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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
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.
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.