基于链接分析法的我国省级教育信息网站影响力评价研究

徐芳

〔摘 要〕以我国20个省级教育信息综合网站为样本，运用Google搜索引擎和网络链接分析方法获取样本网站的总链接数、内部链接数、外部链接数和网页总数等链接分析指标数据，并对网络影响因子进行计算。然后使用灰关联排序的方法对其中八项指标数值进行测度，在此基础上对我国省级教育信息综合网站的建设状况、利用状况和影响力情况进行分析研究。

〔关键词〕教育信息网站；链接分析法；评价

〔中图分类号〕G250.2 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008－0821（2012）09－0168－04

随着信息技术和互联网的日益普及，网络成为人们获取和交流教育信息的重要平台。教育信息网站为社会提供教育信息政策，宣传地区的教育成果和经验，囊括了教学、招生、学校宣传等方面的信息，它的建设、利用和影响力情况直接关系到教育信息传播的广泛性、及时性和公众易获取性。

网站影响力是指网站的信息资源与服务通过网络实现传递、交流和利用，从而改变他人的思想和行动的能力[1]。评价网站影响力的方法主要可分为两种：一种是主观定性评价，该方法主要是从用户的角度出发，通过用户直接评价、用户获取信息后行为改变等方面进行评价。它主要包括问卷调查法、社会效益评价等。而另外一种方法是客观定量评价，定量评价是以实际数据为主要评价依据，其评价结果更为客观、科学，因此定量评价是目前最为常用的评价方法[2]。链接分析法是客观定量评价中比较重要的方法之一。网站的不同链接体现的是不同的信息功能，具有不同的特征和规律，对网站的链接特征进行分析是了解网站建设情况和影响力的一个重要途径。链接分析法是运用网络数据库、数学分析软件等工具，利用数学（主要是统计学和拓扑学）和情报学的方法，对网络链接自身属性、链接对象、链接网络等各种对象进行分析，以便揭示其数量特征和内在规律，并用以解决各方面问题的一种研究方法[3]。本文运用网络链接分析的方法对我国20个省级教育信息综合网站进行定量评价，并结合评价结果对其影响力、利用和建设现状进行研究，以期对教育信息网站的建设起到推进作用。

1 研究方法

1.1 研究对象的选取

研究对象源自《中国教育信息化》的2011年第12期上所刊登的的中国省级教育信息综合网站排行榜。上榜的20个省级教育网站的具体信息见表1。

1.2 研究指标的选取

在研究指标的选取方面，本文根据研究性质和需求，选取以下9个指标：

1.2.1 总链接数

链接总数是衡量网站链接数量特征最重要的指标之一，反映了网站被链接的总数，体现了该网站的影响力和网络辐射力。通常，网站中的链接数量越多，信息的揭示程度就越高，组织体系越完备[4]，用户通过访问此类型的网站所能获取的信息资源会越丰富。

1.2.2 外部链接数

网站的外部链接数是评价网站影响力和价值的重要尺度。外部链接数是指运用搜索引擎，针对某网站范围外搜索到的与该网站存在链接的网页数。该指标能够更好地反映网站的质量。

1.2.3 内部链接数

内链接数是来自网站自身内部链接情况的指标，集中反映了该网站内部层次结构的完备性。

1.2.4 网页总数

网页总数是指一个网站所包含的所有网页的数量，主要反映网站的规模和内容丰富程度。

1.2.5 链接效率

链接效率是指外部链接数占总链接数的比例。链接效率能够客观地表明网站链接来源的组成结构。外部链接所占的比例越高，其链接效率就越高，即间接网站的相对影响力就越大。

1.2.6 网络影响因子

网站规模大，被其他网站链接的次数就多，而规模小的网站则会处于劣势。为了准确地评价网站影响力，需要消除网站因为规模不同造成的影响，网络影响因子的出现在一定程度上可以实现此要求。网络影响因子可以反应网站网页被链接的总平均水平，其值为总链接数和网页数之比。

1.2.7 内部网络影响因子

网站内链接数和网页数的比值即为内部网络影响因子，它反映的是网站网页的自链接的总平均水平。

1.2.8 外部网络影响因子

网站外链接数和网页数的比值被称为外部网络影响因子，它反映了网站网页被外部链接的总平均水平。

1.2.9 PR值

PR值是Google特有的衡量网页重要程度的指标，用来标识网页的等级和重要性。级别从1级到10级，10级为满分。由于PR值最直接的影响因素是来自链接，所以网站所得到的高质量导入链接越多，网站PR值就可能越高，PR值越高则说明该网站网页在搜索排名中的地位越重要[5]。

1.3 研究工具的选择

搜索引擎作为网络计量学研究中最基本的研究工具之一，被广泛应用于对网站链接特征进行数据收集和分析。现阶段，可用于链接分析的搜索引擎的种类很多，其中被选用最多的依次是AllTheWeb、AltaVista、Google[6]。三者中更新速度快且搜索精度高而受到广泛关注的AllTheWeb于2011年4月4日被雅虎关闭。另外由于AltaVista对于中文数据查询的支持不是很好且不够稳定[7]，所以本文选用检索功能强且对中文数据查询支持较好的Google作为数据搜集工具。

