CC BY
11INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В СИСТЕМЕ E-
ПРАВИТЕЛЬСТВО УЗБЕКИСТАН Григорьев Александр Сергеевич1, Кувнаков Аваз Эргашевич2, Джураев Тулкин Бойсоатович1 , Кодиров Рахимжон Расулжон угли3
Ташкентский университет информационных технологий имени ал-Хоразмий, доцент, 2 Ташкентский университет информационных технологий имени ал-Хоразмий старший преподаватель, 3 Ташкентский университет информационных технологий имени ал-Хоразмий ассистент кафедры «Информационные технологии» https://doi.org/10.5281/zenodo.7856452
Abstract. This work is dedicated to analyzing the dynamics of user behavior in e-government using common techniques, Customer behavior model graphs (CBMG) and Markov chains. The analysis of user behavior showed that, a lot of time is spent on searching for necessary services, browsing information, and filling out corresponding forms and in order for successful use of e-government systems in our country, it is necessary to simplify the process of filling out various forms and increase the level of automation when receiving government services.
Keywords: E-government, Customer Behavior Model Graph (CBMG), Markov chain, Performance, Capacity Planning for Web Services, Information communication technologies, Web-analytics.
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время инфокоммуникационные технологии (ИКТ) играют значительную роль в формировании развития страны и конкурентоспособности инфокоммуникационных предприятий. Узбекистан не является исключением, и правительство приняло к сведению важность ИКТ и активно инвестирует в их развитие. В результате Интернет стал важнейшим инструментом общения, образования и бизнеса в стране [1].
По состоянию на 2022 год в Узбекистане насчитывается более 32 миллионов пользователей Интернета с уровнем проникновения 70,4 процента. Правительство работает над улучшением интернет-инфраструктуры страны, включая внедрение высокоскоростных широкополосных и мобильных интернет-сетей. Общая пропускная способность подключения к международной сети Интернет увеличилась в 2,6 раза, в результате чего пропускная способность увеличилась до 3200 Гбит/с. Скорость интернета в Узбекистане также улучшилась, а тарифы на интернет-услуги снижены на 25 процентов по сравнению с началом 2021 года. Также активно прокладываются волоконно-оптические линии связи общей протяженностью 170 тысяч километров.
Система электронного правительства в Узбекистане была запущена в 2013 году, и с тех пор страна добилась значительного прогресса в развитии своей инфраструктуры электронного правительства. В 2020 году правительство запустило программу «Цифровой Узбекистан 2030», целью которой является предоставление гражданам доступа к широкому спектру услуг электронного правительства через единую цифровую платформу. Несмотря на эти усилия, все еще есть некоторые проблемы, которые необходимо решить, такие как ограниченное подключение к Интернету в сельской местности и пробелы в доступности и качестве услуг электронного правительства.
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
Электронное правительство - это новая форма организации деятельности органов государственной власти, обеспечивающая новый уровень оперативности и удобства получения организациями и гражданами государственных услуг и информации. Удовлетворенность пользователей имеет решающее значение для активного развития системы электронного правительства, а неудовлетворенность может привести к неэффективному использованию системы и плохой репутации электронного правительства в стране [2-4].
Для того чтобы анализировать и дать соотвествующие рекомендации для улучшения системы необходимо производить исследование системы используя известные математические методы моделирования.
Целью данной работы является моделирование и изучение взаимодействия пользователей с системой электронного правительства.
Ниже приведена простейшая модель, где учитывается процессы взимодействия пользователей в системе e-government в Республике Узбекистан, которая расположена по адресу https://my.gov.uz . Рис.1.
Рис.1. Простейшая модель взимодействия пользователей и системы e-government.
Для того чтобы понимать процессы происходящие в системе начиная от поступления запросов, принятия запросов или обращения на обработку, обработка и выдача результатов запросов пользователям системы необходимо изучать построив их математическую модель. В данной работе мы создали модель, где учитывается все процессы протекающие и возможный исход. Дальнейшее наше исследование будет направлено на создания имитационной модели.
