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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
네트워크 분석 기법을 활용한 연구가 다양한 학문 분야에서 수행되고 있다. 본 연구는 2003년부터 2021년까지 국내 학술지에 게재된 네트워크 분석 논문 총 2,187건을 대상으로 계량서지적 분석과 내용분석을 수행하였다. 분석결과는 살펴보면, 논문 생산에 있어서 교육학, 학제간연구, 컴퓨터학, 문헌정보학, 행정학, 경영학 등의 우위를 확인할 수 있다. 학술지 단위로 보면, 메가 학술지의 강세가 나타난다. 그러나 피인용 기반의 영향력을 살펴보면, 행정학, 문헌정보학, 교육학의 영향력을 뚜렷하게 확인할 수 있다. 저자 단위로 분석한 결과 역시 언론정보학, 행정학, 문헌정보학의 우위를 확인할 수 있다. 파악된 1,537명의 저자 중에서 극소수의 저자가 활발한 연구활동을 하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 연구자 저변 확대의 필요성도 확인할 수 있다. 내용분석의 결과를 살펴보면, 논문을 데이터셋으로 하여 가중/비방향네트워크를 형성하는 것이 가장 일반적인 네트워크 형태로 나타났다. 노드는 단어, 링크는 동시출현으로 표현되는 것이 보편적이며, 분석을 위해서는 KrKwic, UCINET, NetMiner, NetDraw의 활용이 가장 두드러졌다.
Abstract
Research in various academic fields using network analysis techniques has been conducted and grown. This study performed bibliographical analysis and content analysis on a total of 2,187 network analysis papers published in journals from 2003 to 2021. The results showed that the fields of Pedagogy, Interdisciplinary Research, Computer Science, Library and Information Science, Public Administration, and Business Administration were higher in terms of the number of research papers. From the perspective of journal, mega-journals were indicated as the most productive journals. However, when looking at the impact based on the number of citations, the strength of Public Administration, Library and Information Science, and Pedagogy is clearly revealed. The results of the analysis by authors can also confirm the higher impact of Journalism, Public Administration Science, and Library and Information Science. Of the 1,537 authors identified, very few authors are active in research, confirming the need to expand the researcher base. The results of content analysis showed that the weighted and non-directional network was the most common network type with using the research papers as a data set. Generally nodes are expressed as words and links are expressed as relationship. For network analysis, the use of KrKwic, UCINET, NetMiner, and NetDraw is the most prominent.
초록
본 연구는 경기지역의 상호대차데이터를 분석하여 상호대차 장서의 지역 간 네트워크를 분석하여 보고자 하였다. 경기지역 공공도서관의 지역 간 상호대차 장서의 네트워크를 분석하여 장서의 이동이 어떻게 이루어지는가 파악함으로써 실무기반 데이터의 활용 방안을 모색해보았다. 이를 통하여 효율적 상호대차를 위하여 지역을 권역별로 나누어 상호대차를 실시한다면 더욱 원할한 상호대차가 이루어질 수 있음을 확인하였다.
Abstract
The purpose of this study was to analyze ILL data in Gyeonggi province so that it could make a further analysis on current inter-regional network of book collection in ILL. In details, this study sought to analyze inter-regional network of ILL book collection among public libraries in Gyeonggi province to examine how a collection of books could be exchanged among those libraries, and analyze possible applications of task-based data in ILL. As a result, this study could verify that the further implementation of ILL across more detailed areas than current regions for the benefit of efficient ILL, if possible, would contribute to streamlining ILL practices.
초록
이 연구의 목적은 아시아 지역의 여러 나라 중 대만을 대상으로 문헌정보학 분야의 특성을 연구하는데 있다. 이를 위해 대만 문헌정보학 분야의 주요 학술지 8개를 대상으로 연구 통계와 공저 네트워크를 분석하고, 이를 한국과 비교하였다. 그 결과 연구 통계 측면에서 우리나라와 유사하게 단독 저술이 가장 많으며, 공저 논문의 경우 저자가 2-3인이 가장 많았다. 중심성 분석에서는 대만 국립대 교수를 주축으로 주요 저자별로 공저의 범위와 강도가 높았으며, 이들과 공저한 저자들은 대학원생 또는 대학도서관 사서 등이 주류를 이루었다. 대만 문헌정보학 분야의 고유한 특징으로, 현장과 밀접히 관련된 연구가 주로 게재되는 학술지가 존재하며, 이러한 학술지를 중심으로 현장 사서들의 연구 참여가 활발히 진행되고 있음을 알 수 있다.
