基于Topsis模型的大学生信用“画像”数据分析与建议.pdf

146 科学视界/2023年8月(上)现代信息技术与科学研究一、文献综述近年来，关于大学生信用的研究成果日益丰富,学者们分别从网贷消费（王汀 2019）、校园信用评价（袁吉华等,2021）、央行征信（石孜、2019）等视角展开大学生信用研究。杨银娣、严金哲等人（2021）利用Tobit 模型研究大学生信用消费情况，刘姿含（2014）通过问卷调查，以云南省高校的大学生数据为样本，采用结构方程模型对影响大学生信用的因素进行实证研究。赵瑾婷（2021）等人参照 5C 信用评估法，构建大数据背景下大学生信用评价指标体系，采用层次分析法对评价指标的权重进行分析，通过 5 分制对每一个评价指标进行分值界定，通过问卷调查，运用模糊综合评价法计算无锡高校大学生的信用评分，以此来推进信用评价体系的建设。郭光明（2017）采用信用画像的方法评价大学生信用，大学生信用“画像”就是通过大数据客观全面的描画大学生的信用状况，按照不同特征分成不同等级指标进行信用评价的过程。郭光明依据社交数据将用户信用“画像”相关工作分成以下四大类:基于排序方法(Ranking-based)的用户画像方法、基于主题模型(TopicModeling-based)的用户画像方法、基于分类器(Classifier-based)的用户画像方法和基于社交表示(SocialRepresentation)的用户画像方法。本文将针对徐州地区的主要高校进行问卷调查搜集数据，第二部分对基于问卷调查获得相关数据进行描述与分析，最后是结论并提出相关建议二、数据来源与描述（一）数据来源在对大学生信用教育问题相关文献资料和现有研究成果梳理、筛选、比较、分析以及征求专家意见的基础上，紧扣研究目的，通过发放调查问卷获得相关数据。其一，搜集调查对象的基本信息、生活情况、交际情况等方面，旨在了解调查对象的信用状态和表现。其二，搜集调查对象的资产情况、负债情况、消费情况等方面，旨在了解调查对象的个人信用风险。其三，搜集调查对象的学业奖惩及证书竞赛，旨在调查对象在校期间的信用状况。对徐州地区的徐州工程学院、江苏师范大学、徐州医科大学、中国矿业大学等 4 所高校的学生采用随机抽样的方式进行调查，通过整理分析，共发放问卷 400 份，回收有效问卷 364 份，有效回收率为 91%。三、基于熵权法的 Topsis 模型的建立本文在采用熵权法确定评价指标权重的基础上，采用 Topsis 作为评价模型，为搜集到每个大学生的信用状况进行打分，设计出大学生的信用“画像”。（一）指标的量化由于通过问卷调查收集出来的结果往往是通过文字来进行描述，为了更好地对大学生信用状态进行评估，本组对信用指标进行量化，利用具体的数值来表现某一特征的指标。表 1 大学生信用指标打分表（部分）三级指标1 分2 分3 分4 分5 分你的无故缺勤率是多少？30%20%10%5%0。基于Topsis模型的大学生信用“画像”数据分析与建议孙 兰 裴 壮 王 蒙 张诗晗 王 兰（徐州工程学院，江苏徐州，221018）摘 要 本文以徐州在校大学生为研究对象，从大学生社会信用、资本信用、学业信用等方面构建指标体系，采用熵权法 Topsis 模型深入分析大学生的个人信用特征，并据此描绘大学生信用画像。研究表明，整体上大学生的信用情况良好，信用得分中等偏上，尤其是大学生在生活情况、消费行为两个方面信用表现较突出。然而，大学生在学业奖惩、交际情况等方面得分相对较低，主要原因是部分学生对这些方面不够重视，加之受到社会中失信行为的影响，导致诚信践行度不高，反映出部分高校存在没有明确用诚信制度规范学生行为的问题。本文提出通过增设信用课程、营造信用氛围、信用宣传常态化等方式提升在校大学生信用水平的对策建议。