移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量測(cè)評(píng)
——基于ANP-模糊綜合評(píng)價(jià)法

王博雅，鄧仲華

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟和便攜式智能終端設(shè)備普及，用戶閱讀出現(xiàn)很大的靈活性和便捷性。移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境使用戶隨時(shí)隨地獲取信息成為常態(tài)，不僅滿足了用戶對(duì)深度閱讀的傳統(tǒng)需求，而且使用戶能夠充分利用碎片化時(shí)間實(shí)現(xiàn)淺度閱讀。雖然移動(dòng)閱讀市場(chǎng)占有率逐步擴(kuò)增，但移動(dòng)閱讀市場(chǎng)仍處于起步階段，用戶滿意度、用戶黏性等未達(dá)到預(yù)期，各大應(yīng)用同質(zhì)化、盈利模式、隱私保護(hù)等問題有待解決。因此，深入探究移動(dòng)閱讀評(píng)價(jià)體系、開展服務(wù)質(zhì)量測(cè)評(píng)研究對(duì)于提升用戶滿意度和用戶黏性具有重要意義。

當(dāng)前移動(dòng)閱讀相關(guān)研究集中在：(1)基于典型圖書館服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型SERVQUAL和LibQUAL+TM構(gòu)建移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系[1-4]；(2)從移動(dòng)閱讀服務(wù)的開展方式、服務(wù)機(jī)制出發(fā)，探討其服務(wù)質(zhì)量構(gòu)成要素，建立評(píng)價(jià)體系[5-6]；(3)采用層次分析法、卡諾(Kano)模型等評(píng)價(jià)方法對(duì)評(píng)價(jià)體系進(jìn)行量化研究[7]。上述研究對(duì)于移動(dòng)閱讀特征識(shí)別側(cè)重各有不同，在指標(biāo)的量化上，未考慮二級(jí)指標(biāo)間的聯(lián)系。基于此，本文首先構(gòu)建移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系，并通過信效度檢驗(yàn)對(duì)其進(jìn)行修訂，接著采用網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行量化分析，最后結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)法評(píng)估掌閱iReader和QQ閱讀服務(wù)質(zhì)量水平。

1 研究方法

網(wǎng)絡(luò)分析法(Analytic Network Process，ANP)是一種多準(zhǔn)則測(cè)度理論，是通過個(gè)人判斷獲取指標(biāo)相對(duì)優(yōu)先權(quán)的一種方法[8]。ANP構(gòu)建簇內(nèi)部元素之間及不同簇中元素之間的相互依賴和反饋關(guān)系超矩陣，主要用于解決復(fù)雜系統(tǒng)非線性關(guān)系的決策問題。典型性ANP由控制層和網(wǎng)絡(luò)層組成。控制層包括問題目標(biāo)及決策準(zhǔn)則，各準(zhǔn)則之間彼此獨(dú)立。網(wǎng)絡(luò)層中的元素之間相互依賴和影響，且受到控制層的支配，圖1是一個(gè)典型的ANP 結(jié)構(gòu)[9]。

1.1 優(yōu)勢(shì)度原理

圖1ANP典型結(jié)構(gòu)

在一個(gè)準(zhǔn)則下對(duì)受支配的元素進(jìn)行兩兩比較，以獲得一個(gè)元素基于另一元素的絕對(duì)標(biāo)度，由絕對(duì)標(biāo)度計(jì)算得到的優(yōu)先權(quán)被歸一化后所獲得的數(shù)值稱為優(yōu)勢(shì)度。ANP中兩個(gè)元素之間通過兩種方式進(jìn)行比較：(1)直接優(yōu)勢(shì)度，在同一個(gè)準(zhǔn)則下，兩個(gè)元素對(duì)于該準(zhǔn)則的重要程度；(2)間接優(yōu)勢(shì)度，兩個(gè)元素在同一個(gè)準(zhǔn)則下相對(duì)于次準(zhǔn)則的重要程度[10]。間接優(yōu)勢(shì)度適用于元素之間相互關(guān)聯(lián)的情形，ANP中優(yōu)勢(shì)度的判斷則主要以此為標(biāo)準(zhǔn)。