Abstract
The purpose of this research was to investigate the characteristics of library and information science (LIS) field in Asian countries, focusing on the case of Taiwan. In order to conduct this study, the obtained statistical data and co-authorship networks based on eight major LIS journals in Taiwan were analyzed and compared to the case of South Korea. In Taiwan like Korea, papers published by a single-author and 2 to 3 co-authors were the most common. The centrality analysis showed that leading professors in the national-level university in Taiwan have strong and distinctive ties in the network. Additional unique characteristics pertaining to collaboration in Taiwan include the existence of journals focused on practical aspects in the field of LIS and active research participation involving librarians who publish papers in these journals.
초록
이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. ‘White LED’ 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.
Abstract
The combined approach of using ego-centric network analysis and dynamic citation network analysis for refining the result of LDA-based topic modeling was suggested and examined in this study. Tow datasets were constructed by collecting Web of Science bibliographic records of White LED and topic modeling was performed by setting a different number of topics on each dataset. The multi-assigned top keywords of each topic were re-assigned to one specific topic by applying an ego-centric network analysis algorithm. It was found that the topical cohesion of the result of topic modeling with the number of topic corresponding to the lowest value of perplexity to the dataset extracted by SPLC network analysis was the strongest with the best values of internal clustering evaluation indices. Furthermore, it demonstrates the possibility of developing the suggested approach as a method of multi-faceted research trend detection.
초록
이 연구는 한국의 정신의학 국제공동연구 협력망 구축을 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 국제공동연구의 공저관계를 반영하는 지식구조를 규명하였다. 먼저 국가 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 5년 간 공동연구 비율은 89.97%로 높은 편이며, 시간의 경과에 따라 국제공동연구의 비율은 증가함을 확인하였다. 둘째, 아시아 국가들 간의 협업은 저조한 상태임을 확인하였다. 셋째, 국제공동연구 논문 수 및 중심성 값이 가장 높은 국가(또는 집단)는 EU-28로 확인되었다. 또한 연구성과 레벨에서의 지식구조 분석 결과는 다음과 같다. 중심성과 연구성과와의 상관관계를 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 중심성 지표 간에는 정적 상관관계가 나타났고 중심성이 높은 국가는 연구성과도 좋았다.
Abstract
This study clarified the knowledge structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to construct cooperation networks for international collaboration in psychiatry in South Korea. The result of analysis of knowledge structure at a state-level is as follows. First, this study found that the rate of collaboration for five years is high as 89.97%. Moreover, this study investigated the change of rate of collaboration and international collaboration according to the passage of time, and ascertained that while the rate of international collaboration has increased, Second, this study examined the trend of research on collaboration between Asian countries, and found that collaboration between Asian countries is on a low level. Third, the country (or group) that the number of papers of international collaboration and the value of centrality are the highest is EU-28. The result of analysis of knowledge structure at a research output-level is as follows. this study analyzed the correlation of centrality with research output, and found that positive correlation exists in the three indicators of centrality, and a country with high centrality has good research output.
초록
지적구조 분석을 위해 가중 네트워크를 시각화해야 하는 경우에 패스파인더 네트워크와 같은 링크 삭감 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 이 연구에서는 네트워크 시각화를 위한 링크 삭감 알고리즘의 적합도를 측정하기 위한 지표로 NetRSQ를 제안하였다. NetRSQ는 개체간 연관성 데이터와 생성된 네트워크에서의 경로 길이 사이의 순위 상관도에 기반하여 네트워크의 적합도를 측정한다. NetRSQ의 타당성을 확인하기 위해서 몇 가지 네트워크 생성 방식에 대해 정성적으로 평가를 했었던 선행 연구의 데이터를 대상으로 시험적으로 NetRSQ를 측정해보았다. 그 결과 품질이 좋게 평가된 네트워크일수록 NetRSQ가 높게 측정됨을 확인하였다. 40가지 계량서지적 데이터에 대해서 4가지 링크 삭감 알고리즘을 적용한 결과에 대해서 NetRSQ로 품질을 측정하는 실험을 수행한 결과, 특정 알고리즘의 네트워크 표현 결과가 항상 좋은 품질을 보이는 것은 아니며, 반대로 항상 나쁜 품질을 보이는 것도 아님을 알 수 있었다. 따라서 이 연구에서 제안한 NetRSQ는 생성된 계량서지적 네트워크의 품질을 측정하여 최적의 기법을 선택하는 근거로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
Link reduction algorithms such as pathfinder network are the widely used methods to overcome problems with the visualization of weighted networks for knowledge domain analysis. This study proposed NetRSQ, an indicator to measure the goodness of fit of a link reduction algorithm for the network visualization. NetRSQ is developed to calculate the fitness of a network based on the rank correlation between the path length and the degree of association between entities. The validity of NetRSQ was investigated with data from previous research which qualitatively evaluated several network generation algorithms. As the primary test result, the higher degree of NetRSQ appeared in the network with better intellectual structures in the quality evaluation of networks built by various methods. The performance of 4 link reduction algorithms was tested in 40 datasets from various domains and compared with NetRSQ. The test shows that there is no specific link reduction algorithm that performs better over others in all cases. Therefore, the NetRSQ can be a useful tool as a basis of reliability to select the most fitting algorithm for the network visualization of intellectual structures.