关键词 大学生；信用；画像；Topsis 模型中图分类号:G237 文献标识码:A 文章编号:1002-1221(2023)22-0146-03作者简介：孙兰（2001.12-）,籍贯（省市）：江苏 盐城，本科在读，研究方向：信用管理。基金：江苏省高等学校大学生创新创业训练计划项目，编号：xcx2021071。147 科学视界/2023年8月(上)现代信息技术与科学研究定义事件 X 的信息熵为：其中，信息熵是对信息量的期望值。在一定程度上，信息熵越大，这个指标的提供的信息量越小，它的权重就越小，反之指标的权重就越大。运用 Matlab，求出各个指标的权重，如表 2 所示：（三）建立 Topsis 模型对大学生的信用进行评估在用熵权法计算权重之前，已经对父母受教育程度、向图书馆借书归还情况等指标进行了量化处理，且每个指标赋值都是越大代表着信用状况越好，接着需要通过优劣解距离计算得分。当只有一个指标值，评分公式为：当n有个评价对象，m个评价指标时，定义最大值为：定义最小值为：结合不同指标的信息熵，定义第 i（i=1,2,L,n）个评级对象与最大值的距离为：定义第 i（i=1,2,L,n）个评级对象与最小值的距离为：由此，可以计算出第 i（i=1,2,L,n）个评级对象的未归一化得分为：很明显 0 Si 1，且越大，Si越小，越接近于最大值。从评价对象得分公式可以看出 0 Si 1，且当最大距离越小时得分越高，即当一个大学生的信用状况越好，综合得分就越高。四、研究结论根据建立的模型，对回收的 364 份问卷数据进行分析，将在校大学生信用画像等级划分为信用优秀（92以上 A+、87 以上 A-）；信用良好（80 以上 B+、70 以上 B-）；信用较差（60 以上 C+、60 以下 C-），具体数据如图 1 所示。图 1 各信用等级人数根据以上数据得出，从信用等级的方面来看，信用优秀的人数占比为 18，信用良好的人数占比为76，信用较差的人数占比为 6。徐州各高校的大学生的信用水平普遍较高，但仍有一小部分学生的信用水平较差，存在信用危机。大多数大学生在社会、资本和学业这三个方面或多或少可能存在一些信用问题，这就要求大学生在各个方面对信用进行严格规范。此外，依次对 37 个三级指标进行评分，得到的评价分数如图所示。图 2 社会信用维度三级指标得分情况由图表可以看出，社会信用维度上，个人基本信息呈现出各个方面处于居中水平，没有较高方面趋向，也没有向较低方面发展，分布较均衡。生活情况的信用整体呈现较好的状态，但在社会秩序遵守方面得分较低，需要进一步提升自己的自控能力。在交际情况方面，少部分的大学生不重诺守信，经常说谎欺骗他人。在调查中发现，部分大学生对不诚信行为有一定的辨别意识，但并未将其运用到日常生活中。这表明部分大学生对“诚信行为”践行度不够，知行脱节。许多大学生虽然对诚信，信用等诚信道德的基本范畴都可以说得头头是道，但是一旦发生在实际生活中却是另外一番景象，即大学生们都反对不诚信行为，但存在部分学生自身又都或多或少的发生过不诚信行为。这种普遍的“双标”导致了他们的言行不一致。这正表 2 指标权重表一级指标社会信用资本信用学业信用二级指标个人基本信息生活状况交际情况资产情况负债情况消费行为学业奖惩证书竞赛权重0.05270.01460.03080.50430.03490.08480.12900.1489小计0.09810.62400.2779 148 科学视界/2023年8月(上)现代信息技术与科学研究是触及当下大学生诚信教育的关键点，即缺乏对人对己的统一的诚信标准。图 3 资本信用维度三级指标得分情况资本信用维度上，在资产情况方面，一半的人有存储习惯，对资金的使用有合理规划。