Şenol ERDOĞMUŞ, Sevgi AYHAN

238

Web sayfası tasarımında kaba küme teorisi tabanlı kansei mühendisliği yaklaşımı

İnternet kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte web sayfalarının tasarımı en önemli araştırma konularındandır. Web sayfaları tasarlanırken teknik özellikler ve işlevselliğin yanı sıra sayfaların kullanıcılarda uyandırdığı algı/hislerin de dikkate alınması gerekir. Özel ve kamu kuruluşlarına ait web sayfaları, kalite imajının yansıtılmasında ve kullanıcılarla etkili iletişim kurulmasında önemli iletişim araçlarından biridir. Bu nedenle web sayfaları hazırlanırken öncelikle hedef kitle açık bir şekilde tanımlanmalı ve onların beklenti/isteklerini karşılayacak şekilde web sayfaları tasarlanmalıdır. Bu amaçla kullanılabilecek yöntemlerden biri de kansei mühendisliğidir. Kansei mühendisliği, kullanıcıların bir ürüne ilişkin algı/hislerini tasarım elemanlarına dönüştüren bir yöntemdir. Bu çalışmada, bir üniversite web sayfasının tasarlanması problemi, kaba küme teorisi tabanlı kansei mühendisliği yaklaşımı kullanılarak çözülmüştür. Söz konusu yaklaşımın avantajları, doğrusallık, normallik gibi varsayımları gerektirmemesi ve ürün özellikleri etkileşimlerinin etkisini belirleyebilmesidir. Sonuç olarak, paydaş odaklı web tasarımı yapmak isteyen araştırmacı ve tasarımcıların kolaylıkla kullanabileceği bir algoritma geliştirilmiş ve detaylı tasarım önerileri sunulmuştur.

Rough set theory based kansei engineerıng approach in web page design

With the widespread use of internet, web page design has been one of the most researched topics. In addition to the technical features and functionality, perceptions/feelings awakened by the pages should also be taken into account while designing web pages. The web page belonging to private and public organizations is one of the important communication tools to reflect the quality image and communicate to users effectively. Therefore, firstly, target audience should be clearly defined while designing the web pages and the web pages should be designed in order to meet their expectations/ demands. One of the methods used for this purpose is kansei engineering. Kansei engineering is a method for translating the user’s perceptions/feelings about a product into product design elements. In this study, a university web page design problem has been solved using rough set theory based kansei engineering approach. Advantages of the approach are that it does not need assumptions - linearity, normality, and determines the influence of interactions among design elements. As a result, an algorithm that can easily be used by the researchers and designers who want to do stakeholder-oriented web design was developed and detailed design proposals were presented.
PDF

