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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
협동적 정보행태에 대한 연구의 중요성이 대두됨에 따라, 다양한 문제 상황에서 협동적 정보행태에 대한 많은 수의 연구가 수행되어 왔고, 그를 바탕으로 여러 모형이 제안되고 있다. 본 연구에서는 Prekop(2002), Reddy와 Jansen(2008), Shah(2008), Karunakaran, Spence와 Reddy(2010), Yue와 He(2010) 등이 제안한 5개의 협동적 정보행태 모형들을 비교 분석하고, 그 결과를 토대로 향후 협동적 정보행태 연구의 지향점을 논의하였다. 협동적 정보행태에 대한 기존 연구의 한계를 극복하고 후속 연구를 위한 전략은 다음과 같다. 첫째, 다양한 이용자 그룹 및 문제 상황에 따른 협동적 정보행태의 연구가 요구되며, 둘째, 협동적 정보행태에서 나타나는 다양하고 복잡한 측면을 다루는 총체적인 연구의 접근이 필요하고, 셋째, 제안된 협동적 정보행태 모형에 대한 논의와 일반화의 검증이 필요하다. 특히, 국내외 환경을 반영한 경험적 연구를 바탕으로 제안된 모형이 수정․보완되어야 할 것이다.
Abstract
A number of studies and models have focused on collaborative information behavior (CIB) in various contexts as the importance of research on CIB is recognized in information behavior research. This study compared and analyzed the models of CIB developed by Prekop (2002), Reddy and Jansen (2008), Shah (2008), Karunakaran, Spence and Reddy (2010), and Yue and He (2010), and discussed the direction of future studies of CIB. The future research strategies for overcoming the limitation of previous studies and models on CIB are to extend research object and context, to do holistic research approach tracing complexity of CIB, and to debate and verify the models of CIB. In particular, it needs to modify and improve the models based on the empirical research for domestic context.
초록
본 연구의 목적은 과학기술정보 서비스 기관인 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 정보의 공동활용을 목적으로 제공하고 있는 오픈서비스에 대한 이용자의 만족도를 분석하여, 오픈서비스 이용자의 요구를 파악하고 수요자 기반의 서비스 개선사항을 도출하는데 있다. 이를 위해 KISTI에서 제공하는 있는 오픈서비스인 NOS (NDSL Open Service)의 이용자를 대상으로 만족도 조사를 실시하였다. 서비스별 품질을 나타내는 이용자의 만족도 지표는 해당 서비스에 대해 이용자들이 지각하는 품질을 측정할 수 있도록 설계하였으며, 품질지수, 만족지수, 성과지수로 구성되었다. 분석결과 이용자들은 오픈서비스의 사회적 기여도 및 공익성 측면에서 긍정적인 평가를 하고 있음을 확인할 수 있었다. 반면, 환경품질과 서비스 과정품질 항목은 상대적으로 낮은 만족도를 보여주어 오픈서비스를 조금 더 쉽게 활용할 수 있도록 하는 편의성의 제고와 함께 VOC를 중심으로 서비스 이용과정 및 환경 만족도 제고 방안을 모색해야 함을 알 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze service quality factors that affect user satisfaction of NDSL Open Service (NOS) and to improve standards of open service for sharing information through the user satisfaction survey. User satisfaction indexes were developed to measure the all aspects of the NOS services. The quality index, satisfaction index, and performance index were identified in this survey. According to the survey findings, the levels of social quality and social satisfaction are relatively high, this shows the positive evaluation and expectation of researchers for open services. However, relatively low level is identified in area of service process quality. Therefore, NOS requires method to help easily take advantage of OpenAPI and strategy to increase service process satisfaction and service environment satisfaction.
초록
최근 도서관에서 실시하는 이용자 만족도 조사, LibQUAL+ 평가 등을 통해 계량적 데이터뿐만 아니라 이용자의 직접적 견해를 담은 이용자 코멘트 데이터가 점점 더 많이 수집되고 있다. 이러한 질적 데이터는 이용자의 입장을 이해하고, 도서관 서비스의 환경 개선이 필요한 영역을 확인하며, 이용자 니즈의 우선순위를 파악하는 등 도서관 서비스 개선을 위한 전략 수립에 유용한 자료로써 활용될 수 있는 것이다. 따라서 이용자 코멘트 데이터는 그 내용이 분석되고, 분석 결과를 서비스 및 정책에 반영할 필요가 있다. 본 연구는 이용자 코멘트 데이터의 활용성을 높일 수 있는 기반을 제공하고자, LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 분석을 중심으로 하여 실제 외국 도서관의 LibQUAL+ 설문 이용자 코멘트 분석 방법을 알아보고, 분석을 위해 사용된 질적 데이터 분석 소프트웨어 및 분류표 등 분석도구에 대해 살펴보았다. 또한, 대표적 질적 데이터 분석 소프트웨어와 외국에서 LibQUAL+ 이용자 코멘트 분석을 위해 개발된 분류표를 최근 국내 대학도서관에서 시행된 LibQUAL+ 설문의 이용자 코멘트 일부에 적용하여 분석해봄으로써 그 유용성을 확인하였다.
Abstract
Using user satisfaction surveys and LibQUAL+ instruments, libraries are increasingly gathering qualitative data such as verbatim user comments as well as quantitative data. Such qualitative data can be utilized as clues in establishing library service strategies: to better understand user issues, to identify areas for service improvement, and to prioritize user needs. For this, it is necessary to analyze user comments data and to apply results to the delivery of service and the library policies. This study is an attempt to investigate ways in which user comments data can be made useful in libraries. It identifies different methods of analyzing user comments data from LibQUAL+ surveys and compares qualitative data analysis software programs and taxonomies. It also presents the results of applying these tools to a subset of actual user comments data gathered from a recent LibQUAL+ survey at a major university library in Korea.