政府開放數據質量的用戶滿意度評價研究

王今 馬海群

〔摘要〕根據已有對政府開放數據及數據質量的研究，基于用戶滿意度視角建立了適當的評價政府開放數據質量的指標體系。通過層次分析法對評價指標體系進行權重的計算，繼而構建政府開放數據質量用戶滿意度評價模型，并通過模糊綜合評價法對我國政府開放數據質量進行用戶滿意度的測評。據此，可以驗證該模型的有效性，從而對政府開放數據質量的評價提供用戶視角的參考。

〔關鍵詞〕政府；開放數據；質量；用戶滿意度；層次分析法；模糊綜合評價

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2016.09.001

〔中圖分類號〕G203；D63-39〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2016）09-0004-06

〔Abstract〕According to the analysis of previous studies about government open data and quality of data，this paper built proper evaluation index system for quality of government open data.Then it weighted calculation for evaluation index system through analytic hierarchy process and building evaluation model for customers satisfaction of quality of government open data，so to assess the customers satisfaction of quality of government open data through fuzzy comprehensive evaluation.In view of the above，the validity of this evaluation model was conformed，there for to provide customers reference for quality of government open data.

〔Key words〕government；open data；quality；customers satisfaction；AHP；FCE

在信息化過程中，我國政府工作方式也在不斷轉換，為提高政府辦公透明度和服務及管理能力，作為國家重要的信息擁有者，政府需要將與民生息息相關的數據發放給公眾，并為社會了解并使用，這也就產生了政府開放數據。學者鄭磊對政府開放數據的界定是筆者比較認同的，他認為政府開放數據是以政府和用戶同時為主體，對信息進行數據層面的公開，強調公眾可以利用數據的權利，這個過程無需授權不受到限制[1]。與此同時，數據質量的好壞直接關系到政府開放數據的實際價值，對政府的信息化辦公發揮著重要的作用。不完全、不及時和不清楚的數據往往會降低人們對政府的信賴，因此對于政府開放數據質量的研究也就顯得尤為重要。目前對于數據質量的評價主要包含兩個方面：一是從數據質量的基本要素入手，從綜合性的角度對數據的好壞進行評價，目前比較常見的視角包括對數據的準確性進行測評[2]。第二種就是從實踐入手，基于用戶的角度對數據質量進行評價。王華、金勇進參照國際貨幣基金組織的“數據質量評估框架”設計了具體的用戶滿意度測評量表，包含8項質量維度與25個對應的測評項目，并進行問卷調查，檢驗了量表的信度和效度[3]。王華基公眾對政府部分提供數據的質量感知和滿意狀況[4]。然而可以看出，已有研究主要集中于對政府數據質量的滿意度研究，缺乏從滿意度的角度評價政府開放數據質量。因此，本文基于政府開放數據和數據質量的特點，結合經典ASCI指數模型，從用戶滿意度的角度入手，采用層次分析法建立政府開放數據質量的用戶滿意度評價體系，并利用模糊綜合評價法建立模型并結合實際數據進行綜合評判，從而驗證模型的可用性。

1研究方法簡介

11層次分析法

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是美國著名的運籌學家TLSatty等在20世界70年代提出的一種多準則決策方法，它的特點是將定量分析與定性分析相結合[5]。層次分析方法基于線性代數，是將人們主觀判斷的部分通過定量的方法進行轉換，從而將復雜，多維度，無結構性的問題進行分解求解。隨著學者們不斷對層次分析法進行改進，它被越來越多的應用于社會、經濟以及科學管理領域中，并成為這些學科進行研究中最基本的方法。本文采用傳統的層次分析法，將政府開放數據質量的用戶滿意度評價問題層次化，根據政府開放數據質量的性質將其分解成不同的組成因素，并比較他們相關關系和隸屬關系，從而構建了一個可以評價政府開放數據質量的用戶滿意度的指標體系。

2016年9月第36卷第9期現？代？情？報Journal of Modern InformationSep，2016Vol36No92016年9月第36卷第9期政府開放數據質量的用戶滿意度評價研究Sep，2016〖〗Vol36No912模糊綜合評價法

