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Vol.32 No.4
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논문 인용 영향력 측정 지수의 편향성에 대한 연구: KCI 수록 논문을 대상으로

Discipline Bias of Document Citation Impact Indicators: Analyzing Articles in Korean Citation Index

정보관리학회지 / Journal of the Korean Society for Information Management, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2015, v.32 no.4, pp.205-221
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.4.205
이재윤 (명지대학교)
최상희 (대구가톨릭대학교)
이재윤, & 최상희. (2015). 논문 인용 영향력 측정 지수의 편향성에 대한 연구: KCI 수록 논문을 대상으로. 정보관리학회지, 32(4), 205-221, https://doi.org/10.3743/KOSIM.2015.32.4.205
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초록

학술지의 인용빈도를 특정하여 산출된 지수로 단일 논문의 영향력을 평가하는 것에 대한 비판으로 인해 단일 논문의 인용 영향력을 측정하는 인용지수에 대한 연구가 다양하게 시도되었다. 이 연구에서는 8개의 단일 논문 인용영향력 평가 지수를 살펴보고 KCI 논문 데이터베이스를 대상으로 각 인용지수의 분야별 편향성을 조사하여 보았다. 대상 지수는 단순 인용빈도, 페이지랭크, f-값, CCI, c-지수, 단일문헌 h-지수, 단일문헌 hs-지수, cl-지수였다. 분석결과 페이지랭크가 학문 분야별 균등성, 학문 분야 내에서 학술지별 균등성 영역에서 가장 편향성이 없는 것으로 나타났다. 반면에 단순 인용빈도는 특정 학문분야나 특정 학술지에 편향된 결과를 산출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. KCI 데이터베이스에서는 논문의 단순 인용빈도만 제공하고 있는데, 분야별 균등성을 가장 잘 유지하는 지수인 논문 페이지랭크를 함께 제공할 필요가 있다. 아울러 인용한 문헌의 인용빈도만으로 산출이 가능해서 이용자의 검색 결과로부터 바로 산출할 수 있는 지역 네크워크 지수 중에서는 cl-지수가 가장 균등성을 잘 유지하므로 계산 과정과 서비스가 손쉬운 지수로 함께 제공하는 것도 검토해야 한다.

keywords
연구 평가, 인용 지수, 인용 네트워크, 분야 편향성, 페이지랭크, research evaluation, citation indicator, citation network, discipline bias, PageRank

Abstract

The impact of a journal is commonly used as the impact of an individual paper within that journal. It is problematic to interpret a journal’s impact as a single paper’s impact of the journal, so there are several researches to measure a single paper’s impact with its own citation counts. This study applied 8 impact indicators to Korean Citation Index database and examined discipline bias of each indicator. Analyzed indicators are simple citation counts, PageRank, f-value, CCI, c-index, single publication h-index, single publication hs-index, and cl-index. PageRank has the least discipline bias at highly ranked papers and journal bias in a discipline. On the contrary, simple citation counts showed strongly biased results toward a certain discipline or a journal. KCI database provides only simple citation counts. It needs to show PageRank (global indicator) to discover influential papers in diverse areas. Furthermore it needs to consider to provide the best of local indicators. Local indicators can be calculated only with papers in users’ search results because they uses citation counts of citing papers and the number of references. They are more efficient than global indicators which explore the whole database. KCI should also consider to provide Cl-index (local indicator).

keywords
연구 평가, 인용 지수, 인용 네트워크, 분야 편향성, 페이지랭크, research evaluation, citation indicator, citation network, discipline bias, PageRank

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