二、个人互联网应用指数
在构成互联网的几个要素中，资源是基础，应用是核心，效益是结果。而个人应用又是互联网应用的最重要板块，同时CNNIC在互联网研究上的积累也是从对个人应用的研究开始的，因而，关于互联网应用的指数研究，我们先从个人应用开始，将来在时机成熟的时候再扩展到机构类应用。
CNNIC拟从行为和体验两个维度评估个人互联网应用水平，在本次报告中，行为评估是核心，应用体验将作为校验性分析，丰富和完善行为评估成果。
CNNIC将网民对互联网的应用分为四类：信息获取类、休闲娱乐类、消费类、互动参与类，对应形成四类指数：网络信息指数、网络娱乐指数、网络消费指数、互动参与指数。
网络信息指数用来评估互联网作为信息渠道，在网民中的普及情况和变化趋势。本报告中采用搜索引擎、网络新闻两个应用衡量；
网络娱乐指数用来评估作为娱乐平台的互联网，在网民中的应用情况和变化趋势。本报告选取网络音乐、网络视频、网络游戏三个应用来衡量；
网络消费指数用来评估互联网作为购物和消费的平台，在网民中的渗透情况和变化走势。本报告选用在线购物、网络支付、在线旅行和酒店预订作为网络消费的典型指标；
互动参与指数用来评估互联网作为社交平台，在人们交往沟通、社会参与中的应用情况和变化趋势。本报告选择电子邮件、即时通信、更新博客、网上发帖四个指标评估网民的互动参与指数。
个人应用指数计算方法
该指数根据CNNIC每年两次的“中国互联网络发展状况统计调查”中关于网络应用的使用情况为基础，进行加权计算而成。
指数权重计算：构成二级指标的具体应用，以等权的方式形成二级指标；二级指标采取专家赋权的方式形成一级指标。本次指标权重的形成，共有来自政府代表、业界代表、互联网技术专家、统计学专家等14位专家参与打分，计算结果如下：
表 16 指标权重分配
互动参与指数 信息获取指数 网络娱乐指数 网络消费指数
权重 23.37 31.55 21.51 23.57
个人互联网应用指数=23.37×互动参与指数+31.55×信息获取指数+21.51×网络娱乐指数+23.57×网络消费指数
个人互联网应用指数计算结果
采用同样的方法，研究人员计算出了2007、2008年的数据，下表是对比结果。
网络消费指数[ 2007年的网络消费指数中，旅行预订使用的是2007年中的调查数据，其他数据使用的为年底数据。] 9.9 16.0 20.2
图 33 2007-2009网民互联网应用指数变化趋势
从上述个人互联网应用指数构成可以清晰看出，目前中国网民的互联网应用还处在较为初级的信息获取和娱乐阶段，而最能够体现互联网去中心化、双向互动、参与共享特点的互动参与指数得分依然偏低。并且从三级指标的具体应用比例可以看出，互动参与指数的得分也主要是由较为传统的通讯类应用（即时通信、电子邮件）的较大贡献抬升所致，而作为分享和参与类应用的典型代表（更新博客、发帖/回帖）的使用率仍然偏低。
网络消费指数是四个二级指标中得分最低的，这和互联网的应用环境关系密切。调查显示：56.6%的网民遭遇过木马病毒的攻击，31.5%的网民遭遇过帐号密码被盗的问题；调查同时显示：65.9%的网民认为“网络交易不安全”。这些问题无疑制约着网络消费类应用的深度发展。
从2007-2009的对比看，网络消费指数增长明显。同时这一指数明显低于其他三个指数得分，具有较高的增长空间。
个人互联网应用指数案例分析
中美个人互联网应用指数对比[美国互联网发展指数是根据美国互联网研究机构pew的数据整理计算得出，数据来源：http://www.pewinternet.org/Trend-Data/Online-Activites-Total.aspx]
对比中美两国的互联网发展指数可以发现：在综合应用指数上，美国只比中国高出3.5个点。但是对二级指标细分研究发现：美国互联网在网络消费指数上得分远高于中国，几乎是中国的三倍，而在网络娱乐指数上要远低于中国。由此可以更容易理解美国互联网的商业价值和中国网络游戏的商业价值。
四城市个人互联网应用指数对比
北京和上海明显高于重庆和天津。在具体细分指数上，网络消费指数，北京表现最好，其次是上海，而天津和重庆要低很多；在网络娱乐指数上，重庆得分最高，反映了当地网民对游戏、视频、音乐等的应用水平高于其他城市。
本文来源：网易科技报道
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王晓易_NE0011
