如何評(píng)價(jià)移動(dòng)政務(wù)服務(wù)質(zhì)量？
——基于省級(jí)政務(wù)客戶端用戶評(píng)論的探索性研究

冀翠萍，馬 亮

（1.山東省委黨校 公共管理教研部，山東 濟(jì)南 250000；2.中國(guó)人民大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京 100872）

一、引言

移動(dòng)政務(wù)是電子政務(wù)和數(shù)字政府的前沿領(lǐng)域，各地正如火如荼地建設(shè)實(shí)踐，形成了政務(wù)微博、政務(wù)微信、政務(wù)小程序和政務(wù)客戶端（App）等構(gòu)成的移動(dòng)政務(wù)服務(wù)體系，有效解決了政務(wù)服務(wù)的最后一公里，政務(wù)服務(wù)效率和質(zhì)量得到顯著提升。[1](p99-111)特別是政務(wù)App 作為一種獨(dú)立運(yùn)行的移動(dòng)端應(yīng)用程序，面向公眾和企業(yè)辦事需求提供多對(duì)象、多流程的復(fù)雜業(yè)務(wù)功能，成為政府提供政務(wù)服務(wù)的主渠道和主陣地。[2](p31-38)因此，對(duì)政務(wù)App發(fā)展績(jī)效進(jìn)行研究有重要意義。

移動(dòng)政務(wù)是政務(wù)服務(wù)創(chuàng)新的重要手段，是溝通公眾與政府的重要橋梁，是影響公眾政府信任和公眾滿意度的重要載體，如果移動(dòng)政務(wù)服務(wù)績(jī)效欠佳，就會(huì)顯著負(fù)向影響用戶的使用意愿和體驗(yàn)。[3](p198-207)當(dāng)前，各政務(wù)App績(jī)效表現(xiàn)怎樣，又如何去評(píng)價(jià)和測(cè)量發(fā)展績(jī)效？現(xiàn)有研究認(rèn)為技術(shù)質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、安全性能等是衡量電子政務(wù)服務(wù)質(zhì)量與滿意度的重要指標(biāo)，[4](p60-64)提出可通過政務(wù)App的系統(tǒng)兼容度、穩(wěn)定度、便捷度、流暢度等過程化指標(biāo)進(jìn)行衡量。[3](p198-207)但是，當(dāng)前的研究實(shí)踐較多采用問卷調(diào)查、訪談等方式獲取數(shù)據(jù)，問卷和訪談屬于小樣本研究，樣本范圍受到抽樣條件等限制，并且都是封閉式的、高度結(jié)構(gòu)化的設(shè)計(jì)，其指向性、主觀性較強(qiáng)，調(diào)研過程易受到外部因素的干擾，數(shù)據(jù)的客觀真實(shí)性難以得到有效保證。盡管有部分研究實(shí)踐采用了體驗(yàn)團(tuán)、體驗(yàn)官等形式，[3](p198-207)然而，政務(wù)App 要面向海量用戶群，他們的手機(jī)型號(hào)、操作系統(tǒng)、使用環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)速度、年齡差異、數(shù)字素養(yǎng)等均不一致，僅靠數(shù)量較少的體驗(yàn)團(tuán)、體驗(yàn)官難以完整、準(zhǔn)確、全面獲得真實(shí)評(píng)測(cè)結(jié)果。

政務(wù)服務(wù)的對(duì)象是公眾和企業(yè)，政務(wù)服務(wù)績(jī)效的優(yōu)劣也應(yīng)該由公眾和企業(yè)來評(píng)價(jià)。2019 年國(guó)務(wù)院政府工作報(bào)告提出建立政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”制度，就是要采集和歸集公眾和企業(yè)對(duì)各類政務(wù)服務(wù)的真實(shí)評(píng)價(jià)信息，[5](p51-58)然而在實(shí)際推行中卻遭遇數(shù)據(jù)收集困難的尷尬。[6](p14-22)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展創(chuàng)新了收集公眾真實(shí)意見的方法，比如，用戶評(píng)論就是評(píng)價(jià)移動(dòng)服務(wù)質(zhì)量的重要數(shù)據(jù)，但是對(duì)其開發(fā)和利用得還較少。[7](p71-85)政務(wù)App 在手機(jī)應(yīng)用商店上架推廣，用戶可對(duì)應(yīng)用商店中的政務(wù)App 發(fā)表評(píng)論，這些評(píng)論數(shù)據(jù)內(nèi)容豐富、更新及時(shí)、易于獲取，并且只有那些留下深刻印象的應(yīng)用才會(huì)促使用戶有動(dòng)力去發(fā)表評(píng)論，因此這些評(píng)論數(shù)據(jù)能夠真實(shí)表達(dá)用戶最為關(guān)心的內(nèi)容。[8](p43-53)

當(dāng)前，31 個(gè)省、直轄市和自治區(qū)以及新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)均推出了基于App的移動(dòng)政務(wù)服務(wù)，積累了大量用戶評(píng)論數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是從用戶體驗(yàn)出發(fā)對(duì)政務(wù)App 服務(wù)效能的檢視，可以測(cè)量政務(wù)App服務(wù)質(zhì)量，可以用于完善移動(dòng)政務(wù)的績(jī)效評(píng)估。本研究采集各省級(jí)政務(wù)App的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，分析這些數(shù)據(jù)在不同手機(jī)平臺(tái)上的表現(xiàn)，以此探求將用戶評(píng)論數(shù)據(jù)引入政務(wù)App績(jī)效評(píng)估的可行性。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）關(guān)于政務(wù)App績(jī)效測(cè)評(píng)的研究。

近年來我國(guó)政務(wù)App 發(fā)展迅速，應(yīng)用數(shù)量、服務(wù)模式不斷增長(zhǎng)創(chuàng)新，但卻并沒有相應(yīng)提升公眾的使用率和參與度，某些時(shí)候?qū)φ?wù)App服務(wù)質(zhì)量的評(píng)價(jià)甚至有所下降。[1](p99-111)研究發(fā)現(xiàn)，政務(wù)App 存在更新維護(hù)不及時(shí)、運(yùn)行不順暢等技術(shù)問題，[9](p83-91)這類基礎(chǔ)問題的存在，導(dǎo)致用戶對(duì)政務(wù)App 無感，難以形成“用戶黏性”，無法發(fā)揮出其作為政務(wù)服務(wù)提供和政民互動(dòng)渠道的價(jià)值和作用，[10](p76-81)這可能與政府較多關(guān)注政務(wù)App 的建設(shè)而忽視后期維護(hù)和完善有關(guān)。[11](p74-84)政務(wù)App建設(shè)發(fā)展特別需要發(fā)揮績(jī)效評(píng)價(jià)的“指揮棒”作用，引導(dǎo)各級(jí)政府部門重視建設(shè)和發(fā)展中的薄弱環(huán)節(jié)和關(guān)鍵問題，對(duì)癥下藥地進(jìn)行整改。[1](p99-111)

