何祺　陳美

關(guān)鍵詞： 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)； 鏈接分析法； 影響力； 可視化； 安全評(píng)估分級(jí)分類； 平臺(tái)合作互動(dòng)

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．０７．００８

〔中圖分類號(hào)〕Ｄ６３－３９ 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕Ａ 〔文章編號(hào)〕１００８－０８２１ （２０２４） ０７－００８４－１２

政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)是政府向公眾開(kāi)放數(shù)據(jù)的主要途徑之一， 代表了政府的透明度和開(kāi)放承諾。我國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放高度重視， 將政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的建設(shè)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的重要工作和更好地管理數(shù)據(jù)資源、提供公共服務(wù)， 并推動(dòng)城市的可持續(xù)發(fā)展和智慧化轉(zhuǎn)型的重要舉措。２０２２ 年， 國(guó)務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于加強(qiáng)數(shù)字政府建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)》［１］ 提出， 要構(gòu)建統(tǒng)一規(guī)范、互聯(lián)互通、安全可控的國(guó)家公共數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)。在數(shù)據(jù)成為我國(guó)改革發(fā)展的關(guān)鍵方向之時(shí)， 根據(jù)《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放報(bào)告——省域指數(shù)》數(shù)據(jù)顯示［２］ ， 截至２０２２ 年１０ 月， 我國(guó)已有２１ 個(gè)省份上線了政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)?？梢哉f(shuō)， 我國(guó)在數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)方面已具備一定基礎(chǔ)， 具備政策支持和發(fā)展?jié)摿?。?duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)進(jìn)行更加精細(xì)的數(shù)據(jù)分析和運(yùn)用， 定能助推我國(guó)數(shù)字治理能力的不斷提升。

目前， 我國(guó)數(shù)據(jù)開(kāi)放雖然取得長(zhǎng)足發(fā)展， 但對(duì)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、激發(fā)社會(huì)創(chuàng)新的作用還不突出。相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者指出公共數(shù)據(jù)實(shí)用性不高， 存在“形式開(kāi)放傾向”、監(jiān)督約束機(jī)制較弱、數(shù)據(jù)容量低、服務(wù)種類較少等問(wèn)題［３－４］ ， 說(shuō)明我國(guó)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)還有較大的改進(jìn)空間。各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的地位如何？ 在哪些方面還需怎樣改進(jìn)？ 如何助推政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)數(shù)字化改革進(jìn)一步提質(zhì)增效？ 針對(duì)以上幾項(xiàng)問(wèn)題， 本文對(duì)此開(kāi)展研究。

１ 研究背景

１.１ 鏈接分析及其應(yīng)用

鏈接分析法主要通過(guò)搜索引擎或?qū)I(yè)工具， 對(duì)網(wǎng)頁(yè)中的鏈接數(shù)量、網(wǎng)頁(yè)數(shù)量、訪問(wèn)量等數(shù)據(jù)進(jìn)行收集分析， 從而發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在規(guī)律， 常用Ｇｏｏｇｌｅ、站長(zhǎng)工具、百度、Ａｌｌｔｈｅｗｅｂ、Ｍｏｚ Ｌｉｎｋ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ 等工具獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。鏈接分析法反映了網(wǎng)頁(yè)之間的“參與” “推薦” 和“引用” 關(guān)系， 是評(píng)價(jià)平臺(tái)影響力的重要方法， 并逐漸在經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、情報(bào)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用［５－８］ 。

此外， 作為網(wǎng)絡(luò)信息資源挖掘的工具之一， 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｎａｌｙｓｉｓ， ＳＮＡ）也逐漸受到學(xué)界重視［９－１１］ 。由于ＳＮＡ 可以提供豐富的理論基礎(chǔ)和定量方法， 很多研究借助ＳＮＡ 的思路與工具， 與鏈接分析法結(jié)合應(yīng)用［１２－１４］ ， 以便進(jìn)一步探索網(wǎng)絡(luò)中信息資源的組織方式和聯(lián)系形式。本文將借助ＳＮＡ 中的連通性分析、中心性分析、派系分析以及邊緣—結(jié)構(gòu)分析， 對(duì)各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)之間的鏈接關(guān)系進(jìn)行深入探索， 以展現(xiàn)各平臺(tái)之間的聯(lián)系。

