바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

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

logo

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

논문 상세

이전 다음
논문 투고

Vol.34 No.4

Citation Share

문헌정보학 분야 연구데이터 공유에 관한 연구

A Study on the Sharing of Research Data in Library and Information Science Field

정보관리학회지 / Journal of the Korean Society for Information Management, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2017, v.34 no.4, pp.59-79
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.4.059
조재인 (인천대학교)
조재인. (2017). 문헌정보학 분야 연구데이터 공유에 관한 연구. 정보관리학회지, 34(4), 59-79, https://doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.4.059

초록

본 연구는 Figshare를 통해 공유되고 있는 문헌정보학분야 연구데이터의 유형, 주제, 공개 수준 등을 분석하고 재사용성이 상대적으로 높은 데이터의 특성을 통계적으로 해석해 보았다. 분석 결과 데이터의 유형은 dataset과 paper 유형이, 주제 분야는 open access와 research data가 가장 많은 비중을 차지하였으며, 70%에 가까운 연구데이터가 pdf와 같이 편집과 재사용이 원활하지 않은 형태로 공개되어 있는 것으로 조사되었다. 또한 연구데이터의 특성과 활용 정도간의 관계 분석 결과, 주제에 있어서는 APC(Article Processing Charge)를 비롯한 open access 영역이 가장 많이 활용되고 있는 것으로 나타났으며, 데이터 유형에 있어서는 paper의 활용도가 가장 높은 것으로 나타났다.

keywords
research data, open data, Figshare, open science, LIS, 연구데이터, 오픈데이터, Figshare, 오픈사이언스, 문헌정보학

Abstract

This study analyzed the type, subject and open level of research data in the field of library and information science field shared by Figshare, and statistically analyzed the characteristics of data with relatively high recyclability. The results of the analysis showed that datasets and papers were most common data types, and open access and research data were the most common keywords of data, and that 70% of the data were published in a form that can not be processed mechanically such as pdf. As a result of analysis of the relationship between characteristics of research data and degree of sharing, open access areas such as APC (Article Processing Charge) were found to be most common in the subject. However in data type, gray literature such as paper found to be highly utilized rather than dataset.

keywords
research data, open data, Figshare, open science, LIS, 연구데이터, 오픈데이터, Figshare, 오픈사이언스, 문헌정보학

참고문헌

1.

강주연. (2017). 생명공학분야 연구데이터 관리 방안 연구.

2.

김상수. (2005). 이분형 자료를 이용한 수질평가. Journal of The Korean Data Analysis Society, 7(1), 151-158.

3.

김운봉. (2014). 유전체 빅데이터 연구 동향. http://m.bioin.or.kr/board.do?num=249060&bid=report&cmd=view.

4.

김은정. (2012). 연구데이터 수집에 영향을 미치는 요인 분석. 정보관리학회지, 29(2), 27-44. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.2.027.

5.

김지현. (2012). 대학 내 연구자들의 연구데이터 관리에 관한 연구. 한국도서관·정보학회지, 43(3), 433-455.

6.

김지현. (2013). 국외 정부연구비지원기관의 연구데이터 관리정책 분석 - 미국, 영국, 캐나다, 호주를 중심으로 -. 한국문헌정보학회지, 47(3), 251-274. http://dx.doi.org/10.4275/KSLIS.2013.47.3.251.

7.

김지현. (2017). 데이터 인용의 현황과 제언. 정보관리학회지, 34(1), 7-29. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.1.007.

8.

류귀열. (2011). 초고속 무선인터넷에서 폰형과 모뎀형 단말기의 이용장소에 따르는 선호 콘텐츠에 관한 연구. 한국데이터정보과학회지, 22(4), 701-715.

9.

백인수. (2013). 오픈데이터 플랫폼과 국가데이터 전략방향. 한국정보화진흥원.

10.

신영란. (2012). 국내 인문사회 연구데이터 아카이브의 개선방안에 관한 연구. 한국기록관리학회지, 12(3), 93-115.

11.

심원식. (2016). 미국 대학도서관의 연구데이터 지원 서비스 사례 연구. 한국문헌정보학회지, 50(4), 311-332. http://dx.doi.org/10.4275/KSLIS.2016.50.4.311.

12.

심원식. (2015). 인문학 분야 연구데이터의 수집 및 활용성 증진을 위한 전략 연구 - 기초학문자료센터를 중심으로 -. 한국문헌정보학회지, 49(3), 155-183. http://dx.doi.org/10.4275/KSLIS.2015.49.3.155.

13.

조재인. (2016). Data Citation Index를 기반으로 한 연구데이터 인용에 관한 연구. 한국문헌정보학회지, 50(1), 189-207. http://dx.doi.org/10.4275/KSLIS.2016.50.1.189.

