基于AHP法的高校图书馆数字资源评估模型研究

基于AHP法的高校图书馆数字资源评估模型研究*摘要：根据系统评价原则，本文采用调查问卷与层次分析法相结合的处理方法，建立起一套科学的数字资源评估体系和评估模型，用模糊综合评价法评估高校图书馆数字资源。

并运用实证分析法，通过评估模型来指导本馆的数字资源的评估，以证明评估指标的科学性、合理性以及切实可行性，探索了一条高校图书馆数字资源评估的科学途径。

关键词：AHP法；模糊综合评价法；数字资源；高校图书馆；评估0 引言数字资源的普及和利用已经成为图书馆建设中的一个重要组成部分。

国内不少高校图书馆每年用于购买数字资源的经费甚至已达全年文献资源建设经费的1／3左右。

如何帮助图书馆利用有限的资源建设经费，选购适用、利用率高、具有相当学术水平的数字资源，以及如何评估图书馆的数字资源使用情况己成为数字资源馆藏建设研究的一个热点问题。

由于缺乏足够的数据和科学的评估方法，图书馆无法了解用户对数字资源的使用情况，无法客观了解读者对数字资源服务的满意程度，在购买决策和调整资源建设服务方面都产生了极大的困惑。

图书馆必须建立一套能够充分反映数字资源的学术性、适用性、功能性、性价比等方面特点的评估指标体系，指导图书馆对数字资源进行系统的评估。

建立数字资源评估体系是一个全新的课题，是具有极强实践意义的系统工程。

1 指标体系本文根据影响高校图书馆数字资源评估要素集以及评估指标的设计原则，采用Delphi 法精选出一个高校图书馆数字资源评估指标集。

根据专家调查问卷的归纳总结，高校图书馆数字资源评估指标主要由数字资源的基本信息、系统功能、使用情况、数字资源的绩效、数据库商服务情况和有关数字资源的其他内容等六个方面来反映，这些组成了高校图书馆数字资源评估的一级指标。

所以，对高校图书馆数字资源的考察及评价，必须立足于这六个基本方面。

而这六个方面又是由不同的要素来体现的，每一种要素都有表征其属性特征的指标。

这些要素指标组合就构成了高校图书馆数字资源评估的的二级指标（见表1）2 模糊综合评价法研究与分析数字资源的评估是一个典型的涉及到多因素的综合评价问题，而且，在评价过程中不可避免地会遇到模糊性问题，很难用精确数学的方法将之定量化处理。

模糊综合评价是一种运用模糊数学原理分析和评价具有“模糊性”的事物的系统分析方法。

模糊综合评价的数学原理，首先考虑到影响数字资源评估量的确定是模糊的，也就是在确定了数字资源的评估指标体系之后对各因素指标标准首先不做定量处理。

而是由评估专家对各因素指标标准进行模糊选择，然后统计出专家群体对评估因素指标体系的选择结果，再按照所建立的数学模型进行最后计算。

模糊评估法的过程就是先从定性的模糊选择入手，然后通过模糊变换原理进行运算取得结果。

多层次模糊综合评价模型的建立，可按以下步骤进行： （1）确定评价指标集对评价因素集合U ，按某个属性c ，将其划分成m 个子集，使它们满足：1()mii i j U UU U i j ===Φ≠∑ （2.1）这样，就得到了第二级评价因素集合：U/c=｛U 1，U 2，…，U m ｝ （2.2）在（5.2）式中，Ui =｛ui k ｝（i = 1，2，…，m ；k = 1，2，…，nk ）表示子集Ui 中含有n k 个评价因素。

（2）确定指标权重集：w = { w 1，w 2，…，w n}所谓权重系数是表示某一指标在整个指标体系中具有的重要程度。

某种指标越重要，则该指标的权重系数越大，反之，权重系数越小。

我们可以通过专家打分法和层次分析法来确定各指标的权重。

（3）对于每一个子集 Ui 中的 n k 个评判因素，按单层次模糊综合评判模型进行评判。

如果 Ui 中诸因素的权重分配为 w ，其评判决策矩阵为 R ，则得到第i 个子集 Ui 的综合评判结果：Bi = wi ·Ri = [bi1，bi2， …，bin] （2.3）（4）对 U/c 中的 m 个评判因素子集 Ui （i =1，2，…，m ），进行综合评判，其评判决策矩阵为：R=如果 U/c 中的各因素子集的权数分配为 w ，则可得出 U 的最终评语向量B = w ·R =（b1，b2， …，bm ） （2.5）（5）计算最后的评价得分：A = B ·V T 。

