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- P-ISSN1225-598X
- E-ISSN2982-6292
STEM 분야의 연구데이터 분석 - Data Citation Index를 중심으로 -
Analyzing STEM Research Data in the Data Citation Index
초록
본 연구의 목적은 데이터 공유 및 인용이 높은 STEM(Science, Technology, Engineering, Mathematics) 분야 연구데이터의 유형과 데이터 리포지토리를 분석하는 것이다. STEM 분야의 식별은 미국국립과학재단(National Science Foundation, NSF)의 학문코드(discipline code)와 Data Citation Index의 연구분야(research area)를 비교하여 식별하였다. 식별된 STEM 학문 분야는 천체물리학, 생명과학, 화학, 컴퓨팅, 지구과학, 공학, 수학, 기술로 총 8개의 학문 분야였다. 본 연구는 전세계 630만개 이상의 STEM 분야 연구데이터를 수집 및 분석하였다. 본 연구는 STEM 분야에서 다양한 종류의 연구데이터 유형이 인용을 받음을 확인하였다. 학문 분야별로 주요한 데이터 리포지토리가 다양하였으며, 높은 데이터 공유가 높은 데이터 인용을 의미하지는 않았다. 데이터 인용을 받은 연구데이터의 유형은 STEM 학문 분야별로 다양하였다. 데이터 인용을 받은 연구데이터의 유형은 모두 양적 데이터였다. 데이터 인용을 받은 질적 데이터는 없었다. STEM 분야에서 공식적인 데이터 인용(formal data citation)은 학술 커뮤니티의 관례가 아니다. 본 연구의 공헌은 전세계 630만개 이상의 대량의 STEM 분야 연구데이터의 관례를 실질적으로 분석하였다는 것이다.
- keywords
- 연구데이터, 데이터 인용, 데이터 리포지토리, 데이터 공유
Abstract
This study examines the types of research data and data repositories in STEM(Science, Technology, Engineering, and Mathematics) fields that demonstrate high levels of data sharing and citation. STEM fields were identified by aligning discipline codes from the National Science Foundation(NSF) with research areas listed in the Data Citation Index. The selected disciplines include astrophysics, biological sciences, chemistry, computing, earth sciences, engineering, mathematics, and technology, encompassing a total of eight fields. This study involved the collection and analysis of over 6.3 million STEM research data records. The findings indicate that various types of research data across STEM fields are cited; however, key data repositories differ by discipline. Notably, high levels of data sharing do not necessarily correspond with high data citation rates. The types of cited research data also vary across disciplines, with all cited data being quantitative—no qualitative data received citations. Despite the growing emphasis on open science, formal data citation remains uncommon in STEM fields. This study contributes to the literature by providing a comprehensive analysis of data-sharing and citation practices across more than 6.3 million STEM research data records worldwide.
- keywords
- Data Citation Index, Research Data, Data Citation, Data Repository, Data Sharing, Data Citation Index