１.２ 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)相關(guān)研究

從現(xiàn)有研究來(lái)看， 國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的研究視角多樣。初期對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的研究主要聚焦于規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)特征、平臺(tái)設(shè)計(jì)等方面［１５－１８］ 。相比國(guó)外， 國(guó)內(nèi)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)存在規(guī)模較小、完備性不足、結(jié)構(gòu)不完整等問(wèn)題， 平臺(tái)建設(shè)有待進(jìn)一步完善［１９］ 。隨著研究的進(jìn)一步深入， 學(xué)界的探討方向開(kāi)始向平臺(tái)功能、評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、建設(shè)上存在的不足等方面逐漸轉(zhuǎn)移。部分學(xué)者開(kāi)始關(guān)注政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的評(píng)估指標(biāo)［２０－２４］ ， 希望據(jù)此來(lái)推動(dòng)開(kāi)放數(shù)據(jù)的實(shí)踐； 同時(shí)， 也有學(xué)者指出政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)存在數(shù)據(jù)權(quán)屬、政策環(huán)境等阻礙問(wèn)題［２５－２６］ 。此外， 用戶群體也逐漸受到關(guān)注， 研究者會(huì)以用戶訪問(wèn)量為影響因子作為評(píng)價(jià)平臺(tái)影響力的因素之一。例如， 有文獻(xiàn)提出通過(guò)增強(qiáng)用戶活躍度、提升公眾參與度來(lái)提升數(shù)據(jù)開(kāi)放能力［２７－３１］ 。同時(shí)，有學(xué)者對(duì)國(guó)內(nèi)外以及不同省份的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)開(kāi)展對(duì)比研究， 提出改善建議， 從而增大平臺(tái)影響力。通過(guò)對(duì)比不同省份的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)， 可以識(shí)別出最佳實(shí)踐和成功經(jīng)驗(yàn)。這些經(jīng)驗(yàn)可以被其他省份或國(guó)家（地區(qū)）借鑒， 以改進(jìn)本省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)， 提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可用性和平臺(tái)影響力。

綜上， 本文通過(guò)采用ＳＮＡ 分析法， 作為鏈接分析法的延續(xù)和補(bǔ)充， 深入挖掘省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)之間的關(guān)系， 探討不同省份數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的影響力， 并對(duì)平臺(tái)的改進(jìn)和完善提出合理建議。

２ 數(shù)據(jù)收集及研究設(shè)計(jì)

２.１ 數(shù)據(jù)來(lái)源

省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)是中央和地方電子政務(wù)發(fā)展中的重要環(huán)節(jié)。作為具有戰(zhàn)略地位的平臺(tái)，省級(jí)政府通常在政策制定和實(shí)施方面具有更大的影響力。同時(shí)， 研究省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)之間的關(guān)系可能會(huì)提供更多關(guān)于政策影響的洞察， 并且省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的數(shù)量相對(duì)適宜， 在實(shí)際操作層面具備可獲性。因此， 考慮到省級(jí)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)的戰(zhàn)略地位、戰(zhàn)略洞察及其數(shù)據(jù)的可獲性， 本研究將我國(guó)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)作為研究對(duì)象， 對(duì)平臺(tái)的鏈接指標(biāo)進(jìn)行比較分析。為了提高結(jié)果的準(zhǔn)確性， 本文借鑒《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放報(bào)告——省域指數(shù)》［２］ 上發(fā)布的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)， 在排除無(wú)法登錄以及缺失數(shù)據(jù)較多的省級(jí)平臺(tái)后， 最終選擇１７ 個(gè)省份的官方數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)作為研究樣本，具體省份及相關(guān)鏈接等信息如表１ 所示。

２.２ 研究設(shè)計(jì)及評(píng)價(jià)指標(biāo)

首先， 借鑒以往文獻(xiàn)并結(jié)合研究目的， 本文選?。?個(gè)一級(jí)指標(biāo)和１４ 個(gè)二級(jí)指標(biāo)對(duì)１７ 個(gè)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)進(jìn)行對(duì)比， 并基于各省自身政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)與其他省份數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的友情鏈接形成的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。

在評(píng)價(jià)指標(biāo)方面， 本文擬采用平臺(tái)規(guī)模、平臺(tái)鏈接數(shù)量特征、平臺(tái)影響力特征和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)影響力４ 個(gè)一級(jí)指標(biāo)和各指標(biāo)下屬細(xì)分的總網(wǎng)頁(yè)數(shù)、總鏈接數(shù)、總鏈影響因子和網(wǎng)絡(luò)密度等１４ 個(gè)二級(jí)指標(biāo)為評(píng)價(jià)指標(biāo)。相關(guān)指標(biāo)數(shù)值越大， 平臺(tái)內(nèi)容和結(jié)構(gòu)的完備性、系統(tǒng)性、影響力和凝聚力越強(qiáng)。如表２所示。

