用戶滿意度調研模板(10篇)

導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇用戶滿意度調研，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

中圖分類號：D63文獻標識碼：A

“電子政務”是指政府機構利用現代網絡通信與計算機技術，將政府管理和服務職能進行精簡、優化、整合、重組后，在互聯網絡上實現以打破時間、空間以及條塊分割的制約，從而加強對政府業務運作的有效監管，提高政府的運作效率，并為企業和用戶提供高效、優質、廉潔的一體化管理和服務。

隨著信息技術的快速發展，國內外政府服務模式，已從早期人工辦理轉變為以電子政務為主的服務模式。對服務滿意度的評價，也從對服務提供人員的評價轉變為對電子政務系統化服務的整體性評價。

在國內，各級政府機構信息化建設時間較短，在持續幾年大規模電子政務系統建設后，大部分政府機構初步完成了政務服務信息化。由于現階段國內電子政務服務用戶滿意度研究多是基于國外的模型進行分析，國內用戶滿意度相關模型的研究和應用才剛剛起步，而中國的行政體系和公共服務模式有別于他國，因此該方面研究具有廣闊的研究和適用空間。

一、中國電子政務系統的特點

國內電子政務系統建設的主要目的是促進政務信息資源的開發利用和共享，提高行政效率和決策水平，改善公共服務質量和增加服務內容，增加辦事執法的透明度，加強政府有效監管，建立政府與人民直接溝通的渠道，推動國民經濟和社會信息化發展。其具有以下主要特點：

（一）服務輸出的唯一性。政府提供的電子政務服務（如社保）大多數具有服務輸出唯一性的特點，即服務提供者是唯一且不可變更的。這意味著不存在競爭者，或者被法律、法規限制為“獨家經營”（如水電供應），用戶無法通過其他途徑獲得相同服務。

服務輸出的唯一性是電子政務服務區別于其他服務模式（如電子商務服務―如果用戶對某一家電子商務網站提供的服務不滿意的話，可以在其他相似的電子商務網站上獲得相同類型的服務）的最大區別。

（二）服務對象的多樣性。電子政務系統的服務對象具有多層次、多樣性的特點。作為政府部門面向廣大民眾提供公共服務的窗口，電子政務應該適用于任何人及社會群體。而電子政務用戶由于地域、教育水平、經濟條件等外界影響因素的不同，導致不同行業、地區、人群之間對信息、網絡技術應用程度不同而造成的“信息落差”現象。在中國行政區域非常廣闊，人口素質差異較大的現實情況下，導致在不同地域、不同城市、不同教育程度的階層和不同收入水平的階層之間，存在較嚴重的“數字鴻溝”現象。

（三）高度的集成性。電子政務公共服務有很強的集成性，它把不同的政府職能部門通過網絡集成在一起，讓用戶享受“一站式服務”，以有效節省服務時間，提高服務效率。集成性的電子政務要求政府不同部門打破各自為政的傳統做法，進一步理清關系，建立快捷、順暢的處理流程，讓用戶獲得高效、全面的政府服務。

（四）打破時空限制。電子政務系統大多基于互聯網技術建設，使得普通用戶能隨時隨地接受政府公共服務。“隨時”是指電子政務系統打破了時間的限制，信息化公共服務的提供不再受休息日和節假日的制約，使政府部門的辦公服務模式由原來的五天工作日轉變為7×24小時全天候服務；“隨地”是指用戶不管身處何地，只要連上互聯網，登錄政府電子政務服務網站，即可獲得相應的服務。

（五）個性化服務。在傳統政府公共服務模式下，政府由于受到時間和空間的限制，所提供的服務只能是粗放性的，不可能按照用戶個人的服務要求提供個性化的服務。在電子政務公共服務中，政府服務能力有了很大的提高，使得為用戶提供“一對一”的服務成為可能（如出入境通行證簽注申請）。同時，通過電子政務系統辦理的公共業務，多數是自服務性質，使用戶可以在多種服務項目和服務通道中自由選擇。

二、顧客滿意理念與電子政務用戶滿意的基本內涵

（一）顧客滿意的含義。自1965年Cardozo首次將顧客滿意度引入營銷學后，顧客滿意問題在企業界受到極大重視，學者們從不同研究角度對其內涵進行了不同的闡述，可將其含義歸納為以下幾類：

1、特定交易型滿意。顧客滿意限定于對某種特殊購買行為的后評價，亦即特定交易型滿意可以針對某種特定產品或服務交易提供特定診斷信息。顧客滿意是在特定環境下，對于使用產品所獲得的價值程度的一種即時的情緒性反應。

2、累積型滿意。累積型滿意是顧客針對某產品或服務消費的全部經驗而累積的整體評價，累積型滿意可促進企業對顧客滿意加強投資。

3、認知評價滿意。認知評價滿意是顧客將實際從產品或服務中所獲得的認知表現與事前對產品或服務表現的期望作一比較的認知過程評價。

4、感情性滿意。認為滿意的情感性定義為顧客主觀覺得很好而隨之產生滿意感，反之亦然。

（二）顧客容忍理論。顧客容忍理論（ZOT）是指顧客心理接受跨度，在這個接受跨度中，顧客認為所接受的服務是可以接受的，并且顧客在容忍區內對服務質量變化的感知性不如在容忍區之外的情形。Parasuraman、Zeithaml和Berry在1991年就發現顧客對服務有兩種不同層次的期望。第一種是理想的服務，定義為顧客渴望得到的服務水平；第二種是適當的服務。由此可以看出，ZOT的特點就是顧客的期望由一個點擴展為一個區域。

（三）電子政務用戶滿意的內涵。根據以上關于顧客滿意的理念，對電子政務用戶滿意內涵的理解應該包含以下三方面的內容：

首先，服務對象：用戶是電子政務公共服務的“顧客”。電子政務環境下，政府與用戶已經不是簡單的管理與被管理的關系。一方面政府公共服務系統的對外開放使用戶能夠便利地獲得政府服務，并更直接地了解政府工作；另一方面用戶有義務和責任參與政府的相關決策與管理工作。因此，政府在提供電子政務服務時，要認識到用戶角色的轉變，即用戶已經從被管理的角色轉變到“顧客”和“主人”的角色上來，因此電子政務服務的首要評價指標就是能否為用戶提供高質量的服務，提高滿意度。同時，電子政務公共服務的“顧客”既有一般公眾又包括企業用戶，為此是否能夠獲得所有用戶群體的普遍滿意，也是電子政務公共服務要關注的問題。

其次，服務內容：用戶感知的對象是政府提供的電子服務。作為公共服務的唯一提供者，政府為用戶提供的電子政務服務內容廣泛，包括各類公共服務，如教育培訓服務、就業服務、醫療服務、社保服務、公民信息服務等。這種信息及服務獲取渠道的唯一性就要求電子政務系統的各項指標規范化、標準化。也就是說，在條件相同的情況下，無論何時、何地在系統上都應保證公共服務結果和質量的一致性。用戶若認為他接受的服務是統一而公正的，結果是公開的，其滿意度就會較高。

第三，服務平臺：政府為用戶提供電子服務的平臺是網絡系統。一方面影響用戶滿意度的指標就要增加關于系統應用實用性方面的指標，例如系統設計的人性化、網絡數據的安全性、系統運行的可靠性等等；另一方面用戶滿意度測評時，評測信息的獲取來源于用戶，這就需要對用戶做問卷調查。傳統政府在進行用戶滿意度測評時，主要是通過電話采訪、實地調查、設立辦等渠道來獲取信息。電子政務系統具有網絡優勢，可直接通過其對外服務網站來公開獲取用戶滿意度數據。

三、電子政務用戶滿意度實證研究

電子政務用戶滿意度測評就是將用戶滿意引入到電子政務系統的測評中，根據電子政務系統的需要及用戶對電子政務提供服務的期望，設計相應的評價指標，形成調查問卷測評需求實際滿足的程度，以此來評估電子政務的績效以及分析電子政務服務當前存在的問題。

本文基于對電子政務用戶滿意的基本內涵的分析，以提供電子政務系統的某政府機構為調研主體實施調研，設計調查問卷，并在該機構業務范疇內的相關政府部門及網站投放，進行實地調研并對所獲數據進行歸納、分析。

（一）調研模型與調研問卷設計。美國從2001年開始將美國滿意指數（ACSI）方法應用到對聯邦政府網站進行測評。其指數模型如圖1所示。（圖1）

此指數模型被廣泛運用在企業顧客滿意的調研中，并成為美國公共部門顧客滿意度指數模型調研，它對我國電子政務用戶滿意調研有很大的指導意義，本次調研的模型將借鑒上述模型。

由于本文調研對象為某政府機構下屬若干電子政務系統。為保證問卷設計與分析的科學性，調查了該政府部門電子政務系統對外服務模式，如圖2所示。（圖2）

該政府機構所有的公共服務均通過單一的對外服務出口面向用戶。用戶只需登錄政府部門統一提供的網絡服務入口，便可以“一站式”獲得多部門并聯服務。而承擔這個“網絡服務入口”角色的是該政府機構電子政務系統公共服務平臺。

我國電子政務系統是各級政府及部門履行政府職能、面向社會提供服務的官方服務平臺，是政府實現政務公開、社會用戶和企業獲取政府服務的重要渠道。其基本價值在于，以服務對象為中心整合各種電子政務資源，從而完善用戶獲取政府信息和服務的渠道，促使用戶和企業更充分地享受電子政務帶來的便利。根據電子政務的使命任務，我國各級政府網站工作者和社會用戶普遍認同的政府電子政務系統三大基本功能定位為“政務公開、公共服務、用戶參與”。

針對這一功能定位，設計了有針對性的“用戶期望調研問卷”，并采取隨機問卷調查方式對企業及一般公眾用戶同時進行調研，根據調研獲取的信息，對用戶滿意度評價體系將基于以下模型進行設立。（圖3）

依據這一模型體系，設計的“用戶滿意度調查表”分為四個大項、十個小項的評價指標，以期在調研中獲得更完善、科學的數據；更真實地反映電子政務系統的滿意度。評價指標如表1所示。（表1）

（二）調研過程及調研結果歸納。根據上述“用戶滿意度評價指標”形成調研表，對該機構下屬若干電子政務系統用戶進行調研。采用以下三種調研方式：1、人工操作調查：采用攔談，政府公共服務現場受理窗口隨機攔截公眾調研；2、定向派發：向電子政務系統使用的主要企業用戶派發問卷；3、計算機操作調查：在公共網站問卷，一定時間后統計數據。

本次滿意度調查采樣數據，時間跨度從2009年8月至11月份，共覆蓋同一機構十個對外運行的電子政務系統。調研問卷分發方式和回收情況統計如表2所示。（表2）

圖4是本次調研過程中采集到的用此調研問卷對該政府部門電子政務系統進行的滿意度評測數據整理結果，如圖4所示。（圖4）

根據調查問卷結果，表示一般、沒有很大的意見的人數最多，其次是表示有時找不到需要的信息的人，再次是表示尋找需要的信息很困難的人，最后是表示查找方便。具體數據如表3所示。（表3）

四、結論

電子政務用戶滿意理念能夠強化政府部門公共責任和顧客至上的思想。本文運用的用戶滿意度的測評模型，可以用于政府網站建設績效的橫向比較，并且可以明確目前用戶對電子政務建設的滿意程度，了解薄弱環節，讓政府部門在今后的電子政務建設中有的放矢。

（作者單位：廣州大學華軟軟件學院）

主要參考文獻：

[1]史玉敏，王斌.我國電子政務的發展與研究[J].科技信息，2009.

[2]劉燕，陳英武，周長峰.電子政務公眾服務與公眾滿意度測評研究[J].經濟研究導刊，2009.

