基于可信度的决策信息评价与选择
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作者: 邓发云
[摘 要] 自有信息的概念以来，信息与决策就密不可分，信息是维持决策活动的依据。本文从决策信息的客观性、准确性、权威性、可证实性等方面建立的信息可信度评价指标与考察内容，并设计出基于这些指标的整体评价、测量图表。
[关键词] 决策信息 信息可信度 可信度指标 可信度测量
自有信息的概念以来，信息与决策就密不可分。决策通过对信息的传递和转换来实现，信息是维持决策活动的依据。对于信息的使用者而言，可信度高的信息可以帮助人们做出正确的决策，而正确的决策能带来一定的社会效益和经济效益。反之，使用了低可信度的信息或虚假信息，就可能导致决策失误。因此，对于重要的经济信息、政治信息、军事信息、技术信息、社会信息，确认信息的可信度是非常重要的。
一、信息可信度与决策
一项决策要求收集到足够的真实的信息。信息不可靠决策方案不能制定，现有的信息虽然可靠但不完整，决策方案仍难以制定。用于决策的信息之所以要求完整，是由于决策系统可以向多个不同的方向发展，不同的外界条件也可以引出决策系统的不同变化。
在决策活动过程中，总能体现这样一个原则:决策的先决条件是占有一定的信息，所用信息是否可靠也是一个重要问题，并且早已成为社会的共识。企业决策过程中关键的问题就是信息收集，信息收集的首要问题就是进行信息识别，只有有效的信息才可能产生正确的决策（图1）。现实中常有这种情况，一项决策最后被证明失误了，原因是决策时缺少某方面的信息。其实，决策时并非得不到这方面的信息，而是当时没有考虑到这方面的信息。所谓一条信息救活了一个企业，首先肯定了准确、及时的信息在决策中的巨大威力，反之，就不能对事物有一个准确的认识。导致决策失误，追根寻源，信息误导作用就不可低估。如果决策依据的信息有问题，企业对环境的认识就会产生偏差，决策越是正确，带给企业的损失会越大，不能认识信息巨大作用的决策是盲目的决策，不能认识信息误导在决策中的负面影响的决策，则是更加危险的决策。信息缺乏可信度已成为现代企业失败的最主要的原因。
目前，信息市场机制和培育尚不健全，信息技术、信息手段、信息立法尚不完善，且缺乏行之有效的信息监督系统，须在紊乱和无序的信息中辨别真伪，对信息的可信度加以分析和判断。如何提高信息可信度成为现代信息服务中的一个关键性课题。
二、决策信息可信度定性分析
对于信息可信度评价与测量的研究已受到国内外专家学者的关注，但至今并没有取得一致性意见。但是，大家一致认为，对于不同的行业和应用领域，信息可信度的评价指标是不同的。本文在综合前人研究与长期实践基础上，设计出应用于该领域的一套可信度考察指标（图2）。并在长期的实践中，对该指标体系量表(表1)进行了反复检验与修正。该指标体系可以作为对信息进行识别与筛选的依据。
1.“客观性”（Objectivity）包括公正平衡(反映正反双方观点)、公平(没有歧视或偏见)、真实、关注公共利益和社会福扯、客观/靠事实说话、准确无误等内容。信息反映的事实总是某个客观事物（或系统）的某一方面的属性，其本身具有客观性。但在很多情况下，信息生产者、提供者总是带有自己的偏好和利益，在生产或提供信息时，就会偏重于从自己的偏好和利益出发，从而导致信息的不客观。客观性主要从信息的主题与论点来考察。
2.准确性（Accuracy），是指信息内容符合被认为正确的道理或标准，它包含两层含义，一是信息符号所表达的信息是准确的，二是信息符号对信息的表达是准确的。这两层含义都可归于信息符号的准确性问题。信息符号的准确性可以通过信息符号值与真实信息值相一致或相接近的程度来度量。准确性主要从信息的内容来考察。
3.权威性（Authoritativeness）一般有两层含义，一是信息提供者具有权威性：在信息内容质量、有效维护和长期稳定等方面都有相当的保证的机构，著者与出版者都具有较高的知名度，其文章的有严格审查方式等。二是生产者权威性，是指在他传播的领域，具有令人信服的力量和威信。产生这种权威的力量来自于精通内容涉及到的领域的专业知识。能够以专家的身份给受众提供信息、分析事实、揭示事物的发展趋势或者进行相当专业的、深入的对某个问题的探讨。权威性主要从信息的来源来考察。
4.可证实性（Verifiability）也有称作可实证性，其维度包括信息来源是第一手资料、图文/声像并茂、研究方法可重复检验等内容。对于用户而言，能够提供清晰的、可被证实的信息源的信息更值得信赖。信息来源是材料的原始来源或提供者，披露信息来源能有效地增强信息的准确性，同时可以通过交代来源的特定背景―包括政治倾向、性质等情况的介绍，让受众自己去判断信息来源的真实性、可靠性或倾向性。可证实性主要从信息的引用与参考资料来考察。
三、决策信息可信度定量分析
不同的决策对信息的可信度要求也不尽相同。一般来说，战略性决策需要的信息内容比较概要，准确性要求不高，而相关性要求较高，如果信息采集尺度过严，则会导致不必要的资源浪费，还可能会延误决策时机，得不偿失。而相对微观问题的决策则需要具体详尽的、准确度较高的信息，否则就可能会造成“差之毫厘，失之千里”的后果。所以根据用户及其他们需求的差异，可以对各个指标赋予不同的权值。可以按如下方式对搜集到的信息进行测量与筛选：指标变量如表2所示。
注:所有受调查变量为基于7点的利克特式变量（其中1表示[完全不同意];2表示[不同意];3表示[基本不同意];4表示[无意见];5表示[基本同意];6表示[同意];7表示[完全同意]）
根据信息类型不同运用德尔菲法或层次分析法给出指标权重（包括一级与二级）。评价指标值在区间[0，1]上变化，用分布式群体评价模块给出每一个指标的评价向量,每个指标的评价值：wik为uik的权重，其中
第i条信息的评价值:Ei=w1U1+w2U2+……w4U4
w1……w4为U1……U4的权重，其中w1+w2+……w4=1
当计算出每条消息的可信度Ei后,就可以根据该信息对决策的重要程度确定可信度的取值范围,从而完成对信息的筛选。
四、结语
在当今的信息化社会中,许多信息与情报机构都对信息进行开发利用,编印各种各样的信息产品为各级领导、企事业、特定群体提供信息服务,取得了良好的社会效益和经济效益,这些信息开发部门为了自身的生存和发展,必须提高文献信息产品质量,保证用户满意。因此,必须非常重视调查信息的可信度,并以此为依据进行改进,来全面提高信息产品质量,进而提高决策的质量准确性。
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