초록

Abstract

As co-authorship has been prevalent within science communities, counting the credit of co-authors appropriately is an important consideration, particularly in the context of identifying the knowledge structure of fields with author-based analysis. The purpose of this study is to compare the characteristics of co-author credit counting methods by utilizing correlations, multidimensional scaling, and pathfinder networks. To achieve this purpose, this study analyzed a dataset of 2,014 journal articles and 3,892 cited authors from the Journal of the Architectural Institute of Korea: Planning & Design from 2003 to 2008 in the field of Architecture in Korea. In this study, six different methods of crediting co-authors are selected for comparative analyses. These methods are first-author counting (m1), straight full counting (m2), and fractional counting (m3), proportional counting with a total score of 1 (m4), proportional counting with a total score between 1 and 2 (m5), and first-author-weighted fractional counting (m6). As shown in the data analysis, m1 and m2 are found as extreme opposites, since m1 counts only first authors and m2 assigns all co-authors equally with a credit score of 1. With correlation and multidimensional scaling analyses, among five counting methods (from m2 to m6), a group of counting methods including m3, m4, and m5 are found to be relatively similar. When the knowledge structure is visualized with pathfinder network, the knowledge structure networks from different counting methods are differently presented due to the connections of individual links. In addition, the internal validity shows that first-author-weighted fractional counting (m6) might be considered a better method to author clustering. Findings demonstrate that different co-author counting methods influence the network results of knowledge structure and a better counting method is revealed for author clustering.

초록

다양한 최신 정보기기가 학업과 여가를 위한 일상 속 정보이용에서 매우 폭넓게 사용되고 있는 최근 동향을 볼 때, 학생들의 정보기기 활용행태에 대한 이해는 정보행동연구에서 필수적이다. 본 연구에서는 차세대 과학기술발전을 담당할 주역인 과학기술전공 대학생과 대학원생들이 그들의 일상 속에서 사용하고 있는 정보기기의 유형과 사용 목적, 그리고, 최신 스마트 정보기기의 활용도와 활용 패턴 등을 조사하고자 하였다. 본 연구에서는 대학생과 대학원생의 정보기기활용 패턴을 비교하는 한편, 학업과 비학업 영역에서의 활용패턴도 함께 비교분석하였다. 연구방법으로 일상관찰기록법과 설문지법을 사용하여 국내 4개 대학에 재학 중인 총 83명의 과학기술전공 학생을 대상으로 조사하였다. 본 연구의 결과는 넷세대 과학기술전공 대학(원)생들의 스마트기기를 포함한 총체적 정보기기 활용 패턴을 그들의 일상생활을 통해 파악함으로써 차세대 과학기술자들을 위한 정보서비스 및 시스템 설계에 토대가 될 기초자료를 제공할 것으로 기대된다.

Abstract

This study purported to study the uses of information and communication technology (ICT) tools in their daily life among the undergraduate and graduate students majoring science and engineering. It also examined the purposes of the uses of the major ICT tools, the differences in their information technology uses between graduate and undergraduate students. The data were collected from 83 undergraduate and graduate students from four universities using content analysis of an observational logs and a survey questionnaire. The observational logs were collected using an instant message application available on a smart phone. Study results revealed desktop computers, laptop computers, and smart phones as the three most heavily used ICT tools among the participants and typical situations students use each of the three tools. There were also sharp distinctions between graduate and undergraduate students in their selection of the tools, and distinctions between work and non-work situations. The findings of this study can be used to redesign information services and systems for the scientists and engineers in the next generation.

초록

연구성과평가와 연구비 배분에 인용분석을 포함한 계량정보학적 분석방법이 많이 사용되고 있으며, 부적절한 적용 및 해석에 대한 우려와 지적 또한 계속되고 있다. 이에 따라 최근 연구성과평가 지침과 권고안이 학술 커뮤니티와 계량서지학적 연구집단에서 연이어 발표되고 있다. 따라서 이 연구에서는 2015년 발표된 라이덴 선언(Leiden Manifesto)을 중심으로 Thomson Reuters 백서, 프랑스 과학원 권고안, DORA 선언, IEEE 권고안을 비교하고 이를 통해 국내 연구성과평가 환경에의 제안 가능성을 살펴보고자 하였다. 비교분석 결과, 다수의 권고안은 연구의 목적과 연구 주제분야별 특성을 반영하고 다양한 지표를 활용한 다면적 평가를 통해 총체적인 평가를 지향하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 국내 연구성과평가시스템 적용에서 고려해 볼 주요 권고안이라고 할 수 있으며, 추후 이에 대한 이해관계자들의 의견 수렴 등을 통하여 국내 연구성과시스템에의 적용가능성을 보다 심층적으로 살펴볼 필요가 있을 것이다.

