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        基于熵權(quán)TOPSIS法的高校圖書館電子資源績效評價

        2014-08-08 12:23:59齊春澤
        現(xiàn)代情報 2014年4期
        關(guān)鍵詞:熵權(quán)電子資源指標(biāo)體系

        作者簡介:齊春澤(1980-),女,講師,研究方向:數(shù)字圖書館建設(shè)。·理論探索·

        〔摘要〕首先從資源內(nèi)容、資源檢索、資源使用以及資源成本4個方面構(gòu)建了高校圖書館電子資源績效評價指標(biāo)體系,然后利用熵權(quán)法確定各評價指標(biāo)的權(quán)重,并通過TOPSIS法對高校圖書館電子資源績效進(jìn)行定量排序,最后通過實例驗證了該方法的有效性。

        〔關(guān)鍵詞〕電子資源;指標(biāo)體系;熵權(quán);TOPSIS

        DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2014.04.011

        〔中圖分類號〕G25575〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A〔文章編號〕1008-0821(2014)04-0054-04

        Performance Evaluation in University Librarys E-resources

        Based on Entropy Weighted TOPSIS MethodQi Chunze

        (School of Information Engineering,Lanzhou University of Finance and Economics,Lanzhou 730020,China)

        〔Abstract〕Firstly,this paper makes up an evaluation index system of university librarys e-resources from resource content,resource search,resource use and resource cost.Secondly,this paper adopts the entropy weighted TOPSIS to determine index system weights and ranks university librarys e-resources performance.Finally,this paper proves the methods availability through an example.

        〔Keywords〕e-resources;index system;entropy weighted;TOPSIS

        隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,電子資源已經(jīng)成為高校圖書館發(fā)展不可或缺的重要資源,也已成為決定高校教學(xué)與科研水平的主要因素之一。研究高校圖書館電子資源績效評價問題,一方面能幫助圖書館了解電子資源建設(shè)取得的成果;另一方面能幫助圖書館發(fā)現(xiàn)電子資源建設(shè)過程中存在的一些問題,并對問題的解決提供正確的指導(dǎo),進(jìn)而提高圖書館電子資源的利用率及效能。然而,現(xiàn)存的指標(biāo)體系普遍存在操作性不強(qiáng)、不完備以及深度不夠等許多問題[1-2]。本文在廣泛調(diào)研與咨詢的基礎(chǔ)上,結(jié)合目前我國高校圖書館電子資源建設(shè)的實際情況,構(gòu)建了一套相對科學(xué)、合理且完備的評價體系。為了避免評價指標(biāo)權(quán)重確定過程中的主觀性,本文采用了信息熵計算各個指標(biāo)的權(quán)重,并利用TOPSIS法對高校圖書館電子資源績效進(jìn)行定量排序,較好地解決了高校圖書館電子資源績效的評價問題,對于高校圖書館電子資源的管理及有效利用有著重要的現(xiàn)實意義。

        1高校圖書館電子資源績效評價指標(biāo)體系

        為了構(gòu)建科學(xué)合理且完備的高校圖書館電子資源績效評價體系[3-6],本文首先采用文獻(xiàn)法確定初始指標(biāo)體系,然后設(shè)計相應(yīng)的問卷進(jìn)行調(diào)研。本文累計發(fā)放調(diào)查問卷50份,回收問卷46份,回收率為92%。最后,對調(diào)查結(jié)果進(jìn)行相關(guān)性分析,剔除高度相關(guān)性指標(biāo),選取了4個一級指標(biāo),12個二級指標(biāo)(如表1所示),具體內(nèi)容如下:

        11電子資源內(nèi)容

        該指標(biāo)主要衡量館藏電子資源的準(zhǔn)確性及權(quán)威性,電子資源涵蓋的時間范圍、學(xué)科范圍以及對學(xué)校教學(xué)和科研的支持程度。電子資源內(nèi)容指標(biāo)共包括3個二級指標(biāo):涵蓋范圍、數(shù)據(jù)來源以及學(xué)術(shù)價值。

