信息安全管理论文精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇信息安全管理论文范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

税务信息是国家税务决策、税收计划制定与调整的重要依据，是税务机关税收征管工作的必要支撑，也是纳税人信息权利的核心内容，因而其安全管理具有重要意义。税务信息安全管理有利于维护并促进国家职能的实现。税收是实现国家宏观调控职能的重要手段，而这一手段必须借助和运用税务信息才能达到。因为税务信息管理一方面能使信息正确地反映经济税源和税收进度情况，为制定国民经济和社会发展计划及调整国民经济结构提供可靠依据。另一方面，可了解纳税人的经济活动状况，并掌握国民经济发展变化情况，鉴定税收政策与经济发展需要是否相适应，以便迅速做出明智的决策，有效地发挥税收调节经济的作用。换言之,如果税务信息安全无法得到保障的话，既无法实现税收为国家筹集财政收入的职能，也将使国家以税收进行宏观调控经济的政策大打折扣，影响经济与社会的发展。税务信息安全管理有利于税务机关税收征管的现代化。税务信息安全管理是税收征管的组成部分，正确、及时、安全的税务信息是把握财政发展和税务管理客观规律的钥匙，有利于实现税务管理科学化、现代化，使税务管理工作从经验走向科学，以适应社会和经济形势发展对税务管理的要求；有利于提高税务管理水平和税务管理效率，做到努力开发税源，尽力足额征收，增加税收收入；有利于提高税务管理队伍的素质，强化信息意识，掌握信息技术，开展税务管理工作，适应社会主义市场经济体制下的税务管理需要。税务信息安全管理有利于纳税人权利的保障。从纳税人角度而言，税收是纳税人根据法律的规定及程序向税务机关提供纳税申报资料并缴纳税款的过程。在此过程中，不论是纳税人提供的纳税申报资料，还是税务机关依法定职权收集的信息，不可避免的会涉及到纳税人的商业秘密（客户资料、销购价格、专利技术等），正常生产经营信息（生产经营范围、工商税务登记证件号等），个人隐私（个人及家庭身份信息、社会关系等），涉税负面信息（欠税记录、税务处罚信息等），一旦这些信息的泄露不仅会对企业的正常经营带来严重影响，而且还会给个人和家庭生活带来恶性干扰，甚至还有可能引起诈骗和金融犯罪。因此，税务信息安全管理是纳税人权利的重要保障。

2基层税务信息安全管理的难题

2.1基层税务信息安全管理存在的风险

信息技术飞速发展，尤其是大数据时代的到来，基层税务信息安全技术管理风险与日俱增。科学技术水平日新月异，移动互联网、虚拟化、云技术、大数据应用等新技术层出不强。此类技术的应用对于专业技术的要求较高，安全保障措施也较为严密，但现有的税务信息安全管理的软硬件、制度、顶层设计、税务人员素质、社会要求等方面无法适应其方便、快捷、高效的特点，使得税务信息暴露在数据的海洋，极易造成信息被盗取、被非法病毒所侵入，税务信息安全技术管理必然风险激增。改革不断深化，尤其是简政放权要求逐步提高，基层税务信息安全行政管理风险突飞猛进。全面深化改革的推进，行政管理被要求回归理性简政放权，实现由权力管制到权利治理，基层税务部门必然面临着工作重心后移及执法风险加大的交汇压力，后续管理将成为税务部门工作的一种常态。税务管理信息化是保证后续管理科学、有效、规范进行的基本方式且根本保障，而税务信息安全管理是税务管理信息化的基础，是故税务信息安全管理必然成为税收征收与管理过程的基础和支撑。税务管理信息化下税务信息不论是频率还是数量均不断提高，数量和质量相生相克，前者的增多必然导致后者的下降，税务信息安全行政管理风险骤升。依法治税加强，尤其是纳税人权利意识的觉醒，基层税务信息安全管理涉纷风险不断提高。随着经济、社会以及文化的不断发展，纳税人权利意识在不断觉醒，私权保护、正当程序、公平正义成为了普遍诉求。纳税人信息是税务信息安全管理的重要内容之一，包含着巨大的商业价值，税务机关在采集、保管和使用纳税人信息过程中往往由于安全措施不到位而导致纳税人权利受到损害事件时有发生，甚至诱发违法犯罪。近些年来，由于税务信息安全管理不善带来的税务纠纷呈水涨船高之势，纳税人诉诸法律途径的越来越多，基层税务部门涉议、涉诉风险不断提高。

