摘要：[目的/意義]明確政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的內(nèi)涵，構(gòu)建政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)滿足社會(huì)公眾的信息服務(wù)需求和政務(wù)微信平臺(tái)的建設(shè)運(yùn)營(yíng)至關(guān)重要。[方法/過(guò)程]基于用戶體驗(yàn)理論確定評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)質(zhì)量功能展開(kāi)（QFD）思想確定指標(biāo)權(quán)重；以江蘇省13個(gè)地級(jí)市的“發(fā)布類(lèi)”政務(wù)微信公眾號(hào)為研究對(duì)象，運(yùn)用多準(zhǔn)則妥協(xié)解排序（VIKOR）和灰色關(guān)聯(lián)度方法進(jìn)行全評(píng)價(jià)排序。[結(jié)果/結(jié)論]政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括信息內(nèi)容體驗(yàn)、信息技術(shù)體驗(yàn)、美學(xué)設(shè)計(jì)體驗(yàn)、交互體驗(yàn)、效益價(jià)值、社會(huì)影響6個(gè)維度共21個(gè)指標(biāo)，其中信息技術(shù)、交互體驗(yàn)維度的權(quán)重占比最大，對(duì)信息效用起決定性作用，平均閱讀量、平均點(diǎn)贊量、粉絲活躍數(shù)等指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)信息效用最重要；實(shí)證研究中，“南京發(fā)布”“蘇州發(fā)布”“無(wú)錫發(fā)布”公眾號(hào)的信息效用排名前三，“鹽城發(fā)布”“鎮(zhèn)江發(fā)布”公眾號(hào)整體排名靠后，主要原因在于各平臺(tái)在成本投入和運(yùn)營(yíng)維護(hù)等方面存在差異。

關(guān)鍵詞：用戶體驗(yàn)；Fuzzy-QFD；政務(wù)微信公眾號(hào)；信息效用；評(píng)價(jià)體系

分類(lèi)號(hào)：D63; G206

引用格式：馮纓， 方正偉， 孫曉陽(yáng). 用戶體驗(yàn)視角下政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用評(píng)價(jià)研究——基于QFD與VIKOR的方法應(yīng)用[J/OL]. 知識(shí)管理論壇， 2024， 9（3）： 269-284 [引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/392/. （Citation： Feng Ying， Fang Zhengwei， Sun Xiaoyang. An Evaluation of Government WeChat Public Account Information Utility from the Perspective of User Experience—Method application based on QFD and VIKOR[J/OL]. Knowledge Management Forum， 2024， 9（3）： 269-284 [cite date]. http：//www.kmf.ac.cn/p/392/.）

1" 引言/Introduction

第53次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[1]顯示，截至2023年12月，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.92億人，手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.91億人，網(wǎng)民使用手機(jī)上網(wǎng)的比例為99.9%。隨著移動(dòng)終端的迅速普及，以微博、微信、抖音等為主要代表的社交媒體工具逐漸滲透到人們的日常生活中。微信公眾號(hào)憑借其成本低、傳播快、受眾廣等特點(diǎn)受到越來(lái)越多政府部門(mén)的重視，政務(wù)微信公眾號(hào)已成為政府信息發(fā)布、便民服務(wù)、輿論引導(dǎo)的重要平臺(tái)。與政務(wù)微博助力于構(gòu)建回應(yīng)型政府、主打問(wèn)政不同，政務(wù)微信平臺(tái)可用來(lái)幫助構(gòu)建服務(wù)型政府，主打親民[2]，由于其主體權(quán)威性、信息多樣化、互動(dòng)親民化等特點(diǎn)，社會(huì)公眾也更加愿意選擇通過(guò)政務(wù)微信平臺(tái)來(lái)獲取信息和服務(wù)。

然而近年來(lái)，許多政務(wù)微信公眾號(hào)在實(shí)際應(yīng)用中存在功能定位不清晰、信息發(fā)布不嚴(yán)謹(jǐn)、建設(shè)運(yùn)維不規(guī)范等問(wèn)題，使得用戶信息需求得不到滿足，情緒體驗(yàn)感較差，感知效用也愈發(fā)低下。信息效用在用戶使用政務(wù)微信平臺(tái)中主要表現(xiàn)為問(wèn)題解決的結(jié)果表征[3]、使用過(guò)程的情緒體驗(yàn)和使用后的整體滿意程度[4]等，提高政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用，有助于進(jìn)一步優(yōu)化政務(wù)服務(wù)效能、滿足人們信息需求、促進(jìn)公共社會(huì)和諧治理。以政務(wù)微信平臺(tái)為主體進(jìn)行評(píng)價(jià)研究，現(xiàn)有學(xué)者主要圍繞信息質(zhì)量[5]、信息傳播[6]、服務(wù)質(zhì)量[7]等展開(kāi)討論，還未有人將信息效用引入政務(wù)微信研究領(lǐng)域。作為社交信息服務(wù)平臺(tái)，用戶體驗(yàn)的結(jié)果是對(duì)所提供信息服務(wù)效用感知的關(guān)鍵體現(xiàn)。因此，筆者從用戶體驗(yàn)視角對(duì)政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用進(jìn)行評(píng)價(jià)研究，基于質(zhì)量功能展開(kāi)（quality function deployment， QFD）思想構(gòu)建評(píng)價(jià)體系，通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)信息效用的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用水平與問(wèn)題，明確政務(wù)微信平臺(tái)提供信息服務(wù)的側(cè)重點(diǎn)，以期為提高政務(wù)微信公眾號(hào)的信息效用提供理論與實(shí)踐的補(bǔ)充，也為有關(guān)信息效用的后續(xù)研究提供一定的參考價(jià)值。

2" 相關(guān)研究與理論/Research review and theoretical foundations

2.1" 相關(guān)研究

由于政務(wù)微信鮮明的服務(wù)功能，國(guó)內(nèi)有關(guān)評(píng)價(jià)研究大多集中于服務(wù)質(zhì)量。例如，李宗富等[8]從信息生態(tài)視角構(gòu)建了政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系；張曉娟等[9]基于用戶滿意視角從服務(wù)過(guò)程、服務(wù)載體、服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)結(jié)果4個(gè)方面確定了評(píng)價(jià)模型。此外，以政務(wù)微信為主體的評(píng)價(jià)研究還包括信息質(zhì)量[5]、服務(wù)能力[9]、信息傳播效果[6]、影響力[10]等。相關(guān)研究的評(píng)價(jià)指標(biāo)多以定量為主，通常包括閱讀量、點(diǎn)贊量、發(fā)布頻次等，研究方法包括模糊綜合評(píng)價(jià)、因子分析和聚類(lèi)分析等。微信是我國(guó)本土化服務(wù)平臺(tái)，國(guó)外與之類(lèi)似的服務(wù)平臺(tái)有Twitter、Facebook等，基于政務(wù)社交媒體服務(wù)的研究?jī)?nèi)容包括政府治理[11]、公眾溝通[12]、用戶參與行為[13]等。

