초록

본 연구의 목적은 빅데이터 연구 논문의 주제 분야 간의 연관관계를 분석하는데 있다. 동시 인용 관계를 적용하여 분석 대상의 주제 분야를 추출하였으며, R 프로그램의 Apriori 알고리즘을 이용하여 연관관계의 규칙을 분석하고, arulesViz 패키지를 사용하여 시각화하였다. 연구 결과 22개 주제 분야가 추출되었는데, 이들 주제 분야는 3가지 군집으로 구분되었다. 주제 분야의 연관관계 유형을 분석한 결과, 연관관계의 복잡성에 따라 ‘전문형’, ‘일반형’, ‘확대형’으로 구분되었다. 전문형에는 문헌정보학, 신문방송학 등이 포함되었고, 일반형에는 정치외교학, 무역학, 관광학 등이 포함되었고, 확대형에는 기타인문학, 사회과학일반, 관광학일반 등이 포함되었다. 이 연관관계는 빅데이터 연구자가 한 주제 분야를 인용할 때 관계가 있는 다른 주제 분야를 인용하는 경향을 보여주는 것으로, 도서관에서 학술정보서비스를 위해 연관관계를 활용한 서비스를 고려해야 할 필요가 있다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the association among the subject areas of big data research papers. The subject group of the units of analysis was extracted by applying co-citation networks, and the rules of association were analyzed using Apriori algorithm of R program, and visualized using the arulesViz package of R program. As a result of the study, 22 subject areas were extracted and these subjects were divided into three clusters. As a result of analyzing the association type of the subject, it was classified into ‘professional type’, ‘general type’, ‘expanded type’ depending on the complexity of association. The professional type included library and information science and journalism. The general type included politics & diplomacy, trade, and tourism. The expanded types included other humanities, general social sciences, and general tourism. This association networks show a tendency to cite other subject areas that are relevant when citing a subject field, and the library should consider services that use the association for academic information services.

초록

이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. ‘White LED’ 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.

Abstract

The combined approach of using ego-centric network analysis and dynamic citation network analysis for refining the result of LDA-based topic modeling was suggested and examined in this study. Tow datasets were constructed by collecting Web of Science bibliographic records of White LED and topic modeling was performed by setting a different number of topics on each dataset. The multi-assigned top keywords of each topic were re-assigned to one specific topic by applying an ego-centric network analysis algorithm. It was found that the topical cohesion of the result of topic modeling with the number of topic corresponding to the lowest value of perplexity to the dataset extracted by SPLC network analysis was the strongest with the best values of internal clustering evaluation indices. Furthermore, it demonstrates the possibility of developing the suggested approach as a method of multi-faceted research trend detection.

초록

이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to examine the data coverage and citation threshold for analyzing SPLC(Search Path Link Count) as a main path of a historiograph of a certain topic in order to provide ‘core’ papers of global research trends to a researcher affiliated with a local R&D institution. 5 datasets were constructed by retrieving and collecting 2,318 articles on RGB LED on Web of Science published from 1990-2013 and 20,109 articles which cited these original 2,318. The SPLC analysis was performed on each dataset by increasing the threshold of citation counts, and the changes and resilience of the 28 extraced networks were compared. The results of user feedback on 198 unique core papers from 28 SPLC networks received from LED researchers affiliated with a Korean government-sponsored research institution were also analyzed. As a result, it is found that the nodes in each SPLC network in each dataset were differentiated by the citation counts, while the changes in the structure of SPLC networks were slight after the networks’ citation counts were set at 40. Additionally, the user feedback showed that personalized research interest generally matched to the global research trends identified by the SPLC analysis.

