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篇（1）

分類號：G203

引用格式：萬曉榆， 王在宇， 蔣婷. 基于“ 拉開檔次” 法的網(wǎng)絡(luò)信息污染狀況模糊語言評價研究[J/OL]. 知識管理論壇， 2017， 2（2）： 145-155[ 引用日期]. http：///p/1/121/.

互聯(lián)網(wǎng)是一把雙刃劍，在帶給人們便利的同時也帶來了網(wǎng)絡(luò)信息污染現(xiàn)象，如垃圾短信、騷擾電話、垃圾郵件等，造成了許多負(fù)面的影響。12321互聯(lián)網(wǎng)不良與垃圾信息舉報中心（以下簡稱12321中心）數(shù)據(jù)顯示，最近一年我國網(wǎng)民因為網(wǎng)絡(luò)信息污染所遭受的經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)915億元人民幣，幾乎接近2015年地區(qū)全年的GDP總和（2015年地區(qū)GDP總和為1 026億元）；給全體網(wǎng)民造成的時間損失相當(dāng)于3 822人的生命（2015年世界衛(wèi)生組織報告中國人均壽命，男性74歲，女性77歲，按平均壽命75歲計算）。那么，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)信息污染狀況到底呈現(xiàn)怎樣的狀態(tài)？公眾對網(wǎng)絡(luò)信息污染的認(rèn)知與中心統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否一致？如何對網(wǎng)絡(luò)空間中的信息污染狀況進(jìn)行科學(xué)評價？通過回答這些問題，并將網(wǎng)絡(luò)信息污染問題置于公眾的監(jiān)督之下，有助于營造“天氣清朗、生態(tài)良好”的網(wǎng)絡(luò)空間環(huán)境。

信息污染一詞由德國學(xué)者拉斐爾普羅在論文《信息生態(tài)學(xué)進(jìn)展》中首次提出[1]。信息污染主要包含兩類：一是媒介信息中混入的有害、有毒、具有欺_性和誤導(dǎo)性的信息；二是過載信息[2]，這些污染信息可能會導(dǎo)致人們隱私的泄漏以及時間、金錢和精神層面的損失。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興信息技術(shù)的應(yīng)用，信息污染已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)治理和輿論引導(dǎo)研究領(lǐng)域的熱點問題[3]。現(xiàn)有研究主要從以下兩個方面展開。

一方面是對信息過載問題及其解決方案的研究。信息過載是指人們接受了過多信息，但卻無法有效整合、組織及內(nèi)化成自己需要的信息，以致影響到工作、學(xué)習(xí)和人際關(guān)系[4]。M. J. Eppler等將信息過載產(chǎn)生的原因分為個人因素、信息特質(zhì)、任務(wù)及過程因素、組織設(shè)計及信息科技五大類別[5]。何仲等認(rèn)為信息過載問題在網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境中會讓消費者選擇困難，造成消費者時間和心理上的成本浪費[6]。王娜和鄭巧偉研究微信訂閱服務(wù)中出現(xiàn)的信息過載現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前微信訂閱服務(wù)的內(nèi)容存在重復(fù)、低質(zhì)等問題[7]。那么信息過載問題如何解決呢？大多數(shù)學(xué)者選擇從技術(shù)角度降低數(shù)據(jù)維度，幫助用戶獲取有用信息，主要包括個性化推薦算法和搜索引擎技術(shù)。梁勞慧從信息組織者出發(fā)，認(rèn)為圖書館應(yīng)該通過對用戶開展信息素質(zhì)教育、制訂咨詢手冊等措施幫助用戶避免信息過載現(xiàn)象[8]。王娜等對泛在網(wǎng)絡(luò)中的信息過載問題進(jìn)行了抽樣調(diào)查和分析，并提出了在移動社交網(wǎng)站中建立個性化推薦的機(jī)制[9， 10]。王娜和田曉蒙研究了豆瓣社區(qū)中信息的組織設(shè)計對信息過載產(chǎn)生的影響，并針對豆瓣平臺提出了大眾分類法優(yōu)化方案[11]。王又然基于加權(quán)小世界網(wǎng)絡(luò)理論，發(fā)現(xiàn)以人人網(wǎng)為代表的社交網(wǎng)絡(luò)站點中單個社群內(nèi)成員之間特征關(guān)系長度過短是造成該類平臺出現(xiàn)重復(fù)率高、同質(zhì)化高的原因[12]。高錫榮等通過從知網(wǎng)搜索關(guān)鍵詞，建立信息價值評估指標(biāo)體系[13]。趙靜嫻將在線評論分為非垃圾評論、欺騙性評論、干擾性評論和低效用評論4個類別，建立了垃圾評論特征屬性表，并基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹方法設(shè)計了在線評論文本分類方法[14]。

