師范類高校網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力對(duì)比研究

黃山青

(滁州學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽滁州 239000)

師范類高校網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力對(duì)比研究

黃山青

(滁州學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽滁州 239000)

影響因子在一定程度上能夠衡量出網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力，本文選取安徽省師范類高校的網(wǎng)站為樣本，使用多種搜索引擎獲取網(wǎng)絡(luò)影響因子的網(wǎng)頁(yè)總數(shù)和鏈接總數(shù)的指標(biāo)數(shù)值，從而得出安徽省師范類高校網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力，對(duì)這一結(jié)果進(jìn)行解釋和對(duì)比分析。

師范類高校；網(wǎng)絡(luò)影響力；影響因子

1 研究方法

研究遵循定量與定性相結(jié)合的研究原則，采用文獻(xiàn)綜述法、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查法、對(duì)比分析法，對(duì)調(diào)查情況進(jìn)行描述和統(tǒng)計(jì)，對(duì)相關(guān)問題及意見部分進(jìn)行解釋和分析。

1.1 樣本和數(shù)據(jù)來(lái)源

研究過程中主要抽取了安徽省本科院校中的12所師范類高校的網(wǎng)站，依次為安徽師范大學(xué)、阜陽(yáng)師范學(xué)院、安慶師范學(xué)院、淮北師范大學(xué)、黃山學(xué)院、巢湖學(xué)院、淮南師范學(xué)院、皖西學(xué)院、合肥師范學(xué)院、池州學(xué)院、滁州學(xué)院、宿州學(xué)院。本文研究的對(duì)象是上述高校網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力，研究的對(duì)象必須具有獨(dú)立的域名和網(wǎng)址。采集的樣本是各高校相對(duì)應(yīng)的教育門戶網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)因子，如表1所示。

表1 選取的樣本

1.2 研究的基礎(chǔ)

網(wǎng)絡(luò)影響因子(WIF)是Ingwersen受期刊影響因子的概念影響，提出的用于評(píng)價(jià)網(wǎng)站在網(wǎng)絡(luò)上影響力的一個(gè)指標(biāo)。Ingwersen在1998年所發(fā)表的一篇題為《關(guān)于網(wǎng)絡(luò)影響因子的計(jì)算》(The calculation of web impact factors)的文章中，對(duì)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)影響因子的可行性和可靠性作了研究，同時(shí)他還給出了網(wǎng)絡(luò)影響因子的定義：假設(shè)某一時(shí)刻鏈接到網(wǎng)絡(luò)上某一特定網(wǎng)站或區(qū)域的網(wǎng)頁(yè)數(shù)為a，而這一網(wǎng)站或區(qū)域本身所包含的網(wǎng)頁(yè)數(shù)為b，那么其網(wǎng)絡(luò)影響因子的數(shù)值可以表示為WIF=a/b。內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)影響因子=內(nèi)鏈接數(shù)/總頁(yè)面數(shù)。外部網(wǎng)絡(luò)影響因子=外鏈接數(shù)/總頁(yè)面數(shù)。外部網(wǎng)絡(luò)影響因子就是網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)被外部鏈接的平均水平。

作為網(wǎng)絡(luò)信息和情報(bào)檢索最基礎(chǔ)的研究工具，搜索引擎在網(wǎng)絡(luò)影響因子的相關(guān)研究中起著不可或缺的作用。本文采用了國(guó)內(nèi)比較流行的搜索引擎Baidu和擁有強(qiáng)大網(wǎng)絡(luò)信息搜索能力的搜索引擎Google。Baidu是目前國(guó)內(nèi)最流行的搜索引擎，對(duì)于研究網(wǎng)絡(luò)影響因子較為切合實(shí)際，對(duì)目標(biāo)人群也具有較高的針對(duì)性。Google搜索引擎高級(jí)搜索功能有限，網(wǎng)絡(luò)影響因子計(jì)量方面的應(yīng)用也較為受限，但其擁有較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)信息檢索能力，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)影響因子的研究來(lái)說也是一種有效的工具。

2 指數(shù)的獲取

不同的搜索引擎在相同的搜索項(xiàng)目中，具有不同的搜索語(yǔ)法。下面以滁州學(xué)院網(wǎng)站為例，來(lái)說明兩種搜索引擎的搜索語(yǔ)法(表2)。

表2 兩種搜索引擎的數(shù)據(jù)檢索方法

表3是通過Baidu和Google兩種搜索引擎，分別搜索得到的12所大學(xué)網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)總數(shù)和鏈接總數(shù)的搜索項(xiàng)目結(jié)果，并通過鏈接總數(shù)/網(wǎng)頁(yè)總數(shù)計(jì)算出影響因子的數(shù)值。本次搜索試驗(yàn)是在2013年11月17日完成。表3中的網(wǎng)絡(luò)影響因子(WIF)=鏈接總數(shù)(L)/網(wǎng)頁(yè)總數(shù)(D)。

