移動應(yīng)用程序（app）評價指標(biāo)體系研究

1、<p>　　移動應(yīng)用程序（APP）評價指標(biāo)體系研究</p><p>　　摘要：目前，對APP的研究主要涵蓋了其設(shè)計、應(yīng)用、服務(wù)、實現(xiàn)和評價等方面，但對APP的評價研究存在著諸如評價領(lǐng)域單一、評價指標(biāo)過少、評價內(nèi)容不全面和評價體系不科學(xué)等問題。通過結(jié)合德爾菲法、層次分析法和模糊綜合評價法，文章提出了一套包含有應(yīng)用平臺、用戶體驗、可視化前臺、網(wǎng)絡(luò)后臺等4個一級指標(biāo)，活躍度等12個二級指標(biāo)和下載量等41個三級

2、指標(biāo)，權(quán)重設(shè)計上加入負(fù)分項的APP評價指標(biāo)體系，并以實例驗證了這一評價指標(biāo)體系可為APP的設(shè)計、推廣、應(yīng)用與評價提供了理論參考。通過運用該評價體系對支付寶錢包等APP進(jìn)行評價與比較，也發(fā)現(xiàn)影響一款A(yù)PP質(zhì)量的主要因素是軟件本身的用戶體驗及功能。 </p><p>　　關(guān)鍵詞：移動互聯(lián)網(wǎng)；APP；科學(xué)評價；指標(biāo)體系；層次分析法 </p><p>　　中圖分類號： G250.252 文獻(xiàn)標(biāo)識碼

3、： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016062 </p><p>　　Research on Evaluation Index System of APP </p><p>　　Abstract The design， application， service， implementation and evaluation of APP are mainly

4、 covered in current studies. And there are still some problems in APP evaluation research， such as insufficient research fields， small amount of evaluation index， incomplete evaluation content and unscientific evaluation

5、 system. In this paper， combined with the Expert Method， Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Comprehensive Evaluation Method， a set of app evaluation index system is put forward that contai</p><p>　　Key wor

6、ds the mobile Internet；APP；scientific evaluation；the indicator system；Analytic Hierarchy Process （AHP） </p><p><b>　　1 引言 </b></p><p>　　移動APP（Application program）原意是指一種開放的第三方應(yīng)用程序，現(xiàn)在多指

7、應(yīng)用于智能手機(jī)、MID、平板電腦、MP4、手持游戲機(jī)等智能移動終端用戶的應(yīng)用程序，有時也被稱為移動客戶端[1]。其基本原理是以軟件程序的面貌作為一種溝通界面，聯(lián)接本地移動設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器，以此來提供全面適時的定制內(nèi)容，傳遞相應(yīng)的商業(yè)咨詢，滿足用戶的信息尋求[2]。最初APP只是作為一種第三方應(yīng)用的合作形式參與到互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)活動中去的，隨著互聯(lián)網(wǎng)越來越開放化，它被更多的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)大亨看重，一方面可以積聚各種不同類型的網(wǎng)絡(luò)受眾；另一方面借助

8、APP平臺獲取流量[3]。但在現(xiàn)實中，APP的應(yīng)用領(lǐng)域也存在著一定問題。據(jù)統(tǒng)計蘋果的App Store應(yīng)用總數(shù)達(dá)65萬；谷歌Play商店應(yīng)用程序數(shù)量達(dá)45萬，整個APP市場大體的分類已經(jīng)形成并趨向穩(wěn)定。但自2013年起相同類型的APP應(yīng)用數(shù)量暴增，同質(zhì)化嚴(yán)重，抄襲成風(fēng)，幾十萬款A(yù)PP中，只能有幾百個可以生存，因此產(chǎn)生了大量的“僵尸”應(yīng)用。且當(dāng)前我國APP開發(fā)市場處于發(fā)展階段，由于存在一定的技術(shù)障礙，部分APP無法滿足用戶的整體需求和市場