（2.6） 综合评判结果：A 分值越高，表示数字资源评估绩效越强。

3 模糊综合评价实证分析根据上述模型与方法，此处用某一案例说明其具体应用。

某高校图书馆拟对该馆的数字资源的评估，采用多层次模糊综合评价方法。

利用拟订的指标体系，具体评价过程如下：（1）由AHP 法确定指标体系的权重距阵w =（0.1315，0.4150，0.0973，0.0465，0.0306，0.2791） w1 =（0.3836，0.2548，0.1699，0.1163，0.0443，0.0311） w2 =（0.3870，0.2590，0.1751，0.0909，0.0581，0.0299） w3 =（0.4293，0.2403，0.1618，0.0910，0.0462，0.0314） w4 =（0.3995，0.2530，0.1682，0.1038，0.0508，0.0247） w5 =（0.4967，0.2479，0.1511，0.0689，0.0354）w6 =（0.3261，0.2271，0.1573，0.1091，0.0759，0.0535，0.0310，0.0200）（2）由熟悉图书馆数字资源评估的专家组成评估小组，专家成员共32人，各专家对指标体系的各二级指标评定一个等级，对所有专家的评定结果加权综合，得到如下的评价距阵：b 11 b 12 … b 1mb 21 b 22 … b 2m … … … … b j1b j2…b jmR 1 =R 2 =R 3 =R 4 =R 5 =R 6 =2/32 12/32 8/32 9/32 1/32 4/32 9/32 14/32 5/32 04/32 12/32 15/32 1/32 01/32 8/32 15/32 6/32 2/32 4/32 7/32 12/32 7/32 2/321/32 6/32 12/32 10/32 3/32 1/32 12/32 14/32 5/32 0 0 3/32 10/32 12/32 7/32 0 0 2/32 14/32 16/32 1/32 12/32 14/32 5/32 0 2/32 18/32 11/32 1/32 0 2/32 12/32 16/32 2/32 0 03/32 21/32 5/32 3/32 3/32 9/32 17/32 3/32 0 1/32 12/32 12/32 7/32 0 3/32 8/32 10/32 6/32 5/32 4/32 7/32 12/32 9/32 0 2/32 5/32 16/32 7/32 2/32 2/32 8/32 18/32 4/32 0 2/32 4/32 8/32 6/32 12/32 2/32 3/32 11/32 9/32 7/32 2/32 3/32 3/32 11/32 13/32 3/32 21/32 8/32 0 0 3/3224/325/321/32 18/32 11/32 2/32 0 5/32 11/32 10/32 5/321/32 0 27/32 5/32 0 0 0 12/32 14/32 6/32 0 4/32 15/32 9/32 4/32 0 2/32 15/32 14/32 1/32 0 6/32 12/32 10/32 3/32 1/32 3/32 22/32 6/32 1/32 0 5/32 8/32 10/32 9/32 0 2/32 10/32 12/32 5/32 3/32 4/3212/3211/32 5/32 0 1/32 17/32 10/32 3/32 1/32 2/32 15/3214/321/32（3）综合评价B1 = w1 R1 =（0.0872，0.3238，0.3698，0.1942，0.0249） B2 = w2 R2 =（0.0204，0.2474，0.3359，0.2521，0.1442） B3 = w3 R3 =（0.0439，0.2063，0.5315，0.1619，0.0564） B4 = w4 R4 =（0.0649，0.2089，0.3721，0.1804，0.1738） B5 = w5 R5 =（0.0587，0.5345，0.3119，0.0871，0.0077） B6 = w6 R6 =（0.1103，0.4437，0.3394，0.0915，0.0152） 将对第二层评价结果作为第一层指标的评价变换距阵，故有：R =所以B = w R =（0.0598，0.3152，0.3613，0.1825，0.0812）若将评价集中各等级量化为V ={ 2，1，0，-1，-2 } ，2表示很好，1表示好，0表示一般，—1表示差，—2表示很差。

则该图书馆数字资源的模糊综合评价结果为：2 1A =B ·V T= [0.0598,0.3152,0.3613,0.1825,0.0812] 0 = 0.0899 （3.8）-1 -2从评价结果看出，该图书馆数字资源的评估结果位于好与一般之间，基本上符合该图书馆数字资源的实际情况。

4 结论本文选取图书馆进行数字资源的评估的实证分析。

采用调查分析与数学定量研究相结合的处理方法，用模糊综合评价法评价图书馆数字资源评估绩效。

通过对图书馆的实证研究，证明评价指标科学性、合理性以及切实可行性，并对如何提升图书馆数字资源评估绩效提出相应的建议，以期在今后的实践中有一定的参考价值。

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