        12電子資源檢索

        該指標(biāo)主要衡量館藏電子資源檢索的簡易程度,檢索結(jié)果顯示方式以及使用的方便程度。電子資源檢索指標(biāo)共包括3個二級指標(biāo):檢索功能、操作簡易程度以及檢索結(jié)果。

        13電子資源使用

        該指標(biāo)主要衡量用戶對電子資源的利用情況以及滿意度。電子資源使用指標(biāo)共包括3個二級指標(biāo):用戶檢索次數(shù)、人均使用量以及用戶滿意度。

        14電子資源成本

        該指標(biāo)主要衡量電子資源建設(shè)費用以及運營過程中產(chǎn)生的各種費用。電子資源成本共包括3個二級指標(biāo):軟件成本、硬件成本和讀者人均服務(wù)成本。表1高校圖書館電子資源績效評價指標(biāo)體系

        內(nèi)容指標(biāo)電子資源內(nèi)容涵蓋范圍數(shù)據(jù)來源學(xué)術(shù)價值電子資源檢索檢索功能檢索結(jié)果操作簡易程度電子資源使用用戶檢索次數(shù)人均使用量用戶滿意度電子資源成本軟件成本硬件成本讀者人均服務(wù)成本

        2研究方法

        21熵權(quán)法的原理

        熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法。熵權(quán)法主要根據(jù)各評價指標(biāo)的變異程度,利用信息熵計算各個評價指標(biāo)的熵權(quán),然后利用熵權(quán)對各評價指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行修正,以確保評價指標(biāo)權(quán)重的客觀性,進(jìn)而保證評價結(jié)果的客觀有效性。評價指標(biāo)的熵值越小,則表明其變異程度越大,提供的信息量越多,在評價中所起的作用就越大。反之,在評價中所起的作用就越小。與現(xiàn)存的一些主觀賦值法相比,熵權(quán)法具有精度更高,客觀性更強(qiáng)等優(yōu)點。

        22TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法簡介TOPSIS法也稱優(yōu)劣解距離法,是CLHwang和KYoon于1981年首次提出。該方法主要通過計算評價對象與最優(yōu)解、最劣解的接近程度,實現(xiàn)對評價對象的相對優(yōu)劣排序[7-8]。最優(yōu)解各指標(biāo)值由各評價指標(biāo)的最優(yōu)值構(gòu)成,最劣解各項指標(biāo)的值由各評價指標(biāo)的最差值構(gòu)成。如果評價對象距離最優(yōu)解最近且距離最劣解最遠(yuǎn),則評價結(jié)果為最好。與運用在績效評價中其他傳統(tǒng)的多元統(tǒng)計方法相比,TOPSIS法具有操作原理簡單、使用靈活方便、排序明確等優(yōu)點,因此在績效評價中的應(yīng)用日趨廣泛。因此,本文采用了熵權(quán)TOPSIS法對高校圖書館電子資源績效進(jìn)行評價。

        23熵權(quán)TOPSIS評價模型[9-10]

        231初始數(shù)據(jù)矩陣的構(gòu)造

        X=x11x12…x1n

        x21x22…x2n

        

        xm1xm2…xmn(1)

        式中,xij表示第i個評價對象的第j個評價指標(biāo)語義值,且xij=(xlij,xuij)。

        232數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

        因不同指標(biāo)的量綱各不相同,不具備可比性,故為便于比較,須對其進(jìn)行無量綱化處理,處理方法為:

        xij=xij∑mi=1xij(2)

        無量綱化處理后的標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣為:X=(xij)mn。

        233計算指標(biāo)權(quán)重

        熵權(quán)一般用來衡量信息的不確定性,熵越大,則表明數(shù)據(jù)的不確定性越大,反之則表明數(shù)據(jù)的不確定性越小。假設(shè)第j 項指標(biāo)的信息熵值為:

        ej=-k∑mi=1yijlnyij(3)

        式中:k是與m有關(guān)的常數(shù),k=(lnm)-1,0ej1。第j項指標(biāo)的數(shù)據(jù)不確定性程度取決于該指標(biāo)的信息熵ej與1的差值hj:

        endprint

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