朱紅燦 胡 新 李順利

(湘潭大學(xué)公共管理學(xué)院，湖南 湘潭 411105)

2009年美國(guó)奧巴馬政府宣布實(shí)施《透明和開(kāi)放的政府》、《開(kāi)放政府令》(《電子化政府執(zhí)行策略》)等法案并上線美國(guó)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)Data.gov掀起了政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的浪潮，世界各國(guó)紛紛跟緊腳步加快推進(jìn)自己國(guó)家的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放進(jìn)程，建設(shè)國(guó)家級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)，如Data.gov.uk(英國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái))，Data.gov.au(澳大利亞政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái))。為縮小我國(guó)與其他國(guó)家政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的差距并切實(shí)有效地實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放，我國(guó)陸續(xù)出臺(tái)了《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》、《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要的通知》、《政務(wù)信息系統(tǒng)整合共享實(shí)施方案》等一系列綱要、意見(jiàn)以及方案。并從2012年上半年到2017年上半年陸續(xù)上線了10多個(gè)符合開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)基本特征的地級(jí)以上政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)[1]。政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)是政府開(kāi)放數(shù)據(jù)的一種形式，是推動(dòng)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)發(fā)展不可或缺的有效手段，應(yīng)《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要的通知》的要求，我國(guó)要在2018年年底前完成國(guó)家政府?dāng)?shù)據(jù)統(tǒng)一開(kāi)放平臺(tái)的建設(shè)[2]。為了建設(shè)一個(gè)盡可能符合大眾需求、注重用戶獲取體驗(yàn)滿意程度的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)，對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)體驗(yàn)要素進(jìn)行分類并識(shí)別出關(guān)鍵要素，針對(duì)性地依據(jù)用戶體驗(yàn)優(yōu)化政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)顯得尤為重要。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)

國(guó)外學(xué)者對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的模型框架、價(jià)值與評(píng)估等方面進(jìn)行了有益的探討。Sieber R E等[3]基于政府與公眾之間的關(guān)系變化，提出了4種可能的未來(lái)應(yīng)用開(kāi)放數(shù)據(jù)模型。Wang H等[4]提出了一個(gè)整合技術(shù)—組織—環(huán)境框架的研究模型，并且發(fā)現(xiàn)了政府機(jī)構(gòu)在認(rèn)知效益、組織準(zhǔn)備度、外部壓力和開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)采納方面的重要積極關(guān)系。Jetzek T等[5]提出一個(gè)系統(tǒng)分析開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)影響的戰(zhàn)略框架。Alexopoulos C等[6]提出了一種基于價(jià)值模型估計(jì)來(lái)確定開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)價(jià)值生成機(jī)制的方法，描述了政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)的價(jià)值生成機(jī)制，并驗(yàn)證了系統(tǒng)變量與價(jià)值生成之間的關(guān)系。Solar M等[7]提出了一個(gè)模型來(lái)診斷公共機(jī)構(gòu)在技術(shù)、公眾、組織、法律法規(guī)和外部用戶方面追求開(kāi)放數(shù)據(jù)原則和實(shí)踐的成熟度和能力。Kassen M[8]從法律基礎(chǔ)設(shè)施、政治和經(jīng)濟(jì)環(huán)境等方面評(píng)估芝加哥的開(kāi)放數(shù)據(jù)項(xiàng)目。

國(guó)內(nèi)方面，楊瑞仙等[9]將我國(guó)7個(gè)代表性地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)與美國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)平臺(tái)數(shù)據(jù)量少、實(shí)用性和規(guī)范性差、缺乏完善與系統(tǒng)的數(shù)據(jù)描述，對(duì)此提出若干對(duì)策。曾粵亮[10]總結(jié)了英國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)交通數(shù)據(jù)與開(kāi)放的經(jīng)驗(yàn)及不足，為我國(guó)政府開(kāi)放交通數(shù)據(jù)提供啟發(fā)。岳麗欣等[11]構(gòu)建了政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)評(píng)價(jià)體系對(duì)已有平臺(tái)進(jìn)行評(píng)價(jià)，明確目前平臺(tái)建設(shè)的缺點(diǎn)，為國(guó)內(nèi)平臺(tái)建設(shè)提供參考。黃如花等[12]從總體情況、資源建設(shè)、數(shù)據(jù)組織與檢索、數(shù)據(jù)服務(wù)4個(gè)方面對(duì)我國(guó)13個(gè)地方性政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)現(xiàn)狀進(jìn)行分析并在此基礎(chǔ)上提出改進(jìn)建議。譚必勇等[13]從宏觀結(jié)構(gòu)角度對(duì)我國(guó)10個(gè)代表性開(kāi)放平臺(tái)數(shù)據(jù)質(zhì)量現(xiàn)狀進(jìn)行研究，就如何提升數(shù)據(jù)質(zhì)量給出建議。

