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검색어: 데이터요구, 검색결과: 2
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김나연(이화여자대학교 일반대학원 문헌정보학과 석사) ; 정은경(이화여자대학교 문헌정보학과 교수) 2020, Vol.37, No.4, pp.1-26 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.4.001
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초록

오늘날 점차 데이터 집약적으로 변모하는 학문 환경 속에서 데이터는 연구부산물이 아닌 연구성과물로써 학술 커뮤니케이션의 기반으로 자리 잡아가고 있다. 그러나 데이터 공급의 확대나 접근가능성의 확보만으로는 실제적인 데이터 재이용을 담보하는 데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 학술연구자의 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 심층적으로 파악할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 연구자의 주요 데이터 재이용 행위와 데이터요구를 규명하고자 하였다. 이를 위해 한국사회과학자료원(KOSSDA)의 최근 3개년 데이터 재이용문헌 중 KCI 등재 논문의 저자를 연구대상으로 선정하고, 인터뷰를 수락한 연구자 12명과의 심층면담을 수행하였다. 심층면담 분석결과, 데이터를 재이용하는 요인은 개인적, 경제적, 기술적, 사회적 측면 모두에서 나타났으며, 데이터 재이용 목적에 따라 데이터 그 자체를 이용하거나 데이터가 지닌 맥락정보를 활용하였다. 웹 기반의 정보원으로부터 데이터를 주로 습득하였으나 비공식적인 커뮤니케이션을 통해 파악하는 경우도 있었다. 한편 데이터 재이용 시에 발생하는 학술연구자의 데이터요구를 살펴보면 생산 단위는 기관을, 언어는 영어를, 국가로는 미국을 선호하였다. 또한 조사원 기입식 대인면접 조사 방식으로 수집된 양적 데이터를 우선시하였다. 메타데이터와 식별정보를 충분히 포함한 원자료 수준의 데이터를 긍정적으로 인식하였으나, 접근 및 이용이 통제된 데이터는 데이터가 지닌 가치에 대한 확신을 갖기 어려워 부정적으로 받아들였다. 그러나 데이터의 규모나 최신성과 관련된 선호는 뚜렷하게 나타나지 않았는데 이는 선택 가능한 유사 데이터가 부재하였기 때문이었다.

Abstract

In today’s increasingly data-intensive academic environment, data is becoming the foundation of academic communication as a research outcome rather than a research by-product. However, there is a limit to guaranteeing actual data reuse only by expanding the data supply or securing accessibility. In order to overcome this, it is necessary to understand the data reuse behavior and data needs in-depth. Therefore, this study attempted to identify the major data reuse behavior and data needs among researchers. To this end, the authors of KCI papers among the data reuse documents of the Korea Social Science Data Archive (KOSSDA) for the past 3 years were targeted. An in-depth interview was conducted with 12 researchers who accepted the interview. As a result, factors considered when reusing data were personal, economic, technical, and social aspects, and it was found that the data itself was used or contextual information of the data was used depending on the purpose of data reuse. The path to acquiring data is a web-based source of information, and a path through informal communication can also be found. In terms of the data needs, it was found that they prefer English, the United States, and institutional producers. Also they have a clear preference for quantitative data from an interviewer-filled interpersonal interview survey method, rich metadata along with raw data, and data that contains identification information. However, due to the lack of confidence in the value, it is negative for the use of data with controlled access and use, and it is difficult to confirm a clear preference because there is no similar data available for selection in terms of size and freshness.

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정은경(이화여자대학교) ; 정선영(이화여자대학교) 2012, Vol.29, No.4, pp.273-294 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.4.273
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세대적 특성과 정보기술의 발달은 이미지의 생산과 이용을 가속화한다. 본 연구는 이미지 이용자의 일상생활 맥락에서 정보요구를 분석하여 이미지 접근점 확장에 관한 논의를 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜 Q&A 서비스인 네이버 지식인에서 이미지를 검색하고자 하는 질문 105건을 추출하였다. 이미지 질문은 이용 목적과 이미지 속성으로 구분한 프레임워크를 이용하여 분석하였다. 분석결과로서 이용 목적은 총 8가지로, 이미지를 데이터로서 이용하고자 하는 목적이 두드러졌으며, 이중에서 ‘보고그리기’는 기존 연구결과에서 찾아볼 수 없었던 이용 목적으로 새롭게 도출되었다. 이미지 속성에서는 의미, 비시각적, 구성 측면에서 의미와 비시각적 속성이 우세하게 나타났다. 전통적으로 이미지 검색과 접근에서 의미 측면의 속성은 중요하게 인식되어 왔으나, 본 연구의 분석결과에서 보여주는 바와 같이 비시각적 측면 특히, 맥락 요소의 비중은 접근점 제공에 있어서 중요한 시사점으로 볼 수 있다.

Abstract

Images have been substantially searched and used due to not only the advanced internet and digital technologies but the characteristics of a younger generation. The purpose of this study aims to discuss the ways on expanding the access points to images by analyzing the needs of users in context of everyday life. In order to achieve the purpose of this study, 105 questions of image seeking in NAVER, which is one of social Q&A services in Korea, were analyzed. For the analysis, a two-dimensional framework with image uses and image attributes were utilized. The findings of this study demonstrate that considerable use purposes on data oriented pole, such as information processing, information dissemination and learning are identified. On the other hand, image attributes from the needs of image show that non-visual aspects including contextual attributes are recognized substantially in addition to the traditional semantic attributes.

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