陳 旸，左 珊

(湘潭大學(xué) 體育教學(xué)部，湖南 湘潭 411105;湘潭大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

基于粗糙集理論的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)實(shí)證研究

陳 旸，左 珊

(湘潭大學(xué) 體育教學(xué)部，湖南 湘潭 411105;湘潭大學(xué) 公共管理學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

通過(guò)理論研究和公眾參與調(diào)查，構(gòu)建出了一套基于公眾參與視角的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系?？紤]到實(shí)際應(yīng)用中，待評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)據(jù)規(guī)模通常較少的問(wèn)題，引入粗糙集理論建立了基于信息熵觀點(diǎn)下的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度智能評(píng)價(jià)模型，該模型在利用粗糙集方法客觀確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)，將決策表進(jìn)行合理分塊劃分，以層次式計(jì)算的方式來(lái)逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重的客觀求取，為小樣本數(shù)據(jù)問(wèn)題粗糙集求解提供了一個(gè)全新的解決方案。通過(guò)實(shí)證研究，驗(yàn)證了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的合理性和粗糙集智能評(píng)價(jià)模型的有效性與優(yōu)越性。

社區(qū)體育服務(wù)；粗糙集理論；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；指標(biāo)權(quán)重

黨的十八大報(bào)告中強(qiáng)調(diào)指出：“推動(dòng)文化產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，讓人民精神文化生活更加豐富多彩……全民健身要取得新成績(jī)。”隨著全面建成小康社會(huì)，推進(jìn)社區(qū)文化建設(shè)發(fā)展進(jìn)程的逐漸深入，社區(qū)體育文化作為重要的社區(qū)文化建設(shè)內(nèi)容，國(guó)家給予了越來(lái)越多的重視，為社區(qū)體育建設(shè)的發(fā)展指明了方向。社區(qū)體育服務(wù)是政府部門(mén)積極推進(jìn)社區(qū)體育建設(shè)的一項(xiàng)重要內(nèi)容，是推進(jìn)社會(huì)主義先進(jìn)文化建設(shè)、引領(lǐng)社區(qū)居民和社區(qū)單位緊密聯(lián)系的重要環(huán)節(jié)，在滿(mǎn)足社區(qū)居民體育需求方面發(fā)揮著重要的作用。社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度是指社區(qū)居民對(duì)社區(qū)體育服務(wù)的滿(mǎn)意程度，是社區(qū)居民將其對(duì)社區(qū)體育服務(wù)的期望與社區(qū)體育實(shí)際提供的服務(wù)相比較后得出的一個(gè)對(duì)社區(qū)體育服務(wù)的評(píng)價(jià)，是社區(qū)居民在接受社區(qū)體育一次或多次服務(wù)后的內(nèi)心感受和主觀評(píng)價(jià)[1]634-638。為了檢驗(yàn)社區(qū)體育服務(wù)建設(shè)的實(shí)際成果，就需要對(duì)社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度情況進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)，“以評(píng)促建”，“以評(píng)促改”，達(dá)到提升社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度的目的。

通過(guò)梳理與社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)相關(guān)的研究可以發(fā)現(xiàn)：何穎運(yùn)用文獻(xiàn)資料法、問(wèn)卷調(diào)查法、訪談法和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，依據(jù)系統(tǒng)論、社會(huì)評(píng)價(jià)理論、社會(huì)體育學(xué)理論和心理學(xué)理論建立了一套城市社區(qū)體育服務(wù)滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)模型并進(jìn)行了實(shí)證研究[2]40-42；馬葛生引入了基于期望值的模糊多屬性決策方法構(gòu)建了社區(qū)體育服務(wù)居民滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)體系[3]53-58；其他相關(guān)的研究主要集中在社區(qū)體育實(shí)踐調(diào)查方面[4]39-42，[5]1009-1013?？偟膩?lái)說(shuō)，鑒于社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度的重要性，其近年來(lái)越來(lái)越受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注，然而對(duì)社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)的智能化研究相對(duì)較少。

