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

본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method.

초록

Abstract

This study aims to investigate the importance of author keyword with analysis the position of author keyword in journal . In the first stage, an analysis was carried out on the position of author keyword. We examined the importance of author keyword by using degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality and effective size of structural hole. In the next stage, We performed analysis on correlation between network centrality measures and the position of author keyword. The result of correlation analysis on network centrality measures and the position of author keyword shows that there are the more significant areas of the result of the correlation analysis on degree centrality, betweenness centrality and the position of keyword. In addition, These results show that we need to consider that the possible way as measuring the importance of author keyword in journal is not only a term frequency but also degree centrality and betweenness centrality.

초록

Abstract

This paper examines the characteristics of the JASIST (Journal of the Association for Information Science and Technology) editorial board members and their research areas through author co-citation analysis, and investigates whether the editorial board members’ research areas are related with keywords frequently appeared in the journal’s research articles. In the process, research areas of the central members and those appeared most frequently as keywords will be identified. Research areas of the 36 members on the JASIST editorial board are collected and categorized to compare with the categorization of keywords extracted from 169 research articles published in JASIST, 2013. The result shows that members with higher centrality in the co-citation network are related with research areas that are also dominant in the distribution of article keywords. The areas include information behavior and searching, information retrieval, information system design, and bibliometrics.

초록

이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.

Abstract

This paper carried out co-word analysis of noun and noun phrase using text-mining technique in order to grasp the research trends on domestic and international information science articles. It was conducted based on collected titles and articles of the papers published in the Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM) and Journal of American Society for Information Science and Technology (JASIST) from 1990 to 2013. By dividing whole period into five publication window, this paper was organized into the following processes: 1) analysis of high frequency co-word pair to examine the overall trends of both information science articles 2) analysis of each word appearing with high frequency keyword to grasp the detailed subject 3) focused network analysis of trend after 2010 when distinctively new keyword appeared. The result of the analysis shows that KOSIM has considerable portion of studies conducted regarding topics such as library, information service, information user and information organization. Whereas, JASIST has focused on studies regarding information retrieval, information user, web information, and bibliometrics.

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

이 연구의 목적은 해양과학기술 분야 연구자의 정보이용행태를 규명하기 위한 것으로, 연구자의 연령, 학력, 연구분야 등 개인적 특성에 따른 차별화된 정보서비스 수립과 전문도서관 서비스 고도화를 위한 기초자료를 확보하는데 있다. 자료수집은 2014년 1월 중 2주간 국내의 대표적인 해양연구기관 소속 연구자 348명을 대상으로 웹설문지를 배포하고 최총 115명의 데이터를 회수하였다. 분석결과, 연구자가 가장 선호하는 정보유형은 학술논문이며, 국내자료보다 해외자료, 인쇄자료보다 전자자료를 주로 이용하고 있다. 정보입수경로는 ‘인터넷정보원’과 ‘소속 도서관 이용’이 높았고, 자료 수집 시 겪는 문제점은 ‘소속도서관의 전자자원 다양성 부족’과 ‘유료정보에 대한 이용부담’에 대한 의견이 가장 많았다. 도서관 만족도의 주요 영향요인은 ‘전자도서관 시스템’, ‘도서관 직원’, ‘도서관 소장자료’ 순으로 나타났고, 이는 정보이용 만족도와 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 마지막으로 전문도서관 정보서비스의 수요를 분석한 결과, 향후 중점적으로 실시해야하는 서비스는 ‘맞춤형 정보검색서비스’, ‘프로젝트지원서비스’, ‘연구동향분석서비스’로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to explain information usage behavior of researchers in the field of ocean science and technology. The study mainly collected primary data for advancement of special library services as well as establishment of personalized information services based on personal characteristics such as age, education level, and area of research. The data collection was conducted for two weeks during January 2014, through a web survey to 348 researchers in national ocean research institutions in South Korea. Total of 115 researchers replied. The analysis showed that the most preferred type of information medium was a scholarly journal. Researchers used more foreign published journals compared to Korean ones, while favoring digital formats rather than printed ones. The top channels for information collection were ‘web search’ and ‘affiliated libraries.’ Most pointed out difficulties of data collection were ‘lack of variety of digital resources in affiliated libraries’ and ‘reluctance to use charged information.’ Key elements for satisfactory user experience were ranked in the order of ‘digital library system,’ ‘library staff,’ and ‘library collection’ and so on, which proves the close relationship between library service and information usage service satisfaction. The result of an assessment for demands in special libraries showed that ‘personalized information search service,’ ‘project support service,’ and ‘research direction analysis service’ should be implemented in the future.

