对大学生群体进行社会管理存在着影响因素不明确、评价体系不健全等问题，因此引入一种定量的分析方法，就成了解决问题的关键。把层次分析法（AHP）引入到问题的解决过程中，利用层次分析法分层的理念，把复杂问题简单化，建立有效的分层数学模型，构造出若干种解决方案的总的判断矩阵，并进行一致性检验通过后，进行下一个层次的子判断矩阵，仍然通过层次分析矩阵的一致性检验后，取得各个影响因素在层次分析的数学模型中的权重比值，并按照权重比的不同，总结出影响大学生群体社会管理的关键核心要素。因此，使用层次分析法建立大学生群体社会管理关键要素模型，对关键要素进行有效评估，得到了定量的影响因素的关系描述指标，为大学生群体社会管理指标体系的建立提供了科学有效的依据，为大学生群体的社会管理提供了有力的数学模型。
（一）大学生群体社会管理影响因素调研情况的统计
运用问卷调查法，通过对大学生群体特点进行充分分析，对大学生群体欠缺的社会性，以及大学生群体关心的各种问题进行梳理后，选择了就业方向、心理方向、家庭方向、学习方向、交友方向、网络环境这六个对大学生群体影响较大的因素进行了汇总，制作了调查问卷。本次调查工作分别向高等学校（包括学校领导、任课教师、学生、教辅人员）、政府管理人员、教育专家和企业专家、教育培训机构、大学生家长、教育咨询机构的教师以及社会普通人员发放了300份问卷，收回242份，有效问卷212份，具体情况见表1。通过对数据汇总，梳理出在各个方向上的指标结构，并整理成表格，作为层次分析的要素，输入到下面的大学生群体社会管理要素模型中。
（二）大学生群体社会管理要素模型建立以及指标权重的确定
层次分析法作为一种决策过程，提供了测度决策因素（尤其是社会经济因素）的基本方式。这种方式充分利用人的经验和判断，采取相对标度形式，能够统一对有形与无形、可定量与不可定量的因素进行测度。1.采用层次分析法，分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构。层次分析法主要是确定大学生群体社会管理指标体系的，明确大学生群体社会管理的各个主要因素，定量地描述出大学生群体社会管理指标体系中各个构成要素所占的权重比例。首先构造总的判断矩阵，提炼出“非常重要、重要、一般重要和无所谓”这四个指标要素，然后进行矩阵的一致性检验，检验通过后，进行下一层的属性判断矩阵的评判和整理工作。根据表1，建立如图1所示的数学模型。2.根据图1，对同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较。首先构造“非常重要、重要、一般重要和无所谓”这四种情况的总判断矩阵，然后按照总判断矩阵的四种情况和P1P2P3P4P5P6。这六种属性进行子判断矩阵的构造，并逐一对四个判断矩阵进行矩阵的一致性检验，并对判断矩阵进行必要的修订。3.由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重。四个判断矩阵通过一致性检验后均为有效矩阵，其结果均可用。至此，大学生群体社会管理的要素模型初步构造完毕，接下来要对各组成要素计算出其权重比从而形成量化的大学生群体社会管理的量化指标体系结构。4.计算各层元素对系统目标的合成权重。计算出权重比后，大学生群体社会管理要素模型构建完毕，得出了各个方向上的大学生群体社会管理的量化指标。从计算出的组合权重向量中可以看出：大学生群体社会管理的要素中就业方向所占权重是25.94％；心理方向的权重是19.68％；家庭方向所占权重为14.71％；学习方向权重为16.33％；交友方向权重为13.64％；网络环境权重为9.63％。得出权重比后，为大学生群体社会管理的评价也指明了方向。在下一步决策过程中，将以此计算结果为准进行专家评分赋值。
（三）专家对专业设置情况进行测评
设计出专家测评赋分表，专家通过下表，按照各个指标要素的权重值为各个指标要素以百分制为标准赋分。并按结果去掉最高分和最低分后算出各项的平均分以及合计分数。如表2。建立权重指标的表（百分制），将赋分表下发给专家（教育专家、社会专家和企业界专家），专家就某个专业的实际情况给予打分，将专家的赋分表进行收集反馈，应用群决策技术建立数学模型对反馈的信息进行处理，从而最终确定某指标要素的实际分值而确定素及方案的取舍。大学生群体社会管理的指标体系结构的确立使得大学生群体社会管理要素模型有了明确的执行方向和执行标准。
（四）结论
层次分析法（AHP）是定量地解决大学生群体社会管理要素模型建立的关键方法，层次分析与大学生群体社会管理的结合，有效地把数学方法应用于实际问题的解决中，有效地把数学建模的思想应用于社会管理中。大学生群体的社会管理也因AHP的引入有了定量的、科学的解决方法和解决途径。运用AHP方法对大学生群体的社会管理要素评判建立数据模型，并依据此模型进行有效的数据分析。采用层次分析法对风险因素进行量化时，依赖于专家自身的经验和对系统的认识，存在较大的个人偏好，对系统的评估可能会出现一定的偏差。所以在确定指标的权重时，采用了群决策的方式，由多位专家参与评估，并用加权几何平均的方式将各位专家的矩阵聚合为一个共识度矩阵，这样能降低主观性，提高结论的准确性，使系统更具可操控性。
作者：张鹏 康健
