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2023 , Vol. 8 >Issue 6: 487 - 501

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.2095-5472.2023.039

研究论文

学术期刊增强出版知识服务平台用户满意度研究——以知网为例

  • 封菊馨 ,
  • 张自然 ,
  • 洪缘
展开
  • 华中师范大学信息管理学院 武汉 430079

封菊馨，硕士研究生；

张自然，副教授，博士，通信作者，E-mail: ；

洪缘，硕士研究生。

收稿日期: 2023-05-15

  网络出版日期: 2025-04-28

基金资助

华中师范大学中央高校基本科研业务费项目“开源跨模态科技情报知识组织与智能分析”(CCNU22QN016)

收起

Research on User Satisfaction of Enhanced Publishing Knowledge Services in Academic Journals——A Case Study of CNKI

  • Juxin Feng ,
  • Ziran Zhang ,
  • Yuan Hong
Expand
  • School of Information Management，Central China Normal University Wuhan 430079

Received date: 2023-05-15

  Online published: 2025-04-28

Fold

摘要

[目的/意义] 构建学术期刊增强出版知识服务平台用户满意度指标体系，通过一手数据定量分析用户各个维度的满意度以及各维度后续提升的优先级，旨在提高学术期刊平台知识服务能力，优化用户的知识获取体验。[方法/过程] 从交互增强、内容增强、呈现增强、知识服务成效4个维度，提取21个满意度指标，设计并发放调查问卷，采用熵值法和模糊综合评价法，对307份问卷数据进行实证分析，用IPA分析法明确各个指标的类别及提升优先级。[结果/结论] 学术期刊增强出版知识服务用户满意度指标体系中4个维度的满意度均为较满意；用户满意程度最高为知识服务成效，满意度最低为呈现增强；用户对学术期刊增强出版知识服务的整体满意度为较满意。学术期刊增强出版知识服务平台应着重加强交互方式的丰富性、系统帮助、内容的丰富性、知识关联的紧密型、排列的有序性的建设。

关键词： 增强出版知识服务; 用户满意度; 熵值法; IPA分析; 模糊综合评价

本文引用格式

封菊馨 , 张自然 , 洪缘 . 学术期刊增强出版知识服务平台用户满意度研究——以知网为例[J]. 知识管理论坛, 2023 , 8(6) : 487 -501 . DOI: 10.13266/j.issn.2095-5472.2023.039

Abstract

[Purpose/Significance] This study aims to construct a user satisfaction index system of enhanced publishing knowledge services platform of academic journals, and quantitatively analyzes the satisfaction degree of users in each dimension and the priority of subsequent improvement in each dimension through first-hand data, so as to promote the improvement of knowledge service capability of academic journal platform and the optimization of user knowledge acquisition experience..[Method/Process] We extracted 21 satisfaction indicators from the four dimensions, including interaction enhancement, content enhancement, presentation enhancement, and knowledge service effectiveness, and designed and distribute the questionnaire. The method of entropy and fuzzy comprehensive evaluation were used to analyze the satisfaction degree of 307 samples. Finally, IPA analysis was used to identify the categories of each index and determine the priority for enhancement. [Result/Conclusion] The satisfaction levels across the four dimensions of the enhanced publishing knowledge service user satisfaction index system for academic journals are all relatively satisfactory. The highest satisfaction level is the knowledge service effect, while the lowest is the presentation enhancement. The overall satisfaction of users on the enhanced publishing knowledge service of academic journals is relatively satisfactory. The improvement focus for the enhanced publishing knowledge service platform should emphasize the construction of the richness of the interactive mode, the system helps, the richness of the content, the compactness of the knowledge connection and the order of the arrangement.

Key words： enhanced publishing knowledge services; user satisfaction; entropy method; IPA analysis; fuzzy comprehensive evaluation

学术期刊增强出版是利用先进的数字出版技术和标准将根出版物以及与之相关联的其他数字资源经过组织和封装，从而形成一个有序、便于用户使用的复合数字对象[1]。其中根出版物指增强型学术期刊中的论文，与之相关联的数字资源指在传统学术论文发表的基础上增补的相关科研数据，包括采集样本、公共数据集、推理过程、实验环境、软件配置等简单的数据格式，也可以是音频、视频等立体的数据格式[2]。学术期刊增强出版知识服务平台借助新兴技术的强大力量实现学术论文的多媒体呈现以及信息内容的多级生产和潜力挖掘，提升学术论文的单篇学术价值，从而为用户提供更多优质服务[3]。
Elsevier、RSC等数据库或期刊将增强出版技术移植到学术出版领域，将与论文有关的内容进行封装，形成学术资源信息库，用于支持学术期刊的出版[4]。中国知网也于2017年推出学术期刊增强出版知识服务，是国内探索增强型出版物应用的先行者。在知网高级检索页面，通过“增强出版”的检索限定，截至2023年6月8日，笔者共获取20多个学科8 038篇增强出版期刊论文。其中电力工业的论文占总增强出版期刊论文的一半，然后依次是自动化技术、化学、建筑科学与工程、材料科学等，可见中国知网的学术期刊增强出版知识服务已经颇具规模。
目前科研用户面临的问题是科研数据的泛滥和“信息爆炸”背景下的知识缺乏，传统的信息检索与获取方式已经无法满足现实用户知识发现、理解、交流、集成及共享的需求。增强出版知识服务以用户需求为导向，以知识资源生产为基础，用户知识服务需求是否得到满足是该服务能否长期发展的关键。因此，本文以中国知网增强出版知识服务为研究对象，提出的研究问题包括以下几个方面：①学术期刊增强出版知识服务的框架；②用户对学术期刊增强出版知识服务的满意度；③研究带来的启示。

