基于猶豫模糊語言投影算法的縣級融媒體中心科技傳播能力評價模型

武丹，張鑫

（1.中國科普研究所，北京 100081；2.東北大學工商管理學院，沈陽 110000）

一、引言

科技傳播能力是有效整合科技傳播力量、高效配置科技信息資源的能力，體現為有效傳播科技知識、廣泛擴散科技成果的實際效能（翟杰全，2004）。科技傳播能力在促進科技知識向人力資源和公共資源轉化的過程中起到了重要作用，是推動科技創新和經濟增長的一種保障能力。

在理論層面，學界最初從科技傳播能力本身進行研究。例如，翟杰全（2001）提出了國家科技傳播能力的影響因素與評價指標，為科技傳播體制機制創新提供了理論指導。隨后，學界將研究重點聚焦至大眾傳媒的科技傳播能力（姜巖，2007）。劉成璐和尹章池（2012）在把握和分析大眾傳媒科技傳播的要素和普及特點的理論之上構建了一個相對全面客觀的指標體系；尹章池和趙旖（2012）基于大眾傳媒科技傳播能力的基本評價維度探索了網絡媒體的科技傳播能力監測指標體系和媒介科技傳播能力的提升策略；郭沁楊（2018）對大眾媒體的科技傳播能力進行了預估和評價，在綜合因素的基礎之上對大眾傳媒科技傳播能力建立了相關的評價體系；原小影（2019）對科技傳播體系進行了界定，并構建了大眾傳媒科技傳播能力評價體系。鄭保章和李良玉（2018）采用投影尋蹤模型和隨機前沿模型對新媒體環境下我國省域科技傳播能力進行綜合測度，并進一步探討新媒體環境下科技傳播能力的影響因素。當前媒介融合與變遷的環境下，學界對于科技傳播能力問題更加深入（武丹等，2021；鄭樂鄉，2021），對融媒體時代科學傳播的創新路徑進行了全新的思考（何蘇六和陳醒，2021）。融媒體時代信息傳播的內容、主體、渠道等均呈現新的特征（黃雨水，2013）。縣級融媒體中心具有傳播主體統一，但樣本數量較大；傳播渠道多樣、傳播渠道不一的特征。縣級融媒體中心科技傳播又內嵌于縣級融媒體中心傳播之中。何種方法能夠對縣級融媒體中心的科技傳播能力進行度量是本文急需拓展的問題。

在實踐層面，人民網研究院針對融媒體傳播能力與效果評價進行了實證研究（張成良，2018），為融媒體環境下的傳播力評價提供了權威框架；中國經濟傳媒協會發布的“微信原創傳播力指數”①新華網.2021［2022-7-13］.新華網入選“新媒體影響力指數”榜單TOP10［EB/OL］.https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1719913369690319490&wfr=spider&for=pc.為微信中原創內容如何評價提供了借鑒；中國科學技術協會系統新媒體科學傳播評價體系對全國學會和省級在新媒體環境下的科技傳播進行權威評價與監測②中國科學技術協會.2022［2022-7-13］.中國科協科普部關于征求科協系統新媒體科學傳播榜評價指標有關意見的函［EB/OL］.http：//sj.cast.org.cn/art/2022/3/22/art_787_181590.html.。

縣級融媒體中心是全媒體傳播體系的重要環節，是打通媒體融合的“最后一公里”，起到更好地連接群眾、服務群眾的重要作用，迎合了媒體融合的發展要求。縣級融媒體中心開展科技傳播為提升公眾科學素養提供了有效支撐。當前已發布的縣級融媒體中心社會責任報告將科學普及和科技傳播等內容納入自身的責任范圍，并開展了相應的工作，但針對全國縣級融媒體中心的科技傳播能力還缺乏整體的思考與檢驗。本文主要從方法框架上為縣級融媒體中心科技傳播能力評價問題提出可以借鑒的模型和評價思路，待縣級融媒體中心科技傳播評價指標體系搭建成熟和數據采集工作完成后，可以直接應用本文模型進行縣級融媒體中心科技傳播能力評價。