초록

한국학술지인용색인 KCI의 데이터를 사용한 문헌동시인용 분석을 통해 2004년부터 2013년까지 10년 동안의 한국 문헌정보학의 연구 전선을 구체적으로 파악해보았다. KCI 웹사이트로부터 문헌정보학 분야 핵심 논문 159개와 이를 인용한 논문 정보를 수작업으로 수집하였다. 군집 분석 및 네트워크 분석 결과 27개의 복수 논문 군집과 8개의 단일 논문 군집이 도출되었다. 27개의 복수 논문 군집 중에서 논문 수가 가장 많은 것은 ‘문헌정보학 교육’ 주제 군집이었고, 인용 영향력이 가장 큰 것은 ‘인용분석 & 지적구조 분석’ 주제 군집이었다. 핵심 문헌 집합에 대한 인용 중에서 67.5%는 문헌정보학 내부에서 이루어졌고, 나머지 32.5%는 타 학문 분야로부터 발생한 것이었다. 전반적으로 문헌정보학 분야 내 인용 비율과 인용 영향력 성장 지수를 모두 고려하였을 때, 문헌정보학 분야 내부에서 최근 연구가 가장 활발해지고 있는 연구 전선 주제로는 ‘지역 기록’, ‘인용분석 & 지적구조 분석’, ‘연구동향 분석’의 세 주제가 꼽혔다. 이 연구에서 사용된 분석 기법은 국내 학제적 연구 분야의 연구 전선 분석에 효과적일 것으로 기대된다.

Abstract

By document co-citation analysis with Korean Citation Index (KCI) data, this study accurately identified the research fronts and hot topics in Korean library and information science (LIS) from 2004 to 2013. 159 core papers in LIS domain and their citations are scraped manually from Korean Citation Index web site. In the cluster analysis and network analysis, 159 core papers were grouped into 27 clusters with multiple papers and 8 singlton clusters. Among the 27 clusters which have multple papers, ‘LIS education’ cluster was the largest with 16 core papers, and ‘citation analysis & intellectual structure analysis’ cluster had the strongest citation impact according to the ehs-index. Closer observation of the citations to the core papers in each research front showed that 67.5% of the citations were made by LIS research papers and 32.5% of the citations were made by non-LIS research papers. Considering the share of citations and the citation impact growth index, ‘local documentation’, ‘citation analysis & intellectual structure analysis’, and ‘research trends analysis’ were identified as the most emerging research front in Korean library and information science. The analytical methods used in this study have great potential in discovering the characteristics of research fronts in Korean interdisciplinary research domains.

초록

Abstract

There have been little comprehensive research for studying impact of foreign journals on Korean scientists. The main reason for this is because there was no extensive citation index database of domestic journals for analysis. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) built the Korea Science Citation Database (KSCD), and have provided Korea Science Citation Index (KSCI) and Korea Journal Citation Reports (KJCR) services. In this article, citing behavior of Korean scientists on foreign journals was examined by using KSCD that covers Korean core journals. This research covers (1) analysis of foreign document types cited, (2) analysis of citation counts of foreign journals by subject and the ratio of citing different disciplines, (3) analysis of language and country of foreign documents cited, (4) analysis of publishers of journals and whether or not journals are listed on global citation index services and (5) analysis for current situation of subscribing to foreign electronic journals in Korea. The results of this research would be useful for establishing strategies for licensing foreign electronic journals and for information services. From this research, immediacy citation rate (average 1.46%), peak-time (average 3.9 years) and half-life (average 8 years) of cited foreign journals were identified. It was also found that Korean scientistis tend to cite journals covered in SCI(E) or SCOPUS, and 90% of cited foreign journals have been licensed by institutions in Korea.

초록

연구성과평가와 연구비 배분에 인용분석을 포함한 계량정보학적 분석방법이 많이 사용되고 있으며, 부적절한 적용 및 해석에 대한 우려와 지적 또한 계속되고 있다. 이에 따라 최근 연구성과평가 지침과 권고안이 학술 커뮤니티와 계량서지학적 연구집단에서 연이어 발표되고 있다. 따라서 이 연구에서는 2015년 발표된 라이덴 선언(Leiden Manifesto)을 중심으로 Thomson Reuters 백서, 프랑스 과학원 권고안, DORA 선언, IEEE 권고안을 비교하고 이를 통해 국내 연구성과평가 환경에의 제안 가능성을 살펴보고자 하였다. 비교분석 결과, 다수의 권고안은 연구의 목적과 연구 주제분야별 특성을 반영하고 다양한 지표를 활용한 다면적 평가를 통해 총체적인 평가를 지향하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 국내 연구성과평가시스템 적용에서 고려해 볼 주요 권고안이라고 할 수 있으며, 추후 이에 대한 이해관계자들의 의견 수렴 등을 통하여 국내 연구성과시스템에의 적용가능성을 보다 심층적으로 살펴볼 필요가 있을 것이다.