1 相关研究

1.1 增强出版知识服务相关研究

学术期刊增强出版源于《纽约时报》等为代表的国外商业出版领域读者的阅读需要，出版机构在印刷出版物的同时，借助互联网对出版物有关信息进行链接供给[5]。S. Woutersen -windhouwer等[6]在2009年提出增强出版的信息系统基础建设。A. Bardi等[7]介绍了增强出版的数据模型及增强出版信息系统的功能特征。2009年，Springe Nature、PLoS、Elsevier、RSC等数据库或期刊将增强出版技术移植到学术出版领域，将与论文有关的内容进行封装，形成学术资源信息库，用于支持学术期刊的出版，使出版物呈现出内容结构化、数据融合化、信息可视化、对象关联化、阅读个性化的特征[4]。2017年，中国知网通过增强出版对知识进行碎片化与集成处理，由此开辟了一种全新数字增强出版知识服务的探索。国内已有的研究主要集中在增强出版的概念和特征[8-9]、微信公众号的增强出版[10-12]、增强出版的实现路径[2,13]、增强出版的困境及推进策略[8,14-15]、增强出版知识服务研究[1,16]等。
增强出版物的实现形式及其内容是本文开展研究的理论基础，根据增强内容的不同可以将增强出版物实现形式划分为两类，包括基于文献内容的多维度挖掘与基于文献内容的整合。中华医学会杂志社根据NISO JATS标准提出了论文全文层面的CMA JATS 0.1数据标准，在此基础上实现了文档资源的存储、交换和整合[17]。国内的期刊采编系统商玛格泰克率先以Rich HTML的形式提供论文阅读平台，可根据关键字和引文链接对文本进行主题相关资源的集成[18]。国家新闻出版广电总局融合发展（武汉）实验室推出的RAYS（Readers at Your System，读者在你的系统中）系统等将作者的视频讲解、实验过程的录制等内容通过二维码的方式与文献关联实现增强出版[19]。
内容增强和语义增强作为增强出版知识服务的重要特点，在近几年受到国内外不少学者的关注。朱琳峰等[20]通过调查国内外数字出版内容增强的相关实践，从而为我国学术期刊增强出版内容增强提出发展策略。宋宁远等[21]总结了科学论文语义增强的核心目标、实现路径与关键问题，并围绕科学论文语义增强路径上的三个阶段：语义标注、语义组织与可视化呈现进行对比分析。李春秋等[22]通过复用领域本体，针对信息检索领域中文学位论文的语义特征与语义关联改进了纳米出版物通用模型,提出了适用于特定领域、特定体裁科学论文论断表征的方法。A. Lipani等[23]和廖建军[24]采用结构化语义标引技术，识别并抽取分散于文献各处的知识内容，结合领域特征将其发布为符合纳米出版物模型的知识元，以实现知识结构的语义化表达。吴思竹等[25]认为对语义化知识网络进行分析、挖掘、判断和推理,可以使研究者获得重要结论的评价、新的科学研究线索并发现新的知识关联。S. Peroni[26]通过介绍SPAR（Semantic Publishing and Referencing，语义发布和引用)本体，为语义发布和引用的各个方面创建全面的机器可读RDF（Resource Description Framework, 资源描述框架）元数据。O. Nevzorova等[27]开发了一种分析数学文档的综合方法，挖掘数学学术论文以获得关联数据表示。

1.2 学术期刊知识服务研究

学术期刊知识服务是在期刊已积累的大量、可信的数字资源的基础上，以用户需求为导向，对这些海量知识进行筛选、加工、匹配和分发，不断将这些已有知识资源进行新的知识体系构建并提供优质服务的处理过程[28]。目前我国学术期刊知识服务模式包括知识检索、知识发现、工具与应用、移动/社交服务以及多媒体服务等五大类型[29]。国内现有的知识服务研究主要集中在如何对知识进行碎片化、智能化组织、语义化，以提高知识服务的精准化及提供个性化知识产品。向飒等[30]将用户画像技术引入学术期刊知识服务，并构建了学术期刊用户画像流程，基于此提出学术期刊精准化知识服务策略。覃周亚[31]通过揭示数据赋能学术出版知识服务精准化的内在机理，从数据库建设、全要素应用、算法参与三个方面提出构建数据赋能学术出版知识服务精准化的实现路径。徐雷等[32]将一篇完整文献内容视为元数据、科学词汇、领域实体、篇章结构及其相互之间关系的组合，并通过科技文献的语义模型、科学知识图谱构建以及文献的分布式语义表征实现对这些要素及其所蕴含科学知识的语义组织。这些研究多为探索性研究，对于学术期刊知识服务实践应用具有一定的启发与引领作用。在学术期刊知识服务技术应用层面上，Elsevier的数据仓储平台Mendeley Data允许不同学科的科研人员上传、发布和管理其研究数据[33]。Spring Nature借助知识图谱对科技文献中的知识对象进行识别和抽取，实现语义关系构建和知识推理，并开展基于知识图谱的语义检索服务[34]。中华医学会系列期刊运用视频技术，通过录制手术视频立体直观地展示学术论文中的手术方法和技术要点，提高文献的展示度和传播范围[35]。

