网络环境下数字图书馆知识服务用户满意度评价指标体系构建，本文主要内容关键词为：指标体系论文,满意度论文,数字图书馆论文,评价论文,环境论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
DOI:10.13663/j.cnki.lj.2015.03.005 0 引言 1999年任俊为将知识服务引入中国图书情报界，2000年张晓林揭示知识服务的本质，提出“图书情报工作的核心能力应定位于知识服务”[1]。至今十余年，国内很多学者对知识服务展开了深入研究，统计和梳理还表明研究热点多集中在宏观概念及技术方面，对数字图书馆知识服务满意度测评指标体系的研究相对薄弱[2]。但是随着数字图书馆建设从“以资源建设为中心”向“以用户服务为中心”转变，用户满意度愈来受重视。从根本上说，图书馆是一种服务机构，“只有用户才能评价其服务质量，而所有其他的评价从根本上说都是不相关的”[3]。 用户满意度的测评是最能衡量图书馆知识服务质量的，但相关研究多集中在图书情报信息服务质量与用户满意度方面，以知识服务满意度为对象的研究较少，且比较分散。近期相关研究有：从知识服务平台用户体验的角度出发，建立了体现知识服务特性的客户满意度评价体系[4]；从知识服务提供者的角度出发，构建了评价知识服务能力的指标体系[5]；基于知识服务的内涵，用一种模糊评价方法构建了知识服务客户满意度评价体系[6]；为知识服务用户满意度的研究提供了方法借鉴和实践指导[7-10]。 虽然，目前的研究已从不同角度，采用如直接测评、关注度—满意度测评、差距测评和结构方程模型等各种不同方法测评用户满意度，但迄今为止，尚未建立起知识服务用户满意度的一般性的评价理论体系。网络环境下，数字图书馆提供知识服务具有其特殊性质和服务模式，所以本文从用户角度出发，构建网络环境下数字图书馆知识服务用户满意度的指标体系，且以用户为中心的满意度评价正符合图书馆提倡“用户至上”或“读者永远是正确的”[11]的理念。 1 知识服务用户满意度概述 研究知识服务与知识服务概念与内涵，并分析影响知识服务满意度的主要因素，并以此建立知识服务用户满意度评价模型。 1.1 概念与内涵 所谓知识服务，就是为了适应知识经济发展和知识创新的需要，为用户解决问题而提供的经过信息的析取、重组、集成、创新而形成的符合用户需要的知识产品的服务[12]。知识服务以用户为中心，以用户满意为目标，服务过程中知识的创造、传递、共享依赖于服务双方的交流与实践，是一个持续交互的过程。 数字图书馆知识服务用户满意程度由用户期望和用户感知两个因素决定，如果期望越低就越容易满足，实际感知越差越难满足。用户是否满足与期望成反比关系，与感知成正比关系。文献[5]将数字图书馆的知识服务用户满意度定义为：用户对接受的知识服务的感知与对知识服务的期望相比较后的满意水平的量化程度。知识服务是以用户问题的解决为服务目标的，用户的满意度是对知识服务进行衡量的重要指标，也是最直接的量化评价。 1.2 影响知识服务满意度的主因素 严格意义上讲，知识服务的各个方面均会对用户满意度存在影响，如服务提供者、服务模式、服务接受者等。本文从用户角度出发，对其获取知识服务的过程进行分析，借鉴主成分分析思想确定影响数字图书馆知识服务满意度的主要因素。主成分分析的基本思想是找出影响问题的几个综合指标(称为主成分)，这些综合指标为原来变量的线性组合，它们不仅包含了原始变量的信息，而且彼此间不相关。在保留绝大部分原始变量信息的条件下，对少数几个主成分进行分析，既能消除重叠因素的影响，又能使问题降维、简化[13]。 知识服务模式有三种：专职顾问服务模式(人—人交互)、参考咨询服务模式(人—人/人—机—人交互)、自助服务模式(人—机交互)。不同服务模式下，对服务过程与服务效用的影响因素不同。网络环境下，数字图书馆采用人—机交互模式提供知识服务，服务的提供者是数字图书馆的网络与数据库等检索系统，服务接受者即为用户，因此，站在用户的角度，影响其满意度的主要因素应有数字图书馆的基础配套服务设施、知识服务流程的规范性、知识服务提供的知识质量等。这三个因素互不重叠，又可具体细分为多个可量化的子要素，如配套服务设施可通过网络是否安全与畅通、系统是否稳定、界面是否友好等体现。 1.3 知识服务满意度的评价模型 知识服务用户满意度评价不同于图书馆服务质量的评价，不适合直接套用现有评价理论模型。借鉴国内外成熟的顾客满意度指数模型，如美国顾客满意度指数模型(ACSI)[14]和欧洲用户满意度指数模型(ECSI)[15]，参考Parasuraman，Berry和Zeithaml(简称PZB)提出的服务质量评价SERVQUAL模型[16]以及美国的
