학술지의 인용빈도를 특정하여 산출된 지수로 단일 논문의 영향력을 평가하는 것에 대한 비판으로 인해 단일 논문의 인용 영향력을 측정하는 인용지수에 대한 연구가 다양하게 시도되었다. 이 연구에서는 8개의 단일 논문 인용영향력 평가 지수를 살펴보고 KCI 논문 데이터베이스를 대상으로 각 인용지수의 분야별 편향성을 조사하여 보았다. 대상 지수는 단순 인용빈도, 페이지랭크, f-값, CCI, c-지수, 단일문헌 h-지수, 단일문헌 hs-지수, cl-지수였다. 분석결과 페이지랭크가 학문 분야별 균등성, 학문 분야 내에서 학술지별 균등성 영역에서 가장 편향성이 없는 것으로 나타났다. 반면에 단순 인용빈도는 특정 학문분야나 특정 학술지에 편향된 결과를 산출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. KCI 데이터베이스에서는 논문의 단순 인용빈도만 제공하고 있는데, 분야별 균등성을 가장 잘 유지하는 지수인 논문 페이지랭크를 함께 제공할 필요가 있다. 아울러 인용한 문헌의 인용빈도만으로 산출이 가능해서 이용자의 검색 결과로부터 바로 산출할 수 있는 지역 네크워크 지수 중에서는 cl-지수가 가장 균등성을 잘 유지하므로 계산 과정과 서비스가 손쉬운 지수로 함께 제공하는 것도 검토해야 한다.
최근 논문의 가치평가가 크게 강조되고 있으며, 그 평가의 수단으로 논문의 피인용횟수가 매우 유용한 척도 중의 하나로 받아들여지고 있다. 그에 따라 이 연구에서는 논문의 피인용횟수와 이에 영향을 미칠만한 형태적 및 개념적 요인의 11개 변수들 간의 상관관계를 문헌정보학분야 11종의 학술지 논문을 대상으로 분석하였다. 분석결과, 논문의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 변수는 문헌간유사도 뿐인 것으로 나타났으며, 문헌간유사도가 높아질수록 논문 상호 간에 피인용횟수에 대한 상관관계도 증가하는 것으로 나타났다.
This study examined changes in citation index scores and rankings of thirty-five chemistry faculty members at Seoul National University using different co-authorship credit allocation models. Using 1,436 Web of Science papers published between 2007 and 2013, we applied the inflated, fractional, harmonic, network-based allocation, and harmonic+ models to calculate faculty's h-, R-, and normalization of h- and R- index scores and rankings. The harmonic+ model, which is based on our belief that contribution of primary authors should be the same regardless of collaboration, is designed to minimize the penalty for research collaboration imposed by harmonic and NBA models by boosting the contribution of collaborating primary authors to be on the equal footing with single authors. Although citation rankings by different models are correlated with each other within the same type of citation indicator, rankings of many faculty members changed across models, suggesting the importance of an accurate and relevant authorship credit allocation model in the citation assessment of researchers. The study also found that authorship patterns in conjunction with citation counts are important factors for robust authorship models such as harmonic and NBA, and harmonic+ model may be beneficial for collaborating primary authors. Future research that reexamines the models with updated empirical data would provide further insights into the robustness of the models.
최근 제안된 완벽주의 지수 PI는 연구자를 유력자와 대량생산자로 구분하는 지표이다. 이 연구에서는 PI를 개량한 새로운 지표인 준완벽주의 지수 NPI를 제안하였다. NPI는 특히 발행시기 등을 고려하지 않고 저인용논문에 무조건 획일적인 기준으로 패널티를 부과하던 PI의 방식을 개선하는 보완 지수이다. NPI에서는 꼬리 보상 영역에 인용빈도 곡선을 고려하면서 패널티를 부과함으로써, h-지수의 향상이 오히려 영향력 지표에 불리하게 작용하는 것을 방지한다. 이렇게 개발된 NPI를 Web of Science 문헌정보학 관련 분야 학술지에 시험 적용해본 결과 h-지수와 평균 인용횟수로는 불가능했던, 유력 학술지와 대량생산 학술지의 구분을 성공적으로 수행할 수 있었다.
과학이 기술발전을 이끄는 주요 추진력이며 기술혁신이 궁극적으로 경제발전에 기여한다는 것이 밝혀짐에 따라 선진국은 과학과 기술간 상호작용을 중요하게 다루고 있다. 그러나 한국의 기술발전을 이끈 과학적 기반에 관한 연구가 거의 이루어지지 않았으며 한국의 기술과 강력한 연계를 맺고 있는 학문분야에 대한 연구도 미약한 실정이다. 따라서 이 연구는 특허에 인용된 과학논문을 이용하여 과학기술자의 인용행태를 추적하고, 인용행태 이면에 놓인 과학과 기술간 상호작용을 측정하고자 하였다. 과학논문이 특허의 혁신가치에 어떠한 영향을 미치고 있는지를 살펴봄으로써 기술개발에 있어 과학논문의 중요도를 밝히고자 하였다.
