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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
최근 다양한 학문 분야는 대내외적 요인으로 인해 학제적 연구 흐름에 영향을 받고 있는 추세이다. 본 연구는 문헌정보학 분야를 대상으로 학제성과 연구 영향력의 상관관계를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2011년 JCR(Journal Citation Reports)의 학술지 영향력 지수 상위에 해당하는 문헌정보학 학술지 10종을 선정하여 WoS(Web of Science) 인용색인 DB에서 2006년부터 2010년까지 1,873편의 논문의 참고문헌 데이터를 대상으로 분석하였다. 동시인용 네트워크 분석과 선정된 4가지 학제성 지수를 사용하여 문헌정보학 분야의 학제적 구조를 파악하고 학제성과 연구 영향력 사이의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과를 통해 문헌정보학의 학제적 구조를 제시하였으며, 학제성 지수 중 매개중심성은 학술지 영향력 지수(5년) 그리고 논문당 영향도(Article Influence Score)와 통계적으로 유의한 상관관계가 있음이 밝혀졌다.
Abstract
As interdisciplinary research has been dominant in various fields, the purpose of this study is to analyze the relationship between interdisciplinarity and research impact in the field of Library and Information Science. For a data set, ten journals ranked as the top of 2011 JCR’s in terms of JIF (Journal Impact Factor) were selected. The citation data of 1,873 articles from the ten journals were collected from the WoS during the period from 2006 to 2010. In order to achieve the purpose of this study, as network analysis was conducted to investigate the interdisciplinarity of LIS field, interdisciplinarity indicators, and research impact factors were statistically analyzed. The findings of this study confirmed the interdisciplinary knowledge structure of the LIS field as previous studies identified. More importantly, this study demonstrated that a positive correlation existed between interdisciplinarity represented as betweenness centrality and research impact.
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
이 연구에서는 국내 문헌정보학 학술지 논문의 사사표기 유형을 파악하고, 유형에 따라 학술지 논문의 계량서지적 특성에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 분석을 위해서 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종에 2013년부터 2021년까지 9년간 게재된 논문 2,143편의 사사표기와 참고문헌, 인용횟수를 데이터로 확보하였다. 전체 논문 중에서 61.2%인 1,311편에 실린 사사표기 1,433건의 내용을 분석하여 유형을 나눈 다음, 각 유형에 해당하는 논문의 계량서지적 특성을 살펴보았다. 사사표기 유형은 크게 ‘윤리(중복게재회피)’와 ‘감사’ 유형으로 양분되었으며, 각각 9가지와 10가지로 세분할 수 있었다. 계량서지적 특성으로 참고문헌 수, 참고문헌의 최신성, 인용도를 살펴본 결과 모든 특성이 사사표기 유형별로 차이가 있는 것으로 나타났다.
Abstract
In this study, we aimed to identify the types of acknowledgments in Korean LIS journal articles and to find out whether there are differences in the bibliometric characteristics of journal articles based on the types of acknowledgments. For the analysis, the acknowledgments, references, and citation counts of 2,143 articles published in four representative journals in the field of library and information science in Korea for nine years from 2013 to 2021 were obtained as data. We analyzed the contents of 1,433 acknowledgments in 1,311 articles (61.2% of all articles) to divide them into types and then examined the bibliometric characteristics of each type of article. The acknowledgment types were broadly divided into the ‘ethics’ type (avoiding duplicate publication) and ‘thanks’ type, which were further subdivided into 9 and 10 types, respectively. We examined the number of references, recency of references, and citations as bibliometric characteristics, and found that all of these characteristics differed between the types of acknowledgements.
