이 연구에서는 도서관 상호대차나 물류교통 네트워크처럼 링크에 방향성과 가중치 정보가 모두 포함되는 네트워크를 분석하기 위해서 방향성 네트워크에 적용할 수 있는 새로운 전역중심성 지수를 개발하고자 하였다. 이런 경우 기존에는 가중 페이지랭크가 주로 사용되어왔지만 실험 데이터에 대해 적용해본 결과 가중 페이지랭크는 지역중심성을 측정하는 이웃중심성과 유사한 결과를 보였다. 가중 네트워크를 위한 전역중심성 지수인 삼각매개중심성은 링크의 방향을 고려하지 못하는 한계가 있다. 따라서 기존의 삼각매개중심성 지수를 변형하여 신뢰 네트워크에 적용할 수 있는 삼각매개중심성-T(TBC-T)와 흐름 네트워크에 적용할 수 있는 삼각매개중심성-F(TBC-F)를 개발하였다. 도서관 상호대차 네트워크 두 가지를 대상으로 지수 산출 실험을 수행해본 결과, TBC-T 지수는 내향 링크의 가중치만 반영하고 TBC-F 지수는 내향 링크와 외향 링크의 가중치를 모두 반영하는 특성을 확인할 수 있었다. 새로 개발된 TBC-T와 TBC-F는 가중 방향성 네트워크에서 노드의 전역중심성을 측정하기 위한 지수로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 공동연구 네트워크에서 연구자의 영향력과 입지를 분석하는데 사용되는 중심성 지수들의 특징에 대해서 고찰하는 것이다. 전통적인 이진 네트워크 중심성 지수로는 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 페이지랭크를 다루었고, 공동연구 네트워크에서의 중심성을 측정하기 위해서 개발되었거나 사용된 가중 네트워크 중심성 지수로는 삼각매개중심성, 평균연관성, 가중페이지랭크, 공동연구 h-지수와 공동연구 hs-지수, 복합연결정도중심성, c-지수에 대해서 살펴보았으며, 새로운 지수로 제곱근합 지수 SSR을 제안하였다. 이들 12종의 중심성 지수를 건축학, 문헌정보학, 마케팅 분야의 세 가지 공동연구 네트워크에 적용해본 결과 각 지수들의 특성과 지수 간 관계를 파악할 수 있었다. 분석 결과 공동연구 네트워크에서 공동연구 범위와 공동연구 강도를 모두 고려하기 위해서는 가중 네트워크 중심성 지수를 사용해야 하는 것으로 나타났다. 특히 공동연구 범위와 강도를 모두 고려하는 전역중심성을 측정하기 위해서는 삼각매개중심성 지수를 사용하고, 지역중심성을 측정하기 위해서는 SSR 지수를 사용하는 것이 바람직하다고 제안하였다.
Purpose Due to the COVID-19 pandemic, many companies are building virtual workplaces based on virtual reality technology. Through this study, we intend to identify the trend of convergence and convergence research between virtual reality technology and work space, and suggest future promising fields based on this. Design/methodology/approach For this purpose, 12,250 bibliographic data of research papers related to Virtual Reality (VR) and Workplace were collected from Scopus from 1982 to 2021. The bibliographic data of the collected papers were analyzed using Text Mining and Pathfinder Network, Parallel Neighbor Clustering, Nearest Neighbor Centrality, and Triangle Betweenness Centrality. Through this, the relationship between keywords by period was identified, and network analysis and visualization work were performed for virtual reality-based workplace research. Findings Through this study, it is expected that the main keyword knowledge structure flow of virtual reality-based workplace convergence research can be identified, and the relationship between keywords can be identified to provide a major measure for designing directions in subsequent studies.
