VEZETŐI DÖNTÉSEK TÁMOGATÁSA WEBBÁNYÁSZATTAL AZ INTÉZMÉNY HONLAPVÁLTÁSÁNAK TÜKRÉBEN. Bóta László Eszterházy Károly Főiskola.

Átírás

1 VEZETŐI DÖNTÉSEK TÁMOGATÁSA WEBBÁNYÁSZATTAL AZ INTÉZMÉNY HONLAPVÁLTÁSÁNAK TÜKRÉBEN SUPPORTING DECISIONS OF MANAGEMENT MAKING VIA WEB MINING BASED ON WEBSITE CHANGE OF THE EDUCATIONAL INSTITUTION Bóta László Eszterházy Károly Főiskola Összefoglaló Az oktatási intézmény vezetése tényekkel alátámasztott, az intézmény szempontjait szem előtt tartó elemzések alapján képes az intézmény egészét befolyásoló, stratégiai döntések meghozatalára. A vezetők azonban döntéséket hoznak a hallgatók számára meghatározó intézményi arculatról, az intézményi honlapról is, de ezen döntések kevésbé támaszkodnak tényszerű adatokra. Az adatok prezentálásához még nincs megfelelő, hatékonyan használható eszköz, így keveset tudnak arról a hallgatói és látogatói csoportról, akik online érik el a felsőoktatási intézmény honlapját. A honlap fejlesztésének irányait befolyásoló döntéseket is célszerű tényekre alapozni. Az intézmény vezetése számára a honlap használatával kapcsolatos adatok sok esetben rejtve maradnak, pedig az adatok feltárása igen értékes lehet. Az eredmények birtokában a honlap használhatóságát jelentősen növelő intézkedésekhez nyújt segítséget. A honlapokkal kapcsolatos, rejtett adatok feltárására alkalmas a webbányászat. A webbányászati technológiák alkalmazása manapság még nem elterjedt, de a jövőben az adatbányászat részeként várhatóan egyre több szerepet kap a vezetői döntések előkészítésében. Az Eszterházy Károly Főiskola októberében változtatta meg a honlapját. A főiskolai honlap használatának a kezdőlaphoz kapcsolódó elemzése a vezetés számára olyan adatokkal szolgál, melyeket nehezen, vagy egyáltalán nem lehetne más eszközökkel bemutatni. A legfőbb szempont a honlap ergonómiai hibáinak feltárása, de a kutatás megpróbálja feltárni a honlap strukturális és tartalmi problémáit a felhasználók szokásainak, magatartásának megismerése révén. Kulcsszavak online kommunikácoó, szoftver-ergonómia, hallgatói szokások, webbányászat Abstract While the management of education institutions is interested in gaining a greater level of knowledge of learner habits and behaviour, in case of students using on-line communication devices this goal cannot be achieved with traditional means. Management aspirations for the provision of services satisfying the information demands of students and visitors can only be realised if the users habits and behaviour are analysed according to the respective links reached. The visitor link request registers contain adequate amount of relevant and valuable data for the development of ergonomic quality and the personalization of the on-line communication surface. Web mining can help in retrieving this information. The principal subject of the present examination is the home page of the Eszterházy Károly College. The aim of the research effort is the enhancement of the software-ergonomic quality of this home page. During the examination of the web journal entries we try to identify the accessibility patterns of the respective web pages in order to improve the quality of Internet-based services. Keywords on-line communication, software ergonomics, student habits, web mining 1