Рассмотрим систему электронного правительства Узбекистана https://my.gov.uz. и в котором пользователи выполняют некоторые действия.
На рис. 2 представлен пример диаграммы переходов состояний, которая показывает различные состояния в ктором пользователи могут находится в системе и возможные переходы между ними. В случае с электронным правительством состояние «Войти на портал my.gov.uz» является отправной точкой, и оттуда пользователи могут двигаться в трех направлениях: 1. "Browse". 2. "Search". 3. "Login".
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
Состояние "Login" предназначено для пользователей, которые еще не вошли на портал. Пользователи в состоянии "Browse" могут перемещаться в двух направлениях: 1. "Search". 2. "Exi"t. В свою очередь "Search" имеет направление: 1. "Browse". 2."Login" и 3. "Exit". Lolgin имеет 2 направления: 1.Перейти к "Filling the Form" 2.Exit. Эти состояния используются для поиска услуг. «Filling the Form» и «Get the results» — результаты этих действий и есть получение услуги. Следующее состояние — «Exit».
Состояние «Exit» представляет собой окончание посещения пользователем портала электронного правительства.
Для анализа был выбран лог-файл с веб-сервера, в котором зафиксированы все действия пользователей за ноябрь 2022 года. Общее количество посетителей было определено путем подсчета количества IP-адресов, которые заходили на портал и сверялись со статистическими данными из сайт www.uz. за тот же месяц. В ноябре 2022 года портал https://my.gov.uz посетили 1079654 пользователя.
Это число было принято за 100%, и было рассчитано количество пользователей, которые перешли в различные состояния, такие как «Login», «Search», «Browse», «Enter to the portal», «Filling the Form», «Get the results» и «Exit».
В качестве модели была модифицирована и использована граф-модель поведения пользователей Web-сервисов, предложенная в [6,7].
(0 24 ) V
--► Exit
004
Рис 2. Граф модель поведения и состояния пользователей Графовую модель поведения пользователя можно представить в виде (P,Z), где P=[pij] — матрица n x n вероятностных переходов между n состояниями модели. Z=[ztj] также представляет собой матрицу размера n x n, которая представляет среднее «время обдумывания» переходов состояний модели. Состояние «1» — это вход на конкретный сайт, а состояние «п» — выход с сайта.
Общее количество посещений разделов можно найти по формуле:
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
Vi = 1;
Vj = Zfc=iVk Pk,j> для всех j = 2,-n (11
Где где pkj — вероятность перехода клиента из состояния k в состояние j.
[ P,,l Pi,2 Pi,3 ... Pi,n]
[ Pil Pi,2 P i,3 ... Pin ] (1.2)
[ Pu Pi,2 Pt.3 ...P i,n ]
[ P,,1 Pi,2 Pi,3 ... Pi,n ]
Чтобы найти решение, нам нужно вычислить значения каждого состояния Vj по формуле:
Vj = £fc=i Vk Pkj, для всех к = от 1 до n, где n — количество состояний, в нашем случае — 7 состояний. Мы можем приравнять Vi = 1, как указано в задаче, а затем решить эту систему линейных уравнений, чтобы найти значения V2, V3, ..., Vn. Эти значения представляют собой стационарное распределение цепи Маркова.
Решение уравнение (1.1.) дает нам возможность определить:
Среднее количество посещений различных состояний на данной модели может быть представлено следующими переменными: Vs1 - Enter, Vs2 - Browse, Vs3 - Search, Vs4 - Login, Vs5 - Filling the form, Vs6 - Get the results и Vs7. - Exit.
