第三节 信息质量研究综述

本书以信息质量为主要脉络和核心内容。本节主要围绕信息质量理论，以信息质量的概念与内涵为切入点，对信息质量研究领域的相关文献进行梳理。重点回顾与综述用户视角的信息质量内涵、信息质量评价、信息质量与用户满意度关系等相关研究成果，为本书奠定理论基础，同时为研究深入提供研究线索与研究思路。

一 信息质量内涵研究

（一）国外信息质量内涵研究综述

“信息质量”（Information Quality）一直是国外学术界关注的焦点，成为管理信息系统、数据库、企业管理、会计与审计、信息管理、知识管理等多个领域的研究对象。国外学者从不同研究领域出发，结合本领域的数据与信息特点对信息质量内涵进行了阐释，由于各个领域中信息、数据的差异较大，至今尚未有统一的、成熟的信息质量概念。

信息质量研究始于多个机构和组织出现的信息质量问题，大量案例研究记录了很多与信息质量有关的问题。Wang R. Y．等指出，信息质量问题是普遍存在的；Eppler M. ＆ Helfert M. A．认为信息质量问题所带来的成本额度是巨大的；Fisher C. W. ＆ Kingma B. R．则在文章中阐明，信息质量有时会造成灾难性后果。由此可见，信息质量问题已经成为社会性问题，值得进一步研究与关注。

国外学者对信息质量内涵的研究与阐释可以分为三个层面，即数据视角、用户视角、数据与用户融合视角。如表2—1所示。

1．基于数据视角的信息质量

信息质量研究起源于较早的数据质量（Date Quality）研究。自20世纪40年代开始，以计算机为代表的新兴信息技术逐渐应用于数据管理中，人们生产与处理数据能力大幅提升，数据质量问题也开始引起重视。20世纪70年代，随着数据库等技术的发展与大量大型数据库的建立，大批量数据中的质量问题逐步浮出水面。

在最初的研究中，学者们对信息质量的概念认识较为模糊，将信息质量与数据质量作为同一概念，运用模糊数学、神经网络、运筹学等理论，以信息本体论为基础，以管理信息系统、数据库、数据模型的数据质量为主要研究对象。由于数据和信息质量是一个多维的概念，依据学者不同研究视角、研究观点而呈现出不同特征。

Wang R. Y. et al．认为“数据质量”指最适合直接使用的数据水平。Bovee M. et al．基于“数据”角度，认为如果数据是“合适的”，这也只能是相对的，因为“数据质量”在某些方面使用起来很方便，但是在其他方面则不具备足够属性。Johannsen通过对图书馆和信息服务机构的研究指出，信息质量侧重点在于“质量管理”，经常与“excellence”作为同义词。而Levitin＆Redman则认为使用“数据质量”应主要与信息产品的精度有关，如数据库中的数据质量。

随着环境发展与研究深入，学者对数据质量的内涵研究进一步深入。Orr K.、Kahn B. etc等从数据本身出发，认为信息质量是基于数据角度信息满足的规范性或需求性程度。English L. P．从数据质量内容与构成角度系统剖析了信息质量内涵，认为信息质量是关于信息产品特征的质量，包括数据名称、定义、有效价值以及符合商业规则等，信息质量是信息的内容质量、集合质量、表达质量、效用质量的综合。Eppler M. J．则从数据质量属性角度加以阐释，认为信息质量是对信息的真实性、准确性、一致性、完整性和集成性的综合描述。

2．基于用户视角的信息质量

随着信息技术的发展与信息资源数量的剧增，用户不再仅以获得符合标准的高质量数据为关注重点，信息的语用内容、信息价值效用及其满足用户需求程度成为信息质量的核心内涵。

基于朱兰“Fit to use”质量概念，研究者对信息质量进行了重新界定与阐释。

Deming E. W.、Crosby P. B.等指出，信息质量是迎合消费者信息需求的必备条件。而English L. P．认为，能够随着消费者需求持续改进的信息才是高质量的信息。Eppler M. J．则在研究中指出，用户满意是信息质量最核心的内涵。