초록
네트워크 분석이 확산되면서 매개중심성이나 연결정도중심성과 같은 다양한 중심성 지수가 개발되어 활용되고 있으나, 가중 네트워크에서 지역중심성을 측정할 수 있는 지수로는 최근접이웃중심성 이외에는 거의 알려져 있지 않다. 이 연구에서는 가중 네트워크를 위한 일반화된 지역중심성 지수인 이웃중심성 지수를 새롭게 제안한다. 이웃중심성 지수는 파라미터 α를 사용하여 이진 네트워크를 위한 연결정도중심성 지수와 가중 네트워크를 위한 최근접이웃중심성 지수를 일반화한 것이다. 6가지 실제 네트워크 데이터를 대상으로 하여 제안된 지수의 특징과 적정 파라미터 값을 살펴보는 실험을 수행하고 결과를 보고하였다.
Abstract
While there are several measures for node centralities, such as betweenness and degree, few centrality measures for local centralities in weighted networks have been suggested. This study developed a generalized centrality measure for calculating local centralities in weighted networks. Neighbor centrality, which was suggested in this study, is the generalization of the degree centrality for binary networks and the nearest neighbor centrality for weighted networks with the parameter α. The characteristics of suggested measure and the proper value of parameter α are investigated with 6 real network datasets and the results are reported.
초록
국내 문헌정보학 분야에서 10년간 발표된 논문의 저자와 인용빈도를 대상으로 공저 네트워크에서의 중심성과 연구성과 지수 사이의 관계를 분석하였다. 특히 공저를 고려하지 않고 연구성과 지수를 산출하는 경우와 공저를 고려하여 연구성과 지수를 산출하는 경우로 나누어서 분석하였다. 또한 저자 집단을 논문 수에 따라 다르게 설정하여 지수 사이의 상관관계를 분석한 결과, 연구자의 인용지수와 연구자 중심성 사이의 상관관계에 대한 선행 연구의 일관성없는 결과를 설명해낼 수 있었다. 전체적으로 공저 활동의 정도는 연구성과와 상관관계가 유의하지 않았으며 일부에서는 오히려 부정적인 상관관계를 가진 것으로 나타났다. 중심성과 연구성과 사이의 관계는 통계적으로 유의한 긍정적인 상관관계가 나타났으나 상위 저자 30명만을 대상으로 분석한 결과에서는 상관관계가 유의하지 않았다.
Abstract
We analyzed the relationships between the co-authorship network centralities and the research performance indicators with the authors and the number of citations of the papers published for 10 years in Korean library and information science journals. In particular, the research performance indicators were calculated with normal counting and with fractional counting also. As a result of correlation analysis between the variables by setting the different ranges of the author groups to be analyzed according to the number of articles, it was possible to explain the inconsistent results of the previous studies on the correlations between the researchers' citation indicators and their co-authorship network centralities. Overall, the degree of co-authorship activities measured by collaboration coefficient showed no or negatively correlated with research performance. There were statistically significant positive correlations between the centralities and the research performance indicators, but the correlation was not significant in the analysis of the top 30 authors by number of articles.