1.3 知识服务用户满意度相关研究

知识服务用户满意度是指用户对所接受的知识服务的一种体验或主观感受。不同知识结构、专业领域的用户在不同情境任务下感知不同，目前国内外对于知识服务用户满意度指标体系的研究主要以资讯系统成功模型（D&M模型）、技术接受模型、美国用户满意度指数（ACSI模型）等模型为基础，聚焦在移动数字阅读、微信公众号、知识付费平台、图书馆等方面，表1中列出了目前知识服务用户满意度测量的主要维度及指标，其中信息质量、服务质量、系统质量是目前学者知识服务用户满意度研究重点关注的维度。
表1 相关研究中的知识服务用户满意度指标

Table 1 User satisfaction index of knowledge service in related research

维度 指标 参考来源
信息质量 及时性、准确性、全面性、专业性、真实性、权威性、丰富性、相关性、易理解性 文献[36-44]
服务质量 个性化服务、互动方式多样性、服务的及时性、服务的专业性 文献[39,44-48]
系统质量 运行的稳定性，回应的及时性，导航功能的有效性，布局的清晰性，平台的可靠性，系统的易用性，操作的便捷性、安全性 文献[40,42,44,46,48-50]
交互质量 相互推荐的有效性、交互分享的友好性、在线咨询的实时性、内容批注的可行性 文献[41,49,51]
界面质量 资源布局合理性、内容表述的清晰性、色彩搭配的美观性、界面友好性、界面导航性、界面个性化 文献[38,41,49,51-52]
感知质量 感知有用性、感知可用性 文献[38,40,47-48,53-54]
学者从不同角度对增强出版及学术期刊知识服务进行了研究，但也存在以下问题：①知识服务以用户为导向，目前学术期刊增强出版知识服务研究以理论研究和增强出版技术实现应用为主，但这些知识服务的效果如何、用户对其是否满意的研究缺失；②已有针对不同领域知识服务用户满意度的研究，但这些来自不同领域和平台的指标体系无法直接适用于学术期刊增强出版知识服务。
鉴于此，本文以中国知网增强出版知识服务为研究对象，分析学术期刊增强出版知识服务框架，构建其用户满意度指标体系，并以问卷形式收集知网增强出版知识服务的内容与形式以及用户的满意度数据，采用熵值法和模糊综合评价法进行满意度实证分析，最后采用IPA分析法明确各个指标的类别及提升优先级，促进学术期刊增强出版知识服务的发展和升级，提高学术期刊的知识服务能力，优化用户的阅读体验。

2 研究设计

2.1 学术期刊增强出版知识服务框架

中国知网在作者内容增强的基础上，通过数据加工，在论文传播上实现交互增强、数据增强、语义增强、呈现增强，并提出由人的网络、碎片化网络、文献网络三部分构成的增强出版物内容模型。根据研究目的，本文参考中国知网增强出版物内容模型，以及在相关文献调研基础上构建学术期刊增强出版知识服务框架，包括交互增强、内容增强、呈现增强、知识服务成效4个维度，每个维度下有具体指标项。

2.1.1 交互增强

“交互增强”是计算机领域的专业术语，属于增强现实技术的一部分，学术期刊增强出版知识服务领域的交互增强是用户在与系统在交互过程中，系统所呈现出的自身性能以及系统对用户指令的回应效果。学术期刊增强出版知识服务本质是一种知识传播与服务方式，该方式依存于信息系统，两者相辅相成，交互增强是增强出版物依托中国知网平台在技术功能层面的交互效果。增强出版物通过交叉链接和引用机制将根出版物密切相关的科学信息汇集在一起，学术期刊增强出版知识服务提供平台应尽力提高系统性能来满足用户与系统之间的交互需求，如系统回应速度、系统回应质量、系统易操作性以及系统帮助等，这将是保证用户顺利使用增强出版知识服务的关键要素[48]。在用户与系统交互过程中，考虑到用户知识获取方式的个性化，交互方式的丰富性也是增强出版知识服务满意度的基础性指标。

2.1.2 内容增强

“内容增强”是一种语义增强的出版形式，最终目标是实现智能化出版,它基于语义出版的最终愿景，具有语义出版特征[20]。已有研究中的内容增强主要包括实验介绍、原始实验数据、科研团队背景、调研记录等资料[3,8]。知网的内容增强与此不尽相同，因此本文邀请不同学科专业的人员，对知网学术期刊增强出版的附加资料内容进行判别，并通过饱和度校验最终将其划分为实验、数据、研究过程、论文概要信息、编审信息、作者及实验室信息6个大类。这些附加资料主要帮助读者更加深入了解研究过程，因此可以从内容的可重用性、完整性、可靠性进行用户满意度测评[9,41]。知识关联紧密性强调学术期刊增强型出版物与论文之间知识关联的紧密程度，从用户角度看，知识关联程度高低会对用户满意度产生一定基础性影响。增强出版附加资料内容的丰富性、相关性、易理解性可以进一步增加用户对于增强出版模式的认同感，最终提升用户对于增强出版物的满意度及黏性[48]。

