| 标题 | 基于熵权TOPSIS法的高校图书馆电子资源绩效评价 |
| 范文 | 作者简介：齐春泽（１９８０－），女，讲师，研究方向：数字图书馆建设。·理论探索· 〔摘要〕首先从资源内容、资源检索、资源使用以及资源成本4个方面构建了高校图书馆电子资源绩效评价指标体系，然后利用熵权法确定各评价指标的权重，并通过TOPSIS法对高校图书馆电子资源绩效进行定量排序，最后通过实例验证了该方法的有效性。 〔关键词〕电子资源；指标体系；熵权；TOPSIS ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０１４．０４．０１１ 〔中图分类号〕Ｇ２５５７５〔文献标识码〕Ａ〔文章编号〕１００８－０８２１（２０１４）０４－００５４－０４ Performance Evaluation in University Librarys E-resources Based on Entropy Weighted TOPSIS MethodQi Chunze （School of Information Engineering，Lanzhou University of Finance and Economics，Lanzhou 730020，China） 〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕Firstly,this paper makes up an evaluation index system of university librarys e-resources from resource content,resource search,resource use and resource cost.Secondly,this paper adopts the entropy weighted TOPSIS to determine index system weights and ranks university librarys e-resources performance.Finally,this paper proves the methods availability through an example. 〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕e-resources;index system;entropy weighted;TOPSIS 随着网络技术与计算机技术的不断发展，电子资源已经成为高校图书馆发展不可或缺的重要资源，也已成为决定高校教学与科研水平的主要因素之一。研究高校图书馆电子资源绩效评价问题，一方面能帮助图书馆了解电子资源建设取得的成果；另一方面能帮助图书馆发现电子资源建设过程中存在的一些问题，并对问题的解决提供正确的指导，进而提高图书馆电子资源的利用率及效能。然而，现存的指标体系普遍存在操作性不强、不完备以及深度不够等许多问题［１－２］。本文在广泛调研与咨询的基础上，结合目前我国高校图书馆电子资源建设的实际情况，构建了一套相对科学、合理且完备的评价体系。为了避免评价指标权重确定过程中的主观性，本文采用了信息熵计算各个指标的权重，并利用TOPSIS法对高校图书馆电子资源绩效进行定量排序，较好地解决了高校图书馆电子资源绩效的评价问题，对于高校图书馆电子资源的管理及有效利用有着重要的现实意义。 １高校图书馆电子资源绩效评价指标体系 为了构建科学合理且完备的高校图书馆电子资源绩效评价体系［３－６］，本文首先采用文献法确定初始指标体系，然后设计相应的问卷进行调研。本文累计发放调查问卷50份，回收问卷46份，回收率为92%。最后，对调查结果进行相关性分析，剔除高度相关性指标，选取了4个一级指标，12个二级指标（如表１所示），具体内容如下： １１电子资源内容 该指标主要衡量馆藏电子资源的准确性及权威性，电子资源涵盖的时间范围、学科范围以及对学校教学和科研的支持程度。电子资源内容指标共包括3个二级指标：涵盖范围、数据来源以及学术价值。 １２电子资源检索 该指标主要衡量馆藏电子资源检索的简易程度，检索结果显示方式以及使用的方便程度。电子资源检索指标共包括3个二级指标：检索功能、操作简易程度以及检索结果。 １３电子资源使用 该指标主要衡量用户对电子资源的利用情况以及满意度。电子资源使用指标共包括3个二级指标：用户检索次数、人均使用量以及用户满意度。 １４电子资源成本 该指标主要衡量电子资源建设费用以及运营过程中产生的各种费用。电子资源成本共包括3个二级指标：软件成本、硬件成本和读者人均服务成本。表１高校图书馆电子资源绩效评价指标体系 内容指标电子资源内容涵盖范围数据来源学术价值电子资源检索检索功能检索结果操作简易程度电子资源使用用户检索次数人均使用量用户满意度电子资源成本软件成本硬件成本读者人均服务成本 ２研究方法 ２１熵权法的原理 熵权法是一种客观赋权方法。熵权法主要根据各评价指标的变异程度，利用信息熵计算各个评价指标的熵权，然后利用熵权对各评价指标的权重进行修正，以确保评价指标权重的客观性，进而保证评价结果的客观有效性。评价指标的熵值越小，则表明其变异程度越大，提供的信息量越多，在评价中所起的作用就越大。反之，在评价中所起的作用就越小。与现存的一些主观赋值法相比，熵权法具有精度更高，客观性更强等优点。 ２２TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）法简介TOPSIS法也称优劣解距离法，是CLHwang和KYoon于1981年首次提出。该方法主要通过计算评价对象与最优解、最劣解的接近程度，实现对评价对象的相对优劣排序［７－８］。最优解各指标值由各评价指标的最优值构成，最劣解各项指标的值由各评价指标的最差值构成。如果评价对象距离最优解最近且距离最劣解最远，则评价结果为最好。与运用在绩效评价中其他传统的多元统计方法相比，TOPSIS法具有操作原理简单、使用灵活方便、排序明确等优点，因此在绩效评价中的应用日趋广泛。因此，本文采用了熵权TOPSIS法对高校图书馆电子资源绩效进行评价。 ２３熵权TOPSIS评价模型［９－１０］ ２３１初始数据矩阵的构造 Ｘ＝ｘ１１ｘ１２…ｘ１ｎ ｘ２１ｘ２２…ｘ２ｎ ｘｍ１ｘｍ２…ｘｍｎ（1） 式中，ｘｉｊ表示第ｉ个评价对象的第ｊ个评价指标语义值，且ｘｉｊ＝（ｘｌｉｊ，ｘｕｉｊ）。 ２３２数据标准化 因不同指标的量纲各不相同，不具备可比性，故为便于比较，须对其进行无量纲化处理，处理方法为： ｘｉｊ＝ｘｉｊ∑ｍｉ＝１ｘｉｊ（2） 无量纲化处理后的标准化决策矩阵为：Ｘ＝（ｘｉｊ）ｍｎ。 ２３３计算指标权重 熵权一般用来衡量信息的不确定性，熵越大，则表明数据的不确定性越大，反之则表明数据的不确定性越小。假设第j 项指标的信息熵值为： ｅｊ＝－ｋ∑ｍｉ＝１ｙｉｊｌｎｙｉｊ（3） 式中：ｋ是与ｍ有关的常数，ｋ＝（ｌｎｍ）－１，０ｅｊ１。第ｊ项指标的数据不确定性程度取决于该指标的信息熵ｅｊ与1的差值ｈｊ： |
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