中美省州級政務服務站內搜索引擎功能對比研究

收稿日期：2020-10-15

基金項目：上海市哲學社會科學規(guī)劃一般課題“公民個人辦事中的政府信息共享評價研究”（項目編號：2017BTQ004）。

作者簡介：龍怡（1978-），女，副教授，博士，研究方向：政府信息資源管理和電子政務。

摘要：[目的/意義]我國各級政務服務平臺發(fā)展迅速，政務服務搜索引擎是平臺提供政務服務、提升服務質量的重要功能模塊。服務搜索與通用站內搜索不同，以查準率為主要目標，重在精確定位服務事項，面臨的主要障礙是用戶缺乏領域知識。[方法/過程]通過文獻調研，分析歸納搜索引擎評價研究中采用的評價指標，并針對服務搜索特性構建搜索關鍵詞，設定搜索引擎特征。對我國34個省級政務服務平臺和美國51個州政府網站的搜索引擎進行調研，每個省（州）采集13個搜索關鍵詞的首頁搜索結果。用兩組獨立樣本非參數檢驗分析中美服務搜索的搜索設置和搜索結果的差異。[結果/結論]中美服務搜索在搜索精度、提供歷史搜索詞、提供排序選項等約1/3的調研項目上無顯著差異。中國在提供熱搜詞、相關詞等功能上優(yōu)于美國，美國在模糊搜索、提供標準用詞、目錄搜索等功能及搜索結果數量上優(yōu)于中國。研究發(fā)現服務資源地理分割現象是導致服務搜索難以精確定位的重要因素。解決方案首先是通過持續(xù)更新的政務服務同義詞、近義詞詞表來構建用戶和政府機構在領域知識上的橋梁，然后通過智能匹配3個地理要素來實現精確定位，還可以通過搜索引擎優(yōu)化（SEO）使平臺服務資源數據便于被搜索引擎抓取。

關鍵詞：中國;美國;政府網站;政務服務;搜索引擎;平臺;評價;電子政務

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.04.012

〔中圖分類號〕D035-39〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2021）04-0119-14

Comparative Study on the Government Service Search Engines

Between Web Portals of Chinese Provinces and the U.S.States

LongYi

（School of AI and Law，Shanghai University of Political Science and Law，Shanghai 201701，China）

Abstract：[Purpose/Significance]During the fast development of government service platforms in China，the service search engine is an essential functional module to help customers to locate services and get better served.Different from common search engine，the service search engine focuses on accuracy and faces the barrier of customers lacking of domain knowledge.[Method/Process]Through literature review，the assessment items were picked from former search engine evaluation studies and selected especially for service search.The survey was carried out on 34 government web portals of the provinces in China and 51 web portals of the states in the U.S.For each website，13 search terms were used and the search results from the first page were collected.The differences between China and the U.S.are analyzed through Non parametric tests on two independent samples.[Result/Conclusion]There are about 1/3 items such as accuracy，providing history search terms，ranking choices etc.，which show no significant difference between China and the U.S.The service search engines in China provided better functions such as providing popular terms and related terms than those in the U.S.The service search engines in U.S.behaved better in functions such as fuzzy search，providing standard terms，searching by catalogs and search results quantity than those of China.The research also discovered that the phenomenon that the service resources are divided geographically is a key point of failures in searching.The first-step solution is to continue updating the vocabulary of synonyms so as to bridge the domain knowledge gap between customer and the government agencies.The intelligent matching between the three locations about a search is necessary to precisely target a service.Also，the SEO methods can be applied to make it easy for search engines to crawl the data of government services.

Key words：China;U.S.States;government web portal;government service;search engine;platform;assessment;e-government

2019年10月31日，中國共產黨第十九屆中央委員會第四次全體會議通過《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》。決定指出，“創(chuàng)新行政管理和服務方式，加快推進全國一體化政務服務平臺建設，健全強有力的行政執(zhí)行系統(tǒng)，提高政府執(zhí)行力和公信力”[1]。國務院于2019年4月26日頒布《國務院關于在線政務服務的若干規(guī)定》，指出在線政務服務是“為了全面提升政務服務規(guī)范化、便利化水平，為企業(yè)和群眾提供高效、便捷的政務服務，優(yōu)化營商環(huán)境”[2]。在各級的政務服務平臺上，如何精確定位具體政務服務，是向全社會提供“互聯(lián)網+政務服務”的首要工作。本文從情報學角度出發(fā)，以“服務搜索引擎”為研究對象，比較中美兩個具有可比性的大國在精確定位在線政務服務上的差異。

1）研究對象特征說明

章燕華最早將政府網站搜索內容分為兩類：一類是提供一般信息瀏覽和信息查詢，對用戶來說是查知性搜索，即信息（狹義）搜索;另一類則是通過查詢特定的信息以便最終實現在線服務的搜索，即服務搜索[3]。

服務搜索引擎是政府網站搜索引擎系統(tǒng)的重要組成部分，與通用站內搜索的差異主要體現在3個方面。第一，搜索對象不同。服務搜索引擎針對“服務事項”，通用站內搜索針對“網頁文章”。第二，搜索要求不同。服務搜索引擎以精確定位“服務事項”為主旨，重在“查準”，通用站內搜索通常意在收集與主題相關的政府文件及新聞，需要兼顧“查全”與“查準”。第三，搜索難度不同。事項的歸屬和管理往往對應于不同的行政層級，用戶對于事項行政層級特征是否具有明確的理解，會直接影響服務搜索質量。

2）具體研究對象的選擇

聯(lián)合國每兩年推出一份《電子政務調查報告》，在2020年的報告中美國排名第9位，我國排名第45位[4]。自2001年以來，美國一直屬于全球電子政務發(fā)展的領先國家，而且從國土面積、人口數量、經濟體量等多因素考慮，中美兩國具有較強的可比性，因此以美國作為我國電子政務發(fā)展的參照系較為科學合理。本研究調研中國省級政務服務平臺和美國州級政府網站上對于服務事項的搜索現狀，發(fā)現它們存在的差異，并提出對應的解決方案。需要說明的是，美國州級政府普遍沒有建設政務服務平臺，因此其服務搜索并沒有在形式上從通用站內搜索獨立出來;而我國的服務搜索引擎普遍獨立于通用站內搜索。

