我国政府@@开放数据@@门户网站@@绩效分@@析@@@@@@

　　1、引言@@

　　数据@@作为政府@@治理国家的重要依据@@, 已经成为政府@@拥有@@的核心资产@@。在@@世界范围内@@, 建立政府@@开放数据@@门户网站@@的已有@@@@45个国家@@、163个地区@@。近年@@来@@, 为创造一个更加高效@@、透明@@、富有@@责任感的政府@@@@, 我国许多地区也陆续通过建设门户网站的方式推动当地数据@@开放共享@@, 方便公众及时@@@@、准确的获取数据@@资源@@。因此@@, 随着@@web2.0等@@互联网@@应用@@为代表@@的大数据@@时@@代@@的来临@@, 数据@@开放变成一种@@趋势@@, 重视政府@@开放数据@@门户网站@@建设@@、提高门户网站设计@@、运营和@@管理水平@@, 已经成为一项重要课题@@。

　　自@@2009年@@美国@@开放数据@@门户网站@@@@Data.gov正式上线以@@来@@, 全球迅速掀起开放数据@@运动@@, 美国@@、英国等@@发达国家在@@开放数据@@领域已相对@@成熟@@。根据@@公共管理理论思想中@@提到的@@“不可衡量@@@@, 则无@@法管理@@”, 想要对@@我国政府@@开放数据@@门户网站@@进行有@@效管理@@, 就必须对@@其绩效进行分@@析@@@@, 从@@而@@提高政府@@开放数据@@的利用率@@, 为公众提供更高质@@量@@的数据@@和@@服务@@。

　　国内在@@现阶段对@@该领域的研究不足可以@@概括为以@@下两个方面@@。一方面@@, 国内学者主要强调政府@@开放数据@@的重要性和@@必要性@@, 而@@关于开放数据@@开发利用与开放数据@@安全等@@领域的研究相对@@不足@@, 政府@@开放数据@@门户网站@@的建置仍需进一步提升@@, 数据@@的种@@类@@、数量@@@@、质@@量@@和@@时@@效性仍需进一步加强@@。另一方面@@@@, 虽然国内已有@@学者对@@政府@@门户网站进行评估@@, 但评估框架@@大多强调@@“基础@@”和@@“数据@@”层@@, 忽略了@@“平台@@”层@@与数据@@使用@@的评估@@, 缺少一套具有@@针对@@性和@@系统性的绩效分@@析@@@@框架@@。

　　综上所述@@, 本文将从@@用户角度出发@@@@, 根据@@我国政府@@开放数据@@门户网站@@建设的实际情况@@, 并结合国外相关组织评估框架@@构建@@的先进经验@@, 试图@@从@@@@“平台@@”、“数据@@”和@@“使用@@”三个维度对@@我国政府@@开放数据@@门户网站@@绩效进行分@@析@@@@, 并提出相应对@@策@@, 以@@期对@@相关领域的研究有@@所帮助@@。

　　2、研究框架与方法@@

　　2.1 评估框架@@

　　万维网基金会组织开展的@@“开放数据@@晴雨表@@@@”是经各国政府@@和@@国际组织广泛认可的政府@@开放数据@@评估项目@@。“开放数据@@晴雨表@@@@”从@@准备度@@ (35%) 、执行度@@ (35%) 和@@影响力@@ (30%) 三大方面对@@不同国家和@@地区的开放数据@@进行分@@析@@@@, 以@@分@@析@@全球开放数据@@发展趋势@@。万维网基金会组织和@@纽约大学治理实验室根据@@现有@@的开放数据@@评估体系总结@@出一套通用评价框架@@ (见图@@@@1) , 包括四个维度@@。

图@@1 开放数据@@的通用评估框架@@@@

　　英国开放知识基金组织开展的@@“全球开放数据@@指数@@”被许多国家政府@@采用作为评价开放数据@@项目绩效的关键绩效指标@@, “全球开放数据@@指数@@”对@@各国政府@@是否开放@@10个关键性数据@@集进行分@@析@@@@, 例如@@@@国家统计数据@@@@、政府@@财政预算@@、选举结果等@@@@, 并侧重评价其技术和@@法律的开放性@@。同时@@@@, 每个数据@@集细化到具体的数据@@指标@@, 并通过一系列评估标准@@ (例如@@@@数据@@格式@@、数据@@机读性等@@@@) 赋予权重@@, 最后加权平均算出每个国家@@的得分@@@@。

