- 권한신청
- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구에서는 계량정보학적 기법을 사용하여 국내 트위터 관련 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 KCI에서 검색된 2009년부터 2014년 4월까지의 트위터 관련 논문 539편에서 제목, 초록, 키워드를 추출하여 분석 자료로 삼았다. 프로파일링 기법을 이용해 트위터 관련 연구가 수행된 학문 분야와 저널을 분석하였고, 동시출현단어 분석을 통해 트위터 관련 연구의 세부 주제 영역을 파악하였다. 그 결과, 국내 트위터 관련 연구는 53개 학문분야에서 다양하게 다루어지고 있으며 핵심 분야는 신문방송학, 경영학, 컴퓨터학 분야로 나타났다. 세부 주제로는 선거를 비롯한 정치 관련 이슈가 가장 많이 다루어졌으며, 기업/구매 관련 이슈도 활발히 연구되었음을 확인할 수 있었다.
Abstract
This study explored the research trends on Twitter in Korea by informetric methods. All 539 articles on Twitter published from 2009 to the April of 2014 were obtained from the KCI. Only article titles, abstracts, and keywords by authors were used in analysis. Academic journals in many different disciplines where Twitter articles were produced were analysed by profiling, and then, the subject areas of researches on Twitter were analysed by co-word analysis. The results of this study showed that Twitter-related papers were published in as many as 53 disciplines with journalism, business administration, and computer science to be core fields. It was also found that the core subject areas are political issues and business.
초록
오픈과학의 흐름에서 데이터 공유와 재이용은 중요한 연구자의 활동이 되어가고 있다. 데이터 공유와 재이용에 관한 여러 논의 중에서 데이터학술지와 데이터논문의 발간이 가시적인 결과를 보여주고 있다. 데이터학술지는 여러 학문 분야에서 발간되고 있으며, 논문의 수도 점차 증가하고 있다. 데이터논문은 데이터 자체와는 다르게 인용을 주고 받는 활동이 포함되어, 따라서 이들이 형성하는 고유한 지적구조가 생겨나게 된다. 본 연구는 데이터학술지와 데이터논문이 학술커뮤니티에서 구성하는 지적구조를 규명하고자 Web of Science에 색인된 14종의 데이터학술지와 6,086건의 데이터논문과 인용된 참고문헌 84,908건을 분석하였다. 저자사항과 함께 동시인용분석과 서지결합분석을 네트워크로 시각화하여 데이터논문이 형성한 세부 주제 분야를 규명하였다. 분석결과, 저자, 저자소속기관, 국가를 추출하여 출현빈도를 살펴보면, 전통적인 학술지 논문과 다른 양상을 보인다. 이러한 결과는 데이터의 생산이 용이한 기관과 국가에 주로 데이터논문을 출간하기 때문이라고 해석될 수 있다. 동시인용분석와 서지결합분석 모두 분석도구, 데이터베이스, 게놈구성 등이 주된 세부 주제 영역으로 나타났다. 동시인용분석결과는 9개의 군집으로 형성되었는데, 특정 주제 분야로 나타난 영역은 수질과 기후 등의 분야이다. 서지결합분석은 총 27개의 컴포넌트로 구성되었는데, 수질, 기후 이 외에도 해양, 대기 등의 세부 주제 영역이 파악되었다. 특기할만한 사항으로는 사회과학 분야의 주제 영역도 나타났다는 점이다.
Abstract
In the context of open science, data sharing and reuse are becoming important researchers’ activities. Among the discussions about data sharing and reuse, data journals and data papers shows visible results. Data journals are published in many academic fields, and the number of papers is increasing. Unlike the data itself, data papers contain activities that cite and receive citations, thus creating their own intellectual structures. This study analyzed 14 data journals indexed by Web of Science, 6,086 data papers and 84,908 cited references to examine the intellectual structure of data journals and data papers in academic community. Along with the author’s details, the co-citation analysis and bibliographic coupling analysis were visualized in network to identify the detailed subject areas. The results of the analysis show that the frequent authors, affiliated institutions, and countries are different from that of traditional journal papers. These results can be interpreted as mainly because the authors who can easily produce data publish data papers. In both co-citation and bibliographic analysis, analytical tools, databases, and genome composition were the main subtopic areas. The co-citation analysis resulted in nine clusters, with specific subject areas being water quality and climate. The bibliographic analysis consisted of a total of 27 components, and detailed subject areas such as ocean and atmosphere were identified in addition to water quality and climate. Notably, the subject areas of the social sciences have also emerged.
