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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
IFLA의 UN 2030 Agenda, 도서관정보정책위원회의 제3차 도서관발전종합계획(2019-2023)에서 사회적 포용을 실천하는 도서관의 역할을 강조함에 따라 최근 국내외를 막론하고 정보불평등을 해소하기 위한 공공서비스기관으로서 도서관이 새롭게 조명되고 있다. 이에 본 연구에서는 도서관에 적합한 정보불평등 측정지표를 개발하였으며, 이를 위해 전문가 집단의 검증단계로서 FGI 및 델파이기법을 실시하였다. 그 결과, 최종지표는 총 3개의 평가영역, 총 12개의 평가항목, 총 30개의 평가지표로 도출되었다. 구체적으로 첫째, 접근 평가영역에서는 3개의 평가항목, 8개의 평가지표가 도출되었으며, 둘째, 역량 평가영역에서는 5개의 평가항목, 12개의 평가지표가 도출되었고, 셋째, 활용 평가영역에서는 4개의 평가항목, 10개의 평가지표가 도출되었다. 본 연구는 현재 범지구적으로 도서관에 적용 가능한 정보불평등 측정지표가 전무한 상황에서 개발되었다는 점에서 무엇보다 그 의미와 가치가 클 것으로 사료된다.
Abstract
The 3rd Library Comprehensive Development Plan (2019-2023) of the Committee on Library and Information Policy under IFLA-UN 2030 Agenda emphasize the role of libraries in practicing social inclusion. At home and abroad, this is shedding new light on libraries as the public service institutions aimed at resolving information inequality. This study thus developed the information inequality measurement indicator optimized for libraries. For this purpose, FGI and Delphi technique were implemented as the verification stage of the expert group. As a result, the final indicators were derived in three evaluation areas, twelve evaluation items, and 30 evaluation indicators. Specifically, first, 3 evaluation items and 8 evaluation indicators were derived in the access evaluation area; second, 5 evaluation items and 12 evaluation indicators were derived in the competency evaluation area; and third, 4 evaluation items and 10 evaluation indicators were derived in the utilization evaluation area. This study is considered to be of great significance in that the information inequality measurement indicators optimized for libraries were developed, the first of its kind.
초록
최근 제안된 완벽주의 지수 PI는 연구자를 유력자와 대량생산자로 구분하는 지표이다. 이 연구에서는 PI를 개량한 새로운 지표인 준완벽주의 지수 NPI를 제안하였다. NPI는 특히 발행시기 등을 고려하지 않고 저인용논문에 무조건 획일적인 기준으로 패널티를 부과하던 PI의 방식을 개선하는 보완 지수이다. NPI에서는 꼬리 보상 영역에 인용빈도 곡선을 고려하면서 패널티를 부과함으로써, h-지수의 향상이 오히려 영향력 지표에 불리하게 작용하는 것을 방지한다. 이렇게 개발된 NPI를 Web of Science 문헌정보학 관련 분야 학술지에 시험 적용해본 결과 h-지수와 평균 인용횟수로는 불가능했던, 유력 학술지와 대량생산 학술지의 구분을 성공적으로 수행할 수 있었다.
Abstract
The Perfectionism Index (PI) is an indicator that is recently proposed to distinguish influential researchers from mass producers. In this study, Near Perfectionism Index (NPI), an improved indicator of Perfectionism Index, can be a solution to the problem of PI that indiscriminately gives a penalty to all low-cited papers regardless of publishing time or other issues. NPI improved the method to give a penalty to tail complement area considering the citation distribution curve. It prevents the improvement of the h-index from adversely affecting the researcher’s influence indicator. This study uses NPI to evaluate information and library science journals in Web of Science database. It successfully distinguishes between influential journals and mass producers unlike journal h-index or average citation frequency which could not differentiate influentials from mass producers.