篇2

從“2006年中國IT用戶滿意度調查”結果看，臺式電腦用戶滿意度指數較低，其中商用臺式電腦用戶滿意度指數為78.0分，消費用戶臺式電腦用戶滿意度指數為79.9分，雖然較去年同期略有增長，但均低于其他PC產品。隨著產品進入成熟期，用戶應用水平不斷提高，對產品的期望也不斷提升，而產品的更新改進速度仍低于用戶的期望，是造成用戶滿意度指數不高的主要原因。

調查結果顯示，筆記本電腦用戶滿意度指數僅為76.8分，與往年相比呈現下降趨勢，筆記本電腦滿意度指數的下降應該引起廠商的高度重視，在保證企業利潤的同時，不能忽視對用戶服務的承諾和保持產品質量水平。PC服務器用戶滿意度指數較2005年有了較為明顯的回升，但仍未達到2004年的水平。在愈演愈烈的價格戰影響下，2005年PC服務器滿意度指數下降明顯，由2004年的82.6降到了79.1。隨著PC服務器在多核、節能等方面的技術改進，以及各廠商逐漸擺脫單純的價格競爭，加強了對服務及客戶體驗的重視，2006年用戶滿意度也隨之得到了改善，滿意度指數回升到81.3。管理軟件滿意度分值為73.4，服務滿意度為71.1。這是繼2005年管理軟件的用戶滿意度評價到達最低點后的首次反彈。2004～2006年數碼相機滿意度指數不斷上升，2004年數碼相機滿意度指數為79.1，2005年為80.7，2006年為82.5。但是，計世資訊在調查中也發現，數碼相機的忠誠度卻年年下滑，從2004年的41.5%下降為31.2%。一方面表示對數碼相機產品滿意度增加，另一方面卻去選擇其他的品牌，這反映出用戶購買數碼產品的時候，其實有著求新求異的心理，對于廠商來說在某一個階段滿足了用戶的需求，不等于說用戶對風格的選擇就不再變化，往往在下次購買的時候，會嘗試一下新的風格和形式的數碼產品。

從2006年的調研數據看，今年IT服務的總體滿意度指數僅有71.9，比去年下降了0.9%。導致今年IT服務滿意度指數下降的主要原因是用戶對IT支持、IT咨詢和IT外包的滿意度出現下降。但是，系統集成和IT培訓的滿意度得到了提高。今年，用戶對這兩項的滿意度指數分別比去年增加了1.8%和0.8%。

商用噴墨打印機的滿意度得分僅有66.9，不但低于家用噴墨打印機的74.3，也低于激光打印機的分值71.9。

滿意度決定廠商命運

根據計世資訊（CCW Rearch）公布的用戶滿意度調查結果，浪潮一舉獲得“ERP軟件品牌忠誠度第一、集團財務與資金管理軟件滿意度綜合第一、ERP醫藥行業應用滿意度第一”三項大獎。這是浪潮ERP繼2005年獲得上述三項大獎之后再度蟬聯。

評審專家認為：用戶滿意度、忠誠度是中國管理軟件持續、健康發展的基礎，浪潮提出“健康ERP”理念和“631X” ERP健康應用模式，并努力付諸實踐，在用戶中建立良好的口碑。浪潮ERP在獲得高滿意度的同時，自身也獲得了巨大的發展。集團財務與資金管理、醫藥行業ERP是浪潮的傳統優勢。

浪潮集團高級副總裁王興山表示，浪潮今年蟬聯三項大獎，特別是“ERP軟件品牌忠誠度”大獎是ERP健康應用的成果。“浪潮堅持以中國式智慧為客戶創造價值。”王興山認為，滿意度與忠誠度是相輔相成的，有了滿意才會有忠誠，客戶才會跟著一步一步升級走下來。“這幾年正是從財務軟件升級到管理軟件、企業IT系統更新換代的高峰期，中國ERP市場將面臨著巨大的變數。因此，客戶的滿意度、忠誠度將決定管理軟件廠商的命運。” 王興山這樣說道。

5月18日，浪潮在中國醫藥信息化高峰會議上正式提出“健康ERP”理念，強調堅持以客戶滿意度、忠誠度為基礎，走標準應用、快速復制、成功實踐的發展道路，促進中國管理軟件產業的健康發展。目的就是使客戶獲得最大的滿意度，拿實效和價值說話，并由此逐步形成品牌忠誠度。

浪潮一直強調，ERP產品研發必須堅持客戶需求導向，在一線中尋求創新的靈感。“631X”健康應用模式顯示了浪潮ERP“以客戶為中心”的理念，客戶協同研發（CCD）則是中國式創新的方法。正是在這樣極具想象力的創新機制上，浪潮的服務得到了客戶極大的認可。

王興山坦承，在現階段，追求客戶滿意度和忠誠度必然要以局部犧牲規模化為代價，但是浪潮立足實際，放眼長遠，基于對未來的判斷，強化在集團管理和分行業領域的優勢。只有在大型集團企業高端市場占有一席之地，才能真正提升國產軟件的核心競爭力。浪潮為此已經做好了充分的準備。(李建平)

服務影響滿意度

根據計世資訊（CCW Rearch）公布的用戶滿意度調查結果，方正科技“全程服務”憑借多年來在IT服務領域堅持不懈的努力，以及在消費者心目中良好的品牌形象，獲得了分類產品評選獎項中家用臺式電腦、商用臺式電腦和筆記本電腦綜合滿意度第一。方正科技服務平臺副總經理曹繼坤認為，方正科技“全程服務”成熟的服務理念，嚴格的服務規范，合理的組織架構，發達的服務網絡，強大的后臺支持，獲得了服務滿意度第一。

篇3

1 引言

目前，我國三大運營商積極推進國家提速降費政策的落實，促使4G互聯網用戶發展迅猛，導致用戶體驗度持續下降。為了防止用戶流失，運營商采取了大量的創新性優化手段來提升網絡性能，但收效甚微。本文旨在通過對用戶群體模型及體驗的研究，分析用戶對網絡滿意度評判分值低的主導因素，運用多元線性回歸數學算法迭代和遞推出用戶滿意度的權重因子。首先從理論研究到調研全流程式對用戶群模型進行了擬合；然后對比傳統專家預判式優化方法，提出了構建基于用戶群模型及體驗做優化的新模式；再結合用戶群模型中的變量權重因子，詳細分解了系統采取xDR（External Data Representation）信令P聯分析方法、NAE（Network Anomaly Events，網絡異常事件）地理柵格化等創新性的優化手段；最后通過運營商3期用戶滿意度的調研案例，驗證了用戶體驗模型的穩定性及自主型網優系統的有效性。

2 理論研究方法

2.1 分析滿意度調研用戶群及抽樣客觀性

根據尼爾森調研公司對移動用戶的調查報告，將用戶對網絡的滿意度分成三類：差感用戶、客觀用戶和好感用戶。其中，差感用戶定義為無通話異常事件，通話質量打分低；客觀用戶定義為存在通話異常事件，通話質量打分較客觀；好感用戶定義為有通話異常事件，通話質量打分高。調查報告中客觀用戶占比約為70%，并驗證了客觀用戶打分與網絡感知基本一致，在排除抱有好感和偏見的用戶后，絕大部分用戶（65%～75%）的滿意度打分與其所遇到的異常事件呈現很強的相關性，這一結論經與后端調取歷史通話錄音的結果基本一致。

篩選出三類用戶群中的客觀用戶，將調研用戶數結合網絡制式維度進行細分，確定2G/3G用戶和4G用戶的分布比例。

2.2 構建滿意度概念模型

結合上文確定的客觀用戶各網絡制式分布比例進行外呼深訪，選取客觀用戶深訪的原因是由于客觀用戶能夠準確評價網絡提供的服務。以深訪結果構建如圖1所示的用戶滿意度概念模型，語音模型中影響用戶滿意度的主要因素是掉話和質差（MOS），數據模型中網絡不穩定是影響手機上網滿意度的最主要原因。

2.3 根據深訪后的概念模型構建用戶滿意度數學模型

針對用戶滿意度概念模型中影響語音和數據的主要因素，從性能管理系統中提取用戶實際使用行為數據，采用多元線性逐步回歸方法，建立用戶滿意度與異常感知事件的關聯模型，找到提升網絡滿意度的抓手。當由多種因素共同決定一個現象時，使用多元線性回歸（Multivariate Linear Regression）方法將多個自變量形成最優組合共同來預測或估計因變量：

yi=β0+β1xi1+β2xi2+…+βpxip+εi （1）

其中，yi為因變量；β0為常數項；β1…p為偏回歸系數；xi1…ip為自變量；εi為隨機誤差。

在概念模型中，多個網絡異常事件指標共同決定用戶滿意度，系數即該指標的影響權重。經數據推導和遞歸形成的語音及數據模型公式如下（下列各影響因子取值已經過逐步非線性變換并標準化）：

語音模型公式：

2G/3G用戶語音滿意度=5.5+0.75×主叫失敗間隔+

0.69×被叫失敗間隔+0.09×超短呼間隔+1.68×掉話間隔 （2）

4G用戶語音滿意度=5.5+0.49×主叫失敗間隔+1.81×被叫失敗間隔+0.09×超短呼間隔+0.72×掉話間隔 （3）

數據模型公式：

數據滿意度=-0.84×TCP（無線）時延+0.08×

TCP（核心）成功率-0.15×DNS時延+0.11×EPS缺省

承載建立成功率+1.28×Http業務成功率-0.94×Http響應時延+0.85×Http下載速率-0.18×TAU失敗次數-0.08×TAU時延-0.38×LTE流量+5.5 2.4 用戶滿意度數學模型擬合度驗證

經遞歸和推導出語音及數據模型公式后，選取運營商1140人（2G/3G用戶535人，4G用戶605人）進行深訪，根據異常事件提取xDR及網絡性能數據進行滿意度數學模型的擬合測試驗證，驗證結果顯示：掉話是影響2G/3G用戶通話感知的最主要因素，約占52.2%；MOS值是影響4G用戶通話感知的最主要因素，約占58.1%；Http業務成功率是影響用戶上網感知的最主要因素，約占26.16%。

以每月數據預測后續月份的用戶滿意度，經驗證模型置信度為95%，擬合優度分別為98.8%和99.1%。基于模型擬合數據可知，用戶滿意度數學模型與實際滿意度控制在5%以內，這說明模型的穩定性良好，可以應用于影響滿意度的異常感知事件定位。

3 基于用戶群模型及體驗創新網優模式，構建自優化系統

3.1 傳統性專家預判優化方法

針對用戶滿意度異常感知事件的定位，傳統性專家預判優化采取QoE（Quality of Experience，用戶感知）映射到KQI（Key Quality Indicators，關鍵質量指標）及KPI（Key Performance Indicators，關鍵績效指標），根據KPI異常波動指標查找異常的因子來定位影響用戶感知的網絡問題，查找過程中將專家排查流程和判斷方式固化為經驗庫，通過匹配經驗庫中設置的門限和范圍值來定位用戶感知問題，然后再采取現場DT（Drive Test，路測）/CQT（Call Quality Test，呼叫質量測試）測試、RF優化、后臺話統分析和終端定位等優化手段解決感知問題。傳統優化方法屬于被動式和事后補救性優化，對用戶底層的數據和信令關聯不夠，分析不夠全面且用戶歷史信息回溯性不足。

3.2 基于用戶群模型及信令構建自主型優化系統

為彌補傳統專家預判式優化的不足，提升用戶群體驗，實現網絡自愈合和自優化，以用戶群模型與異常感知事件關聯分析、xDR信令關聯分析和NAE地理柵格化相融合，構建自主型網優系統。系統分成橫、縱兩個層面，橫向從UE（User Equipment，用戶終端）到E-UTRAN（Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演進的UMTS陸地無線接入網）、業務平臺、服務器、提供商等方面；縱向上按照業務流程進行分段分析，實現業務端到端分析、質量分析、業務可視化及感知問題的自分析、自定位和自優化。

