İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv
Akademik profillerin yönetimi ve yayınların izlenmesi konusunda Türkiye'deki üniversiteler arasında en iyi UI/UX standartlarından birine sahiptir. Veri girişi ve raporlama süreçlerindeki modüler yapısı, akademik verimliliği artırmaktadır. Kurumsal kimliği yansıtan modern arayüzü dikkat çekicidir.
- Akademik profil yönetimi
- Yayın etkileşim analizi
- Modern kurumsal arayüz

İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv, akademik tasarım denetiminde 62/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (94) ve marka kimliği (74); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve estetik (47).
İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv, Avesis tarafından tasarlanan bu Akademik Veritabanı & Dergi platformu olarak 62/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv, dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
1 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Akademik Veritabanı & Dergi
İstanbul Üniversitesi Akademik Arşiv bu kategoride 5 puan üzerinde — sektör ortalaması 57/100. En iyi %41 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler
Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.