２.３ 數(shù)據(jù)采集

本研究于２０２３ 年６ 月底對(duì)１７ 個(gè)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。由于我國(guó)省級(jí)政府平臺(tái)基本上都以中文為主要語(yǔ)言， 因而選擇搜索引擎的標(biāo)準(zhǔn)之一是收錄中文網(wǎng)頁(yè)的數(shù)量大， 而且數(shù)據(jù)庫(kù)更新及時(shí)、覆蓋面廣。在前述提到的常用工具中， 百度的數(shù)據(jù)覆蓋度相對(duì)較低， 結(jié)果可信度較低， Ａｌｌｔｈｅｗｅｂ已被收購(gòu)?fù)Ｖ惯\(yùn)營(yíng)， ＭｏｚＬｉｎｋ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ 的數(shù)據(jù)更新速度較慢。因此， 筆者借鑒已有文獻(xiàn)， 選用穩(wěn)定性較強(qiáng)的Ｇｏｏｇｌｅ 搜索引擎和站長(zhǎng)工具（ｈｔｔｐｓ：／ ／ ｔｏｏｌ．ｃｈｉｎａｚ．ｃｏｍ／ ）來(lái)獲?。保?個(gè)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的鏈接數(shù)據(jù)［１９，４１］ 。結(jié)合Ｇｏｏｇｌｅ 搜索范式， 以福建省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)為例， 確定了檢索式數(shù)據(jù)匯總［１７］ ， 如表３ 所示。

３ 各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)外部特征分析

外部特征即各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)間鏈接存在的形式。譬如： 為估算平臺(tái)之間的關(guān)聯(lián)性和緊密性，鏈接的關(guān)聯(lián)網(wǎng)頁(yè)會(huì)出現(xiàn)在平臺(tái)專門設(shè)立的友情鏈接中； 為解釋或擴(kuò)展網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容， 相關(guān)鏈接會(huì)出現(xiàn)在平臺(tái)數(shù)據(jù)集的內(nèi)容中； 為方便用戶進(jìn)行搜索查詢， 平臺(tái)頁(yè)面也可能會(huì)連接到該平臺(tái)自身的其他網(wǎng)頁(yè)等。鏈接的外部特征會(huì)因?yàn)槠脚_(tái)中設(shè)置網(wǎng)頁(yè)的目的不同而產(chǎn)生差異， 反映各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)鏈接的表征， 形成對(duì)平臺(tái)的宏觀認(rèn)識(shí)。

需要說(shuō)明的是， 安徽、甘肅、河北的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的總網(wǎng)頁(yè)數(shù)（Ｘ１）、內(nèi)鏈數(shù)（Ｘ３）、外鏈數(shù)（Ｘ４）等數(shù)據(jù)均檢索不到， 缺失數(shù)據(jù)過(guò)多， 故不進(jìn)行分析， 但后續(xù)進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)仍列入研究范圍。此外， 遼寧、寧夏、陜西和青海的反鏈數(shù)量無(wú)法檢索， 故不統(tǒng)計(jì)該４ 個(gè)省份的反鏈數(shù)據(jù)。

３.１ 平臺(tái)網(wǎng)頁(yè)信息統(tǒng)計(jì)分析

如圖１ 和表４ 所示， 不同省份政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)總網(wǎng)頁(yè)數(shù)、總鏈數(shù)、內(nèi)鏈數(shù)、外鏈數(shù)和反鏈數(shù)各項(xiàng)指標(biāo)存在數(shù)量級(jí)倍的差異， 說(shuō)明平臺(tái)在規(guī)模、完備性、影響力等方面存在顯著不同。具體分析如下：

如圖１（ａ）所示， 湖北省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在１７ 個(gè)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)中總網(wǎng)頁(yè)數(shù)最多， 意味著平臺(tái)規(guī)模最大， 浙江省、廣西壯族自治區(qū)和山東省的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的規(guī)模位居其后。

如圖１（ｂ）所示， 遼寧省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的總鏈數(shù)量超過(guò)百億級(jí)， 總體影響力和輻射力最大。

如圖１（ｃ）所示， 四川省內(nèi)鏈數(shù)超過(guò)８ 萬(wàn)條， 說(shuō)明該平臺(tái)結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性和完備性最高， 廣西壯族自治區(qū)內(nèi)鏈數(shù)雖然遠(yuǎn)不及四川省， 但也超過(guò)萬(wàn)條， 平臺(tái)結(jié)構(gòu)上相對(duì)其他省份政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)更為完善。

如圖１（ｄ）所示， 遼寧省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)搜索得出的與該平臺(tái)存在關(guān)聯(lián)的鏈接網(wǎng)頁(yè)數(shù)在各省數(shù)據(jù)開(kāi)放的官方平臺(tái)中最高。從外部鏈接數(shù)與總鏈接數(shù)的關(guān)系可以看出遼寧省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的影響力與網(wǎng)絡(luò)輻射力最強(qiáng)。