　　笔者通过梳理@@“开放数据@@晴雨表@@@@”和@@“全球开放数据@@指数@@”两项开放数据@@国际评估项目发现@@@@, 两项评估项目都侧重于国家层@@面@@, 尚不能对@@我国地方政府@@层@@面的开放数据@@进行全面系统地分@@析@@@@。本文从@@@@用户角度出发@@@@, 根据@@我国开放数据@@门户网站@@建置现状@@, 基于通用评估框架@@并归纳@@整理郑磊@@、关文雯在@@@@《开放政府@@数据@@评估框架@@@@、指标与方法研究@@》一文中@@梳理的核心指标@@, 构建@@了@@“平台@@”、“数据@@”、“使用@@”3个一级@@指标@@、16个二级@@指标的评估框架@@@@, 并采用德尔菲法确定一@@、二级@@指标权重@@, 即通过匿名统计的方式收集专家意见@@, 对@@专家提交的结果进行整理@@、分@@析@@、总结@@、归纳@@, 经过多次@@反复最终确定@@一@@、二级@@指标权重@@。三级@@指标权重的设置参考@@“开放数据@@晴雨表@@@@”, 即平均分@@配三级@@指标权重@@, 其核心指标体系见表@@@@@@1。

表@@1 我国政府@@开放数据@@门户网站@@绩效分@@析@@@@@@指标体系@@

　　2.2 打分@@方法@@

　　本文引入基准值@@法@@、标杆法@@、功效系数法@@等@@多种@@绩效打分@@方法@@@@对@@指标打分@@@@, 防止主观评价造成结果有@@失偏颇@@, 使评价结果更为科学地转化为绩效分@@数@@。

　　(1) 有@@无@@测试法@@:指标判定为@@“有@@”时@@, 该指标得满分@@@@@@@@;指标判定为@@“无@@”时@@, 该指标不得分@@@@@@。

　　(2) 基准线法@@:对@@指标设立基准线@@, 若相应指标超过@@基准线则得满分@@@@@@@@, 未超过@@基准线时@@使用@@以@@下计算公式@@:

　　该指标得分@@@@= (指标值@@/基准值@@) *满分@@@@ (保留小数点后两位@@)

　　(3) 标杆法@@:将指标中@@数量@@@@最多的最优值设为标杆@@, 得分@@计算公式如@@下@@:

　　该指标得分@@@@= (指标值@@/标杆值@@) *满分@@@@ (保留小数点后两位@@)

　　(4) 功效系数法@@:

　　①设置五档@@标准值@@。各项指标的评价档次@@分@@别为优@@ (A) 、良@@ (B) 、中@@ (C) 、低@@ (D) 、差@@ (E) 五档@@。

　　②对@@五档@@标准值分@@别给定五个标准系数@@:1、0.8、0.6、0.4、0.2。

　　③按以@@下方法对@@每个指标计分@@@@:

　　上档基础@@分@@@@=总分@@@@×上档标准系数@@;

　　本档基础@@分@@@@=总分@@@@×本档标准系数@@;

　　标准值确定方法@@:本文采用分@@段简单平均法测算标准值@@。

　　具体步骤为@@:对@@样本指标按实际值进行排序@@, 并平均分@@成@@5层@@。前@@20%的样本为第一档@@, 20%~40%的样本为第二档@@, 40%~60%的样本为第三档@@, 60%~80%的样本为第四档@@, 80%~100%的样本为第五档@@@@, 该五档@@样本的简单平均数记为本档的标准值@@。

　　④总得分@@@@=∑单项指标得分@@@@。

　　2.3 样本选择@@

　　除特大型城市北京@@@@、上海@@之外@@, 目前@@@@, 我国地方政府@@开放数据@@门户网站@@开始扩展到不同地域@@、不同规模@@。笔者从@@媒体@@、官方报道并通过搜索@@引擎以@@@@“数据@@+gov.cn”和@@“data+gov.cn”为关键词@@查询了解到@@20个正式上线的开放数据@@门户网站@@@@, 充分@@考虑地区的差@@异性@@、网站建设的成熟度和@@行政级别的多样性@@, 进行样本选择@@@@。剔除不支持数据@@下载@@、网站建设差@@距较大的厦门市海沧区@@、深圳@@市罗湖区@@、深圳@@市福田区和@@处于@@“试运行@@”阶段的哈尔滨市@@、长沙市@@、广州市@@, 最终确定@@14个样本对@@象@@ (见表@@@@2) 。

