论文部分内容阅读
摘 要：在大量阅读、分析前人研究成果的基础上，结合旅游景区信息化建设状况和景区工作特点，首先初步构建了旅游景区员工信息素质评价指标体系，其次，运用主成分分析法对指标进行优化，形成合理、简洁的指标体系；然后利用层次分析法确定二级指标的权重，根据主成分特征值所占的方差贡献率确定三级指标权重，从而形成一套完整的信息素质评价模型。
关键词：景区；信息素质；评价；主成分分析
中图分类号：F272.92 文献标识码：A 文章编号：1006-4117（2011）10-0075-03
一、评价指标体系构建
（一）初步指标体系
国内外对信息素质的定义很多，目前还未达成一致意见，但比较公认的观点认为，信息素质包括信息意识、信息能力和信息道德三个方面。本文依据该定义，并结合旅游景区实际情况，在前人的研究成果上，构建出三层结构的景区员工信息素质评价模型。具体过程：（1）评价目标信息素质作为一级指标，信息素质的三个方面信息意识、信息能力和信息道德作为三个二级指标；（2）通过大量文献调研分析，借鉴已有相关指标体系，根据这三个二级指标反映的内容，草拟具有25个三级指标的初步评价指标体系，具体见表1；（3）邀请专家按照5分、4分、3分、2分、1分5个等级对每项指标进行打分，利用SPSS17.0对打分结果进行分析并提取主成分，所提取的主成分即为三级指标。
（二）初步评价指标体系优化
采用主成分分析法对初始指标体系进行优化处理，以信息意识9个三级指标为例，说明主成分分析法在旅游景区员工信息素质评价指标体系优化中的应用。将专家打分结果导入SPSS17.0，得如下计算结果：
（a）计算信息意识共同度
信息意识共同度值均达到0.7以上，说明信息意识三级指标的选取比较合理。
（b）计算特征值的累积方差贡献率
计算特征值的累积方差贡献率：E= ，将E80%时，m的最小整数值即为主成分的个数。根据表2，按规定取特征值大于1对应的4个主成分，且前4个成分的累积贡献率达82.086%，反映了大部分信息，可以接受。
（c）确定主成分
根据信息意识旋转成份矩阵：
第一主成分FC1：初始指标C5、C6、C9在第一主成分上的载荷系数分别为-0.693、0.824和0.911，第一主成分定义为“对旅游信息的关注度”；
第二主成分FC2：初始指标C2、C4在第二主成分上的载荷分别达到0.904和0.830，因此，第二主成分表示“对旅游相关概念的了解”；
第三主成分FC3：初始指标C3、C8在第三主成分上的载荷分别达到0.723和-0.824，第三主成分代表“信息对旅游景区发展重要性”；
第四主成分FC4：初始指标C1、C7在第四主成分上的载荷分别达到0.878和0.801，将第四主成分定义为“确定所需信息的类型和范围”。
因此，信息意识下可设四个三级指标：
依此类推，对景区员工信息素质初始评价指标体系进行优化处理，原来的25个指标优化为12个，新的评价指标体系更加合理，具体构成见表4。
二、指标权重设置
（一）二级指标权重。采用层次分析法确定二级指标权重值。首先，建立二级指标层各元素相对于一级指标的两两判断矩阵AL。 。然后，计算得二级指标量相对权重向WL=[0.25,0.59,0.16]。计算得λmax=3.00479。CI=0.027，查表得RI=0.58，CR=0.047<0.10，说明此判断矩阵具有满意的一致性。
（二）三级指标权重
二级指标FX由三级指标组合公式表示，即
n为主成分个数。所以，三级指标对应 的权重为主成分对应的特征值与所有特征值之和之比，即该特征值所占的方差贡献率。
三、综合评价
每个样本相对于某主成分组合公式计算所得的分值称为得分值，由所有得分值组成的矩阵F称为得分矩阵：
为主成分决策阵U的非负元阵；S= 是m个人对n个指标的打分矩阵，由于本文旨在测评景区员工整体信息素质，因此打分值S取平均得分。
由此，信息素质综合得分T=wc*FC+ wA* FA + wM* FM。
作者单位：河南理工大学经济管理学院
作者简介：张丽(1986— )，女，河南信阳人，在读硕士，现为河南理工大学经济管理学院研究生，研究方向为人力资源管理。
参考文献：
[1]Hannelore B.Rader. Information Literacy and academic libraries in China: Report of arecent visit[J].Library Hi Tech News.2002,19.
[2]姚建东.信息素养教育[M].北京:清华大学出版社,2009.
[3]R.T.White,L.D.Mackay. A note on a possible alternative to Likert scales[J]. Science Education:Research.1974,1:75-76.
[4]杨维忠,张甜.SPSS统计分析与行业应用案例详解[M].北京:清华大学,2011.
[5]赖国毅,陈超.SPSS 17.0中文版常用功能与应用实例精讲[M].北京:电子工业出版社,2010.
