초록

이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전·현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

In this study, we testify that network structural attributes of a citation network can explain other aspects of journal citation behaviors and the importances of journals. And we also testify various citation impact indicators of journals including JIF and h-index to verify the difference among them especially focused on their ability to explain an institution's local features of citation behaviors. An institutional citation network is derived using the articles published in 2006-2007 by biotechnology faculties of Y University. And various journal citation impact indicators including JIF, SJR, h-index, EigenFactor, JII are gathered from different service sites such as Web of Science, SCImago, EigenFactor.com, Journal-Ranking.com. As a results, we can explain the institution's 5 research domains with inter-citation network. And we find that the co-citation network structural features can show explanations on the patterns of institutional journal citation behavior different from the simple cited frequency of the institution or patterns based on general citation indicators. Also We find that journal ranks with various citation indicators have differences and it implies that total-based indices, average-based indices, and hybrid index(h-index) explain different aspects of journal citation pattern. We also reveal that the coverage of citation DB doesn't be a matter in the journal ranking. Analyzing the citation networks derived from an institution's research outputs can be a useful and effective method in developing several library services.

초록

Abstract

This study examined two characteristics of library and information science (LIS) journals in Korea through analysis of journal coupling with common authors. This study also illustrated the trend of Korean LIS research in the recent decade. The notable change is that record management and archival studies settle in LIS domain as a major research area. We introduced two indicators, Publishing Preference Index (PPI) and Researcher Attraction Index (RAI), based on the degree of common authors among journals. Both indicators revealed notable changes in author coupling, including reversal of PPIs in some journals, which can be interpreted as proof of changes in their author groups. The RAI analysis, which measured the degree of journals’ attractiveness to Korean LIS researchers and author sharing between two journals, illustrated the journals’ states in a domain; this result can help find both an isolated journal and strongly bonded journals in the specific domain. Journal coupling with common authors introduced in this study proved to be an effective investigative method for illustrating journals’ states in a specified domain as well as a multidisciplinary area.

초록

이 연구에서는 계량정보학적 기법을 사용하여 국내 트위터 관련 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 KCI에서 검색된 2009년부터 2014년 4월까지의 트위터 관련 논문 539편에서 제목, 초록, 키워드를 추출하여 분석 자료로 삼았다. 프로파일링 기법을 이용해 트위터 관련 연구가 수행된 학문 분야와 저널을 분석하였고, 동시출현단어 분석을 통해 트위터 관련 연구의 세부 주제 영역을 파악하였다. 그 결과, 국내 트위터 관련 연구는 53개 학문분야에서 다양하게 다루어지고 있으며 핵심 분야는 신문방송학, 경영학, 컴퓨터학 분야로 나타났다. 세부 주제로는 선거를 비롯한 정치 관련 이슈가 가장 많이 다루어졌으며, 기업/구매 관련 이슈도 활발히 연구되었음을 확인할 수 있었다.

Abstract

This study explored the research trends on Twitter in Korea by informetric methods. All 539 articles on Twitter published from 2009 to the April of 2014 were obtained from the KCI. Only article titles, abstracts, and keywords by authors were used in analysis. Academic journals in many different disciplines where Twitter articles were produced were analysed by profiling, and then, the subject areas of researches on Twitter were analysed by co-word analysis. The results of this study showed that Twitter-related papers were published in as many as 53 disciplines with journalism, business administration, and computer science to be core fields. It was also found that the core subject areas are political issues and business.

초록

이 연구는 KCI 기타인문학, 기타사회과학, 사회과학일반 분야(이하 ‘일반 및 기타 분야’로 표기)에 속한 학술지의 다학문성과 학제성을 분석한 후, 이를 바탕으로 일반 및 기타 분야의 학술지 분류에 대한 개선방안을 제안하는 것이 목적이다. 개별 학술지의 다학문성과 학제성은 인용관계에 나타난 학술지 단위 엔트로피와 논문 단위 엔트로피로 각각 측정하였다. 학술지 간 인용관계 분석 결과 KCI 일반 및 기타 분야에는 다학문성과 학제성 측면에서 다양한 학술지가 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 일반 및 기타 분야 학술지의 분류를 바로잡기 위해서는 우선 학술연구분야 분류표에 인문학일반 분야를 새로 설정할 필요가 있음을 밝혔다. 나아가서 각 학술지의 다학문성 수준 및 학제성 수준을 고려하여 일반 및 기타 분야 학술지를 재분류하는 방안을 제안하였다.

