基于概率語言術語集和TODIM法的健康社區評價研究

王亞楠,王夢瑤,馬西鋒

(1.河北科技大學經濟管理學院,河北石家莊 050018;2.河南財經政法大學計算機與信息工程學院,河南鄭州 450046)

社區是城市的基本單元,建設和發展健康社區是健康城市的細胞工程,可為健康中國建設和發展打下堅實的基礎。社區作為相關政策落實的最后一公里、健康細胞建設的核心、健康中國形成的重要基礎,有關研究相對匱乏,健康社區管理水平的衡量、建設和評價缺乏一定的理論基礎[1]。

目前針對健康社區的研究主要集中在2個方面。一是健康社區概念的探討。有的認為健康社區是社區發展的必然趨勢,因為其與人們日益提高的健康意識產生了共鳴[2];有的認為健康社區不僅在于個體健康,更在于社區組織和社區整體的健康[3];有的從社會公正、部門協作、公共政策、環境支持和可持續發展5個方面分析健康社區的特質[4];有的關注精神、經濟、環境、形態等多角度的健康[5]。二是健康社區評價體系研究。有的將生態學中的“生態系統健康評價”引入社區評價,提煉出社區生態系統的6個要素(生命力、承載力、發展力、協調力、恢復力、循回力)[6];還有通過空間層面劃分,從健康住宅、健康環境、健康活動、健康社會、健康交通和健康設施對社區健康性進行評估,提出相應的建設標準[7]。在評價方法方面,研究人員借助AHP層次分析法對社區公園景觀健康進行評價[8],構建了基于模糊綜合評價的健康社區管理水平評價指標體系[9]。

通過以上分析可以發現,關于健康社區評價指標體系的構建與評價方法選擇還有待深入研究。為了更加靈活準確地描述語言信息的猶豫性與不確定性,概率和語言變量相結合的概率語言術語集逐漸成為廣泛使用的語言信息。依據TODIM法建立各方案間的相對優勢度,利用全局優勢度獲取社區排序,并考慮專家的心理行為,有效評估其面對風險時的態度,更貼近真實評價環境,評價結果更具合理性。

本文在前人研究的基礎上,結合社會生態學理論構建相關健康社區評價指標體系,將概率語言術語集與TODIM方法相結合,提出健康社區評價的概率語言改進TODIM方法,為合理評價并改進健康社區建設提供理論支持。

1 理論基礎

1.1 概率語言術語集

1.1.1 定義

(1)

1.1.2 運算規則及比較方法

為了解決概率語言術語集之間的運算,多個學者給出了一系列研究成果,在概率語言術語集符合規范化的情況下,有以下定義。

定義2[12]設L(p)={L(k)(p(k)|k=1,2,…,#L(p))},L1(p)={L1(k)(p1(k)|k=1,2,…,#L1(p))},L2(p)={L2(k)(p2(k)|k=1,2,…,#L2(p))}是3個概率語言術語集,則

(1)L1(p)⊕L2(p)={L3(k3)(p3(k3)|k3=1,2,…,#L3(p))},

(2)λL1(p)={λL1(k1)(p1(k1))|k1=1,2,…,#L3(p)},

其中,L3(k3)=L1(k1)⊕L2(k2),p3(k3)=p1(k1)p2(k2)(k1=1,2,…,#L1(p),k2=1,2,…,#L2(p))。

除了運算規則,為了比較2個概率語言術語集之間的大小,多個學者給出了以下定義。

定義3[10]設L(p)={L(k)(p(k)|k=1,2,…,#L(p))}為一個概率語言術語集,則其得分函數E(L(p))、偏差函數σ(L(p))的比較方法如下:

若E(L1(p))>E(L2(p)),則L1(p)優于L2(p),記作L1(p)>L2(p);若E(L1(p))=E(L2(p)),則L1(p)與L2(p)之間無差異,記作L1(p)～L2(p)。若σ(L1(p))>σ(L2(p)),則L1(p)劣于L2(p),記作L1(p)