如圖１（ｅ）所示， 廣東省反向鏈總數(shù)數(shù)倍于其他省份政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)。說(shuō)明廣東省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的擁護(hù)度更高、平臺(tái)美譽(yù)度更好。

３.２ 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)引用分析

各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的引用來(lái)源各有特色，本文基于各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的友情鏈接數(shù)據(jù)進(jìn)行探討。此外， 由于本節(jié)不具體到平臺(tái)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和規(guī)模， 僅分析各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)間的相互關(guān)系，因此， 為了展現(xiàn)各平臺(tái)之間鏈接的全面性， 本文在后續(xù)涉及相關(guān)內(nèi)容時(shí)， 研究樣本除了基于《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放報(bào)告——省域指數(shù)（２０２２ 年度）》［２］中提到的１７ 個(gè)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)， 還新增了部分平臺(tái)鏈接中涉及的北京市、上海市以及天津市數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)。

如圖２ 和表５ 所示， 一是在數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的引用數(shù)量分布中， 有１１ 個(gè)平臺(tái)的入鏈網(wǎng)絡(luò)域名來(lái)自貴州， 有兩個(gè)平臺(tái)入鏈網(wǎng)絡(luò)域名來(lái)自廣西， 除此之外， 其他省份平臺(tái)的入鏈網(wǎng)絡(luò)域名在數(shù)值上表現(xiàn)相似。外鏈網(wǎng)絡(luò)域名引用數(shù)量排名中居首位的省份是浙江， 廣東位居其次， 北京、上海、貴州位居第三，且引用數(shù)量相同。二是各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在使用方面呈現(xiàn)一定的規(guī)律， 如外鏈網(wǎng)絡(luò)域名引用數(shù)量較多的省份， 更多會(huì)選擇貴州省、山東省和浙江省作為外鏈來(lái)源。而外鏈網(wǎng)絡(luò)域名引用數(shù)量較少的省份僅會(huì)選擇貴州省作為外鏈來(lái)源， 說(shuō)明我國(guó)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)可能存在以“學(xué)習(xí)” 模式為主的建設(shè)模式， 同時(shí)也在一定程度上反映了貴州作為數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展最活躍的地區(qū)之一， 也是數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍省份， 技術(shù)、觀念等經(jīng)驗(yàn)較為前沿， 在政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放方面占據(jù)領(lǐng)先地位和優(yōu)勢(shì)， 其數(shù)據(jù)質(zhì)量和內(nèi)容受到其他省份的認(rèn)可和重視， 因此被多數(shù)同類平臺(tái)借鑒。需要注意的是， “學(xué)習(xí)模式” 下政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)的發(fā)展建設(shè)可能會(huì)引起創(chuàng)新能力不足、平臺(tái)建設(shè)模式與本省數(shù)據(jù)不匹配等問(wèn)題， 在建設(shè)平臺(tái)的過(guò)程中需要引起重視。

４ 各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)影響力分析

ＳＮＡ 反映各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)之間的關(guān)系和互動(dòng)模式， 以及這些關(guān)系所形成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特征。通過(guò)這種分析方法， 可以更好地了解平臺(tái)的運(yùn)作規(guī)律，并形成對(duì)平臺(tái)之間的微觀認(rèn)識(shí)。

由于數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的關(guān)系屬性， 對(duì)其進(jìn)行社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析研究時(shí)二值最矩陣會(huì)更加適用。因此， 本文將各平臺(tái)間的互鏈情況轉(zhuǎn)化為０－１ 矩陣。如表６所示， 數(shù)字表示行平臺(tái)是否鏈接到列平臺(tái)， ０ 為不存在引用鏈接， １ 為存在引用鏈接， 整體網(wǎng)絡(luò)為非對(duì)稱矩陣。

４.１ 網(wǎng)絡(luò)連通性分析

連通性是指在網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間都存在一條路徑， 使得這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)能夠相互通信、交換數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)連通性是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間連接的重要特性，直接影響著網(wǎng)絡(luò)的可靠性、穩(wěn)定性和可用性。對(duì)連通性進(jìn)行評(píng)估在數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)中具有重要意義，不僅能夠影響信息交流、政策制定、協(xié)同創(chuàng)新等方面， 而且是評(píng)估平臺(tái)影響力和政府間合作質(zhì)量的重要參考指標(biāo)。一個(gè)高連通性的網(wǎng)絡(luò)意味著各省政府能夠更加方便、快捷地分享政府?dāng)?shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)和最佳實(shí)踐， 推動(dòng)政府間的協(xié)同合作。本文分別通過(guò)網(wǎng)絡(luò)密度和可達(dá)性來(lái)反映數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的連通性， 利用Ｕｃｉｎｅｔ６.０ 為工具進(jìn)行計(jì)算， 如表７ 所示。

