Aspekty metodyczne oceny witryn internetowych

RYSZARD BUDZIēSKI, MONIKA STOLARSKA Politechnika SzczeciĔska

ASPEKTY METODYCZNE OCENY WITRYN INTERNETOWYCH

Streszczenie

Celem niniejszego artykułu jest ocena jakoĞci uĪytkowej serwisów internetowych na przykładzie branĪy komputerowej. Metodyczny wkład autorski stanowi próba opracowania konwertera z metody punktowej do hierarchicznej analizy problemu (AHP). Na początku przedstawiono podstawowe załoĪenia przyjĊtej metodyki, na-stĊpnie zaproponowano własne rozwiązanie problemu. CałoĞü koĔczą wnioski doty-czące proponowanej metodologii i przeprowadzonych badaĔ.

Słowa kluczowe: metoda punktowa, metoda AHP, ocena jakoĞci oprogramowania, ocena witryn internetowych

1. Wprowadzenie

Internetowe sklepy stanowią obecnie dla wielu firm szansĊ na dotarcie do duĪej grupy klientów oraz doskonałe uzupełnienie tradycyjnej sprzedaĪy. Transakcje dokonywane za poĞrednictwem Internetu cieszą siĊ ogromnym zainteresowaniem klientów z uwagi na niĪszy koszt produktów, zróĪnicowaną ofertĊ oraz czĊsto bezpłatną dostawĊ towaru. Problem, który podjĊto w artykule sta-nowi próbĊ oceny jakoĞci uĪytkowej serwisów internetowych z uwzglĊdnieniem indywidualnych preferencji docelowej grupy odbiorców. Jest on takĪe przedmiotem dociekaĔ w szeregu opracowaĔ naukowych. MoĪna tu przytoczyü prace K. Króla i P. Goli [1,2], E. Dobrogowskiej – Schlebusch [3], J. BaĔskiego [4] czy publikacjĊ W. Chmielarza. [5] W rozwaĪaniach autora podjĊto próbĊ ad-aptacji metody punktowej do zadanej w pracy klasy problematyki. Konkluzje badawcze wskazują na moĪliwoĞci ewolucji proponowanego rozwiązania – adaptacji aparatu metody AHP do budowy konwertera uzyskanych metodą punktową wyników. Tak zadany problem metodyczny stanowi przedmiot niniejszego opracowania.

2. Metody oceny jakoĞci uĪytkowej oprogramowania

W literaturze wystĊpuje wiele modeli jakoĞci systemu informatycznego. Według A. KobyliĔ-skiego ich budowa oparta jest o zbiór atrybutów jakoĞci. KaĪdemu z atrybutów przyporządkowuje siĊ atrybuty szczegółowe, a tym kolejno miary. Model taki moĪe byü wykorzystywany w zaleĪno-Ğci od potrzeb do identyfikacji wymagaĔ oprogramowania lub kryteriów zapewniania jakozaleĪno-Ğci. Z uwagi na fakt wykształcenia siĊ róĪnych modeli jakoĞci produktów programowych zaistniała koniecznoĞü ich ustandaryzowania i opracowania norm. International Organisation for Standarisa-tion (ISO) i InternaStandarisa-tional Electrotechnical Commission (IEC) okreĞliły charakterystyki i podcha-rakterystyki jakoĞci. [6]

Ocena pakietów programowych, a w tym witryn internetowych, wymaga doboru zestawu kry-teriów w pełni charakteryzujących najwaĪniejsze ich aspekty. Ustalenie ostatecznego zbioru

kryte-riów odbywa siĊ w oparciu o wiedzĊ i doĞwiadczenie decydentów, co ma zapewniü trafnoĞü oraz wiarygodnoĞü analiz i decyzji. Pomiar wartoĞci kryteriów stanowi waĪny element budowy modelu oceny. Kryteria poddawane są analizie zgodnoĞci, mierzone pod wzglĊdem waĪnoĞci według okre-Ğlonej skali, nastĊpnie normowane i porównywane. OkreĞlenie rodzaju stosowanej skali umoĪliwia jednoznaczną klasyfikacjĊ kryteriów. [7]