3）研究路徑

本文的研究分3步進行。

第一步，通過文獻調研，從中外對于政務搜索（檢索）的歷史研究成果中，梳理研究發(fā)展脈絡，明確服務搜索引擎研究的指標。

第二步，采用網上調研的方式，運用構造的關鍵詞，在美國各州政府網站和我國各省政務服務平臺上搜索常見個人事項“機動車駕駛證核發(fā)”和法人事項“注冊有限責任公司”，采集服務搜索的特征和搜索結果進行量化分析。

第三步，立足兩國在服務搜索中體現的差異，提出我國服務搜索的改進策略。

1政務服務搜索引擎研究綜述

1.1國內研究綜述

截至2020年8月8日，在CNKI數據庫中以“TI=（“政府”+“政務”）*（“搜索”+“搜索”）”為檢索式，共獲得文獻105篇;其中包括20篇非相關主題論文，討論“人肉搜索”“政府工作報告內容搜索”等內容;其余85篇論文，從各角度對政務領域的信息搜索問題進行分析，下面分別從搜索手段、搜索技術、搜索系統(tǒng)問題3個方面說明研究進展。

從搜索的手段看，隨著各類政府信息資源依托互聯(lián)網存在，搜索引擎[5]逐漸替代以“目錄、索引、文摘”[6]為代表的紙質檢索工具。為實現政府網站信息資源的發(fā)現和利用，圍繞搜索引擎的研究逐漸分為兩個方向：一是立足站內搜索的搜索系統(tǒng)建設及優(yōu)化研究，以黃曉芹的研究為代表，分析了信息采集和搜索系統(tǒng)的開發(fā)思路、總體框架和主要功能[7];二是政府網站面向站外的商業(yè)搜索引擎（谷歌、百度等）優(yōu)化研究（Search Engine Optimization，SEO），以于施洋等的研究為代表[8]，著重分析通過調整網站組織和導航，提高網站頁面的搜索引擎可見性。

從搜索系統(tǒng)所采用的技術看，各類主流的搜索技術逐個粉墨登場，相互組合融合以實現最優(yōu)的搜索結果。盛蘇平等首先將“主題法”引入電子政務領域[9]，攸金娣等接著提出在電子政務中使用“全文檢索”技術[10]，孟濤等進而基于移動主體在電子政務中采用“XML”實現智能搜索[5]，孫中華等又提出通過“非監(jiān)督視頻結構化”來實現政務視頻檢索的方法[11]，繼而楊芳等借助“語義網”和“元數據”實現電子政務文檔的智能檢索[12]，呂翔設計了基于“本體”的政府信息資源檢索系統(tǒng)[13]。孟慶國等的最新研究發(fā)現當前針對政務服務的搜索存在“搜不到、搜不全、搜不準、體驗差”的問題，多層面分析后提出“基于資源畫像建立知識圖譜、基于用戶畫像構建需求模型、基于需求理解實現最佳匹配”的“智能搜索”方案[14]。

從搜索系統(tǒng)存在的問題看，用戶對專業(yè)知識的不足是主要的矛盾。于靜等認為，“由于對政務信息領域知識的缺乏，用戶不能很好地提出符合自己檢索需求的檢索條件”[15]。張苗苗等認為，“政府網站通常根據其內部的組織機構來劃分板塊或進行信息分類”，用戶“對于政府機構職能部門的職能劃分、業(yè)務以及權限并不清晰”的限制，導致信息需求無法得到滿足[16]。

1.2國外研究綜述

由于“服務搜索引擎”屬于搜索引擎的分支，且政務服務在英文語境下可能有多種表達，因此采取較為寬泛的檢索策略查找外文文獻。截至2020年8月8日，在Web of science數據庫核心合集中以“TI=（Search+Retrieve+Find）*（“Website”+“Web Portal”+“Webpage”+“APP”+“Mobile”）”為檢索式，共獲得記錄609篇;經人工過濾，剔除523篇非相關主題論文，主要討論“機器人移動的環(huán)境搜索”“查找醫(yī)療信息的APP功能”等內容;在符合“搜索引擎”主題的86篇論文中，大量研究指向通用的移動搜索和商業(yè)搜索，針對政務領域的搜索研究數量較少。

外國學者針對政務領域搜索的研究，與國內的思路相似，主要從站內搜索優(yōu)化、商業(yè)搜索利用和分析兩方面切入，但國外的研究大量采用了網站搜索日志作為分析數據來源。Ravid G等分析以色列公民咨詢局網站訪問日志，發(fā)現大量來自商業(yè)搜索引擎的外部請求，日志可以很好地反映用戶的需求和意圖[17]。Lambert F在從加拿大安大略省的兩個城市政府網站3年的站內搜索日志分析用戶的需求特征，證明兩個網站的用戶具有相似性的信息需求，認為政府網站能提供所有類型的信息[18]。Serrano-Cinca C等分析了西班牙城市網站的商業(yè)搜索結果與政府網站服務的匹配度，發(fā)現城市網站的排名不夠理想，應該增加在社交網絡中的可見性[19]。Henman P等通過對比英國政府網站站內搜索和谷歌商業(yè)搜索結果，發(fā)現門戶網站在查找公共服務信息方面提供了更高的準確性，但搜索速度不快，應該將商業(yè)搜索結果納入對政府網絡門戶網站的有效評估中[20]。Vyas C直接采用多個SEO工具，對印度政府和5個州的旅游網站進行評估排名[21]。

綜上可見，國內學者主要從搜索引擎的外在特征分析搜索功能，國外學者更多通過搜索日志來探索用戶需求，但是由于政務服務平臺的建設剛剛興起，因此針對“服務搜索引擎”的研究尚未從政府網站的站內搜索研究中獨立出來，當前并未成為學術界廣泛關注的研究對象。但是，現實中我國已經開通各級政務服務網站，并以省級平臺作為省、市、區(qū)、街道鄉(xiāng)鎮(zhèn)政務服務的集中平臺，服務搜索引擎的質量直接影響服務的可獲得性，針對服務搜索引擎進行研究具有現實的必要性。