9、需要。所以評價一款A(yù)PP是</p><p>　　本文從APP提供平臺、用戶體驗、軟件本身和網(wǎng)絡(luò)后臺四個方面構(gòu)建出基于移動網(wǎng)絡(luò)下的APP評價指標(biāo)體系，并依據(jù)文獻(xiàn)研究法進(jìn)一步優(yōu)化完善指標(biāo)體系。同時利用德爾菲法、層次分析法等分析計算出相應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重值，通過與實際調(diào)研數(shù)據(jù)的對比分析，使得整個指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)更加完整，結(jié)論更加準(zhǔn)確。 　　2 APP的評價研究現(xiàn)狀 </p><p>　　網(wǎng)絡(luò)時代APP

10、的應(yīng)用已基本貫穿人們的日常生活，如何客觀地評價一款A(yù)PP就顯得尤為重要。通過對文獻(xiàn)分析可以得出，目前已有不少專家和學(xué)者注意到移動APP的高速發(fā)展現(xiàn)狀及可觀的前景，并且針對基于APP的應(yīng)用種類進(jìn)行了相應(yīng)的評價研究，但是他們往往注重單一種類的APP評價，有的甚至只針對某一類APP產(chǎn)品的技術(shù)或外觀等層面進(jìn)行探討。如吳瀟等[4]采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的加權(quán)二分圖模型，構(gòu)建了用戶和APP的訪問關(guān)系模型，在模型中分析了APP渠道中各類信息的傳播特性，揭示了

11、用戶訪問興趣的演變；張?zhí)K閔等[1]調(diào)研了國外主要數(shù)據(jù)庫商的移動APP應(yīng)用現(xiàn)狀，從用戶評價角度分析出了APP內(nèi)容的深度以及APP應(yīng)用的可用性等方面還有待提高；LI KYOUNG[6]在基于UTAUT模型的基礎(chǔ)上結(jié)合旅游行業(yè)和移動信息技術(shù)的特性，新增個性創(chuàng)新性與感知風(fēng)險兩個因素，構(gòu)建出移動旅游APP用戶接受行為模型，進(jìn)而對用戶對移動旅游APP接受行為進(jìn)行評價；沈左源[7]在基于AHP 的旅行社智慧APP 設(shè)計評價研究中，建立出適合衡量旅行社

12、智慧APP 設(shè)計內(nèi)容的評價指標(biāo)體系，為旅行社的智慧APP設(shè)計提供了參考方案；張?zhí)K閩等[8]在國外數(shù)據(jù)庫出版</p><p>　　3 APP評價指標(biāo)體系構(gòu)建 </p><p>　　3.1 指標(biāo)的確定 </p><p>　　由于德爾菲法可以獲得具有很高準(zhǔn)確率的集體判斷結(jié)果，所以本文首先通過使用德爾菲法[9]確定初步的指標(biāo)，通過組織相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜冶硨Ρ匙稍兣c研討初步確定了本

13、文使用的指標(biāo)。為了使指標(biāo)更有代表性，后期還采用普通用戶問卷調(diào)查的方式對指標(biāo)進(jìn)一步的完善。問卷采用的是湖北工業(yè)大學(xué)知識管理與創(chuàng)新研究中心在2015年度調(diào)查發(fā)放的300份問卷，其中，回收問卷287份，有效問卷260份，回收問卷和回收的有效問卷比例分別為95.67%和86.67%。問卷發(fā)放分為網(wǎng)上統(tǒng)計和網(wǎng)下統(tǒng)計兩種形式（各150份問卷），網(wǎng)上的問卷用戶根據(jù)問卷調(diào)查說明進(jìn)行填寫，網(wǎng)下的問卷用戶采取現(xiàn)場指導(dǎo)的方式進(jìn)行填寫。選取的問卷調(diào)查對象主要為

