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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 COVID-19 발병 전후 대학도서관 홈페이지 실제 이용 데이터를 조사하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 바이러스 발병 이전과 이후의 데이터를 대조하여, 팬데믹 상황에서 대학도서관이 보다 효율적인 정보서비스를 할 수 있도록 개선방안을 제안하고자 한다. 이 연구는 C대학교 홈페이지에서 이루어진 이용자 트래픽을 ‘구글애널리틱스를 활용하여’, COVID-19 바이러스가 발병하기 이전인 2018년 1월부터 2018년 12월까지와 바이러스 발병 이후인 2020년 1월부터 2020년 12월까지를 비교분석하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 ‘이용자 정보’, ‘경로’, ‘사이트 행동’ 3가지 특성으로 구분하여 분석하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, COVID-19 발병 이전 1월 1일부터 1월 20일까지의 데이터와 대조했을 때, 2018년 이후 사용자, 신규방문자, 세션 모두 3년 동안 감소하였지만, 2020년은 2019년 대비 사용자, 신규 방문자, 세션 모두 증가하였으며, 2020년 바이러스 발병 이전 상승세를 보였던 사용자당 세션 수, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수가 크게 증가하였다. 둘째, 사회적 거리 두기 2단계로 격상함에 따라 대학도서관 홈페이지 이용 추이에도 변화가 나타났다. 재학생이 가장 적었던 2020년, 2018년 대비 2020년에 페이지뷰가 10만 뷰 더 증가했으며, 세션당 페이지 수 역시 2018년 대비 약 2페이지를 더 조회한 10.46을 기록했다. 이탈률 역시 2018년, 2019년 14.38을 기록한데 반해, 2020년 1% 포인트 가량 감소한 13.05를 기록하여 사회적 거리 두기 단계가 격상한 시점에, 더욱 활발한 홈페이지 이용이 이루어졌다.
Abstract
In this study, by examining the actual usage data of the university library website before and after COVID-19 outbreak, the usage behavior of users was analyzed, and the data before and after the virus outbreak was compared, so that university libraries can provide more efficient information services in a pandemic situation. We would like to suggest ways to improve it. In this study, the user traffic made on the website of University C was ‘using Google Analytics’, from January 2018 to December 2018 before the oneself of the COVID-19 virus and from January 2020 to 2020 after the outbreak of the virus. A comparative analysis was conducted until December. Web traffic variables were analyzed by classifying them into three characteristics: ‘User information’, ‘Path’, and ‘Site behavior’ based on metrics such as session, user, number of pageviews, number of pages per session time, and bounce rate. To summarize the study results, first, when compared with data from January 1 to January 20 before the oneself of COVID-19, users, new visitors, and sessions all increased compared to the previous year, and the number of sessions per user, number of pageviews, and number of pages per session, which showed an upward trend before the virus outbreak in 2020, increased significantly. Second, as social distancing was upgraded to the second stage, there was also a change in the use of university library websites. In 2020 and 2018, when the number os students was the lowest, the number of page views increased by 100,000 more in 2020 compared to 2018, and the number of pages per session also recorded10.46, which was about 2 more pages compared to 2018. The bounce rate also recorded 14.38 in 2018 and 2019, but decreased by 1 percentage point to 13.05 in 2020, which led to more active use of the website at a time when social distancing was raised.
초록
본 연구는 6시그마 DMAIC 방법론의 정의(Define)와 측정(Measure) 단계의 기법들을 활용하여 대학도서관 멀티미디어 서비스 개선에 영향을 미치는 주요 변수들을 도출하였다. 이를 위하여 S대학교 중앙학술정보관의 사례를 중심으로 현장 사서들의 브레인스토밍, X-Y Matrix와 특성요인도 작성, 도서관 홈페이지를 통한 이용자 의견 분석, 이용자 인터뷰 등을 통하여 대학도서관 멀티미디어 서비스의 프로세스를 분석하고, 핵심 품질특성을 지표화하였다. 그리고 Process Map과 특성요인도를 통하여 멀티미디어 서비스에 영향을 미치는 잠재원인변수들을 도출하고, 도출한 잠재원인변수를 X-Y Matrix와 Pareto Chart에 의하여 우선순위화하여 멀티미디어 서비스에 영향을 미치는 주요 요인으로 ‘자료 선정 전담자 유무’, ‘자료 선정주기’, ‘독립된 멀티미디어실 운영 유무’, ‘자료 배가 방법’, ‘인기자료 안내 여부’, ‘입수자료 통보 여부’, ‘신간 자료 안내 방법’, ‘구입주문 처리 방법’, ‘주문자료 진행사항 점검 주기’, ‘자료 신청자 유형’, ‘자료 신청 방법’, ‘반납 시 자료 상태 점검 여부’, ‘소장자료 목록 안내 방법’, ‘연체자료 회수방법’의 14개 변수를 도출하였다.
Abstract
This study analyzed the process of multimedia services and indexed the core quality characteristics through the tools employed in ‘Define’ and ‘Measure’ steps of the 6 Sigma DMAIC methodology. To achieve the goal, as a case study of ‘S’ University Central Library, first, brainstorming technique was used to tap the librarians, second, interview with the half-time student workers, third, user’s opinion on homepage was analyzed and lastly, the interview with the users. This study also drew some potential causal factors which would likely to affect the multimedia service using Process Map and C&E Diagram. Those factors were prioritized using X-Y matrix and Pareto Chart. This study revealed 14 factors affecting multimedia services: ‘presence/absence of the persons who are in charge of selection’, ‘cycle of selection materials’, ‘presence/absence of seperated multimedia room’, ‘materials arrangement method’, ‘notification of popular materials’, ‘notification of documents arrivals’, ‘methods of noticing new arrivals’, ‘methods of ordering materials’, ‘cycle of checking order status’, ‘types of persons requesting materials’, ‘methods of requesting materials’, ‘checking of the status of the returned materials’, ‘methods of noticing materials in housed’, and ‘methods of ways to return overdue materials’.