2 1. Bevezetés A mai non-profit szervezetek, így az oktatási intézmények is rákényszerülnek profitorientált tevékenységre, nincs már olyan éles különbség a profitorientált és a non-profit szervezetek menedzsmentjének működése terén, és ez igaz a marketingmenedzsmentre is (Veres et al., 2004). Az eddigiekből következik, hogy az üzleti életben alkalmazott módszerek sikeresen alkalmazhatók a non-profit szférában, még abban az esetben, ha az üzleti eszköztár nem minden eleme elérhető az oktatási szféra számára. Napjaink hallgatósága számára már természetes közeg az online felület, így az intézményi honlapnak nem pusztán az egyre komolyabb szakmai elvárásoknak kell megfelelnie, hanem a hallgató szükségleteihez is egyre jobban kell illeszkednie. A fő cél a hallgatók, mint online kommunikációs partnerek individualizált kiszolgálásának minél tökéletesebb elérése. Az Eszterházy Károly Főiskola októberében változtatta meg a honlapját. Egy honlapváltás során egyes problémák megszűnnek, míg mások felbukkannak. A főiskolai honlap használatának a kezdőlaphoz kapcsolódó elemzése a vezetés számára olyan adatokkal szolgál, melyeket nehezen, vagy egyáltalán nem lehetne más eszközökkel bemutatni. 2. Az online kommunikáció szerepe Az online kommunikáció célját, tartalmát és formáját a menedzsment jelöli ki, a honlap kommunikációjával, mint marketingtevékenységgel a fő cél, hogy az aktivizálás, vagyis az érdeklődés felkeltése mellett elérjünk egy emocionális és kognitív befolyásolást is. Az 1. ábrán az interakció lehetőségének valósággá transzformálását láthatjuk az online kommunikációs hatásmodellen. A dolgozat elsősorban a kognitív disszonanciákra fókuszál, megjegyezve, hogy a potenciális érzelmi hatás is igen fontos. A kognitív disszonanciák dezorinetációs hibákra vezethetők vissza, amelyek tervezési, kivitelezési vagy tesztelési elégtelenség folytán jelennek meg a honlapon. Az ergonómia szakemberei számos tervezési irányelvvel álltak elő, ezek egyike a látogató munkamemória-terjedelmének figyelembe vétele (Shneiderman, 1987, 1992). Shneiderman és más kutatók (11989: Nilese, Molich, 1988: Roe, 1987: Gardiner, Christie) a javasolt 7±2 kognitív sémánál nagyobb terjedelmű információ-szerveződéseket mentálisan megterhelőnek tartják, ami a felhasználó elégedettségét negatív irányban befolyásolhatja. A honlapok esetén a menük kialakításánál lehet ennek jelentősége. 2

3 1. ábra Az online kommunikáció hatásmodellje (Eszes, Bányai, 2002, 55. oldal) 3. A kutatás tárgya A kutatás során az Eszterházy Károly Főiskola jelenlegi, és az azt megelőző honlapját vizsgáljuk. A vizsgálat eszköze minden esetben a webbányászat. A vizsgálatban érintett, digitálisan tárolt adatok a korábbi honlap esetén január 7-től október 9-ig, majd a váltás után az új honlap esetén október 9-től május 16-ig állnak rendelkezésre, de a teljes kutatás még nem készült el, így az új honlap vizsgált időszaka a 2007/08-as tanév II. szemeszterére korlátozódik (2008. február 4-től május 21-ig). 1. hipotézis: A régi és az új honlap jelentős számban alkalmazott menüinek egy része kihasználatlan. 2. hipotézis: Az ismert 7±2-es munkamemória korlátot a honlap felületének menüire nem szükséges alkalmazni. 4. Webbányászat, mint a kutatás eszköze A jól működő oktatási menedzsment döntés-előkészítési és ellenőrzési szemszögből hasonlatosak egy profitorientált ipari vállalat hosszabb vagy rövidebb tevékenységi ciklusának működéséhez. A vezetők részéről széles körű tájékozottság, megalapozott tudás szükségeltetik a célok megvalósításához. Az üzleti intelligencia olyan technológiák és alkalmazások összessége, amelyek adatok gyűjtésével, hozzáférhetőségével és elemzésével foglalkoznak egy vállalatban, hogy vezetői jobb üzleti döntéseket hozhassanak. hangzott el egy tanulmányban (Krauth, 2007). Az üzleti intelligencia tehát vállalati adatgyűjtő-, tároló-, elemző eljárások és alkalmazások együttese, ide tartoznak többek között a vállalati információs rendszerek, döntéstámogató rendszerek, vezetői információs rendszerek, adatbányászat, adatmegjelenítés, geográfiai információs rendszerek stb. Az adatbányászat (data mining) egyik részterülete a webbányászat (web mining), így elsőként az adatbányászat bemutatása következik. 3

