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

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

본 연구에서는 계획된 행동이론을 적용하여 SNS 이용에 대한 태도, 주관적 규범, 지각된 행동통제가 SNS 이용에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고, SNS 이용이 결속적 네트워크와 교량적 네트워크라는 사회적 네트워크 유형에 각각 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 이들 간의 관계에서 성별에 따른 조절효과를 검증하였다. 이를 위해 SNS의 주 이용계층인 20～30대 이용자들을 대상으로 한 설문조사를 토대로 실증분석을 실시였다. 구조방정식에 의한 가설검증 결과, SNS 이용에 대한 태도와 주관적 규범, 그리고 지각된 행동통제는 SNS 이용에 각각 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 SNS 이용은 결속적 네트워크, 교량적 네트워크에 각각 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 성별에 따른 조절효과를 분석한 결과, SNS 이용 영향요인과 SNS 이용 간에는 성별에 따른 유의한 차이가 없는 것으로 나타났지만, SNS 이용과 사회적 네트워크 유형 간에는 성별에 따른 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 토대로 본 연구에서는 SNS 이용과 사회적 네트워크에 관한 이론적․실천적 함의를 제시하였다.

Abstract

The purposes of this study are (1) to examine the relationships among attitude on SNS use, subjective norm, perceived behavioral control, and SNS use, (2) to analyze effect of SNS use on bonding network and bridging network, (3) to consider moderating effect of the gender on the relationship between SNS use and Social network. We conducted a survey for 20-30’s SNS user. The results of analysis using the Structural Equation Model(SEM) represent that attitude on SNS use, subjective norm, and perceived behavioral control are significant determinants of the SNS use. SNS use affects bonding network and bridging network. An interesting result was observed that the gender had moderating effect on the relationship between SNS use and social network. Based on these results, we suggest theoretical and practical implications of this study.

초록

Abstract

Since information scientists have begun trying to quantify significant research trends in scientific publications, ‘-metrics’ research such as ‘bibliometrics’, ‘scientometrics’, ‘informetrics’, ‘webometrics’, and ‘citation analysis’ have been identified as crucial areas of information science. To illustrate the dynamic research activities in these areas, this study investigated the major contributors of ‘-metrics’ research for the last decade at three levels: nations, institutions, and documents. ‘-metrics’ literature of this study was obtained from the Science Citation Index for the years 2001-2011. In this analysis, we used Pathfinder network, PNNC algorithm, PageRank and several indicators based on h-index. In terms of international collaborations, USA and England were identified as major countries. At the institutional level, Katholieke University, Leuven and the University of Amsterdam in Europe and Indiana University and the Office of Naval Research in the USA have led co-research projects in informetrics areas. At the document level, Hirsch’s h-index paper and Ingwersen’s web impact factor paper were identified as the most influential work by two methods: PageRank and single paper h-index.