移动阅读服务质量测评——基于ANP-模糊综合评价法

王博雅，邓仲华

随着移动互联网技术成熟和便携式智能终端设备普及，用户阅读出现很大的灵活性和便捷性。移动网络环境使用户随时随地获取信息成为常态，不仅满足了用户对深度阅读的传统需求，而且使用户能够充分利用碎片化时间实现浅度阅读。虽然移动阅读市场占有率逐步扩增，但移动阅读市场仍处于起步阶段，用户满意度、用户黏性等未达到预期，各大应用同质化、盈利模式、隐私保护等问题有待解决。因此，深入探究移动阅读评价体系、开展服务质量测评研究对于提升用户满意度和用户黏性具有重要意义。

当前移动阅读相关研究集中在：(1)基于典型图书馆服务质量评价模型SERVQUAL和LibQUAL+TM构建移动阅读服务质量评价体系[1-4]；(2)从移动阅读服务的开展方式、服务机制出发，探讨其服务质量构成要素，建立评价体系[5-6]；(3)采用层次分析法、卡诺(Kano)模型等评价方法对评价体系进行量化研究[7]。上述研究对于移动阅读特征识别侧重各有不同，在指标的量化上，未考虑二级指标间的联系。基于此，本文首先构建移动阅读服务质量评价体系，并通过信效度检验对其进行修订，接着采用网络分析法对指标体系进行量化分析，最后结合模糊综合评价法评估掌阅iReader和QQ阅读服务质量水平。

1 研究方法

网络分析法(Analytic Network Process，ANP)是一种多准则测度理论，是通过个人判断获取指标相对优先权的一种方法[8]。ANP构建簇内部元素之间及不同簇中元素之间的相互依赖和反馈关系超矩阵，主要用于解决复杂系统非线性关系的决策问题。典型性ANP由控制层和网络层组成。控制层包括问题目标及决策准则，各准则之间彼此独立。网络层中的元素之间相互依赖和影响，且受到控制层的支配，图1是一个典型的ANP 结构[9]。

1.1 优势度原理

图1ANP典型结构

在一个准则下对受支配的元素进行两两比较，以获得一个元素基于另一元素的绝对标度，由绝对标度计算得到的优先权被归一化后所获得的数值称为优势度。ANP中两个元素之间通过两种方式进行比较：(1)直接优势度，在同一个准则下，两个元素对于该准则的重要程度；(2)间接优势度，两个元素在同一个准则下相对于次准则的重要程度[10]。间接优势度适用于元素之间相互关联的情形，ANP中优势度的判断则主要以此为标准。

1.2 超矩阵与加权超矩阵

假设控制层由m个准则组成，记为PS(S=1，2，…，m)。控制层下，网络层元素组为Ch(h=1，2，…，N)，每个元素组含有元素nh个，表示为eh1，eh2，…，ehnh。以PS为准则，以Cj中的元素ejl(l=1，2，…，nj)为次准则，元素组Ch中元素按照其对ejl的影响力大小构建间接优势度判断矩阵：

Whj就是元素组 Ch中 eh1，eh2，…，ehnh对 Cj中ej1，ej2，…，ejnj的影响力排序向量。若Ch与Cj中的元素相互独立，则Whj=0。经过次比较，获得准则Ps下超矩阵W：

超矩阵W反应了矩阵左侧的元素对矩阵顶部元素的影响程度，这样的矩阵共有m个。W是非负矩阵，但却不是归一化的，故以Ps为准则，Cj为次准则，对网络层元素间的重要性进行比较，得到判断矩阵：

经过N次比较，得到权矩阵A：

最终获得PS下加权超矩阵：

加权超矩阵也称为随机矩阵，反应了系统中各个元素的相对重要性权重。

1.3 极限相对排序向量

将局部权重按元素次序进行排列，得到极限相对排序向量：

2 移动阅读服务质量评价体系权重确定

2.1 评价体系构建

移动阅读服务质量是指用户在与应用平台交互过程中，对所感知服务的整体优越性的判断。本文通过总结当前研究成果，基于经典SERVQUAL和图书馆LibQUAL+TM模型，采用德尔斐法，结合专家意见，对移动阅读服务质量影响因素进行整理、归纳，并通过问卷调查的方式对指标体系进行项目分析、相关分析、信度和效度分析[11]，测度值见表1。

表1 移动阅读服务质量指标体系参考来源及信效度测度值

全面考虑评价体系元素之间的相互关系，本研究构造移动阅读服务质量评价指标的典型ANP模型。模型由控制层和网络层构成，通过课题组成员的投票，将结果与领域专家仔细商榷，建立元素之间相互关系，如图2所示。若元素间存在“发生—发生”关系的用单向箭头连接；若元素之间互相存在“发生—发生”关系的用双向箭头连；元素之间存在“发生—不发生”的作用则不连接。

