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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
본 연구는 도서관 정보서비스 환경에서 도서 이용자의 도서추천에 영향을 미치는 선호요인을 파악하기 위해 전 세계 도서 이용자의 참여로 이루어지는 사회적 목록 서비스인 Goodreads 리뷰 데이터를 대상으로 내용분석하였다. 이용자 선호의 내용을 보다 세부적인 관점에서 파악하기 위해 샘플 선정 과정에서 평점 그룹별, 도서별, 이용자별 하위 데이터 집합을 구성하였으며, 다양한 토픽을 고루 반영하기 위해 리뷰 텍스트의 토픽모델링 결과에 기반하여 층화 샘플링을 수행하였다. 그 결과, ‘내용’, ‘캐릭터’, ‘글쓰기’, ‘읽기’, ‘작가’, ‘스토리’, ‘형식’의 7개 범주에 속하는 총 90개 선호요인 관련 개념을 식별하는 한편, 평점에 따라 드러나는 일반적인 선호요인은 물론 호불호가 분명한 도서와 이용자에서 드러나는 선호요인의 양상을 파악하였다. 본 연구의 결과는 이용자 선호요인의 구체적 양상을 파악하여 향후 추천시스템 등에서 보다 정교한 추천에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
Abstract
This study analyzed the contents of Goodreads review data, which is a social cataloging service with the participation of book users around the world, to identify the preference factors that affect book users’ book recommendations in the library information service environment. To understand user preferences from a more detailed point of view, sub-datasets for each rating group, each book, and each user were constructed in the sample selection process. Stratified sampling was also performed based on the result of topic modeling of review text data to include various topics. As a result, a total of 90 preference factors belonging to 7 categories(‘Content’, ‘Character’, ‘Writing’, ‘Reading’, ‘Author’, ‘Story’, ‘Form’) were identified. Also, the general preference factors revealed according to the ratings, as well as the patterns of preference factors revealed in books and users with clear likes and dislikes were identified. The results of this study are expected to contribute to more sophisticated recommendations in future recommendation systems by identifying specific aspects of user preference factors.
초록
하나의 기록을 이해하기 위해서는 기록의 내용뿐 아니라 그 기록의 생산배경과 업무 맥락을 함께 파악해야 한다. 또한 다양한 부서와 기관에 흩어져 있는 관련 기록들을 쉽게 찾을 수 있는 기능도 필요하다. 따라서 기록 검색서비스에서 정보 간의 ‘연계’는 갈수록 중요해지고 있다. 국가기록원 역시 영구기록관리시스템의 검색서비스 기능으로 ‘연계’를 강조하고 있지만, 정작 국가기록포털을 살펴보면 전거정보의 연계 부족, 독립적으로 존재하는 내부 서비스와 콘텐츠, 유관 기관과의 연계 부재 등의 문제가 확인된다. 본 연구는 이와 같은 국가기록포털의 한계를 해결하고자, 이상적인 연계서비스를 구축한 기록관리 선진기관을 선정하여 이들 기관의 연계구조를 전반적으로 확인하고, 연계구조 중 타 기록관리 기관에서 볼 수 없었던 특이점과 국가기록포털에서 차용 가능한 요소를 도출하였다. 다음으로, 국가기록포털 연계구조의 현황을 분석하여 연계가 이루어지지 않은 부분을 비롯해 연계방식을 개선해야 할 항목 등을 규명, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선방안을 제시하였다. 본 연구의 목적은 국가기록포털의 개선된 연계 서비스를 통해 이용자의 검색 만족도를 높이고, 소장기록 및 기 구축된 내부 서비스와 콘텐츠의 접근성 및 활용성을 향상시키는 데에 있다.
Abstract
In order to understand a record, not only the contents of the record but also the production background and work context of the record must be grasped. It also requires a function that makes it easy to find related records scattered across various departments and agencies. Accordingly, the ‘linkage’ of information in archival information services is becoming more important. NAK also emphasizes ‘linkage’ as a search service function of the archives management system, but some problems were identified at the National Archives Portal Service (NAPS) such as a lack of linkage with authority data, disruption of internal service, and absence of linkage with other related organizations. To solve the limitations of the NAPS, we selected and analyzed advanced record management institutions that have built an ideal linkage service; checked the overall linkage structure of these institutions; and identified characteristics that could not be seen by other institutions. Also, elements that can be adopted from the NAPS were derived. Next, the current status of the NAPS linkage structure was analyzed to identify the parts that were not linked and the items that need to be improved in the linkage method, and specific advancement plans were suggested to solve these problems. The purpose of this study is to increase users’ satisfaction with search and to advance the accessibility and utilization of records and internal services through improved linkage services of NAPS.