이 연구에서는 인용 및 동시인용 문헌 네트워크에서의 중심성 지수를 사용한 추론 통계 적용의 첫 번째 단계로써 이들 간 관계의 선형성을 살펴보고자 하였다. 703개의 문헌 동시인용 네트워크를 활용하여 인용 빈도, 연결정도 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성 간의 4가지 주요 관계의 패턴을 살펴본 결과, 모든 인용 및 중심성 간 관계가 선형모델보다는 비선형적 모델로 더 잘 설명될 수 있음을 통계적으로 확인되었다. 따라서 이들 간의 인과관계에 대한 다중회귀분석과 같은 추론 통계 분석의 기반이 되는 선형성을 확보하기 위해서는 논리적인 기준에 근거한 데이터 변환이나 실제값을 구간값으로 변환하는 과정이 필요하다고 할 수 있다.
Exploring research similarity of researchers offers insight on research communities and potential interactions among scholars. While co-authorship is a popular measure for studying research similarity of researchers, it cannot provide insight on authors who have not collaborated yet. In this work, we present novel approach to capture research similarity of authors using citation information. Extensive study is conducted on DATA & KNOWLEDGE ENGINEERING (DKE) publications to demonstrate and compare suggested approach with co-authorship based approach. Analysis result shows that proposed approach distinguishes author relationships that is not shown in co-authorship network.
학제적 분야의 연구 전선을 분석하는 새로운 기법으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 제안하였다. 인용 이미지 구축자 프로파일링은 해당 문헌을 인용한 문헌의 표제어를 단서로 사용하여 문헌 간의 주제관계를 파악하는 방법이다. 이 연구에서는 시험적으로 국내 여성학 연구를 대상으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용하여 연구 전선과 주요 연구 주제를 파악해보았다. 분석 대상은 KCI의 2015년 기준 여성학분야 인용빈도 10회 이상에 해당하는 핵심문헌 집합이다. 여성학 분야에 문헌동시인용 기법을 적용한 결과 인용 데이터 부족 때문에 어려움이 있었던 반면에, 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용한 결과 성공적으로 2개 대분야 및 6개 소분야를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법은 학제적 연구분야의 동향을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
This research presents author co-citation analysis of the subject area in the humanities - Korean history. Three approaches to multivariate analyses were used to display the inter-author relationships in the similarity matrix. Data on co-citation of sixty seven authors for the period of 19801989 were extracted from the database constructed by author. The author's name, here refers to a body of writings by a person, is the unit of analysis. The data were subjected to non-metric multidimensional scaling program create two-dimensional map of authors. Authors with similarity are clustered using hierarchical agglomerative procedure and it is found that five clusters in Korean history represent primarily research specializations. Author map of Korean history reveals the first dimension corresponding to subject orientation of authors and the second dimension corresponds to research method or research style. In factor analysis, each factor reflects research specialty made up of authors, and factor locadings demonstrate the breadth or concentration of sixty seven authors' scholarly contributions on Korean history. It is demonstrated that the· specific methodology employed by this research, author co-citation analysis, is useful to represent the intellectual structure of Korean history.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4467-4488
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2014
The bibliometric analysis is widely used for understanding research domains, trends, and knowledge structures in a particular field. The analysis has majorly been used in the field of information science, and it is currently applied to other academic fields. This paper describes the analysis of academic literatures for classifying research domains and for suggesting empty research areas in the telecommunications policy. The application software is developed for retrieving Thomson Reuters' Web of Knowledge (WoK) data via web services. It also used for conducting text mining analysis from contents and citations of publications. We used three text mining techniques: the Keyword Extraction Algorithm (KEA) analysis, the co-occurrence analysis, and the citation analysis. Also, R software is used for visualizing the term frequencies and the co-occurrence network among publications. We found that policies related to social communication services, the distribution of telecommunications infrastructures, and more practical and data-driven analysis researches are conducted in a recent decade. The citation analysis results presented that the publications are generally received citations, but most of them did not receive high citations in the telecommunications policy. However, although recent publications did not receive high citations, the productivity of papers in terms of citations was increased in recent ten years compared to the researches before 2004. Also, the distribution methods of infrastructures, and the inequity and gap appeared as topics in important references. We proposed the necessity of new research domains since the analysis results implies that the decrease of political approaches for technical problems is an issue in past researches. Also, insufficient researches on policies for new technologies exist in the field of telecommunications. This research is significant in regard to the first bibliometric analysis with abstracts and citation data in telecommunications as well as the development of software which has functions of web services and text mining techniques. Further research will be conducted with Big Data techniques and more text mining techniques.