초록
본 연구는 잊힐 권리와 관련한 뉴스 기사와 학술지 게재 논문을 대상으로 텍스트마이닝 분석을 활용해 각 문서 내에 나타난 논점과 특성을 살펴보았다. 분석을 위해 ‘잊힐 권리’와 ‘잊혀질 권리’ 키워드를 검색어로 하여 2010년부터 2020년까지의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 대상으로 키워드 분석과 토픽모델링 분석을 수행한 결과, 지난 10년간 뉴스 기사와 학술지 논문에서 다루어진 쟁점은 크게 다르지 않으며, 접근 방법 또한 유사한 것으로 나타났다. 다만 뉴스 기사와 학술지 논문 간 비교를 통해 이들 간 공통적으로 나타나는 쟁점과 부분적인 쟁점의 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 쟁점을 중심으로 기록관리학 분야에서도 적극적인 논의가 이루어져야 할 필요가 있으며, 공통적인 쟁점들을 우선적으로 고려하되, 쟁점 상 이견이 존재하는 경우, 이를 다각적으로 논의하는 것이 필요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 국내 기록관리학계에서 잊힐 권리와 관련된 논의가 이루어지고 있지 않은 현재의 상황에서 기록관리학 분야에서 잊힐 권리의 의미와 향후 발생할 수 있는 이슈를 도출해볼 수 있었다는데 의의가 있으며, 본 연구의 결과를 중심으로 기록관리학 분야에서 잊힐 권리에 대한 다양한 논의가 이루어지기를 기대한다.
Abstract
This study examined the issues and characteristics that appeared in news and journal articles related to the ‘right to be forgotten’ using text mining analysis. Data for analysis were collected from 2010 to 2020 with the keyword ‘right to be forgotten’. Keyword analysis and topic modeling analysis were performed on the collected data. As a result, in the last 10 years the issues about ‘right to be forgotten’ are not much different in news and journal articles and the approaches also are similar. However, it confirmed common issues and the partial difference between news and journal articles through comparison. Therefore in Archives and Records Management Studies, it is necessary to discuss derived in this study. In particular common issues are considered first but if there are differences in issues, it is needed to discuss them in various ways. This study is meaningful to understand the meaning and to draw issues that may arise in the future of the ‘right to be forgotten’. The results of this study will contribute to be variously discussed on the ‘right to be forgotten’ in Archives and Records Management Studies.
초록
학술지의 인용빈도를 특정하여 산출된 지수로 단일 논문의 영향력을 평가하는 것에 대한 비판으로 인해 단일 논문의 인용 영향력을 측정하는 인용지수에 대한 연구가 다양하게 시도되었다. 이 연구에서는 8개의 단일 논문 인용영향력 평가 지수를 살펴보고 KCI 논문 데이터베이스를 대상으로 각 인용지수의 분야별 편향성을 조사하여 보았다. 대상 지수는 단순 인용빈도, 페이지랭크, f-값, CCI, c-지수, 단일문헌 h-지수, 단일문헌 hs-지수, cl-지수였다. 분석결과 페이지랭크가 학문 분야별 균등성, 학문 분야 내에서 학술지별 균등성 영역에서 가장 편향성이 없는 것으로 나타났다. 반면에 단순 인용빈도는 특정 학문분야나 특정 학술지에 편향된 결과를 산출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. KCI 데이터베이스에서는 논문의 단순 인용빈도만 제공하고 있는데, 분야별 균등성을 가장 잘 유지하는 지수인 논문 페이지랭크를 함께 제공할 필요가 있다. 아울러 인용한 문헌의 인용빈도만으로 산출이 가능해서 이용자의 검색 결과로부터 바로 산출할 수 있는 지역 네크워크 지수 중에서는 cl-지수가 가장 균등성을 잘 유지하므로 계산 과정과 서비스가 손쉬운 지수로 함께 제공하는 것도 검토해야 한다.