Wang R. Y. ＆ Strong D. M.（1996）、English L.（1996）、Gerkes M.（2011）、Huang et al.（1999）等分别对信息质量进行定义，信息质量是信息对信息消费者（用户）的适用性及满足程度。并进一步阐释到，用户需求满足度是信息质量核心内涵，用户满意是信息质量最重要的目标。

3．基于数据与用户融合视角的信息质量

随着社会发展，人们对信息质量的认识不断深入。Shirlee-ann Knight ＆ Janice Burn指出，信息质量是一个多维概念，依据研究者的不同视角而呈现出不同特征。

从信息消费者角度，Wang R. Y. ＆ Strong D. M．认为，信息质量是信息对信息消费者的适用性，而适用性的数据最终是由信息用户判断信息产品是否适用所决定的。

Gerkes M．认为，信息质量是特定目标所需信息与所获得的信息之间的差异。定性衡量信息质量可以理解为，差异越小信息质量越高。在理想状态下，最佳信息质量是指所需信息与所得信息间的差异为零。

Kahn B. K. et al．将质量信息定义为符合规格和要求的信息，其前提条件是满足或超越用户预期的信息特征。

Brien J. O．将信息质量定义为信息的内容、形式、时间特性为其具体的最终用户所带来的价值效用程度，主要是从信息效用角度所进行的分析与阐释。

Eppler M. J．则认为信息质量就是满足信息生产者、管理者、消费者和专家的信息需求，具体表现在功能、技术、认知和审美方面。

Wang R. Y. ＆ Strong D. M.更进一步指出，最终判断一个信息产品是否易于使用的主体是消费者，但信息消费者并没有足够的能力从信息中寻找错误，然后改变他们使用信息的方式。因此，从数据角度来看，把信息质量定义为满足用户需求的规范性信息。Redmond T. C.结合这两个方面指出，如果信息有免费的特点并且拥有信息消费者所需的功能则是高质量信息。

Lesca H. ＆Lesca E．将信息质量定义为信息的基本属性，认为信息质量对用户来说具有很高价值。与此同时，把信息质量主要问题归结为产品和过程两方面，其中产品观点集中在信息本身的缺点，例如不完整性和不一致性；而过程观点则集中在引起信息产生和分发过程的缺点。

（二）国内信息质量内涵研究

我国学者对信息质量基本内涵认识也经历了一个循序渐进的过程，基本沿袭了国外学者对信息质量内涵认识的三个视角。如表2—2所示。

1．基于数据视角的研究方面

刘雁书等指出，信息质量就是指信息的真实性和准确性。其中，真实、准确的信息是高质量信息，虚假、不准确的信息就是低质量信息。

陈远等从数据质量属性角度阐释信息质量基本概念，认为信息质量是对信息真实性、准确性、一致性、完整性和集成性的综合描述。

高智勇等则从信息结构七要素角度，系统分析了信息质量的定义与内涵。信息质量是始终满足工作者和最终消费者的需求程度，但更需强调的是，信息质量是关于信息产品特征的质量，其公式为：信息质量＝f（事物、时间、空间、状态、来源、载体、表达方式），在这个公式中，每个质量变量的缺陷都将会导致信息质量问题。

2．基于用户视角的研究方面

苏强、梁冰在研究中对数据质量和信息质量差异性进行了系统分析，信息系统的设计者们往往更注重数据质量，特别是数据的正确率、完整性、一致性等，因为这些指标更直观明了，可以用多种技术手段加以控制。但这会导致用户对所需要的信息的属性认识不够或考虑不周，造成用户对信息质量的不满。