基于已有的研究成果，通過(guò)公眾參與調(diào)查的方式，嘗試建立一套社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。研究社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)，不僅需要構(gòu)建科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系而且還需要有針對(duì)性地選取合理的定量化評(píng)價(jià)方法。粗糙集理論是Z.Pawlak[6]341-356提出的一種數(shù)據(jù)推理方法，其具有不依賴(lài)樣本數(shù)據(jù)之外的先驗(yàn)知識(shí)而真實(shí)反映數(shù)據(jù)本身所隱藏的信息，得到問(wèn)題的內(nèi)在規(guī)律的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)[7]233-246。文章將粗糙集理論引入到社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)中,嘗試構(gòu)建一種智能化定量獲取指標(biāo)權(quán)重的層次式計(jì)算新算法，從而實(shí)現(xiàn)基于粗糙集理論的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度合理評(píng)價(jià)分析，為社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度研究提供更為合理客觀的評(píng)價(jià)結(jié)論。

一、社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

(一)構(gòu)建社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的原則

1. 比較性和完整性。構(gòu)建社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)盡可能采用相對(duì)指標(biāo),便于不同對(duì)象之間進(jìn)行比較。但為了反映對(duì)象之間規(guī)模上的差異,也應(yīng)選取一些絕對(duì)指標(biāo)。另外,各個(gè)指標(biāo)的計(jì)量范圍、口徑必須一致,才能對(duì)社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度情況進(jìn)行綜合比較。做到全面不容易,要求所選的指標(biāo)能夠是一個(gè)有機(jī)整體,考慮到影響社區(qū)居民滿(mǎn)意度的因素,而且指標(biāo)間的相互配合能比較科學(xué)、準(zhǔn)確地涵蓋評(píng)價(jià)所需的基本內(nèi)容。

2. 引導(dǎo)性和可行性。社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)置和評(píng)價(jià)的實(shí)施,目的是要對(duì)公眾起到引導(dǎo)和導(dǎo)向的作用。通過(guò)指標(biāo)的設(shè)置和評(píng)價(jià),引導(dǎo)公眾識(shí)別信息、認(rèn)識(shí)信息,從而提高公眾的信息搜集、檢索、處理、使用的能力，并提升社區(qū)體育服務(wù)的質(zhì)量和增加公眾獲得的利益。所需的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)原則上從現(xiàn)有的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)中產(chǎn)生,少量需重新計(jì)算和統(tǒng)計(jì)的指標(biāo)也應(yīng)盡可能地在現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上取得。

3. 理論實(shí)踐結(jié)合，定量定性結(jié)合。社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，應(yīng)從公眾的實(shí)際需求向?qū)嶋H應(yīng)用轉(zhuǎn)變，通過(guò)理論研究與走訪調(diào)查相結(jié)合的方式才可能獲得較為合理的解決方案。同時(shí)由于社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究的特殊性和先進(jìn)性，在研究分析過(guò)程中，采用定量計(jì)算和定性分析相結(jié)合的手段，對(duì)指標(biāo)體系內(nèi)涵予以多層面、精細(xì)化的豐富，更好地為提高社區(qū)體育服務(wù)的質(zhì)量提供實(shí)際可行的決策服務(wù)。

(二)社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)

本文通過(guò)大量借鑒社區(qū)體育服務(wù)的研究成果[8]55-59，[9]25-30，[10]19-22,30，考慮到現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的可獲得性和構(gòu)建社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的三條原則，經(jīng)過(guò)理論層面上的深入剖析，我們擬從體育基礎(chǔ)設(shè)施、體育服務(wù)活動(dòng)、體育服務(wù)人員三個(gè)方面搭建體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

