• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제7권4호
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• pp.33-44
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• 2019

Altmetrics measure the frequency of references about an article on social media platforms, like Twitter. This paper studies a variety of factors that affect the popularity of articles (i.e., the number of article mentions) in the field of psychology on Twitter. Firstly, in this study, we classify Twitter users mentioning research articles as academic versus non-academic users and experts versus non-experts, using a machine learning approach. Then we build a negative binomial regression model with the number of Twitter mentions of an article as a dependant variable, and nine Twitter related factors (the number of followers, number of friends, number of status, number of lists, number of favourites, number of retweets, number of likes, ratio of academic users, and ratio of expert users) and seven article related factors (the number of authors, title length, abstract length, abstract readability, number of institutions, citation count, and availability of research funding) as independent variables. From our findings, if a research article is mentioned by Twitter users with a greater number of friends, status, favourites, and lists, by tweets with a large number of retweets and likes, and largely by Twitter users with academic and expertise knowledge on the field of psychology, the article gains more Twitter mentions. In addition, articles with a greater number of authors, title length, abstract length, and citation count, and articles with research funding get more attention from Twitter users.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권4호
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• pp.53-65
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• 2022

Altmetrics or alternative metrics gauge the digital attention received by scientific outputs from the web, which is treated as a supplement to traditional citation metrics. In this study, we performed a meta-analysis of correlations between classic citation metrics and altmetrics indicators of library and information science (LIS) articles. We followed the systematic review method to select the articles and Erasmus Rotterdam Institute of Management Guidelines for reporting the meta-analysis results. To select the articles, keyword searches were conducted on Google Scholar, Scopus, and ResearchGate during the last week of November 2021. Eleven articles were assessed, and eight were subjected to meta-analysis following the inclusion and exclusion criteria. The findings reported negative and positive associations between citations and altmetric indicators among the selected articles, with varying correlation coefficient values from -.189 to 0.93. The result of the meta-analysis reported a pooled correlation coefficient of 0.47 (95% confidence interval, 0.339 to 0.586) for the articles. Sub-group analysis based on the citation source revealed that articles indexed on the Web of Science showed a higher pooled correlation coefficient (0.41) than articles indexed in Google Scholar (0.30). The study concluded that the pooled correlation between citation metrics with altmetric indicators was positive, ranging from low to moderate. The result of the study gives more insights to the scientometrics community to propose and use altmetric indicators as a proxy for traditional citation indicators for quick research impact evaluation of LIS articles.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권2호
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• pp.35-55
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• 2022

연구의 다면적 영향력 평가 도구로 알트메트릭스가 등장하면서 피인용 기반의 연구 성과 평가 체계를 대체 또는 보완할 수 있을지 주목되고 있다. 본 연구는 최근 10년간 Scopus에 색인된 고피인용 논문(Sample A)과 연도를 제한하지 않은 고피인용 논문(Sample B)을 각 1,600건씩 샘플링해 알트메트릭스와 피인용이 어떠한 영향 관계에 있는지 비교 분석해 보았다. 또한 논문의 OA(Open Access) 여부가 피인용에 미치는 영향에 있어 조절효과(Moderating effect)를 수행하는지 분석하고 집단에 따른 차이를 확인하였다. 분석 결과, 두 집단 모두에서 Mendeley 북마크 독자수만이 피인용에 정(+)적 영향을 미치는 것으로 검증되었으며, 이러한 영향관계에서 OA 여부는 유의한 조절 효과를 하는 것으로 확인되었다. 그러나 최근 논문 집단인 Sample A에서는 강화효과가, Sample B에서는 약화효과가 나타나는 차이를 보였다. 한편 언론보도와 같은 사회적 언급은 OA 조건에 무관하게 대부분 피인용에 유의미한 정(+)의 영향력을 발휘하지 못하지만, 학계 밖 대중적 독자들을 대상으로 한 사회적 영향력을 이해하는데 활용될 수 있다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권4호
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• pp.75-83
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• 2021

Mendeley reader count is good evidence of the early impact of scientific output since it appears before citations. This paper aims to scope and compare Mendeley readers of Library and Information Science (LIS) articles published from India and China. Mendeley readership data for the highly cited 1,000 articles in Web of Science are extracted using Webometric Analyst for both countries and are analysed using Excel and SPSS. The findings reveal that LIS articles that are published from China got more readers as compared to LIS articles published from India with an excess of 97 readers per paper on Mendeley. The occupational status of readers tells that PhD students are the top readers for both the countries' publications, followed by masters students. Discipline-wise readership shows that readers were spread across 29 different fields, with the highest readers from business, management and accounting, followed by computer science for both countries' publications. Location-wise readership depicts that the top engaged readers are from the United States for both the countries' publications. Finally, the study reports a positive association between citations and Mendeley bookmarks, justifying that Mendeley readership can be used to measure the early research impact of LIS scholarship in both countries.

