초록

본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the flow of domestic information literacy education research using keyword network analysis and topic modeling and to explore the direction of information literacy education in the future. For this reason, 306 academic papers related to information literacy education published in academic journals of the library and information science field in Korea were chosen. And through the preprocessing process for abstracts of the paper, total keyword appearance frequency, keyword appearance frequency by period, and keyword simultaneous occurrence frequency were analyzed. Subsequently, keyword network analysis analyzed the degree centrality, between centrality, and eigenvector centrality of keywords. Using structural topic modeling analysis, 15 topics -curriculum, information literacy effect, contents of information literacy education, school library education, information media literacy, information literacy ability evaluation index, library anxiety, public library program, health information literacy ability, digital divide, library assisted instruction improvement, research trend, information literacy model, and teacher role-were derived. In addition, the trend of topics by year was analyzed to confirm the change in relative weight by topic. Based on these results, the direction of information literacy education and the suggestions for follow-up research were presented.

초록

본 연구는 최근 7년간 문헌정보학분야에 게재된 논문 1,752건을 대상으로 빈도 분석과 네트워크텍스트 분석을 실시하여 다양한 주제 개념의 분포와 그 관계성을 도출하였다. 더불어 보다 최근의 연구 경향을 분석하고 변화 양상을 살펴보기 위해, 최근 2년 사이에 연구된 482건을 추출하여 2차 분석을 실시하였다. 분석 결과, 최근 7년간 문헌정보학 분야는 “공공도서관”과 “대학도서관” 개념을 중심으로 하는 연구가 가장 높은 출현 빈도를 보였으며, “평가”, “교육”, “웹”은 가장 높은 연결 중심성을 나타내 다양한 문헌정보학의 주제 개념들과 관련을 맺고 연구되고 있는 개념으로 파악할 수 있었다. 최근 2년간을 대상으로 한 2차 분석 결과에서는 “웹”, “분류” 개념이 종전보다 높은 상대 빈도를 보였으며, 네트워크 텍스트 분석 결과에서는 “이용자” 연구와 “공공도서관” 개념이 종전보다 더 다양한 주제 개념들과 관련을 맺고 수행되고 있음을 확인할 수 있었다.

Abstract

In this study, Network Text Analysis was performed on 1,752 articles which had been published in recent 7 years and drew the subject concept distribution and their relations in Library and Information Science research areas. Furthermore, for analyzing more recent trends and changing aspects, this study performed secondary analysis based on 482 articles published in recent 2 years. Results show that “public library”, and “academic library” concepts were most frequently studied in the field and “evaluation”, “education”, and “web” concepts showed the highest-degree centrality during the recent 7 years. In the result of recent two years analysis, “web”, and “classification” concepts showed high frequency and “user”, and “public library” showed an improvement in high degree centrality.

초록

본 연구는 사회 네트워크 분석 기법을 통하여 K대학도서관의 학술DB 이용현황을 분석하고 이용자의 요구에 적합한 서비스를 개발 및 제공하고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 K대학 도서관의 학술DB 로그 데이터를 이용하여 학문분야별, 신분별, 학문분야 및 신분별 학술DB 네트워크를 구성하고 실증 분석하였다. 본 연구의 결과, 전임교원의 학술DB 네트워크와 박사과정의 학술DB 네트워크는 특화된 학술DB를 중심으로 강한 결속력을 보이고 있으며 다른 신분의 학술DB 네트워크보다 밀도, 연결정도 집중도 및 연결정도 중심성이 높게 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the usage pattern between each academic database through social network analysis, and to support the academic database for users's needs. For this purpose, we have extracted log data to construct the academic database networks in the proxy server of K university library and have analyzed the usage pattern among each research area and among each social position. Our results indicate that the specialized academic database for the research area has more cohesion than the generalized academic database in the full-time professors' network and the doctoral students' network, and the density, degree centrality and degree centralization of the full-time professors' network and the doctoral students' network are higher than those of the other social position networks.

초록

Abstract

The knowledge sharing in a knowledge management process is much affecting generation and distribution of knowledge. Especially, the knowledge distribution is being revitalized with the center of social media service like twitter and library service 2.0 in the knowledge-based IT (Information Technology) environment. The present research analyzed the structure and characteristics of a social network inside an organization that is growing like an organism through self-organization through tools for SNA (Social Network Analysis) and multiple regression analysis of independent variables such as 1) a relationship between social network's structure and knowledge sharing, 2) a relationship between structural holes and knowledge sharing influence of centrality, 3) a relationship between individual ability and knowledge sharing of information technology and work recognition.