信息效用是一個(gè)綜合概念，陳建龍[3]認(rèn)為信息效用是指用戶使用信息所取得的效果，戴昌鈞等[14]認(rèn)為信息效用是指?jìng)€(gè)體對(duì)于外部信息在心理上產(chǎn)生的功效，信息與個(gè)體心理產(chǎn)生反應(yīng)并影響人的行為，還有學(xué)者認(rèn)為信息效用是信息商品或服務(wù)對(duì)用戶需求的滿足程度[15]，信息越能滿足用戶需求及偏好，信息效用就越大。張登兵等[16]根據(jù)信息傳遞的過(guò)程及結(jié)果將信息效用分為過(guò)程效用與目標(biāo)效用。李霞等[17]將信息效用分為客觀效用與主觀效用，客觀效用包括商業(yè)效用和決策效用，主觀效用包括心理效用和知識(shí)效用。目前，有關(guān)信息效用的研究涉及企業(yè)社交媒體[18]、心理健康科普短視頻[19]等領(lǐng)域，而政務(wù)社交媒體領(lǐng)域的研究?jī)H從信息內(nèi)容質(zhì)量、團(tuán)隊(duì)運(yùn)營(yíng)、政民互動(dòng)等方面來(lái)考慮信息效用的提升[20]。

綜上，現(xiàn)有政務(wù)微信的評(píng)價(jià)研究覆蓋范圍廣泛，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系也逐漸趨于成熟，然而，這些文獻(xiàn)大多基于政府視角以考慮運(yùn)營(yíng)績(jī)效為主，缺乏政務(wù)服務(wù)“以人民為中心”的用戶視角思考。信息效用與用戶的期望緊密相關(guān)，是信息服務(wù)滿足用戶需求的直接產(chǎn)物，因此，對(duì)政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用進(jìn)行評(píng)價(jià)研究，不僅豐富了政務(wù)微信領(lǐng)域的用戶視角研究，對(duì)于政府部門(mén)通過(guò)微信公眾號(hào)實(shí)現(xiàn)便民服務(wù)以滿足用戶需求還具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

2.2" 用戶體驗(yàn)理論

在用戶使用政務(wù)微信公眾號(hào)獲取需求信息過(guò)程中，對(duì)于平臺(tái)所提供的信息內(nèi)容質(zhì)量感知、服務(wù)質(zhì)量感知等體驗(yàn)效果將決定用戶滿意度高低和感知效用大小，用戶感知體驗(yàn)效果越好，用戶表示越滿意，信息效用也就越高。用戶體驗(yàn)包括用戶在使用前的期待、使用中的感受以及使用后的評(píng)價(jià)，有學(xué)者從感知、行為、價(jià)值三個(gè)層面理解用戶體驗(yàn)[21]。如今，用戶體驗(yàn)理論包括用戶所感覺(jué)到的需求被滿足程度、用戶賦予產(chǎn)品的意義以及在此過(guò)程中產(chǎn)生的感覺(jué)與情感[22]。用戶信息體驗(yàn)本質(zhì)上是用戶在進(jìn)行信息服務(wù)體驗(yàn)的過(guò)程中，期望、需求等心理和自身認(rèn)知素養(yǎng)與信息本身的可用性、功能性、易用性等相互作用的結(jié)果[23]。有學(xué)者認(rèn)為感知享樂(lè)、實(shí)用質(zhì)量、美學(xué)與滿意度是主要的用戶體驗(yàn)構(gòu)念[24]。國(guó)內(nèi)有關(guān)研究將用戶體驗(yàn)的要素層次分為功能體驗(yàn)、技術(shù)體驗(yàn)、美學(xué)體驗(yàn)、交互體驗(yàn)[25-26]，還有學(xué)者將社會(huì)影響[27]、效益價(jià)值[28]也概括到用戶體驗(yàn)的層次中。

現(xiàn)有研究概括的用戶體驗(yàn)理論內(nèi)涵要素體現(xiàn)了用戶對(duì)于獲取信息服務(wù)過(guò)程中的情緒體驗(yàn)、有用性感知，也包括據(jù)其認(rèn)知程度產(chǎn)生的滿意結(jié)果，用戶的滿意程度就越高，其產(chǎn)生的信息效用也就越大。因此，筆者以用戶體驗(yàn)理論為基礎(chǔ)，根據(jù)其層次結(jié)構(gòu)構(gòu)建政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的評(píng)價(jià)體系。

2.3" 政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用

政務(wù)微信公眾號(hào)的信息效用基于用戶自身需求產(chǎn)生于使用過(guò)程，表現(xiàn)為用戶需求或問(wèn)題的解決效果，包括用戶使用過(guò)程中的主觀情緒體驗(yàn)、有用性感知和使用后根據(jù)自身需求滿足程度創(chuàng)造的信息價(jià)值。

具體表現(xiàn)為：當(dāng)用戶通過(guò)政務(wù)微信平臺(tái)進(jìn)行信息檢索或服務(wù)體驗(yàn)時(shí)，對(duì)平臺(tái)提供的信息內(nèi)容會(huì)產(chǎn)生有用性感知，對(duì)信息內(nèi)容的滿意度感知即為信息效用；當(dāng)用戶使用服務(wù)辦理時(shí)，基于對(duì)平臺(tái)信息技術(shù)、交互功能滿足程度會(huì)產(chǎn)生信息效用；此外，平臺(tái)界面和服務(wù)功能的美學(xué)設(shè)計(jì)等使用戶產(chǎn)生的直觀情緒體驗(yàn)也是信息效用的表現(xiàn)。這些用戶在體驗(yàn)政務(wù)信息服務(wù)過(guò)程中產(chǎn)生的信息效用稱為過(guò)程效用。在用戶使用體驗(yàn)良好，問(wèn)題解決效率較高的情況下，會(huì)產(chǎn)生點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、關(guān)注等一系列行為，這是用戶對(duì)所獲取信息服務(wù)滿意感知的結(jié)果表征，包括用戶主動(dòng)產(chǎn)生的具有傳播效益價(jià)值的行為，以及政務(wù)微信公眾號(hào)整體粉絲情況與用戶黏性等具有社會(huì)影響的體現(xiàn)，筆者將其稱為目標(biāo)效用。用戶體驗(yàn)感知的過(guò)程效用和由此衍生的目標(biāo)效用共同構(gòu)成用戶使用政務(wù)微信平臺(tái)所創(chuàng)造的信息效用，如圖1所示：

