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省级基于链接 法我国省级教育信息影响力评价

收藏本文 2024-02-09 点赞:19837 浏览:85626 作者:网友投稿原创标记本站原创

〔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

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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
〔〕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怎么写作通过网络实现传递、交流和利用,从而改变他人的思想和行动的能力。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。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]。

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