초록

한국의 dCollection이 학위논문 수집기로 활용되고 있는데 반해, 일본의 레포지토리는 다양한 학술 컨텐츠를 수집, 보존, 확산하고 오픈 엑세스를 실현하기 위한 개별 기관의 자발적인 운영 도구로 발전되고 있다. 본 연구는 일본의 기관 레포지토리 통계 DB인 IRDB를 통해 레포지토리의 특성을 통계적으로 분석하고 구축된 컨텐츠량, 종별 구축 비율, 그리고 종간 상관성을 살펴보았다. 또한 등록된 컨텐츠 특성을 변수로 K-means 군집 분석을 수행함으로써, 일본에 형성된 기관 레포지토리가 어떻게 유형화될 수 있는지 분석하였다. 분석 결과, 일본의 기관 레포지토리는 교내학술논문, 학위논문, 기술보고서, 의학자료, 학술잡지논문 등 다양한 컨텐츠를 수용하고 있을 뿐 아니라, 컨텐츠의 특징에 따라 5개의 차별화된 군집으로 유형화됨으로써 다양한 모습으로 발전되어 가고 있었다.

Abstract

While dCollections of Korea have been initiated by a government for metadata harvesting, institutional repositories of Japan have been managed as instituion’s independent tool for not only collectiong, archiving and distributing their intellecture assets, but also realizing open access. This study analyzes IRDB of Japanese statistically for understanding features of institutional repositories and by clustering the repository on the basis of types of contents, the differences have been brightened. According to analysis result, Japanese repository contains diverse types of contents, such as journal articles, scholarly papers, text books and technical reports. etc. and clustered by five distinguished group with different contents type.

초록

본 연구는 2004년에서 2012년까지 9년간의 KERIS 문헌복사 트랜잭션 데이터를 대상으로 문헌복사 서비스 참여기관에 대한 통계 분석과 네트워크 분석을 수행하였다. 연구 결과 발견한 주요 사실은 다음과 같다. 첫째, 신청건수가 제공건수에 비해 많은 기관이 전체 기관 중에서 약 80%를 차지하고 있었다. 둘째, 신청과 제공면 모두 건수가 많은 상위기관들에게 문헌복사 서비스 의존도가 높으며, 특히 제공면에서 그 집중도가 더욱 높았다. 셋째, 2012년 대학도서관 학술지를 대상으로 주제별 네트워크 분석 결과 각 주제별로 단일기관 집중형, 복수기관 주도형, 다수기관 분산형과 같은 세 가지 유형의 협력체제가 나타남을 파악하였다.

Abstract

In this study, we analyzed KERIS Document Delivery Service (DDS) using its transaction data for the period of nine years from 2004 to 2012. We first examined the overall statistics focusing on member contributions, and conducted a network analysis based on the records of request/response (supply) between member libraries. Key findings include the following: First, in over 80% of member libraries, the number of outgoing requests exceeded the number of their responses to incoming requests. That is, for the vast majority of member libraries, their participation was concentrated on the request side. Second, KERIS DDS relies heavily on a relatively small number of top contributors, especially on the supply side. While the top contributors were active in both requests and responses (supplies), in most cases, they received and processed a disproportionally large number of requests. Third, the network analysis based on DDS requests for journal articles in 2012 further revealed the central role of top contributors. The level and pattern of concentration, however, appeared to differ by subjects (DDC). Three main patterns of centralization were found in different subjects - a network centered on a single member, a network having multiple centers, or a distributed network.