14、在校學(xué)生、中青代的上班族、專業(yè)的APP開發(fā)人員。通過對問卷的統(tǒng)計分析，最終采用填寫問卷年齡為16～40歲的群體，因為該群體平均每周使用APP達(dá)到30次以上具有高度的代表性。同時根據(jù)實際情況對不重要的指標(biāo)進(jìn)行刪除修改，對遺漏的指標(biāo)進(jìn)行添加，進(jìn)一步完善指標(biāo)體系，得到準(zhǔn)確完備的各項重要指標(biāo)。 </p><p>　　3.2 構(gòu)建APP評價指標(biāo)體系 </p><p>　　對上述確定的指標(biāo)按非常重要、

15、重要、一般、不重要、非常不重要五個等級進(jìn)行評測，最終確定了指標(biāo)體系結(jié)構(gòu)（見表1）。 </p><p>　　3.3 負(fù)分指標(biāo)項的確定 </p><p>　　在選取評價指標(biāo)的過程中，通過綜合分析有關(guān)APP評價的文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的APP評價類文章只考慮到對APP的推廣運營商以及對用戶有益的部分，有的只是描述了APP最表層的現(xiàn)象，沒有對APP這一寬泛的概念進(jìn)行深度剖析。本文基于APP推廣經(jīng)營商與用戶

16、的雙方的角度全面考慮了APP的各項評價指標(biāo)，結(jié)合自身及周圍移動應(yīng)用程序使用者的真 </p><p>　　實體驗，重點指出APP使用過程中存在的一些設(shè)計及 </p><p>　　使用上的問題，在APP的綜合評分中以負(fù)分項的形式展示出來?；谟脩舻慕嵌?，如果在APP使用過程中出現(xiàn)閃退的現(xiàn)象會嚴(yán)重影響用戶體驗。并且經(jīng)調(diào)查得知，用戶在使用支付類和游戲類APP時最不能接受的就是閃退現(xiàn)象；應(yīng)用商店對每

17、款A(yù)PP進(jìn)行評分和評級，同時為用戶提供專門的平臺對每款A(yù)PP的使用效果等進(jìn)行評價，因此出現(xiàn)了吐槽的現(xiàn)象，部分用戶通過這種方式表達(dá)了對APP的不滿；在調(diào)查過程中發(fā)現(xiàn)，有些APP在下載的時候是免費的，但供使用的部分功能是收費的，而且還存在亂收費的情況，收費是開發(fā)商或運營商獲得收益的一種措施，但這種方式是用戶極為反感和排斥的；此外，APP出現(xiàn)故障導(dǎo)致用戶的使用行為不便或受限，這也是影響用戶體驗的重要因素。綜上，可以得出負(fù)分項的各項指標(biāo)為閃退、

18、吐槽、亂收費與故障率。 </p><p><b>　　5 實例驗證 </b></p><p><b>　　5.1 實驗設(shè)計 </b></p><p>　　為了對APP進(jìn)行全面有效的評價，根據(jù)現(xiàn)用APP排行榜，分別選取排行靠前、稍微靠前、居中、稍微靠后、居后五種程度和不同類別的七款A(yù)PP作為調(diào)查對象，它們分別是：支付寶、美團(tuán)

19、、網(wǎng)易、風(fēng)行、微信、愛讀掌閱和爐石傳說。針對這七款A(yù)PP的各項指標(biāo)設(shè)計問卷并收集100份有效問卷，利用綜合評判法得出各級指標(biāo)分?jǐn)?shù)。 </p><p>　　設(shè)計調(diào)查問卷時要將所有的指標(biāo)項考慮其中，以便得到準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。以微信為例，收集的調(diào)查結(jié)果包括可量化的數(shù)據(jù)，如使用頻率；還包括定性結(jié)果，如安裝是否簡便。對于可量化的數(shù)據(jù)，在綜合考慮各方面因素后得出算法表，從而根據(jù)數(shù)據(jù)得到相應(yīng)的分?jǐn)?shù)，而定性結(jié)果則采用模糊綜合評價法，結(jié)