（1）xDR信令關聯分析方法

在傳統專家式分析結果的基礎上，通過各網元的軟硬采集xDR數據，將xDR數據與MR（Measurement Report，測量報告）進行字段關聯填充、補缺和賦值，結合定位算法與地圖指紋庫定位用戶使用環境及自動輸出優化方案；主要包含基于用戶定位指紋庫、用戶環境區分技術、3D仿真、POI自動輸出、ACP（自動布站）等關鍵技術，利用這些技術現對異常問題和區域的定位，再結合開戶數據、經濟分析數據、投訴數據分析定位價值柵格，實現面向用戶的自優化與智能規劃。

xDR信令關聯分析的難點在于數億級的數據處理，Hadoop在這方面具有較好的擴展性和性能，能實現海量數據處理、截取、關聯和儲存，并面向分布式進行TB/PB級的數據處理。Hadoop在對海量數據的萃取過程中，通過map生成數據的配對值，如：MR和xDR信令數據屬關系型數據，如圖2所示，在GPS信息關聯并賦值中，MR與xDR字段匹配成功是獲取GPS的關鍵，通過xDR中S1-U/MME數據解析提取出用戶的GPS信息，并通過用戶屬性將此GPS時間點附近的MR數據進行關聯，實現MR數據精確的用戶環境區分和定位。

運用分布式關系型數據庫對海量xDR數據進行map映射，主要采用大表聚合和關聯，發現通過合理的索引優化技巧可以實現分秒級計算操作。因此，基于關系型map映射構建MR和xDR的關聯性數據庫并應用于用戶群體驗的提升，是構建自主型網優系統的關鍵所在。

（2）NAE地理柵格化

為了在自主型優化系統中直觀展示用戶群模型應用于定位網絡異常事件方面的效果，便于網絡監控和處理，將用戶所處區域進行地理柵格化，以圖形渲染的方式呈現異常事件的惡化程度及用戶所處環境的多維網絡信息。以網絡異常事件――MOS值為例：經過研究與實踐，采用E-mode1模型可準確快速評價4G用戶語音質量，輸出等效MOS值，結合xDR、MR、話統等多維數據定位異常原因，并針對不同原因開展RF、參數、信令、性能及新功能應用等多方面的優化工作，以達到切實提高用戶體驗、提升用戶網絡滿意度的目的。

實現NAE地理柵格按照圖3中的步驟將MOS數據與MR通過時間差、UEID進行關聯，借助MR字段數據對MOS進行定位并地理柵格化顯示，進行用戶VIP分析、網絡性能分析、網絡覆蓋分析等特性優化，以高效支撐4G網絡的優化分析。

4 應用推廣

2016年運營商委托三方公司對用戶滿意度進行了三期的調研，深訪調研選取1140個樣本（2G/3G用戶535人，4G用戶605人），按照用戶身份屬性、終端屬性和消費屬性的實際比例，抽取用戶群和運用多元線性逐步回歸方法進行異常事件跟蹤（抽樣置信區間95%），判斷異常事件變化趨勢，選取三個典型樣本進行跟蹤，發現全網語音掉話表現變差。

將用戶群模型定位后的網絡掉話變差――掉話間隔縮短，通過自優化系統定位為CN流程沖突導致，并進行了流程優先級自優化，掉話間隔拉長，完成網絡自愈合，問題得到解決。經過系統反復迭代和優化，三方公司進行第3期的調研結果如圖4所示。可以看出，第3期用戶滿意度得分較前兩期上升明顯，達到預期效果。

5 結束語

隨著移動互聯網用戶終端、業務和需求的不斷變化，如何保障網絡服務質量、提升用戶感知、保持業務持續增長，是通信運營商面臨的網絡難題。本文通過xDR信令關聯分析和NAE地理柵格化等手段對異常事件及區域進行處理，基于用戶群模型及體驗構建了自主型網優系統，該技術手段能夠有效提升用戶感知，并改善網絡質量。在以后的實際應用中，需要結合新業務、新功能和新協議逐步優化完善，以持續提升網絡優化工作的智能化水平。

參考文獻：

[1] 馮傳躍. LTE網絡MR和信令數據的聯合分析方法[A]. 天津市電視技術研究會年會論文集[C]. 2016.

[2] 趙川斌，張驥，任義. 基于用戶感知的網絡優化體系建設探討[J]. 移動通信， 2011，35（6）： 19-24.

[3] 胡宇辰，郭宇. 基于沙漏模型的移動互聯網用戶行為分析[J]. 管理世界， 2013（7）： 184-185.

[4] 肖傳郊. LTE網絡端到端優化系統[J]. 電信網技術， 2012（11）： 5-7.

[5] 王磊，王西點，程楠. 基于大數據技術的智能化無線網絡優化體系[J]. 電信科學， 2015（12）： 159-163.

[6] 陳磊，江俊敏，袁汶雯. 自動柵格化工具的實現及其在網規網優中的應用[J]. 郵電設計技術， 2010（12）： 49-52.

[7] 鄭偉. 柵格化數據在移動通信網絡優化中的應用研究[D]. 北京： 北京郵電大學， 2014.

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此次，上市剛剛一年多的斯柯達品牌旗艦車型昊銳在測評中贏得了細分市場用戶滿意度冠軍，憑借全面均衡的產品力迅速得到了終端市場的充分認可。昊銳是斯柯達百年造車精華和大眾汽車集團先進技術的集大成者，在造型設計、操控性、駕乘舒適性、安全性等諸多方砸，都有著出色的表現。在空間設計上，昊銳充分展現了斯柯達品牌出色的空間打造藝術，提供了超越同級的寬敞舒適駕乘空間。特別是斯柯達全球首創的，TwinDoor雙段式開啟行李箱設計，讓昊銳可以在優雅的三廂轎車和實用的五門掀背式轎車之間自如切換，將創新科技與生活需求完美結合。在秉承了歐系車經典的動力操控性的同時，昊銳在人性化高科技舒適性配置上也有著出色表現，中高級轎車經典配置一應俱全，更提供了太陽能天窗、PLA智能泊車輔助系統、車載數字電視接收系統等跨級前瞻科技裝備，給中高級轎車市場帶來了全新消費體驗。可以說，昊銳完美融合了歐系車和日系車的產品優勢；而吳銳1.4TSI車款更成為首批進入國家節能惠民產品目錄的中高級車型之一。也正是憑借全面均衡的綜合產品力，昊銳上市一年來迅速贏得了消費者的青睞，目前累計銷量已經超過4萬輛，更積累下了良好的用戶口碑。

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2009年伊始,為了應對金融危機,傳統軟件業面臨了多方壓力: 用戶IT支出的縮減、SaaS帶來的沖擊、傳統軟件企業本身的瓶頸等等。

計世資訊總經理曲曉東表示: “面臨全球競爭和金融危機,企業發展的機遇與挑戰并存,企業業務不斷轉型升級的需求更加迫切,企業逆勢擴張并購的步伐加快,而提高IT用戶滿意度是企業轉型、升級的重要戰略武器。”

在這一點上,用友軟件股份有限公司集團與行業解決方案事業本部副總經理兼實施總部總經理王海升頗有感觸。他表示: “在20年前用友成立的時候,國內用戶大多是以產品為核心,所以當時的軟件公司只是在賣軟件,服務也是圍繞產品修修補補展開,是免費的。”但是20年后,“IT服務”的意義發生了巨大改變,這其間用友的服務業務也跟隨著用戶的需求經歷了大概四個階段。

除了業務發展帶來的挑戰,當今在互聯網的大潮下,傳統軟件企業也實實在在地感受到了來自SaaS的強烈沖擊。為了加強自身的優勢,像用友、金蝶等傳統企業開始進行企業轉型,把IT服務提到了更加重要的位置。如今,用友公司已把產品經營模式改為以客戶為核心的全生命周期服務經營模式,稱之為客戶經營。這徹底改變了過去以產品為核心的經營模式,在這種模式下,要為客戶提供全面、專業的IT應用規劃,然后分階段地提供信息化的專業服務。

趕超巨頭

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1.2Kano問卷的數據采集由于前述研究已經從用戶視角確立了檔案網絡信息服務的構成要素，本調查主要是通過Kano問卷來識別這些要素對用戶滿意度的影響程度。問卷采用正反兩個方向提問，正向問題是測量用戶對檔案網絡平臺具備此要素時的態度；反向問題則測量用戶對檔案網絡平臺不具備此要素的反應。問題回答選項設置為五個級度，如：當檔案網絡信息服務平臺具備/不具備此性能時？答案有：5我喜歡；4最好這樣；3無所謂；2我能忍受；1不喜歡。并且針對每一種要素的類別匹配，每個被訪者可得到5*5種可能的回答組合，Kano模型提供了可供參考的典型要素分類表，如表2所示：本次調查主要通過網絡發放與現場調查的方式面向檔案用戶發出問卷100份，經篩選（排除少答、錯答、回答全部一樣的問卷）后得有效問卷76份。調研對象主要面向有過使用檔案網絡信息服務經歷的用戶，以保障獲取數據的真實可靠。

1.3數據的匯總與呈現我們將收集的問卷錄入到SPSS中，在保證無“缺失值”的前提下，對獲得的正向數據和反向數據分別進行T檢驗。本研究采取了單一樣本T檢驗的方法，檢驗值為用戶打分的中間值，以此判斷用戶回答的數據是否有顯著差異。T檢驗結果表明各要素的顯著性P值P<0.01，說明總體均值與檢驗值存在的顯著差異，各要素均具備較好的鑒別度。每個要素的類別歸屬，根據Kano問卷，以用戶認為某要素最多的質量分類為該要素的最終類別歸屬。最后對有效問卷進行統計分析，將每個要素歸屬度最高的質量類別列出，如表3所示：

2以用戶滿意度為導向的檔案網絡信息服務策略分析

本研究基于用戶視角獲取檔案網絡信息服務的要素，并通過問卷調查與數據分析的方式確定各要素的類別歸屬，并根據各類別的要素進行具體分析。

2.1影響要素分析

2.1.1一元質量類別中的要素充分滿足時，用戶的滿意體驗會呈正比例提高。調查發現，一元質量包含5個要素：F6（檔案集成檢索）指通過多元化的方式為用戶提供檔案資源的查詢檢索服務。當檢索網站提供易用、適合的檢索途徑從而使用戶查找到所需檔案資源時，用戶滿意度就會上升；同樣，當檢索功能不夠完善，用戶無法全面、準確地查找到所需檔案時，用戶滿意度會下降。F7（促進檔案利用）指通過網絡方式提供方便公眾的檔案預約與利用服務，如果檔案網站能夠提供方便公眾的檔案查詢預約、檔案法規的查詢、民生檔案的獲取，用戶滿意度就會正向的提升。F8（用戶咨詢服務）指的是集成檔案資源、檔案專業人員、信息技術等為用戶提供知識性的咨詢服務。研究發現，用戶渴望在滿足基本咨詢問題基礎上，獲得一些能夠促進自身檔案知識的補充、檔案技能提高的知識性的指導，這也能夠促進用戶滿意度的正向提升。F10（檔案主題聚類）指為用戶提供檔案的主題聚類查詢，隨著主題類別中融合了更豐富、更多樣、更具參考價值的相關檔案資源時，用戶滿意度會正向提高。F13（鏈接易用流暢）指用戶希望能夠流暢地訪問檔案網站、快速下載資源的體驗，同樣也說明檔案網站在保障基本網速基礎上，更流暢的鏈接速度能夠有效提升用戶滿意度。

