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    基于因子分析的政務(wù)微博績效評價模型研究

    2015-07-05 05:58:25葉佳
    2015年9期
    關(guān)鍵詞:政務(wù)微博因子分析績效評價

    葉佳

    摘要:本文以我國政務(wù)微博為研究對象,對政務(wù)微博績效評價模型進行研究。設(shè)定了政務(wù)微博績效評價指標(biāo)體系,定義具體指標(biāo)并給出解釋說明及相應(yīng)的度量方法。在此基礎(chǔ)上采用因子分析法構(gòu)建政務(wù)微博績效評價模型,對新浪微博上的政務(wù)微博績效評價指標(biāo)數(shù)據(jù)應(yīng)用因子分析法得出影響政務(wù)微博績效的四個公共因子:微博發(fā)布、微博受眾、微博互動及公眾反饋,并根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果確定公共因子得分的計算方法及權(quán)重,得出綜合評價得分的計算方法,從而確定基于因子分析的政務(wù)微博績效評價模型。

    關(guān)鍵詞:政務(wù)微博;績效評價;因子分析

    一、引言

    政務(wù)微博作為政府和民眾交流的新渠道,大大拉近了政府與公眾的距離。同時,飛速發(fā)展的寬帶與無線技術(shù)使得公眾使用微博更加方便快捷,促進了政務(wù)微博用戶及受眾的增長。隨著政務(wù)微博的普及和發(fā)展,政務(wù)微博的績效問題越發(fā)突出,越來越引起了政府部門、學(xué)術(shù)界以及社會公眾的關(guān)注。如何有效地對政務(wù)微博績效進行評價,不僅是公共管理領(lǐng)域一個重要的理論問題,也是現(xiàn)實中各公共部門函待解決的實踐問題。

    二、政務(wù)微博績效評價指標(biāo)的確定

    20世紀(jì)80年代初,服務(wù)管理理論的代表人物格朗魯斯(Gronroos Goodstein)提出了顧客感知服務(wù)質(zhì)量的概念。他認(rèn)為顧客滿意度是由顧客期望的服務(wù)與顧客感知到的服務(wù)之間的差值所決定的,而其中顧客感知服務(wù)質(zhì)量又由兩方面的因素決定:服務(wù)的技術(shù)質(zhì)量和服務(wù)的功能質(zhì)量。將其應(yīng)用于公共部門,服務(wù)對象由顧客變成公眾,決定公共部門績效的就變成公共感知服務(wù)質(zhì)量。

    政務(wù)微博是公共部門向公眾提供的服務(wù)之一,根據(jù)公眾感知理論的思想,可以通過公眾感知質(zhì)量來評價政務(wù)微博的績效。政務(wù)微博作為政府部門與公眾交流的窗口,與公眾的交流越頻繁,微博用戶的操作行為就越多,政務(wù)微博的績效表現(xiàn)就越好。因此,根據(jù)微博平臺提供的功能統(tǒng)計用戶行為,可以客觀地反映公共部門利用微博工具為公眾提供的服務(wù)水平。

    在微博用戶行為的基礎(chǔ)上,得到政務(wù)微博績效評價指標(biāo)體系,具體內(nèi)容如表1所示,以下對每項指標(biāo)進行逐項解釋說明。

    (一)關(guān)注數(shù)

    關(guān)注數(shù)指截止評價時間段最后的微博關(guān)注數(shù)。關(guān)注其他賬號,才能更好的了解輿論熱點和大眾需求,及時為公眾提供他們想知道的內(nèi)容,因此,將關(guān)注數(shù)列為評價指標(biāo)之一。

    (二)粉絲數(shù)

    粉絲數(shù)指截止評價時間段最后的微博粉絲數(shù),它體現(xiàn)了政務(wù)微博的受眾大小,它直觀地反映了政務(wù)微博上發(fā)布的內(nèi)容會被多少用戶看到,應(yīng)該被列為評價指標(biāo)之一。

    (三)總發(fā)布數(shù)

    發(fā)布微博是微博平臺的最主要功能,微博的發(fā)布數(shù)是跟發(fā)布功能關(guān)系最密切的一項數(shù)據(jù)指標(biāo)。這里的總發(fā)布數(shù)指政務(wù)微博從開通后的微博總發(fā)布數(shù),從總量上統(tǒng)計政務(wù)微博的微博發(fā)布數(shù)。

