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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 대학도서관 이용자를 대상으로 도서관 챗봇을 설계하고 구현하여 언택트 시대의 새로운 비대면 디지털 참고정보서비스를 모색하고자 했다. 데이터 분석을 통해 이용자 요구 및 도서관 서비스를 분석하고, 적합한 챗봇 개발 방법을 선정하여 시나리오를 설계했다. 이용자 친화적인 상호작용을 위해 챗봇의 퍼스널리티를 설계하고 이용자 인터페이스를 디자인하여 사용성을 평가했다. 또한 챗봇의 응답정확도 평가 및 성능평가를 통해 정확도를 검증하고, 이용자 만족도 조사를 통해 챗봇의 효용성을 평가했다. 챗봇 운영관리 및 서비스 품질 유지를 위해 이용자-챗봇 간의 대화를 주기적으로 모니터링하고, 이용자 피드백을 반영하여 서비스를 개선했다. 챗봇 개발 과정 및 결과를 다각도로 분석하여 도서관 챗봇 설계 및 구현을 위한 구체적인 방안을 제시하고자 했다.
Abstract
This study explores the potential of using a library chatbot to improve the non-face-to-face digital reference services for academic library users by designing and implementing a library chatbot. Through data analysis, user needs and library services were analyzed, and a scenario was designed by selecting an appropriate development method. For user-friendly interaction, the personality of the chatbot and user interface was designed to evaluate its usability. In addition, the accuracy was verified through the response accuracy evaluation and performance evaluation of the chatbot, and the effectiveness of the chatbot was evaluated through a user satisfaction survey. In order to manage the operation and maintain service quality, the chatbot is improved by monitoring user-chatbot conversations and reflecting user feedback. Based on these findings, recommendations for designing and implementing a library chatbot were made to help improve library reference services.
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.