另一個方面是對網(wǎng)絡(luò)信息安全和個人隱私風(fēng)險評估方面的研究。夏日首次提出了信息污染指數(shù)（information pollution index， IPI）的概念[15]，并建立了一套指標(biāo)體系[16-17]，但他對信息污染源的劃分包括實物型、文獻(xiàn)型、電子型和網(wǎng)絡(luò)型，指標(biāo)包含過多冗余信息，已經(jīng)不符合網(wǎng)絡(luò)社會的實際情況。程艷林提出了網(wǎng)絡(luò)信息污染檢測的7個維度[18]，但沒有給出具體的量化方法。謝友寧和鈕欽調(diào)研了農(nóng)民生活中存在的生活型和生產(chǎn)型信息污染[19]，但存在主觀性過強(qiáng)的缺點。陳桂香則調(diào)研了大學(xué)生遭遇信息污染現(xiàn)狀及態(tài)度[20]，但僅限于對結(jié)果的統(tǒng)計描述。T. H. HSU等運(yùn)用ANP方法對旅游網(wǎng)站進(jìn)行了評估，發(fā)現(xiàn)“安全”是人們最關(guān)注的問題[21]。朱光等基于信息系統(tǒng)的安全模型[22]，將隱私風(fēng)險因素分為平臺脆弱因素、用戶行為脆弱因素和外部威脅因素，構(gòu)建了社交網(wǎng)絡(luò)隱私風(fēng)險評估體系，并用模糊評價方法進(jìn)行評價[23]。

通過對信息污染相關(guān)研究的總結(jié)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的研究主要聚焦于技術(shù)層面。實際上信息污染的源頭是人類自身。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，信息污染的影響范圍也逐步擴(kuò)大，但互聯(lián)網(wǎng)信息污染防治是一個社會軟系統(tǒng)問題，具有模糊性、復(fù)雜性、系統(tǒng)性等特點[24]，因此從技術(shù)角度無法從本質(zhì)上解決問題。社會學(xué)研究表明，將問題置于公眾的評價之下有助于提升人們解決問題的效率，故從公眾角度研究信息污染的負(fù)面影響，對于警醒人類反思自身的信息行為，提升信息素養(yǎng)，共同維護(hù)一個良好的網(wǎng)絡(luò)空間環(huán)境具有重要意義。在信息污染及其影響評估方面，少數(shù)學(xué)者進(jìn)行了一定程度的探索，但存在指標(biāo)體系過于寬泛，不符合當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)社會實際等問題。

筆者結(jié)合12321中心提供的信息污染及垃圾信息統(tǒng)計數(shù)據(jù)和公眾遭遇信息污染的態(tài)度調(diào)查問卷，運(yùn)用基于模糊區(qū)間可能度算法構(gòu)建對稱矩陣，并基于該對稱矩陣獲取主觀權(quán)重，再運(yùn)用“拉開檔次”法進(jìn)行二次加權(quán)處理，對傳統(tǒng)“拉開檔次”法“毫無主觀色彩”的權(quán)重結(jié)果進(jìn)行修正。從結(jié)果對比來看，筆者設(shè)計的方法可以較為全面地評價網(wǎng)絡(luò)信息污染狀況。

1 網(wǎng)絡(luò)信息污染狀況評價指標(biāo)體系構(gòu)建

信息污染包含兩大類污染源，但考慮到信息過載具有主觀性強(qiáng)的特點，不同的人有不同的感受，目前也缺乏相應(yīng)的統(tǒng)計支撐。故筆者主要針對第一種類型污染信息進(jìn)行研究，暫不考慮第二類信息污染。

基于前期研究成果[2]，筆者將12321中心統(tǒng)計類目作為網(wǎng)絡(luò)信息污染的7類衡量指標(biāo)，即垃圾郵件、不良網(wǎng)站、垃圾類短信、涉嫌違法類短信、垃圾彩信、騷擾電話和手機(jī)應(yīng)用安全問題（APP），這是目前為止對網(wǎng)絡(luò)污染信息的最為詳細(xì)和準(zhǔn)確的統(tǒng)計。