국제 공동연구의 중요성이 커짐에 따라 국제 공동연구 현황을 파악하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 국제 협력 관련 연구가 다각적으로 진행되고 있으나, 대량 데이터를 이용한 정량적 분석으로 이를 살펴본 연구는 많지 않은 실정이다. 따라서 본 연구는 SCOPUS 데이터베이스에 수록된 컴퓨터과학 분야 논문을 이용해 협력국가와의 국제협력친화지수(Probabilistic Affinity Index)와 국제협력강도지수(Indicator of Collaboration Strength), 국제 공동연구의 효과를 측정하는 인용영향력 증분(Incremental Citation Impact)을 측정하였다. 본 연구는 이러한 정량적 분석을 통해 컴퓨터과학 분야의 국제 공동연구의 추이와 효과를 파악하고자 함에 그 목적이 있다.
본 연구는 기존의 연구성과 분석의 한계를 극복하고 영향력이나 파급효과 등 질적 중심의 연구성과 분석을 위해 텍스트 마이닝, 인용 분석 등을 활용한 새로운 계량정보학적 분석지표를 제안하였다. 즉, 논문품질지수, 인용 영향력지수, 지식확산지수, 국제협력연구지수, 우수논문 생산지수 등 새로운 연구성과 분석지표를 제안하여 질적인 측면을 중심으로 한 연구성과 분석이 가능하도록 하였다. 그리고 제안된 지표를 활용하여 사례분석을 수행하여 그 가능성을 확인하였다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크 분석으로 나뉜다. 본 연구는 기업간 규모의 차이가 기업 간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. S&P 500에 등록된 IT 및 통신서비스를 제공하는 74개 기업을 선정하였으며 기업 간 특허 인용 관계를 구하기 위하여 2009년, 2010년의 특허 인용 정보를 수집하여 기업 간 특허 인용 관계를 나타냈다. 또한 기업규모를 대표하는 지표로 기업 총 자산에 대한 정보를 수집하였다. 기업규모에 따라 외부 지식에 대한 의존도가 달라지는 선행연구를 통하여 기업규모가 기업간 특허 인용 관계에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이에 기업 간 총 자산의 차이에 절대값을 취한 값을 기업 간 거리로 정의하였으며, 기업 간 규모의 단순 차이를 기업 간 계층으로 정의하여 새로운 소시오매트릭스를 생성하였다. 2010년도 기업간 특허 인용 관계를 나타낸 소시오매트릭스를 종속변수로 하였으며, 2009년도 기업 간 특허 인용 네트워크, 기업 간 거리 및 계층을 독립변수로 하여 QAP분석 및 MR-QAP분석을 실시하였다. QAP분석 결과 기업 간 거리와 계층은 특허 인용 관계에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. MR-QAP분석에는 2009년도 기업 간 특허 인용 관계와 기업 간 거리만 유의함을 확인할 수 있었다. 특히 2009년도 기업 간 특허 인용 관계가 2010년도 기업 간 특허 인용 관계에 가장 큰 영향력을 행사하는 것을 볼 수 있어 기업 간 특허 인용관계는 연속성이 존재하는 것으로 볼 수 있었다.
TS사(구 ISI)의 SCI는 최근 들어 우리나라에서 학술적 성과를 반영하는 지표로 선호되고 있다. 국내에서도 일부 기관이 국내 문헌의 인용색인 데이터베이스 구축을 본격적으로 진행하고 있다. 이들 국내 사업의 구축결과가 제대로 결실을 맺기 위해서는, TS사의 SCI 영향력지수가 가지는 한계점을 인식하고 이를 보완하거나 대체하는 다양한 지표를 검토해야 한다. 이 연구에서는 국내 인용색인 데이터베이스가 가진 가능성을 최대한 활용하기 위해서 적용가능한 다양한 지표를 실제 사례와 함께 검토하였다.
본 연구는 참고문헌을 해당 사회의 다양한 사회적 환경을 반영한 사회적 산물임을 전제로 하여 한국의 사회 과학분야의 참고문헌리스트에서 발생하는 국내문헌과 국외문헌의 동시공존현상을 연구자들의 지식생산의 논의과정에서 작동된 인용동기와 그 참고문헌의 분석을 통해 심층적으로 탐구하기 위한 시도이다. 한국의 사회과학분야의 학술지에서 24종의 43부가 선정되어 321명(73.8%)의 저자들에게 연구채널과 인용동기가 서베이되었고, 이들의 11,358개의 참고문헌이 분석되었으며, 국내문헌과 국외문헌의 인용동기의 차이와 국외문헌의 인용동기에 영향을 미치는 요인들을 밝혀냈다. 주요 연구결과는 다음과 같다 : 1) 참고문헌의 동시공존의 정도는 국외문헌이 국내문헌보다 1.9배 (65.3%)로 우세하게 출현하였으며, 언어와 출판지 분포에서 영어(61.5%)-미국(50.4%) 우세성이 발견되었다. 2) 연구아이디어 획득의 정보원이자 연구자의 정체성 지표로서 작용된 연구채널은 상당히 국외채널 지향적(55.8%) 이었다. 3) 인용동기는 국내문헌과 국외문헌에 따라 유의적인 차이가 있었으며, 우세한 국외문헌의 인용동기는 개념적인 동기(20.7%)와 형식적 동기(16.0%)였다. 4) 국외문헌의 인용동기는 제 변인과 유의적인 관련성이 있었으며, 특히 연구채널은 국외문헌의 다양한 인용동기를 예측하는 주효과임이 밝혀졌다. 또한 본 연구의 의의와 향후과제가 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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