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        網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)實證研究

        2015-05-30 10:48:04
        中國集體經(jīng)濟(jì) 2015年3期

        摘要:文章運用主成分分析法和相關(guān)分析法,對我國35所大學(xué)網(wǎng)站的鏈接指標(biāo)和流量指標(biāo)進(jìn)行研究,探索了關(guān)于高校網(wǎng)站評價的方法。研究結(jié)果表明:鏈接指標(biāo)分析法與流量指標(biāo)分析法均是網(wǎng)站測度的有效方法,流量指標(biāo)分析法的效度要高于鏈接指標(biāo)分析法,然而鑒于鏈接指標(biāo)和流量指標(biāo)對網(wǎng)站評價各有側(cè)重,有必要將二者綜合;對于一些單一指標(biāo),指出了網(wǎng)絡(luò)影響因子作為網(wǎng)站測評指標(biāo)的不足,Alexa流量排名作為網(wǎng)站評價的指標(biāo)具有很高的效度。

        關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)計量;鏈接分析;流量分析

        隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和信息資源的數(shù)字化,網(wǎng)絡(luò)已成為人們工作生活中不可或缺的工具。然而網(wǎng)絡(luò)信息魚龍混雜,給人們獲取高質(zhì)量的信息帶來了一定的障礙,如何客觀地評價網(wǎng)絡(luò)信息成為了研究的熱點之一,并由此引出了一個新的研究領(lǐng)域——網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)。網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)是采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等各種定量研究方法,對網(wǎng)上信息的組織、存儲、分布、傳遞和開發(fā)利用等進(jìn)行定量描述和統(tǒng)計分析的一門學(xué)科,其主要研究網(wǎng)站的鏈接指標(biāo)和流量指標(biāo)。近年來,我國信息化水平不斷提高,各高校的信息化水平也逐漸成為衡量高校核心競爭力的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。而高校的網(wǎng)站建設(shè)狀況是其信息化水平的直接反映,運用網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)的方法研究高校網(wǎng)站的建設(shè)狀況與其整體實力之間的關(guān)系,對于高校網(wǎng)站評價方法的研究及以后高校評價體系中引入網(wǎng)站建設(shè)情況都有很大的幫助。

        一、研究對象與指標(biāo)數(shù)據(jù)

        (一)研究對象

        為了方便研究,本文選取中國校友會發(fā)布的《2014中國大學(xué)評價研究報告》中排名前50的高校為研究對象,研究網(wǎng)站指標(biāo)與排名得分之間的關(guān)系。

        (二)研究指標(biāo)與獲取方法

        本文運用網(wǎng)絡(luò)計量學(xué)中的鏈接指標(biāo)分析法和網(wǎng)絡(luò)流量指標(biāo)分析法,選取了7個鏈接指標(biāo),包括總網(wǎng)頁數(shù)、總鏈接數(shù)、外鏈接數(shù)、內(nèi)鏈接數(shù)、總網(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。流量指標(biāo)選取Alexa官方網(wǎng)站中關(guān)于某網(wǎng)站最新(2014)呈現(xiàn)的流量指標(biāo),包括網(wǎng)站的流量排名、網(wǎng)站的蹦失率、網(wǎng)站的平均訪問頁面數(shù)、網(wǎng)站的平均訪問時間。

        鏈接指標(biāo)數(shù)據(jù)通過搜索引擎的高級搜索語言獲取。本文選用必應(yīng)作為鏈接指標(biāo)的獲取工具。以北京大學(xué)為例,只需在檢索框內(nèi)輸入表1中的高級檢索式,即可獲取鏈接指標(biāo)數(shù)據(jù)。

        流量指標(biāo)是通過Alexa網(wǎng)站(www.alexa.com)進(jìn)行搜集,Alexa網(wǎng)站是美國亞馬遜公司旗下的一個網(wǎng)站,提供網(wǎng)站流量監(jiān)測和排名,是目前比較權(quán)威的第三方流量統(tǒng)計工具。