學(xué)界已經(jīng)關(guān)注到政務(wù)App 績(jī)效問題的研究。首先，研究關(guān)注到政務(wù)App 績(jī)效評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建。朱春奎等對(duì)電子政務(wù)研究的梳理總結(jié)發(fā)現(xiàn)，電子政務(wù)服務(wù)質(zhì)量與滿意度的評(píng)價(jià)主要包含信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、組織表現(xiàn)、技術(shù)質(zhì)量、安全性能、滿意度六個(gè)方面。[4](p60-64)徐緒堪等構(gòu)建了政務(wù)App 服務(wù)效能的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，還組建了評(píng)估團(tuán)隊(duì)，對(duì)樣本App進(jìn)行了參與式體驗(yàn)和評(píng)價(jià)。[3](p198-207)其次，研究關(guān)注到要從用戶感知出發(fā)評(píng)估政務(wù)App 發(fā)展績(jī)效。Hung 指出，移動(dòng)政務(wù)帶有強(qiáng)制性使用色彩，感知有用性和感知易用性可以顯著影響用戶的滿意度。[12](p33-44)王法碩等研究發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)質(zhì)量是顯著影響政務(wù)App用戶滿意度的重要因素，政務(wù)App系統(tǒng)能否正常訪問、運(yùn)行是否穩(wěn)定、設(shè)計(jì)與功能是否合理直接決定了用戶的使用意愿。[13](p65-74)最后，學(xué)界和業(yè)界積極探索政務(wù)App 績(jī)效評(píng)估的實(shí)踐。復(fù)旦大學(xué)數(shù)字與移動(dòng)治理實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建“掌上好辦”指標(biāo)體系，從可得性、有用性、易用性、滿意度、安全度五個(gè)方面，對(duì)省級(jí)移動(dòng)政務(wù)App 發(fā)展情況進(jìn)行評(píng)測(cè)，同時(shí)關(guān)注到技術(shù)和用戶的重要作用，設(shè)立“技術(shù)性體驗(yàn)”和“用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)”指標(biāo)并占有一定權(quán)重。[14]

綜上所述，研究已經(jīng)關(guān)注到政務(wù)App服務(wù)質(zhì)量的重要性，以及用戶感知的重要作用。但是，已有研究多是從政務(wù)服務(wù)供給側(cè)出發(fā)，站在政務(wù)App的外部對(duì)可獲得的功能模塊進(jìn)行評(píng)測(cè)，考察政務(wù)App有什么，比如有哪些信息、服務(wù)、渠道和方式。[7](p71-85)但是，政務(wù)App 服務(wù)的對(duì)象是公眾和企業(yè)，公眾和企業(yè)自有對(duì)政務(wù)服務(wù)的主觀感知和評(píng)測(cè)，也就是用戶的使用效果，這是從需求側(cè)出發(fā)對(duì)政務(wù)App服務(wù)質(zhì)量的真實(shí)評(píng)價(jià)，如果用戶側(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)缺失將導(dǎo)致評(píng)估的完整性和全面性受到挑戰(zhàn)。既有研究發(fā)現(xiàn)，公眾與政府的“合供”可以很好地幫助政府提升服務(wù)質(zhì)量，對(duì)于電子政務(wù)發(fā)展具有顯著推動(dòng)作用。[15](p68-89)政務(wù)App發(fā)展有賴于用戶提供的反饋，用戶的積極參與對(duì)于提升其質(zhì)量和績(jī)效至關(guān)重要。

實(shí)際上，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，為政府更好感知公眾、與公眾互動(dòng)提供了可能。美國(guó)聯(lián)邦政府實(shí)施了一項(xiàng)數(shù)字分析計(jì)劃（DAP），對(duì)政府提供的移動(dòng)政務(wù)建立數(shù)據(jù)跟蹤，實(shí)時(shí)獲取政務(wù)App 下載量、平臺(tái)商店用戶評(píng)論等，并以此作為移動(dòng)政務(wù)績(jī)效評(píng)估和服務(wù)優(yōu)化改進(jìn)的支點(diǎn)。[16](p97-107)公眾的政務(wù)服務(wù)使用行為、使用頻率、在線評(píng)論等反映了公眾的問題、需求、態(tài)度和意愿，這些海量數(shù)據(jù)可以幫助政府發(fā)現(xiàn)公共服務(wù)中存在的問題，決定如何提供更好的公共服務(wù)，[17](p1011–1026)實(shí)現(xiàn)“以評(píng)促建”“以評(píng)促改”，發(fā)揮績(jī)效評(píng)估的積極作用。

（二）關(guān)于用戶評(píng)論數(shù)據(jù)的應(yīng)用研究。

私營(yíng)部門較早注意到用戶評(píng)論對(duì)商品或服務(wù)發(fā)展的重要作用，認(rèn)為用戶的體驗(yàn)和使用反饋是商品優(yōu)化改進(jìn)的支點(diǎn)，用戶的吐槽和意見建議是App迭代更新的重要指南，因此私營(yíng)部門會(huì)將各個(gè)渠道的用戶評(píng)論視為“富礦”。有研究對(duì)攜程酒店、豆瓣影評(píng)、美團(tuán)等用戶評(píng)論數(shù)據(jù)和評(píng)論行為進(jìn)行挖掘，為商家精準(zhǔn)營(yíng)銷提供決策依據(jù)。[18](p99-104)[19](p99-104)[20](p85-93)

現(xiàn)有研究還關(guān)注公共服務(wù)中用戶評(píng)論數(shù)據(jù)的應(yīng)用。Herbst 等利用Yelp 中美國(guó)40 個(gè)城市消費(fèi)者的評(píng)論數(shù)據(jù)，使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析評(píng)論中的情感和心理狀態(tài)，探討群體收入、環(huán)境安全、環(huán)境質(zhì)量、孩子與老師之間的互動(dòng)等影響父母選擇托育機(jī)構(gòu)的因素。[21](p288-306)張文亮爬取了39所省級(jí)公共圖書館在大眾點(diǎn)評(píng)App上的評(píng)分和用戶評(píng)論，揭示用戶評(píng)論的傾向性，分析公共圖書館評(píng)價(jià)要素之間的關(guān)系。[22](p51-60)第三方應(yīng)用市場(chǎng)上的評(píng)論數(shù)據(jù)也開始得到重視和利用。[23](p53-61)范建軍以移動(dòng)知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)“得到”為例，對(duì)用戶在App Store上的評(píng)論和評(píng)分進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)用戶最為關(guān)注的是內(nèi)容和功能，也較為接受付費(fèi)內(nèi)容的價(jià)格。[24](p67-70)張莉曼等以學(xué)術(shù)知識(shí)類App“丁香園”的用戶評(píng)論為樣本，進(jìn)行主題識(shí)別分析和語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析，為App運(yùn)營(yíng)者完善平臺(tái)功能提供借鑒。[25](p155-162)

與私營(yíng)部門廣泛使用用戶評(píng)論的現(xiàn)狀相比，公共部門卻少有效仿。僅有網(wǎng)絡(luò)輿情、網(wǎng)絡(luò)問政的應(yīng)用相對(duì)充分些，分析網(wǎng)民評(píng)論中的情感極性、[26](p37-42)評(píng)論主題語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，[27](p77-90)幫助政府部門理解網(wǎng)民觀點(diǎn)、情感的變化，為輿情處置提供參考。令人欣慰的是，已經(jīng)有研究者開始關(guān)注到政務(wù)服務(wù)中的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)。比如，劉桂琴獲取武漢市政務(wù)公開數(shù)據(jù)網(wǎng)上的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，分析定位用戶痛點(diǎn)、用戶關(guān)注以及政府工作中存在的問題。[28](p18-23)公眾的在線評(píng)論資源豐富也很有見地，提供了關(guān)于公共服務(wù)的各方面意見建議，是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)調(diào)查方法難以代表和覆蓋的，基于對(duì)在線評(píng)論數(shù)據(jù)的有效挖掘，可以聚合公眾意見，將公眾反饋有效納入公共服務(wù)的改革范疇。[29](p1011–1026)