Abstract
The impact of a journal is commonly used as the impact of an individual paper within that journal. It is problematic to interpret a journal’s impact as a single paper’s impact of the journal, so there are several researches to measure a single paper’s impact with its own citation counts. This study applied 8 impact indicators to Korean Citation Index database and examined discipline bias of each indicator. Analyzed indicators are simple citation counts, PageRank, f-value, CCI, c-index, single publication h-index, single publication hs-index, and cl-index. PageRank has the least discipline bias at highly ranked papers and journal bias in a discipline. On the contrary, simple citation counts showed strongly biased results toward a certain discipline or a journal. KCI database provides only simple citation counts. It needs to show PageRank (global indicator) to discover influential papers in diverse areas. Furthermore it needs to consider to provide the best of local indicators. Local indicators can be calculated only with papers in users’ search results because they uses citation counts of citing papers and the number of references. They are more efficient than global indicators which explore the whole database. KCI should also consider to provide Cl-index (local indicator).
초록
전자저널을 비롯한 전자출판물의 확산으로 최근 학술커뮤니케이션은 새로운 국면을 맞고 있다. 이 연구는 전자저널이 학술커뮤니케이션에 어느 정도 영향을 미치고 있는지를 인용분석에 기초한 영향력 측정 지표인 영향지수(impact factor)와 즉효지수(immediacy index)를 이용하여 분석하였다. 구체적으로는 JCR의 사회과학편에서 경제학, 법학, 심리학 학술지의 최근 8년간 영향지수와 즉효지수를 수집하여 연도별 추이를 분석하였다. 분석결과 세 학문분야 모두 연도별 영향지수는 거의 변화가 없는 반면에, 즉효지수는 최근 2년 동안 급격히 상승한 것으로 나타났다. 즉효지수의 상승은 학술지의 논문이 발행되는 즉시 인용되고 있음을 보여주는 것으로 학술지의 발행형식이 최근 전자저널로 급속히 전환된 데 따른 결과인 것으로 유추된다. 아울러 이를 통해 학술커뮤니케이션의 속도가 과거에 비해 증진되었다는 것을 미루어 짐작할 수 있다. 이 연구는 전자저널의 영향 정도를 구체적으로 데이터를 수집해 분석함으로써 향후 도서관에서 과학적인 장서관리를 하는데 일조를 할 것으로 기대된다.
Abstract
Electronic publications, including e-journals, show a rapid expansion due to its several advantages for the academic and research community. The purpose of this study is to analyze the impact of e-journals on scholarly communication. The impact factors and immediacy indices were provided via JCR social science edition have been used to conduct a series of analysis on three subject fields, economics, law and psychology. The data from the last eight years show that the impact factors of e-journals have not changed, but immediacy indices have intensely increased in recent two years. Significant increase of immediacy indices is probably due to prevalence of e-journals or electronic sources of articles. The result reveals that e-journals play an important role in speeding up the scholarly communication. It is expected that the findings of this study can contribute to more efficient management of the digital libraries.
초록
본 연구는 국내 연구자가 저술한 논문의 데이터 가용성 진술(DAS)에 명시된 데이터 공유 메커니즘과 리포지터리를 조사함으로써 국내 연구자의 연구데이터 공유 현황과 특징을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 2014년부터 2022년까지 PLOS ONE에 게재된 국내기관 소속 연구자의 논문을 연구의 대상으로 선정하였다. 우선 논문 내 DAS 존재 현황을 파악하고 선행연구를 활용하여 데이터 공유 메커니즘의 유형을 분석하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터 공유 메커니즘별 변화 추이 등을 조사하였다. 그 결과, 대상 논문의 99.6%에 DAS가 작성되어 있으며 데이터 공유 메커니즘의 유형별 언급 양상은 국제적인 양상과 유사하되, 시간의 흐름에 따라 선호되는 유형이 변화하고 있음을 파악하였다. 이후 데이터 공유 메커니즘 중 리포지터리에 주목하여 DAS에 언급된 리포지터리의 횟수와 비율을 파악하고 다수 언급된 5개 리포지터리의 이용 변화 추이를 시계열적으로 분석하였다. 또한 리포지터리와 함께 언급된 데이터 접근점의 제시 방식과 유형, 유효성 등도 함께 조사하였다. 