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Abstract

This paper examines the characteristics of the JASIST (Journal of the Association for Information Science and Technology) editorial board members and their research areas through author co-citation analysis, and investigates whether the editorial board members’ research areas are related with keywords frequently appeared in the journal’s research articles. In the process, research areas of the central members and those appeared most frequently as keywords will be identified. Research areas of the 36 members on the JASIST editorial board are collected and categorized to compare with the categorization of keywords extracted from 169 research articles published in JASIST, 2013. The result shows that members with higher centrality in the co-citation network are related with research areas that are also dominant in the distribution of article keywords. The areas include information behavior and searching, information retrieval, information system design, and bibliometrics.

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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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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).

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Abstract

The characteristics of citation and centrality measures in citation networks can be identified using multiple linear regression analyses. In this study, we examine the relationships between bibliometric indices and centrality measures in an article-level co-citation network to determine whether the linear model is the best fitting model and to suggest the necessity of data transformation in the analysis. 703 highly cited articles in Physics published in 2004 were sampled, and four indicators were developed as variables in this study: citation counts, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality in the co-citation network. As a result, the relationship pattern between citation counts and degree centrality in a co-citation network fits a non-linear rather than linear model. Also, the relationship between degree and closeness centrality measures, or that between degree and betweenness centrality measures, can be better explained by non-linear models than by a linear model. It may be controversial, however, to choose non-linear models as the best-fitting for the relationship between closeness and betweenness centrality measures, as this result implies that data transformation may be a necessary step for inferential statistics.

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본 연구는 기존의 연구성과 분석의 한계를 극복하고 영향력이나 파급효과 등 질적 중심의 연구성과 분석을 위해 텍스트 마이닝, 인용 분석 등을 활용한 새로운 계량정보학적 분석지표를 제안하였다. 즉, 논문품질지수, 인용 영향력지수, 지식확산지수, 국제협력연구지수, 우수논문 생산지수 등 새로운 연구성과 분석지표를 제안하여 질적인 측면을 중심으로 한 연구성과 분석이 가능하도록 하였다. 그리고 제안된 지표를 활용하여 사례분석을 수행하여 그 가능성을 확인하였다.

Abstract

There are some limitations in the existing bibliometric methods to satisfy the various requests of the interest parties including researchers, managers, policy makers to identify 1) which research group or researcher is the key player, and the overall trends of the particular technological sub-fields, 2) which research groups, institutions or countries mainly use their research outputs, 3) what are the spin-offs from research outputs to some scientific and technological fields, 4) in which levels they are when comparing their quantitative and qualitative research outputs to those of other competitive institutions. It is essential to develop new informetric indicators and methodologies in order to satisfy stakeholder's various demands and to strengthen qualitative analysis in measuring research performance. This study suggested informetric indicators such as article quality index, citation impact index, international cooperation index, excellent article production index and methodologies including citation analysis, text mining.

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본 연구는 ‘우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템’을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 ‘불평등’, ‘격차’ 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.

Abstract

The purpose of this study is to propose a scholarly paper recommendation system based on metadata attribute similarity with excellent performance. This study suggests a scholarly paper recommendation method that combines techniques from two sub-fields of Library and Information Science, namely metadata use in Information Organization and co-citation analysis, author bibliographic coupling, co-occurrence frequency, and cosine similarity in Bibliometrics. To conduct experiments, a total of 9,643 paper metadata related to “inequality” and “divide” were collected and refined to derive relative coordinate values between author, keyword, and title attributes using cosine similarity. The study then conducted experiments to select weight conditions and dimension numbers that resulted in a good performance. The results were presented and evaluated by users, and based on this, the study conducted discussions centered on the research questions through reference node and recommendation combination characteristic analysis, conjoint analysis, and results from comparative analysis. Overall, the study showed that the performance was excellent when author-related attributes were used alone or in combination with title-related attributes. If the technique proposed in this study is utilized and a wide range of samples are secured, it could help improve the performance of recommendation techniques not only in the field of literature recommendation in information services but also in various other fields in society.

