학제성 분석을 위한 학술논문의 주제분야 인용관계 분석연구 = Citation relation analysis on subject category of journal articles for interdisciplinary analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 ‘문헌정보학’ 학술논문의 주제분야 인용관계를 통하여 학문의 학제성을 계량서지학적으로 분석하는 것이다. 논문의 저자주제어, 수록학술지, 학문분야 기반의 주제분야는 미시적 관점과 거시적 관점의 접근으로 다면적인 주제분야 분석이 이루어지도록 하였다. 학제성을 평가하기 위해 대조군 학문분야(농수해양, 의약학)와 비교 분석방법을 포함하며 주제어 동시출현분석, 클러스터 분석 그리고 HHI, CR4, 클러스터 개수를 통한 다양성 측정의 연구방법을 사용하였다.
학제성 분석의 핵심은 인용관계에 따른 피인용주제분야의 다양성 변화(응집률)로서, 학제적 학문으로 알려진 문헌정보학의 인용관계 적용 후의 피인용주제분야는 인용관계로 인해 더욱 다양한 주제를 포함한 클러스터로 생성되어, 단일학문으로 알려진 대조군 학문분야보다 인용관계 적용 전의 피인용주제분야 다양성가 크게 낮아졌기 때문이다. 연구대상 데이터는 2005년부터 2009년까지 5년동안 ‘문헌정보학’분야 대표학술지 ‘한국문헌정보학회지’에 게재된 논문 348건과 피인용논문 1,608건이다. 연구에 사용한 클러스터링 도구는 VOSviwer 클러스터링 기법으로 SOM(Self-Organizing Map) 또는 MDS(Multi-dimensional Scaling)과 유사한 도구로 Ward clustering 과 같이 유사도 임계치가 중요한 클러스터 기법과는 달리 자동분류가 가능하며 지도와 같은 시각적 표현이 가능하다.
연구 결과, ‘문헌정보학’의 학술논문의 주제분야는 저자주제어 동시출현에 따른 클러스터로서, 대조군보다 다양성이 높은 것으로 나타났다. 저자주제어, 수록학술지, 학문분야의 세 가지 데이터의 각 클러스터 개수, HHI 그리고 CR4 지수의 9가지 항목으로 측정한 피인용논문의 주제분야 다양성은 문헌정보학의 다양성이 대조군 보다 높게 나타났다. 단지 대조군 농수해양과의 비교분석에서 피인용저자주제어 클러스터의 HHI와 CR4에서 문헌정보학의 다양성이 조금 낮은 수치를 보였다. 다양성분석과 동일한 항목으로 측정한 피인용주제분야 다양성 응집률은 농수해양과의 비교분석에서 피인용학문분야 CR4의 응집도가 조금 낮은 것을 제외하고 문헌정보학의 응집률이 대조군보다 높은 것으로 나타나 문헌정보학의 높은 학제성을 확인할 수 있었다.
문헌정보학의 피인용주제분야는 상관분석에서 통계적으로 유의한 상관관계를 나타났다. 상관계수 0.4이상의 피인용저자주제어 클러스터 상관관계는 266 쌍, 피인용학술지는 207쌍, 피인용학문분야는 11쌍이었다. 가장 높은 상관관계의 피인용저자주제어 클러스터는 C75(Cultural Policy)와 C76(Cooperation Model) r= 0.714 (p<0.001)로, 피인용학술지는 J38 (Journal of Retailing)과 J39 (Journal of Marketing) r= 0.904 (p<0.001), 피인용학문분야는 D13(Agriculture, Biology & Environmental Sciences)과 D11(Arts & Humanities) r=0.539(p<0.001)의 높은 상관관계를 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to analysis the interdisciplinarity in KLIS(Korean Library and Information Science) through citation relation of subject areas based on journal articles. The author assigned keyword, journal of article and discipline of journal are used to extract subject categories of citing articles and cited articles and to analysis subject area into multi-perspective. Co-word analysis, cluster analysis and measurement of subject diversity through HHI(Herfindal-Hirschman Index) and CR4(Concentrate Ratio) are used to analysis the interdisciplinary in KLIS based on comparative analysis of KLIS and control group(‘Korean Agriculture and Oceanography’ and ‘Korean Medicine and Pharmacy’).