4 1.1. Az adatbányászat általános bemutatása Az adatbányászat (data mining) jelentősége az 1990-es években nőtt meg. Az adatbányászat egy folyamat, amelynek során intelligens műveleteket, műveletsort hajtunk végre az adatminták kiemelése érdekében, vagyis az érdeklődésre számot tartó tudás nagy mennyiségű adatból történő feltárása. Az intelligens műveletek különféle statisztikai alapú elemző technikákat jelentenek, pl. neurális hálózat, faktoranalízis stb. Az adatbányászat a statisztika elemeit használja ugyan, de messze túlmutat azon, egy igen mélyreható matematikai és informatikai alapot igényel (Bodon, 2006) A folyamat bemeneti adatai tárolhatók adatbázisokban, adattárházakban vagy más információtárakban. A folyamat végén egy új tudáshoz juthatunk, ami az eddigi adatbázistechnológián alapuló eszközökkel felfedezhetetlen. (Mikulás, 2006) Az adatbányászat minden olyan területen használható, ahol a tevékenység során nagy mennyiségű adat keletkezik (pl. üzleti, államigazgatási, egészségügyi, oktatási stb.). Az előállított, érdekes adatminta, vagyis az eredmény tudást reprezentál, de az adatminta kizárólag akkor lesz érdekes, ha egyszerűen érthető, bizonyos megbízhatósággal érvényes új vagy kísérleti adatokon, potenciálisan hasznos, újszerű. Egy adatminta akkor is érdekes, ha olyan hipotézist igazol, amelyet a felhasználó bizonyítani szeretne. Szükséges megemlíteni a nehézségeket is. Az első probléma, hogy az adatbányász, és az azokat kiegészítő webbányász programcsomagok az üzleti szférához szabott, kiemelten magas áron érhetők el. Jelenleg két piacvezető adatbányász programcsomag létezik: a Clementine az SPSS-től és a SAS Enterprise Miner alkalmazása. A másik probléma a használathoz kötődik, ugyanis a rendszer működtetésének elsajátítása jelentékeny szellemi erőfeszítést igényel, tehát jelenleg még nem lehet önálló vezetői döntéseket támogató informatikai eszköz. További gond, hogy egy adatbányászban jártas szakértő alkalmazása csak hosszabb távon hozza meg a kívánt eredményt, hiszen kiválóan kell ismerni az elemzett intézmény vizsgált folyamatait, belső működési- és kommunikációs-rendszerét. Az adatbányászat egyes szegmenseivel ugyanakkor lehetséges a vezetői döntéseket támogatni, ha a szükséges szoftverek elérhetőek, egy lehetséges részterület a webbányászat A webbányászat Az online felületetű kommunikációt is nyújtó intézmény menedzsmentje számára a látogatók szokásainak minél alaposabb megismerése állandó kihívás. Az online kommunikációs csatornákat használó látogatók magatartását a hagyományos eszközökkel nem, vagy nagyon nehezen lehet megismerni. Azonban ez a felhasználói réteg nagyon sok nyomot hagy maga után, a kiszolgáló számítógépeken rögzített adatok kincset érnek, melyek webbányászati eszközökkel a felszínre hozhatók. A látogatók igényeit kielégítő, individualizált szolgáltatás csak abban az esetben valósítható meg, ha az online szokásaikat, magatartásukat elemezzük a weboldalakon található linkeken át bejárt útvonalak alapján. A vizsgálatokat néhány említésre méltó tény nehezíti (Han, Kamber, 2004): a web túlságosan bőséges tárolt adathalmaza, a weboldal strukturálatlansága, bonyolultsága, a weboldal dinamikusan változásai, a felhasználók azonosítási anomáliái stb. A webbányászat feladatköre a vizsgálat tárgya szerint három területet fog át: webtartalom-bányászat (web content mining), 4

