基于模糊层次分析法的高校特色数据库建设评价指标细化研究*

赵学敏,田生湖,张潇璐

(1.云南大学档案馆,云南 昆明 650091；2.云南财经大学信息管理中心,云南 昆明 650221；3.云南大学图书馆,云南 昆明 650091)



基于模糊层次分析法的高校特色数据库建设评价指标细化研究*

赵学敏1,田生湖2,张潇璐3

(1.云南大学档案馆,云南 昆明 650091；2.云南财经大学信息管理中心,云南 昆明 650221；3.云南大学图书馆,云南 昆明 650091)

关键词:特色数据库;评价指标细化;模糊层次分析法;权重计算

摘 要:文章针对现行高校特色数据库建设评价指标体系的局限性,通过探讨、设计和细化建设评价指标,最终生成三级评价指标体系,并采用模糊层次分析法计算其权重,目的是建立一个科学化、易操作、量化的高校特色数据库建设评价指标。

* 本文系云南省教育厅科学研究基金项目“云南高校图书馆特色数据库建设情况调查研究”的成果之一,项目编号:2014Y039。

1 现行评价指标研究概述

目前对高校特色数据库的建设评价还没有一个权威的标准体系,研究者大多从已有知识和实践中总结经验并较为感性地给予其价值判断。如:CALIS管理中心采用专家评价法对特色数据库建设项目进行中期检查评价,从项目管理(15分)、数据加工(30 分)、元数据标引(20分)、服务功能(20分)和系统平台(15分)五个方面制订了评分细则；并同样采用专家评价法对特色数据库进行项目验收评价,验收评价设基础分和附加分,基础分100分与中期检查评分标准类似,附加分为30分,从数据加工(10分)、元数据标引(5分)、服务功能(10分)和系统功能(5分)四个方面指定附加分评分指标。又如:江苏高等教育文献保障信息系统(JALIS)特色数据库子项目设立了以下立项评审指标:内容和主题(主题特色、内容独特性)占30％；已有数据基础(数据规模、数据类型) 占25％；网页与设置(是否有网页浏览、能否链接下级内容)占10％；校外合作建设单位(项目申报表或网页注明合作单位)占3％；提供服务方式(是否有专职建库人员、有无学科专业人员参与)占12％；建库人员条件占10％；硬件设施(网络是否通畅)占5％；可持续发展机制(有无配套经费)占5％。胡守敏从特色数据库的数据资源、资源组织、资源导航、检索系统及功能和使用情况五个方面设立了一级指标,并在这五个一级指标的基础上分解为24项二级指标和39项三级指标。王启云从资源(数据格式、数据规模、文献类型、质量控制、标引质量等)、技术(系统技术、信息检索技术、用户服务技术、界面设计、软硬件设施等)、服务(服务范围、服务功能、服务效果等)、管理(版权管理、标准化管理、合作与共享管理、经济效益管理、人员管理等)和用户(教师感知、学生感知等)五个方面构建了高校特色数据库建设综合评价指标体系的基本内容。李明伍和吕先竞从数据资源、服务平台、著录标引、数据库系统、基础设施和推广应用六个方面论述了特色数据库系统建设评价指标。

上述研究成果缺乏对特色数据库建设的一个量化评价指标,对评价指标的细化不够具体,操作性较差。因此,笔者在综合和借鉴已有研究成果的基础上,确定了高校特色数据库建设的三级评价指标及其权重,以期对高校特色数据库的建设和后续发展具有借鉴意义。

2 设计和细化评价指标的工作思路及原则

笔者结合自己参加云南大学西南戾族研究文献特色数据库建设的实践,学习数字图书馆标准规范和CALIS特色库项目制定的相关标准规范,并现场考察、听取图书馆特色库建设相关专家建议,查阅文献、汇聚现有指标,对现有指标分类归纳研究,在初步形成指标体系后,采用案例研究法和专家评价法检测指标体系,并针对一部分特色数据库形成具体的评价结果后再次征求相关专家意见,对指标体系进行分析、检查、调整修改和检验,最后确定最终的高校特色数据库建设评价指标体系。

