초록

네트워크 분석 기법을 활용한 연구가 다양한 학문 분야에서 수행되고 있다. 본 연구는 2003년부터 2021년까지 국내 학술지에 게재된 네트워크 분석 논문 총 2,187건을 대상으로 계량서지적 분석과 내용분석을 수행하였다. 분석결과는 살펴보면, 논문 생산에 있어서 교육학, 학제간연구, 컴퓨터학, 문헌정보학, 행정학, 경영학 등의 우위를 확인할 수 있다. 학술지 단위로 보면, 메가 학술지의 강세가 나타난다. 그러나 피인용 기반의 영향력을 살펴보면, 행정학, 문헌정보학, 교육학의 영향력을 뚜렷하게 확인할 수 있다. 저자 단위로 분석한 결과 역시 언론정보학, 행정학, 문헌정보학의 우위를 확인할 수 있다. 파악된 1,537명의 저자 중에서 극소수의 저자가 활발한 연구활동을 하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 연구자 저변 확대의 필요성도 확인할 수 있다. 내용분석의 결과를 살펴보면, 논문을 데이터셋으로 하여 가중/비방향네트워크를 형성하는 것이 가장 일반적인 네트워크 형태로 나타났다. 노드는 단어, 링크는 동시출현으로 표현되는 것이 보편적이며, 분석을 위해서는 KrKwic, UCINET, NetMiner, NetDraw의 활용이 가장 두드러졌다.

Abstract

Research in various academic fields using network analysis techniques has been conducted and grown. This study performed bibliographical analysis and content analysis on a total of 2,187 network analysis papers published in journals from 2003 to 2021. The results showed that the fields of Pedagogy, Interdisciplinary Research, Computer Science, Library and Information Science, Public Administration, and Business Administration were higher in terms of the number of research papers. From the perspective of journal, mega-journals were indicated as the most productive journals. However, when looking at the impact based on the number of citations, the strength of Public Administration, Library and Information Science, and Pedagogy is clearly revealed. The results of the analysis by authors can also confirm the higher impact of Journalism, Public Administration Science, and Library and Information Science. Of the 1,537 authors identified, very few authors are active in research, confirming the need to expand the researcher base. The results of content analysis showed that the weighted and non-directional network was the most common network type with using the research papers as a data set. Generally nodes are expressed as words and links are expressed as relationship. For network analysis, the use of KrKwic, UCINET, NetMiner, and NetDraw is the most prominent.

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Abstract

In this study, pathfinder network analysis has been carried out to identify subject domains of documents which cited articles in the ASIST Proceedings. This represents how articles in the ASIST Proceedings are flowed and used in what subjects areas. For this analysis, 240 documents were selected through a search of the Scopus database. The complete linkage clustering method was used to draw out 16 clusters from 240 documents. Through MDS and pathfinder network analysis, knowledge networks of clusters have been produced. As a result, articles in the ASIST Proceedings relating to knowledge management, bibliometrics, information retrieval and digital libraries have been cited actively by other publications. The most frequent citation flow type of ASIST proceedings was citation from proceedings(ASIST) to reviews(ARIST), via journals, and the most popular subject areas related to documents were bibliometrics.

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이 연구에서는 계량정보학적 기법을 사용하여 국내 트위터 관련 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 KCI에서 검색된 2009년부터 2014년 4월까지의 트위터 관련 논문 539편에서 제목, 초록, 키워드를 추출하여 분석 자료로 삼았다. 프로파일링 기법을 이용해 트위터 관련 연구가 수행된 학문 분야와 저널을 분석하였고, 동시출현단어 분석을 통해 트위터 관련 연구의 세부 주제 영역을 파악하였다. 그 결과, 국내 트위터 관련 연구는 53개 학문분야에서 다양하게 다루어지고 있으며 핵심 분야는 신문방송학, 경영학, 컴퓨터학 분야로 나타났다. 세부 주제로는 선거를 비롯한 정치 관련 이슈가 가장 많이 다루어졌으며, 기업/구매 관련 이슈도 활발히 연구되었음을 확인할 수 있었다.