周毅认为，信息质量具有两种含义：一种是与数量需要相关，指的是用户对信息产品或信息服务主要在于数量上的满足，这是一种比较具体的质量需要，它只反映了用户对信息质量问题的基本态度。另一种含义是指用户对信息商品或信息服务的质量要求，是一种比较抽象的信息质量需要。

王侃昌等从企业管理角度出发，将信息质量定义为信息满足工作流程上相关工作者和企业决策者需求的程度。作为不可或缺的生产要素，信息在企业中的用途可归结为知情、累积、转化、物化、知化、决策、控制和反馈，信息质量是企业管理水平和状态的映射。

3．基于用户与数据融合视角的研究方面

曹瑞昌从信息三元结构出发，认为信息质量＝信息的内容质量+信息的集合质量+信息的表达质量+信息的效用质量。

王超湘在其著作中，对信息资源质量做了全面阐释，指出信息资源质量是信息资源满足用户和社会现实的、潜在的信息需求的能力，包括技术质量和功能质量两个方面的内容。

张辑哲基于哲学视角，从狭义和广义两方面阐释了信息质量，其中狭义信息质量是基于认识论（或理论信息学）意义上对信息的质与量的分别考察与研究；而广义的信息质量是指哲学本体论意义上的信息质与量的融合统一。贾君枝则认为，要将信息质量作为一个多面体，从信息自身价值、信息系统、信息用户三个角度理解与把握信息质量基本内涵。

宋立荣等在其研究中指出，信息质量是一种基于用户需求的“适用性”质量管理方式，研究范围涵盖信息（数据）生命流程的整个完整过程，使信息生产形成一个完整的“信息用户→信息管理者→数据生产者”流程。它是将用户的质量要求传递给“数据生产者”，使生产者在原始数据“一次开发”过程中就开始注意按照相应用户信息质量要求规范其数据生产活动。

（三）信息质量内涵研究述评

综上所述，国内外信息质量概念界定与内涵剖析视角众多，一方面反映了国内外学者在各自领域对信息质量内涵研究的积极性，也反映了信息质量研究的无规则性及其研究成果的非通用性。另一方面，体现出国内外学者对信息质量的认识与了解经过了一个循序渐进过程，随着信息技术的发展与网络环境的变化，信息质量内涵日趋丰富。

从研究内容角度看，信息质量概念与内涵的研究经历了一个由表及里、由浅入深、由静态到动态、由现象到本质的过程。在早期研究中，由于对信息本质认识的局限，导致对信息质量的理解更多停留在数据基本属性层面。随着各个领域对信息本质认识的深入，“数据质量”到“信息质量”的转变是一个从以数据生产开发者为主体、站在信息系统角度审视信息资源，到以用户为主体、站在用户的角度审视信息资源的信息管理理念的转变过程。

现阶段，虽然学者没有形成对信息质量的统一认识，依然是数据视角、用户视角、数据与用户结合视角并存局面，但对信息质量内涵的理解更系统、更全面，关注从生产—加工—用户的过程控制，将信息质量作为一个内涵丰富、具有多维视角的概念体系进行研究，既包括对数据与信息性能的研究，又包括对用户信息需求满足程度的研究。

通过对信息质量内涵研究全面、系统的回顾与分析，可以有效把握信息质量发展的基本脉络，掌握信息质量未来发展方向与趋势。这将为本项目研究的展开提供基本的理论基础和清晰的发展脉络。

然而，从以上诸多定义也可以看出，对信息质量概念界定大多是依据研究者的主观判断、经验直觉，或通过对行业领域相关研究和文献资料汇总分析而得到的，没有通用的定义，也很少能联系到实际中去。真正把握用户信息需求、用户在交互过程中的体验与感知，从用户角度分析网络环境下用户信息需求、信息期望的内容变化和主要特征以及对用户信息行为的影响。在此基础上，深层剖析信息质量和用户信息需求的内在联系，分析此联系对信息质量评价的影响，并针对不同时期不同用户需求设计出具有层次性、动态的信息质量评估体系和关系模型，广泛应用于社会各级组织信息管理实践中去，提高社会信息质量，不仅能够满足日益变化的用户需求，而且也可以减少由于信息失真或丢失而造成的经济损失、提高管理工作的有效性、减少决策失误、提高信息效用价值，使各类组织在激烈竞争中获取并保持竞争优势。

