的主題挖掘是一種基于定性研究的量化分析方法。通過挖掘用戶回答中的潛在主題，圖書館能夠更有效地掌握用戶興趣方向，從用戶的視角出發，實現閱讀的精準化推廣。

目前圖書館界的用戶回答主題挖掘主要集中在對圖書館整體評價的研究，通過對網絡新聞[19]、點評網站[20]、微博超話[21]的圖書館用戶評價的主題建模，理解用戶對圖書館的看法，為圖書館的管理提出改進方向。主題模型中使用最廣泛的是Blei等在2003 年提出的 LDA 模型[22]。LDA（Latent Dirichlet Allocation）也被稱為隱含狄利克雷分布，是一種無監督學習算法，它利用三層貝葉斯概率模型識別大規模文檔中潛在的主題信息。其基本思想是假設語料庫中有K個獨立的潛在主題，且主題的參數服從狄利克雷分布，即一篇文檔代表由K個主題構成的概率分布，而每一主題又代表由若干特征詞構成的概率分布，通過主題特征詞出現的概率來反映主題的內部結構，從而實現主題的理解。該方法從一定程度上克服了基于傳統向量空間模型（Vector Space Model，VSM）建模時文本位數過高且極度稀疏、忽略文本語義信息等缺陷，對包含多個主題的文本進行主題識別有著較好的效果[23]。

在圖情界LDA模型還被用于分析某一研究領域的主題演化和趨勢分析[24]，從方法論的角度探索LDA主題模型在學科探索[25]、文獻管理方面的應用研究也較為多見[26]。在閱讀推廣方面，LDA模型被應用于微信平臺的推廣內容分析，通過對主題的歸類，統計不同主題閱讀量，從而評估圖書館公眾號文章推廣的效果[27]。目前圖書館在主題挖掘方面缺乏對單一文獻用戶反饋的深耕。本文選用LDA主題模型，對線上用戶的觀點進行文本的主題挖掘，分析他們對家譜這一特種文獻的認知、興趣偏好等要素，并在此基礎上探索圖書館家譜的推廣路徑。

2 研究設計

2.1 研究對象

本文以社會化問答社區“知乎”家譜話題下的用戶回答文本作為研究對象。社會化問答社區是基于互聯網技術的知識共享平臺，用戶通過問答的形式進行知識交流，其回答具有多樣化和個性化等特征[28]。知乎是國內頗具影響力的社會化問答社區。截至2020年12月，知乎擁有3億注冊用戶，總問題數超過4 400萬條，總回答數超過2.4億條[29]。知乎用戶可以圍繞著某一感興趣的話題進行討論，通過對發散性思維的整合，拓寬問題的深度和廣度。

和單純的檢索及瀏覽信息相比，用戶對話題的參與是一種更需要內在動力的行為。對大多數普通用戶來說，只有當用戶對話題具有較強烈的情感時，才更有可能參與討論。用戶回答的動機往往出自共情（empathy）。主要存在三種原因：話題與用戶內心產生共鳴、話題與用戶過往經歷存在聯系以及用戶希望通過回答問題來獲得情感反饋。因此，用戶對話題的回答可以被認為是貼近用戶的內心感受的、基于用戶自身知識和經驗的、包含用戶價值取向的文本表達。

與傳統的針對圖書館家譜用戶的調查不同，知乎家譜話題下的用戶涵蓋的范圍更廣，存在大量非圖書館用戶。同時，用戶能夠對家譜話題進行回答，這種行為本身就代表著用戶對家譜有著較強烈的情感，而這部分用戶恰恰是圖書館家譜推廣所應重視的對象。除此以外，由于知乎是典型的弱關系互動社區，用戶來源更復雜，對知乎用戶的觀點分析可以最大程度上避免家譜“圈內人”的 “回聲室效應”，從而獲得大量異質化的觀點。

2.2 數據搜集與處理

本文采用網絡爬蟲的方式對知乎家譜話題下的關于家譜存在價值的觀點進行采集，獲得有效數據1 201條。參與用戶1 183名，其中多次回答用戶16名?；卮鹞谋咀謹倒灿?5.2萬。