網(wǎng)絡(luò)密度描述了節(jié)點(diǎn)連接的緊密程度， 反映了網(wǎng)絡(luò)的凝聚力。網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的鏈接越多， 則網(wǎng)絡(luò)密度越大， 越接近１。各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)密度為０.１０８２，標(biāo)準(zhǔn)差為０.３１０６。從整體來(lái)看， 各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)之間鏈接較少， 且鏈接數(shù)量分布存在一定的差異。

網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性考察了信息和資源的傳遞能力， 即網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的互相鏈接能力。本文以平均直徑對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度。經(jīng)計(jì)算， 各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)整體網(wǎng)互鏈平均路徑為１.８０３， 基于小世界理論可認(rèn)為， 我國(guó)各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)從任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)平均需經(jīng)過(guò)１.８ 個(gè)其他站點(diǎn)， 即任意平臺(tái)節(jié)點(diǎn)需要經(jīng)過(guò)約１～２ 個(gè)節(jié)點(diǎn)即可到達(dá)該網(wǎng)中所有平臺(tái)節(jié)點(diǎn)。

４.２ 點(diǎn)度中心性

４.２.１ 點(diǎn)出度、點(diǎn)入度比較

在有向網(wǎng)絡(luò)中， 節(jié)點(diǎn)有可能與其他節(jié)點(diǎn)有單向連接， 而這些單向連接的數(shù)量就是該節(jié)點(diǎn)的出度?！俺龆取?即向其他節(jié)點(diǎn)的邊的數(shù)量， 用來(lái)表現(xiàn)平臺(tái)關(guān)注其他對(duì)象的程度， 點(diǎn)出中心度高的平臺(tái)在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中會(huì)積極與其他平臺(tái)取得關(guān)聯(lián)。當(dāng)節(jié)點(diǎn)有可能被其他節(jié)點(diǎn)單向連接時(shí)， 這些單向連接的數(shù)量就是該節(jié)點(diǎn)的入度?！叭攵取?即向該節(jié)點(diǎn)的邊的數(shù)量，用來(lái)表現(xiàn)平臺(tái)的被關(guān)注程度， 點(diǎn)入中心度高的平臺(tái)是其他平臺(tái)都希望與其進(jìn)行關(guān)聯(lián)的對(duì)象。

如表８ 所示， 整體網(wǎng)中出度大于入度的省份主要有： 貴州、山東、天津、海南和廣西。出度高的數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)， 在網(wǎng)絡(luò)中能通過(guò)其他對(duì)象獲得更為豐富的信息。說(shuō)明這些省份的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在網(wǎng)絡(luò)中具有較強(qiáng)的交際互動(dòng)性， 積極性高。入度大于出度的省份主要有： 廣東、浙江、江西、陜西、北京、四川和湖北。入度高的數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)有可能會(huì)引導(dǎo)該網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)交流時(shí)的內(nèi)容、視角等。說(shuō)明這些省份的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在該網(wǎng)絡(luò)中具有很高的聲望， 體現(xiàn)了平臺(tái)的吸引力。

４.２.２ 中心性分析

出度和入度共同構(gòu)成節(jié)點(diǎn)的度。度反映了該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系程度， 是該節(jié)點(diǎn)影響力大小的體現(xiàn)， 即節(jié)點(diǎn)的度的數(shù)值越大， 將會(huì)具有更多的連接關(guān)系。將政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)形成網(wǎng)絡(luò)作為無(wú)向網(wǎng)，對(duì)于擁有Ｎ 個(gè)節(jié)點(diǎn)的無(wú)向網(wǎng)絡(luò)， 節(jié)點(diǎn)ｉ的點(diǎn)度中心性是ｉ 與其他Ｎ－１ 個(gè)ｊ 節(jié)點(diǎn)的直接聯(lián)系總數(shù)， 如式（１） 所示［４２］ 。該數(shù)值越大， 對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)越大， 即該節(jié)點(diǎn)占據(jù)的中心性越高， 網(wǎng)絡(luò)參與度越高， 節(jié)點(diǎn)越重要。