Modele oceny jakoĞci oprogramowania charakteryzują siĊ okreĞlonymi cechami: hierarchiczną strukturą i oceną na róĪnych poziomach abstrakcji, mieszaniną róĪnych typów miar i preferencji (wymagających odpowiednich procedur agregacji). Mogą dotyczyü czĊĞci oprogramowania albo całoĞci, róĪnych wymiarów i mogą byü wykonywane dla róĪnych celów. Z oceną jakoĞci związane są równieĪ zagadnienia róĪnicy miĊdzy miarą i oceną oraz braki agregacji. Definicja miar, kryteria i procedura agregacji nie mogą zostaü okreĞlone dowolnie - muszą byü zgodne z ogólnymi reguła-mi, które zwykle okreĞlone są za pomocą miĊdzynarodowych norm (ISO 9126 i IEEE 1061).

Wg norm ISO jakoĞü to komplet cech przedstawionych graficznie za pomocą struktury drze-wiastej, w którym kaĪda cecha ma wagĊ. W rzeczywistoĞci zastosowanie norm jest trudne, a skutki nie są zadowalające. Normy zwykle zaniedbują problem zaadaptowania odpowiedniej procedury agregacji. UĪycie metodologii wielokryterialnego wspomagania decyzji pozwala rozwiązaü ten problem.

Analizując dostĊpne metody oceny pakietów programowych za A. Gospodarowiczem (1997) moĪna wyróĪniü:

- metody jednowymiarowe (rachunek porównawczy kosztów, kalkulacja rentownoĞci, ra-chunek amortyzacji),

- metody wielowymiarowe.

Metody wielowymiarowe naleĪą do klasy metod wskaĨnikowych o charakterze syntetyzującym. Wyniki otrzymywane są w drodze stopniowej agregacji zbiorów pojedynczych wskaĨników aĪ do momentu uzyskania wartoĞci zbiorczej stanowiącej syntetyczną ocenĊ badanego obiektu. Agrega-cja dokonywana jest z uĪyciem danych empirycznych i metod matematycznych (w tym statystycz-nych i ekonometryczstatystycz-nych), zaĞ wartoĞü koĔcowa (zbiorcza ocena syntetyczna) wyznaczana jest jako liniowa kombinacja pojedynczych wartoĞci:

n nX X X X Y=

ω

ω

ω

ω

gdzie: Y - ocena syntetyczna, Xi - wartoĞü poszczególnego wskaĨnika, wi - wagi

przypi-sane poszczególnym wskaĨnikom.

A. Gospodarowicz (1997) podkreĞla, Īe w zaleĪnoĞci od sposobu wyboru poszczególnych wskaĨników i przypisanych im wag wyróĪnia siĊ dwa rodzaje syntetycznych systemów wskaĨni-kowych:

- niezwiązane z metodą (wybór najbardziej odpowiednich dla danej sytuacji wskaĨników oraz ich wag odbywa siĊ według subiektywnej wiedzy i preferencji badacza lub analityka),

- związane z metodą (systemy projektuje siĊ przy uĪyciu metod statystyczno-matematycznych i ekonometrycznych).

Problem oceny i doboru składników infrastruktury informatycznej przedsiĊbiorstwa w metodach macierzowych przedstawiany jest w formie macierzy, której wiersze i kolumny sta-nowią kolejno zbiór obiektów podlegających ocenie oraz ich wartoĞci ze wzglĊdu na wszystkie rozpatrywane kryteria. (Tabela 1).