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이 연구는 국내외 정보학 분야 학회지 동향을 파악하기 위하여 1990년부터 2013년까지 국내 정보관리학회지와 국외 JASIST의 논문 제목과 초록을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 통한 명사, 명사구 동시출현 분석을 수행하였다. 전 기간을 5구간으로 나누고 전체적인 동향을 살펴보기 위해 고빈도 동시출현단어를 분석하였으며, 세부 주제를 파악하기 위해 상위 키워드와 동시에 출현하는 단어를 분석하였다. 마지막으로 과거와 다르게 새로운 키워드가 등장하는 2010년 이후 동향을 중점적으로 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 전반적으로 국내의 경우 정보관리학회지는 도서관, 정보 서비스, 정보 이용자, 정보 자료 조직 주제 분야가 많이 차지하고 있었고 JASIST는 정보 검색, 정보 이용자, 웹 관련 정보학, 계량 정보학 중심으로 연구가 진행되었다.

Abstract

This paper carried out co-word analysis of noun and noun phrase using text-mining technique in order to grasp the research trends on domestic and international information science articles. It was conducted based on collected titles and articles of the papers published in the Journal of the Korean Society for Information Management (KOSIM) and Journal of American Society for Information Science and Technology (JASIST) from 1990 to 2013. By dividing whole period into five publication window, this paper was organized into the following processes: 1) analysis of high frequency co-word pair to examine the overall trends of both information science articles 2) analysis of each word appearing with high frequency keyword to grasp the detailed subject 3) focused network analysis of trend after 2010 when distinctively new keyword appeared. The result of the analysis shows that KOSIM has considerable portion of studies conducted regarding topics such as library, information service, information user and information organization. Whereas, JASIST has focused on studies regarding information retrieval, information user, web information, and bibliometrics.

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연구자 성과 평가를 위해 널리 사용되는 h-지수는 일관성 부족 문제와 공저자 수를 고려하지 않는다는 문제를 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 h-지수와 g-지수, 그리고 공저 보정 방안을 검토하고 2004년부터 2013년 사이의 실제 KCI 데이터를 대상으로 분석해본 결과는 다음과 같다. 첫째, 일관성 결여 문제를 해소하기 위해서는 g-지수를 사용하는 것이 더 바람직하다고 판단된다. 둘째, 연구 성과의 양적인 측면과 질적인 측면을 한꺼번에 반영하는 복합 지수라는 h-지수와 g-지수의 고유한 특성을 유지하기 위해서는 반드시 공저를 보정하여 지수를 측정해야 한다. 셋째, 공저자 수로 나눈 인용빈도를 사용하는 hC-지수와 gC-지수를 적용하면 단독 저술 비중이 높은 인문학 분야 연구자도 공정하게 평가할 수 있고, 특정 분야나 특정 기관에 속한 연구자가 상위 순위를 과점하는 현상을 방지할 수 있다.

Abstract

The h-index is a popular bibliometric indicator for evaluating individual researchers. However, it has been criticized for its inconsistency with reflecting increased number of citations and disregarding the number of co-authors in a paper. In order to overcome these problems, we examined the g-index and other Hirsch-type indices considering the number of co-authors. Test data collection was extracted from Korean Citation Index database published from 2004 to 2013. The results of this study are as follows: First, g-index is more reliable indicator than h-index with consistency. Second, number of co-authors must be considered to maintain the h-index as an complex indicator applying the quality and the quantity of research performance. Finally, hc-index and gc-index, with fractionalised counting of the papers, can fairly measure the research performance of humanities researchers, and successfully prevent specific disciplines or institutions occupying majority of top rankings.