20、合問題答案所占的百分?jǐn)?shù)得到分?jǐn)?shù)。至此，所有的三級指標(biāo)分?jǐn)?shù)都已算出，然后結(jié)合各級指標(biāo)所占權(quán)重得出最后的結(jié)果。 </p><p><b>　　5.2 實驗結(jié)果 </b></p><p>　　上述問卷數(shù)據(jù)統(tǒng)計的匯總結(jié)果（見表7）。最終七款A(yù)PP的統(tǒng)計結(jié)果（見表8）。 </p><p><b>　　5.3 實驗分析 </b><

21、;/p><p>　　根據(jù)問卷調(diào)查收集的數(shù)據(jù)，利用算法表得到以上各表所顯示的結(jié)果，由此不難看出： </p><p>　?。?）七款A(yù)PP最終的評價結(jié)果各有差別，問卷調(diào)查得出的分?jǐn)?shù)處在不同的區(qū)間內(nèi)，說明選取的七款實例認(rèn)證APP具有一定的代表性，能在一定程度上說明文章的研究對象。 </p><p>　?。?）支付寶錢包與美團(tuán)的最終評價分?jǐn)?shù)分別是23.68和22.38，兩者最為

22、接近，究其原因，支付寶錢包是國內(nèi)領(lǐng)先的移動支付平臺，內(nèi)置平民理財神器余額寶，還有銀行卡轉(zhuǎn)賬、話費充值等多種功能，是網(wǎng)絡(luò)購物者首選的支付方式。美團(tuán)是2010年成立的團(tuán)購網(wǎng)站，為消費者發(fā)現(xiàn)最值得信賴的商家，讓消費者享受超低折扣的優(yōu)質(zhì)服務(wù)，同時為商家找到最合適的消費者，給商家提供最大收益的互聯(lián)網(wǎng)推廣。對于美團(tuán)網(wǎng)上滿意的產(chǎn)品，消費者可以通過支付寶在線支付，然后線下去實體店消費，美團(tuán)與支付寶錢包是合作關(guān)系，美團(tuán)讓消費者享有的消費形式與支付寶錢包相

23、同，都是基于O2O模式的經(jīng)營理念。 　　（3）通過數(shù)據(jù)和折線圖可以看出，微信的各項正分指標(biāo)值都處于高水平，如用戶體驗分?jǐn)?shù)達(dá)到14.86，而其負(fù)分項分值低至4.77，因此其最終評價值是最高的。微信作為實例檢驗的對象具有明顯的典型性。近幾年微信發(fā)展迅速，這是因為微信支持跨通信運營商、跨操作系統(tǒng)平臺通過網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)送免費語音短信、視頻、圖片和文字，也可以使用通過共享流媒體內(nèi)容的資料和基于位置的社交插件“搖一搖”“漂流瓶”“朋友圈”“公眾平臺”

24、“語音記事本”等服務(wù)插件[11]，后又推出微信</p><p>　?。?）爐石傳說是2014年正式發(fā)布的一款手機(jī)游戲，在應(yīng)用平臺和用戶體驗分值上遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他APP，其原因主要是游戲市場競爭激烈，新推出的游戲很難獲得用戶群；其次，爐石傳說在商業(yè)上取得一定成績之后，由于開發(fā)商的保守主義懶于更新，導(dǎo)致游戲架構(gòu)中存在各種補(bǔ)丁，這在很大程度上對用戶客觀需求造成了不好的影響，進(jìn)而影響了用戶體驗。 </p>&l

