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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.
Abstract
This study investigates the development path and intellectual structure of data literacy research, aiming to identify emerging topics in the field. A comprehensive search for data literacy-related articles on the Web of Science reveals that the field is primarily concentrated in Education & Educational Research and Information Science & Library Science, accounting for nearly 60% of the total. Citation network analysis, employing the PageRank algorithm, identifies key papers with high citation impact across various topics. To accurately trace the development path of data literacy research, an enhanced PageRank main path algorithm is developed, which overcomes the limitations of existing methods confined to the Education & Educational Research field. Keyword bibliographic coupling analysis is employed to unravel the intellectual structure of data literacy research. Utilizing the PNNC algorithm, the detailed structure and clusters of the derived keyword bibliographic coupling network are revealed, including two large clusters, one with two smaller clusters and the other with five smaller clusters. The growth index and mean publishing year of each keyword and cluster are measured to pinpoint emerging topics. The analysis highlights the emergence of critical data literacy for social justice in higher education amidst the ongoing pandemic and the rise of AI chatbots. The enhanced PageRank main path algorithm, developed in this study, demonstrates its effectiveness in identifying parallel research streams developing across different fields.
초록
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.
초록
오픈 데이터가 국제적인 흐름으로 주목받는 현시점에서 데이터 공유를 지원하는 한국의 국제 학술지 역할에 대한 논의가 이루어질 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 발간 국제 학술지의 편집인 설문 조사와 인터뷰를 바탕으로 데이터 공유 정책 도입에 영향을 미치는 요인을 확인하고 해당 학술지 편집인의 데이터 공유 정책 도입 및 구성요소에 대한 인식을 살펴보았다. 그 결과 정책을 도입하였거나 도입할 예정인 학술지에서는 데이터 공유가 국제적인 추세이며 연구발전에 기여할 수 있다는 점을 인식하였지만, 여전히 데이터 공유에 대한 인식 개선 노력이 필요함을 강조하였다. 이에 학술지 및 학술공동체 차원에서의 교육 활동이나 데이터 공유에 따른 보상을 통해 데이터 공유에 대한 인식을 개선할 필요가 있었다. 또한 중요도가 높으며, 필수 구성요소로 편집인의 절반 이상이 선택한 구성요소로 ‘데이터 가용성 표기’, ‘데이터 공유 수준’, ‘데이터 공유 방법’, ‘데이터 인용’이 있었다. 이들 학술지에서 데이터 공유를 반드시 의무화할 필요는 없지만 데이터 가용성 표기를 통해 데이터를 공유할 수 없는 상황에 대해 언급하는 것은 필요하다고 보았다. 국내 상황에 적합한 리포지터리 개발 및 실행을 책임질 기관의 역할 또한 강조되었다. 더불어 정책 도입에 영향을 주는 요인에 따라 정책 도입 비율의 차이를 확인한 결과, 영향력지수 사분위, 출판 유형, 주제 분야에서 유의한 차이가 나타났다. 영향력지수가 높은 학술지는 데이터 공유를 지원하는 자원을 보유할 가능성이 높고 오픈액세스 혹은 하이브리드 학술지는 오픈사이언스의 일환인 오픈 데이터에 관심을 가지는 경향이 있다고 볼 수 있었다. 의학 분야에서는 학술공동체 차원의 데이터 공유를 위한 적극적인 움직임이 데이터 공유 정책 도입을 촉진하였음을 알 수 있었다. 국내에서 학술지 데이터 공유 정책 도입 및 운영을 활성화하는 기초자료로서 본 연구가 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
At a time when open data receives attention as an international trend, there is a need to discuss the role of international journals in Korea to support data sharing. Based on surveys and interviews of editors from the international journals, we identified factors affecting the policy adoption and examined the journal editors' perception on the adoption and components of the data sharing policy. As a result, scholarly journals that have adopted or are planning to adopt policies have recognized that data sharing is an international trend and can contribute to research development, but they stressed that efforts to improve the perception of data sharing were still necessary. Educational activities and compensation for sharing data were needed at scholarly journals’ and communities’ level. Also, components perceived important and selected by more than half of the editors as mandatory were ‘data availability statement’, ‘data sharing level’, ‘data sharing method’, and ‘data citation’. While scholarly journals do not always need to mandate data sharing, it was necessary to mention conditions where data cannot be shared through data availability statements. The role of the organization developing and operating a repository appropriate for situations in Korea was also emphasized. In addition, by identifying factors affecting the policy adoption, significant differences were found in Journal Impact Factor quartiles, publication type, and subject area. This finding indicated that journals with a high impact factor are likely to have resources to support data sharing, and open access or hybrid journals are likely to have interest in open data as a part of open science. In the medical research area, active movements for data sharing in academic communities have promoted the adoption of data sharing policies. This study would be used as basic data to facilitate the adopton and operation of scholarly journals’ data sharing policies in Korea.