초록
저자동시인용분석 기법은 특정 분야의 연구 주제와 동향을 파악하는 수단으로 널리 사용되어왔다. 그러나 저자동시인용분석 기법은 인용 지체 현상 때문에 최근 동향을 나타내거나 활동적인 현역 연구자를 파악하기에는 다소 한계가 있음이 알려져 있다. 이 연구에서는 최신 연구 동향을 분석함과 동시에 활동적인 연구자를 파악하기위한 새로운 방법으로 서지적 저자결합분석 기법을 제안한다. 이 기법은 Kessler가 제안한 서지결합에 기반을 두되 분석 단위를 문헌이 아닌 저자로 삼고 있다. 즉 서지적 저자결합분석 기법은 같은 저자를 인용하는 저자끼리는 연구 주제가 유사할 것이라는 가정에 근거한 분석 기법이다. 저자동시인용분석 기법을 사용한 기존 연구의 분석 결과를 서지적 저자결합분석을 적용한 경우와 비교해본 결과, 제안된 기법이 저자동시인용분석 기법에 비해서 최근 연구 동향을 더 잘 반영하며 활동적인 현역 연구자 위주의 해석을 가능케 하는 것으로 나타났다.
Abstract
Author co-citation analysis(ACA) technique has been widely used for identifying research areas and trends in a discipline. But this technique has some limitations, mainly due to citation delay, on analyzing current trends and identifying active researchers. In this study, a new method, named as Bibliographic Author Coupling Analysis(BACA), is suggested for overcoming those limitations of author co-citation analysis. BACA is based on Kessler's bibliographic coupling approach and focuses not on documents but on authors. Simply stated, BACA technique assumes that those likewise citing authors have the same research interests. For the purpose of comparing with author co-citation analysis, two preceding studies with author co-citation analysis are reconsidered and re-examined using BACA. The comparing results can be regarded as promising the usefulness of BACA in analyzing current research trends and identifying active researchers.
초록
본 연구는 학제성이 강한 HCI 연구 내에서 문헌정보학 분야 연구가 수행한 연구내용과 역할을 분석하고 향후 타 학문분야와의 협력 가능성 및 수행 가능한 연구주제를 살펴보고자 하였다. 연구에서 사용된 데이터는 문헌정보학 분야의 대표적인 국내 학술지 및 한국HCI학회 학술대회의 발표논문집에서 추출한 키워드와 소속 정보이며, 이들을 활용하여 네트워크 분석과 빈도 분석을 하였다. 국내 HCI 분야에서는 정보통신, 컴퓨터공학, 기술산업 등이 활발한 교류를 보이고 있었으며, 문헌정보학은 연구 협력에 있어서 비교적 소극적이었다. 문헌정보학 연구의 HCI 분야 내 역할을 살펴본 결과, 타 분야와 협력이 필요한 전문적인 주제에 대해서는 그 관심도가 높지 않음을 발견했다. 그러나 문헌정보학 분야 학술지에 타 학문분야 연구자들이 HCI 관련 논문을 다수 게재했다는 점과 기술산업 분야와도 어느 정도 연결성을 가지고 있다는 점에서, 향후 문헌정보학 분야가 기술산업 등 타 분야와의 협력을 통한 공동연구를 적극적으로 수행한다면 학계 간의 연구주제 확장 및 발전에 기여할 수 있음을 발견하였다.
Abstract
The purpose of this study was to analyze how the Library and Information Science (LIS) related research efforts in Korea contributed to the progress of the Human Computer Interaction (HCI) discipline to identify the potential collaboration research partners and topics. The following data was used for the network and frequency analysis: titles, keywords and affiliation information extracted from the Korean journals serving the LIS fields as well as the conference proceedings of the Korean HCI society. Information communication technology, computer engineering, and technology industry had been active in research collaborations but LIS field was comparatively not active. This study was able to determine that LIS researchers carried out important research but they had not much interests in the topics that required interdisciplinary collaboration. However, there were a number of papers, which were not authored by LIS discipline researchers, in the LIS related journals. In addition, there are a few ongoing interdisciplinary research projects which included LIS researchers. This reveals that it is possible for the LIS field could play an important role in the future if the researchers actively participate the collaborative projects.