Abstract

Inappropriate applications of bibliometric approach and misinterpretation on the analysis in research evaluation have been found and recognized nationally and internationally as the use of the approach has been rapidly adopted in various sectors in research evaluation systems and research funding agencies. The flood of misuse led to several numbers of declarations and statements on appropriate research evaluation, including Leiden Manifesto, DORA, IEEE Statement, etc. The similar recommendations from five different declarations, Leiden Manifest, IEEE Statement, DORA, Institut de France, and Thomson Reuters White paper were reviewed and meta-analyzed in this study and it is revealed that most of them emphasize evaluation on quality in various aspects with multiple indicators. Research evaluation with assessing multiple aspects of individual research based on the understandings of its purpose and pertinent subject area was revealed as being mostly advised in the declarations, and this recommendation can be regarded as being mostly requested in national research evaluation system. For future study, interviews with relevant stakeholders of national research evaluation system in order to explore its application are needed to confirm the findings of this review.

초록

여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문 인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.

Abstract

Through a wide variety of disciplines, practices on data access and re-use have been increased recently. In fact, there has been an emerging phenomenon that researchers tend to use the data sets produced by other researchers and give scholarly credit as citation. With respect to this practice, in 2012, Thomson Reuters launched Data Citation Index (DCI). With the DCI, citation to research data published by researchers are collected and analyzed in a similar way for citation to journal articles. The purpose of this study is to identify the characteristics and intellectual structure of sociology field based on research data, which is one of actively data-citing fields. To accomplish this purpose, two data sets were collected and analyzed. First, from DCI, a total of 8,365 data were collected in the field of sociology. Second, a total of 12,132 data were collected from Web of Science with a topic search with ‘Sociology’. As a result of the co-word analysis of author provided-keywords for both data sets, the intellectual structure of research data-based sociology was composed of two areas and 15 clusters and that of article-based sociology was composed with three areas and 17 clusters. More importantly, medical science area was found to be actively studied in research data-based sociology and public health and psychology are identified to be central areas from data citation.

초록

현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.

Abstract

Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.

초록

이용자 관점에서 도서관 서비스에 대한 품질 평가는 시간의 흐름과 정보기술과 같은 환경에 따라 변화한다. 따라서 도서관은 서비스 품질과 이용자 만족도를 지속적으로 측정하여 새로운 환경에 필요한 개선점을 도출할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 국내외 대학도서관을 대상으로 LibQUAL+ 서비스 품질 평가 결과의 변화와 경향을 분석하고 개선 방향을 규명하고자 하였다. 이를 위해 국내외 대학도서관 각각 1개관을 선정하였다. 캐나다 맥길대학교 도서관은 6년간 누적된 LibQUAL+결과를 대상으로 하였으며, 국내 A대학은 2012년 결과와 본 연구에서 수행한 2015년 결과를 분석하였다. 분석방법으로는 방사형 차트, 막대 차트, 그래프를 이용하여 LibQUAL+ 22개 항목, 3개 차원에 대한 이상 기대치, 실제 인식치, 최소 기대치와 적정성 갭, 우수성 갭의 변화를 비교․분석하였다. 분석 결과는 연도별, 학부생과 대학원생의 도서관 서비스에 대한 인식수준의 변화 및 기대수준에 있어 현저한 차이가 있음을 보여주었다. 특히, A대학의 분석결과는 이용자들의 전반적인 도서관의 기대수준이 향상되었으나 이에 반해 인식수준은 낮은 것으로 나타났다. 또한 이러한 결과는 이용자의 집단(학부생, 대학원생)에 따라 큰 차이를 보였다. 따라서 대학도서관 서비스는 직원, 자원, 시설 차원에 대한 개선방안이 필요하며, 개별 이용자 그룹에 특화된 서비스 개선이 필요한 것으로 나타났다.

Abstract

Users tend to perceive differently the service quality of library depending on the advance of digital information technologies. It is necessary to analyze the cumulative results of LibQUAL+ in order to identify the suggestions for improvement of library services. This study aims to comparatively analyze the results of LibQUAL+ and demonstrate the trends and changes for the services of university library. To achieve the purpose of this study, two university libraries were selected for analysis. The library of McGill University in Canada was selected with the six years’ results of LibQUAL+. Another library located in Seoul was selected with the 2012 result of LibQUAL+ and a new LibQUAL+ in 20015 was conducted for this study. The results were analyzed with three dimensions and 22 items in terms of circular chart, bar chart, and graph. Findings of this study indicated that there were substantial differences in terms of years of LibQUAL+ survey and user groups with undergraduate/graduate students in three dimensions. In particular, the results of A library showed that users were likely to expect more from the university library, but they perceived low service quality. In addition, there was found considerable differences among users groups in terms of undergraduate and graduate students. The improvements for library services need to focus on three dimensions such as staff, resources, and facilities as well as customized services for individual user groups.