Abstract

Inappropriate applications of bibliometric approach and misinterpretation on the analysis in research evaluation have been found and recognized nationally and internationally as the use of the approach has been rapidly adopted in various sectors in research evaluation systems and research funding agencies. The flood of misuse led to several numbers of declarations and statements on appropriate research evaluation, including Leiden Manifesto, DORA, IEEE Statement, etc. The similar recommendations from five different declarations, Leiden Manifest, IEEE Statement, DORA, Institut de France, and Thomson Reuters White paper were reviewed and meta-analyzed in this study and it is revealed that most of them emphasize evaluation on quality in various aspects with multiple indicators. Research evaluation with assessing multiple aspects of individual research based on the understandings of its purpose and pertinent subject area was revealed as being mostly advised in the declarations, and this recommendation can be regarded as being mostly requested in national research evaluation system. For future study, interviews with relevant stakeholders of national research evaluation system in order to explore its application are needed to confirm the findings of this review.

초록

학술 커뮤니티 내에서 논문의 인용은 보편적인 규범으로 자리 잡은 데 비해 데이터의 인용은 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 이를 개선하기 위해 제기되고 있는 데이터 인용의 필요성 및 원칙과 가이드라인에 대해서 살펴보았다. 또한 데이터 인용체계 구축 사례에서는 데이터 인용 요소들을 정의하고 서비스를 제공하는 DataCite, Dataverse Network, Data Citation Index 사례를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 한국종합사회조사 데이터 인용 분석을 통해 국내 데이터세트 인용/이용 정보 제공 실태를 조사하였다.

Abstract

Data citation remains in its infancy, although providing the citation to a journal article is a typical norm in an academic community. This study examines the need for data citation, its principles and guidelines for improving the issue. In addition, the study investigates cases that established data citation mechanism, including DataCite, Dataverse Network and Data Citation Index that define elements of data citation and provide relevant services. At the end, it explores the current state of data citation in Korea through the analysis of citations to dataset from Korean General Social Survey.

초록

전자저널을 비롯한 전자출판물의 확산으로 최근 학술커뮤니케이션은 새로운 국면을 맞고 있다. 이 연구는 전자저널이 학술커뮤니케이션에 어느 정도 영향을 미치고 있는지를 인용분석에 기초한 영향력 측정 지표인 영향지수(impact factor)와 즉효지수(immediacy index)를 이용하여 분석하였다. 구체적으로는 JCR의 사회과학편에서 경제학, 법학, 심리학 학술지의 최근 8년간 영향지수와 즉효지수를 수집하여 연도별 추이를 분석하였다. 분석결과 세 학문분야 모두 연도별 영향지수는 거의 변화가 없는 반면에, 즉효지수는 최근 2년 동안 급격히 상승한 것으로 나타났다. 즉효지수의 상승은 학술지의 논문이 발행되는 즉시 인용되고 있음을 보여주는 것으로 학술지의 발행형식이 최근 전자저널로 급속히 전환된 데 따른 결과인 것으로 유추된다. 아울러 이를 통해 학술커뮤니케이션의 속도가 과거에 비해 증진되었다는 것을 미루어 짐작할 수 있다. 이 연구는 전자저널의 영향 정도를 구체적으로 데이터를 수집해 분석함으로써 향후 도서관에서 과학적인 장서관리를 하는데 일조를 할 것으로 기대된다.

Abstract

Electronic publications, including e-journals, show a rapid expansion due to its several advantages for the academic and research community. The purpose of this study is to analyze the impact of e-journals on scholarly communication. The impact factors and immediacy indices were provided via JCR social science edition have been used to conduct a series of analysis on three subject fields, economics, law and psychology. The data from the last eight years show that the impact factors of e-journals have not changed, but immediacy indices have intensely increased in recent two years. Significant increase of immediacy indices is probably due to prevalence of e-journals or electronic sources of articles. The result reveals that e-journals play an important role in speeding up the scholarly communication. It is expected that the findings of this study can contribute to more efficient management of the digital libraries.

