早期研究者多從用戶使用價(jià)值出發(fā), 著眼于網(wǎng)站對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容質(zhì)量、易用性的評(píng)估, 特別是醫(yī)院、健康網(wǎng)站等對(duì)信息質(zhì)量要求較高的網(wǎng)站, 如Schegg等對(duì)改進(jìn)醫(yī)院網(wǎng)站易用性的研究, Childs對(duì)健康類網(wǎng)站質(zhì)量評(píng)估準(zhǔn)則的建議, Vázquez等對(duì)多語言網(wǎng)站可用性的評(píng)估等。隨著商業(yè)網(wǎng)站數(shù)量增長(zhǎng), 更多學(xué)者基于用戶體驗(yàn)對(duì)網(wǎng)站內(nèi)容質(zhì)量、版式設(shè)計(jì)等多方面展開評(píng)估, 一些學(xué)者同時(shí)關(guān)注網(wǎng)站的流行度和內(nèi)容的有用性。Law等總結(jié)了此類研究中網(wǎng)站評(píng)估的五種方法:人工統(tǒng)計(jì)、自動(dòng)統(tǒng)計(jì)、數(shù)值計(jì)算、用戶評(píng)價(jià)和綜合方法。
為了對(duì)網(wǎng)站價(jià)值進(jìn)行多維度的評(píng)估, 更多學(xué)者開始使用層次分析法 (AHP) 、模糊分析法來推導(dǎo)評(píng)估指標(biāo)體系。Li使用層次分析法來推導(dǎo)網(wǎng)站質(zhì)量的評(píng)估體系, 并通過數(shù)據(jù)挖掘來獲得可信的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。Moustakis等進(jìn)一步將層次分析法與模糊分析結(jié)合, 使得指標(biāo)體系的收集、篩選、取值過程更為科學(xué)可信, 并使用改進(jìn)的層次分析法對(duì)電子銀行網(wǎng)站進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。Ecer進(jìn)行的一項(xiàng)項(xiàng)研究提出以層次分析法和基于灰色分析法的COPRAS-G方法的混合模型來評(píng)估銀行的網(wǎng)站質(zhì)量。在這項(xiàng)研究中, 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的權(quán)重由層次分析法計(jì)算。接著, COPRAS-G被用來評(píng)估網(wǎng)站的質(zhì)量水平和排名, 得出銀行網(wǎng)站按重要性順序排名的五大評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn):相關(guān)性, 豐富性, 可理解性, 適航性和響應(yīng)時(shí)間。這些研究使得層次分析法、模糊分析法、灰色分析法幾種研究方法共同推導(dǎo)出一套對(duì)網(wǎng)站商業(yè)價(jià)值行之有效的綜合評(píng)估方式, 能夠同時(shí)對(duì)定量和定性指標(biāo)進(jìn)行處理。

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