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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 영유아 도서의 자료조직 실태를 파악하기 위하여 J시에 소재한 8개 시립도서관 영유아실을 대상으로 자료조직 현황과 문제점을 분석하고 이를 토대로 개선방안을 제시하였다. 조사방법은 분석대상 도서관의 어린이실 담당 사서 8명, 영유아실을 방문한 부모 25명을 대상으로 인터뷰를 실시하였다. 조사 결과, 모든 도서관에서 KDC를 적용하여 분류하고 있었으나 배가는 분류체계와는 달리 출판사명의 자모순 배가를 실시하고 있었다. 이러한 출판사별 배가 방식은 사서 측면에서는 정리의 편리성이 높은 것으로 평가되었으나 이용자들은 분류체계와 배가의 이원화로 인해 자료 검색의 어려움을 겪고 있는 것으로 조사되었다. 또한, 온라인검색목록시스템의 검색 결과에 도서 위치에 대한 정확하고 충분한 정보가 제공되지 않는 경우가 많았다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 (1) KDC를 유지하되 배가 방식을 청구기호 순으로 전환하는 방안과 (2) 새로운 영유아용 분류표를 개발하는 두 가지 개선방안을 제안하였다.
Abstract
With a purpose of investigating the current status of resource organization for infants and young children’s resources, this study examined 8 municipal libraries in J city and suggested recommendations for improvements. To do that, interviews were conducted with 8 children’s librarians and 25 users, who were parents visiting the libraries. All libraries examined were using KDC to classify young children’s resources, but books were shelved by the alphabetic order of publishers’ names. This arrangement strategy was regarded very convenient in re-shelving materials from the perspective of librarians, but users had difficulties in finding books because of the separation of the classification system and the arrangement system. Also, the online public cataloging system did not provide accurate and sufficient information to locate a book. Based on the results, this study suggested two ways for improvements: (1) classifying and arranging books by KDC, (2) developing a new classification system customized to infants and young children.
초록
본 연구는 인용 정보와 주제범주 분류체계를 기반으로 한 기존 하향식 접근법과 달리 문헌에 출현한 단어정보를 기반으로 세부주제를 자동 추출하는 토픽 모델링을 사용하여 학제성을 측정하였다. JCR 2013의 Information & Library Science 주제범주에서 5년 영향력 지수 상위 20개 학술지의 최근 5년 동안의 논문 제목과 초록 텍스트를 분석대상으로 사용하였다. 학제성을 측정하기 위한 지수로 ‘분야적 다양성’을 나타내는 Shannon 엔트로피 지수와 Stirling 다양성 지수, ‘네트워크 응집성’을 나타내는 지수로는 토픽 네트워크의 평균 경로길이를 사용하였다. 계산된 다양성과 응집성 지수를 통해 학제성의 유형을 분류한 후 각 유형을 대표하는 학술지들의 토픽 네트워크를 비교하였다. 이를 통해 본 연구의 텍스트 기반 다양성 지수는 기존의 인용정보 기반 다양성 지수와 다른 양상을 보이고 있어 상호보완적으로 활용될 수 있으며, 다양성과 응집성을 모두 고려하여 분류된 각 학술지의 토픽 네트워크를 통해 개별 학술지가 다루는 세부주제의 특성과 연결 정도를 직관적으로 파악할 수 있었다. 이를 통해 토픽 모델링을 통한 텍스트 기반의 학제성 측정이 학술지의 학제성을 나타내는 데에 다양한 역할이 가능함을 확인하였다.
Abstract
This study has measured interdisciplinarity using a topic modeling, which automatically extracts sub-topics based on term information appeared in documents group unlike the traditional top-down approach employing the references and classification system as a basis. We used titles and abstracts of the articles published in top 20 journals for the past five years by the 5-year impact factor under the category of ‘Information & Library Science’ in JCR 2013. We applied ‘Discipline Diversity’ and ‘Network Coherence’ as factors in measuring interdisciplinarity; ‘Shannon Entropy Index’ and ‘Stirling Diversity Index’ were used as indices to gauge diversity of fields while topic network’s average path length was employed as an index representing network cohesion. After classifying the types of interdisciplinarity with the diversity and cohesion indices produced, we compared the topic networks of journals that represent each type. As a result, we found that the text-based diversity index showed different ranking when compared to the reference-based diversity index. This signifies that those two indices can be utilized complimentarily. It was also confirmed that the characteristics and interconnectedness of the sub-topics dealt with in each journal can be intuitively understood through the topic networks classified by considering both the diversity and cohesion. In conclusion, the topic modeling-based measurement of interdisciplinarity that this study proposed was confirmed to be applicable serving multiple roles in showing the interdisciplinarity of the journals.