当前位置:首页 > 公共服务满意度 > 正文
阅读量: 1,504

政务博博服务质量评价指标体系研究

2018年10月31日 | 作者: adminlin | 分类: 公共服务满意度 | 

  作为一种新兴的公共服务方式,政务微博成为政府提供公共服务的重要渠道和途径。根据政务微博发展实际,设计一套用户视角下的政务微博服务质量评价指标体系。使用相关性分析来剔除相关性大的内容冗余指标,利用因子分析法来确定因子载荷较小的指标,保留较显著的指标,提出和分析政务微博服务质量评价的公共因子和关键指标,最终能够用较少的指标反映90%的指标信息,形成科学合理的政务微博服务质量评价指标体系。

  微博作为Web20交互式情境下的即时性社交网络服务平台,具有“短、快、便捷”等特点,在获取新闻资讯,提供生活信息服务,引导社会网络舆情等方面发挥重要作用,使得微博发展如雨后春笋。政务微博作为使用比较广泛,关注人数较多,发展比较迅速的微博主体之一。政务微博不仅是政府信息化建设的重要举措,更是实现电子政务战略,建设数字化政府,进行政府信息管理的重要手段。政务微博作为种新兴社交网络服务平台,具有对用户使用技术要求低,便于操作,内容限制少等特点使得政务微博服务受众面广,影响力大,发展迅速,已经成为政府提供公共信息服务和公共信息产品的重要渠道和途径。


  从国外研究来看,Riedl、Christoph[1]等人从社会联系视角研究微博的网络连通作用,认为社会存在、公众关注、使用频率等指标对社会联系有直接影响,而网络规模对社会联系只有调节作用。Alhabash[2]等人认为市场营销人员利用信息传播、情感评估、消息审议等指标来研究人们在Twitter社交网站上的行为。Ho Young Yoon[3]把微博的“关注”和“提及”特征作为政客利用政务微博与其他政客取得联系的主要方式,从而获得更多的政治支持。国内主要从微博使用的主体来进行评价微博,表现为名人微博[4]、企业微博[5]及门户网站[6],如天津市信息中心[7]等;从微博的作用[8]、影响力、内容[9]以及网络舆情的角度来探讨和研究微博;从用户满意[10]、舆情监测[11]等角度,提出了微博客评价模型等。


  然而,目前的研究主要从微博的作用、影响力、内容、特征等方面来分析和构建微博评价指标模型,更多集中在企业微博和名人微博等,虽然对政务微博研究较多,但是把政务微博看作一个社会公共服务平台和方式却较少,从政务微博公共服务角度来研究政务微博却尚未出现。政务微博服务是一个过程,具有面向用户服务的特点,服务公众是政务微博开通和运营的出发点和落脚点,公众作为服务的受益对象。至于公共服务效果如何需要进一步去衡量,而对政务微博公共服务效果和质量衡量不能简单地从政务微博服务的主体以及过程来评价,必须从微博服务的最终受益者进行评价。对政务微博服务质量进行科学的评价是真正引导建立以公众为中心电子政务的必要手段,也是对政务微博进行绩效评价的关键切入点。因此,文章根据政务微博服务的发展现状和政务微博服务特点、服务方式和渠道等,从公众的角度系统构建了政务微博服务质量评价指标体系,为科学评价政务微博服务质量和水平奠定基础,进而为政府改进微博服务提供一定的借鉴。


  1 政务微博服务质量评价指标体系初始设定


  政务微博服务具有过程性,服务的质量不仅体现在过程中,而且体现在结果中。政务微博服务质量是指用户感受到的服务水平与用户所期望的服务水平的差值。因此对微博服务质量的分析不仅要分析微博服务结果及用户感知,而且要考虑服务过程中用户的行为表现情况。政务微博服务质量评价指标体系初始设定主要采取德尔菲方法,依靠互联网向由地方政府信息化专家,信息科技公司的在职管理人员以及大学和科研机构的公共管理和信息资源管理研究领域学者组成的专家组进行咨询。首先通过一份调查问卷了解专家对政务微博服务的基本判断和理解,以考察专家对政务微博服务的不同观点和解释,然后整合所有专家的观点和结果,并对其优化,从而获得政务微博服务的初始评价指标体系。如表1所示:  


