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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
문헌정보학 전공자는 사서직 공무원, 대학도서관, 공공도서관 등 도서관 분야로 취업하는 경향이 있다. 반면, 최근의 정보기술 발전과 직업관의 변화는 문헌정보학 전공자의 진로를 다양한 영역으로 확대하고 있다. 진로탐색에 대한 연구는 대학의 전공 또는 직업군에 따라 다양한 방식으로 진행되고 있다. 본 연구는 문헌정보학 전공자의 지속적인 진로탐색을 위해 애자일 방식으로 설문조사와 데이터 분석을 위한 프레임워크를 제안하고, 문헌정보학 전공자의 진로탐색 조사에 대한 결과를 분석한다. 연구 결과에 따르면, 문헌정보학 전공자는 사회변화에 따라 급여, 가치관에 대한 변화가 있고, 사서직에 한정되지 않고 다양한 직종을 희망하는 경향이 나타나고 있다. 이런 맥락에서 문헌정보학 전공자의 진로탐색을 위한 효과적인 지원과 지속적인 연구가 필요하다.
Abstract
Individuals majoring in Library and Information Science (LIS) typically find employment in the library sector, such as working as librarians, university librarians, and in public libraries. Recent advancements in information technology and shifts in work outlooks have broadened the professional opportunities for students majoring in LIS in several sectors. Research on career exploration varies based on the university major or occupation. This paper suggests a methodology for conducting surveys and analyzing data efficiently to support ongoing career exploration for students majoring in LIS. It also examines the findings of a career exploration survey conducted among LIS majors. The survey findings indicate that individuals majoring in LIS are adapting their salary expectations and priorities in alignment with societal shifts, showing a preference for diverse career opportunities outside traditional librarian roles. Effective support and ongoing research are essential for the career development of LIS majors in this environment.
초록
본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 통해 여러 영역으로 나누어진 국내 건강정보 관련 연구를 통합적인 시각으로 보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인 데이터베이스를 통해 2002년부터 2023년까지의 국내 ‘건강정보’ 관련 논문 1,193편을 수집하여 시기별 동향, 학문분야, 지적구조, 키워드 변화 시기를 분석하였다. 분석결과, 건강정보 관련 논문 수는 지속적으로 증가하였으며, 2021년 이후 감소하고 있다. 건강정보 관련 연구의 주요 학문분야는 ‘의공학’, ‘예방의학/직업환경의학’, ‘법학’, ‘간호학’, ‘문헌정보학’, ‘학제간연구’로 볼 수 있다. 건강정보 관련 연구의 지적구조를 파악하기 위해 단어동시출현분석을 시행하였다. 이후 도출된 네트워크의 구조와 군집파악을 위해 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 ‘건강정보에 대한 의료공학적 관점’과 ‘건강정보에 대한 사회과학적 관점’이라는 2개의 대군집을 중심으로 그에 속한 4개의 중군집, 17개의 소군집을 파악할 수 있었다. 학문분야와 키워드의 변화 시기를 추적하기 위해 변곡점 분석을 시도하였으며 공통적으로 2010년과 2011년 사이에 변화가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 출판년도와 단어출현빈도를 통해 전략 다이어그램을 도출하였으며 고빈도 키워드를 ‘유망’, ‘성장’, ‘성숙’ 영역으로 구분하여 제시하였다. 본 연구는 주로 내용분석 중심의 선행연구들과 다르게 여러 가지 계량서지학적 방법을 통해 건강정보 관련 연구영역을 통합적인 시각으로 바라보았다는 데 의의가 있다.
Abstract
This study aims to identify and comprehensively view health information-related research trends using a bibliometric analysis. To this end, 1,193 papers from 2002 to 2023 related to “health information” were collected through the Korea Citation Index (KCI) database and analyzed in diverse aspects: research trends by period, academic fields, intellectual structure, and keyword changes. Results indicated that the number of papers related to health information continued to increase and has been decreasing since 2021. The main academic fields of health information-related research included “biomedical engineering,” “preventive medicine/occupational environmental medicine,” “law,” “nursing,” “library and information science,” and “interdisciplinary research.” Moreover, a co-word analysis was performed to understand the intellectual structure of research related to health information. As a result of applying the parallel nearest neighbor clustering (PNNC) algorithm to identify the structure and cluster of the derived network, four clusters and 17 subgroups belonging to them could be identified, centering on two conglomerates: “medical engineering perspective on health information” and “social science perspective on health information.” An inflection point analysis was attempted to track the timing of change in the academic field and keywords, and common changes were observed between 2010 and 2011. Finally, a strategy diagram was derived through the average publication year and word frequency, and high-frequency keywords were presented by dividing them into “promising,” “growth,” and “mature.” Unlike previous studies that mainly focused on content analysis, this study is meaningful in that it viewed the research area related to health information from an integrated perspective using various bibliometric methods.