基于鏈接分析法的江蘇省市級(jí)政府網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)影響力分析

〔摘 要〕選擇江蘇省全部13個(gè)地市級(jí)政府網(wǎng)站作為研究樣本，確定了網(wǎng)頁(yè)總數(shù)、總鏈接數(shù)、外鏈接數(shù)、內(nèi)鏈接數(shù)、網(wǎng)絡(luò)影響因子、外部網(wǎng)絡(luò)影響因子、內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)影響因子、PR值共8個(gè)分析指標(biāo)，運(yùn)用鏈接分析法對(duì)上述網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力進(jìn)行分析，然后通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度分析法對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行排序，最后根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析江蘇省市級(jí)政府網(wǎng)站建設(shè)的優(yōu)點(diǎn)和不足。

〔關(guān)鍵詞〕市級(jí)政府網(wǎng)站；網(wǎng)絡(luò)影響力；鏈接分析法

〔中圖分類號(hào)〕D03539 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2012）10-0130-04

政府網(wǎng)站是我國(guó)各級(jí)政府機(jī)關(guān)履行職能、面向社會(huì)提供服務(wù)的官方網(wǎng)站，是政府機(jī)關(guān)實(shí)現(xiàn)政務(wù)信息公開(kāi)、服務(wù)企業(yè)和社會(huì)公眾、互動(dòng)交流的重要渠道[1]。國(guó)務(wù)院辦公廳在《關(guān)于加強(qiáng)政府網(wǎng)站建設(shè)和管理工作的意見(jiàn)》中也明確指出：政府網(wǎng)站是各級(jí)人民政府及其部門在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布政務(wù)信息、提供在線服務(wù)、與公眾互動(dòng)交流的重要平臺(tái)。辦好政府網(wǎng)站，有利于促進(jìn)各級(jí)人民政府及其部門依法行政，提高社會(huì)管理和公共服務(wù)水平，保障公眾知情權(quán)、參與權(quán)和監(jiān)督權(quán)，對(duì)加強(qiáng)政府自身建設(shè)和推進(jìn)行政管理體制改革具有重要意義[2]。網(wǎng)絡(luò)影響力是指網(wǎng)站在互聯(lián)網(wǎng)中的影響力，是在網(wǎng)站的信息資源與服務(wù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)傳遞、交流和利用過(guò)程中產(chǎn)生的，滿足用戶尋求信息與獲得滿足的能力[3]。

所謂鏈接分析法，就是運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析軟件等工具，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、拓?fù)鋵W(xué)和情報(bào)學(xué)方法，對(duì)網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)鏈接自身屬性、鏈接對(duì)象、鏈接網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行分析，以便揭示其數(shù)量特征和內(nèi)在規(guī)律，用以解決網(wǎng)站存在的某些方面問(wèn)題的一種研究方法。鏈接分析是引文分析在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的應(yīng)用，是網(wǎng)絡(luò)計(jì)量分析的核心方法，在網(wǎng)絡(luò)信息組織、檢索、評(píng)價(jià)、服務(wù)等方面發(fā)揮著重要作用[4]。鏈接分析法已經(jīng)引起了越來(lái)越多研究人員的關(guān)注，翟光勇用鏈接分析法分析了安徽地市級(jí)政府網(wǎng)站的“信息孤島現(xiàn)象”，認(rèn)為除合肥市政府網(wǎng)站基本不存在“信息孤島”，安徽其他地市政府網(wǎng)站一定程度上均存在“信息孤島”現(xiàn)象，部分地市問(wèn)題甚至尤為突出[5]。熊曉元、李陽(yáng)旭用鏈接分析及信息構(gòu)建法評(píng)價(jià)西部政府農(nóng)業(yè)網(wǎng)站，認(rèn)為鏈接分析指標(biāo)能反映網(wǎng)站的影響力及流行度[6]。本文選擇鏈接分析法和灰色關(guān)聯(lián)度分析法測(cè)度江蘇省市級(jí)政府網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)影響力。

