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

이 연구의 목적은 공동연구 네트워크에서 연구자의 영향력과 입지를 분석하는데 사용되는 중심성 지수들의 특징에 대해서 고찰하는 것이다. 전통적인 이진 네트워크 중심성 지수로는 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 페이지랭크를 다루었고, 공동연구 네트워크에서의 중심성을 측정하기 위해서 개발되었거나 사용된 가중 네트워크 중심성 지수로는 삼각매개중심성, 평균연관성, 가중페이지랭크, 공동연구 h-지수와 공동연구 hs-지수, 복합연결정도중심성, c-지수에 대해서 살펴보았으며, 새로운 지수로 제곱근합 지수 SSR을 제안하였다. 이들 12종의 중심성 지수를 건축학, 문헌정보학, 마케팅 분야의 세 가지 공동연구 네트워크에 적용해본 결과 각 지수들의 특성과 지수 간 관계를 파악할 수 있었다. 분석 결과 공동연구 네트워크에서 공동연구 범위와 공동연구 강도를 모두 고려하기 위해서는 가중 네트워크 중심성 지수를 사용해야 하는 것으로 나타났다. 특히 공동연구 범위와 강도를 모두 고려하는 전역중심성을 측정하기 위해서는 삼각매개중심성 지수를 사용하고, 지역중심성을 측정하기 위해서는 SSR 지수를 사용하는 것이 바람직하다고 제안하였다.

Abstract

This study explores the characteristics of centrality measures for analyzing researchers’ impact and structural positions in research collaboration networks. We investigate four binary network centrality measures (degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and PageRank), and seven existing weighted network centrality measures (triangle betweenness centrality, mean association, weighted PageRank, collaboration h-index, collaboration hs-index, complex degree centrality, and c-index) for research collaboration networks. And we propose SSR, which is a new weighted centrality measure for collaboration networks. Using research collaboration data from three different research domains including architecture, library and information science, and marketing, the above twelve centrality measures are calculated and compared each other. Results indicate that the weighted network centrality measures are needed to consider collaboration strength as well as collaboration range in research collaboration networks. We also recommend that when considering both collaboration strength and range, it is appropriate to apply triangle betweenness centrality and SSR to investigate global centrality and local centrality in collaboration networks.

초록

이 연구에서는 공개된 가중 네트워크 분석용 소프트웨어인 Opsahl의 tnet과 이재윤의 WNET에서 지원하는 가중 네트워크 중심성 지수를 비교 분석해보았다. tnet은 가중 연결정도중심성, 가중 근접중심성, 가중 매개중심성을 지원하고, WNET은 최근접이웃중심성, 평균연관성, 평균프로파일연관성, 삼각매개중심성을 지원한다. 가상 데이터를 대상으로 한 분석에서 tnet의 중심성 지수는 링크 가중치의 선형 변화에 민감한 반면 WNET의 중심성 지수는 선형 변화에 영향을 받지 않았다. 실제 네트워크 6종을 대상으로 가중 네트워크 중심성을 측정하고 결과를 비교하여 두 소프트웨어의 가중 네트워크 중심성 지수들의 특징을 파악하고 중심성 지수 간 관계를 살펴보았다.

Abstract

This study compared and analyzed weighted network centrality measures supported by Opsahl’s tnet and Lee’s WNET, which are free softwares for weighted network analysis. Three node centrality measures including weighted degree, weighted closeness, and weighted betweenness are supported by tnet, and four node centrality measures including nearest neighbor centrality, mean association, mean profile association, triangle betweenness centrality are supported by WNET. An experimental analysis carried out on artificial network data showed tnet’s high sensitiveness on linear transformations of link weights, however, WNET’s centrality measures were insensitive to linear transformations. Seven centrality measures from both tools, tnet and WNET, were calculated on six real network datasets. The results showed the characteristics of weighted network centrality measures of tnet and WNET, and the relationships between them were also discussed.

