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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 문헌정보학 현장인 도서관에서 제공되는 서비스인 이용자 교육의 관련 개념인 리터러시가 각종 문헌정보학 연구 분야에서 어떠한 연구 주제를 다루는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 WoS와 KCI 데이터베이스에서 문헌정보학 분야 리터러시 관련 논문을 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링 분석 기법을 상호보완적으로 사용해 분석하였다. 분석 결과, WoS와 KCI의 문헌정보학 분야 리티러시 관련 연구 동향은 저자 키워드, 주요 주제 등에서 차이가 있는 것으로 나타났으며, 토픽 모델링을 통해 KCI의 리터러시 관련 연구를 3개의 토픽으로 분류하였다. 또한, 연구에서 확인한 국내 문헌정보학 분야 리터러시 연구 동향은 전체 리터러시 관련 연구 동향과 연구량 급증 시기, 핵심 다빈출 키워드 차이가 있음을 분석하였다. 특히, 전체 분야 리터러시 연구는 ‘리터러시’, ‘교육’, ‘미디어’, ‘디지털’ 등의 단어가 다수 도출되었지만 문헌정보학 분야의 리터러시 연구는 ‘정보활용능력’, ‘학교도서관’ 등의 키워드가 다수 등장하였다. 이를 바탕으로 향후 국내에서도 정보가 급증하는 오늘날의 정보화 환경에 맞춰 정보에 대한 평가적인 안목을 기를 수 있는 능력에 관한 연구가 필요하다는 결론을 도출하였다.
Abstract
The purpose of this study is to identify the topics of research related to the concepts of literacy in the field of Library and Information Science which is related to user education in libraries. Data were collected from the WoS and KCI databases, and complementary keyword analysis and topic modeling analysis techniques were used to identify topics of literature-related research articles in the field of Library and Information Science. Findings presented that there was a difference in keywords and topics between the two databases. Literacy-related topics identified from the KCI database were classified into three groups through topic modeling. Also, it was analyzed that there is a difference between the overall literacy-related research trend, the timing of the surge in research volume, and key frequent keywords in the Library and Information Science field confirmed in the study. In particular, in the study of literacy in all fields, a number of words such as ‘literacy’, ‘education’, ‘media’, and ‘digital’ were derived. However, in literature research in the field of Library and Information Science, keywords such as ‘information utilization ability’ and ‘school library’ appeared. Based on this, it was concluded that research on the ability to develop an evaluative eye for information is needed in line with today’s information environment, where information is rapidly increasing in Korea in the future.
초록
본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.
Abstract
The purpose of this study is to propose AET (Augmented and Extended Topics), a novel method of synthesizing both LDA and BERTopic results, and to analyze the recently published LIS articles as an experimental approach. To achieve the purpose of this study, 55,442 abstracts from 85 LIS journals within the WoS database, which spans from January 2001 to October 2021, were analyzed. AET first constructs a WORD2VEC-based cosine similarity matrix between LDA and BERTopic results, extracts AT (Augmented Topics) by repeating the matrix reordering and segmentation procedures as long as their semantic relations are still valid, and finally determines ET (Extended Topics) by removing any LDA related residual subtopics from the matrix and ordering the rest of them by (BERTopic topic size rank, Inverse cosine similarity rank). AET, by comparing with the baseline LDA result, shows that AT has effectively concretized the original LDA topic model and ET has discovered new meaningful topics that LDA didn’t. When it comes to the qualitative performance evaluation, AT performs better than LDA while ET shows similar performances except in a few cases.
초록
본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.
Abstract
The purpose of this study is to investigate the flow of domestic information literacy education research using keyword network analysis and topic modeling and to explore the direction of information literacy education in the future. For this reason, 306 academic papers related to information literacy education published in academic journals of the library and information science field in Korea were chosen. And through the preprocessing process for abstracts of the paper, total keyword appearance frequency, keyword appearance frequency by period, and keyword simultaneous occurrence frequency were analyzed. Subsequently, keyword network analysis analyzed the degree centrality, between centrality, and eigenvector centrality of keywords. Using structural topic modeling analysis, 15 topics -curriculum, information literacy effect, contents of information literacy education, school library education, information media literacy, information literacy ability evaluation index, library anxiety, public library program, health information literacy ability, digital divide, library assisted instruction improvement, research trend, information literacy model, and teacher role-were derived. In addition, the trend of topics by year was analyzed to confirm the change in relative weight by topic. Based on these results, the direction of information literacy education and the suggestions for follow-up research were presented.