對采集數據進行預處理，流程包括：

① 文本清洗：去除文本中的字母、阿拉伯數字、空白符、換行符、標點符號以及網頁URL鏈接。

② 規范文本用詞：對用戶文本中的部分詞語進行統一化處理。如家譜、族譜、宗譜、譜牒、家乘統一為家譜；祠堂、宗祠統一為祠堂；父親、爹、爸爸統一為父親；鄉村、農村、村子、村統一為鄉村；后人、后代、子孫、后裔統一為后人等。

③ 分詞和去停用詞：在Python編程環境下調用jieba分詞庫對文本進行分詞。根據哈工大停用詞表刪去停用詞（stop word），即沒有實際意義，但在文本中常見又必不可少的詞。在機器學習文本分類算法的過程中，太多雜詞會導致主題過于分散，因此在數據處理過程中，去掉長度為1的詞，并根據jieba詞性判斷，去掉與主題挖掘不相關或者相關性較弱的代詞、副詞、數詞、助詞、動詞、介詞、語氣詞、形容詞、狀態詞、擬聲詞。同時，由于研究文本內容為家譜，因此去除“家譜”和與家譜共詞頻率最高的“家族”。經分詞并去停用詞后，獲得有效數據數量1 189條。

2.3 文本特征提取

使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）進行文本特征提取。TFIDF是一種用于信息檢索與數據挖掘的加權技術[30]。TF代表詞頻，指的是某一個給定的詞語在該文件中出現的頻率。某一特定詞語的TF可以通過該詞在文檔中出現的次數/包含該詞的文檔數得到。IDF是逆文本頻率指數，是一個詞語普遍重要性的度量，即某一特定詞語的IDF越大則說明該詞語具有很好的類別區分能力。IDF可以通過總文本數目/包含該詞語之文件的數目加1，再將得到的商取以10為底的對數得到。二者相乘便是TF-IDF值。公式如下：

TF-IDF傾向于篩選出對文本關鍵的詞語。

對Python中的導入機器學習包gensim的TfidfModel參數進行TF-IDF構建。通過TFIDF模型對語料庫進行轉化，共得到9 515個特征詞的TF-IDF值。通過tfidf_threshold參數調整閾值范圍，過濾掉TF-idf較低的詞匯，對語料庫進行降噪，根據經驗，設定tfidf_threshold = 0.3，特征詞的范圍縮小至2 330個，創建一個新的語料庫進行LDA主題分析。

2.4 LDA主題模型構建

在文本特征提取的基礎上對主題進行LDA建模（見圖1）。設定iterations=3 000，即迭代3 000次。超參數α和η選取默認值，LDA主題數K值取[2，9]區間。采用一致性得分（Coherence Score）結合pyLDAvis可視化結果的方法來衡量模型主題的質量。一致性得分是一種客觀的衡量標準，它基于語言學的分布假設：具有相似含義的詞往往出現在相似的上下文中。如果所有或大部分單詞都密切相關，則主題被認為是連貫的。通過一致性得分，可以判斷主題內部的詞語是否有很好的語義相關性。一致性得分高的主題說明訓練主題模型的效果較好，其主題分類容易被解釋和理解[31]。

圖1 LDA一致性分數

從運行結果看（見圖2），當主題數為7個的時候，一致性得分最高且pyLDAvis可視化的呈現效果較好，達到了良好的分類和解釋效果。

圖2 pyLDAvis可視化結果

3 主題內容分析

根據一致性得分和pyLDAvis視圖結果，設K值為7進行LDA主題模型運行。在ldamodel.show_topic中將topn設為50，即導出每個主題下排名前50的特征詞。為了確保各個主題之間邊界清晰，對于主題不明確且出現在多個主題的高詞頻特征詞（如“文化”“歷史”“地方”等）結合主題內其他特征詞，進行唯一化主題歸類。主題分類結果見表2。

表2 主題分類表

經人工判讀后對特征詞進行整理，解讀每個主題下的高詞頻特征詞，歸納最符合主題的內容標識。

主題1——探討修譜行為：用戶認為老家是家譜的主要編修地點。老家的族人有修譜的傳統和編纂的能力，能夠調集資源進行家譜編修工作。家譜修纂的動力在于修譜成員的家族觀念。從這一主題的解讀可以發現，在用戶的認知中家鄉與家譜有著緊密的聯系，在所有的回答文本中“老家”相關詞頻共90次，說明部分用戶身份的另一層含義——異鄉人。他們雖然不是家譜修纂的主要參與者，但是在他們語境中，家譜成了他們對家鄉回憶的一部分，因此產生了較為強烈的參與家譜討論的意愿。