1.2 超矩陣與加權(quán)超矩陣

假設(shè)控制層由m個(gè)準(zhǔn)則組成，記為PS(S=1，2，…，m)?？刂茖酉?，網(wǎng)絡(luò)層元素組為Ch(h=1，2，…，N)，每個(gè)元素組含有元素nh個(gè)，表示為eh1，eh2，…，ehnh。以PS為準(zhǔn)則，以Cj中的元素ejl(l=1，2，…，nj)為次準(zhǔn)則，元素組Ch中元素按照其對(duì)ejl的影響力大小構(gòu)建間接優(yōu)勢(shì)度判斷矩陣：

Whj就是元素組 Ch中 eh1，eh2，…，ehnh對(duì) Cj中ej1，ej2，…，ejnj的影響力排序向量。若Ch與Cj中的元素相互獨(dú)立，則Whj=0。經(jīng)過次比較，獲得準(zhǔn)則Ps下超矩陣W：

超矩陣W反應(yīng)了矩陣左側(cè)的元素對(duì)矩陣頂部元素的影響程度，這樣的矩陣共有m個(gè)。W是非負(fù)矩陣，但卻不是歸一化的，故以Ps為準(zhǔn)則，Cj為次準(zhǔn)則，對(duì)網(wǎng)絡(luò)層元素間的重要性進(jìn)行比較，得到判斷矩陣：

經(jīng)過N次比較，得到權(quán)矩陣A：

最終獲得PS下加權(quán)超矩陣：

加權(quán)超矩陣也稱為隨機(jī)矩陣，反應(yīng)了系統(tǒng)中各個(gè)元素的相對(duì)重要性權(quán)重。

1.3 極限相對(duì)排序向量

將局部權(quán)重按元素次序進(jìn)行排列，得到極限相對(duì)排序向量：

2 移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系權(quán)重確定

2.1 評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量是指用戶在與應(yīng)用平臺(tái)交互過程中，對(duì)所感知服務(wù)的整體優(yōu)越性的判斷。本文通過總結(jié)當(dāng)前研究成果，基于經(jīng)典SERVQUAL和圖書館LibQUAL+TM模型，采用德爾斐法，結(jié)合專家意見，對(duì)移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量影響因素進(jìn)行整理、歸納，并通過問卷調(diào)查的方式對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行項(xiàng)目分析、相關(guān)分析、信度和效度分析[11]，測(cè)度值見表1。

表1 移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系參考來源及信效度測(cè)度值

全面考慮評(píng)價(jià)體系元素之間的相互關(guān)系，本研究構(gòu)造移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的典型ANP模型。模型由控制層和網(wǎng)絡(luò)層構(gòu)成，通過課題組成員的投票，將結(jié)果與領(lǐng)域?qū)＜易屑?xì)商榷，建立元素之間相互關(guān)系，如圖2所示。若元素間存在“發(fā)生—發(fā)生”關(guān)系的用單向箭頭連接；若元素之間互相存在“發(fā)生—發(fā)生”關(guān)系的用雙向箭頭連；元素之間存在“發(fā)生—不發(fā)生”的作用則不連接。

圖2 移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定

2.2.1 控制層指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

控制層的六維度由環(huán)境質(zhì)量、平臺(tái)質(zhì)量、資源質(zhì)量、交互質(zhì)量、個(gè)性化質(zhì)量、安全質(zhì)量組成，對(duì)控制層的六個(gè)準(zhǔn)則進(jìn)行兩兩比較可形成判斷矩陣。為確保評(píng)價(jià)指標(biāo)的科學(xué)性，本研究邀請(qǐng)圖情領(lǐng)域相關(guān)專家8位(專家職稱、研究方向如表2所示)及9位移動(dòng)閱讀重度使用用戶(平均每天使用兩次及以上)對(duì)控制層指標(biāo)間的相對(duì)重要性進(jìn)行判斷；并將眾數(shù)作為賦值的參考依據(jù)，選用方根法獲取指標(biāo)權(quán)重向量，即：

