时间：2023-07-31 16:42:32
序论：在您撰写信息评价方法时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
论文摘要：本文从组织方法的角度，探讨了开展医院信息化水平综合评价方法的选择原则、运用方法的策略和应用评价方法的论点等．为在实施评价前制定评价规则、工作程序、实施细则等提供了方法依据。
1选择评价方法应遵循的基本原则
医院信息化水平测度评价方法的科学性、实用性和可操作性.是对顺利实施评价的前提。我们对评价方法的选择和确定遵循”方法科学、先进适用、制度规范、操作简便”的基本原则，取得了良好的应用效果。
1. 1方法科学的原则所谓方法科学是指评价方法一方面要真实反映医院信息化基本规律，另一方面也要反映信息化构成要素本身的规律，力求符合客观现实。属于技术类的评价要符合信息技术发展的规律，非技术类的评价要符合有关类别本身的发展规律。评价方法要达到”四个适应”:即评价方法要与评价标准相适应，要与评价内容相适应，要与评价指标体系相适应，要与医院信息化客观现实相适应。有关国家、省市、企业和其它行业的信息化评价方法很多，我们主要参照企业信息，化某些评价方法，结合医院信息化客观实际.依据类比沦、调整论和预测论，并根据不同的评价指标.选用综合评分分析法、功效系数法、综合分析判断法等作为主要评价方法。
1.2先进适用的原则所谓先进适用的原则，是指评价方法对被评价的对象具有先进性和适用性。评价方法的先进性表现在:一是能够适应定性评价和定量评价:二是对评价指标能够实现自动测算、分析、排序;三是能够将评价结果与医院实际相吻合。所谓评价方法的适用性表现在:能够适应不同规模的医院，适应不同的评价环境。先进性和适应性结果如何，必须经过评价对象的技术指标来考察、测试，以验证其先进性;结合不同评价条件来考察、验证它的适用性;通过实际测试验证，认为能够达到既定的评价标准的，就采用，台则，予以淘汰。当然，评价方法本身需要随着信息化的发展和信息环境的不断变化，而不断调整、修改、完善和更新。
1.3制度规范的原则严格规范的评价制度，是评价工作必须遵守的基本规范和行为准则，同时，也是保障评价工作客观公正的重要措施。医院信息化水平测算评价.是一件十分严肃而又科学的工作。首先必须制定严格、统一的评价规则，以规定评价体系的基本范畴、工作内容、组织原则等，它是评价组织工作的基本制度。其次，还要制定评价操作实施细则，以规定评价的工作程序、指标体系、评价方法、文本格式、评价人员资格职责等，它是实施评价操作的行为规范。第三，还必须制定严格的评价标准，规定实施评价的指标标准、计分方法、指标解释等，是实施评价的基本依据。
1. 4操作简便的原则整个评价工作的操作程序、评价方法、指标体系等都要既能达到评价的目的，又要简单易行、可操作性强，不能繁杂臃肿难以运作。为了确保评价操作的合理性和准确性，提高评价工作效率，便于推广使用，我们充分利用信息技术优势，配套设计了评价操作软件，从录人数据到形成评价结果，能够在很短的时间内完成。
2评价方法的选择策略
医院信息化综合水平评价方法的多样性提供了严谨的选择途径，其方法的选择除遵循上述原则外，还必须注重以下策略的运用。
2. 1评价方法与评价标准相适应的策略由于评价标准决定着应该评价的指标类型，每一种指标类型都有特定的基础一邀据来源，并有着特定的主、客观影响因素，如果评价方法不能很好地对应评价标准，将会造成评价结果的错误。换句话说，每一种指标类型可能有多种评价方法，但每种评价方法未必能够达到评价标准的要求，必须经过反复测算、比较，确定其中一种最理想的方法为该指标类型的评价方法。另外，需要说明的是评价标准与评价方法是两个不同层次的概念:评价标准是“评什么”，具有排他性，对评价方法具有约束性;而评价方法是“怎么评”，具有多样性和替代性，评价方法必须服从于评价标准。这两个概念之间的关系必须处理妥当，否则，在实际评价工作中容易出现张冠李戴、混淆是非，以方法代替标准，以技术方法的多样性模糊公允标准的确定性，直接影响评价工作的公正性和合理性。
2. 2评价方法与评价对象相适应的策略医院信息化水平评价体系有四个部分，其属性既有看得见、摸得着的“硬环境”，如信息基础设施、信息技术应用情况等，又有看不见、摸不着的“软环境”，如信息资源开发利用、信息保障条件等，需要采用不同的评价方法，评价不同的对象。换言之，评价对象的属性不同，要求评价的方法也不尽相同。此外，评价对象的信息化作用状态不同，也对评价方法的要求不同。由此可见，在进行评价方法的选择时，必须根据评价对象反复衡量、慎之又慎，只有认为适合评价对象时方可采纳，以免造成事半功倍的后果。
2. 3评价方法与评价流程相适应的策略评价流程是针对一个确定的评价对象，从数据、信息、资料的搜索整理，到选择特定的方法对数据进行分析、处理。最终得出评价值的过程。完成这个评价流程可以用一种评价方法进行到底，也可以用其它评价方法穿行，如横向穿插、纵向穿插、横纵交插等。对同一评价对象采用不同方法分别评价。要求这些方法必须具有互补性、互斥性。实践证明。采用两三种评价方法分评互验是最为合适的。
2. 4评价方法与不同评价途径相适应的策略医院信息化水平评价的各种方法都需要特定的数据资料支持，也有特定的规程实施运作。尽管它们各具特色，但是都会具有各自的局限和不足。因此，要解决单一方法、单一途径在运用范围上的有限性，以及评价准确率方面的局限性，必须将各种方法、不同途径配合使用，才能扩展评价的可行性，才一能提高评价的准确性。由于对评价结果要进行相互验证，综合评价，因此，在选择评价方法时对不同的评价途径要统筹兼顾、通盘考虑，以更好地服从和满足评价标准的要求。就是说，假如，一种评价途径里有多种评价方法，采取.‘殊途同归”的办法。至于某项评价结果需要从两个或三个途径来相互验证。
