楊金龍 劉千里 吳 震

（南京大學(xué)信息管理學(xué)院 南京 210023）

政府網(wǎng)站作為電子政務(wù)的基礎(chǔ)和電子政務(wù)發(fā)展程度的主要標(biāo)志，不僅是宣傳政府形象的窗口，也是政府發(fā)布信息、服務(wù)于社會的主要渠道，更是實現(xiàn)社會公眾與政府溝通互動的載體[1]。2016年2月17日，中辦、國辦印發(fā)《關(guān)于全面推進政務(wù)公開工作的意見》（中辦發(fā)〔2016〕8 號）提出，加快推進“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”，構(gòu)建基于互聯(lián)網(wǎng)的一體化政務(wù)服務(wù)體系。強化政府門戶網(wǎng)站信息公開第一平臺作用，整合信息資源，加強協(xié)調(diào)聯(lián)動，將政府網(wǎng)站打造成更加全面的信息公開平臺、更加權(quán)威的政策發(fā)布解讀和輿論引導(dǎo)平臺、更加及時的回應(yīng)關(guān)切和便民服務(wù)平臺[2]。2016年9月25日，國務(wù)院發(fā)布《國務(wù)院關(guān)于加快推進“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”工作的指導(dǎo)意見》（國發(fā)〔2016〕55 號）進一步提出，2017年底前，各省（區(qū)、市）人民政府、國務(wù)院有關(guān)部門建成一體化網(wǎng)上政務(wù)服務(wù)平臺，全面公開政務(wù)服務(wù)事項，政務(wù)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化、網(wǎng)絡(luò)化水平顯著提升[3]。政策文件對如何利用政府網(wǎng)站規(guī)范服務(wù)內(nèi)容、創(chuàng)新服務(wù)模式、拓展服務(wù)渠道、開放服務(wù)資源、深化服務(wù)功能，進一步推進政務(wù)公開和互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)工作做出了明確要求[4]。

在政府網(wǎng)站的評價方面，有的學(xué)者從政府網(wǎng)站信息量出發(fā)提出了政府網(wǎng)站信息資源計量的指標(biāo)體系，有的學(xué)者從整個網(wǎng)站的綜合水平出發(fā)提出了綜合評價政府網(wǎng)站的指標(biāo)體系圈[5]。而目前很有用、且應(yīng)用廣泛的評價方法則是從網(wǎng)絡(luò)信息計量學(xué)出發(fā)的鏈接分析[6]和與之相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)影響因子（WIP，Web Impact Factor）測度[7]。鏈接分析通過網(wǎng)站被鏈接的次數(shù)（尤其是外部鏈接數(shù)）反映該網(wǎng)站的質(zhì)量。其評價依據(jù)是一個網(wǎng)站被另一個網(wǎng)站所鏈接是對該網(wǎng)站的贊許和利用，而且兩者的內(nèi)容是相關(guān)的；一個網(wǎng)站的外部鏈接數(shù)越多，其影響力越大[8]。網(wǎng)絡(luò)影響因子測度以鏈接分析為基礎(chǔ)，以網(wǎng)絡(luò)影響因子的大小來反映網(wǎng)站的影響力大小[9]。有學(xué)者提出了網(wǎng)絡(luò)影響因子的計算方法：假設(shè)某一時刻鏈接到網(wǎng)絡(luò)上某一特定網(wǎng)站或區(qū)域的網(wǎng)頁數(shù)為a，而這一網(wǎng)站或區(qū)域本身所包含的網(wǎng)頁數(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。顯然，網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)影響因子越高，其影響力和知名度越大[10]。

除了網(wǎng)站鏈接分析以外，也有學(xué)者從政府網(wǎng)站的內(nèi)容入手，對其發(fā)布的政策文獻進行評價分析。如有學(xué)者追蹤了印度尼西亞的巴厘島政府在2014年5月到6月間所發(fā)布的內(nèi)容，并且參照印度尼西亞共和國交通和信息部所發(fā)布的指南對巴厘島政府下轄的各二級行政單位官方網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容進行了評價分析，研究指出登巴薩市的網(wǎng)站建設(shè)得最好，居于第一位，同時指出其他行政單位應(yīng)該提升其政府網(wǎng)站內(nèi)容管理水平[11]。

本文在對中國省級政府官方網(wǎng)站電子政務(wù)建設(shè)成效進行評價時，分別從網(wǎng)站鏈接分析和網(wǎng)站內(nèi)容分析入手，對各省級政府官方網(wǎng)站進行了評價排序，分析了各省級政府官方網(wǎng)站電子政務(wù)建設(shè)的可取之處和不足之處，并給出改進意見和建議。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

