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검색어: web credibility, 검색결과: 4
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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.

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본 연구는 온라인 정보원을 12개 유형으로 범주화한 다음 전국적 규모의 대규모 온라인 설문조사를 통해, 온라인 정보의 유형별 신뢰도 실태조사 및 신뢰지수의 도출, 그리고 온라인 정보의 유형별 신뢰성 평가요인에 대해 분석한 것이다. 본 연구 결과 드러난 몇 가지 중요한 사실은 다음과 같다. 우선 온라인 정보원의 유형별 ‘신뢰지수’는 뉴스 사이트에 게시된 정보(72.553), 금융기관(68.894), 정부기관(67.938), 카페(66.464), 포털(65.001), 집단지성(63.489), 비영리기관(63.392), 일반기업(59.789), 블로그(59.066), 온라인 토론방(55.609), 전자상거래 사이트(55.118), 미니홈피(50.695)의 순으로 나타났다. 다음으로 유형별 온라인 정보원의 신뢰성 평가 요인에 대한 분석에서, 전체적으로 보아 ‘널리 알려진 웹 사이트이다’는 요인은 온라인 정보원 정보원의 유형에 관계없이 대부분의 범주에서 신뢰성 평가를 위한 주된 요인이 되고 있으며, 카페나 블로그, 미니홈피, 토론방, 집단지성 등의 신뢰성 평가에는 게시된 글의 조회 수나 댓글 등과 같은 다른 이용자의 의견이, 그리고 금융기관이나 일반기업, 정부기관이나 비영리기관 등은 해당 기관의 평판이 신뢰성 평가의 주된 요인이 되고 있음을 알 수 있었다.

Abstract

This study tried to develop the confidence indicators and evaluation factors of credibility according to the types of online information by nationwide large scale online survey. The main results are summarized as follows: i) confidence indicators by types of online information: information on news sites(72.553), financial companies(68.894), government sites(67.938), cafe(66.464), portal sites(65.001), collective intelligence sites(63.489), nonprofit organization (63.392), company/corporation sites(59.789), blog(59.066), online community sites(55.609), e-commerce sites(55.118), mini-homepage(50.695). ii) ‘Widely known site’ or ‘famous site’ is the most important factor for all types of online information. User opinions like as posting or comment are major factors for sites of cafe, blog, mini-homepage, online community, collective intelligence etc. and ‘name recognition’ and ‘reputation’ are main factors for site of financial company, corporation, government, nonprofit organization.

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Abstract

Social Q&A sites such as Yahoo! Answers and Naver Knowledge-iN have become a viable method for information seeking and sharing on the Web. Considering their immense popularity and growing concerns about their validity as information sources, questions about the credibility of the information provided on social Q&As are timely. Therefore, this paper summarizes recent research on credibility related to the social Q&A context, identifies research gaps, and presents a research agenda for future research to advance this newly developing area.

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Abstract

This study aims to answer whether social tagging through user collaboration could be utilized for the creation of digital knowledge of the web, and whether we could verify the quality and efficacy of social tagging to obtain benefits from it. In particular, this paper examines the inter-indexer consistency of social tagging in comparison to professional indexing. It employs two different similarity measures, both of which are based on the Vector Space Model to deal with numerous indexers. It contributes to the utilization of social tagging in the organization of the web, and encourages to adopt social knowledge in developing suitable vocabularies for resources newly generated in the digital library environment. Furthermore, the comparative analysis with two different measures produced more credible results by illustrating a similar pattern of indexing tendency in both measures.

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