二、融媒體中心科技傳播能力評價問題描述及評價方法選擇

（一）縣級融媒體中心科技傳播對象界定

縣級融媒體中心科技傳播能力評價蘊含三個關鍵詞；①縣級。即將觀察的維度放到我國縣級行政單位層面，在媒體融合向縱深發展的背景下，縣域內的媒體和媒介更加貼近群眾，也能更好地聆聽群眾的需求。②融媒體中心。只對縣級融媒體中心自身的不同渠道進行監測，不包括大量存在的各大商業平臺賬號等媒介。③科技傳播。僅對縣級融媒體中心科技傳播的內容進行分析，其他類別的傳播不在評價范圍內。

（二）縣級融媒體中心科技傳播問題描述

1.數據量大

目前我國縣級行政單位已經基本完成了媒體資源整合和機構建設，2000 多家縣級融媒體中心建設完成。每一個縣級融媒體中心本身又融合了多種渠道，既包括了傳統媒體如廣播、電視、報紙，也包括了新媒體如，微信、微博、客戶端。

2.存在差異

就縣級融媒體中心本身來看，第一，傳統媒體和新媒體融合程度不同，有些全部融合，有些部分融合，有些只關注新媒體；第二，開展科技傳播的渠道不同，有些通過電視報紙，有些通過“兩微一端”，有些通過抖音、快手等短視頻；第三，對科技傳播的重視程度不同，有些列入中心工作，有些配合科協工作，有些流于應付不太重視；第四，對科技傳播的理解與創作力度不同，有些只是轉發，有些是原創，有些能夠結合熱點引導公眾。這些因素本身并不在一個起點上，指標體系的設計也盡量將差異進行均衡。因此針對全國2800 多個縣級融媒體中心開展橫截面的評價難度較大。需要在研究方法上予以創新。

3.難以區分

科技傳播對縣域發展貢獻的度量通過縣級融媒體中心開展科技傳播，不僅要將科學知識與技能傳播出去，還要突出科技的引領作用，發揮服務縣域發展，助力鄉村振興，改善基層人民的生產生活方法，促進公民科學素質提升的目標。當前縣級融媒體中心進入了垂直領域的建設發展階段，需針對科技領域或需求提供深度的相關信息和內容傳播。但科技傳播的范圍較為寬泛：從科技前沿到科學普及；從傳播時點體現在常態化科技傳播、應急科技傳播；從學科領域聚焦縣域范圍內的是農業科技、醫藥健康、防偽破迷，這些內容是內嵌于縣級融媒中心總體傳播范圍內的，需要對縣級融媒體中心科技傳播內容進行精準分類。這些內容如何去體現與度量，在評價中也要進行思考與提煉。

（三）評價方法對比分析

1.猶豫模糊語言有序加權歐式距離方法

有序加權歐式距離（Xu et al，2015）在解決猶豫模糊語言等問題方面有著獨特優勢，與本文提出的投影模型相比，通過給出猶豫語言有序加權歐式距離運算符也可以較好地解決本文縣級融媒體中心科技傳播能力的評價問題，并采用加權歐式距離進行評價。

與投影模型類似，歐式距離方法也需考慮初始的評價矩陣H=(hpq)N×M，而該評價矩陣由評價人員提供，其中，hpq為評價人員對第p個縣級融媒體中心的第q個指標的評價結果，且以猶豫模糊語言元素的形式給出，即hpq=，#Lpq為hpq中語言術語的數量；N和M分別為縣級融媒體中心和評價指標的數量。基于評價矩陣求解出正理想解此外，此方法對于權重向量ωq=的求解，采用正態分布的形式來得出最終準則的權重向量。得出權重的結果后，再對不同縣級融媒體中心評價向量Gp與正理想解G+之間的差距進行計算：

2.最大偏差方法

投影模型還可與最大偏差方法（Xu，2005b）進行對比分析，該方法也適用于解決猶豫模糊語言下的評價問題。相較于投影模型，該方法更適用于在對縣級融媒體中心科技傳播能力評價信息不變的前提下，此時采用最大偏差方法可代替本文所采用的誤差分析方法來確定指標權重。其運算流程做簡要描述如下。

