新媒体信息素养评价指标及方法

摘要：文中首先分析了信息生态视角下新媒体信息素养的内涵，其次就信息生态视角下新媒体信息素养评价指标构建进行了探讨，再次，围绕信息生态视角下新媒体信息素养评价方法进行了探析，包括确定评价对象、评价矩阵构建及运算两个方面，最后对信息生态视角下新媒体信息素养评价指标及评价方法应用进行了实证分析，旨在加强人们对于信息的价值利用。

关键词：信息生态；新媒体信息；评价指标

随着时代的发展，人们对于信息的使用和需求越来越大。在这一背景下，居于生态学的背景下针对人类工作生活中所接触到的信息进行系统性的搜集和处理，对于信息的利用效率提升具有极大的促进作用。另一方面，信息技术在助推现代社会发展之时，同时也为人们的日常工作生活带来了一些比较严重的负面影响，即引发了新型的生态问题。基于此，针对信息生态视角下新媒体信息素养评价指标及评价方法这一课题进行深入研究，具有重要现实意义。

一、信息生态视角下新媒体信息素养

信息素养主要是指，在现代化信息社会中，人们在解决问题时对于信息使用的技术和能力。信息素养的内容主要包括发现、理解、信息，并对信息进行更好的创新和使用，或者是直接参与新知识的探索和社群学习的综合能力的集合[1]。另一方面，也有一部分学者对信息生态下的新媒体信息素养进行了重新定义：在互联网时代中，信息素养应该是具备能够独立地将信息的获取、评价、整合以及利用一系列过程单独完成的一种能力，同时，在此种能力的支配下，还能够将整理出的结果用于全新知识体系的构建中，使其成为全新的信息资源。

二、信息生态视角下新媒体信息素养评价指标构建

（一）理论依据

在我国，第一个相对比较完整的信息素养能力体系是《北京地区高校信息素质能力指标体系》。在该体系中，明确地指出了信息素养评价评价指标在信息源的选择和识别方案，并就信息意识进行了比较详细的分析，分析了信息意识中应该包含信息敏感度、应用和价值意识，同时判断意识也十分重要[2]。另一方面，我国现阶段中对于信息知识的认知也有了较大的进步和提升，从而使得信息检索、工具、法律等方面得以完善，最终为全新新媒体信息素养评价指标构建奠定坚实的基础。

（二）评价指标构建内容

1.新媒体信息知识。在当前的新媒体环境中，人们要想获取信息，拓展应用渠道，就必须提升自身的信息素养。只有这样，才能在信息搜集之前制定完善的将要检索的知识类型和此次信息的检索范围。与此同时，人们还应该就当前的新媒体环境中知识产权等信息法律相关知识借以了解和解读。2.新媒体信息搜索技术。一般情况下，新媒体信息搜索技术的应用，可以在人们面对海量信息之时进行专业性的搜索[3]。以美食这一主题为例，为了能够更加充实地对于主题内容进行了解，搜索时应该将搜索的范围拓展到大众点评、美团评价等渠道之上，而在有关于某一影视剧作评价时则需要拓展到票房、豆瓣、猫眼等渠道之上。除此之外，在针对某一行业进行搜索评价时，搜索的信息不能仅是局限于文字，而是应该将更多的视频、音频等信息搜索技术纳入搜索范围。3.新媒体信息处理技术。伴随着全球网络化时代的到来，云储存已经成为各个行业工作中的重要文件的主要存储问题，同时数据挖掘技术的应用价值也越来越高。在新媒体环境下，想要实现信息生态化发展，就必须将信息素养列入现代人必备技能中，包括使用网盘、云笔记软件、云空间等新媒体信息处理技术[4]。期间，在进行智能移动端和计算机之间的信息传输转换编辑时，也对信息使用人员具有极高的信息素质要求。

三、信息生态视角下新媒体信息素养评价方法

在进行信息生态视角下新媒体信息素养评价方法分析时，本文中主要采用的是模糊综合评级法，此种方法的应用，能够很好地对新媒体信息素养原本的难以量化问题、非确定性问题进行综合评价。