如圖３ 所示， 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)中的熱點(diǎn)區(qū)域?yàn)橘F州， 其次是浙江和上海。這些地區(qū)在網(wǎng)絡(luò)中有較多的連接， 可能在信息傳播、資源傳遞等方面起著重要作用。而寧夏、安徽、河北、青海、福建和遼寧節(jié)點(diǎn)度數(shù)為０， 屬于孤立節(jié)點(diǎn)。孤立節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)生可能包括平臺(tái)內(nèi)容、平臺(tái)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、推廣宣傳或其他各種因素。譬如： 這些省份政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)中沒(méi)有主動(dòng)開(kāi)放大量的數(shù)據(jù)集， 缺乏數(shù)據(jù)開(kāi)放； 平臺(tái)數(shù)據(jù)集規(guī)模相對(duì)較小， 尚未與其他省份的數(shù)據(jù)平臺(tái)建立直接連接； 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、格式等與其他省份不兼容， 其他省份的數(shù)據(jù)平臺(tái)無(wú)法順利連接和使用； 數(shù)據(jù)主題與其他省份沒(méi)有交叉或重疊； 推廣和宣傳方面不足等。因此， 這些省份在數(shù)據(jù)開(kāi)放方面的規(guī)模和影響力相對(duì)較低。需要強(qiáng)調(diào)的是， 節(jié)點(diǎn)度中心度為０ 并不意味著這些地區(qū)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中沒(méi)有重要性或作用， 只是表示在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的分析范圍內(nèi)， 這些地區(qū)沒(méi)有直接連接。

４.３ 派系分析

派系分析是用于識(shí)別和研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中派系的方法。派系是指一個(gè)緊密相連的子群體， 其中每個(gè)成員都與其他成員有直接的聯(lián)系。在派系中， 每個(gè)成員之間都有較高的連接度， 而與派系之外的成員之間的連接度相對(duì)較低。派系分析的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中潛在的派系群體， 以了解這些派系內(nèi)部的關(guān)系。故本文通過(guò)派系分析探明數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)中存在的派系情況， 結(jié)果如圖４ 所示。其中， 貴州、浙江在７ 個(gè)派系中均出現(xiàn)６ 次， 說(shuō)明他們?cè)谂上甸g發(fā)揮著重要的紐帶作用。此外， 貴州和浙江的數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)可能存在以下特征， 而這些特征對(duì)兩個(gè)省份在派系中的影響力也有一定程度影響。具體如下：

一是數(shù)據(jù)開(kāi)放廣泛且均衡： 貴州、浙江的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在７ 個(gè)派系中都有相似的出現(xiàn)次數(shù)，這可能意味著它們?cè)诙鄠€(gè)方面都開(kāi)放了數(shù)據(jù)， 并且數(shù)據(jù)的主題和內(nèi)容比較均衡， 沒(méi)有明顯偏重于某個(gè)特定派系。廣泛且均衡的特征意味著不同領(lǐng)域的用戶可以從中受益， 包括研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)、公眾、媒體等。這種吸引力有助于提高平臺(tái)的影響力， 使更多人參與到政府?dāng)?shù)據(jù)的利用與交流中。

二是高度透明和開(kāi)放： 貴州和浙江的政府在數(shù)據(jù)開(kāi)放方面表現(xiàn)出較高的透明度和開(kāi)放性。這兩個(gè)省份在政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)上提供了豐富的數(shù)據(jù)資源，以滿足不同用戶和利益群體的需求。與此同時(shí)， 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的透明度和開(kāi)放度， 加強(qiáng)了政府與公眾之間的互信。公眾能夠更加深入地了解政府的政策和決策過(guò)程， 建立起更為健康的互動(dòng)關(guān)系。

三是開(kāi)放數(shù)據(jù)影響力相似： 貴州和浙江的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在多個(gè)派系中均有出現(xiàn)， 這表明它們?cè)跀?shù)據(jù)開(kāi)放領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注， 具有相似的影響力。

４.４ 核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析

核心—邊緣結(jié)構(gòu)描述了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的不平衡連接模式， 其中少數(shù)核心節(jié)點(diǎn)擁有較多的連接，而大多數(shù)邊緣節(jié)點(diǎn)連接較少。用Ｕｃｉｎｅｔ６.０軟件測(cè)算實(shí)際數(shù)據(jù)與理想模型之間相關(guān)系數(shù)為０.６６３，網(wǎng)絡(luò)中成員歸屬情況如表９所示。

從中可知， 政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)形成的網(wǎng)絡(luò)整體呈現(xiàn)出典型的“核心—邊緣” 特征。廣東、貴州、海南、山東、浙江和上海被認(rèn)為是核心節(jié)點(diǎn)， 在網(wǎng)絡(luò)中扮演著關(guān)鍵的角色， 它們通常是信息傳播、數(shù)據(jù)交換和資源傳遞的主要樞紐， 在政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放方面具有較大的影響力和重要性。廣西、江西、寧夏、陜西、四川、湖北、北京和天津被認(rèn)為是邊緣節(jié)點(diǎn)，在網(wǎng)絡(luò)中的作用較為邊緣化， 與核心節(jié)點(diǎn)之間的連接較少。但這并不意味著這些地區(qū)在政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放方面沒(méi)有價(jià)值， 而是它們?cè)谠摼W(wǎng)絡(luò)中的連接性相對(duì)較少。