2.2基层税务信息安全管理面临的困境

2.2.1税务信息安全管理意识淡薄

税务管理信息化在我国方兴未艾，关于税务信息安全的理解、保护方法、风险防范手段等社会所知甚微。就税务部门而言，大部分基层税务工作人员对于税务信息安全管理是什么、税务信息安全管理意义是什么、怎样实现税务信息安全管理等内容的认识与理解存在偏差，主观地认为税务信息安全与税务部门的核心业务无关，是一种简单的信息存储与传输，意义不大。甚至是一提到税务信息安全，不少人就当然的认为是病毒和黑客，而往往忽视内部人员的过错或故意行为等因素。就纳税人而言，大部分纳税人抱有这样的态度，就是只要按照法定规定和法定程序上缴完税，其他的就与自己没有多大干系，税务信息安全管理也是如此，因而往往不配合税务信息的收集等工作。由于少数人的安全意识淡薄和管理不善，会影响整个税务信息系统的安全性。

2.2.2税务信息安全管理方式滞后

整体上看，基层税务信息安全管理还主要是依靠单一的技术方法，税务信息保密措施少、身份认证未得到全面应用、缺少路由安全和防止入侵的技术措施，难以适应税务信息安全管理的要求。首先，税务信息技术管理方式赖以生存的硬件设施可靠性、稳定性不足，缺少日常维护及安全配套措施。其次，税务信息技术管理核心之处的软件设施开放性强，比如，内部网路终端信息共享范围广、操作系统主要是国外研发的，内外网机器存在混用现象，极大增加了税务信息安全风险。最后，采集数据分散，不能形成有效共享，普遍存在“信息孤岛”现象；业务信息不能通过计算机有效流转，自动化管理过程隔离；尤其是信息缺乏高效的数据监控措施，没有形成科学的内、外监督体系，不断遭受黑客攻击，还出现数据丢失的现象等。

2.2.3税务信息安全管理制度不完善

税务信息采集、整理、贮存、传输、反馈及应用等过程中安全管理的理念并未得到贯彻，税务信息安全管理制度还不全面、缺乏体系性、可操作性也不强。具体来讲，一是缺乏强有力的税务信息安全管理领导制度。一般而言，基层税务信息安全管理主要是由税务信息中心实施，与其他内设机构之间是并列关系，信息安全管理无法渗透到税收征管的其他环节。二是缺乏科学的税务信息安全事故预防、报告及处理制度，各基层税务部门普遍缺失完备的信息安全事故报告程序与预防处理方案，税务信息安全事故的预防、处理没有可持续的制度支撑。三是缺乏规范的税务信息安全管理考核制度，基层税务信息安全岗位与责任相适应的考核标准，机制不规范，致使信息安全管理深度与力度得不到有效落实。此外，信息安全责任制度还需进一步细化和完善。

2.2.4信息安全风险管理机制存在缺陷

税务信息化下，税务信息安全风险有来自基础设施毁损的风险，有技术应用带来的风险，有人为操作引发的风险，可谓无处不在、无时不有。但目前基层税务机关并没有形成体系化的税务信息安全风险识别、评估、控制等管理机制。就税务信息安全风险识别而言，税务信息并未被确定成为一种资产，因而缺乏税务信息必要的分类管理。同时，这种安全风险识别仅局限于技术硬件故障或错误、技术软件故障或错误、技术淘汰等技术层面，而对于其他层面的信息安全威胁鲜有涉及。就税务信息安全风险评估而言，由于专业技术和人才的缺乏，加之评估频率与方法不当，很难真正分析出信息安全风险的高低，影响到控制措施的选择。就税务信息安全风险控制而言，由于识别与评估分析中的不健全，使得风险控制策略选择失去了可信基础，致使避免、转移、缓解及接受等风险控制策略无从选择。