據(jù)此，我們選取出了包括體育服務(wù)項(xiàng)目數(shù)、體育服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)、年體育服務(wù)經(jīng)費(fèi)投入、人均體育活動(dòng)面積、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況、年體育鍛煉活動(dòng)數(shù)、年運(yùn)動(dòng)康復(fù)服務(wù)活動(dòng)數(shù)、年體育競(jìng)賽服務(wù)活動(dòng)數(shù)、年體育信息服務(wù)活動(dòng)數(shù)、服務(wù)人員學(xué)歷結(jié)構(gòu)、服務(wù)人員年培訓(xùn)次數(shù)、服務(wù)人員業(yè)務(wù)考核通過(guò)率、體育服務(wù)指導(dǎo)員數(shù)量共13個(gè)二級(jí)指標(biāo)。為了使得該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系更加符合公眾的需求和社區(qū)體育服務(wù)的發(fā)展，有利于提升公眾參與下的社區(qū)體育服務(wù)質(zhì)量，將初建的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。問(wèn)卷共涉及16個(gè)單項(xiàng)選擇題，主要是對(duì)初建的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行滿(mǎn)意度調(diào)查，包括“1.滿(mǎn)意”、“2.不滿(mǎn)意”、“3.說(shuō)不清”。調(diào)查對(duì)象面向公眾、社區(qū)居民等，共發(fā)放問(wèn)卷200份，共回收問(wèn)卷192份，最終確定180份有效問(wèn)卷。所得到的反饋統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖1所示。

圖1 公眾參與下的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果

對(duì)問(wèn)卷調(diào)查的結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，保留贊成率60%以上的指標(biāo)，去除贊成率60%以下的指標(biāo)(如：基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況、年體育鍛煉活動(dòng)數(shù)、服務(wù)人員學(xué)歷結(jié)構(gòu))。最終匯總得到在公眾參與下的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)詳情體育服務(wù)項(xiàng)目數(shù)(個(gè))C11社區(qū)體育服務(wù)項(xiàng)目的總數(shù)體育基礎(chǔ)設(shè)施C1體育服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)(個(gè))C12社區(qū)體育服務(wù)機(jī)構(gòu)的總數(shù)人均體育活動(dòng)面積(平方米/人)C13社區(qū)居民平均體育活動(dòng)的范圍、面積年體育服務(wù)經(jīng)費(fèi)投入(萬(wàn)元/年)C14社區(qū)一年內(nèi)對(duì)體育服務(wù)的資金投入量大小年體育競(jìng)賽服務(wù)活動(dòng)數(shù)(個(gè)/年)C21社區(qū)一年內(nèi)開(kāi)展體育競(jìng)賽服務(wù)活動(dòng)的總數(shù)體育服務(wù)活動(dòng)C2年運(yùn)動(dòng)康復(fù)服務(wù)活動(dòng)數(shù)(個(gè)/年)C22社區(qū)一年內(nèi)開(kāi)展運(yùn)動(dòng)康復(fù)服務(wù)活動(dòng)的總數(shù)年體育信息服務(wù)活動(dòng)數(shù)(個(gè)/年)C23社區(qū)一年內(nèi)開(kāi)展體育信息服務(wù)活動(dòng)的總數(shù)服務(wù)人員年培訓(xùn)次數(shù)(次/年)C31社區(qū)體育服務(wù)人員一年內(nèi)參加的培訓(xùn)次數(shù)體育服務(wù)人員C3服務(wù)人員業(yè)務(wù)考核通過(guò)率(%)C32社區(qū)體育服務(wù)人員業(yè)務(wù)考核情況體育服務(wù)指導(dǎo)員數(shù)量(個(gè))C33社區(qū)內(nèi)擁有的體育服務(wù)指導(dǎo)員的數(shù)量

二、基于粗糙集理論的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度智能評(píng)價(jià)模型

(一)粗糙集基本理論

定義2[12]154-156：給定決策表S，若有B?A，則定義屬性集B上的不可分辨關(guān)系IND(B)為：

IND(B)={(ui,uj)∈U2|?b∈B,f(ui,b)=f(uj,b)

定義3[13]157-165：在決策表S中，?X?U且X≠φ,則定義集合X在屬性集B?A上的下近似劃分集B*(X)和上近似劃分集B*(X)為：

B*(X)={ui∈U|[ui]B?X}; B*(X)={ui∈U|[ui]B∩X≠φ};

