- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션의 특성을 각각 분석하고, 웹상에서의 학술 커뮤니케이션 패턴이 학문 분야에 따라 어떤 차이를 보이는지 비교하였다. 경제학과 컴퓨터공학정보시스템 분야에서 키워드를 추출하여 이와 관련된 학술적 웹페이지와 학술지 논문을 수집하였고, 이를 학술적 웹페이지의 특성, 웹페이지 동시링크와 학술지 논문 동시인용 데이터의 다차원척도(MDS) 분석, 시간의 흐름에 따른 학술 활동의 변화 등 세 가지 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 웹과 학술지를 통한 학술 커뮤니케이션에는 공통점과 차이점이 나타났으며, 이런 현상은 두 학문 분야에서 모두 확인되었다. 그리고 웹을 통한 학술 커뮤니케이션의 경우 같은 학문 분야 내의 세부 주제에 따라서 고유한 특성이 나타나는 것을 볼 수 있었다.
Abstract
In this study, the characteristics of scholarly communication through the Web and scientific journals are explored, and scholarly communication patterns in two scientific disciplines are compared to reveal the difference. Economics and Computer Science－Information Systems are selected as two disciplines to be analyzed. In the data collection process, 10 keywords are extracted from a database for each subject field, and scholarly Web pages and journal articles related to these keywords are collected and analyzed. Our investigation includes the characteristics of scholarly Web pages, Multi-Dimensional Scaling (MDS) analysis of co-linked Web pages as well as co-cited journal articles, and changes in the scholarly communication activities occurring on the Web and in scientific journals respectively over time. We found certain differences as well as common features in scholarly communication patterns between the Web and scientific journals for both fields of Economics and Computer Science. We also found that scholarly communication occurring on the Web displays unique features for each subtopic within the same field of study.
초록
본 연구에서는 ‘학술지의 피인용횟수 순위’를 적용한 tapered h-지수의 변형지표 Kor-hT를 고안하여 제안하였다. Kor-hT의 의미를 평가하기 위하여 Kor-hT 지수 값의 중복률 및 지수 값과 평가요소 사이의 연관성 변화를 다른 학술지 평가지표인 h-지수, tapered h-지수 및 IF와 비교 분석하였다. 지수 값의 중복률 분석은 지표의 변별력을 살펴보기 위한 것이며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계 분석은 지표의 평가요소인 피인용횟수 및 논문 수가 지수 값에 각각 어떻게 반영되는지를 알아보기 위한 것이다. 분석을 위해 2008년부터 2010년까지의 한국학술지인용색인(KCI) 3개년 데이터를 사용하였다. 분석 결과 본 연구에서 제안한 Kor-hT가 비교 대상 지표에 비해 지수 값의 중복률이 가장 낮아 높은 변별력을 보였으며, 지수 값과 평가요소와의 상관관계에 있어서도 피인용횟수와 논문 수 모두에서 상관관계가 가장 높은 것으로 나타났다.
Abstract
This study describes the meaning of and the formula for Kor-hT, which is a modified index built on the tapered h-index by applying ‘the ranking according to the number of citations of journals’. This study evaluated the de-duplication rate of index values of Kor-hT and analyzed the change in the correlation between the index values and evaluation elements using the Korea Citation Index data from 2008 to 2010. Kor-hT is compared with h-index, tapered h-index, and IF. As a result, Kor-hT appeared to be superior to other indexes on de-duplication rate. It is also shown that there is a very strong positive correlation between the evaluation elements, the number of citations and the number of articles of journals, and the index values of Kor-hT.
초록
연구자 성과 평가를 위해 널리 사용되는 h-지수는 일관성 부족 문제와 공저자 수를 고려하지 않는다는 문제를 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 h-지수와 g-지수, 그리고 공저 보정 방안을 검토하고 2004년부터 2013년 사이의 실제 KCI 데이터를 대상으로 분석해본 결과는 다음과 같다. 첫째, 일관성 결여 문제를 해소하기 위해서는 g-지수를 사용하는 것이 더 바람직하다고 판단된다. 둘째, 연구 성과의 양적인 측면과 질적인 측면을 한꺼번에 반영하는 복합 지수라는 h-지수와 g-지수의 고유한 특성을 유지하기 위해서는 반드시 공저를 보정하여 지수를 측정해야 한다. 셋째, 공저자 수로 나눈 인용빈도를 사용하는 hC-지수와 gC-지수를 적용하면 단독 저술 비중이 높은 인문학 분야 연구자도 공정하게 평가할 수 있고, 특정 분야나 특정 기관에 속한 연구자가 상위 순위를 과점하는 현상을 방지할 수 있다.
Abstract
The h-index is a popular bibliometric indicator for evaluating individual researchers. However, it has been criticized for its inconsistency with reflecting increased number of citations and disregarding the number of co-authors in a paper. In order to overcome these problems, we examined the g-index and other Hirsch-type indices considering the number of co-authors. Test data collection was extracted from Korean Citation Index database published from 2004 to 2013. The results of this study are as follows: First, g-index is more reliable indicator than h-index with consistency. Second, number of co-authors must be considered to maintain the h-index as an complex indicator applying the quality and the quantity of research performance. Finally, hc-index and gc-index, with fractionalised counting of the papers, can fairly measure the research performance of humanities researchers, and successfully prevent specific disciplines or institutions occupying majority of top rankings.