Tabela 1. Przedstawienie problemu w metodach macierzowych

ħródło: opracowanie własne.

gdzie: Ki - kryteria oceny (i=1,2,...,n), Oj - systemy informatyczne (j=1,2,...,m), Pij -

ocena przyporządkowana j-temu produktowi ze wzglĊdu na i-te kryterium. Ocena łączna wyznaczana jest przez maksymalizacjĊ sumy wartoĞci kryteriów obiektu:

¦

i ij

p max

bądĨ przez wyznaczenie minimalnego odchylenia od wartoĞci poĪądanej:

¦

i ij

rj p

p min

gdzie: prj - wartoĞü stanu poĪądanego.

Wprowadzenie pojĊcia wzglĊdnej waĪnoĞci kryteriów powoduje, Īe: pij = wj nij

gdzie: pij- pojedyncza ocena produktu biorąc pod uwagĊ j-te kryterium, wj - waga

okre-Ğlająca znaczenie j-tego kryterium, nij - liczba punktów przydzielonych dla i-tego

pro-duktu biorąc pod uwagĊ j-te kryterium. 3. Metoda hierarchicznej analizy problemu (AHP)

Metodologia wielokryterialnego wspomagania decyzji ma wiele zalet, takich jak: moĪliwoĞü obsługi niejednorodnych informacji w procesie agregacji czy uprawomocnienie jakoĞciowego modelu na drodze porządkowej agregacji. [8]

AHP to narzĊdzie, które słuĪy wspomaganiu decyzji, umoĪliwia połączenie jakoĞciowych oraz iloĞciowych kryteriów w procesie decyzyjnym. Pozwala na hierarchiczne przedstawienie modelu, a dziĊki temu moĪliwe jest wyraĨne zaznaczenie w procesie decydowania relacji pomiĊdzy celem, kryteriami wyboru i alternatywami. Hierarchia słuĪy tworzeniu struktury pierwszeĔstwa związanego z okreĞlonym problemem decyzji.

Hierarchiczna analiza problemu bazuje na trzech komponentach: problemie strukturalizacji (a w szczególnoĞci spójnej rodziny kryteriów zawierającej właĞciwą hierarchiĊ zawierania), ustaleniu relatywnej waĪnoĞci kryteriów oraz syntezie. [9]

Ki O1 O2 ... On

K1 O11 O21 ... On1

K2 O21 O22 ... On2

... ... ... ... ...

KROK 2 Porównania KROK 3 OkreĞlenie preferencji, priorytetów KROK 4 Klasyfikacja KROK 1 Budowa modelu rozłoĪenie problemu decyzyjnego na elementy i okreĞlenie hierarchii kryteriów, które ułatwią ich rozwiązanie

porównania parami kryteriów oraz wariantów decyzyjnych, a nastĊpnie wystawienie oceny przy wykorzystaniu skali

dominacji

OkreĞlenie preferencji, priorytetów w odniesieniu do kryteriów i wariantów decyzyjnych. W tym celu wykonuje siĊ

przez obliczenia za pomocą oprogramowania AHP (Expert Choice)

lub arkusza kalkulacyjnego (Excel)

klasyfikacja wariantów decyzyjnych ze wzglĊdu na udział w

realizacji celu

Rys.1. Realizacja metody AHP – kroki

ħródło: opracowanie własne na podstawie: Downarowicz O., Krause J., Sikorski M., Stachowski W. “Zastosowanie metody AHP do oceny i sterowania poziomem bezpieczeĔstwa złoĪonego obiektu technicznego”

Podstawowa procedura AHP składa siĊ z porównania par czynników w komplecie wzajemnych macierzy kontrolowanych współczynnikiem niespójnoĞci. WartoĞci w macierzy ułoĪone są w taki sposób, aby jednoznacznie wskazywaü, który element dominuje ze wzglĊdu na dane kryterium nad innym. [10]

Saaty uĪywa 9-stopniowej skali waĪnoĞci kryteriów. Nadanie kryteriom stopni waĪnoĞci umoĪ-liwia ich porównanie. Decydent subiektywnie ocenia dane kryteria za pomocą skali. Ocena kryte-riów ma przede wszystkim charakter jakoĞciowy.