模糊綜合評價法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE）是美國研究學者LAZadeh基于數學工具提出的用精確的數學方法描述模糊概念的研究方法。該方法目前已經得到了廣泛的普及和應用。它的特點是將復雜的評價對象分解成用數據可以評價的對象，既可以對數量化的數據進行評價也能對個體的主觀意識進行評價。該方法的原理就是把被評價的復雜對象分解為多個不同的要素，這些要素構成的集合叫做因素集U，被分解的不同要素要被劃分為不同的評價等級，這些評價等級構成的集和叫做評語集V，利用數學算式得出每個要素本身隸屬于哪個評估級別也就是判斷矩陣R，將已經確定了的權值與該矩陣進行結合，最終得到數量化的評估結果[6]。

根據文中對模糊綜合評價法的原理以及特點的論述，不難發現模糊綜合評價法適用于政府開放數據質量的用戶滿意度評價，原因在于滿意度評價過程中很多指標的評價具有模糊性和不確定性，需要通過人的主觀判斷進行初評。因此這種方式比較適用。

2政府開放數據用戶滿意度指標體系

21指標體系建構思路

政府數據開放是一項長期又系統的工程，對政府開放數據質量的滿意度評價又具有主觀性和模糊性等不確定性，因此可以說構建政府開放數據質量的用戶測評指標體系也是一個系統的、需要不斷完善的過程[7]。本文在構建政府開放數據質量用戶滿意度測評指標體系的過程中，以經典ASCI滿意度評價模型為基礎，結合政府開放數據質量的特點對本文的評價體系，指標選取進行探究。

211政府開放數據質量

對政府開放數據質量的評價可以從政府開放數據評價和數據質量評價這兩個方面進行研究。其中楊孟輝，劉華依據開放數據晴雨表進行了深刻的剖析，認為評價政府開放數據可以從準備度、實現和影響方面進行測評，其中準備度可從政府、公民、企業3個對象入手；實現包含創新數據集、社會政策數據集和問責數據集；影響包括，政治、經濟和社會影響。以此又展開了32項問題集可以進行打分測評[8]。國際貨幣基金組織聯合世界銀行發布了國際通用的數據質量評估框架，包括數據質量先覺條件和5個衡量維度和評估的具體化指標測試項目，質量的先決條件是指法律法規，機構環境，資源和對于質量的意識，這5個維度分別是：保證誠信、方法健全性、準確性和可靠性，適用性和可獲取性[9]。

本文的研究指標體系建立將結合上述研究中政府開放數據的評價特點和數據質量的評價特點，從政府準備和數據易用性方面對政府開放數據質量的用戶滿意度進行評價，其中政府準備體現作為數據來源的政府，在向公眾開放數據的過程中其服務平臺、政策法規、服務能力的用戶滿意程度評價，這方面的評價是構成用戶對政府開放數據質量滿意度的前提。數據易用則是從數據特性的角度評價用戶的滿意程度。

212用戶滿意度

用戶滿意是指用戶對于預期要求的滿足程度而產生的心理感受。這種感受是一種抽象的心理過程和結果，無法通過具體的尺度衡量，因此滿意度的評定需要通過既定的標準比較之后才可以進行判斷。用戶滿意度是用戶使用某種對象之后的主觀情感反應的量化指標。對于用戶滿意度的測量，國內外已有較為成熟的測評模型，諸如SCSB、ASCI、CCSI等顧客滿意度模型，本文主要選取Fornell構建的顧客滿意度指數模型（ACSI），該模型是基于瑞典顧客滿意度晴雨表模型（SCSB）進行改良而建立的，是目前體系最完整、應用效果最好的一個顧客滿意度理論模型。這個模型以顧客行為理論為基礎，由6個結構變量和15個觀測變量組成，6個結構變量分別是顧客預期、感知質量、感知價值、顧客滿意度、顧客抱怨、顧客忠誠，其中顧客滿意度是最終所求的目標變量。每個結構變量需要通過多個可以觀測的變量來測量，這些變量需要實際的調查才能得到[10]。

