국내 인용 데이터베이스에서도 해외와 마찬가지로 저널 영향력 지수가 핵심 지표로 제공되고 있으며 저널 평가나 연구성과 평가의 기준 지표로 사용되는 경향이 확산되고 있다. 그러나 국내 저널에서는 논문이 발표된 당해년도에 인용되는 비율이 해외에 비해서 높기 때문에 이를 반영하지 않는 영향력 지수는 국내 저널에 대해서는 더 불완전한 지수라고 할 수 있다. 이 연구에서는 여러 해에 걸쳐 발행된 논문이 특정 연도에 인용된 횟수로 평가하는 저널 영향력 지수와 달리, 특정 연도에 발행된 논문이 여러 해에 걸쳐 인용된 횟수로 평가하는 통시적 영향력 지수의 개념과 산출방법을 알아보고 정보관리학회지를 대상으로 시험 측정한 결과를 살펴본다.
국내 학술지 평가에서도 인용지수의 중요성이 점차 증대되고 있다. 학술지 평가에 널리 활용되고 있는 학술지 인용 영향력 지수 JIF에서는 학술논문이 발행된 당해 연도에 즉시 인용된 횟수가 포함되지 않는다는 한계가 있다. 이와 달리 통시적 영향력 지수 IMP는 논문이 발행된 당해년도의 인용 횟수를 포함하지만, 평가시기 직전년도의 논문을 평가하지 못하고 몇 해 전에 출간된 논문에 대한 평가만 가능하다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위한 새로운 지수로 총 영향력 지수 TIF와 평균 영향력 지수 MIF를 제안하였다. 제안한 지수를 KCI 데이터에 실험적으로 적용해본 결과, TIF가 당해년도의 인용을 포함하면서 연차별 안정성이 높아서 특히 국내 인문사회분야 학술지의 다면적 평가에 유용할 것으로 기대된다.
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($h_s$-지수, $f_s$-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.
최근 인용 네트워크 분석을 통해서 단일 문헌의 인용 영향력을 측정하려는 시도가 다양하게 전개되고 있다. 널리 알려진 PageRank를 보완하려는 일부 시도와 함께 h-index를 단일 문헌의 인용 영향력 측정에 적용한 단일문헌 h-index도 제안되었다. 이 연구에서는 Web of Science에서 검색한 계량정보학 분야 문헌집합을 대상으로 여러 측정 방식의 특징을 비교해본 후, 새로운 인용지수 2종을 제안하였다. 제안한 인용지수는 PageRank처럼 전역 네트워크 분석 방식인 지수 1종과 h-index처럼 지역 네트워크 분석 방식인 지수 1종으로서 상황에 따라 선택하여 사용할 수 있다.
국내에서 해외 학술 전자저널 이용과 학술지 영향력 지수의 관계를 알아보기 위하여 이 연구에서는 컨소시엄 기반으로 사이트 라이선스 형식으로 유통중인 American Chemical Society, Science, Elsevier, Wiley 등 4개 출판사 전자학술지의 2006년 이용량과 ISI의 JCR 2006에 등재된 영향력지수간의 상관관계를 중심으로 분석하였다. 이용량 분석 대상은 국내에서 상대적으로 이용량이 많으면서 이들 4개 출판사의 전자저널을 모두 라이선싱하고 있는 4개 대학과 5개 연구소를 택하였으며, JCR 영향력지수 부여 여부와 출판사, 주제 및 기관유형별로 학술지 영향력지수와 전자학술지 이용의 상관관계를 분석하였다.
본 연구에서는 인용 정보를 활용하여, 특허 인용색인의 기법을 분석하고, 이를 바탕으로 새로운 특허지수를 제시하였다. 이를 위해 문헌정보 및 특허정보 관련 인용색인데이터베이스에서 제공하는 인용색인지수를 비교 분석하였다. 특히 JCR의 영향력 지수와 CHI의 기술영향력 지수가 갖고 있는 정보적 가치와 의미를 재해석하였다. 전자는 상대적 인용빈도를 사용하여, 연속간행물과 같은 매체의 가치를 중시하고 있다. 후자의 경우는 특허고유의 가치를 평가하기 때문에, 자체정보만을 중시하고 있다. 이러한 차이점을 극복하기 위해 후자의 경우 해당 특허를 보유하고 있는 기관의 기술영향력 지수를 이용하여 상대적 가치를 재부여하였다. 이를 보완하기 위해 인용정보에 기반하여 다음 특정 특허의 피인용지수를 비롯하여 상대적 반감기 평가지수, 특허기술활용 통합지수 등 세가지의 새로운 지수를 제안하였다. 단 비교분석대상은 출원특허사항에 인용정보를 제시하고 있는 미국 특허정보로 제한하여 국내 특허정보에 대한 비교 분석은 수행하지 못하였다.
