李贵清 李 红

(1.东北大学 中国改革发展研究院，辽宁 沈阳 110004；2.江西司法警官职业学院，江西 南昌 330013)

一、引言

随着社会经济的不断发展，人们活动越来越社会化。与之相应的人们在评价一些重要问题的时候，为了使其更加的公正、合理、客观，评价主体越来越倾向于群体化，由此形成群体评价。[1-14]然而，现实生活中由于评价主体在阅历、知识、素质、偏好等方面的个体差异，在评价过程中对被评价对象的评价结果自然也迥然相异，如何在多属性的群体中评价问题,尤其大规模群体评价问题中准确地描述群体中各个成员的意见和偏好，并将其集结成群体偏好是大规模群体评价的关键所在。

关于群体语言评价的研究一直是中外学者们研究的热点。目前常见的方法有基于模糊数的、聚类分析和基于二元语义等方法。[15-17]本文所提出的方法是基于语言评价标准的大规模群体评价方法。基于语言评价标准的分析方法一般先将评价者的评价信息转化为二元语义信息，再在此基础上将二元语义与其他信息集结方法相结合进行群体评价。[18-27]胡乐江等利用三角模糊数来表示评价者所给出语言评价信息的属性值及属性权重，并通过建立指标排序模型对评价信息进行集结。[28]张伟通过层次分析法(AHP)结合模糊理论形成模糊层次分析法(FAHP)来解决对群体偏好集结问题，该方法可以较好的模拟人类思维的模糊性，但是该方法较为复杂难以适用于大群体的偏好集结问题；……