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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도 문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.
Abstract
This paper compares two recent methods for exploring a scientist's research history: citation identity and self-citation network. The former is proposed by White(2000), while the latter is suggested by Hellsten et al.(2007). An experimental citation analysis was carried out on the research output of Young Mee Chung, a renouned Korean information scientist. The result shows that the two methods divided the research period into two sub-periods in the same way. They also identified the major research themes very similarly. In the analysis of each method's performance in depth, the two methods revealed different functions to understand a researcher's history. Citation identity was useful to identify authors who have affected Chung's research in terms of research topics. whereas, self-citation network was successful to identify the core papers and leading papers of the research sub-periods. This study indicates the combination of two methods can provide rich information on a scientist's research history.
초록
전통적인 저자동시인용분석은 인용색인 데이터베이스가 색인하는 제 1저자만을 대상으로 하기 때문에 제1저자 이외의 저자의 기여도가 제외된다는 한계를 지니고 있다. 본 연구의 목적은 경제학 분야를 대상으로 하여 복수저자기반의 저자동시인용분석을 활용하여 해당 학문분야의 지적구조를 제시하고자 한다. 이를 위하여 네 가지 실험집단을 구성하였다. (1) 인용된 문헌의 제 1저자만을 고려한 저자동시인용분석, (2) 문헌당 총합 제한 없이 복수저자에게 동일한 인용빈도 부여한 저자동시인용분석, (3) 문헌당 총 합을 제한하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석, (4) 저자기입 순서를 고려하여 인용빈도를 부여한 저자동시인용분석. 본 연구의 결과는 크게 제 1저자만 고려한 방식과 복수저자를 모두 고려한 방식에 따라 군집형성에 있어서 차이를 보였다. 또한 복수저자의 인용빈도를 구하는 방식에 따라서 군집의 소속이 달라지는 변화를 찾아볼 수 있다. 이러한 결과는 공동저작이 증가하는 학문적 추세에 비추어서 학문의 지적구조를 밝히기 위해서는 복수저자가 고려된 저자동시인용분석이 중요하다는 점을 시사한다.
Abstract
The author co-citation analysis is generally based on the frequency of the first author because most citation databases include only the first author in the bibliographic information. In this sense, the purpose of this study is to provide a better knowledge structure by utilizing the multiple authorship of author co-citation analysis. To achieve the purpose of this study, four different data sets are prepared: (1) counting the first author, (2) counting all the author without limiting the total frequency, (3) counting all the author with limiting the total frequency, and (4) counting adjusted frequencies based on the order of author subscription. The findings of this study show that there are clear differences between the knowledge structure counting all the author and the one counting only the first author. In addition, depending on the different methods, there are subtle changes of cluster members for authors.