본 연구는 국내 주요 10개 경제연구기관의 보고서를 대상으로 인터넷 뉴스에서의 인용 행태를 분석하고 각 기관의 영향력을 h-지수와 다양한 변형 지수(g-지수, $h_s$-지수, $g_s$-지수)로 제시하였다. 이를 위해 네이버 뉴스에서 기사를 검색하여 총 878건에 대한 기사의 내용 분석을 실시하였다. 먼저, 보고서 인용 기사 수, 뉴스매체, 주제 섹션, 신속성, 정확성, 중심성, 기사 길이 등을 중심으로 인용행태를 분석하였다. 다음으로 인용 건수로 영향력을 산출하여 기관 순위를 비교하였다. 분석 결과 인용 지수 순위가 상위권에 속한 기관들은 지수 간의 순위 차이가 거의 없었고, 전문가가 제시한 순위와도 유사한 반면, 중 하위권의 기관들은 상대적으로 지수에 따라 차이가 나고, 전문가 순위와 다른 양상을 보였다.
이 연구는 최근 발표된 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 여러 인용 지수에 대해서 각 지수의 특성과 지수 간 관계를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 분석 대상 인용 지수로는 페이지랭크, SCEAS Rank, CCI, f-값, 단일 논문 h-지수의 다섯 가지와 h-지수를 변형한 세 가지 지수를 더하여 8가지를 포함하였다. 우선 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 다섯 가지 인용지수에 대해서 살펴보고 단일문헌 h-지수를 변형한 단일문헌 $h_S$-지수, h1-지수, $h_S$1-지수의 세 가지를 추가로 제안하였다. 각 인용 지수의 특성을 파악하기 위해서 국내 인용 데이터베이스인 KSCI 데이터베이스를 대상으로 실제 네트워크 인용 지수를 측정해보았다. 상관관계 분석과 군집분석을 수행하여 8가지 인용 지수 사이의 관계를 분석한 결과, 유사한 측정 행태를 보이는 인용 지수 군을 파악할 수 있었다. 또한 인용빈도 요인과 각 인용 지수 간의 상관관계 분석을 통해서 각 지수의 특성을 설명하였다. 마지막으로 인용 지수의 적용을 위한 고려사항과 후속 연구 방향을 제안하였다.
최근 다양한 학문 분야는 대내외적 요인으로 인해 학제적 연구 흐름에 영향을 받고 있는 추세이다. 본 연구는 문헌정보학 분야를 대상으로 학제성과 연구 영향력의 상관관계를 분석하고자 하였다. 이를 위해 2011년 JCR(Journal Citation Reports)의 학술지 영향력 지수 상위에 해당하는 문헌정보학 학술지 10종을 선정하여 WoS(Web of Science) 인용색인 DB에서 2006년부터 2010년까지 1,873편의 논문의 참고문헌 데이터를 대상으로 분석하였다. 동시인용 네트워크 분석과 선정된 4가지 학제성 지수를 사용하여 문헌정보학 분야의 학제적 구조를 파악하고 학제성과 연구 영향력 사이의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과를 통해 문헌정보학의 학제적 구조를 제시하였으며, 학제성 지수 중 매개중심성은 학술지 영향력 지수(5년) 그리고 논문당 영향도(Article Influence Score)와 통계적으로 유의한 상관관계가 있음이 밝혀졌다.
최근 검색엔진의 효율성을 향상시키고 검색결과에 있어서 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 이는 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하는 것을 그 목표로 한다. 특히 본 논문에서는 검색하고자 하는 토픽별 사용자의 인적 속성들이 미치는 영향력을 기반으로 사용자간 소셜 관계 지수(SRV : Social Relationship Value)를 산정하는 방법을 제안한다. 소셜 관계 지수란 인간의 내재적인 특성을 수치로 산정한 것으로, 웹 사용자들에게 있어서는 검색 성향의 유사정도와 직결된다. 따라서 검색하고자 하는 토픽별 개인 성향의 유사정도를 수치로 부여하고 유사성이 높은 사람들의 검색 정보를 이용하면 사용자에 보다 만족된 검색결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 구글 디렉터리(Google directory)의 정제된 각 토픽별 하위 범주(category)에 대해 선택 결과가 같은 사람들을 대상으로 인적 속성을 분석하고, 그 영향력을 가중치로 적용해 산정된 소셜 관계 지수와 사용자들의 검색 패턴을 비교 하였다. 그 결과 특정인을 기준으로 소셜 관계 지수가 높은 사람들의 검색 패턴이 매우 유사함을 확인 하였다. 이를 통해 토픽별 개인 간 연결 강도가 강할수록, 즉 유사성이 높은 사용자간에는 검색 패턴 또한 유사함을 검증 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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