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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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
본 연구의 목적은 디지털 인문학 분야의 국내외 주요 연구의 동향을 살펴보고 비교 분석하는 데 있다. 기존의 디지털 인문학 동향에 관한 연구들은 해외의 주요 연구사례와 국가정책, 발전 방향 등을 검토하는 연구들로, 디지틸 인문학 분야의 세부 연구주제 및 하위 분야를 파악하는 것과는 거리가 있었다. 본 연구에서는 국내외 학술 문헌의 계량서지적 분석을 통해 디지털 인문학 분야의 지적 구조를 살펴보고자 한다. 이를 위해 Web of Science와 RISS로부터 2020년 3월까지 출판된 디지털 인문학 관련 국내외 학술 문헌을 수집하여 분석에 사용하였다. 이 자료들을 대상으로 구조적 토픽모델을 적용하여 세부 주제들을 살펴보았으며, 이 주제들의 시계열적 추이를 파악하였다. 분석결과, 국내외 공통적으로 인문학 기반의 융합 연구들이 수행되었으며, 주로 사료의 디지털화가 주된 연구의 관심사였다. 국내는 문화콘텐츠와 스토리텔링 관련된 연구주제가 두드러지게 나타났으며, 해외는 디지털화된 자료의 제공 측면에서 문헌정보학 관련 주제들이 주목을 받는 것으로 나타났다. 이를 통해 국내의 디지털 인문학 분야의 연구 공백을 파악하고 연구주제 확장이 가능한 영역들을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is investigate the research trend on digital humanities. Previous studies focused on analyzing representative cases and national policies, not overall research trends in the digital humanities field. To this problem, this study intends to identify the intellectual structure of the digital humanities by adopting bibliometric approach. In this study, 1,765 articles retrieved from Web of Science and 514 records from RISS were analyzed to investigate research trends. Structural topic models were applied to examine research topics and to grasp the time-series trend. The results show that humanities-based convergence studies and digitization were main research interests in both side. In Korea, research topics related to cultural contents and storytelling were prominent, while in terms of providing digitized data, library and information science field was one of the important research topic abroad.