3基层税务信息安全管理的应对

3.1加大信息安全管理教育培训，更新税务信息安全管理理念

应当认识到，税务信息安全管理既是国家信息安全管理的有机构成，也是基层税务工作的重要组成部分，它涵盖税收信息的采集、整理、存储、传输、反馈、开发及应用等全过程，不仅可以加强税收收入的规划性，有效发挥税收促进生产，调节、监督经济的作用，还能衡量税收分配是否合理，税负负担是否平衡，保障纳税人的权利。因此，基层税务部门要摒弃税务信息安全管理不重要的观念，提高对税务信息安全的认识，充分了解税务信息安全管理的内容、作用及方法，以此更新税务信息安全管理理念。税务信息安全管理意识之所以淡薄，原因在于信息安全管理教育与培训少，税务信息安全管理专业人才匮乏。对此，一方面要灵活多样地培训学习形式，综合平衡信息安全相关项目，提高税务工作人员的信息安全意识与能力水平；另一方面，要建立税务信息安全管理培训机制，通过组织开展多层次、多方位的信息安全培训，提高安全员信息安全防范技能，培养税务信息安全管理骨干。此外，税收普法宣传教育中还要强化纳税人信息安全意识。

3.2综合内外部控制手段，实现税务信息安全管理方式多元化

税务信息安全管理是一个系统工程，涉及信息技术体系、信息风险管理及组织管理框架等诸多方面，面对终端规模大、地域分布广、技术类型多的现实，单纯的依靠外部技术手段无法实现税务信息安全管理，需要内部控制措施予以协同，多元化的管理方法才能更好地、更有效地保障税务工作人员完成信息安全管理工作。首先，完善税务信息安全技术手段，做好信息安全防护体系建设和运行管理。不论是采取何种技术手段进行税务信息管理，都要建立完备的病毒防范、身份鉴别与访问控制、入侵检测及信息加密等信息安全管理技术体系，定时检查并更新硬件设备以确保其可靠性与稳定性。其次，要克服“唯技术论”的倾向，税务部门要建立统一的信息安全保障中心，保证税务信息安全集中和集成管理，努力形成完整的数据安全与备份体系。最后，完善税务信息安全管理内部控制手段，以减轻由于内部人员道德风险、系统资源风险所造成的信息危害。主要是采用人机联控的控制方式，通过实施一系列的控制活动和保护措施，以实现对与税务信息安全相关的人与物的管理，并最大限度地保障税务信息安全。

3.3完善税务信息安全管理框架，健全税务信息安全管理制度

借鉴信息安全管理一般理论，完整的税务信息安全管理框架包括定义税务信息安全政策、定义税务信息安全管理范围、进行税务信息安全风险评估、确定管理目标和选择管理措施、准备税务信息安全适用性声明、建立相关文档、文档的严格管理及安全事件记录回馈。针对目前税务信息安全管理框架的不完善，税务部门应严格按照信息安全管理框架，制定完善的信息安全规章、明确管理范围、风险、目标、措施等予以完善。与此同时，还要健全税务信息安全管理相关制度。一是建议基层税务机关应成立信息安全领导小组，各区局、科室、所都应明确专人负责税务信息安全的管理，以健全税务信息安全管理领导制度；二是建议明确安全事故预防任务、报告时限与程序、处理方法与措施，以健全税务信息安全事故预防、报告及处理制度；三是建议制定规范、可行的信息安全管理考核机制，明确规定每个税务工作人员在信息安全方面应承担的责任、保密要求以及违约责任，以健全税务信息安全管理责任制度。总之，就是要建立安全管理机构，确定安全管理人员，建立安全管理制度，建立责任和监督机制，切实保障税务信息安全管理有效开展。

