基于AHP与模糊综合评价法的期刊编校质量评价分析

吴 晶

(长春工程学院 学报编辑部， 吉林 长春 130012)

基于AHP与模糊综合评价法的期刊编校质量评价分析

吴 晶

(长春工程学院 学报编辑部， 吉林 长春 130012)

利用模糊数学建立AHP和综合评判决策模型，对期刊的编校质量作出评判。以2009年全国科技期刊编辑质量奖期刊库为基础进行测试，证明了方法的可行性。

AHP； 模糊综合评价法； 期刊； 编校质量

0 引 言

我国目前对期刊编校质量的评价都是通过专家的审读来完成，通过审读找出期刊编校中的错误，确定期刊的编校等级。很多研究课题也仅仅是从主观方面说明评价期刊编校质量的方法，即从人的主观判断和专家对国家规范的理解方面来说明期刊编校质量的评价方法，并没有给出定量的评价指标，现在运用的评价指标都是在专家审读过程中确定的，没有客观的指标因素，因此无法避免人在审读过程中的错误，导致对期刊编校质量的评价产生偏差。

文中利用模糊数学的相关理论，结合期刊编校中的国家规范和常见问题，拟建立期刊编校评价模型，用以对期刊编校质量进行定量评价，并从评价结果的影响因素中找出提高期刊编校质量的各种方法，为进一步建立人工智能编校评价系统奠定理论和数学基础。

1 AHP与模糊综合评价法

1.1 AHP(模糊层次分析法)

层次分析法又称为AHP，是一种对复杂问题做出决策分析的有效方法，将定性问题转化为定量问题研究，从而提高解决问题的科学性，减小结果误差。层次分析法的步骤如下：

1)确定影响因子，即评价指标；

2)构造判别矩阵；

3)进行层次单排序；

4)进行一致性检验[1]。

1.2 模糊综合评价法

模糊综合评价法是对受多种因素影响的事物作出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其主要步骤如下：

1)构建模糊评价指标；

2)采用构建好的权重向量进行指标的加权运算；

3)建立评价矩阵；

4)将权重与矩阵合成，得出评价矩阵并进行判断[2]。

设要评判的对象为P，其评价指标集为

评价等级集为

对U中每一指标根据评判集中的等级指标进行模糊评判，得到评判矩阵：

式中:rij----ui关于vj的隶属程度。

(U,V,R)则构成了一个模糊综合评判模型。确定各指标的权重后，记为

合成得

经归一化后，得

于是可确定对象P的评判等级。

2 期刊编辑质量评价指标的选择及权重的确定

2.1 评价指标的选择

通过问卷调查的形式构建影响科技期刊编校质量的评价指标集

调查问卷见表1。

表1 期刊编校质量影响因素调查问卷

共发放问卷40份，按不同分类:其中社会科学期刊16本，自然科学期刊24本；非核心期刊23本，核心期刊17本；双月刊20本，月刊9本，季刊8本，旬刊2本，半月刊1本。在版式布局中，最重要的影响因素是字体、字号的选择，有41%的人选择了它;其次是行间距的选择，31%;最后是字间距的选择，29%。在编辑规范的执行情况中，排第一的是语言文字的规范，占18%;排第二位的是公式、图、表的规范和参考文献著录格式，均为17%;接下来就是标点符号、量及单位的运用，都占16%;排最后一位的是数字的用法，只占15%。在装帧、印刷质量方面，占第一位的是印刷的清晰度，占38%;其次是封面设计，有32%的人选择了这一项;最后是纸张的选择，占29%。对于最后一道简单题，我们也把给出答案占比排前两项的指标补充到我们的评价指标里。

根据调查问卷的结果，我们选取了期刊编校质量的评价指标，见表2。

表2 期刊编校质量评价指标

2.2 评价指标权重的确定

2.2.1 量化评价指标

运用AHP来确定指标的权重。根据所确定的评价指标，从二级指标开始，对于从属于一级指标的每一个评价指标的同一级的各评价指标进行两两比较，可以得到判断矩阵，再根据“1～9标度”[3-4]确定其相对重要程度并赋值，使之满足模糊矩阵的性质。数量标度见表3。

表3 1～9数量标度

根据调查问卷的结果及数量标度，可以得到以下模糊判断矩阵:

2.2.2 计算评价指标的权重

根据公式

对矩阵R中的每一列进行归一化处理，其中∑rij为R中每一列的和，得到的新矩阵如下：

通过计算矩阵B中每一行的和，得到B矩阵的特征向量

然后根据公式

对特征向量进行归一化处理，得到指标的权重：

(0.169,0.609,0.169,0.051)T

2.2.3 对所求得的权重进行一致性检验

在对两两评价指标进行比较量化时，由于评价指标的复杂性，所以在进行比较时会带有主观性和片面性，往往出现这种错误，例如：我们得出一个结果A>B,B>C，那么就必须得出A>C，反之则不成立，为了不出现A

首先根据公式

求出判断矩阵的最大特征根λmax=4.212 5，RW表示矩阵R与W的乘积。

用来衡量判断矩阵不一致程度的数量指标称为一致性指标，我们把它记为C.I.[1]：

当C.I.=0时，判断矩阵是一致的，C.I.值越大，判断矩阵的不一致程度越严重。为了确定判断矩阵的不一致程度在什么范围内，可以使用层次分析法，但需要引入随机一致性指标:

当随机一致性比例CR=C.I./R.I.<0.1时[2]，R的不一致性仍可接受，否则必须调整判断矩阵。这个0.1是撒汀根据经验得到的。随机一致性指标R.I.的值，撒汀用了大小500个子样，对不同的n得到的结果见表4。

表4 R.I.值表

据表4可知，当n=4时，R.I.=0.90，因此CR=C.I./R.I.=0.079<0.1，即保持显著水平，对比矩阵是保持一致性的，其权重是可靠的。

2.2.4 计算二级指标的权值

同理可以求出二级指标的权重：

其权重值为W21=(0.75,0.25)T，CR21=0<0.1。

其权重值为W22=(0.464,0.25,0.167,0.094)T，CR22=0.096<0.1。

其权重值为W23=(0.686,0.211,0.102)T，CR23=0.068 5<0.1。

其权重值为W24=(0.167,0.833)T，CR24=0<0.1。

2.2.5 期刊编校质量评价指标总排序权值计算

根据公式

计算得出层次总排序的权重值:

层次总排序组合一致性检验

C总=0+0.609×0.096+0.169×0.0685+0=0.07<0.1

期刊编校质量评价指标的总排序权重值见表5。

表5 期刊编校质量评价指标总排序权重值

从表5中可以看出，语言文字的规范使用在所有评价指标中所占权重最大，其次是公式、图、表及参考文献的正确著录。

3 应用模糊综合评判法进行期刊编校质量指标的评审

选取测试样本，本研究以2009年全国科技期刊编辑质量奖期刊库为基础进行测试，在科技期刊编辑队伍中找出7位专家发送调查问卷，并在2009年参加国内科技期刊评比的科技期刊中选出具有代表性的5种期刊(用字母A来表示)作为样本(其中包括在评价中获奖的中文核心期刊2本，非中文核心的省级重点获奖期刊2本，未获奖期刊1本)，然后针对专家的意见结合5种期刊样本在科技期刊评比中的评价结果确定科技期刊评价指标的选用原则、属性分类和级别。

对11个指标级别建立评判集[5-6]，可以用V表示,即:V=(υ1,υ2,…，υn)=(优，良，合格，不合格)。期刊评标委员会7人需要填写对5本期刊评判集的问卷，对问卷进行统计汇总，见表6。

表6 总排序权重及评价尺度的专家人数

根据前期所计算的指标权重值综合评定，最终确定期刊编校质量优秀的期刊。

隶属度公式

式中:xi----评选同一评价尺度的人数;

x----参加问卷调查的专家人数。

针对期刊A1的“语言文字规范a21”，有5位专家评价“优”，两位专家评价“良”，没有专家评价“合格”和“不合格”，则其评级尺度的隶属度如下:

根据AHP方法求出的权重值

利用公式

求出期刊A1的综合评定向量：

(0.127 0.042 0.283 0.152 0.102 0.057 0.116 0.036 0.017 0.009 0.042)F1=

(0.502 0.35 0.114 0.033)

最后，根据公式N=SE求得期刊A1的综合优秀度，其中E为评价尺度ej构成的单列矩阵，也就是将评判集进行量化以进行计算。

同理，可以分别求出期刊A2、A3、A4、A5的综合评定向量及综合优秀度：

根据综合优秀度评分，期刊A1，A2，A4，A5均为优秀期刊，与样本库中的优秀期刊相吻合，证明了本方法的可行性，是期刊编校质量定量评定的有效模型。

4 结 语

利用AHP和模糊综合评定法找到了一种评定期刊编校质量好坏的评定方法，整个计算过程均运用了Matlab软件，期待未来能够实现完全的自动化，从识别文字、校对、评判、打分都能够智能化，尽量避免人为因素带来的误差，这也会使期刊的评定趋于公平化和客观化，为期刊提高编校质量指明方向。

[1] 谢季坚，刘承平.模糊数学方法及其应用[M].4版.武汉：华中科技大学出版社，2013:176-183.

[2] 蒋泽军.模糊数学理论与方法[M].北京：电子工业出版社，2015:158-163.

[3] 邱军平，张荣，赵蓉英.期刊评价指标体系及定量方法研究[J].现代图书情报技术，2004(7)：23-26.

[4] 张弘，赵惠祥，刘燕萍.基于主成分分析法的科技期刊评价方法[J].编辑学报，2008,20(1)：87-90.

[5] 陆雅玲.科技期刊稿件质量灰色评价[J].重庆科技学院学报:社会科学版，2009(4)：163-164.

[6] 李明珍，宋晓丹.基于FAHP的模糊综合评判法在期刊评标中的应用[J].图书馆学刊，2011(12)：31-34.

Analysis of journal editing quality with AHP and FCE evaluation

WU Jing

(Department of Journal Editorial, Changchun Institute of Science and Technology, Changchun 130012， China)

With fuzzy mathematics, an analytic hierarchy process (AHP) and fuzzy comprehensive evaluation (FCE) model is established to judge the editing and proofreading quality of a journal. The database National Science and Technology in 2009 is tested with the method to verify its feasibility.

AHP; FCE; journals; editing and proofreading quality.

2016-08-16

吉林省教育科学规划课题(GH13266); 长春工程学院青年基金项目(320140014)

吴 晶(1979-)，女，汉族，山东滨州人，长春工程学院编辑,硕士，主要从事编辑、数字出版方向研究,E-mail:18229195@qq.com.

10.15923/j.cnki.cn22-1382/t.2016.6.18

O 159

A

1674-1374(2016)06-0607-07