W=(W1，W2，…，Wn)T即所求的控制層歸一化相對(duì)重要性權(quán)重向量。由于判斷矩陣是專家和用戶通過自己的主觀意愿所給出，需要通過一致性的檢驗(yàn)。一致性檢驗(yàn)是各指標(biāo)協(xié)調(diào)性的保證，避免出現(xiàn)a＞b，b＞c，而c＞a的矛盾情況(注：a＞b指a比b重要)。引入一致性指標(biāo)：其中，平均隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.值見表3。當(dāng)n=1或n=2時(shí)，C.R.=0，判斷矩陣完全一致，當(dāng)n＞=3時(shí)，滿足C.R.＜=0.1，矩陣的一致性可接受。

經(jīng)計(jì)算，C.R.=0.086，表明對(duì)控制層指標(biāo)權(quán)重的估計(jì)通過了一致性檢驗(yàn)，歸一化權(quán)重向量 W=(0.309，0.131，0.347，0.045，0.052，0.116)，詳見表 4。

表2 專家基本信息匯總

表3 平均隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.

表4 控制層判斷矩陣及權(quán)重向量

2.2.2 網(wǎng)絡(luò)層指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

網(wǎng)絡(luò)層受到控制層的支配，和控制層權(quán)重計(jì)算方法一樣，網(wǎng)絡(luò)層的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算需要先構(gòu)造判斷矩陣，并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。網(wǎng)絡(luò)層各元素組的判斷矩陣見表5—表10。由結(jié)果可知，環(huán)境質(zhì)量的重要性權(quán)重向量WB=(0.347，0.377，0.155，0.121)；平臺(tái)質(zhì)量的重要性權(quán)重向量WC=(0.434，0.195，0.177，0.195)；資源質(zhì)量的重要性權(quán)重向量 WD=(0.369，0.140，0.374，0.117)；交互質(zhì)量的重要性權(quán)重向量WE=(0.288，0.492，0.117，0.102)；個(gè)性化質(zhì)量的重要性權(quán)重向量WF=(0.250，0.500，0.250)；安全質(zhì)量的重要性權(quán)重向量 WG=(0.433，0.467，0.101)。

表5 環(huán)境質(zhì)量判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)

表6 平臺(tái)質(zhì)量判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)

表7 資源質(zhì)量判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)

表8 交互質(zhì)量判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)

表9 個(gè)性化質(zhì)量判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)

表10 安全質(zhì)量判斷矩陣及一致性檢驗(yàn)

2.2.3 超矩陣、加權(quán)超矩陣、極限矩陣計(jì)算

將上節(jié)所得移動(dòng)閱讀各元素組相對(duì)重要性權(quán)重進(jìn)行整合，并借助Super Decision軟件，采用兩兩比較的方法進(jìn)行集群成對(duì)比較和元素成對(duì)比較，得到未加權(quán)超矩陣；依據(jù)加權(quán)超矩陣公式與算法，得到移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)加權(quán)超矩陣；對(duì)加權(quán)超矩陣進(jìn)行自乘運(yùn)算，提高加權(quán)矩陣的冪次直到收斂，得到移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)極限矩陣。當(dāng)極限矩陣的每一列結(jié)果趨于穩(wěn)定時(shí)，移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性權(quán)重：W=(0.033， 0.025， 0.022， 0.034， 0.062，0.029，0.051，0.054，0.072，0.027，0.066，0.054，0.022，0.075，0.060，0.052，0.063，0.063，0.063，0.038，0.025，0.010)。通過 ANP計(jì)算所得各層次對(duì)應(yīng)指標(biāo)權(quán)重如表11所示。