一方面要看评价数据的质量和方法是否适用性强;另一方面还要参考信息化构成要素本身的性质及其对评价方法的灵敏度。总体来说评价方法与评价途径要相互支持、密切配合、灵活运用、融为一体。
2. 5评价方法与医院特色相适应的策略医院信息化与其他行业单位的信息化性质有许多相同的规律。但是，医院毕竟与其它行业有着本质的区别。所以，在选择评价方法时，既要参考、借鉴其他行业评价理论和方法，又要突出医院信息化的特色，合理选择适合医院特色的信息化水平测度评价指标。
3评价方法的应用论点
医院信息化水平的评价方法是遵循总体评价方案相关的思路。完成其评价任务的技术手段，是实现总体评价方案的具体形式_当前。有关其他行业信息化水平评价方法很多，如何将其他行业信息化水平评价方法移植到医院信息化评价之中，并有效地借鉴、改良、归纳和运用这些方法，把握其规律性。是值得深究的问题。目前，涉及医院信息化水平订价方法可以分为以下几个方面:
3..1类比论类比是根据两个对象的某些属性相同，推出它们的其它属性也可能相同的间接推理。类比应用在医院信息化评价中，就是选择具有较好可比性的对象，参照类比指标。按照评价对象的差异因素相应调整指标系数。类比把评价对象与参照指标对照起来，把可比性建立在重要因素基本相同的基础上，并就其具有差异的因素确定适当的系数，调整参照指标系数，由已知的参照指标系数得出未知的评价对象系数。
3. 2调整论这是根据医院信息化发展规律，把局部潜在的因素调整为全局的表现因素。妥善处理”点”与’‘面”的关系。按照”点”上评价的有关资料，调整“面”上的相关数据，求得‘’面”上综合水平评价指标值。
3. 3预测论预测是对未来事件的陈述。是根据过去和现在的状况。依照事物发展过程固有的规律性来揭示将来的状况。医院信息北水平评价目的之一就是通过评价医院信息化现状，预测医院信息化发展趋势。如对信息技术应用的预测、信息政策法规的预测、医院信息化发展前景的预测等等。
4评价组织工作方法
4.1制定评价工作方案评价工作方案是进行评价活动的具体工作计划和人员、时间安排。具体包括以下内容:评价对象、评价目的、评价依据、评价时间安排、拟用的评价方法、选用的评价标准、人员组成及分工、评价工作要求等。
4. 2确定评价工作程序评价工作程序是从确定评价对象到完成整个评价工作的过程。首先，由上级主管部门确定评价对象，下达评价通知书，组成评价工作组，做好评价前的组织准备工作。其次，由评价工作组制定评价工作方案，做好评价所需表格和文书的准备工作，收集整理相关资料。第三，根据具体的评价方案和评价工作程序，展开评价工作。第四，汇总评价数据，分析评价结果，撰写评价工作报告。呈报主管部门。
关键词：医院信息化；总体水平；综合评价；方法
1选择评价方法应遵循的基本原则
医院信息化水平测度评价方法的科学性、实用性和可操作性.是对顺利实施评价的前提。我们对评价方法的选择和确定遵循”方法科学、先进适用、制度规范、操作简便”的基本原则，取得了良好的应用效果。
1. 1方法科学的原则所谓方法科学是指评价方法一方面要真实反映医院信息化基本规律，另一方面也要反映信息化构成要素本身的规律，力求符合客观现实。属于技术类的评价要符合信息技术发展的规律，非技术类的评价要符合有关类别本身的发展规律。评价方法要达到”四个适应”:即评价方法要与评价标准相适应，要与评价内容相适应，要与评价指标体系相适应，要与医院信息化客观现实相适应。有关国家、省市、企业和其它行业的信息化评价方法很多，我们主要参照企业信息，化某些评价方法，结合医院信息化客观实际.依据类比沦、调整论和预测论，并根据不同的评价指标.选用综合评分分析法、功效系数法、综合分析判断法等作为主要评价方法。
1.2先进适用的原则所谓先进适用的原则，是指评价方法对被评价的对象具有先进性和适用性。评价方法的先进性表现在:一是能够适应定性评价和定量评价:二是对评价指标能够实现自动测算、分析、排序;三是能够将评价结果与医院实际相吻合。所谓评价方法的适用性表现在:能够适应不同规模的医院，适应不同的评价环境。先进性和适应性结果如何，必须经过评价对象的技术指标来考察、测试，以验证其先进性;结合不同评价条件来考察、验证它的适用性;通过实际测试验证，认为能够达到既定的评价标准的，就采用，台则，予以淘汰。当然，评价方法本身需要随着信息化的发展和信息环境的不断变化，而不断调整、修改、完善和更新。
1.3制度规范的原则严格规范的评价制度，是评价工作必须遵守的基本规范和行为准则，同时，也是保障评价工作客观公正的重要措施。医院信息化水平测算评价.是一件十分严肃而又科学的工作。首先必须制定严格、统一的评价规则，以规定评价体系的基本范畴、工作内容、组织原则等，它是评价组织工作的基本制度。其次，还要制定评价操作实施细则，以规定评价的工作程序、指标体系、评价方法、文本格式、评价人员资格职责等，它是实施评价操作的行为规范。第三，还必须制定严格的评价标准，规定实施评价的指标标准、计分方法、指标解释等，是实施评价的基本依据。
1. 4操作简便的原则整个评价工作的操作程序、评价方法、指标体系等都要既能达到评价的目的，又要简单易行、可操作性强，不能繁杂臃肿难以运作。为了确保评价操作的合理性和准确性，提高评价工作效率，便于推广使用，我们充分利用信息技术优势，配套设计了评价操作软件，从录人数据到形成评价结果，能够在很短的时间内完成。
2评价方法的选择策略
医院信息化综合水平评价方法的多样性提供了严谨的选择途径，其方法的选择除遵循上述原则外，还必须注重以下策略的运用。