3.4实施税务信息分类管理，健全税务信息安全风险管理机制

篇(2)

关键词：网络信息污染 拉开档次法 模糊语言评价 12321中心 社会调查

分类号：G203

引用格式：万晓榆， 王在宇， 蒋婷. 基于“ 拉开档次” 法的网络信息污染状况模糊语言评价研究[J/OL]. 知识管理论坛， 2017， 2（2）： 145-155[ 引用日期]. http：///p/1/121/.

互联网是一把双刃剑，在带给人们便利的同时也带来了网络信息污染现象，如垃圾短信、骚扰电话、垃圾邮件等，造成了许多负面的影响。12321互联网不良与垃圾信息举报中心（以下简称12321中心）数据显示，最近一年我国网民因为网络信息污染所遭受的经济损失高达915亿元人民币，几乎接近2015年地区全年的GDP总和（2015年地区GDP总和为1 026亿元）；给全体网民造成的时间损失相当于3 822人的生命（2015年世界卫生组织报告中国人均寿命，男性74岁，女性77岁，按平均寿命75岁计算）。那么，当前网络信息污染状况到底呈现怎样的状态？公众对网络信息污染的认知与中心统计数据是否一致？如何对网络空间中的信息污染状况进行科学评价？通过回答这些问题，并将网络信息污染问题置于公众的监督之下，有助于营造“天气清朗、生态良好”的网络空间环境。

信息污染一词由德国学者拉斐尔普罗在论文《信息生态学进展》中首次提出[1]。信息污染主要包含两类：一是媒介信息中混入的有害、有毒、具有欺_性和误导性的信息；二是过载信息[2]，这些污染信息可能会导致人们隐私的泄漏以及时间、金钱和精神层面的损失。随着大数据、云计算、移动互联网等新兴信息技术的应用，信息污染已经成为网络治理和舆论引导研究领域的热点问题[3]。现有研究主要从以下两个方面展开。

一方面是对信息过载问题及其解决方案的研究。信息过载是指人们接受了过多信息，但却无法有效整合、组织及内化成自己需要的信息，以致影响到工作、学习和人际关系[4]。M. J. Eppler等将信息过载产生的原因分为个人因素、信息特质、任务及过程因素、组织设计及信息科技五大类别[5]。何仲等认为信息过载问题在网络购物环境中会让消费者选择困难，造成消费者时间和心理上的成本浪费[6]。王娜和郑巧伟研究微信订阅服务中出现的信息过载现象，发现当前微信订阅服务的内容存在重复、低质等问题[7]。那么信息过载问题如何解决呢？大多数学者选择从技术角度降低数据维度，帮助用户获取有用信息，主要包括个性化推荐算法和搜索引擎技术。梁劳慧从信息组织者出发，认为图书馆应该通过对用户开展信息素质教育、制订咨询手册等措施帮助用户避免信息过载现象[8]。王娜等对泛在网络中的信息过载问题进行了抽样调查和分析，并提出了在移动社交网站中建立个性化推荐的机制[9， 10]。王娜和田晓蒙研究了豆瓣社区中信息的组织设计对信息过载产生的影响，并针对豆瓣平台提出了大众分类法优化方案[11]。王又然基于加权小世界网络理论，发现以人人网为代表的社交网络站点中单个社群内成员之间特征关系长度过短是造成该类平台出现重复率高、同质化高的原因[12]。高锡荣等通过从知网搜索关键词，建立信息价值评估指标体系[13]。赵静娴将在线评论分为非垃圾评论、欺骗性评论、干扰性评论和低效用评论4个类别，建立了垃圾评论特征属性表，并基于神经网络和决策树方法设计了在线评论文本分类方法[14]。