其中[ui]B={uj|(ui,uj)∈IND(B)}，B*(X)也稱(chēng)為X的B正域，記作：PosB(X)

定義4[12]154-156：在決策表S中，若有B?C,Y∈U/IND(D)，則決策屬性D的B正域PosB(D)定義為：

定義5[14]238-241：在決策表中，若U/IND(C)={X1,X2,…,Xq},U/IND(D)={Y1,Y2,…,YP},則對(duì)象集U在條件屬性集C下相對(duì)于決策屬性D劃分的信息熵定義為：

其中Card(*)表示集合的基數(shù)。

定義6[14]238-241：在決策表S中，定義屬性c∈C粗糙集信息熵意義下的重要度為：

SGF(c)=I(D|C)-I(D|C-{c})

(二)社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)決策分析算法

考慮到針對(duì)社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)決策分析的實(shí)際應(yīng)用背景，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包含一級(jí)指標(biāo)條件屬性集和二級(jí)指標(biāo)條件屬性集，我們下面將定義1中在決策表S內(nèi)的條件屬性集(指標(biāo)集)C進(jìn)行如下更為細(xì)致的描述：

圖2 社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)步驟

通過(guò)圖2的描述，基于粗糙集的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)決策分析具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

-min(lxv))

(1)

-low(lxv))

(2)

其中，max(lxv)為原始數(shù)據(jù)集中，在屬性cxv下的最大數(shù)據(jù)取值；min(lxv)為原始數(shù)據(jù)集中，在屬性cxv下的最小數(shù)據(jù)取值，high(lxv)為成本型屬性中不允許值的上限；low(lxv)為效益型屬性中不允許值的下限。

2. 連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化。由于粗糙集只能處理離散化的數(shù)據(jù)，因此，需要對(duì)連續(xù)型數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，本文采取的是等距離法[14]238-241。具體步驟如下：

1)屬性cxv在離散化時(shí)的取值區(qū)間長(zhǎng)度計(jì)算為：

(3)

2)對(duì)于對(duì)象ui，在屬性cxv下的離散化結(jié)果計(jì)算為：

(4)

3. 構(gòu)建決策表。把數(shù)據(jù)離散化的結(jié)果轉(zhuǎn)化成為決策表S=(U,A,V,f)，U={u1,u2,…un}表示各個(gè)社區(qū)的集合，條件屬性評(píng)價(jià)指標(biāo)集C={C1,C2,…CZ}，其中Cx(x=1,2,…,z)為一級(jí)指標(biāo)條件屬性，該一級(jí)指標(biāo)條件屬性包含若干二級(jí)指標(biāo)條件屬性，可以描述為Cx={cx1,cx2,…,cxv}，決策屬性集D={y1,y2,…,yr}。

4. 客觀權(quán)重確定。通過(guò)把基于信息熵觀點(diǎn)下的粗糙集計(jì)算方法引入社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度智能評(píng)價(jià)分析中，不依賴(lài)任何的先驗(yàn)知識(shí)，獲取屬性(也即指標(biāo))的客觀權(quán)重。此外，考慮在實(shí)際的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)應(yīng)用中，待評(píng)價(jià)的社區(qū)對(duì)象數(shù)據(jù)規(guī)模通常較少，而相應(yīng)的評(píng)價(jià)分析指標(biāo)數(shù)目較多，因此在利用粗糙集方法客觀計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重時(shí)，考慮基于一級(jí)指標(biāo)集進(jìn)行分塊劃分，以層次式計(jì)算的方式來(lái)逐步實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)二級(jí)指標(biāo)權(quán)重的客觀求取，為小樣本數(shù)據(jù)問(wèn)題粗糙集求解提供了一個(gè)全新的解決方案。