    (四)日均微博數(shù)

    日均微博數(shù)指評價時間段內(nèi)的平均每天微博發(fā)布數(shù),它從發(fā)布頻率上來評價政務(wù)微博發(fā)布的績效??偘l(fā)布數(shù)會受到微博開通時間的影響,開通的越早往往總發(fā)布數(shù)越大,日均微博數(shù)能夠更準(zhǔn)確地評價某一時間段內(nèi)的政務(wù)微博績效表現(xiàn)。

    (五)微博開通天數(shù)

    一般來說,政務(wù)微博開通時間越長,它在微博上的傳播力和影響力會越大,因而也會影響到政務(wù)微博的績效評價。需要注意的是,在選取樣本微博時,應(yīng)盡量避免在評價時間段期間內(nèi)才開通的微博,它的其他指標(biāo)數(shù)據(jù)如原創(chuàng)微博數(shù),在評比時可比性會降低。

    (六)原創(chuàng)微博數(shù)

    微博上發(fā)布的新微博可以分為兩種,原創(chuàng)微博和轉(zhuǎn)發(fā)微博。原創(chuàng)微博的內(nèi)容基本上是發(fā)布者自己編輯和整理的,轉(zhuǎn)發(fā)則是再次發(fā)布其他賬號已經(jīng)發(fā)布過的內(nèi)容,該指標(biāo)可以從微博發(fā)布內(nèi)容的角度對政務(wù)微博績效進行評價。

    (七)被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)

    信息在微博上通過轉(zhuǎn)發(fā)進行傳播,所以政務(wù)微博所發(fā)布微博的被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)可以反映其發(fā)布信息的傳播范圍。轉(zhuǎn)發(fā)行為是由公眾們自發(fā)進行的,它也是公眾與政務(wù)微博互動的一種方式,因此被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)應(yīng)該被列為評價指標(biāo)之一。

    (八)被評論數(shù)

    對政務(wù)微博來說,微博下的評論是獲取公眾反饋和評價的最直接方式,因此政務(wù)微博的被評論數(shù)對評價政務(wù)微博績效很有意義。

    (九)被點贊數(shù)

    微博對用戶發(fā)布的每條微博提供點贊功能,點贊是微博平臺設(shè)計的讓微博的用戶可以用直接表達認(rèn)可和稱贊的方式。政務(wù)微博的微博點贊數(shù)直接反應(yīng)了公眾對其績效的滿意程度,應(yīng)該被列為評價指標(biāo)之一。

    (十)被@回復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)

    @是微博的一項特殊功能,用戶可以在發(fā)布的微博或評論中輸入“@+微博賬號”,被@的微博賬號就會收到系統(tǒng)發(fā)布的消息提醒。在微博平臺上,很多用戶通過@的方式直接向政務(wù)微博咨詢問題或求助,政務(wù)微博就可以通過轉(zhuǎn)發(fā)該微博的方式對公眾進行回復(fù)。所以,政務(wù)微博的被@回復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)是衡量它為公眾提供服務(wù)績效的一項很有意義的指標(biāo)。

    三、因子分析法進行實證研究

    本文選取89個具有代表性的新浪政務(wù)微博賬號,使用新浪微博API獲取指標(biāo)數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)分析。

    (一)數(shù)據(jù)檢驗

    使用收集整理好的指標(biāo)數(shù)據(jù),在進行分析前將指標(biāo)數(shù)據(jù)進行無量綱化。然后對數(shù)據(jù)進行KMO檢驗和巴特利特球度檢驗,檢驗結(jié)果如表2示。其中巴特利球形檢驗統(tǒng)計量為521.381,相應(yīng)的概率Sig為0.000,因此可認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時,KMO值為0.619>0.5,根據(jù)KMO度量標(biāo)準(zhǔn)說明原有變量適合作因子分析。

    (二)提取公共因子

    在通過數(shù)據(jù)檢驗后,對數(shù)據(jù)進行因子分析,采用主成分分析法,選擇相關(guān)系數(shù)矩陣?yán)肧PSS軟件進行分析,根據(jù)碎石圖選取4個公共因子??偨Y(jié)出政務(wù)微博績效評價的因子分析結(jié)果綜合表,見表3。