2.1.3 呈现增强

“呈现增强”主要体现在文献数据可视化、文献架构的可视化、密集型数据的可视化上[55]。增强出版附加资料的呈现情况对用户的体验与使用效果有很大影响，进而影响用户对于增强出版模式中相关指标满意度的判断[1]。根据前述专业人员对附加资料形式的识别，发现主要为视频、图表、音频、文本等几种类型。其中以“文本”形式呈现出的附加资料频数与占比最高，并主要以word、pdf、txt、ppt等格式进行呈现，文字作为传统表达信息的方式，在拓展文章研究成果与作者思想表达上仍具有广泛的适用性。附加资料呈现样式的多样性与排列组织的有序化程度进一步反映界面呈现效果，本文通过附加资料的有序性来测量排列组织的合理化程度。呈现样式的美观性及命名的正确性强调在获取界面中附加资料所呈现出的色彩、字体、排版等美观化程度以及命名的正确性、简明性程度[56]。呈现过程的流畅性是指在音视频播放过程中能否给用户带来舒适的感官体验。

2.1.4 知识服务成效

知识服务成效分别从知识交流效果、知识传播效果、用户满意三个方面展开，反映了学术期刊增强出版知识服务能力，也是内容增强、交互增强、呈现增强服务效果的最终体现[38]。综上所述，学术期刊增强出版知识服务框架如图1所示：
图1 学术期刊增强出版知识服务框架

Figure 1 Knowledge service framework of Academic journals enhanced publishing

2.2 学术期刊增强出版知识服务用户满意度指标体系构建

本文基于所构建学术期刊增强出版知识服务框架，构建其用户满意度指标体系。该指标体系包含交互增强、内容增强、呈现增强、知识服务成效4个维度，共21个指标，如表2所示：
表2 学术期刊增强出版知识服务用户满意度指标体系

Table 2 User satisfaction index system of academic journals enhanced publishing knowledge services

一级指标 二级指标 基本描述 参考文献
交互增强(B1) 系统回应速度(B11) 交互过程中各部分交互操作的回应速度 文献[48-49]
系统回应质量(B12) 获取增强出版附加资料的整个过程中，各个链接的有效性程度
易操作性(B13) 交互功能易于用户操作的程度
交互方式的丰富性(B14) 增强出版交互方式的丰富性
系统帮助(B15) 系统提供的相关帮助
内容增强(B2) 内容的完整性(B21) 增强出版附加资料阐述整个科研过程的完整性 文献[7,9,41,48]
内容的可重用性(B22) 用户可利用增强出版附加资料对研究过程进行复现
内容的可靠性(B23) 增强出版附加资料是准确无误的、是科学的
内容的相关性(B24) 增强出版附加资料与原始论文之间是相关的
内容的有序性(B25) 增强出版附加资料的组织是否有序
内容的易理解性(B26) 增强出版附加资料是否容易理解
内容的丰富性(B27) 增强出版附加资料的丰富性程度
知识关联的紧密性(B28) 增强出版附加资料之间知识关联的紧密程度
呈现增强
(B3)		 呈现样式的美观性(B31) 增强出版附加资料色彩、字体、排版等美观化程度 文献[1,56]
呈现形式的多样性(B32) 增强出版附加资料呈现形式的多样性程度
排列的有序性(B33) 增强出版附加资料的排列有序度
命名的准确性(B34) 增强出版附加资料命名的准确简明性程度
呈现过程的流畅性(B35) 增强出版附加的视频、动画、程序不卡顿等
知识服务成效 (B4) 知识交流效果(B41) 增强出版知识服务实现与作者知识交流共享效果 文献[38]
知识传播效果(B42) 增强出版知识服务实现与他人之间的知识传播（碎片化信息的传播）效果
用户满意(B43) 对增强出版知识服务效果的满意程度

2.3 问卷设计

本研究包含三份问卷，第一份问卷是用户的基本信息，包括性别、所在学校、专业等；第二份问卷用于对知网增强出版知识服务中内容增强和呈现增强进行判别和体验；第三份问卷依据上述构建的指标体系，通过21个测量项目调查用户对于学术期刊增强出版知识服务的满意度情况。问卷编制完成后，通过对50名用户开展预调研，征询其对问卷相关选项、语义、表述等方面的建议与意见，对问卷进行修改与补充，确定正式调查问卷。

2.4 数据采集

为保证收集数据的客观性及真实性，数据采集过程是用户填写基本信息后，阅读5篇从知网下载的专业学术论文及其增强出版附加资料，完成第二份问卷。然后再结合刚刚体验的知网增强出版知识服务填写第三份问卷。
调查问卷的正式发放时间为2022年6月2日至2022年7月30日。问卷调查的抽样方式是分层抽样，以知网提供增强出版知识服务的各学科期刊作为分层依据，对每个学科的用户进行随机抽样，使抽取的各学科用户数量与增强出版期刊论文量的比例保持一致。问卷发放途径是通过微博超话、微信、QQ等社交媒体发放问卷链接，调查对象主要为高校学生和老师。调查共收集问卷345份，无效问卷为38份，最终形成有效问卷307份，有效率为89%。剔除无效问卷的依据如下：①问卷填写时间不符合要求；②所有问题回答一致；③重复调查等。调查样本人口特征基本情况见表3，其中男性数量几乎是女性数量的2倍，本文认为这可能与被调查者的专业以及开展增强出版知识服务的期刊特性等条件有关。在学历上，本科生所占比例较大，他们需要更多增强出版附加资料的帮助来理解论文，从而能够从用户角度更好地判断增强出版知识服务为其提供的帮助。专业类别和阅读文献学科类别上以理工农医类为主，样本特征与中国知网增强出版文献学科侧重点较为相符，阅读相关文献具有理解优势。从整体上看，问卷填报数据符合增强出版知识服务实际情况，具有很强代表性。
表3 调查样本人口特征基本情况

