Coauthorship Analysis of Innovation Studies in Korea : A Social Network Perspective

한국의 기술혁신 연구자 관계구조 분석 : 사회네트워크 관점

We analyze the embedded structure of the cooperative research network of innovation studies in Korea by employing the social network methodology. The network covers all the contributing authors of two journals such as JTI and KTIS, which are the representative journals in the area. Across the networks, the following is noted: networks are highly segmented and the link density is low. However, the KTIS network contains a huge component with 131 authors which implies the existence of a strong cooperative research infrastructure. We derived three sub-networks such as technology economics, technology management, and technology policy. The technology policy network has the lowest link density, while the technology management network of KTIS shows relatively high cohesion among the researchers. Simulation analysis for the mean links of networks by author affiliation divided into university and others show no significant difference between the two networks. We also found a higher ratio of linkage within affiliated network than between networks, rejecting our hypothesis that researchers will not discriminate their research partners due to strong governmental inducement of academia-res each-industry cooperation. The explainability of indices from network structure such as structural holes and clustering coefficients on the performance of researchers measured by the number of citations confirms the results reported in Oh, Choi & Kim (2006) which dealt with the research network of information systems.

본 논문은 사회네트워크분석 방법론을 이용하여 연구자간의 관계구조를 분석한 것이다. 분석대상은 기술혁신 분야의 두 학술저널인 ${\ulcorner}$기술혁신연구(JTI)와 ${\ulcorner}$기술혁신학회지(KTIS)${\lrcorner}$ 에 발표된 모든 논문의 저자들이다. 우리나라의 기술혁신 연구자 네트워크인 KTIS와 JTI의 일반적 특성은 네트워크의 분절화가 심하여 링크 밀도가 낮으나 KTIS는 네트워크의 중심에 131명의 연구자 그룹으로 형성된 큰 컴포넌트를 형성하고 있어 공동연구망이 견실하다. 연구분야별로는 기술정책분야가 가장 낮고, KTIS의 기술경영분야의 밀도가 가장 높게 나타났다. 또한 연구자의 소속을 대학과 대학외로 나누어 분석한 결과, 두 그룹의 평균 링크 수에 대한 차이는 통계적 유의성이 없었다. 구조적 틈새와 클러스터링계수의 피인용횟수에 대한 설명력은 구조적 틈새는 유효하나 클러스터링계수는 유의하지 않아 기존의 경영정보 분야에 대한 연구와 동일한 결과를 보였다.