表11 移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系權(quán)重表

3 結(jié)果分析

3.1 指標(biāo)權(quán)重合理性分析

根據(jù)表11所計(jì)算的移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系全局權(quán)重，結(jié)合測(cè)度公式，計(jì)算環(huán)境質(zhì)量B評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性權(quán)重的分布合理性測(cè)度值：同理可得平臺(tái)質(zhì)量C、資源質(zhì)量D、交互質(zhì)量E、個(gè)性化質(zhì)量F、安全質(zhì)量G的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重分布合理性測(cè)度值：HC=0.4218，HD=0.4501，HE=0.4329，HF=0.4757，HG=0.240。結(jié)果顯示，各控制層指標(biāo)都比較接近0.5，說明控制層指標(biāo)權(quán)重分布比較合理。根據(jù)六個(gè)指標(biāo)權(quán)重分布合理性測(cè)度值的大小，可得到控制層評(píng)價(jià)指標(biāo)離散程度排序：HF＞HD＞HE＞HC＞HB＞HG?？梢钥闯?，環(huán)境質(zhì)量HB和安全質(zhì)量HG的相對(duì)重要性權(quán)值差異略大，資源質(zhì)量HD、交互質(zhì)量HE和個(gè)性化質(zhì)量HF的離散程度略小，指標(biāo)分布較合理；離散程度差異最小的指標(biāo)HF與差異最大的指標(biāo)HG之間相差0.2357，差距在可接受范圍內(nèi)，說明評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果是較理想的。

3.2 內(nèi)容分析

控制層六指標(biāo)按照重要性排序，依次為資源質(zhì)量、環(huán)境質(zhì)量、平臺(tái)質(zhì)量、安全質(zhì)量、個(gè)性化質(zhì)量、交互質(zhì)量。資源質(zhì)量的占比最高，達(dá)到34.7%，說明資源質(zhì)量是影響移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量最顯著的因素；環(huán)境質(zhì)量和平臺(tái)質(zhì)量對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響僅次其后，占比分別為30.9%和13.1%，其中網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、系統(tǒng)性能以及設(shè)備速率作為必備因素，發(fā)揮著重要的作用；相比之下，個(gè)性化質(zhì)量和交互質(zhì)量占比較低，權(quán)重僅為5.2%和4.5%，相對(duì)于信息的獲取，社區(qū)互動(dòng)和個(gè)性化推薦服務(wù)對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響偏低。安全質(zhì)量占比11.6%，表明安全問題并非用戶的痛點(diǎn)。

通過網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系進(jìn)行賦值，權(quán)重前三的元素為：交互質(zhì)量中的人書交互、資源質(zhì)量中的豐富性和準(zhǔn)確性，可以看出，資源質(zhì)量和用戶閱讀體驗(yàn)是移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量最重要的兩個(gè)方面；位于第4至10位的元素為：知識(shí)管理、服務(wù)定制、情境化服務(wù)、界面設(shè)計(jì)、人際交互、可獲得性、結(jié)果組織，其全局權(quán)重均達(dá)到5.4%以上，說明個(gè)性化服務(wù)、交互對(duì)服務(wù)質(zhì)量的貢獻(xiàn)較為顯著；交流反饋、集成檢索、信息安全、設(shè)備速率、網(wǎng)絡(luò)泛在性的貢獻(xiàn)分別為5.2%、5.1%、3.8%、3.4%和3.3%，表明平臺(tái)質(zhì)量、安全質(zhì)量對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響適中；相比之下，主題分類、更新速率、支付安全、網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性、用戶幫助、系統(tǒng)性能、交互安全對(duì)服務(wù)質(zhì)量的影響較小，均不足5%。從內(nèi)容上看，基于網(wǎng)絡(luò)分析法的移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量權(quán)重體系是科學(xué)合理的。

