Д. А. Ярутич Статья посвящена актуальным вызовам, стоящим перед научными библиотеками в условиях цифровизации и высокой конкуренции. Целью исследования является разработка и методологическое обоснование циклической модели синтеза количественных и качественных данных для преодоления интерпретационного разрыва в веб-аналитике. Анализируется проблема интерпретационного разрыва, возникающего при опоре исключительно на количественные данные веб-аналитики, которые не раскрывают мотивы и глубинные информационные потребности пользователей. В качестве решения предлагается разработанная автором циклическая модель, основанная на системной интеграции количественных данных веб-аналитики (ответ на вопрос «что?») и качественных методов исследования, таких как опросы и юзабилити- тестирование (ответ на вопрос «почему?»). Модель представлена как четырехэтапный управленческий фреймворк (сбор данных, анализ, оптимизация, оценка) для непрерывного улучшения цифровых сервисов. Основные результаты исследования: в теоретическом плане – методология преодоления интерпретационного разрыва, позволяющая перейти от анализа действий к глубокому пониманию пользователей; в практическом плане – управленческий фреймворк, внедрение которого позволяет библиотекам системно выявлять проблемы в цифровых сервисах и принимать обоснованные решения по их оптимизации. Применение модели позволяет трансформировать библиотеку в адаптивную экосистему, эффективно удовлетворяющую сложные информационные запросы научного сообщества.
Научная статья 
цифровая трансформация
web analytics
cyclical model
information needs
interpretation gap
quantitative and qualitative methods
data-driven approach
user experience (UX)
, continuous improvement
digital transformation
веб-аналитика
циклическая модель
информационные потребности
интерпретационный разрыв
количественные и качественные методы
Data-Driven подход
пользовательский опыт (UX)
непрерывное улучшение