14.

채희원. (2017). 대응일치분석을 이용한 4년제 대학졸업자들의 취업훈련기관별 노동시장 성과에 영향을 미치는 요인. 한국산학기술학회논문지, 18(4), 235-241. http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2017.18.4.235.

15.

최형욱. (2017). 사회학 분야의 연구데이터 특성과 지적구조 규명에 관한 연구. 정보관리학회지, 34(3), 109-124. http://dx.doi.org/10.3743/KOSIM.2017.34.3.109.

16.

科学技術·学術審議会 学術分科会 学術情報委員会. (2015). 学術情報のオープン化の推進について. http://www.mext.go.jp/component/b_menu/shingi/toushin/_icsFiles/afieldfile/2015/10/06/1362565_1.pdf.

17.

篠田麻美. (2014). 研究データの共有と活用のために：研究データ同盟の分科会. カレントアウェアネス, 253, -.

18.

Rafael Aleixandre-Benavent. (2016). Correlation between impact factor and public availability of published research data in Information Science and Library Science journals. Scientometrics, 107(1), 1-13. http://dx.doi.org/10.1007/s11192-016-1868-7.

19.

Ángel Borrego. (2013). Provision of supplementary materials in library and information science scholarly journals. Aslib Proceedings, 65(5), 503-514. http://dx.doi.org/10.1108/ap-10-2012-0083.

20.

CENDI. (2017). Implementation of public access programs in federal agencies. https://cendi.gov/projects/Public_Access_Plans_US_Fed_Agencies.html.

21.

Crawford, W.. (2015). Open access journals 2014, DOAJ subset. figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.1299451.v4.

22.

DataCite. (2012). Business models principles. https://www.datacite.org/documents/Business_Models_Principles_v1.0.pdf.

23.

Department for Business, Innovation & Skills Prime Minister's Office. (2013). G8 Science ministers statement: London. https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/206801/G8_Science_Meeting_Statement_12_June_2013.pdf.

24.

(2015). Digital-science. GRID release 2015, Figshare [Data file]. https://doi.org/10.6084/m9.Figshare.2010108.v6.

25.

Hahnel, M.. (2012). Reproducibility of research - A new standard. https://Figshare.com/blog/Reproducibility_of_research_-_A_new_standard/45.

26.

Halfaker, A.. (2015). Scholarly article citations in Wikipedia, Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.Figshare.1299540.v8.

27.

Japan Science & Technology Agency. (2017). Implementation guidelines: JST policy on open access to research publications and research data management. http://www.jst.go.jp/EN/about/openscience/guideline_openscience_en.pdf.

28.

Kiley, R.. (2014). Wellcome Trust APC spend 2012-13: data file. figshare. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.963054.v1.

29.

Kramer, B.. (2015). 101 Innovations in scholarly communication (-). Poster presented at FORCE 2015.

30.

Lawson, S.. (2015). Journal subscription costs - FOIs to UK universities, Figshare. https://doi.org/10.6084/m9.Figshare.1186832.v23.

31.

Organizatioon for Economic Co-operation and Development. (2007). OECD principles and guidelines for access to research data from public funding. http://www.oecd.org/sti/sci-tech/38500813.pdf.

32.

Isabella Peters. (2016). Research data explored: an extended analysis of citations and altmetrics. Scientometrics, 107(2), 723-744. http://dx.doi.org/10.1007/s11192-016-1887-4.

33.

Research Councils UK. (2015). RCUK common principles on data policy. http://www.rcuk.ac.uk/documents/documents/rcukcommonprinciplesondatapolicy-pdf/.

34.

Djoko Sigit Sayogo. (2013). Exploring the determinants of scientific data sharing: Understanding the motivation to publish research data. Government Information Quarterly, 30, S19-S31. http://dx.doi.org/10.1016/j.giq.2012.06.011.

35.

The Office of Science and Technology Policy. (2013). Increasing access to the results of federally funded scientific research. Paper presented at the meeting of the Executive Office of the President. https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/ostp_public_access_memo_2013.pdf.

36.

Mike Thelwall. (2016). Figshare: a universal repository for academic resource sharing?. Online Information Review, 40(3), 333-346. http://dx.doi.org/10.1108/oir-06-2015-0190.

37.

Daniel Torres-Salinas. (2014). Analysis of the coverage of the Data Citation Index – Thomson Reuters: disciplines, document types and repositories. Revista española de Documentación Científica, 37(1), e036-. http://dx.doi.org/10.3989/redc.2014.1.1114.

정보관리학회지

논문 투고 OA 정책