1.2 用戶體驗(yàn)

概括來(lái)講，用戶體驗(yàn)(User Experience，UE)是指人和產(chǎn)品交互時(shí)產(chǎn)生的不同的體驗(yàn)，包括用戶所感覺(jué)到的需求被滿足的程度、用戶賦予產(chǎn)品的意義，以及在此過(guò)程中產(chǎn)生的感覺(jué)與情感[14]。隨著新技術(shù)的層出不窮，李君君等[15]認(rèn)為，政府網(wǎng)站用戶體驗(yàn)是指用戶在訪問(wèn)平臺(tái)網(wǎng)站的過(guò)程中，對(duì)網(wǎng)站界面、功能、操作方便性、交互性等方面建立起來(lái)的純主觀的心理感受，是用戶本能、心理以及行為的綜合體現(xiàn)，是交互過(guò)程中用戶內(nèi)在狀態(tài)、系統(tǒng)特征與特定情景相互作用的產(chǎn)物[15]。

學(xué)者們從不同的角度探討了用戶體驗(yàn)的構(gòu)成。如Vyas D[16]等學(xué)者提出的用戶體驗(yàn)APEC模型包括審美、實(shí)用、情感和認(rèn)知4要素。Morville P[17]等提出的用戶體驗(yàn)蜂窩模型，由有用性、可用性、滿意度、易尋性、可信度和可獲取6個(gè)要素構(gòu)成。王曉艷等[18]根據(jù)信息系統(tǒng)幫助用戶達(dá)成目標(biāo)的有效程度，將用戶體驗(yàn)劃分為功能體驗(yàn)、技術(shù)體驗(yàn)和美學(xué)體驗(yàn)3個(gè)層次。崔競(jìng)烽等[19]學(xué)者將圖書館微信公眾平臺(tái)的用戶體驗(yàn)劃分為感官接受度、內(nèi)容吸引度、任務(wù)完成度、心理愉悅度及使用受益度5個(gè)維度。蔣立兵等[20]學(xué)者提出了微課體驗(yàn)用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ?，以?shí)現(xiàn)微課的應(yīng)用價(jià)值為核心，包含功能體驗(yàn)、效能體驗(yàn)、交互體驗(yàn)及美學(xué)體驗(yàn)4個(gè)層次和可用性、合意性、引導(dǎo)性、可靠性、泛在性及交互性6個(gè)要素。

上述模型顯示了技術(shù)系統(tǒng)中用戶體驗(yàn)的構(gòu)成要素，并在與Web服務(wù)平臺(tái)相關(guān)的用戶體驗(yàn)研究如對(duì)信息系統(tǒng)、微信平臺(tái)、微課等研究方面得到了拓展與應(yīng)用。然而，國(guó)內(nèi)外政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)相關(guān)研究側(cè)重于平臺(tái)的實(shí)踐與建設(shè)，與政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)相關(guān)的研究并不多見(jiàn)。隨著中國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的不斷深化，使用用戶的不斷攀升，同時(shí)用戶體驗(yàn)直接影響到用戶對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的接受程度和滿意程度，因而對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的研究是必要的。因此，本文針對(duì)現(xiàn)有研究的不足，將Kano模型的分析方法引入政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素體系的構(gòu)建中，引入Kano模型以期從用戶體驗(yàn)的角度出發(fā)幫助政府了解用戶需求，識(shí)別用戶體驗(yàn)的重要要素，對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的改進(jìn)工作提供指導(dǎo)?；贙ano模型的思想，并不是直接測(cè)量，而是基于用戶滿意度的角度對(duì)影響要素進(jìn)行分類，向政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的使用者分析問(wèn)卷，統(tǒng)計(jì)來(lái)自多方面的評(píng)價(jià)，對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的基本要素、關(guān)鍵要素和可改進(jìn)要素進(jìn)行有效甄別和劃分。