초록

본 연구는 저자서지결합분석을 사용하여 한국 문헌정보학의 1990년대와 2000년대 지적구조와 그 변화를 분석하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 첫째, 군집분석, 다차원척도법을 통하여 시기별 세부 주제 영역을 밝혔다. 둘째, 네트워크 분석을 통해 세부 주제 영역 간 관계를 시각화하고 전역 중심성이 높은 주제 영역을 확인하였다. 셋째, 1990년대와 2000년대 지적구조 비교를 통해 시간의 경과에 따른 주제 영역의 흐름을 규명하였다.

Abstract

The purpose of this study was to examine the intellectual structure of domestic LIS in the 1990s and 2000s using author bibliographic coupling analysis (ABCA). First, cluster analysis and multi-dimensional scaling analysis were performed to examine core subject areas and to map authors in two-dimensional space. Second, network analysis was used to visualize intellectual relationships among subject areas and to reveal the top subject areas for global centrality. Third, the 1990s and 2000s intellectual structures was compared to identify the changes of the intellectual structure over the course of time.

초록

본 연구는 2004년에서 2012년까지 9년간의 KERIS 문헌복사 트랜잭션 데이터를 대상으로 문헌복사 서비스 참여기관에 대한 통계 분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 신청건수가 제공건수에 비해 많은 기관이 전체 기관 중에서 약 80%를 차지하고 있었다. 둘째, 신청과 제공면 모두 건수가 많은 상위기관들에게 문헌복사 서비스 의존도가 높으며, 특히 제공면에서 그 집중도가 더욱 높았다. 셋째, 2012년 대학도서관 학술지를 대상으로 주제별 네트워크 분석 결과 각 주제별로 단일기관 집중형, 복수기관 주도형, 다수기관 분산형과 같은 세 가지 유형의 협력체제가 나타남을 파악하였다.

Abstract

In this study, we analyzed KERIS Document Delivery Service (DDS) using its transaction data for the period of nine years from 2004 to 2012. We first examined the overall statistics focusing on member contributions, and conducted a network analysis based on the records of request/response (supply) between member libraries. Key findings include the following: First, in over 80% of member libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. That is, for the vast majority of member libraries, their participation was concentrated on the request side. Second, KERIS DDS relies heavily on a relatively small number of top contributors, especially on the supply side. While the top contributors were active in both requests and responses (supplies), in most cases, they received and processed a disproportionally large number of requests. Third, the network analysis based on DDS requests for journal articles in 2012 further revealed the central role of top contributors. The level and pattern of concentration, however, appeared to differ by subjects (DDC). Three main patterns of centralization were found in different subjects - a network centered on a single member, a network having multiple centers, or a distributed network.

초록

본 연구에서는 성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문에 나타난 독서에 대한 반응의 차이를 탐구하였다. 이를 위해 대전의 D과학고등학교 3학년 학생 81명을 대상으로 성격유형분석 데이터, 흥미유형분석 데이터, 교과독서 활동으로 작성된 독서 감상문 데이터를 수집하였다. 수집된 독서 감상문의 토픽 분석을 수행하고, 성격유형(사고형, 감정형)과 흥미유형(탐구형, 탐구형 외)에 따른 독서 감상문의 토픽 발현 확률을 통계적으로 검증하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 단어들의 개념 연결 구조를 측정하고, 중심성 지표를 통해 토픽모델링의 분석 결과를 보완하였다. 연구 결과, 토픽 회귀분석을 통해 토픽2(이해와 공부)와 토픽3(읽기와 사고)에서 사고형(T)과 감정형(F) 간에 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 토픽2(이해와 공부)에서 탐구형과 탐구형 외 간에 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과는 맞춤형 도서 추천이나 개인화를 고려한 독서교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract

This study aimed to investigate the difference in response to reading as shown in book reports by personality type and interest type. For this purpose, personality type analysis data, interest type analysis data, and book report data written in subject reading activities were collected from 81 third graders at D Science High School in Daejeon. Topic analysis was conducted on the collected book reports, and the probability of a topic being mentioned was statistically tested according to personality type (thinking type, feeling type) and interest type (investigative type, types other than investigative). Subsequently, the conceptual connection structure of words was measured by keyword network analysis, and the analysis results of topic modeling were complemented by the centrality index. As a result of the study, the topic regression analysis showed statistically significant differences between thinking type (T) and feeling type (F) in topic 2 (understanding and studying) and topic 3 (reading and thinking), and statistically significant differences between investigative type and non-investigative type in topic 2 (understanding and studying). The results of this study can be used as a basis for tailored book recommendations and personalized reading education.