2.1.2必備質量指基于用戶滿意視角的檔案網絡信息服務所“理當如此”的質量。如果該質量不充分時會引起用戶滿意度的明顯下降。結果顯示必備質量包含5個要素：F1（檔案全面完整）指的是用戶能夠感受到檔案數字化建設的全面性與完整性，能夠真實地向用戶呈現檔案風貌。這對于用戶來說，是一種必備屬性，也是展現數字化檔案資源的基本保障。F2（檔案描述準確）是描述檔案信息清晰準確的一項指標。如果出現描述不準確或出現錯誤的現象，會導致用戶滿意的明顯下降。F3（檔案可信適用）指的是檔案對于用戶具備相當的可信度，同時適用于用戶的需求，這也是基于用戶視角的必備要素。F12（網站安全穩定）表示檔案網絡信息服務的提供需要有持續穩定的網絡平臺支撐，如果出現平臺不穩定、用戶信息泄露的情況，會導致用戶的強烈不滿。F14（在線導航幫助）要求檔案網絡服務平臺提供盡可能多的有用資源導航并為用戶提供在線幫助，從而方便用戶的信息查詢并及時解決用戶問題。

2.1.3魅力質量指能夠給予用戶超出期望、對用戶滿意度提升明顯的要素。這些要素能夠喚起用戶潛在的滿意體驗，當其充分實現時能夠顯著提升用戶滿意度。研究發現，魅力質量包含4個要素：F4（檔案在線展覽）指通過多種途徑、多維視角呈現公眾所關注的熱點、政策、人物的專題。依托檔案網站提供在線展覽，不僅使檔案部門節約時間、成本，而且面向更寬廣的用戶群體帶來一種更方便的瀏覽方式。提供更全面、詳細、生動的聲像結合的展覽方式，能夠促進用戶滿意度的顯著提升。F5（特色檔案產）包含歷史文化、風土人情、特殊事件、名人名勝、名優特產等豐富檔案底蘊內容[11]。從用戶視角分析，特色檔案編研產品能夠為用戶帶來反映地區風貌、時代特征的資源，對用戶具有借鑒參考意義。F9（個性資源推薦）指為用戶提供個性化服務與資源的推薦，為用戶提供最適合、最有用的服務方式，這是用戶非常喜歡的一種服務模式；F11（用戶反饋交流）指用戶可以針對自身需求、檔案建設要求向相關機構進行反饋，并且能夠獲得與其他用戶進行交流的機會。分析發現用戶更希望能夠傳達自身的意愿，能與其他用戶交流分享自己的觀點。

2.1.4無關質量指當要素得到充分滿足時，對用戶滿意體驗的影響不大。該類別中僅包含要素F15（網站界面美觀），指的是檔案網站信息服務的界面是否美觀簡潔得體。研究發現，用戶訪問檔案網站具有較強的目的性，用戶更傾向于針對性地進行檔案查詢檢索，而對檔案界面的美觀性的關注就降低了。

2.2優化用戶滿意度導向的檔案網絡信息服務策略Matzler[12]認為在Kano模型中，質量改進的優先順序應優先保障用戶認為必備的質量要素（M），然后再優化用戶期望與滿意度呈正向相關的質量要素（O），在此基礎上保障超越用戶期望的質量要素（A），無關質量（I）可以不考慮提供。

2.2.1必備質量是用戶認為“理當如此”的要素，為保障用戶滿意度必須充分給予保障。第一，保障數字化檔案資源的質量。要加快檔案數字化的進程，對于利用率較高的檔案原件要優先數字化以提升其利用價值，同時要建立維護與利用的檔案數據庫[13]。應通過用戶調查、反饋等方式準確把握與預測廣大用戶的潛在需求，能夠按照檔案結構優化、檔案規范準確的方式呈現給用戶。第二，保障系統的持續穩定。針對網站的運營情況進行監測與維護，以保障服務的持續性和穩定性。針對網絡故障提供應急預案與保障措施，從而通過多種方式保障網絡設備與服務器的穩定安全，維護用戶基本權利與信息安全。

4.2.2一元質量中包含的要素與用戶滿意度呈正向相關，充分保障該要素的實現能夠促進用戶滿意度的正向提升。主要通過如下方式：第一，為用戶提供多元化的檔案查詢方式。通過網絡為檔案用戶提供便捷、簡單、準確的檔案查詢方式，檔案網站應通過一站式檢索方式給予用戶統一的檔案資源檢索，同時通過高級檢索、邏輯檢索等方式保障用戶檔案信息的查全率和查準率。第二，加強對數字化檔案資源的編研開發。在網絡環境下，檔案機構應體現一種“隨需應變”的服務理念，進一步促進資源集成與共享，并在此基礎上注重融入智慧的檔案資源組織開發，提供更適用于用戶的、增值的檔案信息產品。第三，為用戶提供面向知識解答的參考服務。一方面應通過實時咨詢、表單咨詢等同步異步的方式滿足用戶普通的咨詢需求，還可以建設咨詢知識庫方便用戶自助問題查詢。另一方面，要在集成資源、深度加工、智力分析的基礎上，針對用戶的個性化信息需求提供面向問題解決方案的知識服務。

2.2.3魅力質量本身并不被用戶期望，但是當其充分滿足時能夠讓用戶滿意度顯著提升。第一，網絡平臺能夠帶給用戶更加全面的檔案展覽，應通過圖文、聲像、虛擬3D技術等技術手段全方位、多視角、真實客觀地呈現檔案風貌；第二，可以通過用戶角色設定、個人興趣定制、用戶行為記錄等手段為用戶提供個性化的檔案服務推薦與檔案資源定制服務，從而滿足用戶個性化和動態化的信息需求；第三，邀請用戶參與評價與反饋，共同參與資源建設。檔案機構應提供用戶反饋的渠道，允許用戶對發現的問題予以評價；同時針對館藏特色資源的建設，鼓勵用戶積極參與征集評價，共同建設和挖掘檔案特色資源。

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中圖分類號:G206文獻標識碼:A文章編號:1003-4161(2009)05-0141-05

用戶滿意度與用戶的信息素質教育已成為實現信息經濟社會最重要的基礎要素,已成為知識經濟時代實現人與自然、人與信息社會和諧的根本保證。用戶滿意度的提升和積淀,凝聚和蘊涵著信息素質教育水平;信息素質教育可以增強用戶的信息意識、提高用戶的信息知識、強化用戶的信息技能、培養用戶的信息道德、提升用戶的網絡運用能力和安全意識,進而實現最佳滿意度。信息用戶滿意度與信息素質教育兩者的辯正統一關系,是他們之間的內涵關聯性產生的必然。

1.以信息用戶滿意度與信息素質教育為主體的以人為本信息研究領域的確立

在信息理論研究過程中,人們逐漸清醒地意識到無論是面向信息的S規范、面向信息交流過程的T規范、還是面向信息用戶的U規范的理論與實踐,用戶滿意度與信息素質教育水平的提升,都離不開或繞過信息的接受對象――人。信息的人化,以及人化的信息已逐漸凸顯為理論研究或實踐的中心。因此,在信息學研究中,自然而執著地將視野和審視角度投向了信息對象――信息接受研究領域。這一研究領域是以用戶滿意度研究為探索基點,開拓出的全新研究領域,已經形成了用戶滿意度理論、信息素質理論以及信息化人力資本理論三個理論研究平臺。研究是以剔精入微的量化研究與出乎其外的宏觀研究融匯的綜合研究,通過對研究對象的分析和研究,在界定概念中確立了測評公式和方法,采用了信息學系統科學方法論,從不同的視角審視研究了信息接受對象相關問題的辯證統一關系。眾多學者產生了試圖從用戶滿意度理論或信息素質理論出發,去構建信息理論體系的設想。

1.1 信息用戶滿意度理論與信息素質教育理論的同質性

任何一個時代都有著與這個時代相對應的科學理論,任何時代都是由反映那個時代的科學理論和表現那個時代的理論創新所支撐的。

1.1.1 兩種理論產生的相同社會基礎。

(1)信息用戶滿意度理論的形成。1969年,Klempner I.M提出了情報學的概念、框架,并把社區滿意度評價、社會政治目標的滿意度評價列為主要內容為發軔,將用戶定位為基本概念和范疇,經過一系列的學者的努力和探索確定了用戶研究理論。并且確立了信息用戶滿意度測評公式和方法,美國用戶滿意度指數(ACSI)的基本理論和中國用戶滿意度指數(Chinese Customer Satisfaction Index,簡稱CCSI)國家級用戶滿意度指數。用戶理論的研究,是將用戶――信息接受對象的人放置在具體歷史環境中,分析人與自然、人與人之間關系的研究,研究對象從以信息行為為中心轉向以用戶滿意為中心,逐步形成了用戶研究對象、內容的全新研究領域。特別是用戶滿意理論體系中,既有用戶滿意度、用戶滿意服務等一些反映信息本質屬性的較為深刻的概念,也有著一些用戶滿意派生性的特有屬性的一般性理論。從目前研究狀況看,對于研究對象特有屬性的研究比較集中,如用戶結構、用戶需求結構、用戶群體分布,以及用戶滿意的需求屬性、強度、級度等問題。信息用戶研究的研究內容主要從用戶角度和系統角度進行劃分:用戶角度方面,主要研究信息用戶需求、信息用戶安全、信息用戶滿意度、信息用戶行為與心理和信息用戶能力與學習;系統角度方面,主要探討信息系統設計中的用戶因素、用戶對信息系統、信息技術的使用等。

(2)信息素質教育理論的形成。1974年美國信息產業協會主席波爾•澤考斯基提出了信息素質的概念。此后,針對信息素質問題,進行了深入的研究,并且確立了信息素質的內涵。這些理論認為信息素質是認識、創造、利用信息的品質和素養,是一種能夠通過教育而形成和培養的在信息社會獲取信息、利用信息、開發信息的素質、修養和能力。進入20世紀90年代后期,我國再次掀起了信息素質教育的熱潮。研究的趨勢已由圖書館的信息素質及教育,逐步演進到社會、用戶、人力資源的信息素質及教育的全新領域。研究從信息意識與情感、信息倫理道德、信息知識和信息能力四方面去界定理論,確立了信息素質教育的理論內涵和外延。目前,由于研究者觀察問題、抽象概念方法的差異,對于信息素質結構的理解亦有所不同,但是共同的認識是:信息素質有其自身的內容和含義,有其基本條件和構成,理論內涵有信息意識與情感、信息知識、信息觀念、信息道德、信息潛意識與潛能、信息心理。

可以清楚地看到信息用戶滿意度與信息素質教育兩種理論均產生于人類社會由工業化社會向信息化社會的轉軌時期。新的生產工具電腦和信息網絡的產生,信息已經成為一種最重要的資源、一種財富,知識的生產力已成為決定生產力、競爭力、經濟成就的關鍵性因素,成為促生社會的演變、發展的內驅動力,成為兩種理論產生的同一社會基礎。

1.1.2 不同方式的同質理論創新。(1)信息用戶滿意度的理論創新。信息用戶滿意度理論屬于原創型理論,從其哲學及理論建構辨析,是建立在前人從未涉足的成果――接受學、傳播學、控制論基礎上的一種創新型理論。20世紀60年代,接受理論首先從德國興起,接受理論將接受者提高到實現主體價值的理論思想,使用戶研究理論將用戶推上了實現信息價值的理論研究平臺。傳播學是20世紀50年代興起的一門新興的邊緣學科,傳播學的三種模式:傳播者和接受者相互依存的模式、像一條鏈似的向前后運動的傳播模式、持續運動著的各個部分相互作用的模式,為用戶滿意研究提供了三種思維方式和出發點;無論哪種模式,信息與接受者(用戶)之間,都要受到接受者的意識形態、個人愛好、教育水平、經濟地位、消費意識等屬性因素的影響,它為用戶及用戶滿意提供了研究方式、方法及體例范式。1948年,美籍奧地利數學家維納和墨西哥生理學家羅森勃呂合作創立了現代控制論,用戶滿意研究的復雜性、不確定性、模糊性擺在研究者面前時,控制論著眼于實踐思維的研究方式:從連續不斷的信息反饋中預測行為發展方向、調節行為偏向的思路,在運動中建立穩定結構、從而構造出一種調節行為、使事物沿著正確方向運動的有效思維方式,為用戶滿意研究提供了在實踐中把握、控制研究的手段和思維模式。概略和勾勒出了信息用戶滿意度與信息素質的內在關系:個人接受除受到社會接受的影響和制約,更大成分是依接受者的個體的思維方式、生活經歷、個人氣質、經濟狀況、消費傾向,去感受、品評、接納信息對象的。