Dane stanowiące oceny cząstkowe poddaje siĊ nastĊpnie agregacji zgodnie z hierarchiczną re-prezentacją problemu. WskaĨniki syntetyczne stanowią wartoĞci funkcji uĪytecznoĞci kolejnych wariantów decyzyjnych i wyznaczane są przy uĪyciu formy addytywnej:

¦

gdzie: U(Ai) oznacza wartoĞci funkcji uĪytecznoĞci i-tego wariantu decyzyjnego, ei - wartoĞü i-tej alternatywy ze wzglĊdu na j-ty atrybut (kryterium), wj - waga j-tego kryterium.

A. Gospodarowicz wskazuje, Īe wyniki liczbowe metody Saaty’ego zaleĪą w głównej mierze od niesprzecznoĞci macierzy porównaĔ waĪnoĞci kryteriów oraz ocen realizacji poszczególnych kryteriów przez porównywane produkty. Wynika to z faktu, iĪ decydent poddaje kryteria subiek-tywnej ocenie. OkreĞla on liczbowo stopieĔ istotnoĞci danego kryterium wzglĊdem innego jedną z 9-ciu dostĊpnych ocen. Oceny te mogą byü rozbieĪne i moĪe to prowadziü do koniecznoĞci po-nownego zdefiniowania problemu oraz zmiany kryteriów oceny. W sytuacji gdy wskaĨnik CR przekroczy wartoĞü uznaną za potwierdzenie zgodnoĞci, wiarygodnoĞü decydenta poddana jest

w wątpliwoĞü. [11]

4. Rozwiązanie własne - autokonwersja z metody punktowej do AHP

W niniejszym opracowaniu podjĊto próbĊ opracowania metodycznych mechanizmów konwersji not uzyskanych metodą punktową do postaci zgodnej z metodą AHP. Realizacja tego zadania wy-maga w kolejnoĞci przeprowadzenia nastĊpujących etapów (rys. 2)

Strukturalizacja problemu

Pozyskanie ocen witryn internetowych – metoda punktowa

Autokonwersja ocen do postaci znormalizowanych wektorów preferencji lokalnych

Pozyskanie preferencji lokalnych i konstrukcja bazowej postaci wektora wag

Agregacja i budowa rankingu uĪytecznoĞci

Badania modelowe odpornoĞci rankingu na zmiany w wektorze priorytetów

Rys.2. Etapy autokonwersji z metody punktowej do AHP ħródło: opracowanie własne

W pierwszym etapie naleĪy okreĞliü postaü spójnej rodziny kryteriów oceny witryn internetowych jak równieĪ zbiór ocenianych witryn. NastĊpstwem strukturalizacji problemu jest tabela (patrz przykład - Tabela 2), która w intuicyjny i prosty sposób moĪe zostaü uzupełniona notami ekspertów (uĪytkowników serwisów). Tak zdefiniowany zbiór ocen cząstkowych stanowi podstawĊ do dalszej agregacji ocen. ZałoĪono, Īe w tym celu, w sposób zautomatyzowany, przebiegaü bĊdzie konwersja wyników do metody AHP. W pierwszym etapie odbywa siĊ pozyskanie wartoĞci wzglĊdnych waĪnoĞci kryteriów oceny od decydenta. Na jej podstawie zaĞ odbywa siĊ dalsza agregacja ocen i wyznaczenie koĔcowych wartoĞci funkcji uĪytecznoĞci witryn internetowych. W ostatnim etapie proponowanej procedury odbywa siĊ analiza odpornoĞci tak wyznaczonego rankingu rozwiązaĔ na zmiany w wektorze preferencji globalnych.