초록

다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 ‘metadata’라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

Abstract

As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.

초록

본 연구는 사서들의 애사심이 도서관의 조직구조에 어떤 영향을 받는지 알아보는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 서울특별시 소재의 대학도서관 39곳, 공공도서관 21곳을 대상으로 설문 조사를 하였으며, 총 126개의 설문지를 수집하여 통계분석을 실시하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 조직구조의 집권화 요소는 애사심의 소속감, 책임감, 헌신도 요인에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 조직구조의 소통 요소는 애사심의 소속감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 집권화보다 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 조직구조가 애사심에 미치는 영향에 대한 도서관 관종의 조절효과는 통계적으로 모두 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 사서들의 애사심을 높이기 위한 조직구조적 방안을 제시하였으며, 기존 문헌정보학 분야에서 다루지 않은 조직 분야에 대한 연구라는 점에서 의미가 있다.

Abstract

This study aims to investigate how librarians' loyalty is affected by the organizational structure of libraries. For this purpose, 39 university libraries and 21 public libraries in Seoul were surveyed, and 126 questionnaires were collected and statistically analyzed. The main findings of the analysis are as follows. First, the centralization factor of organizational structure significantly affects the belongingness, responsibility, and devotion factors of loyalty. Second, the communication factor of organizational structure significantly affects the belongingness factor of loyalty, and it has a more substantial effect than centralization. Third, the moderating effect of library type on the effect of organizational structure on librarians’ loyalty was found to be statistically insignificant. Based on the above results, this study suggests organizational structural measures to increase librarians’ loyalty, and it is meaningful in that it is a study on an organizational field that has not been covered in depth in the literature.

초록

Mendeley의 독자 정보는 학계 밖에서 학문의 결과물이 어떻게 소비되고 있는지 다각도로 파악하여 피인용도로는 해석할 수 없었던 미지의 세계를 예측하는데 활용될 수 있다. 본 연구는 Mendeley의 co-readership 데이터를 활용해 한국 관련 논문의 독자 국가 네트워크 분석을 수행하여 공통의 학문적 관심사를 공유하는 국가 군집을 이해하고 이들 국가가 네트워크 상에서 어떠한 영향력을 가지는지 확인하였다. 그 결과 전 분야에서 미국을 비롯한 선진국은 대체로 높은 전역중심성을 보여 한국 관련 연구에 대한 전반적인 협력과 잠재적 교류 가능성을 가지는 것으로 나타났으며, 일부 개발도상국은 높은 지역중심성을 보여 상호간 공통의 학문적 관심사로 연계되어 있는 것으로 확인되었다. 한편 의학과 사회과학 분야는 OECD 국가와 개발도상국이 분리된 독자층을 이루었으며, 공학 분야는 신흥경제개발국이 대규모 독자 군집으로 형성되는 특징을 보였다. 또한 공학은 네트워크 밀도가 상대적으로 높게 나타나 국가간 학문적 교류와 지식의 확산, 협력의 가능성이 높은 것으로 분석되었다.

Abstract

Mendeley readership data could be used to understand how research outcome be spent outside of academia in multi way. So it could be utilized to understand unknown world which citation rate could not explain still now. This study, by conducting a country network analysis using Mendeley’s co readership data about articles of Korea related research, clusters countries that share common academic interest. As a result, the US and other advanced countries in all fields showed high overall and regional centrality, indicating that they have overall cooperation and potential for exchange of Korea related studies. Some developing countries have shown high regional centrality and are linked to common academic interests. In the medical and social sciences, the OECD and developing countries have formed a separate group of readers, and the engineering sector has been characterized by emerging developing countries as a large community of readers. In addition, engineering science field has shown that network density is relatively high, so there might be high possibility of academic exchanges, knowledge dissemination and cooperation among countries.