此外， 核心節(jié)點(diǎn)主要集中在東部地區(qū)， 而邊緣節(jié)點(diǎn)則分布在東部和西部地區(qū)， 表明數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)存在一定的區(qū)域差異。具體來(lái)說(shuō)， 東部地區(qū)政府在數(shù)據(jù)開(kāi)放方面相對(duì)較好， 較為積極地開(kāi)展工作， 從而導(dǎo)致了核心節(jié)點(diǎn)的集聚。而西部地區(qū)在數(shù)據(jù)開(kāi)放方面相對(duì)滯后， 因此在該網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)為邊緣節(jié)點(diǎn)。

５研究結(jié)論

通過(guò)閱讀文獻(xiàn)和查閱數(shù)據(jù)報(bào)告， 本文將《中國(guó)地方政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放報(bào)告——省域指數(shù)》中涉及的相關(guān)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)作為研究樣本?；阪溄臃治龇?， 并以ＳＮＡ 法作為延續(xù)和補(bǔ)充， 通過(guò)Ｇｏｏｇｌｅ 搜索引擎、Ｕｃｉｎｅｔ６.０ 獲取平臺(tái)鏈接數(shù)據(jù)， 同時(shí)從４ 個(gè)維度、１４ 個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)建框架對(duì)我國(guó)省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。得到以下結(jié)論：

５.１各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)存在明顯差異

從收錄的網(wǎng)頁(yè)數(shù)來(lái)看， 湖北省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)規(guī)模最大， 但從平臺(tái)外部鏈接來(lái)看， 遼寧省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的影響力與網(wǎng)絡(luò)輻射力更強(qiáng)。以內(nèi)鏈數(shù)為視角進(jìn)行切入， 四川省和廣西壯族自治區(qū)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)網(wǎng)站自身結(jié)構(gòu)的層次性和完備性較高。在反鏈方面， 廣東省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的反鏈數(shù)遠(yuǎn)超過(guò)其他省份， 說(shuō)明平臺(tái)的擁護(hù)度、美譽(yù)度更高。

在各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)外鏈網(wǎng)絡(luò)域名引用數(shù)量分布中， 有１１ 個(gè)省級(jí)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)入鏈網(wǎng)絡(luò)域名來(lái)自貴州省， 有兩個(gè)省域開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)入鏈網(wǎng)絡(luò)域名來(lái)自廣西壯族自治區(qū)， 除此之外， 其他省份在數(shù)值上表現(xiàn)相似。這反映出我國(guó)對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的建設(shè)可能以“學(xué)習(xí)” 模式為主， 且貴州在其中起到示范引領(lǐng)作用。

５.２ 各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成一個(gè)小世界

就網(wǎng)絡(luò)密度而言， 各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)之間鏈接較少， 且鏈接數(shù)量分布存在一定的差異， 就網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性而言， 任意平臺(tái)需要經(jīng)過(guò)約１～２ 個(gè)節(jié)點(diǎn)即可實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中所有的數(shù)據(jù)開(kāi)放。

基于對(duì)各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)中出度和入度的比較， 貴州、山東、天津、海南和廣西的政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)出度大于入度， 具有較強(qiáng)的交際互動(dòng)性；廣東、浙江、江西、陜西、北京、四川和湖北入度大于出度， 平臺(tái)的聲望、吸引力較高。

基于點(diǎn)度中心性分析， 貴州、浙江和上海在信息傳播、資源傳遞等方面起著重要作用， 寧夏、安徽、河北、青海、福建和遼寧屬于孤立節(jié)點(diǎn)， 可能在平臺(tái)內(nèi)容、平臺(tái)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、推廣宣傳等方面有所不足。

基于派系分析， 貴州、浙江在各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)整體劃分的派系間發(fā)揮重要的紐帶作用， 兩者數(shù)據(jù)開(kāi)放程度較高， 開(kāi)放內(nèi)容較為均衡， 在數(shù)據(jù)治理、平臺(tái)影響力方面較為相似。

在各省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)形成的網(wǎng)絡(luò)中， 各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在整體上呈現(xiàn)出典型的“核心—邊緣”特征。廣東、貴州、海南、山東、浙江、上海為核心節(jié)點(diǎn)， 廣西、江西、寧夏、陜西、四川、湖北、北京和天津被認(rèn)為是邊緣節(jié)點(diǎn)， 體現(xiàn)一定程度的地域差異。

