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

본 연구는 서울특별시 A구 산하 9개 도서관 이용자들의 대출 기록을 모두 조사하여 주제별 장서이용 행태를 분석하고 주제 분야 간 어떠한 연관성을 지니고 있는가를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 2006년 6월부터 2014년 6월까지 발생한 2,723,115건의 대출 기록을 수집하여 분석하였다. 한국십진분류(KDC)에 따라 총류(000)부터 역사(900)까지 10개 대분류와 총류(000)부터 전기(990)까지 100개 중분류로 나누어 주제별 대출빈도를 분석하였으며, 도서관 이용자들의 대출기록 기록을 중분류에 따른 상관계수에 근거한 군집분석을 통하여 주제별 연관성을 분석하였다.

Abstract

The goal of this study is to analyze use patterns of library collections using circulation statistics of 9 public libraries user’s of the Seoul borough “A”. For this study, the 2,723,115 circulation-related data of 9 public libraries located in borough “A” which were occurred between June 2006 and June 2014 were collected and used. According to the Korea Decimal Classification (KDC), All circulation records is divided into 10 categories from general (000) to history (900) and 100 divisions from general (000) to biography (990), is analyzed the frequency by category and is analyzed by cluster analysis based on thematic relevance.

초록

사회 전반적으로 협업의 중요성과 필요성이 강조되고 있으며, 연구자들의 협업 역시 증가하고 있다. 연구자의 협업에는 학자로서의 특성이 반영된다는 점에서 특이성을 가진다. 본 연구는 연구자 협업 패턴에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 가설을 설정하고 이를 검증하였다. 영향 요인은 연구자들의 협업 행태 및 동기에 대한 선행연구를 토대로 추출하였으며, 계량정보학 분야 연구자들을 대상으로 네트워크 분석과 설문 분석의 두 가지 방법을 활용하여 가설을 검증하였다. 설문은 네트워크 분석에 포함된 연구자를 대상으로 한 웹 설문으로 진행하였다. 본 연구 결과는 연구자 인식 분석을 통한 개인적 선택 요인과 관계 계량정보학 분석을 통한 집단적 결과 요인을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 연구자 협업을 장려하는 정책 및 디지털 협업서비스 기획 등에 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

Abstract

The collaboration is becoming ever more widespread in scientific research. Unlike collaboration in other areas such as in a company, research collaboration has an unique feature that it is reflected by scholars’ characteristics. Based on previous studies on research collaboration, five major factors are identified. We propose five hypotheses from them and examine these by using both in-person questionnaire survey and relational bibliometric analysis. The survey analysis informs individual choice factors and the bibliometric analysis informs collective consequence factors. The results of this study may have implications for science policies and digital collaboration services.

초록

Abstract

This paper examines the characteristics of the JASIST (Journal of the Association for Information Science and Technology) editorial board members and their research areas through author co-citation analysis, and investigates whether the editorial board members’ research areas are related with keywords frequently appeared in the journal’s research articles. In the process, research areas of the central members and those appeared most frequently as keywords will be identified. Research areas of the 36 members on the JASIST editorial board are collected and categorized to compare with the categorization of keywords extracted from 169 research articles published in JASIST, 2013. The result shows that members with higher centrality in the co-citation network are related with research areas that are also dominant in the distribution of article keywords. The areas include information behavior and searching, information retrieval, information system design, and bibliometrics.

초록

이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.

Abstract

This paper carried out co-word analysis of noun and noun phrase using text-mining technique in order to grasp the research trends on domestic and international information science articles. It was conducted based on collected titles and articles of the papers published in the Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM) and Journal of American Society for Information Science and Technology (JASIST) from 1990 to 2013. By dividing whole period into five publication window, this paper was organized into the following processes: 1) analysis of high frequency co-word pair to examine the overall trends of both information science articles 2) analysis of each word appearing with high frequency keyword to grasp the detailed subject 3) focused network analysis of trend after 2010 when distinctively new keyword appeared. The result of the analysis shows that KOSIM has considerable portion of studies conducted regarding topics such as library, information service, information user and information organization. Whereas, JASIST has focused on studies regarding information retrieval, information user, web information, and bibliometrics.