이를 통해 빈번하게 언급되는 상위 5개 리포지터리가 전체 리포지터리 언급의 60%를 차지하며 데이터 코드를 다루는 리포지터리의 이용이 증가하는 현황이 확인되었고, 리포지터리와 함께 제시된 데이터의 접근점은 대부분 유효하다는 사실을 파악할 수 있었다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the current status and characteristics of research data sharing by domestic researchers by analyzing the data sharing mechanism and repository specified in DAS of papers authored by domestic researchers. To this end, in this study, papers of researchers belonging to domestic institutions published in PLOS ONE from 2014 to 2022 were selected as the subject of the study. First of all, the status of DAS’s existence in the papers was identified, the types of data-sharing mechanisms were analyzed using precedent studies, and the trend of changes in each data-sharing mechanism over time was investigated. As a result, it was found that DAS was written in 99.6% of the target papers, and the types of data-sharing mechanisms were similar to international patterns, but preferred types were changing over time. Afterward, focusing on repositories among data sharing mechanisms, the number and ratio of repositories mentioned in DAS were identified, and the trend of changes in use of the five repositories mentioned a lot was analyzed in a time series. In addition, the presentation method, type, and validity of the data access point mentioned along with the repository were also investigated. It was confirmed that the top five frequently mentioned repositories account for 60% of all repository mentions, and the use of a repository dealing with data codes is increasing; in addition, it was found that most of the data access points presented with the repository were valid.
초록
이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전·현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
In this study, we testify that network structural attributes of a citation network can explain other aspects of journal citation behaviors and the importances of journals. And we also testify various citation impact indicators of journals including JIF and h-index to verify the difference among them especially focused on their ability to explain an institution's local features of citation behaviors. An institutional citation network is derived using the articles published in 2006-2007 by biotechnology faculties of Y University. And various journal citation impact indicators including JIF, SJR, h-index, EigenFactor, JII are gathered from different service sites such as Web of Science, SCImago, EigenFactor.com, Journal-Ranking.com. As a results, we can explain the institution's 5 research domains with inter-citation network. And we find that the co-citation network structural features can show explanations on the patterns of institutional journal citation behavior different from the simple cited frequency of the institution or patterns based on general citation indicators. Also We find that journal ranks with various citation indicators have differences and it implies that total-based indices, average-based indices, and hybrid index(h-index) explain different aspects of journal citation pattern. We also reveal that the coverage of citation DB doesn't be a matter in the journal ranking. Analyzing the citation networks derived from an institution's research outputs can be a useful and effective method in developing several library services.
초록
본 연구는 대표적인 오픈액세스 학술지 중에서 범학문적인 성격을 가진 PLoS ONE에 게재된 국내 기관 소속 연구자들의 출판 활동에 대한 계량적인 분석을 제시하고 있다. 대표적인 메가학술지인 PLoS ONE에 국내 연구자들은 2006년부터 2019년의 기간 동안 약 6,500여 개의 연구논문을 게재하였고 이는 국가 기준으로는 전세계 11위에 해당하는 수준이다. 국내 기관 소속 저자들의 PLoS ONE 논문은 대부분 의생명 공학에 집중되어 있다. 최근에는 PLoS ONE에 대한 논문 게재가 감소하고 Scientific Reports, BMJ Open 등과 같은 경쟁 메가학술지로의 이동이 감지된다. 이러한 변화는 논문심사 기간의 지연, 영향력 지수 감소에 영향을 받은 것으로 보인다. PLoS ONE에 10건 이상의 논문을 게재한 국내 교신저자의 전반적인 연구 업적을 보면 오픈액세스 출판 비중이 약 30% 수준으로 나타나 오픈액세스에 대한 수용이 상당한 것으로 분석된다. 하지만 연구자별로 최대 50% 이상의 편차가 있는 것으로 조사된다. PLoS ONE에서 제공하는 이용지표 중에서 저장수는 열람수, 인용수와의 상관계수가 높은 것으로 나오는 반면 공유수는 열람수, 인용수 그리고 저장수와 상관계수가 상대적으로 높지 않은 것으로 조사되었다. 이상의 분석결과는 국내 연구자들의 오픈액세스 출판에 대한 구체적인 데이터에 기반하고 있다는 점에서 의의가 있으며, 논문을 게재한 연구자를 대상으로 한 설문조사 형식의 후속연구를 통해 오픈액세스 출판 배경, 심사과정 등에 대한 구체적인 데이터를 수집, 분석할 예정이다.
