政務(wù)博博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系研究

包明林+劉蓉+鄒凱

〔摘 要〕作為一種新興的公共服務(wù)方式，政務(wù)微博成為政府提供公共服務(wù)的重要渠道和途徑。根據(jù)政務(wù)微博發(fā)展實(shí)際，設(shè)計一套用戶視角下的政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系。使用相關(guān)性分析來剔除相關(guān)性大的內(nèi)容冗余指標(biāo)，利用因子分析法來確定因子載荷較小的指標(biāo)，保留較顯著的指標(biāo)，提出和分析政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價的公共因子和關(guān)鍵指標(biāo)，最終能夠用較少的指標(biāo)反映90%的指標(biāo)信息，形成科學(xué)合理的政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系。

〔關(guān)鍵詞〕政務(wù)微博；服務(wù)質(zhì)量；評價指標(biāo)體系；因子分析；相關(guān)性分析

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.09.018

〔中圖分類號〕G203 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2015）09-0093-05

〔Abstract〕Government microblogs become an important channels and ways for government to supply public service as a new public service methods.According to the actual development situation of government microblogs，the paper systematically designed government microblogs service quality evaluation index system from the users perspective.It deleted duplicate content index with a high correlation by correlation analysis method，determined the load index through factor analysis method and retains significant index.It extracted and analysed the public factor and key indicators，lastly less index can reflects 90% index information，came into being the scientific and reasonable government microblogs service quality evaluation index system.

〔Key words〕government microblogs；service quality；evaluation index system；factor analysis；correlation analysis

微博作為Web20交互式情境下的即時性社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺，具有“短、快、便捷”等特點(diǎn)，在獲取新聞資訊，提供生活信息服務(wù)，引導(dǎo)社會網(wǎng)絡(luò)輿情等方面發(fā)揮重要作用，使得微博發(fā)展如雨后春筍。政務(wù)微博作為使用比較廣泛，關(guān)注人數(shù)較多，發(fā)展比較迅速的微博主體之一。政務(wù)微博不僅是政府信息化建設(shè)的重要舉措，更是實(shí)現(xiàn)電子政務(wù)戰(zhàn)略，建設(shè)數(shù)字化政府，進(jìn)行政府信息管理的重要手段。政務(wù)微博作為種新興社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺，具有對用戶使用技術(shù)要求低，便于操作，內(nèi)容限制少等特點(diǎn)使得政務(wù)微博服務(wù)受眾面廣，影響力大，發(fā)展迅速，已經(jīng)成為政府提供公共信息服務(wù)和公共信息產(chǎn)品的重要渠道和途徑。

從國外研究來看，Riedl、Christoph[1]等人從社會聯(lián)系視角研究微博的網(wǎng)絡(luò)連通作用，認(rèn)為社會存在、公眾關(guān)注、使用頻率等指標(biāo)對社會聯(lián)系有直接影響，而網(wǎng)絡(luò)規(guī)模對社會聯(lián)系只有調(diào)節(jié)作用。Alhabash[2]等人認(rèn)為市場營銷人員利用信息傳播、情感評估、消息審議等指標(biāo)來研究人們在Twitter社交網(wǎng)站上的行為。Ho Young Yoon[3]把微博的“關(guān)注”和“提及”特征作為政客利用政務(wù)微博與其他政客取得聯(lián)系的主要方式，從而獲得更多的政治支持。國內(nèi)主要從微博使用的主體來進(jìn)行評價微博，表現(xiàn)為名人微博[4]、企業(yè)微博[5]及門戶網(wǎng)站[6]，如天津市信息中心[7]等；從微博的作用[8]、影響力、內(nèi)容[9]以及網(wǎng)絡(luò)輿情的角度來探討和研究微博；從用戶滿意[10]、輿情監(jiān)測[11]等角度，提出了微博客評價模型等。