초록
이 연구에서는 1990년부터 2018년까지 29년간의 도서관을 주제로 한 뉴스 기사 37,818 건을 대상으로 양적 분석과 내용분석을 통해 도서관에 대한 언론 보도 경향을 분석하였다. 이를 위해 먼저, 시기별, 주제별, 언론사 유형별 기준에 따라 언론 보도의 양적 변화 추이를 분석한 후, 키워드 빈도 분석과 언어 네트워크 분석을 통해 시기별 보도 내용의 변화 추이와 기사에 내재된 언론 프레임을 분석하였다. 분석 결과, 언론은 도서관의 정보제공 기능과 교육적 기능, 그리고 문화적 기능에 주된 관심을 보였으며, 언론의 관심 주제 변화 추이는 사서직 처우 문제를 제외하고는 대체적으로 도서관계 이슈의 변화 추이와 일치하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 언론이 도서관 기사 보도에 대해 취하는 주된 태도는 보도기능과 광고기능인 것으로 나타났다.
Abstract
In this study, quantitative and content analysis was conducted on 37,818 news articles that were reported on the subject of ‘library’ for 29 years from 1990 to 2018 in order to analyze the tendency of media coverage about ‘library’. First, the quantitative change in media coverage was analyzed according to the criteria by time, subject and media type. In addition, keyword frequency analysis and semantic network analysis were conducted to analyze the trends of the contents of the press and the frames inherent in the press. The results showed that the media showed a major interest in the library’s informational, educational, and cultural functions, and the trend of the subject’s interest was generally consistent with that of the library community, except for the issue of librarianship. Lastly, the main attitudes that the media take toward the reporting of library articles were the reporting and advertising functions.
초록
본 연구에서는 학습주제의 연결망 구조와 스캔 및 클러스터 분석을 통해서 추출한 정보활용교육의 표준 학습주제를 가지고, 교과 교육과정과의 연계성을 갖춘 통합 정보활용교육과정을 개발하고자 하였다. 그리고 개발한 통합 정보활용교육과정의 실제 운영을 위한 교수-학습모형을 설계하였다. 본 연구에서는 정보활용교육과 교과 교육과정의 공통성 분석을 위해서 간학문적 성격을 갖는 정보활용교육의 학습주제를 분석기준으로 활용하였다. 공통성 분석결과 다음과 같은 특징을 발견하였다. 첫째, 제1학습주제(기초 학습기술과 인성 영역)가 속한 정보사회, 도서관, 정보기술, 협력기술 영역은 교과 교육과정과 연계성이 높게 나타났다. 둘째, 정보활용교육의 핵심 영역인 제2학습주제(정보문제 해결능력 영역)는 교과 연계성이 낮게 나타났다.
Abstract
This study sought to develop an integrated information literacy curriculum that would have a strong relationship with curricula through the standard themes abstracted from theme network structures, scan and cluster analyses of the information literacy curricula. In addition, this study also attempted to develop a teaching-learning model for the developed integrated information literacy curriculum. This study utilized the themes of information literacy instruction that have interdisciplinary characteristics as analysis criteria in analyzing the commonality of information literacy instruction and the subject curricula. The following characteristics were found from the analyzing the areas of commonality. Foremost, the first themes(the fields of basic learning skills and nature) which belongs to the fields of information society, library, information technology, collaborative skills were found to have many relationships with the subject curricula. Next, the second themes(the field of information problem solving capabilities) which is the core field of information literacy instruction showed a weak relationship with the subject curricula.
초록
본 연구는 대학도서관에서 주제전문사서제에 의한 도서선정의 효과를 입증하기 위하여 주제전문사서제도가 도입되기 이전과 이후에 선정된 개별 도서에 대한 대출 현황을 조사하여 그 효과성의 차이를 분석하였다. 이를 위하여 조사대상이 된 S대학교 도서관에서 주제전문사서제도를 도입한 2005년 9월을 기점으로 이전과 이후 3년씩 총 6년 동안에 선정된 도서 186,435권에 대한 총 대출 현황(622,213권)을 t-test와 ANOVA를 통하여 검정하였다. 연구 결과, 첫째, 주제전문사서제의 도입 이후에는 사서에 의한 도서선정의 비율이 높아졌다. 둘째, 주제전문사서제의 도입 이전과 비교하여 도입 이후에는 교수와 사서에 의해 선정된 국외서에 대한 대출이 유의미하게 증가하였다. 셋째, 주제전문사서제의 도입 이전과 비교하여 도입 이후에는 교수가 선정한 도서에 대한 대출 횟수가 유의미하게 증가한 학문분야가 많아진 반면, 학생이 선정한 도서는 대출 횟수가 유의미하게 감소한 분야가 많았다.