1.3國內外政府網站搜索引擎的分析指標梳理和匯總

對中美省州級政府網站上的服務搜索引擎進行對比研究，需要選擇合適的評價分析指標。下面羅列出從國內外相關研究文獻中采集的指標，分為①搜索性能、②搜索設置、③結果展示、④索引功能4類，并分析用于服務搜索引擎分析的適用性，如表1所示。

2研究設計與實施

下面從實驗方案設計、方案預測試、方案實施3個方面介紹研究設計與實施。

2.1實驗方案設計

根據服務搜索評估目的，根據中美對比和中英語言特點設計具體實施方案，在中國34個（含港澳臺）省級政務服務平臺上，定位于省會城市（或經濟最強城市）的人口最多的區(qū)，按照“事項名區(qū)名”方式查找申辦駕駛證和注冊有限責任公司兩個事項的辦事指南。在美國51個（含哥倫比亞特區(qū)）州級政府網站上，定位于州首府城市（或經濟最強城市）的人口最多的區(qū)，按照“事項名區(qū)名”方式查找申辦駕駛證和注冊有限責任公司兩個事項的辦事指南。采集所有搜索的第一頁結果。搜索設計涵蓋搜索位置、近義詞、多詞搜索、相關詞推薦、個性化、模糊搜索、異常字符處理、缺失詞處理、改變關鍵詞的順序、搜索范圍、目錄檢索、輸出格式、聚合結果、平均精度等內容。

2.2實施方案預測試

在中美分別選擇3個省（州）進行預測試，選擇的依據是2018年人均GDP，分別選擇排序最高、最低和中間的3個省（州）。因此，首先需要采集調研所需的基礎信息，依據各省人均GDP[47]（港澳臺數據來自世界銀行等組織[48-49]，匯率為6.8785[50]）對各省市進行排名，并確認每個省的經濟最強城市（GDP）[51]的人口最多的區(qū)。

采用專業(yè)網站數據采集工具八爪魚，對搜索結果進行采集，采集字段主要包括3個：標題、鏈接、摘要。通過這3個字段，可以明確判斷該搜索結果是否屬于命中記錄。從5月18日到5月22日，分別對中國經濟強中弱3個省市（北京、海南、甘肅）和美國經濟強中弱3個州（Massachusetts、Ohio、Mississippi）進行預測試。結果顯示，通過在采集器中設置采集規(guī)則，對于結構簡單的網站，可以連續(xù)搜索多個關鍵詞并保存搜索結果，單個普通網站搜索數據采集時間可以控制在1小時以內，對中美省州級網站進行全面調研的方案具有可行性。

2.3實驗方案的實施

美國51個州級政府門戶網站搜索結果數據的采集時間主要集中在5月26日至6月1日，中國34個省級政務服務平臺搜索數據主要時間為6月9日至6月11日。因為所有數據在美國采集，部分中國網站因為改版、試運行、無法訪問等原因采集較為困難，嘗試多次采集，因此時間拖后;在后期數據處理中，也發(fā)現部分數據采集失敗或錯誤，又重新調整策略進行采集。

對于每個搜索引擎，各采集了51個字段的數據，其中T1～T28均為搜索結果數據，包括結果數量和平均精度，T29～T51是搜索設置、搜索結果呈現、目錄搜索等內容，字段具體說明如表2所示。后期數據統(tǒng)計分析，采用R語言實現。

3政務服務搜索比較分析

下面詳細分析兩國存在的差異，政務服務搜索引擎（Government Service Search Engine）在以下段落中簡稱GSSE。

由于本研究采集數據屬于全樣本、小樣本數據，難以符合正態(tài)分布的要求，因此需要運用兩組獨立樣本非參數檢驗中的Wilcxon W等級和檢驗（Mann-Whitney U）來分析兩國數據的差異性，具體采用R語言的wilcox.test函數進行檢驗。

3.1中美服務搜索的差異情況分析

經整理，檢驗結果如表3所示，如果P-value>0.05，則表明差異不顯著，反之則顯示差異顯著;為明確差異內容和性質，按百分比計算“中美差異=（中國均值-美國均值）/中國”。

如表3所示，在可比的45個字段中，中美不存在顯著差異的內容有16個字段，分別為：總精度，搜索4、5、6、7、9、10、12的精度，搜索2、8、10、11、12的結果數量，提供歷史記錄搜索詞、一級目錄數，提供排序選項;中美存在顯著差異的內容有29個字段，主要體現在大部分搜索的數量、各類搜索設置選項和結果設置選項上。下面逐一分析每個差異項目，先分析中國占優(yōu)的10個項目，再分析美國占優(yōu)的19個項目，這些差異有的源于兩國國情不同，有的則基于網站搜索引擎本身的設計和算法，本研究主要關注后者。

3.2中美服務搜索的差異細項分析（中國占優(yōu)）

下面按照差異程度，從高到低進行分析。

1）服務平臺上搜索時可以定位地點

中國除港澳臺和新疆外，所有服務平臺的搜索都有這個功能，而美國各州均沒有，原因主要是美國的州政府網站對于辦事服務并沒有建設一個跨層級的統(tǒng)一平臺，因此不存在“通過搜索設置直接定位到具體地點的具體服務”的可能性，該差異是一個系統(tǒng)性差異，主要是由中美地方政府在服務分工上的差異決定的，我國省級政府要通過政務服務平臺統(tǒng)籌管理全省各級（省/市/區(qū)縣/鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道/村居）的政務服務，而美國州政府的辦事服務平臺不具備這樣的功能。

2）設置搜索日期

中國有55.88%的搜索提供了該功能。但是，從服務搜索目的出發(fā)，搜索日期并不是一個必須項目。首先，政務服務事項的辦事指南可能并沒有發(fā)布日期這個要素;其次，事項的辦事指南可能會更新，但是更新后會覆蓋原有版本，因此不存在要查找最新或者特定時段的辦事指南的需求。