초록
인적 네트워크는 지식공유의 중요한 창구로서 암묵적 지식을 비롯한 다양한 정보문제에 주요한 해결 수단이 될 수 있다. 특히 조직에서 1인으로 구성된 학교도서관의 사서교사(또는 사서)의 경우, 업무를 위한 인적 네트워크는 조직 내부 구성원보다는 동일 직무를 담당하는 조직 외부인과의 관계가 효과적일 수 있다. 이에 본 연구는 1인 사서교사의 업무 관련 인적 네트워크 특성을 탐색하고 이러한 네트워크 특성과 직무 만족 및 역할 모호성 해소와의 관계성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 서울시 지역 내 사서교사 네트워크 협의회 1곳을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 설문데이터는 소셜네트워크분석(SNA: social network analysis) 방법을 활용하여 분석하였다. 연구결과, 사서교사의 인적 네트워크는 네트워크 협의회 내 대표 교 이력의 사서교사를 중심으로 업무 도움 관계가 활발하였으며, 저 경력의 초임 교사에게는 업무 도움을 요청할 수 있는 대상이 적은 특징이 확인되었다. 또한 개인의 인적 네트워크 특성은 직무 만족과 역할 모호성 해소에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 1인 사서교사의 업무 관련 정보문제 해결을 위한 사서교사 간 협력 및 네트워크의 활성화 방안의 필요성을 제안하였다.
Abstract
Human networks can be an important means of solving various information problems including tacit knowledge, as an essential channel of knowledge sharing. Particularly, in the case of a teacher librarian(or librarian) of a school library composed of one person in the organization, the human networks for work can be more effective with people outside the organization who are in charge of the same duties than with members inside the organization. Thus, this study aims at exploring the characteristics of the personal networks related to the work of teacher librarians and understanding the effect of these network characteristics on job satisfaction and role ambiguity resolution. A survey was conducted on one of the teacher librarian associations in Seoul, and the collected data were analyzed using social network analysis(SNA) method. As a result, it was found that personal networking of teacher librarians is active in experienced teacher librarians, while those with shorter career have fewer channels of help-seeking. Also, the characteristics of personal networking do not affect job satisfaction and the resolution of role ambiguity. Based on these results, this study proposes the expansion of collaborating and networking among teacher librarians to solve information problems in a single-person workplace.
초록
전 학문 분야를 포괄하는 광역 과학 지도는 학문 분야 사이의 구조적인 관계를 시각적으로 분석하는데 사용되고 있다. 이 연구에서는 광역 과학 지도에 대한 선행 연구를 개관한 후 새로운 방법으로 국내의 학술 활동을 반영하는 광역 과학 지도를 생성하였다. 광역 과학 지도에 대한 연구는 ISI사(현재 Thomson Scientific)의 Garfield와 Small에 의해서 촉발되었고 최근에는 스페인 그라나다 대학의 SCImago 연구팀과 미국 인디애나 대학의 Brner 교수팀이 활발히 연구 결과를 발표하고 있다. 이들은 자신들이 만들어 발표하고 있는 지도를 과학 지도 또는 사이언토그램이라고 부르며, 이에 관련된 활동을 과학지도학(scientography)이라고 하였다. 기존의 광역 과학 지도는 대부분 학술 논문 사이의 인용 분석에 근거하여 제작되었으나, 국내 학술 논문에 대한 인용 데이터베이스는 아직 미비한 상태이다. 따라서 이 연구에서는 국내의 광역 과학 지도를 만들기 위해서 학술진흥재단에 신청된 과제 제안서의 텍스트를 활용하였다. 학문 분야 사이의 연결 정보를 네트워크로 표현하는 수단으로 널리 사용되고 있는 패스파인더 네트워크(PFNet) 알고리즘으로 광역 과학 지도를 생성한 후, 이의 대안으로 개발된 클러스터링 기반 네트워크(CBNet) 알고리즘으로 다시 지도를 생성하였다. 최종적으로 두 지도에 나타난 상반된 관점을 통합하도록 CBNet 지도를 수정하여 국내 광역 과학 지도를 제시하였다.
Abstract
Global map of science, which is visualizing large scientific domains, can be used to visually analyze the structural relationships between major areas of science. This paper reviewed previous efforts on global science map, and then tried to making a science map of Korea with some new methods. There are several research groups on making global map of science including Dr. Small and Dr. Garfield of ISI (now Thompson Scientific), SCImago research group at the University of Granada, and Dr. Brner's InfoVis Lab at the Indiana University. They called their maps as science map or scientogram and called the activity of mapping science as scientography. Most of the previous works are based on citations between scientific articles. However citation database for Korean journal articles is still under construction. This research tried to make a Korean science map with the text in the proposals suggested for funding from Korean Research Foundation. Two kinds of method for generating networks of scientific fields are used. One is Pathfinder network (PFNet) alogorithm which has been used in several published bibliometric studies. The other is clustering-based network (CBnet) algorithm which was proposed recently as an alternative to PFNet. In order to take into account both views of the two algorithms, the resulting maps are combined to a final science map of Korea.