학술 커뮤니티 내에서 논문의 인용은 보편적인 규범으로 자리 잡은 데 비해 데이터의 인용은 아직 초보적인 단계에 머물러 있다. 이를 개선하기 위해 제기되고 있는 데이터 인용의 필요성 및 원칙과 가이드라인에 대해서 살펴보았다. 또한 데이터 인용체계 구축 사례에서는 데이터 인용 요소들을 정의하고 서비스를 제공하는 DataCite, Dataverse Network, Data Citation Index 사례를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 한국종합사회조사 데이터 인용 분석을 통해 국내 데이터세트 인용/이용 정보 제공 실태를 조사하였다.
학술자원의 인용정보는 선행연구로부터 흘러온 지식의 흐름을 담고 있어 관계론적 측면에서 파편화된 연구를 연결할 수 있다. 인용관계 기반의 정보는 연구의 종합적인 흐름을 파악할 수 있어 기존 연구결과를 발전시키거나 관련된 연구 분야를 도출하여 융합연구를 촉진하는 등 연구논문의 새로운 가치를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 단순 공개수준으로 제공하던 학술문헌 인용정보 데이터를 인용관계를 통해 재생산하여 시계열 기반으로 인용, 피인용 분석을 실시하였다. 추가적으로 인용이 전파되는 과정에 단계를 설정하여 인용 범위를 넓히며 연구의 흐름을 분석 하였다. 이를 통해 인용, 피인용 문헌의 주요 연구 내용을 시계열기반으로 시각화하는 학술정보서비스인 논문타임라인 서비스를 개발하였다. 이는 인용정보가 담고 있는 의미를 전달할 수 있는 서비스로 학술자원을 접근하는 새로운 방법이 될 것이다.
연구데이터의 개방과 공유는 연구의 효율성과 연구 과정의 투명성을 제고할 뿐 아니라, 데이터 통합과 재해석을 통해 새로운 과학으로의 창출도 가능하다. 서구를 중심으로 연구데이터 공개와 재사용을 위한 다양한 정책이 개발되면서 표준적인 인용 체계도 자리를 잡아가고 있다. 본 연구는 연구데이터 인용색인 DCI(Data Citation Index)를 기반으로 연구데이터의 구축 규모와 인용 정도를 파악하고, 기술통계분석과 Kruskal-Wallis H 분석을 통해서 고인용 데이터의 특성과 인용 경향을 분석해 보았다. 또한 알트매트릭스(Altmetrics) 분석 도구인 Impactstory를 통하여 연구데이터의 사회적 영향력도 진단해 보았다. 그 결과 연구데이터의 규모는 유전학과 생명공학 분야가 압도적으로 크지만, 다수 인용된 분야는 인구, 고용 등 경제 사회과학분야인 것으로 나타났으며, UK Data Archive, ICPSR(Inter-University Consortium For Political And Social Research)에 구축된 연구데이터가 가장 많이 인용되고 있는 것으로 분석되었다. 또한 데이터세트보다는 조사방법과 연구방법론이 포함된 데이터스터디가 높은 피인용도를 보이는 것으로 나타났으며, 연구데이터의 알트매트릭스 분석 결과에서도 사회과학분야의 데이터스터디가 상대적으로 많이 참조되고 있는 것으로 나타났다.
최근 오픈 사이언스 운동과 함께 정부 부처, 연구비 지원기관 등에서는 공적 기금으로 연구를 수행하는 경우 생성된 각종 연구 데이터를 관리하고 공개하도록 의무화하려는 움직임이 있다. 데이터에 DOI와 같은 식별자를 부여하여 데이터 리파지토리를 통해 출판하면 이해당사자들에게 많은 이익을 가져다 줄 수 있으며, 데이터의 인용을 활성화하기 위해 주제별 또는 기관별 리파지토리나 데이터센터에서 표준적인 인용 방법과 인용 요소들을 발표하고 있다. 앞으로 과학연구의 공개, 개방화가 더욱 추진되면 더욱 많은 연구데이터의 공유 활동이 일어날 것으로 예상되며 분야별 또는 유형별로 국제적인 데이터 리파지토리들이 출현하여 학술 논문의 근거가 되는 데이터 저장소로서의 역할을 수행할 것으로 생각된다.