3）設置搜索字段（標題、全文）

中國有近半數的服務搜索提供此功能。從服務搜索目的出發(fā)，搜索字段也不是一個必需項目。由于政務服務資源具有特殊性，因此只需針對“事項名稱”進行搜索即可，如用戶在服務平臺搜索“身份證”，推測需求應該是需要辦理、補辦身份證，所以該項目可以從服務搜索的功能中去除。

4）搜索范圍設置（本站/網站群）

中國有20.58%的服務搜索提供此功能。從服務搜索目的出發(fā)，搜索范圍設置和“地點定位”存在重復，我國的政務服務平臺設計的起點就是全省政務服務資源的統(tǒng)籌管理，因此該功能就成為多余。美國的搜索引擎不設置此選項，其默認的搜索范圍通常能涵蓋政府網站群。

5）高級搜索

中國有32.35%的服務搜索提供此功能。由于政務服務名稱通常是諸如“機動車駕駛證核發(fā)”這類由名字和動詞構成的偏正短語，語法結構簡單，搜索時不針對段落，因此高級搜索的各類選項也不是必需的。

6）政務服務平臺

中國僅港澳臺沒有專門的服務平臺。美國由于各級政府在管理政務服務事項時分工明確，因此即使有專門的服務欄目，也沒有將服務要素結構化展示的做法。而且，中美國情差異還體現在，美國部分網站提供在線服務（Online Services）欄目，該欄目下所有服務都是可以“全程網辦”的;而我國所有的政務服務，無論是否全程網辦都會展示在服務平臺上。

7）提供相關詞

中國有64.71%的搜索提供該功能。這個功能是基于搜索引擎對政務服務名稱詞表的調用，可以幫助用戶定位具體的事項，如搜索“駕駛證”，搜索框彈出“機動車駕駛證核發(fā)、機動車駕駛證注銷、機動車駕駛證延期申請”等包含該搜索詞的事項，能避免用戶因為不熟悉政務服務正式用詞而導致的定位失敗。因此，該功能應該進一步全國推廣，美國也同樣應該拓展。

8）搜索結果為多類型內容的聚合

中國有20.59%的搜索結果不分類，而美國有56.86%的搜索情況不分類。是否需要圍繞辦事服務，將信息資源分類提供給用戶，尚可商榷。以北京為例，搜索“機動車駕駛證”后，結果界面分為“服務指南、辦事指南、政策法規(guī)、智能問答、惠民便民地圖、綜合結果”6類，排在最前面的“服務指南”是一些相關的公示公告，“辦事指南”可直達服務頁面，這種分類較為合理;如果考慮到用戶以辦事為直接目的，可以將“辦事指南”放在最前面。美國Connecticut州就沒有分類提供搜索結果，排在最前面的是機動車管理局（Department of Motor Vehicles）的關于Driver License申辦、更新的頁面，也非常清晰可用。因此，在這個項目上，搜索結果是否分類不重要，分類后如何根據用戶需求排序更為關鍵。

9）提供熱搜詞

中國79.41%的服務搜索和美國47.06%的搜索提供了這個功能。該功能是搜索引擎基于用戶搜索日志來推測用戶搜索行為，可以幫助用戶迅速定位在特定時間內特別常用的服務，如浙江省的服務搜索提供“①義務教育階段學生入學、②公積金查詢、③社保、④小微通、⑤幼兒園兒童入園”這5個熱點辦事服務。這個功能很必要，應該在中美都得到進一步推廣。

10）搜索2（較正式個人服務用詞）搜索精度

在此搜索中，中國采用的詞匯“駕駛證”是正式用詞“機動車駕駛證”的一部分，因此命中記錄的精度較高;而美國采用的詞匯“Driving License”與正式用詞“Driver License”是同根詞，因此精度較低。這個差異與研究設計有關，由于語言的差異，難以精確控制搜索詞“偏離”正式用詞的程度。

4.3中美服務搜索的差異細項分析（美國占優(yōu)）

下面分別從搜索結果和各類設置兩類分析，差異程度從高到低進行分析，如涉及搜索結果及精度，則將兩者組合起來分析。

1）搜索3（對漢語拼音、英語詞匯錯誤拼寫的搜索）及搜索精度

在此搜索中，中國采用的詞匯“Jia Zhao”是非正式用詞的拼音形式，全國僅5個搜索獲得了結果，且精度非常低。這主要是因為我國的服務搜索普遍沒有提供對拼音的支持，而“駕照”本身的搜索結果也欠佳。美國采用的詞匯“Driver Lisence”是正式用詞“Driver License”的拼寫錯誤版本，結果顯示美國搜索引擎對這種錯誤的容錯率是比較高的，而且很多網站還特定指出該拼寫錯誤，提供了正確拼寫的詞匯。在這個問題上，拼音搜索意味著對特殊群體（文盲、兒童）提供支持，降低使用門檻，美國的經驗可以參考。

2）搜索13（對時事熱詞的搜索）及搜索精度

在此搜索中，中國采用的詞匯“新冠”不應大量出現在服務事項中，因此搜索結果少是預料之中的，但是精度僅達到11.18%就差強人意了;搜索到的錯誤結果，通常是將“新冠”分拆為“新”和“冠”來處理的。美國采用的詞匯“COVID-19”是正式用詞，而且由于美國并沒有專門的服務搜索，因此搜索到大量的相關新聞。因此我國需要考慮對于搜索詞匯的分詞算法和詞表更新問題，“新冠”這樣的詞匯不應該被切分后進行檢索。

3）搜索1（對非正式個人服務用詞的搜索）及搜索精度

在此搜索中，中國采用的詞匯“駕照”是日常用詞而非政務服務正式用詞，但是含義與“駕駛證”一致，因此平均3.82條的搜索結果和46.62%的精度不夠理想。美國采用的詞匯“Drive License”是正式用詞“Driver License”的不符合語法的同根詞，美國的搜索給出了9.63的平均搜索結果和76.69%的搜索精度，而且很多網站指出了正確的詞匯。因此，服務搜索應該持續(xù)更新政務服務詞表，提供同義詞、近義詞擴展搜索，從而擴大搜索范圍，提高搜索命中水平。