在信息熵觀點(diǎn)下，粗糙集運(yùn)算直觀性較強(qiáng)，不同屬性的重要性可以基于信息熵的運(yùn)算得到相應(yīng)的定量化數(shù)值。即通過(guò)從決策表中剔除某條件屬性，再考察在該屬性缺失的情況下整個(gè)決策分類(lèi)信息熵的變化情況。如果剔除后變化較大，則說(shuō)明該屬性重要性大；反之，重要性小。

算法1：局部分塊下的二級(jí)指標(biāo)條件屬性權(quán)重計(jì)算

輸入：決策表S=(U,A,V,f)

輸出：各一級(jí)指標(biāo)下的二級(jí)指標(biāo)條件屬性權(quán)重值w。

Step1. 獲得全體對(duì)象集在一級(jí)指標(biāo)Cx分塊下的劃分結(jié)果U/IND(Cx)，在決策屬性D上的劃分結(jié)果U/IND(D)，以及在每次剔除一級(jí)指標(biāo)Cx下的條件屬性cxv后的劃分結(jié)果U/IND(CX-{cxv});

Step2. 計(jì)算一級(jí)指標(biāo)Cx上的劃分相對(duì)決策屬性D上的劃分的信息熵I(D|Cx)；在依次剔除一級(jí)指標(biāo)Cx下的各個(gè)條件屬性cxv后,計(jì)算Cx-{cxv}上的劃分相對(duì)決策屬性D上的劃分的信息熵I(D|Cx-{cxv})；

Step3.計(jì)算一級(jí)指標(biāo)Cx分塊下的各個(gè)條件cxv粗糙集意義下的重要度：

SGF({cxv})=I(D|Cx)-I(D|Cx-{cxv});

Step4. 計(jì)算一級(jí)指標(biāo)Cx局部分塊下的各個(gè)二級(jí)指標(biāo)條件屬性cxv的權(quán)重值：

算法2：各一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算

輸入：決策表S=(U,A,V,f)

輸出：各一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值w

Step1. 獲得全體對(duì)象集U在條件屬性集C上的劃分結(jié)果U/IND(C)，在決策屬性D上的劃分結(jié)果U/IND(D)，以及在每次剔除條件屬性集C下的一級(jí)指標(biāo)Cx后的劃分結(jié)果U/IND(C-Cx)；

Step2. 計(jì)算條件屬性集C上的劃分相對(duì)決策屬性D上劃分的信息熵I(D|C)，以及在依次剔除一級(jí)指標(biāo)Cx后，計(jì)算條件屬性集C-Cx上的劃分相對(duì)決策屬性D上的劃分的信息熵I(D|C-Cx)，其中Cx∈C；

Step3. 計(jì)算各一級(jí)指標(biāo)Cx在粗糙集意義下的重要度：SGF(Cx)=I(D|C)-I(D|C-Cx)；

算法3：待評(píng)價(jià)對(duì)象的綜合評(píng)價(jià)值

輸入：決策表S=(U,A,V,f)，局部分塊下的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重w(cxv)和一級(jí)指標(biāo)權(quán)重w(Cx)

輸出：待評(píng)價(jià)對(duì)象ui∈U的綜合評(píng)價(jià)值Ki

Step1. 計(jì)算全局意義下的二級(jí)指標(biāo)最終權(quán)重值：

Step2. 計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)結(jié)果：

三、實(shí)證分析

本研究對(duì)湖南省長(zhǎng)株潭城市群中的十個(gè)具有代表性的社區(qū)進(jìn)行了實(shí)地調(diào)查，其中長(zhǎng)沙4個(gè)社區(qū)(砂子塘社區(qū)、白沙社區(qū)、桔園社區(qū)、金地社區(qū))，株洲3個(gè)社區(qū)(七斗重社區(qū)、文化路社區(qū)、王塔沖社區(qū))，湘潭3個(gè)社區(qū)(純沖塘社區(qū)、湘潭大學(xué)社區(qū)、霞光社區(qū))，共發(fā)放問(wèn)卷500份，回收有效問(wèn)卷456份，問(wèn)卷有效回收率為91.2%；并對(duì)這十個(gè)社區(qū)的領(lǐng)導(dǎo)進(jìn)行訪談，根據(jù)指標(biāo)體系構(gòu)建的情況針對(duì)性地收集了相關(guān)數(shù)據(jù)，基于收集的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)本文所提出的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和相應(yīng)的智能評(píng)價(jià)算法模型予以驗(yàn)證與分析。