表@@2 开放数据@@门户网站@@绩效评估的样本对@@象@@

　　3、绩效评估结果分@@析@@@@

　　3.1 平台@@层@@@@

　　随着@@越来越多开放数据@@门户网站@@的正式上线@@, 用户对@@平台@@的体验要求也越来越高@@, 对@@“平台@@”层@@建设进行分@@析@@至关重要@@。

　　(1) 界面体验@@。人性化的界面体验@@@@、首页@@的响应时@@间决定用户访问频率和@@体验效果@@ (见表@@@@3) 。

表@@3“界面体验@@”指标分@@析@@一览表@@@@

　　美国@@研究生项目资讯网站的调查结果表@@明@@, 网页加载时@@间超过@@@@4秒@@, 约有@@@@1/4的人会放弃打开该网页@@。本文使用@@站长工具@@ (http://tool.chinaz.com/) 中@@的@@“国内网站测速对@@比@@”作为测速的依据@@, 该工具使用@@全国各地数十个服务器对@@目标网站的首页@@响应时@@间进行测试@@, 并得出最快值@@、最慢值和@@平均值@@。考虑到全国各地用户的@@使用@@体验@@, 本文使用@@最慢值作为评判标准@@。通过移动适配工具@@ (shipei.chinaz.com) 对@@网站进行移动适配性测试@@, 从@@结果来看@@, 大多数网站@@“不适合@@”在@@移动设备浏览@@, 其中@@@@贵州@@是因为@@“内容长度超过@@了屏幕宽度@@”, 其余网站均为@@“未设置移动设备自@@适应标签@@@@, 网页等@@比例缩小时@@文字太小@@, 不适合@@阅读@@”, 浙江@@省公共数据@@开放目录右侧栏目中@@提供移动端@@APP下载和@@微信关注@@@@, 青岛@@政府@@开放数据@@网站@@提供手机版网页切换@@, 可手动点击切换至青岛@@政务@@网无@@线门户@@ (m.qingdao.gov.cn) , 便于移动端用户访问@@、下载数据@@@@。

　　(2) 数据@@展现@@。生动的数据@@展现@@可以@@让用户方便@@、快捷的看懂数据@@@@, 并有@@效的利用数据@@@@, 该指标是评估框架@@的重要组成部分@@@@ (见表@@@@4) 。

表@@4“数据@@展现@@”指标分@@析@@一览表@@@@

　　青岛@@专门设有@@网站统计栏目@@, 详细统计了总访问量@@@@@@、月@@访问量@@@@前@@十@@、评分@@前@@十等@@诸多信息@@, 上海@@和@@贵阳@@仅提供网站访问量@@@@@@, 其余地方未开设网站统计功能@@。

　　(3) 数据@@导引@@。该功能可以@@帮助用户迅速查询到所需数据@@@@, 是网站建设中@@的@@重要组成部分@@@@, 也是网站绩效评估的重点@@ (见表@@@@5) 。

表@@5“数据@@导引@@”指标分@@析@@一览表@@@@

　　调查发现@@@@, 仅北京@@@@、广东@@、贵州@@、青岛@@、贵阳@@和@@海曙@@六个地方列明了平台@@数据@@总量@@@@, 其余地方只列明了每个数据@@领域下的数据@@总量@@@@。大部分@@网站提供按主题和@@按机构两种@@类型分@@类导航@@@@, 其中@@@@无@@锡@@只按机构分@@类@@, 贵州@@和@@海曙@@只按主题分@@类@@。

　　(4) 数据@@获取@@。方便的数据@@获取@@途径可以@@为用户下载使用@@数据@@时@@节省更多@@的时@@间@@, 同时@@@@提高数据@@的使用@@率@@。浙江@@、广东@@、无@@锡@@、湛江@@和@@坪山@@的数据@@获取@@流程最为便捷@@, 均无@@需注册即可下载@@;深圳@@、武汉@@和@@青岛@@无@@需实名注册即可下载@@, 其中@@@@青岛@@支持使用@@其他@@账号登陆下载数据@@@@@@, 如@@微信@@、微博@@、QQ等@@;北京@@、上海@@、贵州@@、贵阳@@、南海和@@海曙@@需实名注册后才能下载@@, 其中@@@@北京@@和@@上海@@不仅需要真实姓名还需提供用户身份证号码才能完成注册@@, 海曙@@的数据@@获取@@则分@@为对@@注册用户开放与对@@企业@@团体开放@@。