对于PR值，利用“站长工具”网站（http:∥tool.chinaz.com/）中的PR查询功能，逐一查询获取样本网站的相关信息。

1.4 数据检索指令

使用Google对各网站的总链接数、内部链接数、外部链接数和网页总数进行数据收集时，检索指令如表2：

2 数据获取及测度

本文的数据获取时间为2012年2月17日21∶00～23∶00。各网站的各项指标具体情况如表3所示。

网站的建设、影响力和辐射力情况受表3中各指标数值大小的影响。各项指标的数值越大，其网站的结构、内容、影响力、搜索排名等情况越好，但是表3中的各项指标数值不够统一，难以对20个样本网站进行综合的分析评价，所以本文借用灰关联排序的方法来对各网站进行综合排名。灰关联排序分析的目的是对信息不完全的系统作因子间的量化、序化。它的实质是整体比较，是有参考系的、有测度的比较[8]。按照关联度进行排序，综合各个指标的优点和特性，所获得的排序结果将更为科学、客观、可靠。其具体方法是：首先选取各个指标中最大数值作为参考数值，记作x0。然后分别计算各行其他数据x1，x2…xn与其参考数值之间的绝对差值，从每项指标的差值中，分别选出一个最大值和一个最小值，记作maxx0(k)-xi(k)和minx0(k)-xi(k)。然后再从maxx0(k)-xi(k)和minx0(k)-xi(k)的数值中选出一个最大值和一个最小值，分别记作maxmaxx0(k)-xi(k)和minminx0(k)-xi(k)。ζ∈[0，1]为分辨系数，一般按最少信息原理取为0.5，即ζ=0.5[5]。

借用灰关联排序的方法对这20个教育信息网站进行8项指标（总链接数、内部链接数、外部链接数、网页总数、网络影响因子、内部网络影响因子、外部网络影响因子和PR值）的综合排名，计算过程中剔除异常数据，最终结果如表4所示。

3 数据分析与结论

3.1 数据获取分析

在各指标数据的搜索获取过程中，由于受所运用搜索引擎的稳定性、网站服务器稳定性和病毒、网页制作技术等各方面因素的影响，存在着一些异常数据。

（1）部分网站的总链接数与站外链接数数值过于接近。如海南省教育网、河南省基础教育信息网、山西基础教育网等。

（2）河南省基础教育信息网的网页总数过少。

（3）数据检索结果不稳定。

3.2 数据结果分析

从表3和表5的数据中可以看出我国省级教育信息综合网站建设整体水平较好，但是网站影响力有待提高，其中部分网站内部建设和网络关注度方面需要得到重视。

表3的数据显示，80%的网站的链接效率达到90%以上，在网站链接的组成中，外部链接所占比例高，表明教育信息网站具有一定的相对影响力，但是其中只有15%的网站的总链接数和外部链接数超过100 000，这说明具有较大影响力和辐射力的教育信息综合网站所占比例不高，85%的网站需要注重加强自身的影响力，提升其被关注的程度。在网站的内部链接方面，数据整体显示出省级教育信息综合网站的资源匮乏，内部结构建设水平不高。其中除安徽教育资源中心和宁夏教育网之外，90%的网站的内部网络影响因子不到0.1，这说明90%的网站的内部层次结构不够完备，网站网页的易获性差，这些缺点直接影响到网站的影响力和网络辐射力。在网站的网页总数方面，有55%的网站的网页总数达到10 000以上，说明半数以上的网站具有较大的规模且完备性较好。在网站的PR值方面，35%的网站PR值为5，50%的网站PR值为6，网站PR值为7的仅占10%，说明我国省级教育信息综合网站的搜索关注度一般，这需要提高网站整体的质量水平，从而提高自身的搜索关注度。从表5的灰关联度数据值中可以看出，大多数省级教育信息综合网站的关联度相差层次不大，关联度值在0.7和0.8之间。这表明从网站影响力的综合评价角度来看，我国省级教育信息综合网站的影响力整体有待提高。

针对链接分析数据所反映的情况，我国省级教育信息综合网站的网站建设和网络影响力的提升，一方面需要注重丰富网站内容，强化网站的服务功能，提升信息发布的质量，及时、真实、有效地传播教育信息；另一方面可以从优化网站内部链接和网站友情链接以及加大宣传力度等方面进行加强和提升。网站内部链接的优化使网络内部层次架构的合理化得以提升，便于用户的访问和浏览。友情链接可以为网站带来相对稳定的用户访问量，并且有助于提升网站在Google等搜索引擎中的排名。加大网站的宣传力度，能够提升网站的网络知名度和普及力度，从而吸引更多网络用户的关注和使用。

参考文献

[1]曾荷.电子政务信息资源的网络影响力评价研究[Ｄ].上海:华东师范大学，2007：6-7.

[2]陈太洋，任全娥.中外企业网站的链接分析与网站影响力评价[J].情报理论与实践，2008，(4):614-615.

[3]唐高芳.基于链接分析的网络信息资源评价研究[J].新世纪图书馆，2011，(5):62-64.

[4]邱均平，陈敬全.网络信息计量学及其应用研究[J].情报理论与实践,2001，24(3):161-163.

[5]张倩，滕红，袁小珊.基于链接分析法的我国主要商业网站影响力评价研究[J].情报科学，2011，(6):833-837.

[6]杨木容.搜索引擎在网络链接分析中的应用研究[J].图书情报工作，2006，50(11):90-94.

[7]张向先，袁小珊.基于链接分析法的我国省级科技信息研究所网站影响力评价研究[J].情报理论与实践，2011，34(3):91-94.

[8]邓聚龙.灰色系统基本方法[M].武汉：华中科技大学出版社，2005：74-103.

（本文责任编辑：王 涓）