4）搜索5（對地名+個人服務用詞搜索）

在此搜索中，采用的詞匯“地名機動車駕駛證”的目的是希望通過地名直接定位到在該地點獲得相關服務的頁面，但平均的5.29條結果顯示搜索往往將地名和服務名分開搜索。美國的搜索有平均9.39條的結果，但是也同樣無法做到“定位”。在這個問題上，我國僅靠搜索引擎設計者改進算法是不夠的，后面將詳細分析對策。

5）搜索4（對個人服務用詞+地名搜索）

和搜索5的情況相似，該搜索目的也是地理定位特定事項，區(qū)別僅在于交換了地名詞匯和服務詞匯的順序，我國平均5.50條的結果表明搜索對多詞檢索中各詞匯的處理是有側重的，第一個詞匯的重要性更為顯著。

6）搜索11（對不規(guī)范省略用詞的搜索）的精度

在此搜索中，中國采用的詞匯“注冊有限公司”在正式用詞“注冊有限責任公司”上缺省了“責任”，美國采用的詞匯“Register Limited Company”也在正式用詞“Limited Liability Company”上缺省了“Liability”。此時，美國78.68%的精度相對于我國50.99%的精度就有明顯優(yōu)勢。搜索引擎對于不規(guī)范詞匯的處理，一方面可以積累不規(guī)范的詞匯形成近義詞詞表;另一方面也可以通過構造算法處理相似度高的詞匯以提升系統(tǒng)的容錯水平。

7）搜索9（對正式法人服務用詞+地名搜索）

此搜索類同搜索4、5，中美都難以達到“通過地名直接定位到在該地點獲得相關法人服務的頁面”的目標，但是我國平均6.32條的結果和美國平均9.45條的情況仍存在差距。

8）搜索7（非正式法人服務用詞搜索）

在此搜索中，中國采用的詞匯“辦企業(yè)”比美國采用的詞匯“Register a Company”更大眾化，但是搜索結果7條與美國的10.24條差異顯著。此問題同樣需要持續(xù)積累擴充近義詞詞表才能改進。

9）搜索8（正式法人服務用詞搜索）的精度

在此搜索中，中國采用的詞匯“注冊有限責任公司”和美國采用的詞匯“Register Limited Liability Company”類似（美國的表達還有一個語法瑕疵，正確表達是“Register a Limited Liability Company”），但搜索精度比美國低22%。這主要還是詞匯問題，“注冊有限責任公司”這個詞匯仍然不夠“正式”，如在四川省該事項的標準表達為“有限責任公司設立登記”，這種由于動詞差異帶來的搜索失靈可以通過改進算法來修正，而完善以專用名詞為核心的政務服務詞表則更為關鍵。

10）搜索6（正式個人服務用詞搜索）

在此搜索中，中國采用的詞匯“機動車駕駛證”和美國采用的詞匯“Driver License”都是正式用詞，但是搜索結果平均7.26條與美國的9.90條差異顯著。隨著我國政務服務平臺的事項全面入駐，這個問題解決在望。對于服務搜索而言，并非結果越多越好，最理想的狀態(tài)是直接定位到用戶需要的那一項當地服務;比較理想的狀態(tài)是搜索出圍繞特定用詞（如“駕駛證”）的各項服務，從而減少因為動詞使用不當導致的漏檢。

11）全部搜索的結果

在13個搜索中，有8個都存在我國搜索結果數量顯著低于美國，因此總數也顯著低于美國，平均少40條。同樣，服務平臺的建設完善是改進的主要方向。

12）搜索時提示標準用詞

中國8.82%的服務搜索和美國56.86%的搜索提供了這個功能。在我國語境下，當用戶搜索“駕照”，應提示“駕駛證”;在美國，當搜索“Drive License”，應提示“Driver License”。該功能是溝通政務服務供給端和需求端的重要橋梁，可以幫助用戶學習正式規(guī)范的詞匯，從而提升搜索質量和速度，因此我國的搜索應該向美國學習借鑒。

13）通過目錄定位事項

在這個項目上，26.47%的中國網站和68.63%的美國網站能通過目錄逐級查找到服務“機動車駕駛證核發(fā)（Get a Driver License）”。美國網站能通過目錄查找的主要原因在于服務事項資源結構較為簡單，通常在居民（Residents）或服務（Services）大類下就會出現以駕駛證（Driver License）為主題的各類服務的列表。在我國的“個人辦事”或“個人服務”大類下，雖然通常都有相關度較高的“證件辦理”和“交通出行”兩個主題，但是駕駛證的申領業(yè)務卻難以直接找到。這種情況是我國政務服務平臺服務資源與行政層級一一對應致使“服務資源地理分割”的必然結果，如果沒有在負責該服務的站點（子站點）的目錄下搜索，是無法找到該服務的。例如“機動車駕駛證核發(fā)”是區(qū)縣級業(yè)務，就無法在省級平臺的目錄里找到，這種困境同樣影響關鍵詞搜索結果。

14）商業(yè)搜索提供支持

47.06%的美國網站搜索由谷歌或者必應提供支持，而我國完全沒有這種情況。這種做法值得我國借鑒，因為專業(yè)的搜索引擎公司不僅在搜索算法上具有顯著的優(yōu)勢，而且已經并將持續(xù)積累用戶搜索行為數據，這些都能為搜索質量提供保證。

15）搜索結果提供摘要信息

70.58%的中國服務搜索和94.12%的美國搜索都在結果中提供摘要信息，這種做法有利于用戶理解搜索結果并判斷是否要打開具體頁面，應該全面普及。

16）搜索引擎位置

中國服務搜索位置的平均得分為1.82，美國的搜索位置得分為2.25，意味著美國網站將搜索引擎放在更靠近中央的位置，這體現出網站設計者對搜索引擎更為重視。在用戶已經形成搜索習慣的情況下，應該將搜索引擎放置在更醒目的位置上。

4結論與發(fā)現

4.1研究結論

經對比研究，從平均水平上看，中美省州級政務服務平臺的服務搜索引擎在某些方面上存在相似的表現，也存在顯著的差異。

1）中國GSSE在“設置搜索字段（標題、全文）、設置搜索日期、搜索范圍設置（本站/網站群）、高級搜索”“搜索結果聚合”這些功能上顯著優(yōu)于美國，但不適用于服務檢索，因此這些設置可以去除。中國GSSE在“提供相關詞、熱搜詞”的功能上顯著優(yōu)于美國，這些功能應該繼續(xù)推廣。