1 研究方法

1.1 研究對(duì)象

本文選取了江蘇省以下共13個(gè)市級(jí)網(wǎng)站作為研究對(duì)象。網(wǎng)站名稱和網(wǎng)址見(jiàn)表1所示。

1.2 研究工具

目前國(guó)內(nèi)鏈接分析研究所使用的工具，主要有具備鏈接分析功能的商業(yè)搜索引擎和自主開(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò)爬行軟件。國(guó)內(nèi)研究者開(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò)爬行軟件大多針對(duì)特定需求開(kāi)發(fā)，因此功能有限，適用范圍小，而且難以獲得。國(guó)外研究者開(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò)爬行軟件盡管功能較強(qiáng)相對(duì)通用，但一些軟件對(duì)中文網(wǎng)頁(yè)的處理能力還有待提高。商業(yè)搜索引擎的應(yīng)用較為廣泛，主要有AltaVista、Alltheweb、Google、Bing等。其中Alltheweb已經(jīng)被yahoo關(guān)閉，AltaVista用于鏈接分析較多，但自從AltaVista被yahoo兼并后其鏈接分析功能受到嚴(yán)重的限制。經(jīng)過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)，本文選取穩(wěn)定性和一致性較好的Google搜索引擎（http：∥www.google.com.hk/）作為研究工具。

1.3 研究指標(biāo)及檢索方法

本文選取了8個(gè)研究指標(biāo)：①網(wǎng)頁(yè)總數(shù)（WP）：某網(wǎng)站所擁有的網(wǎng)頁(yè)數(shù)越多，信息含量越大，這一指標(biāo)在一定程度上反映了網(wǎng)站的規(guī)模。②鏈接總數(shù)（TL）：指應(yīng)用搜索引擎搜索到的與某網(wǎng)站存在鏈接的網(wǎng)頁(yè)總數(shù)，它反映了該網(wǎng)站被鏈接的總量大小，是網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)影響力的主要標(biāo)志。③外鏈接數(shù)（EL）：指應(yīng)用搜索引擎針對(duì)某網(wǎng)站范圍外搜索得到的與該網(wǎng)站存在鏈接的數(shù)量，即這些鏈接網(wǎng)頁(yè)均來(lái)自該網(wǎng)站以外的網(wǎng)頁(yè)。一般認(rèn)為它比總鏈接數(shù)能更好地反映網(wǎng)站的外部影響力，體現(xiàn)了網(wǎng)站的建設(shè)質(zhì)量和網(wǎng)站間的關(guān)系。④內(nèi)鏈接數(shù)（SL）：指同一網(wǎng)站主域名下的內(nèi)容頁(yè)面之間互相鏈接，它反映網(wǎng)站內(nèi)部結(jié)構(gòu)的層次性與完備性以及相關(guān)信息的整合水平。⑤網(wǎng)絡(luò)影響因子（WIF）：WIF=TL/WP，反映網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)被鏈接的平均水平，WIF越高，網(wǎng)站的影響力越大。⑥外部網(wǎng)絡(luò)影響因子（WIFe）：WIFe=EL/WP，反映網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)被外部鏈接的平均水平，它有利于提高網(wǎng)站的訪問(wèn)量，提升網(wǎng)站在搜索引擎中的排名。⑦內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)影響因子（WIFs）：WIFs=SL/WP，反映了網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)自我鏈接的平均水平。合理的內(nèi)部鏈接部署可以提升網(wǎng)站的搜索引擎優(yōu)化（SEO）的效果。⑧PR值：它是Google用于用來(lái)標(biāo)識(shí)網(wǎng)頁(yè)的等級(jí)、重要性的一種方法，是Google用來(lái)衡量一個(gè)網(wǎng)站的好壞的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。級(jí)別從1到10級(jí)，10級(jí)為滿分。PR值越高說(shuō)明該網(wǎng)頁(yè)越受歡迎（越重要）。本文通過(guò)Google（http：∥www.google.com.hk/）來(lái)獲取各政府網(wǎng)站的鏈接原始數(shù)據(jù)，再利用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理和分析。以南京市政府為例，其檢索式如表2所示。PR值的獲取，通過(guò)“站長(zhǎng)工具”網(wǎng)站（http：∥tool.chinaz.com）中的PR查詢功能獲得。各原始數(shù)據(jù)的檢索時(shí)間為2012年6月20日。

2 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果

2.1 江蘇省市級(jí)政府網(wǎng)站鏈接數(shù)據(jù)

通過(guò)上述工具及檢索方法，共獲得江蘇省13個(gè)市級(jí)政府網(wǎng)站的鏈接分析數(shù)據(jù)如表3所示。

2.2 灰色關(guān)聯(lián)度排序

一般來(lái)說(shuō)，以上7個(gè)鏈接分析指標(biāo)數(shù)值越大，該政府網(wǎng)站的自身結(jié)構(gòu)完備性、網(wǎng)站影響力以及網(wǎng)站輻射力越強(qiáng)，其PR值越高說(shuō)明該網(wǎng)站在搜索引擎排名中地位越重要。但從表3各指標(biāo)的結(jié)果來(lái)看，由于每項(xiàng)指標(biāo)的排序都有所不同，從總體上難以對(duì)各政府網(wǎng)站的影響力進(jìn)行綜合分析與評(píng)價(jià)，因此本文通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度排序方法對(duì)13個(gè)政府網(wǎng)站的8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合排名。