本文基于用戶對政府開放數據質量的滿意度進行評價，是對用戶在使用政府開放數據過程中對數據質量的感知，這種感知借鑒Fornell的研究可以公眾期望、感知質量、公眾信任的角度進行評價體系的設計。

22指標體系的設計

評價指標的科學選取是評價指標體系得以推廣應用的前提[11]。本文依據以上我國政府開放數據及數據質量評價的研究，以經典ASCI指數模型為基礎，認為政府開放數據質量滿意度測評的指標體系主要包括5個一級指標的內容：政府準備、公眾期望、感知質量、數據易用、公眾信任和15個二級指標的內容進行評價，如表1所示。

表1政府開放數據質量用戶滿意度評價指標體系

一級指標C二級指標F說明政府開放數據質量用戶滿意度評價指標體系T政府準備C1服務平臺建設F1政府在開放數據平臺方面的建設水平和服務質量法律法規F2政府開放數據方面的法律、法規頒布情況計劃實現能力F3有關開放政府數據的計劃方面的實現情況公眾期望C2整體期望F4用戶對政府開放數據行為的整體期望程度可靠性期望F5用戶對政府開放數據具備可靠性的期望程度感知質量C3數據準確性F6政府開放數據對實際情況的反映數據全面性F7政府開放數據所包含的信息量、信息范圍數據一致性F8不同時期、不同空間等發布的信息具有一致性程度數據及時性F9數據發布速度與頻率的合理性數據易用C4數據適用性F10獲取的政府開放數據能否容易理解方法健全性F11數據編制應用的方法、圖標、公式等合理性可獲取性F12獲取數據的公平程度、方便程度（是否會收費、收到身份限制等）分類科學性F13政府開放數據分類科學性公眾信任C5公眾信任程度F14公眾對政府開放數據的信任程度

3政府開放數據用戶滿意度評價的數學模型

31指標權重系數確定

311構造判斷矩陣

通過問卷調查的方法，邀請專家比較各指標之間的重要性，對每個指標進行兩兩比較，并對它們的重要性進行打分。本研究邀請電信學院和計算機學院研究學者對評價指標的重要性進行打分。對打分情況進行匯總，并將其打分加權平均，然后根據指標的加權平均值對每個指標進行兩兩比較，根據各指標的重要性以及層次分析法判斷矩陣的1～9標度賦值法（如表2所示），構造網站評價體系各層的判斷矩陣。表21～9標度法

標度含義1兩者同等重要3前者比后者略微重要5前者比后者明顯重要7前者比后者強烈重要9前者比后者極端重要2、4、6、8介于兩個相鄰判斷的中間值

例如，認為Ci與Cj同樣重要，則Cij=1，Cji=1，認為Ci比Cj稍略微重要，則Cij=3，Cji=1/3，…，構造出某一層次因素相對于上一層次的某一因素的判斷矩陣。分別建構T-C、C1-F、C2-F、C3-F、C4-F、C5-F的矩陣，如表3～7所示。

13矩陣一致性檢驗

由于矩陣中的數據是由多位專家在獨立環境中作出的主觀判斷，專家們往往很難精確地判定出判斷矩陣中各元素的值，這就會在實際計算過程中使結果出現偏差。因此，為了保證矩陣的一致性，引入一個判斷一致性的指標對矩陣進行檢驗十分必要。