然而，目前的研究主要從微博的作用、影響力、內(nèi)容、特征等方面來分析和構(gòu)建微博評價指標(biāo)模型，更多集中在企業(yè)微博和名人微博等，雖然對政務(wù)微博研究較多，但是把政務(wù)微博看作一個社會公共服務(wù)平臺和方式卻較少，從政務(wù)微博公共服務(wù)角度來研究政務(wù)微博卻尚未出現(xiàn)。政務(wù)微博服務(wù)是一個過程，具有面向用戶服務(wù)的特點(diǎn)，服務(wù)公眾是政務(wù)微博開通和運(yùn)營的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，公眾作為服務(wù)的受益對象。至于公共服務(wù)效果如何需要進(jìn)一步去衡量，而對政務(wù)微博公共服務(wù)效果和質(zhì)量衡量不能簡單地從政務(wù)微博服務(wù)的主體以及過程來評價，必須從微博服務(wù)的最終受益者進(jìn)行評價。對政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行科學(xué)的評價是真正引導(dǎo)建立以公眾為中心電子政務(wù)的必要手段，也是對政務(wù)微博進(jìn)行績效評價的關(guān)鍵切入點(diǎn)。因此，文章根據(jù)政務(wù)微博服務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀和政務(wù)微博服務(wù)特點(diǎn)、服務(wù)方式和渠道等，從公眾的角度系統(tǒng)構(gòu)建了政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系，為科學(xué)評價政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量和水平奠定基礎(chǔ)，進(jìn)而為政府改進(jìn)微博服務(wù)提供一定的借鑒。

1 政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系初始設(shè)定

政務(wù)微博服務(wù)具有過程性，服務(wù)的質(zhì)量不僅體現(xiàn)在過程中，而且體現(xiàn)在結(jié)果中。政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量是指用戶感受到的服務(wù)水平與用戶所期望的服務(wù)水平的差值。因此對微博服務(wù)質(zhì)量的分析不僅要分析微博服務(wù)結(jié)果及用戶感知，而且要考慮服務(wù)過程中用戶的行為表現(xiàn)情況。政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系初始設(shè)定主要采取德爾菲方法，依靠互聯(lián)網(wǎng)向由地方政府信息化專家，信息科技公司的在職管理人員以及大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)的公共管理和信息資源管理研究領(lǐng)域?qū)W者組成的專家組進(jìn)行咨詢。首先通過一份調(diào)查問卷了解專家對政務(wù)微博服務(wù)的基本判斷和理解，以考察專家對政務(wù)微博服務(wù)的不同觀點(diǎn)和解釋，然后整合所有專家的觀點(diǎn)和結(jié)果，并對其優(yōu)化，從而獲得政務(wù)微博服務(wù)的初始評價指標(biāo)體系。如表1所示：endprint

在表1中，政務(wù)微博關(guān)注數(shù)量是指公眾直接或間接關(guān)注政務(wù)微博的人數(shù)，即政務(wù)微博的粉絲數(shù)量，主要涵蓋政務(wù)微博粉絲數(shù)量和政務(wù)微博潛在粉絲數(shù)2個指標(biāo)。政務(wù)微博服務(wù)公眾滿意度是指用戶對政務(wù)微博提供的各種服務(wù)體驗(yàn)和享用之后是否感到滿意或被認(rèn)可，主要包括政務(wù)微博服務(wù)的享用程度，用戶的認(rèn)可度和服務(wù)期望程度3個指標(biāo)。服務(wù)的可用性是指政務(wù)微博所提供的服務(wù)是否有用，價值大小，服務(wù)是否可靠和使用是否安全等方面，由政務(wù)微博服務(wù)的可信度、服務(wù)的及時性、服務(wù)的準(zhǔn)確性和服務(wù)的安全性4個二級指標(biāo)進(jìn)行測量。政務(wù)微博用戶交互行為是衡量用戶對政務(wù)微博服務(wù)是否有用而產(chǎn)生的一種微博交流和接受的表現(xiàn)形式，包括了發(fā)布微博數(shù)量，微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量，微博評論數(shù)量，微博的收藏數(shù)，微博的贊數(shù)指標(biāo)。政務(wù)微博便攜性是指政務(wù)微博在技術(shù)層面是否便于用戶操作和利用，所提供各種類型服務(wù)的公共獲取是否容易，通過政務(wù)微博操作的方便靈活性，界面的加載速度，功能的完備性，服務(wù)的覆蓋面進(jìn)行體現(xiàn)。政務(wù)微博數(shù)量主要是指政府公共部門所擁有政務(wù)微博的數(shù)量，主要包括政府機(jī)構(gòu)微博數(shù)量，公職人員微博數(shù)量和政務(wù)微博更新頻率3個二級指標(biāo)。

2 政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系檢驗(yàn)分析

21 數(shù)據(jù)收集與檢驗(yàn)

