摘要
数字技术正在重塑欧盟的经济、劳动力市场、社会保障体系以及整体社会福祉，这就更需要能够系统分析复杂调查数据的决策支持方法。本研究提出了B-MIDIA，这是一种基于信念结构TOPSIS框架的参数化扩展方法，它将MIDIA（整合理想点与反理想点距离的多标准方法）聚合机制与基于信念结构的多标准决策分析相结合。该框架保留了调查响应的序数结构，并采用与B-TOPSIS相同的信念结构表示方式，通过标准化处理将不确定的“不知道”响应纳入评估之中。研究利用来自第五十五次欧洲民意调查的各国级响应数据，从经济、社会、生活质量、当前工作以及社会保障福利五个方面，评估了欧盟成员国对人工智能等新兴数字技术的看法。通过对聚合参数α的不同值进行敏感性分析，并与基准方法B-TOPSIS的排序结果进行比较，证明了所提出的聚合机制在所采用的信念结构框架下的稳健性。在大多数维度上，立陶宛和马耳他的评分最高，而法国、意大利和罗马尼亚的评分则相对较低。与经济和就业相关的评价构成了核心认知结构，且与生活质量评估密切相关。该框架通过实现聚合假设的系统性敏感性分析，同时保持与原始框架的方法兼容性，从而提升了信念结构TOPSIS的分析能力。
