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.

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Abstract

This study examined two characteristics of library and information science (LIS) journals in Korea through analysis of journal coupling with common authors. This study also illustrated the trend of Korean LIS research in the recent decade. The notable change is that record management and archival studies settle in LIS domain as a major research area. We introduced two indicators, Publishing Preference Index (PPI) and Researcher Attraction Index (RAI), based on the degree of common authors among journals. Both indicators revealed notable changes in author coupling, including reversal of PPIs in some journals, which can be interpreted as proof of changes in their author groups. The RAI analysis, which measured the degree of journals’ attractiveness to Korean LIS researchers and author sharing between two journals, illustrated the journals’ states in a domain; this result can help find both an isolated journal and strongly bonded journals in the specific domain. Journal coupling with common authors introduced in this study proved to be an effective investigative method for illustrating journals’ states in a specified domain as well as a multidisciplinary area.

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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.

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이 연구에서는 연구자의 연구 이력을 분석하기 위해서 White(2000)가 제안한 인용 정체성과 Hellsten 등(2007)이 제안한 자기 인용 네트워크의 두 가지 최신 기법을 비교해보았다. 국내 대표적인 정보학자인 정영미의 연구 성과물을 대상으로 실험적인 분석을 수행해본 결과 두 기법에서 구분한 연구 시기가 동일하게 나뉘었으며 주요 연구 주제도 유사하게 파악되었다. 그러나 인용 정체성 지도에서는 주제영역별로 영향받은 주요 저자를 파악할 수 있는 반면에 자기 인용 네트워크에서는 시기별 핵심 문헌과 선도 문헌이 식별되었다. 따라서 이 두 가지 기법을 상호보완적으로 사용할 때 연구자의 연구 이력에 대해서 풍부한 정보를 획득할 수 있다는 결론을 얻었다.

Abstract

This paper compares two recent methods for exploring a scientist's research history: citation identity and self-citation network. The former is proposed by White(2000), while the latter is suggested by Hellsten et al.(2007). An experimental citation analysis was carried out on the research output of Young Mee Chung, a renouned Korean information scientist. The result shows that the two methods divided the research period into two sub-periods in the same way. They also identified the major research themes very similarly. In the analysis of each method's performance in depth, the two methods revealed different functions to understand a researcher's history. Citation identity was useful to identify authors who have affected Chung's research in terms of research topics. whereas, self-citation network was successful to identify the core papers and leading papers of the research sub-periods. This study indicates the combination of two methods can provide rich information on a scientist's research history.

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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.

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본 연구의 목적은 국내 대학도서관에서 수행하고 있는 연구성과 서비스의 도입, 성장, 현재 운영 내용 및 향후 계획을 구체적으로 살펴봄으로써 향후 서비스 도입을 고려하는 도서관이 참고할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 연구성과 서비스를 선도적으로 제공하고 있는 4개의 대학도서관을 대상으로 서비스 담당자와의 심층면담을 수행하였다. 심층면담의 내용은 성장, 운영, 서비스를 포함하는 5개의 범주로 구성되었다. 연구 결과, 연구성과 서비스는 대학 연구경쟁력 강화를 지원하려는 목적으로 학내 구성원의 요구 또는 서비스 확대를 위한 도서관 내부의 기획으로 2010년 전후로 시작되었고, 시스템의 개선과 서비스 내용의 확대를 통하여 지속적으로 서비스가 강화되어온 것으로 나타났다. 또한 연구성과 서비스의 개발과 운영을 위해 참조할 수 있는 연구성과 서비스의 종합적인 모형을 제시하였다.

Abstract

This study describes the introduction, growth, current practices and future plans of research evaluation services performed in domestic academic libraries, with a view to informing other libraries considering similar endeavours. To that end, in-depth interviews were conducted with four librarians from academic libraries leading in research evaluation services. The contents of the interviews were grouped into five categories including growth, management, and services. The study found that their research evaluation services were launched around 2010 by demands of members of a university or as a library’s initiative to expand the existing services for the purpose of enhancing the university’s research competitiveness. The research evaluation services have been strengthened by extending the service scope and improving related systems. Also, the study suggests a comprehensive model that can guide the development and operation of research evaluation services.

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Abstract

Since the 1990s, informetrics has grown in popularity among information scientists. Today it is a general discipline that comprises all kinds of metrics, including bibliometrics and scientometrics. To illustrate the dynamic progress of this field, this study aims to identify the structure and infrastructure of the informetrics literature using statistical and profiling methods. Informetrics literature was obtained from the Web of Knowledge for the years 2001-2010. The selected articles contain least one of these keywords: ‘informetrics’, ‘bibliometrics’, ‘scientometrics’, ‘webometrics’, and ‘citation analysis.’ Noteworthy publication patterns of major countries were identified by a statistical method. Intellectual structure analysis shows major research areas, authors, and journals.

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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.

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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.

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이 연구에서는 기존의 h-지수와 g-지수에 대해 달리 해석해보고 새로운 Hirsch 유형 복합 지표인 전치 g-지수를 제안하고자 한다. 새로운 해석에 따라서 h-지수 및 g-지수 산출 그래프의 가로축이 인용빈도 기준값에 해당하고 세로축이 논문 수가 되도록 축을 전치하고, 이로부터 새로운 전치 g-지수를 제안하였다. 한국학술지인용색인 KCI의 문헌정보학 분야 연구자들을 대상으로 적용해본 결과, 제안된 새 지수는 h-지수 및 g-지수에 비해서 변별력이 높으며 연구의 질보다 연구의 양 차이에 더 민감한 것으로 나타났다. 연구를 지속하는 꾸준한 연구자를 그렇지 못한 연구자와 변별해주는 차별화된 특성을 가지고 있으므로 전치 g-지수는 다면적인 연구 성과 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.

Abstract

This study suggests a new Hirsch-type composite index, ‘transposed g-index’ with a different viewpoint on h-index and g-index. From this new point of view, the axes of the graph describing the h-index and g-index are transposed so that the horizontal axis corresponds to the citation frequency threshold and the vertical axis corresponds to the number of documents. Based on this transposed graph, a new indicator transposed g-index is suggested and applied to library and information science researchers’ outcomes in Korean Citation Index database. The results show that this new index has more discriminating power than h-index and g-index, and is more sensitive to differences in quantitative aspects than quality of research. It is expected that the transposed g-index will be helpful for the multifaceted evaluation of the research outcome because it has differentiating characteristics that distinguish consistent researchers who continue to study from those who do not.