文章采取問卷調(diào)查的方式來獲取原始數(shù)據(jù)。對所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析和效度分析，來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性和有效性程度。根據(jù)表1中的政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系，筆者設(shè)計了一套調(diào)查問卷，以問卷的形式對所設(shè)計的指標(biāo)體系進(jìn)行檢驗(yàn)。問卷發(fā)放對象主要是大學(xué)生、黨政機(jī)關(guān)公職人員以及上班族青年，這些社會群體對網(wǎng)絡(luò)新媒體接觸較多，對政務(wù)微博關(guān)注和使用程度較高，具有一定的代表性。問卷的第一部分采用李克特（Likert）五分量表作為測量工具，被調(diào)查者根據(jù)自己的主觀認(rèn)可對所設(shè)計的政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系進(jìn)行打分，設(shè)計的所有問題都屬于增益性數(shù)值，分?jǐn)?shù)越大表示對該指標(biāo)的認(rèn)可程度和滿意程度越高。第二部分收集被調(diào)查者的個人基本信息，主要包括年齡、性別、職業(yè)和微博關(guān)注時間等。通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)放問卷和實(shí)地調(diào)研相結(jié)合的方式進(jìn)行原始資料收集。共發(fā)放問卷192份，回收有效問卷176份。性別中男女各占524%，476%；文化程度方面博士及以上有262%，本科及碩士有404%，大中專及高中占261%，高中以下占73%；年齡分布56歲以上有68%，36～55歲有363%，21～35歲有514%，20歲以下有55%。

信度分析是用來檢驗(yàn)測評結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性。筆者利用spss200統(tǒng)計軟件采用一致性系數(shù)方法分析該問卷的可靠性，問卷的克朗巴哈（Cronbachs）系數(shù)為0792，超過07的合格值，表明該問卷具有一定的可靠性，問卷的信度可以接受。效度分析是用來檢驗(yàn)測量工具或手段的有效性。文章利用驗(yàn)證性因子分析法通過結(jié)構(gòu)效度分析問卷的有效性，從測量指標(biāo)來看，x2/df值為3，NFI、NNFI與CFI均大于080，RMSEA小于008，P小于01，表明所設(shè)計的調(diào)查問卷是有效的。

22 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是衡量事物或者變量之間線性關(guān)系程度的強(qiáng)弱，用統(tǒng)計數(shù)據(jù)表示出來的分析方法。相關(guān)系數(shù)是衡量變量之間相關(guān)程度的一個指標(biāo)，總體的相關(guān)系數(shù)用ρ表示，樣本的相關(guān)系數(shù)用r表示[15]。

r=∑ni=1（xi-）（yi-）∑ni=1（xi-）2∑ni=1（yi-）2

相關(guān)系數(shù)r的取值范圍為-1≤r≤1。相關(guān)系數(shù)越接近與1，指標(biāo)之間的相關(guān)性就越大。

通過利用spss200軟件，對所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，計算出指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。通過計算得出政務(wù)微博功能完備性指標(biāo)與政務(wù)微博有用性指標(biāo)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0921，之間的信息重合性較大，故將政務(wù)微博功能完備性指標(biāo)剔除。政務(wù)微博服務(wù)用戶認(rèn)可度與用戶滿意度的相關(guān)系數(shù)非常接近于1，故將微博服務(wù)用戶認(rèn)可度綜合到服務(wù)滿意程度指標(biāo)。政務(wù)微博服務(wù)期望程度指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)為-0896，呈較顯著的負(fù)相關(guān)，該指標(biāo)不合理，故將其剔除。根據(jù)政務(wù)微博發(fā)展實(shí)際，將政府機(jī)構(gòu)微博數(shù)和公職人員微博數(shù)兩個指標(biāo)綜合，統(tǒng)稱為政務(wù)微博數(shù)量。政務(wù)微博粉絲數(shù)量和政務(wù)微博潛在粉絲數(shù)量兩個指標(biāo)都是指用戶關(guān)注政務(wù)微博情況，可將兩個指標(biāo)進(jìn)行合并，稱為政務(wù)微博關(guān)注數(shù)量。

23 因子分析

因子分析是將復(fù)雜關(guān)系的變量綜合為少數(shù)幾個因子，再現(xiàn)原始變量和因子之間的關(guān)系，通過減少因子的數(shù)目，用少數(shù)因子去代替所用變量來分析整個問題[15]。設(shè)有P個樣本，M個指標(biāo)，X=（x1，x2，…，xm）T為隨機(jī)變量，要尋找的公因子為F=（F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)n）T，則該因子模型為：Xp=ap1F1+ap2F2+…+apnFn+ξp（p=1，2，3，…，n，？n=1，2，3，…，n）。由此因子模型可形成矩陣A=（aij），被稱為因子載荷矩陣，aij稱為因子載荷，ξ稱為特殊因子，實(shí)際分析時可忽略不計[15]。