PoniĪej przedstawiono weryfikacjĊ empiryczną proponowanej procedury badawczej. Tabela 2 stanowi punkt wyjĞcia do budowy mechanizmu przejĞcia do zastosowania metodyki AHP w zakresie oceny jakoĞci uĪytkowej witryn sklepów komputerowych. Do oceny witryn przyjĊto 6 kryteriów: wizualizacja strony głównej, oferta asortymentowa, obsługa procesu usługowego, asortyment, ceny produktów, poprawnoĞü technologiczna.

Tabela 2. Punktowe zasady oceny kryteriów do oceny serwisów internetowych

Wizualizacja strony Oferta asortymentowa PoprawnoĞü

technolo-giczna strony Ja k o Ğü g ra fi -k i _Przej rz y st o Ğü m en u N ar z Ċ d zi a m ar k et in g u Il o Ğü in fo r-m ac ji o p ro -d u k ci e Ja k o Ğü z d jĊ ü p ro d u k tó w P rz ej rz y st o Ğü li st y O b sł u g a p ro ce su u sł u g o w eg o A so rt y m en t – il o Ğü p ro d u k tó w C en y p ro d u k tó w (Ğ re d n ia ) P o p ra w n y h tm l P o p ra w n y cs s P o zy cj a w w y n ik ac h g o o g le Komputronik.pl 1 0,75 1 1 1 1 0,25 0,75 0,5 0,75 0,2 5 0,75 2It.pl _{1 1 0,75 0,5 1 0,75 0,25 1 0,75 0 0 0,5} 1Klik.pl _{0,75 0,75 1 0,25 1 1 0,5 1 0,5 0,25 0,5 1} Sklepkomputerowy24.pl _{1 0,5 0,75 0,75 1 0,5 0,5 0,25 0,25 1 1 0,75} Market.pl 0,75 0,5 0,5 0,5 1 1 0,25 0,5 1 0,75 0,7 5 0,75 ħródło: opracowanie własne na podst. A. Szewczyk, E. Krok (red). „Fenomen Internetu” tom II, hogben, Szczecin 2008, s.341-343

gdzie: 0 – brak cechy, 0,25 – niski poziom cechy, 0,5 – Ğredni poziom cechy, 0,75 – wyso-ki poziom cechy, 1 – bardzo wysowyso-ki poziom cechy.

Zgodnie z załoĪeniami metody AHP porównanie parami witryn komputerowych wymaga okreĞle-nia w jakim stopniu dana witryna dominuje nad inną.

Tabela 3. Macierz waĪnoĞci kryteriów

ħródło: opracowanie własne

K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 1,00 0,20 0,33 1,00 0,33 3,00 K2 5,00 1,00 1,00 1,00 1,00 3,00 K3 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 K4 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 5,00 K5 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 3,00 K6 0,33 0,33 1,00 0,20 0,33 1,00 SUMA 13,33 4,53 5,33 5,20 4,67 16,00

Tabela 4. Wagi kryteriów

ħródło: opracowanie własne

WskaĨnik zgodnoĞci dla powyĪej zamieszczonej macierzy wynosi 0,0982317 i jest mniejszy od wartoĞci granicznej (0,1). Oznacza to, Īe zachowana została spójnoĞü ocen.

Tabela 5. WartoĞci wektorów preferencji lokalnych i globalnych oraz funkcji uĪytecznoĞci dla rankin-gu witryn internetowych

ħródło: opracowanie własne

0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 1 2 3 4 5 6

komputronik.pl 2It.pl 1Klik.pl sklepkomputerowy24.pl

Wykres 1. Rozkład uĪytecznoĞci cząstkowej ħródło: opracowanie własne.