[6]张鹏.基于主成分分析的综合评价研究[D].南京:南京理工大学,2004.
[7]杜方冬,孙振球.信息化水平评价研究进展[J].情报杂志.2008,27:146-150.
关键词：景区；信息素质；评价；主成分分析
中图分类号：F272.92 文献标识码：A 文章编号：1006-4117（2011）10-0075-03
一、评价指标体系构建
（一）初步指标体系
国内外对信息素质的定义很多，目前还未达成一致意见，但比较公认的观点认为，信息素质包括信息意识、信息能力和信息道德三个方面。本文依据该定义，并结合旅游景区实际情况，在前人的研究成果上，构建出三层结构的景区员工信息素质评价模型。具体过程：（1）评价目标信息素质作为一级指标，信息素质的三个方面信息意识、信息能力和信息道德作为三个二级指标；（2）通过大量文献调研分析，借鉴已有相关指标体系，根据这三个二级指标反映的内容，草拟具有25个三级指标的初步评价指标体系，具体见表1；（3）邀请专家按照5分、4分、3分、2分、1分5个等级对每项指标进行打分，利用SPSS17.0对打分结果进行分析并提取主成分，所提取的主成分即为三级指标。
（二）初步评价指标体系优化
采用主成分分析法对初始指标体系进行优化处理，以信息意识9个三级指标为例，说明主成分分析法在旅游景区员工信息素质评价指标体系优化中的应用。将专家打分结果导入SPSS17.0，得如下计算结果：
（a）计算信息意识共同度
信息意识共同度值均达到0.7以上，说明信息意识三级指标的选取比较合理。
（b）计算特征值的累积方差贡献率
计算特征值的累积方差贡献率：E= ，将E80%时，m的最小整数值即为主成分的个数。根据表2，按规定取特征值大于1对应的4个主成分，且前4个成分的累积贡献率达82.086%，反映了大部分信息，可以接受。
（c）确定主成分
根据信息意识旋转成份矩阵：
第一主成分FC1：初始指标C5、C6、C9在第一主成分上的载荷系数分别为-0.693、0.824和0.911，第一主成分定义为“对旅游信息的关注度”；
第二主成分FC2：初始指标C2、C4在第二主成分上的载荷分别达到0.904和0.830，因此，第二主成分表示“对旅游相关概念的了解”；
第三主成分FC3：初始指标C3、C8在第三主成分上的载荷分别达到0.723和-0.824，第三主成分代表“信息对旅游景区发展重要性”；
第四主成分FC4：初始指标C1、C7在第四主成分上的载荷分别达到0.878和0.801，将第四主成分定义为“确定所需信息的类型和范围”。
因此，信息意识下可设四个三级指标：
依此类推，对景区员工信息素质初始评价指标体系进行优化处理，原来的25个指标优化为12个，新的评价指标体系更加合理，具体构成见表4。
二、指标权重设置
（一）二级指标权重。采用层次分析法确定二级指标权重值。首先，建立二级指标层各元素相对于一级指标的两两判断矩阵AL。 。然后，计算得二级指标量相对权重向WL=[0.25,0.59,0.16]。计算得λmax=3.00479。CI=0.027，查表得RI=0.58，CR=0.047<0.10，说明此判断矩阵具有满意的一致性。
（二）三级指标权重
二级指标FX由三级指标组合公式表示，即
n为主成分个数。所以，三级指标对应 的权重为主成分对应的特征值与所有特征值之和之比，即该特征值所占的方差贡献率。
三、综合评价
每个样本相对于某主成分组合公式计算所得的分值称为得分值，由所有得分值组成的矩阵F称为得分矩阵：
为主成分决策阵U的非负元阵；S= 是m个人对n个指标的打分矩阵，由于本文旨在测评景区员工整体信息素质，因此打分值S取平均得分。
由此，信息素质综合得分T=wc*FC+ wA* FA + wM* FM。
作者单位：河南理工大学经济管理学院
作者简介：张丽(1986— )，女，河南信阳人，在读硕士，现为河南理工大学经济管理学院研究生，研究方向为人力资源管理。
参考文献：
[1]Hannelore B.Rader. Information Literacy and academic libraries in China: Report of arecent visit[J].Library Hi Tech News.2002,19.
[2]姚建东.信息素养教育[M].北京:清华大学出版社,2009.
[3]R.T.White,L.D.Mackay. A note on a possible alternative to Likert scales[J]. Science Education:Research.1974,1:75-76.
[4]杨维忠,张甜.SPSS统计分析与行业应用案例详解[M].北京:清华大学,2011.
[5]赖国毅,陈超.SPSS 17.0中文版常用功能与应用实例精讲[M].北京:电子工业出版社,2010.
[6]张鹏.基于主成分分析的综合评价研究[D].南京:南京理工大学,2004.
[7]杜方冬,孙振球.信息化水平评价研究进展[J].情报杂志.2008,27:146-150.