바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

logo

논문 상세

이전 다음
논문 투고

Vol.30 No.1
Citation Share

인문학 분야의 인용 데이터정보원 비교 분석: 네이버 전문정보, KCI

A Comparative Analysis of the Humanities Citation Tools: NAVER Scholar and KCI

정보관리학회지 / Journal of the Korean Society for Information Management, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2013, v.30 no.1, pp.33-50
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.1.033
박상근 (경기대학교)
박상근. (2013). 인문학 분야의 인용 데이터정보원 비교 분석: 네이버 전문정보, KCI. 정보관리학회지, 30(1), 33-50, https://doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.1.033
  • 다운로드 수
  • 조회수
PDF 다운로드

초록

이 연구의 목적은 인문학분야를 대상으로 인용DB간 구축 정보를 비교하고 차이가 있는 경우 그 원인과 문제점을 분석하여 구축 정보의 정확성을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 인용정보를 구성하는 주요 항목 중의 하나인 피인용횟수를 기준으로 네이버와 KCI에서 국내학술논문을 비교하였다. 조사결과, KCI가 네이버보다 좀 더 정확한 인용정보를 제공하고 있었지만 그 차이는 크지 않았다. 각 인용DB간 차이의 원인은 수록범위의 불완전성, 서지정보의 오류, 참고문헌 구축의 불완전성, 링크와 관련된 오류 등으로 조사되었다. 두 인용DB 모두 개선의 여지가 남아있으며, 양자를 상호보완적으로 활용한다면 인문학 분야에서 더욱 완전한 인용정보를 파악할 수 있을 것이다.

keywords
인용분석, 인용색인, 인용 데이터베이스, 인문학, 네이버, 한국학술지인용색인, citation analysis, citation index, citation database, humanities, NAVER, KCI, citation analysis, citation index, citation database, humanities, NAVER, KCI

Abstract

The purpose of this study was to identify differences between KCI and Naver Scholar as citation analysis tools. Four subcategories in the humanities category were selected as the subject of study. The recall of Naver Scholar was 64%(2,227 times) and the KCI's was 77%(2,665 times). There were some differences in the results at the individual article level or the subcategory level, but the gaps were not significant. Therefore, researchers who analyze citations are urged to use both databases because neither of them are complete, but supplementary to each other.

keywords
인용분석, 인용색인, 인용 데이터베이스, 인문학, 네이버, 한국학술지인용색인, citation analysis, citation index, citation database, humanities, NAVER, KCI, citation analysis, citation index, citation database, humanities, NAVER, KCI

참고문헌

1.

김판준. (2010). 학술지 영향력 측정을 위한 h-지수의 응용에 관한 연구. 정보관리학회지, 27(1), 269-287.

2.

김홍렬. (2005). 국내 참고문헌 데이터베이스 운영현황 및 실태에 관한 분석. 정보관리학회지, 22(2), 23-39.

3.

네이버. 네이버전문정보. http://academic.naver.com/info.nhn?dir_id=1.

4.

이재윤. (2011). 국내 인용 데이터베이스에서 저널 페이지랭크 측정 방안. 한국비블리아학회지, 22(4), 361-379.

5.

이정연. (2010). 인용정보를 활용한 학술정보서비스 고도화 전략. Journal of Information Science Theory and Practice, 41(1), 43-67.

6.

이종욱. (2011). 교수연구업적 평가법의 계량적 분석: 국내 문헌정보학과 교수연구업적을 중심으로. 정보관리학회지, 28(4), 119-140.

7.

한국연구재단. KCI. https://www.kci.go.kr/.

8.

허선. (2005). KoMCI(Korean Medical Citation Index)와 KCI(Korea Citation Index)의 2004년도 영향력지표값 비교분석. Journal of Information Science Theory and Practice, 36(3), 183-193.

9.

Ball, R.. (2006). Science indicators revisited : Science Citation Index versus SCOPUS : A bibliometric comparison of both citation databases. Information Service & Use, 26(4), 293-301.

10.

Bauer, K.. (2005). An examination of citation counts in a new scholarly communication environment. D-lib Magazine, 11(9), -.

11.

Bergman, E. M. L.. (2012). Finding citations to social work literature : The relative benefits of using Web of Science, Scopus, or Google Scholar. The Journal of Academic Librarianship, 38(6), 370-379.

12.

최선희. (2011). A Study of Citing Patterns of Korean Scientists on Korean Journals. 정보관리학회지, 28(2), 97-115.

13.

김병규. (2011). Citing Behavior of Korean Scientists on Foreign Journals in KSCD. 정보관리학회지, 28(2), 117-133.

14.

Levine-Clarka, M.. (2008). A comparative citation analysis of Web of Science of Science, Scopus, and Google Scholar. Journal of Business & Finance Librarianship, 14(1), 32-46.

15.

Levine-Clarka, M.. (2009). A comparative analysis of social sciences citation tools. Online Information Review, 33(5), 986-996.

16.

Meho, L. I.. (2007). Journal of the American Society for Information Science and Technology. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(13), 2105-2125, 58(13), 2105-2125.

17.

Norouzi, A.. (2005). Google Scholar : The new generation of citation indexes. Libri, 55(4), 170-180.

정보관리학회지

논문 투고 OA 정책