Table 3 Basic demographic characteristics of the survey sample

调查对象属性 分类 人数 人数百分比/%
性别 男 208 67.75
女 99 32.25
学历 博士研究生 9 2.93
硕士研究生 43 14.01
本科 255 83.06
专业类别 文史 5 1.63
理工 200 65.15
经管 70 22.80
其他 32 10.42
阅读文献学科 理工农医类 227 73.94
文史财经类 80 26.06

3 实证分析与讨论

3.1 信效度分析

信度分析即可靠性分析，指采取同样的方法对同一对象重复进行测量，其所得结果相一致的程度。本研究通过SPSS 26.0.2软件对问卷二的信效度进行检验，对指标进行检验与调整。分析结果见表4。经检验，本文问卷整体信度为0.917，意味着该问卷指标拥有较高的信度，说明本次调研数据的可信度相当高，符合本研究的要求。4个公因子的信度系数分别为0.713、0.824、0.771、0.674，均大于或接近于0.7，说明各项变量因子的可靠性也是位于较高水平，指标设计较为合理。
表4 可靠性统计表

Table 4 Reliability statistics table

问卷题量 Cronbach's Alpha
交互增强 5 0.713
内容增强 9 0.824
呈现增强 6 0.771
知识服务成效 4 0.674
整体信度 21 0.917
效度检验主要是检测问卷的有效性，即测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。通过探索性因子分析对调查问卷进行效度分析，结果见表5。KMO度量值为0.922，大于0.9，表示达到良好的指标，即“学术期刊增强出版用户满意度”量表非常适合做因子分析，显著性概率值P=0.000<0.05，达到显著水平，表示“学术期刊增强出版知识服务用户满意度”的21个题项变量有共同因素存在，适合进行因子分析，从检验结果上看，整个问卷调查结果较为稳定且可靠性较高。
表5 KMO和巴特利特检验数据表

Table 5 KMO and bartlett test data table

KMO 和巴特利特检验
KMO 取样适切性量数 0.922
巴特利特球形度检验 近似卡方 2 413.085
自由度 210
显著性 0.000

3.2 学术期刊增强出版知识服务用户满意度分析

3.2.1 基于熵值法指标权重的确定

针对所构建的指标体系以及采集到的样本数据，本文采用熵值法来确定指标权重，利用熵值法确定指标体系的权重可以有效避免专家打分法、层次分析法中人为主观因素的影响，使数据分析的结果更加客观。具体步骤如下：
（1） 将采集到的数据预处理，得到评价指标数据集。对于n个样本，m个指标，则 ${X}_{ij}$为第 $i$个样本的第 $j$个指标的数值（ $i$=1,2,…, n; $j$=1,2,…,m）。在本研究中，共307个样本，21个指标，即n=307，m=21。
（2） 指标的归一化处理，异质指标同质化。由于各项指标的计量单位并不统一，因此在用其计算综合指标前，先要进行标准化处理，即把指标的绝对值转化为相对值，从而解决各项不同质指标值的同质化问题。正向指标和负向指标数值代表的含义不同（正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好），因此，对于正向负向指标需要采用不同的算法进行数据标准化处理。
正向指标：
${{X}^{\text{'}}}_{ij}=\frac{{X}_{ij}-min\left\{{X}_{j}\right\}}{max\left\{{X}_{j}\right\}-min\left\{{X}_{j}\right\}}$
负向指标：
$ {{X}^{\text{'}}}_{ij}=\frac{max\left\{{X}_{j}\right\}-{X}_{ij}}{max\left\{{X}_{j}\right\}-min\left\{{X}_{j}\right\}}$
$\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\left\{{\mathrm{X}}_{\mathrm{j}}\right\}$ 是第 个指标的最小值，类似地， $\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}\left\{{\mathrm{X}}_{\mathrm{j}}\right\}$是第 个指标的最大值。
（3） 计算第 项指标下第 $i$个样本值占该指标的权重：
$ {\mathrm{P}}_{\mathrm{i}\mathrm{j}}=\frac{{\mathrm{X}\mathrm{\text{'}}}_{\mathrm{i}\mathrm{j}}}{\sum _{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{n}}{\mathrm{X}\mathrm{\text{'}}}_{\mathrm{i}\mathrm{j}}},\mathrm{ }\mathrm{ }\mathrm{ }\mathrm{i}=1,\dots ,\mathrm{n},\mathrm{j}=1,\dots ,\mathrm{m}$
（4） 计算各项指标的信息熵、信息熵冗余度（差异）及权重：
$e_{j}=-k \sum_{i=1}^{n} P_{i j} \ln \left(P_{i j}\right), \quad j=1, \ldots, m$
$d_{j}=1-e_{j}, \quad j=1, \ldots, m$
$w_{j}=\frac{d_{j}}{\sum_{j=1}^{m} d_{j}}, \quad j=1, \ldots, m$
其中， ${e}_{j}$代表第 项指标的信息熵， $k=1/ln\left(n\right)>0$,满足 ${e}_{j}\ge 0$； ${d}_{j}$代表第 项指标的信息冗余度，即某个指标信息效用的价值； ${w}_{j}$代表第 项指标的权重，通过计算，得到最终的学术期刊增强出版用户满意度指标权重，如表6所示：
表6 熵值法计算权重结果