另一个方面是对网络信息安全和个人隐私风险评估方面的研究。夏日首次提出了信息污染指数（information pollution index， IPI）的概念[15]，并建立了一套指标体系[16-17]，但他对信息污染源的划分包括实物型、文献型、电子型和网络型，指标包含过多冗余信息，已经不符合网络社会的实际情况。程艳林提出了网络信息污染检测的7个维度[18]，但没有给出具体的量化方法。谢友宁和钮钦调研了农民生活中存在的生活型和生产型信息污染[19]，但存在主观性过强的缺点。陈桂香则调研了大学生遭遇信息污染现状及态度[20]，但仅限于对结果的统计描述。T. H. HSU等运用ANP方法对旅游网站进行了评估，发现“安全”是人们最关注的问题[21]。朱光等基于信息系统的安全模型[22]，将隐私风险因素分为平台脆弱因素、用户行为脆弱因素和外部威胁因素，构建了社交网络隐私风险评估体系，并用模糊评价方法进行评价[23]。

通过对信息污染相关研究的总结，发现当前的研究主要聚焦于技术层面。实际上信息污染的源头是人类自身。随着移动互联网的普及，信息污染的影响范围也逐步扩大，但互联网信息污染防治是一个社会软系统问题，具有模糊性、复杂性、系统性等特点[24]，因此从技术角度无法从本质上解决问题。社会学研究表明，将问题置于公众的评价之下有助于提升人们解决问题的效率，故从公众角度研究信息污染的负面影响，对于警醒人类反思自身的信息行为，提升信息素养，共同维护一个良好的网络空间环境具有重要意义。在信息污染及其影响评估方面，少数学者进行了一定程度的探索，但存在指标体系过于宽泛，不符合当前网络社会实际等问题。

笔者结合12321中心提供的信息污染及垃圾信息统计数据和公众遭遇信息污染的态度调查问卷，运用基于模糊区间可能度算法构建对称矩阵，并基于该对称矩阵获取主观权重，再运用“拉开档次”法进行二次加权处理，对传统“拉开档次”法“毫无主观色彩”的权重结果进行修正。从结果对比来看，笔者设计的方法可以较为全面地评价网络信息污染状况。

1 网络信息污染状况评价指标体系构建

信息污染包含两大类污染源，但考虑到信息过载具有主观性强的特点，不同的人有不同的感受，目前也缺乏相应的统计支撑。故笔者主要针对第一种类型污染信息进行研究，暂不考虑第二类信息污染。

基于前期研究成果[2]，笔者将12321中心统计类目作为网络信息污染的7类衡量指标，即垃圾邮件、不良网站、垃圾类短信、涉嫌违法类短信、垃圾彩信、骚扰电话和手机应用安全问题（APP），这是目前为止对网络污染信息的最为详细和准确的统计。

同时，在前期调研发现，12321中心的统计数据与公众的感知存在较大的差别，例如恶意APP在统计数据中大量存在，甚至超过了垃圾短信和骚扰电话的举报数量，但公众反映的情况却刚好相反。因此，为了弥补统计数据的片面性缺点，借鉴故障检测领域失效模式及影响分析（failure mode and effects analysis，FMEA）方法[25-26]中采用发生度、严重度和检出度对失效模式进行风险评估，笔者针对现有统计的7种污染信息类型，设计了《公众遭遇信息污染的态度调查》问卷，从公众遭遇信息污染的频率（是否经常遇到）、已对公众造成的危害程度（心理伤害、时间浪费或钱财损失）以及公众对各类污染信息的厌恶程度这3个角度进行公众认知态度调查。以此综合考虑统计数据和公众认知态度，全面评价网络信息污染状况。

2 网络信息污染状况评价模型与方法

在建立评价指标体系之后，就是获取指标权重和选择信息集结方法。研究路线如图1所示。

2.1 基于模糊区间可能度的互补矩阵权重获取方法

由于人们更喜欢使用语言对事物进行评判，如“优”“良”“中”“差”，而人类语言具有模糊性和复杂性的特点，所以学者们基于模糊数学提出了相应的权重获取方法。徐泽水提出了模糊语言标度的区间可能度方法[27]，可以从原始数据中获取权重。笔者将这种方法应用于评估矩阵是模糊语言的情形。