5 webstruktúra-bányászat (web structure mining) és webhasználat-bányászat (web usage mining). A webhasználat-bányászat használatával a látogatók szokásainak, magatartásmintáinak tanulmányozása válik lehetővé. A webhasználat-bányászat nevezhető webnapló bányászatnak is, hiszen a webkiszolgálók által rögzített webnapló-bejegyzéseken alapul. A webnaplóbejegyzések (weblog fájl) vizsgálata során a weblapok hozzáférési mintáit lehet feltárni, így a látogatók számára az interneten keresztül nyújtott szolgáltatások minősége javítható, akár a webet kiszolgáló számítógépek (webszerverek) teljesítménye is növelhető. Egy adott webnapló-bejegyzés mezői eltérőek lehetnek, de mindegyik webszerver tárolja a következőket: a kérés kiindulási helyének IP címét, a kérés pontos idejét, a kért URL címet, és ezen kívül még néhány adatot. A webnapló-bejegyzéseknél gyakorta a túlságosan is sok adat jelenti a nehézséget. A rögzített adatokból, - amelyek leginkább technikai jellegűek - kell megtalálni a relevánsakat. A felhasználók hozzáférési mintáinak ilyen osztott információs környezetben történő kigyűjtését nevezik hozzáférési útvonalminta bányászatnak is. A kutatás eszköze egy adatbányász szoftver. A két piacvezető adatbányász programcsomag rendelkezik webbányász kiegészítéssel is. A kutatásoknál használt SPSS Clementine esetén ezt nevezik WebMining CAT modulnak. A webbányászati technikák alkalmasak a felhasználók alaposabb megismerésére. Természetesen az eddig elvégzett vizsgálatok, webstatisztikák, a látogatásokról, kattintásokról szóló összesítések szükségesek, azonban az online vásárlók, látogatók igényeit individuálisan kielégítő szolgáltatás csak abban az esetben valósítható meg, ha felhasználók szokásait, magatartását elemezzük, például a weboldalakon található linkeken át bejárt útvonalak alapján. A vizsgálatok előnye, hogy a teljes populáción történik, azaz nincs vizsgált minta. A rendszertervezés tökéletesítése során elérhető pl. az erősen korreláló objektumokhoz történő hatékonyabb hozzáférés, de a fogyasztók individualizált, online kiszolgálása is tökéletesedhet pl. egy hírszolgáltató website-nál. 5

6 3. ábra A régi és az új honlap menüinek száma 5. A kutatás folyamata és eredményei A kutatás a honlap access weblog állományainak elérésével kezdődött. Mindezt az adattisztítás követte, melyet a WebMining CAT modul segítségével volt megvalósítható. A vizsgálat fókuszában az új és az előző honlap menüi álltak. A 3. ábrán látható a régi és az új honlap menüinek száma. Az ábráról leolvasható, hogy jelentős változás nincs, a főmenük száma az egyes csoportokban közel azonos. A teljes vizsgált időszakra az előző honlap főmenü választásainak összegzése (4. ábra) alapján elmondható, hogy a menüpontokat, és így a menücsoportokat kiegyensúlyozottan használták a látogatók. Az első hipotézis tehát nem igazolódott a régi honlap esetén. 4. ábra A régi honlap menüválasztásainak száma A jelenlegi honlap főmenü választásainak vizsgálata csak a 2007/2008-as év első szemeszterének tanulmányi időszakára terjed ki. Itt az adatok már mutatnak kihasználatlanságot a bal oldali menüben (5. ábra). Azonban ez annak is betudható, hogy a látogatók megtalálták az egyébként preferált bal oldali menüben, esetleg a fenti menüsorban a kérdésükre a választ, tehát sikerült jobban elhelyezni a menüket az előző honlaphoz képest, így a jobb oldali menüket csak azok látogatják, akiknek az adott témakörhöz köze van. Az első hipotézis részben igazolódott az új honlap esetén, igaz a csekély számú választás csak egy, a tapasztalatok alapján a legritkábban használt területen volt kimutatható. A második hipotézis, az ismert 7±2-es munkamemória korlát alkalmazásának fölösleges volta a honlap felületének menüi esetén igazoltnak látszik. Bár van arra esély, hogy a sok menü között eltévednek a látogatók, hiszen ebből a vizsgálatból nem derül ki, hogy hányan kattintottak többször, akár tízszer, a dezorientációs jelenséggel találkozva fölöslegesen az egyes menükre. Azonban a nagy számok miatt azok száma vélhetően igen kevés lehet, akik a 6