Table 6 Entropy method to calculate weight results

一级指标 维度权重 二级指标 权重系数w（加权前） 权重系数w（加权后） 满意度均值
交互增强 B1 0.238 90 系统回应速度 B11 0.162 90 0.038 90 4.215
系统回应质量 B12 0.191 80 0.045 80 4.007
易操作性 B13 0.207 50 0.049 60 4.111
交互方式的丰富性 B14 0.219 00 0.052 30 4.075
系统帮助 B15 0.218 80 0.052 30 3.974
内容增强B2 0.376 00 内容的完整性 B21 0.118 40 0.044 50 4.143
内容的可重用性 B22 0.116 60 0.043 80 3.990
内容的可靠性 B23 0.123 90 0.046 60 4.111
内容的相关性 B24 0.117 20 0.044 10 4.059
内容的有序性 B25 0.147 00 0.055 30 4.101
内容的易理解性 B26 0.103 90 0.039 10 4.189
内容的丰富性 B27 0.135 80 0.051 10 4.046
知识关联的紧密性B28 0.137 20 0.051 60 3.984
呈现增强 B3 0.237 00 呈现样式的美观性 B31 0.200 80 0.047 60 4.130
呈现形式的多样性 B32 0.202 60 0.048 00 3.964
排列的有序性 B33 0.237 40 0.056 30 4.036
命名的准确性 B34 0.169 90 0.040 30 4.081
呈现过程的流畅性 B35 0.189 40 0.044 90 4.094
知识服务成效 B4 0.148 10
 知识交流效果 B41 0.295 40 0.043 70 4.186
知识传播效果 B42 0.370 30 0.054 80 4.088
用户满意B43 0.334 30 0.049 50 4.156

3.2.2 用户满意度实证研究

（1）建立各指标模糊隶属度矩阵，根据用户对各指标的满意度打分，建立因素集A、B、C、D的模糊评判矩阵为，如表7所示：
表7 因素集模糊评判矩阵

Table 7 Factor set fuzzy evaluation matrix

一级指标 二级指标 非常不满意 比较不满意 一般 比较满意 非常满意
交互增强 B1 系统回应速度 B11 0.003 0.039 0.104 0.446 0.407
系统回应质量 B12 0.003 0.046 0.195 0.453 0.303
易操作性 B13 0.010 0.049 0.134 0.437 0.371
交互方式的丰富性 B14 0.010 0.049 0.166 0.407 0.368
系统帮助 B15 0.007 0.075 0.137 0.502 0.280
内容增强B2 内容的完整性 B21 0.007 0.049 0.124 0.437 0.384
内容的可重用性 B22 0.003 0.039 0.222 0.437 0.300
内容的可靠性 B23 0.007 0.049 0.150 0.417 0.378
内容的相关性 B24 0.007 0.046 0.153 0.472 0.323
内容的有序性 B25 0.003 0.085 0.134 0.365 0.414
内容的易理解性 B26 0.007 0.023 0.153 0.410 0.407
内容的丰富性 B27 0.010 0.055 0.160 0.430 0.345
知识关联的紧密性B28 0.013 0.055 0.160 0.479 0.293
呈现增强 B3 呈现样式的美观性 B31 0.007 0.046 0.160 0.388 0.401
呈现形式的多样性 B32 0.007 0.046 0.215 0.443 0.290
排列的有序性 B33 0.016 0.059 0.140 0.443 0.342
命名的准确性 B34 0.000 0.046 0.160 0.463 0.332
呈现过程的流畅性 B35 0.003 0.059 0.127 0.463 0.349
知识服务成效 B4 知识交流效果 B41 0.007 0.016 0.147 0.446 0.384
知识传播效果 B42 0.007 0.042 0.163 0.433 0.355
用户满意B43 0.007 0.042 0.108 0.476 0.368
（2）满意度隶属度矩阵构建。各因素综合评价模型为： ${C}_{i}= {w}_{i}° {R}_{i}$; ${C}_{i}$ 为指标 ${A}_{i}$的模糊隶属度矩阵， ${C}_{i}=\left({C}_{1},{C}_{2},{C}_{3,}\cdots {C}_{n}\right)$。其中“ $°$”为模糊合成算子，对 ${w}_{i}$和 ${R}_{i}$之间进行模糊运算, ${C}_{i}$ 为第 $i$个一级评价指标的评价结果矩阵； ${C}_{ij}$为第 $ i$个一级评价指标隶属于第 $ j $个评价等级程度。
$\begin{aligned} C_{B 1}= & w_{1} * R_{B 1}=\left[\begin{array}{lllll} 0.163 & 0.192 & 0.208 & 0.220 & 0.219 \end{array}\right] \end{aligned}\left[\begin{array}{llllll} 0.003 & 0.039 & 0.104 & 0.446 & 0.407 \\ 0.003 & 0.046 & 0.195 & 0.453 & 0.303 \\ 0.010 & 0.049 & 0.134 & 0.437 & 0.371 \\ 0.010 & 0.049 & 0.166 & 0.407 & 0.368 \\ 0.007 & 0.075 & 0.137 & 0.502 & 0.280 \end{array}\right]= \\ \left[\begin{array}{lllll} 0.0068 & 0.0524 & 0.1485 & 0.4490 & 0.3434 \end{array}\right]$
归一化特征矢量为： $C_{B 1}=\left[\begin{array}{llll} 0.0068 & 0.0524 & 0.1485 \end{array}\right.0.449000 .3434]$]；同理可得,可以求解得到 ${ C}_{B2}$, ${C}_{B3}$, ${C}_{B4}$。建立模糊综合评价模型，计算一级指标的模糊隶属度，各指标对应的隶属度如表8所示：
表8 一级指标的模糊隶属度矩阵