2. 1评价方法与评价标准相适应的策略由于评价标准决定着应该评价的指标类型，每一种指标类型都有特定的基础一邀据来源，并有着特定的主、客观影响因素，如果评价方法不能很好地对应评价标准，将会造成评价结果的错误。换句话说，每一种指标类型可能有多种评价方法，但每种评价方法未必能够达到评价标准的要求，必须经过反复测算、比较，确定其中一种最理想的方法为该指标类型的评价方法。另外，需要说明的是评价标准与评价方法是两个不同层次的概念:评价标准是“评什么”，具有排他性，对评价方法具有约束性;而评价方法是“怎么评”，具有多样性和替代性，评价方法必须服从于评价标准。这两个概念之间的关系必须处理妥当，否则，在实际评价工作中容易出现张冠李戴、混淆是非，以方法代替标准，以技术方法的多样性模糊公允标准的确定性，直接影响评价工作的公正性和合理性。
2. 2评价方法与评价对象相适应的策略医院信息化水平评价体系有四个部分，其属性既有看得见、摸得着的“硬环境”，如信息基础设施、信息技术应用情况等，又有看不见、摸不着的“软环境”，如信息资源开发利用、信息保障条件等，需要采用不同的评价方法，评价不同的对象。换言之，评价对象的属性不同，要求评价的方法也不尽相同。此外，评价对象的信息化作用状态不同，也对评价方法的要求不同。由此可见，在进行评价方法的选择时，必须根据评价对象反复衡量、慎之又慎，只有认为适合评价对象时方可采纳，以免造成事半功倍的后果。
2. 3评价方法与评价流程相适应的策略评价流程是针对一个确定的评价对象，从数据、信息、资料的搜索整理，到选择特定的方法对数据进行分析、处理。最终得出评价值的过程。完成这个评价流程可以用一种评价方法进行到底，也可以用其它评价方法穿行，如横向穿插、纵向穿插、横纵交插等。对同一评价对象采用不同方法分别评价。要求这些方法必须具有互补性、互斥性。实践证明。采用两三种评价方法分评互验是最为合适的。
2. 4评价方法与不同评价途径相适应的策略医院信息化水平评价的各种方法都需要特定的数据资料支持，也有特定的规程实施运作。尽管它们各具特色，但是都会具有各自的局限和不足。因此，要解决单一方法、单一途径在运用范围上的有限性，以及评价准确率方面的局限性，必须将各种方法、不同途径配合使用，才能扩展评价的可行性，才一能提高评价的准确性。由于对评价结果要进行相互验证，综合评价，因此，在选择评价方法时对不同的评价途径要统筹兼顾、通盘考虑，以更好地服从和满足评价标准的要求。就是说，假如，一种评价途径里有多种评价方法，采取.‘殊途同归”的办法。至于某项评价结果需要从两个或三个途径来相互验证。
一方面要看评价数据的质量和方法是否适用性强;另一方面还要参考信息化构成要素本身的性质及其对评价方法的灵敏度。总体来说评价方法与评价途径要相互支持、密切配合、灵活运用、融为一体。
2. 5评价方法与医院特色相适应的策略医院信息化与其他行业单位的信息化性质有许多相同的规律。但是，医院毕竟与其它行业有着本质的区别。所以，在选择评价方法时，既要参考、借鉴其他行业评价理论和方法，又要突出医院信息化的特色，合理选择适合医院特色的信息化水平测度评价指标。
关键词：信息生态；新媒体信息；评价指标
随着时代的发展，人们对于信息的使用和需求越来越大。在这一背景下，居于生态学的背景下针对人类工作生活中所接触到的信息进行系统性的搜集和处理，对于信息的利用效率提升具有极大的促进作用。另一方面，信息技术在助推现代社会发展之时，同时也为人们的日常工作生活带来了一些比较严重的负面影响，即引发了新型的生态问题。基于此，针对信息生态视角下新媒体信息素养评价指标及评价方法这一课题进行深入研究，具有重要现实意义。
一、信息生态视角下新媒体信息素养
信息素养主要是指，在现代化信息社会中，人们在解决问题时对于信息使用的技术和能力。信息素养的内容主要包括发现、理解、信息，并对信息进行更好的创新和使用，或者是直接参与新知识的探索和社群学习的综合能力的集合[1]。另一方面，也有一部分学者对信息生态下的新媒体信息素养进行了重新定义：在互联网时代中，信息素养应该是具备能够独立地将信息的获取、评价、整合以及利用一系列过程单独完成的一种能力，同时，在此种能力的支配下，还能够将整理出的结果用于全新知识体系的构建中，使其成为全新的信息资源。
二、信息生态视角下新媒体信息素养评价指标构建
（一）理论依据
在我国，第一个相对比较完整的信息素养能力体系是《北京地区高校信息素质能力指标体系》。在该体系中，明确地指出了信息素养评价评价指标在信息源的选择和识别方案，并就信息意识进行了比较详细的分析，分析了信息意识中应该包含信息敏感度、应用和价值意识，同时判断意识也十分重要[2]。另一方面，我国现阶段中对于信息知识的认知也有了较大的进步和提升，从而使得信息检索、工具、法律等方面得以完善，最终为全新新媒体信息素养评价指标构建奠定坚实的基础。
（二）评价指标构建内容
1.新媒体信息知识。在当前的新媒体环境中，人们要想获取信息，拓展应用渠道，就必须提升自身的信息素养。只有这样，才能在信息搜集之前制定完善的将要检索的知识类型和此次信息的检索范围。与此同时，人们还应该就当前的新媒体环境中知识产权等信息法律相关知识借以了解和解读。2.新媒体信息搜索技术。一般情况下，新媒体信息搜索技术的应用，可以在人们面对海量信息之时进行专业性的搜索[3]。以美食这一主题为例，为了能够更加充实地对于主题内容进行了解，搜索时应该将搜索的范围拓展到大众点评、美团评价等渠道之上，而在有关于某一影视剧作评价时则需要拓展到票房、豆瓣、猫眼等渠道之上。除此之外，在针对某一行业进行搜索评价时，搜索的信息不能仅是局限于文字，而是应该将更多的视频、音频等信息搜索技术纳入搜索范围。3.新媒体信息处理技术。伴随着全球网络化时代的到来，云储存已经成为各个行业工作中的重要文件的主要存储问题，同时数据挖掘技术的应用价值也越来越高。在新媒体环境下，想要实现信息生态化发展，就必须将信息素养列入现代人必备技能中，包括使用网盘、云笔记软件、云空间等新媒体信息处理技术[4]。期间，在进行智能移动端和计算机之间的信息传输转换编辑时，也对信息使用人员具有极高的信息素质要求。