同時，在前期調(diào)研發(fā)現(xiàn)，12321中心的統(tǒng)計數(shù)據(jù)與公眾的感知存在較大的差別，例如惡意APP在統(tǒng)計數(shù)據(jù)中大量存在，甚至超過了垃圾短信和騷擾電話的舉報數(shù)量，但公眾反映的情況卻剛好相反。因此，為了彌補(bǔ)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的片面性缺點，借鑒故障檢測領(lǐng)域失效模式及影響分析（failure mode and effects analysis，F(xiàn)MEA）方法[25-26]中采用發(fā)生度、嚴(yán)重度和檢出度對失效模式進(jìn)行風(fēng)險評估，筆者針對現(xiàn)有統(tǒng)計的7種污染信息類型，設(shè)計了《公眾遭遇信息污染的態(tài)度調(diào)查》問卷，從公眾遭遇信息污染的頻率（是否經(jīng)常遇到）、已對公眾造成的危害程度（心理傷害、時間浪費或錢財損失）以及公眾對各類污染信息的厭惡程度這3個角度進(jìn)行公眾認(rèn)知態(tài)度調(diào)查。以此綜合考慮統(tǒng)計數(shù)據(jù)和公眾認(rèn)知態(tài)度，全面評價網(wǎng)絡(luò)信息污染狀況。

2 網(wǎng)絡(luò)信息污染狀況評價模型與方法

在建立評價指標(biāo)體系之后，就是獲取指標(biāo)權(quán)重和選擇信息集結(jié)方法。研究路線如圖1所示。

2.1 基于模糊區(qū)間可能度的互補(bǔ)矩陣權(quán)重獲取方法

由于人們更喜歡使用語言對事物進(jìn)行評判，如“優(yōu)”“良”“中”“差”，而人類語言具有模糊性和復(fù)雜性的特點，所以學(xué)者們基于模糊數(shù)學(xué)提出了相應(yīng)的權(quán)重獲取方法。徐澤水提出了模糊語言標(biāo)度的區(qū)間可能度方法[27]，可以從原始數(shù)據(jù)中獲取權(quán)重。筆者將這種方法應(yīng)用于評估矩陣是模糊語言的情形。

2.1.1 模糊語言標(biāo)度的區(qū)間可能度

定義1 設(shè)矩陣，若有， 則稱矩陣是模糊矩陣。

定義2 設(shè)模糊矩陣，若有，則稱矩陣A是模糊互補(bǔ)矩陣。

定義3[28-30]設(shè)區(qū)間數(shù)，， 定義區(qū)間數(shù)的運(yùn)算法則：

1）間數(shù)的加法：；

2）數(shù)與區(qū)間數(shù)的乘法：，其中；

3）若，則稱。

定義4[27] 設(shè)區(qū)間數(shù)， 且記，記的可能度公式如公式（1）所示：

公式（1）

具有互補(bǔ)性，即： 。

2.1.2 基于模糊區(qū)間標(biāo)度可能度的互補(bǔ)判斷矩陣權(quán)重獲取方法

設(shè)被調(diào)研對象，其中對污染信息類型在屬性Gj∈G={遭遇信息污染的頻率，已受到的危害程度，對信息污染的厭惡程度}下的模糊語言評估值構(gòu)成的矩陣，且，其中

S={非常低，有點低，一般，比較高，非常高}

為模糊語言標(biāo)度，與其對應(yīng)的區(qū)間數(shù)表達(dá)式進(jìn)行轉(zhuǎn)換[27]：

非常低=[0，0.2]， 有點低[0.2，0.4]， 一般=[0.4，0.6]， 有點高=[0.6，0.8]， 非常高=[0.8，1]基于模糊區(qū)間標(biāo)度可能度的主觀權(quán)重的過程如下：

2.2 運(yùn)用“拉開檔次”法進(jìn)行二次加權(quán)

在郭亞軍提出的“拉開檔次”法中，評價指標(biāo)的權(quán)重不再體現(xiàn)指標(biāo)間的相對重要程度，而是將各指標(biāo)以同等“地位參與”評價過程，該方法“毫無主觀色彩”[32]。但事實上，各項指標(biāo)相對于評價目標(biāo)的重要性程度往往不相等。因此，首先利用2.1部分得出的主觀權(quán)重原始數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，然后再采用“拉開檔次法”二次加權(quán)。計算步驟如下：

分別為樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差；

步驟2：使用公式（3）得到的各指標(biāo)權(quán)重對無量綱化后的進(jìn)行加權(quán)[33]。為表達(dá)方便，稱加權(quán)后的數(shù)據(jù)仍為；