초록
이 연구는 발행된 연도의 평균 인용빈도를 보여주는 지수인 학술지의 즉시성지수를 수집한 후 즉시성지수의 증감에 영향을 준 구체적인 요인을 분석하였다. 이를 위해 2008년 JCR에 수록된 생물학(biology) 분야의 학술지 71종에 관한 즉시성지수를 수집하였고, 즉시성지수 값에 직간접적으로 영향을 준 것으로 보이는 여러 항목에 관한 데이터를 수집하여 분석하였다. 단순상관관계분석, 요인분석, 회귀분석 등을 실시한 결과 즉시성지수 총분산의 67.64%가 외형, 수집가능성, 예정호 및 연령, 언어 등의 요인으로 설명되었다. 이 요인들을 독립변수로 회귀분석을 실시한 결과 통계적으로 유의하였다. 일반적으로 학술지의 즉시성지수에 많은 영향을 줄 것으로 기대되는 것은 학술지의 인지도이지만, 이 연구에서는 학술지의 면수와 같은 외형이 즉시성지수에 직접적인 영향을 주고 있는 것으로 나타났다. 아울러 오픈액세스 학술지가 일반 학술지에 비해 즉시성지수가 더 높았다. 또한 즉시성지수가 높은 학술지는 연간 발행횟수가 많고, PMC에 등재되는 사례가 흔하며, 발행국은 주로 미국과 영국이라는 것이 확인되었다.
Abstract
This paper examined what factors affect the immediacy index showing the average number of times an article is cited in the year it is published. Not only Seventy-one immediacy indexes for subject field biology on JCR 2008 edition were gathered, but also many characteristics of scholarly journals that may influence the indexes directly or indirectly were aggregated. Simple correlation coefficient analysis, factor analysis, and regression analysis were performed on the paper. Therefore factors such as physical volume, availability, forthcoming issue, age and language explaining 67.64% of total variance were identified. After regression analysis using these factors as independent variables, the results were statistically significant. The results showed physical volumes, the total pages of publication, have an influence upon immediacy indexes obviously, although it is expected that journal reputations may affect immediacy indexes. Generally open access journals had high immediacy indexes. High ranked journals on immediacy index were apt to be issued frequently, uploaded very often on PMC, and published in major countries including United States and United Kingdom.
초록
현재 국내외 대학도서관의 전자학술정보 입수는 일명 빅딜로 불리는 수백, 수천 종의 전자학술지 묶음을 다년간, 고정된 인상율로 계약하는 구독방식이 주류를 이루고 있다. 1990년대 중반에 시작된 이러한 구독방식은 대학도서관과 이용자에게 많은 장점을 제공했다. 하지만 이들 패키지의 가격이 지속적으로 상승함에 따라 이러한 방식의 지속가능성에 대한 의문이 제기되고 있다. 현재까지 pay-per-view 방식을 제외하면 구독기반 모형의 구체적인 대안은 제시되지 않고 있으며 향후 도서관 예산문제가 심각한 뇌관으로 남아있다. 2000년대 초반 시작된 오픈액세스 운동은 다양한 방법으로 학술지의 출판과 유통의 장벽을 제거하고 있다. 오픈액세스 출판 규모는 매년 두 자릿수로 증가하고 있고, 오픈액세스 학술지 논문은 Scopus와 Web of Science 인용데이터베이스에의 편입비율이 20%에 육박하는 등 양적, 질적인 성장을 보이고 있다. 2004년에 시작된 구글 학술검색은 현재 대다수 학술출판사의 학술지 논문에 대한 편리한 검색 및 접근 도구로 성장하고 있다. 비록 학술지 선택의 기준, 제한된 검색 기능, 독점화에 대한 우려 등이 있지만 구글 학술검색을 대학도서관 데이터베이스의 대안으로 진지하게 주목할 필요가 있다. 대학도서관의 예산 문제, 오픈액세스 출판의 활성화, 구글 학술검색과 같은 무료 도구의 성장은 구독기반 모형을 대체할 수 있는 파괴적인 변화로 인식되고 있으며 대학도서관 사서는 새로운 환경에 대한 구체적인 대응을 고민해야 한다.
Abstract
The dominant model of acquiring scholarly contents at academic libraries is so called big deal where libraries subscribe to a bundle of hundreds, if not thousands of journals in a multi-year contract with fixed annual rate increase. The bid deal, started in the mid-1990s, offered a number of advantages for academic libraries and their users. However, escalating prices for these packages have become a serious issue casting doubts about the sustainability of the subscription-based model. At the moment, it appears there is no viable alternative other than pay-per-view method that is being tested at some libraries. Libraries’ budget situation will remain a key factor that might change the situation. Open access started in the 2000s as a vehicle to eliminate barriers to publishing and distributing peer-reviewed scholarly journal articles. Open access publishing is witnessing two-digit growth annually. Open access articles now occupy close to 20% of two major citation databases: Scopus and Web of Science. Google Scholar service, debuted in late 2004, is now a popular tool for discovering and accessing scholarly articles from a vast selection of journals around the world. There is a call for taking Google Scholar seriously as a potential replacement of library databases amid concerns regarding the quality of journals indexed, limited search capabilities vis-à-vis library databases, and monopoly of public goods. Escalating budget problems, rapid growth of open access publishing and the emergence of powerful free tool, such as Google Scholar, need to be taken seriously as these forces might bring disruptive changes to the existing subscription-based model of scholarly contents at academic libraries
초록
학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 ‘Open Data’ 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.
Abstract
Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of ‘Open Data’ searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.