초록

이 연구는 국내 연구자의 학술지 논문 발표 자료를 활용하여 학문분야간 학술지 공유도를 산출하고, 이로부터 국내 학문분야의 구조를 나타내는 네트워크를 생성하였다. 생성된 패스파인더 네트워크는 ‘생물학’분야를 핵심으로 하는 생명과학 분야가 중앙을 차지하고 있었으며, 인문학과 의약학, 공학에 속한 학문끼리는 학문간 연계가 매우 강하게 나타났다. 가중 네트워크로부터 각 학문분야의 중심성과 학제성을 파악하기 위해서 엔트로피 공식과 가중 네트워크 중심성 척도를 적용한 결과 전역 중심 학문, 지역 중심 학문, 전역 연계 학문, 기타 일반 학문의 네 가지 유형을 식별할 수 있었다. 가중 네트워크를 이진 네트워크로 변환한 패스파인더 네트워크에서는 다수의 약한 링크가 모인 데이트 허브가 드러나지 않았으나, 가중 네트워크에서의 중심성 지수인 삼각매개중심성의 측정 범위를 지역에서부터 전역까지 달리하며 측정한 결과로부터 ‘인지과학’분야와 같은 학제성이 높은 데이트 허브를 식별할 수 있었다.

Abstract

The main purposes of this study are to construct a Korean science network from journal contributions data of Korean researchers, and to analyze the structure and characteristics of the network. First of all, the association matrix of 140 scholarly domains are calculated based on the number of contributions in common journals, and then the Pathfinder network algorithm is applied to those matrix. The resulting network has several hubs such as ‘Biology’, ‘Korean Language & Linguistics’, ‘Physics’, etc. The entropy formula and several centrality measures for the weighted networks are adopted to identify the centralities and interdisciplinarity of each scholarly domain. In particular, the date hubs, which have several weak links, are successively distinguished by local and global triangle betweenness centrality measures.

초록

Abstract

As co-authorship has been prevalent within science communities, counting the credit of co-authors appropriately is an important consideration, particularly in the context of identifying the knowledge structure of fields with author-based analysis. The purpose of this study is to compare the characteristics of co-author credit counting methods by utilizing correlations, multidimensional scaling, and pathfinder networks. To achieve this purpose, this study analyzed a dataset of 2,014 journal articles and 3,892 cited authors from the Journal of the Architectural Institute of Korea: Planning & Design from 2003 to 2008 in the field of Architecture in Korea. In this study, six different methods of crediting co-authors are selected for comparative analyses. These methods are first-author counting (m1), straight full counting (m2), and fractional counting (m3), proportional counting with a total score of 1 (m4), proportional counting with a total score between 1 and 2 (m5), and first-author-weighted fractional counting (m6). As shown in the data analysis, m1 and m2 are found as extreme opposites, since m1 counts only first authors and m2 assigns all co-authors equally with a credit score of 1. With correlation and multidimensional scaling analyses, among five counting methods (from m2 to m6), a group of counting methods including m3, m4, and m5 are found to be relatively similar. When the knowledge structure is visualized with pathfinder network, the knowledge structure networks from different counting methods are differently presented due to the connections of individual links. In addition, the internal validity shows that first-author-weighted fractional counting (m6) might be considered a better method to author clustering. Findings demonstrate that different co-author counting methods influence the network results of knowledge structure and a better counting method is revealed for author clustering.

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

한국학술지인용색인 KCI의 데이터를 사용한 문헌동시인용 분석을 통해 2004년부터 2013년까지 10년 동안의 한국 문헌정보학의 연구 전선을 구체적으로 파악해보았다. KCI 웹사이트로부터 문헌정보학 분야 핵심 논문 159개와 이를 인용한 논문 정보를 수작업으로 수집하였다. 군집 분석 및 네트워크 분석 결과 27개의 복수 논문 군집과 8개의 단일 논문 군집이 도출되었다. 27개의 복수 논문 군집 중에서 논문 수가 가장 많은 것은 ‘문헌정보학 교육’ 주제 군집이었고, 인용 영향력이 가장 큰 것은 ‘인용분석 & 지적구조 분석’ 주제 군집이었다. 핵심 문헌 집합에 대한 인용 중에서 67.5%는 문헌정보학 내부에서 이루어졌고, 나머지 32.5%는 타 학문 분야로부터 발생한 것이었다. 전반적으로 문헌정보학 분야 내 인용 비율과 인용 영향력 성장 지수를 모두 고려하였을 때, 문헌정보학 분야 내부에서 최근 연구가 가장 활발해지고 있는 연구 전선 주제로는 ‘지역 기록’, ‘인용분석 & 지적구조 분석’, ‘연구동향 분석’의 세 주제가 꼽혔다. 이 연구에서 사용된 분석 기법은 국내 학제적 연구 분야의 연구 전선 분석에 효과적일 것으로 기대된다.