表3 12所大學(xué)網(wǎng)站的各種鏈接數(shù)和總影響因子數(shù)值

3 結(jié)果和分析

3.1 總體分析

通過檢索試驗(yàn)，根據(jù)表3所獲取的12所安徽省師范類高校網(wǎng)站的各項(xiàng)鏈接數(shù)、網(wǎng)頁(yè)數(shù)和總影響因子數(shù)值，繪制出圖1，以用于本次課題的對(duì)比研究。

圖1 百度和 Google搜索引擎的12所大學(xué)網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響因子數(shù)值

由圖1可以看出，在Baidu和Google搜索引擎中的12所安徽省師范類高校網(wǎng)站中，淮南師范學(xué)院的網(wǎng)絡(luò)影響因子數(shù)值最高，接近數(shù)值2.25。其次是安徽師范大學(xué)的網(wǎng)絡(luò)影響因子，接近數(shù)值0.75。其他高校的網(wǎng)絡(luò)影響因子數(shù)值都趨于一致，在0至0.25數(shù)值之間波動(dòng)。表明這些高校的網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)影響力差異小。

3.2 不同的搜索引擎有不同的結(jié)果

由圖1，淮南師范學(xué)院與安徽師范大學(xué)均排在第一位和第二位，而兩種搜索引擎所得出的其余10所高校的排名則并無(wú)相似吻合，說明不同的搜索引擎得到的結(jié)果不一致。為了更詳細(xì)地說明問題，結(jié)合武連書的大學(xué)排名，將網(wǎng)絡(luò)影響力進(jìn)行比較(表4)。

表4 網(wǎng)絡(luò)影響力對(duì)比表

注：池州學(xué)院和合肥師范學(xué)院在安徽省高校排名中沒有數(shù)據(jù)支持

從表4可以看出，綜合實(shí)力和網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力有區(qū)別，說明有些高校雖然綜合實(shí)力沒有其他學(xué)校高，但很注重網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力，通過外部鏈接來(lái)擴(kuò)展自己的影響力。

4 結(jié)論

第一，通過網(wǎng)絡(luò)影響因子概念的應(yīng)用，影響因子數(shù)值在一定程度上能夠衡量出安徽省各高校網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力，但精準(zhǔn)度還有待提高。通過研究測(cè)評(píng)得出，淮南師范學(xué)院與安徽師范大學(xué)網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力較高，其余10所網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力極為接近。在安徽省教育廳根據(jù)網(wǎng)站信息、網(wǎng)站互動(dòng)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、保障制度等指標(biāo)舉行的近三屆優(yōu)秀教育門戶網(wǎng)站評(píng)比中，安徽師范大學(xué)近三屆的評(píng)比成績(jī)超過其余11所高校。淮南師范學(xué)院的網(wǎng)絡(luò)影響因子最高，與它在安徽省師范類高校的綜合實(shí)力排名不一致，可能是因?yàn)閷W(xué)校注重網(wǎng)絡(luò)宣傳的緣故。在其余10所高校的評(píng)比結(jié)果中，6所高校獲得優(yōu)秀教育門戶網(wǎng)站稱號(hào)，排名依次為安慶師范學(xué)院、滁州學(xué)院(阜陽(yáng)師范學(xué)院)、巢湖學(xué)院(皖西學(xué)院、池州學(xué)院)。在研究中，由于其余10所高校的影響因子極為接近，兩種搜索引擎所獲得的排名次序不同，不能夠精準(zhǔn)地衡量出具體的網(wǎng)絡(luò)影響力排名，當(dāng)也在某種程度上說明這些高校的影響力接近，它們的綜合實(shí)力也比較接近。

第二，在獲取網(wǎng)絡(luò)影響因子的網(wǎng)頁(yè)總數(shù)和鏈接總數(shù)的指標(biāo)數(shù)值中，使用多種搜索引擎進(jìn)行指標(biāo)獲取能夠使數(shù)值更為準(zhǔn)確全面。Baidu和Google兩種搜索引擎對(duì)中文網(wǎng)站的信息處理能力均較強(qiáng)，但Google搜索引擎搜集數(shù)據(jù)的完整性較強(qiáng)于Baidu搜索引擎，不論是網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)總數(shù)的獲取，還是鏈接總數(shù)的獲取都高于Baidu搜索引擎所獲取的數(shù)值。雖然Google搜索引擎的高級(jí)搜索功能有限，并且對(duì)于網(wǎng)絡(luò)影響因子計(jì)量方面的應(yīng)用也較為受限，但Google搜索引擎在中文網(wǎng)站單一的獲取網(wǎng)頁(yè)總數(shù)和鏈接總數(shù)方面，相比較于國(guó)內(nèi)最大的中文搜索引擎，仍能夠獲得更為全面、準(zhǔn)確的信息。