主題2——描述家譜內容：用戶認為家譜是家族內部的資料，包含世祖和名人。家族的歷史和曾經的勢力范圍以家譜的形式流傳下來。但是用戶對家譜的可信度較為懷疑。從這一主題的解讀可以發現，研究選取的對象既能夠認識到家譜的歷史資料價值，也能夠對家譜記載的不足提出質疑，說明這部分用戶對家譜有一定程度的了解，對家譜的看法也較為客觀。但是，通過詞頻統計可以發現，圖書館在這部分用戶中存在感較低。所有的回答文本中“圖書館”僅出現9次，其中1次提及國家圖書館，2次提及上海圖書館。因此可以認為，圖書館在家譜推廣方面有很大的發展空間，目前社會上存在大量對家譜有所了解的用戶，而他們并未將圖書館與家譜的認知聯系在一起。

主題3——時代的挑戰：傳統社會，家族以家譜和祠堂為紐帶，產生一套約束家庭成員的禮俗規范。但是隨著時代的變化，族人不再被限制在以血脈維系的集體中，互聯網加速了家族成員個人意識的產生。從這一主題的解讀可以發現，用戶感受到了時代對傳統家族制度的挑戰。通過互聯網，家族成員的人際關系重心由血緣轉向業緣，在這樣的背景下，他們對家譜修纂的必要性提出了思考。

主題4——家譜的現實價值：家譜為原子化家庭的普通人之間的抱團提供可能，家族成員可以通過家譜中的關系為下一代搭建互利平臺，同時，家譜也能夠幫助移民尋根問祖。主題4在一定程度上呼應了主題3的思考。部分用戶認為，即使在互聯網時代，通過編纂家譜來強化血緣關系依然能獲得可觀的現實收益。這種觀點能夠較好地解釋近年來民間的修譜熱潮，而在這種解釋中，家譜的功能不再只是家族資料的記錄，而更像一種家族向心力建設的附帶產物。

主題5——家譜用戶偏好：用戶對家譜的興趣點包括譜系和始祖、家譜與地方關系的研究、西方國家的家譜、姓氏源流、家譜人物、女性視角下的家譜、家譜的歷史研究。通過解讀主題5，可以發現一些有價值的圖書館家譜推廣方向。在用戶的偏好中，譜系、人物和始祖都處于家譜的內容層面。這部分偏好一直以來都是圖書館家譜推廣的強項。姓氏源流、地方家譜建設和家譜歷史研究處于家譜的開發層面。一些對家譜建設比較重視的圖書館在這個層面做了許多的工作。比如上海圖書館通過對家譜文本的解讀，以技術手段從宏觀的歷史角度揭示移民的遷徙事件；多個省館在家譜的網頁中加入了當地家族姓氏源流的解說。但是女性視角下的家譜、對西方國家家譜的介紹，目前鮮有圖書館關注，是圖書館進行家譜推廣時值得探索的部分。

主題6——用戶經驗中的家譜相關人物：在用戶對家譜的認知中，受到男性長輩的影響顯著高于其他家庭成員。平輩描述中兄弟占最大的比例。提起兒子的頻次高于女兒。其他人物中，最多被提起的是老人和族長。在家族內，老年男性是家譜推廣的主力。從這一主題的解讀可以發現，雖然學界還沒有大樣本的數據調查結果，但是無論是家譜文獻利用的潛在用戶還是圖書館已有的家譜用戶，男性和年長者可能都占據多數。這應該是與家譜主要用于記載父系家族有關。鑒于此，如何增加女性對家譜的興趣，以怎樣的宣傳口徑向女性讀者推廣家譜，有待圖書館更多的探索。

主題7——家譜的文化價值：用戶對家譜和文化的關系有一定的認識，認可其對傳統文化的記錄功能。在用戶描述中，家譜內容通過家族故事的形式將家族歷史信息傳播給年輕一代，對民族的文化傳承具有意義。從這一主題的解讀可以發現，用戶認可家譜的文化價值，但是在具體論述時卻傾向于從個人視角出發。這一方面說明用戶對家譜的看法比較正面，受到了較多正向的宣傳；另一方面也說明用戶對家譜的文化價值理解較為模糊，家譜雖然被認為是歷史人文的重要組成部分，但是各界對其歷史方面的研究較多，而對其文化方面的研究相對欠缺。家譜在文化宣傳方面還有較多的潛力可以挖掘。

