在大数据时代,政府开放数据通过公众的充分利用产生了较大的社会效益和经济价值,近年来已成为政产学研的研究热点。相较于西方发达国家,我国政府开放数据工作起步较晚,尽管做了大量工作,但在开放范围、数量、格式和利用方式等方面仍然存在一定不足。因此研究政府开放数据的公众满意度,有利于促进开放数据的深入利用,推动社会发展和经济增长,具有较好的理论意义和现实指导作用。本文在系统总结国内外政府开放数据、公众满意度测评、粗糙集和熵权法相关理论成果的基础上,针对我国国情,研究了政府开放数据公众满意度测评的基本理念、评价体系要素,并提出对策建议。利用粗糙集方法来处理评价指标的不确定性,利用熵权法客观地确定权重,探索了我国“以公众为中心”的政府开放数据公众满意度测评体系,以期推动我国开放数据工作的发展。论文的具体研究内容如下。首先,通过梳理国内外政府开放数据和公众满意度的相关研究,发现当前研究鲜有从用户视角分析政府开放数据的满意度;同时论文梳理了常用于研究公众满意度的方法,发现相较于层次分析、主成分分析等常见方法,粗糙集理论具有客观性强、无需先验知识、可处理不确定性问题等优势。因此从理论上提出了利用粗糙集方法构建政府开放数据公众满意度测评体系的构想。其次,论文构建了政府开放数据公众满意度概念模型。以公众满意度理论和相关支撑理论为基础,梳理了政府开放数据公众满意度的影响因素,探讨了潜在变量之间的结构关系,在此基础上建立了政府开放数据公众满意度初始测评体系,构建了政府开放数据公众满意度概念模型。第三,论文构建了政府开放数据公众满意度测评模型。以政府开放数据公众满意度概念模型为指导,将获取的问卷数据作为研究样本,利用粗糙集方法对初始测评指标体系进行属性约简,确定了政府开放数据公众满意度的测评体系;此外,利用熵权法为确定的测评指标体系赋权,因而构建出政府开放数据公众满意度测评模型,并验证了模型的有效性。最后,论文提出了提高政府开放数据公众满意度的建议。根据测评研究的结果,绘制政府开放数据公众满意度-重要度四分图,识别出满意度的重要影响因素,据此提出了提高政府开放数据公众满意度的建议。