The key of interdisciplinarity analysis is the change rate of diversity of subject category (cluster) between before and after applying the citation relation. The reason is that the more interdisciplinarity, the more various subject the after-cluster has because of citation relation. By paraphrasing, after-cluster(which apply citation relation) has keywords, journals and disciplines more various subject categories than before-cluster(which not apply citation relation). The study uses 348 articles of Journal of KLISS (Korean Library and Information Science Society)” in 2005-2009 and 1,608 cited-articles which are cited by 348 articles of KLISS journal. A method used to cluster is VOSViewer. This is similar to SOM(Self-Organizing Map) or MDS(Multi-dimensional Scaling) and is able to classify automatically and visualize data as a kind of map.
The study shows that the subject diversity of KLIS articles(citing) is higher than control group. Subject categories of citing articles are created by network between articles and author assigned keywords. Subject diversity of cited articles is measured in three kinds of data(author assigned keyword, journal of article, discipline of journal) and 3 indexes(HHI, CR4, the number of cluster). The result is that the subject diversity of KLIS cited articles is higher than control group. Only as compared to control discipline ‘Korean Agriculture and Oceanography’, KLIS is so little lower in indexes of HHI and CR4. In measuring change rate of diversity, KLIS is higher than control group except comparing to CR4 of ‘Korean Agriculture and Oceanography’. Overall the study demonstrates the interdisciplinarity of LIS is high.
Also the study shows that cited subject category of KLIS has correlation statistically in correlation analysis. The correlation coefficients of 266 pairs of cited keywords, 207 pairs of cited journal and 11 pairs of cited discipline are over 0.4. The highest correlation coefficient is C75(Cultural Policy) and C76(Cooperation Model) r= 0.714 (p<0.001) in clusters of cited keyword, J38 (Journal of Retailing) and J39 (Journal of Marketing) r= 0.904 (p<0.001) in cited journals and D13(Agriculture, Biology & Environmental Sciences) and D11(Arts & Humanities) r=0.539(p<0.001) in cited disciplines.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1 연구의 필요성 및 목적 1
• 1.2 연구의 범위 3
• 1.3 용어의 정의 4
• 1.4 연구의 제한점 6
• 2. 이론적 배경 7
• 2.1 학제성 분석 7
• 2.2 계량서지학과 인용분석 9
• 2.3 주제분류 12
• 2.4 선행연구 14
• 2.4.1 국내의 선행연구 14
• 2.4.2 국외의 선행연구 17
• 2.4.3 선행연구 분석 21
• 3. 연구방법 및 절차 23
• 3.1 연구방법 23
• 3.2 연구절차 28
• 3.2.1 데이터 수집 28
• 3.2.2 데이터 정제 28
• 3.2.3 데이터 분석 30
• 3.2.4 데이터 평가 및 해석 32
• 4. 연구대상 데이터 34
• 4.1 연구대상 및 대조군 선정 34
• 4.2 연구대상 데이터 현황조사 37
• 5. 데이터 분석결과 42
• 5.1 학술논문 데이터 분석 42
• 5.1.1 학술논문 저자주제어 분석 42
• 5.1.2 학술논문 저자주제어 클러스터링 44
• 5.1.3 학술논문 데이터 분석 결과 52
• 5.2 피인용논문의 데이터 분석 54
• 5.2.1 피인용논문 분석 54
• 5.2.2 피인용논문의 저자주제어 분석 55
• 5.2.2.1 피인용저자주제어 분석 55
• 5.2.2.2 피인용논문의 저자주제어 클러스터링 60
• 5.2.2.3 피인용논문의 저자주제어 다양성 80
• 5.2.3 피인용논문의 학술지 분석 84
• 5.2.3.1 피인용학술지 분석 84
• 5.2.3.2 피인용학술지 클러스터링 87
• 5.2.3.3 피인용학술지의 다양성 93
• 5.2.4 피인용논문의 학문분야 분석 96
• 5.2.4.1 피인용학문분야 분석 96
• 5.2.4.2 피인용학문분야 클러스터링 101
• 5.2.4.3 피인용학문분야의 다양성 104
• 5.2.5 피인용논문 데이터 분석 결과 106
• 5.3 인용네트워크 분석 108
• 5.3.1 피인용저자주제어의 상관관계 108
• 5.3.2 피인용학술지의 상관관계 109
• 5.3.3 피인용학문분야의 상관관계 110
• 5.3.4 인용네트워크 분석 결과 111
• 6. 결론 및 제언 113
• 참고문헌 116
• 부록 125
• ABSTRACT 159