이 연구의 목적은 연구소프트웨어의 공유, 재사용, 인용 현황을 분석하는 것이다. 학술커뮤니케이션에서 연구소프트웨어는 최근 들어 더욱 중요한 역할을 하고 있다. 현재 연구소프트웨어의 인용이 일반적인 관행이 아니거나, 적어도 데이터인용색인(DCI)이 연구소프트웨어의 인용과 재사용을 제대로 인덱싱하지 못하는 것으로 관찰되었다. 소프트웨어인용은 주요 레포지토리(prominent repositories)에서 발견되었다. 소프트웨어인용이 많은 레포지토리는 CRAN(Comprehensive R Archive Network)과 Zenodo였다. 연구소프트웨어가 재사용되는 경우, 비공식 소프트웨어인용(informal software citation)과 공식 소프트웨어인용(formal software citation)이 동시에 관찰되었다. 비공식 소프트웨어인용은 연구소프트웨어가 논문의 본문에서는 언급되지만 참고문헌에는 없는 경우였고, 공식 소프트웨어인용은 참고문헌에도 있는 경우였다. 또한, 이 연구의 결과는 연구소프트웨어의 자기 인용(self-citation) 현황을 설명했다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제1권2호
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pp.58-68
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2013
Citing literature is a very important activity for scholars in writing articles. Many publishers and libraries build citation databases and provide citation reports on scholarly journals. Cited-by linking is a service representing what an article cites and how many times it cites a specific article within a journal database. Recently, information services based on DOIs (Digital Object Identifiers) have been increasing in number. CrossRef, a non-profit organization for the DOI registration agency, maintains the DOI system and provides the cited-by linking service. Recently, the number of Korean journals adopting DOI is also rapidly increasing. The Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) supports Korean learned societies in DOI related activities in collaboration with CrossRef. This study analyzes cited patterns of Korean DOI journal articles using CrossRef's cited-by linking data and a Korean journal citation database. This analysis has been performed in terms of publication country and the language of journals citing Korean journal articles. The results show that DOI, SCI(E) (Science Citation Index (Expanded)), and English journals are more likely to be cited internationally.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제6권2호
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pp.6-23
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2018
Digital Science's Dimensions is envisaged as a next-generation research and discovery platform for more efficient access to cross-referenced scholarly publications, grants, patents, and clinical trials. As a new addition to the growing open citation resources, it offers opportunities that may benefit a wide variety of stakeholders of scientific publications, from researchers and policy makers to the general public. In this article, we explore and demonstrate some of the practical potentials in terms of cascading citation expansions. Given a set of publications, the cascading citation expansion process can be iteratively applied to a set of articles so as to extend the coverage to more and more relevant articles through citation links. Although the conceptual origin can be traced back to Garfield's citation indexing, it has been largely limited, until recently, to the few who have unrestricted access to a citation database that is large enough to sustain such iterative expansions. Building on the open application program interface of Dimensions, we integrate cascading citation expansion functions in CiteSpace and demonstrate how one may benefit from these new capabilities. In conclusion, cascading citation expansion has the potential to improve our understanding of the structure and dynamics of scientific knowledge.
본 논문은 인용분석에 대한 비판적 견해를 살펴봄으로써 인용분석에 대한 미래를 전망하고자 하였다. 구체적으로는 인용분석의 발전과정을 기술의 발전, 도구의 개발, 사회적 환경이라는 측면에서 검토하고, 이러한 발전을 주도하였던 규범이론을 설명하였다. 그리고 미시사회학적 견해에서 제시되었던 인용분석에 대한 비판을 가정의 한계와 데이터의 문제로 구분하여 검토하였다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
This study examined changes in citation index scores and rankings of thirty-five chemistry faculty members at Seoul National University using different co-authorship credit allocation models. Using 1,436 Web of Science papers published between 2007 and 2013, we applied the inflated, fractional, harmonic, network-based allocation, and harmonic+ models to calculate faculty's h-, R-, and normalization of h- and R- index scores and rankings. The harmonic+ model, which is based on our belief that contribution of primary authors should be the same regardless of collaboration, is designed to minimize the penalty for research collaboration imposed by harmonic and NBA models by boosting the contribution of collaborating primary authors to be on the equal footing with single authors. Although citation rankings by different models are correlated with each other within the same type of citation indicator, rankings of many faculty members changed across models, suggesting the importance of an accurate and relevant authorship credit allocation model in the citation assessment of researchers. The study also found that authorship patterns in conjunction with citation counts are important factors for robust authorship models such as harmonic and NBA, and harmonic+ model may be beneficial for collaborating primary authors. Future research that reexamines the models with updated empirical data would provide further insights into the robustness of the models.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제1권1호
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pp.27-41
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2013
We investigated how bibliometric indicators such as publication count and citation count affect the assessment of research performance by computing various bibliometric scores of the works of Korean LIS faculty members and comparing the rankings by those scores. For the study data, we used the publication and citation data of 159 tenure-track faculty members of Library and Information Science departments in 34 Korean universities. The study results showed correlation between publication count and citation count for authors with many publications but the opposite evidence for authors with few publications. The study results suggest that as authors publish more and more work, citations to their work tend to increase along with publication count. However, for junior faculty members who have not yet accumulated enough publications, citations to their work are of great importance in assessing their research performance. The study data also showed that there are marked differences in the magnitude of citations between papers published in Korean journals and papers published in international journals.
인용분석은 학자들의 연구실적 평가에 가장 많이 사용되는 방법 중 하나이지만 비평가들은 오늘날의 인용분석 자료와 방법론에 근본적인 문제가 있다고 주장한다. 전통적 인용분석 방식은 인용품질과 인용소음뿐만 아니라 언어, 시간, 문화와 같은 비수치적인 요소들을 고려하지 않아 단순하고 그릇된 평가를 가져올 수 있으며, 적용 범위가 각각 다르고 불완전한 인용 데이터베이스들은 충돌적인 인용분석결과를 초래하기 쉬울 수 있다. 이러한 문제들을 해결하려면 포괄적인 인용데이터를 다 방면과 다 방식으로 분석하는 새로운 인용분석연구가 필요하다. 본 논문은 Web of Science, Scopus와 Google Scholar를 비교 분석한 연구의 결과를 논의하며 기존의 인용분석 방법의 약점을 극복하기 위해 설계한 CiteSearch라는 프로토타입 시스템을 간략하게 설명한다.
이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 '문헌간 유사도'로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.
본 연구는 2018년부터 2022년까지 5년간 국내 문헌정보학 분야의 주요 학술지 4종의 논문을 분석하여 지식 커뮤니케이션 특징을 탐구하고 중요한 연구 주제와 핵심 저자들을 분석하였다. 연구 방법으로 한국학술지인용색인(KCI)에서 국내 문헌정보학 분야의 핵심 학술지 4종의 5년간 발표된 논문을 수집하여 선별하여 논문의 저자 데이터와 참고문헌의 데이터를 추출하였다. Netminer를 사용하여 문헌동시인용 분석과 저자동시인용 분석을 실행하여 네트워크를 시각화하였다. 분석 결과, 저자 간의 동시인용 쌍을 도출할 수 있었으며, 연구자 간의 동시인용빈도 분석을 통해 학문 분야의 지적구조 분석에서 복수 저자를 분석 대상에 포함하는 것이 중요함을 확인하였다. 또한 키워드 분석을 통해 논문 주제 간의 상관성을 확인하였으며, 문헌정보학 관련 연구가 '도서관, 디지털, 이용자, 서비스, 데이터' 주제를 중심으로 이루어지고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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