2 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素的確定

借鑒用戶體驗(yàn)的概念，政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)是指用戶在利用數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)下載和使用政府免費(fèi)向公眾開(kāi)放的政府?dāng)?shù)據(jù)過(guò)程中，對(duì)平臺(tái)界面、功能、操作方便性、交互性等方面建立起來(lái)的純主觀的心理感受，是用戶本能、心理以及行為的綜合體現(xiàn)，是交互過(guò)程中用戶內(nèi)在狀態(tài)、系統(tǒng)特征與特定情景相互作用的產(chǎn)物。

政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)除具有其他Web服務(wù)平臺(tái)的共同特點(diǎn)外，亦存在其自身的獨(dú)特功能和特點(diǎn)，因而，本文將依據(jù)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放用戶體驗(yàn)的概念和胡昌平等[18]提出的用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ停罁?jù)幫助用戶達(dá)成目標(biāo)的有效程度，將政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)劃分為美學(xué)體驗(yàn)、功能體驗(yàn)、效能體驗(yàn)及交互體驗(yàn)4個(gè)層次。

美學(xué)體驗(yàn)描述了政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)“能否使使用者身心愉悅地達(dá)成目標(biāo)”。包含能讓用戶更好更快地尋找到所需數(shù)據(jù)的要素，比如，賞心悅目的分類圖標(biāo)和良好的界面布局都能使得用戶身心愉悅，數(shù)據(jù)分類導(dǎo)航就可以讓用戶一目了然哪類數(shù)據(jù)是自己所需的。

功能體驗(yàn)描述了政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)“能否讓用戶實(shí)現(xiàn)下載所需數(shù)據(jù)的目標(biāo)”。包含能讓用戶下載到所需數(shù)據(jù)的要素，比如，龐大的數(shù)據(jù)量和實(shí)時(shí)更新的數(shù)據(jù)才能滿足廣大用戶不同時(shí)間的多方位數(shù)據(jù)下載需求。

效能體驗(yàn)描述了“通過(guò)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)下載的數(shù)據(jù)能否幫助用戶實(shí)現(xiàn)目標(biāo)”。包含下載數(shù)據(jù)后有助于用戶實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的要素，比如，下載的數(shù)據(jù)能夠自由利用是用戶實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)。

交互體驗(yàn)描述了政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)“能否提供符合其認(rèn)知規(guī)律的交互方式，幫助用戶實(shí)現(xiàn)目標(biāo)”。包含用戶與政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)或其他用戶間的相互作用的要素，比如，具有評(píng)價(jià)功能和能夠提建議都是我們熟知的網(wǎng)絡(luò)常規(guī)交互方式。

依據(jù)這4個(gè)體驗(yàn)層次，結(jié)合鄭磊等[21]等學(xué)者對(duì)開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行評(píng)估的指標(biāo)體系，最終篩選出政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素，具體如表1所示。

表1 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素

3 基于Kano模型的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素的劃分

3.1 Kano模型與政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素的聯(lián)系

日本東京理工大學(xué)質(zhì)量管理領(lǐng)域的Noriaki Kano教授和他的同事在行為科學(xué)家赫茲伯格的雙因素理論的啟發(fā)下，于20世紀(jì)70年代第一次將滿意與不滿意標(biāo)準(zhǔn)引入到質(zhì)量管理領(lǐng)域，采用二維模式來(lái)認(rèn)知質(zhì)量，提出了著名的Kano模型。Kano理論的實(shí)質(zhì)是按照用戶體驗(yàn)對(duì)構(gòu)成產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)的各要素進(jìn)行劃分，把滿足合格產(chǎn)品的基本要素和吸引顧客更加滿意的要素進(jìn)行區(qū)分。這與筆者對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素的劃分不謀而合。Kano模型依托不同類型的質(zhì)量特性與滿意度之間的關(guān)系(見(jiàn)圖1)將產(chǎn)品或服務(wù)因素劃分為以下5種類型:魅力因子、一維因子、必備因子、無(wú)差異因子、反向因子[22]。根據(jù)Kano理論的二維質(zhì)量模式的基本原理，結(jié)合政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的用戶體驗(yàn)要素，作如下分析：