步驟1對偏差的概念進行界定并使用一個函數來描述兩個被比較縣的科普傳播能力的差距。

其中：γpq與γeq為評價矩陣的兩個元素，p（p=1，2，…，N）和e（e=1，2，…，N）分別為第p個和第e個縣級融媒體中心，q（q=1，2，…，M）為評價縣級融媒體中心的第q個指標。

步驟2通過構建一個非線性模型來求解評價指標權重ωq=(ω1，ω2，…，ω5)T。

步驟3對該模型進行計算，從而求解出指標的標準加權向量。

步驟4最后對各被評價縣Gp的綜合評價結果進行計算和比較。

其中：ρ()γpq為γpq的得分函數。

3.方法優勢分析

本文選取基于猶豫模糊語言投影算法作為研究方法。相較于有序加權歐式距離只考慮正理想解作為參考對象，還考慮到負理想解的距離對最終評價結果的影響。這是因為在實際情況中，評價者不僅會考慮兩個向量之間的差異，向量的方向性也是非常重要的一個影響因素。此外，與歐式距離方法中評價人員直接提供評價矩陣不同的是，本文所采用方法中的評價矩陣可以根據各縣級融媒體中心科技傳播能力體系中指標數據的實際情況獲取。因此，針對縣級融媒體中心科技傳播能力評價問題，與歐式距離方法相比，本文采用的方法具有更高的準確性和合理性。

除此之外，最大偏差模型與本文的方法相比，其原理是通過計算評價矩陣中同列不同行的兩個元素之間的差異，并比對得到評價結果。然而，其局限性是只使用最大值和最小值之間的差值來測量兩個由于模糊語言術語集的距離。因此不能夠較完整的保留對原始數據的利用，此外也沒有考慮到向量的方向，從某種意義來講這個方法在綜合性能上有所欠缺。因此，本文采用的方法具有更高的準確性。

基于不同模型的優勢對比，給出基于猶豫模糊語言投影模型解決縣級融媒體中心科技傳播能力評價問題的原因：

（1）在實際評價問題中，縣級融媒體中心科技傳播能力評價時往往遇到不確定的情況，準則制定或選擇的問題也比較復雜，本文引入猶豫模糊語言術語集有利于評價者對縣級融媒體科技傳播能力評價問題進行模糊描述，也利于初始數據的評價。

（2）充分考慮了各縣級融媒體中心科技傳播能力體系中指標數據的實際情況，在真實數據獲取的基礎上，本文提出了不同數據源評價維度的融合方法，并利用猶豫模糊語言元素進行描述，相較于由評價人員直接給出評價矩陣的方法，提高了數據處理的合理性和準確性。

（3）評價人員進行評價工作常常有評價維度的差異，這個差異帶來的直接影響就是誤差，而本文引入投影模型可以有效解決該問題。又因猶豫模糊語言下各縣級融媒體中心科技傳播能力評價得分差距常表現為較短的距離，該模型對短距測量有著很高的區分度。因此表現出其特有的優勢。

（4）該方法對兩個不同縣級融媒體中心指標偏好關系矩陣與評價矩陣中元素均進行兩兩比對，得出正負理想方案后，再計算出各縣級融媒體中心與該理想方案的距離，體現出此模型在解決定性評價問題時的適用性。

綜上可知使用投影模型解決縣級融媒體中心科技傳播能力評價問題有著較多的優勢，表現出較高的可靠性和較理想的適用性。因此可考慮使用基于猶豫模糊語言投影的評價模型來解決縣級融媒體中心科技傳播能力的評價問題。

三、研究設計

（一）評價方法的理論背景

1.語言術語集

Xu（2005a）認為定性表示可通過語言形式的變量被描述成語言值，由此提出了linguistic term set（LTS）的定義，以及定義了LTS 的一般表達形式和常見特征等。