Abstract
This study analyzed the difference between the two situations to verify the effectiveness of the book selection by the subject professionals in a academic library. In this, some circulation statistics before and after introduction to subject specialists were compared. Moreover, by using Minitab and t-test, ANOVA among other statistical techniques, 186,435 books selected 3 years before September 2005 and after 3 years and 622,213 circulation statistics about those books in ‘S’ University Library were compared and analysed. The results were as follows: (1) After introduction to the subject librarian, the proportion of books selected by librarians were increased. (2) After introduction to subject reference librarian, the foreign books selected by the faculty and the librarians were statistically significantly increased. (3) By academic field, the academic fields of the books selected by the faculty were significantly increased, but the academic fields of the books selected by the students were significantly decreased.
초록
이 연구는 주요 국가의 국가도서관 목록에 나타나고 있는 한국관련 자료의 실태분석을 위해 한국관련 주제명의 주제별 특성과 레코드의 소장상황, 그리고 한국입장에서 쟁점이 되고 있거나 관심이 높은 일부 주제명을 중심으로 그 특성을 비교 분석한 것이다. 연구결과를 요약하면 아래와 같다. 첫째, 미국 등 일부 국가를 제외하고 대부분의 국가도서관에 저장되어 있는 한국관련 레코드가 절대적으로 부족하며, 일본관련 레코드와 비교할 때 대략 2∼3배 이상 적게 나타나고 있다. 둘째, 한국관련 레코드의 세부항목별 주제 분포에서 대체로 ‘역사’와 ‘경제’가 가장 많게 나타나고 있지만 대부분의 국가에서 ‘한국전쟁’이 많은 비중을 차지하고 있는 것은 한국에 대한 외국인의 인식이 왜곡될 가능성이 높다고 생각된다. 셋째, 한국관련 레코드가운데 대부분이 북한에 비해 남한관련 레코드가 1.5∼5배 이상 많게 나타나고 있지만 폴란드, 이탈리아, 멕시코는 오히려 북한이 많게 나타나고 있다. 넷째, 한국관련 주제명 가운데 ‘태권도’, ‘김치’, ‘독도’, ‘동해’ 등의 용어는 국가마다 미묘한 차이점이 드러나고 있지만, 우리의 주변 국가를 제외하고는 대부분 미국의회도서관의 주제명표기와 거의 일치하고 있다. 다섯째, 특히 우리의 인접국인 중국과 일본의 경우, 자국의 정치적, 역사적 입장을 철저하게 반영하여 나타냄으로써 일부 주제명의 표기에 문제점이 발견되고 있다.
Abstract
This research was conducted to analyze the actual condition of data related to Korea shown in the catalog of 15 countries. This study was to compare the subject characteristics of Korea-related subject heading, record collection, and the characteristics of several subject heading, which has been a major issue. The results are as follows. To begin with, Korea-related record in most other national libraries runs absolutely short except for some countries like United States. Korea-related record is generally 2 to 3 times less than Japan related record. Second, referring to the subject distribution in sub criteria of Korea-related record, subject related to ‘history’ and ‘economy’ is shown in the highest rate. Considering that ‘Korean war’ shows the highest rate in Italy and Canada, we can consider that this may cause the distortion of the perception of Korea. Third, in the case of Korea-related record, the record of South Korea is 1.5 to 5 times more than that of North Kore, except for some countries like United States. Forth, regarding the subject headings, the terms such as ‘Taekwondo’, ‘Kimchi’, ‘Tok-do’, ‘Tong-hae’ have different meanings in different countries. However, these terms agree to LCSH in most countries except for neighboring countries. Fifth, in case of China and Japan, the subject headings in reference to political and historical position are raising some problems.
초록
데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.
Abstract
Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.
초록
이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 ‘문헌간유사도’로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.
Abstract
The purpose of this study is to develop a prediction model of patent citation counts based on major factors which affect patent citation. To this end, we performed multiple regression analysis between the patent citation counts and five explanatory variables such as the number of pages, the number of claims, the reference-average-citation rate, the strength of bibliographic coupling, and the document similarity proved as having 5% or more standardized variances(r2) with patent citation counts, with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. As a result, our prediction models showed 58.3% to 89.6% predictability depending on subject fields and revealed the document similarity has the highest impact on citation counts among the five predictive variables in all the subject fields. The result of comparison between the predicted citation counts and the actual ones confirmed the usefulness of the citation prediction models built for each subject field.