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  • P-ISSN1013-0799
  • E-ISSN2586-2073
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Vol.33 No.3

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A Study on the Intellectual Structure of Metadata Research by Using Co-word Analysis

Journal of the Korean Society for Information Management / Journal of the Korean Society for Information Management, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2016, v.33 no.3, pp.63-83
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.3.063


& (2016). A Study on the Intellectual Structure of Metadata Research by Using Co-word Analysis. Journal of the Korean Society for Information Management, 33(3), 63-83, https://doi.org/10.3743/KOSIM.2016.33.3.063

Abstract

As the usage of information resources produced in various media and forms has been increased, the importance of metadata as a tool of information organization to describe the information resources becomes increasingly crucial. The purposes of this study are to analyze and to demonstrate the intellectual structure in the field of metadata through co-word analysis. The data set was collected from the journals which were registered in the Core collection of Web of Science citation database during the period from January 1, 1998 to July 8, 2016. Among them, the bibliographic data from 727 journals was collected using Topic category search with the query word ‘metadata’. From 727 journal articles, 410 journals with author keywords were selected and after data preprocessing, 1,137 author keywords were extracted. Finally, a total of 37 final keywords which had more than 6 frequency were selected for analysis. In order to demonstrate the intellectual structure of metadata field, network analysis was conducted. As a result, 2 domains and 9 clusters were derived, and intellectual relations among keywords from metadata field were visualized, and proposed keywords with high global centrality and local centrality. Six clusters from cluster analysis were shown in the map of multidimensional scaling, and the knowledge structure was proposed based on the correlations among each keywords. The results of this study are expected to help to understand the intellectual structure of metadata field through visualization and to guide directions in new approaches of metadata related studies.

keywords
co-word analysis, metadata, knowledge structure, network analysis, 동시출현단어분석, 메타데이터, 지적구조, 네트워크 분석

Reference

1.

강범일. (2013). 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용한 한국어교육학의 정체성 분석. 정보관리학회지, 30(4), 195-213. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.4.195.

2.

김완종. (2014). 동시출현 단어분석을 활용한 빅데이터 관련 연구동향 분석 (17-20). 한국정보관리학회 학술대회논문집.

3.

김희정. (2011). 네트워크 분석을 기반으로 한 웹 아카이빙 주제영역 연구. 한국비블리아학회지, 22(2), 235-248.

4.

김하진. (2014). 동시출현단어 분석을 통한 국내외 정보학 학회지 연구동향 파악. 정보관리학회지, 31(1), 99-118. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2014.31.1.099.

5.

권진영. (2010). 동시 단어 분석(Co-word Analysis)을 이용한 EA(Enterprise Architecture) 연구동향 분석. 정보기술아키텍처 연구, 7(1), 31-47.

6.

박옥남. (2011). 정보조직 지식구조에 대한 연구 - 2000년~2011년 학술논문을 중심으로 -. 한국비블리아학회지, 22(3), 247-267.

7.

박재신. (2010). 지구적 환경문제 해결을 위한 학술활동과 환경운동 경향 연구. 정보관리학회지, 27(3), 83-102.

8.

서선경. (2013). 동시출현단어 분석 기반 오픈 액세스 분야 지적구조에 관한 연구. 한국비블리아학회지, 24(1), 207-228.

9.

서원철. (2012). 단어동시출현분석을 통한 한국의 국가 R&D 연구동향에관한 탐색적 연구. Journal of Information Technology Applications & Management, 19(4), 1-18.

10.

오세훈. (2005). 우리나라 문헌정보학 학술지 논문 및 인용문헌 분석을 통한 연구동향 연구. 정보관리학회지, 22(3), 379-408.

11.

유사라. (2010). 메타데이터 주제 국내 연구동향 분석. 한국문헌정보학회지, 44(2), 405-426.

12.

이미경. (2003). 동시출현 단어 분석을 통한 지식 구조의 파악: 인공지능 분야를 대상으로 (245-251). 한국정보관리학회 학술대회 논문집.

13.

이우형. (2006). Co-word Analysis을 통한 신기술 분야 도식화 방법에 관한 연구. 경영과학, 23(3), 77-94.

14.

이재윤. COOC. (Version 0.4) [Computer Software].

15.

이재윤. WNET. (Version 0.4.1) [Computer Software].

16.

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

17.

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

18.

이정규. (2013). 동시출현단어 분석을 이용한 도서관경영 분야의 지적구조 분석 (23-26). 한국정보관리학회 학술대회 논문집.

19.

장임숙. (2011). 다문화연구의 지식구조에 관한 네트워크 분석. 한국도서관·정보학회지, 42(4), 353-374.

20.

장령령. (2014). 학술지 중요도와 키워드 순서를 고려한 단어동시출현 분석을 이용한 독서분야의 지적구조 분석. 한국비블리아학회지, 25(1), 295-318. http://dx.doi.org/10.14699/kbiblia.2014.25.1.295.

21.

조재인. (2011). 네트워크 텍스트 분석을 통한 문헌정보학 최근 연구 경향 분석. 정보관리학회지, 28(4), 65-83.

22.

허고은. (2013). 저자동시인용 분석과 동시출현단어 분석을 이용한 의료정보학 저널의 지적구조 분석. 정보관리학회지, 30(2), 207-225. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2013.30.2.207.

23.

Ding, Y.. (2001). Bibliometric cartography of information retrieval research by using co-word analysis. Information Processing & Management, 37(6), 817-842. http://dx.doi.org/10.1016/s0306-4573(00)00051-0.

24.

Guilford, J. P.. (1950). Fundamental statistics in psychology and education:McGraw-Hill.

25.

Hu, C. P.. (2013). A co-word analysis of library and information science in China. Scientometrics, 97(2), 369-382. http://dx.doi.org/10.1007/s11192-013-1076-7.

26.

Liu, G. Y.. (2012). A co-word analysis of digital library field in China. Scientometrics, 91(1), 203-217. http://dx.doi.org/10.1007/s11192-011-0586-4.

27.

Milojević, S.. (2011). The cognitive structure of library and information science: Analysis of article title words. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 62(10), 1933-1953. http://dx.doi.org/10.1002/asi.21602.

28.

Persson, O. bibexcle. Computer Software. http://homepage.univie.ac.at/juan.gorraiz/bibexcel/.

29.

White, H. D.. (1981). Author cocitation: A literature measure of intellectual structure. Journal of the American Society for Information Science & Technology, 32(3), 163-171. http://dx.doi.org/10.1002/asi.4630320302.

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