Abstract

This study explored the research trends on Twitter in Korea by informetric methods. All 539 articles on Twitter published from 2009 to the April of 2014 were obtained from the KCI. Only article titles, abstracts, and keywords by authors were used in analysis. Academic journals in many different disciplines where Twitter articles were produced were analysed by profiling, and then, the subject areas of researches on Twitter were analysed by co-word analysis. The results of this study showed that Twitter-related papers were published in as many as 53 disciplines with journalism, business administration, and computer science to be core fields. It was also found that the core subject areas are political issues and business.

초록

본 연구는 서울특별시 A구 산하 9개 도서관 이용자들의 대출 기록을 모두 조사하여 주제별 장서이용 행태를 분석하고 주제 분야 간 어떠한 연관성을 지니고 있는가를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 2006년 6월부터 2014년 6월까지 발생한 2,723,115건의 대출 기록을 수집하여 분석하였다. 한국십진분류(KDC)에 따라 총류(000)부터 역사(900)까지 10개 대분류와 총류(000)부터 전기(990)까지 100개 중분류로 나누어 주제별 대출빈도를 분석하였으며, 도서관 이용자들의 대출기록 기록을 중분류에 따른 상관계수에 근거한 군집분석을 통하여 주제별 연관성을 분석하였다.

Abstract

The goal of this study is to analyze use patterns of library collections using circulation statistics of 9 public libraries user’s of the Seoul borough “A”. For this study, the 2,723,115 circulation-related data of 9 public libraries located in borough “A” which were occurred between June 2006 and June 2014 were collected and used. According to the Korea Decimal Classification (KDC), All circulation records is divided into 10 categories from general (000) to history (900) and 100 divisions from general (000) to biography (990), is analyzed the frequency by category and is analyzed by cluster analysis based on thematic relevance.

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교수연구업적을 보다 효과적으로 평가하기 위해서는 연구의 정량 및 정성적 측면을 고려하여야 한다. 본 연구에서는 연구의 양적 측면을 보여주는 논문 수와 질적 측면을 반영하는 피인용 수에 의한 국내 문헌정보학과 교수의 연구업적 평가순위를 국내 대학에서 사용되는 연구업적 평가규정을 적용한 순위와 비교․분석하였다. 연구결과, 논문 수에 의한 교수별 순위가 피인용 수에 의한 순위와 차이가 있으며, 대학별 교수 업적평가는 피인용 수보다는 논문 수에 의한 평가와 가까운 것으로 나타났다. 또한 대학별 상이한 논문 배점기준은 교수업적평가 결과에 별다른 영향을 끼치지 않았다. 향후 연구에서는 연구의 양적 및 질적 수준을 보다 잘 반영하는 계량서지학적 지표에 관한 연구가 진행되어야 할 것으로 본다.

Abstract

Effective assessment of faculty research performance should involve considerations of both quality and quantity of faculty research. This study analyzed methods for evaluating faculty research output by comparing the rankings of Library and Information Science(LIS) faculty by publication counts, citation counts, and research performance assessment guidelines employed by Korean universities. The study results indicated that faculty rankings based on publication counts to be significantly different from those based on citation counts. Additionally, faculty rankings measured by university guidelines showed bigger correlations with rankings based on publication counts than rankings by citation counts, while differences in universities guidelines did not significantly affect the faculty rankings. The study findings suggest the need for bibliometric indicators that reflect the quality as well as the quantity of research output.

