تهدف الدراسة إلى بحث سبل تعزيز الإفادة من تقنيات التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، وأدوات تحليل المشاعر، في فهم تفضيلات القراء، وتحليل سلوكهم. وآرائهم تجاه مصادر وخدمات المعلومات. وذلك من خلال بناء وتصميم سير عمل (Workflow) قائم على تقنيات التعلم الآلي باستخدام Orange Data Mining لتحليل مراجعات القراء للكتب. واعتمدت الدراسة في تحقيق ذلك على المنهج الوصفي التحليلي. وأُجْرِيَت الدراسة التطبيقية على مراجعات القراء حول كتب علوم المكتبات والمعلومات في LibraryThing والتي بلغت (1654) مراجعة. وتم استخدام برنامج Orange Data Mining والذي يتكامل مع لغة البرمجة الشهيرة Python، ويدعم العديد من مكتباتها؛ NumPy،.NLTK بالإضافة لبعض الخوارزميات الأخرى مثل؛ Vader، (TF-IDF)، (LDA). وتوصلت الدراسة إلى العديد من النتائج أبرزها؛ أن كتاب Information Representation and Retrieval in the Digital Age جاء في المرتبة الأولى من حيث المشاعر الإيجابية حيث سجل مؤشرcompound (0.6114). وإن المشاعر الإيجابية هي السائدة في مراجعات القراء للكتب، حيث بلغت (1283) مراجعة إيجابية بما يمثل (77.6%)، في حين بلغ عدد المراجعات السلبية نحو (202) مراجعة سلبية، بنسبة (12%) من إجمالي مراجعات القراء. كما أثبتت الدراسة أن نموذج Plutchik يُعد هو الأكثر دقة في تصنيف مراجعات وتعليقات القراء وفقا للمشاعر والعواطف التي تعبر عنها، مقارنة بنموذج .Ekman وأوصت الدراسة المكتبات ومؤسسات المعلومات بضرورة التوسع في استثمار تقنيات معالجة اللغة الطبيعية، في معالجة العديد من القضايا بما يضمن تلبية احتياجات وتوقعات المستفيدين منها. كما أوصت الباحثين بإجراء المزيد من الدراسات المستقبلية البينية بالاشتراك مع المتخصصين في علوم الذكاء الاصطناعي لإعداد خوارزميات مناسبة، وبناء نماذج التعلم الآلي التي تسهم في تطوير وتحسين تجربة المستخدم في المكتبات ومؤسسات المعلومات.