뉴스 헤드라인에 제3자의 발언을 직접 인용해 전언하는 이른바 '따옴표 저널리즘'이 언론 보도의 객관주의 원칙을 해치는지는 언론학 및 뉴스 구독자에게 중요한 문제이다. 이 연구는 온라인 포털사이트를 통해 실시간 유통되는 한국어 기사의 정확성을 판별하기 위한 기계학습(Machine Learning) 모델을 제안한다. 이 연구에서 제안하는 모델은 Edit Distance와 FastText 기법을 활용해 기사 제목과 본문 내 인용구의 유사성을 측정하고, XGBoost 모델을 활용해 최종 분류한다. 아울러 이 모델을 통해 229만 건의 뉴스 헤드라인에 대해 직접 인용구가 포함된 기사가 취재원의 발언을 주관적인 윤색없이 독자들에게 전하고 있는지를 판별했다. 이뿐만 아니라 딥러닝 기반의 KoELECTRA 모델을 활용해 기사의 제목 내 인용구에 대한 감성 분석을 진행했다. 분석 결과, 윤색이 가미되지 않은 직접 인용형 기사의 비율이 지난 20년 동안 10% 이상 증가했으며, 기사 제목의 인용구에 나타나는 감정은 부정 감성이 긍정 감성의 2.8배 정도로 우세했다. 이러한 시도는 앞으로 계산사회과학 방법론과 빅데이터에 기반한 언론 보도의 평가 및 개선에 도움을 주리라 기대한다.
최근 특허청의 특허정보 활용 확산 정책으로 인하여 특허정보에 대한 관심이 집중되고 있다. 또한 특허정보를 연구하는 분야에서도 기술혁신 추세 분석, 기술혁신과 기술개발 주체에 대한 관계 분석을 수행하는 특허정보, 전산과학, 문헌정보학을 융합하는 특허정보학 (patinformatics)이라는 분야가 등장하였다. 특허정보를 이용한 최근의 연구동향은 특허 인용정보를 이용하여, 기술 파급효과 분석, 특허 인용지수, 기술영향력 지수, 특허가치 평가등 대부분의 연구가 인용정보를 기반으로 진행퇴고 있다. 기존의 연구 및 분석에 사용된 데이터는 미국특허의 인용정보를 이용하여 수행되고 있다. 한국특허 정보에는 인용정보가 존재하지 않기 때문이다. 한국특허의 분석을 위해서는 미국에 출원된 미국특허 데이터를 수집하여 한국의 연구개발 동향을 분석해야하는 문제점을 내포하고 있다 본 연구는 한국특허청 심사관의 인용정보 생성에 관한 업무 부하를 최소화하는 것을 목적으로 미국특허의 비 특허 문헌정보가 가지고 있는 문제점을 살펴봄으로써 국내에 구축되어 있는 과학기술문헌의 연계를 통한 효과적인 특허인용정보생성 방안을 제시하고자 한다.
여러 학문 분야에서 데이터의 공유와 재이용에 관한 관심이 증가하고 있다. 실제로 다른 연구자의 데이터를 다시 연구에 사용하고 인용을 부여하는 관행이 서서히 자리를 잡아가고 있다. 이러한 변화를 반영하여 톰슨로이터는 Data Citation Index(DCI)라는 데이터인용 색인 데이터베이스 서비스를 2012년부터 제공하기 시작하였다. DCI는 모든 학문의 전 영역에서 데이터의 인용 현황을 저널의 논문과 유사하게 집계한다. 본 연구에서는 데이터인용이 활발한 사회학 분야의 인용된 연구데이터를 분석하여 해당 분야의 특성과 지적구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 논문인용을 기반으로 한 사회학 분야의 지적구조와 비교하였으며, 사회학 분야의 연구데이터의 특성과 고유한 지적구조를 살펴보고자 하였다. 분석을 위한 데이터는 두 종류로 수집하였다. 첫째는 DCI에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 8,365건의 인용된 데이터를 수집하였다. 둘째로, 논문 인용 분석과의 비교를 위해서 Web of Science에서 'Sociology'로 주제 검색을 수행하여 총 12,132건의 데이터를 수집하였다. 이 두 데이터를 활용하여 저자키워드 동시출현단어 분석을 수행한 결과, 데이터를 기반으로 한 사회학 분야는 2영역 15군집으로 구성된 반면, 논문을 기반으로 한 사회학 분야는 3영역 17군집으로 나타났다. 내용적인 특성을 살펴보면, 전통적으로 사회학의 지적구조를 나타낸다고 볼 수 있는 논문 기반 사회학과 달리 사회학 분야의 연구데이터는 의학 분야와의 활발한 접목을 찾아볼 수 있으며, 그 중에서도 공중보건과 심리학이 중심 영역인 것으로 나타났다.