Abstract

This study analyzed humanities and social science (HSS) journals of KCI to examine the multidisciplinarity and interdisciplinarity in the general and miscellaneous fields (hereinafter referred to as ‘GM fields’), The multidisciplinarity and interdisciplinarity identified in this study will be a foundation to improve classification of KCI journals in GM fields. Each journal’s multidisciplinarity and interdisciplinarity were measured by journal-level entropy and document-level entropy, respectively, in the citation relationships. According to the analysis, GM field journals have wide ranges of multidisciplinarity and interdisciplinarity. To improve classification quality of journals in GM fields, the general humanities should be considered as a new classification class for the multidisciplinary and interdisciplinary journals in the humanities. Furthermore, this study proposes a strategy to reclassify GM field journals of HSS according to their multidisciplinarity and interdisciplinarity.

초록

본 연구는 계량정보학적 분석을 통해 국내 재난 관련 연구의 동향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 KCI 데이터베이스를 검색하여 2002년부터 2016년 사이에 출간된 재난 관련 학술지 논문 772편을 분석하였다. 논문들이 발표된 학문분야의 프로파일링 분석과 저널 프로파일링 분석 및 키워드 동시출현분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 재난 관련 연구의 수는 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2014년 세월호 사건 이후에 재난 연구의 수가 급증하였다. 재난 연구의 주요 학문영역은 재난관리 정책을 제시하는 정책학/행정학 영역, 관련 기술을 개발하는 ‘공학’ 영역, 지리정보시스템과 통신기술을 연구하는 ‘GIS/통신’ 영역, 재난을 정신건강학 혹은 인문사회학적 측면에서 연구하는 ‘의학/인문사회과학’ 영역으로 확인되었다. 시기별로 살펴보면, 2014년 이후에는 행정학과 정책학 분야의 비중이 감소한 반면에 법학, 의학, 신문방송학 등의 다양한 학문 분야에서 재난 관련 연구가 활발해졌다.

Abstract

This study aims to investigate the research trends of disaster in Korea through a bibliometric analysis. To do that, it analyzed 772 scholarly articles published from 2002 to 2016, retrieved from KCI (Korean Citation Index) database. For analysis, discipline profiling analysis, journal profiling analysis, and co-word analysis methods were used. The study found that the number of scholarly articles on disaster has increased, especially after Sewol ferry disaster occurred in 2004. The major discipline areas were identified as ‘policy sciences/public administration’ area, ‘engineering’ area, ‘GIS/telecommunication’ area, and ‘medical/humanities/social sciences’ area. In terms of time series, the proportion of scholarly articles published in ‘policy sciences/public administration’ area has decreased since 2014 and at the same time, discipline areas have been diversified including law, medical, and journalism.

초록

구조적 초록은 학술 논문의 주제를 표현하는 역할을 하여 학술 논문을 처리하는데 중요한 요소로 인식되어왔다. 이 연구에서는 구조적 초록을 구성하는 세부 필드의 속성을 4개로 분석하고 초록의 구조를 활용하여 문서 클러스터링에 적용할 수 있는 가능성을 고찰고자 하였다. 구조적 초록의 필드 속성을 문서 클러스터링에 적용한 결과 클러스터링 기법간의 편차가 있었으나 연구 목적이 제공하는 정보량에 비해 주제성이 커서 클러스터링 성능에 가장 큰 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 분석 결과 특정 필드에 특화되어 출현하는 필드 종속적인 단어가 발생하는 것으로 나타나 필드 종속적인 단어를 배제하고 집단내 평균연결 기법을 적용하였을 때는 클러스터링의 성능이 개선되는 것으로 분석되었다.

