초록

네트워크 분석 기법을 활용한 연구가 다양한 학문 분야에서 수행되고 있다. 본 연구는 2003년부터 2021년까지 국내 학술지에 게재된 네트워크 분석 논문 총 2,187건을 대상으로 계량서지적 분석과 내용분석을 수행하였다. 분석결과는 살펴보면, 논문 생산에 있어서 교육학, 학제간연구, 컴퓨터학, 문헌정보학, 행정학, 경영학 등의 우위를 확인할 수 있다. 학술지 단위로 보면, 메가 학술지의 강세가 나타난다. 그러나 피인용 기반의 영향력을 살펴보면, 행정학, 문헌정보학, 교육학의 영향력을 뚜렷하게 확인할 수 있다. 저자 단위로 분석한 결과 역시 언론정보학, 행정학, 문헌정보학의 우위를 확인할 수 있다. 파악된 1,537명의 저자 중에서 극소수의 저자가 활발한 연구활동을 하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 연구자 저변 확대의 필요성도 확인할 수 있다. 내용분석의 결과를 살펴보면, 논문을 데이터셋으로 하여 가중/비방향네트워크를 형성하는 것이 가장 일반적인 네트워크 형태로 나타났다. 노드는 단어, 링크는 동시출현으로 표현되는 것이 보편적이며, 분석을 위해서는 KrKwic, UCINET, NetMiner, NetDraw의 활용이 가장 두드러졌다.

Abstract

Research in various academic fields using network analysis techniques has been conducted and grown. This study performed bibliographical analysis and content analysis on a total of 2,187 network analysis papers published in journals from 2003 to 2021. The results showed that the fields of Pedagogy, Interdisciplinary Research, Computer Science, Library and Information Science, Public Administration, and Business Administration were higher in terms of the number of research papers. From the perspective of journal, mega-journals were indicated as the most productive journals. However, when looking at the impact based on the number of citations, the strength of Public Administration, Library and Information Science, and Pedagogy is clearly revealed. The results of the analysis by authors can also confirm the higher impact of Journalism, Public Administration Science, and Library and Information Science. Of the 1,537 authors identified, very few authors are active in research, confirming the need to expand the researcher base. The results of content analysis showed that the weighted and non-directional network was the most common network type with using the research papers as a data set. Generally nodes are expressed as words and links are expressed as relationship. For network analysis, the use of KrKwic, UCINET, NetMiner, and NetDraw is the most prominent.

초록

학문 분야의 연구 동향 변화에 대한 연구는 해당 분야의 세부 연구주제와 구조에 대한 파악뿐만 아니라 시간 흐름에 따른 변화 모습을 관찰할 수 있는 방법이다. 이에 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 동향을 살펴보기 위하여 2003년부터 2017년까지 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 문헌정보학 분야 학술지 중 인용지수가 가장 높은 3종에 개제된 논문의 한국어 저자키워드를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다. 시계열 분석을 위해 15년의 연구 기간을 5년 단위로 누적하여 2003년~2007년, 2003년~2012년, 2003년~2017년으로 구분하였고, 기간별로 출현빈도 10회 이상의 저자키워드를 선정하여 분석하고 이를 시각화하였다. 분석 결과, 2003년~2007년 기간의 지적구조는 총 25개의 키워드로 구성된 8개의 영역이 확인되었으며, 2003년~2012년 기간의 지적구조에서는 총 76개의 키워드로 구성된 3영역 17 군집이 확인되었다. 또한, 2003년~2017년 기간의 지적구조는 총 132개의 키워드로 구성된 6영역 32군집으로 나타났다. 누적 기간별 종합 분석 결과, 한국의 문헌정보학 분야는 지난 15년간 기간별로 새로운 키워드가 포괄적으로 추가되었으며, 세부 주제 역시 세분화 되어 점차 세분화되고 확장되고 있음을 확인하였다.