저자동시인용 자료에 대한 분석 도구로 삼각매개중심성 (triangle betweenness centrality; TBC) 척도를 비롯하여 네 가지 새로운 척도를 제안하고 정보학 분야의 지적 구조 분석에 적용해보았다. 제안한 척도는 사회네트워크 분석 분야에서 사용되고 있는 여러 중심성 척도를 참고하여 동시인용 데이터에 적합하도륵 고안되었다. 검증을 위해서 이은숙, 정영미(2002)의 연구에서 수집한 1990년부터2000년까지 11년간 Journal of America Society for Information Science에 인용된 주요 저자50명의 동시인용 네트워크를 여러 중심성 척도를 사용해서 분석하였다. 전통적인 분석 도구인 다차원척도법이나 군집분석과 달리 중심성 척도를 통해서는 저작물에 반영된 개별 저자의 입지와 영향력에 대한 구체적인 분석이 가능하였다. 특히 삼각매개중심성 척도는 측정 범위의 조절이 자유로와서 지역적 중심성과 전역적 중심성을 모두 파악할 수 있는 것으로 나타났다.
이 연구에서는 공개된 가중 네트워크 분석용 소프트웨어인 Opsahl의 tnet과 이재윤의 WNET에서 지원하는 가중 네트워크 중심성 지수를 비교 분석해보았다. tnet은 가중 연결정도중심성, 가중 근접중심성, 가중 매개중심성을 지원하고, WNET은 최근접이웃중심성, 평균연관성, 평균프로파일연관성, 삼각매개중심성을 지원한다. 가상 데이터를 대상으로 한 분석에서 tnet의 중심성 지수는 링크 가중치의 선형변화에 민감한 반면 WNET의 중심성 지수는 선형 변화에 영향을 받지 않았다. 실제 네트워크 6종을 대상으로 가중 네트워크 중심성을 측정하고 결과를 비교하여 두 소프트웨어의 가중 네트워크 중심성지수들의 특징을 파악하고 중심성 지수 간 관계를 살펴보았다.
사회과학 분야에서도 공동 연구가 확산되고 있음에 따라 문헌정보학 분야의 공동연구 동향의 변화를 파악하기 위해 2002년부터 2020년까지 문헌정보학 분야 4개 학술지에 수록된 논문을 대상으로 학술지별 공동 연구의 빈도수와 소속기관별 빈도수를 파악하고, 공저 네트워크 분석을 통해 중심성이 높은 기관을 살펴보았다. 2,042편의 공저논문에 대하여 학술지별 공저논문의 빈도수를 파악하고, 모든 저자의 소속기관을 추출하여 공저네트워크 분석에 활용하였다. 분석 결과 모든 학술지에서 공동연구의 비율이 해마다 꾸준히 증가하였고, 공저네트워크에서 중심성 지수가 높은 기관은 대부분 대학이었으며, 협력 관계로 이어지는 기관의 범위가 점차 확대되고 있는 것으로 나타났다.
현대사회의 다양하고 복잡한 문제들을 해결하기 위해 학문영역을 넘나드는 학제적 연구가 등장하게 되었다. 본 연구에서는 최근 다양한 영역에서 주목 받고 있는 빅데이터 분야를 대상으로 학제성을 규명하고 학제적 구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 빅데이터를 다룬 학술지 총 1,083종의 데이터를 수집하였다. 이 중 420종(38.8%)의 학술지에 둘 이상의 Web of Science SC범주가 부여되었고, 239종(22.1%)에 부여된 SC범주는 상이한 학문영역에 속하여 빅데이터 분야의 비교적 높은 학제성을 확인할 수 있었다. 이와 함께 논문 게재 상위 56종의 학술지를 대상으로 서지결합분석 네트워크를 생성한 결과 총 10개의 군집이 나타났다. 10개 군집 중 7개 군집이 컴퓨터공학 분야에 해당하여 대부분의 연구가 빅데이터의 저장, 처리, 분석 등 기술적인 부분에 집중되어 있었다. 이외에도 군집분석을 통해 과학기술, 공학, 커뮤니케이션, 법학, 지리학, 생명공학 등 다양한 분야에서 빅데이터의 분석과 활용에 관한 연구가 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 네트워크에서 매개중심성, 최근접중심성, 삼각매개중심성을 측정한 결과 컴퓨터공학 분야의 학술지들이 네트워크에 미치는 영향력이 크고 주제적 연관성이 강한 것으로 나타났다.
