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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구에서는 선행연구의 연구 성과에 기초하여 웹정보의 신뢰성 평가에 영향을 미치는 요인들을 포괄적으로 추출한 다음, 이를 전문가를 대상으로 한 지표적합도 조사를 통해 웹 사이트의 신뢰성 평가지표의 개발을 시도하였다. 선행 연구에서 제시된 국외 54개, 국내 49개의 웹 신뢰성 평가요인을 부분적으로 축소하거나 통합하였으며, 아울러 웹 사이트의 신뢰성을 높이거나 떨어뜨리는 요인을 일부 분석에 추가한 다음, 웹정보 신뢰성 평가지표 적합성 조사를 통해 웹정보 신뢰성 평가지표를 선정하고 계층화하였다. 이러한 과정을 통해 웹 신뢰성 평가에 영향을 미치는 1차 지표로서 웹사이트 신뢰성의 평가영역을 진실성 요인과 전문성 요인, 그리고 안전성 요인으로 나누었으며, 2차 지표로 진실성 요인을 믿음성과 명성으로, 전문성 요인을 유용성과 시의성, 그리고 경쟁력으로, 안전성 요인을 보안성과 안정성으로 나누었으며, 최종적으로 각 하위 요인별 네 개씩 모두 28개의 세부 요인을 추출하였다. 이렇게 개발된 평가지표를 소수의 전문가들을 대상으로 자기 분야의 웹 사이트를 중심으로 한 지표 적합도 조사를 통한 검증과정을 거쳤다.
Abstract
The Internet is now an integral part of the everyday lives of a majority of people. Web users are demanding web sites that offer credible information. This study tired to comprehensively extract the factors that affect the perception web credibility based on preceding researches and develop of indicators for evaluating the web credibility by goodness-fit analysis. I modified more than 100 factors which presented by preceding researches to 28 factors, and allocated these factors into the hierarchical categories like followings; trustworthiness, expertness, safety are categorized as first level factors, trustfulness and reputation are placed to sub-factors of trustworthiness, usefulness, timeliness and competency to sub-factors of expertness, security and reliability to sub-factors of safety as second level factors. Finally this study developed evaluating indicators for web credibility by goodness-of fit analysis.
초록
지적구조 분석을 위해 가중 네트워크를 시각화해야 하는 경우에 패스파인더 네트워크와 같은 링크 삭감 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 네트워크 시각화를 위한 링크 삭감 알고리즘의 적합도를 측정하기 위한 지표로 NetRSQ를 제안하였다. NetRSQ는 개체간 연관성 데이터와 생성된 네트워크에서의 경로 길이 사이의 순위 상관도에 기반하여 네트워크의 적합도를 측정한다. NetRSQ의 타당성을 확인하기 위해서 몇 가지 네트워크 생성 방식에 대해 정성적으로 평가를 했었던 선행 연구의 데이터를 대상으로 시험적으로 NetRSQ를 측정해보았다. 그 결과 품질이 좋게 평가된 네트워크일수록 NetRSQ가 높게 측정됨을 확인하였다. 40가지 계량서지적 데이터에 대해서 4가지 링크 삭감 알고리즘을 적용한 결과에 대해서 NetRSQ로 품질을 측정하는 실험을 수행한 결과, 특정 알고리즘의 네트워크 표현 결과가 항상 좋은 품질을 보이는 것은 아니며, 반대로 항상 나쁜 품질을 보이는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서 이 연구에서 제안한 NetRSQ는 생성된 계량서지적 네트워크의 품질을 측정하여 최적의 기법을 선택하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
Link reduction algorithms such as pathfinder network are the widely used methods to overcome problems with the visualization of weighted networks for knowledge domain analysis. This study proposed NetRSQ, an indicator to measure the goodness of fit of a link reduction algorithm for the network visualization. NetRSQ is developed to calculate the fitness of a network based on the rank correlation between the path length and the degree of association between entities. The validity of NetRSQ was investigated with data from previous research which qualitatively evaluated several network generation algorithms. As the primary test result, the higher degree of NetRSQ appeared in the network with better intellectual structures in the quality evaluation of networks built by various methods. The performance of 4 link reduction algorithms was tested in 40 datasets from various domains and compared with NetRSQ. The test shows that there is no specific link reduction algorithm that performs better over others in all cases. Therefore, the NetRSQ can be a useful tool as a basis of reliability to select the most fitting algorithm for the network visualization of intellectual structures.