三、信息生态视角下新媒体信息素养评价方法
在进行信息生态视角下新媒体信息素养评价方法分析时，本文中主要采用的是模糊综合评级法，此种方法的应用，能够很好地对新媒体信息素养原本的难以量化问题、非确定性问题进行综合评价。
（一）确定评价对象
1.因素集。在应用模糊综合评级法对新媒体信息素养进行评价时，其因素集主要是由以下内容构成：（1）信息，一级指标是新媒体信息意识、新媒体信息知识，前者二级指标是信息应用、判断、价值意识，后者二级指标是信息检索、工具、法律知识。在进行指标描述时，新媒体信息意识是指有意识地利用信息解决问题，新媒体信息知识是指了解各类信息检索工具。（2）信息技术，一级指标是新媒体信息搜索技术、新媒体信息处理技术，前者二级指标是信息垂直、社会化、跨媒体搜索，后者二级指标是信息云储存、数据分析技术。在进行指标描述时，新媒体信息搜索技术是指通过信息搜索技术应用了解行业信息，新媒体信息处理技术是指对搜索到的信息进行存储处理。（3）新媒体环境，一级指标是新媒体环境，二级指标是电子设备、公共信息设备、移动互联网、网络社区，指标描述内容包括通过各类电子设备促使人们更加适应新媒体环境。2.评语集。在信息生态视角下，新媒体信息素养评价指标的评语集主要是指，全面性地针对不同层次的因素导致的评价结果进行直接性的描述，针对描述内容，对模型中的不同因素进行风级划分，共分为三个等级，分别是差、一般、好。
（二）评价矩阵运算
在矩阵运算过程中，需要全面性地针对模糊合成算子将权重向量与模糊关系矩阵两者进行有效的合成，继而得出更加明确的个体评价对模糊综合评价结果的向量，公式为：新媒体信息素养评价结果=权重向量*模糊关系矩阵。
四、实证分析
（一）样本选取
在本次课堂研究中，为了能够更好地提升研究主题的价值，在进行研究样本的选择时，选用的是信息使用群体比例最大的高校学生，通过网络邮件问卷发放的方式，对选定的北京地区五所高校学生进行信息素养抽样调查，分别为北方工业大学、首都师范大学、北京语言大学、北京工商大学以及北京中医药大学，共计调查1000名学生，并邀请10名新媒体信息素养课题专家针对调查对象的信息素养进行评价。在整个样本选取过程中，必须严格秉承数据真实可靠、评价公正客观的原则，尤其是在样本选取上，必须遵从随机抽取原则。
（二）分析过程
在进行新媒体信息素养的评价时，主要应用层次分析法进行评价，具体的评价过程为：（1）邀请10名信息素养课题专家，在相互不干扰的基础上对测评体系进行分层，构造完善的判断矩阵。（2）运用Excel软件进行权重向量求值，得出具体的权重指标。（3）计算平均随机一致性指标，保障数据指标的精准性和可靠性。（4）由10名专家对所有参与调查的学生进行评价，将评价结果进行整理，将结果按照不同等级统计出来，共分为三个等级，分别是差、一般、好。
关键词：信息系统；评价方法；德尔菲法
随着互联网技术的飞速发展以及工业4.0的到来，信息系统的开发与应用成为当下最热门的领域。信息系统的评价作为信息系统实施的一个重要步骤，一直是人们所研究和探讨的方向。信息系统的评价是通过比较实际指标和计划指标来对系统进行全面的分析、估测和审评，判断系统在需求实现上完成情况，以及系统建成后所带来的效益和影响。信息系统的评价一方面是为了提高信息系统实施的成功率，破除曾甚嚣一时的“IT黑洞”一说，另一方面也是为下一次的系统开发累计改进经验。但是信息技术的突飞猛进以及环境的变化不定让信息系统评价出现更多视角和指标，使得信息系统的评价变得更加复杂和困难。
1 信息系统评价的特点
（1）信息系统的评价不同于普通的建筑工程项目的评价，它的费用和成本投资不是一次性的或者是对看得见摸得着的硬件投资，信息系统的成本费用会有很多其他不明显的费用，比如软件运行开发费用，软件维护费用，并且这些费用会随着时间的增长比例越来越大。[1]
（2）信息系统的效益评价较其他项目评价更加滞后，并且有很强的相关性和不明显性，信息系统在开发运行成功之后相当一段长的时间是看不到它能带来的效益的，而且信息系统的效益大小跟开发人员技术、用户使用的技术水平有很大相关性。
（3）信息系统评价的复杂性。信息系统的好坏成败因素有很多，不再仅仅是技术层面的评价，而是包括技术、组织、管理等多种因素结合的评价体系。信息系统评价的复杂性在于三个方面：信息系统的多主体性，多层次性，多目标性。[2]
2 信息系统评价的方法
目前常用的评价方法有层次分析法、模糊综合评判法、多因素加权平均法、德尔菲法、神经网络法等。[3]
（1）层次分析法。层次分析法是将一个决策问题分为多个目标或准则，再分多个目标或准则的若干层次，然后根据层次元素之间影响的关系和比重确定每个层次中元素对上一层次某元素的权重，最后通过逐层加权求和得到最终权重，此权重最大者即为最优决策。层次分析法是一种简单实用的决策方法，适用于目标多、准则多、时期多且结构化特性不明显的系统评价，但是层次分析法在指标过多时权重难以确定，而权重的确定直接影响最终决策或评价的结果，所以层次分析法在权重确定上存在一定的不足。[4]
（2）模糊综合评判法。模糊综合评判法首先需要构建模糊综合评判指标，指标的构建涉猎广泛，考量全面，直接影响评判的准确性，然后构建权重向量和评价矩阵，评价矩阵的建立需要选择合适的隶属函数，最后根据合成因子进行计算合成，并对结果做出解释。模糊综合评判法将定性与定量结合，做到了对评价对象的多层次多角度全面的综合评价，使得评价结果可靠性得以提高。但是模糊综合评价法的指标体系难以涉及全面，这就可能导致最后结果的偏差。