Abstract

By document co-citation analysis with Korean Citation Index (KCI) data, this study accurately identified the research fronts and hot topics in Korean library and information science (LIS) from 2004 to 2013. 159 core papers in LIS domain and their citations are scraped manually from Korean Citation Index web site. In the cluster analysis and network analysis, 159 core papers were grouped into 27 clusters with multiple papers and 8 singlton clusters. Among the 27 clusters which have multple papers, ‘LIS education’ cluster was the largest with 16 core papers, and ‘citation analysis & intellectual structure analysis’ cluster had the strongest citation impact according to the ehs-index. Closer observation of the citations to the core papers in each research front showed that 67.5% of the citations were made by LIS research papers and 32.5% of the citations were made by non-LIS research papers. Considering the share of citations and the citation impact growth index, ‘local documentation’, ‘citation analysis & intellectual structure analysis’, and ‘research trends analysis’ were identified as the most emerging research front in Korean library and information science. The analytical methods used in this study have great potential in discovering the characteristics of research fronts in Korean interdisciplinary research domains.

초록

학문의 구조, 특성, 하위 분야 등을 계량적으로 규명하는 지적구조 분석 연구가 최근 급격히 증가하는 추세이다. 지적구조 분석 연구를 수행하기 위하여 전통적으로 사용되는 분석기법은 서지결합분석, 동시인용분석, 단어동시출현분석, 저자서지결합분석 등이다. 이 연구의 목적은 키워드서지결합분석(KBCA, Keyword Bibliographic Coupling Analysis)을 새로운 지적구조 분석 방식으로 제안하고자 한다. 키워드서지결합분석 기법은 저자서지결합분석의 변형으로 저자 대신에 키워드를 표지로 하여 키워드가 공유한 참고문헌의 수를 두 키워드의 주제적 결합 정도로 산정한다. 제안된 키워드서지결합분석 기법을 사용하여 Web of Science에서 검색된 ‘Open Data’ 분야의 1,366건의 논문집합을 대상으로 분석하였다. 1,366건의 논문집합에서 추출된 7회 이상 출현한 63종의 키워드를 오픈데이터 분야의 핵심 키워드로 선정하였다. 63종의 핵심 키워드를 대상으로 키워드서지결합분석 기법으로 제시된 지적구조는 열린정부와 오픈사이언스라는 주된 영역과 10개의 소주제로 규명되었다. 이에 반해 단어동시출현분석의 지적구조 네트워크는 전체 구성과 세부 영역 구조 규명에 있어 미진한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 키워드서지결합분석이 키워드 간의 서지결합도를 사용하여 키워드 간의 관계를 풍부하게 측정하기 때문이라고 볼 수 있다.

Abstract

Intellectual structure analysis, which quantitatively identifies the structure, characteristics, and sub-domains of fields, has rapidly increased in recent years. Analysis techniques traditionally used to conduct intellectual structure analysis research include bibliographic coupling analysis, co-citation analysis, co-occurrence analysis, and author bibliographic coupling analysis. This study proposes a novel intellectual structure analysis method, Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA). The Keyword Bibliographic Coupling Analysis (KBCA) is a variation of the author bibliographic coupling analysis, which targets keywords instead of authors. It calculates the number of references shared by two keywords to the degree of coupling between the two keywords. A set of 1,366 articles in the field of ‘Open Data’ searched in the Web of Science were collected using the proposed KBCA technique. A total of 63 keywords that appeared more than 7 times, extracted from 1,366 article sets, were selected as core keywords in the open data field. The intellectual structure presented by the KBCA technique with 63 key keywords identified the main areas of open government and open science and 10 sub-areas. On the other hand, the intellectual structure network of co-occurrence word analysis was found to be insufficient in the overall structure and detailed domain structure. This result can be considered because the KBCA sufficiently measures the relationship between keywords using the degree of bibliographic coupling.