1. 數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理。10個(gè)待評(píng)價(jià)的社區(qū)記為U={u1,u2,u3,u4,u5,u6,u7,u8,u9,u10}，所有指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)如表2斜杠前所示。確定指標(biāo)的不允許值如表2所示，對(duì)于成本型屬性，不允許值是指現(xiàn)實(shí)正常情況下不能接受的最大值；對(duì)于效益型屬性，不允許值是指現(xiàn)實(shí)正常情況下不能接受的最小值。10個(gè)二級(jí)指標(biāo)均屬于效益型指標(biāo)，利用公式(2)計(jì)算各指標(biāo)的得分，指標(biāo)得分如表2斜杠后所示。本文將“公眾的滿(mǎn)意度情況”作為考核社區(qū)體育服務(wù)質(zhì)量的一個(gè)表征，作為決策屬性D，公眾分別根據(jù)自己的客觀感受對(duì)這10個(gè)社區(qū)的體育服務(wù)質(zhì)量的滿(mǎn)意度情況進(jìn)行打分，100分表示非常滿(mǎn)意，0分表示非常不滿(mǎn)意，打分結(jié)果取平均值，如表2所示。

2. 連續(xù)型數(shù)據(jù)離散化。把所有指標(biāo)均分為3個(gè)等級(jí)，利用公式(3)確定各個(gè)指標(biāo)的離散區(qū)間；根據(jù)公式(4)確定各個(gè)指標(biāo)的離散化結(jié)果，如表3所示。

3. 構(gòu)建決策表。將16個(gè)二級(jí)指標(biāo)作為決策表中的條件屬性集C；將“公眾的滿(mǎn)意度情況”作為決策屬性D，見(jiàn)表3。

4. 客觀權(quán)重確定。本文首先以“體育基礎(chǔ)設(shè)施”一級(jí)指標(biāo)為例，將決策表進(jìn)行分塊，并基于信息熵觀點(diǎn)下的粗糙集方法求取“體育基礎(chǔ)設(shè)施”下的局部分塊二級(jí)指標(biāo)權(quán)重。由此，將表3所示的決策表進(jìn)行分塊提取，獲得如表4所示的“體育基礎(chǔ)設(shè)施”一級(jí)指標(biāo)下的局部分塊決策表。

由表4，根據(jù)算法1可得：

w(c11)=0.296,w(c12)=0.296,

w(c13)=0.408,w(c14)=0。

同理，分別以“體育服務(wù)活動(dòng)”、“體育服務(wù)人員”這兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)將決策表進(jìn)行分塊，并基于信息熵觀點(diǎn)下的粗糙集方法求取“體育服務(wù)活動(dòng)”、“體育服務(wù)人員”各自局部分塊下的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重。

可得：

w(c21)=0.333,w(c22)=0.334,

w(c23)=0.333,w(c31)=0.296,

w(c32)=0.296,w(c33)=0.408。

根據(jù)以上的結(jié)果分析，社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系下的年體育服務(wù)經(jīng)費(fèi)投入為冗余屬性，應(yīng)去除這個(gè)冗余屬性；二級(jí)指標(biāo)中人均體育活動(dòng)面積、年運(yùn)動(dòng)康復(fù)服務(wù)活動(dòng)數(shù)以及體育服務(wù)指導(dǎo)員數(shù)量分別在各自的一級(jí)指標(biāo)下重要性最高。

