二元模糊語義在企業知識管理能力評價中的應用

□文/桑秀芝

（南京航空航天大學金城學院 江蘇·南京）

一、序言

二元語義層次分析法是指運用二元語義判斷矩陣與層次分析法相結合，對知識管理能力測度總體上使用層次分析法的框架結構，但在具體測度時主要采用二元語義判斷這種模糊綜合評價的方法。模糊綜合評價是以模糊數學為基礎，應用模糊關系合成的原理，將一些邊界不清，不易定量的因素定量化，進行綜合評價的一種方法。在多屬性決策中，屬性值評價一般有定量與定性兩種處理方法。通常情況下，定量處理方法一般是給出一些確定的數值，而定性處理方法一般采用自然語言變量（如很好、好、差等）或其他形式來實現。由Herrera首次提出的二元語義以及相應的集結算子，能盡量降低定性指標在計算過程中信息的丟失，其最大優點是將語言短語看作在其定義域內是連續的，它能以預定的語言短語集合中的短語和一個數值的形式來表達語言評價信息集結后所獲得的所有信息，因此在語言信息的集結過程中能夠確保信息的完整與真實。

二、知識管理能力的評價指標體系

知識管理能力是組織通過協調各種知識管理行為，整合存在于組織內部及組織外部的各種知識，從而使組織增強競爭力的能力。企業若有效地增強其競爭優勢，則必須具有良好的知識管理基礎能力和流程能力。本文在前人研究的基礎上，按照知識管理系統的構成，從知識鏈，技術工具和環境支持幾個維度將知識管理能力定義為如下幾個方面：

1、知識獲取能力：信息檢索，多途徑、多模式、多方法獲取知識的能力。包括：與同行進行溝通的主動程度（G1），與政府部門或科研機構溝通的主動程度（G2），與科研機構聯系的主動程度（G3），員工提高自我能力的主動程度（G4），企業總結各種工作經驗與方法的水平（G5）。

2、知識組織能力（O）：主要指對知識進行整理、編碼的能力（O1），運用數據庫、知識庫等技術存儲知識的能力（O2），運用電子郵件、知識地圖檢索知識的能力（O3），知識的維護能力（O4）和知識的保護能力（O5）。

3、知識轉移能力（T）：知識轉移是指知識被定位后被擴散吸收的過程。包括知識擴散能力（T1）和知識吸收能力（T2）。

4、知識利用能力（U）：知識的應用是企業員工對獲取、吸收的新知識與已有知識進行整合，應用到工作流程中解決問題或制定決策的過程。主要包括：運用新知識的能力（U1），員工利用知識處理新任務的能力（U2），員工利用知識開發新產品的能力（U3），員工利用知識提高工作效率的有效性（U4）。

5、設施性的知識管理能力：指組織建立高效的信息技術基礎結構的能力。包括：對所獲取知識編碼化的程度（I1），外部網絡資源的便利性（I2），內部企業數據庫建設及應用水平（I3），尋找所需知識資源的方便度（I4），技術設備及數據庫的更新速度（I5）。

6、結構性的知識管理能力：指知識管理能力在組織結構方面和其在政策、管理、激勵系統及部門分工等制度方面的體現。包括：CKO職位設立及其職能行使水平（F1），組織結構扁平化水平（F2），員工勝任度的考核與激勵程度（F3），組織結構具有內部市場性的程度（F4）。

7、文化性的知識管理能力：指企業良好的組織文化的培養能力。包括：員工工作環境的開放和信任程度（C1），員工之間關系的融洽程度（C2），員工之間進行非正式交流的程度（C3），有專長的員工具有的薪資水平（C4），有專長的員工受到的尊重程度（C5）。

上述評價指標的評價信息分別于專家評判或對被評價對象的自身情況統計，其中定性指標對其評價一般具有模糊性，通常需要專家以語言變量形式做出評判，定量指標一般可通過企業財務數據或統計分析得到。

三、二元語義模糊評價方法

（一）相關概念。二元語義是采用一個二元組（Si，αi）表示語言評價信息的方法。其中，Si表示事先定義的語言評價信息集中的語言短語，αi表示計算得到的語言信息與初始語言評價信息集中最貼近語言短語之間的差，該差是區間［-0.5，0.5）內的一個數值。下面給出二元語義有關的運算算子的定義。