基于用户的图书馆服务质量评价模型等，结合影响知识服务满意度的主要因素，提出知识服务满意度的评价模型，如图1所示。
图1 网络环境下数字图书馆知识服务满意度的评价模型 注：“+”表示两个变量是正相关，“-”表示两个变量是负相关。 由图1可见，该评价模型针对网络环境下数字图书馆提供知识服务的过程，包括服务的提供者——配套服务设施条件，知识服务流程规范，以及知识服务服务的结果——知识质量，即影响用户满意度的3个主要因素。模型中，用户满意度是最终目标变量，用户期望和用户感知是用户满意度的原因变量，即用户通过对比期望和感知得出满意程度，而3个主要因素的测评是对原因变量的具体量化。 2 知识服务满意度的评价指标体系的构建 用户满意度评价指标体系是一个多层次的结构，运用层次化结构设定测评指标，能够由表及里清楚地表述用户满意度测评体系的内涵[18]。为建立科学有效评价体系，本文首先进行文献调研，分析归纳已有成熟评价指标，结合网络环境下的数字图书馆满意度评价模型，以“配套设施”、“服务流程”、“知识质量”这三个主要维度设计调查问卷，且问卷指标选取时遵循全面性、有效性、适用性和定量性等原则。 2.1 调查问卷设计 中国基础设施知识服务平台(CNKI)、万方数据知识服务平台和重庆维普是目前国内使用比较广泛的商业学术性数字图书馆，三者在知识服务方面的研究与实践已初具规模，具有典型性和代表性，其中CNKI的用户群体尤为广泛。为方便研究，本文选择使用CNKI知识服务的用户作为问卷调查的对象，且鉴于知识服务的知识密集型特点、知识创新性高、服务过程交互持续等特点，本文将被调查对象范围缩小至使用知识服务较为频繁的高校教师和学生。 问卷采用李克特五级量表，其中“1”代表“非常不满意”，“2”代表“比较不满意”，“3”代表“刚好满意”，“4”代表“比较满意”，“5”代表“非常满意”，即“＜3”则代表用户不满意，“≥3”代表用户达到了满意程度及以上。问卷通过问卷星平台和邮件方式发放，其中给50名校内知名教授发送邮件调查，学生调查采用问卷星平台，一共回收95份有效问卷，样本结构如表1所示。
2.2 问卷分析 通过统计分析软件SPSS19.0对回收的有效问卷进行分析，主要是对问卷进行效度和信度检验，以检验指标体系的可靠性和有效性，然后做因子分析和主成分分析，不断修订和调整，结合层次分析法确定评价指标体系。具体分析结果如表2所示。
从表2的信度分析结果可看出，提取的3个公因子的Cronbach'α系数都在0.844～0.869之间，均超过α系数的最低要求0.7的标准，说明问卷信度指标比较稳定可靠，具有良好的信度。对问卷做KMO和Bartlett的检验，KMO值为0.823，非常适合做因子分析。对指标进行因子分析，各公因子的特征值在1.9～7.4之间，都大于1，累积方差贡献率为60.60％，大于60％，且各因子的因子载荷在0.5～0.76之间，大于0.5，说明问卷结构效度良好。最终根据因子分析的结果提取了3个公因子，结合各公因子所包含的题项，将3个公因子提取为：“配套服务设施条件”、“知识服务流程”、“知识质量”。 2.3 层次分析法构建评价指标阶梯层次 层次分析法(AHP)是处理具有多目标、多准则、多因素、多层次的复杂问题之决策分析与综合评价的一种简单、实用且有效的方法，是一种定性和定量分析相结合的系统分析与评价方法。利用层次分析法，结合问卷分析结果，构建的用户满意度评价指标的递阶层次结构如图2所示，包括三层：目标层A，即知识服务用户满意度；准则层B，是为了实现目标层而建立的，包含服务配套服务设施、服务流程的规范、知识质量三个提取出的公因子；指标层C，是在准则层的基础上分解出来的各种可操作因素，共有18个指标，属于数据基础类指标。
图2 知识服务用户满意度评价指标体系 3 指标体系权重的获取 层次分析法通过构造判断矩阵，先计算单层指标权重，然后再进行层次间的指标总排序，最后确定各个指标相对总目标的权重，为确定指标权重提供了解决途径。但是，层次分析法需要构造矩阵，并对矩阵进行一致性检验，其计算繁琐而且计算量相当大，加之用户满意度的影响因素具有模糊性和复杂性，其相对重要性(权重)不能仅靠经验获得，因此，本研究结合G1算法思想，来计算指标权重。 3.1 G1算法的基本原理[19] G1算法是对评价体系中各指标进行序化和量化的一种算法，该算法的开展需要被调查专家的参与，每个步骤的精准程度跟参与专家的学术水平和科研实践经验相关。 首先，对n个极大型指标进行无量纲处理，使待测指标类型一致化，设为