3" 評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)/Evaluation design

3.1" 評(píng)價(jià)方法

3.1.1" Fuzzy-QFD

QFD是一種用于規(guī)劃的方法和工具，于1972年首次在日本推出，主要用于將客戶需求轉(zhuǎn)化為具體的管理措施[29]，QFD是一種前期注重分析用戶需求，后期將需求轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品設(shè)計(jì)要求的質(zhì)量分析工具[30]，該工具可以將定性問(wèn)題定量化分析。QFD將用戶需求與服務(wù)的相關(guān)要素交叉形成矩陣，稱之為質(zhì)量屋，包括屋頂、左墻、天花板等6個(gè)部分。由于傳統(tǒng)QFD未能考慮許多實(shí)際應(yīng)用中顧客需求的主觀性，為處理難以定量表示的技術(shù)屬性，有學(xué)者將模糊集理論與QFD相結(jié)合[31]，Y. Chen等[32]提出結(jié)合模糊加權(quán)平均算法與模糊期望值算子的模糊質(zhì)量功能展開(kāi)方法（Fuzzy-QFD），被廣泛應(yīng)用在產(chǎn)品技術(shù)特性重要性排序與評(píng)價(jià)中。

政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用是用戶需求滿足程度的反應(yīng)結(jié)果，基于QFD思想，將用戶需求重要度作為切入點(diǎn)，將其與評(píng)價(jià)要素關(guān)聯(lián)，進(jìn)而得到評(píng)價(jià)指標(biāo)重要度，可以體現(xiàn)出用戶需求在信息效用的重要作用。因此，筆者從用戶需求角度出發(fā)，基于結(jié)合模糊加權(quán)平均的Fuzzy-QFD方法構(gòu)建政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的評(píng)價(jià)體系。

3.1.2" VIKOR

實(shí)證評(píng)價(jià)研究采用多準(zhǔn)則妥協(xié)解排序法（VIse Kriterijumski Optimizacioni Racun， VIKOR），該方法可以使決策者在復(fù)雜情況下快速獲得目標(biāo)折衷解，從而計(jì)算出決策方案的排序。本文實(shí)證研究對(duì)象包括江蘇省13個(gè)地級(jí)市的“發(fā)布類(lèi)”政務(wù)微信公眾號(hào)，采用VIKOR方法可以強(qiáng)調(diào)效用對(duì)于評(píng)價(jià)目標(biāo)排序的重要性，對(duì)于政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的研究具有一定適用性。

VIKOR方法的本質(zhì)是通過(guò)指標(biāo)屬性之間彼此讓步，得到距離多屬性正理想解的折衷可行解，進(jìn)而判斷評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣程度[33]。VIKOR法是基于群體效用最大化和個(gè)人遺憾最小化思想對(duì)參評(píng)方案進(jìn)行折衷排序[34]，在整個(gè)計(jì)算過(guò)程中通過(guò)計(jì)算群體效用值與個(gè)人遺憾值得到綜合VIKOR值進(jìn)行最終排序。由于VIKOR法對(duì)評(píng)價(jià)排序結(jié)果具有一定的條件限制，對(duì)于多評(píng)價(jià)對(duì)象很難實(shí)現(xiàn)全評(píng)價(jià)排序，所以筆者引入灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)VIKOR進(jìn)行改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)多對(duì)象的全評(píng)價(jià)排序。

3.2" 評(píng)價(jià)設(shè)計(jì)

3.2.1" 評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

運(yùn)用Fuzzy-QFD方法計(jì)算用戶需求與評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)程度，通過(guò)用戶需求重要度演算出評(píng)價(jià)指標(biāo)重要度，從而得到相應(yīng)指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建評(píng)價(jià)體系。具體構(gòu)建流程見(jiàn)圖2，其中，需要先收集并確定用戶需求及其重要度，然后篩選政務(wù)微信信息效用的評(píng)價(jià)指標(biāo)，接著基于Fuzzy-QFD方法進(jìn)行演算，最后得到各指標(biāo)權(quán)重及政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的評(píng)價(jià)體系。演算主要分為3個(gè)步驟：①對(duì)用戶需求重要度模糊數(shù)以及質(zhì)量屋關(guān)聯(lián)矩陣模糊數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與合成；②輸出求解關(guān)聯(lián)矩陣數(shù)據(jù)在h-截集模糊加權(quán)平均數(shù)；③根據(jù)其模糊重要性去模糊化后的精確值進(jìn)行排序。

3.2.2" 實(shí)證評(píng)價(jià)研究

在構(gòu)建評(píng)價(jià)體系的基礎(chǔ)上，運(yùn)用改進(jìn)VIKOR法進(jìn)一步開(kāi)展實(shí)證評(píng)價(jià)研究。評(píng)價(jià)流程如下：①將收集的評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，根據(jù)公式計(jì)算出各指標(biāo)的正負(fù)理想解，同時(shí)確定對(duì)應(yīng)指標(biāo)的綜合評(píng)估值，從而得到相應(yīng)的群體效用值及個(gè)人遺憾值，最終匯總加權(quán)得到評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合VIKOR值并按從小到大對(duì)其進(jìn)行初步排序；②根據(jù)VIKOR法的兩條約束條件，檢驗(yàn)排序結(jié)果是否合理，對(duì)于未通過(guò)檢驗(yàn)的評(píng)價(jià)對(duì)象用灰色關(guān)聯(lián)度算法進(jìn)一步確定排名情況；最后，綜合VIKOR法與灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算結(jié)果得到最終評(píng)價(jià)排序情況。具體流程如圖3所示：