细化评价指标的原则是:①在保持评价指标体系科学性、全面性、实用性和可行性的基础上,检验特色数据库建设中各单项评价指标的实施程度和建设效果,进行单项评价指标的综合,得出大类指标的价值。②针对现有研究成果所描述的评价指标在实际操作中的不确定和不易操作现象,笔者采用模糊层次分析法细化确定各指标项权重。

3 基于模糊层次分析法的权重计算

模糊层次分析法是模糊数学和层次分析法相结合而发展出的一种方法。其针对一个多规则评价的复杂系统,采用概念内涵清晰、外延界限不明确的模糊思想给予描述,并对其主要因素进行层次划分,对统一层次上的因素进行综合比较评价。该方法克服了层次分析法中人们思维的不确定性和模糊性对结果的影响,使决策更合理。

模糊层次分析法的核心是利用0.1—0.9九个数量标度,确定每一级指标下的同层级指标权重系数,构造优先判断矩阵和模糊判断矩阵,通过对每一级指标元素的两两比较、判断和计算,对指标元素进行权重系数定量计算。

表1　数量标度

3.1 建立优先判断矩阵F

在模糊层次分析法中,核心问题是建立模糊一致判断矩阵,其基础是以经验为根据的优先判断矩阵。设矩阵F=(rij)n×n,若满足:0≤rij≤1,(i=1,2,…, n；j=1,2,…,n),则称F是优先判断矩阵(也称模糊矩阵)。若模糊矩阵R=(rij)n×n满足:∀i,j,k有rij= rik-rjk+0.5,则称模糊矩阵R是模糊一致判断矩阵。优先判断矩阵F是针对上级指标元素、本层与之有关元素之间相对重要性的比较。为了使任意两个方案关于某准则的相对重要程度得到定量描述,可采用表1 的0.1—0.9给其数量标度。

笔者根据表1的九个数量标度,构造指标体系中各指标元素相对重要程度的优先判断矩阵。其中,F0是一级指标的优先判断矩阵,F1—F5是各一级指标下二级指标的优先判断矩阵(见图1)。

图1　优先判断矩阵

3.2 建立模糊一致判断矩阵R

图2　模糊一致判断矩阵

3.3 根据矩阵R求各指标项权重值

图3　排序向量公式

根据图3公式,利用和行归一法,求得排序向量分别为:①W(0)=(0.2400,0.2200,0.2000,0.1760,0.1640)T。②W(1)=(0.2028,0.1556,0.1444,0.1722,0.1639, 0.1611)T。③W(2)=(0.2875,0.2250,0.2250,0.2625)T。④W(3)=(0.3000,0.2500,0.2188,0.2312)T。⑤W(4)= (0.5250,0.4750)T。⑥W(5)=(0.5250,0.4750)T。

根据一级指标权重W0计算出各二级指标项的最终权重值:①W1={0.0487,0.0373,0.0347,0.0413,0.0393, 0.0387}T。②W2={0.0633,0.0495,0.0495, 0.0577}T。③W3={0.0600,0.0500,0.0438,0.0462}T。④W4={0.0924, 0.0836}T。⑤W5={0.0861,0.0779}T。

三级指标权重与二级指标权重的计算方法和过程完全相同,由此,最终生成带权重的高校特色数据库建设三级评价指标体系(见表2)。

表2　高校特色数据库建设评价指标

4 结语

本文在现有高校特色数据库建设评价指标研究的基础上,采用模糊层次分析法细化并确定了三级评价指标的权重,旨在对高校特色数据库建设进行科学评价,发现高校特色数据库存在的问题并加以改进,更好地为师生服务。然而,特色数据库建设是一个动态并持续发展变化的系统工程,评价指标的建立、调整、完善和对特色数据库的具体调查评价研究还需要进一步探讨并在实践中不断改进。

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（编校:崔 萌）

作者简介:赵学敏(1981— ),云南大学档案馆馆员；田生湖(1984— ),云南财经大学信息管理中心讲师；张潇璐(1983— ),云南大学图书馆馆员。

收稿日期:2015 - 12 - 10

中图分类号:G250

文献标识码:A

文章编号:1003 - 1588 ( 2016 ) 01 - 0115 - 04