图2 移动阅读服务质量评价网络结构模型

2.2 评价指标权重确定

2.2.1 控制层指标权重计算

控制层的六维度由环境质量、平台质量、资源质量、交互质量、个性化质量、安全质量组成，对控制层的六个准则进行两两比较可形成判断矩阵。为确保评价指标的科学性，本研究邀请图情领域相关专家8位(专家职称、研究方向如表2所示)及9位移动阅读重度使用用户(平均每天使用两次及以上)对控制层指标间的相对重要性进行判断；并将众数作为赋值的参考依据，选用方根法获取指标权重向量，即：

W=(W1，W2，…，Wn)T即所求的控制层归一化相对重要性权重向量。由于判断矩阵是专家和用户通过自己的主观意愿所给出，需要通过一致性的检验。一致性检验是各指标协调性的保证，避免出现a＞b，b＞c，而c＞a的矛盾情况(注：a＞b指a比b重要)。引入一致性指标：其中，平均随机一致性指标R.I.值见表3。当n=1或n=2时，C.R.=0，判断矩阵完全一致，当n＞=3时，满足C.R.＜=0.1，矩阵的一致性可接受。

经计算，C.R.=0.086，表明对控制层指标权重的估计通过了一致性检验，归一化权重向量 W=(0.309，0.131，0.347，0.045，0.052，0.116)，详见表 4。

表2 专家基本信息汇总

表3 平均随机一致性指标R.I.

表4 控制层判断矩阵及权重向量

2.2.2 网络层指标权重计算

网络层受到控制层的支配，和控制层权重计算方法一样，网络层的指标权重计算需要先构造判断矩阵，并进行一致性检验。网络层各元素组的判断矩阵见表5—表10。由结果可知，环境质量的重要性权重向量WB=(0.347，0.377，0.155，0.121)；平台质量的重要性权重向量WC=(0.434，0.195，0.177，0.195)；资源质量的重要性权重向量 WD=(0.369，0.140，0.374，0.117)；交互质量的重要性权重向量WE=(0.288，0.492，0.117，0.102)；个性化质量的重要性权重向量WF=(0.250，0.500，0.250)；安全质量的重要性权重向量 WG=(0.433，0.467，0.101)。

表5 环境质量判断矩阵及一致性检验

表6 平台质量判断矩阵及一致性检验

表7 资源质量判断矩阵及一致性检验

表8 交互质量判断矩阵及一致性检验

表9 个性化质量判断矩阵及一致性检验

表10 安全质量判断矩阵及一致性检验

2.2.3 超矩阵、加权超矩阵、极限矩阵计算

将上节所得移动阅读各元素组相对重要性权重进行整合，并借助Super Decision软件，采用两两比较的方法进行集群成对比较和元素成对比较，得到未加权超矩阵；依据加权超矩阵公式与算法，得到移动阅读服务质量评价指标加权超矩阵；对加权超矩阵进行自乘运算，提高加权矩阵的幂次直到收敛，得到移动阅读服务质量评价指标极限矩阵。当极限矩阵的每一列结果趋于稳定时，移动阅读服务质量评价指标重要性权重：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)。通过 ANP计算所得各层次对应指标权重如表11所示。

表11 移动阅读服务质量评价体系权重表

3 结果分析

3.1 指标权重合理性分析

根据表11所计算的移动阅读服务质量评价体系全局权重，结合测度公式，计算环境质量B评价指标重要性权重的分布合理性测度值：同理可得平台质量C、资源质量D、交互质量E、个性化质量F、安全质量G的评价指标权重分布合理性测度值：HC=0.4218，HD=0.4501，HE=0.4329，HF=0.4757，HG=0.240。结果显示，各控制层指标都比较接近0.5，说明控制层指标权重分布比较合理。根据六个指标权重分布合理性测度值的大小，可得到控制层评价指标离散程度排序：HF＞HD＞HE＞HC＞HB＞HG。可以看出，环境质量HB和安全质量HG的相对重要性权值差异略大，资源质量HD、交互质量HE和个性化质量HF的离散程度略小，指标分布较合理；离散程度差异最小的指标HF与差异最大的指标HG之间相差0.2357，差距在可接受范围内，说明评价指标权重计算结果是较理想的。