(2)信息素質教育理論的創新。信息素質教育理論屬于承續再生型理論,邊緣性學科。信息素質教育不是相關學科的拼湊,是以傳統的教育學和素質理論發展為基礎,在綜合原有的素質教育理論中,采用新的科學方法,通過演繹、理論升華、科學續進形成的全新交叉信息理論。信息素質教育理論體現了以人為本的信息接受的主體人的因素和價值。

1.2 全新的理論概念模式及兩者間的理論“中介”

1.2.1 全新的理論概念模式。

(1)全新的信息用戶滿意度理論概念模式。滿意度就是用戶接受的信息有形產品和無形服務感到滿意的程度和期望值,反映實際感受和期望之間的差距,這是用戶內心感受和主觀評價,與信息用戶的信息素質及教育水平有著正相關關系。用戶滿意度既體現了用戶滿意的程度,也反映出產品和服務的提供部門滿足用戶需求的成效,形成一種全新的關系:產品反饋受眾產品價值調節產品生產(結構、產品),用戶與信息滿意度已成為市場調節資源配置,決定產業結構循環模式的主要環節,形成了一個全新的用戶概念模式。

(2)信息素質教育理論。在對素質教育理論和實踐進行深入地研究探討中,在用戶教育目標和用戶評估體系之中,已將完整的理解信息素質特有屬性、本質屬性問題及開展信息素質教育視為時代賦予的歷史重任。信息素質的內涵界定為信息時代人的一種素質、知識、創新、修養;主要表現有信息意識與情感、信息知識、信息觀念、信息道德、信息潛意識與潛能、信息心理等,是一種綜合性、社會性的共同地評價及體系。信息素質教育是特殊意義的素質教育,因此它必須遵循素質教育的一般規律和原則,即素質教育和信息素質的一般原則。同時,又有著自身的特殊規律,即:信息――時代的內容、素質;基本內核――教育實施方式及手段的、綜合體的,具有新質的素質教育。

圖1 信息用戶滿意度與信息素質教育同一的“中介”值

1.2.2 兩者間的理論“中介”。系統科學對中介的理論發展認為,在事物中、在許多子系統之間的合作、聯系中,必然存在著一種子系統共存的、同一的,能夠促使它們合作與協同,產生出從無序到有序轉變的類似性中介值,見圖1。并且由此而形成內在關聯的“同形性”。

這一理論應用于信息用戶滿意度與信息素質教育這兩種不同性質的變量因素,可以在揭示兩個系統自組織過程的復雜性中,尋求它們之間必然存在的類似性的中介值,以尋求兩個系統的同質性。利用和改變重要的外因條件、刺激和導引內因的能動性,促使它們合作與協同、從無序到有序,實現信息素質教育的目標,引發信息用戶滿意度在信息經濟社會復雜整體系統中的主導作用。

2.信息用戶滿意度與信息素質教育是以人為本的信息研究體系中的兩個子系統

系統科學方法論對信息科學的研究,是運用系統的整體原則根據系統的開放原則、系統與信息環境的適應性原則、系統的協變性原則、系統的內部漲落原則、開放系統由無序走向有序原則,成功地探索了信息系統與子信息子系統的概念、模式、原則、規律;探討了信息系統的整體性、組織性、綜合性、結構性、層次有序性、目的性、動態性、相關性及目的性;解決了多因素動態復雜系統的量化、優化、定向問題。可以說,在信息社會的大環境的時空里,哲學意義的系統科學方法論很好地闡釋、解決了信息用戶滿意度與信息素質教育(兩個子系統)相互聯系、相互制約、相互促動的辯證統一關系。

2.1 共同遵循的基本原則

2.1.1 整體性原則。整體性原則是系統科學的基本出發點。信息社會是一個內容高度綜合、而又高度分化的多層次的整體性結構,這個結構是大量具有經濟、政治、文化等屬性的子系統或構成要素(C),在一定外部條件和環境(E),相互關聯、而形成的某種內在結構(S)的整體。通過“CES”三因素的集成,社會就形成了以人類為本的特殊內涵體。系統元素是按照一定的規律在時間進程中彼此聯系的,按照貝塔朗菲選擇計量方法研究信息的整體性,就是總體是在超越了構成要素的某種狀態變量相加中的運動體系。其構成要素P 1、P 2、P 3……P n的某種狀態變量或測度為Q 1、Q 2、Q 3……Q n,可構成方程dQ i/dt=f i(Q 1、Q 2、Q 3……Q n),式中Q i代表系統中要素P i的某種狀態或特征,如:以人為本的信息理論研究平臺,信息用戶滿意度Q i,信息素質教育Q i+1等;而Q i/dt系統是處于動態變化的過程中,函數f i表示Q i隨時間、空間變化的規律;任何狀態Q i的變化,都會引起其他狀態變量及整個系統的變化;由于Q i的可變性,在Q i/dt系統中,其總量絕不是簡單的Q 1+Q 2+Q 3+……Q n的加法結果。根據系統的狀態方程我們可以看到,以人為本的信息理論研究體系是信息理論研究系統的子系統,而它又是由信息用戶滿意度與信息素質教育等子系統匯聚而成,是由各要素(子系統)組成的有機體。即以人為本的信息理論研究體系dQ i/dt系統,由信息用戶滿意度Q i,信息素質教育Q i+1,以及其他相關因素(子系統)聚合而成。其總量――以人為本的信息理論研究體系不是信息用戶滿意度與信息素質教育兩個變量的簡單加法結果。同時,這個系統有著運動的內在規律和相互牽動性,隨時間t的變化而變化著,在信息時代科技革新、信息突變日新月異,促動t不斷的衍變;函數f i要素既是變量,又是相對的恒量,隨時間的變化,使構成系統的組織按統一的規律去聚合;以人為本的信息理論研究體系dQ i/dt系統中,是由函數和時間的變化引發的變量之和,即使在同一函數體系,某一因素運動的時空的變化,也會引發這一因素成為新的變量,進而反映出兩者之間的內在因果互動關系。

2.1.2 層次性原則和有序性原則。系統都是按一定的秩序和等級組織起來的,即層次性原則和有序性原則。整個物質世界就是由不同等級的系統、復雜交織形成的網絡結構。這就提示我們,在信息社會系統中,每個子系統都是客觀存在,又構成一級一級的有機聯系,孤立地研究一個事物的結構是不夠的,還要研究事物在不同層次中、相互聯系中的特征和性質。

在系統的不同層次中,即便是同一時空信息源發出的信息,但由于接受能力和適譜性的差異,必然形成接受程度的不同。這其中的不同,可以使人們在信息用戶滿意度與信息素質教育的過程中,利用變異、修正操作的過程和獲得預期的成果。從另一個角度看,盡管子系統層次的不同,但是由于在同一時空從信息源發出的信息是一致的、一次性的,這又形成了不同層次子系統接受信息的同一性、共享性。而這正是使用戶滿意度與信息素質教育在綜合與聚合時f i函數具有共質性,即子系統之間有著同一性、共享性的基礎。

2.1.3 系統的內部漲落原則和系統的開放原則。物質和能源在使用中會消耗,以負熵遞減,而信息在使用中,則可能在老化中失去自身價值,亦可能隨著重復使用和再加工,產生新的信息增殖;信息資源在無限性中,具有擴充性、模糊性、不確定性、發散性。信息的這些性質,系統科學方法論的內部漲落原則恰好比較科學、恰當、系統地做出回答和解決。以人為本的信息理論研究體系是一個完整的系統,用戶滿意度與信息素質教育是兩個相互交錯、相互滲透和相互推進的子系統。可以利用“熵”去有目的的控制兩者在交互中的發展、運動、演進速度及趨勢。一個系統的有序程度越高,所含的信息量就越大,熵則越小;相反,一個系統的無序程度越高,所含的信息量就越小,熵則越大。用數學語言表示:H=-∑p ilogp i,∑p i表示第i個事件出現的概率。概率越大,確定性程度越大,而不確定性程度就越小。通過對用戶滿意度與信息素質教育物質、能量的控制和自控、熵的制約,經過信息交換和處理,再在信息的反饋中,實現目標管理。

從另一方面看,系統的自組織性是引發系統開放的一種潛在的、自發因素。客觀世界至少存在著兩個不同層次的目的性,一個是非自覺、非預定的目的性,即自然中系統的目的性――自組織性,另一個是自覺的、確定目標的目的性,即人的目的性,兩者在相互聯系和轉化中,形成了目的性的范疇;在系統的人的目的性中,交匯熔融著自組織性,而自組織性是引發系統開放性的自發因素。在用戶滿意度與信息素質教育子系統中,都存在非自覺、非預定的目的性,人類可以充分認識和利用自組織性,將人類的自覺的、確定目標的目的性與自組織性有機地結合起來,實現目的。

2.1.4 系統的協同性原則和無序走向有序原則。無論是耗散結構、協同效應、還是超循環論,都將子系統的合作、系統的演化過程、系統的狀態空間表述為在狀態空間,復雜的系統終歸要不可逆地運動到某種穩定的、有序的結構。也就是說當反映外部環境作用的控制參數量達到某一臨界時,系統中子系統之間的關聯、合作可以在克服其自發的獨立運動中,形成序參量;而序參量又會反過來支配子系統去做協同運動,使系統出現宏觀上穩定的有序結構。它的出現,既是重要性的外因條件的刺激和導引,是子系統在耗散結構形成和維持過程中,對外部世界的能量的耗散與交流;又是決定性內因的勃發和能動性,是系統及子系統超循環系統內部的多重因果循環。協同就是表示用戶滿意度與信息素質教育子系統間的合作,可以導致復雜的系統宏觀有序的形成,完成預期的從舊結構突變到新結構的初衷,以實現用戶滿意度與信息素質教育對外部世界的能量的耗散與交流。

3.信息用戶滿意度與信息素質教育的辯證統一關系

信息用戶滿意度與信息素質教育相互間聯系的哲學分析,是正確認識、科學把握、深度研究課題對象的切入點。

3.1 信息用戶滿意度與信息素質教育相互間的聯系

3.1.1 對象的現象聯系。信息用戶滿意度與信息素質教育是兩個不同的對象,而這些對象是相互作用形成的一個過程;這個過程是實質性、潛在性的,只能以現象的相互聯系而體現出來,現象是事物本質的外在表象,人們只能透過現象去看本質。值得注意的是,現象中并沒有把本質的東西全部反映出來,觀察、體驗地越深入、仔細,則反映的本質性越深刻、科學。對信息用戶滿意度與信息素質教育的認識過程,在全面、深刻掌握基本材料的基礎上,透過現象去看本質性的問題,應在超越現象聯系的表層階段中,尋求兩者的本質關系。

3.1.2 本質與非本質聯系。信息用戶滿意度與信息素質教育是隨著信息社會的到來,產生出的新生事物。按照哲學的一般原理,自然界的新生事物一般都是從非本質的偶然的發現和特征所引起的,因此,要重視和仔細觀察它們產生、發展中出現的各種偶然、甚至個別的事實。如個案的調研,并從中發現從非本質的偶然的經驗、做法、問題,推進事物的發展,決不能停留在事物的非本質的偶然的發現階段,目的是要觸動事物由非本質進入本質聯系中。在這個過程中,要善于發現和尋求契機――理論對于實踐關照中的切入點。我們認為,信息用戶滿意度與信息素質教育存在的類似性的中介值――用戶信息素質、締造信息化素質的用戶,就是這個契機。