• 한국도서관정보학회지
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• 제53권4호
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• pp.143-162
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• 2022

알트메트릭스는 출판사, 대학, 연구기관, 연구비지원기관 등에서 개인이나 기관의 연구 성과에 대한 사회적 관심을 평가하는 대체적 영향력 평가 지표이다. 본 연구는 국내 문헌정보학 연구자가 국제학술지에 발표한 논문이 국제사회에서 어떠한 관심을 받고 있는지 Altmetric explorer를 활용해 실증 분석하였다. 분석 결과, 알트메트릭스 트래킹(tracking)에 성공한 240편의 평균 AAS(Altmetric Attention Score)는 6.5점으로 나타났다. 분석 대상 논문 중 언론매체에 언급되거나 트윗되면서 170점 이상의 압도적 주목을 받은 논문이 존재하였으나, 높은 AAS는 소수의 논문에만 집중되는 현상이 나타났다. 두 번째, 국내 연구자가 공동연구자로 참여하고 주저자는 해외 기관 소속인 경우와 해외 정부기관이 지원한 논문이 국제사회의 더 많은 주목을 받는 것으로 나타났다. 또한 '정보및컴퓨터과학' 이외에도 '의학및건강과학', '교육학' 등으로 분류된 논문에서 높은 AAS가 나타났으며 이 논문은 의생명 등 다양한 분야의 저널에 수록된 것으로 확인되었다. 마지막으로 분석 대상 논문의 AAS와 피인용 횟수 간에는 r =0.25의 약한 상관성이 존재하였으나 Mendeley 독자수와 피인용 횟수 간에는 r =0.68의 강한 상관성이 존재함을 확인하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권2호
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• pp.79-96
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• 2023

본 연구는 대표적인 OPR(Open Peer Review) 플랫폼인 F1000Research에서 사회과학분야의 논문 585건을 대상으로 개방형 동료 심사 결과를 분석하고 피인용, 알트메트릭스와 어떠한 관련성을 보이는지 확인하였다. 더불어 논문의 활용이 피인용에 미치는 영향 관계 내에서 심사 점수가 조절효과(Moderating effect)를 나타내는지 검증함으로써, OPR 환경에서 고품질로 평가된 논문이 피인용을 촉진할 수 있는지 확인하였다. 분석 결과 첫 번째, 승인과 조건부 승인된 논문 그룹 간에 피인용 횟수에 유의미한 차이가 나타나지 않았지만, 환산된 심사 점수와 피인용 횟수는 유의한 정(+)의 상관성(r= 0.40 ~ 0.60)을 나타냈다. 두번째, 심사 점수는 알트메트릭스와도 약한 상관성을 나타내 심사자의 품질 평가 결과는 피인용과 사회적 영향을 약하게 예측할 수 있는 것으로 분석되었다. 마지막으로 심사 점수는 논문의 활용을 피인용으로 이어지게 하는데 유의한 양의 방향의 조절효과 (B=1.69, P < 0.01)를 수행하며, 조건부 효과 검사 결과 가장 고품질로 평가된 논문 집단에서 가장 큰 효과(B=11.32, 95% CI [10.57, 12.08])를 나타내는 것으로 검증되었다. 따라서 공개된 심사 결과는 연구자들의 우수 논문 선별을 도와 인용을 유도하는데 도움을 줄 수 있는 것으로 파악되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.83-84
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• 2018

개별논문 평가를 위해 제안된 altmetric가 주목받고 있다. altmetrics에서는 개별 논문의 트윗의 건수를 평가요소 중 하나로 활용한다. 그러나 여러가지 목적으로 작성된 트윗을 단일하게 처리하는 것은 문제가 있다. 본 논문은 과학 논문에 달린 트윗들을 분석하여 기능의 범주를 정의하고 분류체계를 제시하였으며, 기존의 논문의 인용기능 분류 실험을 실시하여 그 결과와 비교 분석을 수행하였다. 향후 도출한 트윗 기능 분류에 대한 개선과 추가적인 연구를 수행할 계획이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.77-78
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• 2018

알트메트릭스 분석 개념이 국내에 도입된지 6-7년이 되었지만, 아직 대중적인 확산이 아쉬운 상황이다. 특히 소셜네트워크가 아닌 국내 학술정보에 대한 알트메트릭스 분석을 위한 콘텐츠 및 분석기반이 활성화되지 못하고 있다. 본 연구에서는 학술정보에 대한 알트메트릭스 연구동향을 살펴보고, 국내 학술지에 대한 활성화 방안을 제시하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권1호
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• pp.65-81
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• 2015

Altmetrics는 각종 연구성과물의 영향을 소셜미디어, 언론보도, 참고문헌관리도구 등으로부터 수집하여 다차원적으로 분석함으로써 기존 방식에서는 찾아낼 수 없었던 사회적 영향도를 측정하는 기법이다. 최근 학술커뮤니케이션 방식이 다양해지고, 오픈 엑세스 문화에 의해 다양한 분야의 논문을 저장하고 배포할 수 있는 OA 레포지토리가 활성화되면서 아티클 단위의 영향력을 다면적 복합적으로 측정할 수 있는 새로운 평가 체계에 대한 고민이 시작되고 있다. 본 연구는 Altmetrcis의 등장 배경, 응용 현황과 장단점에 대해 고찰하며, 실제 오픈소스 기반의 Altmetrcis 측정 도구인 ImpactStory를 활용하여 국제학술지에 출판된 한중일 디지털도서관 관련 논문의 영향력을 살펴보고 피인용도와 어떠한 상관성을 나타내는지 분석하였다. Altmetrcis 측정 결과, 분석된 연구는 참고문헌관리도구에 'saved'된 경우가 소셜 미디어에 의해 'discussed'되거나, 후속연구에 의해 'cited'된 빈도보다 더 높게 나타났으며, 'saved'와 'cited'와 간에는 양의 상관성(r = 0.718)이 존재하는 것으로 나타났다. 한편, 분석 대상 논문을 한중일로 구분하여 영향력 차이를 비교 분석한 결과, 한국은 일본과 중국에 비해 'saved' 빈도가 높은 것으로 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.189-207
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• 2016

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.