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基于Kano模型的学术趋势分析工具功能优化研究

文献类型： 中文期刊

作者： 杨玲珊;朱亮

作者机构：

关键词： 学术趋势分析工具;Kano模型;用户满意度;功能优化

期刊名称：数字图书馆论坛

ISSN： 1673-2286

年卷期： 2023 年 19 卷 7 期

页码：

收录情况： CSSCI（2021-2022版） ; ; 科技核心（2023版）

摘要： 科研规模的增长推动着学术趋势分析工具的蓬勃发展,自20世纪90年代起,学术趋势分析工具层出不穷。鉴于用户实际需求与工具功能存在不对等关系,调研学术趋势分析工具功能的属性成为提升其服务质量的重要方式。通过文献调研、问卷调查及Kano模型对学术趋势分析工具的功能进行属性分类,并进行敏感度与优先度分析。将学术趋势分析工具的功能分为基本属性、期望属性、魅力属性和无差异属性,并基于Better-Worse-R矩阵,分析各功能要素对用户满意度的影响水平,进而对学术趋势分析工具的优化方向进行探讨,以期为学术趋势分析工具的开发或改进提供参考。

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