Abstract

Research on changes in research trends in academic disciplines is a method that enables observation of not only the detailed research subject and structure of the field but also the state of change in the flow of time. Therefore, in this study, in order to observe the changes of research trend in library and information science field in Korea, co-word analysis was conducted with Korean author keywords from three types of journals which were listed in the Korea Citation Index(KCI) and have top citation impact factor were selected. For the time series analysis, the 15-year research period was accumulated in 5-years units, and divided into 2003~2007, 2003~2012, and 2003~2017. The keywords which limited to the frequency of appearance 10 or more, respectively, were analyzed and visualized. As a result of the analysis, during the period from 2003 to 2007, the intellectual structure composed with 25 keywords and 8 areas was confirmed, and during the period from 2003 to 2012, the structure composed by 3 areas 17 sub-areas with 76 keywords was confirmed. Also, the intellectual structure during the period from 2003 to 2017 was crowded into 6 areas 32 consisting of a total of 132 keywords. As a result of comprehensive period analysis, in the field of library and information science in Korea, over the past 15 years, new keywords have been added for each period, and detailed topics have also been subdivided and gradually segmented and expanded.

초록

현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.

Abstract

Interdisciplinary approach has been recognized as one of key strategies to address various and complex research problems in modern science. The purpose of this study is to investigate the interdisciplinary characteristics and structure of the field of big data. Among the 1,083 journals related to the field of big data, multiple Subject Categories (SC) from the Web of Science were assigned to 420 journals (38.8%) and 239 journals (22.1%) were assigned with the SCs from different fields. These results show that the field of big data indicates the characteristics of interdisciplinarity. In addition, through bibliographic coupling network analysis of top 56 journals, 10 clusters in the network were recognized. Among the 10 clusters, 7 clusters were from computer science field focusing on technical aspects such as storing, processing and analyzing the data. The results of cluster analysis also identified multiple research works of analyzing and utilizing big data in various fields such as science & technology, engineering, communication, law, geography, bio-engineering and etc. Finally, with measuring three types of centrality (betweenness centrality, nearest centrality, triangle betweenness centrality) of journals, computer science journals appeared to have strong impact and subjective relations to other fields in the network.

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이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전·현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract

In this study, we testify that network structural attributes of a citation network can explain other aspects of journal citation behaviors and the importances of journals. And we also testify various citation impact indicators of journals including JIF and h-index to verify the difference among them especially focused on their ability to explain an institution's local features of citation behaviors. An institutional citation network is derived using the articles published in 2006-2007 by biotechnology faculties of Y University. And various journal citation impact indicators including JIF, SJR, h-index, EigenFactor, JII are gathered from different service sites such as Web of Science, SCImago, EigenFactor.com, Journal-Ranking.com. As a results, we can explain the institution's 5 research domains with inter-citation network. And we find that the co-citation network structural features can show explanations on the patterns of institutional journal citation behavior different from the simple cited frequency of the institution or patterns based on general citation indicators. Also We find that journal ranks with various citation indicators have differences and it implies that total-based indices, average-based indices, and hybrid index(h-index) explain different aspects of journal citation pattern. We also reveal that the coverage of citation DB doesn't be a matter in the journal ranking. Analyzing the citation networks derived from an institution's research outputs can be a useful and effective method in developing several library services.

초록

Abstract

The purpose of this study is to identify topic areas of academic library research using two informetric methods; word clustering and Pathfinder network. For the data analysis, 139 articles published in major library and information science journals from 2005 to 2009 were collected from the Korean Science Citation Index database. The keywords that represent research topics were gathered from two sections: an abstract and titles in references. Results showed that reference titles usefully represent topics in detail, and combining abstracts and reference titles can produce an expanded topic map.

초록

과학기술분야 국제협력은 국가 경쟁력 확보를 위해서 필수적이다. 한국은 과학기술의 인적․물적 자원의 한계를 극복하고자 연구의 국제화를 추진하고 있으며 최근 아시아 국가와 연구협력에서 높은 성장률을 보여주었다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 이용하여 한국과의 공동연구가 크게 증가한 아시아 국가 간 공동연구 현황을 공저논문 수와 주제범주로 구분하여 실증적으로 파악하였다. 최근 5년간 아시아 국가 간 공저논문 수 기반 네트워크를 살펴보면, 일본, 중국, 한국 등 동북아시아 국가들이 네트워크 중심부에 있었으며 국가 상호 간 공동연구가 활발하게 이루어졌다. 또한 아시아 지역별로 공동연구의 주제범주를 분석한 결과, 동북아시아 지역은 기초과학 분야에서, 남부아시아, 동남아시아, 서남아시아 지역은 의학 분야에서 공동연구가 활발하게 이루어진 것으로 나타났다.