。 其次，请专家参与调查，确定各个指标的序关系，若专家认为指标
相对评价目标的重要程度不劣于
时，则记为
，如此两两比较排序，然后便可得出所有评价指标重要程度的排列次序，则记为
公式(1)，其中
按照序关系≥排定后的第i个评价指标(i=1，2，…，n)。为书写方便，以下仍记
(i=1，2，…，n)。 最后，完成排序后要确定相邻指标之间的相对重要性权重比值，即请专家对前一个指标
对其后的指标
的重要程度之比
/
做出理性判断，设
为其理性判断值，则
(q=n，n-1，n-2，…，3，2)公式(2)；为方便计算与测评，笔者提供标准化专家
赋值参考表，详见表3。
根据专家给出的
理性赋值，便可以对每个指标的权重系数
进行计算，计算公式为：
以上为G1算法的具体步骤，请专家对无量纲化的指标进行排序，并对相邻指标的重要程度赋值，通过公式计算出指标层次所有指标的权重系数。 3.2 层次总权重计算方法 计算出指标层次的各个指标权重系数后，笔者采用了层次分析法计的计算思想计算其上一层次的指标权重。设上一层次(A层)包含共
共n个指标，其权重分别为
；下一层次(B层)包含m个指标
，其关于
的相对权重分别为
(当
无关联时，
=0)。若求B层中各指标关于总目标的权重，即求B层各指标的层次总排序权重
，笔者采用公式(5)进行计算，即：
3.3 实例 笔者邀请五位专家参与调查，分别请其对各指标的相对重要性进行判断、排序、赋值，然后根据赋值计算出各位专家给出的权重。为了消除专家个人偏好对指标权重的影响，笔者根据专家在本领域的研究成果给予其相应的权重，然后对各专家给出的各指标的权重进行集结，得到各指标最终的权重。下面以专家1为例说明指标权重的计算过程。 首先，依据公式(1)确定单层指标的排序，最重要的指标排在第一，依次排序，就可以确定唯一一个序关系。专家1给出的排序见表4(一级指标相对于目标层的重要性排序)和表5(二级指标相对于其所属一级指标的重要性排序)。
其次，在各指标的序关系确定后，请专家1依据公式(2)，并参照表4和表5给出相邻两个指标的重要程度的理性判断，判断赋值结果见表6(一级指标相对于目标层的相对重要性比值)和表7(二级指标相对于所属一级指标的相对重要性比值)。
接着，计算单层指标权重。采用专家l给出的理性赋值，根据公式(3)和公式(4)利用matlab程序计算，得到一级指标和二级指标的权重数值，分别见表8和表9。
最后，计算单层次指标的层次总权重。采用上一步骤数值，根据公式(5)计算各级指标相对于总目标的综合权重，即各指标相对目标层的重要程度，得到结果见表10。
上面以专家1为例说明了知识服务用户满意度各指标权重的计算过程，同理，也可以计算出其他专家赋值给予的权重。 为区分专家水平，笔者根据专家的权威性程度，给专家赋予不同权重，5位专家的权重分别为0.22，0.17，0.19，0.24，0.18。然后，对各专家通过以上步骤得出的权重结果加权求平均，得到最终需要的集结权重，见表11。
4 结语 网络环境下，数字图书馆知识服务满意度评价是一项复杂的、综合的工作，评价角度不同，采用的评价方法便不同，然而每种评价方法都不可能全面又完整的评判其知识服务水平，仅是对某个层面的评价。笔者从用户角度出发，根据主成分分析思想，确立影响数字图书馆知识服务用户满意度的主要因素，建立知识服务满意度评价模型，并提出种集成层次分析法和G1算法思想的评价方法，构建评价指标体系并高效准确地确定了指标权重。该评价体系是一种可操作的，较科学全面地定性和定量相结合的评价方法，其中，G1算法对层次分析法中单层次指标权重计算进行改进，不仅克服层次分析法中判断矩阵不一致带来的问题，而且大大减少了权重计算的工作量，具有很强的可操作性和实践指导作用。 (收稿日期：2014-05-10)
标签：数字图书馆论文; 问卷调查论文; 评价指标体系论文; 用户研究论文; 层次模型论文; 权重论文;
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