然后在決策表中分別剔除一級(jí)指標(biāo)“體育基礎(chǔ)設(shè)施”、“體育服務(wù)活動(dòng)”、“體育服務(wù)人員”下的所有二級(jí)指標(biāo)，并基于信息熵觀點(diǎn)下的粗糙集方法求取各一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。由表3，根據(jù)算法2可得：

w(C1)=0.333,w(C2)=0.333,w(C3)=0.334

最后把一級(jí)指標(biāo)下獲得的局部分塊下的二級(jí)指標(biāo)權(quán)重與一級(jí)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行融合，得到全局意義下的各個(gè)二級(jí)指標(biāo)最終權(quán)重值，根據(jù)算法3可得： w*(c11)=0.099,w*(c12)=0.099,w*(c13)=0.136 w*(c21)=0.111,w*(c22)=0.111,w*(c23)=0.111 w*(c31)=0.099,w*(c32)=0.099,w*(c33)=0.136

根據(jù)以上的粗糙集智能化分析結(jié)果，在社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)分析中，我們應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注社區(qū)居民的體育活動(dòng)場(chǎng)地、社區(qū)提供的體育服務(wù)活動(dòng)的開(kāi)展、社區(qū)體育服務(wù)指導(dǎo)員等方面的考量因素。

最終，我們?nèi)菀浊蟮?0個(gè)待評(píng)價(jià)社區(qū)的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度綜合評(píng)價(jià)值分別為： K1=69.463,K2=68.011,K3=67.039,K4=50.993 K5=66.898,K6=79.054,K7=63.943,K8=61.321 K9=69.026,K10=68.823。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的合理性和優(yōu)越性，特將本文方法與文獻(xiàn)[16]61-65中所提出的方法基于本文的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比計(jì)算分析。

采用文獻(xiàn)[16]61-65中的方法對(duì)本文社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)價(jià)，并對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行排序，如表5所示。

從所得的評(píng)價(jià)結(jié)果中可以看出，兩種方法計(jì)算得到的各個(gè)社區(qū)的評(píng)價(jià)值排序相差不大。為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文模型的合理有效性，特定義評(píng)價(jià)決策方案區(qū)分度為：

(5)

其中n為待評(píng)價(jià)社區(qū)的數(shù)目。

區(qū)分度越大意味著待評(píng)價(jià)社區(qū)間的優(yōu)勢(shì)可分辨性越大，也直接表明該評(píng)價(jià)方法的優(yōu)越性。通過(guò)公式(5)計(jì)算上述兩種社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)方法下的方案間的區(qū)分度，如表5所示，本文方法的評(píng)價(jià)決策方案區(qū)分度更大，表明本文方法更具一定的優(yōu)越性，也表明了本文模型的合理有效。

表2 10個(gè)社區(qū)在指標(biāo)集下的原始數(shù)據(jù)

表3 數(shù)據(jù)離散化后的決策表

表4 “體育基礎(chǔ)設(shè)施”一級(jí)指標(biāo)下的局部分塊決策表

表5 兩種方法計(jì)算的評(píng)價(jià)值結(jié)果及排序

四、結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)理論研究和公眾參與調(diào)查，構(gòu)建了一套基于公眾參與下的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。把粗糙集方法引入社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)分析中，在已有的研究基礎(chǔ)上建立了基于粗糙集理論的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度智能評(píng)價(jià)模型。同時(shí)考慮到實(shí)際社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)分析中小樣本數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，創(chuàng)新性地將評(píng)價(jià)決策表進(jìn)行分塊解構(gòu)，利用信息熵觀點(diǎn)下的粗糙集方法基于層次式的計(jì)算途徑，客觀獲取各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值，為后續(xù)的綜合評(píng)價(jià)分析奠定基礎(chǔ)，這種求解方法無(wú)需依賴(lài)于專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)，具有嚴(yán)密的邏輯推理和理論依據(jù)。實(shí)證表明，該粗糙集智能評(píng)價(jià)模型是切實(shí)可行、有效的，為社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)提供了新的智能化評(píng)價(jià)方法。當(dāng)然，由于社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度的復(fù)雜性，該評(píng)價(jià)指標(biāo)體系還不夠全面、深入等，這些問(wèn)題有待進(jìn)一步研究。

[1]鄒凱,馬葛生,蘇鵬.基于LISREL的社區(qū)服務(wù)公眾滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)研究[J].中國(guó)管理科學(xué),2008, 16(10).