定義1設S={}sν|ν=-τ，-(τ -1)，…，-1，0，1，…，τ-1，τ是一個LTS，通常有如下幾個特征。

（1）此集為有序的排列方式：sφ＞sφ，當且僅當φ＞φ。

（2）可進行否定運算：neg(sφ)=s-φ。

（3）若sφ＞sφ，那么最大值為以及最小值為{}sφ，sφ=sφ。

對于任意兩個語言術語sφ，sφ∈S，并且λ∈[0，1]，共有三個基本操作：sφ⊕sφ=sφ+φ，sφ⊙sφ=sφ-φ，λsφ=sλφ。

常見的LTS 一般形式有：S=｛s-4：極其差，s-3：非常差，s-2：差，s-1：有點差，s0：一般，s1：有點好，s2：好，s3：非常好，s4：極其好｝。

2.猶豫模糊語言術語集

基于LTS，Rodriguez et al（2012）進一步定義了猶豫模糊語言術語集，表示為連續語言術語的有序且有限子集S。令S=｛s-4：極其差，s-3：非常差，s-2：差，s-1：有點差，s0：一般，s1：有點好，s2：好，s3：非常好，s4：極其好｝，則S上的猶豫模糊語言術語集可以定義如下。

定義2其中，h1=即為猶豫模糊語言元素（Liao 和Xu，2015）。

由此得知，對于猶豫模糊語言元素h可通過如下公式來得到元素的上下界（Rodriguez et al，2012）。

考慮到經常需要在評價過程中對猶豫模糊語言元素進行排序，Liao 和Xu（2015）提出了猶豫模糊語言元素h={}sl|l=1，2，…，L(h) 的得分函數及方差函數：

其中：L()h是h中語言術語的數量。

3.誤差分析

考慮隨機誤差的傳遞問題，關于隨機誤差傳遞的一般關系式可定義如下。

定義3設Y={y1，y2，…，yn}是一組隨機變量。一個隨機函數由z=f(y1，y2，…，yn)(yi∈Y)給出，假設變量yi的隨機誤差為則z的隨機誤差為（Yoon，1989）

其中：ρij是相關系數。在ρij=0 的情況下，對于所有的i，j=1，2，…，n，即變量yi(i=1，2，…，n)的隨機誤差是相互獨立的，進而式（10）可簡化為

在實際應用中，相對于標準隨機誤差σyi(i=1，2，…，n)，很容易提供誤差的范圍Δyi(i=1，2，…，n)。因此式（11）可轉化為

（二）評價的基本指標

可以考慮從縣級融媒體中心、科技傳播、傳播能力這三個要素對縣級融媒體中心科技傳播能力做系統的考量。多種結構聯系、領域交叉的要素構成了縣級融媒體中心的科技傳播能力，既要重視要素間的聯系，又要明晰要素間的區別。堅持涵蓋縣級融媒體中心科技傳播全過程理念，盡可能覆蓋縣級融媒體中心科技傳播的關鍵要素。

按照評價框架構建的關鍵要素，并基于已有研究成果，本文提出包括融媒體中心（機構）、科學內容、融媒體平臺及公眾4 個方面對縣級融媒體中心科技傳播能力進行評價，各方面所包含的具體指標見表1。這些基本指標可為評價指標體系設計的基本維度提供參考，具體評價指標體系的搭建過程可通過深度訪談、現場觀察和文獻研究等方法完成并進行驗證。

表1 縣級融媒體中心科技傳播能力具體評價指標

（三）評價的基本思路

針對縣級融媒體中心科技傳播能力評價問題來確定縣級融媒體中心科技傳播能力評價的基本思路。主要基于評價基本指標中涉及的三個問題建立評價模型，通過猶豫模糊語言術語集融合不同渠道的信息；通過猶豫模糊語言誤差分析方法確定指標權重；最后采用余弦相似度的投影方法進行排序。

基于已提出的縣級融媒體中心科技傳播能力的評價維度和指標，設C={}Cq|q=1，2，…，M為各縣級融媒體中心科技傳播能力評價的指標集合。G={}Gp|p=1，2，…，N為待評價的各縣級融媒體中心科技傳播能力的集合。ω=(ω1，ω2，…，ωM)T是指標集對應的權重向量，其中ωq∈[0，1 ]，另外有任意q∈{1，2，…，M} 時=1。

