초록

데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.

Abstract

Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.

초록

본 연구에서는 다학제적 연구가 활발해진 국내 연구의 동향을 파악하기 위하여 2020 구글 스칼라 매트릭스에 색인된 국내 주요 학술지 데이터를 활용하여 전 학문분야를 포괄하는 네트워크 분석(대학협력 네트워크, 키워드 동시출현 네트워크, 학술지 인용 네트워크, 학문분야 인용 네트워크)을 실시하였다. 대학협력 네트워크 분석결과, 서울대학교, 계명대학교, 성균관대학교 등 협력연구를 활발히 진행하는 대학을 파악할 수 있었고, 키워드 동시출현 네트워크 분석결과, 이직의도, 직무만족 등 직무 관련 키워드가 높은 빈도로 나타남을 확인하였다. 학술지 인용 네트워크에서는 한국콘텐츠학회논문지, 한국사회학, 한국심리학회지: 문화 및 사회문제 등 인용이 많이 되고 있는 핵심 학술지들을 확인하였으며, 학문분야 인용 네트워크에서는 교육학, 경영학, 사회복지학이 다른 학문에 가장 많은 영향을 미치는 학문임을 확인하였다. 본 연구에서는 기존의 국내 계량서지분석연구에서 시도하지 않았던 구글 스칼라 매트릭스 데이터를 처음 활용하였으며, 키워드, 학술지, 학문분야로 범위를 확장시켜가며 단계적 네트워크 분석을 실시하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 연구결과는 국내 대학 간 공동연구의 전략 수립 및 다학제적 융합 연구 기획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.

Abstract

This study aims to understand the research landscape of South Korea using the data of 2020 Google Scholar Metrics. To achieve the goal, we constructed and analyzed four types of networks including the university collaboration network, the keyword co-occurrence network, the journal citation network, and the discipline citation network. Through the analysis of the university collaboration network, we found major universities such as Seoul National University, Keimyung University, and Sungkyunkwan University that have led collaborative research. Job related keywords such as job change intention and job satisfaction have been frequently studied with other keywords. Through the analysis of the journal citation network, we found multiple journals such as The Journal of the Korea Contents Association, Korean Journal of Sociology, and Korean Journal of Culture and Social Issues that have been widely cited by the other journals and influenced them. Finally, Education, Business administration, and Social welfare were identified as the top influential disciplines that have influenced other disciplines through the knowledge diffusion. The study is the first of its kind to use the data of Google Scholar Metrics and conduct a stepwise network analysis (e.g., keyword, journal, and discipline) to broadly understand the research landscape of South Korea. Our results can be used by government agencies and universities to develop effective strategies of promoting university collaboration and interdisciplinary research.

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Abstract

Since the 1990s, informetrics has grown in popularity among information scientists. Today it is a general discipline that comprises all kinds of metrics, including bibliometrics and scientometrics. To illustrate the dynamic progress of this field, this study aims to identify the structure and infrastructure of the informetrics literature using statistical and profiling methods. Informetrics literature was obtained from the Web of Knowledge for the years 2001-2010. The selected articles contain least one of these keywords: ‘informetrics’, ‘bibliometrics’, ‘scientometrics’, ‘webometrics’, and ‘citation analysis.’ Noteworthy publication patterns of major countries were identified by a statistical method. Intellectual structure analysis shows major research areas, authors, and journals.

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국내 문헌정보학 분야에서 10년간 발표된 논문의 저자와 인용빈도를 대상으로 공저 네트워크에서의 중심성과 연구성과 지수 사이의 관계를 분석하였다. 특히 공저를 고려하지 않고 연구성과 지수를 산출하는 경우와 공저를 고려하여 연구성과 지수를 산출하는 경우로 나누어서 분석하였다. 또한 저자 집단을 논문 수에 따라 다르게 설정하여 지수 사이의 상관관계를 분석한 결과, 연구자의 인용지수와 연구자 중심성 사이의 상관관계에 대한 선행 연구의 일관성없는 결과를 설명해낼 수 있었다. 전체적으로 공저 활동의 정도는 연구성과와 상관관계가 유의하지 않았으며 일부에서는 오히려 부정적인 상관관계를 가진 것으로 나타났다. 중심성과 연구성과 사이의 관계는 통계적으로 유의한 긍정적인 상관관계가 나타났으나 상위 저자 30명만을 대상으로 분석한 결과에서는 상관관계가 유의하지 않았다.

Abstract

We analyzed the relationships between the co-authorship network centralities and the research performance indicators with the authors and the number of citations of the papers published for 10 years in Korean library and information science journals. In particular, the research performance indicators were calculated with normal counting and with fractional counting also. As a result of correlation analysis between the variables by setting the different ranges of the author groups to be analyzed according to the number of articles, it was possible to explain the inconsistent results of the previous studies on the correlations between the researchers' citation indicators and their co-authorship network centralities. Overall, the degree of co-authorship activities measured by collaboration coefficient showed no or negatively correlated with research performance. There were statistically significant positive correlations between the centralities and the research performance indicators, but the correlation was not significant in the analysis of the top 30 authors by number of articles.

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Abstract

The purpose of this study is to identify topic areas of academic library research using two informetric methods; word clustering and Pathfinder network. For the data analysis, 139 articles published in major library and information science journals from 2005 to 2009 were collected from the Korean Science Citation Index database. The keywords that represent research topics were gathered from two sections: an abstract and titles in references. Results showed that reference titles usefully represent topics in detail, and combining abstracts and reference titles can produce an expanded topic map.

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학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.