2）中國GSSE的位置不如美國居中，顯示出美國GSSE在網站設計中地位更加重要;美國GSSE在“提示標準用詞”“提供摘要信息”功能上顯著優(yōu)于中國，值得我國學習借鑒。

3）中美GSSE在“提供歷史記錄搜索詞”功能上表現無顯著差異，該功能有助于用戶進行多次搜索行為，可以繼續(xù)采用。中美在“提供排序選項”功能上沒有顯著差異，但該功能與搜索結果沒有顯著相關，不符合服務搜索的特性，可以去除。

4）從搜索結果數量看，中美GSSE在搜索結果數量上差異顯著，但搜索精度無顯著差異。從差異出發(fā)，中國的GSSE需要持續(xù)完善政務服務的近義詞、同義詞詞表，消除日常用詞和政務服務正式用語之間的障礙，便于用戶迅速查找服務。

5）中美GSSE在通過搜索“地名+服務名稱”定位特定地點的特定服務時都差強人意，有待進一步探索。

綜上可見，“熱搜詞、相關詞、標準用詞”等圍繞詞匯的搜索引擎功能直接影響了搜索結果，因此持續(xù)更新政務服務同義詞、近義詞詞表，搭建用戶和政府機構間在領域知識上的橋梁可以在很大程度上提升搜索質量。

4.2研究發(fā)現：我國政務服務平臺存在服務資源地理分割現象

4.2.1服務資源地理分割現象及后果

我國各省都建設了統(tǒng)一的政務服務平臺，但是事項資源按照行政層級管理，因此自然形成服務資源地理分割現象。通常，政務服務平臺的站內服務搜索采用了兩種搜索模式，一是局部搜索，即搜索引擎只覆蓋本級政府辦理的事項;二是全局搜索，即搜索引擎能覆蓋各級政務服務事項。如圖1所示，采用局部搜索模式下，服務資源地理分割完全阻礙了用戶對服務的查詢和定位。

圖1政務服務平臺的局部搜索和全局搜索

如果用戶擁有具體事項的辦理機構的行政層級和辦事地點的領域知識，只需要達到特定層級的子站點，無論通過目錄檢索或關鍵詞搜索，都可以定位到本地特定服務。但是，當用戶缺乏領域知識，會出現以下困境：

1）局部搜索無法獲得結果

由于服務資源基于地理位置被各子站點分割，如果處在省級平臺，就只能搜索到省級服務資源，市級平臺可搜索到本市服務資源，以此類推。因此，用戶很有可能沒有在正確的子站點平臺進行搜索，也就不能找到所需服務。如“機動車駕駛證核發(fā)”屬于市級和區(qū)級事項，如果平臺采用局部搜索模式，用戶在默認的省級平臺上搜索就沒有任何結果。

2）全局搜索結果過多難以定位

由于每個行政區(qū)劃下都有類似的服務，因此同一服務在總平臺上會產生大量的“同質”資源，如果平臺采用全局搜索，會導致搜索結果過多無法迅速定位。同樣以“機動車駕駛證核發(fā)”為例，全省各市各區(qū)的該服務全部成為搜索結果，用戶需要耗費時間再次地點定位。

3）各地服務資源建設參差不齊導致搜索落空

當前我國政務服務平臺仍在建設中，部分服務的梳理尚未完成，這些服務是任何搜索都無法到達的。如實驗發(fā)現，在浙江省政務服務平臺上能通過“駕駛證杭州蕭山區(qū)”或“杭州市蕭山區(qū)駕駛證”，直接搜索到服務事項“蕭山區(qū)|機動車駕駛證核發(fā)、審驗（機動車駕駛證初學申領）”;但是搜索詞換成“駕駛證杭州余杭區(qū)”，就不能得到精確定位到地點的搜索結果，因為該地區(qū)的相關事項當時尚未登陸平臺。

4.2.2服務資源地理分割現象的解決思路一：通過“查找服務+定位地點”智能匹配服務

為解決問題，需要假設用戶沒有領域知識，不了解具體事項的辦理機構的行政層級和辦事地點，在這個前提下改進服務搜索的功能。

因此要明確采用全局搜索模式，同時使搜索系統(tǒng)能處理圍繞地點要素，實現事項的兩個地點要素（特定事項的辦理地點、特定事項的管理機構所在地點）與用戶所在地要素的精確匹配。為避免全局搜索受到過多結果的干擾，可以采用北京市GSSE的邏輯來優(yōu)化：

第一步：尋找事項。根據用戶輸入的服務關鍵詞，將圍繞該關鍵詞的服務事項作為檢索結果呈現出來，不考慮地點。

第二步：定位用戶所在地。由用戶逐級選擇本人所在地或辦事地點。

第三步：智能匹配辦事地點，給出結果，跳轉到具體辦事指南頁。搜索系統(tǒng)將用戶地點和特定事項的辦事地點進行匹配，將辦事人導引具體辦事指南頁。如果存在某事項同時由多級辦理的情況，可給出簡要的選項，確保用戶到達最匹配的事項頁面。如果用戶定位的地點與特定事項的辦事層級不一致（如用戶定位到街道，但事項是區(qū)級或市級事項），匹配算法要“智能”地實現地點的“上下位轉換”，將用戶導引到可辦的事項服務頁。當特定地點的服務資源不存在時，需要智能匹配到該事項的上級管理機構頁面，確保用戶獲得相關的引導。

4.2.3服務資源地理分割現象的解決思路二：通過SEO實現“地點+服務”直接搜索定位

在平臺上的服務資源被子站點地理分割的情況下，可以通過頁面的搜索引擎優(yōu)化，使搜索引擎能直接索引地點要素，打破地理割據，使服務資源在索引層面實現“扁平化”。這種做法不僅能實現站內搜索的地理定位，還將大大提升商業(yè)搜索的定位能力。