Table 8 Fuzzy membership matrix of first level indicators

一级指标 非常不满意 比较不满意 一般 比较满意 非常满意
B1 0.006 8 0.052 4 0.148 5 0.449 0 0.343 4
B2 0.007 0 0.051 7 0.156 1 0.429 9 0.355 3
B3 0.007 1 0.051 2 0.160 0 0.438 9 0.342 8
B4 0.006 5 0.034 6 0.139 6 0.451 2 0.368 1
根据第一级模糊隶属度结果进而得出第二级评价结果：
$C=W °R=\left[0.2389 0.3760 0.2370 0.1481\right]$ *( ${C}_{B1}$, ${ C}_{B2}$, ${C}_{B3}$, ${C}_{B4}$ )，将矩阵进行归一化处理后得到： $C=\left[0.0069 0.0492 0.1528 0.4398 0.3514\right]$，各指标隶属度如表9所示：
表9 总体满意度隶属度矩阵

Table 9 Overall satisfaction membership matrix

非常不满意 比较不满意 一般 比较满意 非常满意
总体满意度 0.006 9 0.049 2 0.152 8 0.439 8 0.351 4
（3）用户满意度综合得分。通过模糊评语集得到了最终的评价结果，定性地反映对应评价等级的隶属程度,为了使结果更具有可比性和直观性, 对评价结果进行量化处理。假设给“非常不满意”“不满意”“一般满意”“较满意”“非常满意”的打分依次为V={60 70 80 90 100},根据给分原则计算满意度综合值：
${S}_{B1}=\mathrm{ }{C}_{B1}\bullet VT=\left[0.0068 0.0524 0.1485 0.4490 0.3434\right]\left[\begin{array}{c}60\\ 70\\ 80\\ 90\\ 100\end{array}\right]=90.706$
同理可以求解到 ${S}_{B2}$, ${S}_{B3}$, ${S}_{B4}$。用户满意度一级指标综合得分依次为90.706，90.748，90.597，91.398，整体上，用户对各个维度满意程度较高，均在90分以上；具体来看，满意度水平依次是“知识服务成效”>“内容增强维度”>“交互增强维度”>“呈现增强维度”，用户满意程度最高为知识服务成效满意度上，满意度最低为呈现增强，说明当前增强出版附加资料的呈现方式有待提高。依据二级评价结果计算学术期刊增强出版知识服务用户整体满意度总评分为90.799。用户整体满意度结果为较满意。

3.3 重要性—满意度分析

象限分析是一种评价服务质量的图形分析技术，最初运用于营销学相关的服务质量评价[57]。本文以用户满意度均值作为纵坐标（y轴），以重要性为横坐标（x轴），重要性以各个指标的权重进行表示。以重要性(I)的均值(0.05)和满意度(P)的均值(4.08)作为划分象限的标准，据表中 ${ E}_{i}$和 ${P}_{i}$的数值确定指标在象限中的位置，从而绘制学术期刊增强出版用户满意度测评分数区域分布图，如图2所示：
象限分析是一种评价服务质量的图形分析技术，最初运用于营销学相关的服务质量评价[57]。本文以用户满意度均值作为纵坐标（y轴），以重要性为横坐标（x轴），重要性以各个指标的权重进行表示。以重要性(I)的均值(0.05)和满意度(P)的均值(4.08)作为划分象限的标准，据表中和的数值确定指标在象限中的位置，从而绘制学术期刊增强出版用户满意度测评分数区域分布图，如图2所示：
图2 学术期刊增强出版用户满意度测评分数区域分布图

Figure 2 Regional distribution map of user satisfaction evaluation scores for academic journal enhanced publishing