Abstract

Research on changes in research trends in academic disciplines is a method that enables observation of not only the detailed research subject and structure of the field but also the state of change in the flow of time. Therefore, in this study, in order to observe the changes of research trend in library and information science field in Korea, co-word analysis was conducted with Korean author keywords from three types of journals which were listed in the Korea Citation Index(KCI) and have top citation impact factor were selected. For the time series analysis, the 15-year research period was accumulated in 5-years units, and divided into 2003~2007, 2003~2012, and 2003~2017. The keywords which limited to the frequency of appearance 10 or more, respectively, were analyzed and visualized. As a result of the analysis, during the period from 2003 to 2007, the intellectual structure composed with 25 keywords and 8 areas was confirmed, and during the period from 2003 to 2012, the structure composed by 3 areas 17 sub-areas with 76 keywords was confirmed. Also, the intellectual structure during the period from 2003 to 2017 was crowded into 6 areas 32 consisting of a total of 132 keywords. As a result of comprehensive period analysis, in the field of library and information science in Korea, over the past 15 years, new keywords have been added for each period, and detailed topics have also been subdivided and gradually segmented and expanded.

초록

최근 다양한 학문 분야는 대내외적 요인으로 인해 학제적 연구 흐름에 영향을 받고 있는 추세이다. 본 연구는 문헌정보학 분야를 대상으로 학제성과 연구 영향력의 상관관계를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2011년 JCR(Journal Citation Reports)의 학술지 영향력 지수 상위에 해당하는 문헌정보학 학술지 10종을 선정하여 WoS(Web of Science) 인용색인 DB에서 2006년부터 2010년까지 1,873편의 논문의 참고문헌 데이터를 대상으로 분석하였다. 동시인용 네트워크 분석과 선정된 4가지 학제성 지수를 사용하여 문헌정보학 분야의 학제적 구조를 파악하고 학제성과 연구 영향력 사이의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과를 통해 문헌정보학의 학제적 구조를 제시하였으며, 학제성 지수 중 매개중심성은 학술지 영향력 지수(5년) 그리고 논문당 영향도(Article Influence Score)와 통계적으로 유의한 상관관계가 있음이 밝혀졌다.

Abstract

As interdisciplinary research has been dominant in various fields, the purpose of this study is to analyze the relationship between interdisciplinarity and research impact in the field of Library and Information Science. For a data set, ten journals ranked as the top of 2011 JCR’s in terms of JIF (Journal Impact Factor) were selected. The citation data of 1,873 articles from the ten journals were collected from the WoS during the period from 2006 to 2010. In order to achieve the purpose of this study, as network analysis was conducted to investigate the interdisciplinarity of LIS field, interdisciplinarity indicators, and research impact factors were statistically analyzed. The findings of this study confirmed the interdisciplinary knowledge structure of the LIS field as previous studies identified. More importantly, this study demonstrated that a positive correlation existed between interdisciplinarity represented as betweenness centrality and research impact.

초록

약물중독 혹은 약물사용장애(substance use disorder)는 세계적으로 그 위험성과 유행성이 지속적으로 관측 되고 있다. 이러한 배경에서 수많은 관련 연구들이 진행이 되어왔지만, 이와 관련한 계량서지학적 분석은 미진한 상황이다. 특히, 약물중독과 관련된 다양한 특성들을 종합적으로 반영한 거시적 차원의 계량서지학적 접근법을 활용한 연구는 찾아보기가 힘든 상황이다. 이 연구에서는 이러한 약물중독의 다차원적 특성을 반영하기 위해 사회과학, 자연과학기술, 융복합 분야에서의 약물중독 연구 동향을 비교 분석하였다. 이 연구는 2002년부터 2021년까지의 약물중독 연구 논문을 Web of Science로부터 검색 후 수집하였으며, SCI(E) 및 SSCI 정보를 토대로 학문 분야를 분류하였다. 저자 키워드 동시출현 분석을 수행한 결과, 자연과학기술은 신경정신약물과 보상시스템에 관한 연구가 주를 이루었고, 사회과학 분야에서는 이보다는 인구학적 특성이 반영된 약물중독 연구가 수행되어 왔음을 알 수 있었고, 융복합 분야에서는 이러한 동향을 모두 아우르고 있는 것을 확인할 수 있었다. 저자 동시인용 분석도 수행을 하였는데, 이를 통해 자연과학기술 분야는 슈퍼 저자들이 관측된 반면, 사회과학 분야에서는 개인 저자뿐 아니라 기관 저자까지도 인용이 많이 되는 것으로 확인이 되었다.

Abstract

Drug addiction or substance use disorder is continuously observed worldwide for its risks and prevalence. In this context, numerous studies have been conducted regarding this issue. However, bibliometric analysis related to drug addiction is insufficient. In particular, it is difficult to find research that utilizes a macro-level bibliographic approach that comprehensively reflects various characteristics related to drug addiction. In this study, to reflect the multidimensional features of drug addiction, research trends in drug addiction in social science, natural science, and multidisciplinary studies were compared and analyzed. This study collected drug addiction research articles from 2002 to 2021 by searching from the Web of Science, and classified academic disciplines based on SCI(E) and SSCI information. Author keyword co-occurrence analysis was also conducted, which provided confirmation that natural science mainly studied psychoactive substances and the reward system in the brain, while drug addiction studies reflecting demographic characteristics were conducted in the domain of social science. In the multidisciplinary field, all of the above topics were covered. Author co-citation analysis was also employed, which showed that there are superstars (i.e., authors who receive a rigorous amount of citation) in the field of natural science, while in the social science domain, authors were highly cited not only at the individual level but also at the institutional level.

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.

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.