  在表1中,政务微博关注数量是指公众直接或间接关注政务微博的人数,即政务微博的粉丝数量,主要涵盖政务微博粉丝数量和政务微博潜在粉丝数2个指标。政务微博服务公众满意度是指用户对政务微博提供的各种服务体验和享用之后是否感到满意或被认可,主要包括政务微博服务的享用程度,用户的认可度和服务期望程度3个指标。服务的可用性是指政务微博所提供的服务是否有用,价值大小,服务是否可靠和使用是否安全等方面,由政务微博服务的可信度、服务的及时性、服务的准确性和服务的安全性4个二级指标进行测量。政务微博用户交互行为是衡量用户对政务微博服务是否有用而产生的一种微博交流和接受的表现形式,包括了发布微博数量,微博转发数量,微博评论数量,微博的收藏数,微博的赞数指标。政务微博便携性是指政务微博在技术层面是否便于用户操作和利用,所提供各种类型服务的公共获取是否容易,通过政务微博操作的方便灵活性,界面的加载速度,功能的完备性,服务的覆盖面进行体现。政务微博数量主要是指政府公共部门所拥有政务微博的数量,主要包括政府机构微博数量,公职人员微博数量和政务微博更新频率3个二级指标。


  2 政务微博服务质量评价指标体系检验分析


  21 数据收集与检验


  文章采取问卷调查的方式来获取原始数据。对所收集的数据进行信度分析和效度分析,来检验数据的可靠性和有效性程度。根据表1中的政务微博服务质量评价指标体系,笔者设计了一套调查问卷,以问卷的形式对所设计的指标体系进行检验。问卷发放对象主要是大学生、党政机关公职人员以及上班族青年,这些社会群体对网络新媒体接触较多,对政务微博关注和使用程度较高,具有一定的代表性。问卷的第一部分采用李克特(Likert)五分量表作为测量工具,被调查者根据自己的主观认可对所设计的政务微博服务质量指标体系进行打分,设计的所有问题都属于增益性数值,分数越大表示对该指标的认可程度和满意程度越高。第二部分收集被调查者的个人基本信息,主要包括年龄、性别、职业和微博关注时间等。通过网络发放问卷和实地调研相结合的方式进行原始资料收集。共发放问卷192份,回收有效问卷176份。性别中男女各占524%,476%;文化程度方面博士及以上有262%,本科及硕士有404%,大中专及高中占261%,高中以下占73%;年龄分布56岁以上有68%,36~55岁有363%,21~35岁有514%,20岁以下有55%。


  信度分析是用来检验测评结果的可靠性和稳定性。笔者利用spss200统计软件采用一致性系数方法分析该问卷的可靠性,问卷的克朗巴哈(Cronbachs)系数为0792,超过07的合格值,表明该问卷具有一定的可靠性,问卷的信度可以接受。效度分析是用来检验测量工具或手段的有效性。文章利用验证性因子分析法通过结构效度分析问卷的有效性,从测量指标来看,x2/df值为3,NFI、NNFI与CFI均大于080,RMSEA小于008,P小于01,表明所设计的调查问卷是有效的。


  22 相关性分析


  相关性分析是衡量事物或者变量之间线性关系程度的强弱,用统计数据表示出来的分析方法。相关系数是衡量变量之间相关程度的一个指标,总体的相关系数用ρ表示,样本的相关系数用r表示[15]。
  r=∑ni=1(xi-)(yi-)∑ni=1(xi-)2∑ni=1(yi-)2


  相关系数r的取值范围为-1≤r≤1。相关系数越接近与1,指标之间的相关性就越大。


  通过利用spss200软件,对所收集的数据进行相关性分析,计算出指标之间的相关系数。通过计算得出政务微博功能完备性指标与政务微博有用性指标相关系数达到0921,之间的信息重合性较大,故将政务微博功能完备性指标剔除。政务微博服务用户认可度与用户满意度的相关系数非常接近于1,故将微博服务用户认可度综合到服务满意程度指标。政务微博服务期望程度指标的相关系数为-0896,呈较显著的负相关,该指标不合理,故将其剔除。根据政务微博发展实际,将政府机构微博数和公职人员微博数两个指标综合,统称为政务微博数量。政务微博粉丝数量和政务微博潜在粉丝数量两个指标都是指用户关注政务微博情况,可将两个指标进行合并,称为政务微博关注数量。



  23 因子分析


  因子分析是将复杂关系的变量综合为少数几个因子,再现原始变量和因子之间的关系,通过减少因子的数目,用少数因子去代替所用变量来分析整个问题[15]。设有P个样本,M个指标,X=(x1,x2,…,xm)T为随机变量,要寻找的公因子为F=(F1,F2,…,Fn)T,则该因子模型为: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阵A=(aij),被称为因子载荷矩阵,aij称为因子载荷,ξ称为特殊因子,实际分析时可忽略不计[15]。