　　(5) 数据@@应用@@展示@@。将网站提供的数据@@应用@@下载到手机客户端可以@@随时@@随地监控所需数据@@@@, 为用户的@@日@@常生活提供了极大的便利@@。北京@@、上海@@、浙江@@、广东@@、贵州@@、深圳@@、青岛@@、武汉@@、无@@锡@@、贵阳@@、海曙@@均设有@@数据@@应用@@展示@@@@;北京@@、广东@@、武汉@@、无@@锡@@、青岛@@、海曙@@、南海均支持开发者提交@@APP应用@@, 其中@@@@海曙@@区设定通过审核的企业@@用户才可以@@提交@@APP应用@@。

　　(6) 互动交流@@。用户对@@网站及数据@@的使用@@情况进行反馈@@, 可以@@有@@效地为网站建设和@@数据@@开放提供参考@@, 进一步促进政府@@按需开放数据@@@@ (见表@@@@6) 。

表@@6“互动交流@@”指标分@@析@@一览表@@@@

　　其中@@@@, 部分@@地方虽已开设数据@@集评价功能@@, 但实际利用率并不高@@@@, 评价区的评论寥寥无@@几@@。关于网站维护单位及联系方式的设置大部分@@地区并不全面@@, 例如@@@@武汉@@市只给出单位邮编@@。

　　3.2 数据@@层@@@@

　　对@@“数据@@”层@@的评估一直是一项评估重点@@。本文从@@@@6个二级@@指标对@@开放数据@@的@@“量@@”和@@“质@@”进行系统分@@析@@@@。

　　(1) 数据@@量@@分@@析@@@@。开放数据@@应提供可机读格式@@ (例如@@@@XLS而@@非@@PDF) , 并且可以@@正常下载@@。基于此要求@@, 通过人工观察记录的方式对@@数据@@进行抓取@@, 且所有@@数据@@均来自@@公开渠道@@。截止到@@2017年@@3月@@20日@@, 各地方网站数据@@开放总量@@与可机读数量@@@@对@@比@@@@如@@数图@@据开@@2放所总量@@示与@@。可机读数量@@@@对@@比@@

图@@2 数据@@开放总量@@与可机读数量@@@@对@@比@@@@

　　由上图@@可清楚地看出@@, 开放数据@@总量@@最多的是武汉@@@@, 最少的是坪山@@@@, 且各地开放数据@@总量@@相差@@悬殊@@。各地区中@@发布可机读数据@@最多的是上海@@@@, 最少的是浙江@@@@, 目前@@@@仅北京@@@@@@、广东@@、青岛@@、贵阳@@、坪山@@和@@海曙@@六个地区@@@@100%提供可机读数据@@@@。

　　(2) 数据@@时@@效性分@@析@@@@。时@@效性是大数据@@可用性的重要指标@@, 开放数据@@会随着@@时@@间的推移逐渐贬值@@, 只有@@数据@@集合中@@的@@每个数据@@在@@合理或规定的周期内更新@@, 才能确保其使用@@效能@@。本模块对@@各地区网站的更新频率进行了调查研究并分@@类统计@@ (深圳@@、武汉@@、无@@锡@@、坪山@@、南海未承诺@@更新时@@间@@@@, 浙江@@大部分@@数据@@未承诺@@更新时@@间@@@@) 发现@@, 目前@@@@开放数据@@网站中@@静态数据@@@@ (更新周期为每年@@或按需更新@@) 平均占@@69.7%, 动态数据@@@@ (更新周期为一年@@以@@下@@) 平均占@@30.3%。其中@@@@, 海曙@@区网站数据@@均属于动态数据@@@@@@, 湛江@@市均属于静态数据@@@@ (见图@@@@3) 。

图@@3 开放数据@@更新频率分@@布@@

　　在@@承诺@@了更新频率后@@, 是否能按照承诺@@更新也是保证时@@效性非常重要的一部分@@@@。采集过程中@@@@, 根据@@最近一次@@更新距现在@@的时@@间是否小于承诺@@的更新周期来判断是否按承诺@@更新@@。经分@@析@@@@, 贵州@@按承诺@@更新完成的比较好@@, 有@@97%的数据@@均按时@@限更新@@, 贵阳@@和@@广东@@分@@别有@@@@81.5%、68.6%的数据@@按承诺@@更新@@, 而@@其他@@地方平均仅有@@@@37.3%的数据@@能各够地按区时@@数更新据@@ (按见承图@@@@4诺@@) 。