三、理論框架

（一）對(duì)用戶評(píng)論信息來源進(jìn)行再評(píng)估。

利用應(yīng)用商店中各政務(wù)App的評(píng)分評(píng)論數(shù)據(jù)，可以觀測(cè)各地區(qū)移動(dòng)政務(wù)服務(wù)質(zhì)量。但是，各手機(jī)平臺(tái)面向用戶群不同、使用習(xí)慣有差異，加上用戶生產(chǎn)內(nèi)容過程中傳統(tǒng)意義上的“把關(guān)人”缺失，用戶評(píng)論質(zhì)量參差不齊，各手機(jī)平臺(tái)上的用戶評(píng)論是否都值得花力氣去挖掘？如果這些數(shù)據(jù)價(jià)值密度低，無法有效反映用戶意愿和需求，那就很難為政務(wù)App運(yùn)維者提供有用可信的反饋信息。[30](p55-63)因此，本研究需要去衡量和評(píng)價(jià)承載用戶評(píng)論的信息來源（手機(jī)平臺(tái)）質(zhì)量，最終篩選出較高質(zhì)量的平臺(tái)，從而對(duì)高質(zhì)量平臺(tái)上的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。

于文軒和馬亮建構(gòu)了一個(gè)對(duì)第三方評(píng)估進(jìn)行再評(píng)估的分析框架，認(rèn)為可以從獨(dú)立性、相關(guān)性、效度、信度、易懂性、功能性等六個(gè)方面對(duì)第三方評(píng)估進(jìn)行評(píng)估，[31](p144-171)并對(duì)中國(guó)兩個(gè)大型公共服務(wù)績(jī)效測(cè)評(píng)項(xiàng)目進(jìn)行比較。本研究中各手機(jī)平臺(tái)形成的用戶評(píng)論可看作是對(duì)政務(wù)App的第三方評(píng)估，當(dāng)前就需要對(duì)這些手機(jī)平臺(tái)進(jìn)行再評(píng)估，因此本研究可借鑒其分析框架。

信度和效度是評(píng)價(jià)績(jī)效的兩個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。信度指可靠性，即不同測(cè)量者使用不同測(cè)量方法測(cè)量的結(jié)果應(yīng)該具有很高的一致性。如果測(cè)量的信度不高，那就說明測(cè)量的結(jié)果是不可靠的、不穩(wěn)定的，被評(píng)價(jià)對(duì)象就會(huì)接收到差別較大的“績(jī)效信號(hào)”，他們?cè)卺葆濯q豫中不知道該選擇和相信誰(shuí)，測(cè)量的效用就會(huì)大打折扣，甚至?xí)绊懕辉u(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)于評(píng)價(jià)主體的印象和態(tài)度。效度是評(píng)測(cè)程序、指標(biāo)、方法等是否科學(xué)，能在多大程度上客觀地反映現(xiàn)實(shí)，可以通過觀測(cè)評(píng)價(jià)原數(shù)據(jù)是否公開、統(tǒng)計(jì)技術(shù)是否科學(xué)、樣本量是否充足等，獲得對(duì)效度的度量。

（二）信息來源質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。

基于信度和效度的度量標(biāo)準(zhǔn)，我們構(gòu)建本研究的評(píng)價(jià)模型（如圖1）。我們認(rèn)為手機(jī)平臺(tái)上政務(wù)App 的用戶群越廣泛、用戶評(píng)論越積極、樣本量越大、數(shù)據(jù)內(nèi)容越豐富、用戶評(píng)論越客觀、用戶評(píng)論可持續(xù)性越好，用戶評(píng)論信息來源的質(zhì)量就越高，就越適合用于移動(dòng)政務(wù)服務(wù)績(jī)效的評(píng)估。

圖1 信息來源質(zhì)量評(píng)價(jià)模型

滲透性。下載量是評(píng)判一個(gè)App 運(yùn)維質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，高下載量也是信度與效度的重要保障。消費(fèi)者在消費(fèi)過程中會(huì)表現(xiàn)出馬太效應(yīng)，用戶受到應(yīng)用程序下載量的影響，通常選擇高下載量的應(yīng)用程序使用。[32](p742-749)因此，App 運(yùn)營(yíng)者非常看重App下載量指標(biāo)，也較多采用市場(chǎng)推廣的手段提高下載量。本研究以省份為行政區(qū)劃的政務(wù)App，其用戶群有較強(qiáng)的地域性，省份與省份之間、省份與各直轄市之間的人口基數(shù)差異較大，因此不能單純考察用戶下載量這一絕對(duì)值指標(biāo)，應(yīng)該體現(xiàn)出不同人口基數(shù)下的下載量差異，用滲透性表征更恰當(dāng)，滲透性能夠有效地測(cè)量政務(wù)App 在本地用戶群中的普及和流行程度。

活躍度。評(píng)論數(shù)量是用戶就某一產(chǎn)品或服務(wù)發(fā)表的評(píng)論數(shù)的總量，是用戶人數(shù)的直接體現(xiàn)，也是產(chǎn)品或服務(wù)信息量的間接體現(xiàn)。Duan 等對(duì)電影的在線評(píng)論研究發(fā)現(xiàn)，電影評(píng)論的數(shù)量和電影票房之間有相互影響關(guān)系。[33](p233-242)Chen 等發(fā)現(xiàn)評(píng)論數(shù)量能造成一種積極的觀察學(xué)習(xí)效應(yīng)，評(píng)論數(shù)量越多，越促使更多的用戶有意愿去知曉和了解該App。[34](p238-254)評(píng)論數(shù)量顯示了用戶對(duì)該產(chǎn)品或服務(wù)的關(guān)注程度，可以作為其影響力的重要指標(biāo)。[35](p162-171)對(duì)于政務(wù)App來說，評(píng)論數(shù)量同前述的下載量一樣，還要與地區(qū)實(shí)際相結(jié)合，考察政務(wù)App的影響力實(shí)際就是考察有多少用戶積極進(jìn)行評(píng)論，即用戶的活躍度?；钴S度越高，代表用戶越積極發(fā)表評(píng)論，越能為政務(wù)App績(jī)效評(píng)測(cè)提供數(shù)據(jù)資源。

客觀性。政務(wù)App績(jī)效受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)普及程度、地方數(shù)字治理能力等影響，在客觀上是不均衡的，《省級(jí)政府和重點(diǎn)城市一體化政務(wù)服務(wù)能力（政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”）調(diào)查評(píng)估報(bào)告（2021）》《2021 年省級(jí)移動(dòng)政務(wù)服務(wù)能力調(diào)查評(píng)估報(bào)告》均顯示當(dāng)前省級(jí)政務(wù)發(fā)展績(jī)效有“好”“中等”“差”，總體呈現(xiàn)倒U 形的正態(tài)分布。Sussman 等認(rèn)為，信息的客觀屬性是體現(xiàn)信息質(zhì)量的重要指標(biāo)。[36](p47-65)因此，我們預(yù)測(cè)不同手機(jī)平臺(tái)上的各個(gè)省級(jí)政務(wù)App評(píng)價(jià)也應(yīng)該服從正態(tài)分布，意味著測(cè)量指標(biāo)能夠真實(shí)有效地度量出每個(gè)樣本的績(jī)效。

