7.3.1 评价指标数据的采集与处理
鉴于北京市电视传媒产业的营销网络特征的显著性，本文将调研对象定位于在北京市的电视传媒企业，最终定位并选取A、B、C、D四家电视传媒企业进行基于网络能力的电视传媒营销模式实证分析。为了取得电视传媒企业营销模式的具体数据，本文在研究过程中，通过现场填写、邮寄发放和邮件发放三种数据调研方式，共发放调查问卷480份，最终回收有效问卷251份，其中每份调研问卷由传媒企业影响力状况调查表(附录A)、传媒企业责任力状况调查表(附录B)、传媒企业技术能力状况调查表(附录C)、传媒企业财务力状况调查表(附录D)和传媒企业网络能力状况调查表(附录E)五部分构成。本文根据6.1节中建立的评价指标体系，对数据进行整理。
7.3.2 数据的采集及处理
(1)样本处理
建立评价方案的评价集V及指标集N采用优秀、良好、中、一般、差五个等级评价集。
根据第六章建立的基于网络能力的电视传媒企业营销绩效评价指标体系和多级动态模糊综合评价层次模型，建立三层模糊综合评价指标集如下：
①一级指标
N={ (影响力维度)、 (责任力维度)、 (财务力维度)、 (技术能力维度)、 (网络能力维度)
②二级指标
N1={ (传播规模)、 (传播质量)、 (传播效应)}
N2={ (公众信息感知)、 (政府满意程度)、 (传媒品质形象)}
N3={ (盈利能力)、 (营运能力)、 (偿债能力)、 (发展能力)}
N4={ (技术创新能力)、 (信息安全)、 (网络融合能力)}
N5={ (网络愿景能力)、 (网络构建能力)、 (关系管理能力)、 (组合管理能力)}
③三级指标
N11={ (受众触及率)、 (版权输出量)}
N12={ (受众忠诚度)、 (受众满意度)}
N13={ (社会认可度)、 (国际化程度)}
N21={ (文化传承度)、 (品牌体验)}
N22={ (政府满意度)、 (舆论引导力)}
N23={ (受众话语权)、 (信息准确率)}
N31={ (总资产报酬率)、 (投资报酬率)}
N32={ (总资产周转率)、 (流动资产周转率)}
N33={ (资产负债率)、 (已获利息倍数)}
N34={ (销售增长率)、 (资本积累率)、 (经济增加值)}
N41={ (技术性资产比率)、 (专业技术人才数量)}
N42={ (社会网络信息安全机制)、 (网络运营安全)、 (网络交互安全)}
N43={ (三网融合指数)、 (网络硬件技术环境)、 (管理技术环境)}
N51={ (辨识网络价值的能力)、 (网络共同规则建立的能力)、 (网络成员争端解决能力)}
N52={ (发展合作伙伴的能力)、 (网络中介发现能力)、 (对合作者的影响力)}
N53={ (与合作者沟通的能力)、 (保持合作关系的能力)、 (合作分歧处理能力)}
N54={ (合作资源分配能力)、 (利用网络资源满足客户需求的能力)}
(2)计算指标的隶属度
1)确定评价集
为了更好地反映出等级差别，更细致地分析电视传媒企业的营销绩效，通过向有关电视传媒行业专家及电视传媒企业相关人员的咨询，结合实证企业实际状况将评价集分为U=(优秀、良好、中、一般、差)五个等级。
2)确定评语等级加权向量
为了使评价集的结果优劣程度更易于区分，确定评语等级加权向量在不考虑模糊边界下的值，即评价集等级。为使等级区分得更加明显，论文采用5分制。这是五个梯级在不考虑模糊边界条件下的值。
3)确定评价指标隶属度(计算单因素评价矩阵R)
由调研对象各公司的相关专家、客户、企业管理人员、财务人员等方面的资深专家组成评价小组来对公司的电视传媒营销模式进行评价，根据原始数据，指标按登记打分，并做隶属度计算得到评判向量 ，然后组成评判矩阵 。
根据我国某传媒集团(公司A)提供的具体数据，本文对公司A2008、2009、2010和2011四年的电视传媒营销网络融合关联度度进行了评价。建立三层模糊综合评价指标集，根据第六章及附件中公式及各指标计算方法对各层级的指标进行采集、计算和无量纲处理，结果如表7-1所示。