圖1 Kano模型

3.1.1 魅力因子

也叫吸引因子，該因子是一種“驚喜”或“驚奇”的特性，政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在這類因子上表現(xiàn)越充分，用戶體驗(yàn)滿意度越高，不充分或未改進(jìn)也不會(huì)引起不滿。

3.1.2 一維因子

也叫期望因子，該因子與政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)滿意程度成正比例的關(guān)系，其程度越高用戶體驗(yàn)越好，平臺(tái)在這類因子上超出用戶期望越多，用戶越滿意，反之亦然，改進(jìn)此類因子是提升平臺(tái)用戶體驗(yàn)滿意程度的有效方式。

3.1.3 必備因子

也叫基本因子，是用戶對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的基本要求，如果這些要求沒(méi)有得到滿足，用戶將會(huì)非常不滿意。相反，如果這些要求得到了滿足，用戶也不會(huì)因此產(chǎn)生更高的滿意度。改進(jìn)此類因子，對(duì)滿意度的提升沒(méi)有顯著效果，卻能有效減輕用戶不滿。

3.1.4 無(wú)差異因子

也叫無(wú)關(guān)因子，指政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)中既不好也不壞的方面，它們不會(huì)導(dǎo)致用戶滿意或不滿意。

3.1.5 反向因子

也叫逆向因子，指引起政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶強(qiáng)烈不滿的因子，改進(jìn)此類因子，可以大幅降低不滿意。

由以上依據(jù)Kano理論的因子分析可知，并不是所有要素的程度都越高越好，有些要素是無(wú)關(guān)或者起反作用的，必備因子是用戶對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的基本要求，僅僅滿足基本要求并不能使政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)滿意程度更高，一維因子和魅力因子的改進(jìn)才是提升平臺(tái)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)滿意程度的有效方式。

3.2 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素的Kano劃分

在政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素中引入Kano理論來(lái)進(jìn)行分類，能很好地按照用戶感受區(qū)分各要素。為使研究結(jié)果更具有科學(xué)性，本文將通過(guò)實(shí)際調(diào)研和統(tǒng)計(jì)分析，用具體數(shù)據(jù)做依托，結(jié)合Kano傳統(tǒng)分類和Better-Worse分類方法，對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素進(jìn)行分類，再通過(guò)靈敏度排序需改進(jìn)要素并篩選政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵因素。

3.2.1 數(shù)據(jù)收集與方法遴選

1)問(wèn)卷設(shè)計(jì)

卡諾問(wèn)卷的設(shè)計(jì)思想是從正反兩方面提問(wèn)，以便了解用戶對(duì)某一要素改變前后的感受。以表1的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的要素為依據(jù)，對(duì)這其中的某一要素進(jìn)行正反兩面的提問(wèn)，問(wèn)題區(qū)分為“我喜歡這樣”、“理應(yīng)如此”、“我無(wú)所謂”、“我能忍受”、“我討厭這樣”5項(xiàng)，針對(duì)每份問(wèn)卷，每一要素的配對(duì)正反向問(wèn)題可得到5×5種可能的回答組合。所有可能出現(xiàn)的回答組合所屬分類如表2所示?！癆”代表“魅力因子”，“O”代表“一維因子”，“M”代表“必備因子”，“Q”代表“可疑因子”，“R”代表“反向因子”，“I”代表“無(wú)差異因子”。

表2 Kano分析的典型質(zhì)量分類

2)問(wèn)卷調(diào)查與數(shù)據(jù)收集

由于問(wèn)卷題項(xiàng)較多，共計(jì)45個(gè)正反配對(duì)問(wèn)題項(xiàng)，且要求問(wèn)卷填寫者必須使用過(guò)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)。為保證問(wèn)卷質(zhì)量，我們采用QQ、微信、微博等方式有償征集了500位問(wèn)卷填寫者，詢問(wèn)此500人對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的了解情況，其中有86人被確認(rèn)為沒(méi)有使用過(guò)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)或使用過(guò)但了解程度不夠，然后通過(guò)QQ、微信和電子郵件3種方式給剩余的414人發(fā)放問(wèn)卷，回收401份，篩選后共得到386份有效問(wèn)卷。有效問(wèn)卷正反向問(wèn)題的Cronbach α系數(shù)分別為0.937和0.920，均大于0.9，內(nèi)部一致性良好；KMO值分別為0.734和0.805，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率分別為63.756%和67.443%，結(jié)構(gòu)效度良好。因此，問(wèn)卷可用于Kano模型分析。

