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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 4대 학술지를 대상으로 구조적토픽모델과 문헌 네트워크 분석을 사용하여 연구영역을 분석하고, 각 학술지의 공통 및 특화된 연구영역을 식별하여 문헌정보학 분야의 학술 지형을 파악하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 문헌정보학 분야의 학술지들이 각기 다른 연구영역에 중점을 두고 있는 것으로 나타났는데, 한국문헌정보학회지는 문헌정보학 분야의 전반적인 연구영역을 가장 포괄적으로 다루고 있으며, 한국비블리아학회지 또한 유사한 연구경향을 보였으나 도서관경영 및 도서관프로그램과 관련된 주제 선호도가 높았다. 한국도서관․정보학회지는 문헌정보학 전반의 연구주제 및 타 학술지에 비해 학교도서관이나 독서교육과 관련된 분야에 특화된 주제들을 많이 다루고 있으며, 정보관리학회지는 정보기술 및 정보학 전반에 대한 주제적 비중이 높아 다른 세 학술지와 비교했을 때 주제적 차별성이 있었다. 본 연구는 학술지별 주요 연구영역을 파악함으로써 연구자들의 논문투고와 학술지의 주제 특성화 및 다양화를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study aims to identify the academic landscape of the field of Library and Information Science by analyzing the research areas of the four major domestic journals using structural topic modeling and network analysis. The results show that each journal focuses on different research areas. The Journal of the Korean Society for Library and Information Science covers the most comprehensive range of research areas in the field, while the Journal of the Korean Biblia Society for Library and Information Science shows a similar research trend but with a higher preference for research areas related to library management and library programs. The Journal of Korean Library and Information Science Society deals more with topics related to school libraries and reading education and the Journal of the Korean Society for Information Management focuses more on information technology and information science. This study is able to provide valuable foundational data for researchers in submitting their papers and for the topical specialization and diversification of the journals in the field of Library and Information Science.
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 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
전체 인구에서 65세 이상인 인구가 차지하는 비중이 갈수록 늘어가고 있으나 여러 세대가 교류하는 기회는 적으며 세대 갈등이 사회적인 문제로 대두되고 있다. 세대교류를 통해 이러한 문제점을 해결하려는 노력은 여러 분야에서 이루어졌으나 독서와 관련해서는 부족한 실정이다. 이러한 상황을 고려하여 노인과 청년이 참여하는 독서모임을 운영하고 참여자들과 개별 인터뷰를 진행하여 분석하고 시사점을 제시하는 질적 연구를 수행하였다. 연구 참여자들은 세대 간 교류를 할 기회가 적다는 점에 공감하였으며, 노인과 청년이 함께하는 독서모임 참여 경험을 통해 독서를 중심으로 한 세대교류가 서로에게 도움이 됨을 알게 되었고, 이러한 기회가 많아지기를 희망하였다. 이를 통해 다양한 세대가 교류하는 독서모임의 시사점을 제시하였다. 본 연구를 통해 다른 세대와 함께하는 독서모임이 활성화되고 사회적 독서의 장점이 널리 알려지기를 기대한다.
Abstract
There are few opportunities for different generations to interact, and generational conflicts are emerging as a social problem as the number of people aged 65 and over is increasing. Efforts to solve the problem through interactions between the young and the old have been made in various fields, but reading-related intergenerational activities are rare. A qualitative study was conducted to provide constructive suggestions by hosting a book club for the young and the old, carrying out individual interviews, and analyzing them. Participants in this study agreed that there were few opportunities for intergenerational exchanges. However, they found that reading-based intergenerational activities were mutually beneficial in the intergenerational book club. The participants hoped the number of such occasions would increase. The study resulted in a few implications for intergenerational book clubs, which should help vitalize the book clubs and accentuate the benefits of social reading.
초록
기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.