4 圖書館家譜推廣路徑探索

4.1 嵌入記憶之場

家譜與正史和方志并提為史學文獻的三大支柱，圖書館界對家譜的開發主要集中在其史料開發方面，例如精選家譜的文化資料，編?！吨袊易V資料選編》；結合家譜文本內容，研究中國祠堂文化，編制《中國祠堂通論》等。然而家譜內容存在牽強附會的成分，在調查中可以發現，部分用戶對家譜的可靠性存疑，進而影響了他們對家譜的看法。夏翠娟指出圖書館應該將家譜看作是“記憶”媒介而非“歷史”媒介，跳出家譜文獻的虛構與真實之爭，在文化記憶的視域下利用和解析家譜內容[32]。但是文化記憶的參與結構是具有精英主義導向的[33]。從用戶回答文本中可以發現，個體在家譜修訂中的參與情況是高度差異化的，大量用戶并未能參與到家譜的編纂中，這亦影響了他們對家譜本身的評價。因此，單純從文化記憶角度出發，仍存在不利于家譜閱讀推廣的因素。

皮埃爾·諾拉（Pierre Nora）認為需要將記憶與物質實體聯系在一起，才能使人們在歷史中探尋到記憶與情感的切入點[34]。在調查的文本中，用戶對家譜的記憶往往嵌入在他們對生活場景的敘述中，因此從“記憶之場”理論出發，圖書館應該通過大量征集與家譜相關的歷史殘留物，通過多類型、多維度、多模態征集記憶資源，對資源進行組織、加工與整合，為更深層次的記憶場景開發挖掘和價值實現奠定物質基礎[35]。包括實體的地方資料、照片、人物史料、地圖和具有象征意義的慶典儀式、音樂、非物質文化遺產的實體化表達等，使用戶在場景中激發回憶進而產生對家譜這類文獻的感情羈絆。從這點來看，雖然目的是家譜推廣，但是推廣的方式應該嵌入在“記憶之場”的場景系統中，而不僅是“家譜內容”的展示。與之相配套的是家譜的閱讀推廣的“場景式閱讀”[36]設計：利用后現代人們的文化消費更注重聲光畫的特征，從視覺、聽覺、觸覺、知覺等方面出發，以家譜推廣為目的、詳略有序地將圖書館收集的資料組織起來，以“軟推廣”的形式將家譜資源嵌入圖書館搭建的記憶之場中，實現家譜推廣的形象化、感官化，從而填補專業家譜知識缺乏群體的知識鴻溝，引導用戶在場域中實現對 “家譜”主題的關注，從而拓展家譜的受眾范圍。

4.2 重視女性視角

新時代下，家譜以男性為主的記錄視角越來越受到詬病。雖然家譜中存在著一些對女性成員的事跡記載。如福建地區部分家譜會著重記載貞烈節孝類和羽化成仙類的女性[37]；安徽地區會著重記載孝事長輩、治家治生、撫育子嗣、守貞殉節、扶貧濟弱、忠勇義行的女性；而朱君毅[38]對武林徐氏《誦芬詠烈編》的考察發現除女性德行外，少數家譜也會夸贊女性的才藝素養。但是至今仍有許多家譜在修譜時拒絕將本家族出生的女性記錄在冊。從用戶文本回答可知，即使是對家譜了解不深的用戶，也能指出家譜普遍存在“重男輕女”的現象。女性占閱讀推廣對象的半壁江山，因此制定何種策略來針對女性群體進行家譜推廣，是值得圖書館思考的問題。

筆者認為家譜對女性群體的閱讀推廣更應強調的是家譜歷史資料的作用和文化價值，而非對家族成員的記錄功能。重心應放在女性在家譜中地位變化的歷史過程演繹，而非簡單的家譜中女性內容的羅列。有必要時可對女性群體進行專項的家譜用戶調查，從而挖掘女性用戶的家譜興趣方向。