4" 評(píng)價(jià)體系構(gòu)建/Construction of evaluation system

4.1" 用戶需求及重要度確定

4.1.1" 確定用戶需求

本文所涉及的用戶需求是用戶使用政務(wù)微信公眾號(hào)前、使用過(guò)程中以及使用后產(chǎn)生的實(shí)際需求。筆者基于用戶訪談，從個(gè)人基本信息、使用時(shí)間、使用原因、使用情境、使用期望、如何改進(jìn)等方面收集用戶對(duì)于政務(wù)微信平臺(tái)的基本需求，訪談對(duì)象包括青年、中年人群。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)人注重信息獲取效率，年輕用戶更加關(guān)注平臺(tái)的響應(yīng)速度、使用體驗(yàn)感等，而中年人群則關(guān)注平臺(tái)使用的難易程度、服務(wù)方式多樣性等。在此基礎(chǔ)上，研究結(jié)合其他相關(guān)文獻(xiàn)，收集并歸納了較為全面的政務(wù)微信用戶需求信息，如表1所示：

4.1.2" 計(jì)算用戶需求重要度

基于Fuzzy-QFD理論，筆者采用三角模糊的方式對(duì)用戶進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，以獲取政務(wù)微信公眾號(hào)用戶需求重要度。問(wèn)卷數(shù)據(jù)以用戶認(rèn)為該用戶需求的重要程度打分，1—5分代表非常不重要到非常重要，根據(jù)三角模糊數(shù)分值對(duì)照表進(jìn)行轉(zhuǎn)化，平均計(jì)算得到最終用戶需求模糊重要度。

問(wèn)卷設(shè)計(jì)包括個(gè)人基本信息與用戶需求重要度調(diào)查兩個(gè)部分。通過(guò)微信、問(wèn)卷網(wǎng)等社交平臺(tái)進(jìn)行正式調(diào)查的問(wèn)卷發(fā)放，共回收問(wèn)卷328份，有效問(wèn)卷為302份，有效回收率為92.07%。回收的問(wèn)卷中，男性占比46.4%，女性占比53.7%，用戶年齡以20—30歲為主，占整體的55.63%，文化程度為本科文化的占整體的60.93%，且職業(yè)為學(xué)生與企業(yè)職工的人數(shù)相當(dāng)，分別為34.77%、33.77%，總體而言，樣本分配較為合理。采用SPSS軟件對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)的信效度進(jìn)行檢驗(yàn)，信度檢驗(yàn)采用Cronbach’s α系數(shù)進(jìn)行評(píng)估，效度檢驗(yàn)則根據(jù)KMO值、Bartlett球形顯著性檢驗(yàn)等為標(biāo)準(zhǔn)。最終Cronbach’s α值為0.910，KMO值為0.929，顯著性0.000，該問(wèn)卷數(shù)據(jù)具有良好的信效度。根據(jù)問(wèn)卷數(shù)據(jù)的評(píng)分對(duì)照三角模糊數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，評(píng)分1—5分別轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)（0，0，0.3）、（0，0.25，0.5）、（0.3，0.5，0.7）、（0.5，0.75，1）、（0.7，1，1），最后平均計(jì)算出用戶需求模糊重要度（見(jiàn)表1）。

4.2" 評(píng)價(jià)指標(biāo)確定

效用大小與用戶需求直接相關(guān)，政務(wù)微信平臺(tái)提供的信息服務(wù)越能滿足用戶需求，其產(chǎn)生的信息效用就越高，所以政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的測(cè)量離不開(kāi)用戶這一關(guān)鍵主體，用戶對(duì)政務(wù)微信公眾號(hào)的使用體驗(yàn)是信息效用評(píng)價(jià)的核心。從政務(wù)微信公眾號(hào)的過(guò)程效用與目標(biāo)效用入手，結(jié)合用戶體驗(yàn)理論將信息效用評(píng)價(jià)維度分為信息內(nèi)容體驗(yàn)、信息技術(shù)體驗(yàn)、美學(xué)設(shè)計(jì)體驗(yàn)、交互體驗(yàn)、效益價(jià)值、社會(huì)影響6個(gè)維度，用戶對(duì)平臺(tái)提供的信息、服務(wù)等產(chǎn)生的主觀過(guò)程效用和使用后產(chǎn)生的客觀信息行為數(shù)據(jù)代表的目標(biāo)效用共同構(gòu)成政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖4所示：

信息內(nèi)容體驗(yàn)與用戶信息內(nèi)容需求有很大關(guān)聯(lián)，信息內(nèi)容的本身屬性是用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵，因此選取以下評(píng)價(jià)指標(biāo)：①時(shí)效性，指信息內(nèi)容是否發(fā)布及時(shí)；②權(quán)威性，指政務(wù)微信的官方認(rèn)證和內(nèi)容來(lái)源是否權(quán)威；③可靠性，包括信息內(nèi)容的真實(shí)性，是否值得信賴、便于理解。

信息技術(shù)體驗(yàn)維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)代表用戶對(duì)政務(wù)微信平臺(tái)的功能服務(wù)、技術(shù)支持等的直觀感受，包括：①發(fā)布頻次，指政務(wù)微信公眾號(hào)每天發(fā)布信息內(nèi)容的次數(shù)，可以代表其穩(wěn)定的信息推送能力；②操作便捷性，指平臺(tái)提供信息服務(wù)的操作流程是否能讓用戶容易理解并掌握；③獲取便利性，指平臺(tái)是否提供簡(jiǎn)潔快速的信息獲取方式；④響應(yīng)速度，指平臺(tái)操作響應(yīng)是否迅速、不卡頓；⑤功能按鈕，指平臺(tái)是否具有服務(wù)功能辦理等功能鍵。

美學(xué)情感體驗(yàn)維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要是用戶對(duì)政務(wù)微信平臺(tái)整體視覺(jué)、情緒等感官的直接體驗(yàn)，包括：①吸引力，信息內(nèi)容不生硬俗套，具有一定的趣味性；②色彩搭配，平臺(tái)整體色彩搭配合理，用戶使用時(shí)視覺(jué)舒適；③界面設(shè)計(jì)，平臺(tái)界面設(shè)計(jì)、內(nèi)容布局簡(jiǎn)潔明了；④個(gè)性化，平臺(tái)提供的檢索方式、信息推送、評(píng)論互動(dòng)等個(gè)性化服務(wù)使用戶具有參與體驗(yàn)感。

