초록

본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method.

초록

본 연구는 높은 접근성과 간결성으로 인해 방대한 양의 텍스트를 생산하는 트위터 데이터를 분석하여 토픽의 변화 시점 및 패턴을 파악하였다. 먼저 특정 상품명에 관한 키워드를 추출한 후, 동시출현단어분석(Co-word Analysis)을 이용하여 노드와 에지를 통해 토픽과 관련 키워드를 직관적으로 파악 가능한 네트워크로 표현하였다. 이후 네트워크 분석 결과를 검증하기 위해 출현빈도 기반의 시계열 분석과 LDA 토픽 모델링을 실시하였다. 또한 트위터 상의 토픽 변화와 언론 기사 검색결과를 비교한 결과, 트위터는 언론 뉴스에 즉각적으로 반응하며 부정적 이슈를 빠르게 확산시키는 것을 확인하였다. 이를 통해 기업은 대중의 부정적 의견을 신속하게 파악하고 이에 대한 즉각적인 의사결정 및 대응을 위한 도구로 본 연구방법을 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

This study identified topic shifts and patterns over time by analyzing an enormous amount of Twitter data whose characteristics are high accessibility and briefness. First, we extracted keywords for a certain product and used them for representing the topic network allows for intuitive understanding of keywords associated with topics by nodes and edges by co-word analysis. We conducted temporal analysis of term co-occurrence as well as topic modeling to examine the results of network analysis. In addition, the results of comparing topic shifts on Twitter with the corresponding retrieval results from newspapers confirm that Twitter makes immediate responses to news media and spreads the negative issues out quickly. Our findings may suggest that companies utilize the proposed technique to identify public’s negative opinions as quickly as possible and to apply for the timely decision making and effective responses to their customers.

초록

최근 이용자들이 정보를 공동생산하고 소비하는 웹기반 서비스들이 활발해지면서 이용자가 정보를 이용한 기록이나 이용자가 습득한 정보를 활용하여 생산한 다양한 부가 정보들이 다시 이용자에게 제공되고 있다. 또한 쌍방향으로 이용자들이 소통할 수 있는 정보채널이 다양해짐으로써 공통된 관심사를 가진 이용자의 정보소비 경험을 공유할 수 있는 방법이 활발하게 모색되고 있다. 이 연구에서는 동시출현정보 분석기법과 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 IMDB 서비스의 기존 이용자들이 자신이 보고 싶거나 좋아하는 영화를 선별하여 만들어 놓은 영화리스트에 나타난 정보를 토대로 특정 영화를 좋아하는 이용자가 선호할 만한 다른 영화를 찾아낼 수 있도록 연관영화정보를 다각적으로 표현하였다. 한 영화를 기준으로 연관 영화, 감독, 장르로 분석을 한 결과 영화의 테마나 주인공성향과 같은 다양한 자질로도 연관영화가 연결되었고 감독의 경우 영화내용보다는 감독의 인지도에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 영화는 주제의 복합성이 큰 것으로 나타나 장르가 연관영화정보를 제공하기에 적합하지 않은 것으로 분석되었다.

Abstract

Recently, many information services allow users to collaborate to produce and use information. Sharing information is also important for users who have similar taste or interest. As various channels are available for users to share their experiences and knowledge, users’ data have also been accumulated within the information services. This study collected movie lists made by users of IMDB service. Co-word analysis and ego-centered network analysis were adapted to discover relevant information for users who chose a specific movie. Three factors of movies including movie title, director and genre were used to present related movie information. Movie title is an effective feature to present related movies with various aspects such as theme or characters and the popularity of directors affects on identifying related directors. Genre is not useful to find related movies due to the complexity in the topic of a movie.