图@@4 各地区数据@@按承诺@@更新数量@@@@@@

　　(3) 数据@@格式分@@析@@@@。开放数据@@所采用的格式应当是开放格式@@。开放格式指的是任一数据@@文件不需要任何指定或付费的应用@@程序即可进行访问@@, 由开放透明@@的过程定义数据@@格式标准并且不限制任何人实现其标准@@, CSV是常见的开放格式@@。根据@@Berners-Lee的五星评价方法@@, 并结合国内开放数据@@格式现状@@, 使用@@三级@@评价模式@@ (评分@@时@@@@, 一级@@不得分@@@@@@, 二级@@得@@2分@@, 三级@@得@@4分@@) 。表@@7为各地区政府@@门户网站开放数据@@采用的格式@@。

　　一级@@:网站向用户提供数据@@下载@@, 但不支持机器读取@@。如@@:JPG、PDF等@@。

　　二级@@:网站向用户提供结构化数据@@下载@@, 数据@@支持机器读取@@, 但需要指定软件打开@@。如@@:XLS、XLSX等@@。

　　三级@@:网站向用户提供开放格式数据@@下载@@, 数据@@支持机器读取@@且不依赖指定软件@@。如@@:CSV、XML等@@。

表@@7 开放数据@@格式一览表@@@@

　　经调查发现@@@@@@, 只有@@北京@@@@100%提供了开放格式@@, 上海@@、贵州@@、贵阳@@和@@南海@@部分@@数据@@提供开放格式@@, 其他@@地区并没有@@采用开放格式@@。

表@@8 开放数据@@格式表@@@@

　　从@@表@@@@8可以@@看出@@, 各种@@数据@@格式均有@@其优缺点@@。因此@@网站支持多种@@格式数据@@下载更能满足用户的@@各项需求@@。上海@@和@@南海在@@发布数据@@时@@提供了多种@@格式@@, 这样可以@@更加方便快捷地满足不同需求的数据@@使用@@者对@@数据@@的增值利用@@。

　　(4) 元数据@@@@分@@析@@@@。元数据@@@@是指描述数据@@的数据@@@@, 即对@@数据@@和@@信息资源的描述性信息@@。Data.gov提供的元数据@@@@分@@类已达@@18种@@。各地区在@@提供数据@@的元数据@@@@时@@所采用的标准不尽相同@@。目前@@@@, 各地区都能提供基本的元数据@@@@信息@@, 包括数据@@名称@@、发布单位@@、数据@@分@@类和@@数据@@描述等@@@@。本文重点从@@以@@下两项关键日@@期信息对@@各地区网站进行考察@@: ①数据@@的发布时@@间@@; ② 数据@@的更新时@@间@@@@。

　　调查结果为@@:①数据@@的发布时@@间@@:深圳@@、贵州@@、青岛@@、武汉@@部分@@数据@@@@、无@@锡@@和@@海曙@@未能清楚的标记出数据@@的发布时@@间@@@@, 只能通过网站提供的历史数据@@进行推算@@; ② 数据@@的更新时@@间@@@@:上海@@、浙江@@、深圳@@、武汉@@、贵阳@@、南海和@@坪山@@将数据@@的更新时@@间@@@@明确标记在@@数据@@页面@@上@@, 北京@@、广东@@、湛江@@、海曙@@、青岛@@和@@贵州@@都把此信息提供在@@数据@@目录中@@@@, 而@@不是数据@@页面@@上@@, 不方便用户查找该信息@@, 无@@锡@@尚未提供该元数据@@@@@@。

　　(5) 数据@@的开放授权分@@析@@@@。开放数据@@的开放授权也是分@@析@@网站数据@@的另一重要维度@@。授权条款通常在@@开放数据@@门户网站@@的免责声明@@中@@说明@@, 经考察发现@@@@, 北京@@、上海@@、浙江@@、广东@@、青岛@@、武汉@@、无@@锡@@、贵阳@@和@@南海@@9个地方对@@数据@@予以@@了授权@@, 其中@@@@只有@@无@@锡@@确保了所提供的数据@@全部可供下载并将永久免费@@, 而@@其他@@地区对@@数据@@的免费性仅提供一个相对@@模糊的时@@间期限@@。各地区的数据@@授权协议均未能对@@用户的@@自@@由使用@@权@@、传播分@@享@@权给予清晰明确的保障@@, 甚至有@@些地区存在@@与开放授权要求不符的条款@@。