Abstract
This research provides a quantitative analysis on research articles published in PLoS ONE, a multidisciplinary open access journal, by authors affiliated with Korean institutions. Korean authors published more than 6,500 research ariticles in the mega journal between 2006 and 2019. Korea is ranked the top 11th place in terms of article publishing in the journal. Most articles by Korean authors are concentrated in the biomedical fields. In recent years, the overall production of PLoS ONE has decreased as authors migrated to competing mega journals such as Scientific Reports and BMJ Open. The change might have been affected in part by the delay in the review period and the dropping impact factor score. The open access share of the Korean PLoS ONE authors of more than 10 articles hovers around 30%. However, there is a significant variation among researchers reaching up to 50% discrepancies. Among altmetrics provided by PLoS ONE, the saves are highly correlated with the views and the citations. On the contrary, the shares show low correlation with other use metrics. A follow up, survey questionnarie based research involving researchers who have published in PLoS ONE is planned in order to investigate author motivation and experience in the review process.
초록
본 연구는 단행본, 학술지, 보고서 등 다양한 종류의 발간물로 구성된 연구보고서의 참고문헌 데이터베이스를 효율적으로 구축하기 위한 것으로 딥러닝 언어 모델을 이용하여 참고문헌의 자동추출 성능을 비교 분석하고자 한다. 연구보고서는 학술지와는 다르게 기관마다 양식이 상이하여 참고문헌 자동추출에 어려움이 있다. 본 연구에서는 참고문헌 자동추출에 널리 사용되는 연구인 메타데이터 추출과 더불어 참고문헌과 참고문헌이 아닌 문구가 섞여 있는 환경에서 참고문헌만을 분리해내는 원문 분리 연구를 통해 이 문제를 해결하였다. 자동 추출 모델을 구축하기 위해 특정 연구기관의 연구보고서 내 참고문헌셋, 학술지 유형의 참고문헌셋, 학술지 참고문헌과 비참고문헌 문구를 병합한 데이터셋을 구성했고, 딥러닝 언어 모델인 RoBERTa+CRF와 ChatGPT를 학습시켜 메타데이터 추출과 자료유형 구분 및 원문 분리 성능을 측정하였다. 그 결과 F1-score 기준 메타데이터 추출 최대 95.41%, 자료유형 구분 및 원문 분리 최대 98.91% 성능을 달성하는 등 유의미한 결과를 얻었다. 이를 통해 비참고문헌 문구가 포함된 연구보고서의 참고문헌 추출에 대한 딥러닝 언어 모델과 데이터셋 유형별 참고문헌 구축 방향을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to assess the effectiveness of using deep learning language models to extract references automatically and create a reference database for research reports in an efficient manner. Unlike academic journals, research reports present difficulties in automatically extracting references due to variations in formatting across institutions. In this study, we addressed this issue by introducing the task of separating references from non-reference phrases, in addition to the commonly used metadata extraction task for reference extraction. The study employed datasets that included various types of references, such as those from research reports of a particular institution, academic journals, and a combination of academic journal references and non-reference texts. Two deep learning language models, namely RoBERTa+CRF and ChatGPT, were compared to evaluate their performance in automatic extraction. They were used to extract metadata, categorize data types, and separate original text. The research findings showed that the deep learning language models were highly effective, achieving maximum F1-scores of 95.41% for metadata extraction and 98.91% for categorization of data types and separation of the original text. These results provide valuable insights into the use of deep learning language models and different types of datasets for constructing reference databases for research reports including both reference and non-reference texts.