本文選取中國大陸31 個省級行政區(qū)（省、自治區(qū)、直轄市）的官方網(wǎng)站作為研究對象， 分別對各省級行政單位的官方網(wǎng)站進行了訪問，確保其能正常提供服務(wù)，并記錄各省級政府的官方網(wǎng)址（包含域名在內(nèi)），以便后續(xù)進行自動化收集相關(guān)鏈接數(shù)據(jù)和網(wǎng)站內(nèi)容。

1.1 研究方法

結(jié)合已有研究成果，確定本研究采用的研究指標(biāo)為網(wǎng)頁總數(shù)、鏈接指數(shù)、站外鏈接數(shù)、站內(nèi)鏈接數(shù)、主頁鏈接數(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、搜索引擎網(wǎng)頁排名值等指標(biāo)，以確保評價指標(biāo)較為全面客觀，如表1所示。

表1 研究指標(biāo)及含義解釋

續(xù)表1

Google 是目前全球最大的搜索引擎，所收藏的網(wǎng)頁數(shù)量在同類搜索引擎中是最多的，支持130 多種語言，且搜索準(zhǔn)確率極高，因此考慮運用Google 來統(tǒng)計各省級政府官方網(wǎng)站被收錄的網(wǎng)頁數(shù)量；同時由于研究對象是中國境內(nèi)的政府網(wǎng)站，考慮到百度是全球最大的中文搜索引擎，是中國境內(nèi)使用人數(shù)最多的搜索引擎，對中文的支持毋庸置疑是最好的，因此本研究同時選用百度和Google 所收錄的網(wǎng)頁數(shù)量進行計量，并取二者的均值作為網(wǎng)頁總數(shù)，以便全面和準(zhǔn)確的衡量各省級政府網(wǎng)站的網(wǎng)頁數(shù)量。但是不論是百度還是Google，都無法對政府網(wǎng)站的站內(nèi)鏈接和站外鏈接進行測度，因此本研究選用國內(nèi)研究者使用較多的“站長之家“（www.chinaz.com）進行站內(nèi)鏈接、站外鏈接等相關(guān)數(shù)據(jù)的收集。除Google 公司外，百度公司也有自己的一套獨立的排名系統(tǒng)，因此本研究同時采用Google 和百度的PageRank值進行計量運算。

1.2 數(shù)據(jù)收集

政府官方網(wǎng)站內(nèi)容（以下簡稱政策文獻）包括各省級政府官方網(wǎng)站2016年度發(fā)布的所有與電子政務(wù)相關(guān)的政策文件（如通知、指南、意見、發(fā)展規(guī)劃、暫行辦法、規(guī)定、細(xì)則、方案、綱要、通則、制度、文件、招投標(biāo)等）、法律法規(guī)（條例、法）、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范（國家、地方和行業(yè)）、工作報告（年報、報告、總結(jié)等）、新聞報道（通訊、政策文件解讀、新聞等）等。本研究在收集政策文獻時依托南京大學(xué)政務(wù)數(shù)據(jù)資源研究所全球電子政務(wù)數(shù)據(jù)庫平臺工作，以各省級政府官方網(wǎng)站為數(shù)據(jù)來源，采取機器自動抓取和人工篩選過濾的模式進行數(shù)據(jù)采集。

首先需要確定待收集的政策文獻范圍及來源。本文通過對電子政務(wù)相關(guān)的政策文獻進行試檢索和分析已有研究中與電子政務(wù)相關(guān)的關(guān)鍵詞，構(gòu)造電子政務(wù)政策文獻主題關(guān)鍵詞表（如表2所示），在收集政策文獻時主要選取標(biāo)題中含有這些關(guān)鍵詞的政策文獻。選取后綴為通知、指南、意見、規(guī)劃、（暫行）辦法、規(guī)定、細(xì)則、方案、綱要、通則、法律法規(guī)等政策文獻，確保涵蓋的文件范圍盡可能多。

表2 電子政務(wù)主題關(guān)鍵詞表

其次確定待收集的政策文獻來源。本研究的評價對象是2016年中國各省級政府網(wǎng)站的電子政務(wù)建設(shè)成效，故而主要選取中國大陸31個省級行政單位的官方網(wǎng)站進行電子政務(wù)文獻收集，收集各網(wǎng)站2016年全年發(fā)布的所有與電子政務(wù)相關(guān)的政策文獻，由于政府網(wǎng)站改版或升級導(dǎo)致部分文獻無法從官網(wǎng)上找到時，則借助北大法寶、威科先行等權(quán)威法律信息庫進行文獻檢索，確保所收集的電子政務(wù)政策文獻全面而準(zhǔn)確。