第三，在基于網(wǎng)絡(luò)影響因子理論對(duì)高校網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力的研究中，除網(wǎng)絡(luò)影響因子、鏈接總數(shù)和網(wǎng)頁(yè)指數(shù)三項(xiàng)指標(biāo)外，還可引用內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)影響因子、鏈接效率、外部網(wǎng)頁(yè)鏈接數(shù)等指標(biāo)。利用多項(xiàng)維度的指標(biāo)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)影響因子相關(guān)研究，能夠更為客觀、準(zhǔn)確和全面。基于網(wǎng)絡(luò)影響因子理論進(jìn)行高校網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力的研究未考慮到其他的網(wǎng)絡(luò)影響力影響因素。例如頁(yè)面訪問量、頁(yè)面美觀程度和頁(yè)面用戶體驗(yàn)等, 通過綜合考慮影響網(wǎng)絡(luò)影響力的相關(guān)因素，可以更加全面地研究高校網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力，這也是本文研究的不足之處。

綜上所述，筆者提出以下幾點(diǎn)建議：

第一，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)鏈接，提高網(wǎng)站外部影響。根據(jù)上述研究，鏈接總數(shù)是影響網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力的另一重要指標(biāo)，鏈接總數(shù)越多，則網(wǎng)絡(luò)影響因子越高，網(wǎng)絡(luò)影響力越高。加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)鏈接數(shù)量是提高網(wǎng)絡(luò)影響力的一個(gè)重要方面，對(duì)內(nèi)需要加強(qiáng)網(wǎng)站內(nèi)部網(wǎng)頁(yè)之間的相關(guān)互鏈，方便用戶瀏覽，簡(jiǎn)化進(jìn)入流程。對(duì)外需要加強(qiáng)網(wǎng)站宣傳，增加網(wǎng)站頁(yè)面在外部網(wǎng)絡(luò)的鏈接總數(shù)。

第二，提高綜合實(shí)力，間接促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)影響。網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響力也是高校綜合實(shí)力的一部分，二者之間相互影響、相互促進(jìn)。合理規(guī)劃高校軟硬件建設(shè)，提高高校綜合實(shí)力，促進(jìn)高校全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，對(duì)于其網(wǎng)絡(luò)影響力的發(fā)展也起著間接的促進(jìn)作用。

第三，輔助論壇建設(shè)，增加網(wǎng)絡(luò)影響媒介。師范高校的網(wǎng)絡(luò)影響力不僅局限于自建的高校官方網(wǎng)站，也可輔助扶持或自建相關(guān)的校園BBS論壇，增加網(wǎng)絡(luò)影響的媒介數(shù)量，擴(kuò)大網(wǎng)絡(luò)影響源。校園BBS論壇的輕松活躍氛圍是高校官方網(wǎng)站所比較缺少的，它能夠有效地促進(jìn)學(xué)生之間根據(jù)不同的興趣點(diǎn)進(jìn)行相互交流，校園BBS論壇更加受到學(xué)生群體的廣泛歡迎。

第四，建設(shè)共享平臺(tái)，形成平臺(tái)影響優(yōu)勢(shì)。各個(gè)師范類高校之間可以籌劃聯(lián)合建設(shè)資源共享平臺(tái)。通過此平臺(tái)，可以最大化地促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)影響力的延伸影響，提升高校網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的水平。

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Comparative Study of Network Influence on Normal Universities Websites

HUANG Qing-shan

(Chuzhou University, Chuzhou Anhui 239000,China)

To some extent the impact factor is able to measure the impact of network sites, the paper selects sample of Anhui Normal Universities, websites using a variety of search engines to obtain network total number of web impact factor and link of the total number of index values. Thus it concludes results of the network influence of Anhui Normal Universities website, and then further interprets and analyzes the results.

universities; networks influence; impact factor

2013-10-17

2012年度滁州學(xué)院科研項(xiàng)目(2012sk007B)。

黃山青(1987- )，男，安徽蚌埠人，滁州學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院助理實(shí)驗(yàn)師，碩士研究生，從事管理科學(xué)工程研究。

G237

A

1008-178X(2014)01-0119-04