Abstract

Structured abstracts have been regarded as an essential information factor to represent topics of journal articles. This study aims to provide an unconventional view to utilize structured abstracts with the analysis on sub fields of a structured abstract in depth. In this study, a structured abstract was segmented into four fields, namely, purpose, design, findings, and values/implications. Each field was compared in the performance analysis of document clustering. In result, the purpose statement of an abstract affected on the performance of journal article clustering more than any other fields. Furthermore, certain types of keywords were identified to be excluded in the document clustering to improve clustering performance, especially by Within group average clustering method. These keywords had stronger relationship to a specific abstract field such as research design than the topic of an article.

초록

이 연구에서는 국내 문헌정보학 학술지 논문의 사사표기 유형을 파악하고, 유형에 따라 학술지 논문의 계량서지적 특성에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 분석을 위해서 국내 문헌정보학 분야 대표 학술지 4종에 2013년부터 2021년까지 9년간 게재된 논문 2,143편의 사사표기와 참고문헌, 인용횟수를 데이터로 확보하였다. 전체 논문 중에서 61.2%인 1,311편에 실린 사사표기 1,433건의 내용을 분석하여 유형을 나눈 다음, 각 유형에 해당하는 논문의 계량서지적 특성을 살펴보았다. 사사표기 유형은 크게 ‘윤리(중복게재회피)’와 ‘감사’ 유형으로 양분되었으며, 각각 9가지와 10가지로 세분할 수 있었다. 계량서지적 특성으로 참고문헌 수, 참고문헌의 최신성, 인용도를 살펴본 결과 모든 특성이 사사표기 유형별로 차이가 있는 것으로 나타났다.

Abstract

In this study, we aimed to identify the types of acknowledgments in Korean LIS journal articles and to find out whether there are differences in the bibliometric characteristics of journal articles based on the types of acknowledgments. For the analysis, the acknowledgments, references, and citation counts of 2,143 articles published in four representative journals in the field of library and information science in Korea for nine years from 2013 to 2021 were obtained as data. We analyzed the contents of 1,433 acknowledgments in 1,311 articles (61.2% of all articles) to divide them into types and then examined the bibliometric characteristics of each type of article. The acknowledgment types were broadly divided into the ‘ethics’ type (avoiding duplicate publication) and ‘thanks’ type, which were further subdivided into 9 and 10 types, respectively. We examined the number of references, recency of references, and citations as bibliometric characteristics, and found that all of these characteristics differed between the types of acknowledgements.

초록

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.

초록

Abstract

As co-authorship has been prevalent within science communities, counting the credit of co-authors appropriately is an important consideration, particularly in the context of identifying the knowledge structure of fields with author-based analysis. The purpose of this study is to compare the characteristics of co-author credit counting methods by utilizing correlations, multidimensional scaling, and pathfinder networks. To achieve this purpose, this study analyzed a dataset of 2,014 journal articles and 3,892 cited authors from the Journal of the Architectural Institute of Korea: Planning & Design from 2003 to 2008 in the field of Architecture in Korea. In this study, six different methods of crediting co-authors are selected for comparative analyses. These methods are first-author counting (m1), straight full counting (m2), and fractional counting (m3), proportional counting with a total score of 1 (m4), proportional counting with a total score between 1 and 2 (m5), and first-author-weighted fractional counting (m6). As shown in the data analysis, m1 and m2 are found as extreme opposites, since m1 counts only first authors and m2 assigns all co-authors equally with a credit score of 1. With correlation and multidimensional scaling analyses, among five counting methods (from m2 to m6), a group of counting methods including m3, m4, and m5 are found to be relatively similar. When the knowledge structure is visualized with pathfinder network, the knowledge structure networks from different counting methods are differently presented due to the connections of individual links. In addition, the internal validity shows that first-author-weighted fractional counting (m6) might be considered a better method to author clustering. Findings demonstrate that different co-author counting methods influence the network results of knowledge structure and a better counting method is revealed for author clustering.

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.