FELSŐOKTATÁSI INTÉZMÉNYEK WEBOMETRICS RANGSORÁNAK VIZSGÁLATA GOOGLE PAGERANK TEKINTETÉBEN DOSz – Tavaszi Szél Konferencia 2016 Losonczi György

Bevezető ▪Felsőoktatás - Versenyhelyzet ▪Stratégia – Marketingstratégia ▪Online Marketing – Intézményi Honlap ▪Felsőoktatási Rangsorok ▪Az intézményi online jelenlét „mérhető rétegei”: ▪WEBOMETRICS ▪GOOGLE PAGERANK

Hosszútávú kutatási célok és hipotézisek ▪Vajon mekkora a korreláció egy objektív értékelés és a nemzetközileg használt megoldások között? ▪Szakértői rendszer felállítása  Marketingstratégia döntések ▪Szimulátor előállítására  pl. WEBOMETRICS négy rész indexe változtatásával lehetséges- e optimalizálni egy jobb GOOGLE PAGERANK eléréséhez.

Adatvagyon ▪2014-es adatok ▪ db URL ▪Adattisztítás után: db rekord Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Módszertan ▪Statisztikai elemzési módszerekkel  Excel  SPSS ▪Hasonlóságelemzés alkalmazással  COCO model o Std o Y0

WEBOMETRICS - Ranking of World Universities (1) ▪WEBOMETRICS ▪2004-től ▪spanyol ▪Részindexei: ▪„Presence Rank” ▪„Impact Rank” ▪„Openness Rank” ▪„Excellence Rank” Forrás:

WEBOMETRICS - Ranking of World Universities (2) ▪Részindexei: ▪„Presence Rank” - weboldalak (10%) ▪„Impact Rank” – link”mérők”(50%) ▪„Openness Rank” – PDF (10%) ▪„Excellence Rank” – Scimago (30%) Forrás:

Google PageRank Forrás: content/uploads/2013/12/google- pagerank-explained.jpghttp://blog.rifix.net/wp- content/uploads/2013/12/google- pagerank-explained.jpg Forrás: Nem publikus, hogyan számolják és már nem is mondják meg az értéket is

Google PageRank Forrás: content/uploads/2013/12/google-pagerank-explained.jpghttp://blog.rifix.net/wp- content/uploads/2013/12/google-pagerank-explained.jpg „Ma a Google algoritmusai több mint 200 egyedi jelre vagy "nyomra" hagyatkoznak, amelyek segítenek kitalálni, hogy Ön mit keres valójában. Ezek a jelek többek között lehetnek a weboldalakon szereplő kifejezések, a tartalom frissessége, a régió és a PageRank.” Forrás: Google „Algoritmusok” oldala szerint (Google 2015)

Statisztikai elemzések (1) ▪Átlag (Mean) 5,69; ▪Szórás 1,0715 ▪Medián 6, ▪Módusz 6, Google PageRank értékek Webometrics World Rank 2014 (db) Webometrics World Rank 2014 (%) 0510,43% 110,01% 2150,13% 3910,77% 49618,08% ,92% ,20% ,12% 84854,08% 9320,27% Végösszeg11891 Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Statisztikai elemzések (1) Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Statisztikai elemzések (2) Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Box Plot Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Box Plot – Presence Rank Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Box Plot – Impact Rank Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Box Plot – Excellence Rank Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Box Plot – Openness Rank Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Box Plot Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Spearman-féle rangkorreláció ▪Pearson-féle korreláció-számítás (r ) nem használható ▪ha az adatok nem normális eloszlásúak, illetve ▪ha csak ordinális skálán mértek.

SPSS eredmény: Közepes sztochasztikus kapcsolat Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Kendal - Eredmény: Gyenge sztochasztikus kapcsolat Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Hasonlóságelemzés ▪Online model: COCO ▪Online korlátok: 500 db rekord (minta) ▪Szakértői modell kizárólag ezen a szinten működik ▪Y0: Google PageRank ▪X1: WEBOMETRICS „Presence Rank”, ▪X2: WEBOMETRICS „Impact Rank”, ▪X3: WEBOMETRICS „Openness Rank”, ▪X4: WEBOMETRICS „Excellence Rank”.

Összefoglalás (1) ▪Közepes sztochasztikus kapcsolat GPR – WEBOMETRICS Forrás: Saját adatok és szerkesztés

Összefoglalás (2) ▪További kutatást igényel  metatagek irányában  Földrajzi és gazdasági területek esetén

Köszönöm a figyelmet! DOSz – Tavaszi Szél Konferencia 2016 Losonczi György

Irodalomjegyzék ▪Google (2008): Google keresőmotor-optimalizálási útmutató kezdőknek. (Online). hu/hu/hu/intl/hu/webmasters/docs/search-engine-optimization-starter-guide- hu.pdf (letöltve: 2010.május 13.) ▪Google (2015): Algoritmusok. (Online). (letöltve: december 31.) ▪ listaelem helye