　　(6) API接口@@。北京@@全部数据@@均支持@@API接口@@, 且提供了接口@@调用次@@数@@, 可自@@由调用@@;上海@@、浙江@@、贵州@@、深圳@@、青岛@@、贵阳@@和@@海曙@@部分@@数据@@提供接口@@@@, 其中@@@@青岛@@使用@@接口@@需要申请@@。广东@@、武汉@@数据@@虽不提供@@API接口@@, 但网站提供基于地理空间@@信息服务的接口@@@@, 可用于基于地理信息服务的应用@@@@。无@@锡@@、湛江@@、坪山@@和@@南海不提供@@API接口@@。

　　3.3 使用@@层@@@@

　　“使用@@”层@@的分@@析@@是从@@用户角度考虑@@, 以@@衡量@@用户使用@@情况为目标@@, 评价网站数据@@是否实用@@。

　　(1) 平台@@访问量@@@@@@。平台@@访问量@@@@@@采用第三方网站@@ (站长之家@@) 的百度权重查询工具进行统计@@, 该工具可计算通过百度搜索@@引擎访问网站的预估流量@@@@。CNNIC (中@@国互联网@@信息中@@心@@) 在@@2016年@@7月@@26日@@发布了@@《2015年@@中@@国网民搜索@@行为调查报告@@》, 报告中@@指出百度搜索@@的常用率达@@84.3% (360搜索@@11.9%, 搜狗搜索@@@@1.7%, 其他@@2.1%) 。因此@@, 通过百度搜索@@引擎统计出的预估流量@@具有@@一定的代表@@性@@。本文在@@@@2016年@@10月@@~2017年@@3月@@, 每周一晚@@8点统计当日@@访问量@@@@@@, 最后得出每日@@访问量@@@@平均值@@ (见表@@@@9) 。

表@@9 平均访问量@@@@一览表@@@@

　　从@@统计结果来看@@, 上海@@的访问量@@@@明显高于其他@@网站@@@@, 可以@@看出@@上海@@对@@于开放数据@@网站的建设与推广@@做了大量@@工作@@, 用户活跃度较高@@。

　　(2) 数据@@集下载量@@@@@@。数据@@集下载量@@@@@@可以@@体现用户的@@关注@@热点和@@数据@@的使用@@情况@@。由于各网站中@@数据@@集总数量@@@@具有@@较大差@@异@@, 单纯比较数据@@集总下载量@@@@不能科学判断各网站数据@@下载情况@@, 所以@@选用数据@@集平均下载量@@@@@@ (见表@@@@10) 。在@@数据@@采集过程中@@@@@@, 采用人工采集@@+电脑计算的方式进行@@。

表@@10 数据@@集平均下载量@@@@一览表@@@@

　　从@@统计结果来看@@, 上海@@数据@@集平均下载量@@@@@@ (1099.8) 明显高于其他@@网站@@, 说明上海@@开放数据@@的可用程度很高@@, 深受用户欢迎@@。与之形成对@@比的是武汉@@@@, 开放数据@@集数量@@@@@@ (1 860) 居所有@@网站之首@@, 但平均下载量@@@@仅为@@2.8, 说明武汉@@在@@保证数据@@开放程度的同时@@@@@@, 需要甄选优秀数据@@@@, 提高用户搜索@@@@、使用@@开放数据@@的效率@@。

　　(3) APP访问量@@@@。对@@APP应用@@的统计是对@@政府@@开放数据@@使用@@统计的一个最直接@@、最有@@效的途径@@, 而@@APP访问量@@@@也直接体现出用户对@@于开放数据@@应用@@的需求@@。各门户网站的移动应用@@总量@@存在@@差@@异@@, 为避免应用@@数量@@@@对@@预览量@@的比较造成影响@@, 使用@@APP平均访问量@@@@进行比较@@ (见表@@@@11) 。