NajwyĪszą wartoĞü funkcji uĪytecznoĞci uzyskała witryna komputronik.pl, najniĪszą sklepkomputerowy24.pl. K1 K2 K3 K4 K5 K6 F.u. WAGA 0,1055 0,2295 0,1837 0,2004 0,2045 0,0764 komputronik.pl 0,2682 0,3259 0,4651 0,1617 0,1053 0,1495 0,2539 2It.pl 0,2651 0,1376 0,1069 0,3597 0,2454 0,0435 0,2048 1Klik.pl 0,2089 0,1758 0,0761 0,3597 0,1053 0,2382 0,1882 sklepkomputerowy24.pl 0,1569 0,1654 0,2809 0,0400 0,0469 0,3779 0,1526 eMarket.pl 0,1009 0,1953 0,0709 0,0788 0,4971 0,1908 0,2005 K1 K2 K3 K4 K5 K6 WAGA K1 0,08 0,04 0,06 0,19 0,07 0,19 0,1055 K2 0,38 0,22 0,19 0,19 0,21 0,19 0,2295 K3 0,23 0,22 0,19 0,19 0,21 0,06 0,1837 K4 0,08 0,22 0,19 0,19 0,21 0,31 0,2004 K5 0,23 0,22 0,19 0,19 0,21 0,19 0,2045 K6 0,03 0,07 0,19 0,04 0,07 0,06 0,0764

5. Badania eksperymentalne – zmiany uĪytecznoĞci cząstkowej kryteriów globalnych

Zgodnie z przyjĊtą procedurą badawczą w kolejnym etapie badaĔ zanalizowano wpływ zmiany wartoĞci wektorów priorytetów dla podkryteriów II-go poziomu na postaü koĔcową wynikowego rankingu witryn internetowych.

Pierwszy etap modelowania obejmowaü bĊdzie zmiany wartoĞci uĪytecznoĞci cząstkowej kryteriów lokalnych i ich wpływ na pierwotnie otrzymany ranking systemów. Dla kaĪdego z kryteriów globalnych (K1, K2, K6) obserwowane bĊdą zmiany w przypadku, gdy jedno

z podkryteriów drugiego poziomu bĊdzie silnie dominowaü pozostałe. Wyniki przedstawione zostaną w formie wykresów zawartych w tabeli 6.

Tabela 6. Etapy modelowania systemów ekonomicznych – zmiany wartoĞci uĪytecznoĞci cząstko-wej w zaleĪnoĞci od zmian wektora priorytetów dla podkryteriów drugiego poziomu

Podkryterium 1 Podkryterium 2 Podkryterium 3 K 1 0,00 0,20 0,40 0,60 1 2 3 4 5 6 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 1 2 3 4 5 6 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 1 2 3 4 5 6 K 2 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 1 2 3 4 5 6 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 1 2 3 4 5 6 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 1 2 3 4 5 6 K 6 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 1 2 3 4 5 6 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 1 2 3 4 5 6 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 1 2 3 4 5 6

Jak moĪna zauwaĪyü w powyĪszej tabeli zmiany wartoĞci uĪytecznoĞci cząstkowej w drugim eta-pie modelowania nie spowodowały rewizji postaci koĔcowych rankingów witryn internetowych. Wskazuje to, Īe są odporne na zmiany waĪnoĞci kryteriów wskazanych przez decydenta.

Tabela 7. Rankingi funkcji uĪytecznoĞci witryn internetowych przy zmianie wag

F.u.(1) F.u.(2) F.u.(3) F.u.(4) F.u.(5) F.u.(6) F.u.(7) F.u.(8) F.u.(9) Komputronik.pl 0,2538 0,2488 0,2591 0,2801 0,2346 0,2470 0,254 7 0,2497 0,2547 2It.pl 0,2004 0,2187 0,1953 0,1998 0,2143 0,2002 0,205 8 0,2043 0,2058 1Klik.pl 0,1798 0,1872 0,1976 0,1685 0,1919 0,2042 0,198 6 0,1867 0,1986 Sklepkompute-rowy24.pl 0,1604 0,1467 0,1507 0,1648 0,1579 0,1351 0,141 8 0,1587 0,1418 Market.pl 0,2056 0,1986 0,1974 0,1868 0,2013 0,2136 0,199 2 0,2006 0,1992 ħródło: opracowanie własne