초록

본 연구는 Web of Science (WoS) 논문을 기반으로 주요 5개국의 Open Access (OA) 논문 비중과 방식을 분석하고 조절효과(Moderating Effect) 검증을 통해 OA의 피인용 유도에 차이가 나타나는지 검증하였다. 분석 결과, OA 비중은 영국이 62.7%로 가장 높았으며, 중국이 38.0%로 가장 낮게 나타났다. 또한 셀프 아카이빙과 Gold Hybrid가 OA의 주요 실천 방법 중 하나로 나타난 영미와 달리, 중국과 한국의 OA 논문은 Gold 저널 출판에 집중되어 있는 것으로 분석되었다. 두 번째, 조절효과 분석 결과, 우수 논문의 OA 출판 및 유통이 활성화된 영국, 미국, 일본의 경우 OA 비중이 높을수록 피인용량을 유도하는 효과가 커지는 것으로 나타났으나, 한국(B=-0.00003, p<0.01)과 중국(B=-0.00001, p<0.01)에서는 역의 방향성이 나타나 차이를 보였다. 더불어 대부분의 학문분야에서 OA가 피인용을 유도하였으나 공학 분야(B=-0.00002, p<0.01)에서는 역의 방향성을 보이는 것으로 분석되었다.

Abstract

This study empirically analyzed the proportion and method of Open Access (OA) in Korea, China, Japan, the United States, United Kingdom based on the Web of Science (WoS) papers. In addition, through the verification of the moderating effect, it was verified whether there is a difference in the effect of the amount of citation depending on the maturity of OA according to the countries or academic fields. As a result of the analysis, the proportion of OA was the highest in the UK at 62.7%, and the lowest in China at 38.0%. Second, the UK and US had a high proportion of indicators through self-archiving and APC-based Gold Hybrid, while only the Gold indicators were found to be prominent in China and Korea. Third, in the UK, US and Japan, the higher the proportion of OA, the greater the effect of inducing the citations. However, Korea (B=-0.00003, p<0.01) and China (B=-0.00001, p<0.01) showed the opposite direction. In addition, in most academic fields, the OA proportion had an effect of inducing citation, but a negative effect was found in the engineering field (B=-0.00002, p<0.01).

초록

이 연구의 목적은 연구소프트웨어의 공유, 재사용, 인용 현황을 분석하는 것이다. 학술커뮤니케이션에서 연구소프트웨어는 최근 들어 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 현재 연구소프트웨어의 인용이 일반적인 관행이 아니거나, 적어도 데이터인용색인(DCI)이 연구소프트웨어의 인용과 재사용을 제대로 인덱싱하지 못하는 것으로 관찰되었다. 소프트웨어인용은 주요 레포지토리(prominent repositories)에서 발견되었다. 소프트웨어인용이 많은 레포지토리는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)과 Zenodo였다. 연구소프트웨어가 재사용되는 경우, 비공식 소프트웨어인용(informal software citation)과 공식 소프트웨어인용(formal software citation)이 동시에 관찰되었다. 비공식 소프트웨어인용은 연구소프트웨어가 논문의 본문에서는 언급되지만 참고문헌에는 없는 경우였고, 공식 소프트웨어인용은 참고문헌에도 있는 경우였다. 또한, 이 연구의 결과는 연구소프트웨어의 자기 인용(self-citation) 현황을 설명했다.

Abstract

The purpose of this research is to explore the phenomenon of the sharing, reuse, and citation of research software. These practices are playing an increasingly important role in scholarly communication. The researchers found that the citation and reuse of research software are currently uncommon or at least not reflected in the Data Citation Index (DCI). Such citation was observed, however, for the newer software in a number of prominent repositories. The repositories Comprehensive R Archive Network (CRAN) and Zenodo received the most formal software citations. The researchers observed both formal and informal forms of citation when researchers reused software. The latter form involves mentioning research software in passing in the main text of articles, while formal citations appear in the references section. In addition, our comparative analysis helps to explain the phenomenon of self-citation of research software.