3.1.3 相互聯系與相互制約。自然界和社會中的每個現象的一切方面,都是相互依賴,相互間有密不可分的聯系,即合乎規律的運動過程的聯系。聯系的必然性中,蘊涵著相互制約性。信息用戶滿意度與信息素質教育符合物質存在方式、運動的普遍規律和認識規律……應當從產生該現象和存在的那些密切聯系的物質條件、社會現象的客觀條件來加以考察和評價,才能認識它們的深刻內涵。從科學的觀點審視,信息學的研究剛剛起步,是一種新生事物,它更適合當前的發展條件,是人類世界從舊的工業社會脫胎而出的全新的社會――知識經濟社會的產物。其有著廣闊的發展前景,必將沿著一個不可遏止的、一往無前的由低級到高級的發展過程。

3.2 內循環與外循環

我們認為信息用戶滿意度與信息素質教育在信息社會的大環境的時空里存在著兩種循環。一個是信息用戶滿意度與信息素質教育相互關系的循環,即內循環;另一個是信息用戶滿意度與信息素質教育與信息產品、信息服務、信息管理之間的社會化的循環,即外循環。

3.2.1 內循環。信息用戶滿意度與信息素質教育相互關系的循環是內循環,即用戶滿意度(反映)信息素質信息素質教育(提高)信息素質(拉動)用戶滿意度的以人為本的內循環系統。在此循環系統中,當一個在特定的時間、空間的循環結束時,往往會醞釀、孕育著一個新的循環的產生。在信息化的環境中,又存在著使信息用戶滿意度與信息素質教育向下一個、更新、更高階段過渡的必然條件。

3.2.2 外循環。用戶、信息產品、服務、管理與用戶間形成了一種全新的社會循環關系鏈、就是外循環,即信息產品(服務)用戶用戶滿意度[內循環系統]反饋信息產品價值(調節)產品生產(結構、產品)(服務)用戶的信息社會、用戶循環的外循環系統。用戶循環的外循環系統是對信息用戶滿意度與信息素質教育相互關系與社會的信息產業的理論模式的概括。

信息用戶滿意度與信息素質教育已成為市場調節、資源配置、決定產業結構循環模式中的主要環節;它們置于社會、經濟、文化的大環境,依從于整個社會條件,不是孤立的、機械的、隔離的,而是與社會有機的聯系的整體。信息用戶滿意度與信息素質教育反映和體現著信息與人、信息與信息、人與人之間新的生產方式,以及正在形成的新的上層建筑;最終推動信息化社會的良性發展。

參考文獻:

[1]胡昌平.面向用戶的信息資源整合與服務[D]. 武漢:武漢大學出版社,2007.

[2]劉淵.互聯網信息服務理論與實踐――用戶使用、服務提供與行業發展[M].北京:科學技術文獻出版社,2007.

[3]王吉慶.信息素養[M].上海:上海教育出版社,1999.

[4]何傳啟,張鳳.知識創新•競爭基點[M].北京:經濟管理出版社,2001.

[5]孟廣均,霍國慶,羅曼.信息資源管理導論.北京:科學出版社,2003.

[6]宋玲.信息化水平測度的理論與方法[M].北京:科學經濟出版社,2001.

[7]周鴻鐸.信息資源•開發利用策略[M].北京:中國發展出版社,2001.

[9]劉珙,張晉平.西北地區信息產業與人力資源[M]. 蘭州:甘肅人民出版社,2003.

[10]韓永青. 國外信息用戶研究進展[J].情報科學,2008,(07).

[11]盧泰宏.情報學研究的三個規范[J].情報學報,1991,(03).

[12]陳建龍.情報意識測量方法論[J].技術與市場,1991,(06).

[13]霍國慶.滿意度指數:感知用戶滿意與否[EB/OL]. 省略/htmlcontent.asp,2003-11-04.

[14]陳建龍.信息服務模式研究[J].北京大學學報(哲學社會科學版),2003,(03).

[15]趙海霞.基于用戶需求的數字化整合服務模式探討[J]. 情報資料工作,2007,(06):31-34.

[16]吳娛. 試論情報用戶研究中受眾理論的引入[J]. 情報理論與實踐,2003,(03).

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〔中圖分類號〕N94 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008－0821（2012）09－0111－06

中小企業是推動國民經濟發展，構造市場經濟主題，促進社會穩定的基礎力量。改革開放30年以來，我國中小企業發生了很大變化，逐步形成了自己較為有效的獨特風格，大大提高了自身經濟增長，規模也在不斷的壯大，然而正是這種超速成長給許多中小企業落下了薄弱的根基，如基礎管理薄弱、信息化建設不平衡、缺乏內部員工激勵機制、缺乏長遠戰略目標與缺乏創新管理的有效機制等。為了解決以上問題，信息系統近些年來對企業的重要作用日益凸顯，但研究范圍主要集中在大型企業，在中小企業范圍內研究信息系統使用情況的相關文獻還不多。事實上，在信息系統的開發過程當中，哪些人應該參與進來的問題已經被許多學者討論。因為在一家公司在開發信息系統時，其組織應采用十分開闊的視角，去采用最好的技術并且在開發過程中集中最好的人力資源；著名咨詢公司Standish Group的研究表明，在一系列軟件項目拖延因素中：超時的占63%，費用超支的占45%，覆蓋功能過多占67%，最終只有28%是成功的。

我們看到，盡管信息系統開發方面的研究已經做了許多，中小企業也認為信息系統對于其發展非常重要，但由于缺乏明晰的模型，中小企業仍然不斷的面對著信息系統研發的失敗[1－2]。在信息系統實施的過程中并沒有一個普遍使用的模型，一些學者在其文獻中對在特定情況下的某些成功因素考察過或建立了相應聯系[3]；近些年來，一些專家在文獻當中提出了許多有效的措施，其中重要的兩個是決策的制定及用戶的滿意度。

今天，許多的研究是基于Delone和Mclean在1992年建立的模型，他們提出了關于成功信息系統需要細致關注的多維獨立模型，并定義及規范了模型的每個方面，他們最新的模型是在2003年提出的（圖1）。然而在此模型中，并沒有對人的因素進行明確的評估，因此本研究的目的就是明確人的因素在信息系統開發及運作過程中的影響，同時用決策的制定和用戶的滿意度來測評個人績效，進而了解在信息系統開發及實施過程中我們應采取什么樣的行為來確保其成功。

為了確保研究成果準確，我們將模型在東北選取了60家中小企業（主要集中于旅店、餐飲，軟件行業）進行了研究及測試，主要分析的是人事、訂餐、客房等系統。實證研究中我們采用的是統計學中的偏最小二乘法，它可對復雜模型進行評估。

1 個人績效

在過去的20年中，對于信息系統用戶的研究已經開展了很多。今天，這種研究進入了更加精細的階段，如將用戶置于計算機處于主導地位的社會系統中研究，對其研究包括了大量的個人績效因素，其中明確提出的有決策制定[5]和滿意度。

1.1 決策制定

決策的制定可被定義為在一系列的措施中選擇其中之一，換句話說，就是用一種理性的方法去繼承，去評估，去選擇行為方式，因為當今世界正朝向開放與全球化市場邁進，信息的可靠性，及時性，易獲性都為將來制定有效的決策起到關鍵性的作用[5]。系統的方法要求，人們一定要對相關政策及來自于其他部門（特別是與之發生直接關系的部門）甚至整個公司的運行機制保持敏感；重要的是，當信息系統涉及到公司的全部操作部門及決策制定活動時，信息系統在中小企業不同級別不同部門的潛在效果從中小企業使用計算機開始就已經被信息系統研究人員所注意；即使是中小企業里剛剛使用信息系統，許多實例也證明其應用為中小企業決策及技術提高方面起到了良好的作用。Huber已經證明集成信息系統在某種程度上對決策的制定會起到一定的促進作用，他主要是從決策制定的時間及可靠性兩方面論述的。

1.2 用戶滿意度

用戶可以這樣定義，他是一個這樣的人，其日常工作與信息系統的使用或信息系統處理的信息聯系在一起[6]，信息系統是專門為其所建立的，當然，這個概念也并非一成不變，因為某些信息系統用戶也不是使用軟件的專家[7]。

信息系統的用戶滿意度的概念性定義還沒有在專家中得到統一的認同，大部分人認同的觀點是用戶有主動向信息系統靠近的需要，現在許多人都在用此方法來衡量信息系統成功與否，中小企業也用此種方法來預測信息系統是否會在使用后被員工所接受；Seddon和Yip在其著作中論述了從信息系統中獲取信息的機會，相關性、可靠性及準確性。

用戶滿意度是重要的，因為它會對使用信息系統部門的工作目標，工作質量及其對于信息系統的使用意愿有著潛在的影響[9]，由于測量用戶滿意度的工具被提出許多，同時用戶滿意度的測量需要很多復雜的參數，因此迄今為止還沒有一個被廣泛認同的統一明確的方法。我們有必要說，如果一個信息系統沒有為中小企業決策或提高用戶滿意度方面提供可靠的信息，那么此系統就是失敗的[10]。

2 質量維

與其他產品類似，信息系統也有其質量。這也是為什么在現代世界中對于信息系統的評估主要包括以下因素：信息的質量，系統的質量，服務的質量。因為無論從個人角度還是組織角度，以上因素都與信息系統能否成功運行密切相關。

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中圖分類號： G203 文獻標識碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016018

Quality Research of Answers in Social Q&A Platforms Based on Indexes of the“Concentrate Here”Region

Abstract Answers on social Q&A platforms show differences between quality performance perception and importance expectation perception. According to the method of IPA（Importance Performance Analysis）， the differences can be divided into four regions：“Continue to Maintain”region，“Key to Improve”region，“No Need for Priory”region and “Over Expression”region. Based on pilot studies， this paper uses customer satisfaction model theory to structure the conceptual model of customer satisfaction to the quality of answers on social Q&A platforms with indexes of the“Key to Improve”region， and then corrects and tests it through user surveys. This paper finds that users expectation perception quality， performance perception quality and perception value have direct and great influences on users general satisfaction degrees， which has a strong positive correlation influences on users continuance. This paper also finds that improving the four quality indexes of “Key to Improve” region can effectively enhance users’ satisfaction and the willingness to use social Q&A platforms continuously. This paper also gives suggestions on bettering the quality of answers on social Q&A platforms.