（3）多因素加权平均法。多因素加权平均法是由清华大学侯炳辉教授提出的一种简单易用的综合评价方法。该法首先请专家对每个指标进行评判并打出一个权重值，根据专家权威性给出专家权重，由专家权重和专家给出的权值求得该指标应有的权重。然后由专家对整个系统进行评价，对比指标体系中的标准，打出相应分值，最终求得该系统的得分。[2]此方法简单通用，但是只能得出系统优良好坏，无法知道系统的各项各层次之间的联系和细节。在系统改进和优化上无法给出实质性的评价。
（4）德尔菲法。德尔菲法又称专家意见法，是由调查人员以函件的形式联系各个专家，将调查表发给他们，而他们之间互不认识，互不通信，互不讨论，他们只能和调查人员有接触，然后通过多次回收整理调查表，多轮次征询专家的意见，最后汇总趋于集中的专家意见，作为评判的结果。而这其中专家的选择可以是多方面的，可以是用户，可以是技术人员或者各行各业的人士，集思广益，扬长避短，提高了评价准确性，但是评判标准缺乏严格的科学分析，最终获得的一致意见，仍可能带有一定随大流的主观性。[5]
3 信息系统评价方法的改进
信息系统评价的方法有很多种，每种方法都有各自的优缺点，信息系统评价的准确性和可靠性对信息系统的优化和改进有着不可磨灭的作用，基于提高信息系统评价的准确度的思考，信息系统评价方法的改进工作是当前刻不容缓的任务，我们可以将两种或两种以上的方法合并使用，取长补短，综合利用。例如在此简单介绍将多因素加权平均法和德尔菲法结合的一种方法。
（1）按照信息系统所需要的知识范围，确定专家，组成专家小组。
（2）向所有专家提出信息系统评价有关的问题和要求，并附上有关这个信息系统的所有背景材料，以及为所有专家演示并讲解这个信息系统，同时请专家亲自体验。
（3）各个专家根据他们的体验了解或者专业知识，对提供的指标根据重要性打一个权重，再请每个专家分别对被评价系统的每个指标项进行打分。根据专家的打分表求得每个指标的权重值。
（4）把每位专家的打分表汇总整理，列成表格，但是不列出专家姓名，将这个结果再次分发给所有专家，让专家对比自己和别人的意见，参考整理，反思修改，再一次打分。
（5）将所有专家的打分表收集起来，汇总，再次分发给各位专家，以便做第二次修改。逐轮收集分数并为专家反馈信息是德尔菲法的主要环节。收集分数和信息反馈一般要经过三、四轮。在向专家进行反馈的时候，只给出指标权重和指标得分，但并不说明给出分数的专家的具体姓名。这一过程重复进行，直到每一个专家不再改变自己的分数为止。
（6）对专家的评价进行综合处理。得出最后结论，总结评价该信息系统。
4 结束语
在如今这个互联网大数据的时代，不管是一个企业的信息系统还是政府机关的信息系统都关乎这个企业或社会的发展，信息系统的评价是信息系统发展的关键步骤，信息系统的评价并不是件容易的事情，它包含系统开发的技术，人员，管理，以及系统使用的用户的技术水平和积极性等方面。并且信息系统的评价目前大多数都还处于定性分析的阶段，未来信息化更加发达的时代能不能做到定量分析评价依然是个发展和研究的空间。建立完善的信息系统评价指标以及评价方法将对信息系统的发展，信息资源的利用以及信息系统经济效益的发挥起到极大的促进作用。
参考文献
[1]侯炳辉，程佳惠，曹慈惠.信息系统评价体系及评价方法[J].中国管理科学，1993（3）.
[2]仲秋雁，陆牡丹.企业信息系统评价的复杂性研究[J].科技管理研究，2004，24（1）：67-69.
[3]张翠玲.信息系统评价研究[J].情报探索，2006（8）：61-63.
[4]王艳玮，王娟.基于AHP的信息系统综合评价[J].现代情报，2011，31（10）：42-46.
关键词：网络信息资源；评价方法；定性分析；定量分析
中图分类号：G250.73 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）003-00-02
互联网的迅速普及带来了丰富的网络信息资源，但这些网络信息资源具有海量性、无序性和无控制性等特征，人们在筛选信息时往往需要耗费大量的人力、物力。为了应对网络信息资源的繁杂，对网络信息资源进行及时、准确的评价是十分必要的，这些评价可以帮助我们高效筛选出所需要的信息，从而进一步提高生活、工作、学习的效率。近年来，学术界对于如何进行网络信息资源的评价进行了讨论，现今，网络信息资源的评价方法分为定性评价方法、定量评价方法以及二者相结合的评价方法。
一、定性与定量研究发展历程
1.定性评价方法
定性评价法从主观角度出发，依据评价的目的与服务对象的需求，按照预设的评价指标和赋值标准，对网络信息资源表现形式、内容进行评价。在早期的网络信息资源评价研究中，定性评价方法占主导地位。该评价方法需要评价者具备一定的知识或者经验。
国外首先对于如何定性评价网络信息资源这一问题展开研究。Richmond（1991）提出“10C原则”，Stoker和Cooke（1994）提出网络信息资源评价的8条评价标准，美国Harris（1997）教授提出不同角度的8条标准，同期，美国乔治大学Wilkinson（1997）教授等人在全面分析网站特点、网站属性的基础上，提出11个大类125个“质量指标”以及“OASIS评价系统”。除此之外，Smith（1998）等学者也提出很多评价方法和评价体系。国内学术界对网络信息资源评价研究开始较晚，主要以介绍国外成果为主，随着研究的深入，许多适应我国国情的新方法被提出。最早，董小英（1997）在总结出9项标准，随即我国学者对网络信息资源的评价展开研究。蒋颖（1998）认为网络信息资源评价可以包括信息质量、范围、稳定性和连续性等，她是国内最早将自己提出的理论发表在学术期刊上的学者。随即，基于内容权威性、准确性、可用性、可获取性的定性评价方法不断涌现。
