바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

logo

논문 상세

이전 다음
논문 투고

Vol.52 No.1
Citation Share

ICPSR 데이터 재이용 저작물 분석을 통한 사회과학 분야의 지적구조 분석

An Investigation on Intellectual Structure of Social Sciences Research by Analysing the Publications of ICPSR Data Reuse

한국문헌정보학회지 / Journal of the Korean Society for Library and Information Science, (P)1225-598X; (E)2982-6292
2018, v.52 no.1, pp.341-357
https://doi.org/10.4275/KSLIS.2018.52.1.341
정은경 (이화여자대학교)
정은경. (2018). ICPSR 데이터 재이용 저작물 분석을 통한 사회과학 분야의 지적구조 분석. 한국문헌정보학회지, 52(1), 341-357, https://doi.org/10.4275/KSLIS.2018.52.1.341
  • 다운로드 수
  • 조회수
PDF 다운로드

초록

오픈 사이언스 패러다임과 발달된 디지털 정보기술의 영향으로 여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용이 활발해지고 있으며, 데이터 중심(data intensive)의 학술 커뮤니티로 변모하고 있다. 본 논문은 사회과학 분야의 대규모 데이터 리파지토리인 Inter-university Consortium for Political and Social Research(ICPSR)에 수록된 데이터를 재이용한 저작물이 구현한 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 ICPSR 사이트의 2017년 발간된 데이터 재이용 저작물 570건을 분석의 대상으로 하였다. 분석의 과정은 두 단계를 거쳤다. 첫 번째 단계는 총 570건의 저작물에 대해서 저자, 저작물 형태, 저작물 자체의 주제 분석을 수행하였다. 저자를 살펴보면, 미국 대학과 연구기관 소속 연구자가 출현빈도 비중이 높은 것으로 나타났다. 저작물의 형태는 대부분은 학술지였으며, 이를 학술지 주제 분야로 분석하면, 사회과학, 의학, 심리학 분야로 나타났다. 두 번째 단계의 분석은 저작물의 제목에서 추출한 단어를 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하여 군집과 네트워크로 시각화하였다. 이러한 결과는 보다 미시적인 주제 분야의 규명을 위해서 수행되었다. 분석결과 총 12군집인 정신건강, 담배영향, 학교/유년기/청년기장애, 청년기 성적위험, 아동부상, 육체활동, 폭력행동, 서베이, 가족역할, 여성, 문제행동, 성별차이로 구성되었음을 밝혔다. 이러한 결과를 종합적으로 살펴보면, ICPSR 데이터의 재이용을 통해 사회과학적 시각으로 의학 주제 분야의 연구가 비중있게 이루어지고 있음을 알 수 있다.

keywords
ICPSR, 데이터, 데이터 공유, 데이터 재이용, 지적구조, 동시출현단어분석, 네트워크, ICPSR, Data, Data Sharing, Data Re-use, Intellectual Structure, Co-word Analysis, Network

Abstract

Due to the paradigm of open science and advanced digital information technology, data sharing and re-use have been actively conducted and considered data-intensive in a wide variety of disciplines. This study aims to investigate the intellectual structure portrayed by the research products re-using the data sets from ICPSR. For the purpose of this study, a total of 570 research products published in 2017 from the ICPSR site were collected and analyzed in two folds. First, the authors and publications of those research products were analyzed in order to show the trends of research using ICPSR data. Authors tend to be affiliated with university or research institute in the United States. The subject areas of journals are recognized into Social Sciences, Health, and Psychology. In addition, a network with clustering analysis was conducted with using co-word occurrence from the titles of the research products. The results show that there are 12 clusters, mental health, tabocco effect, disorder in school, childhood, and adolescence, sexual risk, child injuries, physical activity, violent behavior, survey, family role, women, problem behavior, gender differences in research areas. The structure portrayed by ICPSR data re-uses demonstrates that substantial number of studies in Medicine have been conducted with a perspective of social sciences.

keywords
ICPSR, 데이터, 데이터 공유, 데이터 재이용, 지적구조, 동시출현단어분석, 네트워크, ICPSR, Data, Data Sharing, Data Re-use, Intellectual Structure, Co-word Analysis, Network

참고문헌

1.

이재윤. COOC ver 0.4 프로그램 [cited 2018. 1. 15.]

2.

이재윤. semi.exe 프로그램 [cited 2018. 1. 10.]

3.

조재인. 2016. Data Citation Index를 기반으로 한 연구데이터 인용에 관한 연구. 한국문헌정보학회지, 50(1), 189-207.

4.

최형욱, 정은경. 2017. 사회학 분야의 연구데이터 특성과 지적구조 규명에 관한 연구. 정보관리학회지, 34(3), 109-124.

5.

Borgman, C. L. 2015. Big Data, Little Data, No Data: Scholarship in the Networked World. Cambridge, MA: MIT Press.

6.

Cousijn, H. et al. 2017. “A Data Citation Roadmap for Scientific Publishers." bioRxiv. [online][cited 2018. 1. 16.] <https://www.biorxiv.org/content/early/2017/01/19/100784>

7.

Faniel, I. M., Kriesberg, A., and Yakel, E. 2016. Social Scientists' Satisfaction with Data Reuse. Journal of the Association for Information Science and Technology, 67(6), 1404-1416.

8.

He, L., and Han, Z. 2017. Do Usage Counts of Scientific Data Make Sense? An Investigation of the Dryad Repository. Library Hi Tech, 35(2), 332-342.

9.

ICPSR, n.d. Inter-University Consortium for Political and Social Research. [online] [cited 2018. 1. 3.] <https://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/>

10.

Mooney, H. 2011. “Citing Data Sources in the Social Sciences: Do Authors Do It?.” Learned Publishing, 24(2): 99-108.

11.

Park, H., and Wolfram, D. 2017. An Examination of Research Data Sharing and Re-use:Implications for Data Citation Practice. Scientometrics, 111(1), 443-461.

12.

Piwowar, H. A., Vision, T. J., and Whitlock, M. C. 2011. Data Archiving is a Good Investment.Nature, 473, 285-285.

13.

Silvello, G. 2018. Theory and Practice of Data Citation. Journal of the Association for Information Science and Technology, 69(1), 6-20.

14.

Social Media Research Foundation. NodeXL Program. [cited 2018. 1. 10.]<https://www.smrfoundation.org/nodexl/>

15.

Swanberg, S. M. 2017. Inter-University Consortium for Political and Social Research (ICPSR).Journal of the Medical Library Association: JMLA, 105(1), 106-107.

16.

Yoon, A. 2017. Data Reusers' Trust Development. Journal of the Association for Information Science and Technology, 68(4), 946-956.

17.

Yoon, A., and Kim, Y. 2017. Social Scientists' Data Reuse Behaviors: Exploring the Roles of Attitudinal Beliefs, Attitudes, Norms, and Data Repositories. Library & Information Science Research, 39(3), 224-233.

한국문헌정보학회지

논문 투고 OA 정책