之后通過編寫爬蟲工具實現(xiàn)機器自動下載政策文獻并記錄相關(guān)信息。自2008年5月1日起施行《中國人民共和國政府信息公開條例》以來，國務(wù)院各部委及地方各級政府的官方網(wǎng)站都推出了信息公開目錄，將政府文件、政府會議、規(guī)劃計劃等均予以公開，這為本文利用機器自動收集政策文獻提供了極大便利。因此只需要從政府文件公開目錄中下載文件并記錄信息即可。

最后對文獻進行人工篩選過濾。為避免機器下載的文件中出現(xiàn)無關(guān)電子政務(wù)的文件，對文獻進行人工篩選和過濾，以確保文獻類型的針對性，防止一些跟電子政務(wù)主題無關(guān)的文獻被保留下來。

2 政府網(wǎng)站鏈接分析

2.1 數(shù)據(jù)處理

利用上述研究工具并結(jié)合計算機程序?qū)Ω魇〖壵俜骄W(wǎng)站的相關(guān)數(shù)據(jù)進行收集，截止時間為2018年2月22日，并對收集到的數(shù)據(jù)進行二次處理，如網(wǎng)頁總數(shù)=（百度收錄的網(wǎng)頁+Google 收錄的網(wǎng)頁總數(shù)）/2；網(wǎng)絡(luò)影響因子（WIF）=鏈接總數(shù)/網(wǎng)頁總數(shù)；內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)影響因子=站內(nèi)鏈接數(shù)/網(wǎng)頁總數(shù)；外部網(wǎng)絡(luò)影響因子=站外連接數(shù)/網(wǎng)頁總數(shù)。最終得到的各省級政府官方網(wǎng)站鏈接相關(guān)數(shù)據(jù)如表3、表4所示。

表3 省級政府官方網(wǎng)站基本信息

表4 省級政府官方網(wǎng)站影響因子及排名

2.2 灰色關(guān)聯(lián)度排序

為了對這10 個指標(biāo)進行綜合處理并得到整體排序，本文引入基于灰色關(guān)聯(lián)度的排序方法[15]。灰色關(guān)聯(lián)度尋求各因數(shù)之間的數(shù)值關(guān)系，是一種系統(tǒng)的分析技術(shù)，綜合系統(tǒng)內(nèi)各個因素的數(shù)值，其排序結(jié)果顯得更為科學(xué)和可靠[16]?；疑P(guān)聯(lián)度分析主要包括以下步驟：第一，對各個指標(biāo)的數(shù)值中的數(shù)值進行比較，并選擇最大值作為參考行，標(biāo)記為Χ0；第二，分別計算其他行Χ1，Χ2，……，Χn與參考行Χ0之間的差的絕對值，并從這些絕對值中找出最大值和最小值，分別標(biāo)記為max｜Χ0(K)-Χi(K)｜和min ｜Χ0(K)-Χi(K)｜；第三，再從max｜Χ0(K)-Χi(K)｜和min ｜Χ0(K)-Χi(K)｜中選出最大值和最小值，分別記為max｜max｜Χ0(K)-Χi(K)｜= △i(max) 和minmin ｜Χ0(K)-Χi(K)｜=△i(min)，計算結(jié)果如表5所示。

表5 灰色關(guān)聯(lián)度指標(biāo)

運用計算機程序?qū)崿F(xiàn)上述計算公式，最終計算得到中國31 個省級政府官方網(wǎng)站電子政務(wù)建設(shè)成效灰色關(guān)聯(lián)排序結(jié)果如表6所示。

表6 2016年省級政府官網(wǎng)網(wǎng)站電子政務(wù)建設(shè)成效灰色關(guān)聯(lián)排序

3 政府網(wǎng)站內(nèi)容分析

由于政府網(wǎng)站的內(nèi)容是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無法進行直接比較，故本文采用目前學(xué)者廣泛使用的關(guān)鍵詞分析方法對政策文獻進行內(nèi)容分析，并構(gòu)造了政策文獻關(guān)鍵詞指數(shù)對各省級政府網(wǎng)站內(nèi)容進行比較分析。

