Earticle

초록

영어

In order to know the characteristics of high‐visit web sites that many people have visited, 37 high visit websites of plastic surgery were compared to 69 benchmark sites of same industry. We selected 36 web site attributes that can be measured objectively from existing studies and composed the data set of 36 attributes multiplied by 106 websites. For analysis, Multiple Discriminant Analysis(MDA) and Decision Tree Technique are conducted for searching what attributes divide two group definitely. The result of this study shows the dividing attributes fall into 3 categories like ‘Community’, ‘Mobile’, ‘Up to date’. Thus, we are able to conclude that high‐visit plastic surgery web sites are community‐centric site but not contents‐centric, response a change to mobile environment rapidly and are maintained with tide up to date. The methodology employed in this study provides an efficient way of improving satisfaction of visitors of plastic surgery website.

한국어

많은 사람이 방문하는 웹 사이트의 특성이 무엇인지 알기 위하여 37개의 다 (多)방문 성형외과 웹 사이트들을 69개의 비교 대상 성형외과 웹 사이트와 비교 하였다. 36개의 객관적인 웹 사이트 속성을 선정하여 106개 성형외과 웹 사이트 를 조사하여 데이터를 수집하였다. 분석 방법으로는 다중 판별 분석과 의사결정 나무 기법을 사용하여 다(多) 방문 웹 사이트들과 비교 대상 웹 사이트들을 구분 하는 웹 속성이 무엇인지 찾았다. 연구 결과, 두 집단을 구분하는 웹 속성은 커뮤 니티 관련 속성, 모바일 관련 속성, 웹 사이트 유지보수 관련 속성이었다. 성형외 과의 다(多) 방문 웹 사이트는 커뮤니티 중심이며, 모바일 환경으로의 변화에 즉 각 반응하며, 지속적으로 유지 관리하는 사이트임을 확인하였다. 이러한 결과는 성형외과 웹사이트의 효과적인 구축 및 운영에 도움이 될 것으로 기대된다.

목차

요약
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구
  1. 인터넷 웹 사이트 방문 관련 연구
  2. 의료부문의 웹 사이트 관련 연구
 Ⅲ. 조사 및 분석방법
  1. 다(多) 방문 사이트와 비교 대상 사이트 샘플링
  2. 속성 및 척도
  3. 조사 및 분석방법
 Ⅳ. 분석 결과
  1. 데이터 전처리(data pre-processing)및 기술통계량
  2. 다중판별함수(Multiple Discriminant Analysis) 분석 결과
  3. 의사결정 나무(Decision trees) 분석결과
  4. 두 집단을 구분하는 웹 사이트 속성
 Ⅴ. 결론
 참고문헌
 Abstract

키워드

저자

• 조영빈 [ Cho, Yeong-Bin | 건국대학교 사회과학대학 경영학과 교수 ] 주저자
• 김채복 [ Kim, Chae-Bogk | 경북대학교 경영학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  경영과 정보연구 [Management Information Systems review]

• 간기

  계간

• pISSN

  1598-2459

• 수록기간

  1997~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658