2.1.1 模糊语言标度的区间可能度

定义1 设矩阵，若有， 则称矩阵是模糊矩阵。

定义2 设模糊矩阵，若有，则称矩阵A是模糊互补矩阵。

定义3[28-30]设区间数，， 定义区间数的运算法则：

1）间数的加法：；

2）数与区间数的乘法：，其中；

3）若，则称。

定义4[27] 设区间数， 且记，记的可能度公式如公式（1）所示：

公式（1）

具有互补性，即： 。

2.1.2 基于模糊区间标度可能度的互补判断矩阵权重获取方法

设被调研对象，其中对污染信息类型在属性Gj∈G={遭遇信息污染的频率，已受到的危害程度，对信息污染的厌恶程度}下的模糊语言评估值构成的矩阵，且，其中

S={非常低，有点低，一般，比较高，非常高}

为模糊语言标度，与其对应的区间数表达式进行转换[27]：

非常低=[0，0.2]， 有点低[0.2，0.4]， 一般=[0.4，0.6]， 有点高=[0.6，0.8]， 非常高=[0.8，1]基于模糊区间标度可能度的主观权重的过程如下：

2.2 运用“拉开档次”法进行二次加权

在郭亚军提出的“拉开档次”法中，评价指标的权重不再体现指标间的相对重要程度，而是将各指标以同等“地位参与”评价过程，该方法“毫无主观色彩”[32]。但事实上，各项指标相对于评价目标的重要性程度往往不相等。因此，首先利用2.1部分得出的主观权重原始数据进行加权，然后再采用“拉开档次法”二次加权。计算步骤如下：

分别为样本均值和标准差；

步骤2：使用公式（3）得到的各指标权重对无量纲化后的进行加权[33]。为表达方便，称加权后的数据仍为；

步骤3：运用“拉开档次法”进行二次加权。

然后，取为的最大特征值所对应的标准特征向量，即为所求权重向量[34]。

2.3 运用TOPSIS方法M行信息集结

3 网络信息污染状况评价

3.1 公众遭遇信息污染的态度调查

问卷发放前期，对问卷内容经过反复讨论，修改问卷题目描述。在此基础上，经过30人的小样本发放，进一步调整问卷表达，确保问卷题目清晰明了。问卷共包含三部分：①基本信息，包括性别、年龄、职业、周上网时长、手机系统类型；②主体部分，共21个题项；③设置开放式问题1个，即“您认为还有哪些信息也属于信息污染？它们对您造成了什么样的危害？”。在2016年11月至12月期间，问卷通过“问卷星”平台和重庆地区人群最为集中的解放碑商圈进行随机发放。

线下问卷发放前对调查员进行了必要的培训。在问卷发放过程中，采取一对一的形式，对问卷填写过程进行指导，使其能按照自身真实情况填写，保证结果的可靠性。在专家指导下，共发放438份，收回有效问卷417份，有效率95.2%。本次调查涉及的被调查对象中，男性为189名，占比45.3%，女性为228名，占比54.7%。被调研对象的职业、年龄、周上网时长、手机系统类型如图2-图5所示：

在线问卷结果由问卷星自动统计，无缺失数据；线下问卷由两名研究员使用EpiData3.1软件背对背录入，以降低录入错误率，此部分问卷存在部分缺失数据且小于5%，在SPSS中采用最大期望值（expectation maximization，EM）方法进行补齐。

