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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
학술 커뮤니티 내에서 논문의 인용은 보편적인 규범으로 자리 잡은 데 비해 데이터의 인용은 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 이를 개선하기 위해 제기되고 있는 데이터 인용의 필요성 및 원칙과 가이드라인에 대해서 살펴보았다. 또한 데이터 인용체계 구축 사례에서는 데이터 인용 요소들을 정의하고 서비스를 제공하는 DataCite, Dataverse Network, Data Citation Index 사례를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 한국종합사회조사 데이터 인용 분석을 통해 국내 데이터세트 인용/이용 정보 제공 실태를 조사하였다.
Abstract
Data citation remains in its infancy, although providing the citation to a journal article is a typical norm in an academic community. This study examines the need for data citation, its principles and guidelines for improving the issue. In addition, the study investigates cases that established data citation mechanism, including DataCite, Dataverse Network and Data Citation Index that define elements of data citation and provide relevant services. At the end, it explores the current state of data citation in Korea through the analysis of citations to dataset from Korean General Social Survey.
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.
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).
초록
이 연구에서는 White가 제안한 자아 중심 인용 분석을 응용하여 연구 주제에 대한 다층적인 분석을 가능하게 해주는 자아 중심 주제 인용 분석 기법을 제안하였다. 시험적으로 폭소노미에 대한 연구문헌을 Web of Science 데이터베이스로부터 검색한 후 이에 대한 주제 인용 분석을 수행해보았다. 폭소노미 주제에 대한 자아 중심 인용 분석은 자아 문헌 집단 분석, 주제 인용 정체성 분석, 주제 인용 이미지 분석의 세 단계로 나뉘어 수행되었다. 분석 결과 이 연구에서 제안된 자아 중심 주제 인용 분석을 통해서 폭소노미 연구의 내부 지적 구조와 외부 지적 구조를 함께 파악하는 것이 가능함이 확인되었다.
Abstract
This research aims to present the ego-centered topic citation analysis, which is a new application of White’s ego-centered citation analysis, for analyzing multilayered knowledge structure of a subject domain. An experimental topic citation analysis was carried out on the folksonomy research documents retrieved from Web of Science. Ego-centered topic citation analyses on folksonomy research domain were conducted in three stages: ego-documents set analysis, topic citation identity analysis, and topic citation image analysis. The results showed that the ego-centered topic citation analysis suggested in this study was successfully performed to illustrate the inner and the outer knowledge structures of folksonomy research domain.
초록
학제적 분야의 연구 전선을 분석하는 새로운 기법으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 제안하였다. 인용 이미지 구축자 프로파일링은 해당 문헌을 인용한 문헌의 표제어를 단서로 사용하여 문헌 간의 주제관계를 파악하는 방법이다. 이 연구에서는 시험적으로 국내 여성학 연구를 대상으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용하여 연구 전선과 주요 연구 주제를 파악해보았다. 분석 대상은 KCI의 2015년 기준 여성학분야 인용빈도 10회 이상에 해당하는 핵심문헌 집합이다. 여성학 분야에 문헌동시인용 기법을 적용한 결과 인용 데이터 부족 때문에 어려움이 있었던 반면에, 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용한 결과 성공적으로 2개 대분야 및 6개 소분야를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법은 학제적 연구분야의 동향을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
A new technique for revealing the research fronts of a interdisciplinary discipline has been developed. Citation image makers profiling (CIMP) determines the relationships between research papers with the title words of the citing documents. We adapted this new technique to analyze the research fronts and hot topics in women’s studies of Korea. By Korean Citation Index (KCI) data in 2015, we selected 148 papers cited more than 9 times as the core documents of women’s studies. Analysis of intellectual structure using citation image makers profiling was performed with the 148 core documents and those citing papers. Document co-citation analysis was hindered by citation data sparsity, while CIMP method successfully revealed the structure of research fronts of Korean women’s studies including 2 divisions and 6 subdivisions. The CIMP method suggested in this study has good potential to discover the characteristics of research fronts of interdisciplinary research domains.