3)Kano問(wèn)卷分類方法遴選

回收所有有效問(wèn)卷后，需要對(duì)各要素做最終分類處理。傳統(tǒng)的Kano分類是將問(wèn)卷答案整理后進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)，頻數(shù)最高的類別則是該要素最終的分類，示例如表3所示。

但是這樣分類的缺點(diǎn)是：當(dāng)各類頻數(shù)極為接近甚至相等時(shí)，將無(wú)法進(jìn)行明晰的類別劃定。Better-Worse分類方法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)分類的缺陷，通過(guò)計(jì)算所有要素的Better-Worse系數(shù)，構(gòu)建所有要素系數(shù)對(duì)應(yīng)的散點(diǎn)圖，并將散點(diǎn)圖劃分為4個(gè)象限，如圖2所示。

表3 Kano分析的傳統(tǒng)分類示例

圖2 Better-Worse系數(shù)散點(diǎn)圖

落在第一象限的要素Better值和Worse值都在0.5水平以上，屬于一維因子；在第二象限中，Better值高于0.5水平，Worse值在0.5水平以下，落入此象限的要素稱之為魅力因子；第三象限是Better和Worse值都在0.5水平以下，第四象限Better值低于0.5水平，而Worse值則在0.5水平以上，落入這兩個(gè)象限的因素分別稱之為無(wú)差異因子和必備因子。Better值表示提供某要素或該要素充足時(shí)，用戶體驗(yàn)的滿意度會(huì)提升，且值越大，滿意度上升的越快；Worse值表示不提供某項(xiàng)要素或該要素缺乏時(shí)，用戶體驗(yàn)的滿意度就會(huì)降低，且值越大，滿意度下降的速度越快[23]。

其中，Better=(A+O)/(A+O+M+I)

(1)

Worse=(O+M)/(A+O+M+I)

(2)

但是，Better-Worse分類方法無(wú)法對(duì)問(wèn)題因子和反向因子進(jìn)行有效識(shí)別。因此，本文結(jié)合傳統(tǒng)分類方法和Better-Worse分類方法，通過(guò)傳統(tǒng)分類識(shí)別可疑因子和反向因子，對(duì)剔除可疑因子和反向因子后的剩余要素通過(guò)Better-Worse分類法進(jìn)行分類。此外，可疑因子是指有疑問(wèn)的結(jié)果,用戶的回答一般不會(huì)進(jìn)入這個(gè)類別，除非這個(gè)問(wèn)題的問(wèn)法不合理，或者是用戶沒(méi)有很好地理解問(wèn)題，亦或是用戶在填寫問(wèn)題答案時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤，當(dāng)出現(xiàn)這種情況的時(shí)候就需要檢查該問(wèn)項(xiàng)是否合理。

3.2.2 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素的Kano分類

首先，采用傳統(tǒng)分類方法對(duì)問(wèn)卷答案中各類要素的頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以根據(jù)占比大小，識(shí)別可疑因子和反向因子，結(jié)果如表4所示。

表4 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素頻數(shù)統(tǒng)計(jì)

由表4可知，“獲取數(shù)據(jù)是否需要注冊(cè)”(16)和“注冊(cè)復(fù)雜程度”(17)的反向因子頻數(shù)分別為214和366，均大幅度高于該要素其它類的頻數(shù)。因此，“獲取數(shù)據(jù)是否需要注冊(cè)”和“注冊(cè)復(fù)雜程度”屬于反向因子。