交互體驗(yàn)維度指標(biāo)體現(xiàn)了政務(wù)微信平臺(tái)最根本特性——交互性，也是大部分用戶選擇使用政務(wù)微信的關(guān)鍵因素。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：" " " " ①可查找性，指用戶在平臺(tái)服務(wù)框內(nèi)的查找與檢索情況；②易用性，平臺(tái)提供的服務(wù)交互功能使用戶能輕松掌握；③有效性，平臺(tái)提供的信息服務(wù)交互功能能夠有效解決用戶實(shí)際問(wèn)題；" " ④反饋及時(shí)性，對(duì)用戶需求信息的反饋及時(shí)。

效益價(jià)值維度指標(biāo)是用戶獲取政務(wù)信息服務(wù)之后對(duì)其滿意程度的表現(xiàn)，用戶達(dá)成目標(biāo)后會(huì)產(chǎn)生點(diǎn)贊、評(píng)論等信息行為，這些客觀數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)出政務(wù)微信公眾號(hào)達(dá)成用戶目的的效果。評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：①平均閱讀量，表示用戶整體閱讀情況，反映信息實(shí)現(xiàn)的傳播效益； ②傳播指數(shù)，平臺(tái)傳播指數(shù)從一定程度上可以體現(xiàn)用戶對(duì)其信息服務(wù)的認(rèn)可及二次傳播情況。

社會(huì)影響維度指標(biāo)指用戶在使用政務(wù)微信公眾號(hào)后進(jìn)行的信息行為在社會(huì)上廣泛傳播及影響力度，間接體現(xiàn)了用戶滿意而使平臺(tái)擴(kuò)大影響力度產(chǎn)生的目標(biāo)效用，包括：①平均點(diǎn)贊數(shù)，發(fā)布信息的點(diǎn)贊數(shù)表現(xiàn)了用戶對(duì)其信息內(nèi)容的滿意度；②粉絲活躍數(shù)，代表平臺(tái)政務(wù)信息服務(wù)引起的用戶反應(yīng)和社會(huì)影響程度；③用戶黏性，指用戶瀏覽頻次及時(shí)長(zhǎng)情況，代表用戶對(duì)政務(wù)微信平臺(tái)的忠誠(chéng)度。

4.3" 評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

4.3.1" 計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)重要度

構(gòu)建用戶需求與評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的質(zhì)量屋是得到評(píng)價(jià)指標(biāo)重要度的關(guān)鍵步驟，通過(guò)形成需求與指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)矩陣，輸入質(zhì)量屋，再運(yùn)用上述Fuzzy-QFD步驟計(jì)算輸出評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要度。關(guān)聯(lián)矩陣構(gòu)建選取專家打分的方法，筆者邀請(qǐng)9位政務(wù)微信領(lǐng)域?qū)＜覍W(xué)者和相關(guān)運(yùn)營(yíng)人員，根據(jù)其經(jīng)驗(yàn)與學(xué)識(shí)對(duì)用戶需求與評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行打分，標(biāo)準(zhǔn)為1—5分，對(duì)照三角模糊數(shù)對(duì)照表，對(duì)專家打分進(jìn)行平均，得到用戶需求與評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的模糊關(guān)聯(lián)度。

在得到模糊關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)上形成關(guān)聯(lián)矩陣，根據(jù)模糊加權(quán)平均Fuzzy-QFD的計(jì)算步驟，計(jì)算出用戶需求模糊重要度的h水平截集區(qū)間（Wi）h，以及模糊關(guān)聯(lián)度的h水平截集區(qū)間（Uij）h。由用戶需求重要度作為右墻輸入，在形成需求與評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)矩陣房間后，構(gòu)建出整體質(zhì)量屋，計(jì)算出關(guān)于h-截集的評(píng)價(jià)指標(biāo)重要度的精確值區(qū)間，見(jiàn)表2。

通過(guò)上述質(zhì)量屋構(gòu)建，得到評(píng)價(jià)指標(biāo)的h-截集區(qū)間值，再用平均水平截集去模糊化的方法可以得到每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要度，見(jiàn)表3。

4.3.2" "確定評(píng)價(jià)體系

根據(jù)得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)重要度，運(yùn)用平均求解的方法，先算出全部重要度的和，再計(jì)算各個(gè)指標(biāo)重要度在整體中的占比，最后得到每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，由此構(gòu)建出政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用評(píng)價(jià)體系，各指標(biāo)的權(quán)重見(jiàn)表3。

由表3可知，平均閱讀量的權(quán)重最大，其對(duì)于評(píng)價(jià)政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用來(lái)講最重要，其次是平均點(diǎn)贊數(shù)，這說(shuō)明用戶對(duì)政務(wù)信息服務(wù)的認(rèn)可在政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用評(píng)價(jià)中起到至關(guān)重要的作用。在評(píng)價(jià)維度層次中，信息技術(shù)體驗(yàn)維度與交互體驗(yàn)維度分別占據(jù)整體較高的權(quán)重，意味著在信息冗余的海量信息時(shí)代中，用戶對(duì)功能性技術(shù)的要求越來(lái)越高，服務(wù)與交互性能逐漸成為用戶感知的第一要素，服務(wù)辦理是否便捷、響應(yīng)速度是否迅速是影響用

戶滿意程度的關(guān)鍵指標(biāo)。在所有評(píng)價(jià)指標(biāo)中，美學(xué)情感體驗(yàn)維度中色彩搭配指標(biāo)的權(quán)重最小，這是因?yàn)榫湍壳罢?wù)微信平臺(tái)來(lái)講，逐漸形成了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的界面搭配設(shè)計(jì)，而對(duì)于顏色的喜好更多取決于用戶的個(gè)人偏好，因此在整體的信息效用評(píng)價(jià)中占比較小。

5" 實(shí)證評(píng)價(jià)研究/Empirical evaluation research

5.1" 評(píng)價(jià)對(duì)象選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

研究選取江蘇省13個(gè)地級(jí)市的“發(fā)布類(lèi)”政務(wù)微信為評(píng)價(jià)對(duì)象，包括“南京發(fā)布”“蘇州發(fā)布”“無(wú)錫發(fā)布”“徐州發(fā)布”“南通發(fā)布”“常州發(fā)布”“淮安發(fā)布”“宿遷發(fā)布”“泰州發(fā)布”“揚(yáng)州發(fā)布”“連云港發(fā)布”“鎮(zhèn)江發(fā)布”“鹽城發(fā)布”（排名不分先后），所有政務(wù)微信平臺(tái)均已通過(guò)官方認(rèn)證。