4.3 具有國際視野

用戶對西方國家的家譜有一定的好奇，他們往往從文化比較學的視角出發，將西方家譜的內容納入回答。這對圖書館家譜的推廣啟示在于，圖書館雖然不需要將西方家譜作為采購對象，但需要在家譜的推廣中更具國際視野。

梳理西方的家譜歷史可以發現，西方家譜的一些內容對國內用戶來說并不陌生，比如古希臘赫西俄德（Hesiod）的《神譜》，它記載了奧林匹斯眾神的世系關系；《圣經》新舊約中出現的相當篇幅的猶太人家譜。雖然用戶并不一定知道《神譜》，也并不一定閱讀過猶太人家譜的內容，但是用戶普遍對希臘神話和《圣經》耳熟能詳，加之西方家譜體例有車輪狀家譜、樹狀家譜等不同于中國家譜的形式，在推廣過程中能夠增加項目的趣味性。圖書館也可將中國家譜內容和西方家譜內容進行對比向用戶揭示，拓展用戶對家譜的認知，使圖書館的家譜宣傳更具國際化。

4.4 創新修譜指導

通過主題分析可以發現，部分用戶認為在現代社會，家譜是作為一種家族內驅力建設的產物存在的。因此他們更重視編修家譜的過程中血緣關系的再強化而非單純的家譜內容。在對鄂西北武村的田野調查中，張新文等發現通過敬祖歸宗的集體活動，族人重塑了對家族的文化認同，構建出更適合時代發展的禮俗秩序和道德評價體系[39]。從這個角度來看，接受主流文化指導的家譜編修活動能夠為促進鄉風建設、為弘揚鄉土優秀文化提供元動力。

目前一些地方圖書館與當地的譜牒專家、家譜愛好者和社會活動家共建了家譜文化研究中心，通過對家譜的編修指導，進行家譜的閱讀推廣。但是，從用戶對家譜的回答文本可以發現，用戶對修譜意義的理解是割裂的——低參與度的用戶不理解家譜的編修意義，對家譜推廣持消極態度；而高參與度的用戶認為修譜有利于家族凝聚力，為家族成員的合作搭建了平臺?；诖?，圖書館在對家譜編修指導過程中，不應只在“圈內人”的范疇內進行編修指導，而應有意識地選擇讓盡可能多的人員參與編修家譜的過程，從而擴大圖書館家譜資源利用的隊伍，推廣家譜閱讀，為重塑家風、弘揚優秀民族文化做出更多的貢獻。

5 結語

圖書館是家譜的最大公藏機構，各級圖書館在家譜資源建設中投入了大量的精力，但圖書館對家譜用戶的想法認識不足，推廣活動還停留在以圖書館視角為主的階段。本文通過對知識社區用戶的家譜回答文本進行LDA模型構建，從用戶的視角出發，了解家譜興趣群體的關注重點，對家譜推廣的路徑進行了新的探索。但是本文仍有一些問題未能解決：一是在調查樣本的選取上，本文的調查樣本集中在線上知識社區的群體，未能將社區以外的人群納入樣本統計，這其中包含了大量兒童和老年用戶，同時也缺乏對那些完全不了解家譜群體的調查。因此，在對兒童和中老年人的精準化家譜推廣設計上尤有不足，也未能就家譜普及層面的推廣思路予以探討。二是從文本的詞頻統計可以發現，“圖書館”在調查對象中存在感較低，說明各地圖書館推出的宣傳并未被傳遞到這些家譜興趣人群，因此要實施圖書館家譜的推廣策略，還須先設計有效的宣傳方式讓他們將家譜與圖書館聯系起來，而這部分內容本文也未來得及加以討論。在未來研究中，可以繼續擴大研究樣本的來源，兼顧圖書館用戶和非圖書館用戶、各年齡階段人群、家譜興趣群體和家譜無興趣群體的數據采集。同時引入更多的數據處理技術，對家譜推廣效果進行評估，使公共圖書館對效果的判斷從活動規模、渠道增設等表象指標轉為“后推廣”時期文獻利用率上升情況、用戶主動宣傳意愿等效果指標，從而在更開闊的用戶視角下探索家譜的閱讀推廣之路。

（本文數據鏈接地址：http://hdl.handle.net/20.500.12304/11238）