灰色系統(tǒng)理論是由著名學(xué)者鄧聚龍教授首創(chuàng)的一種系統(tǒng)科學(xué)理論，其中的灰色關(guān)聯(lián)分析是指對(duì)一個(gè)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢(shì)的定量描述和比較的方法，其基本思想是通過(guò)確定參考數(shù)據(jù)列和若干個(gè)比較數(shù)據(jù)列的幾何形狀相似程度來(lái)判斷其聯(lián)系是否緊密，它反映了曲線間的關(guān)聯(lián)程度。此方法通過(guò)對(duì)動(dòng)態(tài)過(guò)程發(fā)展態(tài)勢(shì)的量化分析，完成對(duì)系統(tǒng)內(nèi)時(shí)間序列有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)幾何關(guān)系的比較，求出參考數(shù)列與各比較數(shù)列之間的灰色關(guān)聯(lián)度。與參考數(shù)列關(guān)聯(lián)度越大的比較數(shù)列，其發(fā)展方向和速率與參考數(shù)列越接近，與參考數(shù)列的關(guān)系越緊密。其應(yīng)用涉及社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，尤其在社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，取得較好的應(yīng)用效果。

具體步驟如下：①確定分析數(shù)列。確定反映系統(tǒng)行為特征的參考數(shù)列和影響系統(tǒng)行為的比較數(shù)列。②變量的無(wú)量綱化。系統(tǒng)中各因素列中的數(shù)據(jù)可能因量綱不同，不便于比較或在比較時(shí)難以得到正確的結(jié)論。因此在進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析時(shí)，一般都要進(jìn)行數(shù)據(jù)的無(wú)量綱化處理。③計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)。ρ稱為分辨系數(shù)，一般ρ的取值區(qū)間為（0，1），具體取值可視情況而定，通常取ρ=0.5。④計(jì)算關(guān)聯(lián)度。因?yàn)殛P(guān)聯(lián)系數(shù)是比較數(shù)列與參考數(shù)列在各個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)程度值，所以它的數(shù)不止一個(gè)，不便于進(jìn)行整體性比較。因此有必要將各個(gè)時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)集中為一個(gè)值，即求其平均值。⑤關(guān)聯(lián)度排序。關(guān)聯(lián)度按大小排序，在算出Xi（k）序列與Y（k）序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)后，計(jì)算各類關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值，平均值ri就稱為Y（k）與Xi（k）的關(guān)聯(lián)度。

依據(jù)以上方法，江蘇省各市級(jí)政府網(wǎng)站關(guān)聯(lián)度排序結(jié)果如表4所示。

3 結(jié)果分析

通過(guò)以上結(jié)果可以看出，江蘇省地市級(jí)網(wǎng)站建設(shè)取得了一定的成績(jī)，各市級(jí)政府較為重視網(wǎng)站建設(shè)，均有自己獨(dú)立的網(wǎng)站，盡管各市級(jí)政府網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)總數(shù)和總鏈接數(shù)有一定的差別，但總體上均達(dá)到了一定的規(guī)模。網(wǎng)站組織雖內(nèi)容各異，但都包含了城市概況、新聞中心、政務(wù)公開(kāi)、公共服務(wù)、互動(dòng)交流、網(wǎng)站導(dǎo)航等基本模塊，各城市針對(duì)自身的特點(diǎn)還有一些特色版塊，總體上各政府網(wǎng)站內(nèi)容較為豐富，結(jié)構(gòu)較為清晰合理，對(duì)于推動(dòng)各市政府提高行政效率、更好地履行各項(xiàng)行政職能起到了積極重要的作用。