極端性。對(duì)Yelp旅游類產(chǎn)品的研究發(fā)現(xiàn)，用戶更喜歡極端評(píng)價(jià)，極端評(píng)價(jià)能夠表達(dá)評(píng)論者觀點(diǎn)的鮮明方向，比中立評(píng)價(jià)更能影響后續(xù)用戶的選擇。[37](p67-83)對(duì)亞馬遜網(wǎng)站手機(jī)產(chǎn)品的研究發(fā)現(xiàn)，極端評(píng)價(jià)對(duì)評(píng)論有用性有積極的正向影響。[38](p16-27)我們認(rèn)為，對(duì)政務(wù)App使用無感的用戶一般不參與評(píng)價(jià)，而那些對(duì)政務(wù)App使用感觸較深（糟糕或愉快）的用戶會(huì)參與評(píng)價(jià)，通過極端評(píng)價(jià)反映用戶態(tài)度，極端評(píng)價(jià)的評(píng)論中往往會(huì)深入對(duì)問題、需求和痛點(diǎn)的描述。因此，極端性的評(píng)論有更多的特征點(diǎn)可以給后續(xù)用戶或者App運(yùn)營(yíng)者參考，更能有效地體現(xiàn)評(píng)論的價(jià)值。

有用性。由于網(wǎng)絡(luò)的開放性，用戶發(fā)布在線評(píng)論的成本很低，導(dǎo)致部分虛假、無效信息充斥于在線評(píng)論，甚至部分評(píng)論數(shù)量多、噪音大，無益于其他用戶的決策和運(yùn)營(yíng)者服務(wù)的改善，反而增加評(píng)論的無序性，降低評(píng)論的可信性。因此，評(píng)價(jià)用戶的評(píng)論文本是否有用，是否真正表達(dá)用戶體驗(yàn)，開發(fā)運(yùn)營(yíng)者能否從評(píng)論文本中提煉出優(yōu)化完善的建議點(diǎn)，這是觀測(cè)用戶評(píng)論效度的重要手段，也是測(cè)量信息來源質(zhì)量的重要指標(biāo)。

可持續(xù)性。應(yīng)用商店在提供服務(wù)的同時(shí)，負(fù)有網(wǎng)絡(luò)生態(tài)治理的平臺(tái)主體責(zé)任，因此應(yīng)用商店設(shè)置刪除評(píng)論的功能，對(duì)產(chǎn)生的攻擊性言論、反黨反社會(huì)言論等進(jìn)行必要的清理。但是，部分應(yīng)用商店將這種功能進(jìn)行市場(chǎng)化運(yùn)作，受利益等因素的驅(qū)動(dòng)，將刪除用戶評(píng)分評(píng)論的權(quán)力泛化、擴(kuò)大化，這就影響評(píng)分?jǐn)?shù)、評(píng)論內(nèi)容等數(shù)據(jù)的抓取和分析，也影響用戶對(duì)該平臺(tái)的認(rèn)可度。因此，將用戶評(píng)論在平臺(tái)上的存活情況視為評(píng)論利用的可持續(xù)性，這是應(yīng)用商店信度的重要保證，是測(cè)量信息來源質(zhì)量的重要指標(biāo)。

四、研究方法

（一）數(shù)據(jù)采集與處理。

隨著各地政府加快推進(jìn)移動(dòng)政務(wù)服務(wù)的集約化建設(shè)，省級(jí)移動(dòng)政務(wù)客戶端日益取代市縣鄉(xiāng)和職能部門單獨(dú)開發(fā)的App，而成為地方移動(dòng)政務(wù)的主入口。因此，我們對(duì)省級(jí)移動(dòng)政務(wù)服務(wù)App進(jìn)行研究，來考察用戶評(píng)論數(shù)據(jù)如何用于“好差評(píng)”制度實(shí)施。

數(shù)據(jù)采集面向App Store和Android平臺(tái)（華為、小米、VIVO、OPPO），獲取應(yīng)用商店中31個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)（不含港澳臺(tái)）開發(fā)和運(yùn)營(yíng)的移動(dòng)政務(wù)App 中的相關(guān)數(shù)據(jù)，政務(wù)App以國(guó)家政務(wù)服務(wù)平臺(tái)中的地方移動(dòng)政務(wù)和各省份政務(wù)服務(wù)官網(wǎng)提供的鏈接為準(zhǔn)（如表1），采集App評(píng)分、用戶評(píng)分?jǐn)?shù)、用戶評(píng)論數(shù)據(jù)、App下載量、App評(píng)分等級(jí)分布等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集截至2021 年8 月7日。因樣本數(shù)據(jù)類型較多、數(shù)據(jù)更新頻率高，所以在采集期內(nèi)樣本數(shù)據(jù)會(huì)略有波動(dòng)，但是不影響本文的主要研究發(fā)現(xiàn)。七麥數(shù)據(jù)平臺(tái)匯聚了移動(dòng)客戶端的各類用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，為本研究提供了主要數(shù)據(jù)來源。在本研究中，我們主要關(guān)注如下數(shù)據(jù)。

表1 政務(wù)App樣本一覽表

App評(píng)分。App評(píng)分是用戶群體對(duì)該應(yīng)用的綜合定量評(píng)價(jià)，可以體現(xiàn)用戶對(duì)App 的認(rèn)可程度，同時(shí)也是應(yīng)用商店對(duì)App 進(jìn)行推廣排名的參考指標(biāo)。[39](p193-200)App 評(píng)分取值1～5 之間，是連續(xù)數(shù)值型變量。

用戶評(píng)分?jǐn)?shù)。用戶對(duì)政務(wù)App 的星級(jí)評(píng)定會(huì)計(jì)入用戶評(píng)分?jǐn)?shù)。評(píng)分?jǐn)?shù)過少，App 評(píng)分就缺乏客觀性和精準(zhǔn)性。因此，本研究剔除少于20個(gè)用戶評(píng)分?jǐn)?shù)的App評(píng)分，用戶評(píng)分?jǐn)?shù)以次為計(jì)量單位。

App下載量。App下載量是用戶下載該App的實(shí)際次數(shù)，用戶每下載一次，App 下載量數(shù)據(jù)增長(zhǎng)一個(gè)，下載量數(shù)據(jù)以萬(wàn)次為計(jì)量單位。

用戶評(píng)論數(shù)據(jù)。用戶自主發(fā)表的對(duì)App 應(yīng)用的評(píng)論。評(píng)論數(shù)據(jù)由中文字符、英文字符、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)與表情符號(hào)等組成，鑒于直接抓取的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)噪音較大，本研究需要對(duì)用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，剔除廣告評(píng)論、無效評(píng)論、純表情符號(hào)、開發(fā)者回復(fù)。特別說明的是，iOS 平臺(tái)提供了開發(fā)者與用戶的互動(dòng)渠道，以便開發(fā)者對(duì)用戶提出的問題和建議進(jìn)行反饋，也就是“開發(fā)者回復(fù)”，這部分?jǐn)?shù)據(jù)不屬于用戶產(chǎn)生數(shù)據(jù)，無益于本研究的分析，因此剔除開發(fā)者回復(fù)評(píng)論數(shù)據(jù)。用戶評(píng)論數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)的采集處理，同時(shí)可以獲得用戶評(píng)論數(shù)。