초록

본 연구는 사회 네트워크 분석 기법을 통하여 K대학도서관의 학술DB 이용현황을 분석하고 이용자의 요구에 적합한 서비스를 개발 및 제공하고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 K대학 도서관의 학술DB 로그 데이터를 이용하여 학문분야별, 신분별, 학문분야 및 신분별 학술DB 네트워크를 구성하고 실증 분석하였다. 본 연구의 결과, 전임교원의 학술DB 네트워크와 박사과정의 학술DB 네트워크는 특화된 학술DB를 중심으로 강한 결속력을 보이고 있으며 다른 신분의 학술DB 네트워크보다 밀도, 연결정도 집중도 및 연결정도 중심성이 높게 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the usage pattern between each academic database through social network analysis, and to support the academic database for users's needs. For this purpose, we have extracted log data to construct the academic database networks in the proxy server of K university library and have analyzed the usage pattern among each research area and among each social position. Our results indicate that the specialized academic database for the research area has more cohesion than the generalized academic database in the full-time professors' network and the doctoral students' network, and the density, degree centrality and degree centralization of the full-time professors' network and the doctoral students' network are higher than those of the other social position networks.

초록

본 연구에서는 국내 블록체인 연구의 전반적인 동향 및 시간에 따른 주제를 파악하기 위해 대학 및 기관 협력 네트워크 분석, 키워드 동시출현 네트워크 분석, 다이나믹 토픽모델링 기법을 활용한 시계열 주제 분석을 실시하였다. 대학 및 기관 협력 네트워크 분석 결과, 숭실대학교, 순천향대학교, 고려대학교, 한국과학기술원 등이 블록체인 연구의 주요 대학으로 나타났으며 대학 이외의 기관으로는 국방부, 한국철도기술연구원, 삼일회계법인, 한국전자통신연구원 등이 주요 연구기관으로 나타났다. 키워드 동시출현 네트워크 분석 결과, 가상자산(암호화폐, 비트코인, 이더리움, 가상화폐), 블록체인 기술(분산원장, 분산원장기술), 금융(스마트계약), 정보보안(보안, 프라이버시, 개인정보) 등에 대한 키워드들이 주요하게 나타났으며, 모든 네트워크 중심성 지표에서 스마트계약이 가장 높은 수치를 나타내어 주요한 주제임을 확인할 수 있었다. 마지막으로 시계열 주제분석 결과, 블록체인기술, 블록체인생태계, 블록체인 적용분야1(무역, 온라인투표, 부동산), 블록체인 적용분야2(식품, 관광, 유통, 미디어), 블록체인 적용분야3(경제, 금융) 등 다섯 개의 주요 주제들을 도출하였으며, 각 주제별 대표 키워드들의 비율변화를 통해 주제별 변화를 관찰할 수 있었다. 본 연구는 기존의 국내 블록체인 연구동향 연구들과 크게 세 가지 관점(데이터, 방법론, 해석)에서 차이점을 나타내고 있다. 1) 최근 2년 사이 급증한 블록체인 연구를 포함하였고, 2) 대학 및 기관 네트워크 분석과 시계열 주제분석이라는 새로운 분석기법 및 연구방법을 활용하였으며, 3) 이를 통해 블록체인 연구를 주도하는 대학 및 기관을 식별하고 국내 블록체인 연구 트렌드를 파악하였다. 끝으로, 연구결과가 블록체인 관련 연구 협력 및 정책 수립과 관련 기술 개발 계획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.

Abstract

This study aims to explore research trends in Blockchain studies in South Korea using dynamic topic modeling and network analysis. To achieve this goal, we conducted the university & institute collaboration network analysis, the keyword co-occurrence network analysis, and times series topic analysis using dynamic topic modeling. Through the university & institute collaboration network analysis, we found major universities such as Soongsil University, Soonchunhyang University, Korea University, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) and major institutes such as Ministry of National Defense, Korea Railroad Research Institute, Samil PricewaterhouseCoopers, Electronics and Telecommunications Research Institute that led collaborative research. Next, through the analysis of the keyword co-occurrence network, we found major research keywords including virtual assets (Cryptocurrency, Bitcoin, Ethereum, Virtual currency), blockchain technology (Distributed ledger, Distributed ledger technology), finance (Smart contract), and information security (Security, privacy, Personal information). Smart contracts showed the highest scores in all network centrality measures showing its importance in the field. Finally, through the time series topic analysis, we identified five major topics including blockchain technology, blockchain ecosystem, blockchain application 1 (trade, online voting, real estate), blockchain application 2 (food, tourism, distribution, media), and blockchain application 3 (economy, finance). Changes of topics were also investigated by exploring proportions of representative keywords for each topic. The study is the first of its kind to attempt to conduct university & institute collaboration networks analysis and dynamic topic modeling-based times series topic analysis for exploring research trends in Blockchain studies in South Korea. Our results can be used by government agencies, universities, and research institutes to develop effective strategies of promoting university & institutes collaboration and interdisciplinary research in the field.

