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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
최근 제안된 완벽주의 지수 PI는 연구자를 유력자와 대량생산자로 구분하는 지표이다. 이 연구에서는 PI를 개량한 새로운 지표인 준완벽주의 지수 NPI를 제안하였다. NPI는 특히 발행시기 등을 고려하지 않고 저인용논문에 무조건 획일적인 기준으로 패널티를 부과하던 PI의 방식을 개선하는 보완 지수이다. NPI에서는 꼬리 보상 영역에 인용빈도 곡선을 고려하면서 패널티를 부과함으로써, h-지수의 향상이 오히려 영향력 지표에 불리하게 작용하는 것을 방지한다. 이렇게 개발된 NPI를 Web of Science 문헌정보학 관련 분야 학술지에 시험 적용해본 결과 h-지수와 평균 인용횟수로는 불가능했던, 유력 학술지와 대량생산 학술지의 구분을 성공적으로 수행할 수 있었다.
Abstract
The Perfectionism Index (PI) is an indicator that is recently proposed to distinguish influential researchers from mass producers. In this study, Near Perfectionism Index (NPI), an improved indicator of Perfectionism Index, can be a solution to the problem of PI that indiscriminately gives a penalty to all low-cited papers regardless of publishing time or other issues. NPI improved the method to give a penalty to tail complement area considering the citation distribution curve. It prevents the improvement of the h-index from adversely affecting the researcher’s influence indicator. This study uses NPI to evaluate information and library science journals in Web of Science database. It successfully distinguishes between influential journals and mass producers unlike journal h-index or average citation frequency which could not differentiate influentials from mass producers.
초록
학술지의 인용빈도를 특정하여 산출된 지수로 단일 논문의 영향력을 평가하는 것에 대한 비판으로 인해 단일 논문의 인용 영향력을 측정하는 인용지수에 대한 연구가 다양하게 시도되었다. 이 연구에서는 8개의 단일 논문 인용영향력 평가 지수를 살펴보고 KCI 논문 데이터베이스를 대상으로 각 인용지수의 분야별 편향성을 조사하여 보았다. 대상 지수는 단순 인용빈도, 페이지랭크, f-값, CCI, c-지수, 단일문헌 h-지수, 단일문헌 hs-지수, cl-지수였다. 분석결과 페이지랭크가 학문 분야별 균등성, 학문 분야 내에서 학술지별 균등성 영역에서 가장 편향성이 없는 것으로 나타났다. 반면에 단순 인용빈도는 특정 학문분야나 특정 학술지에 편향된 결과를 산출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. KCI 데이터베이스에서는 논문의 단순 인용빈도만 제공하고 있는데, 분야별 균등성을 가장 잘 유지하는 지수인 논문 페이지랭크를 함께 제공할 필요가 있다. 아울러 인용한 문헌의 인용빈도만으로 산출이 가능해서 이용자의 검색 결과로부터 바로 산출할 수 있는 지역 네크워크 지수 중에서는 cl-지수가 가장 균등성을 잘 유지하므로 계산 과정과 서비스가 손쉬운 지수로 함께 제공하는 것도 검토해야 한다.
Abstract
The impact of a journal is commonly used as the impact of an individual paper within that journal. It is problematic to interpret a journal’s impact as a single paper’s impact of the journal, so there are several researches to measure a single paper’s impact with its own citation counts. This study applied 8 impact indicators to Korean Citation Index database and examined discipline bias of each indicator. Analyzed indicators are simple citation counts, PageRank, f-value, CCI, c-index, single publication h-index, single publication hs-index, and cl-index. PageRank has the least discipline bias at highly ranked papers and journal bias in a discipline. On the contrary, simple citation counts showed strongly biased results toward a certain discipline or a journal. KCI database provides only simple citation counts. It needs to show PageRank (global indicator) to discover influential papers in diverse areas. Furthermore it needs to consider to provide the best of local indicators. Local indicators can be calculated only with papers in users’ search results because they uses citation counts of citing papers and the number of references. They are more efficient than global indicators which explore the whole database. KCI should also consider to provide Cl-index (local indicator).