浙江省GSSE就實現了這種直接搜索定位。但是經查看，浙江省政務服務平臺的辦事指南頁面并沒有將地點屬性放入頁面的TDK（Title、Description、Keywords）標簽中，因此對輸入的地點關鍵詞的匹配是依靠系統(tǒng)后臺數據庫中地點匹配算法實現的，事項的地點要素沒有成為明顯可搜索的屬性，對站內搜索提出了更高的要求。

5研究局限與啟示

5.1研究局限

分析政府網站的搜索引擎，僅分析搜索功能設置比較簡單且時間可控，但是本研究采集了搜索結果，并分析結果和設置之間的關系，還進行了跨國比較研究，在范圍和深度上都有拓展，也存在一些局限：

1）搜索數據采集不同步。由于各政府服務搜索的結果頁頁面結構不同及平臺建設進度不一致，因此需要調整采集策略、多次嘗試采集，導致最早采集的數據和最晚采集的數據相差2個月，影響了研究的準確性。但是因為研究正處于新冠疫情爆發(fā)期間，針對政務服務平臺及搜索引擎的改版相對較少;尤其是美國，2個月內搜索結果幾乎沒有區(qū)別，因此減弱了數據采集準確性對研究結果的影響。因此以后做此類多站點搜索結果研究需要增加采集點，進行并發(fā)采集，及時刷新數據，提高數據采集的一致性。

2）搜索關鍵詞設計不夠精確。由于搜索結果的差異源于搜索詞，進行中美對比研究需要中美搜索詞針對搜索目標呈現相同的“偏離”，這個難度較大，希望以后能找到更好的方法。

3）對相關性的判斷存在主觀傾向。相關性判斷一直是搜索引擎研究中的難點，后續(xù)研究可采用多人重復判斷的方式進行，但在數據量較大的情況下研究成本會大量增加。

5.2研究啟示

服務搜索引擎，是我國政務服務平臺的一個組成部分，其產生和發(fā)展從一個側面體現了我國電子政務整體演進。我國的電子政務經歷了從追趕到跟隨的歷史階段，自“互聯(lián)網+政務服務”系列政策頒布以來，尤其是隨著“政務服務平臺”的建設的逐步深入，我國已經逐漸步入自我創(chuàng)新發(fā)展的新階段。雖然中美差異仍然存在，但已經呈現出各有所長、爭奇斗艷的態(tài)勢。從長期看，我國的電子政務有望走到引領世界潮流的前臺。首先，我國“互聯(lián)網+政務服務”已經成為各級地方政府的重要工作任務，地方政府產生了在政務服務領域持續(xù)創(chuàng)新的動力，如“最多跑一次、不見面審批、一網通辦、智能審批”等創(chuàng)新層出不窮，甚至成為地方發(fā)展亮點。其次，我國的管理體制有利于地方政府在電子政務上持續(xù)投入資金，從而帶來持續(xù)的改進。最后，我國電子商務的發(fā)展為電子政務提供了高標準的參照物，民眾在線消費習慣會進一步推進政府在線服務的發(fā)展。未來可期。

參考文獻

[1]中國政府網.中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定_中央有關文件_中國政府網[EB].http：//www.gov.cn/zhengce/2019-11/05/content_5449023.htm.

[2]中國政府網.國務院關于在線政務服務的若干規(guī)定（國令第716號）_政府信息公開專欄[EB].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2019-04/30/content_5387879.htm.

[3]章燕華.從用戶需求角度看政府網站的檢索服務[J].圖書情報工作，2004，（8）：23-25.

[4]2020聯(lián)合國電子政務調查報告[EB].https：//publicadministration.un.org/egovkb/Portals/egovkb/Documents/un/2020-Survey/2020%20UN%20E-Government%20Survey%20（Full%20Report）.pdf.

[5]孟濤，梁永全，袁勇，等.基于移動主體的智能搜索引擎在電子政務中的應用[J].山東科技大學學報：自然科學版，2004，（3）：66-69.

[6]傅明華.政府出版物中的法律文獻及檢索工具[J].圖書館雜志，1988，（6）：35-36，44.

[7]黃曉芹.基于政務網的搜索引擎及信息檢索系統(tǒng)設計[J].計算機時代，2013，（5）：62-65.

[8]于施洋，王建冬，劉合翔.基于用戶體驗的政府網站優(yōu)化：提升搜索引擎可見性[J].電子政務，2012，（8）：8-18.

[9]盛蘇平，劉春燕，張鵬，等.信息檢索趨勢及主題法在電子政務中的實現[J].辦公自動化，2003，（9）：38-40.

[10]攸金娣，邵劍梅.試論全文檢索技術在電子政務中的應用[J].辦公自動化，2004，（4）：18-19.

[11]孫中華，孫曉野，付萍.基于內容的視頻檢索系統(tǒng)在電子政務中的應用[J].計算機工程與應用，2005，（17）：22-25，49.

[12]楊芳，楊振山.基于語義網的電子政務文檔智能檢索[J].計算機應用，2005，（10）：2434-2435，2438.

[13]呂翔.基于Ontology的政府信息資源檢索系統(tǒng)分析與設計[D].南京：南京航空航天大學，2008.

[14]孟慶國，王友奎，田紅紅.政務服務中的智能化搜索：特征、應用場景和運行機理[J].電子政務，2020，（2）：21-33.

[15]于靜，吳國全，盧燚.基于領域本體的政務信息檢索系統(tǒng)[J].計算機應用，2010，30（6）：1664-1667.

[16]張苗苗，楊瑜.政府網站在信息檢索服務中存在的問題及對策[J].圖書情報工作網刊，2011，（11）：50-53.

[17]Ravid G，Bar-Ilan J，Baruchson-Arbib S，et al.Popularity and Findability Through Log Analysis of Search Terms and Queries：The Case of a Multilingual Public Service Website[J].Journal of Information Science，2007，33（5）：567-583.

[18]Lambert F.Seeking Electronic Information from Government Resources：A Comparative Analysis of Two Communities Web Searching of Municipal Government Websites[J].Government Information Quarterly，2013，30（1）：99-109.

[19]Serrano-Cinca C，Muoz-Soro J F.What Municipal Websites Supply and Citizens Demand：A Search Engine Optimisation Approach[J].Online Information Review，2019，43（1）：7-28.