定義 1：假設語言評價集 S＝｛S0，…，Sg｝，β∈［0，g］是一個數值，表示語言符號集結運算的結果，則與β相應的二元語義可由函數得到：

表1 等級和權重語義變量表

其中，i＝round （β），α＝β－i，α∈（-0.5，0.5）。這里，round 表示“四舍五入”運算。

定義 2：假設語言評價集 S＝｛S0，…，Sg｝，（Si，α）是一個二元語義，則存在一個逆函數△－1使得二元語義可以轉化為相應的數值 β∈［0，g］（這里也成為二元語義的代表值），即：

定義 3：二元語義集 X＝｛（r1，α1），…，（rn，αn）｝，W=｛w1，…，wn｝為相應的權重向量，則其加權平均數xˉe的計算公式為：

表2 專家對指標進行模糊評價表

（二）模型計算步驟

1、設定語言等級和權重語義變量表。假設評價的知識管理能力的評價指標集為 C＝｛｝，則關于知識管理能力的評價問題可以表述為：對一個組織在知識管理能力各組成部分能力情況進行排序，可以形成知識管理能力的對比。在評價問題中，所采用的信息有：指標權重向量 W=｛w1，w2，…，wn｝T和評價矩陣［］m×n。這里 wj為指標 cj的權重，為知識管理能力針對指標cj的評價值。其中，指標權重wj和指標評價值可由專家根據事先設計好的如表1所示的語言和權重評語集，以語言變量形式給出，并可將語言變量轉換為對應的三角模糊數；由企業財務數據或統計分析以數值形式得到的數值也可表示三角模糊數，如10可表示為（10，10，10）。（表 1）

2、集結各專家給出的指標權重向量和評價矩陣。假定有l位專家（即 p1，p2，…，pl）參與知識管理能力的評價（假設每位專家的重要程度均相同），記專家pk給出的指標評價值組成評價矩陣其中可用三角模糊數分別表示為

3、運用二元語義模糊變量加權的方法計算出語義的評價。對于給出的評價值，X（k）可表示為；則可將每位專家給出的評價矩陣分別集結為群的指標權重向量 W=（w1，w2，…，wn）T和群的評價矩陣，其中：

式中，符號“?”和“⊕”分別表示模糊數乘法和加法運算。根據擴展原理，wj和仍為三角模糊數。對于重要性的語義變量，我們設置為7個等級，得到三角模糊數（表1），然后選擇專家進行測評。

4、運用模糊語言權重算法計算相應的權重。權重計算方法同（3）。

5、計算最終知識管理能力的整體評價。根據公式（3）計算最終的知識管理能力整體評價。

四、算例

某公司擬對2010年度的知識管理能力進行績效評價，以考核公司實施知識管理后的情況。該公司聘請3位專家（即p1，p2，p3），對這一年度知識管理能力做出評價，具體指標按上述內容為準。各位專家給出的評價指標，評價結果和權重向量如表2所示。（表2）根據模型計算步驟，該企業知識管理能力業績貢獻度為（S4，0.13）。

從結果中可以看出，企業最終由三位專家進行語義評價后的綜合值為4.13，結合表1中的三角模糊數集，企業的知識管理能力的價值貢獻評價為中上。通過這種方法可以將專家的定性評價轉換為數理分析，進行運算后，得到具體的數值，再根據數值所屬的區間，得出最終的評價結果。

五、結論

本文將二元語義和層次分析法結合，為知識管理能力的測評提供了一種新的思路和方法。根據這種方法得出的結論有利于企業管理者對知識進行綜合管理和運用。這種方法最大優點是，在無法定量的指標上，并且指標數眾多的情況下，綜合的考察到參與的所有專家的各項評價。另外，這種定性方法也可以在多個方案中進行比較，判斷比較企業間知識管理能力的價值增值能力的高低。同時，企業管理者可以根據這個測評結果，更直觀地看出企業目前業績驅動的關鍵知識管理能力的因素所在，可以加強對此的投入和管理，以更有效地提高企業績效。

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