본 연구는 전문포털사이트의 유용성 평가 모형을 마련하고 웹 유용성을 제고하기 위한 사용자 맞춤형 정보의 제공방안을 마련함에 그 목적이 있다. 이를 위해 복지정보 전문포털사이트인 국가복지정보 포털사이트를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며 총 1,245명의 이용자에게 웹 유용성을 실증적으로 분석함으로써 공공 전문 웹 포털사이트의 성과에 영향을 미치는 요인을 공분산구조분석을 통해 분석하였다. 또 웹유용성 성과 변수에 영향을 미치는 변수를 파악하고 방문자의 특성을 세분화하는 분류 및 예측 모형을 의사결정나무분석을 통해 수립하였다. 분석결과 국가복지정보 포털사이트의 유용성에 영향을 미치는 요인으로는 크게‘포털역할의 충실’, ‘복지정보의 품질’및‘이용자의 편의’가 선정되었으며 이들 요인과 본 포털의 ‘전반적인 만족도’, ‘재방문의도’및‘업무활용의 유용성’으로 구성된 성과간의 인과관계에 있어, 세 개의 포털 유용성 요인 중 포털역할의 충실이 성과에 가장 강한 영향(0.497)을 미치는 것으로 나타났다.;The objective of this study is to explore and verify the model for evaluating the web usability of special public portal site and the program for producing user-oriented information to increase the usability. Hence a structural equations modeling (SEM) technique and decision tree analysis are used to examine the factors for evaluating the web usability and to classify the features of users, respectively. Data for this study are collected using a questionnaire that is surveyed 1,245 visitors by online. Analyses show that the factors influencing a web usability of the portal site are 'the completion of function as a portal', 'the quality of information on welfare', and 'user's good use'. Among the selected factors, the completion of function as a portal has a strong influence on performance, with almost 49.7% of the variance in performance consisted of overall satisfaction, revisit intention and usefulness of current work being attributed to web usability.
본 연구는 국내의 온라인 뉴스 사이트, 블로그, 카페, 소셜 네트워크 서비스, 게시판 등 인터넷을 통해 수집된 소셜 빅데이터를 네트워크 분석과 데이터마이닝의 의사결정나무 분석기법을 적용하여 분석함으로써 한국의 인터넷 중독(internet addiction disorder)관련 위험에 대한 예측모형을 개발하고자 하였다. 주제분석(text mining)과 요인분석(factor analysis)에서 인터넷 중독 감정은 일반과 중독으로 분류되어 소셜 빅데이터 문서에서 인터넷 중독여부의 의사결정이 가능한 것으로 나타났다. 인터넷 중독 폐해요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘불안요인’이 높고 ‘유해요인’이 높은 요인으로 나타났으며, 인터넷 중독 영향요인의 위험예측에 가장 영향력이 높은 요인은 ‘정신건강요인’이 높고 ‘친구관계요인’이 높은 조합으로 나타났다. 본 연구는 소셜 빅데이터에서 수집된 인터넷 관련 문서에 대한 네트워크 분석과 데이터마이닝 분석을 통하여 우리나라의 인터넷 중독 위험에 대한 예측모형을 제시한 점에서 정책적·분석방법론적으로 의의가 있다. 또한, 실제적인 내용을 빠르게 효과적으로 파악하여 사회조사가 지닌 한계를 보완할 수 있는 새로운 조사방법으로서의 소셜 빅데이터의 가치를 확인하였다는 점에서 조사방법론적 의의를 가진다고 할 수 있다.;The purpose of this study is to develop a prediction model about risk factors related to Korean Internet Addiction Disorder, by applying network analysis and decision making-tree analysis to the social big data that are collected from online news sites, blogs, internet cafes, social network service, and internet message boards. The Big Data Document made possible to figure out the decision-making process of Internet Addiction classification through text Mining and factor analysis, which are classified into two categories as ‘general’ and ‘addiction’. A Combination of highest ‘anxiety factor’ and high ‘harmful factor’ had the most influence on Internet addiction. Also, both highest ‘mental health factors’ and high ‘relationship with friends factors’ influenced the most when it comes to Internet addiction. Based on the study, data mining analysis and network analysis of Internet Social Big Data was presented as a prediction model for Internet addiction risk factor, which was considered significant in both policy and analysis methodology.