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

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  • P-ISSN1225-598X
  • E-ISSN2982-6292

문헌정보학 분야 핵심 학술지들의 가중 주제 - 방법 네트워크 분석

Weighted Subject-Method Network Analysis of Library and Information Science Studies

한국문헌정보학회지 / Journal of the Korean Society for Library and Information Science, (P)1225-598X; (E)2982-6292
2015, v.49 no.3, pp.457-488
https://doi.org/10.4275/KSLIS.2015.49.3.457
이기헌 (연세대학교)
정효정 (연세대학교)
송민 (연세대학교)

초록

본 연구는 1990년부터 2014년까지 25년 간 국외 유수 문헌정보학 학술지들에 게재된 논문들을 대상으로 연구 주제와 연구 방법을 구분하여 현 선도 학술지의 연구 누적 현황을 분석하였다. 연구 주제와 연구 방법을 구분하고 그들 간의 관계를 살펴보기 위해 가중 주제-방법 네트워크를 개발하였다. 이는 주제와 방법으로 구성된 네트워크이며, 해당 토픽 소속 단어의 동시 출현 빈도를 기초로 주제와 방법에 가중치를 준다. 본 연구 결과에 따르면, 지난 25년간 경영정보시스템, 정보요구분석, 계량서지연구, 정보정책 등이 상위 연구 주제들이었다. 또한, 모델링, 개념/문헌연구, 연구협업분석, 웹데이터 분석 등이 상위 연구 방법들이었으며, 최근 텍스트 마이닝의 비상이 괄목할 만하다. 빈번히 짝을 이루는 연구 주제들과 연구 방법들의 지난 25년간의 군집들과 최근 5년간의 군집들을 살펴보면, 계량서지연구가 네트워크분석 방법들을 다수 적용하면서 그 저변을 넓히며 자리를 확고하게 하고 있으며, 텍스트 마이닝이 의료정보시스템, 이용자인터페이스에 특화되고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 문헌정보학의 선도 연구자들의 관심 연구 영역과 관점을 확인시켜주고, 향후 문헌정보학 발전을 위한 연구 설계의 기초자료로 활용될 수 있다.

keywords
연구 현황 분석, 토픽모델링, 네트워크 분석, 가중 주제-방법 네트워크, Research Topic Analysis, Topic Modeling, Network Analysis, Weighted Subject-Method Network

Abstract

In this study, we analyzed the current research state of Library and Information science in top 20 journals from 1990 to 2015, in subject and method perspectives. We developed weighted subject-method network to investigate on centralities of a subject and a method as well as their relations. This network is composed of subject nodes and method nodes and gives a weight on each node by topic occurrence. As a result, for 25 years, management information system, information need analysis, bibliometrics, information policy were top topics. Modeling, literature review, scientific research impact analysis, web data analysis were top methods. A recent rise of text mining is highlighted. We also analyzed communities made from the past 25 years and the recent 5 years. Bibliometrics is extending its field by applying various network analyzing algorithms. Text mining is specialized in medical information system and user interface. This result identifies the interests of excellent studies in Library and Information Science. It also can be fundamental resource for the development of Library and Information Science.

keywords
연구 현황 분석, 토픽모델링, 네트워크 분석, 가중 주제-방법 네트워크, Research Topic Analysis, Topic Modeling, Network Analysis, Weighted Subject-Method Network

참고문헌

1.

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

2.

김희정. 2005. 저자 동시인용분석에 의한 국내외 기록관리학 분야의 지적구조 비교에 관한 연구. 한국문헌정보학회지, 39(3), 207-224.

3.

박자현, 송민. 2013. 토픽모델링을 활용한 국내 문헌정보학 연구동향 분석. 정보관리학회지, 30(1), 7-32.

4.

박지연, 정동열. 2013. 저자서지결합분석에 의한 문헌정보학의 지적구조 분석에 관한 연구. 정보관리학회지, 30(4), 31-59.

5.

서은경. 1992. 정보검색분야의 지적 구조와 변화에 관한 연구: 영어문화권 저자들을 중심으로. 정보관리학회지, 9(1), 55-82.

6.

서은경. 1997. 정보학분야 연구동향 분석; 정보관리학회지와 JASIS 의 비교분석을 중심으로. 정보관리학회지, 14(1), 269-291.

7.

서은경. 2010. 정보관리학회지 연구의 동향분석. 정보관리학회지, 27(4), 7-31.

8.

서은경, 유소영. 2013. Detecting Research Trends in Korean Information Science Research, 2000-2011. 정보관리학회지, 30(4), 215-239.

9.

손정표. 2003. 한국의 문헌정보학 분야 연구동향 분석: 1957-2002. 한국도서관․정보학회지, 34(3), 9-21.

10.

송정숙. 2010. 한국 문헌정보학의 연구현황 분석. 한국도서관․정보학회지, 41(4), 333-353.

11.

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

12.

유영준. 2003. 문헌정보학의 지식 구조에 관한 연구. 정보관리학회지, 20(3), 277-298.

13.