[20]Henman P，Graham T.Webportal vs Google for Finding Government Information on the Web：From a Website-centric Approach to a Web Ecology Perspective[J].Information Polity，2018，23（4）：361-378.

[21]Vyas C.Evaluating State Tourism Websites Using Search Engine Optimization Tools[J].Tourism Management，2019：73，64-70.

[22]Agata T，Nozue M，Hattori N，et al.A Measure for Evaluating Search Engines on the World Wide Web：Retrieval Test with ESL（Expected Search Length）[J].Library and Information Science，1997，（37）：1-11.

[23]Hawking D，Craswell N，Bailey P，et al.Measuring Search Engine Quality[J].Information Retrieval，2001，（1）：33-59.

[24]李正，咸容禹，余前佳，等.基于版式電子文檔的全文檢索技術在自然資源部機關政務辦公系統(tǒng)中的應用初探[J].國土資源信息化，2019，（2）：22-26.

[25]Deka S K，Lahkar N.Performance Evaluation and Comparison of the Five Most Used Search Engines in Retrieving Web Resources[J].Online Information Review，2010.

[26]Radlinski F，Kurup M，Joachims T.Evaluating Search Engine Relevance with Click-based Metrics[C]//Preference learning.Berlin，Heidelberg：Springer，2010：337-361.

[27]He J，Shu B，Li X，et al.Effective Time Ratio：A Measure for Web Search Engines with Document Snippets[C]//Asia Information Retrieval Symposium.Berlin：Springer，2010：73-84.

[28]Tongchim S，Sornlertlamvanich V，Isahara H.Improving Search Performance：A Lesson Learned from Evaluating Search Engines Using Thai Queries[J].IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems，2007，90（10）：1557-1564.

[29]Long H，Lv B，Zhao T，et al.Evaluate and Compare Chinese Internet Search Engines Based on Users Experience[C]//2007 International Conference on Wireless Communications，Networking and Mobile Computing.IEEE，2007：6134-6137.

[30]Li K F，Wang Y，Nishio S，et al.A Formal Approach to Evaluate and Compare Internet Search Engines：A Case Study on Searching the Chinese Web[C]//Asia-Pacific Web Conference. Berlin：Springer，2005：195-206.

[31]Vaughan L.New Measurements for Search Engine Evaluation Proposed and Tested[J].Information Processing & Management，2004，40（4）：677-691.

[32]Su L T.A Comprehensive and Systematic Model of User Evaluation of Web Search Engines：Ⅰ.Theory and Background[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2003，54（13）：1175-1192.

[33]Ismail A，Sembok T M T，Zaman H B.Search Engines Evaluation Using Precision and Document-overlap Measurements at 10-50 Cutoff Points[C]//2000 TENCON Proceedings.Intelligent Systems and Technologies for the New Millennium（Cat.No.00CH37119）.IEEE，2000：90-94.

[34]Isfandyari-Moghaddam A，Bahari-Movaffagh Z.Evaluating and Comparing Search Features of Web Metasearch Engines：A Checklist-based Approach[J].Malaysian Journal of Library & Information Science，2010，15（2）：1-17.

[35]葉小榕，邵晴.政府網站搜索系統(tǒng)的日志挖掘、行為分析及改進[J].科技導報，2015，33（11）：94-102.

[36]慕壽成.政府信息公開目錄的完善——以目錄檢索為視角[J].湖北警官學院學報，2014，27（7）：53-55.

[37]王大山，賴科霞，梁建平.智能搜索助力服務型政府門戶網站建設[J].電子政務，2014，（6）：103-110.

[38]李軍.中美政務搜索看點[J].信息化建設，2012，（11）：54-56.

[39]尤少偉，吳鵬，湯麗娟，等.基于路徑搜索法的政府網站分類目錄用戶心智模型研究——以南京市政府網站為例[J].圖書情報工作，2012，56（9）：129-135.

[40]龍怡，劉俊熙，郭金蘭，等.我國省級政府門戶網站搜索引擎現狀調研報告[J].現代情報，2008，（1）：212-214，217.

[41]Hao C，Chuanqi T，Gao J.A Quality Evaluation Approach to Search Engines of Shopping Platforms[C]//2017 IEEE Third International Conference on Big Data Computing Service and Applications（BigDataService）.IEEE，2017：299-304.

[42]Mahmoudi M，Badie R，Zahedi M S，et al.Evaluating the Retrieval Effectiveness of Search Engines Using Persian Navigational Queries[C]//7th International Symposium on Telecommunications（IST2014）.IEEE，2014：563-568.

[43]趙龍文，莫荔媛，黃躍萍.基于結構和屬性特征的政府開放數據檢索方法研究[J].情報雜志，2017，36（5）：148-152，123.

[44]黃碧云，劉雁書，李俊，等.中外政府統(tǒng)計網站檢索功能的比較研究[J].情報科學，2007，（5）：742-747.

[45]Wu S，Li J.Effectiveness Evaluation and Comparison of Web Search Engines and Meta-search Engines[C]//International Conference on Web-Age Information Management.Berlin：Springer，2004：303-314.

[46]Zhu Q，Du J T，Meng F，et al.Using a Delphi Method and the Analytic Hierarchy Process to Evaluate Chinese Search Engines：A Case Study on Chinese Search Engines[J].Online Information Review，2011，35（6）：942-956.

[47]國家統(tǒng)計局[EB].http：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm？cn=E0103.

[48]世界銀行網站.GDP Per Capita（Current US$）[EB].https：//data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.PCAP.CD？name_desc=false&view=chart.

[49]Statista網站.Gross Domestic Product（GDP）Per Capita in Taiwan 2024[EB].https：//www.statista.com/statistics/727592/gross-domestic-product-gdp-per-capita-in-taiwan/.

[50]中國銀行網站.中國銀行外匯牌價[EB].https：//srh.bankofchina.com/search/whpj/search_cn.jsp.

[51]搜狐網.2019中國城市GDP排名出爐！_人口[EB].https：//www.sohu.com/a/378337609_99964894.

（責任編輯：陳媛）