二 信息质量评价研究

（一）信息评价维度与指标构成研究

信息质量评价是对特定环境中信息质量赋予数值的过程。信息质量是相对的，不同主体的评价结果可能存在差异，用户多样性是造成信息质量评价复杂性的主要原因之一。

信息质量评价研究是国内外信息质量研究的重点之一，纵观国内外相关研究，对信息质量评价研究主要集中于以下三个方面。

第一，将信息质量与数据质量作为同一概念，以模糊数学、神经网络、运筹学等理论为基础，基于信息本体论，把信息质量理解为一个多维概念（Redman, 1996; Wang and Wang, 1996），把信息质量某一特征的一组评价指标用集合表现，侧重从信息广度、深度、数量等角度对信息产品质量（尤其是数据质量）评价进行研究，构建形成数据质量评价指标体系。

第二，从信息流程角度，基于运作管理理论和质量管理理论，主要运用过程管理、全面质量管理（TQM）、六西格玛（Six Sigma）、统计过程控制等方法，从信息流程全过程及各个环节角度对信息质量评价进行研究（Strong D. M. et al. , 1996; Wang R. Y. ＆ Strong D. M. , 1996; Lee Y. ＆ Wang R. , 1999等）。

第三，自20世纪90年代开始，学者们对信息质量内涵有了全新理解，认为信息质量是对用户信息需求的满足程度（Huang K. T. et al. , 1996; Larry P. , 1999等）。基于用户视角的信息质量评价研究成为研究主流。以Wang R. Y.、Strong D. M.、Zbigniew J. Gackowski、Huang K. T.、Eppler M. J．等为代表，吸收借鉴服务营销学、顾客心理学等相关理论成果，分别从用户需求、用户满意度等多个角度，构建形成以信息服务质量指标为主体的评价体系。

1．信息质量评价维度研究

评价维度是评价体系的主要构成，是判断、说明、评价和确定评价体系的多方位、多角度、多层次的条件，是统筹各具体评价指标的框架与脉络。在国内外学者的研究中，基于不同的研究视角和对信息质量的不同认知，提出了多种信息质量评价维度。

Wang R. Y. ＆Strong D. M．提出了由四个维度构建的信息质量分层框架，即本质信息质量、语境信息质量、代表性信息质量和可访问信息质量。其中，本质信息质量的重点是数据本身质量，语境信息质量强调在特殊语境中的信息质量需求，代表性信息质量的核心是信息利用率，而可访问信息质量意指信息是可以被访问的，但是是安全的。

Wang R. Y. ＆ Strong D. M．又在进一步研究中，将信息质量评价体系划分为固有信息质量、可达性信息质量、环境信息质量、表象性信息质量等四个维度，并详细阐述了每个维度的具体评价指标要素。

Helfert M．采用符号学和质量两方面（质量描述和质量一致性）对IQ维度进行分类。符号学包括三个层次，即语法、语用和语义。语法层次主要体现信息表述性，语义层次重点关注信息与现实世界目标关联性，而语用层次则涉及信息过程和信息用户两个方面。

Mouzhi G. ＆ Markus Helfert在相关研究文献综述基础上，把信息质量评估分为度量层、维度层和方法层三个层次。度量层包括表示不同信息质量问题的信息质量度量。维度层是由体现信息质量特征的维度所构成。而方法层则包含信息质量评估模型、评估框架与评估方法。

