[發(fā)明專利]一種評估基層社區(qū)社情民意的指標體系的建立方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202110034817.0
• 申請日: 2021-01-12
• 公開（公告）號: CN112990649A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發(fā)明（設計）人: 山君泉;朱敏
• 申請（專利權）人: 南京萊斯信息技術股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/00
• 代理公司: 江蘇圣典律師事務所 32237
• 代理人: 賀翔

1.一種評估基層社區(qū)社情民意的指標體系的建立方法，其特征在于，步驟如下：

1)建立評估基層社區(qū)社情民意的三級數(shù)據(jù)采集維度；

2)采取主客觀組合賦權法設定三級數(shù)據(jù)采集維度的權重；

3)利用歸一化方法，確定各三級數(shù)據(jù)采集維度的權重，完成整個指標體系的建立。

2.根據(jù)權利要求1所述的評估基層社區(qū)社情民意的指標體系的建立方法，其特征在于，所述步驟1)中三級數(shù)據(jù)采集維度為：第一級數(shù)據(jù)采集維度3個，第二級數(shù)據(jù)采集維度5個，第三級數(shù)據(jù)采集維度30個，數(shù)據(jù)按照第三級數(shù)據(jù)采集維度來采集；數(shù)據(jù)采集維度是指被采集數(shù)據(jù)的范圍和其內(nèi)容所包含的指向。

3.根據(jù)權利要求1所述的評估基層社區(qū)社情民意的指標體系的建立方法，其特征在于，所述步驟2)中權重體系建立：

采用主客觀組合賦權法的組合權重法設定權重體系，組合權重ω_j為：

式中，α_j為主觀權重法所得的權重，β_j為客觀權重法所得的權重。

4.根據(jù)權利要求3所述的評估基層社區(qū)社情民意的指標體系的建立方法，其特征在于，所述步驟2)中使用主觀賦權法獲得第三級數(shù)據(jù)采集維度的權重，在選擇主觀賦權法時，根據(jù)基層社區(qū)社情民意的三級數(shù)據(jù)采集維度采用多層次分析法；具體為：

211)構造判斷矩陣，判斷矩陣是建立第三級數(shù)據(jù)采集維度之間兩兩比較的影響程度的矩陣，基層社情民意的30個數(shù)據(jù)采集維度所構成的判斷矩陣A為：

其中，n的值為30；

212)在判斷矩陣中，用標度來表示數(shù)據(jù)采集維度之間的比較影響程度；

213)基于標度設置原則，為判斷矩陣中的a₁₁至a_nn賦值；

214)檢驗判斷矩陣合理性，矩陣一致性定義為λ＝aij*ajk＝aik；判斷矩陣的合理性是指矩陣中每個值的取值范圍都在合理區(qū)間內(nèi)，合理性公式為：

式中，表示一致性指標，其公式為：

式中，n表示判斷矩陣中指標的個數(shù)，λ_max表示判斷矩陣一致性的最大值；RI表示隨機一致性指標，為常量；

215)當RC0.1時，則表示一致性檢驗通過，判斷矩陣構造合理；RC越大，判斷矩陣的不一致性程度越嚴重，判斷矩陣構造越不合理；根據(jù)此標準，調(diào)整a₁₁至a_nn的數(shù)值，使得判斷矩陣構造合理；

216)確定權重值α_j為：即為使用主觀賦權法獲得的第三級數(shù)據(jù)采集維度的權重。

5.根據(jù)權利要求3所述的評估基層社區(qū)社情民意的指標體系的建立方法，其特征在于，所述步驟2)中使用客觀賦權法獲得第三級數(shù)據(jù)采集維度的權重：采集數(shù)據(jù)方式分為線上采集和線下采集；線上采集分為政務數(shù)據(jù)、社區(qū)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)；線下采集分為基層座談和民調(diào)，采用熵值法來對第三級數(shù)據(jù)采集維度進行賦權，其根據(jù)數(shù)據(jù)采集維度的數(shù)據(jù)相對變化程度來決定權重；信息熵是指樣本數(shù)據(jù)的離散程度越大，熵值越小，攜帶的信息量就越多，權重就越大；反之，樣本數(shù)據(jù)的離散程度越小，熵值越大，攜帶的信息量就越少，權重就越小；

221)形成原始數(shù)據(jù)評價矩陣，假設依據(jù)第三級數(shù)據(jù)采集維度采集的樣本數(shù)據(jù)m個，則評估基層社區(qū)社情民意的原始數(shù)據(jù)評價矩陣為：

式中，n為第三級數(shù)據(jù)采集維度的個數(shù)30，y_ij表示第i個樣本第j項評價指標的數(shù)值；

222)數(shù)據(jù)處理，對y_ij進行標準化處理；標準化處理后的

式中，Sj為第j個數(shù)據(jù)采集維度采集的樣本數(shù)據(jù)的數(shù)值的和，為第j個數(shù)據(jù)采集維度采集的樣本數(shù)據(jù)的數(shù)值的平均值；

經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后的數(shù)據(jù)評價矩陣為：

223)計算第j個數(shù)據(jù)采集維度的熵值：

式中，常數(shù)k0，且熵值e_j最大值為1；

224)定義第j個數(shù)據(jù)采集維度的權重，權重為：

β_j＝1-e_j。

6.根據(jù)權利要求1所述的評估基層社區(qū)社情民意的指標體系的建立方法，其特征在于，所述步驟3)中利用歸一化方法，確定每個第三級數(shù)據(jù)采集維度的權重具體包括：

對組合權重ω_j進行歸一化處理，使ω′_j的值成為在(0，1)之間的小數(shù)；

式中，ω′_j為利用主客觀賦權法確認的第三級數(shù)據(jù)采集維度的最終權重。