[目的/意義]針對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放（Open Government Data,OGD）中存在的公眾需求重視不足、服務(wù)質(zhì)量不高的問(wèn)題,從公眾需求出發(fā)研究OGD服務(wù)質(zhì)量提升,為OGD改進(jìn)提供實(shí)踐指導(dǎo)。[方法/過(guò)程]探討服務(wù)質(zhì)量與公眾需求之間的關(guān)聯(lián),基于SERVQUAL模型識(shí)別公眾需求,進(jìn)而基于QFD（Quality Function Deployment）技術(shù)框架構(gòu)建OGD "質(zhì)量屋",將公眾對(duì)OGD的服務(wù)需求轉(zhuǎn)化為具體的服務(wù)質(zhì)量提升解決方案,并對(duì)其優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序。[結(jié)果/結(jié)論]發(fā)現(xiàn)當(dāng)前公眾對(duì)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放的6項(xiàng)關(guān)鍵需求為:數(shù)據(jù)可用性、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)及時(shí)更新、動(dòng)態(tài)更新、數(shù)據(jù)請(qǐng)求和建議反饋,進(jìn)一步找到對(duì)應(yīng)于關(guān)鍵需求的16項(xiàng)解決方案并依據(jù)其重要性進(jìn)行排序,進(jìn)而在此基礎(chǔ)上提出針對(duì)性的服務(wù)質(zhì)量提升對(duì)策及建議。 

【文章來(lái)源】：情報(bào)雜志. 2020,39(06)北大核心CSSCI

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【部分圖文】：

“質(zhì)量屋”模型

研究依據(jù)調(diào)查結(jié)果的數(shù)據(jù)繪制了各需求重要性和滿(mǎn)意度差值(滿(mǎn)意度差值=期望滿(mǎn)意度-滿(mǎn)意度)的散點(diǎn)圖(如圖2所示)。圖中以N1-N38(見(jiàn)表1)分別代表38個(gè)需求項(xiàng),散點(diǎn)越靠右說(shuō)明該需求項(xiàng)重要性越高;越靠上說(shuō)明該需求項(xiàng)的期望滿(mǎn)意度與實(shí)際滿(mǎn)意度的差值越大。圖中右上方的點(diǎn)則對(duì)應(yīng)著那些重要性高而期望與滿(mǎn)意度落差較大的需求項(xiàng),圖2中圈出的N9、N11、N12、N13、N31和N32 6個(gè)點(diǎn),分別對(duì)應(yīng)著數(shù)據(jù)可用性、數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)及時(shí)更新、動(dòng)態(tài)更新、數(shù)據(jù)請(qǐng)求和建議反饋6項(xiàng)需求,此即是當(dāng)前公眾認(rèn)為亟待解決和提升的關(guān)鍵需求。它們反映了公眾對(duì)OGD可靠性和響應(yīng)性方面的服務(wù)質(zhì)量要求,同時(shí)也明確顯示:通過(guò)OGD數(shù)據(jù)質(zhì)量、互動(dòng)交流以及數(shù)據(jù)可持續(xù)性方面的服務(wù)優(yōu)化可以提高其滿(mǎn)意度。按照QFD的思路,研究將這6項(xiàng)關(guān)鍵需求及其重要度作為“質(zhì)量屋”的左墻輸入,將滿(mǎn)意度、期望滿(mǎn)意度、水平提高率及修正重要度作為規(guī)劃矩陣構(gòu)建“質(zhì)量屋”右墻。其中,

研究通過(guò)構(gòu)建OGD質(zhì)量屋,找到了當(dāng)前公眾最為關(guān)注的OGD服務(wù)需求及優(yōu)先級(jí)最高的解決方案,研究根據(jù)7項(xiàng)解決方案提出了針對(duì)性改進(jìn)措施,這將能夠最大限度地解決當(dāng)前公眾在參與OGD過(guò)程中面臨的關(guān)鍵問(wèn)題,在提升OGD服務(wù)質(zhì)量上達(dá)到事半功倍的效果。4.1 重視數(shù)據(jù)可持續(xù)性,提升服務(wù)可靠性

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]政府開(kāi)放數(shù)據(jù)更新評(píng)估研究:類(lèi)型、性能與測(cè)度[J]. 唐長(zhǎng)樂(lè),張曉娟.  情報(bào)資料工作. 2019(01)
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博士論文
[1]我國(guó)政府?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)放的用戶(hù)需求及其保障策略研究[D]. 李白楊.武漢大學(xué) 2017

碩士論文
[1]開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)平臺(tái)績(jī)效評(píng)估指標(biāo)體系研究[D]. 王林川.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
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本文編號(hào)：3452565