首先，獲取各縣級融媒體中心科技傳播能力的指標集的兩兩比較矩陣。邀請8～10 位融媒體中心研究領域的專家評價人員針對融媒體中心科技傳播能力的指標集進行評價，并對各專家評價人員意見進行匯總，得到各指標集兩兩比較矩陣，并以猶豫模糊語言元素描述，即得到猶豫模糊語言下的偏好關系矩陣，該矩陣常表示為R=()rqq M×M，如式（13）所示。

其次，獲取各縣級融媒體中心科技傳播能力評價矩陣。該矩陣由本文所提出的不同數據源評價維度的融合方法獲得，同樣采用猶豫模糊語言元素表示，該評價矩陣表示為H=(hpq)N×M。

進而，為了獲得每個指標的標準權重，考慮使用誤差分析的方法來對數據進行處理。借助專家評價人員對指標偏好關系的描述結果，分步對權重向量進行計算。首先得到各個指標下的中位數權重向量，然后再計算出各個指標的傳播誤差Δωˉq，并以此得到區間上的從而獲得更加精確的標準權重。

最后，對各縣級融媒體中心科技傳播能力進行排序優選及針對性分析。在此過程中需要使用投影的思想，依據投影模型，計算出各縣級融媒體中心科技傳播能力評價向量與猶豫模糊語言正理想解和負理想解之間的余弦相似度，并與向量的模做相乘運算從而得到排序結果。

本文提出基于猶豫模糊語言投影算法對全國縣級融媒體中心科技傳播能力進行評價。該模型的關鍵在于對不同數據源評價維度的融合、誤差分布形式下標準權重的求解、投影模型對于角標的處理及被評價的各縣級融媒體中心科技傳播能力集合與正負理想解之間的余弦相似度計算，最后根據綜合評價值進行排序等過程，第四部分將具體描述該流程。

四、融媒體中心科技傳播能力評價模型的應用

我國縣級融媒體中心建設受到各種內外界因素的影響，整體發展水平呈現出良莠不齊的情況。為了助力區縣級媒體融合與技術平臺的共建，打通宣傳群眾、服務群眾的“最后一公里”，需評價各縣級融媒體中心科技傳播能力（趙姍姍等，2022）。本文基于猶豫模糊語言投影算法構建縣級融媒體中心科技傳播能力評價模型。

（一）基于猶豫模糊語言術語集的不同數據源評價維度融合

由我國縣級融媒體發展情況可知，各縣級媒體傳播渠道不盡相同。若用不同數據源評價維度分別構建融媒體中心科技傳播能力評價模型，則會增加模型的復雜性。因此，本文考慮利用猶豫模糊語言元素融合多源評價維度，在降低模型難度的同時亦可保留不同數據源的原始信息。基于評價的基本指標部分所構建的L個方面和C={}Cq|q=1，2，…，M項細化指標的縣級融媒體中心科技傳播能力評價指標體系，假設有G={Gp|p=1，2，…，N} 個縣級融媒體中心，綜合考慮各縣級融媒體中心在融媒體科技能力發展過程中應用的傳播渠道，將傳播渠道表示為k。

針對第Gp個縣級融媒體中心的第Cq個指標的不同數據源評價維度的融合問題，具體步驟如下。

步驟2對判斷矩陣進行標準化處理。

步驟3對第k個渠道下第q個指標的N個縣級融媒體中心的標準化評分值按照降序進行排序，獲得新的判斷矩陣其中為降序后的標準化評分值。

步驟4根據標準化指標值去除各渠道下指標值為0 的縣級融媒體中心，記為D(D?N)。將D個縣級融媒體中心按照標準化指標值排序結果劃分為2τ+1 個區間，并以LTS 的形式表示，即S={s-τ，s-τ+1，…，s0，…，sτ-1，sτ}。針對第d個縣級融媒體中心，第k個渠道的指標值表示規則為