Решив Соответсвенно получили следующие результаты:
Vsi = 6.08, VS2 = 5.24, VS3 = 5.68, VS4 = 5.32, Vs5 = 3.91, VS6 = 5.36, Vs? = 5.81;
Как видно из полученных результатов, что наибольшая устойчивая вероятность имеет место для состояния s1, которое представляет начальное состояние входа в систему электронного правительства. Это указывает на то, что большинство пользователей начинают свою сессию в системе электронного правительства, входя в нее.
Следующей по величине вероятностью является состояние s3, которое представляет собой поиск информации о системе. Это говорит о том, что значительное количество пользователей ищут конкретную информацию в системе.
Состояния s2 и s4 имеют относительно схожие вероятности, что указывает на то, что пользователи просматривают и входят в систему с одинаковой частотой.
Состояние s5, представляющее заполнение формы, имеет меньшую вероятность, что указывает на то, что меньшее количество пользователей, вероятно, будут заполнять формы в системе электронного правительства.
Наконец, состояние s7, представляющее выход из системы, имеет наименьшую вероятность, указывая на то, что большинство пользователей не выходят из системы электронного правительства во время сеанса.
ВЫВОДЫ
Основной целью данного работы является решение проблемы определения важного параметра, который может служить индикатором для определения эффективности систем электронного правительства, с учетом количества посещений. В качестве основного метода
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
моделирования выбрано "Customer Behavior Model Graph (CBMG)" и модель цепи Маркова. Результаты этих двух методов дали схожые результаты. И основной полученный результать говорит о том что немного пользователей используют систему электронного правительство для получения государственных услуг.
На основе полученных данных также имеется возможность идентифицировать узкие места после изучения поведения пользовательей в системе электронного правительство Узбекистан и на основе этого дать соотвествующие рекомендации для оптимизации портала my.gov.uz и ее разделов для того чтобы пользователи без проблем ориентировались в системе и получали различные государственные услуги качественно.
REFERENCES
1. A. E. Kuvnakov and S. S. Kasimov, "Development Internet resources in Uzbekistan: Empirical investigation," 2010 4th International Conference on Application of Information and Communication Technologies, Tashkent, Uzbekistan, 2010, pp. 1-4, doi: 10.1109/ICAICT.2010.5612068.
2. "Raqamli O'zbekiston — 2030" Strategiyasini tasdiqlash va uni samarali amalga oshirish chora-tadbirlari to'g'risida. PF-6079-сон 05.10.2020. https://lex.uz/ru/docs/-5030957
3. Djuraev, O. N., Kuvnakov, A. E., & Abdullaev, A. I. "Elektron hukumat" moduli bo 'yicha o 'quv-uslubiy qo'llanma. T.,-2016.-22-33 b.
4. N. Mahamatov, A. Kuvnakov and B. Yokubov, "Application of Blockchain Technology in Higher Education," 2020 International Conference on Information Science and Communications Technologies (ICISCT), Tashkent, Uzbekistan, 2020, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICISCT50599.2020.9351424.
5. Malodia, S., Dhir, A., Mishra, M., & Bhatti, Z. A. (2021). Future of e-Government: An integrated conceptual framework. Technological Forecasting and Social Change, 173. https://doi .org/10.1016/j .techfore.2021.121102
6. Mark, K., & Csaba, L. (2007). Analyzing Customer Behavior Model Graph (CBMG) using Markov chains. INES 2007 - 11th International Conference on Intelligent Engineering Systems, Proceedings. https://doi.org/10.1109/INES.2007.4283675
7. Harika, B., & Sudha, T. (2019). Extraction of Knowledge from Web Server Logs Using Web Usage Mining. Asian Journal of Computer Science and Technology, S(S3). https://doi.org/10.51983/ajcst-2019.8.s3.2113
8. Almeida, V. A. F. (2002). Capacity planning for web services: Techniques and methodology. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2459. https://doi.org/10.1007/3-540-45798-4_7
9. Almeida, V. A. F., & Menasce, D. A. (2002). Capacity planning: An essential tool for managing Web services. IT Professional, 4(4). https://doi.org/10.1109/MITP.2002.1046642