（1）定性指標(biāo)數(shù)據(jù)。研究所涉及的定性評(píng)價(jià)指標(biāo)有時(shí)效性、權(quán)威性、可靠性、操作便捷性、獲取便利性、響應(yīng)速度、吸引力、色彩搭配、界面設(shè)計(jì)、個(gè)性化、易用性、有效性、反饋及時(shí)性、用戶黏性，除了用戶黏性指標(biāo)數(shù)據(jù)以用戶使用時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行1—5的等級(jí)劃分，其余指標(biāo)數(shù)據(jù)均以李克特7級(jí)量表為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行問(wèn)卷打分獲取，然后對(duì)照語(yǔ)言對(duì)照表（見(jiàn)表4）以三角模糊數(shù)形式呈現(xiàn)。

通過(guò)歷時(shí)兩個(gè)月的問(wèn)卷發(fā)放，共收集問(wèn)卷1 259份，剔除甄別題項(xiàng)選錯(cuò)、未關(guān)注江蘇省13個(gè)地級(jí)市發(fā)布類(lèi)政務(wù)微信以及答題時(shí)長(zhǎng)小于1分鐘的無(wú)效問(wèn)卷，有效問(wèn)卷共1 070份，有效率為85.0%。其中，“南京發(fā)布”137份、“蘇州發(fā)布”113份、“無(wú)錫發(fā)布”94份、“南通發(fā)布”122份、“常州發(fā)布”84份、“徐州發(fā)布”62份、“揚(yáng)州發(fā)布”46份、“淮安發(fā)布”88份、“宿遷發(fā)布”79份、“鹽城發(fā)布”53份、“鎮(zhèn)江發(fā)布”77份、“泰州發(fā)布”70份、“連云港發(fā)布”45份。對(duì)各評(píng)價(jià)對(duì)象的數(shù)據(jù)求平均三角模糊數(shù)（見(jiàn)表4）。

（2）定量指標(biāo)數(shù)據(jù)。定量評(píng)價(jià)指標(biāo)有發(fā)布頻次、功能按鈕、可查找性、平均閱讀量、傳播指數(shù)、平均點(diǎn)贊數(shù)、粉絲活躍數(shù)。其中，發(fā)布頻次、平均閱讀量、傳播指數(shù)、平均點(diǎn)贊數(shù)、粉絲活躍數(shù)等指標(biāo)數(shù)據(jù)是通過(guò)清博數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行為期一個(gè)月的監(jiān)控與獲取，以月平均數(shù)計(jì)算，發(fā)布頻次以區(qū)間數(shù)值形式呈現(xiàn)，預(yù)估粉絲活躍數(shù)指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)選取每天上午10：30到12：00的數(shù)據(jù)，再以平均數(shù)表示預(yù)估粉絲活躍數(shù)。功能按鈕以導(dǎo)航頁(yè)面具有的功能按鈕個(gè)數(shù)為指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過(guò)瀏覽微信平臺(tái)獲得?？刹檎倚灾笜?biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)為：平臺(tái)信息查找、微信對(duì)話窗口查找、服務(wù)欄內(nèi)功能查找，每項(xiàng)各1分，滿分3分，在瀏覽各評(píng)價(jià)對(duì)象微信對(duì)話窗口時(shí)，發(fā)現(xiàn)存在3種現(xiàn)象：①對(duì)于每一次對(duì)話查詢均有回復(fù)為1分；②只對(duì)個(gè)別關(guān)鍵詞有回復(fù)為0.5分；③均沒(méi)有回復(fù)為0分。由于微信公眾號(hào)自帶信息查找功能，所以各評(píng)價(jià)對(duì)象的可查找性指標(biāo)數(shù)據(jù)最低為1分。各項(xiàng)定量指標(biāo)數(shù)據(jù)如表5所示：

5.2" VIKOR評(píng)價(jià)過(guò)程

5.2.1" 數(shù)據(jù)預(yù)處理

應(yīng)用VIKOR方法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理分為成本型指標(biāo)I2與效益型指標(biāo)I1，其中通過(guò)用戶滿意度感知問(wèn)卷收集回來(lái)的定性指標(biāo)均為效益型指標(biāo)，以定量檢測(cè)的發(fā)布頻次、功能按鈕和可查找性3個(gè)指標(biāo)為成本型指標(biāo)，其余定量指標(biāo)為政務(wù)微信信息服務(wù)的產(chǎn)出效益，屬于效益型指標(biāo)。

針對(duì)三角模糊定性類(lèi)的效益型指標(biāo)I1，整合并計(jì)算問(wèn)卷收集回來(lái)各指標(biāo)的平均三角模糊數(shù)，對(duì)其應(yīng)用公式（1）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

公式（1）

將表（5）中的數(shù)值型數(shù)據(jù)與區(qū)間型數(shù)據(jù)分別采用數(shù)據(jù)預(yù)處理公式進(jìn)行處理。數(shù)值型數(shù)據(jù)的計(jì)算如公式（2）所示：

公式（2）

對(duì)于區(qū)間型數(shù)據(jù)，記區(qū)間數(shù)原始評(píng)價(jià)值為，標(biāo)準(zhǔn)化后的區(qū)間型數(shù)值為，標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

公式（3）

最后，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。

5.2.2" VIKOR計(jì)算步驟運(yùn)用

（1）確定正負(fù)理想解。fj*表示評(píng)價(jià)對(duì)象信息效用評(píng)價(jià)值中第j個(gè)指標(biāo)的最優(yōu)解，fj–表示評(píng)價(jià)對(duì)象信息效用評(píng)價(jià)值的最劣解。

fj*=（[0.63， 0.83， 1.00]， [0.66， 0.86， 1.00]， [0.65， 0.85， 1.00]， [0.67， 1.50]， [0.64， 0.85， 1.00]， [0.64， 0.85， 1]， [0.62， 0.83， 1.00]， 1.0000， [0.64， 0.84， 1.00]， [0.64， 0.84， 1.00]， [0.64， 0.84， 1.00]， [0.63， 0.84， 1.00]， 1.0000， [0.63， 0.84， 1.00]， [0.65， 0.85， 1.00]， [0.63， 0.83， 1.00]， 1.0000， 1.0000， 1.0000， 1.0000， 1.0000）

fj–=（[0.38， 0.56， 0.73]， [0.39， 0.56， 0.73]，" [0.40，" 0.58， 0.76]， [0.40， 0.60]， [0.36， 0.53， 0.71]， [0.38， 0.56， 0.76]， [0.40， 0.59， 0.77]， 0.3000， [0.38， 0.55， 0.74]， [0.41， 0.60， 0.78]， [0.40， 0.58， 0.76]， [0.39， 0.58， 0.77]， 0.3333， [0.39， 0.56， 0.75]， [0.40， 0.59， 0.77]， [0.38， 0.56， 0.74]， 0.2969， 0.8025， 0.2221， 0.2389， 0.8284）

