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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 다양한 관점의 이용요구가 혼재되어있는 독서자료의 속성을 파악하기 위해, 도서의 동시이용(동시대출, 동시구매) 데이터에 기반하여 독서자료의 선택 및 이용과 관계된 서지적 속성을 분석하였다. KDC 주제, 독자대상, 이용자 연령 관련 26개 하위 속성 단위로 구분하여 서지적 속성 용어의 동시출현행렬을 생성하고 네트워크 분석을 수행한 결과, 독서자료의 서지적 속성의 세부 내용 및 두드러진 매개 역할을 파악하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC을 비롯한 독서정보 시스템의 패싯 설계에 도움이 될 것이다.
Abstract
This study analyzed bibliographic attributes related to the selection and use of reading materials based on data on books borrowed or purchased together in order to understand the properties of reading materials that have complex user needs from various perspectives. As a result of creating co-occurrence matrices of bibliographic attribute terms by dividing them into 26 sub-attribute units related to KDC main class, target reader, and user age, and performing network analyses, the details and prominent mediating role of bibliographic attributes of reading materials were identified. The results of this study will be helpful in designing facets of reading information systems, including library OPAC, in the future.
초록
이 연구는 우리나라 지자체가 운영하는 통합도서관들을 대상으로 통합검색 서비스의 기능적 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 서울시의 25개 지자체에서 운영하는 통합도서관들이며, 분석항목은 통합검색과 관련된 12가지 영역의 서비스 기능들로 선택하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 통합도서관은 자치구 내 공공도서관과 작은도서관의 연합체이며, 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 제공되는 통합검색 서비스의 기능, 서지정보의 항목과 패싯의 유형이 다양하지 못하다. 둘째, 검색결과의 레코드는 타이틀 형식이 아니라, 대부분 아이템 형식이었다. 셋째, 도서정보를 보완하는 보강정보는 책에 대한 소개와 연관정보, 책과 관련된 키워드, 대출관련 정보 등으로 구성된다. 넷째, 통합검색이 디스커버리형 검색보다, 통합목록DB를 기반으로 하는 통합OPAC의 형태를 나타내고 있다. 자치구 내 공공도서관이나 작은도서관들에 분산되어 있는 소장목록DB들에 대한 통합검색을 제공하는데 집중하고 있다. 다섯째, 대부분의 통합도서관은 유사한 서비스 형태를 제공한다. 이 결과를 바탕으로 국내 공공도서관들이 디스커버리형 통합검색 서비스를 기대할 수 있는 개선방안을 제안하였다.
Abstract
The purpose of this study is to analyze the characteristics of the integrated search services for integrated libraries operated by local governments in Korea. The target of analysis was integrated libraries operated by 25 local governments in Seoul, and the analysis elements were selected from service functions in 12 areas related to integrated search. The results of the study are as follows. First, the integrated library is an association of public libraries and small libraries in autonomous districts and provides integrated search services. The provided integrated search service function, types of bibliographic information, and facets are not diverse. Second, the records in the search results were mostly item types, not title types. Third, enrichment information supplementing book information consists of book introductions, related information, book-related keywords, and loan-related information. Fourth, integrated search shows the form of integrated OPAC based on integrated catalog DB rather than discovery-type search. It concentrates on providing an integrated search for catalog DBs distributed in public libraries or small libraries in the autonomous district. Fifth, most integrated libraries provide similar service types. Based on these results, improvement plans were proposed for domestic public libraries to expect discovery-type integrated search services.
초록
본 연구는 ‘우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템’을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 ‘불평등’, ‘격차’ 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to propose a scholarly paper recommendation system based on metadata attribute similarity with excellent performance. This study suggests a scholarly paper recommendation method that combines techniques from two sub-fields of Library and Information Science, namely metadata use in Information Organization and co-citation analysis, author bibliographic coupling, co-occurrence frequency, and cosine similarity in Bibliometrics. To conduct experiments, a total of 9,643 paper metadata related to “inequality” and “divide” were collected and refined to derive relative coordinate values between author, keyword, and title attributes using cosine similarity. The study then conducted experiments to select weight conditions and dimension numbers that resulted in a good performance. The results were presented and evaluated by users, and based on this, the study conducted discussions centered on the research questions through reference node and recommendation combination characteristic analysis, conjoint analysis, and results from comparative analysis. Overall, the study showed that the performance was excellent when author-related attributes were used alone or in combination with title-related attributes. If the technique proposed in this study is utilized and a wide range of samples are secured, it could help improve the performance of recommendation techniques not only in the field of literature recommendation in information services but also in various other fields in society.
초록
이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.
Abstract
This study investigates the development path and intellectual structure of data literacy research, aiming to identify emerging topics in the field. A comprehensive search for data literacy-related articles on the Web of Science reveals that the field is primarily concentrated in Education & Educational Research and Information Science & Library Science, accounting for nearly 60% of the total. Citation network analysis, employing the PageRank algorithm, identifies key papers with high citation impact across various topics. To accurately trace the development path of data literacy research, an enhanced PageRank main path algorithm is developed, which overcomes the limitations of existing methods confined to the Education & Educational Research field. Keyword bibliographic coupling analysis is employed to unravel the intellectual structure of data literacy research. Utilizing the PNNC algorithm, the detailed structure and clusters of the derived keyword bibliographic coupling network are revealed, including two large clusters, one with two smaller clusters and the other with five smaller clusters. The growth index and mean publishing year of each keyword and cluster are measured to pinpoint emerging topics. The analysis highlights the emergence of critical data literacy for social justice in higher education amidst the ongoing pandemic and the rise of AI chatbots. The enhanced PageRank main path algorithm, developed in this study, demonstrates its effectiveness in identifying parallel research streams developing across different fields.