步驟3：運(yùn)用“拉開檔次法”進(jìn)行二次加權(quán)。

然后，取為的最大特征值所對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)特征向量，即為所求權(quán)重向量[34]。

2.3 運(yùn)用TOPSIS方法M行信息集結(jié)

3 網(wǎng)絡(luò)信息污染狀況評價

3.1 公眾遭遇信息污染的態(tài)度調(diào)查

問卷發(fā)放前期，對問卷內(nèi)容經(jīng)過反復(fù)討論，修改問卷題目描述。在此基礎(chǔ)上，經(jīng)過30人的小樣本發(fā)放，進(jìn)一步調(diào)整問卷表達(dá)，確保問卷題目清晰明了。問卷共包含三部分：①基本信息，包括性別、年齡、職業(yè)、周上網(wǎng)時長、手機(jī)系統(tǒng)類型；②主體部分，共21個題項；③設(shè)置開放式問題1個，即“您認(rèn)為還有哪些信息也屬于信息污染？它們對您造成了什么樣的危害？”。在2016年11月至12月期間，問卷通過“問卷星”平臺和重慶地區(qū)人群最為集中的解放碑商圈進(jìn)行隨機(jī)發(fā)放。

線下問卷發(fā)放前對調(diào)查員進(jìn)行了必要的培訓(xùn)。在問卷發(fā)放過程中，采取一對一的形式，對問卷填寫過程進(jìn)行指導(dǎo)，使其能按照自身真實情況填寫，保證結(jié)果的可靠性。在專家指導(dǎo)下，共發(fā)放438份，收回有效問卷417份，有效率95.2%。本次調(diào)查涉及的被調(diào)查對象中，男性為189名，占比45.3%，女性為228名，占比54.7%。被調(diào)研對象的職業(yè)、年齡、周上網(wǎng)時長、手機(jī)系統(tǒng)類型如圖2-圖5所示：

在線問卷結(jié)果由問卷星自動統(tǒng)計，無缺失數(shù)據(jù)；線下問卷由兩名研究員使用EpiData3.1軟件背對背錄入，以降低錄入錯誤率，此部分問卷存在部分缺失數(shù)據(jù)且小于5%，在SPSS中采用最大期望值（expectation maximization，EM）方法進(jìn)行補(bǔ)齊。

3.2 問卷信度和效度分析

3.2.1 信度即可靠度

經(jīng)SPSS計算分析，417份問卷的信度水平較高（大于0.7為高信度），滿足探索性研究的要求。各題項的信度系數(shù)如表1所示。

3.2.2 效度即有效性

常見的問卷效度可以分為內(nèi)容效度和結(jié)構(gòu)效度，本研究所使用問卷的內(nèi)容效度經(jīng)5名專家討論通過。結(jié)構(gòu)效度要求各維度下因子具有一致性，而本研究中所使用的問卷是要測量出公眾對不同類型污染信息的認(rèn)知態(tài)度，因此結(jié)構(gòu)效度不適用于本研究目的，故無需作結(jié)構(gòu)效度檢驗。

3.3 權(quán)重計算與比較分析

從12321中心獲取到的2014年2月至2016年10月各類污染信息的統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如表2所示），然后計算3種權(quán)重。

3.3.1 客觀權(quán)重的計算

先將附表中的數(shù)據(jù)按照公式（4）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后運(yùn)用公式（5）構(gòu)造的實對稱矩陣H（見表3），求實對稱矩陣H最大特征值對應(yīng)的向量得客觀權(quán)重，見表4中第2列。

在7類染污信息中，“垃圾彩信”權(quán)重最大為0.174，而騷擾電話權(quán)重最小為0.109，這正好與公眾對各類污染信息的反感程度呈反比――對越討厭的污染分配越小的權(quán)重，使其得分越低。這也和我們的直觀感受一致，即人們通常會給不喜歡的事物較低的評價，例如人們網(wǎng)購時，如果對收到的網(wǎng)購物品不滿意，通常會就給予差評。

客觀權(quán)重在“垃圾彩信”這類污染信息上賦值較大，而在“惡意APP”上的賦值較小。這是由于這兩類污染信息的舉報數(shù)量與其他類型的污染信息存在數(shù)量級上的差異，為了讓各指標(biāo)地位均等地參與評價，“拉開檔次法”對舉報數(shù)量最多的“惡意APP”指標(biāo)分配了較小的權(quán)重，而對舉報數(shù)量最少的“垃圾彩信”分配了較大的權(quán)重。