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본 연구의 목적은 디지털 인문학 분야의 국내외 주요 연구의 동향을 살펴보고 비교 분석하는 데 있다. 기존의 디지털 인문학 동향에 관한 연구들은 해외의 주요 연구사례와 국가정책, 발전 방향 등을 검토하는 연구들로, 디지틸 인문학 분야의 세부 연구주제 및 하위 분야를 파악하는 것과는 거리가 있었다. 본 연구에서는 국내외 학술 문헌의 계량서지적 분석을 통해 디지털 인문학 분야의 지적 구조를 살펴보고자 한다. 이를 위해 Web of Science와 RISS로부터 2020년 3월까지 출판된 디지털 인문학 관련 국내외 학술 문헌을 수집하여 분석에 사용하였다. 이 자료들을 대상으로 구조적 토픽모델을 적용하여 세부 주제들을 살펴보았으며, 이 주제들의 시계열적 추이를 파악하였다. 분석결과, 국내외 공통적으로 인문학 기반의 융합 연구들이 수행되었으며, 주로 사료의 디지털화가 주된 연구의 관심사였다. 국내는 문화콘텐츠와 스토리텔링 관련된 연구주제가 두드러지게 나타났으며, 해외는 디지털화된 자료의 제공 측면에서 문헌정보학 관련 주제들이 주목을 받는 것으로 나타났다. 이를 통해 국내의 디지털 인문학 분야의 연구 공백을 파악하고 연구주제 확장이 가능한 영역들을 제안하였다.

Abstract

The purpose of this study is investigate the research trend on digital humanities. Previous studies focused on analyzing representative cases and national policies, not overall research trends in the digital humanities field. To this problem, this study intends to identify the intellectual structure of the digital humanities by adopting bibliometric approach. In this study, 1,765 articles retrieved from Web of Science and 514 records from RISS were analyzed to investigate research trends. Structural topic models were applied to examine research topics and to grasp the time-series trend. The results show that humanities-based convergence studies and digitization were main research interests in both side. In Korea, research topics related to cultural contents and storytelling were prominent, while in terms of providing digitized data, library and information science field was one of the important research topic abroad.

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학문의 지식체계를 형성하는데 있어서 하나의 일련과정으로 밀접하게 상호연관된 이론개발 및 이론활용 연구가 뒷받침되어야 한다는 전제 하에, 본 연구는 문헌정보학 연구논문의 이론개발 및 이론활용 사례의 양적/질적 측면을 조사함으로써 문헌정보학의 이론적 기반을 분석하고자 하였다. 특히, 본 연구는 세부주제영역에 따른 이론개발 및 이론활용 연구의 특성에 주목함으로써 문헌정보학의 이론적 기반 형성에 기여한 세부주제영역을 보다 구체적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 1984년부터 2003년에 출판된 1,661편의 연구논문을 대상으로 내용분석을 실시하였다. 분석결과, 22개의 세부주제영역 중에서 정보이용탐색, 정보검색, 도서관경영, 학술커뮤니케이션 영역이 이론개발과 이론활용의 모든 측면에 가장 큰 기여를 한것으로 나타났다. 또한 주제영역별로 생산된 논문 수에 따른 이론적 연구의 비율을 살펴보았을 때, 계량정보학과 전문직 영역에 대한 연구가 매우 이론적인 특성을 보였다. 이 외에 각 세부주제영역별로 사용된 이론을 분석하였을 때, 일부 세부주제영역 간에 유사한 이론적 기반을 공유하고 있는 것으로 나타났다.

Abstract

Based upon the assumption that both theory building and theory use are intertwined to construct a cohesive body of knowledge in the filed, this study attempts to identify the state of theoretical framework by examining the number and the quality of theoretical articles by subfield. Theoretical article is characterized as an incident in which in which the author contributes to the development or the use of theory in his/her own paper. Theoretical incidents were identified by a content analysis of 1,661 articles in four LIS journals from 1984 to 2003. The findings suggest that the four subfields, such as information seeking/use, information retrieval, library management, and scholar communication had great contributions to both theory building and theory use. Also, two research areas such as bibliometrics and professionals are very likely to be theoretical. Further, the analysis of the name of theories used by subfields could give an insight into the understanding of how the theoretical frameworks of each subfield are related.