4 實(shí)證研究

“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略布局促進(jìn)移動(dòng)市場(chǎng)的發(fā)展，各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭爭(zhēng)先布局移動(dòng)端網(wǎng)絡(luò)文學(xué)。騰訊公司擁有巨大用戶量，使QQ閱讀具有天然強(qiáng)大的渠道優(yōu)勢(shì)。基于此，本研究以市場(chǎng)占有率第一的移動(dòng)閱讀應(yīng)用掌閱iReader和QQ閱讀為調(diào)研對(duì)象，實(shí)證分析兩款閱讀軟件的用戶滿意度水平，以驗(yàn)證評(píng)價(jià)模型的適用性。

本次調(diào)研采用問卷的方式，分別招募使用掌閱iReader和QQ閱讀的用戶進(jìn)行滿意度問卷填寫。調(diào)研時(shí)間從2016年3月開始，持續(xù)一個(gè)月時(shí)間。共回收213份問卷，其中QQ閱讀調(diào)研問卷98份，掌閱問卷115份，剔除無效問卷，最終獲得問卷198份。QQ閱讀有效問卷90份，有效率91.8%，掌閱有效問卷108份，有效率93.9%?；窘y(tǒng)計(jì)結(jié)果如下：QQ閱讀調(diào)查中，男女占比分別為34.4%和65.6%，購(gòu)買過電子資源的用戶比例為54.4%；掌閱調(diào)查問卷中，男女占比分別為46.7%和53.3%，購(gòu)買過電子資源的用戶比例為60.4%，其付費(fèi)比例略高于QQ閱讀。

以掌閱iReader為例，首先建立因素集。其中，總目標(biāo)因素集R=(B，C，D，E，F(xiàn)，G)=(環(huán)境質(zhì)量，平臺(tái)質(zhì)量，資源質(zhì)量，交互質(zhì)量，個(gè)性化質(zhì)量，安全質(zhì)量)；子目標(biāo)因素集B=(B1，B2，B3，B4)=(網(wǎng)絡(luò)泛在性，網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性，系統(tǒng)性能，設(shè)備速率)，C=(C1，C2，C3，C4)=(界面設(shè)計(jì)，主題分類，集成檢索，結(jié)果組織)，D=(D1，D2，D3，D4)=(豐富性，更新速率，準(zhǔn)確性，可獲得性)，E=(E1，E2，E3，E4)=(用戶幫助，人書交互，人際交互，交流反饋)，F(xiàn)=(F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3)=(情境化服務(wù)，知識(shí)管理，服務(wù)定制)，G=(G1，G2，G3)=(信息安全，支付安全，交互安全)。

然后，建立評(píng)價(jià)集V={V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7}={非常滿意，很滿意，滿意，一般，不滿意，很不滿意，非常不滿意}。

掌閱iReader和QQ閱讀的問卷統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表12所示。根據(jù)表12，以掌閱為例，建立控制層“環(huán)境質(zhì)量”的模糊判斷矩陣：

對(duì)矩陣RB進(jìn)行模糊綜合變換同理可得“平臺(tái)質(zhì)量”評(píng)價(jià)結(jié)果：“資源質(zhì)量”評(píng)價(jià)結(jié)果：“交互質(zhì)量”評(píng)價(jià)結(jié)果：“個(gè)性化質(zhì)量”評(píng)價(jià)結(jié)果：“安全質(zhì)量”評(píng)價(jià)結(jié)果：最后，計(jì)算掌閱iReader服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果：G=WT*R=WT*(GB，GC，GD，GE，GF，GG)=(0.134， 0.216， 0.308， 0.187， 0.104，0.038，0.014)。

表12 QQ閱讀和掌閱iReader問卷統(tǒng)計(jì)結(jié)果匯總表

同理，計(jì)算可得QQ閱讀服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果：G’=(0.090，0.152，0.265，0.173，0.091，0.040，0.021)。