6. Uwagi koĔcowe

Ocena witryn internetowych branĪy komputerowej przy wykorzystaniu metody AHP daje czytelną dla informacjĊ dla decydenta w jakim stopniu spełniają okreĞlone przez niego kryteria. Przedstawione w niniejszym artykule metodyczne podstawy konwersji z metody punktowej do AHP umoĪliwiły porównanie wyników uzyskanych w obu metodach. Zmiany uĪytecznoĞci cząstkowej nie wpłynĊły w znaczący sposób na wyniki, jakie osiągnĊły podczas porównywania parami strony WWW. Zastosowanie metody AHP do oceny witryn dało zbliĪone wyniki do metody punktowej. W obu wypadkach najlepsze wyniki uzyskała witryna komputronik.pl. W metodzie punktowej najmniej punktów uzyskał 2It.pl, w metodzie AHP najniĪszą wartoĞü funkcji uĪytecznoĞci uzyskał sklepkomputerowy24.pl, co pozwala wysnuü wniosek o jedynie czĊĞciowej porównywalnoĞci obu metod.

W konkluzjach badawczych warto zaznaczyü, Īe proponowana procedura posiada wysokie walory utylitarne. Prosty mechanizm pozyskiwania ocen eksperckich w połączeniu z moĪliwoĞcią modelowania preferencji i analizy wraĪliwoĞci rozwiązaĔ stanowią o tym, Īe wynikowe rankingi są dobrze umocowane, w przeciwieĔstwie do prostych Ğrednich waĪonych

Bibliografia

1. Król K., Gola P.: JakoĞü witryn internetowych małopolskich gospodarstw agroturystycznych [dostĊp: 2008].

2. Król K.: Techniczno merytoryczny stan internetowych witryn gospodarstw agroturystycznych [dostĊp: 2008].

3. Dobrogowska – Schlebusch E.: Ocena jakoĞci informacji medycznej dostĊpnej w Internecie – jako zadanie dla bibliotek w: Biuletyn EBIB [Dokument elektroniczny] nr 3/2007 (84) kwiecieĔ. - Czasopismo elektroniczne. - [Warszawa]: Stowarzyszenie Bibliotekarzy Polskich KWE, 2007.

4. BaĔski J.: Witryny internetowe jednostek samorządowych z siedzibą w małych miastach – analiza i ocena [dostĊp: 2008].

5. Szewczyk A., Krok E. (red).: Fenomen Internetu tom II, Wydawnictwo hogben, Szczecin 2008, s.341-345.

6. KobyliĔski A.: ISO/IEC 9126 – Analiza modelu jakoĞci produktów programowych w: Systemy Wspomagania Organizacji 2003, red. T. PorĊbska-Miąc, H. Sroka, Prace Naukowe AE w Katowicach, Katowice 2003.

7. Gospodarowicz A. (red.): Metody analizy i oceny pakietów programowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 1997, s.49-55.

8. Blin M.-J., Tsoukias A.: Multicriteria Methodology Contribution to Software Quality Evaluations, Springer Netherlands, Software Quality Journal, volume 9, number 2, June 2001.

9. Mamaghani F.: Methodology to select security software, Information Management & Computer Security, volume: 10, issue: 1, 2002.

10. [4]. 11. [2] s.96.

METHODICALASPECTS OF THE WEBSITES EVALUATION Summary

The aim of this study is functional quality evaluation for selected websites. Me-thodical aspect of study is propose a new procedure of quality evaluation using util-ity function. MCDA (AHP) model as a theoretical fundament of the own procedure was presented.

Keywords: AHP, evaluation for selected websites

Ryszard BudziĔski Monika Stolarska

Instytut Systemów Informatycznych Politechnika SzczeciĔska

Szczecin, ul. ĩołnierska 49 e-mail: rbudzinski@wi.ps.pl http://www.wi.ps.pl