초록
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
최근까지 학술지의 영향력을 측정하기 위하여 Thomson Reuters(ISI)의 영향력지수(JIF: Journal Impact Factor)가 널리 사용되어왔다. 그러나, 이러한 JIF는 학술지 단위가 아니라 수록 논문의 평균 영향력을 측정하는 지표라는 근본적인 한계를 가지고 있으며, 이외에도 다양한 측면에서 많은 문제점들이 지적되었다. 특히 국내 인용색인은 국제적인 인용색인 데이터베이스에 비해서 인용 데이터의 규모가 상당히 제한적이므로, 이를 고려하여 국내 학술지 인용 환경에 적합한 지수의 적용이 필요하다. 따라서 이 연구는 최근 급속히 확산되고 있는 Hirsch 유형 지수(h-type indices)를 적용하여 국내 학술지의 영향력을 보다 더 상세하게 측정할 수 있는 실제적인 방안을 모색하였다. 결과적으로, h-지수의 변형지수(hs-지수, fs-지수)를 사용하거나 호 단위 합산(호 기반 h-지수, 호 기반 f-지수) 방법을 통하여, 기존 Hirsch 유형 지수들의 변별력을 향상시킬 수 있음은 물론 국내 학술지의 영향력을 더욱 정밀하게 측정할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
The journal impact factor(JIF) of the Thomson Reuters(ISI) has been widely used to assess the impact of journal as well as its quality. However, the JIF contains its critical limitation, in which it does not measure the impact of journal but the average impact of articles in journal. Besides significant number of problems of the JIF has been noticed. Furthermore, given the limited coverage of domestic citation index database in comparison to those of international citation index, it is necessary to apply a more appropriate index with a high level of discriminating power. This study, therefore, aims to introduce some practical methods to measure the impact of domestic journals by using the Hirsch-type indices. As the Hirsch-type indices has been often used for overcoming the limitations of the JIF in worldwide, we hope that our research outcome offers an effective alternative to gauge the impact of journals more accurately. Consequently, using the variations of the h-index(hs-index, fs-index) or the sum of issue level(issue based h-index, issue based f-index), we argue that it would improve the discrimination capacity of the Hirsch-type indices significantly and that we can measure the impact of domestic journals more clearly.
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.
초록
이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.
Abstract
This study investigates the development path and intellectual structure of data literacy research, aiming to identify emerging topics in the field. A comprehensive search for data literacy-related articles on the Web of Science reveals that the field is primarily concentrated in Education & Educational Research and Information Science & Library Science, accounting for nearly 60% of the total. Citation network analysis, employing the PageRank algorithm, identifies key papers with high citation impact across various topics. To accurately trace the development path of data literacy research, an enhanced PageRank main path algorithm is developed, which overcomes the limitations of existing methods confined to the Education & Educational Research field. Keyword bibliographic coupling analysis is employed to unravel the intellectual structure of data literacy research. Utilizing the PNNC algorithm, the detailed structure and clusters of the derived keyword bibliographic coupling network are revealed, including two large clusters, one with two smaller clusters and the other with five smaller clusters. The growth index and mean publishing year of each keyword and cluster are measured to pinpoint emerging topics. The analysis highlights the emergence of critical data literacy for social justice in higher education amidst the ongoing pandemic and the rise of AI chatbots. The enhanced PageRank main path algorithm, developed in this study, demonstrates its effectiveness in identifying parallel research streams developing across different fields.
초록
개체들 사이의 관계를 저차원 공간에 매핑하는 다차원척도법을 수행하기 위한 다양한 방법과 알고리즘이 개발되어왔다. 그러나 PROXSCAL이나 ALSCAL과 같은 기존의 기법들은 50개 이상의 개체를 포함하는 데이터 집합을 대상으로 개체 간의 관계와 군집 구조를 시각화하는데 있어서 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 군집 지향 척도법 CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing)은 기존 방법과 달리 입력되는 데이터의 군집 구조를 고려하도록 고안되었다. 50명의 저자동시인용 데이터와 85개 단어의 동시출현 데이터에 대해서 적용해본 결과 제안한 CLUSCAL 기법은 군집 구조를 잘 식별할 수 있는 MDS 지도를 생성하는 유용한 기법임이 확인되었다.
Abstract
There have been many methods and algorithms proposed for multidimensional scaling to mapping the relationships between data objects into low dimensional space. But traditional techniques, such as PROXSCAL or ALSCAL, were found not effective for visualizing the proximities between objects and the structure of clusters of large data sets have more than 50 objects. The CLUSCAL(CLUster-oriented SCALing) technique introduced in this paper differs from them especially in that it uses cluster structure of input data set. The CLUSCAL procedure was tested and evaluated on two data sets, one is 50 authors co-citation data and the other is 85 words co-occurrence data. The results can be regarded as promising the usefulness of CLUSCAL method especially in identifying clusters on MDS maps.
초록
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.