（1）第一象限（I区）为优势区。满意度高、重要性也高的满意度指标将出现在象限一范围内，表示增强出版知识服务中较为重要的指标获得用户的满意，这些指标是学术期刊增强出版知识服务应努力维持的。处在第一象限的指标有内容有序性（B25）与知识传播效果（B42），对于这两项指标，平台在保持现有水平的基础上，继续改善提高，并充分利用现有新型科技与技术提高知识传播效果。提供增强出版知识服务的期刊编辑部通过制定专门的增强出版附加资料提交规范和要求来保证不同形式附加材料内容格式的规范性。增强后的论文通过实体链接、可视化等技术进行表示，用户可以快速访问和定位存放在服务器的数据资源，方便知识传播共享。
（2）第二象限（II区）为保持区。满意度高，而重要性较低的满意度指标获得用户的满意，表明这些指标对于用户来说重要性不高，却得到了较为满意的服务，即参与增强出版知识服务的建设方对该区域的指标宣传力度不够。处在第二象限的指标有易操作性（B13）、 呈现样式的美观性（B31）、内容的可靠性（B23）、呈现过程的流畅性（B35）、内容的完整性（B21）、知识交流效果（B41）、命名的准确性（B34）、系统回应速度（B11）、内容易理解性（B26），对于此区域内的指标建设大致上保持原状即可，避免因缺乏重视而出现服务能力下滑的现象，可适当提高重要性相对较高指标的宣传力度，逐步促进指标向第一象限的转移。学术期刊增强出版流程中，作者将根出版物与附加材料打包成信息包交由编辑部进行审核处理，保证了内容的可靠性与完整性。增强出版知识服务对象为学科领域内的用户，具有一定的知识基础与知识储备。增强出版知识服务作为筛选条件之一位于高级检索界面，易于用户使用；增强出版附加资料存储在服务器中，系统回应速度满意度较高，说明知网平台的服务器较为稳定，能够给用户提供良好服务体验。通过学术资源关联整合，可以进行更细粒度的知识检索，推进知识交流。附加材料在发布之前会由专业人员进行审核来保证其呈现质量，因此该象限呈现维度的三方面指标均获得用户较高满意度，但是目前互联网呈现样式的多样化导致用户对于三项指标感知重要性较低。
（3）第三象限（III区）为机会区。满意度与重要性都较低的有关指标出现在第三象限。一方面，这表明增强出版知识服务的参与方对该区域的指标缺乏关注及相应的建设；另一方面，由于平台自身服务能力的局限，无法提供有效服务，从而导致用户满意度较低。处在第三象限的指标有内容的相关性（B24）、系统回应质量（B12）、内容的可重用性（B22）、呈现形式的多样性（B32），这一区域指标满意度均值皆低于平均水平，学术期刊增强出版知识服务的参与者应适当提高对以上指标的重视程度并做出改进，提高自身知识服务水平与知识服务能力，引起用户的关注与阅读兴趣。即使给出了非常详细的研究过程，论文数据非公开以及硬件资源有限等原因也会导致可重用性难度上升。学术期刊增强出版通过URI来访问存储在服务器中的网络资源，在访问过程中会因各种原因导致链接失效而无法获取目标资源。由于学科差异，不同学科研究呈现出的数据格式不同，理工科以实验数据为主，因为数据以图表形式或视频呈现更加直观，而文史类则以文字阐述居多，对于不同学科，数据的呈现样式存在固有的局限性。
（4）第四象限（IV区）为修补区。重要性较高而满意度较低的有关指标将出现在象限四中，表示该区域内的指标对于用户来说是比较重要的，可实际上却对这些指标满意度较低，因此这些指标是增强出版知识服务的建设方应不断完善的。处在第四象限的指标有交互方式的丰富性（B14）、系统帮助（B15）、内容的丰富性（B27）、知识关联的紧密型（B28）、排列的有序性（B33），这一部分指标是用户认为很重要但却是学术期刊增强出版知识服务有待完善的地方，改进的顺序应优先大于其他象限指标，这一部分指标的改进对于从整体上提高用户满意度能够起到很好的效果。国外增强出版建设较为成熟和完善，Nature、PLoS、Elsevier等通过结构化导航和链接将论文与增补内容分享到社交网络促进知识发现；科学论文中细粒度知识单元需要借助专门处理技术进行形式化表示与语义关联，构建多层次、多粒度、多维度的科学论文内容数据集，这对编辑人员有很高的技术要求，说明国内在知识单元处理技术应用上还有所欠缺。

4 结语

本文采用熵值法与模糊综合评价的思路，利用熵值法确定学术期刊增强出版知识服务用户满意度指标体系中各项指标的权重，并利用模糊综合的方法计算用户的满意度得分。在重要性—满意度矩阵的基础上，提出了学术期刊增强出版各项指标提升的优先权，对服务提供商发展和升级增强出版知识服务的实践、提高学术期刊的知识服务能力、优化用户的阅读体验具有一定的参考意义。本研究还存在一些局限与不足：①问卷对象中本科生占比较大，研究生及教师的样本量较少，在一定程度上限制了研究结论的适用性，后续研究可进一步扩大问卷范围。②考虑到不同学科及学历的差别对于学术期刊增强出版知识服务的需求及感知可能的不同，后续研究中笔者会探讨用户特征的区别是否会造成满意度上的差异，在用户细分的角度上探究满意度会更具有现实意义。③本文主要以用户满意的角度提出各项指标提升的优先权，后续可进一步从作者角度出发展开探讨，优化作者与增强出版知识服务开展平台之间的合作交流。

封菊馨：论文撰写与修改，实证数据分析；

张自然：论文指导与框架修改；

洪 缘：实证数据采集与处理。

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