首先判斷矩陣T的最大特征值：

λmax，？Aw=wλ，？λmax=1n∑ni=1（Aw）iwi

之后計算CI值CI=λmax-nn-1

然后查找平均一致性指標RI值（平均隨機一致性指標是多次重復進行隨機判斷矩陣特征根計算之后取算術平均得到的）一致性指標取值如表9所示。

32模糊評價模型

首先確定模糊綜合評價的因素集。對政府開放數據質量用戶滿意度評價各種指標構成的集合形成該集合的因素集，用U表示，U={u1，u2，u3，u4，…，ui}，其中ui表示第i個因素。這里分別選取評價指標體系中，一級指標政府準備、公眾期望、感知質量、數據易用、公眾信任，這5個指標下的二級指標構成5個評價因素集。UC1={服務平臺建設，法律法規，計劃實現能力}；UC2={整體期望，可靠性期望}；UC3={數據準確性，數據全面性，數據一致性，數據及時性}；UC4={數據適用性，方法健全性，可獲取性，分類科學性}；UC5={公眾信任程度}。其次確定模糊綜合評價的評價集。評價集是評價者對評價對象可能做出的各種總的評價結果組成的集合。用V表示，V={v1，v2，v3，…，vi}，其中vi表示第i個評價結果。一般評價集合由3到5個評價結果構成，在此選取4個評價結果建立該模型的評價集。V={優秀良好中等較差}，這4個層級分別為：v1=優秀；v2=良好；v3=中等；v4=較差。

再對評價因素集中每項評價指標進行單指標評價，確定一級指標中各二級指標對于評價集V中各種評價的隸屬度rij，可得出第i項指標的單指標評價集Ri=（ri1，ri2，…，rin），其中rij=zij/z，zij為第i項指標被評價者做出隸屬于評價等級集中第j種評判vj的有效評價人數，z為參與評價調查的有效總評價者數量，由此可以得到因素評價結果的模糊矩陣。

最后將上述評價指標權值W與通過上一步單層次模糊綜合評價得到的矩陣結果進行計算，確定政府開放數據質量用戶滿意度的效綜合評價向量B[12]。

4政府開放數據質量用戶滿意度實例分析

基于上文已經構建的政府開放數據質量用戶評價模型，擬對我國已有的政府開放數據進行評價，檢驗本文構建的模型，同時也能對現有的政府開放數據質量有一個客觀的、定量化的用戶評價。

41樣本來源及調查結果

為確保研究結果具有更高的參考價值，筆者收集并分析了涵蓋我國東、中、西部，10個省級行政區的數據。通過問卷調查的方式，獲取相應省級行政區居民對本地區政府開放數據質量的滿意度調查結果。被調查者通過滾雪球的方式主要選自當地高校的研究生，考慮到被調查者應該具有對政府開放數據一定的了解和使用經歷，因此這些研究學者的選取主要集中在信息管理學院、管理學院、人文學院和計算機軟件學院。調查時間是2016年5月10日至6月20日。截止6月20日共發放問卷50份，有效問卷50份。回收評價結果如表12所示。

在此基礎上，由B1，B2，B3，B4，B5構成的單指標評價矩陣對應的一級指標權重為W=（0120800735037500215402154），同理運用上述評價矩陣的算法，進行評價矩陣計算，具體數據如下：經過以上的運算得到評價結果向量，B=W×R經過歸一化的結果為（01826039950323000949）。為方便進行比較現將各評語等級進行賦值[7]。將v1賦值90分，其最大隸屬度范圍是（95～85）；01208將v2賦值80分，其最大隸屬度范圍是（85～75）；將v3賦值70分，其最大隸屬度范圍是（75～65）；將v4賦值60分，其最大隸屬度范圍是（65～55）。綜合以上賦值，本文對評語集V={優良中差}分別賦值[90，80，70，60]。據此對B=（0749612995009859757800114931730140296255）進行加權求平均值，就會求得最終評價結果Z=766972分，這一分值從屬的隸屬度范圍是（85～75），該評價政府開放數據質量滿意度屬于“良”這個級別。

5結論

本文通過層次分析法找出評價政府開放數據質量用戶滿意度的主要指標并進行權重計算，然后利用模糊綜合評價法建立模型并結合實際數據進行綜合評判，驗證該模型具有可用性。運用這兩種方法可以解決以往用戶滿意度評價過分依賴定性分析所產生的問題，從而通過定量化的方法提高了研究的科學和準確性。為今后用戶評價政府開放數據質量提供了較為科學的體系。

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