1.1.3 概率語言術語集的距離

定義4[10]設L(p)={L(k)(p(k)|k=1,2,…,#L(p))}和L1(p)={L1(k)(p1(k)|k=1,2,…,#L1(p))}是2個概率語言術語集,且語言術語個數相等,即#L(p)=#L1(p),則2個概率語言術語集之間的偏差度為

(2)

基于此,ZHANG等[12]提出了2個概率語言術語集之間的距離:

(3)

式中:d(r1(k),r2(k))=(r1(k)-r2(k))/τ;p(r1(k),r2(k))=p(r1(k))p(r2(k))=p1(k)p2(k);τ指代語言術語的個數。

同時,概率語言術語集的距離滿足基本性質:1≥d(L1(p),L2(p))≥0;d(L1(p),L1(p))=0;d(L1(p),L2(p))=d(L2(p),L1(p))。

1.2 TODIM方法

TODIM方法即經典交互式多屬性決策方法,是由GOMES等在前景理論的基礎上提出來的,可以根據其原理對決策矩陣規范化后,根據方案的綜合優勢度進行排序[13],從而抉擇出最優方案。HU等[14]提出了一種新的三向決策模型TODIM方法,采用一種新的可能性度;JI等[15]提出了一種基于項目的TODIM方法用于中性信息,將決策者的心理活動考慮在內,彌補以往決策方法中認為決策者絕對理性設想的不足,并已實現廣泛應用。

第1步,先將評價矩陣進行規范化處理,將成本屬性以及效益屬性下的決策值分別進行無量綱化。

第2步,選擇屬性權重中的最大值作為參考權重,計算屬性的相對權重:

ηvr=ηv/ηr,ηr=max{ηj|j=1,2,…,n}。

(4)

第3步,計算方案Ei相對于方案Eo的相對優勢度Φ(Ei,Eo):

(5)

式中:d(γij,γio)表示γij與γoj之間的距離;參數θ(θ>0)為衰退系數,它與決策者的損失規避程度呈負相關,可根據決策者偏好來定,一般θ取值為1。

第4步,計算方案Ei的總體優勢度Φ(Ei):

(6)

第5步,通過對比各個方案總體優勢度Φ(Ei),從大到小進行排序,從而得到最優方案。

2 決策模型

2.1 問題描述

在社區面臨種種健康問題、社區的規劃與管理未充分考慮居民健康需求的現實下,本文從健康角度對社區進行探究,建立一套符合社區特點的健康社區評價體系。通過在石家莊市橋西區選取N個社區,建立健康社區的評價指標,邀請專家對所選社區的各個評價指標進行打分,將打分結果表示為概率語言術語集的形式,最后利用多屬性決策方法計算得到方案排序結果。健康社區綜合評價排序問題描述如下。

2.2 指標體系構建

本文圍繞與健康相關的社區環境要素,基于社會生態學理論[18],聚焦人-環境交互關系。社會生態學視角下,人-環境交互關系的和諧程度是影響人類健康的關鍵因素[19]。通過2個路徑調節人類行為:一是環境控制或限制發生于其中的行為;二是通過改變環境行為來改變行為模式。從社區治理、人際、設施、環境4個維度挖掘評價指標,評價導向兼顧動態與靜態,構建健康社區水平評價指標體系,全面反映健康社區水平狀況。通過對專家的訪談,借助各位專家的研究經驗和實踐經驗,對指標體系進行優化改進,建立相關評價指標,見表1。

表1 健康社區指標評價體系

2.3 指標權重確定

為了計算各指標的權重,將居民滿意度評價值以概率語言術語集的方式呈現,利用概率語言熵權法計算初始權重,并引入KANO模型[20],對初始權重進行修正從而得到最終權重。

2.3.1 利用概率語言熵權法計算評價指標初始權重

評價指標權重的判斷矩陣可表示為

(7)

其中,Li(pi)代表第i個居民對各項評價指標的重要度評分。

利用概率語言熵值法公式

(8)