3.2 内容分析

控制层六指标按照重要性排序，依次为资源质量、环境质量、平台质量、安全质量、个性化质量、交互质量。资源质量的占比最高，达到34.7%，说明资源质量是影响移动阅读服务质量最显著的因素；环境质量和平台质量对服务质量的影响仅次其后，占比分别为30.9%和13.1%，其中网络环境、系统性能以及设备速率作为必备因素，发挥着重要的作用；相比之下，个性化质量和交互质量占比较低，权重仅为5.2%和4.5%，相对于信息的获取，社区互动和个性化推荐服务对服务质量的影响偏低。安全质量占比11.6%，表明安全问题并非用户的痛点。

通过网络分析法对服务质量评价体系进行赋值，权重前三的元素为：交互质量中的人书交互、资源质量中的丰富性和准确性，可以看出，资源质量和用户阅读体验是移动阅读服务质量最重要的两个方面；位于第4至10位的元素为：知识管理、服务定制、情境化服务、界面设计、人际交互、可获得性、结果组织，其全局权重均达到5.4%以上，说明个性化服务、交互对服务质量的贡献较为显著；交流反馈、集成检索、信息安全、设备速率、网络泛在性的贡献分别为5.2%、5.1%、3.8%、3.4%和3.3%，表明平台质量、安全质量对服务质量的影响适中；相比之下，主题分类、更新速率、支付安全、网络稳定性、用户帮助、系统性能、交互安全对服务质量的影响较小，均不足5%。从内容上看，基于网络分析法的移动阅读服务质量权重体系是科学合理的。

4 实证研究

“互联网+”战略布局促进移动市场的发展，各大互联网巨头争先布局移动端网络文学。腾讯公司拥有巨大用户量，使QQ阅读具有天然强大的渠道优势。基于此，本研究以市场占有率第一的移动阅读应用掌阅iReader和QQ阅读为调研对象，实证分析两款阅读软件的用户满意度水平，以验证评价模型的适用性。

本次调研采用问卷的方式，分别招募使用掌阅iReader和QQ阅读的用户进行满意度问卷填写。调研时间从2016年3月开始，持续一个月时间。共回收213份问卷，其中QQ阅读调研问卷98份，掌阅问卷115份，剔除无效问卷，最终获得问卷198份。QQ阅读有效问卷90份，有效率91.8%，掌阅有效问卷108份，有效率93.9%。基本统计结果如下：QQ阅读调查中，男女占比分别为34.4%和65.6%，购买过电子资源的用户比例为54.4%；掌阅调查问卷中，男女占比分别为46.7%和53.3%，购买过电子资源的用户比例为60.4%，其付费比例略高于QQ阅读。

以掌阅iReader为例，首先建立因素集。其中，总目标因素集R=(B，C，D，E，F，G)=(环境质量，平台质量，资源质量，交互质量，个性化质量，安全质量)；子目标因素集B=(B1，B2，B3，B4)=(网络泛在性，网络稳定性，系统性能，设备速率)，C=(C1，C2，C3，C4)=(界面设计，主题分类，集成检索，结果组织)，D=(D1，D2，D3，D4)=(丰富性，更新速率，准确性，可获得性)，E=(E1，E2，E3，E4)=(用户帮助，人书交互，人际交互，交流反馈)，F=(F1，F2，F3)=(情境化服务，知识管理，服务定制)，G=(G1，G2，G3)=(信息安全，支付安全，交互安全)。

然后，建立评价集V={V1，V2，V3，V4，V5，V6，V7}={非常满意，很满意，满意，一般，不满意，很不满意，非常不满意}。

掌阅iReader和QQ阅读的问卷统计结果如表12所示。根据表12，以掌阅为例，建立控制层“环境质量”的模糊判断矩阵：

对矩阵RB进行模糊综合变换同理可得“平台质量”评价结果：“资源质量”评价结果：“交互质量”评价结果：“个性化质量”评价结果：“安全质量”评价结果：最后，计算掌阅iReader服务质量综合评价结果：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阅读和掌阅iReader问卷统计结果汇总表