4차 산업혁명의 핵심 학문인 컴퓨터 분야에서 생산되는 연구성과물에 대한 활용 정보자원의 분석 및 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 컴퓨터분야 학술지 수록 논문들에서 인용한 국제과학기술인용색인인 SCI 학술지들을 식별하여 피인용 현황과 이들의 동시인용 관계를 네트워크로 생성하여 분석하고 지도화하여 시각화하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 기반 데이터로 KSCD의 발행연도 기준 2015년부터 2017년까지의 논문 및 참고문헌 데이터를 활용하였고 학술지 동시인용 기법과 네트워크 중심성 분석기법을 사용하였다. 연구 수행 결과, 국내 컴퓨터 분야 학술지 논문들이 인용한 SCI 학술지 및 논문들의 피인용 순위와 인용나이 분석을 통한 인용절정기(2년), 인용반감기(6.6년), 즉시인용율(2.4%)이 파악되었다. 네트워크 중심성 분석결과 피인용 SCI 학술지들에 대한 연결정도, 사이, 근접중심성 지표가 측정되어 지표별 학술지 순위가 측정되었으며 네트워크의 지도화를 통한 시각화를 통해 피인용 SCI 학술지 간 주제분류 간의 관계성을 파악하였다.
한국학술지인용색인 KCI의 데이터를 사용한 문헌동시인용 분석을 통해 2004년부터 2013년까지 10년 동안의 한국 문헌정보학의 연구 전선을 구체적으로 파악해보았다. KCI 웹사이트로부터 문헌정보학 분야 핵심 논문 159개와 이를 인용한 논문 정보를 수작업으로 수집하였다. 군집 분석 및 네트워크 분석 결과 27개의 복수 논문 군집과 8개의 단일 논문 군집이 도출되었다. 27개의 복수 논문 군집 중에서 논문 수가 가장 많은 것은 '문헌정보학 교육' 주제 군집이었고, 인용 영향력이 가장 큰 것은 '인용분석 & 지적구조 분석' 주제 군집이었다. 핵심 문헌 집합에 대한 인용 중에서 67.5%는 문헌정보학 내부에서 이루어졌고, 나머지 32.5%는 타 학문 분야로부터 발생한 것이었다. 전반적으로 문헌정보학 분야 내 인용 비율과 인용 영향력 성장 지수를 모두 고려하였을 때, 문헌정보학 분야 내부에서 최근 연구가 가장 활발해지고 있는 연구 전선 주제로는 '지역 기록', '인용분석 & 지적구조 분석', '연구동향 분석'의 세 주제가 꼽혔다. 이 연구에서 사용된 분석 기법은 국내 학제적 연구 분야의 연구 전선 분석에 효과적일 것으로 기대된다.
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
Explicit reference to the work of other authors is an essential feature of most academic research writings. Corpus analysis of academic text can reveal much about what writers actually do and why they do so. Application of corpus tools in language education has been well documented by many scholars (Pedersen, 1995, Swales, 1990, Thompson, 2000). They demonstrate how computer technology can assist in the effective analysis of corpus based data. For teaching purposes, tills recent research provides insights in the areas of English for Academe Purposes (EAP). The need for such support is evident when students have to use appropriate citations in their writings. Using Swales' (1990) division of citation forms into integral and non-integral and Thompson and Tnbble's (2001) classification scheme, this paper codifies academic texts in a corpus. The texts are academic research articles from different disciplines. The results lead into a comparison of the citation practices m different disciplines. Finally, it is argued that the information obtained in this study is useful for EAP writing courses in EFL countries.
Recently, the notion of National Innovation System (NIS) has attracted considerable attention as a key driver of the economic success. Amongst others, the Northeast Asian countries deserve highlight as central cases of NIS. This research attempts to examine inter-industrial knowledge flows and structure among Northeast Asian countries. To this end, Korea, Japan and Taiwan are selected and the patent citation data, a proxy of disembodied knowledge flows, from United Stated Patents and Trademark Office (USPTO) are employed for cluster analysis and network analysis. Some meaningful findings are presented and distinctive characteristics of respective countries are contrasted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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