信息资源测度新方法:基于TOPSIS的间接测度
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更新于2024-10-08
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“信息资源测度------基于TOPSIS”是一篇由中国科学技术信息研究所出版的论文,作者是俞立平、潘云涛和武夷山。文章主要探讨如何通过TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,即贴近理想解排序法)解决信息资源测度的问题,提出了一个新的信息资源间接测度方法。该方法考虑了人口数、社会活跃程度、教育水平和传播水平等因素,以加权方式对信息资源进行综合评价。
信息资源的测度对于评估信息化建设的成效、推动信息资源的开发利用、优化资源配置以及比较不同区域间的差距具有重要意义。论文回顾了历史上几种主要的信息资源测度方法,如马克卢普测度法、波拉特测度法和信息化指数法,这些方法通常从宏观层面分析信息产业在经济中的地位、信息工作者的数量和收入占比。
论文引入TOPSIS方法,旨在克服传统指标体系和替代变量在信息资源测度中的局限性。TOPSIS是一种多目标决策分析技术,它通过计算各个选项与理想解和反理想解的距离来确定最优解决方案。在信息资源测度中,这个方法可以量化人口、社会活跃度、教育和传播等对信息资源的影响,从而更准确地评估一个地区或国家的信息资源状况。
论文还讨论了新方法的应用范围和潜在的改进方向。例如,未来可能需要进一步完善指标体系,包括更多与信息资源生成和影响相关的因素,以提高测度的全面性和准确性。此外,权重的确定方法也是一个关键问题,可能需要根据实际情况和发展变化动态调整。
在国内,谢康和肖静华在1997年提出了信息资源丰裕度系数,这是国内较早的信息资源测度尝试,通过选取特定指标(如数据库数量、专利商标数量)并采用相等权重法进行评估。但与TOPSIS方法相比,后者可能提供更为复杂且全面的分析。
这篇论文对于理解信息资源测度的重要性、历史背景以及如何运用TOPSIS进行间接测度提供了深入的见解,为政策制定者和研究人员提供了一种新的工具,有助于更科学地衡量和比较不同地区的信息化水平。
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rededu
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