其中E(L(k))=Ej(Sθ),j=1,2,…,n,可得每一個概率語言術語集的熵值Ej所構成的熵值矩陣為

(9)

其中Ej=E(Lj(p))。將熵值矩陣進行歸一化處理,即可得到評價指標權重wj,歸一化公式為

(10)

2.3.2 利用KANO模型修正初始權重

KANO模型是一種通過分析客戶需求對顧客滿意度的影響,對顧客需求進行分類和優先排序的有用工具。其將顧客需求指標分為基本型、期望型、興奮型、無差異型、反向型5種?；拘托枨?當優化該需求時,客戶滿意度不會提升,當不提此需求時,客戶滿意度會大幅度降低;期望型需求:當提供此需求時,客戶滿意度會提升,當不提供此需求時,客戶滿意度會降低;興奮型需求:客戶意想不到的,如果不提供此需求,客戶滿意度不會降低,但當提供此需求,客戶滿意度會有很大提升;無差異型需求:無論提供或不提供此需求,客戶滿意度都不會改變,客戶根本不在意;反向型需求:客戶根本都沒有此需求,提供后客戶滿意度反而會下降。因此在考慮客戶滿意度時,要對各項指標進行明確分類,根據分類進行科學管理。為了盡可能使客戶對各項指標重要程度準確賦權,首先要保全顧客對產品的基本需求,其次應當盡可能滿足顧客的期望需求,此外也要注重考慮到一些興奮型需求。

基于以上分析,本文將基本型需求的指標權重上調15%,期望型需求的權重上調10%,興奮型需求上調5%,得到各項評價指標修正后的最終權重。

2.4 總體優勢度計算

首先,假設專家評價矩陣為Qmn,根據上述步驟中求得的指標權重,選取權重最高的屬性Ar作為參照,利用式(4)計算每個屬性Av的相對權重ηvr;然后,假設Ei,Ek是任意2個社區,定義社區Ei與社區Ek之間的優勢度,根據式(5)計算社區Ei相對于Ek關于評價指標Aj的優勢度Φ(Ei,Eo);最后,利用式(6)計算每個社區的總體優勢度Φ(Ei)。

2.5 評價步驟

第1步,收集專家的評價矩陣,分別對效益型指標與成本型指標進行規劃處理,將決策矩陣Xm×n規劃為Ym×n;第2步,利用概率語言術語集及KANO模型確定指標權重;第3步,將屬性指標權重中的最大值作為參考權重,計算相對權重;第4步,利用定義4得到概率語言術語集兩兩之間的距離,構建優勢度矩陣Φ(Ei,Eo),i=1,2,…,m,j=1,2,…,n;第5步,將每個優勢度求和,得到每個社區與其他社區的相對優勢δ(Ei,Eo),i=1,2,…,m,利用式(6)求得每個社區的總體優勢度Φ(Ei);第6步,根據總體優勢度對所有社區進行排序,判斷出健康水平最好的社區。

3 實例分析

3.1 評價指標權重確定

評價指標權重通過面向社區居民發放調查問卷的形式收集數據進行分析確定。由于本調查面向石家莊市社區,總體單位數大且分布廣泛,故采用隨機抽樣進行線上與線下相結合的問卷調查方式。被調查居民在語言術語集S={S-2=很不重要,S-1=不重要,S0=一般,S1=重要,s2=很重要}下對健康社區各方面指標rn(n=1,2,…,16)進行重要度打分,一共回收了350份問卷,其中篩選出有效問卷316份,將數據載入SPSS軟件進行信度、效度檢驗。測試結果顯示KMO值為0.851,說明該問卷符合預期目標。對收集來的問卷進行數據整理,可以得到評價指標權重判斷矩陣,見表2。

表2 健康社區水平評價指標權重判斷矩陣

利用式(7)—式(10)概率語言術語集熵權法計算得到初始權重矩陣,利用問卷調查結果對照KANO模型指標分類表[21](見表3),將健康社區水平評價指標權重進行分類,并依據分類修正初始權重,得到健康社區水平評價指標權重,見表4。