Key words social Q&A platform； answer quality； user satisfaction model

1 引言

社會問答平臺（Social Q&A Platform，SQA）又被稱為社會問答社區或者問答平臺等，目前對其還沒有一個統一的標準定義。 Shah[1]從用戶服務的角度將其定義為一種提供用戶使用自然語言表達信息需求的方式；一個提供參與者滿足用戶需求的平臺和一個構建包含鼓勵參與的社區。同時，Shah也從用戶、內容和技術三個角度來定義當前社會問答平臺研究的相關領域。從用戶角度出發，用戶的分類[2-5]、專家發現[6-9]和用戶動機[10-13]是其研究的重點。從技術角度出發，其研究的重點包括數據挖掘技術[14-16]、問題自動生成[17-18]以及答案的自動摘要[19-20]。而以內容為核心的研究主要分為兩個層面，首先是基于問題的相關研究，包括問題的分類[21-23]、檢索[24-26]和推薦[27-29]；其次是基于答案的研究，其重點包括付費型問答平臺答案質量的研究[30-31]和基于文本與非文本特征的答案質量評價研究[32-35]。

本課題小組在文獻[36]中研究了社會問答平臺答案質量績效感知與重要性期望感知之間的差異，運用重要性―績效性分析方法，對答案質量績效感知與重要性期望感知差異性進行分析，以每個維度的績效感知質量與期望感知質量的平均值為橫、縱坐標值，以所有維度績效感知質量與期望感知質量的平均值為分割線，將十三個維度分為四個象限，即“繼續保持”區域、“重點改善”區域、“毋需優先”區域和“過度表現”區域（見表1）。其中，“重點改善”區域的“專業性、權威性、客觀公正、完整性”四個指標是本文研究的重點，其突出特點是用戶的期望感知較高，而社會問答平臺答案質量的實際答案質量較低。這種期望質量與績效感知質量的差異不一致性，僅能表明社會問答平臺的答案質量尚不能滿足用戶的信息需求，還有較大的提升空間，但“重點改善”區域相關指標的改善是否能夠提高用戶的滿意度，是否能夠激勵用戶持續使用社會問答平臺的信息資源是本文重點研究的目的。

表1 答案質量的“四個象限”特征與指標

2 概念模型的構建

本文主要采用的是中國用戶滿意度指數模型――CCSI模型，融合了用戶的“期望感知質量”和“績效感知質量”，構建社會問答平臺答案質量“重點改善”區域指標的用戶滿意度概念模型。首先采用“期望不一致”的顧客滿意度測量模型，將用戶期望的信息質量（即重要性期望感知）與感知的信息質量（績效感知）進行對比，同時考慮到用戶獲取答案的成本因素，引入感知價值，并考慮用戶對當前社會問答平臺答案質量的總體滿意程度，以及用戶是否會繼續使用社會問答平臺作為信息源來獲取知識，因此引入總體質量滿意度和用戶忠誠兩個隱性變量。基于“重點改善”區域的用戶滿意度概念模型的構成要素主要有[37-38]：

（1）用戶感知質量，即績效感知質量。績效感知是指信息用戶在使用社會問答平臺過程中或者使用后對其答案質量的感知與判斷，他是決定用戶對社會問答平臺答案質量滿意程度的一個十分重要的因素，感知質量作為內生潛在變量無法直接測量，本文以“重點改善”的四個指標為觀測變量來衡量感知質量，故感知質量的觀測變量包括四個：社會問答平臺答案質量的專業性、權威性、客觀公正性和完整性。

（2）用戶期望質量，即重要性期望感知質量，指用戶根據自身的學習、科研需要和過去使用社會問答平臺的經歷，對其希望社會問答平臺答案質量所能達到的一種理想狀態的描述與認知。Oliver指出期望質量對用戶的滿意度產生直接的影響，主要是因為顧客總是習慣于一定的實際表現，而對這種習慣往往形成預期，成為滿意度的評價標準。它包括兩個方面：一是用戶根據自身需求，希望能滿足需求而對質量的期望；二是用戶根據過去的使用經驗而產生的質量期望。重要性期望感知質量作為內生潛在變量無法直接測量，本文以“重點改善”的四個指標為觀測變量來衡量感知質量，故感知質量的觀測變量包括四個：社會問答平臺答案質量的專業性期望質量、權威性期望質量、客觀公正期望質量和完整性期望質量。

（3）感知價值。感知價值表示用戶所獲得的信息資源質量相對于其花費的成本的比值。本研究主要對象是獲取社會問答平臺答案信息資源的用戶，其花費的主要成本是付出的努力成本，包括時間和精力。因此本文的感知價值的觀測變量包括兩個：相對于所獲取的信息資源質量的努力成本（感知價值一）和相對于努力成本所獲取的信息資源質量（感知價值二）。

（4）用戶滿意度。用戶的滿意度主要是指用戶在使用社會問答平臺中的相關信息資源后對其整體的滿意度進行評價。用戶滿意度作為潛在內生變量，其測量的指標主要包括三個方面，即用戶對信息資源質量總體的滿意程度、相對于用戶信息需求的滿意度和相對于用戶期望的滿意度。

（5）持續使用。持續使用是指用戶在結合對社會問答平臺信息源質量滿意度認知的基礎上決定是否繼續使用社會問答平臺中的信息資源，用戶持續使用意愿受用戶總體滿意度的直接影響。持續使用作為潛在內生變量，其測量的主要指標包括兩個方面：第一是用戶是否還會繼續使用社會問答平臺來滿足自身的信息需求；第二是當用戶滿足自身信息需求所花費的時間和精力增加時，是否還繼續使用該社會問答平臺。

本文主要是使用結構方程模型的方法，通過驗證性因素分析來研究“重點改善”區域的相關指標對用戶對社會問答平臺答案質量的滿意度感知與持續使用意愿的影響（見圖1）。其中矩形方框代表的是觀測變量，橢圓形代表潛在內生變量，且潛在變量之間由加粗有向線表示二者之間的因果關系，假設潛在變量之間存在正向的因果關系。

3 模型驗證

本文以社會問答平臺使用者為研究對象，問卷調查包括三個方面：第一，根據用戶近三個月使用社會問答平臺的經歷，對答案質量進行評價；第二，根據用戶學習和科研情況，對社會問答平臺答案質量的期望進行評價；第三，根據用戶使用社會問答平臺的經歷，對其答案質量以及總體感知進行評價。

3.1 感知質量與期望質量的信度和效度檢驗

通過上述研究表明，“專業性”“權威性”“客觀公正性”和“完整性”是社會問答平臺重點改善的要點，基于這四種測量指標構建用戶滿意度模型的感知質量與期望質量的測量指標。為了保證該測量工具的有效性，在進行正式調查前對感知質量與期望質量的信度和效度進行檢驗（見表2），本文采用預調查的方式，前期共發放問卷100份，回收有效問卷86份。

從檢驗數據可知，感知質量與期望質量的Cronbach α值均大于0.7，且各題項的項已刪除Cronbach α值小于總體值，說明變量之間具有良好的一致性。將感知質量與期望質量做一個因子分析，對其KMO值設定一個大于0.7的標準，提取一個共同因素的因素負荷量，因素負荷量的值越大表示題項與共同因素間的關系愈密切，可以得到各變量的因子負荷量均大于0.45的結果（見表3），說明變量之間具有一致性，通過效度檢驗。因此感知質量與期望質量的信度和效度滿足要求。

3.2 數據描述

后期數據的收集主要通過調查問卷的形式進行獲取，其中紙質問卷200份，共收回195份，有效問卷186份；網絡問卷315份，收回283份，有效問卷數268份，獲得總問卷數為454份，有效率為88.2%。調查對象在學科的分布上較為平均，其中文科背景的被調查者235人，理科背景的219人各占總數的51.8%和48.2%；在知識層次上，本科學生的數量與碩士及碩士以上的人數基本相等，各占總數的53.5%和46.5%。且被調查的用戶超過50%使用社會問答平臺的年限在兩年以上。由此可以得出，被調查者對于社會問答平臺答案質量的評價能在一定程度上反映用戶對資源質量的認知。

3.3 數據的信度與效度檢驗

在對全部問卷數據進行分析之前，需要對總體數據進行信度和效度檢驗，量表只有通過了信度和效度檢驗，其所測數據才具有可靠性和有效性。信度指問卷具有穩定性和一致性，本研究利用SPSS19.0軟件對問卷內容的15個觀測變量分組進行內在一致性分析，內在一致性分析往往用Cronbach α值來衡量。每組的Cronbach α值均大于0.7，說明變量具有良好的內部一致性（見表4）。

表4 每組觀測變量的信度檢驗

在效度檢驗中，本研究主要采用建構效度，即因子分析法進行效度檢驗。在進行因子分析前先計算兩組變量的KMO值，以確定樣本是否進行因子分析。KMO檢驗值為0.912，大于給定的0.7的標準，表明其兩組數據適合進行因子分析。

成本矩陣中顯示了提取一個共同因素的因素負荷量，因素負荷量的值越大表示題項與共同因素間的關系愈密切，各變量的因子負荷量大于0.45，說明變量之間具有一致性，通過效度檢驗（見表5）。

表5 成分矩陣

3.4 模型檢驗

本文采用結構方程模型（Structural Equation Modeling， SEM）對上文的概念模型進行驗證，SEM是一種理論模型檢定的統計方法，用來檢定關于觀測變量和潛變量之間假設關系的一種多重變量統計的實證分析方法，即以所收集的數據來檢定基于理論所建立的假設模型。利用AMOS7.0構建基于“重點區域”相關指標的用戶滿意度的概念模型圖，經過多次修正模型最終得到通過驗證的概念模型圖（見圖2）。

（1）模型適配度檢驗。由圖2右下方整體模型適配度描述可知，該模型的卡方值為88.771，P=0.87>0.05，未達到顯著水平，接受虛無假設，表示理論模型和實際觀察數據相適配。但是卡方值易受到樣本數大小的影響，因此也考察其他適配度的統計量（見表6）。由表中數據可知指標均達到適配標準，因此可以認定該模型可以很好的擬合樣本數據。

（2）模型標準化路徑系數分析。圖2中的數值表示的是潛在變量間以及潛在變量與觀測變量的標準化回歸系數。潛在變量之間的標準化回歸系數表示變量間的相關關系，數值的大小表示因變量對果變量的影響因素大小，本文在概念模型構建階段的假設，即潛在變量之間的因果關系假設成立。潛在變量與觀測變量的標準化回歸系數為因素負荷量，因素負荷量的平方值為潛在變量對觀測變量的解釋變異量，因素負荷量越大，表示潛在變量的觀測變量的個別信任度較好。圖中15個觀測變量對其潛在變量的因素負荷量均在0.61～0.97之間，表示觀測變量能較好地反映潛在變量的特征。

4 模型數據分析

本文在文獻[36]的基礎上，以社會問答平臺答案質量“重點改善”區域的四個相關指標為基礎，研究用戶對社會問答平臺答案質量的期望感知和績效感知與用戶的總體滿意度以及持續使用的相關關系。通過圖2用戶滿意度模型的標準化系數圖以及變量間的相關關系可知：

（1）用戶期望感知質量作為外生潛在變量，對績效感知質量、感知價值和用戶滿意度有著直接的影響關系。用戶期望感知質量對績效感知質量的影響（0.373）大于對感知價值（0.232）和用戶滿意度（0.151）的影響。原因在于用戶衡量績效感知質量時，習慣于用期望質量與其相比較，因此對其影響較大。感知價值受到期望感知質量和績效感知質量的影響，而后者（0.622）對感知價值的影響要明顯大于前者（0.232）。感知價值的觀測變量包括相對于花費成本所獲得答案的質量和相對于獲得答案的質量所花費的成本，兩者都是將花費的成本與實際獲得的答案質量即績效感知質量進行比較，因此績效感知質量相對于期望質量對其影響度更大。

（2）用戶滿意度受到期望質量、績效質量和感知價值三個潛在變量的影響。感知價值（0.486）對用戶滿意度的影響高于績效感知質量（0.402）和期望質量（0.151），表明在質量滿意度的方面，用戶更加傾向于從價值的角度去衡量，同時問答平臺答案質量的績效質量也是影響用戶最終滿意度的重要方面，其也通過對感知價值的影響來間接的影響用戶的總體滿意度。而期望質量對用戶滿意度也產生影響，但是影響效果有限，原因在于用戶對社會問答平臺答案質量的總體滿意度主要來源于問答平臺答案使用效果后的感知評價，而期望質量大多作為用戶感知答案質量的評價標準，因此其對總體滿意度影響相對較小。

（3）持續使用潛在變量受到滿意度潛在變量的直接影響，滿意度對待續使用的直接效果值為0.998，表明用戶對社會問答平臺的滿意程度決定了用戶是否會持續使用社會問答平臺的信息資源，用戶的滿意度越大，持續使用社會問答平臺信息源的可能性也就越高。對于持續使用變量的兩個觀測變量，即用戶是否會繼續使用社會問答平臺以滿足自身信息需求（持續使用一）和用戶所花費的成本增加時用戶是否還會繼續使用該信息資源，從兩者路徑系數的因素負荷量來看，用戶會持續使用社會問答平臺信息資源來滿足自身的信息需求，但是當所花費的時間和精力出現變化時，用戶繼續使用該信息資源的意愿就會有所變化。