초록

기존의 연구자 유형 구분 모델은 대부분 연구성과 지표를 활용해왔다. 이 연구에서는 인용 영향력이 공동연구와 관련이 있다는 점을 감안하여 인용 데이터를 활용하지 않고 공동연구 지표만으로 연구자 유형을 분석하는 새로운 방법을 모색해보았다. 공동연구 패턴과 공동연구 범위를 기준으로 연구자를 Sparse & Wide (SW) 유형, Dense & Wide (DW) 유형, Dense & Narrow (DN) 유형, Sparse & Narrow (SN) 유형의 4가지로 구분하는 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 양자계측 분야에 적용해본 결과, 구분된 연구자 유형별로 인용지표와 공저 네트워크 지표에 차이가 있음이 통계적으로 검증되었다. 이 연구에서 제시한 공동연구 특성에 따른 연구자 유형 구분 모델은 인용정보를 필요로 하지 않으므로 연구관리 정책과 연구지원서비스 측면에서 폭넓게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

Traditional models for categorizing researcher types have mostly utilized research output metrics. This study proposes a new model that classifies researchers based on the characteristics of research collaboration. The model uses only research collaboration indicators and does not rely on citation data, taking into account that citation impact is related to collaborative research. The model categorizes researchers into four types based on their collaborative research pattern and scope: Sparse & Wide (SW) type, Dense & Wide (DW) type, Dense & Narrow (DN) type, Sparse & Narrow (SN) type. When applied to the quantum metrology field, the proposed model was statistically verified to show differences in citation indicators and co-author network indicators according to the classified researcher types. The proposed researcher type classification model does not require citation information. Therefore, it is expected to be widely used in research management policies and research support services.

초록

공동발의 네트워크는 법안 공동발의로 형성되는 국회의원 간의 관계를 통해 국회 입법과정을 보여준다. 본 연구는 제19대 국회 임기기간 중 발의된 도서관법안을 중심으로 공동발의 네트워크 분석과 국회의원 액터의 중심성 분석 및 키워드 중심 네트워크의 서브그룹 분석을 실시하였다. 연구결과, 도서관법안 공동발의 네트워크는 정당에 따라 분절된 모습을 보였으며, 다른 소속 정당 의원과 근접한 거리에 위치하면서 매개적 역할을 수행하는 의원들이 네트워크에서 중요한 영향력을 미치고 있었다. 키워드중심 네트워크로 재구조화할 경우, 다른 정당 소속 의원들이 동일한 키워드를 공유하면서 서브그룹을 형성함에 따라 정당으로 분절된 네트워크 구조가 개선되는 모습을 보였다. 연구결과를 토대로, 도서관계 입법활동 활성화를 위해서는 정당 간 매개적 역할을 하는 의원들을 중심으로 도서관 법안이 아닌 주요 키워드를 중심으로 정책이슈를 확산하고 공유하는 전략이 필요하다는 점을 제시하였다.

Abstract

The legislative cosponsorship network shows the legislative process of the National Assembly through the relationship between the members of the National Assembly formed by cosponsorship. This study focused on the library bill proposed during the 19th National Assembly term, and conducted the cosponsorship network analysis, the centrality analysis of actors of the National Assembly, and a subgroup analysis of keyword-centric networks. As the result of the study, the library bill’s cosponsorship network was segmented according to political parties, and lawmakers who played an intermediary role in close proximity to other political party members had an important influence on the network. When restructured into a keyword-oriented network, the network structure segmented into political parties improved as members of different parties shared the same keywords and formed subgroups. Based on the results, it was suggested that a strategy for spreading and sharing policy issues based on core keywords rather than library legislation, centered on lawmakers who play a mediating role between parties, is needed to activate library legislation.