在進(jìn)行因子分析之前，必須對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，是否適合做因子分析。KMO是用來檢驗(yàn)變量間的偏相關(guān)是否較大。Bartlett球形檢驗(yàn)是判斷相關(guān)陣是否是單位陣。從表2可以看出，Bartlett球形檢驗(yàn)拒絕各變量獨(dú)立的假設(shè)，各變量之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。KMO統(tǒng)計量為0739，大于07，政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量的各變量之間的信息交互性較高，適合做因子分析。

表3表示了各成分之間的方差貢獻(xiàn)率和累計貢獻(xiàn)率，可見前5個主成分的特征根大于1。因此，默認(rèn)提取了前5個主成分。第一主成分的方差所占主成分方差的3787%，第二個主成分為26094%，前5個主成分累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到89826%（大于85%），能夠解釋政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量的90%，其余的因子解釋了10%的政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量，前5個因子能夠提供原始因子的大部分信息。

提取方法：主成份分析。

使用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法來旋轉(zhuǎn)政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系，保證各因子的方差差異達(dá)到最大，相對的載荷平方和達(dá)到最大。表4中為經(jīng)過方差最大正交旋轉(zhuǎn)法旋轉(zhuǎn)后的旋轉(zhuǎn)成分矩陣，各系數(shù)即為政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)的各主成分系數(shù)，說明了各主成分在變量體系上的載荷，確定了各因子對各變量體系的不同影響程度。經(jīng)過主成分旋轉(zhuǎn)，政務(wù)微博服務(wù)享用程度指標(biāo)變量系數(shù)絕對值小于05，不能夠作為政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系，故將其舍棄。endprint

3 政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系的修正

為了不損失指標(biāo)項(xiàng)，經(jīng)過檢驗(yàn)后綜合的指標(biāo)為變量系數(shù)絕對值大于0528的那些因子。從旋轉(zhuǎn)成分矩陣來看，提取的第一個因子分別表示服務(wù)的可信度、服務(wù)的及時性、服務(wù)的準(zhǔn)確性和服務(wù)的安全性，與政務(wù)微博服務(wù)的價值有關(guān)。因此，將第一個因子稱之為政務(wù)微博服務(wù)的可用因子。第二個因子綜合了政務(wù)微博操作的方便靈活性，政務(wù)微博界面加載速度，發(fā)布微博數(shù)量，從政務(wù)微博用戶的使用和關(guān)注角度來評價政務(wù)微博，可以將第二個公因子稱之為政務(wù)微博服務(wù)便攜因子。由于政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量和水平與政務(wù)微博用戶使用情況有關(guān)，所以增加政務(wù)微博使用說明指標(biāo)。第三個因子綜合了政務(wù)微博評論數(shù)量，微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量，微博贊數(shù)，微博收藏數(shù)量都表示政務(wù)微博的活躍程度，可以歸納為政務(wù)微博服務(wù)的交互因子。第四個因子包括了政府機(jī)構(gòu)和公職人員微博數(shù)量，政務(wù)微博的關(guān)注數(shù)量，政務(wù)微博的服務(wù)覆蓋面，都從宏觀層面來評價政務(wù)微博服務(wù)的外部特征、服務(wù)的的主體、服務(wù)的客體和服務(wù)的廣度和時間等，可以稱之為政務(wù)微博服務(wù)的關(guān)注因子。提取的第五個因子載荷最大的為微博更新頻率和服務(wù)滿意度，這兩個因子作為用戶的主觀感受和評價，通過時間周期比較而做出評價，將第五個因子稱為服務(wù)感知因子。感知因子是用戶的感知價值，這種感知價值用戶可通過政務(wù)微博回復(fù)率，文本圖像的信息組合情況以及界面設(shè)計友好程度進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，故增加3個指標(biāo)。

經(jīng)過定量分析之后，將各個因子進(jìn)行整合分析得到了政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價的5個主要評價指標(biāo)，以及各因子的影響因素和可測變量體系。原指標(biāo)體系分類過于籠統(tǒng)和粗糙，信息之間存在冗余，不利于政務(wù)微博管理部門進(jìn)行決策和提供各類公共服務(wù)，經(jīng)過檢驗(yàn)和修正后的指標(biāo)體系將各種因子進(jìn)行歸類和分析，得出新型政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系。