表@@11 APP平均访问量@@@@一览表@@@@

　　从@@APP的访问量@@@@可以@@体现出网站展示@@APP的质@@量@@情况@@, 北京@@市开放的@@APP虽然数量@@@@不多@@, 但是访问量@@@@均达到@@20000以@@上@@, 明显高于其他@@网站@@, 而@@且其所用的数据@@均是开放数据@@门户网站@@所提供的@@, 有@@利于数据@@的二次@@利用@@。同时@@@@从@@其主要应用@@类型来看@@, 主要侧重于交通@@、健康@@、生活等@@民生方面@@。

　　(4) 媒体推广@@度@@。媒体关于开放数据@@的新闻报道量@@可以@@检验政府@@开放数据@@使用@@效果@@, 并体现当地政府@@对@@于政府@@开放数据@@网站@@的推广@@力度@@。本文使用@@百度新闻@@ (http://news.baidu.com/) 新闻搜索@@功能@@, 以@@“XX (地名@@) +政府@@开放数据@@网站@@”为关键词@@, 对@@新闻全文进行搜索@@@@ (见表@@@@12) 。

表@@12 新闻报道量@@一览表@@@@

　　从@@统计结果来看@@, 贵阳@@新闻报道量@@最高@@, 北京@@、上海@@、青岛@@、贵州@@作为一线城市或省级网站@@, 新闻报道量@@也明显高于其他@@网站@@@@。说明媒体对@@这些网站的曝光率@@、关注@@度比较高@@, 当地政府@@对@@开放数据@@网站的建设比较重视@@, 这有@@利于政府@@开放数据@@网站@@的普及@@、推广@@, 更利于企业@@和@@用户后续的使用@@@@。

　　3.4 综合得分@@@@

　　“平台@@”层@@各指标均采用有@@无@@测试法@@进行打分@@@@, 根据@@上文中@@的@@分@@析@@@@, √得满分@@@@@@、☆得半分@@@@@@、×不得分@@@@。“数据@@”层@@各指标采用多种@@打分@@方法@@@@。由于各地方网站开放的数据@@总量@@差@@距较大@@, 故对@@数据@@量@@评估时@@采用基准线法@@@@, 并根据@@实际情况设定数据@@开放总量@@@@1 000为基准值@@@@。动态数据@@@@和@@按承诺@@更新数据@@量@@评估采用标杆法@@@@, 以@@占@@100%作为基准值@@@@@@。数据@@格式数量@@@@采用标杆法@@@@, 取数量@@@@最大值为标杆值@@@@。元数据@@@@、数据@@的开放授权和@@@@API接口@@的评估采用有@@无@@测试法@@@@, 并依照各评估细则实际分@@析@@结果给予满分@@@@@@、半分@@@@、零分@@的分@@值@@。“使用@@”层@@各指标均采用功效系数法@@进行打分@@@@。网站总体得分@@及排名情况@@见表@@@@@@13。

表@@13 网站总体得分@@及排名情况@@

　　经计算@@, 14个样本网站的平均分@@数为@@52.56分@@, 超过@@60分@@的仅有@@@@4家网站@@, 占总数的@@28.6%;超过@@50分@@的有@@@@8家网站@@, 占总数的@@57.1%。第一名@@ (上海@@市@@, 74.01分@@) 与最后一名@@ (坪山@@区@@, 34.91分@@) 得分@@相差@@悬殊@@。3个省级城市网站中@@@@, 广东@@省处于领先位置@@;3个市辖区网站中@@@@, 佛山市南海区总排名比较靠前@@@@;但二三线城市的门户网站建设水平较差@@@@。贵州@@网站作为省级网站@@, 政府@@虽给予了足够的重视@@, 但建设现状仍不尽如@@人意@@。同时@@@@, 即使是处于领先地位的北京@@@@、上海@@、青岛@@等@@城市@@, 其网站建设和@@开放数据@@质@@量@@水平距美国@@@@、英国等@@数据@@开放@@“先驱者@@”还有@@很大的差@@距@@。

　　根据@@表@@@@13网站总体得分@@及排名情况@@, 笔者利用@@Photoshop和@@Microsoft Visio两个绘图@@工具绘制出我国@@14个政府@@开放数据@@门户网站@@绩效评估结果的地域分@@布图@@@@, 如@@图@@@@5所示@@:

图@@5 评估结果地域分@@布图@@@@

　　从@@图@@中@@可以@@明显看出我国发展较好的政府@@开放数据@@网站@@主要集中@@在@@一线及沿海城市@@。城市的经济实力在@@一定程度上决定政府@@开放数据@@网站@@的前@@期投入@@, 沿海城市的经济投入越大@@, 网站的建设水平@@、数据@@的开放质@@量@@越好@@。当网站吸引足够的用户后@@, 用户会根据@@使用@@情况对@@网站进行反馈@@, 从@@而@@改善网站的运行质@@量@@@@, 产生正激励的作用@@。反之@@, 对@@网站的经济投入较小@@, 网站建设欠佳@@, 用户的@@“二次@@访问率@@”不高@@, 未形成良@@好的互动效果@@, 政府@@开放的热情变小@@, 从@@而@@影响数据@@开放效果@@。

　　4、对@@策建议@@

　　4.1 平台@@建设@@

　　平台@@建设@@方面@@, 完善政府@@门户网站服务功能@@, 编制并张贴用户操作指南@@、政府@@开放数据@@服务指南等@@参考信息@@, 为群众查找利用政府@@开放数据@@时@@提供便利@@, 帮助群众快速查找到有@@价值的数据@@@@。加强线上交互平台@@建设@@@@, 为政府@@与公众间交流提供渠道@@;建立完善的站内搜索@@功能@@, 用户可根据@@不同需求通过多种@@途径@@ (如@@来源@@部门@@、更新时@@间@@、下载量@@@@、主题等@@@@) 对@@平台@@数据@@集进行检索@@;提升政府@@门户网站的兼容性和@@可扩展性@@, 使用@@户获取开放数据@@更加便捷和@@高效@@, 为政府@@开放数据@@的良@@性发展提供有@@力保障@@。

　　4.2 数据@@建设@@

　　数据@@建设@@方面@@, 提高政府@@门户网站开放数据@@质@@量@@@@, 积极主动且及时@@开放政府@@数据@@@@, 尤其是与民众@@、国家社会体制和@@经济发展状况息息相关的@@, 迫切需要政府@@开放的数据@@@@, 例如@@@@教育@@、医疗@@、就业@@、公共安全@@、食品药品等@@方面的数据@@@@;增加数据@@集数量@@@@@@, 丰富数据@@格式@@;提高开放数据@@信息技术方面的服务@@, 如@@元数据@@@@的设定和@@网络应用@@程序编程接口@@@@ (API) 的开发利用等@@@@;加强开放数据@@的更新与维护@@;加大开放数据@@安全与隐私保护@@, 职能部门在@@开放数据@@时@@@@, 有@@责任对@@数据@@进行有@@效地甄别@@, 明确责任机制和@@责任人@@, 避免数据@@开放造成侵犯隐私@@。

　　4.3 体验建设@@

　　体验建设@@方面@@, 提供完备的用户个性化参与机制@@, 政府@@可以@@把社交网站中@@用户个性化参与机制融入到开放数据@@门户网站@@中@@@@, 建立网络社区@@, 用户可以@@根据@@需要管理自@@己的数据@@@@;提供社交网络账号@@ (如@@微信@@、微博@@、QQ等@@) 注册登录功能@@, 将政府@@开放数据@@门户网站@@融入到用户社交网络中@@@@, 实时@@推送更新数据@@@@;加强数据@@应用@@展示@@@@, 激励数据@@应用@@开发@@;加强政府@@数据@@开放工作的宣传工作@@, 鼓励公众善于运用政府@@免费主动开放的各类数据@@@@, 提高政府@@数据@@的利用率@@。

　　5、结语@@

　　大数据@@时@@代@@, 构建@@政府@@开放数据@@门户网站@@@@, 提高政府@@透明@@度@@, 是政府@@的新使命@@。目前@@@@, 我国政府@@开放数据@@门户网站@@的建置尚不完善@@, 数据@@开放的数量@@@@@@、质@@量@@和@@时@@效性等@@还需提高@@, 公众对@@数据@@开放不够了解@@, 企业@@、个人对@@开放数据@@的应用@@不够多@@, 地区之间的发展存在@@不平衡现象@@。政府@@数据@@开放工作任重而@@道远@@, 我国政府@@在@@建设开放数据@@门户网站@@时@@必须要有@@担当精神@@、服务意识和@@惠民意识@@, 努力做到服务对@@象细化@@、网站栏目设置精选@@、开放数据@@海量@@@@、并且服务及时@@到位@@, 更加表@@现出全心全意服务于公众@@。