剔除反向因子后，再采用Better-Worse分類法計(jì)算政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的各要素的Better-Worse值，結(jié)果如表5所示，Better-Worse系數(shù)散點(diǎn)圖如圖3所示。由表4和表5可知，在45個(gè)要素中，7個(gè)屬于魅力因子，26個(gè)屬于一維因子，6個(gè)屬于必備因子，4個(gè)屬于無(wú)差異因子，2個(gè)屬于反向因子。新用戶操作指南、數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)提醒告知、提供數(shù)據(jù)集統(tǒng)計(jì)功能、提供數(shù)據(jù)集預(yù)覽功能、提供數(shù)據(jù)集可視化功能、提供地理空間工具、數(shù)據(jù)請(qǐng)求公開(kāi)與投票7個(gè)因素屬于魅力因子，這7個(gè)要素具備程度高則能大大提升用戶滿意；圖文式分類圖標(biāo)、移動(dòng)端界面適配、展現(xiàn)數(shù)據(jù)更新與下載動(dòng)態(tài)、數(shù)據(jù)分類導(dǎo)航、提供按需排序功能、具有數(shù)據(jù)應(yīng)用展示、提供開(kāi)發(fā)者提交APP的功能、數(shù)據(jù)集評(píng)價(jià)功能、數(shù)據(jù)請(qǐng)求功能、建議反饋功能、是否設(shè)立社交媒體、持續(xù)增長(zhǎng)、動(dòng)態(tài)更新、開(kāi)放授權(quán)、免費(fèi)獲取、非歧視性、自由利用、自由傳播與分享、可機(jī)讀格式、開(kāi)放格式、API接口、元數(shù)據(jù)提供、元數(shù)據(jù)覆蓋率、主題、部門、關(guān)鍵詞26個(gè)要素屬于一維因子，這26個(gè)要素表現(xiàn)越好用戶越滿意；提供站內(nèi)數(shù)據(jù)搜索功能、易被搜索引擎發(fā)現(xiàn)、提供數(shù)據(jù)集訂閱或收藏功能、單個(gè)數(shù)據(jù)集有唯一靜態(tài)URL、數(shù)據(jù)數(shù)量、歷史存檔6個(gè)要素屬于必備因子，這些要素缺失會(huì)引起用戶強(qiáng)烈不滿；標(biāo)明平臺(tái)數(shù)據(jù)總量、列明來(lái)源單位的數(shù)據(jù)總量、提供網(wǎng)站使用統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)量4個(gè)要素屬于無(wú)差異因子，不會(huì)影響用戶體驗(yàn)；注冊(cè)和注冊(cè)復(fù)雜度2個(gè)要素屬于反向因子，它們的存在反而降低用戶滿意。

表5 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素Better-Worse分類

3.2.3 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的改進(jìn)要素及關(guān)鍵要素篩選

1)改進(jìn)要素篩選

雖然通過(guò)傳統(tǒng)分類和Better-Worse系數(shù)分類對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的要素進(jìn)行了分類，確定了每個(gè)要素是屬于魅力因子、一維因子、必備因子、反向因子和無(wú)差異因子中的哪一類，并可以根據(jù)Kano模型的圖形走勢(shì)判斷每一類對(duì)用戶體驗(yàn)是正向影響還是負(fù)向影響，但卻無(wú)法進(jìn)一步判斷哪些要素是需要改進(jìn)的，也無(wú)法判斷各要素的改進(jìn)對(duì)用戶體驗(yàn)的影響程度是怎樣的。因此，本文參照趙平[24]篩選改進(jìn)要素的方法，將各要素以Better值為橫坐標(biāo)、Worse值為縱坐標(biāo)納入政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)改進(jìn)因素敏感性比較矩陣中，以靈敏度“R”表示要素需改進(jìn)的程度，定義靈敏度“R”為右側(cè)的點(diǎn)到要素選擇線的距離大小，要素選擇線上的靈敏度為0，最大靈敏度為0.707。要素選擇線，即以左下原點(diǎn)為圓點(diǎn)，以0.707(圓點(diǎn)到矩陣中心點(diǎn)的距離)為半徑的1/4圓弧，將不同的改進(jìn)要素進(jìn)行分割，在要素選擇線右側(cè)的要素是可以實(shí)施改進(jìn)的要素，并且離圓點(diǎn)越遠(yuǎn)的要素越需要重點(diǎn)改進(jìn)，而在左側(cè)的要素可暫時(shí)不予以考慮。圖3中位于要素選擇線右側(cè)的44號(hào)(建議反饋功能)等36個(gè)要素是政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的改進(jìn)要素，其靈敏度“R”大于0，改進(jìn)要素具體靈敏度順序表，如表6所示，其中絕大部分一維因子、必備因子和魅力因子都出現(xiàn)在改進(jìn)要表中，對(duì)用戶體驗(yàn)的影響比較強(qiáng)，有必要采取相應(yīng)的改進(jìn)策略對(duì)其改進(jìn)。