同理，计算可得QQ阅读服务质量综合评价结果：G’=(0.090，0.152，0.265，0.173，0.091，0.040，0.021)。

如表12所示，用户在各评语集上的评价占比直观反映了评语集的隶属度。(1)对于掌阅，29.8%的用户评为“满意”，即打5分的用户占比最高，而QQ阅读中30.3%的用户评为“满意”，两款应用软件“满意”的隶属度均为最高值，根据最大隶属度原理，掌阅和QQ阅读的服务质量均达到了“满意”水平。(2)根据模糊分布原理可知，63.9%的用户为掌阅服务打5分及以上，即他们认为掌阅所提供的服务令人满意，19.3%的用户感觉一般(评分4分)，16.8%的用户认为掌阅的服务不能达到预期水平(评分为1-3分)；对于QQ阅读，60.5%的用户表示满意，21.5%的用户认为其服务一般，15.7%的用户表达出不满意或很不满意，2.4%的用户认为非常不满意。可以看出，掌阅的用户体验满意度整体高于QQ阅读。(3)采用模糊综合评价法对掌阅iReader和QQ阅读的服务质量进行综合评价，最终所得两者在评价集V上的模糊子集G及G’。通过对比可知：掌阅的服务质量综合评价结果 G=(0.134，0.216，0.308，0.187，0.104，0.038，0.014)，QQ阅读的服务质量综合评价结果 G’=(0.090，0.152，0.265，0.173，0.091，0.040，0.021)，掌阅在 4 分(一般)、5 分(满意)、6分(很满意)、7分(非常满意)评价值为0.187，0.308，0.216，0.134，分别高出QQ阅读1.4，4.3，6.4，4.4个百分点，而QQ阅读在1分(非常不满意)和2分(很不满意)的评价值评分高于掌阅0.7，0.2个百分点，由此可以看出，掌阅的用户满意度明显高于QQ阅读。(4)通过对评语集赋值对评价结果进行量化，量化评语集V={7，6，5，4，3，2，1}，评分量化与等级对应关系如表13所示。将评语集与模糊子集相乘，得到量化评分：掌阅iReader的评分p=V*G=4.921，QQ阅读的评分p=V*G’=3.939。可以看出，掌阅iReader评分等级为“良好”，QQ阅读的评分等级为“一般”，两款APP服务质量量化等级存在一定差异。

表13 移动阅读服务质量评价量化评分及对应级别

结果显示，老牌阅读软件掌阅iReader和新晋互联网阅读产品QQ阅读的用户体验存在一定差异。掌阅iReader的整体用户满意度较高，而QQ阅读还有很大的提升空间。掌阅是一款专注于阅读领域的经典阅读软件，其凭借完善的功能、丰富的资源、简明的设计，成为移动阅读市场的领导者，通过与各大出版商的深度合作，八年累积4.8亿用户，市场份额始终处于领先地位。QQ阅读依靠腾讯的势力积攒了大量的用户，用户在使用QQ即时通讯软件时可直接下载QQ阅读软件，具有强大的渠道优势，与此同时，QQ阅读的内容资源以网络文学为主，不仅提供了包括报纸、杂志、专业书籍等传统电子资源，而且能够第一时间阅读腾讯微博上的更新内容并在线分享。然而，两款应用在仿真体验上还存在差距。由于两款软件用户定位不同，QQ阅读的用户更偏低龄化，所提供的资源以网络小说为主，而网络文学与出版书籍相比，信息质量良莠不齐。整体来讲，掌阅的功能性和易用性更佳。由此可知，本研究评价结果和实际表现相符。

5 结语

“互联网+”战略布局下，移动阅读市场迫切需要融入互联网生态实现与用户更好的交流互动，构建以用户为中心、开放型、融合型移动阅读服务环境是实现“全民阅读”的核心。由于移动阅读服务质量评价要素之间彼此关联叠加，对于多元而重叠的质量指标进行全面系统的评价变得相当重要。借助网络分析法，基于评价系统中不同元素之间的关联叠加，客观量化了移动阅读服务质量评价指标权重，为移动阅读提升服务水平提供了有价值、针对性的参考。本研究以掌阅iReader和QQ阅读为例测评其服务水平，评价结果一方面可以为移动阅读市场发展规划提供借鉴；另一方面证实了基于网络分析法所构建的移动阅读服务质量评价权重体系的良好普适性。

同时，图书馆可参照本研究成果对移动端服务进行相应改进：(1)资源内容保障控制。移动端数字资源的完整性、丰富性和时效性是保障移动服务的基础，另外，鉴于用户的广泛性，提供针对性的精准信息服务成为图书馆差异化服务的重点。(2)融合多元化交互渠道，深化个性推荐。社会化媒体的发展催生了移动阅读多形态用户交互模式，图书馆应不断变革思路，以“互联网+”为导向，实现微服务、互动社区、情境推送、沉浸式虚拟现实、Tag标注等服务的深度延伸；同时，高校图书馆应注重知识的开放共享以及对科研信息的加工再聚合，开展嵌入式情报追踪。(3)扎实推进科研数据管理，提升服务水平。基于细粒度的科研数据组织、检索、挖掘、溯源、关联及管理是高校图书馆研究重点。因此，图书馆应积极集成语义、本体、人工智能等前沿技术，发挥“智库”功能，布局移动端科研数据管理，推进学科化服务的发展。

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