（2）計(jì)算最大群體效用Si與最小個(gè)體遺憾值Ri。評(píng)價(jià)對(duì)象的群體效用Si和個(gè)人遺憾值Ri為：

Si=（0.1158， 0.1969， 0.2692， 0.7094， 0.6849， 0.7797， 0.5490， 0.7495， 0.8150， 0.8304， 0.8919， 0.8359， 0.7400）

Ri=（0.0408， 0.0408， 0.0453， 0.0555， 0.0509， 0.0539， 0.0499， 0.0557， 0.0576， 0.0536， 0.0546， 0.0536， 0.0586）

（3）計(jì)算綜合VIKOR值。先從群體效用值中與個(gè)人遺憾值中選擇最大效用S*=0.039 1和最小遺憾R*=0.017 7，令最大群體效用權(quán)重v=0.5，計(jì)算每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合VIKOR值Qi，并根據(jù)VIKOR值從小到大進(jìn)行排序，結(jié)果如表6所示：

5.2.3" VIKOR初步排序結(jié)果

通過(guò)VIKOR方法的約束條件檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，排在前兩位的P1與P2信息效用評(píng)估值差距較小，需要進(jìn)一步通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)進(jìn)行排序。綜合VIKOR值Qi確定排序中間4位均滿足條件，即P3gt; P7gt; P5 gt;P4。對(duì)于P4與P6，不滿足約束條件，所以P8與P6的信息效用綜合評(píng)估值相當(dāng)，需要進(jìn)一步計(jì)算其灰色關(guān)聯(lián)度確定排序。依此類(lèi)推，得到剩下評(píng)價(jià)對(duì)象信息效用相對(duì)大小的情況，均未同時(shí)通過(guò)約束條件，13個(gè)“發(fā)布類(lèi)”政務(wù)微信平臺(tái)的信息效用VIKOR初步排序結(jié)果為：

P1，P2gt;P3gt; P7gt; P5 gt;P4，P6，P10，P12，P8，P11，P13，P9

5.3" 灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算

通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算實(shí)現(xiàn)全排序評(píng)價(jià)，首先對(duì)前序位P1、P2進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算，得到參考序列：

G0=（0.0000， 0.0408， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0251， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0010， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0000， 0.0000）

然后得到P1、P2的灰色關(guān)聯(lián)度：r01=0.9495、r02=0.7804，因此P1的信息效用大于P2。

由于未實(shí)現(xiàn)全排序評(píng)價(jià)的是連續(xù)后8位評(píng)價(jià)對(duì)象，且明顯確定信息效用的評(píng)估值是P5 gt;P4，所以在確定參考序列時(shí)，以確定的前一序位P5的各指標(biāo)綜合評(píng)估值為參考序列，即

G’0=（0.0250， 0.0286， 0.0356， 0.0251， 0.0265， 0.0224， 0.0320， 0.0344， 0.0308， 0.0278， 0.0256， 0.0392， 0.0408， 0.0341， 0.0308， 0.0285， 0.0509， 0.0394， 0.0440， 0.0500， 0.0134）

并將參考數(shù)據(jù)分別與比較序列即P4、P6、P10、P12、P8、P11、P13、P9對(duì)應(yīng)的綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)值進(jìn)行計(jì)算，分別記為G4、G6、G10、G12、G8、G11、G13、G9，計(jì)算步驟同上，先求得待評(píng)價(jià)對(duì)象各指標(biāo)的關(guān)聯(lián)系數(shù)，再匯總得到其灰色關(guān)聯(lián)度，如表7所示：

根據(jù)8位評(píng)價(jià)對(duì)象的灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果從大到小進(jìn)行排序：P9gt;P13gt;P12gt;P6gt;P4gt;P8gt;P10gt;P11。綜合兩種方法，對(duì)江蘇省13個(gè)地級(jí)市“發(fā)布類(lèi)”政務(wù)微信平臺(tái)的信息效用全排序結(jié)果為：

P1gt;P2gt;P3gt;P7gt; P5gt;P9gt;P13gt;P12gt;P6gt;P4gt;P8gt; P10gt;P11

5.4" 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

通過(guò)對(duì)江蘇省13個(gè)地級(jí)市“發(fā)布類(lèi)”政務(wù)微信公眾號(hào)的信息效用進(jìn)行全排序評(píng)價(jià)：首先，“南京發(fā)布”“蘇州發(fā)布”“無(wú)錫發(fā)布”的評(píng)價(jià)排名占據(jù)前3位，南京、蘇州作為經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的城市，對(duì)于城市整體的政務(wù)微信運(yùn)營(yíng)與維護(hù)比較領(lǐng)先，更為重視政務(wù)微信的投入與建設(shè)，使用戶對(duì)于其信息效用的整體感知程度較高；其次，“揚(yáng)州發(fā)布”“常州發(fā)布”排名緊隨其后，與前3名相比出現(xiàn)明顯差距，處于江蘇省中上等水平，在進(jìn)行定性效益指標(biāo)問(wèn)卷收集過(guò)程中，揚(yáng)州與常州的用戶整體滿意度較高，與前3名的主要差距存在于效益型定量數(shù)據(jù)中；排名后8位的“發(fā)布類(lèi)”政務(wù)微信平臺(tái)之間差距并不明顯，結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行具體排序后發(fā)現(xiàn)，“宿遷發(fā)布”“連云港發(fā)布”“泰州發(fā)布”“徐州發(fā)布”的相對(duì)值較高，處于信息效用整體排名的中等序位，這4個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的用戶感知滿意度與定量效益型數(shù)據(jù)不高，但其成本型指標(biāo)投入相對(duì)其他評(píng)價(jià)對(duì)象較低；排在最后4位的“南通發(fā)布”“淮安發(fā)布”“鹽城發(fā)布”“鎮(zhèn)江發(fā)布”雖然定性效益型指標(biāo)用戶感知滿意度并不是最低的，但由于其成本性指標(biāo)投入數(shù)據(jù)較大，與其產(chǎn)出的效益無(wú)法形成正比，因此其相對(duì)信息效用排名較為靠后。