3.1 政策文獻文本分詞

由于本文所處的學(xué)科領(lǐng)域是電子政務(wù)領(lǐng)域，在進行文本分詞時沒有現(xiàn)成的詞庫可以利用，利用一般的分詞軟件進行分詞時并不能取得很好的分詞效果，可能原因就是在切詞沒有很好的語料庫可以借鑒，因此不能對電子政務(wù)相關(guān)的一些領(lǐng)域關(guān)鍵詞、專有名詞等進行準(zhǔn)確得識別，如“電子政務(wù)”的分詞結(jié)果為“電子”和“政務(wù)”兩個詞。這樣的例子還有很多，因此人工進行歸并的工作量很大，且又會帶來主觀因素的偏差。故而本文選擇已在期刊上正式發(fā)表的電子政務(wù)相關(guān)文章中的關(guān)鍵詞作為詞庫，進而利用結(jié)巴分詞軟件進行分詞。在選擇期刊時，本研究在結(jié)合已有電子政務(wù)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，充分考慮了電子政務(wù)的交叉學(xué)科性質(zhì)，如情報學(xué)、管理學(xué)、政治學(xué)等學(xué)科都有涉及，故而最終從各個學(xué)科中選取了有代表性的幾個期刊（如表7所示）。

表7 電子政務(wù)相關(guān)期刊

本文選取上述期刊創(chuàng)刊以來的所有已出版文章進行關(guān)鍵詞統(tǒng)計，作為分詞時的語料庫。政策文獻有了分詞結(jié)果后就能進行關(guān)鍵詞統(tǒng)計了，在統(tǒng)計時本研究只選取高頻關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計，這是為了避免計算量過大且只有高頻關(guān)鍵詞才能體現(xiàn)出政策文獻的主題，高低詞頻劃分采用了Donohue 于1973年提出的高頻低頻詞界分公式，即：

其中I1是指數(shù)據(jù)中只出現(xiàn)過一次的關(guān)鍵詞數(shù)量[17]。即假設(shè)某份文獻的分詞結(jié)果中頻數(shù)為1 的關(guān)鍵詞數(shù)量為55 個詞，那么，即統(tǒng)計時頻次超過10 次的詞語即可認(rèn)為是高頻詞。

3.2 政策文獻關(guān)鍵詞指數(shù)分析

最終的電子政務(wù)政策文獻關(guān)鍵詞指數(shù)計量公式為：

其中，F(xiàn)i是第個省級行政單位2016年的電子政務(wù)政策文獻關(guān)鍵詞指數(shù)，F(xiàn)ij是該省份全年電子政務(wù)政策文獻中出現(xiàn)的第j 個關(guān)鍵詞的頻數(shù)，ni是該省份全年電子政務(wù)政策文獻高頻關(guān)鍵詞的總數(shù)，表示某一關(guān)鍵詞的權(quán)重，代表著該關(guān)鍵詞的重要程度，權(quán)重高的關(guān)鍵詞就代表高頻關(guān)鍵詞中的高頻詞，因而在決定電子政務(wù)政策文獻關(guān)鍵詞指數(shù)時起的作用要相應(yīng)更大一些，最終計算結(jié)果如表8所示。

表8 2016年省級政府電子政務(wù)文獻關(guān)鍵詞指數(shù)排名

4 結(jié)果分析與對策建議

將網(wǎng)站鏈接分析灰度關(guān)聯(lián)排序的結(jié)果與網(wǎng)站內(nèi)容政策文獻關(guān)鍵詞指數(shù)排序的結(jié)果進行對比分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)灰色關(guān)聯(lián)排序結(jié)果中，前10 名省級政府網(wǎng)站中除四川和天津外其余均位于網(wǎng)站內(nèi)容政策文獻關(guān)鍵詞指數(shù)排序的前10 名內(nèi)，這也從側(cè)面說面了基于鏈接分析的中國省級政府網(wǎng)站電子政務(wù)建設(shè)成效評價結(jié)果與基于網(wǎng)站內(nèi)容分析的評價結(jié)果是一致的。