    表3政務(wù)微博績效評價的因子分析結(jié)果綜合表

    (三)確定公共因子含義

    從表中數(shù)據(jù)可知,使用因子分析法得到四個公共因子,它們可以解釋大部分的原始變量方差,并且對原始指標(biāo)變量相關(guān)系數(shù)矩陣總方差的累計貢獻率達到78.847%,基本上可以替代原始變量對政務(wù)微博績效進行評價,下面根據(jù)表4-11的數(shù)據(jù)對模型抽取出的四個公共因子逐個進行解釋分析。

    第一個公共因子F1:該公共因子與政務(wù)微博所發(fā)布微博的平均被點贊數(shù)、被評論數(shù)、被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)關(guān)系密切,這三個變量數(shù)據(jù)都來自于用戶的主動行為,反映了公眾用戶對政務(wù)微博的回應(yīng),因此可以命名為“公眾反饋”。在公共因子的總方差貢獻率中,“公共反饋”因子的方差貢獻率為28.562%。

    第二個公共因子F2:該公共因子與政務(wù)微博所發(fā)布的原創(chuàng)微博數(shù)、關(guān)注數(shù)、微博開通時間以及轉(zhuǎn)發(fā)回復(fù)被@的微博數(shù)關(guān)系密切,四個原始變量反映了政務(wù)微博與微博用戶的互動情況,因此可以命名為“微博互動”。在公共因子的總方差貢獻率中,“微博互動”因子的方差貢獻率為20.849%。

    第三個公共因子F3:該公共因子與政務(wù)微博的至今總發(fā)布數(shù)及日均微博發(fā)布數(shù)關(guān)系密切,這兩個原始變量很明顯反映的都是政務(wù)微博的微博發(fā)布數(shù)量。因此可以命名為“微博發(fā)布”。在公共因子的總方差貢獻率中,“微博發(fā)布量”因子的方差貢獻率為18.684%。

    第四個公共因子F4:該公共因子與政務(wù)微博的粉絲數(shù)關(guān)系密切,粉絲可以即時訂閱政府微博發(fā)布的微博信息,該公共因子反映了政務(wù)微博的受眾群,因此可以命名為“微博受眾”。在公共因子的總方差貢獻率中,“微博受眾”因子的方差貢獻率為10.753%。

    (四)指標(biāo)數(shù)據(jù)權(quán)重的確定

    確定了政務(wù)微博績效評價的公共因子,接下來就要確定政務(wù)微博績效評價指標(biāo)的相應(yīng)權(quán)重,從而得到政務(wù)微博績效綜合得分的計算方法。首先要確定每個樣本的各因子得分計算方法,再將每個因子的方差貢獻率占公共因子總方差貢獻率的比率作為權(quán)重,所得到的因子得分線性組合即為綜合評價得分。根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣可以得到各因子得分計算方法,表4所示即根據(jù)線性回歸得出的因子得分矩陣A。

    四、總結(jié)

    本文以我國政務(wù)微博為研究對象,構(gòu)建了政務(wù)微博績效評價指標(biāo)體系,通過從新浪微博平臺應(yīng)用接口上提取的數(shù)據(jù)獲得樣本指標(biāo)數(shù)據(jù),應(yīng)用因子分析法,構(gòu)建了政務(wù)微博績效評價模型。

    本文的政務(wù)微博績效評價模型雖然具有一定的適用性和可行性,但是還有一些地方在以后的研究中可以進行一步探索和改進。本文的模型為避免主觀性,盡量采用定量指標(biāo)來對政務(wù)微博進行評價,沒有選取不好量化的定性指標(biāo),比如政務(wù)微博使用的語言是否人性化。隨著語義分析等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,日后也可以這些指標(biāo)合理量化,加入到政務(wù)微博的績效評價模型中來。(作者單位:首都師范大學(xué)管理學(xué)院)

    參考文獻:

    [1]國家行政學(xué)院電子政務(wù)中心.2013年政務(wù)微博客評估報告[R].北京:國家行政學(xué)院出版社.2014(3)

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    [3]唐亮.政府微博發(fā)展的理性思考[J].傳媒,2011(5).55-57

    [4]梁麗芝,呂芳菲.政務(wù)微博塑造政府形象:影響、困境及應(yīng)對策略[J].行政與法.2015(01).1-4

    [5]李瑤,河南省政務(wù)微博的實證分析[J].新聞知識.2014(11).63-65

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