바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

logo

  • P-ISSN1013-0799
  • E-ISSN2586-2073
  • KCI

학제적 분야의 정보서비스를 위한 학술지 인용 분석에 관한 연구: Y대학교 생명공학과를 중심으로

Journal Citation Analysis for Library Services on Interdisciplinary Domains: A Case Study of Department of Biotechnology, Y University

정보관리학회지 / Journal of the Korean Society for Information Management, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2008, v.25 no.4, pp.283-308
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2008.25.4.283
유소영 (연세대학교)
이재윤 (경기대학교)

초록

이 연구에서는 자관의 학술지 상호인용 및 동시인용 분석을 통하여 단순 피인용빈도 이상의 학술지 인용 패턴 분석을 시도 하였다. 이 연구를 통해 학술지의 중요도 파악에 있어서 자관 인용 네트워크의 구조적 분석이 인용빈도 이상의 자관 인용 패턴에 대한 설명을 하고 있는지와, Web of Science에서 제공하는 JIF 이외의 일반적 인용 지수 서비스들을 고려해야 할 필요성이 있는지를 살펴보았다. Y대학교 생명시스템대학 생명공학과 전·현직 교수진이 2006년과 2007년에 발표한 학술논문의 인용 네트워크 분석 및 Web of Science 이외의 일반적 인용 지수들간의 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 자관의 상호인용 네트워크를 통해 자관의 연구 분야를 확인할 수 있었다. 둘째, 자관의 동시인용 네트워크 지수들은 자관 인용 네트워크의 구조적 속성을 반영하는 인용 패턴의 설명이 가능하며 이는 피인용빈도와 유사하면서도 추가적인 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 셋째, 일반적 인용지수로는 JIF 외에도 합산지향지수, h-index와 같은 다양한 일반적 인용 지수들의 설명력이 다양하므로 이를 이용하여 다각적으로 고려하는 것이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 학술지 평가에서 인용 색인 데이터베이스의 수록범위보다는 지수의 유형에 따른 설명력 차이가 크다는 것을 확인하였다. 이와 같은 자관의 인용 네트워크 분석은 정보서비스의 여러 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

keywords
network analysis, citation analysis, cocitation, journal citation indicators, JIF, library services, 네트워크 분석, 인용분석, 동시인용, 인용지수, JIF, 도서관 서비스, network analysis, citation analysis, cocitation, journal citation indicators, JIF, library services

Abstract

In this study, we testify that network structural attributes of a citation network can explain other aspects of journal citation behaviors and the importances of journals. And we also testify various citation impact indicators of journals including JIF and h-index to verify the difference among them especially focused on their ability to explain an institution's local features of citation behaviors. An institutional citation network is derived using the articles published in 2006-2007 by biotechnology faculties of Y University. And various journal citation impact indicators including JIF, SJR, h-index, EigenFactor, JII are gathered from different service sites such as Web of Science, SCImago, EigenFactor.com, Journal-Ranking.com. As a results, we can explain the institution's 5 research domains with inter-citation network. And we find that the co-citation network structural features can show explanations on the patterns of institutional journal citation behavior different from the simple cited frequency of the institution or patterns based on general citation indicators. Also We find that journal ranks with various citation indicators have differences and it implies that total-based indices, average-based indices, and hybrid index(h-index) explain different aspects of journal citation pattern. We also reveal that the coverage of citation DB doesn't be a matter in the journal ranking. Analyzing the citation networks derived from an institution's research outputs can be a useful and effective method in developing several library services.

keywords
network analysis, citation analysis, cocitation, journal citation indicators, JIF, library services, 네트워크 분석, 인용분석, 동시인용, 인용지수, JIF, 도서관 서비스, network analysis, citation analysis, cocitation, journal citation indicators, JIF, library services

참고문헌

1.

고성순. (2005). 인용문헌 분석을 이용한 외국학술잡지 이용행태 분석. 한국도서관·정보학회지, 36(1), 441-457.

2.

김용학. (2007). 사회 연결망 분석(개정판):박영사.

3.

김판준. (2007). 연구 영역 분석을 위한 디스크립터 프로파일링에 관한 연구. 정보관리학회지, 24(4), 285-303.

4.

김홍렬. (2005). 생명과학 학술지의 인용 분석 연구. 정보관리학회지, 22(3), 85-102.

5.

노경란. (2006). 특허분석을 통한 과학기술자의 과학논문 인용행태에 관한 연구. 정보관리학회지, 23(3), 223-240.

6.

유재옥. (1993). 도서관학 학술지에 나타난 인용행태 분석. 정보관리학회지, 10(2), 145-167.

7.

이재윤. (2006). 지적 구조의 규명을 위한 네트워크 형성 방식에 관한 연구. 한국문헌정보학회지, 40(2), 333-355.

8.

이재윤. (2006). 계량서지적 네트워크 분석을 위한 중심성 척도에 관한 연구. 한국문헌정보학회지, 40(3), 191-214.

9.

이재윤. (2007). 클러스터링 기반 네트워크 생성 알고리즘 (147-154). 제14회 한국정보관리학회 학술대회 논문집.

10.

이재윤. (2007). 지적 구조 분석을 위한 MDS 지도 작성 방식의 비교 분석. 한국문헌정보학회지, 41(2), 335-357.

11.

정영미. (2005). 정보검색연구:구미무역(주)출판부.

12.

Ball,P. (2006). Prestige is factored into journal ratings. Nature, 439(16), 770-771.

13.

Bonacich,P. (1972). Factoring and weighting approaches to status scores and clique identification. Journal of Mathematical Sociology, 2, 113-120.

14.

Bonacich,P. (1987). Power and centrality: A family of measures. American Journal of Sociology, 92, 1170-1182.

15.

Bollen, J. (2006). Journal status. Scien- tometrics, 69(3), 669-687.

16.

Borgatti, S. P. (2002). Ucinet for Windows: Software for Social Network Analysis:Analytic Technologies..

17.

EigenFactor.org. http://www.eigenfactor.org.

18.

de Nooy, W. (2005). Exploratory Social Network Analysis with Pajek:Cambridge Uni- versity Press.

19.

Freeman,L.C. (1979). Centrality in social net- works conceptual clarification. Social Networks, 1, 215-239.

20.

Hascall, V. C. JBC on journal ranking. http://www.jbc.org/misc/journalranking.shtml.

21.

Hirsch,J.E. (2005). An index to quantify an individual's scientific research output. Proceedings of the National Academy of Science, 102(46), 16569-16572.

23.

Leydesdorff,L. (2007). Betweenness centrality as an indicator of the interdisciplinarity of scientific journals. Journal of the American Society for Information Sci- ence and Technology, 58(9), 1303-1319.

24.

Narin, F. (1972). Interrelationships of scientific jour- nals. Journal of the American Society for Information Science, 23, 323-331.

25.

Sabidussi,G. (1966). The centrality index of a graph. Psychometrika, 31, 581-603.

26.

SCImago. (2007). SJR-SCImago Journal & Coun- try Rank. http://www.scimagojr.com.

27.

Wasserman, S. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications:Cambridge University Press.

28.

Xing, W. (2004). Weighted Pagerank algorithm (305-314). Proceedings of the Second Annual Conference on Communication Networks and Services Research(CNSR’04).

정보관리학회지