表3 KANO模型指標分類表

3.2 評價過程

通過對社區開發建設時間、規模、社區環境等多方面因素的綜合考慮,并結合調研的可操作性,采用隨機抽樣方式選取石家莊市橋西區4個社區作為實證研究對象,分別為e1翰林觀天下社區(竣工時間2016年,規劃建筑面積100萬m2)、e2幸福城社區(竣工時間2017年,規劃建筑面積113萬m2)、e3中山華府社區(竣工時間2010年,規劃建筑面積80萬m2)、e4榮盛城社區(竣工時間2017年,規劃建筑面積56萬m2)。翰林觀天下社區地處橋西傳統政教綜合區,緊鄰紅旗大街,南靠槐安路,盡享橋西兩大主干道交通便利,坐擁行政中心、高教區、新客運站三大商圈,附近區域商業發展潛力巨大;幸福城社區西鄰南水北調環城水系,南鄰千畝濕地公園,北延和平路,周邊生態環境優越;中山華府社區地處中山東路與大經街交叉口,區域居住環境優良,附近交通較為便利;榮盛城社區地處南二環和紅旗大街交匯處,擇址中央政務圈、學府圈、城市生態圈三大圈交匯之地,戶型精致實用,是一處周邊配套齊全、環境優良、小區綠化園林設計優美的宜居社區。

第1步,獲取評價矩陣。a1社區治理、a2社區人際、a3社區設施、a4社區環境均為效益型指標,獲取評價矩陣結果見表5。

第2步,利用式(11)對4位專家的評價矩陣進行集聚,得到社區綜合評價矩陣Qmn,見表6。

表6 專家集聚后的評價矩陣

(11)

第3步,計算指標相對權重。評價指標客觀權重η={0.29,0.16,0.30,0.25},根據式(4)計算得到相對權重ηjr=(0.97,0.53,1,0.83)。

第4步,利用定義4計算屬性aj下社區ei與社區ek之間的距離測度,結果見圖1。

圖1 屬性aj下社區ei與社區ek之間的距離測度圖

第5步,利用式(5)計算關于屬性aj下社區ei與社區ek之間的相對優勢度Φi,其中,衰退因子取值為1,結果見表7。

表7 屬性aj下的相對優勢度

第6步,利用式(6)計算全局優勢度Φ(Ei),可得Φ(E1)=1,Φ(E2)=0.418 9,Φ(E3)=0,Φ(E4)=0.845 3。

第7步,根據全局優勢度對健康社區綜合水平進行排序,可得e1>e4>e2>e3。

由此可見,4個社區中翰林觀天下的健康社區水平最優,榮盛城社區次之,中山華府社區排在最后。

4 結 語

1)以“健康中國”戰略為背景,推動社區健康建設的有效實施為目的,構建了社區治理、人際、設施、環境4個維度的健康社區水平評價體系,利用所構建的模型對所選取社區進行實證分析,驗證了所構建模型的可行性,對健康社區管理水平提升有一定的借鑒意義,為合理評價及建設健康社區提供了理論支持。

2)在概率語言環境下對傳統TODIM方法進行了改進,通過引入概率語言術語集距離測度公式,將概率語言術語集與TODIM方法相結合,構建了概率語言環境下健康社區水平評價問題的多屬性決策模型。在對健康社區進行評價的過程中,由于評價專家個人知識水平與個人經驗存在差異,因而對各個方案會存在不同的認識,但概率語言術語集能將模糊性、不確定性、難以量化的評價信息靈活準確地描述出來,使吸納的評價信息更加全面,在模糊環境下也可解決群決策問題。

3)本研究中,影響2個概率語言術語集之間距離的因素包括語言評價值和概率分布,如果采用期望值的原理計算距離,容易出現概率語言術語集之間的距離為0?；谝陨喜蛔?未來可以從完善概率語言術語集的距離測度以及比較規則角度著手,進一步完善基于概率語言距離測度的TODIM多屬性決策模型,將所提方法拓展到概率不確定環境中,探討相關評價模型及其應用效果。

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