評(píng)分等級(jí)分布。應(yīng)用商店通常設(shè)定1星到5星五個(gè)評(píng)定等級(jí)，用戶評(píng)分時(shí)選擇不同星級(jí)，應(yīng)用商店根據(jù)各用戶評(píng)分星級(jí)生成App總體評(píng)分，通過對(duì)各應(yīng)用商店的數(shù)據(jù)計(jì)量發(fā)現(xiàn)，App總體評(píng)分值=（5*5 星評(píng)分?jǐn)?shù)+4*4 星評(píng)分?jǐn)?shù)+3*3 星評(píng)分?jǐn)?shù)+2*2 星評(píng)分?jǐn)?shù)+1*1星評(píng)分?jǐn)?shù)）/當(dāng)前總評(píng)分?jǐn)?shù)，該測(cè)量辦法既體現(xiàn)了不同星級(jí)的權(quán)重，也充分考慮星級(jí)間的差異性，評(píng)分等級(jí)分布顯示了五個(gè)評(píng)定等級(jí)各自的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)。需說明的是，小米應(yīng)用商店設(shè)定“差評(píng)”和“好評(píng)”兩個(gè)等級(jí)，無法獲取本研究的研究特征，因此，我們未采集和分析小米應(yīng)用商店。

其他數(shù)據(jù)。本研究涉及的地區(qū)人口數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，以各地區(qū)2020 年末常住人口（萬(wàn)人/單位）為來源數(shù)據(jù)；省級(jí)電子政務(wù)發(fā)展水平數(shù)據(jù)來源于中央黨校（國(guó)家行政學(xué)院）電子政務(wù)中心發(fā)布的《省級(jí)政府和重點(diǎn)城市一體化政務(wù)服務(wù)能力（政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”）調(diào)查評(píng)估報(bào)告（2021）》中的省級(jí)政府調(diào)查評(píng)估總體指數(shù)。這些數(shù)據(jù)均為政府統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或政府委托的權(quán)威調(diào)查報(bào)告，具有較強(qiáng)的可靠性和穩(wěn)定性。

（二）測(cè)量指標(biāo)量化。

本研究中用i代表手機(jī)平臺(tái)的編號(hào)，用j 代表樣本App 的編號(hào)，五個(gè)手機(jī)平臺(tái)各自都有對(duì)樣本App的評(píng)分，用Si,j表示每個(gè)App在一個(gè)手機(jī)平臺(tái)上的評(píng)分，下載量用Di,j表示，評(píng)分?jǐn)?shù)用SDi,j表示，評(píng)論數(shù)用RDi,j表示，地區(qū)人口總數(shù)用Totalj表示。

滲透性（Penetration）。手機(jī)平臺(tái)在本地區(qū)用戶中的普及和占有情況，取值為：政務(wù)App 下載量與本地區(qū)人口總數(shù)的比值，具體數(shù)值化是Pi,j=Di,j/Totalj。滲透性越高，代表該平臺(tái)輻射和覆蓋的用戶面越大，對(duì)用戶的影響也就越大。滲透性計(jì)量單位為百分比。

活躍度（Activity）。手機(jī)平臺(tái)用戶參與政務(wù)App 評(píng)價(jià)的情況，取值為：政務(wù)App 評(píng)分?jǐn)?shù)與政務(wù)App下載量的比值，具體數(shù)值化是Ai,j=SDi,j/Di,j，指的是已經(jīng)下載App的用戶群中有多少用戶參與App使用的反饋評(píng)價(jià)?；钴S度計(jì)量單位為萬(wàn)人。

客觀性（Objectivity）。手機(jī)平臺(tái)各政務(wù)App 評(píng)分分布情況，用評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布來表征，客觀性的考察以Shapiro-Wilk檢驗(yàn)結(jié)果SWi,j為依據(jù)，SWi,j>0.05，說明評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)服從正態(tài)分布，否則不服從正態(tài)分布。

極端性（Polarization）。政務(wù)App評(píng)分內(nèi)部極端評(píng)分的占比情況。5 個(gè)評(píng)定等級(jí)中，1 星為極差，5星為極好，統(tǒng)計(jì)每個(gè)App評(píng)分中的1星、5星評(píng)分的總數(shù)為極端評(píng)分?jǐn)?shù)SEi,j，看極端評(píng)分?jǐn)?shù)在總體評(píng)分?jǐn)?shù)中的占比情況，具體數(shù)值化Pi,j=SEi,j/SDi,j。極端性計(jì)量單位為百分比。

有用性（Usefulness）。評(píng)論文本有多種度量指標(biāo)，包括評(píng)論發(fā)表時(shí)間、評(píng)論字符串長(zhǎng)度、評(píng)論文本語(yǔ)義特征、評(píng)論情感特征等。Mudambi 等嘗試過用評(píng)論字?jǐn)?shù)來衡量評(píng)論質(zhì)量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，評(píng)論的篇幅越長(zhǎng)，涉及商品的介紹便越多，消費(fèi)者也會(huì)獲得更多的有用信息，正向影響評(píng)論有效性和購(gòu)買決策。[40](p185-200)還有學(xué)者對(duì)評(píng)論文本長(zhǎng)度與評(píng)論有用性的關(guān)系進(jìn)行了深入研究，證明評(píng)論的文本長(zhǎng)度與評(píng)論有用性呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。[41](p598-612)Huang等學(xué)者發(fā)現(xiàn)，文本長(zhǎng)度對(duì)評(píng)論有用性的影響有一個(gè)臨界值（144 詞），閾值內(nèi)為正向影響，超過這一閾值，其影響就會(huì)顯著減弱或幾乎不存在。[42](p17-27)本研究對(duì)每個(gè)手機(jī)平臺(tái)上的政務(wù)App 評(píng)論文本進(jìn)行文本長(zhǎng)度的計(jì)量，并取均值為L(zhǎng)i,j，當(dāng)Li,j<144 時(shí)，Li,j越大說明評(píng)論文本的有用性越強(qiáng)。有用性以詞為計(jì)量單位。

可持續(xù)性（Sustainability）。用戶評(píng)分?jǐn)?shù)不同于評(píng)論數(shù)，是因?yàn)橛脩粼谠u(píng)分時(shí)可以選擇既評(píng)分也評(píng)論，也可選擇只評(píng)分不評(píng)論，所以App 的評(píng)分?jǐn)?shù)通常意義上要大于或者等于評(píng)論數(shù)。如果出現(xiàn)評(píng)分?jǐn)?shù)小于評(píng)論數(shù)的情況，通常就是應(yīng)用商店刪除用戶評(píng)分導(dǎo)致的。因此本研究用評(píng)分?jǐn)?shù)與評(píng)論數(shù)的差值就能顯示是否存在刪除評(píng)分的情況，用差值在評(píng)分?jǐn)?shù)中的占比就能顯示刪除評(píng)分的程度，也就是用戶評(píng)分評(píng)論的存活程度，具體數(shù)值化是SSi,j=(SDi,j-RDi,j)/SDi,j?？沙掷m(xù)性以百分比為計(jì)量單位。

五、研究發(fā)現(xiàn)

（一）政務(wù)App評(píng)分的可用性分析。

各手機(jī)平臺(tái)對(duì)政務(wù)App 的評(píng)價(jià)情況與官方的評(píng)估報(bào)告之間是怎樣的關(guān)系，這是能否將政務(wù)App評(píng)分納入政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”的重要因素。要兼顧各個(gè)手機(jī)平臺(tái)的評(píng)分貢獻(xiàn)，得到每個(gè)樣本App的總評(píng)分Scorej，本研究認(rèn)為下載量是用戶需求和認(rèn)可的表現(xiàn)，在計(jì)算總評(píng)分時(shí)需要充分考慮下載量所占的比重，并將其作為評(píng)分值的系數(shù)。下載量Di,j與地區(qū)總?cè)丝跀?shù)Totalj比值為加權(quán)系數(shù)Wi,j，樣本App在應(yīng)用商店中的總體評(píng)分就可以通過以下公式獲得：Scorej=