4 結(jié) 論

文章以服務(wù)質(zhì)量管理標(biāo)準(zhǔn)為準(zhǔn)則，根據(jù)國內(nèi)外相關(guān)研究成果，依據(jù)政務(wù)微博公共服務(wù)特點(diǎn)和方式，構(gòu)建了一套用戶視角下的政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系。文章通過利用相關(guān)性分析方法和因子分析方法相結(jié)合定量檢驗(yàn)和修正指標(biāo)體系。首先對初步構(gòu)建的政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系進(jìn)行相關(guān)性分析，剔除指標(biāo)之間相關(guān)性較大的指標(biāo)，避免指標(biāo)之間的冗余性。以此為基礎(chǔ)，將經(jīng)過相關(guān)性分析后的指標(biāo)作為輸入指標(biāo)體系，進(jìn)行因子分析，通過方差最大正交旋轉(zhuǎn)法，使得用較少的指標(biāo)反映了近90%的指標(biāo)信息，將指標(biāo)變量系數(shù)較小的指標(biāo)進(jìn)行舍棄，并根據(jù)政務(wù)微博服務(wù)實(shí)際需要，增加了少量的必要指標(biāo)，從而保證了政務(wù)微博服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系的完整性和系統(tǒng)性。

參考文獻(xiàn)

[1]Ried，Christoph，Kbler，F(xiàn)elix，Goswami，Suparna，Krcmar，Helmut.Tweeting to Feel Connected：A Model for Social Connectedness in Online Social Network[J].International Journal of Human-Computer Interaction，2013，10（29）：670-687.

[2]Alhabash，Saleem，McAlister，AnnaR，Rifon，NoraJ，TaylorQuilliam，Elizabeth，Sternadori，MiglenaRichards，Jef.A different take on virality：the relationship among motivations，uses and viral behavioral intentions on facebook and twitter[J].American Academy of Advertising Conference Proceedings，2013：24-24.

[3]Ho Young Yoon，Han Woo Park.Strategies affecting Twitter-based networking pattern of South Korean politicians：social network analysis and exponential random graph model[J].Quality & Quantity，2014，1（48）：409-423.

[4]劉雁妮，賀和平，彭文莎.名人微博的影響力評價指標(biāo)研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報：信息與管理工程版，2012，6（34）：746-750.

[5]肖麗妍，齊佳音.基于微博的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情社會影響力評價研究[J].情報雜志，2013，5（32）：5-11.

[6]徐敬.互聯(lián)網(wǎng)輿情信息監(jiān)測、預(yù)測、預(yù)警評價指標(biāo)體系的研究——以天津市信息中心為例[J].信息系統(tǒng)工程，2012，（4）：14-15.

[7]李鵬，西寶.微博政務(wù)：政務(wù)微博客的信息公開服務(wù)[J].情報理論與實(shí)踐，2013，（3）：44-47.

[8]張怡，侯文君.基于ACSI模型的微博客用戶滿意度評價研究[A].第七屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議論文集[C].2011.

[9]盛宇.基于內(nèi)容的微博信息質(zhì)量評價研究——以新浪微博為例[J].情報科學(xué)，2013，5（31）：51-54.

[10]嚴(yán)煒煒.用戶滿意度視角下微博客服務(wù)質(zhì)量評價模型研究[J].圖書情報工作，2011，18（55）：53-56.

[11]高承實(shí)，榮星，陳越.微博輿情監(jiān)測指標(biāo)體系研究[J].情報雜志，2011，9（30）：66-70.

[12]人民網(wǎng)輿論檢測室.2013年新浪微博政務(wù)報告[R].2014-07-02.

[13]張珍連.網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)研究[J].情報雜志，2005，（2）：82-86.

[14]王浩.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息服務(wù)質(zhì)量的評價體系[J].圖書情報工作，2003，（11）：22-24.http：∥wenku.baidu.com/link？url=Tz6Xvw1DgQdc3ZnlGFw4tVQoOvMfiSTs8gitfKL8cL6swlmxd0BGnXi GVuwI-svTXY16PxQKjHQkU2Xvlc9vX5W1a4ftt-sLzusNJ1prNC/.

[15]張文彤，董偉.SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第2版）[M].北京：高等教育出版社，2013，（3）：217-225.

（本文責(zé)任編輯：孫國雷）endprint