经国内外学者接近30年的研究，定性评价方法取得了丰硕的研究成果，该方法成熟度较高。
2.定量评价方法
定量评价法利用数学知识分析数据，从量化角度进行评价。该方法初期主要立足于浏览量等一些便于观察和统计的数量指标。定量评价方法的提出，迅速引起学术界的广泛关注，国内外学者延伸利用文献计量学、应用数学以及网络计量学的方法进行不断的尝试，最终提出网络计量学方法、对应分析法等定量评价方法。
丹麦学术界首次提出“Webometrics”这一概念后，网络计量学逐步被应用在网络信息资源评价领域。比如链接分析法就是网络计量学的具体应用。在网络信息资源评价中，将链接看作是文献中的引文，继而借用传统的引文分析法进行研究，即链接分析法。链接分析法是定量评价网络信息资源的核心。因网络链接能够指明资源间的引用关系，所以颇受学者重视，比如李小云（2016）、李宗富（2016）等人利用了该方法对不同网站进行了评价，评价结果的认可度极高。也有专家提出利用检索次数等方法来对网络信息资源进行评价。
对应分析方法最初用于企业决策定位，后推广至网络信息资源评价中。Berthon（2001）运用对应分析法评价了世界范围内的电信公司网站，具有重大参考价值。我国侯治平、白丁（2011）等运用了分析法，对电子商务网站进行了实验性评价，取得了突破。
定量评价方法发展迅速，其研究成果很多，还有江正华（2014）的基于方差的最优组合赋权等评价方法。
二、定性与定量评价方法分析
国内定性评价仍以国外成果的经验性总结为主，国内方法理论研究缺乏完整性和创新性。评价方法中掺杂了大量例如心情、素质、知识储备量等人为因素，可靠性低，富有极强主观色彩。与此同时，还受社会因素的制约。导致评价方法不仅操作性较差、可靠性较低而且成本较高。然而定性评价能够帮助解决无法定量评价的问题，在一定程度上降低定量分析绝对化造成的差错率。
定量分析利用客观数据进行对比分析，可以克服主观因素，具有更高的客观性、系统性、科学性、精确度。但定量评价方法过于表面，存在太多的不确定因素，不利于深入探究评价内容。再者，由于难以收集信息和缺少部分计算工具，定量方法在推广使用中受到限制。我国定量评价方法虽发展迅速，但起步较晚，目前成熟度低于定性评价方法。
综上分析，定性是定量的基础，而没有定量的定性是片面的，只有令定性评价方法的全面性、成熟性和定量评价方法的科学性、客观性相辅相成，二者结合使用，才能达到较为全面的评价网络信息资源。
三、定性与定量研究的结合
随着对定性、定量评价方法的深入探讨，现今网络信息资源评价初步形成定性评价和定量评价相结合的新模式。目前定性和定量研究相结合的评价方法如下：
一、单一指标综合评价模型
单一指标综合评价模型是最基础的评价模型，在这个模型中，首先应对上市公司的会计信息质量的每项评价指标均进行单一评价，并根据其质量为其评分，从而得出关于会计信息质量的单一指标的分值，然后把这些分值进行加总，可以得出上市公司会计信息质量的总体分值，最后可以根据这个总体分值对会计信息质量进行综合评价。
设U1，U2，……，U0分别代表会计信息质量的评价指标，其中0？燮U0？燮100，Q代表上市公司会计信息质量的总评值，且0？燮Q？燮100，则有：Q=（U1+U2+……+Un）/n，利用这个公式很容易计算出上市公司会计信息质量的分值，进而评价会计信息质量的好坏。
二、单项指标加权平均评价模型
以单一指标综合评价模型为基础，加以改动而来。同理：设U1，U2，……，Un分别代表会计信息质量的八个单项评价指标，其中0？燮U0？燮100，Q代表上市公司会计信息质量的总评分，0？燮Q？燮100，和上一种评价模型不同的是，在这里为U1，U2，……，Un分别按其对会计信息质量的影响程度的不同赋予了不同的权重a1，a2，……，an，同时规定0？燮an？燮1，且 ∑an=1，然后得出：Q=a1U1+a2U2+……+anUn。
可以看出，这一评价模型为会计信息质量单项评价指标赋予了不同的权重，可以减少非主要因素对评价结果的影响，更有利于评价结果的准确。
三、模糊评价法模型
模糊集理论是L.A.Zadeh（扎得）1965年提出的一种数学理论，它是处理事物的属性，如好坏、大小、长短等概念处于模糊性的问题。评价人员在会计信息质量评价时，由于影响会计信息质量的因素存在较大的不确定性。因此，为了能够使这些模糊的因素量化，可以将模糊数学应用于此，建立模糊评价模型。通过建立模糊评价，可以使得那些性质、内容等不一致的影响因素归为单一指标，从而对企业会计信息质量做出科学的评价。
第一步，建立因素集。把所有影响会计信息质量量化的因素分成S个子集，记为U1，U2，U3，……，Us，并满足条件 U={U1，U2，U3，……，Us}，Ui∩Uj=？?I（i≠j），对于每一个子集 Ui又可以由它的下一级评价指标子集Uin来评价，即可以表示为Ui={Ui1，Ui2，……，Uin}，i=1，2，……，s，其中：Ui表示第i个影响因素；n表示Ui总共有n个影响因素。通常这些选取的因素都具有不同程度的模糊性。第二步，建立权重集。影响会计信息质量的因素众多，但是一般来说，各个因素的影响程度不一样。为了充分体现客观性，依据个影响的实际影响，对他们分别赋予一定的权重。
A={A1，A2，……，As}，（其中：i=1，2，……，s）
其中，Ai表示第i个影响因素的权重，S为总的会计信息质量影响因素。
第三步，建立评价集。评价集是依据信息质量评价人员对会计信息质量的各种可能评估结果所组成的集合。可以表示为：V={V1，V2，……，Vm}，（其中：j=1，2，……，m）