曹孟谊基于对军队信息质量研究视角，从信息自身质量和组织信息质量研究工作两个方面提出军队信息质量评估指标体系，该体系不仅具有一级指标，还有二级指标，并设有加权系数，从而使评估的结果相对比较客观。

随着对信息质量内涵的深入理解，部分学者吸收借鉴服务营销学、顾客心理学等相关研究成果对信息质量评价进行研究。Naumann F. ＆Rolker C．从主观、客观和过程角度分别选取用户感知、信息本身和信息访问过程作为信息质量评价维度。而Pickard A. J. ＆ Dixon P．则构建形成由技术或组织、认知、感情和社会四个维度构成的电子信息资源质量评价框架。

在国内外学者研究中，对信息质量评价维度的研究可以用表2—3来概括。

由以上学者研究观点可见，随着对信息质量研究的深入，在信息质量评价研究中，无论包括几个维度，但总体上可以概括为客观评价和主观评价两个方面，客观信息质量评价主要是对信息与数据本身质量的评价，而主要评价则是基于信息用户视角，衡量信息满足用户需求与使用水平和程度。

2．信息质量评价指标要素研究

信息质量评价依赖两个条件：一是评价指标是否科学、合理、客观，二是评价主体是否有专业的评价知识和科学的评价方法。

信息质量作为一个多维概念，其评价体系是由多层次、多指标所构成的复合体系，即可以用描述信息质量某一特征的一组信息评价指标的集合来表示。指标体系设置是信息质量评价的核心问题。

纵观国内外的研究，不同学者、不同领域、不同目的研究所选择的评价指标具有较大差异性。研究者基于对信息质量的不同理解，从不同角度提出与构建了由不同指标维度所构成的评价体系。其中，对数据库、管理信息系统、数据模型、知识管理、医疗数据管理、互联网出版物等信息质量评价指标体系研究是国内外学者主要研究领域。

基于以上信息质量评价体系构成维度，国内外学者的研究主要从以下几个角度选取具体评价指标要素。一方面，以信息本体论为基础，侧重从信息广度、深度、数量等角度对信息产品质量（尤其是数据质量）评价进行研究，构建形成数据质量评价指标体系；另一方面，从信息流程角度，基于信息流程全过程及各个环节角度对信息质量评价进行研究；第三方面，以用户为中心的视角，从用户需求、用户满意度等角度选取评价指标。

其中比较有代表性的研究有：

Lesca H. ＆ Lesca E．将信息质量评价体系分为两个部分。其中，信息产品评价维度的指标主要包括有效性、易理解性、相关性、完整性，表达的充分性、一致性、透明性等。而从信息获取过程维度来看，评价指标主要包括确实度、可达性、客观性、可信性、交互性等。

Wang R. Y. ＆Strong D. M．在所构建的由固有信息质量、可达性信息质量、环境信息质量、表象性信息质量评价体系基础上，指出具体评价指标主要包括准确性、客观性、可信性、知名度等；可达性、安全性；相关性、附加价值、时效性、完整性、信息总量等；易解释性、易理解性、简要表达、表达的一致性等。

曹瑞昌、吴建明在研究中指出，不同行业和应用领域其信息质量的评价指标是不同的。并指出，信息的内容质量评价指标包括客观性和正确性，信息的集合质量评价指标包括相关性和完整性，信息的表达质量评价指标包括可理解性、明确性、准确性、一致性、简洁性，信息的效用质量评价指标包括有用性、实时性、背景性解释、适量性。

王侃昌、高建民等借鉴软件质量成熟度评价的基本理念，建立了信息质量管理成熟度（Information Quality Maturity Model, IQMM）模型。提出了时限性、有用性、充分性、可信性和易用性五个信息质量评价指标，并将用户对五个指标的满意程度进行量化分级，分析用户对信息的综合满意程度。

宋立荣等依据信息认识论方法，构建形成了农业科技信息质量评价指标体系模型，具体包括可获得性、一致性、可理解性、及时性、准确性、正确性、相关性、可信性、客观性、可靠性、适量性、有效性、完整性、背景性解释和有用性等一系列指标。