        二、數(shù)據(jù)的處理與分析

        (一)數(shù)據(jù)的預(yù)處理

        由于網(wǎng)絡(luò)上的信息每天都在不斷地更新,因此搜索引擎在不同時間上獲得的數(shù)據(jù)不同,為了保證數(shù)據(jù)一致,本文將所有檢索任務(wù)統(tǒng)一在2014年8月10日上午8點至12點之間完成。50所高校中,中國地質(zhì)大學(xué)有北京和武漢兩個分校,兩所分校均具有自己的學(xué)校網(wǎng)站,得到兩組鏈接指標(biāo)數(shù)據(jù),為了方便研究,本文剔除中國地質(zhì)大學(xué)樣本。廈門大學(xué)、大連理工大學(xué)、北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院、重慶大學(xué)、電子科技大學(xué)、南京理工大學(xué)的總網(wǎng)頁數(shù)小于100,作為排行前50的知名學(xué)校,其學(xué)校網(wǎng)站的網(wǎng)頁數(shù)如此之少,與本文的認(rèn)知是不相符的,所以將這6所學(xué)校剔除。對于總鏈接數(shù),北京師范大學(xué)、南開大學(xué)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國海洋大學(xué)的數(shù)據(jù)都比其他大學(xué)高出數(shù)個數(shù)量級,本文將這幾所大學(xué)剔除。外鏈接數(shù)是指某網(wǎng)站范圍之外的搜索引擎搜索到的鏈接到該網(wǎng)站的網(wǎng)頁總數(shù),高校網(wǎng)站的外鏈接數(shù)小于零是不可能的,因此我們將外鏈接數(shù)小于零的學(xué)校也剔除。綜上所述,對于特殊數(shù)據(jù)的處理共剔除了15所高校的數(shù)據(jù)。

        (二)數(shù)據(jù)的分析與討論

        1. 鏈接指標(biāo)分析

        (1)主成分分析

        利用spss19對鏈接指標(biāo)數(shù)據(jù)做降維因子分析,得到兩個主成分F1、F2,方差分別是75.217%和21.386%,累計方差為96.602%,兩個主成分累計方差超過80%,能夠很好地反映所有信息,因此得到的主成分計算公式和鏈接綜合得分公式如下。

        F1=0.1×總網(wǎng)頁數(shù)+0.942×總鏈接數(shù)+0.968×外連接數(shù)+0.885×內(nèi)鏈接數(shù)+0.939×外鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子+0.939×內(nèi)鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子+0.939×總鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子

        F2=0.958×總網(wǎng)頁數(shù)+0.291×總鏈接數(shù)+0.091×外連接數(shù)+0.454×內(nèi)鏈接數(shù)-0.306×外鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子-0.306×內(nèi)鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子-0.306×總鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子

        z鏈接=0.75217×F1+0.21386×F2

        (2)相關(guān)分析

        將各鏈接指標(biāo)、鏈接總分與網(wǎng)站的排名得分之間進(jìn)行相關(guān)性比較,得到如下結(jié)果。

        從表2中可以看出,Z鏈接、總網(wǎng)頁數(shù)、總鏈接數(shù)、外鏈接數(shù)、內(nèi)鏈接數(shù)與排名總分之間,在雙側(cè)置信度為0.01下顯著相關(guān),說明排名總分越高的學(xué)校,實力越強(qiáng),網(wǎng)站的規(guī)模趨于更大,指向網(wǎng)站的鏈接數(shù)越多,這與邱均平、段宇峰等的研究結(jié)果一致。網(wǎng)絡(luò)影響因子與排名總分之間的相關(guān)性并沒有得到理想的結(jié)果,本文認(rèn)為其原因有以下兩點:首先,網(wǎng)絡(luò)影響因子的提出來源于期刊影響因子,期刊與學(xué)術(shù)性網(wǎng)站在很多方面的特征相同,但目前國內(nèi)大學(xué)網(wǎng)站主要是介紹性、發(fā)布性的內(nèi)容,真正純學(xué)術(shù)性的內(nèi)容較少,完全照搬期刊影響因子的應(yīng)用勢必得不到理想的結(jié)果;其次,商業(yè)搜索引擎的抓取能力有限,無法搜集到全部的鏈接數(shù)和網(wǎng)站下所有的網(wǎng)頁數(shù),用平均年每頁的被鏈接率來評價大學(xué)網(wǎng)站并不合適。因此,將網(wǎng)絡(luò)影響因子作為大學(xué)網(wǎng)站測評的指標(biāo),還有待探究。