25、t;p><b>　　6 結(jié)語 </b></p><p>　　本文構(gòu)建的基于移動網(wǎng)絡(luò)下的APP評價指標(biāo)體系不僅在理論知識方面有深層次的探究，而且結(jié)合具體實例進(jìn)行了驗證。在指標(biāo)權(quán)重方面，主要采用了德爾菲法和層次分析法，運用主客觀相結(jié)合的方法，使指標(biāo)權(quán)重更加準(zhǔn)確有效，進(jìn)而驗證了APP評價指標(biāo)體系的合理性。在文章構(gòu)建的指標(biāo)體系中，考慮到APP評價的實際情況加入了負(fù)分項，使整個評價體系的結(jié)構(gòu)和內(nèi)

26、容更加完整精確。 </p><p>　　同時，在構(gòu)建指標(biāo)體系與選取實例的過程中存在一定的不足。首先，由于APP評價指標(biāo)體系的構(gòu)建是復(fù)雜的，要想對APP進(jìn)行全面合理的評價就必須在選取考量指標(biāo)時盡可能面面俱到是很難實現(xiàn)的；其次，由于人員有限，收集的樣本數(shù)據(jù)太少，未能進(jìn)行大規(guī)模的調(diào)查分析，導(dǎo)致指標(biāo)體系的有效性與準(zhǔn)確性有待進(jìn)一步檢驗。 </p><p>　　此外，盡管選取的七款A(yù)PP的評價結(jié)果與預(yù)

27、期大體一致，但目前市場上的移動應(yīng)用程序種類繁多，每種類型的APP數(shù)量也極大。所以其發(fā)展受到多種因素的限制，其中影響一款A(yù)PP質(zhì)量的主要因素是軟件本身的用戶體驗及功能，只有這兩點做到最好才能真正令用戶滿意，從而形成良好的口碑。其他影響APP發(fā)展的因素還有應(yīng)用商店嚴(yán)格的審核程序、移動工具的內(nèi)存大小等，APP未來發(fā)展的方向除了滿足用戶需求、降低開發(fā)商經(jīng)濟(jì)性要求以外，還要做到限制第三方應(yīng)用訪問，保護(hù)用戶的隱私信息，使APP移動應(yīng)用自身變得更加安

28、全從而實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。 </p><p><b>　　參考文獻(xiàn)： </b></p><p>　　[1] 王晶，阮文彪，陸彥.淺談移動電子商務(wù)下的APP服務(wù)[J].中國商貿(mào)，2014（23）：129-131. </p><p>　　[2] 楊華.電商為長三角中小外貿(mào)企業(yè)帶來的商機(jī)與挑戰(zhàn)[J].中國商貿(mào)，2014（23）：127-128. <

29、/p><p>　　[3] 張世明，徐和祥，錢冬明，等.云架構(gòu)模式下“網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間人人通”體系探析[J].華東師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2014（2）：4. </p><p>　　[4] 吳瀟，聶嘯，劉曉輝，等.基于加權(quán)二分圖模型的APP信息傳播特性[J].吉林大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版），2015（6）：1946-1953. </p><p>　　[5] 張?zhí)K閩，鄢小燕，謝黎.

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31、p>　　[8] 張?zhí)K閩，鄢小燕，謝黎.國外數(shù)據(jù)庫出版商移動APP應(yīng)用及用戶評價分析[J].圖書館雜志，2012（6）：56-61. </p><p>　　[9] 李建霞，陳福蓉.國內(nèi)圖書館績效評價指標(biāo)體系研究[J].圖書與情報，2013（1）：65-69. </p><p>　　[10] 郭曉晶，何倩，張冬梅，等.綜合運用主客觀方法確定科技評價指標(biāo)權(quán)重[J].科技管理研究，2012，

32、32（20）：64-67. </p><p>　　[11] 呂磊.基于即時通信及社交網(wǎng)絡(luò)的社交電視分析[J].電視技術(shù)，2014，38（24）：9-13. </p><p>　　作者簡介：黃煒（1979-），男，湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授，武漢理工大學(xué)管理學(xué)院博士后；李總苛（1991-），男，湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生；黃建橋（1992-），女，湖北工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