초록

Abstract

In this study, pathfinder network analysis has been carried out to identify subject domains of documents which cited articles in the ASIST Proceedings. This represents how articles in the ASIST Proceedings are flowed and used in what subjects areas. For this analysis, 240 documents were selected through a search of the Scopus database. The complete linkage clustering method was used to draw out 16 clusters from 240 documents. Through MDS and pathfinder network analysis, knowledge networks of clusters have been produced. As a result, articles in the ASIST Proceedings relating to knowledge management, bibliometrics, information retrieval and digital libraries have been cited actively by other publications. The most frequent citation flow type of ASIST proceedings was citation from proceedings(ASIST) to reviews(ARIST), via journals, and the most popular subject areas related to documents were bibliometrics.

초록

학술적 웹 공간을 대상으로 하는 연구는 페이지와 링크의 역동성 때문에 정량적인 방법과 함께 내용 분석 등의 정성적인 방법을 사용하는 것이 필요하다. 따라서 이 연구에서는 내용 분석의 한 방법으로 한국 학술적 웹 공간 내에서 외부 링크로 연결된 페이지 및 링크의 유형을 분류한 후 이를 네트워크 구조 분석에 반영하여 한국 학술적 웹 공간의 특성을 자세히 살펴보았다. 분석 결과 데이터의 수집 시점을 나타내는 기본 네트워크와 내용 분석 시점을 나타내는 활성 네트워크 사이에 구조적으로 큰 차이가 없었으나, 기관 유형별로 다른 기관들을 링크하는 목적이 다르게 나타났다. 그리고 한국 학술적 웹 공간은 여러 중앙성 지수들과 결속계수 간의 설명력이 유사하게 나타나는 형태의 네트워크임을 확인하였다.

Abstract

Since the Web is dynamic, it is necessary to analyze scholarly Web space with both quantitative and qualitative methods for better understanding of communication characteristics. In this study, we analyzed contents of pages and links to ascertain the characteristics of Korean scholarly Web space in terms of network structure and communication behavior. The result shows that the structure of the original network with all the external links remained is not much different from that of the network with activated external links only. However, the purposes of linking vary among scholarly institutions. The centrality measures correlate more strongly with the clustering coefficient than with the constraint index implying the similar explanatory power of the two types of structural indices.

초록

여가를 위해 독서를 하는 독자는 특정 작가를 선호하는 경우가 많은데 독서분야를 확장할 때에도 자신이 선호하는 작가와 연관된 작가나 장르로 독서분야를 확장하는 성향이 있다. 이 연구에서는 중심작가로 에드거 앨런 포를 선정한 후 독자들이 에드거 앨런 포와 연관하여 다른 독자에게 추천하는 작가와 작품정보를 기반으로 작가 이미지를 분석하였다. 에드거 앨런 포와 동시출현한 작가와 작품의 빈도수를 분석하고 추천작가간, 작품간 관계를 네트워크 기법으로 분석하였다. 분석결과 에드거 앨런 포의 장르적 이미지와 연관된 작가군, 작가들 간의 관계, 연관 도서가 파악되었다, 이 연구에서 제시한 특정 작가의 이미지, 연관 작가 및 작품 정보를 도출하는 방안은 특정 작가를 중심으로 도서관 독서 프로그램이나 문화 프로그램, 북 큐레이션을 하게 될 경우 활용할 수 있는 도구가 될 것이다.

Abstract

Many readers tend to read books of a specific author and to expand their reading areas according to the author. This study chose Edgar Allan Poe and analyzed the image of the author using co-recommended authors and books by other readers. The frequencies of co-occurred authors and books were investigated and the relations of authors and books were analyzed with network analysis methods. As a result, genre images of Poe, related authors, and related books are discovered. This study also suggested the methods to identify the image of a author, related author groups, and related books for libraries’ reading programs and book curation.