例如，第p個縣級的第k個渠道下的第q個指標依據規則表示為s0。

步驟5設計融合規則。對k個渠道下各項目的指標表示情況進行融合，最終第q個指標以猶豫模糊語言元素表示，獲取評價矩陣。其融合規則如下。

令S={s-τ，s-τ+1，…，s0，…，sτ-1，sτ}={hα|hα?S} 。其中，h1={s2，s3}，h2={s1}，h3={s-1，s0}，hpq即為一個猶豫語言模糊元素。若屬于S，則添加入hpq中，若不包含，則不添加，若hpq中的元素重復出現，只需保留1 次。最終獲得各縣級融媒體中心科技傳播能力評價矩陣。

例如，第p個縣級融媒體中心的第q個指標用猶豫模糊語言元素表示為：hpq={ }s2，s3。

（二）基于猶豫模糊語言誤差分析的指標權重的確定

本節主要基于上一節融合后的評價矩陣，確定其對應指標的權重。本文采用誤差分析方法。針對縣級融媒體中心科技傳播能力評價問題，通過問卷調查方式收集各縣級融媒體中心的指標評價信息，由于各縣級融媒體中心的發展情況不同，考慮不同縣級融媒體中心科技傳播能力問題涉及的可參考因素較為復雜，使得相關評價人員無法直接獲取標準權重。因此考慮融媒體中心科技傳播能力相關指標之間存在偏好關系，采用誤差分析方法獲取不同指標的權重（Xu，2012）。

誤差分析方法在猶豫模糊元素表示方面也不盡相同，其具體表示如下。

定義4γ={γl|l=1，2，…，L(γ)}是一個猶豫語言模糊元素，對于l∈{1，2，…，L(γ)}有γ+=max(γl)，γ-=mi n(γl)，基于誤差分布的形式對γ進行如下表達：

根據誤差分布的特點，求解中位數權重向量時借助標準值的絕對偏差來計算。

隨之，欲得到每個指標與其余指標相比的平均優勢，即平均評價值

按行對各融媒體中心科技傳播能力指標下的絕對偏差求和，即可得出每個指標的重要程度。結合計算過程可知，絕對偏差總和與指標的重要程度成正比，絕對偏差總和較大的行對應的指標相對其他指標重要程更高，反之就越不重要。

基于上述公式，使用推導各指標中位數權重向量方法的優勢是將每一個元素的數據都做了處理，對原始數據的利用非常充分，沒有遺落下初始信息，進而得出的結果也更具說服力。

因此，根據式（20）和誤差傳遞式（10）～式（12），進而得出：

然后，基于上述方程，可以推導出指標權重在猶豫模糊語言環境下的傳播誤差：

由此融媒體中心科技傳播能力指標偏好關系的區間權重向量：

式（26）表明了縣級融媒體中心科技傳播能力指標重要程度的范圍。另外，通過把中位數權重與權重傳播誤差相結合得出各縣級融媒體中心科技傳播能力評價時指標的區間上的權重向量，能夠獲得更加準確的權重誤差。

根據式（26）的計算結果得出可能性度矩陣P=需要滿足如下條件：

由式（29）對標準權重進行求解：

基于上述公式，誤差分析方法可以有效地解決評價過程中猶豫不決的模糊語言信息，尤其是解決融媒體中心科技傳播能力的相關評價指標中的猶豫模糊語言信息。誤差分析的方法極大程度上利用了原始數據信息，有助于更合理的評價各縣級融媒體中心科技傳播能力。

（三）基于余弦相似度的投影距離的計算

本文考慮使用猶豫模糊語言投影模型評價各縣級融媒體中心科技傳播能力。首先，對猶豫模糊語言元素表示的各縣級融媒體中心科技傳播能力評價向量進行求模運算。進而，求解各縣級融媒體中心科技傳播能力評價向量與評價矩陣H正負理想解的余弦相似度及投影距離。最后，對縣級融媒體中心科技傳播能力進行評價。

首先，對投影模型的角標進行處理，其LTS 做如下定義。

定義5令I：S→[-τ，τ]表示S的變化范圍為[-τ，τ]，由此一來I(sν)=ν，其中sν∈S，那么便有反函數I-1：[-τ，τ]→S，進而有I-1(ν)=sν，其中?ν∈[-τ，τ（]Zhang 和Wu，2014）。