  在进行因子分析之前,必须对原始数据进行检验,是否适合做因子分析。KMO是用来检验变量间的偏相关是否较大。Bartlett球形检验是判断相关阵是否是单位阵。从表2可以看出,Bartlett球形检验拒绝各变量独立的假设,各变量之间具有较强的相关性。KMO统计量为0739,大于07,政务微博服务质量的各变量之间的信息交互性较高,适合做因子分析。


  表3表示了各成分之间的方差贡献率和累计贡献率,可见前5个主成分的特征根大于1。因此,默认提取了前5个主成分。第一主成分的方差所占主成分方差的3787%,第二个主成分为26094%,前5个主成分累计方差贡献率达到89826%(大于85%),能够解释政务微博服务质量的90%,其余的因子解释了10%的政务微博服务质量,前5个因子能够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转法来旋转政务微博服务质量评价指标体系,保证各因子的方差差异达到最大,相对的载荷平方和达到最大。表4中为经过方差最大正交旋转法旋转后的旋转成分矩阵,各系数即为政务微博服务质量指标的各主成分系数,说明了各主成分在变量体系上的载荷,确定了各因子对各变量体系的不同影响程度。经过主成分旋转,政务微博服务享用程度指标变量系数绝对值小于05,不能够作为政务微博服务质量评价指标体系,故将其舍弃。 


  3 政务微博服务质量评价指标体系的修正


  为了不损失指标项,经过检验后综合的指标为变量系数绝对值大于0528的那些因子。从旋转成分矩阵来看,提取的第一个因子分别表示服务的可信度、服务的及时性、服务的准确性和服务的安全性,与政务微博服务的价值有关。因此,将第一个因子称之为政务微博服务的可用因子。第二个因子综合了政务微博操作的方便灵活性,政务微博界面加载速度,发布微博数量,从政务微博用户的使用和关注角度来评价政务微博,可以将第二个公因子称之为政务微博服务便携因子。由于政务微博服务质量和水平与政务微博用户使用情况有关,所以增加政务微博使用说明指标。第三个因子综合了政务微博评论数量,微博转发数量,微博赞数,微博收藏数量都表示政务微博的活跃程度,可以归纳为政务微博服务的交互因子。第四个因子包括了政府机构和公职人员微博数量,政务微博的关注数量,政务微博的服务覆盖面,都从宏观层面来评价政务微博服务的外部特征、服务的的主体、服务的客体和服务的广度和时间等,可以称之为政务微博服务的关注因子。提取的第五个因子载荷最大的为微博更新频率和服务满意度,这两个因子作为用户的主观感受和评价,通过时间周期比较而做出评价,将第五个因子称为服务感知因子。感知因子是用户的感知价值,这种感知价值用户可通过政务微博回复率,文本图像的信息组合情况以及界面设计友好程度进行实现,故增加3个指标。



  经过定量分析之后,将各个因子进行整合分析得到了政务微博服务质量评价的5个主要评价指标,以及各因子的影响因素和可测变量体系。原指标体系分类过于笼统和粗糙,信息之间存在冗余,不利于政务微博管理部门进行决策和提供各类公共服务,经过检验和修正后的指标体系将各种因子进行归类和分析,得出新型政务微博服务质量评价指标体系。


  4 结 论


  文章以服务质量管理标准为准则,根据国内外相关研究成果,依据政务微博公共服务特点和方式,构建了一套用户视角下的政务微博服务质量评价指标体系。文章通过利用相关性分析方法和因子分析方法相结合定量检验和修正指标体系。首先对初步构建的政务微博服务质量评价指标体系进行相关性分析,剔除指标之间相关性较大的指标,避免指标之间的冗余性。以此为基础,将经过相关性分析后的指标作为输入指标体系,进行因子分析,通过方差最大正交旋转法,使得用较少的指标反映了近90%的指标信息,将指标变量系数较小的指标进行舍弃,并根据政务微博服务实际需要,增加了少量的必要指标,从而保证了政务微博服务质量评价指标体系的完整性和系统性。



想获取更多信息,或者咨询相关业务可以关注我们的微信公众平台:SMR_gz

或者扫描下面二维码


微信平台二维码-50.jpg

好文章就要一起分享!

更多