查先进、陈明红在研究中构建形成完整的信息资源质量评价指标体系，如表2—4所示。

随着对信息质量内涵的全新理解，国内外学者基于服务营销学、顾客心理学等相关理论，将其中的用户满意度、用户服务质量评价指标等吸收并借鉴到信息服务质量指标评价体系中。

Katerattanakul P．等采用实证研究方法获得了对WEB信息质量的评价维度。其中固有信息质量是指正确性和内容错误，包括准确性、可用性、相关链接正确性等。语境质量指提供者信息，包括组织、视觉效果、版面特点、一致性、活泼有吸引力、内容清晰性等。而可访问性质量是指提供导航工具质量等。

Dedeke A. A．在研究中，吸收与借鉴了人因工程学相关观点，将其应用于信息质量评价中，构建了人因工程学质量、可访问性质量、处理质量、语境质量、表达质量等五个维度构成的信息质量评价指标体系。其中人因工程学质量类维度包括：易于导航性、舒适性、可学习性、视觉信号、音频信息等；可访问性质量类维度包括：技术访问、系统可用性、技术安全、数据可访问性、数据共享、数据可转换性等；处理质量类维度包括：可控性、容错能力、适应性、系统反馈能力、效率、响应速度等；语境质量类维度包括：增值性、相关性、适时性、完全性、数据适当性等；表达质量维度则包括可解释性、一致性、简明性、结构性、可读性等指标。

苏强、梁冰认为信息质量评价宗旨是“使用户感到满意”。因此，信息质量评价体系指标主要应从用户视角选取，应包括时限性、充分性、可信性、易用性等。

岳剑波指出，用户对信息质量评价指标主要包括：适时性（对传递时间的要求）、针对性（对传递方向的要求）、连续性（对服务环节的要求）、经济性（对服务效果的要求）、可近性（对信息源的要求）、易用性（对信息系统的要求）、可得性（对原始文献信息的要求）、方便性（对信息服务的总体要求）等。

而以甘利人教授为代表的南京理工大学研究团队，在一系列相关研究中，通过对科技文献数据网站用户满意度评价的实验与实证研究，获得了基于用户感知维度与指标，其中部分指标可以用来对信息质量进行评价（如表2—5所示）。

在国内外学者研究观点基础上，我们对信息质量评价体系的构成指标要素研究进行了归纳与总结，各位学者提及的主要评价指标的归纳与整理详见附录11。

（二）信息质量评价研究方法

信息质量评价方法选择是信息质量评价具体实施的重要环节，它关系到评价最终结果的准确性。同时，评价方法选择与评价维度和指标是密切相关的，评价指标体系设定直接影响评价方法的选择。国内外学者在信息质量评价研究中，基本沿袭了定性评价与定量评价两类评价思路，并在此基础上广泛吸收与借鉴其他学科评价中常用的评价方法。

查先进在研究中指出，信息资源质量的定性评估是在信息价值哲学的指导下，从质量评估的基本标准（实用价值、科学价值、社会价值、人文价值）出发对某种信息资源质量进行分析和评定，以定性说明其质量状况。而定量评估主要是通过数字或其他科学手段对对象的量做出判定和分析评估，保证评估结果在一定的置信范围内，具有相当的可靠性，使得评估结果更加科学、客观、公正。

Pipino L. et al．将信息质量评估分为主观评估和客观评估。主观信息质量评估是测量信息适于信息用户使用的程度，反映信息用户的需要与体验，其重点是信息的当前质量与用户期望值之间的差别。而客观信息质量评估是测量信息符合质量规范以及相关参考要求的程度，提示数据库内的信息质量问题，其重点是系统设计与数据生成过程中可能发生的信息质量缺陷。