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본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 통해 여러 영역으로 나누어진 국내 건강정보 관련 연구를 통합적인 시각으로 보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인 데이터베이스를 통해 2002년부터 2023년까지의 국내 ‘건강정보’ 관련 논문 1,193편을 수집하여 시기별 동향, 학문분야, 지적구조, 키워드 변화 시기를 분석하였다. 분석결과, 건강정보 관련 논문 수는 지속적으로 증가하였으며, 2021년 이후 감소하고 있다. 건강정보 관련 연구의 주요 학문분야는 ‘의공학’, ‘예방의학/직업환경의학’, ‘법학’, ‘간호학’, ‘문헌정보학’, ‘학제간연구’로 볼 수 있다. 건강정보 관련 연구의 지적구조를 파악하기 위해 단어동시출현분석을 시행하였다. 이후 도출된 네트워크의 구조와 군집파악을 위해 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 ‘건강정보에 대한 의료공학적 관점’과 ‘건강정보에 대한 사회과학적 관점’이라는 2개의 대군집을 중심으로 그에 속한 4개의 중군집, 17개의 소군집을 파악할 수 있었다. 학문분야와 키워드의 변화 시기를 추적하기 위해 변곡점 분석을 시도하였으며 공통적으로 2010년과 2011년 사이에 변화가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 출판년도와 단어출현빈도를 통해 전략 다이어그램을 도출하였으며 고빈도 키워드를 ‘유망’, ‘성장’, ‘성숙’ 영역으로 구분하여 제시하였다. 본 연구는 주로 내용분석 중심의 선행연구들과 다르게 여러 가지 계량서지학적 방법을 통해 건강정보 관련 연구영역을 통합적인 시각으로 바라보았다는 데 의의가 있다.

Abstract

This study aims to identify and comprehensively view health information-related research trends using a bibliometric analysis. To this end, 1,193 papers from 2002 to 2023 related to “health information” were collected through the Korea Citation Index (KCI) database and analyzed in diverse aspects: research trends by period, academic fields, intellectual structure, and keyword changes. Results indicated that the number of papers related to health information continued to increase and has been decreasing since 2021. The main academic fields of health information-related research included “biomedical engineering,” “preventive medicine/occupational environmental medicine,” “law,” “nursing,” “library and information science,” and “interdisciplinary research.” Moreover, a co-word analysis was performed to understand the intellectual structure of research related to health information. As a result of applying the parallel nearest neighbor clustering (PNNC) algorithm to identify the structure and cluster of the derived network, four clusters and 17 subgroups belonging to them could be identified, centering on two conglomerates: “medical engineering perspective on health information” and “social science perspective on health information.” An inflection point analysis was attempted to track the timing of change in the academic field and keywords, and common changes were observed between 2010 and 2011. Finally, a strategy diagram was derived through the average publication year and word frequency, and high-frequency keywords were presented by dividing them into “promising,” “growth,” and “mature.” Unlike previous studies that mainly focused on content analysis, this study is meaningful in that it viewed the research area related to health information from an integrated perspective using various bibliometric methods.

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Abstract

This paper aims to find out the kinds of sub-topics that were researched in relation to Information Literacy (IL). The text mining method was applied to the articles with ‘information literacy’ in the fields of the descriptor, title and abstract in the LISA Database. Also, out of 214 journals that published these articles, those with the top ten highest frequencies were listed and analyzed. Research results show that 908 articles on information literacy were published in 214 journals and ‘User training’ and ‘Students’ were major descriptors in the sub-topic area of information literacy. Also, Reference Services Review and The Journal of Academic Librarianship are two key journals in IL research as they have the highest frequency of related articles and have shown increasing trends.

초록

이 연구는 국제학술지에 나타난 ‘동해’ 관련 연구에서 ‘동해’ 표기유형별 특성을 계량적으로 분석한 것이다. 이 때 동해표기 유형은 ‘동해 단독’, ‘일본해 단독’, ‘병행표기’로 구분하였다. 분석을 위해 Web of Science DB에서 총 4,192편을 대상으로, 표기유형별 시계열 변화, 저자 소속국가별 표기유형, 연구주제의 차이, 피인용도, 연구협력 및 공저 네트워크를 분석하였다. 그 결과 ‘동해’ 연구에서 ‘일본해 단독 표기’의 비율이 가장 많은 것으로 나타났고, 1990년대 이후 ‘동해 단독 표기’과 ‘병기’의 비율이 지속적으로 상승하고 있었다. 또한 ‘동해’ 연구의 핵심국가는 ‘일본’, ‘러시아’, ‘한국’, ‘미국’, ‘중국’ 5개국이며, ‘일본해 단독 표기’의 경우 ‘일본’을 중심으로 ‘미국’, ‘러시아’, ‘중국’과 공동연구가 활발히 이루어지며, ‘동해 단독 표기’와 ‘병기’는 ‘한국’ 연구자를 중심으로 ‘미국’, ‘일본’과의 연구의 비율이 높았다. 공저 네트워크는 ‘일본해 단독 표기’의 경우 하나의 “거대 구성집단”(Giant Component)을 형성하여 이(異) 집단 간의 협업이 활발히 이루어지고 있으나, ‘동해 단독 표기’의 경우 소속기관을 중심으로 소규모의 연구그룹이 분산된 것으로 나타났다.