６啟示

數(shù)據(jù)開(kāi)放是公眾了解政策運(yùn)作的重要途徑， 事關(guān)我國(guó)數(shù)字化改革的戰(zhàn)略方向和目標(biāo)。而政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)作為數(shù)據(jù)開(kāi)放的重要形式載體， 有利于助推我國(guó)數(shù)字治理能力的提升， 推動(dòng)了政務(wù)改革數(shù)字化走向深入。綜合全文分析， 本文提出如下建議：

一方面， 擴(kuò)大數(shù)據(jù)資源開(kāi)放范圍， 重視可視化分析。湖北省政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)網(wǎng)頁(yè)數(shù)最多， 在規(guī)模上占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。該平臺(tái)也提供了豐富各類行業(yè)的圖解數(shù)據(jù)報(bào)告， 如新能源、醫(yī)療器械、農(nóng)業(yè)科技等， 但在平臺(tái)影響力方面并非十分理想。與其他省級(jí)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)相比， 湖北省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)的內(nèi)部鏈接數(shù)與遼寧省、山東省、廣東省等地區(qū)存在數(shù)量級(jí)的差別。深入到地區(qū)數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)內(nèi)部發(fā)現(xiàn)，遼寧省、山東省、廣東省數(shù)據(jù)集資源較為豐富， 且可視化程度較高， 形式、內(nèi)容與美觀度方面均具有優(yōu)異表現(xiàn)。舉例來(lái)說(shuō)， 遼寧省、山東省和廣東省的可視化均結(jié)合地圖服務(wù)， 且可視化種類在４ 種以上， 而湖北省開(kāi)放的數(shù)據(jù)集僅有１１ 個(gè)， 且可視化表現(xiàn)形式只包含柱狀圖一種類型。當(dāng)以視覺(jué)傳達(dá)表示時(shí)， 數(shù)據(jù)揭示了更多的洞察力。因此， 平臺(tái)需要擴(kuò)大數(shù)據(jù)資源開(kāi)放范圍， 重視可視化分析， 讓數(shù)據(jù)傳達(dá)具有更高的影響力和有效性， 同時(shí)也讓可視化成為理解、解釋和洞察數(shù)據(jù)集內(nèi)容的強(qiáng)大工具。

另一方面， 促進(jìn)各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)合作互動(dòng)，建立數(shù)據(jù)開(kāi)放交流聯(lián)盟。本研究發(fā)現(xiàn)， 整體上我國(guó)各省之間聯(lián)系緊密程度差異較大， 呈現(xiàn)典型的“核心—邊緣” 特征。核心節(jié)點(diǎn)之間的連接性較為緊密， 這有助于促進(jìn)數(shù)據(jù)合作和資源互補(bǔ)。而邊緣節(jié)點(diǎn)則需要加強(qiáng)與核心節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系， 以便更好地參與到政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放網(wǎng)絡(luò)中， 并與其他地區(qū)進(jìn)行數(shù)據(jù)交流和合作。此外， 具體到派系層面， 貴州、浙江數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在派系中發(fā)揮著重要的紐帶作用。本研究從鏈接層面揭示各省數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)在所形成的網(wǎng)絡(luò)中的地位， 分析結(jié)果反映， 創(chuàng)建開(kāi)放數(shù)據(jù)交流平臺(tái)， 讓核心平臺(tái)和邊緣平臺(tái)之間可以進(jìn)行數(shù)據(jù)交流和經(jīng)驗(yàn)共享， 可以促進(jìn)各地區(qū)之間的合作與互動(dòng)， 共同推進(jìn)數(shù)據(jù)開(kāi)放的發(fā)展。一是確保數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性。核心平臺(tái)和邊緣平臺(tái)的數(shù)據(jù)都遵循統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)， 以提高數(shù)據(jù)的互操作性和可比性。這樣可以更好地整合數(shù)據(jù)資源， 促進(jìn)跨地區(qū)、跨部門的數(shù)據(jù)共享和交流。二是深入研究貴州和浙江的數(shù)據(jù)開(kāi)放策略。對(duì)貴州、浙江的數(shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)進(jìn)行深入研究， 了解其數(shù)據(jù)開(kāi)放策略、實(shí)施措施和取得的成果。探究其在數(shù)據(jù)開(kāi)放方面的成功經(jīng)驗(yàn)和值得借鑒之處， 進(jìn)行廣泛宣傳和推廣。通過(guò)分享經(jīng)驗(yàn)， 可以促進(jìn)各地區(qū)之間的學(xué)習(xí)和合作， 助推政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)數(shù)字化改革全面提質(zhì)增效。

后續(xù)研究可進(jìn)行不同城市層面或國(guó)家（地區(qū)）層面的比較， 希望能更具體、更深層次地對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放平臺(tái)建設(shè)現(xiàn)狀進(jìn)行探討， 為我國(guó)政府開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)和數(shù)字治理提供理論與數(shù)據(jù)支持。