이 연구는 국내 연구자의 학술지 논문 발표 자료를 활용하여 학문분야간 학술지 공유도를 산출하고, 이로부터 국내 학문분야의 구조를 나타내는 네트워크를 생성하였다. 생성된 패스파인더 네트워크는 '생물학' 분야를 핵심으로 하는 생명과학 분야가 중앙을 차지하고 있었으며, 인문학과 의약학, 공학에 속한 학문끼리는 학문간 연계가 매우 강하게 나타났다. 가중 네트워크로부터 각 학문분야의 중심성과 학제성을 파악하기 위해서 엔트로피 공식과 가중 네트워크 중심성 척도를 적용한 결과 전역 중심 학문, 지역 중심 학문, 전역 연계 학문, 기타 일반 학문의 네 가지 유형을 식별할 수 있었다. 가중 네트워크를 이진 네트워크로 변환한 패스파인더 네트워크에서는 다수의 약한 링크가 모인 데이트 허브가 드러나지 않았으나, 가중 네트워크에서의 중심성 지수인 삼각매개중심성의 측정 범위를 지역에서부터 전역까지 달리하며 측정한 결과로부터 '인지과학'분야와 같은 학제성이 높은 데이트 허브를 식별할 수 있었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권2호
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pp.47-65
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2021
This study aims to identify specific topics, trends, and structural characteristics of scholarly communication research, based on 1,435 articles published from 1970 to 2018 in the Scopus database through Latent Dirichlet Allocation topic modeling, serial analysis, and network analysis. Topic modeling, time series analysis, and network analysis were used to analyze specific topics, trends, and structures, respectively. The results were summarized into three sets as follows. First, the specific topics of scholarly communication research were nineteen in number, including research resource management and research data, and their research proportion is even. Second, as a result of the time series analysis, there are three upward trending topics: Topic 6: Open Access Publishing, Topic 7: Green Open Access, Topic 19: Informal Communication, and two downward trending topics: Topic 11: Researcher Network and Topic 12: Electronic Journal. Third, the network analysis results indicated that high mean profile association topics were related to the institution, and topics with high triangle betweenness centrality, such as Topic 14: Research Resource Management, shared the citation context. Also, through cluster analysis using parallel nearest neighbor clustering, six clusters connected with different concepts were identified.
본 연구는 2014년부터 2018년까지 최근 5년간 미국에서 발표된 도서관학 및 정보과학 분야 학위논문의 연구동향을 파악하기 위해 PQDT Global 데이터베이스에 수록된 1,016편의 박사학위 논문을 수집하여 각 논문의 관련 학문 분야를 나타내는 분야명들을 추출하고 네트워크 분석을 통해 분야명 간의 관계와 네트워크 전반에 걸쳐 다른 분야들과 관계가 있는 전역중심성이 높은 분야명을 파악하는 것과 동시에 군집분석을 통해 연관성 높은 분야명들이 어떠한 군집을 형성하는지, 각 군집 안에서 지역중심성이 높은 분야명들은 어떤 것들인지 살펴보았다. 103개 핵심 분야명 키워드를 이용한 네트워크 분석 결과 최근 5년간 미국의 도서관학 및 정보과학 분야 박사학위 논문의 관련 학문분야로는 컴퓨터 관련 분야, 교육 관련 분야, 커뮤니케이션 관련 분야 외에도 다양한 이용자 집단에 관한 연구와 정보시스템 관련 분야 등을 포함하여 26개의 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 26개 군집들 중 정보과학을 중심으로 하는 군집에는 컴퓨터 관련 학문 분야명들이 다수 포함되었고, 도서관학을 중심으로 하는 군집에는 대부분 교육 관련 분야명들이 포함되었으며, 그 외에도 이용자 연구와 관련하여 특정 이용자 그룹과 관련된 젠더연구분야나 정보시스템과 관련하여 경영학, 지리학, 의공학 등 다양한 학문 분야와 연관되어 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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