6" 結(jié)論/Conclusions

本研究基于用戶體驗(yàn)理論從過(guò)程效用和目標(biāo)效用分析歸納了政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的內(nèi)涵要素，利用Fuzzy-QFD方法構(gòu)建了包括信息內(nèi)容體驗(yàn)、信息技術(shù)體驗(yàn)、美學(xué)設(shè)計(jì)體驗(yàn)、交互體驗(yàn)、效益價(jià)值、社會(huì)影響6個(gè)維度21個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的評(píng)價(jià)體系，結(jié)合VIKOR和灰色關(guān)聯(lián)度方法，以江蘇省13個(gè)地級(jí)市的“發(fā)布類(lèi)”政務(wù)微信公眾號(hào)為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，導(dǎo)致各地區(qū)政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用存在差距的主要原因包括經(jīng)濟(jì)投入水平、運(yùn)營(yíng)維護(hù)能力和用戶的滿意度感知等。

根據(jù)前文評(píng)價(jià)體系及實(shí)證結(jié)果分析，筆者為政務(wù)微信等社交媒體平臺(tái)及運(yùn)營(yíng)人員提出以下建議，以提高政務(wù)社交媒體的信息效用。具體包括：①?gòu)恼?wù)社交媒體信息內(nèi)容出發(fā)，運(yùn)營(yíng)人員需要關(guān)注信息內(nèi)容時(shí)效性并及時(shí)跟蹤熱點(diǎn)、規(guī)范信息內(nèi)容組織與結(jié)構(gòu)水平。②在信息技術(shù)服務(wù)方面，有關(guān)運(yùn)營(yíng)人員應(yīng)該把控信息服務(wù)發(fā)布規(guī)律，擴(kuò)大政務(wù)信息關(guān)聯(lián)性；清晰化導(dǎo)航功能設(shè)置，便捷用戶獲取使用；同時(shí)聯(lián)合社交媒體平臺(tái)共同優(yōu)化系統(tǒng)性能速度，增強(qiáng)用戶操作效率。③在美學(xué)情感設(shè)計(jì)方面，需要重視多元化內(nèi)容形式表達(dá)，提高信息服務(wù)吸引力；探索用戶個(gè)性化需求，滿足用戶情緒體驗(yàn)。" " ④在交互性能方面，拓展交互檢索渠道，強(qiáng)化交互方式易用性；提升交互服務(wù)質(zhì)量，加強(qiáng)交互有效性，并健全互動(dòng)反饋機(jī)制，完善政民互動(dòng)流程。

本文的理論與實(shí)證研究雖然已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了有關(guān)政務(wù)微信公眾號(hào)信息效用的實(shí)際問(wèn)題，取得了一定意義的研究結(jié)論，但仍然存在一定的局限性。首先，在收集用戶需求時(shí)，本文僅劃分中青年用戶群體，未來(lái)研究可以針對(duì)不同用戶，如普通群眾、意見(jiàn)領(lǐng)袖、中青年、老年人群進(jìn)行區(qū)別分析；其次，本文的實(shí)證評(píng)價(jià)對(duì)象是江蘇省內(nèi)的“發(fā)布類(lèi)”政務(wù)微信平臺(tái)，僅能反映東部地區(qū)政務(wù)社交媒體的整體信息效用情況，未來(lái)在條件允許的情況下可以進(jìn)一步擴(kuò)大地域覆蓋面，分區(qū)域進(jìn)行實(shí)證探索。

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作者貢獻(xiàn)說(shuō)明/Author contributions：

馮" 纓：提供研究思路，指導(dǎo)寫(xiě)作；

方正偉：收集、分析數(shù)據(jù)，撰寫(xiě)文章；

孫曉陽(yáng)：指導(dǎo)寫(xiě)作，參與文章修訂。

An Evaluation of Government WeChat Public Account Information Utility from the Perspective of User Experience—Method application based on QFD and VIKOR

Feng Ying1" Fang Zhengwei1" Sun Xiaoyang2

1School of Management， Jiangsu University， Zhenjiang 212013

2School of Finance and Economics， Jiangsu University， Zhenjiang 212013

Abstract： [Purpose/Significance] Clarifying the connotation of the information utility of the government WeChat public account and constructing the evaluation index system of the information utility of the government WeChat public account are crucial to meeting the information service needs of the public and the construction and operation of the government WeChat platform. [Method/Process] The evaluation indexes were determined based on user experience theory， and the index weight was determined based on the concept of Quality Function Deployment （QFD）. The governmental WeChat public accounts of 13 prefecture-level cities in Jiangsu Province were taken as the research objects， and the VIKOR and grey relational degree methods were used to conduct the full evaluation ranking. [Result/Conclusion] The evaluation index of the government WeChat public account information utility include 21 indexes in six dimensions， namely， information content experience， information technology experience， aesthetic design experience， interactive experience， benefit value， and social impact. Among them， the information technology and interactive experience dimensions account for the largest proportion and play decisive roles in the information utility. The average reading， average liking， and number of active fans are the most important indices for evaluating the information utility. In the empirical study， the official accounts of “Nanjing Publishing”， “Suzhou Publishing” and “Wuxi Publishing” rank in the top three in terms of" information utility， while the official accounts of “Yancheng Publishing” and “Zhenjiang Publishing” rank at the bottom overall， mainly because the differences in cost input， operation and maintenance of each platform.

Keywords： user experience" " fuzzy QFD" " government WeChat public account" " information utility

evaluation system

Fund Project（s）： This work is supported by the National Social Science Fund of China titled “Research on the Influencing Factors， Mechanisms， and Improvement Paths of the Information Utility of Government Social Media” （Grant No. 20BTQ047）.

Author（s）： Feng Ying， professor， PhD， doctoral supervisor; Fang Zhengwei， master candidate; Sun Xiaoyang， lecturer， PhD， corresponding author， E-mail： sunny_sun@ujs.edu.cn.

Received： 2023-08-10" " Published： 2024-06-12

基金項(xiàng)目：本文系國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“政務(wù)社交媒體信息效用的影響因素、作用機(jī)制與提升路徑研究”（項(xiàng)目編號(hào)：20BTQ047）研究成果之一。

作者簡(jiǎn)介：馮纓，教授，博士，博士生導(dǎo)師；方正偉，碩士研究生；孫曉陽(yáng)，講師，博士，通信作者，E-mail： sunny_sun@ujs.edu.cn。

收稿日期：2023-09-12" " " " 發(fā)表日期：2024-06-14