（一）确定评价对象

1.因素集。在应用模糊综合评级法对新媒体信息素养进行评价时，其因素集主要是由以下内容构成：（1）信息，一级指标是新媒体信息意识、新媒体信息知识，前者二级指标是信息应用、判断、价值意识，后者二级指标是信息检索、工具、法律知识。在进行指标描述时，新媒体信息意识是指有意识地利用信息解决问题，新媒体信息知识是指了解各类信息检索工具。（2）信息技术，一级指标是新媒体信息搜索技术、新媒体信息处理技术，前者二级指标是信息垂直、社会化、跨媒体搜索，后者二级指标是信息云储存、数据分析技术。在进行指标描述时，新媒体信息搜索技术是指通过信息搜索技术应用了解行业信息，新媒体信息处理技术是指对搜索到的信息进行存储处理。（3）新媒体环境，一级指标是新媒体环境，二级指标是电子设备、公共信息设备、移动互联网、网络社区，指标描述内容包括通过各类电子设备促使人们更加适应新媒体环境。2.评语集。在信息生态视角下，新媒体信息素养评价指标的评语集主要是指，全面性地针对不同层次的因素导致的评价结果进行直接性的描述，针对描述内容，对模型中的不同因素进行风级划分，共分为三个等级，分别是差、一般、好。

（二）评价矩阵运算

在矩阵运算过程中，需要全面性地针对模糊合成算子将权重向量与模糊关系矩阵两者进行有效的合成，继而得出更加明确的个体评价对模糊综合评价结果的向量，公式为：新媒体信息素养评价结果=权重向量*模糊关系矩阵。

四、实证分析

（一）样本选取

在本次课堂研究中，为了能够更好地提升研究主题的价值，在进行研究样本的选择时，选用的是信息使用群体比例最大的高校学生，通过网络邮件问卷发放的方式，对选定的北京地区五所高校学生进行信息素养抽样调查，分别为北方工业大学、首都师范大学、北京语言大学、北京工商大学以及北京中医药大学，共计调查1000名学生，并邀请10名新媒体信息素养课题专家针对调查对象的信息素养进行评价。在整个样本选取过程中，必须严格秉承数据真实可靠、评价公正客观的原则，尤其是在样本选取上，必须遵从随机抽取原则。

（二）分析过程

在进行新媒体信息素养的评价时，主要应用层次分析法进行评价，具体的评价过程为：（1）邀请10名信息素养课题专家，在相互不干扰的基础上对测评体系进行分层，构造完善的判断矩阵。（2）运用Excel软件进行权重向量求值，得出具体的权重指标。（3）计算平均随机一致性指标，保障数据指标的精准性和可靠性。（4）由10名专家对所有参与调查的学生进行评价，将评价结果进行整理，将结果按照不同等级统计出来，共分为三个等级，分别是差、一般、好。

（三）评价结果分析

针对样本进行分析之后能够发现，在高校中，年级比较低的学生相对于高年级的学生而言，其在计算机技术接触和应用方面的机会比较少，大一和大二两个年级学生的得分为74.6分、75.5分，而在基础知识掌握方面也相对比较不足，而随着高校学生年龄的逐渐增长，对于新媒体信息相关知识的掌握量也随之增多，促进其信息素养提升，其具体得分为85.48分、86.34分。另一方面，站在区域不同的视角来看，我国西部地区的高校学生在新媒体信息素养评分方面普遍低于东部高校生，而南方与北方的学生在该方面的评测上并不大，由此可见现阶段我国西部在新媒体信息素养的培养工作水平仍旧有待提升。综上所述，通过对本文的研究，我们发现在人们的工作生活中想要更好将所接触到的相关信息进行技术性的评价处理，能够为未来安全、和谐新媒体环境创造起到良好的促进作用。与此同时，新媒体信息素养评价指标的建立，也能够在极大程度上推动国民整体的信息素养水平提升。更为重要的是，在信息生态视角下，新媒体信息素养评价体系的构建以及评价方法的完善应用，能够更好地为高校或是政府部门制定和推行信息素养管理政策制定奠定基础。

参考文献

[1]杨梦晴，王晰巍，相甍甍，李嘉兴.信息素养对移动图书馆用户使用态度影响实证研究———基于信息生态视角的分析[J].图书馆学研究，2016（17）：6.

[2]魏骏巍，王晰巍，李雪灵.信息生态视角下专利质量评价指标构建研究———以汽车无人驾驶专利为例[J].情报理论与实践，2016（11）：106.

[3]王晰巍，杨梦晴，王楠阿雪，张柳.新媒体环境下网络社群情境信息共享影响因素实证研究———基于信息生态群落视角[J].情报学报，2017（10）：1050.

[4]李峰.高校信息素养教育生态系统构建路径研究———基于ACRL《高等教育信息素养框架》的视角[J].情报理论与实践，2018（3）.

作者：朱海涛 单位：北京化工大学