在负债情况方面，大部分学生积极守约，信用表现良好，但仍有极少部分大学生会存在不还钱的失信行为。在消费行为方面，部分学生存在欺骗商家的情况，这类学生的诚信意识有待提高。此外，百分之九十以上的大学生不会采取超前消费的方式，整体呈现优良状态。部分学生受社会环境的影响，对自己不诚信行为所造成的不良后果没有清晰的认知。目前我国正处在社会主义特色市场经济快速发展阶段，与社会主义市场经济相配套的道德体系和法律体系正处在建立、健全和不断完善中，信用体系尚处在初步探索阶段，部分功能还没有完全发挥出来，导致失信行为在社会生活的诸多领域随处可见，这些对大学生的诚信价值理念产生严重冲击。图 4 学业信用维度三级指标得分情况学业信用维度上，在学业奖惩方面，大部分同学能够积极完成学业任务，主动参与学校活动，做好学生应尽的义务和责任。在证书竞赛方面，根据收集到的数据发现大学生在积极性方面呈现两极化分布，部分学生能够主动报名参加各种学业竞赛，部分同学在校期间参赛次数寥寥，导致整体呈现出的分数不高。大学阶段诚信教育的实施方式和力度对学生诚信观念的形成是非常重要的，大学期间形成的价值观念对大学生毕业之后的工作和生活有至关重要的影响。由上述的调查数据可以显露出现行的高校教育主要针对专业教育和综合教育，而关键的诚信教育内容却陈旧滞后，评价方法单一，对大学生诚信教育重视不够，极少对大学生的诚信状况进行测评、监督和奖惩，并且缺少相应的评估和考核制度。五、对策建议（一）提高学生信用意识，营造信用氛围大学生在日常生活中对信用的关注度不高，导致他们对自身信用行为不够重视。然而大学生作为未来社会的中流砥柱，如果学生本人不能提高个人信用意识，将会影响他们未来的信用生活。除此以外，学校也应该加强信用重要性的宣传，打造良好的信用氛围。学校的教育工作者更应该以身作则，规范自身行为。（二）增加信用课程教育，使履行信用常态化学校应建立严格的惩戒机制，规范学生自身行为，将诚信档案与外界对接，形成共享机制，从而使诚信档案的作用发挥到极致。从严加强在校生诚信教育，关键要使高校与社会相关职能部门携起手来，将诚信教育内容融入学校日常教学当中，建立起常态化、规范化的效果评估机制。尤其是承担教育责任的大学，应当把诚信教育课程列为学生选修项目，鼓励学生积极参与进来，特别是那些涉贷被执行在校生，尽可能要求其必修诚信教育课。（三）注重隐私保护，提高档案质量大数据时代的到来，信息泄露屡见不鲜，因此要充分的保护学生的隐私，设立个人信用信息保护机制，以合法合规的方式获取大学生的信用信息。社会方面还需要构建一个完整高效的社会信用体系以便对包括大学生在内的社会个体进行有效管理，提高诚信档案信息的质量，对个人诚信资料进行加工处理从而做出客观、公正、科学、统一的评估。另一方面要不断完善失信惩罚制度，要对社会诚信进行刚性约束，应对失信行为根据轻重的不同采取不同的惩罚措施，并且要将当前的社会信用体系跨越单一的银行体系这一范围，向其他领域拓展，让社会信用不仅应用于银行业务中，还应用就业，民生等社会生活其他领域。参考文献：1 石孜.基于大数据下大学生信用画像的研究 J.北方经贸,2019(07):108-111.2 杨银娣,严金哲,崔明哲,冯辉,马晓东.基于Tobit 模型的大学生信用消费分析研究 J.中南民族大学学报(自然科学版),2021,40(06):654-660.3 刘姿含.基于结构方程模型的大学生信用评价研究.湖南大学,2014.4 赵瑾婷,邹祥,童运.大数据背景下大学生信用评价体系的构建及应用.无锡商业职业技术学院学报2021,21,(3):38-46+585 郭光明.基于社交大数据的用户信用画像方法研究 D.北京:中国科学技术大学,2017.