[2]何穎,徐明.城市社區(qū)體育服務(wù)滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)模型的理論和實(shí)證研究[J].武漢體育學(xué)院學(xué)報(bào), 2007,41(11).

[3]陳旸,馬葛生.基于模糊多屬性決策的社區(qū)體育服務(wù)公眾滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)研究[J].湘潭大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2010(5).

[4]黃波,李薇.廣州市荔灣區(qū)社區(qū)體育服務(wù)的調(diào)查與分析[J].體育學(xué)刊,2007,14(4).

[5]王凱珍.中國(guó)城市不同類(lèi)型社區(qū)居民體育活動(dòng)現(xiàn)狀的調(diào)查研究[J].北京體育大學(xué)學(xué)報(bào),2005, 28(8).

[6]Z. Pawlak. Rough sets[J]. International Journal of Information and Computer Science, 1982(11).

[7]Yee Leung, Manfred M. Fischer, Wei-Zhi Wu, Ju-Sheng Mi. A Rough Set Approach for the Discovery of Classification Rules in Interval-valued Information Systems[J]. International Journal of Approximate Reasoning, 2008,5(2).

[8]張俊偉,苗苗,鄭衛(wèi)民.新農(nóng)村建設(shè)中農(nóng)村社區(qū)體育服務(wù)體系構(gòu)建的發(fā)展模式探析[J].體育與科學(xué),2011,32(1).

[9]李麗清,劉衛(wèi)東.基于粗糙集的患者滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型及其實(shí)證分析[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2009, 14(39).

[10]丁鴻祥.社區(qū)公共體育服務(wù)供給模式創(chuàng)新研究[J].廣州體育學(xué)院學(xué)報(bào),2012,32(1).

[11]朱紅燦,陳能華.基于距離輔助粗糙集的政府信息公開(kāi)公眾滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型[J].情報(bào)雜志, 2010,29(8).

[12]朱紅燦,陳能華.粗糙集條件信息熵權(quán)重確定方法的改進(jìn)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2011(8).

[13]譚旭,唐云嵐,陳英武.基于粗糙集的區(qū)間型數(shù)據(jù)離散化算法[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2009,29(6).

[14]高維春,譚旭.決策屬性未知下的學(xué)生評(píng)教粗糙集分析[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,48(9).

[15]岳超源.決策理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2006.

[16]周志遠(yuǎn),沈固朝.粗糙集理論在情報(bào)分析指標(biāo)權(quán)重確定中的應(yīng)用[J].情報(bào)理論與實(shí)踐,2012, 35(9).

責(zé)任編輯：熊先蘭

Based on Rough Set Theory of Community Sports Service Public Satisfaction Evaluation of Empirical Study

CHEN Yang，ZUO Shan

(Department of Physical Education, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411105; School of Public Administration, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411005, China)

This paper attempts to establish an evaluation index system of community sports service public satisfaction, which based on document research and public investigation.In addtion,considering the practical application, stay evaluation object data size is usually less of a problem, introduced rough set theory based on information entropy under the view of community sports service public satisfaction intelligent evaluation model. According to the practical problem of evaluation index system of each evaluation index weight gain with small sample data, we try to divide the decision table into small blocks and use hierarchical way to get the objective to calculate the weight of each evaluation index, which based on rough set theory. At the end of the article, empirical analysis proved that the evaluation index system takes on rationality and the rough set of intelligent evaluation model takes on effectiveness and superiority. Keywords：community sports service；rough set theory；evaluation index system；index weight

2013-09-21

陳旸(1972-)，男，湖南湘潭人，湘潭大學(xué)公共管理學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師。

G812.4；TP18

A

1001-5981(2014)01-0095-07