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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
오픈 과학으로 진화하는 학문 생태계 속에서 개방형 동료심사는 학술 커뮤니케이션의 투명성과 개방성을 강화하는 방안으로 주목받고 있다. 본 연구는 개방형 동료심사를 도입한 오픈액세스 학술지 118건을 대상으로 개방형 동료심사 제도 구성요소의 채택 현황과 출판사 유형, 국가․대륙별, 언어별, 학문 분야별 특성을 살펴보았다. 개방형 동료심사는 심사 보고서 또는 심사 전 논고를 공개하거나 저자와 심사자의 신원을 상호 간에 공개하는 등 다양한 방식으로 구현되었다. 또한 학문 분야별로 채택된 구성요소 간에 차이를 발견할 수 있었다. 출판사 유형별 비중이 큰 상업 출판사가 대체로 많이 채택한 것으로 나타났으며, 주로 유럽에 속하는 국가에서 영어로 발행되는 현황이다. 분야별로 살펴보면, 전통적으로 개방적인 학술 커뮤니케이션을 지향하는 의약학, 자연과학 분야에서 더욱 활발한 개방형 동료심사 제도를 찾아볼 수 있었던 반면, 복합학, 인문학 분야에서는 소수의 학술지를 찾아볼 수 있다. 이를 통해 개방형 동료심사 제도의 학술지 채택 현황을 파악할 수 있으며, 개방형 동료심사 제도 채택에 따른 학술 커뮤니티의 특성에 대한 이해를 높일 수 있다.
Abstract
In an academic ecosystem evolving into open science, open peer review is gaining attention as a way to enhance transparency and openness in scholarly communication. This study examines the adoption of open peer review components in 118 open access journals that have implemented open peer review, and their characteristics by publisher type, country/continent, language, and discipline. Open peer review has been implemented in a variety of ways, including making review reports or pre-prints publicly available or disclosing the identities of authors and reviewers to each other. We also found differences in the components adopted across disciplines. It appears that commercial publishers, which account for a large proportion of publisher types, have generally adopted it, and it is mainly published in English in European countries. By discipline, we find more open peer review in the medical and natural sciences, which traditionally aim for open scholarly communication and fewer journals in the multidisciplinary and humanities. This provides insights into the adoption of open peer review by journals, as well as a better understanding of the characteristics of the academic community in terms of their adoption of open peer review.
초록
데이터 학술지와 데이터 논문이 오픈과학 패러다임에서 데이터 공유와 재이용이라는 학술활동이 등장하여 지속적으로 성장하고 있다. 본 논문은 영향력있는 다학제적 분야의 데이터 학술지인 Scientific Data에 게제된 총 713건의 논문을 대상으로 저자, 인용, 주제분야 측면을 분석하였다. 그 결과 저자의 주된 주제 영역은 생명공학, 물리학 등으로 나타났으며, 공저자 수는 평균 12명이다. 공저 형태를 네트워크로 살펴보면, 특정 연구자 그룹이 패쇄적으로 공저활동을 수행하는 것으로 나타났다. 인용의 주제영역을 살펴보면, 데이터 논문 저자의 주제영역과 크게 다르지 않게 나타났으나, 방법론을 주로 다루는 학술지의 인용 비중이 높은 것은 데이터 논문의 특징으로 볼 수 있다. 데이터 논문 저자의 키워드를 사용하여 동시출현단어분석 네트워크로 살펴본 데이터 논문의 주제영역은 생물학이 중심이며, 구체적으로 해양생태, 암, 게놈, 데이터베이스, 기온 등의 세부 주제 영역을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 다학제학문 분야를 다루는 데이터 학술지이지만, 데이터 학술지 출간에 관한 논의를 일찍부터 시작해온 생명공학 분야에 집중된 현상을 보여준다.
Abstract
Data journals and data papers have grown and considered an important scholarly practice in the paradigm of open science in the context of data sharing and data reuse. This study investigates a total of 713 data papers published in Scientific Data in terms of author, citation, and subject areas. The findings of the study show that the subject areas of core authors are found as the areas of Biotechnology and Physics. An average number of co-authors is 12 and the patterns of co-authorship are recognized as several closed sub-networks. In terms of citation status, the subject areas of cited publications are highly similar to the areas of data paper authors. However, the citation analysis indicates that there are considerable citations on the journals specialized on methodology. The network with authors’ keywords identifies more detailed areas such as marine ecology, cancer, genome, database, and temperature. This result indicates that biology oriented-subjects are primary areas in the journal although Scientific Data is categorized in multidisciplinary science in Web of Science database.
초록
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문 인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 ‘Sociology’로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
Abstract
Through a wide variety of disciplines, practices on data access and re-use have been increased recently. In fact, there has been an emerging phenomenon that researchers tend to use the data sets produced by other researchers and give scholarly credit as citation. With respect to this practice, in 2012, Thomson Reuters launched Data Citation Index (DCI). With the DCI, citation to research data published by researchers are collected and analyzed in a similar way for citation to journal articles. The purpose of this study is to identify the characteristics and intellectual structure of sociology field based on research data, which is one of actively data-citing fields. To accomplish this purpose, two data sets were collected and analyzed. First, from DCI, a total of 8,365 data were collected in the field of sociology. Second, a total of 12,132 data were collected from Web of Science with a topic search with ‘Sociology’. As a result of the co-word analysis of author provided-keywords for both data sets, the intellectual structure of research data-based sociology was composed of two areas and 15 clusters and that of article-based sociology was composed with three areas and 17 clusters. More importantly, medical science area was found to be actively studied in research data-based sociology and public health and psychology are identified to be central areas from data citation.