政務軟件易用性評測探究

肖祥春，趙昌平

（1.廣東省科技基礎條件平臺中心，廣東廣州，510000 2.廣東省高性能計算重點實驗室，廣東廣州，510000）

0 引言

國內研究者對軟件易用性評測都進行了不同程度的研究，但鮮少學者專門針對政務軟件易用性評價指標體系進行相關研究，也鮮少有學者將層次分析法與BP神經網絡相結合運用于軟件易用性評測，且針對軟件易用性測評研究成果，僅停留于軟件易用性評價指標體系的構建上，未見學者涉及指標體系中各指標權重分配方面的研究。在此背景下，本文探究針對政務類軟件易用性評測指標，建立與其對應的易用性評測指標體系，針對易用性評測各指標權重分配，引入BP神經網絡算法，建立基于BP神經網絡的易用性評測模型，以期更科學、更有效、更客觀地的評價政務類軟件易用性。

1 政務軟件易用性評測概述

1.1 軟件易用性概述

軟件易用性是軟件的一種固有且不可見的屬性，很多軟件產品看起來很相似，而其中有些只需要稍加摸索就能夠輕松地使用，有的則需要花費較多的精力才能夠掌握使用方法。追根究底，這是因為它們的軟件易用性存在著區別。軟件易用性一般是針對具有人機交互過程的軟件而言，軟件易用性是指使用軟件的用戶對軟件在有效性、效率和滿意度方面的感知。要改善軟件的用戶體驗，就需要提高軟件的易用性，政務信息系統易用性將直接影響系統在社會公眾群體中的服務情況和影響效應。

1.2 政務軟件易用性評測的重要意義

“軟件難以理解、不易使用或者從測試員和最終用戶角度看會認為不好”被認為是軟件缺陷之一,直接影響軟件質量,因此，軟件的易用性在決定軟件產品能否獲得成功的諸多因素中起著重要的作用。通過軟件的易用性評測，可以發現軟件易用性方面的缺陷，為軟件產品易用性方面提出改善的建議，進而可以提高軟件產品的易用性，提高軟件質量，提升用戶對產品的滿意度，提高軟件產品的競爭力，還可以節約培訓和技術支持方面的成本，對于政務軟件而言還可以提高政務辦公人員的辦事效率。易用性指標體系及其模型的構建，還可以為檢測單位提供易用性評價模型與標準，可以提高軟件信息系統易用性測評的工作效率，規范易用性測評流程，降低測評成本。

2 政務軟件易用性指標體系構建

2.1 軟件易用性指標體系概述

國家標準化管理委員會發布的GB/T 29836.1-2013規定了軟件易用性指標，主要包括：易理解性、易操作性、易學性和吸引性四個方面，并針對各指標定義了對應評估項。如圖1所示。

圖1 軟件易用性指標體系

2.2 政務軟件易用性評測指標體系構建

由圖1可知，現階段主要從吸引用戶、易操作性、易理解性和易學習性四個方面評估系統易用性，其作為通用的系統評測方法，未根據政務系統的特點進行相關有重點有目標的評價，不夠細化，也無法量化，且現階段的系統易用性評估存在大量的主觀評價指標，因此，利用測試手段獲取數據并通過科學化的方法來分析政務信息系統易用性指標的關鍵核心指標及其量化評估，并最終以此為依據構建政務信息系統易用性評價模型和指標體系，顯得尤為重要。

構建軟件易用性評價指標體系是開展易用性評價研究的基礎，本文探究通過易用性調查表，以調研的方式結合圖2的軟件易用性指標體系標準，從標準中選取適用于政務軟件的易用性度量指標，結合政務軟件自身特點，歸納總結出其核心的功能特性，并以此為基礎，抽象出政務軟件易用性評測的核心指標，通過修改和豐富這些指標得到適用于軟件的易用性測試指標，建立適用于政務軟件易用性評測指標體系，其建立過程如圖2所示。

圖2 指標體系建立過程圖

3 政務軟件易用性評測方法探究

3.1 模糊綜合評測法

易用性評測使用較多的方法為模糊綜合評價法。此方法通過模糊數學的隸屬度理論將定性評價轉化為定量評價，使用模糊數學對受多種因素制約的事物或對象做出一個總體的評價。運用模糊綜合評價法進行決策主要有三個步驟：（1）確定評價因素、評價等級；（2）構造評判矩陣和確定權重；（3）進行模糊合成，作出決策。其中，評價因素是對指標評議的具體內容，評價等級是評價因素的優劣程度，被評價因素確定了一個從指標到等級的模糊關系矩陣以及權重，權重是用來度量指標相對重要性大小的參數值。模糊綜合評測法雖然能夠對軟件易用性進行評測，但未涉及各個指標的權重分配。

3.2 層次分析法

層次分析法（AHP）按總目標、各層子目標、評價準則直至具體的備投方案的順序，將決策問題分解為不同的層次結構，通過判斷矩陣特征向量求解得到每一層元素對上一層元素的優先權重，然后再使用加權和的方法遞階歸并各備擇方案對總目標的最終權重，得到的最終權重值最大者即為最優方案。

如圖1所示，軟件易用性評測的指標體系也是層次結構，故可采用AHP（層次分析法）進行指標分析獲取各個指標的權重，基于此，建立政務軟件易用性評測指標體系分為三層，第一層是易用性評價，第二層是易理解性、易學性、易操作性和吸引性，第三層是易理解性、易學習性、易操作性和吸引性對應的具體指標。此三層分別對應層次分析法的三個層次：目標層、準則層和方案層。其中目標層：采用對整個易用性的量化值作為評價體系的決策目標；準則層：該層包含了要實現預定目標所涉及的一系列準則，可以是一層也可以是多層，本文的評價體系選擇一層準則，含易理解性、易學習性、易操作性及吸引性4個部分；方案層：該層包含了為實現準則層可供選擇的各種指標，根據建立的易用性測試指標體系設定。易用性測試指標體的三層結構如圖3所示。

圖3 政務軟件易用性評測指標三層結構

3.3 AHP-BP神經網絡評測法

軟件易用性評測存在很大的主觀性與不確定性，影響因素較多且各因素之間存在密切的聯系，如果仍單一采取傳統評測方法，難以對軟件易用性作出公正、客觀、精準的評價。神經網絡在解決這類問題上具有適用性與優越性，BP神經網絡算法是目前應用較為廣泛的人工神經網絡，它在對網絡進行訓練時誤差是逐層往回傳遞，以對各層之間的權值和閾值進行調整，該學習算法也稱為誤差反向傳播學習算法。所以，本文探究針對易用性評測各指標權重分配問題，在層次分析法的基礎上引入BP神經網絡算法，建立基于BP神經網絡的易用性評測模型，模型的建立一般包括：確定網絡層次、確定網絡輸入輸出節點數、確定隱含層神經元個數、確定傳遞函數及其他參數、BP神經網絡學習這幾個過程，如圖4所示。

圖4 BP神經網絡模型建立

4 結束語

本文分析了當前軟件易用性研究現狀，針對當前通用易用性評估方法無法滿足政務信息系統測評需求，提出結合政務類信息系統的特點，歸納總結出其核心的功能特性，抽象出政務類信息系統易用性評測的核心任務，構建政務類信息系統的易用性評估模型和指標體系。針對各項指標不夠細化，也無法量化，并且存在大量的主觀評價指標，運用層次分析法構建軟件易用性評價指標體系模型，確定各指標權重，針對各指標權重分配問題，引入BP神經網絡算法，建立基于BP神經網絡的易用性評測模型，以期更科學、更有效、更客觀地的評測政務軟件易用性。