7 tájékozatlanság miatt választották a menük tucatjait. Összegzésképpen elmondható, hogy a sok menüszám nem zavaró a látogatók számára, a meglévő menüket többé-kevésbé azonos súllyal választják, amit más kutatás is igazolt az online felületek esetén (Kiss, 2006). 5. ábra Az új honlap menüválasztásainak száma 6. Összefoglalás Az üzleti intelligenciát biztosító technológiák nemcsak a nagyvállalatoknál segítik elő integrált információgazdálkodási rendszerek létrejöttét, hanem az adatok egyre változatosabb körét a mainál jóval mélyebben lesznek képesek elemezni, és kiszolgálni a legkülönbözőbb szervezetek akár egyének növekvő igényét pontos, lényegi és érthető információkra (Krauth, 2007). Ma már az oldalnak elsősorban nem esztétikusnak kell lennie, hanem a tartalmakat egyszerű formában - a perszonalizáció lehető legmagasabb fokán kell kínálni a felhasználó számára. Ez nem minden esetben a design függvénye. Az adatbányászat a vezetői döntések megalapozását elősegíti az online felületek használata esetén. Az empirikus vizsgálatok kimutatták, hogy a menük száma kevésbé befolyásoló tényező a dezorientációs jelenségek kialakulásánál, mint azok elhelyezése a honlapon. A vizsgálat folytatása során a dezorientációs problémák feltárása mellett a látogatók viselkedésének feltárása is releváns cél. Irodalomjegyzék [1] Dr. Abonyi J. (szerk.) (2006) Adatbányászat a hatékonyság eszköze. Gyakorlati útmutató kezdőknek és haladóknak. CoputerBooks, Budapest. [2] Bodon F. (2006) Adatbányászati algoritmusok november 26. [elektronikus dokumentum] URL: 7

8 [3] Eszes I., Bányai E. (2002) Online Műszaki Könyvkiadó, Budapest. [4] Han, J., Kamber, M. (2004) Adatbányászat. Koncepciók és technikák. Panem. [5] Kiss O. E. (2006) Információ-keresés a hipertext alapú környezetek szerkezetének és a felajánlott navigációs eszközöknek a függvényében. Doktori disszertáció. [6] Krauth P. (2007) Üzleti intelligencia. Információs Társadalom Technikai Távlatai (IT3) projekt. [elektronikus dokumentum] URL cím: (letöltve: június 10.) [7] Mikulás G. (szerk.) (2006) Információból üzleti érték. Az információbróker környezete és munkája. Magyar Információbrókerek Egyesülete. [8] Shneiderman, B. (1987, 1992) Designing the User Interface. Reading, MA: Addision- Wesley [9] Veres Z., Farkas F., Hetesi E., Dinya L. (2004) Nonbusiness marketing és menedzsment. KJK-KERSZÖV Jogi és Üzleti Kiadó Kft. 8