針對灰色關(guān)聯(lián)排序中較為靠后的山西省、廣西壯族自治區(qū)及西藏自治區(qū)進行分析，結(jié)果如表9、表10 所示。

表9 排名靠后的省級政府網(wǎng)站鏈接關(guān)聯(lián)排序結(jié)果

表10 排名靠后的省級政府網(wǎng)站內(nèi)容政策文獻關(guān)鍵詞指數(shù)排序結(jié)果

由此可以看出，灰色關(guān)聯(lián)度排序靠后的省級政府官方網(wǎng)站普遍存在一些共性問題，如網(wǎng)頁總數(shù)、鏈接總數(shù)、站外鏈接數(shù)、主頁鏈接數(shù)等指標(biāo)均低于省級政府網(wǎng)站的平均值，網(wǎng)頁總數(shù)、鏈接總數(shù)較低說明其網(wǎng)站內(nèi)容建設(shè)上存在問題，網(wǎng)站內(nèi)容更新頻率不夠快、內(nèi)容發(fā)布不夠多，另外從政策文獻關(guān)鍵詞指數(shù)上看這幾個省份普遍靠后，說明其發(fā)布的內(nèi)容主題沒能跟上政策主題普遍的發(fā)展趨勢，之后應(yīng)該緊跟政策趨勢、努力做好網(wǎng)站內(nèi)容建設(shè)的工作。站外鏈接數(shù)、主頁鏈接數(shù)較低說明網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容影響力不夠，一方面可能是其宣傳不夠到位，另一方面可能是網(wǎng)站內(nèi)容的質(zhì)量不高，因此這些省級政府官方網(wǎng)站在保證內(nèi)容發(fā)布數(shù)量的前提下，還要確保網(wǎng)頁內(nèi)容的質(zhì)量。

針對以上分析結(jié)果，對比反映出的問題，本文針對省級政府網(wǎng)站建設(shè)提出以下對策建議：

（1）及時更新內(nèi)容，提高網(wǎng)站內(nèi)容更新速度

政府網(wǎng)站是一個地區(qū)的窗口，不僅是該地區(qū)市民獲取政府相關(guān)信息的大本營，同時也是其他地區(qū)了解該地區(qū)的第一扇窗。因而，及時更新內(nèi)容不僅能給市民提供更多的有效信息， 同時也能體現(xiàn)出一個城市不斷前行、創(chuàng)新、發(fā)展的精神內(nèi)核。省級政府網(wǎng)站應(yīng)緊跟政務(wù)不同發(fā)展階段的需求，及時進行布局調(diào)整，組建專業(yè)高效的電子政務(wù)運營團隊，專門更新網(wǎng)站內(nèi)容，使得網(wǎng)站內(nèi)容更新與時代同進步。

（2）關(guān)注內(nèi)容質(zhì)量，提升網(wǎng)站內(nèi)容建設(shè)水平

政府網(wǎng)站提供服務(wù)的豐富性很大程度上體現(xiàn)了其政府網(wǎng)站的建設(shè)水平。省級政府網(wǎng)站在進行內(nèi)容編輯的時候，要注意信息的可讀性，有效利用精練的文字、精美的圖片甚至視頻等來吸引讀者的注意力。網(wǎng)站應(yīng)優(yōu)化整合，設(shè)計適用的頁面結(jié)構(gòu)，使得條目清晰、分類明確，減少由于技術(shù)性失誤導(dǎo)致的效率低下問題。網(wǎng)站的生命在于內(nèi)容，能否提供高質(zhì)量的信息服務(wù)成為公眾是否認(rèn)可的關(guān)鍵所在。省級政府網(wǎng)站應(yīng)制訂切實可行的信息采集、編審、更新機制，切實保障網(wǎng)站內(nèi)容的質(zhì)量建設(shè)。

（3）關(guān)注對外宣傳，擴大網(wǎng)站正向社會影響

當(dāng)前，移動互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為公眾獲取信息與服務(wù)的第一渠道，公眾訪問網(wǎng)站的第一終端已經(jīng)從PC 轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苁謾C。省級政府網(wǎng)站也需要與時俱進，不斷拓寬服務(wù)形式和服務(wù)渠道，加強移動終端自適應(yīng)和社交媒體推送等新技術(shù)的應(yīng)用，擴展移動門戶、微博、微信等發(fā)布服務(wù)渠道，形成立體化、多渠道傳播格局，拓展網(wǎng)站政務(wù)信息覆蓋面和影響力。各種政務(wù)新媒體不應(yīng)成為政府網(wǎng)站的“擺設(shè)”，而應(yīng)成為政府網(wǎng)站的有效補充和延伸，為政府網(wǎng)站提升政府形象創(chuàng)造更多的機會和渠道。

隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和人工智能浪潮速度的加快，傳統(tǒng)事務(wù)向網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)變已經(jīng)成為發(fā)展的必然趨勢。政府網(wǎng)站的建設(shè)，不僅可以使政府內(nèi)部工作人員共享信息、提高效率，同時還可以更好地為市民提供各項公共服務(wù)。相信省級政府網(wǎng)站的建設(shè)會隨著時代的發(fā)展和技術(shù)的進步，逐步成為公眾辦事和獲取信息的最佳渠道。