___

  • 1. Ayas, E., Eklund, J., Ishihara, S. 2008. “Affective Design of Waiting Areas in Primary Healthcare,” The TOM Journal, 20 (4), 389-408.
  • 2. Aydoğan, E., Gencer, C. 2007. “Kaba Küme Yaklaşımı Kullanılarak Veri Madenciliği Problemlerinde Sınıflandırma Amaçlı Yapılmış Olan Çalışmalar,” http://w3.gazi.edu. tr/~ctemel/aydogan&gencer_2007.doc. Son Erişim Tarihi: 11 Mart 2010.
  • 3. Ahmad, F., Bakarb, A. A., Hamdan A. C. 2009. “Extracting Interesting Financial Indicators Through Rough Set Approach,” International Journal of Computer Science and Network Security,.9 (9).
  • 4. Choi, K., Jun, C. 2007. “ A Systematic Approach to the Kansei Factors of Tactile Sense Regarding the Surface Roughness,” Applied Ergonomics, 38, 53-63.
  • 5. Erdoğmuş, Ş., Koç, E., Ayhan, S. 2008a. “Bir Otel Web Sayfasının Kansei Mühendisliği Kullanılarak Değerlendirilmesi,” VI. İstatistik Günleri Sempozyumu, 27-30 Ağustos 2008, Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Samsun.
  • 6. Erdoğmuş, Ş., Koç, E., Ayhan, S. 2008b. Türkiye’de Yaygın Kullanılan Web Portallarının Kullanıcı Hislerine Dayanılarak Kansei Mühendisliği ile Değerlendirilmesi. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu. 28-30 Mayıs 2008, Dokuz Eylül Üniversitesi, Kuşadası.
  • 7. Gersh, S. O. 2001. “Technology's Role in Creating the Shared Learning Environment,” Dissertation, Multimedia schools, 8, 5.
  • 8. Grimsaeth, K. 2005. “Kansei Engineering-linking Emotions and Product Features,” Norwegian University of Science and Technology, Yüksek Lisans Tezi, 45 s.
  • 9. Janssen, P.P.M., Peeters, M.C.W., Jonge, J., Houkes, I., Tummers, G.E.R. 2004. “Specific Relationships Between Job Demands, Job Resources and Psychological Outcomes and the Mediating Role of Negative Work– home Interference,” Journal of Vocational Behavior, 65, 411–429.
  • 10. Jaaman, S. H., Shamsuddin, S. M., Yusob, B., Ismail, B. 2009. “A Predictive Model Construction Applying Rough Set Methodology for Malaysian Stock Market Returns,” International Research Journal of Finance and Economics. 30, 211-218.
  • 11. Jin, R., Breitbart, Y., Muoh, C. 2007. “Data Discretization Unification,” Kent State University, Kent, USA, www. cs.kent.edu/~jin/Papers/ICDM07_Jin.ppt. Son Erişim Tarihi: 1 Nisan 2010.
  • 12. Koç, E., 2009. “ Kansei Mühendisliği Kullanılarak Müşteri Odaklı Ürün Tasarımı: Web Sayfası Tasarımında Uygulanması,” Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Doktora Tezi, 183 s.
  • 13. Lee, S., Vachtsevanos, G. 2002. “An Application of Rough Set Theory to Defect Detection of Automotive Glass,”Mathematics and Computers in Simulation, 60, 225-231.
  • 14. Lin, Y. C., Lai, H. H., Yeh, C. H. 2007. “Consumeroriented Product Form Design Based on Fuzzy Logic: A Case Study of Mobile Phones,” International Journal of Industrial Ergonomics, 37, 531-543.
  • 15. Lindberg, A. 2004. “First Impressions Last- A Kansei Engineering Study on Laminate Flooring at Pergo,” Department of Technology, Linköping, Linköping University, 148s.
  • 16. Lottum, C. V., Pearce, K., Coleman, S. 2006. “Features of Kansei Engineering Characterizing Its Use in Two Utudies: Men’s Everyday Footwear and Historic Footwear”, Quality and Reliability Engineering International, 22, 629-650.
  • 17. Magnani, M. 2003. “Technical Report on Rough Set Theory for Knowlege Discovery in Data Bases,” http://www. citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.10. Son Erişim Tarihi: 11 Mart 2010.
  • 18. Nagamachi M. 1995. “Kansei Engineering: A New Ergonomic Consumer-oriented Technology For Product Development,” International Journal of Industrial Ergonomics, 15, 1, 3-11.
  • 19. Nagamachi, M. 2002. “Kansei Engineering As A Powerful Consumer-oriented Technology For Product Development,” Applied Ergonomics, 33, 289–294.
  • 20. Nagamachi, M. 2006. “Kansei Engineering and Rough Sets Model,” Springer-Verlag Berlin Heidelberg, LNAI 4259, 27-37.
  • 21. Nagamachi, M., Okazaki, Y., Ishikawa, M. 2006. “Kansei Engineering and Application of the Rough Sets Model,” Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I, Journal of System & Control Engineering, 220, 8, 763-768.
  • 22. Nakada, K. 1997. “Kansei Engineering Research on the Design of Construction Machinery,” International Journal of Industrial Ergonomics, 19, 129-146.
  • 23. Nishino, T., Satsuta R., Nagamachi, M. 2007. “ Identification of Customers’ Latent Kansei Needs and Product Design By Rough Set Based Approach,” www.ep.liu.se/ecp/033/029/ ecp0803329.pdf. Son Erişim Tarihi: 11 Mart 2010.
  • 24. Pawlak, Z., Grzymala-Busse, J., Slowinski, R., Ziarko, W. 1995. “Rough Sets,” Communications of ACM- Emerging Technologies- AI, 38 (11).
  • 25. Schütte, S. 2005. “Engineering Emotional Values in Product Design- Kansei Engineering in Development,” Linkoping University, Doktora Tezi, 309 s.
  • 26. Shimihara, S., Shimazaki, T. 2005. “Evaluation of Walking Space by Rough Set Model,” Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 5, 2114 – 2122.
  • 27. Telçeken S., Doğan M. 2004. “Kaba Kümeler Teorisi Yardımı ile Büyük Veri Topluluklarının Analizi,” Eleco2004, Cilt1, 410-414.
  • 28. Tsang, E. C. C., Yang, W., Chen, D. 2008. “The Relationships Between the Inclusion Degree and Measures on Rough Set Data Analysis Based on Regular Probability Spaces,” Proceedings of the Seventh International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Kunming, 12-15 Temmuz 2008.
  • 29. Yao, Y.Y. 1998. “Generalized Rough Set Models, Rough Sets in Knowledge Discovery,” Physica-Verlag, Heidelberg, 286-318.
  • 30. Zhai, L. Y., Khoo, L., P., Zhong, Z. W. 2009a. “A Rough Set Based Decision Support Approach to Improving Consumer Affective Satisfaction in Product Design,” International Journal of Indutrial Ergonomics, 39, 295-302.
  • 31. Zhai, L. Y., Khoo, L., P., Zhong, Z. W. 2009b. “A Dominance Based Rough Set Approach to Kansei Engineering in Product Development,” Expert Systems with Applications, 36, 393-402.
  • 32. Zhao, Y., Yao, Y.Y., Luo, L. 2007. “Data Analysis Based on Discernibility and Indiscernibility,” Information Sciences, 177, 4959-4976.
  • 33. Zhou, F., Jiao, J., Schaefer, D., Chen, S. 2009. “Rough Set Rule Mining For Affective Design,” International Conference on Enginerrimg Design, Standford Üniversitesi, Standford, CA, ABD.
Endüstri Mühendisliği-Cover
  • ISSN: 1300-3410
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1989
  • Yayıncı: TMMOB MAKİNA MÜHENDİSLERİ ODASI
Arşiv
Sayıdaki Diğer Makaleler

Web sayfası tasarımında kaba küme teorisi tabanlı kansei mühendisliği yaklaşımı

Şenol ERDOĞMUŞ, Sevgi AYHAN

Tedarikçinin süreçlerini iyileştirme amaçlı tedarikçi seçim problemi

Banu SOYLU, Burcu GÖKALP

Çiftdüzeyli bir rekabetçi tesis yer seçimi problemi için tabu arama sezgiseli

İ. Kuban ALTUNEL, Necati ARAS, Hande KÜÇÜKAYDIN