2)關(guān)鍵要素篩選

為篩選政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵要素，本文提出關(guān)鍵要素選擇線的概念，即以1.061為半徑(圓點(diǎn)到矩陣右上頂點(diǎn)距離的3/4，即靈敏度R=0.707/2≈0.354)的1/4圓弧，將改進(jìn)要素進(jìn)行分割，關(guān)鍵要素選擇線右側(cè)的點(diǎn)的靈敏度在中等水平以上，是改進(jìn)要素中的關(guān)鍵要素，要素選擇線與關(guān)鍵要素選擇線之間的點(diǎn)的靈敏度在中等水平以下，其改進(jìn)優(yōu)先程度低于關(guān)鍵要素。具體分割如圖3所示。改進(jìn)要素表中靈敏度排在前7位的是政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵要素，分別是建議反饋、數(shù)據(jù)請(qǐng)求、數(shù)據(jù)集評(píng)價(jià)、按需排序、數(shù)據(jù)更新與下載動(dòng)態(tài)、數(shù)據(jù)分類導(dǎo)航和開(kāi)放格式，其靈敏度均大于0.354，處于關(guān)鍵要素選擇線右側(cè)。其中開(kāi)放格式要素屬于效能體驗(yàn)，建議反饋、數(shù)據(jù)請(qǐng)求和數(shù)據(jù)集評(píng)價(jià)3個(gè)要素屬于交互體驗(yàn)，提供按需排序、展現(xiàn)數(shù)據(jù)更新與下載動(dòng)態(tài)和數(shù)據(jù)分類導(dǎo)航3個(gè)要素屬于美學(xué)體驗(yàn)。

另外，無(wú)差異因子沒(méi)有出現(xiàn)在改進(jìn)要素表中，全部處于要素選擇線左側(cè)，對(duì)用戶體驗(yàn)的影響力偏弱，在改進(jìn)能力有限的情況下可以予以放棄。

圖3 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)Better-Worse系數(shù)散點(diǎn)圖及改進(jìn)要素靈敏度比較矩陣

綜上所述，將上文中Kano類型調(diào)研的分析結(jié)果加以總結(jié)，具體內(nèi)容如表7所示。

表6 改進(jìn)要素靈敏度排序

表7 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素的Kano類型分布

4 結(jié) 語(yǔ)

1)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵要素分別是：建議反饋功能、數(shù)據(jù)請(qǐng)求功能、數(shù)據(jù)集評(píng)價(jià)功能、提供按需排序功能、展現(xiàn)數(shù)據(jù)更新與下載動(dòng)態(tài)、數(shù)據(jù)分類導(dǎo)航和開(kāi)放格式7個(gè)要素，是需重點(diǎn)關(guān)注的改進(jìn)要素，均屬于一維因子，在一維因子上表現(xiàn)超出用戶期望越多，用戶越滿意，改進(jìn)這些要素能有效改善政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)。

建議反饋、數(shù)據(jù)請(qǐng)求和數(shù)據(jù)集評(píng)價(jià)這3個(gè)交互體驗(yàn)要素敏感度分列前3，是用戶體驗(yàn)關(guān)鍵因素中的重中之重。我國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)處于建設(shè)初期，尚有很多需要彌補(bǔ)的缺陷，互動(dòng)交流則能加速平臺(tái)缺陷的彌補(bǔ)。建議反饋功能給用戶在使用平臺(tái)過(guò)程中及使用過(guò)后發(fā)表自己看法意見(jiàn)提供了場(chǎng)所，讓用戶有地方發(fā)言，讓平臺(tái)有意見(jiàn)可采納，而不是一昧地閉著耳朵搞建設(shè)，切切實(shí)實(shí)地將政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放落到實(shí)處，滿足大眾需求。數(shù)據(jù)請(qǐng)求功能則在用戶找不到自己想要的數(shù)據(jù)的時(shí)候派上用場(chǎng)，倘若不提供此功能，用戶千方百計(jì)搜索數(shù)據(jù)而不得寄希望于政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的時(shí)候，也定是失望而歸，而提供此功能則能在一定程度上緩解該現(xiàn)象，讓用戶不至于覺(jué)得政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)沒(méi)作用、不作為。數(shù)據(jù)集評(píng)價(jià)功能能讓用戶意見(jiàn)不斷累積，給后續(xù)使用平臺(tái)的用戶提供參考，減緩用戶選擇數(shù)據(jù)集時(shí)的疑慮。