《省級(jí)政府和重點(diǎn)城市一體化政務(wù)服務(wù)能力（政務(wù)服務(wù)“好差評(píng)”）調(diào)查評(píng)估報(bào)告2021》中關(guān)于省級(jí)政府調(diào)查評(píng)估的總體指數(shù)是連續(xù)數(shù)值型變量，將樣本評(píng)分Scorej與省級(jí)政府調(diào)查評(píng)估的總體指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)兩者在1%水平上顯著，相關(guān)系數(shù)為0.708，表現(xiàn)為強(qiáng)相關(guān)。也就是說公眾對(duì)政務(wù)App 的總體評(píng)價(jià)與權(quán)威調(diào)查報(bào)告的趨勢(shì)基本一致。因此，公眾的評(píng)價(jià)可以用于衡量政務(wù)App發(fā)展的績(jī)效，對(duì)移動(dòng)政務(wù)“好差評(píng)”評(píng)價(jià)有可用性。

（二）信息來源質(zhì)量的評(píng)價(jià)分析。

依據(jù)前述的信息來源質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，我們對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行六個(gè)方面的分析。

1.滲透率分析。

樣本缺失iOS 版本、Android 版本、小米數(shù)據(jù)、VIVO數(shù)據(jù)等，會(huì)帶來樣本個(gè)數(shù)的變化，因此樣本的個(gè)案數(shù)量不一致。描述性統(tǒng)計(jì)分析（如表2）顯示，華為平臺(tái)滲透率均值58.75%，是所有手機(jī)平臺(tái)中最高的；iOS 平臺(tái)滲透率均值5.79%，是所有手機(jī)平臺(tái)中最低的。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

數(shù)據(jù)顯示有多個(gè)地區(qū)的滲透率大于100%，這可能有幾個(gè)方面原因：一是用戶存在反復(fù)下載的情況。有調(diào)查顯示，用戶人均安裝App 數(shù)量約40 個(gè)。政務(wù)App具有低頻特點(diǎn)，公眾需要辦理政務(wù)事項(xiàng)的時(shí)候下載并使用，使用完畢后為了減輕手機(jī)運(yùn)行負(fù)擔(dān)又進(jìn)行卸載，直到下一次有需求時(shí)再次下載安裝。所以，這會(huì)造成同一個(gè)用戶多次下載，而高下載量也從側(cè)面反映了公眾的需求以及政務(wù)服務(wù)能夠滿足公眾需求的能力。二是地區(qū)外用戶因?yàn)榭缡∞k理、跨地區(qū)辦理等原因，也需要安裝本行政區(qū)域外的政務(wù)App。本研究中的滲透率將本行政區(qū)域內(nèi)的常住人口界定為測(cè)量基數(shù)，但是隨著人口的頻繁流動(dòng)，跨地區(qū)跨區(qū)域辦理需求旺盛，政務(wù)App的便捷性可以滿足這種需求?？绲貐^(qū)用戶也會(huì)帶來一定的下載量，說明本地區(qū)有比較高的移動(dòng)政務(wù)服務(wù)能力。三是開發(fā)運(yùn)營(yíng)者組織的測(cè)試、研究者的測(cè)試等也會(huì)帶來一定下載量，導(dǎo)致滲透率的提高。

2.活躍度分析。

前述已說明，當(dāng)評(píng)分?jǐn)?shù)SDi,j<20 時(shí)，評(píng)分?jǐn)?shù)、評(píng)分值兩項(xiàng)都將設(shè)置為缺失項(xiàng)。實(shí)際情況是有多個(gè)地區(qū)如黑龍江、陜西、青海等地的評(píng)分?jǐn)?shù)都是個(gè)位數(shù)，所以描述性統(tǒng)計(jì)里的個(gè)案數(shù)較低。從各平臺(tái)的活躍度來看（如表2），iOS 平臺(tái)的活躍度均值為16.19，也即每萬(wàn)次下載量中有16.19個(gè)評(píng)分?jǐn)?shù)，明顯高于其他四個(gè)平臺(tái)，說明其用戶較愿意表達(dá)自己的態(tài)度和觀點(diǎn)。華為平臺(tái)的活躍度最低，均值為0.09，且標(biāo)準(zhǔn)差較小，也即各政務(wù)App在華為平臺(tái)的用戶參與度和活躍度不足。相較于其他三個(gè)平臺(tái)，VIVO 平臺(tái)的活躍度有一定優(yōu)勢(shì)，體現(xiàn)出其用戶比較愿意參與政務(wù)App的評(píng)分評(píng)價(jià)。

需要說明的是，我們發(fā)現(xiàn)華為應(yīng)用商店存在明顯的刪除評(píng)論現(xiàn)象，每日的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)波動(dòng)較大。對(duì)被刪除的評(píng)論進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取發(fā)現(xiàn)，歷史評(píng)論數(shù)并不低，說明華為平臺(tái)的用戶參與也很積極活躍。至于應(yīng)用商店刪除評(píng)論的原因，則有待未來探查。

3.客觀性分析。

因樣本量小于2000，采用Shapiro-Wilk 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性。結(jié)果顯示（如表2），iOS 平臺(tái)（p=0.156）、華為平臺(tái)（p=0.110）、小米平臺(tái)（p=0.168）評(píng)分均服從正態(tài)分布，而VIVO 平臺(tái)和OPPO 平臺(tái)評(píng)分不服從正態(tài)分布。從各平臺(tái)的均值上看，iOS 平臺(tái)、華為平臺(tái)、VIVO平臺(tái)均值相當(dāng)。

對(duì)五組數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析發(fā)現(xiàn)，僅有小米平臺(tái)與OPPO平臺(tái)（p=0.011）在5%的水平上存在顯著差異。從描述性分析中可以看到，小米平臺(tái)的評(píng)分均值為3.35 分，顯著高于其他平臺(tái)。OPPO 平臺(tái)均值則顯著低于其他平臺(tái)。其他平臺(tái)間不存在顯著組間差異。

此外，研究發(fā)現(xiàn)“隨申辦”“愛山東”“粵商通”在小米平臺(tái)上收獲了滿分5.0 分的贊譽(yù)，但同時(shí)三個(gè)省份的政務(wù)App 在其他平臺(tái)的評(píng)分趨勢(shì)卻不甚相同。尤其是“愛山東”在其他四個(gè)平臺(tái)的評(píng)分分別為2.7分、1.9分、2.9分和2.7分，其標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)1.16，與小米平臺(tái)的評(píng)分顯著不同。因此，本研究希望探求小米平臺(tái)為什么給予滿分的評(píng)價(jià)，是否存在其他因素。

對(duì)三個(gè)政務(wù)App 小米平臺(tái)上的評(píng)論文本做內(nèi)容分析，將評(píng)論文本清洗后輸入ROST CM6，通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析提取高頻詞，通過情感分析生成情感極性和得分（如表3）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，三個(gè)政務(wù)App 評(píng)價(jià)內(nèi)容均跨越了多個(gè)版本，“隨申辦”的372個(gè)評(píng)論數(shù)就跨越了24個(gè)版本，評(píng)論數(shù)相對(duì)均衡；但“愛山東”僅2.3.7 版本就有1986 條評(píng)論，而且時(shí)間段相對(duì)集中，出現(xiàn)一定程度的失衡。三個(gè)政務(wù)App情感得分均為正面積極，高頻詞多聚焦于“實(shí)用”“體驗(yàn)”“功能”等，缺乏對(duì)每個(gè)政務(wù)App特征點(diǎn)的具體描述，評(píng)論的豐富性和有用性略顯不足。