如表12所示，用戶在各評(píng)語集上的評(píng)價(jià)占比直觀反映了評(píng)語集的隸屬度。(1)對(duì)于掌閱，29.8%的用戶評(píng)為“滿意”，即打5分的用戶占比最高，而QQ閱讀中30.3%的用戶評(píng)為“滿意”，兩款應(yīng)用軟件“滿意”的隸屬度均為最高值，根據(jù)最大隸屬度原理，掌閱和QQ閱讀的服務(wù)質(zhì)量均達(dá)到了“滿意”水平。(2)根據(jù)模糊分布原理可知，63.9%的用戶為掌閱服務(wù)打5分及以上，即他們認(rèn)為掌閱所提供的服務(wù)令人滿意，19.3%的用戶感覺一般(評(píng)分4分)，16.8%的用戶認(rèn)為掌閱的服務(wù)不能達(dá)到預(yù)期水平(評(píng)分為1-3分)；對(duì)于QQ閱讀，60.5%的用戶表示滿意，21.5%的用戶認(rèn)為其服務(wù)一般，15.7%的用戶表達(dá)出不滿意或很不滿意，2.4%的用戶認(rèn)為非常不滿意?？梢钥闯?，掌閱的用戶體驗(yàn)滿意度整體高于QQ閱讀。(3)采用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)掌閱iReader和QQ閱讀的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，最終所得兩者在評(píng)價(jià)集V上的模糊子集G及G’。通過對(duì)比可知：掌閱的服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果 G=(0.134，0.216，0.308，0.187，0.104，0.038，0.014)，QQ閱讀的服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)結(jié)果 G’=(0.090，0.152，0.265，0.173，0.091，0.040，0.021)，掌閱在 4 分(一般)、5 分(滿意)、6分(很滿意)、7分(非常滿意)評(píng)價(jià)值為0.187，0.308，0.216，0.134，分別高出QQ閱讀1.4，4.3，6.4，4.4個(gè)百分點(diǎn)，而QQ閱讀在1分(非常不滿意)和2分(很不滿意)的評(píng)價(jià)值評(píng)分高于掌閱0.7，0.2個(gè)百分點(diǎn)，由此可以看出，掌閱的用戶滿意度明顯高于QQ閱讀。(4)通過對(duì)評(píng)語集賦值對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行量化，量化評(píng)語集V={7，6，5，4，3，2，1}，評(píng)分量化與等級(jí)對(duì)應(yīng)關(guān)系如表13所示。將評(píng)語集與模糊子集相乘，得到量化評(píng)分：掌閱iReader的評(píng)分p=V*G=4.921，QQ閱讀的評(píng)分p=V*G’=3.939?？梢钥闯觯崎唅Reader評(píng)分等級(jí)為“良好”，QQ閱讀的評(píng)分等級(jí)為“一般”，兩款A(yù)PP服務(wù)質(zhì)量量化等級(jí)存在一定差異。

表13 移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)量化評(píng)分及對(duì)應(yīng)級(jí)別