其中，Vj表示第j个评价结果，m为总的评价结果数。
第四步，单因素评价。单独对每一个因素进行评价，以确定会计信息质量隶属于评价集中个元素的隶属程度。取因素集U中的第i个因素Ui进行评价，对评价集V中第 j个元素Vj的隶属度为Yij，则对Ui的单因素评价可以得出评价的模糊集Ri={ri1，ri2，……，rim}，（其中：i=1，2，……，s）
对所有的因素分别进行单因素评价后，可以得到综合评价矩阵R为：
R=R1…Rn=ri1 ri2 … rim… …… …rn1 rn2 … rnm
第五步，进行综合评价。综合评价矩阵就是将各个影响因素都按评价集元素进行了评价，但未考虑各个因素的权重。要进行综合评价必须考虑各个因素的权重，建立数学模型如下：B=A×R=（b1，b2，b3，b4……，bm）式中：bj=∨（ai∧rij）
将ai与rij比较，取较小值，再从几个较小值中取最大值作bj。若计算出的综合评价模型B中各元素相加不等于1，采用“归一化”处理。此时，B集合仍是一个m维向量，需要再依据评价集上给定的标准向量C，则质量评估的结果将是一个明确的代数值。
Q=B×C
根据Q值的大小认为公司的会计信息质量的等级，并可对多个企业的Q值进行排队，进行比较分析。
四、功效系数法
功效系数法是指根据多目标规划原理，把所要评价的各项指标分别对照各自的标准，并根据各项指标的权数，通过功效函数转化为可以度量的评价分数，再对各项指标的单项评价分数进行加总，求得综合评价分数的方法。功效系数评价过程包括初步评价和基本评价两个环节。
1、初步评价计分
第一步，计算指标实际值。根据评价企业年度对外报告的财务报告所反映的数据，按照本文第三部分提供的各项指标计算公式，计算出各项评价指标的实际值。
第二步，确定指标的标准值。对于会计信息质量评价的各项指标没有具体的标准值。对此，财政部门可以在评价之前，请相关的专家或者学者进行研究，确定各指标的标准值。
第三步，确定指标值档次。根据选用的标准值，确定各项指标所处的档次，即是处于优秀值、良好值、平均值、较低值和较差值等各档标准值的哪个档次。
第四步，确定标准系数。标准系数是用于计量指标评价得分的计算的。当判断出实际值在标准值中所处的档次后，即可确定应选用的标准系数。
第五步，确定计算公式。
公式为：本档基础分+[（指标实际值-本档标准值）/（上档标准值-本档标准值）]（上档基础分-本档基础分）。
第六步，计算指标分数。每个指标分数由基础分和调整分构成。首先求基础分，即本档基础分，是指对某项指标按照本档标准值计算求得的分数。
计算公式为：本档基础分=指标权数×本档标准系数
公式中的指标权数，是指在一个特定的指标集合体中，每项指标占有的权重。一个指标体系的总权数通常为100，其中每项指标的权重，可根据各指标在整个体系中的重要程度，运用层次分析法在总权数范围内分配或请从事有关实际工作和理论研究方面的专家，独立将100分总权数分配给各项指标，然后综合分析专家的意见，确定每项指标的权重。然后求调整分，是指某指标实际值在某标准值档次内，超过本档标准值部分应得的分数。
计算公式为：功效系数×（上档基础分-本档基础分），其中，功效系数=（指标实际值-本档标准值）/（上档标准值-本档标准值）。
最后，将各单项基本指标初步评价得分相加，求出基本指标总分。
2、基本评价计分
基本评价是指在初步评价的基础上，利用修正指标，采用功效系数法对企业会计信息质量初步评价结果所做的进一步调整和完善，使计量指标评价结果更接近于实际的质量实际。
首先，确定各项修正指标的单项修正系数。单项修正系数是指每个修正指标对初步评价结论的修正比例。由基本修正系数和调整修正系数两部分构成。
（1）基本修正系数的计算
以初步评价得分为基础，按照规定的划分方法确定修正指标应处的区段，再根据修正指标的实际值，按照规定的划分方法确定修正指标实际值所处的区段，而后，按规定的公式计算如下：
基本修正系数=[1+（修正指标所处区段-修正指标应处区段）×0.1]
公式中应处区段和所处区段是一种对比修正关系。当二者相同时，则修正指标不对其所属部分的初步评价得分进行修正，基本修正系数为1；当二者不同时，则用所处区段与应处区段进行比较，每高出一个区段，基本修正系数就依次递增0.1，相反每低一个区段，基本修正系数依次递减0.1。
（2）调整修正系数的计算
按功效系数法计算，修正区间定为0.1，则调整修正系数=功效系数×0.1。其次，确定综合修正系数。综合修正系数是指修正指标对其所属部分基本指标得分进行综合修正的比率，可根据单项修正系数和各项修正指标的权数进行计算。由于企业会计信息质量评价的不同部分的修正指标与其他部分的基本指标相关性不是很强，修正意义不是很大，因而，把单项修正系数转化为综合修正系数，使得每项修正指标只对与其相关性很强的本部分基本指标得分进行修正。
第一步，某指标综合修正系数的计算。由其单项修正系数乘以该指标在本部分的权重求得，即：某指标综合修正系数=某指标的单项修正系数×该指标的权重，其中，该指标的权重=该指标的权数/该指标所在部分的权数总和。
第二步，某部分综合修正系数的计算。是该部分各项修正指标的综合修正系数之和。
第三步，最后修正总分的计算。首先计算每部分修正后得分，等于该部分综合修正系数与该部分初步评价得分的乘积。
第四步，对四部分修正后的得分加总，求出最后修正总分。
五、综合评价法
评价我国上市公司会计信息质量需要采用功效系数法和专家打分法进行综合评价，即综合评价法。综合评价法的主要由三个步骤构成：定量指标评价、定性指标评价和计算综合得分。
1、定量指标评价过程
第一步，计算指标实际值。根据评价企业年度对外报告的财务报告所反映的数据，按照各指标的计算公式，计算出各项评价指标的实际值。