表3 小米平臺(tái)滿分政務(wù)App內(nèi)容分析

4.極端性分析。

五個(gè)平臺(tái)均存在極端評(píng)分情況（如表2），極端占比均高于80%，并且標(biāo)準(zhǔn)差較小，說明各個(gè)政務(wù)App 在極端評(píng)分上的表現(xiàn)趨同；VIVO 平臺(tái)和OPPO平臺(tái)的極端評(píng)分占比為92%和93%，說明用戶在給政務(wù)App打分時(shí)很少選擇中立評(píng)分，一般選擇極端評(píng)分來表達(dá)自己的態(tài)度。其中，“全省事”在華為、VIVO、OPPO 平臺(tái)上的評(píng)分量不太充足，卻全部都給予“極好”和“極差”評(píng)分，未見中立評(píng)分。用戶都希望通過極端評(píng)分來表達(dá)態(tài)度，希望引起App開發(fā)運(yùn)營(yíng)者的關(guān)注和反饋。

5.有用性分析。

五個(gè)平臺(tái)的有用性存在顯著區(qū)別（如表2），iOS平臺(tái)文本長(zhǎng)度均值為35.28詞，高于其他四個(gè)平臺(tái)，最大的文本長(zhǎng)度為92.34 詞低于閾值144 詞。閾值范圍內(nèi)文本長(zhǎng)度越長(zhǎng)，文本的有用性就越高，說明iOS平臺(tái)評(píng)論的有用性最好。華為平臺(tái)文本長(zhǎng)度適中，標(biāo)準(zhǔn)差較小，說明文本長(zhǎng)度分布比較均衡。VI?VO平臺(tái)的評(píng)論文本長(zhǎng)度最短，僅有15個(gè)左右的詞，很難表達(dá)有特征性的觀點(diǎn)和看法，說明其評(píng)論的有用性較差。

6.可持續(xù)性分析。

五個(gè)平臺(tái)的可持續(xù)性存在顯著差異（如表2），iOS 平臺(tái)可持續(xù)性最好，僅有一個(gè)為負(fù)值，其余全為正值，均值為0.51，說明評(píng)分?jǐn)?shù)與評(píng)論數(shù)之間的差距較小，較少存在刪除評(píng)分情況，標(biāo)準(zhǔn)差為0.3，說明整體比較均勻，iOS 應(yīng)用商店中用戶的評(píng)分和評(píng)論數(shù)據(jù)存活性好，可持續(xù)利用狀態(tài)好。華為平臺(tái)的可持續(xù)性最差，僅有一個(gè)樣本是評(píng)分?jǐn)?shù)與評(píng)論數(shù)持平，其他均是評(píng)分?jǐn)?shù)少于評(píng)論數(shù)，最高的達(dá)到-40.81。查看原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，該政務(wù)App 當(dāng)前僅有26個(gè)評(píng)分?jǐn)?shù)，但歷史數(shù)據(jù)中有1087個(gè)評(píng)論數(shù)，均值也為負(fù)值，這說明華為平臺(tái)存在普遍的刪除評(píng)分情況，用戶評(píng)分評(píng)論被大量刪除會(huì)帶來數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定，也帶來信息來源的不可靠。此外，小米平臺(tái)、OPPO平臺(tái)也存在不同程度的刪除評(píng)分情況，而VI?VO 平臺(tái)的情況則要好一些，均值為正值且標(biāo)準(zhǔn)差較小。查看原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，VIVO 平臺(tái)僅有一個(gè)政務(wù)App的存活占比為負(fù)值，其他均為正值。

綜上所述（如表4），我們認(rèn)為在這5 個(gè)主流平臺(tái)中，“好差評(píng)”制度應(yīng)主要使用iOS 平臺(tái)的評(píng)分和評(píng)論數(shù)據(jù)，可以參考運(yùn)用部分Android 平臺(tái)的評(píng)論數(shù)據(jù)。

六、結(jié)論與討論

（一）結(jié)果討論。

手機(jī)應(yīng)用商店中積累了大量的用戶評(píng)分評(píng)論數(shù)據(jù)，用戶評(píng)論大量指向了政務(wù)App 運(yùn)維問題，是移動(dòng)政務(wù)服務(wù)供給能力、技術(shù)服務(wù)能力的重要表現(xiàn)，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析，用于完善移動(dòng)政務(wù)績(jī)效評(píng)估體系。但是，目前這方面的研究還比較稀缺。本研究以5 個(gè)主流手機(jī)平臺(tái)上的32 個(gè)省級(jí)政務(wù)App為研究對(duì)象，收集和分析不同平臺(tái)用戶的評(píng)分評(píng)論情況。

首先，研究發(fā)現(xiàn)用戶評(píng)論是衡量政務(wù)App服務(wù)質(zhì)量的有益補(bǔ)充。研究發(fā)現(xiàn)，只有對(duì)政務(wù)App使用有比較深刻感悟的用戶才參與政務(wù)App評(píng)價(jià)，通過打分來表達(dá)自己使用的（不）滿意；更進(jìn)一步，公眾是在自主空間內(nèi)根據(jù)自己的切身感受給出的分值，沒有外界因素的干擾，打分更具真實(shí)性和客觀性。用戶評(píng)論也不是簡(jiǎn)單的褒獎(jiǎng)或發(fā)泄，特別是一些看似負(fù)面的評(píng)論信息，實(shí)際是將用戶的需求和痛點(diǎn)展現(xiàn)出來。

有研究發(fā)現(xiàn)，用戶評(píng)論強(qiáng)烈的負(fù)面消極情緒會(huì)降低評(píng)論的有效性，而中等程度的負(fù)面消極情緒則可以提高評(píng)論的有用性。[43](p79-86)部分負(fù)面情緒的評(píng)論文本包含使用體驗(yàn)、功能需求、錯(cuò)誤反饋和優(yōu)化建議等信息，而部分語(yǔ)氣溫和的評(píng)論則缺少具體的評(píng)價(jià)特征點(diǎn)，具體的問題和優(yōu)勢(shì)指向都不明確。也就是說，適度表達(dá)情感極性的用戶評(píng)論更有助于運(yùn)營(yíng)者發(fā)現(xiàn)問題。政務(wù)服務(wù)的開發(fā)運(yùn)營(yíng)者應(yīng)該包容這種情緒的存在，積極挖掘和吸納用戶建設(shè)性的意見建議。

其次，研究發(fā)現(xiàn)用戶評(píng)論的信息來源質(zhì)量表現(xiàn)出一定差異（如表4）。本文構(gòu)建了政務(wù)App用戶評(píng)論信息來源質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，在滲透性、活躍度、客觀性、極端性、有用性和可持續(xù)性六個(gè)維度進(jìn)行了數(shù)據(jù)比較分析。結(jié)果顯示，iOS 平臺(tái)的活躍性表現(xiàn)極好，在客觀性、極端性、有用性、可持續(xù)性上表現(xiàn)最好，但是其滲透性還比較低，用戶群的覆蓋面還不足。這表明iOS 平臺(tái)上的評(píng)分評(píng)論數(shù)據(jù)有用、管用且易用，但是iOS平臺(tái)的用戶群代表性略顯不足。