오픈과학의 흐름에서 데이터 공유와 재이용은 중요한 연구자의 활동이 되어가고 있다. 데이터 공유와 재이용에 관한 여러 논의 중에서 데이터학술지와 데이터논문의 발간이 가시적인 결과를 보여주고 있다. 데이터학술지는 여러 학문 분야에서 발간되고 있으며, 논문의 수도 점차 증가하고 있다. 데이터논문은 데이터 자체와는 다르게 인용을 주고 받는 활동이 포함되어, 따라서 이들이 형성하는 고유한 지적구조가 생겨나게 된다. 본 연구는 데이터학술지와 데이터논문이 학술커뮤니티에서 구성하는 지적구조를 규명하고자 Web of Science에 색인된 14종의 데이터학술지와 6,086건의 데이터논문과 인용된 참고문헌 84,908건을 분석하였다. 저자사항과 함께 동시인용분석과 서지결합분석을 네트워크로 시각화하여 데이터논문이 형성한 세부 주제 분야를 규명하였다. 분석결과, 저자, 저자소속기관, 국가를 추출하여 출현빈도를 살펴보면, 전통적인 학술지 논문과 다른 양상을 보인다. 이러한 결과는 데이터의 생산이 용이한 기관과 국가에 주로 데이터논문을 출간하기 때문이라고 해석될 수 있다. 동시인용분석와 서지결합분석 모두 분석도구, 데이터베이스, 게놈구성 등이 주된 세부 주제 영역으로 나타났다. 동시인용분석결과는 9개의 군집으로 형성되었는데, 특정 주제 분야로 나타난 영역은 수질과 기후 등의 분야이다. 서지결합분석은 총 27개의 컴포넌트로 구성되었는데, 수질, 기후 이 외에도 해양, 대기 등의 세부 주제 영역이 파악되었다. 특기할만한 사항으로는 사회과학 분야의 주제 영역도 나타났다는 점이다.
본 연구에서는 국내에서 처음으로 한국 의학학술지에 의한 한국 의학학술지의 인용도 분석을 광범위한 규모로 시도하고 각종 학술지 인용지표를 개발한$\ulcorner$KoMCI 2000: 한국의학학술지 인용정보$\lrcorner$보고서에 수록된 다양한 데이터와 인용지표의 분석을 통하여, 국내 의학학술지의 인용수준에 대한 정확한 이해를 도모하고 인용지표들의 한계를 노출함으로써 인용데이터를 합리적으로 그리고 타당성 있게 해석 및 활용하는 방안을 제안하고, 한국의학계의 실정에 좀 더 부합하는 학술지 인용지표 및 학술지 평가지표를 개발할 수 있는 토대를 마련하였다. 국내 의학학술지의 인용분석이 한국 의학학술지 문헌이 인용하는 문헌의 8.5%밖에 안되는 인용데이터를 대상으로 하기 때문에, 한국 의학학술지(KoMCI)의 영향력 지표값은 0.424 이하로 아주 낮게 분포하고 그 평균값은 0.182이다. 한국문헌이 인용하는 전체 참고문헌 중 자체학술지 인용비율은 4.6%이지만, 한국학술지 인용 중에서 차지하는 비율은 대부분 50% 이상으로 매우 높다. 이것은 같은 주제분야에 속하는 학술지가 몇종씩 밖에 안 되는 등 다른 한국 의학학술지를 인용할 폭이 매우 좁기 때문이다. 동일한 학술지 (2000년도 SCI 영향력지표값이 SCI JCR에 보고된 한국 의학학술지 2종)의 KoMCI 영향력 지표값이 SCI 영향력지표값의 1/3 정도 수준으로 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 이것은 SCI 학술지 5,900종의 1/100(의학학술지로 제한하면 1/30) 정도밖에 안 되는 69종으로부터 받은 인용을 분석하기 때문이다.
인용색인은 기본적으로 인용색인과 원문색인(서지부), 순열주제색인의 세 부분으로 구성된다. 이 세가지 기본색인과 다양한 참조기능을 갖는 인용색인을 작성하는 데 필요한 요소를 추출하기 위하여 한국정보관리학회의 정보관리학회지, 제 1권 제 1호(1984)부터 제 15권 제 3호(1998)까지 15년간 총 30호를 분석하였다. 인용색인에 포함되어야 할 필수요소로 저자, 소속기관명, 논문명, 서명 혹은 학술지명, 권호 및 면수, 발행년, 키워드, 본문언어, 주제분야, 참고문헌 통계 데이터 등 10가지의 기본정보를 선정하고 기술형식에 대하여 논의하였다. 또한 국내 학술지의 인용색인시스템을 개발한다는 관점에서 동 학회지의 원저논문 및 참고문헌을 분석하여 해결해야 할 문제와 수록 데이터요소를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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