07 31 Ocak - 2 Şubat 2007 Kütahya - Akademik Bilişim Konferansları

7.8.9.kendi veri merkezine çözünüp çözünmediğibilgisi: ters.alan.kaydıWeb sunucusunda (ya da bu sunucuyaerisim sağlayan vekil sunucusunda) kullanılanisletim siteminin özgür yazılımolup olmadığı bilgisi: is.tipiÜniversitenin ana kampüsünün konuşlandığısehir: sehirKilobayt basına “W3 Konsorsiyum DoğrulamaServisi” hata sayısı: w3.hata.sayısı/KBMetodoloji olarak iki temel yöntem kullanıyoruz:(1) regresyon analizi, (2) saçılımgrafikleri üzerinden çıkarımlar. Regresyonanalizi tüm veriler ile farklı kombinasyon laroluşturularak gerçekleştirilmiştir. Saçılım grafikleriise, regresyon analizinda anlamsız çıkanetkenleri ya da analizin yakalayamadığı örüntülerigörsel olarak ortaya koymaktadır.4. Bulgular ve DeğerlendirmeDenenen çesitli regresyon modellerinin içerisindeen anlamlı ve güçlü model şöyledir: (Standarthatalar parantezler içerisinde verilmiştir)log(google.arama.sonuc.sayısı) =5.015(0.605)++++0.857(0.111)0.633(0.271)0.890(0.359)0.130(0.057)XXXXMultiple Rsquared: 0.5696,Adjusted Rsquared: 0.5443,Fstatistic: 22.5 on 4 and 68 DF,pvalue: 7.242e12log(yayın.sayısı)ters.alan.kaydıuni.tipi(Vakıf)w3.hata.sayısı/KBAkademik Bilişim’07 - IX. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri31 Ocak - 2 Şubat 2007 Dumlupınar Üniversitesi, Kütahya459Görüldüğü gibi, İnternet’te görünürlüğü etkileyenetkenler yayın.sayısı, ters.alan.kaydı,uni.type (Vakıf olduğu durumlar) ve w3.hata.sayısı/KBtır. Denenen modellerde, ilginçtir ki,gelenek, eğitim aktivitesi, özgür yazılım bağlamındasunucu tipi ve şehir İnternet’te görünürlüğüaçıklama yönünde anlamlı sonuç vermemişlerdir.Anlamlı etkenleri teker teker ele alacak olursak,en güçlü ve anlamlı etki nin akademik aktivitedenkaynaklandığını görmekteyiz. Üniversitelerinkendi İnternet altyapılarını yönetmedekigirişimleri ve konvensiyonlara bağlı kalmalarıİnternet’te görünürlüğü arttırmaktadır. Dikkatiçeken bir bulgu da, vakıf üniversitelerinin, diğerkoşullar sabit kalmak kaydıyla, devlet üniversitelerindendaha fazla görünür olduklarıdır(Bkz: Şekil 2). Son olarak, üniversitenin standartlarauyumlu bir uygulama sergilememesidurumunda, İnternet’teki gürünürlüğün olumsuzetkilendiğini söyleyebiliriz.İnternet’teki görünürlük ve akademik aktiviteninnasıl etkilestiği, vakıf/devlet üniversi tesiikilemi verisi ve regresyon çizgisiyle be raberŞekil 2’de sunulmaktadır. Bu şekilde görüldüğüüzere, vakıf ve devlet üniversiteleri ayrı ayrıregresyon analizine tabi tutulduk larında önemlibir fark ortaya çıkmaktadır. Bu farkın sebepleritartışılmalıdır: Vakıf üniversiteleri İnternet’idaha mı iyi anla maktadırlar? İnternet teknolojilerinikullan makta daha mı beceriliklidirler?Devlet üniversitelerine kıyasla teknolojiye ayrılandaha yüksek bütçeler, İnternet teknolojilerindendaha yoğun bir şekilde faydalanmayı mımümkün kılmaktadır? Vakıf üniversiteleri, teknikalanda insan kaynakları bakımından devletüniversitelerinden ayrışmakta mıdır? Yoksa, genelliklehakla iliskiler stratejile rinde İnternet’everilen önemin faydalarını mı görmektedirler?Modelde belki de verisetindeki eksik gözlemlerinetkisinden dolayı yer alma yan özgür yazılımkullanımı, Şekil 3’e bakıldığında önemlibir örüntü sergile mektedir. Ticari yazılımlaryoğunlukla görünürlük ve akademik aktivitebaşarımının düşük olduğu bölgelerde (grafiğinsolt alt bölgesi) görünmektedir. Özgür yazılımise bu başarımın yüksek olduğu alanlarda dahaçok göze çarpmaktadırlar. Buraya düşülmesigereken önemli not ise, eksik gözlemlerinçoğunda web sunucularının “Apache” etiketi