表4 各平臺(tái)在政務(wù)App評(píng)論可靠性維度的表現(xiàn)

華為平臺(tái)在滲透性、客觀性、極端性上表現(xiàn)較好，在有用性上表現(xiàn)適中，但是華為平臺(tái)的活躍性與可持續(xù)性不足（與應(yīng)用商店刪除評(píng)分評(píng)論有關(guān)）。這表明其評(píng)分評(píng)論數(shù)據(jù)客觀、有用，需要達(dá)到一定規(guī)模才能發(fā)揮作用。但是，其對(duì)評(píng)分評(píng)論的管控機(jī)制又限制了其長(zhǎng)效發(fā)展。

小米平臺(tái)的總體評(píng)分偏高，因其只有“好評(píng)”和“差評(píng)”的打分機(jī)制使得其客觀性減弱，也使得最低分和最高分并存?？傮w來看，小米平臺(tái)在滲透性、可持續(xù)性方面表現(xiàn)還不足，活躍性、客觀性、有用性表現(xiàn)中規(guī)中矩。

VIVO和OPPO平臺(tái)在極端性方面表現(xiàn)突出，表明用戶群希望通過極端表達(dá)引發(fā)關(guān)注。但是，二者在滲透性、活躍性、客觀性、有用性等方面表現(xiàn)較差，說明評(píng)分和評(píng)論數(shù)據(jù)很難說明真實(shí)問題。最后，VIVO平臺(tái)相較于OPPO平臺(tái)在可持續(xù)性方面表現(xiàn)較好。

我們認(rèn)為，不同手機(jī)平臺(tái)的表現(xiàn)可能與用戶群有關(guān)。Bertrand 的研究發(fā)現(xiàn)，iPhone 是最常見的財(cái)富象征，“擁有一部iPhone”給了研究者68.1%的概率可以正確地推斷其擁有者屬于“高收入”群體。[44]然而，國(guó)內(nèi)第三方數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)Mob Data 發(fā)布的《2018 年第三季度中國(guó)智能手機(jī)市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告》顯示，一部分iPhone用戶的月收入低于3000元；華為手機(jī)的用戶群收入較高，以中老年用戶為主；小米手機(jī)用戶群主要是中產(chǎn)階層和年輕群體，OP?PO和VIVO的用戶畫像偏重更為年輕群體。[45]

iPhone 群體受到手機(jī)開放生態(tài)和應(yīng)用習(xí)慣的影響，更愿意發(fā)表自己的觀點(diǎn)。但是，受價(jià)格、經(jīng)濟(jì)貿(mào)易等多重因素的影響，iPhone 在用戶普及率和滲透性方面很難有大的提升；華為手機(jī)用戶由于年齡、工作以及應(yīng)用習(xí)慣等影響，較多默默接受和使用，而不善于去發(fā)表自己的意見建議。小米、VI?VO、OPPO 等年輕群體相對(duì)活躍，但是表達(dá)的客觀性和有用性還有待提高。因此，從政務(wù)App服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的角度來看，iOS 平臺(tái)的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)更具客觀性，可以考慮引入，或者引入政務(wù)App 總評(píng)分作為評(píng)價(jià)服務(wù)情況的一個(gè)側(cè)面；從用戶評(píng)論挖掘的角度來看，在對(duì)政務(wù)APP 進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)應(yīng)重點(diǎn)挖掘iOS 平臺(tái)和華為平臺(tái)的用戶評(píng)論，同時(shí)兼顧考察其他平臺(tái)上的用戶反饋。

最后，研究發(fā)現(xiàn)政務(wù)App可得性問題是影響用戶評(píng)論的重要因素。用戶要使用App，首先要順暢便捷地登錄到App中，但是研究發(fā)現(xiàn)大量用戶評(píng)論指向了登錄問題，特別是在1 星評(píng)論中“注冊(cè)”“認(rèn)證”“登錄”等成為高頻詞，而評(píng)論原內(nèi)容顯示“注冊(cè)不上”“認(rèn)證通不過”“人臉識(shí)別沒用”等是反饋較多的問題。

政務(wù)App可得性是首先應(yīng)該得到保證，也是較容易得到保證的。但是，總體來說省級(jí)政務(wù)App可得性做得還不夠，這可能涉及運(yùn)營(yíng)者的測(cè)試范圍、測(cè)試機(jī)型、測(cè)試網(wǎng)絡(luò)等局限。規(guī)模以上的用戶群提供了天然的測(cè)試環(huán)境，用戶在政務(wù)App評(píng)論中提出的這些訴求是App改進(jìn)和完善的方向。但是，部分App 并沒有很好吸納用戶反饋，即使經(jīng)過了長(zhǎng)時(shí)間的迭代更新，問題依然沒有徹底解決。

從組織角度出發(fā)，政務(wù)App可得性還有一個(gè)推廣問題，而這是公共部門不太擅長(zhǎng)的事情。1 星評(píng)論中大量出現(xiàn)“推廣”“強(qiáng)制”等高頻詞，說明App管理運(yùn)營(yíng)與公眾間存在認(rèn)知偏差，強(qiáng)制使用的做法拉開了公眾與政府間的距離。公眾認(rèn)為好的政務(wù)App 不需要推廣，這也賦予了政務(wù)App“不好用”的刻板印象。但是，App 運(yùn)營(yíng)者重視用戶評(píng)論就容易得到用戶的肯定?！霸粕腺F州多彩寶”對(duì)iOS 平臺(tái)上的負(fù)面評(píng)論（1 星）進(jìn)行了“開發(fā)者回復(fù)”，開發(fā)者回復(fù)會(huì)發(fā)送到用戶的郵箱。這種一對(duì)一的跟蹤回復(fù)，是把用戶的感受和評(píng)價(jià)擺在至關(guān)重要的位置，也必然提升用戶對(duì)于政務(wù)App的好感和滿意度。

（二）研究不足和未來方向。

本文還存在一些不足，未來研究需要予以深化和發(fā)展。首先，我們構(gòu)建了用戶評(píng)論信息來源質(zhì)量的評(píng)價(jià)維度，這些維度僅是從能夠抓取到的用戶評(píng)分、評(píng)價(jià)、下載量角度，是否就能夠全面刻畫App用戶評(píng)論的質(zhì)量，能否用于App 服務(wù)績(jī)效的評(píng)價(jià)，甚至輔助“好差評(píng)”制度的實(shí)踐，還需要深入研究和探討。其次，我們對(duì)采集到的政務(wù)App評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行了初步的描述性統(tǒng)計(jì)，但是還缺乏深度利用。比如，利用一段時(shí)間的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)去探求用戶評(píng)論與軟件版本升級(jí)之間有沒有關(guān)系，或者對(duì)用戶評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，分析滿意和不滿意背后的因素，發(fā)現(xiàn)究竟哪些因素真正能提升政務(wù)App 績(jī)效，等等。最后，我們構(gòu)建了政務(wù)App 總評(píng)分的計(jì)算方法，目前是將用戶滲透率作為系數(shù)，與政務(wù)App評(píng)分加權(quán)而得。本研究發(fā)現(xiàn)，五個(gè)平臺(tái)的可靠性是有區(qū)別的，僅僅用滲透率作為加權(quán)系數(shù)是否科學(xué)，是不是可以考慮適當(dāng)提高iOS 和華為平臺(tái)的權(quán)重，適當(dāng)降低其他平臺(tái)的權(quán)重，這些問題都需要在未來進(jìn)一步探索。