3.3.2 公眾主觀權(quán)重的計算

對問卷信息集結(jié)后計算出的可能度矩陣P（見表5）。再由公式（3）計算出公眾主觀權(quán)重，如表4中第4列所示。

3.3.3 綜合權(quán)重的計算

將公眾主觀權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化矩陣A加權(quán)后，再利用“拉開檔次”法二次加權(quán)，得綜合權(quán)重，如表4中第6列所示。與傳統(tǒng)“拉開檔次”法相比，基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)得出的客觀權(quán)重得到了修

正，使得公眾最討厭的騷擾電話和垃圾短信權(quán)重略有增加，公眾詬病較少的污染信息類型的權(quán)重略有降低。除“垃圾短信”和“惡意APP”的權(quán)重分配差異較大外，其余類型的污染信息所分得的權(quán)重比較接近。即公眾對這些污染信息的直觀感受和12321中心的統(tǒng)計數(shù)據(jù)較為一致。而權(quán)重差異較大的兩類污染信息是垃圾短信和惡意APP。對于垃圾短信，公眾反感程度很強(qiáng)烈，而在統(tǒng)計數(shù)據(jù)上可能還存在未統(tǒng)計到的部分。通過訪談得知，超過五成的公眾在對垃圾信息的處理方式是直接刪除，而未選擇舉報。有些被調(diào)查者的手機(jī)上雖然安裝了手機(jī)衛(wèi)士，具備攔截功能，但是垃圾短信在被攔截時，因為擔(dān)心可能有短信被誤操作，所以仍然會選擇查看，查看后也一般選擇刪除相關(guān)短信。對于惡意APP，權(quán)重分配差異較大的原因仍然是公眾的直觀感受和統(tǒng)計數(shù)據(jù)之間的差異。目前各類手機(jī)應(yīng)用商店都和12321中心有合作，用戶在下載APP以前，大量惡意APP已經(jīng)被過濾掉了，所以公眾對此類污染信息感知較少，而在12321中心的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中卻大量存在。因此，在7類污染信息上的權(quán)重分配是合理的。

3.4 評價信息集結(jié)

由于參與評價的指標(biāo)均為負(fù)向指標(biāo)（指標(biāo)值越小越好，表示污染信息越少，也稱成本型指標(biāo)），故設(shè)置正理想系統(tǒng)為各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的最小值，設(shè)置負(fù)理想系統(tǒng)為各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的最大值。最后，用2.3節(jié)中的TOPSIS方法集結(jié)評價信息，并將其放大100倍，使得分在區(qū)間[0，100]內(nèi)，更加符合日常習(xí)慣。得分越高表示網(wǎng)絡(luò)信息污染越少，反之，網(wǎng)絡(luò)信息污染越嚴(yán)重。基于改進(jìn)后的“拉開檔次”法的最K結(jié)果與運(yùn)用傳統(tǒng)“拉開檔次”法計算客觀權(quán)重得出的評價結(jié)果對比如表6所示：

表6左側(cè)是基于改進(jìn)后“拉開檔次”法所得出的評價結(jié)果。在評價時間段內(nèi)，從整體上看，多數(shù)時段網(wǎng)絡(luò)信息污染狀況評分集中在80分左右，情況不是十分理想。2016年1月和2016年8月評分較高，網(wǎng)絡(luò)信息污染相對較少，網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境較好；得分最低的是2015年3、4月，得分僅14.84分，其原因主要是在這一時段內(nèi)的信息污染可能較為集中，而非時間跨度較大。這是因為2016年5、6月和2015年6、7月同樣時間跨度是兩個月，得分卻也與平均水平相差不大，反倒是2015年3、4月得分明顯偏低。

表6右側(cè)是基于傳統(tǒng)“拉開檔次”法對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行最終排名的結(jié)果。從兩種評價結(jié)果的對比可以發(fā)現(xiàn)，改進(jìn)后的方法得出的結(jié)果評分區(qū)間范圍由[19， 96]擴(kuò)大到[15，99]。整體排名差異不大，而2014年2月和2014年3月的信息污染狀況排名剛好交換了順序。好的愈好，差的愈差，改進(jìn)后的方法相當(dāng)于對被評價單元作了極化處理，這樣能夠更加明顯地展現(xiàn)出各時間段內(nèi)的信息污染狀況。可見，改進(jìn)后的算法對被評價單元具有更好的區(qū)分能力。