유종덕, 최은주. 2011. 저자프로파일링분석과 저자동시인용분석의 유용성 비교 검증. 정보관리학회지, 28(1), 123-144.

14.

윤구호, 서말숙. 2001. 저자동시 인용분석에 의한 1990 년대 한국문헌정보학의 지적구조에 관한연구. 한국도서관․정보학회지, 32(3), 169-197.

15.

정재영, 박진희. 2011. 한국 문헌정보학의 현장연구 현황 분석. 한국도서관․정보학회지, 42(2), 171-191.

16.

정진식. 2001. 한국 문헌정보학 분야의 연구동향 분석: 1996-2000. 한국문헌정보학회지, 35(3), 55-78.

17.

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

18.

Blei, D. M. 2012. Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77-84.

19.

Blondel, V. D. et al. 2008. Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008(10), P10008.

20.

Chellappa, R. K., Sambamurthy, V., and Saraf, N. 2010. Competing in crowded markets:Multimarket contact and the nature of competition in the enterprise systems software industry.Information Systems Research, 21(3), 614-630.

21.

Chen, C., Ibekwe-SanJuan, F., and Hou, J. 2010. The structure and dynamics of cocitation clusters: A multiple-perspective cocitation analysis. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(7), 1386-1409.

22.

Freeman, L. C. 1979. Centrality in social networks conceptual clarification. Social networks, 1(3), 215-239.

23.

Jiang, L. C. et al. 2015. The divided communities of shared concerns: Mapping the intellectual structure of e-Health research in social science journals. International journal of medical informatics, 84(1), 24-35.

24.

Lau, A. Y., and Coiera, E. W. 2007. Do people experience cognitive biases while searching for information? Journal of the American Medical Informatics Association, 14(5), 599-608.

25.

Logan, D. W. et al. 2010. Ten simple rules for editing Wikipedia. PLoS Comput Biol, 6(9), e1000941.

26.

Manning, C. D. et al. 2014. The Stanford CoreNLP natural language processing toolkit.In Proceedings of 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics:System Demonstrations, 55-60.

27.

Nishtar, S. et al. 2004. Newspaper articles as a tool for cardiovascular prevention programs in a developing country. Journal of health communication, 9(4), 355-369.

28.

Pautasso, M. 2013. Ten simple rules for writing a literature review. PLoS computational biology, 9(7), 1-4.

29.

Peddecord, K. M. et al. 2008. Can movie theater advertisements promote health behaviors? Evaluation of a flu vaccination pilot campaign. Journal of health communication, 13(6), 596-613.

30.

Peng, T. Q. et al. 2012. Mapping the landscape of Internet studies: Text mining of social science journal articles 2000–2009. New Media & Society, 1461444812462846.

31.

Persson, O. 1994. The intellectual base and research fronts of JASIS 1986–1990. Journal of the American Society for Information Science, 45(1), 31-38.

32.

Song, Min and Kim, Su Yeon. 2013. Detecting the knowledge structure of bioinformatics by mining full-text collections. Scientometrics, 96(1), 183-201.

33.

Su, H. N., and Lee, P. C. 2010. Mapping knowledge structure by keyword co-occurrence:a first look at journal papers in Technology Foresight. Scientometrics, 85(1), 65-79.

34.

Urquhart, C. et al. 2005. Student use of electronic information services in further education.International Journal of Information Management, 25(4), 347-362.

35.

Weingart, P. 2005. Impact of bibliometrics upon the science system: Inadvertent consequences?Scientometrics, 62(1), 117-131.

36.

Webster, J., and Watson, R. T. 2002. Analyzing the past to prepare for the future: Writing a literature review. Management Information Systems Quarterly, 26(2), 3.

37.

Yan, E., et al. 2012. Topics in dynamic research communities: An exploratory study for the field of information retrieval. Journal of Informetrics, 6(1), 140-153.

38.

Yan, E. 2014. Research dynamics: Measuring the continuity and popularity of research topics. Journal of Informetrics, 8(1), 98-110.

39.

Yan, E. 2015. Research dynamics, impact, and dissemination: A topic-level analysis.Journal of the Association for Information Science and Technology.

40.

Yoon, Byungun, Lee, Sungjoo and Lee, Gwanghee. 2010. Development and application of a keyword-based knowledge map for effective R&D planning. Scientometrics, 85(3), 803-820.

41.

Zhang, W. et al. 2015. Knowledge map of creativity research based on keywords network and co-word analysis, 1992–2011. Quality & Quantity, 49(3), 1023-1038.

42.

Zhao, D., and Strotmann, A. 2008a. Author bibliographic coupling: Another approach to citation-based author knowledge network analysis. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 45(1), 1-10.

43.

Zhao, D., and Strotmann, A. 2008b. Evolution of research activities and intellectual influences in information science 1996–2005: Introducing author bibliographic-coupling analysis.Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59(13), 2070-2086.

44.

JITA Classification System of Library and Information Science. [online] [cited 2015. 8. 7.]<http://library.ifla.org/view/subjects/subjects.html>

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