提供按需排序功能、展現(xiàn)數(shù)據(jù)更新與下載動(dòng)態(tài)、數(shù)據(jù)分類導(dǎo)航這3個(gè)美學(xué)體驗(yàn)要素也是重要的關(guān)鍵要素。平臺(tái)提供按需排序和數(shù)據(jù)分類導(dǎo)航功能，能大幅度縮短用戶找尋所需數(shù)據(jù)時(shí)操作平臺(tái)功能的時(shí)間，讓用戶覺(jué)得平臺(tái)是易操控的，界面設(shè)計(jì)是人性化的。展現(xiàn)數(shù)據(jù)更新與下載動(dòng)態(tài)功能，可以縮短用戶選擇數(shù)據(jù)的時(shí)間，使用戶不在不需要的數(shù)據(jù)上逗留。數(shù)據(jù)分類導(dǎo)航功能則能引導(dǎo)用戶尋找所需數(shù)據(jù)，提升用戶尋找數(shù)據(jù)的效率。

開(kāi)放格式這個(gè)效能體驗(yàn)要素同樣是重要的關(guān)鍵要素。數(shù)據(jù)開(kāi)放格式直接關(guān)系到用戶下載的數(shù)據(jù)能否直接使用，如不能直接使用還需要轉(zhuǎn)換格式，開(kāi)放格式多樣則能免除這個(gè)困擾。

2)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的改進(jìn)要素中的魅力因子的15、13、43、14、10項(xiàng)(見(jiàn)表6)是靈敏度排在前5的要素，這些用戶體驗(yàn)要素對(duì)用戶有很大的吸引力，平臺(tái)只要少量實(shí)現(xiàn)這些要素，是吸引用戶、培養(yǎng)用戶忠誠(chéng)的重要武器。改進(jìn)要素中的一維因子的1、33、38、28、37、32、3、31、23、30項(xiàng)(見(jiàn)表6)是靈敏度排在前10(除去7個(gè)關(guān)鍵要素)的要素，平臺(tái)應(yīng)注重提高這類體驗(yàn)要素的服務(wù)水平，這些要素的改善能較大地提高平臺(tái)的利用率和滿意度。改進(jìn)要素中的必備因子的8、21、27、22、18項(xiàng)(見(jiàn)表6)，平臺(tái)改進(jìn)這類體驗(yàn)要素的服務(wù)水平，能有效減輕用戶的不滿意程度。

3)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)的反向因子注冊(cè)和注冊(cè)過(guò)于復(fù)雜會(huì)降低政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)滿意程度，反向因子的出現(xiàn)意味著這些要素對(duì)用戶的體驗(yàn)產(chǎn)生了負(fù)向影響，不利于用戶滿意度的提高，根據(jù)Kano模型理論，剔除或簡(jiǎn)化“反向因子”特征將能減緩用戶的不滿意。當(dāng)獲取數(shù)據(jù)需要注冊(cè)時(shí)，獲取時(shí)間就會(huì)相應(yīng)的延長(zhǎng)，而注冊(cè)過(guò)程越復(fù)雜，對(duì)用戶耐心的挑戰(zhàn)就越大。為了減緩用戶的不滿意，盡可能地優(yōu)化用戶體驗(yàn)，可以去除注冊(cè)模塊，不能去除的情況應(yīng)盡量簡(jiǎn)化注冊(cè)流程。

4)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)中的標(biāo)明平臺(tái)數(shù)據(jù)總量、列明來(lái)源單位的數(shù)據(jù)總量、提供網(wǎng)站使用統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)應(yīng)用的數(shù)量是無(wú)差異因子，對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)滿意程度影響不顯著，在改善和優(yōu)化政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)時(shí)可據(jù)此合理配置資源。

綜上所述，政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的建設(shè)可根據(jù)36個(gè)改進(jìn)要素的重要性排序有的放矢地進(jìn)行合理改善及優(yōu)化，盡可能地滿足廣大用戶的多方面多層次要求。根據(jù)Kano模型，政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)用戶體驗(yàn)要素與滿意度之間不是簡(jiǎn)單的正反比關(guān)系，把重點(diǎn)放在關(guān)鍵要素上，則能事半功倍的提升用戶體驗(yàn)滿意程度。