結(jié)果顯示，老牌閱讀軟件掌閱iReader和新晉互聯(lián)網(wǎng)閱讀產(chǎn)品QQ閱讀的用戶體驗(yàn)存在一定差異。掌閱iReader的整體用戶滿意度較高，而QQ閱讀還有很大的提升空間。掌閱是一款專注于閱讀領(lǐng)域的經(jīng)典閱讀軟件，其憑借完善的功能、豐富的資源、簡(jiǎn)明的設(shè)計(jì)，成為移動(dòng)閱讀市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者，通過與各大出版商的深度合作，八年累積4.8億用戶，市場(chǎng)份額始終處于領(lǐng)先地位。QQ閱讀依靠騰訊的勢(shì)力積攢了大量的用戶，用戶在使用QQ即時(shí)通訊軟件時(shí)可直接下載QQ閱讀軟件，具有強(qiáng)大的渠道優(yōu)勢(shì)，與此同時(shí)，QQ閱讀的內(nèi)容資源以網(wǎng)絡(luò)文學(xué)為主，不僅提供了包括報(bào)紙、雜志、專業(yè)書籍等傳統(tǒng)電子資源，而且能夠第一時(shí)間閱讀騰訊微博上的更新內(nèi)容并在線分享。然而，兩款應(yīng)用在仿真體驗(yàn)上還存在差距。由于兩款軟件用戶定位不同，QQ閱讀的用戶更偏低齡化，所提供的資源以網(wǎng)絡(luò)小說為主，而網(wǎng)絡(luò)文學(xué)與出版書籍相比，信息質(zhì)量良莠不齊。整體來講，掌閱的功能性和易用性更佳。由此可知，本研究評(píng)價(jià)結(jié)果和實(shí)際表現(xiàn)相符。

5 結(jié)語

“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略布局下，移動(dòng)閱讀市場(chǎng)迫切需要融入互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)實(shí)現(xiàn)與用戶更好的交流互動(dòng)，構(gòu)建以用戶為中心、開放型、融合型移動(dòng)閱讀服務(wù)環(huán)境是實(shí)現(xiàn)“全民閱讀”的核心。由于移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)要素之間彼此關(guān)聯(lián)疊加，對(duì)于多元而重疊的質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行全面系統(tǒng)的評(píng)價(jià)變得相當(dāng)重要。借助網(wǎng)絡(luò)分析法，基于評(píng)價(jià)系統(tǒng)中不同元素之間的關(guān)聯(lián)疊加，客觀量化了移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，為移動(dòng)閱讀提升服務(wù)水平提供了有價(jià)值、針對(duì)性的參考。本研究以掌閱iReader和QQ閱讀為例測(cè)評(píng)其服務(wù)水平，評(píng)價(jià)結(jié)果一方面可以為移動(dòng)閱讀市場(chǎng)發(fā)展規(guī)劃提供借鑒；另一方面證實(shí)了基于網(wǎng)絡(luò)分析法所構(gòu)建的移動(dòng)閱讀服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)權(quán)重體系的良好普適性。

同時(shí)，圖書館可參照本研究成果對(duì)移動(dòng)端服務(wù)進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)：(1)資源內(nèi)容保障控制。移動(dòng)端數(shù)字資源的完整性、豐富性和時(shí)效性是保障移動(dòng)服務(wù)的基礎(chǔ)，另外，鑒于用戶的廣泛性，提供針對(duì)性的精準(zhǔn)信息服務(wù)成為圖書館差異化服務(wù)的重點(diǎn)。(2)融合多元化交互渠道，深化個(gè)性推薦。社會(huì)化媒體的發(fā)展催生了移動(dòng)閱讀多形態(tài)用戶交互模式，圖書館應(yīng)不斷變革思路，以“互聯(lián)網(wǎng)+”為導(dǎo)向，實(shí)現(xiàn)微服務(wù)、互動(dòng)社區(qū)、情境推送、沉浸式虛擬現(xiàn)實(shí)、Tag標(biāo)注等服務(wù)的深度延伸；同時(shí)，高校圖書館應(yīng)注重知識(shí)的開放共享以及對(duì)科研信息的加工再聚合，開展嵌入式情報(bào)追蹤。(3)扎實(shí)推進(jìn)科研數(shù)據(jù)管理，提升服務(wù)水平?；诩?xì)粒度的科研數(shù)據(jù)組織、檢索、挖掘、溯源、關(guān)聯(lián)及管理是高校圖書館研究重點(diǎn)。因此，圖書館應(yīng)積極集成語義、本體、人工智能等前沿技術(shù)，發(fā)揮“智庫(kù)”功能，布局移動(dòng)端科研數(shù)據(jù)管理，推進(jìn)學(xué)科化服務(wù)的發(fā)展。

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