教師著作

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Subject: search.filters.subject.資訊架構

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    網站廣度與深度因素對卡片分類法評估網站資訊架構影響之研究
    (2011/08-2012/07) 謝建成
    內部尋獲度是網站讓使用者能夠找到確切所需資訊所在之能力。研究顯示有效之資訊架構是有助於網站內部尋獲度與使用性之提昇。然而，使用者能容忍點擊多少次滑鼠找到其所需要的資訊（網站深度)？使用者眼睛能掃視多少個網頁項目個數（網站廣度）？是網站設計師與使用性專家多年來熱烈討論與研究的議題。Zaphiris於2000研究發現，網站深度與廣度會影響使用者對網站使用的喜好程度。在以使用者為中心的設計概念下，卡片分類法一直是建構較佳尋獲度與使用性網站之既經濟又有效的工具。卡片分類法實施於使用者，主要是為獲取使用者對於網站資訊內容分類的認知，在蒐集不同使用者之分類結果後，進一步透過集群分析、因素分析等資料分析方法，找出使用者共同認知之分類模式，以建立網站架構，提昇網站尋獲度與使用性。以卡片分類法建構網站著重於使用者共同認知的形塑，對於網站深度與廣度所可能造成尋獲度及使用性之影響並未予以探討。本研究嘗試於卡片分類法建構網站架構過程中考量網站深度與廣度的因素，以提出網站建構之新方法，並藉由尋獲度評估驗證其成效。
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    階層標籤建構者對大學圖書館網站尋獲度影響之研究
    (中華民國圖書館學會, 2014-12-01) 呂智惠; 謝建成; 楊康苓 
    網站是處於數位時代的人們獲取資訊之最佳利器。現今大學圖書館網站已扮演著提供實體圖書館延伸性服務的角色，亦成為圖書館與使用者間重要的溝通橋樑。大學圖書館網站標籤所呈現給使用者的是一種視覺與認知線索，使用者藉此能於網站內找尋所要的資訊或與圖書館進行有效的溝通，因此如何讓使用者對網站標籤涵義之認知落差縮減，提升網站的尋獲度，是網站設計者需要深思的問題。 為探討大學圖書館網站標籤應如何建構，以提升讀者於網站之尋獲度，本研究分為三個階段進行：第一階段為卡片分類，藉由受試者針對 67張篩選過之卡片項目，以團體討論的方式實施卡片分類，接著以 UX SORT軟體之群集分析法產生一個網站架構之樹狀結構圖；第二階段為網站階層標籤建構，透過一般使用者、圖書館員與專業使用者三種不同身分之受試者，分別針對上一階段產生的樹狀架構圖給予階層標籤名稱，產生三種不同階層標籤的網站架構；第三階段為尋獲度測試，以每一架構不同之 20位受試者進行相同之 5項設計任務尋獲度實驗，紀錄每一位受試者於完成 5項任務所需花費之時間、路徑（點擊次數）以及標籤合適度問卷。最後以統計軟體 SPSS分析所蒐集之實驗數據，比較三個經由不同身分別所建構標籤之網站在尋獲度是否有差異，以了解圖書館網站標籤宜如何建構。 本研究結果顯示，不同身分者所建構之網站階層標籤，其方式與內容皆有許多的差異：一般使用者建構的階層標籤特色為淺顯與直接；圖書館員建構的階層標籤特色則偏重於圖書館專業術語；專業使用者建構的階層標籤特色為兼具專業性且接近於使用者認知。藉由尋獲度測試其結果顯示三種不同身分者所建構的網站階層標籤在統計分析上是有顯著差異的，其中以專業使用者所建構的網站階層標籤於時間、路徑及合適度均較圖書館員或使用者為佳，不僅能獲得使用者的認同，並能提高網站的內部尋獲度。
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    以知識結構表徵工具建構大學圖書館網站
    (中華民國圖書館學會, 2012-12-01) 謝建成; 楊慧婷
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    基於網站廣度與深度之網站尋獲度研究
    (淡江大學資訊與圖書館學系, 2012-12-01) 謝建成; 林黃瑋 
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    基於層面分類概念建構大學圖書館網站標籤之研究
    (中華民國圖書館學會, 2014-06-01) 呂智惠; 謝建成; 蕭潔 
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    網路搜尋之分類架構評估研究
    (2006/08-2007/07) 卜小蝶
    使用搜尋引擎查詢資訊，已成為上網最重要的活動之一，但僅依賴關鍵字檢索功 能，是無法滿足使用者多元化的檢索需求，及解決資訊超載問題。為了讓使用者能快速 有效查詢或瀏覽資訊，將資訊做適當分類，是一可行的改善方向。分類提供了脈絡 （Context）資訊，可降低語意的模糊度（Ambiguity），讓使用者避免查詢或瀏覽大量無 關資訊；同時也讓使用者觸類旁通，藉由相關類別發掘到（Discover）新資訊。而分類 架構（Taxonomy）則為分類查詢與瀏覽的基礎。但目前的分類架構多以資訊管理或內容 整理角度出發，對使用者而言，究竟這些分類架構所呈現的意義為何？人工與自動產生 的分類架構各有何特性及優缺點？對於檢索又有何助益等？都是值得探討的問題。 因此本研究希望由使用者角度，探討現有網路搜尋服務所提供的分類架構特色，評 估其對檢索效益的幫助與限制，並進一步分析歸納適合網路搜尋應用的評估準則與方 法，及提供實證研究結果。研究對像包括人工分類架構的Yahoo!與自動產生分類架構的 Vivisimo，二者皆為目前最重要、且提供樹狀式分類架構的網路搜尋引擎之一。研究方 法包括實驗法及訪談法：實驗法包括使用者檢索實驗及分類實驗，前者要求受試者完成 指定檢索任務，並評估二種分類架構對檢索任務的助益及困難；後者則要求受試者利用 卡片分類法（Card Sorting），將查詢結果重新建構出分類架構，並與二種分類架構進行 比較。訪談法則希望瞭解使用者對於分類架構的需求及建議。 預期研究成果包括分析歸納出適合網路搜尋應用之分類架構評估機制，包括評估準 則（Criteria）及方法（Approach）。同時，也將提供使用者針對人工及自動化分類架構 之實際評估結果。上述成果對於發展下一代網路搜尋引擎具有相當助益，例如概念式檢 索（Concept Search）、查詢結果分群（Search Results Clustering）等。同時，對於網路資 源組織、資訊架構、自動分類等領域，本研究也具有相當高的參考價值。