Abstract

Recently, research community in Korea has shown a rapid growth in collaborating with Asian countries. In this study, we analyzed research collaboration among Asian countries using network analysis of co-authored papers as well as subject categories. The network of co-authored papers among Asian countries over the 5-year period since 2005 revealed that Japan, China, and Korea were positioned at the central part of the network and highly productive in collaborative research. In the analysis of the subject categories of co-authored papers in four different Asian regions with 2009 data, physics and material science were found the most productive subject fields in collaborative research in Northeast Asia. On the other hand, medical science was the most collaborative subject field in the remaining Asian regions.

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본 연구는 문헌정보학에서 다뤄지는 정보격차 연구동향을 분석하기 위해서 문헌정보학관련 4개 학술지에서 발행한 195편의 논문을 수집하고, 해당 문헌을 대상으로 연구대상(11개 하위 범주), 연구목적(4개 하위 범주), 연구방법(4개 하위 범주)로 코딩하였다. 이것을 저자 키워드와 함께 패스파인더 알고리즘을 적용한 키워드 네트워크를 구축하여 분석을 진행하였다. 분석 결과, 정보취약계층(연구대상) 중 장애인, 다문화가정, 고령자에 대한 연구가 79.5%로 특정 계층에 집중되어있는 것으로 나타났다. 그리고 정보격차, 장애인, 공공도서관을 중심으로, 다문화, 고령자 등에 대한 정보취약 실태와 해소방안을 목적으로 활발히 연구가 진행되었으나, 정보취약 해소효과, 정보취약의 영향요인을 목적으로 한 연구는 고령자, 독서치료, 정보화교육, 정보활용, 독서프로그램을 구안하고 적용하여 효과를 검증하는 연구에 국한되어 있었다. 마지막으로 정보격차에서 가장 많이 활용되는 연구방법은 문헌연구와 함께 사례연구 또는 설문조사를 동시에 이용하는 것으로 나타났다.

Abstract

This study aimed to analyze research trends of ‘digital divide’ in Library and Information Science. To this end, we coded research subjects with 11 subcategories, and research objectives with 4 subcategories, and research methods with 4 subcategories, and constructed keyword networks to which a pathfinder algorithm was applied. As a result of the analysis, 79.5% of studies are on the disabled, multicultural families, and the elderly among information vulnerable groups, and it was found to be concentrated in specific groups. In addition, digital divide related studies have been actively conducted for the purpose of resolving information vulnerabilities such as people with disabilities. We also found that these studies focused on verifying the effectiveness by designing and applying treatments such as informatization education, information utilization, and reading programs. Lastly, the most frequently used research method in the digital divide was found to use case studies or questionnaires simultaneously with literature research.

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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

The goal of this paper is to explore the field of Computer and Information Science with the aid of text mining techniques by mining Computer and Information Science related conference data available in DBLP (Digital Bibliography & Library Project). Although studies based on bibliometric analysis are most prevalent in investigating dynamics of a research field, we attempt to understand dynamics of the field by utilizing Latent Dirichlet Allocation (LDA)-based multinomial topic modeling. For this study, we collect 236,170 documents from 353 conferences related to Computer and Information Science in DBLP. We aim to include conferences in the field of Computer and Information Science as broad as possible. We analyze topic modeling results along with datasets collected over the period of 2000 to 2011 including top authors per topic and top conferences per topic. We identify the following four different patterns in topic trends in the field of computer and information science during this period: growing (network related topics), shrinking (AI and data mining related topics), continuing (web, text mining information retrieval and database related topics), and fluctuating pattern (HCI, information system and multimedia system related topics).

초록

이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to examine the data coverage and citation threshold for analyzing SPLC(Search Path Link Count) as a main path of a historiograph of a certain topic in order to provide ‘core’ papers of global research trends to a researcher affiliated with a local R&D institution. 5 datasets were constructed by retrieving and collecting 2,318 articles on RGB LED on Web of Science published from 1990-2013 and 20,109 articles which cited these original 2,318. The SPLC analysis was performed on each dataset by increasing the threshold of citation counts, and the changes and resilience of the 28 extraced networks were compared. The results of user feedback on 198 unique core papers from 28 SPLC networks received from LED researchers affiliated with a Korean government-sponsored research institution were also analyzed. As a result, it is found that the nodes in each SPLC network in each dataset were differentiated by the citation counts, while the changes in the structure of SPLC networks were slight after the networks’ citation counts were set at 40. Additionally, the user feedback showed that personalized research interest generally matched to the global research trends identified by the SPLC analysis.