5 討論與建議

（1）本文以“重點改善”區域的四個指標為期望感知質量與績效感知質量的觀測變量，來研究這些指標與用戶對社會問答平臺的滿意度以及是否會持續使用該信息資源的相關關系。通過上面分析得出，用戶對社會問答平臺答案質量的期望價值與績效感知價值之間存在差異，且這種不一致性也對用戶關于問答平臺的總體滿意度產生直接性的影響，而滿意度的大小在很大程度上決定了用戶是否會繼續使用社會問答平臺的信息資源。說明提高“重點改善”區域的相關指標一方面對于滿足用戶對相關質量標準的期望具有十分重要的作用，同時通過改善相關指標來提升用戶對社會問答平臺的總體滿意度以及將這些滿意度轉化為用戶持續使用該信息資源的動力具有十分重要的意義。

（2）用戶持續使用社會問答對社會問答平臺答案質量的滿意度受到用戶期望質量、績效感知質量和感知價值三者的正向影響。其中用戶的感知價值與用戶的績效感知質量是影響用戶滿意度最重要的兩個潛在變量。這種顯著的影響關系為提高用戶的滿意度提供了相關的思路。第一，著重提高社會問答平臺答案質量，特別要重視“重點改善”區域相關指標的改善，從而提高用戶的滿意度，促使用戶持續使用社會問答平臺資源；第二，優化社會問答平臺的用戶服務與用戶體驗，節省用戶使用社會問答平臺資源的時間和精力，提高用戶獲得高質量信息的性價比，從而提供用戶滿意度，間接影響用戶持續使用的意愿，同時持續使用潛在變量的“持續使用二”觀測變量，也表明了當用戶在只用社會問答平臺所花費的成本變化時，其使用意愿也會發生相應的變化。

參考文獻：

[1] Shah C，Oh S，Oh J S.Research agenda for social Q&A[J].Library & Information Science Research， 2009，31（4）：205-209.

[2] 毛波，尤雯雯. 虛擬社區成員分類模型[J].清華大學學報（自然科學版）2006（S1）：1069-1073.

[3] 王偉軍，甘春梅.Web2.0信息資源管理[M].北京：科學出版社，2011.

[4] 張中峰，李秋丹.社區問答系統研究綜述[J].計算機科學，2010，37（11）：19-23.

[5] Gazan R.Seekers，sloths and social reference：Homework questions submitted to a question-answering community[J]. New Review of Hypermedia and Multimedia， 2007， 13（2）： 239-248.

[6] Chen L，Nayak R. Expertise analysis in a question answer portal for author ranking[C].Web Intelligence and Intelligent Agent Technology， 2008. WI-IAT'08. IEEE/WIC/ACM International Conference on.IEEE，2008：134-140.

[7] Jurczyk P，Agichtein E.Discovering authorities in question answer communities by using link analysis[C].Proceedings of the sixteenth ACM conference on Conference on information and knowledge management.ACM，2007：919-922.

[8] Jurczyk P，Agichtein E.Hits on question answer portals：exploration of link analysis for author ranking[C].Proceedings of the 30th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. ACM， 2007： 845-846.

[9] Zhou G，Lai S，Liu K，et al.Topic-sensitive probabilistic model for expert finding in question answer communities[C].Proceedings of the 21st ACM international conference on Information and knowledge management. ACM， 2012： 1662-1666.

[10] Raban D R. Self\presentation and the value of information in Q&A websites[J]. Journal of the American society for information science and technology， 2009， 60（12）： 2465-2473.

[11] Raban D，Harper F. Motivations for answering questions online[J].New media and innovative technologies， 2008， 73.

[12] Nam K K，Ackerman M S， Adamic L A. Questions in， knowledge in？：a study of naver's question answering community[C].Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems. ACM， 2009： 779-788.

[13] Oh S.The characteristics and motivations of health answerers for sharing information， knowledge， and experiences in online environments[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology， 2012， 63（3）： 543-557.

[14] 王寶勛.面向網絡社區問答對的語義挖掘研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業大學， 2013.

[15] Jeon J， Croft W B， Lee J H. Finding similar questions in large question and answer archives[C].CIKM ’05. New York， NY， USA： ACM， 2005：84-90.

[16] Soricut R， Brill E. Automatic question answering using the web： Beyond theFactoid[J].Inf. Retr.， 2006， 9（2）：191C206.

[17] Ignatova K，Bernhard D， Gurevych I.Generating high quality questions from low quality questions[C].Proceedings of the Workshop on the Question Generation Shared Task and Evaluation Challenge，（NSF， Arlington， VA）.2008.

[18] Zhao S，Wang H，Li C，et al. Automatically Generating Questions from Queries for Community-based Question Answering[C].IJCNLP，2011：929-937.

[19] Liu Y，Li S，Cao Y，et al. Understanding and summarizing answers in community-based question answering services[C].Proceedings of the 22nd International Conference on Computational Linguistics-Volume 1. Association for Computational Linguistics，2008：497-504.

[20] Tomasoni M， Huang M. Metadata-aware measures for answer summarization in community Question Answering[C].Proceedings of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics， 2010：760-769.

[21] Ignatova K，Toprak C，Bernhard D，et al. Annotating question types in social Q&A sites[C].Tagungsband des GSCL Symposiums ‘Sprachtechnologie und eHumanities，2009：44-49.

[22] Harper F M，Weinberg J，Logie J，et al.Question types in social Q&A sites[J].First Monday，2010，15（7）.

[23] Pomerantz J.A linguistic analysis of question taxonomies[J].Journal of the American Society for Information Science and

Technology，2005， 56（7）：715-728.

[24] Wu H，Wu W，Zhou M，etc.Improving search relevance for short queries in community question answering[C].Proceedings of the 7th ACM international conference on Web search and data mining.ACM，2014：43-52.

[25] Cao X，Cong G，Cui B，et al.The use of categorization information in language models for question retrieval[C].Proceedings of the 18th ACM conference on Information and knowledge management.ACM，2009：265-274.

[26] Ji Z，Xu F，Wang B.A category-integrated language model for question retrieval in community question answering[M].Information Retrieval Technology. Springer Berlin Heidelberg， 2012： 14-25.

[27] Xu F，Ji Z，Wang B.Dual role model for question recommendation in community question answering[C].Proceedings of the 35th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. ACM， 2012：771-780.

[28] Guo J，Xu S，Bao S，et al.Tapping on the potential of q&a community by recommending answer providers[C].Proceedings of the 17th ACM conference on Information and knowledge management.ACM，2008：921-930.

[29] Zhou T C，Lyu M R，King I.A classification-based approach to question routing in community question answering[C].Proceedings of the 21st international conference companion on World Wide Web.ACM，2012：783-790.

[30] Chen Y， HO T H U A， KIM Y M I.Knowledge market design：A field experiment at Google Answers[J].Journal of Public Economic Theory， 2010， 12（4）： 641-664.

[31] Jeon G Y J，Kim Y M，Chen Y.Re-examining price as a predictor of answer quality in an online Q&A site[C].Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM，2010：325-328.

[32] Zhu Z，Bernhard D，Gurevych I.A Multi-Dimensional model for assessing the quality of answers in social Q&A sites[J].Technische Universit？]t Ukp Lab，2009：264-265.

[33] Jeon J， Croft W B， Lee J H， et al. A framework to predict the quality of answers with non-textual f eatures[C].Proceedings of the 29th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval.ACM，2006： 228-235.

[34] Agichtein E，Castillo C，Donato D， et al. Finding high-quality content in social media[C].Proceedings of the 2008 International Conference on Web Search and Data Mining.ACM，2008：183-194.

[35] Shah C，Pomerantz J.Evaluating and predicting answer quality in community QA[C].Proceedings of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval.ACM，2010：411-418.

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檢 索：.cn

中圖分類號：TB472 文獻標志碼：A 文章編號：1008-2832（2016）12-0120-03

Application of Kano Model in Hygrothermograph Emotional Design

WANG Xin-ting，BAI Zhen-gang（College of Mechanical Engineering，Tianjin University of Science & Technology，Tianjin 300222，China）

Abstract ：Based on investigating and analyzing user’s feeling current hygrothermographs and potential demands to new design，this paper focuses on determining user’s new and key demands by using Kano model from the aspects of basic demand expect demand and excitement demand.From different hierarchies of need，the improvement design were more suitable for user’s psychology，then achieve the objective of emotional.

Key words ：hygrothermographs； Kano model； important of demand； emotional

Internet ：.cn

引言

溫濕度儀作為一種測量環境溫度、濕度的儀器，長久以來廣泛地使用于博物館、工廠、倉庫等場所。作為一種儀器類產品，對其一貫秉持以功能為核心的設計理念，如何提高生產效率是設計時主要考慮的因素。然而，現今隨著人們對生活質量越來越多的關注，溫濕度儀也逐漸走進了家庭生活中，這對該產品的適用性提出了更高的要求，“以用戶為中心”的設計理念開始滲透其中，情感化設計是以用戶為中心的設計研究，它的基礎是心理學[1]。因此可以說對溫濕度儀的情感化設計就是探究用戶心理需求的結果。不論是從人們的生存角度還是發展角度來看，產品情感化不僅能讓用戶有更好的使用體驗，更能達到人、物和諧共處的狀態，具有重要意義[2]。文中將通過Kano模型分析用戶對溫濕度儀的心理需求，設計一款融合情感化理念的溫濕度儀。

一、基于Kano的情感化需求分析

情感化設計聚焦于產品引發的用戶情感體驗和情感需求，并以最終創造出令人愉悅和內心感動的產品為目標[3]，其實質就是使設計師了解用戶心理需求的過程。Kano模型從心理學角度出發，通過設計調研方法，建立用戶模型。首先在情感化設計理念的指導下，按照心理學方法設計調查問卷，對用戶進行調查，進而基于不同的層次需求劃分和重要度標準，找到設計的改良點及用戶情感的寄托點，建立符合用戶心理學模型的設計模型，應用到實際的設計操作中。

（一）用戶需求調研

Kano模型是由東京理工大學教授狩野紀昭（Noriaki Kano）于1984年提出的，經過30多年的發展已經廣泛地使用在了產品設計領域[4]。Kano模型將需求定義為基本性需求、期望型需求和興奮型需求三個層次，并根據不同層次的需求來識別影響用戶滿意度的因素。產品設計的情感需求同Kano的物質需求一樣，本質都屬于人的需求，故Kano的分析結果完全可用于情感化需求分析中。

首先，根據溫濕度儀的產品特點選出多個用戶需求進行問卷設計，采用電子問卷和紙質問卷兩種調研方式，共發出電子問卷80份，收回有效問卷66份。將問卷數據進行分析匯總，根據表1 Kano調查分析表將不同設計需求進行分類[5]。

表中M表示基本型需求，O表示期望型需求，A表示興奮型需求，I表示無關緊要型需求，R表示逆向需求，Q表示問題需求。

（二）調研結果分析

對調研結果進行統計，做出Kano模型分析，如圖1所示。

從圖中可以發現，溫濕度儀用戶對于興奮型的需求主要集中于產品的外觀方向，例如產品形狀、屏幕大小等。在期望型需求方面，用戶更多地關注到使用過程中的體驗，這說明按鍵方向、卡槽設置、是否可充電等問題會較大程度地影響用戶對該產品的使用評價。基本型需求主要體現在安全性及功能性上，在設計中應將此部分的因素首要考慮進去[6]。

（三）用戶訴求權重分析