도서관 이용자 데이터, 어떻게 분석하고 활용할까?

1. 도서관 이용자 데이터란 무엇인가?

현대의 도서관은 단순히 책을 대출·반납하는 공간을 넘어, 다양한 이용자 활동을 기록하고 분석할 수 있는 정보 허브로 진화하고 있다. ‘이용자 데이터’란 도서관을 방문하거나 온라인 서비스를 활용한 사용자가 남기는 모든 흔적을 의미한다. 대표적으로 대출기록, 이용시간, 열람실 좌석 사용률, 검색 키워드, 전자자료 열람 통계, 행사 참가 이력 등이 있다. 특히 통합도서시스템(ILS)이나 RFID 기반 시스템이 보편화되면서, 정량적 데이터 수집은 물론 사용자 행동의 패턴까지 확인할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 데이터를 단순한 숫자로만 해석하면, 오히려 도서관 운영에 왜곡을 줄 수 있다. 데이터를 단지 보고용 실적으로 활용하는 것이 아니라, 이용자의 니즈를 파악하고 서비스를 개선하는 도구로 삼아야 진정한 가치가 드러난다.

 

 

2. 어떤 데이터를 어떻게 분석할 수 있을까?

도서관 이용자 데이터 분석은 크게 정량분석과 정성분석으로 나눌 수 있다. 정량분석은 대출 건수, 방문자 수, 프로그램 참여율 등 숫자로 표현되는 정보를 기반으로 하며, 엑셀, R, 파이썬 등의 도구를 활용해 통계처리가 가능하다. 예를 들어, 특정 계절이나 요일에 따라 도서 대출량이 변하는지를 분석하면, 그 시기에 맞는 전시나 테마 도서를 배치할 수 있다. 정성분석은 이용자의 피드백, 만족도 설문, 웹사이트 내 검색어 등을 통해 사용자 인식을 파악하는 방식이다. 이 두 방식이 유기적으로 연결될 때, 예컨대 프로그램 참여율(정량)과 참가 후기(정성)를 함께 분석하면 이용자 중심의 진정성 있는 개선이 가능해진다. 더 나아가 추천 시스템이나 관심 도서 예측 같은 머신러닝 기반 분석도 일부 도서관에서 시도되고 있으며, 이는 미래 도서관의 새로운 방향성을 제시한다.

 

 

3. 분석된 데이터는 어떻게 활용될 수 있을까?

도서관이 분석한 이용자 데이터를 적극적으로 활용하면 다양한 영역에서 실질적인 변화가 가능하다. 우선 자료 구입과 배치 전략에 반영할 수 있다. 예를 들어, 20~30대 이용자의 대출률이 높은 특정 장르의 도서를 집중 구매하거나, 평일 오전 이용률이 높은 고령자 대상 장서를 별도로 배치하는 식이다. 둘째, 프로그램 기획에 인사이트를 제공한다. 특정 연령대에서 꾸준히 참여율이 높은 주제를 파악하면, 해당 분야를 확대하거나 더 전문적인 강연으로 확장하는 것이 가능하다. 셋째, 공간 재배치나 좌석 운영에도 적용할 수 있다. 예를 들어, 열람실 좌석 점유율 분석을 통해 조용한 학습존과 커뮤니티 공간을 유동적으로 운영하거나, 이용자 흐름에 따라 안내 배너의 위치를 조정할 수 있다. 나아가 연령, 시간대, 기기 이용 패턴 분석을 통해 디지털 접근성 향상이나 이용자 맞춤형 서비스 제공이 가능해지는 것이다.

 

 

4. 데이터를 넘어 ‘이용자 중심’의 전략으로

데이터는 결코 그 자체로 의미를 가지지 않는다. 데이터 분석의 진정한 목적은 '도서관 중심 운영'이 아닌 '이용자 중심 전략'을 수립하는 데 있다. 따라서 데이터를 읽는 사람, 즉 사서의 역할이 더욱 중요해진다. 어떤 데이터를 선택해 어떤 방식으로 분석할 것인지, 결과를 어떻게 해석해 현실에 반영할 것인지에 따라 도서관의 방향은 달라질 수밖에 없다. 이 과정에서 사서의 전문성이 요구되며, 단순 분석보다는 스토리텔링과 통찰력이 결합된 해석이 필요하다. 또한, 프라이버시 보호와 윤리적 데이터 활용 기준도 함께 고려되어야 한다. 이용자의 신뢰를 얻지 못하는 데이터 수집과 분석은 오히려 반감만 일으킬 수 있기 때문이다. 앞으로의 도서관은 데이터 기반 운영의 기술적 역량과 더불어, 진정한 '이용자 중심 도서관'으로의 철학적 성찰이 함께 이루어져야 한다.