3.2 问卷信度和效度分析

3.2.1 信度即可靠度

经SPSS计算分析，417份问卷的信度水平较高（大于0.7为高信度），满足探索性研究的要求。各题项的信度系数如表1所示。

3.2.2 效度即有效性

常见的问卷效度可以分为内容效度和结构效度，本研究所使用问卷的内容效度经5名专家讨论通过。结构效度要求各维度下因子具有一致性，而本研究中所使用的问卷是要测量出公众对不同类型污染信息的认知态度，因此结构效度不适用于本研究目的，故无需作结构效度检验。

3.3 权重计算与比较分析

从12321中心获取到的2014年2月至2016年10月各类污染信息的统计数据（如表2所示），然后计算3种权重。

3.3.1 客观权重的计算

先将附表中的数据按照公式（4）进行标准化处理，然后运用公式（5）构造的实对称矩阵H（见表3），求实对称矩阵H最大特征值对应的向量得客观权重，见表4中第2列。

在7类染污信息中，“垃圾彩信”权重最大为0.174，而骚扰电话权重最小为0.109，这正好与公众对各类污染信息的反感程度呈反比――对越讨厌的污染分配越小的权重，使其得分越低。这也和我们的直观感受一致，即人们通常会给不喜欢的事物较低的评价，例如人们网购时，如果对收到的网购物品不满意，通常会就给予差评。

客观权重在“垃圾彩信”这类污染信息上赋值较大，而在“恶意APP”上的赋值较小。这是由于这两类污染信息的举报数量与其他类型的污染信息存在数量级上的差异，为了让各指标地位均等地参与评价，“拉开档次法”对举报数量最多的“恶意APP”指标分配了较小的权重，而对举报数量最少的“垃圾彩信”分配了较大的权重。

3.3.2 公众主观权重的计算

对问卷信息集结后计算出的可能度矩阵P（见表5）。再由公式（3）计算出公众主观权重，如表4中第4列所示。

3.3.3 综合权重的计算

将公众主观权重与标准化矩阵A加权后，再利用“拉开档次”法二次加权，得综合权重，如表4中第6列所示。与传统“拉开档次”法相比，基于统计数据得出的客观权重得到了修

正，使得公众最讨厌的骚扰电话和垃圾短信权重略有增加，公众诟病较少的污染信息类型的权重略有降低。除“垃圾短信”和“恶意APP”的权重分配差异较大外，其余类型的污染信息所分得的权重比较接近。即公众对这些污染信息的直观感受和12321中心的统计数据较为一致。而权重差异较大的两类污染信息是垃圾短信和恶意APP。对于垃圾短信，公众反感程度很强烈，而在统计数据上可能还存在未统计到的部分。通过访谈得知，超过五成的公众在对垃圾信息的处理方式是直接删除，而未选择举报。有些被调查者的手机上虽然安装了手机卫士，具备拦截功能，但是垃圾短信在被拦截时，因为担心可能有短信被误操作，所以仍然会选择查看，查看后也一般选择删除相关短信。对于恶意APP，权重分配差异较大的原因仍然是公众的直观感受和统计数据之间的差异。目前各类手机应用商店都和12321中心有合作，用户在下载APP以前，大量恶意APP已经被过滤掉了，所以公众对此类污染信息感知较少，而在12321中心的统计数据中却大量存在。因此，在7类污染信息上的权重分配是合理的。

3.4 评价信息集结

由于参与评价的指标均为负向指标（指标值越小越好，表示污染信息越少，也称成本型指标），故设置正理想系统为各指标标准化后的最小值，设置负理想系统为各指标标准化后的最大值。最后，用2.3节中的TOPSIS方法集结评价信息，并将其放大100倍，使得分在区间[0，100]内，更加符合日常习惯。得分越高表示网络信息污染越少，反之，网络信息污染越严重。基于改进后的“拉开档次”法的最K结果与运用传统“拉开档次”法计算客观权重得出的评价结果对比如表6所示：