Abstract

This study worked on the qualitative analysis about nomenclature East Sea by the record type in researches related to East Sea shown in the scientific journals. Here in this study, the way of marking is classified as three: ‘sole notation of East Sea’, ‘sole notation of Sea of Japan’, and ‘simultaneous notation of both’. Based on a total of 4,192 selections from Web of Science DB, the analysis was followed up for change in time series by the notation type, notation type according to the nation that authors belong to, difference in research topic, impact factor, collaboration in research, and co-authorship network. The result turned out in this work that the sole notation of Sea of Japan accounted for the largest portion. It also showed that the rates of sole notation of East Sea and simultaneous notation have kept increasing continuously since the 1990s. Hub nations regarding the research of East Sea is five including Japan, Russia, Korea, USA, and China. In the case of sole notation of Sea of Japan, active collaboration studies are performed in USA, Russia, and China with a focus in Japan. In the case of sole notation of East Sea and simultaneous use, the research rate is relatively high in USA and Japan with a focus in Korea. As to the co-authorship network in the sole notation of Sea of Japan, sort of a “giant component” among different groups has been set up and through which the collaborative works are actively underway. However, it was found that the research of sole notation of East Sea is dispersed into small groups on the base of relevant individual institution.

초록

최근 이용자 중심의 기록관리에 대한 중요도가 높아짐에 따라, 공공기록관에서도 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: 이하 SNS)를 통해 기존 방식인 단방향이 아닌 쌍방향 활동으로 이용자와 소통을 유도하여 이용자 중심 서비스를 시도하고 있다. 본 연구의 목적은 공공기록관의 소셜미디어 이용 현황을 분석하고 그에 대한 이용자들의 관심도를 파악하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 국가기록원과 대통령기록관 트위터를 선정, 2010년부터 2016년 4월 15일까지의 공공기록관과 관련 트윗(tweet)들을 수집하였고, 계량분석과 소셜미디어 분석 방법(노출추이분석, 시계열분석)을 적용하였다. 공공기록관에서 자체적으로 게시한 트윗과 일반 사용자가 게시한 트윗 집합간의 차이점을 분석하고, 공공기록관에 대한 이용자 관심이슈와 시계열에 의한 사회적 이슈간의 상관관계를 파악하였으며, 이를 통해 효과적인 소셜미디어 환경에서의 공공기록관 서비스 활용 방안을 제시한다.

Abstract

Recently, as the importance of user-oriented archives management is becoming increasingly, government archives try to serve interactive services using social network service (SNS) beyond one-way approaches. This study aims to analyze usage of government archives service in social media and examine users’ interestedness. We especially select “National Archives of Korea” and “Presidential Archives” as target government archives and collect tweets from 2010 to 15th April 2016. Our study adopts informetric approaches and social media analysis including buzz analysis, time series analysis. We differentiate between the tweet collection posted by government archives themselves and the other collection generated by general users. Furthermore we conduct correlation analysis of tweet and social issues and propose application plan for government archives services in social media environment.

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Abstract

Since the 1990s, informetrics has grown in popularity among information scientists. Today it is a general discipline that comprises all kinds of metrics, including bibliometrics and scientometrics. To illustrate the dynamic progress of this field, this study aims to identify the structure and infrastructure of the informetrics literature using statistical and profiling methods. Informetrics literature was obtained from the Web of Knowledge for the years 2001-2010. The selected articles contain least one of these keywords: ‘informetrics’, ‘bibliometrics’, ‘scientometrics’, ‘webometrics’, and ‘citation analysis.’ Noteworthy publication patterns of major countries were identified by a statistical method. Intellectual structure analysis shows major research areas, authors, and journals.