본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

빅데이터 기반 대학도서관 웹사이트 이용행태에 관한 연구: C대학교 도서관을 중심으로

A Study on User Behavior of University Library Website based Big Data: Focusing on the Library of C University

0

조회

0

다운로드

4

인용

0

참고문헌

키워드

주제분류문헌정보학

초록

이 연구는 대학도서관의 웹사이트 실제 이용 데이터를 분석하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 웹사이트의 개선방안을 제안하는데 있다. 이 연구에서는 2018년 1월부터 2018년 12월까지 C대학교 웹사이트에서 이루어진 이용자들의 트래픽을 분석하여 이용행태를 분석하였다. 웹사이트의 분석 툴로는 ‘구글 애널리틱스’를 활용하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 이용자 일반적 특성, 사용자환경 분석, 방문 분석, 유입분석, 사이트 분석 5가지로 구분지어 분석하였다. 그 결과, 1) 이용자 일반적 특성을 분석 결과에서 웹사이트 접속 위치가 대한민국뿐만 아니라 중국에서도 일부 접속이 있었다. 2) 사용자 환경 분석에서는 주 이용 브라우저 유형은 인터넷 익스플로러로 나타났다. 다음 순위는 크롬이었으며, 3위와 4위인 Safari로 이탈률이 익스클로러나 크롬의 두 배에 달했다. 화면 해상도에서는 1920x1080 해상도가 가장 많은 비율을 차지하였으며 그 외에도 다양한 환경에서 접속하는 것으로 나타났다. 3) 유입 매체 분석에서는 직접 유입이 가장 높게 나타났다. 4) 사이트 분석에서는 총 페이지뷰 수인 4,534,084 페이지 중 최다 페이지뷰를 차지한 페이지는 메인페이지 다음으로 대출/연장/이력/예약 페이지, 학술DB 페이지, 소장자료 페이지 순으로 나타났다.

Abstract

This study analyzes the actual use data of the websites of university libraries, analyzes the users’ usage behavior, and proposes improvement measures for the websites. The study analyzed users’ traffic and analyzed their usage behavior from January 2018 to December 2018 on the C University website. The website’s analysis tool used ‘Google Analytics’. The web traffic variables were analyzed in five categories: user general characteristics, user environment analysis, visit analysis, inflow analysis, site analysis, and site analysis based on the metrics of sessions, users, page views, pages per session, average session time, and bounce rate. As a result, 1) In the analysis results of general characteristics of users, there was some access to the website not only in Korea but also in China. 2) In the user experience analysis, the main browser type appeared as Internet Explorer. The next place was Chrome, with a bounce rate of Safari, third and fourth, double that of the Explore or Chrome. In terms of screen resolution, 1920x1080 resolution accounted for the largest percentage, with access in a variety of other environments. 3) Direct inflow was the highest in the inflow media analysis. 4) The site analysis showed the most page views out of 4,534,084 pages, followed by the main page, followed by the lending/extension/history/booking page, the academic DB page, and the collection page.

참고문헌 (26)

  1. 김경호, "한국 인터넷기업의 웹 트래픽 정보와 기업가치 관련성에 관한 실증연구", 박사, 회계학, pp.2005
  2. 김병환, "대학도서관 모바일 웹 인터페이스를 위한 Information Architecture 설계", 한국도서관․정보학회 하계 학술발표회, pp.195~208 (2010)
  3. 김윤형, "도서관 빅데이터 서비스 개발을 위한 기초연구: 공공도서관을 중심으로", 한국경영정보학회 학술대회논문집, 1, pp.715~721 (2014)
  4. 김현희, "공공도서관 웹사이트 이용자 만족도 연구", 석사, 문헌정보학, pp.2006
  5. 박승근, "국내 모바일 트래픽 현황 및 전망발표", ETRI, 2~3 (2018)
  6. 안장근, "Google Analytics API를 이용한 빅데이터 구축 및 시각화", 석사, IT융합학과, pp.2018
  7. 윤수영, "자원기반관점에서 빅데이터의 사용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구", 박사, 경영학과, pp.2016
  8. 이동한, "인터넷기업 가치평가에서 웹트래픽 정보가 재무변수에 미치는 영향에 관한 연구", 석사, 경영학, pp.2003
  9. 이동환, "빅데이터 기반의 실시간 네트워크 트래픽 분석 플랫폼 설계", 정보보호학회논문지, 23(4), pp.721~728 (2013), 한국정보보호학회[DOI]
  10. 이성욱, "인터넷 기업의 웹 트래픽 정보와 기업가치의 상관관계에 관한 실증연구", 지능정보연구, 15(4), pp.79~98 (2009), 한국지능정보시스템학회
  11. 이은지, "도서관 빅데이터 기반 서비스 개발 및 운영 방안 연구: “도서관 빅데이터 분석 활용 체계 구축" 개발서비스를 중심으로", 디지털 도서관, 80, pp.17~30 (2015)
  12. 이효은, "웹로그분석을 통한 아카이브 이용자 행태 연구", 석사, 기록관리전공, pp.2015
  13. 이혜진, "도서관 빅데이터 활용을 위한 분석 플랫폼 구축 및 서비스 방안: “도서관 빅데이터 분석 활용 체계 구축” 사례를 중심으로", 디지털 도서관, 79, pp.3~14 (2015)
  14. 정량적 분석을 통한 웹사이트 분석, "장희선", 정보통신산업진흥원, ~ (2012)
  15. 전승표, "웹검색 트래픽 정보를 활용한 지능형 브랜드 포지셔닝 시스템 : 태블릿 PC 사례를 중심으로", 지능정보연구, 19(3), pp.93~111 (2013), 한국지능정보시스템학회[DOI]
  16. 정용찬, "빅데이터의 국가통계 활용 전략", 통계연구, pp.1~16 (2016), 통계청
  17. 조성우, "Big Data 시대의 기술" (2011), KT종합기술원 중앙연구소
  18. 한혜영, "서울시 의학도서관 웹페이지에 관한 연구", 정보관리학회학술대회논문집, 20, pp.87~94 (2004)
  19. 홍윤미, "빅데이터를 이용한 의학도서관 웹사이트 이용행태에 관한 연구", 석사, 문헌정보학과, pp.2015
  20. 홍윤미, "빅 데이터를 이용한 의학도서관 웹사이트 이용 행태에 관한 연구", 한국도서관․정보학회 동계 학술발표회, pp.197~205 (2014)
  21. Clark, "Marketing management" (1997), Tulip
  22. Eschenfelder, "Assessing U. S. federal government web-sites", Government Information Quarterly, 14(2) (1997)
  23. "Getting the best Google analytics data for your library. Library Technology Reports" (2016)[URL]
  24. F.J Miranda González, "Quantitative evaluation of commercial web sites:", International Journal of Information Management, 24(4), pp.313~328 (2004), Elsevier BV[DOI]
  25. Hess, K., "Discovering digital library user behavior with Google analytics", Code4Lib, ~ (2012)
  26. 박도형, "지능형 시뮬레이션 모형을 기반으로 한 정보기술 투자 성과 요인 및 전략 도출에 관한 연구", 지능정보연구, 19(1), pp.35~55 (2013), 한국지능정보시스템학회

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (8건)