表6左侧是基于改进后“拉开档次”法所得出的评价结果。在评价时间段内，从整体上看，多数时段网络信息污染状况评分集中在80分左右，情况不是十分理想。2016年1月和2016年8月评分较高，网络信息污染相对较少，网络信息环境较好；得分最低的是2015年3、4月，得分仅14.84分，其原因主要是在这一时段内的信息污染可能较为集中，而非时间跨度较大。这是因为2016年5、6月和2015年6、7月同样时间跨度是两个月，得分却也与平均水平相差不大，反倒是2015年3、4月得分明显偏低。

表6右侧是基于传统“拉开档次”法对统计数据进行最终排名的结果。从两种评价结果的对比可以发现，改进后的方法得出的结果评分区间范围由[19， 96]扩大到[15，99]。整体排名差异不大，而2014年2月和2014年3月的信息污染状况排名刚好交换了顺序。好的愈好，差的愈差，改进后的方法相当于对被评价单元作了极化处理，这样能够更加明显地展现出各时间段内的信息污染状况。可见，改进后的算法对被评价单元具有更好的区分能力。

4 结论与展望

本文设计了公众遭遇信息污染的态度调查问卷，基于模糊区间标度可能度对称矩阵计算公众主观权重，再运用“拉开档次”法进行二次加权，可以实现对由统计数据计算出的客观权重的修正。运用改进后的“拉开档次”法对2014年2月至2016年10月间的信息污染状况进行了评价。与传统方法相比，改进的方法扩大了评分区间，而且2014年2月和3月的评分表现刚好交换了位置。据此可以认为改进后的方法对评价单元具有更好的区分能力，更好地体现“拉开档次”的特点。

相较以往研究，本文将公众态度调查与统计数据相结合，更加全面地衡量了当前的信息污染状况。整体而言，信息污染形势相当严峻。运用改进后的“拉开档次”法，多数时间段的评分在80分左右，而以2015年3、4月的信息污染最为严重。同时，问卷调查结果发现，公众对7类污染信息的感知与中心的统计数据间存在较大差异。如中心统计数据显示，“恶意APP”举报数量显著高于其他类型的污染信息，但我们在社会调查的过程中发现，公众对“垃圾短信”和“骚扰电话”最为反感，遭遇恶意APP的频率和因其而受到的损失则相对较低。造成这一现象的原因，是公众感知与统计数据间存在差异。在“恶意APP”方面，可能是手机安全卫士软件以及各大应用商店的相关审核措施起到了效果；而在垃圾短信方面，近五成公众接收到垃圾信息后存在直接删除的情况，导致部分垃圾短信无法进入12321中心统计数据；而公众对骚扰电话最为反感的原因，可能是因为电话属于媒介丰富度较高的沟通形式，因此骚扰电话给公众造成的主观印象最深，通过回答问卷的形式得到了反映。此外，“垃圾彩信”在中心统计数据和公众反映中都处于较低水平。随着QQ、微信等即时通讯的发展，彩信正在成为历史，因此建议将彩信与短信类污染信息合并统计即可。

本文也存在不足之处。首先，本文主要针对第一类网络信息污染状况进行了评价，但在问卷调查过程中发现以微信为代表的社交工具中的信息过载问题严重，公众反映较为强烈。其次，在问卷调查时，为了能够提高问卷的可靠性，本文选择线上和线下两种渠道回收问卷，其中线上问卷受众涉及全国。但由于资源限制，通过两种渠道所获得的样本中，重庆地区的人群比例较大，地区特征均较为明显。在有条件的情况下，可以考虑在全国范围内进行分层抽样，使人群覆盖更广，更具代表性。最后，在研究中仅对2016年11月至12月期间公众遭遇信息污染的态度进行了调查。虽然从心理学的角度来说，人们对负面信息的印象更深，持续的时间更长，仍建议后续研究可以每年展开一次社会调研，以反映公众认知的动态变化，使评价结果更加具有实效性。

参考文献：

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作者贡献说明：

万晓榆：拟定论文框架，修改论文；

王在宇：论文撰写，数据建模与分析；

蒋 婷：问卷发放，数据采集。

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

School of Economics & Management， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065