        2. 流量指標(biāo)分析

        (1)主成分分析

        蹦失率是指用戶瀏覽一個頁面就離開的訪問次數(shù)占該入口總訪問次數(shù)的比例,蹦出率越高,網(wǎng)頁越不受用戶歡迎。流量排名和蹦失率是兩個“負(fù)概念”,流量排名和蹦失率數(shù)值越大,網(wǎng)站的質(zhì)量越差,所以在進(jìn)行主成分分析前,本文將這兩個負(fù)概念轉(zhuǎn)為“正概念”,得到新的關(guān)于流量排名和蹦失率的兩組數(shù)據(jù)。然后進(jìn)行主成分分析,得到兩個主成分F1、F2,貢獻(xiàn)率分別為56.409%和27.620%,累計貢獻(xiàn)率為84.029%>80%,F(xiàn)1、F2的成分矩陣如表3所示。

        同鏈接指標(biāo)的主成分分析,根據(jù)F1、F2的因子得分,計算出各高校的流量指標(biāo)綜合得分Z流量。

        (2)相關(guān)分析

        用spearman等級相關(guān)數(shù)檢驗流量總分、流量排名、蹦失率、平均訪問頁面數(shù)、平均訪問時間與排名總分之間的相關(guān)性,得到結(jié)果如表4所示。

        流量總分、流量排名、平均訪問頁面數(shù)、平均訪問時間均與排名總分顯著相關(guān),流量指標(biāo)可以較好地反映大學(xué)的綜合實力。其中流量排名與排名總分最相關(guān),且為負(fù)相關(guān),即高校的排名得分越高,其Alexa流量排名的值越?。磁琶娇壳埃?,因此Alexa流量排名對高校網(wǎng)站的評價具有較高的效率。分析結(jié)果顯示,蹦失率與排名總分之間并無顯著相關(guān)性,其原因是一些排名靠前的學(xué)校網(wǎng)站的蹦失率反而高于排名靠后的學(xué)校,用戶喪失嚴(yán)重,因此蹦失率高的學(xué)校要引起重視,加強(qiáng)網(wǎng)站信息整合,提高網(wǎng)站質(zhì)量,增強(qiáng)對用戶的吸引度。

        3. 鏈接特征與流量特征綜合分析

        鏈接指標(biāo)與流量指標(biāo)綜合得分均與高校排名得分顯著相關(guān),說明在網(wǎng)站進(jìn)行測評時鏈接指標(biāo)分析法和流量指標(biāo)分析法均具有一定的科學(xué)性和可行性。流量指標(biāo)綜合得分的相關(guān)性高于鏈接指標(biāo)綜合得分,并且流量指標(biāo)數(shù)據(jù)是通過Alexa網(wǎng)站,其具有一定的專業(yè)性和權(quán)威性,而鏈接指標(biāo)的獲取通過商業(yè)搜索引擎,商業(yè)搜索引擎有其局限性。因此,從專業(yè)性角度來說,流量指標(biāo)分析法效度高于鏈接指標(biāo)分析法,而綜合運用兩種方法能夠更加全面地對網(wǎng)站進(jìn)行評價。

        三、結(jié)語

        大學(xué)網(wǎng)站評價與大學(xué)綜合實力排名相關(guān),在一定程度上大學(xué)網(wǎng)站評價可以作為學(xué)校綜合實力評價的輔助和參考。一般情況下,排名越靠前的高校,實力越強(qiáng),科研水平越高,且由于具有豐富的辦學(xué)資源和良好的學(xué)校形象,勢必帶來大量的鏈接和用戶流量。就網(wǎng)站評價中鏈接分析法和流量分析法而言,二者均是網(wǎng)站測度的有效方法,流量分析法評價高校網(wǎng)站的效度高于鏈接分析法,但為了使評價結(jié)果更全面準(zhǔn)確,可以綜合運用兩種方法。

        參考文獻(xiàn):

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        [3]劉文云,翟羽佳,王文穎.基于鏈接分析法的高校圖書館網(wǎng)站影響力評價研究[J].情報科學(xué),2013(06).

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        [6]Ingwersen P. The Calculation of Web impact factors[J].Journal of Documentation, 1998(02).

        [7]邱均平,陳敬全,段宇鋒.中國大學(xué)網(wǎng)站鏈接分析及網(wǎng)絡(luò)影響因子探討[J].中國軟科學(xué),2003(06).

        (作者單位:江蘇大學(xué)工商管理學(xué)院)

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