4 結(jié)論與展望

本文設(shè)計了公眾遭遇信息污染的態(tài)度調(diào)查問卷，基于模糊區(qū)間標(biāo)度可能度對稱矩陣計算公眾主觀權(quán)重，再運(yùn)用“拉開檔次”法進(jìn)行二次加權(quán)，可以實現(xiàn)對由統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算出的客觀權(quán)重的修正。運(yùn)用改進(jìn)后的“拉開檔次”法對2014年2月至2016年10月間的信息污染狀況進(jìn)行了評價。與傳統(tǒng)方法相比，改進(jìn)的方法擴(kuò)大了評分區(qū)間，而且2014年2月和3月的評分表現(xiàn)剛好交換了位置。據(jù)此可以認(rèn)為改進(jìn)后的方法對評價單元具有更好的區(qū)分能力，更好地體現(xiàn)“拉開檔次”的特點。

相較以往研究，本文將公眾態(tài)度調(diào)查與統(tǒng)計數(shù)據(jù)相結(jié)合，更加全面地衡量了當(dāng)前的信息污染狀況。整體而言，信息污染形勢相當(dāng)嚴(yán)峻。運(yùn)用改進(jìn)后的“拉開檔次”法，多數(shù)時間段的評分在80分左右，而以2015年3、4月的信息污染最為嚴(yán)重。同時，問卷調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn)，公眾對7類污染信息的感知與中心的統(tǒng)計數(shù)據(jù)間存在較大差異。如中心統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，“惡意APP”舉報數(shù)量顯著高于其他類型的污染信息，但我們在社會調(diào)查的過程中發(fā)現(xiàn)，公眾對“垃圾短信”和“騷擾電話”最為反感，遭遇惡意APP的頻率和因其而受到的損失則相對較低。造成這一現(xiàn)象的原因，是公眾感知與統(tǒng)計數(shù)據(jù)間存在差異。在“惡意APP”方面，可能是手機(jī)安全衛(wèi)士軟件以及各大應(yīng)用商店的相關(guān)審核措施起到了效果；而在垃圾短信方面，近五成公眾接收到垃圾信息后存在直接刪除的情況，導(dǎo)致部分垃圾短信無法進(jìn)入12321中心統(tǒng)計數(shù)據(jù)；而公眾對騷擾電話最為反感的原因，可能是因為電話屬于媒介豐富度較高的溝通形式，因此騷擾電話給公眾造成的主觀印象最深，通過回答問卷的形式得到了反映。此外，“垃圾彩信”在中心統(tǒng)計數(shù)據(jù)和公眾反映中都處于較低水平。隨著QQ、微信等即時通訊的發(fā)展，彩信正在成為歷史，因此建議將彩信與短信類污染信息合并統(tǒng)計即可。

本文也存在不足之處。首先，本文主要針對第一類網(wǎng)絡(luò)信息污染狀況進(jìn)行了評價，但在問卷調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn)以微信為代表的社交工具中的信息過載問題嚴(yán)重，公眾反映較為強(qiáng)烈。其次，在問卷調(diào)查時，為了能夠提高問卷的可靠性，本文選擇線上和線下兩種渠道回收問卷，其中線上問卷受眾涉及全國。但由于資源限制，通過兩種渠道所獲得的樣本中，重慶地區(qū)的人群比例較大，地區(qū)特征均較為明顯。在有條件的情況下，可以考慮在全國范圍內(nèi)進(jìn)行分層抽樣，使人群覆蓋更廣，更具代表性。最后，在研究中僅對2016年11月至12月期間公眾遭遇信息污染的態(tài)度進(jìn)行了調(diào)查。雖然從心理學(xué)的角度來說，人們對負(fù)面信息的印象更深，持續(xù)的時間更長，仍建議后續(xù)研究可以每年展開一次社會調(diào)研，以反映公眾認(rèn)知的動態(tài)變化，使評價結(jié)果更加具有實效性。

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作者貢獻(xiàn)說明：

萬曉榆：擬定論文框架，修改論文；

王在宇：論文撰寫，數(shù)據(jù)建模與分析；

蔣 婷：問卷發(fā)放，數(shù)據(jù)采集。

Research on the Evaluation Model for Network Pollution Status Based on Fuzzy Linguistic Assessments and the Scatter Degree Method

Wan Xiaoyu， Wang Zaiyu， Jiang Ting