但同時(shí)各市級(jí)政府網(wǎng)站也存在著一些不足。以各網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)總數(shù)為例：網(wǎng)頁(yè)總數(shù)在10萬(wàn)左右的網(wǎng)站有2個(gè)，無(wú)錫和蘇州，其中無(wú)錫市政府網(wǎng)頁(yè)總數(shù)最多為133 000個(gè)。網(wǎng)頁(yè)總數(shù)在4～6萬(wàn)之間的政府網(wǎng)站有7個(gè)，分別是南通、常州、泰州、南京、宿遷、鹽城、鎮(zhèn)江。網(wǎng)頁(yè)總數(shù)在1～2萬(wàn)之間的政府網(wǎng)站有3個(gè)：淮安、徐州、連云港。揚(yáng)州市政府網(wǎng)頁(yè)總數(shù)最少為5 720個(gè)。說(shuō)明各地市級(jí)政府網(wǎng)站建設(shè)程度還有一定的差異。

外鏈接數(shù)中，4萬(wàn)以上的僅南京1個(gè)城市，鏈接數(shù)為42 600，一定程度上體現(xiàn)了南京作為省會(huì)城市，具有較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)輻射力。3～4萬(wàn)的城市有2個(gè)：蘇州、徐州。2～3萬(wàn)的城市共5個(gè)：無(wú)錫、宿遷、泰州、常州、南通。1～2萬(wàn)的城市也為5個(gè)：揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、淮安、鹽城、連云港。可以發(fā)現(xiàn)，外鏈接數(shù)較高的城市其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平往往也較高或處于一個(gè)較快的發(fā)展過(guò)程中。這說(shuō)明隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，城市建設(shè)的不斷進(jìn)步，各市級(jí)政府也在不斷強(qiáng)化政府網(wǎng)站的建設(shè)。

市級(jí)政府網(wǎng)站的內(nèi)鏈接數(shù)差異較大，內(nèi)鏈接數(shù)超過(guò)1萬(wàn)的城市僅2個(gè)：其中泰州最高為60 400，常州為20 400。內(nèi)鏈接數(shù)在1 000～1萬(wàn)之間的有7個(gè)城市：宿遷、徐州、蘇州、南京、南通、鎮(zhèn)江、無(wú)錫。內(nèi)鏈接數(shù)在1 000以下的有4個(gè)城市：連云港、揚(yáng)州、鹽城、淮安。顯示部分市級(jí)網(wǎng)站內(nèi)部結(jié)構(gòu)還不合理，層次性和完備性還有待提高，對(duì)于內(nèi)鏈接數(shù)較低的市級(jí)網(wǎng)站，在創(chuàng)建內(nèi)部網(wǎng)頁(yè)的同時(shí)應(yīng)優(yōu)化其站內(nèi)鏈接，使得內(nèi)部層級(jí)結(jié)構(gòu)更為合理，為用戶訪問(wèn)和瀏覽提供更大的方便，從而提高自身的網(wǎng)絡(luò)影響力。

網(wǎng)絡(luò)影響因子最高的為泰州市政府網(wǎng)站，其值為3.1643，網(wǎng)絡(luò)影響因子在1～2之間的有3個(gè)城市：泰州、徐州、南京。網(wǎng)絡(luò)影響因子在1以下的有9個(gè)城市，分別為：宿遷、常州、連云港、淮安、鎮(zhèn)江、南通、蘇州、鹽城、無(wú)錫。可見(jiàn)從整體上看江蘇省市級(jí)政府的網(wǎng)站影響力還不夠高，特別是網(wǎng)絡(luò)影響因子在1以下的城市應(yīng)該采取多種措施提升政府門戶網(wǎng)站的影響力。

在關(guān)聯(lián)度排序中，沒(méi)有1家市級(jí)網(wǎng)站達(dá)到較高的0.9～1的區(qū)間，最高的泰州市政府網(wǎng)站也僅為0.6396，其余均在0.3～0.5之間，體現(xiàn)出江蘇省市級(jí)政府網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)輻射力較差。網(wǎng)絡(luò)影響力整體偏低。

另外江蘇省市級(jí)政府網(wǎng)站的PR值均在6～7的區(qū)間內(nèi)，顯示政府網(wǎng)站在搜索引擎中排名偏低，提升網(wǎng)站的影響力除了提高自身內(nèi)容的質(zhì)量外，網(wǎng)站的宣傳推廣也必不可少，建議增加更多的友情鏈接，因?yàn)橛亚殒溄佑兄谔岣呔W(wǎng)站在Google中的排名，提升網(wǎng)站在搜索引擎中的可見(jiàn)度。另外除了徐州和連云港之外，其余政府網(wǎng)站域名較為規(guī)范，均為城市名稱的拼音。建議這2個(gè)城市增加相關(guān)的域名，和其他市級(jí)城市保持統(tǒng)一規(guī)范。

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（本文責(zé)任編輯：王 涓）