其次，由式（26）和式（27）可以進一步得出每個縣級融媒體中心科技傳播能力評價向量的模：

通過以上的公式，每個縣級融媒體中心科技傳播能力評價向量與猶豫模糊語言正理想解G+之間的余弦相似度為

例如，#Lpq=max{ 3，2}=3，則hq+={s2，s3} 在計算時相應變換為hq+={s2，s3，s3} 。

由于向量的特點為既考慮模的大小又考慮方向性，而cos()Gp，G+只能反映出兩個對象Gp和G+之間在方向上的相似性度量，而沒有考慮到向量模的大小，為較為準確地全面衡量出Gp和G+之間的相似度，需要借助投影的思想，具體如下。

進行投影的求解既考慮到各縣級融媒體中心科技傳播能力評價向量與正負理想解之間模的大小關系，又考慮到二者之間向量的方向性問題，較為全面地比較出兩兩之間總體相似性。根據投影的特點可知其中的值越大，表明Gp和G+之間的差距越小，進而說明某縣級融媒體中心科技傳播能力Gp越優。但也需結合負理想解G-上的投影值來綜合考量此縣級融媒體中心科技傳播能力Gp的綜合水平。

定義6令為某縣級融媒體中心科技傳播能力水平的綜合評價值，則

其中：α(0 ≤α≤1)表示各縣級融媒體中心科技傳播能力水平在正負理想解上的偏好程度。的值越大意味著某縣級融媒體中心科技傳播能力Gp的水平既靠近正理想解G+的同時又遠離負理想解G-。因此綜合來看的值越大，即表明某縣級融媒體中心科技傳播能力Gp較高。

（四）算法流程

對縣級融媒體中心科技傳播能力評價的整體流程歸納為以下步驟。

步驟1針對我國N個縣級融媒體中心，定義集合為G={}Gp|p=1，2，…，N。確定融媒體中心科技傳播能力的評價指標C={}Cq|q=1，2，…，M。

步驟2針對指標偏好關系矩陣，由評價人員根據指標進行兩兩比較，以得到一個猶豫模糊語言信息下的指標偏好關系矩陣；針對評價矩陣，通過問卷調查來確定每個縣級融媒體中心各指標在不同媒體傳播渠道下的評價值，依據本文所提出的不同數據源評價維度的融合方法，獲得一個猶豫模糊語言信息下的評價矩陣。具體計算方法見式（13）～式（17）。

步驟6依據綜合評價值式（36），，對每個縣級融媒體中心科技傳播能力水平進行計算，獲得綜合得分并按降序排序。

基于猶豫模糊語言投影的縣級融媒體中心科技傳播能力評價模型方法流程如圖1 所示。

圖1 縣級融媒體中心科技傳播能力評價算法流程

五、結論

當前縣級融媒體環境下的評價研究還處在初始階段，不論是評價指標體系的構建，還是評價方法的應用，都有很大提升空間。本文使用投影模型構建的縣級融媒體中心科技傳播能力評價模型，是對縣級融媒體科技傳播認知基礎上發現問題后予以思考的。該模型通過猶豫模糊語言術語集對縣級不同傳播渠道的信息進行融合；采用基于猶豫模糊兩兩比較矩陣的誤差分析方法確定融媒體中心科技評價指標的權重；基于猶豫模糊語言投影算法進行縣級融媒體中心科技傳播能力的評價；有效地解決了縣級融媒體中心科技傳播能力評價問題中評價信息數量大、渠道多樣、信息不齊和評價對象的區分度問題。從方法原理和模型設計來看，該模型用于解決縣級融媒體中心科技傳播能力評價問題有著較強的適用性和優勢。

然而，隨著后期縣級融媒體中心的發展，有些問題隨著技術的推進予以減緩或解決。通過評測體系的建構與不斷優化、評價數據定量獲取，通過持續的檢驗予以修正，才能更好地體現出數據的信度與效度，對媒介生態環境中的科技傳播提供更為理性和精確的觀察視角。