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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 ‘Open Data’ 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.
Abstract
Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of ‘Open Data’ searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.
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.