第二步，确定指标的评分标准。指标评分标准的建立可以由有关的评价部门请专家、学者讨论建立。
第三步，确定标准系数。标准系数是对各项指标进行评价时，依据偏离标准值的幅度的大小进行确定，偏离的越大，标准系数越大。该标准系数用于计量指标评价得分。当判断出实际值在标准值中所处的档次后，即可确定应选用的标准系数。
第四步，计算单项指标分数。单项指标得分=本指标的总分-调整分其中：调整分=实际失真率/失真率基准点×标准系数×本指标的总分。
第五步，计算基本指标的总分。基本指标的总分=∑单项指标得分。
2、定性指标的评价
第一步，确定单项评议指标的等级。对会计信息质量评价指标体系中定性指标，根据他们影响会计信息质量的轻重分别给与一定的权数，同时给出各项指标的等级。
第二步，计算单项评议指标得分。单项评议指标分数=∑（单项评议指标权数×各项评议员给定的等级参数/评议人员数。
关键词：信息隐藏；不可感知性；评价方法；主观评价；客观评价；互联网；信息时代
1引言
信息隐藏是一种防止秘密信息在存储和传输过程中免受敌手的攻击和破坏而采用的一种安全保障技术，其历史可以追溯到古希腊，随着数字技术的发展，信息隐藏被赋予了新的含义。它研究的是如何利用人类感觉器官在感知上的局限性以及多媒体数字信号本身存在的冗余，以数字媒体或数字文件为载体，将秘密信息隐藏在一个宿主信号中而不被人所感知，从而达到保护信息安全的目的。
2主观评价方法
主观测试是指依靠不同观察者的主观感觉来度量图像质量的测试方法。主观评价基于人的主观视觉模型HVS，主要采用平均评价分数 MOS(Mean Opinion Score)方法来进行评价，计算公式为：
（1）
式中：为图像属于第i类的分数；为判断该图像属于第i类的人数。
应用主观评价时，需要遵守测试协议，该协议对测试条件和评估的过程进行了详细的规范。测试过程主要包括两个步骤。第一步，将失真的数据集按照从最好到最坏的次序排序；第二步，挑选测试人员按照一定的质量等级准则观察确定受测对象的感知级别，主观评价的典型方法为ITU-R Rec 500的质量等级评判法。ITU-R Rec 500采用5个评价等级，各等级与对图像质量损坏的关系如表1所示。
表1 主观质量评价等级表
质量等级对图像质量损坏的感受描述质量级别5不可察觉优4可察觉，不让人厌烦良3轻微的让人厌烦中2让人厌烦差1非常让人厌烦极差
由于载密图像的不可感知性最后要由人的视觉系统来判断，人的视觉做出的质量评价应是最直接也是最可靠的评价。但是视觉感知能力因人而异(比如高度近视的人感知就较差，更为极端的例子是盲人的视觉感知几乎为0)，由欧洲OCTALIS(offer of Content Through Trusted Access Links)项目组完成的工作表明，即使具有同样感知能力，但经历不同的人(比如专业摄影师和研究员)对图像的主观测试结果差异也很大，并且同一观察者在不同的观测环境下对图像的主观测试结果也可能不同。由于这种差异性，使得主观评价载密图像的不可感知性很难给出稳定可靠的结论，因此在研究和开发隐藏算法中主观评价的方法并不是很实用，实际的度量往往采用客观定量度量的方法。
3基于像素的客观评价方法
与主观评价相比，客观评价尽管有些机械，但由于测量结果不依赖于主观感觉和意识，并可以使基于不同机理的图像处理方法按照同一个固定的评价标准进行计算，具有可重复性和易于实现的优点，所得结果相互间的比较多数情况下也比较合理，因此是一种具有通用性的有效评测方法，现有的信息隐藏性能评价研究多集中于此。目前使用的客观度量方法多数是基于像素失真的失真度量评价方法。如平均绝对差分、均方误差(MSE)、范数、拉普拉斯(Laplace)均方误差、信噪比、峰值信噪比(PSNR)等。其中峰值信噪比或均方误差是目前在信息隐藏领域中定量度量载密图像的不可感知性时用得最多的指标，下面给出部分评价方法的数学表示。
假设数字原始图象I为一个像素的灰度图像，隐藏信息后的图像为。图像I和在(i，j)位置的像素的值分别为f(i，j)，g(i，j)，（i=1,2,…,M；j=1,2,…,N）。
(1)图像的均方误差(MSE)
均方误差的计算公式如式(2)所示。
（2）
MSE逐点计算了图像数据处理前后的变化情况，在一定程度上反映了待检测图像与原始图像的近似程度，大的MSE值表示处理前后图像的差别大，不可感知性差；反之，表示处理前后图像的差别小，不可感知性好。
(2)图像的峰值信噪比(PSNR)
峰值信噪比(PSNR)的计算公式如式(3)所示。
（3）
PSNR同MSE一样逐点计算了图像数据处理前后的变化情况，其单位为分贝(dB)。由于PSNR能定量衡量信息隐藏引入的失真且计算简便，PSNR己经被众人接受和熟知，且被广泛使用，有的文献甚至还把它作为衡量信息隐藏引入的失真的唯一评价指标。
4结语
互联网络和信息科学的飞速发展，为信息的传输和处理带来了极大方便，但是网络在给人们带来便利的同时也暴露出越来越严重的安全问题。信息隐藏作为一种保证信息安全传递的重要手段，引起了人们的极大关注，它通过隐藏信息的“存在性”来保证信息的安全传输，能解决密码学在应用上容易引起攻击的问题。信息隐藏的应用包括隐秘通信、版权保护、数字指纹、多媒体内容篡改认证等军事和民用领域，有重要的理论和应用研究价值。在过去的十多年中，信息隐藏的一大分支数字水印取得了快速的发展，但在隐秘通信和篡改认证方面取得的研究成果相对较少，其主要原因是缺乏对安全性和感知质量客观准确的评价手段，隐藏算法的嵌入容量、安全性、感知失真之间的固有约束存在着一定的难度，尤其是多数隐藏算法的嵌入容量还远未达到隐秘通信的容量要求。
参考文献：