Kahn et al．在整合两种质量观点基础上提出了PSP/IQ模型：既符合特定规范（客观的），又能够满足并超越用户期望（主观的）。

Redman T.（1996）、Huang K. T. et al.（1999）、Stvilia B. et al.（2006）等在研究中，提出并运用了多种信息质量评价方法，如调查法、软件法、模型法、案例法等等。

Wang R. Y. ＆ Strong D. M．在研究中提出用三种方法来研究信息质量，即直观法、理论法和实证法。其中，直观法通过研究者的经验和个案需求来获取信息质量维度，理论法通过基于数据产生过程中的基本数据缺陷来获取信息质量维度，而实证法主要基于数据对于数据用户的适用性来提出信息质量维度。

Saškarada提出了信息质量的评估方法TDQM——基于信息质量管理（IQM）的能力成熟度模型（CMM），通过在每个阶段定位信息管理的广泛范围和IQM的进程区域，并且组织这些流程领域来帮助组织评估和提高IQM能力。

Savchenko开发了一种项目频率规则和定期表达模式，从而方便实施内在信息质量自动评估。其实质是从本体论角度进行真实世界的IQ评估，并且有效揭示集中于发生在系统设计和数据产生过程中的IQ缺陷。

Naumann ＆ Rolker从三个层面提出信息质量评价标准，并给出了相应的评价方法，见表2—6。

由表2—6可以看出，Naumann ＆ Rolker在设计IQ评价指标的过程中，主要是从主观、客观、过程三个角度进行分类评价，在主观标准中引入了用户的角色，用户的感知与体验在这一标准中起着举足轻重的作用

马小闳等、范晓虹分别在信息质量评价指标体系研究中引入层次法（AHP），把多目标问题转化为单目标问题。

吴胜等以信息质量评价复杂性为研究对象，系统分析了信息质量评价复杂性的主要成因，即主体多样性、对象层次性、维度丰富性、指标系统性、方法差异性，并给出反映信息质量评价复杂性的公式：C ＝MDIAO，提出降低信息质量评价复杂性的解决方法：标准化、评价关键因素、计算机辅助评价。

苏颖提出一种基于活动的方法，用来支持管理信息质量的评价，该方法包括一个基于活动特征和时序的指标体系、一组能够实现从企业绩效目标到活动性能指标映射的量化模型。

由以上研究可见，目前对信息质量评价方法的研究比较多，但还缺乏一种被广泛接受的方法。一个简单的评价结果可以从客观评价中获得，但是我们可以从主观评价中获得不同的结果。伴随着客观和主观信息质量评价的发展，研究人员倾向于将这两种方法结合使用。

（三）信息质量评价研究述评

纵观信息质量评价的相关研究，国内外信息质量评价研究与信息质量概念内涵发展脉络基本一致，历经从“数据质量”到“信息质量”的转变，信息质量评价研究也经历了由以数据基本属性为主要对象的评价，转向以信息产品为主要对象的评价，再到以用户为主体、基于用户视角评价研究的历程。在信息质量评价体系、评价维度、评价方法等方面，取得了较为丰富的成果。研究领域涉及多个学科，反映了各学科领域对信息质量及其评价的重视。

网络环境中，伴随着信息技术发展、用户主体地位与信息行为方式的改变，信息质量的内涵将日趋丰富。遗憾的是，现有研究虽然发现网络环境中用户需求与用户行为的变化，但没有真正把握用户信息需求与信息质量的内容联系，没有从交互过程角度把握用户体验与感知对信息质量评价的影响，缺少从用户信息需求、用户认知、用户行为等方面对信息质量评价系统、全面的研究，也缺少在协调用户、信息本身、信息过程三者间关系（即主观、目标与过程间关系）方面对信息质量评价的深入研究。同时，没有构建形成权威、通用的评价指标体系。而且大部分研究结果缺少实证研究的支持，致使所构建指标体系的科学性、实用性受到质疑。